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
821	2025-11-14	Prediction of single event effects in SiC MOSFET devices based on deep learning 2025-Nov-13, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ae1a8f PMID:41183390	研究论文	提出基于深度学习的SiC MOSFET单粒子效应预测方法，通过SRIM-TCAD集成建模实现高效预测	首次将深度学习应用于SiC MOSFET单粒子效应预测，提出对称对数倒数数据缩放技术，实现比传统TCAD仿真快5-6个数量级的预测速度	仅针对SiC MOSFET器件进行研究，未验证在其他半导体器件上的适用性	开发高效准确预测SiC MOSFET单粒子效应的方法	SiC MOSFET器件的单粒子效应	机器学习	NA	SRIM-TCAD集成建模	RDNN, CNN-GRU	仿真数据	52,920个单粒子效应事件	NA	残差深度神经网络, 卷积神经网络-门控循环单元	R²	NA
822	2025-11-14	Deep Learning-Decoded Raman Spectroscopy for Hour-Scale iPSC Pluripotency Assessment via Lipid-Protein Biomarkers 2025-Nov-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03560 PMID:41230979	研究论文	结合深度学习与拉曼光谱技术，实现小时级别的诱导多能干细胞多能性无标记评估	首次实现小时级别的iPSC多能性快速检测，在培养基扰动1小时即可检测多能性异常，早于形态学变化	未明确说明样本规模和验证集的多样性	开发快速无标记的诱导多能干细胞多能性评估方法	诱导多能干细胞(iPSC)	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	准确率	NA
823	2025-11-14	Multi-sequence MRI deep learning and habitat radiomics for predicting mismatch repair status and prognosis in colorectal liver metastasis: a multicenter study 2025-Nov-13, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02155-z PMID:41231329	研究论文	基于多序列MRI的栖息地影像组学和深度学习模型预测结直肠癌肝转移的错配修复状态及预后	首次将栖息地影像组学与深度学习相结合，利用多序列MRI术前预测CRLM的MMR状态和预后	回顾性研究，样本量有限（178例患者）	术前预测结直肠癌肝转移的错配修复状态和患者预后	结直肠癌肝转移患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多序列MRI（T2WI、DWI、动态增强MRI）	深度学习模型	医学影像	178例患者（训练集93例，内部验证集40例，外部验证集45例）	NA	NA	AUC, 95% CI, log-rank检验	NA
824	2025-11-14	Resolution and quality enhancement of SPECT cerebral blood flow images using Pix2pix deep learning 2025-Nov-13, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02129-1 PMID:41231365	研究论文	本研究使用Pix2pix深度学习框架提升SPECT脑血流图像的分辨率和图像质量	首次将Pix2pix机器学习框架应用于SPECT-CBF图像增强，使其在视觉和结构上更接近高质量的PET-CBF图像	样本量相对较小（73例患者），且仅针对脑缺血疑似患者进行研究	提升SPECT脑血流图像的空间分辨率和图像质量	73例疑似脑缺血患者的SPECT和PET脑血流图像	医学影像处理	脑缺血	SPECT成像（使用123I-IMP）、PET成像（使用O-15标记气体）	GAN	医学影像	73例患者（43例训练，15例测试，15例验证）	Pix2pix	Pix2pix	视觉评分（5分制）、结构相似性指数（SSIM）、ROI定量分析、相关系数（r）	NA
825	2025-11-14	AI-Based Models for Risk Prediction in MASLD: A Systematic Review 2025-Nov-13, Digestive diseases and sciences IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s10620-025-09499-6 PMID:41231418	系统评价	评估基于AI的模型在MASLD风险预测和患者分层中的效能	首次系统评价AI模型在MASLD风险预测中的应用，重点关注临床显著疾病风险的识别	数据多样性不足和模型可解释性有限	评估AI模型在MASLD风险预测和患者分层中的效能	MASLD患者，特别是≥F2纤维化、≥F3晚期纤维化或MASH风险个体	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	机器学习，深度学习	NA	临床特征，弹性成像，影像学数据	26项研究（2014-2025年），涵盖欧洲、美国、亚洲和南美洲的回顾性队列和横断面研究	NA	NA	AUROC	NA
826	2025-11-14	Deep Learning in Otolaryngology: A Narrative Review 2025-Nov-13, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.3911 PMID:41231484	综述	本文综述了深度学习在耳鼻喉科领域的最新应用进展并提出了临床整合框架	首次系统梳理了2020-2025年间深度学习在耳鼻喉科的应用现状，并提出了促进临床整合的创新框架	作为叙述性综述，缺乏定量荟萃分析；纳入研究存在异质性；未评估发表偏倚	总结深度学习在耳鼻喉科的应用现状并提出临床整合框架	327篇关于深度学习在耳鼻喉科应用的原始研究	医学人工智能	耳鼻喉科疾病	深度学习	深度神经网络	医学图像, 生理信号	327项原始研究（从1422篇文献中筛选）	NA	NA	诊断准确率, 生存分层, 复发预测	NA
827	2025-11-14	Predicting Acute Kidney Injury with Nephrotoxic Burden in Non-Critical Patients: An Internal and External Validation Study 2025-Nov-12, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000998 PMID:41222992	研究论文	开发并验证深度学习模型用于动态预测非重症患者48小时内进展至2期或更高急性肾损伤	首次在多中心数据上开发并外部验证包含肾毒性药物负担等特征的深度学习预测模型	回顾性研究设计，仅包含两个医疗中心的数据	预测非重症患者急性肾损伤的进展风险	匹兹堡大学医学中心(39,755例)和佛罗里达大学健康中心(122,324例)的成年非重症患者	医疗健康	急性肾损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据(人口统计学、合并症、药物、实验室检查、生命体征)	总计162,079例患者(匹兹堡大学医学中心39,755例，佛罗里达大学健康中心122,324例)	NA	NA	AUROC(受试者工作特征曲线下面积)	NA
828	2025-11-14	AutoFDP: Automatic Force-based Model Selection for Multicriteria Graph Drawing 2025-Nov-12, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3631659 PMID:41223106	研究论文	提出一种基于用户指定可读性标准自动构建力导向图布局模型的通用框架	系统性地整合了传统力导向模型与标准驱动技术，实现了基于图相似性的模型复用和子图标准细化	NA	开发自动化的多标准图布局模型选择方法	图布局模型和可读性标准	图可视化	NA	力导向图布局算法	力导向模型	图数据	多种不同类型的图	NA	AutoFDP框架	布局质量比较，泛化能力评估	NA
829	2025-11-14	Quality Assessment of 3D Human Animation: Subjective and Objective Evaluation 2025-Nov-12, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3631385 PMID:41223104	研究论文	本文提出了一种基于数据驱动的3D人体动画质量评估方法，结合主观评价和客观预测模型	首次开发了针对非参数化人体模型生成的虚拟人动画的质量评估指标，并建立了包含主观真实感评分的数据集	方法目前仅适用于特定类型的虚拟人动画，尚未验证在其他类型动画上的泛化能力	开发3D虚拟人动画的质量评估方法	虚拟人动画的质量评估	计算机视觉	NA	数据驱动框架	线性回归器, 深度学习	3D动画序列, 主观评分数据	用户研究收集的虚拟人动画数据集	NA	线性回归模型, 深度学习基线模型	相关系数	NA
830	2025-11-14	Joint-Shrinkage Pattern Matching for Small-Sample and Imbalanced ERP Decoding in Brain-Computer Interfaces 2025-Nov-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3632096 PMID:41223103	研究论文	提出一种联合收缩模式匹配算法，用于解决脑机接口中小样本和类别不平衡的ERP解码问题	结合收缩正则化与ℓ₂,p范数构建联合收缩空间滤波器，并采用加权模板匹配模块缓解类别不平衡导致的决策边界偏移	NA	开发鲁棒的脑电信号解码算法以应对数据稀缺和类别不平衡的挑战	事件相关电位信号，特别是错误相关电位信号	脑机接口	NA	脑电信号处理	模式匹配算法	脑电信号	一个自收集数据集和两个公共ErrP数据集，仅需40个不平衡训练样本	NA	联合收缩模式匹配算法	平衡准确率	NA
831	2025-11-14	Alzheimer's Disease Risk Prediction and Pathogeny Extraction Using Fuzzy Graph Evolutionary Generative Adversarial Network 2025-Nov-12, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3627582 PMID:41223111	研究论文	提出一种融合模糊图与深度学习的阿尔茨海默病风险预测及病因提取方法	首次将模糊图理论应用于疾病演化建模，提出模糊熵传播模型和模糊图进化生成对抗网络	未明确说明模型在不同疾病阶段的泛化能力	阿尔茨海默病的早期风险预测和病因机制探索	多组学脑疾病数据	数字病理学	阿尔茨海默病	多组学分析	GAN	多组学数据	多个脑疾病数据集（未明确具体数量）	NA	模糊图进化生成对抗网络（FGE-GAN），包含模糊图卷积层（FGC）	风险预测准确率	NA
832	2025-11-14	Deep-Learning Tool ScVital Enables Species-Agnostic Integration of Cancer Cell States 2025-Nov-12, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4889 PMID:41223329	研究论文	开发了跨物种整合癌症细胞状态的深度学习工具scVital	提出物种无关的潜在空间嵌入方法和新的批次校正评估指标LSS评分	未明确说明计算资源需求和模型可扩展性	开发跨物种癌症细胞状态整合的计算工具	基因工程小鼠模型和原发性患者样本的scRNA-seq数据	计算生物学	胰腺导管腺癌,肺腺癌,未分化多形性肉瘤	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	变分自编码器(VAE)	单细胞转录组数据	NA	NA	变分自编码器	潜在空间相似性评分(LSS)	NA
833	2025-11-14	Cortical surface electric field estimation for real-time TMS with graph neural networks 2025-Nov-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee7 PMID:41223543	研究论文	开发基于图神经网络和U-Net的实时经颅磁刺激皮层表面电场估计方法	无需构建三维解剖头部模型，通过二维皮层表面网格实现实时电场估计	NA	开发实时经颅磁刺激皮层表面电场估计方法	人类头部三维磁共振图像和皮层表面	医学图像分析	神经系统疾病	经颅磁刺激，磁共振成像	图神经网络，U-Net	三维头部磁共振图像	NA	NA	图神经网络，U-Net	估计精度，计算速度	NA
834	2025-11-14	RADIFUSION: a multi-radiomics deep learning based breast cancer risk prediction model using sequential mammographic images with image attention and bilateral asymmetry refinement 2025-Nov-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee4 PMID:41223545	研究论文	提出基于多组学深度学习的乳腺癌风险预测模型RADIFUSION，利用序列乳腺X线图像结合图像注意力和双侧不对称性优化	融合线性图像注意力机制、影像组学特征、新型门控机制和基于双侧不对称性的微调策略	NA	开发乳腺癌风险预测模型以辅助早期筛查	乳腺X线筛查图像	医学影像分析	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	序列医学图像	8,723名患者（测试集1,749名女性）	NA	RADIFUSION（放射组学融合门控注意力）	AUC（1年AUC, 2年AUC, 3年AUC）	NA
835	2025-11-14	An ancient recombination desert is a speciation supergene in placental mammals 2025-Nov-12, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09740-2 PMID:41225009	研究论文	通过深度学习分析22种胎盘哺乳动物基因组，发现X染色体上一个古老的基因重组荒漠区域是物种形成的超级基因	首次利用深度学习推断哺乳动物重组景观演化，发现X染色体上保守的重组荒漠区域作为物种形成超级基因	研究基于22种胎盘哺乳动物基因组，样本多样性可能有限；重组图谱的稀缺性可能影响分析的全面性	探究基因重组率对物种形成早期基因流动的影响，并准确推断物种系统发育关系	22种分化胎盘哺乳动物物种的基因组比对数据	基因组学	NA	深度学习，基因组比对，系统基因组分析	深度学习模型	基因组序列数据	22种胎盘哺乳动物物种（扩展到94种进行系统基因组分析）	NA	NA	NA	NA
836	2025-11-14	Improving genomic selection accuracy using a dual-path convolutional neural network framework: a terpenoid case study 2025-Nov-12, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70727 PMID:41229065	研究论文	本研究开发了一种双路径卷积神经网络框架PKDP，用于提高山鸡椒萜类化合物基因组选择预测精度	提出并行双路径特征提取架构，整合GWAS识别位点与全基因组标记信息，将先验知识与广泛基因组信息融合	样本量相对有限（310个样本的萜类定量数据），仅针对山鸡椒单一物种进行研究	揭示萜类生物合成的遗传基础，开发基于深度学习的基因组选择策略以加速林木遗传改良	山鸡椒（Litsea cubeba）种质资源，重点关注柠檬醛、香叶醛和橙花醛等关键萜类化合物	机器学习	NA	全基因组重测序, GC-MS萜类定量, 全基因组关联分析	CNN	基因组数据, 化学定量数据	945个山鸡椒种质全基因组重测序，310个样本萜类化合物GC-MS定量	NA	双路径卷积神经网络（PKDP）	预测能力提升百分比	NA
837	2025-11-14	Recent Advances in Integrating Machine Learning with Omics Approaches in Food Science and Nutrition Research 2025-Nov-12, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c08522 PMID:41229200	综述	探讨机器学习与组学技术在食品科学与营养研究中的整合应用现状与发展趋势	系统整合多组学数据与机器学习方法，推动食品组学和营养组学领域的发展	数据质量、模型可靠性和可解释性方面仍存在挑战	研究机器学习与组学技术在食品加工、安全和营养预测模型开发中的应用	食品成分、微生物组、食品与人类健康关系	机器学习	NA	基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、多组学	经典机器学习、深度学习、人工神经网络	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
838	2025-11-14	MSInet: A Self-Supervised CNN Framework Integrating Global and Local Context for Robust Mass Spectrometry Imaging Segmentation 2025-Nov-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04885 PMID:41148111	研究论文	提出一种自监督CNN框架MSInet，通过整合全局和局部上下文信息实现稳健的质谱成像分割	结合补丁对比学习和超像素引导优化的双重一致性设计，同时增强全局语义关系和局部空间一致性	NA	开发无需标注的质谱成像分割方法以克服高维度和组织异质性挑战	小鼠脑组织MALDI-MSI、肾肿瘤组织DESI-MSI和合成数据集	数字病理	肾肿瘤	质谱成像（MALDI-MSI，DESI-MSI）	CNN	质谱成像数据	NA	NA	MSInet	调整兰德指数，归一化互信息，轮廓系数	NA
839	2025-11-14	AbEgDiffuser: Antibody Sequence-Structure Codesign with Equivariant Graph Neural Networks and Diffusion Models 2025-Nov-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00990 PMID:41166637	研究论文	提出一种基于等变图神经网络和扩散模型的抗体序列结构协同设计框架AbEgDiffuser	首次将扩散模型与等变图神经网络结合用于抗体序列结构协同设计，并引入预训练蛋白质语言模型增强进化合理性	未明确说明模型的计算复杂度和生成抗体的实验验证结果	开发深度学习驱动的特异性抗体设计方法以加速药物发现	抗体序列和三维结构	计算生物学	NA	深度学习生成模型	扩散模型, 等变图神经网络	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	双层等变图神经网络, ESM-2	序列准确性, 结构准确性, 结合亲和力	NA
840	2025-11-14	[Lesion detection in optical coherence tomography based on lightweight convolutional neural networks] 2025-Nov-11, [Zhonghua yan ke za zhi] Chinese journal of ophthalmology DOI:10.3760/cma.j.cn112142-20241130-00544 PMID:41218904	研究论文	基于轻量级卷积神经网络实现光学相干断层扫描图像的自动化病灶检测	首次成功实现九类OCT图像的自动识别，临床性能达到中级医师水平	回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发基于轻量级卷积神经网络的OCT图像病灶自动检测系统	光学相干断层扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	50,374个OCT图像样本，来自四川省人民医院及多个外部数据集	NA	轻量级卷积神经网络	准确率,F1分数,召回率,AUC,精确率,特异性	NA