深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
561	2025-09-22	Enhanced prediction of gene mutation and risk stratification in non-small-cell lung cancer through dual-pathway fusion of radiomics and pathomics 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1646851 PMID:40969259	研究论文	本研究开发并验证了一种融合影像组学、病理组学和临床特征的多模态模型，用于精确预测非小细胞肺癌的EGFR突变状态和风险分层	首次通过双路径融合影像组学与病理组学特征，结合临床数据构建综合预测模型，并实现EGFR突变亚型预测及风险分层	回顾性研究设计，样本量相对有限（387例），外部验证队列仅来自两家医院	开发非侵入性工具精准预测NSCLC的EGFR突变状态和患者风险分层	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理	肺癌	3D CNN深度学习、弱监督学习、多示例学习	CNN、综合诺莫图（Nomogram）	医学影像、病理图像、临床数据	387例NSCLC患者（训练集193例，内部验证83例，外部验证111例）
562	2025-09-22	Diagnostic performance of ultrasound characteristics-based artificial intelligence models for thyroid nodules: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1614603 PMID:40969266	系统综述与荟萃分析	系统评估基于超声特征的人工智能模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的诊断性能	首次通过荟萃分析全面比较不同AI诊断模型的效能，并识别出EDLC-TN模型具有最优诊断准确性	纳入研究存在显著异质性，部分亚组分析结果稳定性受限	评估超声AI模型对甲状腺结节的诊断效能并确定最优模型	甲状腺结节患者及结节超声图像	医学人工智能	甲状腺疾病	超声影像分析、深度学习	深度学习模型（具体类型未明确）	超声图像	28项研究，134,028例患者，158,161个甲状腺结节，529,479张超声图像
563	2025-09-22	Key parameters in intratumoral-peritumoral region fusion models: optimizing deep learning radiomics for breast cancer diagnosis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587879 PMID:40969275	研究论文	本研究探索关键参数选择对瘤内-瘤周区域融合模型性能的影响，以优化深度学习影像组学在乳腺癌诊断中的应用	首次系统评估伪彩色与灰度图像、原始精确ROI与边界框ROI、直接扩展与特征级融合策略等关键参数组合对融合模型性能的影响	回顾性研究，样本仅来自四家医院，可能存在选择偏倚	提升深度学习影像组学模型在区分乳腺良恶性肿瘤方面的非侵入性诊断能力	411名女性乳腺病变患者的对比增强超声图像	医学影像分析	乳腺癌	深度学习影像组学	DLR	超声图像	411例患者
564	2025-09-22	Federated learning-based virtual dual-energy CT generation from single-energy CT for gout detection 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251375570 PMID:40969395	研究论文	开发并验证基于联邦学习的虚拟双能CT生成框架OneGout，用于痛风的早期准确诊断	首创基于深度学习的虚拟双能CT生成方法，并集成联邦学习实现多机构协作训练同时保护数据隐私	NA	为痛风诊断提供低成本、低辐射的替代方案，解决现有诊断方法的侵入性和可及性问题	痛风患者	计算机视觉	痛风	深度学习，联邦学习	U-Net	CT图像	NA
565	2025-09-22	Gene regulatory network prediction using machine learning, deep learning, and hybrid approaches 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0014 PMID:40969532	研究论文	本研究开发并评估了机器学习、深度学习和混合方法用于构建基因调控网络（GRNs），通过整合先验知识和大规模转录组数据	混合模型结合卷积神经网络和机器学习，在GRN预测中表现优于传统方法，并实现了跨物种的迁移学习	非模式物种中训练数据有限可能影响模型性能	构建和评估基因调控网络预测方法，以阐明调控机制	拟南芥、杨树和玉米的转录组数据	机器学习	NA	转录组测序	CNN与机器学习混合模型	基因表达数据	多个物种的大规模转录组数据集
566	2025-09-22	Assessing the accuracy of forest above-ground biomass and carbon storage estimation by meta-analysis based close-range remote sensing 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0017 PMID:40969538	研究论文	通过荟萃分析评估近距离遥感在森林地上生物量和碳储量估算中的准确性	首次系统评估多种近距离遥感技术（LiDAR、无人机、光谱和RGB传感器）在不同尺度（单木、样地和林分）的估算精度，并分析不同方法和变量的影响	传感器限制导致单一传感器无法独立达到最优效果，且随着尺度扩大精度和样本量下降	量化评估近距离遥感在森林地上生物量（AGB）和碳储量估算中的准确性	全球森林生态系统（涵盖不同森林类型和尺度）	遥感监测	NA	荟萃分析（Meta-analysis）、LiDAR、无人机遥感、光谱传感、RGB传感	NA	遥感数据、生物量测量数据	187项全球研究，233个数据集
567	2025-09-22	Improving segmentation precision in prostate cancer adaptive radiation therapy with a patient-specific network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332603 PMID:40971852	研究论文	提出一种患者特异性网络（PSN）方法，用于前列腺癌自适应放疗中的临床靶区（CTV）分割，以提高分割精度	采用持续适应每日解剖变化的两阶段策略（预训练后患者特异性微调），区别于静态个性化方法	回顾性研究，样本量较小（26例患者），需进一步临床验证	提升前列腺癌自适应放疗中分割的准确性和效率，减少人工编辑需求	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	CBCT（锥形束计算机断层扫描）	Swin UNETR	医学影像	26例前列腺癌患者，共119个回顾性导出分次
568	2025-09-22	S2DB-mmWave YOLOv8n: Multi-object detection for millimeter-wave radar using YOLOv8n with optimized multi-scale features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332931 PMID:40971952	研究论文	提出基于YOLOv8n改进的毫米波雷达多目标检测框架S2DB-mmWave YOLOv8n，通过优化多尺度特征提升检测精度	设计新型骨干网络整合SimSPPF模块，引入动态上采样技术，集成双向特征金字塔网络（BiFPN）优化特征融合	NA	提升毫米波雷达在多目标场景下的检测与分类性能	毫米波雷达热图数据中的多类目标	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8n	图像	2500张标注图像
569	2025-09-22	Detection and score grading for prostate adenocarcinoma using semantic segmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331613 PMID:40971958	研究论文	本研究提出了一种基于语义分割的前列腺癌检测与分级方法，专注于区分Gleason模式3和4	整合扩张注意力机制和残差卷积U-Net架构以增强特征表示，并采用像素扩展和类别权重解决类别不平衡问题	在完全未见的外部测试数据上性能有所下降（Dice系数从0.87降至0.64）	提高前列腺癌诊断准确性并改善患者治疗策略	前列腺针芯活检标本的数字化全切片图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	残差卷积U-Net	图像	100张数字化全切片图像
570	2025-09-21	A Transformer-based framework with generative spectral augmentation for online monitoring of hyaluronic acid fermentation 2025-Dec-01, Carbohydrate polymers IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.carbpol.2025.124278 PMID:40973290	研究论文	提出一种结合数据增强和深度学习的在线监测框架，用于透明质酸发酵过程中分子量和浓度的实时监测	集成Wasserstein GAN与梯度惩罚（WGAN-GP）生成高保真合成光谱，并开发改进的Transformer模型以捕捉发酵过程中的复杂光谱特征	NA	实现透明质酸发酵过程中分子量和浓度的精确实时监测，提升产品质量控制	透明质酸（HA）发酵过程	机器学习	NA	近红外（NIR）光谱分析，WGAN-GP数据增强	Transformer，1D-CNN，LSTM	光谱数据	NA
571	2025-09-21	Artificial Intelligence-Based Approaches for Brain Tumor Segmentation in MRI: A Review 2025-Nov, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70141 PMID:40962716	综述	本文回顾了基于人工智能的MRI脑肿瘤分割方法，总结了关键技术进展与未来研究方向	系统梳理了CNN、ViT等深度学习方法在脑肿瘤分割中的应用，并涵盖网络架构设计、不平衡数据分割和多模态处理等前沿议题	NA	综述MRI脑肿瘤自动分割技术，分析现有方法效果并探讨未来挑战	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	MRI	CNN, ViT	医学影像	基于200余篇文献的综述性分析
572	2025-09-21	Therapeutic targets in lung diseases identified through single-cell analysis and mendelian randomization 2025 Nov-Dec, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.07.015 PMID:40716288	研究论文	通过单细胞分析和孟德尔随机化识别肺部疾病的治疗靶点	整合单细胞转录组数据与孟德尔随机化方法，系统性地识别跨多种肺部疾病和功能性状的因果治疗靶点	仅部分性状（肺癌、FVC、FEV1/FVC比值）建立了因果基因关系，其他性状需进一步验证	识别肺部疾病的因果治疗靶点并验证其遗传作用	12种肺部性状（10种疾病和2种功能指标：FVC和FEV1/FVC比值）	生物信息学	肺癌	单细胞转录组分析、孟德尔随机化（MR）、共定位分析、cis-eQTL	Geneformer（深度学习模型）	单细胞转录组数据、遗传数据	人类肺细胞图谱数据及独立验证队列
573	2025-09-21	SynapseNet: Deep learning for automatic synapse reconstruction 2025-Oct-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-11-0519 PMID:40875337	研究论文	介绍SynapseNet，一种用于电子显微图像中突触自动分割和分析的工具	开发了基于深度学习的自动分割工具，结合大规模标注数据集和领域自适应功能，可可靠分割多种突触结构	NA	实现电子显微图像中突触结构的自动分割与分析	突触囊泡、活性区、线粒体、突触前密度、突触带和突触区室等突触结构	计算机视觉	NA	电子显微镜	深度学习	图像	大规模标注数据集（具体数量未说明）
574	2025-09-21	Vitiligo Signature-Based Drug Screening Identifies Fulvestrant as a Novel Immunotherapy Combination Strategy 2025-Sep-20, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503979 PMID:40974370	研究论文	本研究基于白癜风特征开发了一种生物标志物面板，用于区分冷热肿瘤，并发现氟维司群可增强抗PD-L1疗法的效果	首次建立白癜风特征(VGS)作为肿瘤免疫状态分层的生物标志物，并利用深度学习系统发现氟维司群作为新型免疫治疗联合策略	研究目前仅限于临床前模型，尚未进行临床评估	开发精准的免疫治疗患者分层方法并寻找有效的联合治疗策略	黑色素瘤和白癜风患者样本及临床前模型	数字病理学	黑色素瘤	单细胞RNA测序、免疫荧光、流式细胞术、深度学习预测系统(DLEPS)	深度学习	基因表达数据、蛋白质数据、细胞图像	NA
575	2025-09-21	Self-AttentionNeXt: Exploring schizophrenic optical coherence tomography image detection investigations 2025-Sep-19, World journal of psychiatry IF:3.9Q1 DOI:10.5498/wjp.v15.i9.108359 PMID:40933157	研究论文	本文开发了一种名为Self-AttentionNeXt的深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描（OCT）图像检测精神分裂症	结合了分组自注意力机制、残差和倒置瓶颈块，以及1×1卷积进行特征精炼，创新性地将Transformer风格的自注意力机制融入CNN架构	NA	开发先进的深度学习模型，基于视网膜生物标志物区分精神分裂症患者和健康对照	精神分裂症患者和健康对照的OCT图像	计算机视觉	精神分裂症	光学相干断层扫描（OCT）	CNN with self-attention (Self-AttentionNeXt)	图像	自定义SZ OCT数据集和公开OCT2017数据集
576	2025-09-21	Quantum-Resistant Privacy Preservation for Mobile Healthcare Services in Connected Transportation Systems via Deep Neural Architectures 2025-Sep-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3612210 PMID:40971270	研究论文	提出一种面向车联网移动医疗服务的量子抗性隐私保护框架，结合格基密码学和深度神经网络架构	首次将Ring-LWE后量子密码机制与卷积-注意力混合神经网络相结合，为车联网医疗场景提供量子安全的隐私保护方案	实验基于模拟环境，未提及真实医疗环境中的部署验证和跨系统兼容性挑战	解决车联网移动医疗服务在量子计算时代面临的安全与隐私保护问题	车联网中的移动医疗数据传输与保护系统	信息安全	NA	Ring-LWE格基密码学，深度学习异常检测	CNN与注意力机制混合的深度神经网络	网络流量数据，医疗数据传输	未明确样本数量，实验包含多负载场景下的性能测试
577	2025-09-21	Trans-Driver: a deep learning approach for cancer driver gene discovery with multi-omics data 2025-Sep-19, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3612010 PMID:40971265	研究论文	提出一种基于Transformer架构的深度学习方法Trans-Driver，用于整合多组学数据发现癌症驱动基因	引入基于核的多头自注意力机制、门控残差连接和动态Tanh归一化函数，增强异质多组学特征的整合与建模能力	NA	准确识别癌症驱动基因以深化对癌症发病机制的理解并促进靶向治疗开发	蛋白质编码基因（约20,000个），重点关注癌症相关驱动基因	机器学习	癌症	多组学数据整合分析	Transformer	多组学数据（包括体细胞突变数据等）	TCGA、CGC和PCAWG数据集（具体样本数量未在摘要中明确说明）
578	2025-09-21	Transfer Learning and Permutation-Invariance Improving Predicting Genome-Wide, Cell-Specific and Directional Interventions Effects of Complex Systems 2025-Sep-19, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202509456 PMID:40971773	研究论文	本研究开发了一种基于迁移学习和排列不变性的深度学习模型SETComp，用于预测复杂系统（如天然产物）在细胞系中的干预效果	利用大量单化合物干预数据预训练模型，并通过少量复杂系统数据微调，实现了对未见过的复杂系统干预效果的高精度预测	NA	预测复杂系统在基因组水平、细胞特异性和定向干预效果	细胞系中的复杂系统干预数据	机器学习	NA	深度学习	SETComp（基于排列不变性的深度模型）	基因组干预数据	大量单化合物数据和少量复杂系统数据
579	2025-09-21	Comment on "VAULT-OCT: Vault Accuracy Using Deep Learning Technology - An AI Model for Predicting Implantable Collamer Lens Postoperative Vault with AS-OCT" 2025-Sep-19, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001794 PMID:40971892	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
580	2025-09-21	Deep Learning for simulating the evolution of condensed matter systems at the continuum scale: methods and applications 2025-Sep-19, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/ae096d PMID:40972655	综述	本文综述了深度学习在模拟凝聚态物质系统连续尺度演化中的方法与应用	系统化整理了神经网络替代传统数值方法的最新策略，并区分了数据驱动与物理信息驱动两种范式	神经网络方法仍面临作为传统计算替代方案的有效性挑战与局限性	加速或替代凝聚态物理中的传统连续模型数值计算	凝聚态物质系统的时空演化	machine learning	NA	神经网络	深度学习架构	数值解数据集与偏微分方程	NA