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
11181	2025-10-06	Deep learning and digital pathology powers prediction of HCC development in steatotic liver disease 2025-Mar-01, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000000904 PMID:38768142	研究论文	开发基于深度学习和数字病理的模型，利用肝活检全切片图像预测脂肪性肝病患者发生肝细胞癌的风险	首次使用深度学习模型从H&E染色全切片图像中直接预测HCC发生风险，能够识别超出纤维化阶段的早期肝癌发生特征	样本量相对有限，特别是HCC病例组仅46例，需要更大规模验证	预测脂肪性肝病患者发展为肝细胞癌的风险	685例经活检证实的脂肪性肝病患者（639例未发生HCC，46例发生HCC）	数字病理	肝细胞癌	苏木精-伊红染色，全切片成像	CNN	图像	685例患者，28,000个图像块	NA	深度卷积神经网络	准确率，AUC	NA
11182	2025-10-06	Upfront surgery for intrahepatic cholangiocarcinoma: Prediction of futility using artificial intelligence 2025-03, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2024.06.059 PMID:39322483	研究论文	开发基于人工智能的模型预测肝内胆管癌患者手术无效风险	首次使用包含多层感知器和梯度提升分类器的集成模型，基于术前变量预测肝内胆管癌手术无效性	回顾性多机构数据可能存在选择偏倚，模型需要外部验证	识别肝内胆管癌患者手术无效风险，避免不必要的手术	肝内胆管癌患者	机器学习	肝内胆管癌	机器学习，深度学习	集成模型，多层感知器，梯度提升	临床数据	827例肝内胆管癌患者	NA	多层感知器，梯度提升分类器	AUC，敏感度，特异度，阳性预测值，阴性预测值	NA
11183	2025-10-06	scFTAT: a novel cell annotation method integrating FFT and transformer 2025-Feb-25, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06061-z PMID:39994539	研究论文	提出一种整合快速傅里叶变换和增强型Transformer的单细胞注释方法scFTAT	首次将FFT与增强型Transformer结合用于单细胞注释，通过LDA降维、核近似、位置编码增强和注意力增强模块提升性能	NA	解决单细胞数据高稀疏性和大规模数据手动注释繁琐的问题	人类和小鼠组织的单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	Transformer	基因表达数据	六个典型数据集（包含人类肾脏数据等）	NA	Transformer	准确率,F1分数,精确率,召回率,马修斯相关系数	NA
11184	2025-10-06	Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021 PMID:39322536	研究论文	本研究通过结合栖息地分析和深度学习技术，利用多参数MRI预测胶质瘤病理特征	首次将栖息地分析与深度学习相结合用于胶质瘤病理预测，通过多中心数据验证了不同特征提取方法在预测不同病理指标上的优势	样本量相对有限（387例），临床特征对预测的帮助证据较弱，需要更大规模研究验证	提高胶质瘤病理预测的准确性	原发性胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多参数MRI（T1增强和T2加权序列）	LightGBM, SVM, MLP, CNN	医学影像	387例来自三家医院的胶质瘤病例（训练集264例，测试集82例，验证集41例）	NA	DenseNet161, ResNet50, Inception_v3	NA	NA
11185	2025-10-06	Major advances in protein function assignment by remote homolog detection with protein language models - A review 2025-Feb, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102984 PMID:39864241	综述	本文综述了基于蛋白质语言模型的远程同源检测方法在蛋白质功能注释中的重大进展	系统总结了利用蛋白质语言模型进行远程同源检测的创新方法，包括嵌入生成替代矩阵的过滤、特定pLM层的选择、嵌入压缩和蛋白质结构域划分等关键技术	NA	探讨蛋白质语言模型在蛋白质同源识别和功能注释中的应用	蛋白质序列及其同源关系	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	Transformer	蛋白质序列	NA	NA	Transformer	同源检测准确率	NA
11186	2025-10-06	CoReSi: a GPU-based software for Compton camera reconstruction and simulation in collimator-free SPECT 2025-Jan-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adaacc PMID:39813793	研究论文	介绍CoReSi——一款基于GPU的康普顿相机重建和仿真软件，用于无准直器SPECT成像	首个专门用于医学成像的开源康普顿相机重建软件，采用PyTorch实现以支持多线程和深度学习算法接口	主要专注于医学成像和近场实验，可能不适用于远场天文应用	开发用于康普顿相机图像重建和仿真的高效软件工具	康普顿相机成像系统和3D图像重建	医学成像	NA	康普顿相机成像，蒙特卡洛模拟	NA	3D图像数据	NA	PyTorch	NA	NA	GPU
11187	2025-10-06	Transformer for Multitemporal Hyperspectral Image Unmixing 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3577394 PMID:40504726	研究论文	提出一种基于Transformer的多时相高光谱图像解混端到端无监督深度学习模型	提出MUFormer模型，引入全局感知模块和变化增强模块来有效捕捉多时相语义信息	NA	解决多时相高光谱图像解混问题，监测和分析地表动态变化	多时相高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	Transformer	高光谱图像	1个真实数据集和2个合成数据集	NA	Transformer, MUFormer	NA	NA
11188	2025-10-06	Statin use and longitudinal bone marrow lesion burden: analysis of knees without osteoarthritis from the Osteoarthritis Initiative study 2025-Aug, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04878-6 PMID:39890641	研究论文	本研究通过分析骨关节炎倡议研究数据，探讨了他汀类药物使用与无骨关节炎参与者膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	首次在无基线膝关节骨关节炎人群中，使用深度学习算法定量测量骨髓病变体积，并评估他汀类药物的长期影响	观察性研究设计无法确立因果关系，可能存在未测量的混杂因素	确定他汀类药物使用与膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	无放射学膝关节骨关节炎的参与者膝关节	医学影像分析	骨关节炎	磁共振成像，深度学习	深度学习算法	膝关节MRI图像	1502个膝关节（751个他汀使用者，751个非使用者）	NA	NA	回归系数，95%置信区间，P值	NA
11189	2025-10-06	Deep learning predicts the effect of neoadjuvant chemotherapy for patients with triple negative breast cancer 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100448 PMID:40524708	研究论文	本研究利用深度学习技术基于术前活检H&E切片预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗效果	首次证明H&E术前活检图像通过深度学习可预测新辅助化疗反应，性能优于基于临床数据的预测方法	样本量相对较小，中度和不良反应病例数量不足需要合并分析	预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗的治疗效果	三阴性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	H&E染色	CNN	图像	训练集221个活检样本来自205名患者，测试集52个活检样本来自50名患者	NA	NA	AUC ROC	NA
11190	2025-10-06	ReorderBench: A Benchmark for Matrix Reordering 2025-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3560345 PMID:40227900	研究论文	本文构建了一个用于评估和改进矩阵重排技术的基准测试ReorderBench	提出了基于卷积和熵的评分方法，并创建了包含数百万生成矩阵和真实世界矩阵的综合性基准	NA	评估和改进矩阵重排技术	矩阵重排算法和视觉模式识别	机器学习	NA	矩阵重排技术	深度学习模型	矩阵数据	2,835,000个二值矩阵，5,670,000个连续矩阵，450个真实世界矩阵	NA	NA	基于卷积和熵的评分方法	NA
11191	2025-10-06	Agreement between Routine-Dose and Lower-Dose CT with and without Deep Learning-based Denoising for Active Surveillance of Solid Small Renal Masses: A Multiobserver Study 2025-Jul, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240250 PMID:40512032	研究论文	评估常规剂量与低剂量CT扫描在肾小肿块主动监测中的一致性，并研究深度学习去噪技术的作用	首次系统评估深度学习去噪技术在低剂量CT肾小肿块监测中的应用价值	回顾性研究，样本量相对有限（70例患者）	评估低剂量CT扫描在肾小肿块主动监测中的可行性和准确性	接受肾小肿块主动监测的患者	医学影像	肾脏肿瘤	CT扫描，深度学习去噪	深度学习	医学影像	70例患者（48男，22女），350次CT扫描	NA	NA	LOAM，Gwet AC2系数，图像质量评分，噪声水平，对比噪声比	NA
11192	2025-10-06	ConsAMPHemo: A computational framework for predicting hemolysis of antimicrobial peptides based on machine learning approaches 2025-Jul, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70087 PMID:40519190	研究论文	提出基于深度学习的计算框架ConsAMPHemo，用于预测抗菌肽的溶血活性	开发两阶段深度学习框架，同时实现抗菌肽溶血活性的二元分类和溶血浓度回归预测	NA	通过机器学习方法预测抗菌肽的溶血活性，降低药物安全性评估成本	抗菌肽(AMPs)	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	三个独立数据集	NA	NA	准确率, Pearson相关系数	NA
11193	2025-10-06	PCKRF: Point Cloud Completion and Keypoint Refinement With Fusion Data for 6D Pose Estimation 2025-Jul, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2024.3390122 PMID:38630565	研究论文	提出一种用于6D姿态估计的点云补全与关键点优化新流程PCKRF	提出融合姿态敏感的点云补全网络和色彩支持的迭代关键点配准方法，在姿态优化中引入颜色信息并增强稳定性	NA	提升6D姿态估计的精度和稳定性	点云数据，纹理缺失和对称物体	计算机视觉	NA	点云处理，深度学习	神经网络	点云数据，颜色信息	NA	NA	姿态敏感点云补全网络	姿态估计精度，稳定性	NA
11194	2025-10-06	Chemical Properties-Based Deep Learning Models for Recommending Rational Daily Diet Combinations to Diabetics Through Large-Scale Virtual Screening of α-Glucosidase Dietary-Derived Inhibitors and Verified In Vitro 2025-Jun-18, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c03646 PMID:40472393	研究论文	基于化学性质开发深度学习模型，通过大规模虚拟筛选α-葡萄糖苷酶膳食来源抑制剂并体外验证，为糖尿病患者推荐合理的日常饮食组合	首次结合三种基于化学性质的深度学习模型（α-葡萄糖苷酶抑制剂、安全性和药物相互作用）进行大规模膳食化合物筛选，发现59个新型抑制剂并验证协同效应	研究主要基于虚拟筛选和体外验证，尚未进行临床实验验证	开发基于深度学习的饮食推荐系统，帮助糖尿病患者选择合理的日常饮食组合	膳食来源化合物，特别是α-葡萄糖苷酶抑制剂	机器学习	糖尿病	虚拟筛选，体外验证实验	深度学习模型	化学性质数据	FooDB数据库中约70,000种食物来源化合物，筛选出75种潜在AGIs	NA	NA	体外验证的抑制效果	NA
11195	2025-10-06	Deep Learning-Based Adrenal Gland Volumetry for the Prediction of Diabetes 2025-Jun-18, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2025.2336 PMID:40528328	研究论文	本研究通过深度学习算法测量肾上腺体积，探索其与2型糖尿病现状及发病风险的关联	首次使用三维nnU-Net深度学习算法进行肾上腺体积自动测量，并建立其与2型糖尿病发病风险的长期关联	观察性研究设计无法确定因果关系，研究对象仅限于无肾上腺结节的人群	探究肾上腺体积与2型糖尿病现状及发病风险的关联	接受腹部盆腔CT检查的成年人	医学影像分析	2型糖尿病	计算机断层扫描(CT)	深度学习	CT图像	模型开发500例CT扫描，临床队列9708名成年人	nnU-Net	三维nnU-Net	Dice系数, 体积差异	NA
11196	2025-10-06	Explainable AI predicting Alzheimer's disease with latent multimodal deep neural networks 2025-Jun-18, Journal of biopharmaceutical statistics IF:1.2Q2 DOI:10.1080/10543406.2025.2511194 PMID:40528446	研究论文	提出一种新颖的潜在多模态深度学习框架，利用临床、神经影像和遗传数据预测阿尔茨海默病认知状态	引入潜在多模态深度学习框架，结合注意力机制和交叉注意力层提升预测性能，并计算模态重要性分数增强模型可解释性	样本量相对有限（322名患者），数据来源单一（仅ADNI数据库）	预测阿尔茨海默病认知状态	阿尔茨海默病患者	机器学习	阿尔茨海默病	验证性因子分析(CFA)	深度神经网络	临床数据, 神经影像数据, 遗传数据	322名55-92岁患者	NA	多模态深度神经网络	平均绝对误差(MAE), 均方误差(MSE)	NA
11197	2025-10-06	Identifying and predicting EEG microstates with sequence-to-sequence deep learning models for online applications 2025-Jun-17, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ade1f8 PMID:40480246	研究论文	提出基于序列到序列深度学习框架的EEG微状态在线识别与预测方法	首次将序列到序列深度学习模型应用于EEG微状态分析，实现从离线聚类到在线模型-数据混合计算范式的转变	在两个公共数据集上验证，样本规模和多样性可能有限	开发适用于跨被试、跨数据集和多任务场景的EEG微状态在线分析方法	脑电图微状态	机器学习	NA	脑电图	序列到序列深度学习模型	EEG信号序列数据	两个公共数据集	NA	序列到序列架构	准确率	NA
11198	2025-10-06	NLP-like deep learning aided in identification and validation of thiosulfinate tolerance clusters in diverse bacteria 2025-Jun-17, mSphere IF:3.7Q2 DOI:10.1128/msphere.00023-25 PMID:40525872	研究论文	本研究应用类似自然语言处理的深度学习技术识别和验证了多种细菌中的硫代亚磺酸盐耐受基因簇	首次将NLP-like技术应用于细菌基因簇识别，解决了传统方法因序列多样性而难以识别的问题	研究主要聚焦于植物病原菌，在其他细菌类型中的应用仍需验证	开发新方法识别细菌中难以发现的硫代亚磺酸盐耐受基因簇	多种植物病原菌及其基因簇	自然语言处理, 生物信息学	植物细菌性疾病	自然语言处理技术, 基因序列分析, 蛋白质结构预测	深度学习	基因序列数据, 蛋白质序列数据	RefSeq细菌数据库中的多个菌株，包括97-1R、pv. FDAARGOS 389和pv. tomato DC3000	DeepBGC	NA	实验验证	NA
11199	2025-10-06	Innovative deep learning and signal decomposition approaches for enhanced spatial and temporal suspended sediment concentration prediction 2025-Jun-17, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36581-3 PMID:40526349	研究论文	本研究提出新型混合深度学习方法来提高悬浮泥沙浓度的时空预测精度	结合多种深度学习模型与信号分解技术，首次将CEEMDAN和SVMD与DDNN结合用于SSC预测	研究仅限于美国科罗拉多河下游的四个连续监测站数据	开发精确可靠的悬浮泥沙浓度预测方法以改善河流管理	美国科罗拉多河下游的悬浮泥沙浓度	机器学习	NA	小波变换相干性分析，信号分解技术	LSTM, BiLSTM, GRU, DDNN	时间序列数据	2008年至2022年美国科罗拉多河下游四个连续监测站的数据集	NA	密集深度神经网络	均方误差，均方根误差，纳什-萨克利夫效率，相关系数R	NA
11200	2025-10-06	Replacing Attention with Modality-wise Convolution for Energy-Efficient PPG-based Heart Rate Estimation using Knowledge Distillation 2025-Jun-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3580474 PMID:40526537	研究论文	提出一种基于光电容积脉搏波的心率估计轻量级深度学习架构PULSE，通过知识蒸馏技术实现高效传感器融合	使用多头部交叉注意力层改进传感器融合，并提出基于关系的知识蒸馏机制，用模态卷积替代注意力模块	NA	开发适用于可穿戴设备的节能高效心率估计算法	光电容积脉搏波信号和加速度计数据	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波	深度学习	时序信号	两个数据集：PPG-DaLiA（最大可用数据集）和WESAD	NA	多头部交叉注意力，模态卷积	平均绝对误差，内存占用，能耗	商用现成微控制器