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
661	2025-11-16	Abnormal classification of electrocardiogram scatter plot based on token selection vision transformer 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251395553 PMID:41229940	研究论文	提出一种基于令牌选择视觉变换器的ECG散点图异常分类方法	在网络深层引入令牌选择模块，动态筛选最具判别性的图像块用于最终分类	NA	改进心律失常自动分类技术	心电图散点图	计算机视觉	心血管疾病	ECG散点图分析	Vision Transformer	图像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
662	2025-11-16	A scoping review of TSR analysis in colorectal cancer: implications for automated solutions 2025, Oncology reviews IF:3.1Q2 DOI:10.3389/or.2025.1605383 PMID:41230203	综述	本文通过范围综述评估结直肠癌中肿瘤-间质比(TSR)的预后价值、评分方法差异及其自动化量化进展	首次系统评估TSR自动化量化方法在结直肠癌中的应用现状与挑战	自动化TSR量化方法仍处于早期阶段，特别是在感兴趣区域选择和风险分层方面存在不足	评估TSR的预后价值、评分方法差异并探索自动化TSR量化解决方案	结直肠癌组织样本中的肿瘤-间质比例	数字病理学	结直肠癌	组织病理学分析	深度学习	组织病理图像	76篇符合纳入标准的文献（来自950篇初筛文献）	NA	NA	Kappa分数, 像素级精度, 区块级精度	NA
663	2025-11-16	Deep learning-based temporal change detection of broadleaved weed infestation in rice fields using UAV multispectral imagery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1655391 PMID:41230234	研究论文	本研究提出基于深度学习的时序变化检测方法，利用无人机多光谱影像监测水稻田中阔叶杂草的时空动态	首次将深度前馈神经网络与无人机多光谱影像结合，实现水稻田阔叶杂草侵染的时序变化检测和精准施药潜力评估	研究仅针对阔叶杂草，未考虑其他杂草类型；分析时段限于营养生长阶段	开发精准农业中的杂草监测方法，优化除草剂施用策略	水稻田中的阔叶杂草侵染动态	计算机视觉	NA	无人机多光谱成像	DFNN	多光谱影像	PadiU Putra水稻田的多时序无人机影像数据	NA	深度前馈神经网络	R²	NA
664	2025-11-16	Reimagining Mental Health with Artificial Intelligence: Early Detection, Personalized Care, and a Preventive Ecosystem 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S559626 PMID:41230404	综述	探讨人工智能在心理健康领域早期检测、个性化治疗和预防症状升级方面的应用潜力	提出'心理数字签名'概念，构建以患者为中心的预防性心理健康生态系统	许多高准确率报告来自单中心或有限数据集，外部验证方法存在差异，样本量和人群多样性不足	探索人工智能在心理健康管理中的创新应用	心理健康障碍患者	自然语言处理,机器学习	精神疾病	自然语言处理,深度学习,多模态数据分析	深度学习	语音,文本,生物传感器数据	NA	NA	NA	准确率	NA
665	2025-11-16	A Deep Learning Model to Predict the ncRNA-Protein Interactions Based on Sequences Information Only 2025, Bioinformatics and biology insights IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11779322251391075 PMID:41230504	研究论文	提出一种基于序列信息预测非编码RNA与蛋白质相互作用的深度学习模型RPI-SDA-XGBoost	结合堆叠降噪自编码器和XGBoost元学习器，仅使用序列信息即可预测ncRNA-蛋白质相互作用	未明确说明模型的计算资源需求和训练时间	开发计算方法来研究ncRNA-蛋白质相互作用	非编码RNA和蛋白质的相互作用	生物信息学	癌症	序列特征提取	深度学习,集成学习	生物序列数据	五个基准数据集：RPI_369, RPI_488, RPI_1807, RPI_2241, NPInterv2.0	XGBoost	堆叠降噪自编码器	准确率,精确率	NA
666	2025-11-16	Long short-term memory-based deep learning model for the discovery of antimicrobial peptides targeting Mycobacterium tuberculosis 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf274 PMID:41230490	研究论文	开发基于长短期记忆网络的深度学习模型，用于发现针对结核分枝杆菌的抗菌肽	首次将长短期记忆网络与迁移学习相结合，构建可分类和生成结核病特异性抗菌肽的可重复深度学习协议	结核病特异性抗菌肽数据稀缺限制了靶向开发	发现针对结核分枝杆菌的新型抗菌肽	抗菌肽，特别是针对结核分枝杆菌的活性肽	自然语言处理	结核病	深度学习，序列分析	LSTM, BiLSTM	肽序列数据	大型通用抗菌肽语料库和精选的结核病特异性序列	NA	单向LSTM，双向LSTM，带注意力机制的LSTM	准确率，AUC	NA
667	2025-11-16	A poisson flow-based data augmentation and lightweight diagnosis framework for imbalanced rolling bearing faults 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332994 PMID:41052065	研究论文	提出一种基于泊松流的数据增强和轻量级诊断框架，用于解决不平衡滚动轴承故障诊断问题	首次将泊松流生成模型与轻量级残差网络结合，通过建模高维潜在空间中的样本演化来合成真实的少数类样本	仅在CWRU基准数据集上验证，未在其他工业场景中测试	解决滚动轴承故障诊断中的类别不平衡问题	滚动轴承故障振动信号	机器学习	NA	连续小波变换(CWT)	生成模型, CNN	振动信号，时频表示	CWRU基准数据集	NA	残差网络(ResNet)	诊断准确率，鲁棒性，泛化能力	NA
668	2025-11-15	Wine discrimination based on multi-sensor fusion of GASF and Mel spectrogram features using an enhanced EfficientNet-B0 model 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146497 PMID:41016293	研究论文	本研究提出了一种基于多传感器融合和增强型EfficientNet-B0模型的葡萄酒原料鉴别方法	采用GASF和梅尔频谱图将一维传感器数据转换为二维RGB图像，结合增强型EfficientNet-B0模型实现多传感器数据融合	NA	开发基于多传感器融合的葡萄酒原料准确分类方法	八种不同原料采用相同酿造工艺制作的葡萄酒	计算机视觉	NA	广谱电子鼻、贵金属电极传感器	CNN	图像	NA	NA	Enhanced-EfficientNet-B0	准确率	NA
669	2025-11-15	ECG-SMART-NET: A Deep Learning Architecture for Precise ECG Diagnosis of Occlusion Myocardial Infarction 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3573581 PMID:40418608	研究论文	提出一种名为ECG-SMART-NET的深度学习架构，用于精确诊断闭塞性心肌梗死的12导联心电图	对ResNet-18架构进行临床信息驱动的改进，通过时序卷积层和空间卷积层分别捕捉心电图的时序特征和导联间空间特征	未明确说明模型在临床实践中的泛化能力和实时应用可行性	开发能够准确识别闭塞性心肌梗死的心电图自动诊断系统	来自7,397名患者的10,393份12导联心电图	数字病理	心血管疾病	心电图分析	CNN	心电图信号	10,393份心电图，来自7,397名患者（OMI发生率7.2%）	NA	ResNet-18改进版，包含时序卷积层和空间卷积层	AUC	NA
670	2025-11-15	High-Quality CEST Mapping With Lorentzian-Model Informed Neural Representation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574238 PMID:40434851	研究论文	提出一种基于洛伦兹模型引导的神经表示框架(LINR)，用于高质量化学交换饱和转移(CEST)映射	将洛伦兹方程嵌入自监督神经网络架构，直接从原始z谱重建高灵敏度参数图，无需标记训练数据	未明确说明模型在更广泛疾病类型和采集协议中的泛化能力	开发高质量CEST映射方法以提升分子信息量化能力	合成模型和体内实验数据（包括肿瘤和阿尔茨海默病模型）	医学影像分析	肿瘤, 阿尔茨海默病	化学交换饱和转移(CEST) MRI	神经网络	MRI z谱数据	NA	NA	自监督神经表示架构	NA	NA
671	2025-11-15	Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574090 PMID:40434852	研究论文	提出一种用于快速动态心脏MRI重建的深度可分离时空学习方法	采用维度缩减的可分离学习方案，在训练数据极其有限的情况下仍能实现优异性能	NA	解决动态心脏MRI高维数据重建的挑战	心脏动态MRI图像重建	医学影像处理	心血管疾病	动态磁共振成像	深度学习网络	动态MRI图像序列	心脏电影数据集，训练需求减少高达75%	NA	Deep Separable Spatiotemporal Learning network (DeepSSL)	视觉评估，定量指标，盲读研究	NA
672	2025-11-15	Phantom-Based Ultrasound-ECG Deep Learning Framework for Prospective Cardiac Computed Tomography 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575268 PMID:40445820	研究论文	提出首个结合超声和心电图数据的深度学习框架，用于预测心脏静止期以优化CT血管造影门控	首次将超声和心电图数据融合的多模态深度学习框架，能够处理心律失常等复杂心脏状况	在较短静止期（<100毫秒）的预测准确率相对较低，研究基于动态心脏运动体模而非真实患者数据	开发多模态深度学习框架以改进心脏CT血管造影的门控准确性	动态心脏运动体模，模拟包括心律失常在内的多种心脏状况	医学影像分析	心血管疾病	超声成像, 心电图, 计算机断层扫描	3D CNN, ANN	超声图像, 心电图信号	动态心脏运动体模数据	NA	3D卷积神经网络, 人工神经网络	准确率	NA
673	2025-11-15	Integrating Motor Unit Activity With Deep Learning for Real-Time, Simultaneous and Proportional Wrist Angle and Grasp Force Estimation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575252 PMID:40445821	研究论文	提出一种集成运动单元活动与深度学习的框架，用于实时同步比例估计手腕角度和抓握力	首次将实时高密度表面肌电分解与模块化LSTM神经网络结合，实现神经指令的直接解析和运动参数的同步解码	实验仅包含10名受试者，样本规模有限	改进肌电假肢的神经接口技术，实现运动参数的高精度实时解码	人体手腕运动（旋前/旋后、屈曲/伸展、外展/内收）和抓握力控制	机器学习	截肢康复	高密度表面肌电信号分解	LSTM	肌电信号	10名受试者	NA	模块化长短期记忆神经网络	nRMSE, R2	NA
674	2025-11-15	Enhancing Prostate Cancer Classification: A Comprehensive Review of Multiparametric MRI and Deep Learning Integration 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70004 PMID:40613800	综述	本文综述了多参数MRI与深度学习分类网络在前列腺癌评估中的整合应用	系统探讨了深度学习与mpMRI结合在前列腺癌分类中的创新方法，包括领域知识和临床信息的整合策略	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述分析	提升前列腺癌分类准确性和临床诊断效率	前列腺癌患者和病变组织	数字病理	前列腺癌	多参数MRI	深度学习分类网络	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
675	2025-11-15	Dual-Network Deep Learning for Accelerated Head and Neck MRI: Enhanced Image Quality and Reduced Scan Time 2025-Dec, Head & neck DOI:10.1002/hed.28255 PMID:40693394	研究论文	评估双网络深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中提升图像质量和缩短扫描时间的应用效果	提出双网络深度学习框架用于头颈部MRI超分辨率重建，在显著缩短扫描时间的同时提升图像质量	样本量相对有限（58例），仅在一家医疗中心进行，需要更大规模多中心验证	评估深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中改善图像质量和缩短扫描时间的可行性	头颈部肿块患者	医学影像分析	头颈部肿瘤	MRI成像	深度学习	医学影像	58例头颈部肿块患者（34男，24女，平均年龄51.37±13.24岁）	NA	双网络架构	信噪比, 对比噪声比, 对比度, 图像锐度, 病变显著性, 结构描绘, 伪影评分	NA
676	2025-11-15	NEAR-INFRARED REFLECTANCE IMAGING FOR THE ASSESSMENT OF GEOGRAPHIC ATROPHY USING DEEP LEARNING 2025-Dec-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004614 PMID:40694826	研究论文	开发并评估基于深度学习的全自动方法，用于在近红外反射成像中检测地理萎缩	首次将深度学习应用于近红外反射成像自动检测地理萎缩，Vision Transformer B16和YOLOv8-Large模型在该任务中表现出色	样本量相对较小（113例GA患者和119例对照），仅在一家医疗中心进行验证	开发自动化深度学习方法来评估年龄相关性黄斑变性的晚期表现——地理萎缩	50岁及以上经视网膜专家确诊的地理萎缩患者和健康视网膜对照组的近红外反射图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	近红外反射成像	Vision Transformer, YOLO	医学图像	113例GA患者和119例对照组，分类数据集330张图像，定位数据集659张图像	NA	Vision Transformer B16, YOLOv8-Large	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, DICE系数, IoU	NA
677	2025-11-15	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer-GAN的深度学习框架，用于解码牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用及其在炎症基因调控中的作用	首次将Transformer-GAN模型应用于表观遗传增强子-启动子相互作用的预测，并整合多组学数据进行牙周炎生物标志物发现	研究样本量有限，仅基于公开数据集进行分析，需要进一步实验验证	解析牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用的调控网络，发现新的生物标志物和治疗靶点	牙周炎患者的基因组DNA甲基化和基因表达数据	生物信息学, 深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq, 多组学整合分析	GAN, Transformer	基因组甲基化数据, 基因表达数据	基于GSE173081和GSE173078公共数据集	PyTorch, TensorFlow	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score, 诊断准确率	未明确指定
678	2025-11-15	Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Habitat Radiomics, and Deep Learning Models for Preoperative Identification of Tumor Deposits in Rectal Cancer 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70075 PMID:40926527	研究论文	开发基于MRI融合临床、生境影像组学和深度学习特征的综合模型用于直肠癌肿瘤沉积术前识别	首次将临床特征、生境影像组学特征和深度学习特征通过两阶段选择方法进行融合，构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（635例）	研究基于MRI的融合模型在直肠癌肿瘤沉积术前识别和预后评估中的应用价值	经手术确诊的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习, 影像组学	医学影像（MRI T2WI）	635例直肠癌患者（训练集259例，内部验证112例，外部验证264例），其中184例TDs阳性	nnUNet	nnUNet	AUC, 决策曲线分析, 校准曲线, Kaplan-Meier分析	NA
679	2025-11-15	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics to Predict Cervical Lymph Node Metastasis in Major Salivary Gland Carcinomas 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103895 PMID:40945314	研究论文	开发并验证基于超声的深度学习影像组学模型，用于无创预测大唾液腺癌的颈部淋巴结转移	首次结合临床特征、超声报告、影像组学和深度学习特征构建复合预测模型	样本量相对有限（214例患者），需多中心验证	开发无创预测大唾液腺癌颈部淋巴结转移的方法	大唾液腺癌患者	数字病理	唾液腺癌	超声成像	深度学习, 机器学习	超声图像	214例来自4个医疗中心的大唾液腺癌患者	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
680	2025-11-15	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于MSFE，创新引入卷积块注意力模块机制和深度可分离卷积技术	样本量相对较小（79例患者），需要更大规模数据验证模型的泛化能力	优化上颌窦底提升手术决策和预测黏膜穿孔风险，为临床提供可靠辅助工具	接受上颌窦底提升手术的低残余骨高度患者	数字病理	口腔颌面疾病	锥形束计算机断层扫描成像	CNN	3D医学影像	79例患者	NA	EfficientNet, ResNet	准确率, 召回率, F1分数	NA