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
6101	2025-10-05	Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf186 PMID:40980549	研究论文	本研究开发机器学习方法解决糖蛋白组学中核心岩藻糖迁移现象导致的鉴定难题	首次联合使用半监督模型和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移问题，并利用FUT8敲除小鼠模型构建可靠的数据标签	研究主要基于小鼠脑组织数据，在人类样本中的泛化能力需进一步验证	开发可靠的核心岩藻糖鉴定方法以解决质谱分析中的岩藻糖迁移问题	小鼠脑组织糖肽、人类IgG和人类血清样本	生物信息学	NA	质谱分析、糖蛋白组学	半监督模型,自监督模型	质谱数据	FUT8敲除小鼠脑组织、正常小鼠脑组织、人类IgG、人类血清	NA	NA	鉴定准确率	NA
6102	2025-10-05	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.9 PMID:40800831	研究论文	开发动态模型和物理启发的深度学习框架来量化fMRI中的脑脊液流动信号	首次开发了模拟时变流速的fMRI流入信号动态模型，并创建了基于物理的深度学习框架来反演模型	未提及具体样本量限制或模型适用范围	量化fMRI中的脑脊液流动效应，使流动信号具有物理可解释性	人类数据和体模数据中的脑脊液流动	医学影像分析	脑部疾病	fMRI, 流动敏感fMRI	深度学习	fMRI影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
6103	2025-10-05	Multimodal data driven deep learning based seismic impedance inversion optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331952 PMID:40982555	研究论文	本研究采用深度学习方法来优化地震波阻抗反演，提高地震数据分辨率和合成地震记录生成质量	首次将LeNet、AlexNet和传统CNN架构应用于地震波阻抗反演，通过连续小波变换进行特征提取，显著提升了反演精度	方法在复杂地质区域的适用性仍需进一步验证，且依赖于合成地震记录进行训练	优化地震波阻抗反演技术，提高地下结构表征精度	地震数据和测井数据	地球物理数据分析	NA	连续小波变换(CWT)	CNN, LeNet, AlexNet	地震数据，测井数据	NA	NA	LeNet, AlexNet, 传统CNN	MSE, RMSE, MAE, R2分数	NA
6104	2025-10-05	An interpretable multi-transformer ensemble for text-based movie genre classification 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2945 PMID:40989307	研究论文	提出一种基于电影情节文本的多标签电影类型分类的可解释集成模型	首次将BERT、DistilBERT和ROBERTa三种Transformer模型通过加权软投票集成，并引入LIME方法增强模型可解释性	仅使用文本模态数据，未结合音频视觉等多模态信息	开发基于文本的自动化电影类型分类系统	电影情节文本数据	自然语言处理	NA	文本挖掘	Transformer,BERT,DistilBERT,ROBERTa	文本	Trailers12K和LMTD9两个基准数据集	NA	BERT,DistilBERT,ROBERTa	微平均精确率	NA
6105	2025-10-05	An End-to-End autonomous driving model based on visual perception for temporary roads 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3152 PMID:40989386	研究论文	提出一种基于视觉感知的端到端自动驾驶模型，专门用于临时道路环境下移动机器人的自主导航	首次将全局上下文视觉Transformer(GCViT)网络与Transformer网络、门控循环单元(GRU)网络相结合，用于临时道路的端到端自动驾驶	仅针对低速车辆设计，未测试高速场景下的性能表现	开发适用于临时道路环境的端到端自动驾驶模型	移动机器人和无人地面车辆	计算机视觉	NA	视觉感知	Transformer, GRU	图像	NA	NA	Global Context Vision Transformer (GCViT), Transformer, GRU	轨迹规划时间, 平均轨迹偏差	NA
6106	2025-10-05	GShC-Net: Hybrid deep learning with DCTLAP feature extraction for brain tumor detection 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108577 PMID:40701121	研究论文	提出一种混合深度学习模型GShC-Net用于脑肿瘤检测	融合GoogleNet和Shepard卷积神经网络，结合DCTLAP特征提取的混合深度学习架构	NA	开发自动化计算机辅助诊断系统以改进脑肿瘤早期检测	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学图像分析	CNN,混合深度学习	图像	NA	NA	GoogleNet,Shepard CNN,GShC-Net	真阳性率,真阴性率,准确率	NA
6107	2025-10-05	A pre-training enhanced deep learning framework for robust sparse unmixing in chemical imaging 2025-Nov-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344524 PMID:40983411	研究论文	提出一种预训练增强的深度学习框架P4SU，用于化学成像中的稳健稀疏解混	利用光谱库生成的模拟光谱预训练深度学习模型，结合线性与非线性解码器选项，显著提升解混精度和稳定性	未明确说明模型在极端噪声条件下的性能表现	开发准确稳健的化学成像解混算法	颜料混合物、糖溶液和药物片剂三种化学数据集	化学成像分析	NA	高光谱成像、拉曼成像	深度学习	光谱数据、化学成像数据	三个化学多样性数据集	Python	NA	均方根误差(RMSE), 标准差	NA
6108	2025-10-05	Leveraging Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening and Management: History and Current Advances 2025-Nov, Seminars in ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.1080/08820538.2024.2432902 PMID:39580713	综述	本文回顾了人工智能在糖尿病视网膜病变筛查与管理中的应用历史与当前进展	系统梳理了AI在DR筛查领域的发展历程，并重点介绍了获得美国FDA批准的三大自动化筛查算法	作为叙述性综述，缺乏对研究质量的系统性评估和定量分析	评估人工智能在糖尿病视网膜病变筛查中的应用及现有自动化检测算法	已发表的关于AI在DR筛查中应用的科学研究文献	数字病理	糖尿病视网膜病变	眼底摄影，视网膜成像	深度学习	视网膜图像	NA	NA	NA	NA	NA
6109	2025-10-05	The potential role of machine learning and deep learning in differential diagnosis of Alzheimer's disease and FTD using imaging biomarkers: A review 2025-Oct, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251313511 PMID:39787363	综述	本文综述了机器学习和深度学习在利用影像生物标志物区分阿尔茨海默病与额颞叶痴呆鉴别诊断中的潜在作用	系统分析比较了机器学习和深度学习在AD与FTD鉴别诊断中的性能表现，发现SVM和ResNet分别在不同方法中表现最佳	需要结合临床检查和患者症状评估以确保诊断的全面性和准确性	探讨人工智能在阿尔茨海默病与额颞叶痴呆鉴别诊断中的应用潜力	阿尔茨海默病(AD)和额颞叶痴呆(FTD)患者	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI, DTI, fMRI, PET, SPECT	机器学习, 深度学习	医学影像	基于31篇文献的综合分析	NA	SVM, ResNet	分类性能	NA
6110	2025-10-05	Evaluating the effect of noise reduction strategies in CT perfusion imaging for predicting infarct core with deep learning 2025-Oct, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251313517 PMID:39789894	研究论文	评估不同噪声降低策略对深度学习模型在CT灌注成像中预测梗死核心的影响	首次系统比较不同供应商噪声降低技术对深度学习模型在急性缺血性卒中CTP扫描中识别梗死组织性能的影响	样本量较小（60例患者），仅包含成功机械取栓的患者，可能限制结果的普适性	评估深度学习模型在CT灌注成像中识别梗死组织的效能，特别关注不同噪声降低技术的影响	急性大血管闭塞性缺血性卒中患者的CT灌注扫描	医学影像分析	缺血性卒中	CT灌注成像，扩散加权成像，表观扩散系数图	CNN	医学影像	60例急性缺血性卒中患者	NA	U-Net	Dice系数	NA
6111	2025-10-05	Attention mechanism-based multi-parametric MRI ensemble model for predicting tumor budding grade in rectal cancer patients 2025-Oct, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04886-z PMID:40167646	研究论文	开发并验证基于注意力机制的多参数MRI集成模型，用于预测直肠癌患者的肿瘤出芽分级	首次将CrossFormer架构和基于Transformer的注意力机制应用于多参数MRI特征融合，有效捕捉不同成像序列间的空间交互作用	回顾性研究设计，样本量相对有限，模型间AUC差异未达到统计学显著性	预测直肠癌患者的肿瘤出芽分级	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像	458例经病理证实的直肠癌患者（355例来自中心1，103例来自另外两个中心）	NA	CrossFormer, Transformer	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
6112	2025-10-05	Deep learning-based segmentation of gallbladder cancer on abdominal computed tomography scans: a multicenter study 2025-Oct, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04887-y PMID:40167645	研究论文	基于深度学习开发用于腹部CT扫描中胆囊癌自动分割的模型	在多中心数据集上比较了多种先进的2D和3D图像分割模型在胆囊癌分割任务中的性能	回顾性研究设计，样本量相对有限	训练和验证用于胆囊癌自动分割的深度学习模型	经病理证实的初治胆囊癌患者	计算机视觉	胆囊癌	对比增强CT扫描	深度学习分割模型	医学影像	训练验证队列317例，内部测试29例，外部测试85例	NA	SAM Adapter, MedSAM, 3D TransUNet, SAM-Med3D, 3D-nnU-Net	Dice系数, IoU	NA
6113	2025-10-05	Preoperative Assessment of Lymph Node Metastasis in Rectal Cancer Using Deep Learning: Investigating the Utility of Various MRI Sequences 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17717-8 PMID:40553356	研究论文	本研究开发了一种基于多参数MRI的深度学习模型，用于直肠癌术前淋巴结转移评估	设计了多参数多尺度EfficientNet模型，并系统比较了不同MRI序列对淋巴结转移评估的贡献	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	开发深度学习模型用于直肠癌术前淋巴结转移评估	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数磁共振成像	深度学习	三维医学影像	613名来自四个医疗中心的直肠癌患者	NA	EfficientNet	AUC,准确率,敏感性,特异性,平均精确率	NA
6114	2025-10-05	A Geometric Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Knee Joint Biomechanics Under Meniscal Extrusion 2025-Oct, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03798-9 PMID:40663282	研究论文	提出一种几何深度学习模型用于实时预测半月板挤压下的膝关节生物力学响应	首次将几何深度学习应用于膝关节生物力学预测，相比传统有限元分析显著减少计算时间并实现实时评估	模型训练依赖于有限元分析生成的数据，未直接使用临床实时采集数据	开发快速准确的膝关节生物力学预测方法以替代计算耗时的传统有限元分析	膝关节软组织在半月板挤压下的生物力学响应	几何深度学习	骨关节炎	有限元分析，几何深度学习	几何深度学习模型	有限元分析生成的生物力学数据	NA	NA	几何深度学习架构	平均绝对误差, 平均绝对百分比误差, 峰值位置百分比误差, 峰值数值百分比误差	NA
6115	2025-10-05	Deep learning-based quantitative assessment inflammatory response of hyperreflective foci in diabetic macular edema 2025-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104728 PMID:40680912	研究论文	本研究通过深度学习自动分割系统定量评估糖尿病黄斑水肿中高反射灶与炎症细胞因子的关联	首次使用深度学习自动分割系统定量分析高反射灶数量、体积与眼内炎症细胞因子的相关性	样本量较小（39只DME患眼和19只对照眼），未探讨高反射灶分布与细胞因子的关系	探究糖尿病黄斑水肿中高反射灶与炎症细胞因子的关联性	糖尿病黄斑水肿患者和对照组的房水样本及SD-OCT影像	数字病理	糖尿病黄斑水肿	ELISA, 光谱域光学相干断层扫描	深度学习	医学影像	39只DME患眼（29名患者）和19只对照眼（19名受试者）	NA	NA	Spearman相关系数, P值	NA
6116	2025-10-05	Efficacy and prognostic factors of anti-VEGF treatment for neovascular age-related macular degeneration: An OCTA imaging-based deep learning analysis 2025-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104701 PMID:40683364	研究论文	本研究基于OCTA影像的深度学习分析，探讨抗VEGF治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性的疗效及预后因素	使用改进的LUNet深度学习模型分析OCTA影像中的视网膜特征，首次系统评估血管分散度等新型影像生物标志物与抗VEGF治疗反应的关系	回顾性单中心研究，样本量有限（165例患者），缺乏外部验证	研究抗VEGF治疗反应的影像生物标志物和影响因素，提升临床评估能力	渗出性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习	医学影像	165例渗出性AMD患者	NA	改进的LUNet模型	逻辑回归OR值，多元线性回归系数，统计显著性P值	NA
6117	2025-10-05	Deep self-cleansing for medical image segmentation with noisy labels 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70007 PMID:40983942	研究论文	提出一种用于医学图像分割的深度自清洁框架，能够有效处理带噪声标签	结合高斯混合模型标签过滤模块和标签清洁模块，能区分噪声标签并生成伪低噪声标签	NA	开发能够减轻噪声标签影响的鲁棒分割框架	肝脏肿瘤CT扫描和心脏诊断MRI扫描	医学图像分割	肝脏肿瘤, 心脏疾病	CT扫描, MRI扫描	深度学习	医学图像	231个CT扫描和200个MRI扫描	NA	深度自清洁分割框架	分割性能提升指标	NA
6118	2025-10-05	Enhancing auto-contouring with large language model in high-dose rate brachytherapy for cervical cancers 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70034 PMID:40985602	研究论文	本研究提出了一种结合大语言模型生成任务特定提示的深度学习自动分割框架，用于宫颈癌高剂量率近距离放疗中的靶区和危及器官轮廓勾画	首次将大语言模型生成的领域知识提示与深度学习分割模型相结合，通过任务特定提示指导分割过程	样本量较小（32例患者），乙状结肠分割精度较低，提示引导对HR-CTV勾画准确性无改善	提高宫颈癌高剂量率近距离放疗中自动轮廓勾画的准确性和效率	宫颈癌患者的高风险临床靶区和危及器官（膀胱、直肠、乙状结肠）	医学图像分割	宫颈癌	计算机断层扫描	Swin Transformer, FCN	医学图像	32例宫颈癌患者的124张计划CT图像	NA	Swin transformer编码器, 全卷积网络解码器	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均表面距离, 质心距离	NA
6119	2025-10-05	Enhancing semi-supervised learning for fine-grained 3D cerebrovascular segmentation with cross-consistency and uncertainty estimation 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70017 PMID:40985655	研究论文	提出一种用于3D脑血管细粒度分割的半监督学习方法，通过交叉一致性和不确定性估计提升性能	提出交叉一致性双不确定性量化均值教师方法，结合像素-图像变换等变性和特征扰动不变性的双重一致性学习	未明确说明方法在其他血管结构或影像模态上的泛化能力	提升3D脑血管分割的准确性，减少对标注数据的依赖	时间飞跃法磁共振血管成像(TOF-MRA)中的脑血管	计算机视觉	脑血管疾病	时间飞跃法磁共振血管成像(TOF-MRA)	均值教师模型	3D医学影像	两个公开数据集(包括IXI数据集)	NA	NA	Dice相似系数, 交并比	NA
6120	2025-10-05	Riverine heat waves on the rise, outpacing air heat waves 2025-Sep-30, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2503160122 PMID:40982675	研究论文	本研究通过深度学习模型重建美国本土1471个站点1980-2022年的连续水温数据，首次系统分析河流热浪事件特征及其变化趋势	首次使用单一LSTM模型重建大规模连续水温数据集，系统比较河流热浪与大气热浪的差异，揭示河流热浪增长速率远超大气热浪的新现象	研究区域仅限于美国本土，未涵盖全球其他地区；人类活动对热浪影响的分析相对简化	量化分析河流热浪的发生频率、强度和持续时间，比较其与大气热浪的差异，探究驱动因素	美国本土1471个站点的河流水温数据	环境科学, 机器学习	NA	深度学习, 传感器监测, 卫星遥感	LSTM	时间序列水温数据	1471个监测站点，1980-2022年每日数据	NA	长短期记忆网络	NA	NA