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
1001	2025-12-27	A deep learning-based pachychoroid index based on choroidal image patterns of central serous chorioretinopathy using enhanced-depth-imaging optical coherence tomography 2025-Dec-26, Japanese journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10384-025-01312-1 PMID:41452567	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的厚脉络膜指数（HUPI），用于从增强深度成像光学相干断层扫描（EDI-OCT）图像中量化厚脉络膜谱系疾病的特征	首次提出基于深度学习的厚脉络膜指数（HUPI），通过修改的LeNet模型从脉络膜图像模式中自动提取特征，作为厚脉络膜谱系疾病的代表性指标	单中心、回顾性、观察性研究，样本量相对较小（37只CSC眼和40只正常眼用于训练和验证），可能限制结果的泛化性	开发并评估一种基于深度学习的定量指标，用于区分厚脉络膜谱系疾病（如中心性浆液性脉络膜视网膜病变）与正常眼睛	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSC）患者和正常对照者的眼睛	数字病理学	中心性浆液性脉络膜视网膜病变	增强深度成像光学相干断层扫描（EDI-OCT）	CNN	图像	训练和验证使用37只CSC眼和40只正常眼；评估使用69只急性CSC眼、35只恢复期CSC眼、86只CSC对侧眼和100只正常眼	NA	修改的LeNet	AUC, 敏感性, 特异性	NA
1002	2025-12-27	TTG-U-Net: An Interpretable and Efficient Framework for Multi-Modal Brain Tumor Segmentation Enabling Clinically-Aligned Decision Support 2025-Dec-25, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3648379 PMID:41447494	研究论文	本文提出了一种名为TTG-U-Net的新型、可解释且高效的多模态脑肿瘤分割框架，旨在弥合模型性能与临床可解释性及效率之间的差距	该框架通过三个协同组件提供集成解决方案：1) 显式建模模态间依赖关系的跨模态Transformer，生成可作为模型推理透明视觉审计轨迹的注意力图；2) 自适应正则化模型并减少计算占用的动态低秩张量分解；3) 学习透明信息路由策略的模态自适应门控机制，模仿既定的放射学原理	NA	解决医疗可解释人工智能（XAI）领域的关键空白，开发一种能够透明且高效融合多模态MRI异质信息的集成方法，以促进人工智能在临床工作流程中的整合	多模态MRI图像中的脑肿瘤	数字病理学	脑肿瘤	多模态MRI	深度学习	图像	NA	NA	TTG-U-Net, U-Net, Transformer	Dice系数	NA
1003	2025-12-27	An Atlas of Chirality-Dependent Electronic Structures of MoS2 Nanotubes from Deep Learning 2025-Dec-25, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c14194 PMID:41448575	研究论文	本文通过集成机器学习框架，预测了MoS2纳米管的手性依赖电子结构，并构建了其带隙、载流子有效质量及带隙分类的全面图谱	结合机器学习原子间势与深度学习密度泛函理论，首次实现了对整个手性空间MoS2纳米管电子结构的准确高效预测，并揭示了载流子有效质量对管径和手性的非平凡依赖关系	研究主要聚焦于MoS2纳米管，未扩展到其他过渡金属二硫族化合物纳米管，且预测框架的泛化能力有待进一步验证	探究过渡金属二硫族化合物纳米管的手性依赖电子性质，以促进一维材料的设计与应用	MoS2纳米管	机器学习	NA	机器学习原子间势，深度学习密度泛函理论	深度学习	电子结构数据	覆盖整个手性空间的MoS2纳米管样本	NA	NA	NA	NA
1004	2025-12-27	Deep learning-based joint analysis of diabetic retinopathy and glaucoma in retinal fundus images 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32991-y PMID:41449171	研究论文	本文提出了一种基于Vision Transformer和双向特征融合的深度学习架构，用于联合分析视网膜眼底图像中的糖尿病视网膜病变和青光眼	结合Vision Transformer与双向特征融合模块，并引入Hunger Games Search算法优化超参数和融合权重，以同时学习低层次纹理特征和长距离空间相关性	未明确提及模型在外部验证或临床部署中的具体限制，如数据多样性或计算效率	开发一种能够准确诊断糖尿病视网膜病变和青光眼共存的自动化分析系统	视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变, 青光眼	深度学习	Vision Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer, Bi-Directional Feature Fusion	准确率, 灵敏度	NA
1005	2025-12-27	Deep learning-based ordinal classification overcomes subjective assessment limitations in intraoral free flap monitoring 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33637-9 PMID:41449199	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1006	2025-12-27	Enhancing healthcare classification with hybrid multimedia data processing and deep learning TNBO FCNN approach in IoT-enabled environments 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33141-0 PMID:41449205	研究论文	提出一种结合可调非线性贝叶斯优化（TNBO）和全连接神经网络（FCNN）的混合深度学习框架，用于物联网环境下的多模态医疗数据分类，并集成区块链技术保障数据安全	首次将TNBO用于高效路由和超参数调优，并与FCNN结合进行多模态医疗数据分类，同时集成区块链技术确保去中心化环境下的数据安全、透明和不可篡改	未详细说明模型在极端资源受限环境下的性能，且伦理影响和未来研究方向仅作初步讨论	解决物联网医疗系统中多模态数据分类的准确性、实时处理和数据安全问题	物联网环境下的多模态患者数据（如语音、图像、信号）	机器学习	NA	深度学习，区块链技术	FCNN	多模态数据（语音、图像、信号）	基准数据集（具体数量未说明）	NA	全连接神经网络	准确率，灵敏度，特异性，F1分数，AUC-ROC	NA
1007	2025-12-27	Computed Tomography-Pathology Deep Learning Model for the Precise Prediction of Recurrence in Pathological Stage IA Lung Adenocarcinoma 2025-Dec-25, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-18946-7 PMID:41449240	研究论文	本研究开发并验证了一种结合术前CT图像和病理分级的深度学习模型，用于精确预测病理IA期肺腺癌患者的术后复发风险	提出了新颖的ResNet 3D-Pathology Fusion模型，通过三维ResNet骨干网络与图像-病理融合模块的集成，实现了对传统TNM分期和IASLC分级的性能超越	研究为单中心回顾性分析，样本量相对有限，且模型性能需在外部多中心队列中进一步验证	开发精确的深度学习模型以改善病理IA期肺腺癌患者的术后复发预测和风险分层	病理IA期肺腺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习，计算机断层扫描，病理分级	CNN	图像	551名患者（训练集368例，验证集183例）	NA	ResNet	AUC	NA
1008	2025-12-27	Optimized deep learning for Indian Classical Dance Classification a novel application based on a refined version of chameleon swarm algorithm 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33469-7 PMID:41449277	研究论文	提出一种基于改进变色龙群算法优化深度信念网络的印度古典舞蹈风格分类新方法	首次将改进的Refined Chameleon Swarm Algorithm (RCSA) 用于优化Deep Belief Network (DBN) 的参数和架构，通过引入非线性自适应权重机制和伯努利混沌映射，有效平衡探索与利用，克服了原始算法收敛过快的问题	未提及模型在更大规模或更多样化舞蹈数据集上的泛化能力，也未讨论计算复杂度与实时性限制	实现印度古典舞蹈风格的自动准确分类	印度古典舞蹈的动作图像数据	计算机视觉	NA	NA	Deep Belief Network (DBN)	图像	使用Indian Dance form Classification (ICD) 和Bharatnatyam Dance Poses (BDP) 两个数据集，具体样本数量未明确说明	NA	Deep Belief Network (DBN)	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
1009	2025-12-27	Explainable deep learning ensemble framework for accurate classification of wild poisonous mushroom species 2025-Dec-25, BMC biotechnology IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12896-025-01092-z PMID:41449383	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1010	2025-12-27	Unpaired Learning-Enabled Nanotube Identification from AFM Images 2025-Dec-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202512504 PMID:41449757	研究论文	提出一种基于深度学习的图像到图像转换方法，用于从原子力显微镜图像中准确提取纳米管形态	采用基于cycleGAN的无配对学习框架，结合专门设计的损失函数，能够将包含纳米管的AFM图像转换为纯基底图像，从而有效分离纳米管形态，即使在基底粗糙度超过纳米管直径的情况下也能工作	模型的泛化能力有待进一步扩展，未来需要与实时AFM成像集成	开发一种从原子力显微镜图像中准确表征纳米管网络形态的方法	单壁碳纳米管及其他纳米材料	计算机视觉	NA	原子力显微镜成像	GAN	图像	NA	NA	cycleGAN	灵敏度, 准确度	NA
1011	2025-12-27	DAUS-Net: Toward Ultrasound Scanner-Agnostic Domain Generalized Robust and Accurate Segmentation 2025-Dec-25, Ultrasonic imaging IF:2.5Q2 DOI:10.1177/01617346251388454 PMID:41449845	研究论文	提出一种超声扫描仪无关的领域泛化分割网络DAUS-Net，用于实现稳健且准确的乳腺肿瘤分割	将深度频率滤波模块集成到U-Net中，在编码器潜在空间进行自适应频率分量选择，并采用实例归一化替代批归一化以移除设备相关风格特征	仅在三个公共超声数据集上进行验证，未涵盖所有超声设备类型	开发独立于超声设备的通用分割模型以降低临床部署成本	超声图像中的乳腺肿瘤	医学图像分析	乳腺癌	超声成像	CNN	超声图像	三个公共数据集（来自不同扫描仪）	未明确说明	U-Net（集成深度频率滤波模块）	Dice系数	未明确说明
1012	2025-12-27	ALyzer3D.AI: a more generalizable deep learning predictor of light chain amyloidogenicity powered by structural and evolutionary Artificial Intelligence 2025-Dec-25, Amyloid : the international journal of experimental and clinical investigation : the official journal of the International Society of Amyloidosis IF:5.2Q1 DOI:10.1080/13506129.2025.2605534 PMID:41449923	研究论文	开发了一个名为ALyzer3D.AI的多模态深度学习架构，用于预测免疫球蛋白轻链的淀粉样变性风险	整合了来自ESM-2蛋白质语言模型的进化特征、ColabFold的结构指标以及工程化的生物物理特征，提高了对新患者数据的泛化能力	NA	预测淀粉样轻链（AL）淀粉样变性中免疫球蛋白轻链的淀粉样变性风险	免疫球蛋白轻链序列	自然语言处理	淀粉样轻链（AL）淀粉样变性	蛋白质语言模型（ESM-2）、结构预测（ColabFold）	深度学习	蛋白质序列	5261个序列	NA	多模态深度学习架构	准确率, AUC	NA
1013	2025-12-27	Intrafractional rectum anatomy shape prediction based on 3D point cloud representation in online adaptive radiation therapy 2025-Dec-24, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105705 PMID:41447749	研究论文	本研究开发了一种基于3D点云表示的生成模型SA-UNet，用于预测前列腺癌在线自适应放疗中的分次内直肠形状	提出了SA-UNet模型，这是最早用于分次内解剖结构预测的生成式AI模型之一，并首次将3D点云表示应用于直肠形状预测	研究为回顾性分析，样本量较小（42例患者），且仅针对前列腺癌患者，未在其他癌症类型中验证	开发解剖结构生成模型以预测前列腺癌在线自适应放疗中的分次内直肠形状	前列腺癌患者的直肠解剖结构	数字病理	前列腺癌	MRI扫描	生成式AI模型	3D点云	42例前列腺癌患者	NA	SA-UNet, Baseline-MLP, Baseline-PointCNN	CD（Chamfer距离）, EMD（地球移动距离）, JAC（Jaccard系数）	NA
1014	2025-12-27	Preliminary Exploration of Discriminative Correlation Filter Network for Real-time Tracking of Inconspicuous Focal Liver Lesions on Conventional Ultrasound 2025-Dec-24, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.11.663 PMID:41448980	研究论文	本研究探索了基于判别相关滤波网络（DCFNet）的算法在常规超声中通过跟踪周围解剖标志来定位不明显局灶性肝病变的可行性	利用DCFNet框架同时跟踪多个周围解剖标志，实现实时超声下不明显局灶性肝病变的定位，并指导穿刺或消融	研究为初步探索，需要进一步大规模验证临床可行性	探索DCFNet算法在常规超声中实时跟踪不明显局灶性肝病变的可行性	超声可见和超声不可见的肝脏肿瘤模型，以及初步临床病例	计算机视觉	肝脏病变	超声成像	DCFNet	超声图像	20个超声可见模型、20个超声不可见模型及初步临床病例	DCFNet	DCFNet	匹配准确率、精度、位置误差、穿刺成功率、指导时间	NA
1015	2025-12-27	PlantscRNAdb 4.0: Improved marker identification and annotation under a cell type uniformity for plants 2025-Dec-24, Molecular plant IF:17.1Q1 DOI:10.1016/j.molp.2025.12.026 PMID:41449796	研究论文	介绍了植物单细胞RNA测序数据库PlantscRNAdb 4.0的更新，包括新的植物细胞类型本体、扩展的物种和数据集覆盖，以及用于标记基因识别和细胞类型注释的新计算工具	引入了新的植物细胞类型本体（POCT）和一种名为HCMarker的新型计算工具，该工具采用多指标评分系统，用于在多种植物细胞类型中稳健、准确地识别标记基因；还开发了基于深度学习的工具PCmaster_anno，以改进植物细胞类型的自动注释	未明确提及具体的研究局限性	构建和更新一个全面的植物单细胞RNA测序数据库，以标准化和精确地解释植物细胞类型及其标记基因	33种植物物种的107个scRNA-seq数据集	生物信息学	NA	单细胞RNA测序（scRNA-seq）	深度学习	单细胞RNA测序数据	来自107个scRNA-seq数据集	NA	NA	NA	NA
1016	2025-12-27	Pattern and structural detection in grayscale images through the application of quantile graphs in higher-dimensional spaces 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27825-w PMID:41436507	研究论文	本研究将分位数图框架从一维时间序列扩展到二维图像，提出了一种基于图的可扩展图像分类方法，并在计算机视觉领域应用于特征提取	将分位数图从时间序列分析扩展到图像识别，引入了一种可扩展的基于图的图像分类方法，并提供了开源实现	未明确说明计算资源需求或模型在大规模数据集上的泛化能力	开发一种计算效率高、对训练数据需求较低的图像特征提取和分类方法，以应对深度学习模型在数据有限时的挑战	灰度图像，包括手写数字数据集（MNIST）、时尚物品数据集（Fashion MNIST）以及医学影像数据集	计算机视觉	阿尔茨海默病	分位数图	NA	图像	使用了MNIST和Fashion MNIST两个基准数据集，并应用于一个医学影像数据集，具体样本数量未明确说明	NA	NA	准确性	NA
1017	2025-12-27	The mediating role of brand equity in corporate social responsibility and customer purchase intention based on text-CNN model 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28118-y PMID:41436517	研究论文	本研究结合深度学习与社会认同理论，探讨企业社会责任如何通过品牌资产影响顾客购买意愿	引入优化的Text-CNN模型进行情感分析，并结合结构方程模型，构建了多源数据融合的跨学科研究框架	研究主要基于公开的Yelp数据集和问卷调查，样本范围和行业覆盖可能存在局限性	探究企业社会责任对顾客购买意愿的影响机制，并验证品牌资产的中介作用	消费者评论数据（Yelp数据集）及问卷调查对象	自然语言处理	NA	情感分析，问卷调查	CNN	文本，问卷数据	Yelp公开数据集（涵盖餐饮、酒店、美容等行业）及问卷调查样本	NA	Text-CNN	NA	NA
1018	2025-12-27	Deep learning-based detection of murine congenital heart defects from µCT scans 2025-Dec-23, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-09023-6 PMID:41436776	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化方法，用于从小鼠的μCT扫描中分割和筛查先天性心脏缺陷	开发了一种深度学习模型，能够自动从小鼠μCT扫描中检测先天性心脏缺陷，并展示了模型在技术及生物学差异数据上的鲁棒性和适应性，同时提供了用户友好的Napari插件	模型在包含新基因型的'发散'队列上初始性能中等（AUC: 81%），需通过微调提升性能	加速小鼠心脏异常的诊断并促进先天性心脏缺陷的机制研究	小鼠（包括对照组和突变体）的μCT扫描图像	计算机视觉	先天性心脏缺陷	μCT（微计算机断层扫描）	深度学习模型	3D图像	139个μCT扫描（训练队列），外加两个验证队列	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
1019	2025-12-27	HiSTaR: identifying spatial domains with hierarchical spatial transcriptomics variational autoencoder 2025-Dec-23, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07404-3 PMID:41437257	研究论文	本文提出了一种名为HiSTaR的分层空间转录组学变分自编码器，用于从空间转录组学数据中捕获多级潜在特征，以识别空间域并校正批次效应	HiSTaR通过多个分层块捕获多级潜在特征，在空间域识别方面表现优于现有方法，并支持轨迹分析和差异基因表达分析，无需外部工具即可整合多个组织切片以处理批次效应	未在摘要中明确提及	开发一种计算工具，以改进空间转录组学数据中的空间域识别和组织异质性理解	空间转录组学数据中的spots（点）	机器学习	NA	空间转录组学	变分自编码器	空间转录组学数据	多个数据集（来自不同平台）	NA	HiSTaR	NA	NA
1020	2025-12-27	High-resolution optogenetics generates distinguishable neocortical activity patterns in awake mice 2025-Dec-23, Neuroscience research IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.neures.2025.105012 PMID:41448496	研究论文	本研究开发了一种基于数字微镜器件的高分辨率光遗传学平台，用于在清醒小鼠中精确控制新皮质神经元群体活动	开发了具有2微米空间分辨率和0.2毫秒时间分辨率的光遗传学刺激平台，能够通过时空模式光刺激可靠地诱发可区分的群体神经活动	研究仅在小鼠初级体感皮层进行，尚未验证在其他脑区或更复杂行为任务中的适用性	探究认知的神经基础，通过高精度光遗传学技术因果性研究神经元群体活动的时空动态	表达通道视紫红质-2的清醒小鼠的初级体感皮层神经元	神经科学	NA	光遗传学，数字微镜器件光刺激，电生理记录	深度学习算法	电生理信号	NA	NA	NA	分类准确率	NA