深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
41	2025-11-21	Incorporating and quantifying deformable image registration uncertainties in dose accumulation: a feasibility study on the benefit of online adaptive therapy 2025-Nov-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2180 PMID:41259889	研究论文	本研究提出了一种概率框架，将形变图像配准不确定性纳入剂量累积过程，并通过头颈癌患者的临床数据验证了该方法的可行性	首次将DIR不确定性量化为可解释的剂量体积直方图带，为自适应质子治疗评估提供概率性剂量累积方法	研究仅包含5例头颈癌患者的小样本队列，需要更大规模验证	开发并验证能够量化形变图像配准不确定性的剂量累积框架	头颈癌患者	医学影像分析	头颈癌	锥形束CT（CBCT），形变图像配准（DIR）	深度学习模型	医学影像（CT，CBCT）	5例头颈癌患者，157次每日CBCT扫描	NA	NA	剂量体积直方图（DVH），D98%剂量指标	NA
42	2025-11-21	Comparative Evaluation of Deep Learning Models for 3D Segmentation and Volumetry of Vestibular Schwannomas Using Large Heterogeneous Datasets with External Validation 2025-Nov-19, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A9112 PMID:41260669	研究论文	比较五种深度学习模型在听神经瘤3D分割和体积测量中的性能，并使用大型异质性数据集进行外部验证	首次系统比较包括CNN、Transformer和基础模型在内的多种深度学习架构在听神经瘤分割中的表现，并评估其对数据异质性的鲁棒性和外部泛化能力	对小肿瘤(<200mm³)的分割性能相对较低，模型在不同规模肿瘤上的表现存在差异	评估和比较深度学习模型在听神经瘤3D分割和体积测量中的性能	听神经瘤患者	医学影像分析	听神经瘤	T1对比增强MRI	深度学习分割模型	3D医学影像	内部数据集：2,692次扫描(383名患者)用于训练，277次扫描(97名患者)用于测试；外部测试集：241次扫描	NA	nnUNet, U-Mamba, UNETR, MedSAM	Dice相似系数, Hausdorff距离, 表面到表面距离, 相对体积误差	NA
43	2025-11-21	Association of a Lifestyle Risk Index With Visceral and Subcutaneous Adipose Tissue in the German National Cohort (NAKO) 2025-Nov-19, Obesity (Silver Spring, Md.) DOI:10.1002/oby.70071 PMID:41261047	研究论文	本研究通过横断面分析探讨生活方式风险指数与内脏脂肪组织的关系	首次在德国国家队列中使用深度学习技术分析全身MRI数据，构建综合生活方式风险指数评估与内脏脂肪的关联	横断面研究设计无法确定因果关系，样本选择可能存在偏差	探究生活方式因素与内脏脂肪堆积的关联性	德国国家队列中30,920名接受MRI扫描的参与者	医学影像分析	肥胖相关疾病	磁共振成像, 深度学习图像分割	深度学习	医学影像	18,508名参与者（年龄48.2±12.2岁）	NA	NA	几何均值, 95%置信区间	3T MRI设备
44	2025-11-21	Development of a Novel Interpretable Transformer-Based Deep Learning Model for Predicting Postoperative Hypokalemia in Pituitary Adenomas 2025-Nov-19, Journal of evidence-based medicine DOI:10.1111/jebm.70089 PMID:41261064	研究论文	开发了一种基于Transformer的可解释深度学习模型CliTab-Transformer，用于预测垂体腺瘤患者术后低钾血症	首次将Transformer架构应用于临床表格数据预测术后低钾血症，并引入Transformer-Explainability方法实现模型可解释性	回顾性研究设计，样本量相对有限（280例患者）	开发可解释的预测模型以预测垂体腺瘤患者术后低钾血症，促进早期干预	280例垂体腺瘤手术患者	医疗人工智能	垂体腺瘤	深度学习，机器学习	Transformer, XGBoost, MLP	临床表格数据	280例垂体腺瘤患者	NA	Transformer, XGBoost, 多层感知机	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线, PR曲线, AUC	NA
45	2025-11-21	Neuromorphic computing paradigms enhance robustness through spiking neural networks 2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65197-x PMID:41261120	研究论文	本研究探索神经形态计算范式通过脉冲神经网络增强模型鲁棒性的方法	提出利用SNN时序处理能力、任务关键信息优先编码、早期退出解码和融合编码策略来显著提升对抗攻击鲁棒性	仅在CIFAR-10数据集上验证，未在其他更复杂数据集上测试泛化能力	解决深度学习模型易受对抗攻击的脆弱性问题，探索大脑高可靠性机制的工程应用	脉冲神经网络(SNNs)与传统人工神经网络(ANNs)的鲁棒性对比	机器学习	NA	神经形态计算，脉冲神经网络	SNN, ANN	图像	CIFAR-10数据集	NA	脉冲神经网络架构	鲁棒性，能量效率	NA
46	2025-11-21	Identification of novel vertebral development factors through UK Biobank candidate gene search and body imaging analysis 2025-Nov-19, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-09021-8 PMID:41261143	研究论文	通过整合UK Biobank基因数据与深度学习多模态身体成像分析，识别影响人类脊柱发育的新型遗传因子	首次在人类中发现VRTN基因影响椎体发育，并建立遗传变异与慢性疼痛的关联	仅基于UK Biobank数据，样本来源相对单一	探究胸腰椎解剖结构的遗传基础及其健康影响	人类脊柱发育与椎体数量变异	医学影像分析	骨骼发育异常	基因关联分析，多模态身体成像	深度学习	基因数据，医学影像	UK Biobank数据库样本	NA	NA	NA	NA
47	2025-11-21	High-accuracy protein complex structure modeling based on sequence-derived structure complementarity 2025-Nov-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65090-7 PMID:41261173	研究论文	提出DeepSCFold流程，通过序列衍生的结构互补性提高蛋白质复合物结构建模精度	利用基于序列的深度学习模型预测蛋白质间结构相似性和相互作用概率，构建深度配对多序列比对，有效捕获蛋白质相互作用的内在保守模式	NA	提高蛋白质复合物结构预测的准确性	蛋白质复合物结构	计算生物学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	CASP15多聚体靶标和SAbDab数据库的抗体-抗原复合物	NA	NA	TM-score, 预测成功率	NA
48	2025-11-21	A deep learning approach for the analysis of birdsong 2025-Nov-18, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.101111 PMID:41252196	研究论文	开发了一种基于深度学习的斑胸草雀鸣声分析工具AVN，能够高精度标注鸣声并生成可解释特征	开发了无需重新训练即可跨动物群体泛化的鸣声分析管道，创建了无需训练数据即可测量鸣声模仿的新方法	NA	开发可解释且可泛化的深度学习工具用于鸟类鸣声行为分析	斑胸草雀的学习鸣声	机器学习	NA	深度学习行为分析	深度学习	音频数据	多个动物群体的斑胸草雀鸣声数据	Python	AVN（鸟类发声网络）	准确度, 灵敏度, 与专家判断的一致性	NA
49	2025-11-21	MIAT-DHX9 spatiotemporal expression drives venous neointimal hyperplasia through nucleolar homeostasis and mitotic progression 2025-Nov-18, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2025.116578 PMID:41259202	研究论文	本研究揭示了MIAT-DHX9轴通过调控核仁稳态和有丝分裂进程促进静脉新生内膜增生的机制	首次发现MIAT-DHX9在核仁中的时空表达模式及其通过PARP1相互作用调控细胞周期进程的新机制	研究主要基于体外和动物模型，临床转化潜力需进一步验证	探究静脉新生内膜增生的分子机制并寻找潜在治疗靶点	血管平滑肌细胞	数字病理学	心血管疾病	多超分辨率成像,单分子荧光原位杂交,CRISPR基因编辑,深度学习	深度学习模型	图像,分子成像数据	体外细胞模型和动物模型	NA	NA	形态学特征分析	NA
50	2025-11-21	A prognostic index integrating deep learning baseline PET/CT biomarkers and multi-omics profiling in diffuse large B cell lymphoma 2025-Nov-18, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102452 PMID:41260205	研究论文	本研究通过整合深度学习PET/CT生物标志物与多组学数据，开发了弥漫性大B细胞淋巴瘤的预后指数模型	首次将nnUNet深度学习框架应用于DLBCL的PET/CT分析，并整合多组学数据和临床因素构建综合预后模型	研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证；样本量虽大但来自特定机构	开发DLBCL的精准预后预测模型以指导个性化治疗	1024名新诊断的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者	数字病理学	淋巴瘤	PET/CT成像, DNA测序, RNA测序, 多组学分析	深度学习	医学影像, 基因组数据, 转录组数据, 临床数据	1024名DLBCL患者，使用AutoPET公共数据集和内部数据集	nnUNet	nnUNet	预后区分能力, 风险分层效果	NA
51	2025-11-21	A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success 2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066 PMID:41161314	研究论文	本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制	首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动，并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率	NA	探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础	入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊	生物医学	蚊媒传染病	双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析	深度学习	行为视频、图像数据	NA	NA	NA	交配成功率统计（86%-96%单次交配率）	NA
52	2025-11-21	Magnetic resonance image processing transformer for general accelerated image restoration 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23851-w PMID:41249204	研究论文	提出基于Vision Transformer的磁共振图像处理框架MR-IPT，用于加速MRI图像恢复	首次将ViT架构应用于加速MRI恢复任务，通过在大规模多加速因子数据集上预训练实现统一框架，无需针对不同加速因子单独训练	未明确说明模型在极端加速条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度与推理时间	开发通用的加速磁共振图像恢复框架，提升模型的泛化能力和鲁棒性	加速采样的磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	Transformer	图像	大规模数据集（包含多种欠采样模式和加速设置）	NA	Vision Transformer	图像质量指标	NA
53	2025-11-21	An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23813-2 PMID:41249242	研究论文	提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型	结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块，采用恒星振荡优化器进行超参数调优，并集成Grad-CAM实现检测区域可视化	NA	开发高效的脑肿瘤早期检测方法	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	BT Detection 2020数据集	Python	ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC	准确率	NA
54	2025-11-21	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能，并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图	在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值	经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例来自两个中心的患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA
55	2025-11-21	Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23974-0 PMID:41249260	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架	首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类，实现了高精度且可解释的深度学习模型	仅针对六种胃菌类真菌物种，样本多样性有限	开发高精度且可解释的真菌分类方法	六种胃菌类大型真菌：Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	1200张高分辨率图像	NA	DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2	准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效	NA
56	2025-11-21	Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23568-w PMID:41249263	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架，通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能	结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取，并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数	未与深度学习方法进行直接对比，仅提供了未来比较的基础	开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失	作物叶片病害（包括黄锈病、红锈病和炭疽病）	计算机视觉	植物病害	图像处理，机器学习	SVM	图像	9,111张经过增强平衡的精选图像	NA	多类SVM（线性核、多项式核、RBF核等）	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
57	2025-11-21	Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23899-8 PMID:41249288	研究论文	提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术	结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法，提出新型DDoS攻击检测与分类方法	联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段，多个关键方面有待探索	缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击	网络攻击流量数据	机器学习	NA	深度强化学习，优化算法	D3QN	网络流量数据	CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集	NA	Dueling Double Deep Q-Network	准确率	NA
58	2025-11-21	Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23933-9 PMID:41249305	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法，使用颅骨X射线图像	首次将EfficientNetB0与注意力机制和迁移学习结合，并集成随机森林等传统分类器，实现基于颅骨X射线的脑膜瘤自动检测	外部验证准确率相对较低（0.74），样本量有限，仅来自两家韩国医院	探索利用成本效益高且广泛可用的颅骨X射线成像技术实现脑膜瘤自动检测的潜力	脑膜瘤患者和对照受试者的颅骨X射线图像	计算机视觉	脑膜瘤	X射线成像	CNN, Random Forest, XGBoost	图像	359名受试者（158名脑膜瘤患者，201名对照），共1436张颅骨X射线图像（内部验证612张，外部验证824张）	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	EfficientNetB0	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC	NA
59	2025-11-21	Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23954-4 PMID:41249330	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的牙齿颜色评估模型，与经验丰富的牙医进行准确性比较	首次使用六种改进的CNN架构进行牙齿颜色分类，并通过McNemar检验与专业牙医进行统计显著性比较	样本量相对较小（70名成人参与者），仅使用VITA Classic比色板	开发客观可靠的牙齿颜色评估方法以减少传统方法的主观性	成人牙齿颜色	计算机视觉	NA	深度学习，高分辨率口内成像	CNN	图像	70名成人参与者	NA	ResNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
60	2025-11-21	Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24130-4 PMID:41249334	研究论文	本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤的miRNA-疾病关联预测，通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖性	数据集规模有限，模型可解释性有待提升，模型评估方法需要改进	预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	头颈部肿瘤相关的microRNA和疾病	机器学习	头颈部肿瘤	生物网络分析	GAT	图数据	来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集，包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息	NA	图注意力网络	准确率	NA