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
8881	2025-10-06	Tranquillyzer: A Flexible Neural Network Framework for Structural Annotation and Demultiplexing of Long-Read Transcriptomes 2025-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.25.666829 PMID:40766630	研究论文	提出一种用于长读长单细胞RNA测序数据结构注释和分离的灵活神经网络框架	采用混合神经网络架构和全局上下文感知设计，能够精确识别因测序噪声或文库构建变异导致的移位、部分降解或重复的结构元件	NA	开发用于长读长单细胞转录组数据处理的结构注释和分离框架	长读长单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	Oxford Nanopore Technologies (ONT), 单细胞RNA测序	混合神经网络	长读长单细胞RNA测序数据	NA	PyTorch, TensorFlow	混合神经网络架构	NA	标准GPU
8882	2025-10-06	Toroidal indentation for measuring cell and tissue mechanical anisotropy 2025-Jul-30, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.07.064 PMID:40749995	研究论文	开发了一种基于环形压痕和深度学习的方法来测量生物材料和细胞在不同尺度下的力学各向异性	提出了使用环形压头结合有限元模拟和深度学习模型来量化生物材料各向异性弹性模量的新方法	方法基于线性不可压缩横向各向同性材料模型，可能不适用于非线性或可压缩材料	开发一种通用的压痕方法来估计生物材料从宏观组织到单细胞尺度的各向异性弹性模量	各向异性肌肉组织、细胞单层和单细胞	生物力学	NA	压痕测试、有限元建模、深度学习	深度学习模型	力学测试数据、模拟数据	NA	NA	NA	各向异性程度(E:E比值)	NA
8883	2025-10-06	Predicting In-Hospital Mortality in Intensive Care Unit Patients Using Causal SurvivalNet With Serum Chloride and Other Causal Factors: Cross-Country Study 2025-Jul-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/70118 PMID:40706028	研究论文	通过大规模跨国多队列研究开发基于血清氯水平的深度学习模型预测ICU患者院内死亡率	首次将因果图分析与深度学习相结合，建立个性化生存曲线预测模型，并发现血清氯水平与ICU患者预后的非线性关系	研究基于回顾性数据，可能存在未测量的混杂因素	分析ICU入院时血清氯水平与院内死亡率的关系，建立个性化生存预测模型	重症监护室患者	医疗人工智能	重症监护疾病	因果图分析，限制性立方样条，Cox比例风险模型	深度学习模型	临床数据	189,462名ICU患者（美国和中国四个队列）	NA	Causal SurvivalNet	Brier分数，风险比	NA
8884	2025-10-06	Association between the retinal age gap and systemic diseases in the Japanese population: the Nagahama study 2025-Jul, Japanese journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10384-025-01205-3 PMID:40304887	研究论文	本研究探讨视网膜年龄差（深度学习预测的视网膜年龄与实际年龄之差）作为日本人群系统性健康生物标志物的潜力	首次在日本人群中验证视网膜年龄差与系统性疾病的关联，并采用纵向分析方法	纵向分析未发现基线视网膜年龄差与疾病发病的显著关联，仅观察到边际关联	研究视网膜年龄差作为系统性健康生物标志物的临床应用价值	日本长滨研究的参与者	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	视网膜图像	微调队列2,261人，分析队列6,070人	NA	NA	平均绝对误差	NA
8885	2025-10-06	Assessing Algorithmic Fairness With a Multimodal Artificial Intelligence Model in Men of African and Non-African Origin on NRG Oncology Prostate Cancer Phase III Trials 2025-May, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00284 PMID:40344545	研究论文	评估多模态人工智能模型在前列腺癌临床试验中针对非洲裔和非非洲裔男性的算法公平性	首次在前列腺癌临床试验中评估多模态AI模型在不同种族亚组中的算法公平性和泛化能力	种族分类仅基于非洲裔和非非洲裔，未考虑其他种族群体	评估多模态AI算法在前列腺癌预后预测中的种族公平性	来自5项NRG肿瘤学前列腺癌III期临床试验的5,708名患者	数字病理学	前列腺癌	数字组织病理学, 临床数据分析	深度学习	图像, 临床数据	5,708名患者（948名非洲裔，4,731名非非洲裔，29名种族未知）	NA	多模态人工智能模型	亚分布风险比, 累积发病率, Gray检验, Cox比例风险模型, Fine-Gray模型	NA
8886	2025-10-06	Automatic recognition of adrenal incidentalomas using a two-stage cascade network: a multicenter study 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2540596 PMID:40772430	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段级联网络，用于在多中心非增强CT图像中自动识别肾上腺偶发瘤	首次提出两阶段级联网络架构，结合3D Res-Unet分割网络和分类器，实现肾上腺偶发瘤的自动识别	回顾性研究设计，样本量相对有限（778例患者）	开发自动识别肾上腺偶发瘤的深度学习系统	肾上腺偶发瘤患者	计算机视觉	肾上腺疾病	CT成像	CNN	3D医学图像	778名患者（来自三个医疗中心）	NA	3D Res-Unet	Dice相似系数, AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
8887	2025-10-06	ChewNet: A multimodal dataset for invivo and invitro beef and plant-based burger patty boluses with images, texture, and force profiles 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111890 PMID:40778379	研究论文	本文提出了一个包含牛肉和植物基汉堡肉饼咀嚼过程中图像、质地和力分布的多模态数据集	首次同时包含人体实验和仿生机器人咀嚼实验的多模态食品咀嚼数据集，涵盖咀嚼过程中的实时图像、力学参数和质地分析	仅包含3名健康成年男性参与者，样本规模有限	研究食品咀嚼过程中食团特性的变化规律，开发能够从图像预测咀嚼食品机械和质地特性的深度学习模型	牛肉和植物基汉堡肉饼的咀嚼过程	食品科学, 机器人学, 机器学习	吞咽障碍, 颌部疾病	质地剖面分析(TPA), 仿生机器人咀嚼	NA	图像, 力学数据, 质地参数	3名健康成年男性参与者，牛肉和植物基汉堡肉饼样本	NA	NA	NA	NA
8888	2025-10-06	Crop field segmentation and irrigation water source attribution for groundwater monitoring and projection toward conservation in the Texas High Plains 2025-Sep-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180031 PMID:40639040	研究论文	本研究通过整合遥感数据和深度学习模型，开发了一种监测和预测德克萨斯高平原地下水消耗的数据驱动方法	结合一维卷积神经网络与长短期记忆网络(1DCNN-LSTM)的集成深度学习模型，用于作物分类和农田分割，实现了高精度的地下水来源归因分析	研究仅限于德克萨斯高平原的Castro和Hale县，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	监测和预测地下水消耗，支持可持续水资源管理	德克萨斯高平原地区的高粱、棉花和玉米种植区	遥感分析, 水文建模	NA	遥感技术, 现场地下水监测, 水平衡方法	1DCNN, LSTM, 集成学习	遥感影像, 时间序列数据, 现场监测数据	Castro和Hale县1995-2024年的作物种植数据	NA	1DCNN-LSTM集成模型, Segment Anything Model (SAM)	准确率, F1分数, 马修斯相关系数, RMSE, 相关系数R	NA
8889	2025-10-06	Deep learning based aerosol particle classification for the detection of ship emissions 2025-Sep-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180041 PMID:40644880	研究论文	本研究开发了一种结合单颗粒质谱技术和深度学习的监测系统，用于实时检测船舶排放的气溶胶颗粒	首次将卷积神经网络应用于单颗粒质谱数据的自动分类，实现了对船舶重油燃烧排放颗粒的实时识别	监测距离限制在约1.3公里范围内，样本来源相对有限	开发自动化的气溶胶颗粒分类系统以检测船舶排放污染	船舶排放的气溶胶颗粒，特别是含钒、镍、铁离子的重油燃烧颗粒	环境监测	NA	单颗粒质谱技术(SPMS)	CNN	质谱数据	一周监测期内检测到21艘船舶经过80次	NA	卷积神经网络	准确率92%	NA
8890	2025-04-24	Editorial for "Prostate Cancer Risk Stratification and Scan Tailoring Using Deep Learning on Abbreviated Prostate MRI" 2025-Sep, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29806 PMID:40264361	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8891	2025-10-06	Time series AQI forecasting using Kalman-integrated Bi-GRU and Chi-square divergence optimization 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12422-8 PMID:40783413	研究论文	提出一种集成卡尔曼注意力与双向门控循环单元的深度学习框架，用于空气质量指数时间序列预测	引入卡尔曼注意力机制动态适应数据不确定性，并在损失函数中加入卡方散度正则化项以最小化预测与实际污染物水平的分布差异	仅在美国丹佛-奥罗拉-莱克伍德地区进行验证，需要进一步测试在其他地理区域的适用性	开发准确的空气质量指数预测系统以保护公共健康	六种主要污染物（CO、NO₂、SO₂、O₃、PM₂.5、PM₁₀）的时间序列数据	时间序列预测	NA	时间序列分析	Bi-GRU, LSTM, CNN-LSTM	时间序列数据	美国环境保护署2022-2024年丹佛-奥罗拉-莱克伍德地区的污染物数据	深度学习框架	Kalman-integrated Bi-GRU	R², MSE, MAE	NA
8892	2025-10-06	Enhancing AI-driven forecasting of diabetes burden: a comparative analysis of deep learning and statistical models 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14599-4 PMID:40783432	研究论文	本研究比较了深度学习和统计模型在糖尿病负担预测中的性能差异	首次将Transformer-VAE混合模型应用于糖尿病负担预测，并系统评估了模型在噪声和缺失数据下的鲁棒性	模型计算成本高且可解释性差，在资源受限环境中的可扩展性有限	评估糖尿病负担预测中预测准确性、鲁棒性和计算效率之间的权衡	1990-2021年全球糖尿病疾病负担数据	机器学习	糖尿病	时间序列预测	Transformer, VAE, LSTM, GRU, ARIMA	时间序列数据	1990-2021年年度数据（1990-2014训练，2015-2021评估）	NA	Transformer-VAE, LSTM, GRU, ARIMA	MAE, RMSE	NA
8893	2025-10-06	3D long time spatiotemporal convolution for complex transfer sequence prediction 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13828-0 PMID:40783430	研究论文	提出基于双分支3D卷积的3DcT-Pred模型用于解决时空序列预测中的长期遗忘和非平滑特征捕获问题	通过提取时空序列数据的长期全局特征缓解长程遗忘问题，构建交叉结构时空注意力模块增强对图像细粒度特征的响应，设计融合门控模块整合全局和局部特征	NA	改进时空序列预测任务的性能，特别是在处理长期依赖和非平滑特征方面	时空序列数据	计算机视觉	NA	深度学习	3D CNN	时空序列数据，雷达回波数据	三个公开数据集和一个私有雷达回波数据集	NA	双分支3D卷积，交叉结构时空注意力模块，融合门控模块	NA	NA
8894	2025-10-06	Exploring the feasibility of AI-based analysis of histopathological variability in salivary gland tumours 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15249-5 PMID:40783435	研究论文	本研究探索基于人工智能的唾液腺肿瘤组织病理学变异性分析的可行性	首次开发用于唾液腺肿瘤良恶性分类、恶性亚型分型和分级的机器学习分类器，并与深度学习模型进行性能比较	需要更大规模的多中心队列研究来验证结果的显著性和临床实用性	探索AI在唾液腺肿瘤自动鉴别诊断中的可行性	唾液腺肿瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片图像数字化	机器学习分类器, 深度学习模型	全玻片图像	320张扫描全玻片图像	NA	NA	F1分数, 准确率	NA
8895	2025-10-06	A blockchain-based deep learning approach for student course recommendation and secure digital certification 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14778-3 PMID:40783441	研究论文	提出一种基于区块链的深度学习模型，用于学生课程推荐和安全数字证书颁发	结合改进的注意力机制深度长短期记忆网络(MA-DLSTM)进行课程推荐，并集成X509区块链与工作量证明(PoW)机制增强证书安全性	未明确说明数据集规模和具体实验环境	解决现有课程推荐系统在应对课程大纲更新、复杂性和证书安全方面面临的挑战	学生用户和在线学习系统	机器学习	NA	区块链技术, 深度学习	LSTM	学生学术表现数据	NA	NA	Modified Attention-Enabled Deep Long Short-Term Memory (MA-DLSTM)	Genuine User Rate (GUR), Memory Usage, Transaction time, Responsiveness, Throughput	NA
8896	2025-10-06	Deep learning in rib fracture imaging: study quality assessment using the Must AI Criteria-10 (MAIC-10) checklist for artificial intelligence in medical imaging 2025-Aug-09, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02046-x PMID:40783476	研究论文	使用MAIC-10清单评估肋骨骨折影像中深度学习研究的质量	首次将MAIC-10检查清单应用于肋骨骨折影像深度学习研究的质量评估	仅纳入25篇原始文章，样本量有限	评估肋骨骨折影像中深度学习研究的质量	肋骨骨折影像深度学习研究	医学影像	肋骨骨折	深度学习	NA	医学影像	25篇原始文章	NA	NA	Fleiss' kappa系数, MAIC-10评分	NA
8897	2025-10-06	Supporting intraoperative margin assessment using deep learning for automatic tumour segmentation in breast lumpectomy micro-PET-CT 2025-Aug-09, NPJ breast cancer IF:6.5Q1 DOI:10.1038/s41523-025-00797-w PMID:40783490	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分割乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像中的肿瘤区域，以支持术中切缘评估	首次将2D残差U-Net应用于乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像分割，并开发了集成模型用于预测切缘状态	样本量相对较小（53个薄层图像来自19名患者），需要更大规模的研究验证	开发自动肿瘤分割方法以辅助乳腺癌术中切缘评估	乳腺肿瘤切除标本的微PET-CT图像	数字病理	乳腺癌	微PET-CT成像	CNN	医学图像	53个薄层图像来自19名患者（训练集），31个微PET-CT图像来自31名患者（测试集）	NA	Residual U-Net	Dice相似系数,F1分数	NA
8898	2025-10-06	Developing an AI-powered wound assessment tool: a methodological approach to data collection and model optimization 2025-Aug-09, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03144-y PMID:40783534	研究论文	开发一种基于人工智能的伤口评估工具，通过多中心数据收集和深度学习模型优化支持医疗专业人员的临床决策	结合前瞻性和回顾性数据收集方法，使用Deeplabv3+架构开发移动优化的伤口分割模型，实现实时推理	组织分类准确性在不同组织类型间存在差异，特别是纤维蛋白和坏死组织的分类效果有待提升	开发人工智能驱动的伤口评估工具，支持医疗专业人员的诊断、监测和临床决策	急性和慢性伤口图像，包括多种解剖位置、肤色和愈合阶段	计算机视觉	慢性伤口	深度学习，图像分割，组织分类	CNN	图像，视频，3D扫描	约4000张伤口图像	NA	Deeplabv3+, ResNet50	DICE分数，交并比(IOU)	移动设备优化，量化技术
8899	2025-10-06	The integration of psychological education and moral dilemmas from a value perspective 2025-Aug-09, BMC psychology IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s40359-025-03197-8 PMID:40783551	研究论文	本研究探讨心理教育与道德困境的整合，利用深度学习模型分析两者在价值视角下的相互关系	首次将深度学习技术应用于心理教育与道德困境整合研究，提出基于心理特征分析的价值问题解决方法	未明确说明具体采用的深度学习模型架构和实验样本规模	探索心理教育与道德困境整合的有效教育策略，提升价值问题的理解和解决能力	心理教育与道德困境的整合过程及其价值特征	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习神经网络	教育文本数据	NA	NA	NA	NA	NA
8900	2025-10-06	Automated detection of quiet eye durations in archery using electrooculography and comparative deep learning models 2025-Aug-09, BMC sports science, medicine & rehabilitation DOI:10.1186/s13102-025-01284-2 PMID:40783550	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从射箭运动员的眼电图信号中检测静眼期持续时间	首次将深度学习模型应用于静眼期的自动检测，克服了传统专家评估方法的主观性和不一致性问题	样本量较小（仅10名持证射箭运动员），尚未实现实时部署，模型在不同技能水平和运动项目中的泛化能力有待验证	开发客观、自动化的静眼期检测方法以提升运动训练效果	射箭运动员的眼电图信号	机器学习	NA	眼电图，小波变换，巴特沃斯带通滤波器	CNN+LSTM, CNN+GRU, Transformer, UNet, 1D CNN, SVM	时序信号数据	10名持证射箭运动员	NA	CNN+LSTM, CNN+GRU, Transformer, UNet, 1D CNN	准确率, 精确率	NA