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
1221	2026-07-30	Efficient Double Helix Detection with Steerable Filters 2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670427 PMID:40894605	研究论文	提出一种利用可转向滤波器高效检测双螺旋点扩散函数的方法，用于三维单分子定位显微镜	仅需7次卷积即可提取二维位置和叶瓣方向（轴向位置）估计，计算量比深度学习方法低数个数量级	NA	实现三维单分子定位显微镜或追踪中双螺旋点扩散函数的快速定位	双螺旋点扩散函数定位	计算机视觉	NA	可转向滤波器	NA	图像	NA	PYME	双高斯模型	NA	NA
1222	2026-07-30	Deep Learning-Based MRI Analysis Reveals Lewy Body Co-Pathology Accelerates Brain Aging in Alzheimer's Disease 2025-Jun-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6874970/v1 PMID:40678251	研究论文	基于深度学习的MRI分析揭示了路易体共病理加速阿尔茨海默病脑老化进程	利用脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测法（SAA）检测路易体病理，结合深度学习模型估计脑龄，首次量化阿尔茨海默病与路易体共病理对神经退化的协同效应	未明确提及	探究路易体病理与阿尔茨海默病病理共同作用对脑老化的影响，评估其加速神经退化的作用	认知障碍患者（共803例）及认知正常个体（共4,355例）的MRI脑部扫描数据	machine learning	阿尔茨海默病	MRI, 脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测（SAA）	深度学习模型	MRI图像	4,355名认知正常个体（训练集）和803名认知障碍患者（测试集）	NA	NA	脑龄预测误差	NA
1223	2026-07-30	Selective Single-Bacterium Analysis and Motion Tracking Based on Conductive Bulk-Surface Imprinting 2025-04-29, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00198 PMID:40231794	研究论文	基于导电体表印迹的选择性单细菌分析与运动追踪	利用脂多糖和大肠杆菌作为表体和整体模板，通过密度泛函理论预测理想单体，制备具有清晰高精度识别位点的分子印迹聚合物，并结合深度学习实现单细菌运动轨迹追踪	未明确说明	开发高效的单细菌选择性捕获与监测技术，提升电化学生物传感器的选择性和灵敏度	肠道菌群中的大肠杆菌	机器学习	NA	导电分子印迹, 电化学传感, 深度学习	深度学习模型	图像, 电化学信号	单细菌及细菌群体	NA	NA	检测限为10 CFU/mL, 选择性提高433%	NA
1224	2026-07-30	Cooperative multi-task learning and interpretable image biomarkers for glioma grading and molecular subtyping 2025-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103435 PMID:39778265	研究论文	提出一种协同多任务学习网络CMTLNet，用于胶质瘤分级和分子分型，并探索可解释的影像生物标志物	设计无分割的肿瘤特征感知模块提取肿瘤感知特征，通过正交投影和条件分类策略提取任务特有特征，结合SHAP值和相关性分析探索可解释放射组学标志物	NA	同时准确预测胶质瘤组织学分级和分子亚型，并提供可靠的影像生物标志物	胶质瘤分级、1p/19q共缺失和IDH突变状态预测任务	计算机视觉	胶质瘤	NA	CMTLNet（协同多任务学习网络）	医学影像	超过1800例的多中心数据集	NA	CFE模块（含SFTFP子模块）、UFE模块、UCFC模块	马修斯相关系数（MCC）	NA
1225	2026-07-30	DDCSR: A Novel End-to-End Deep Learning Framework for Cortical Surface Reconstruction from Diffusion MRI 2025-Mar-05, ArXiv PMID:40093365	研究论文	提出一个名为DDCSR的新型端到端深度学习框架，可直接从扩散磁共振成像中重建皮层表面	首次实现直接从dMRI数据进行皮层表面重建，无需依赖T1加权数据或跨模态配准	文中未明确提及限制	实现从dMRI数据直接进行皮层表面重建，克服传统方法依赖跨模态配准的挑战	大脑皮层表面（白质表面和软脑膜表面）	数字病理学	NA	扩散磁共振成像（dMRI）	深度学习框架	图像（dMRI数据）	NA	NA	隐式学习模块和显式学习模块	准确率、效率	NA
1226	2026-07-29	The Role of Quantitative Ultrasound in Monitoring Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer: A Narrative Review 2025-Nov-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17223676 PMID:41301040	综述	总结定量超声在乳腺癌新辅助化疗监测中的临床效用、方法学基础及实施挑战	首次系统阐述定量超声通过分析原始射频数据提取频谱、散射和衰减参数，结合参数映射、纹理分析及深度学习方法的早期疗效预测能力	缺乏标准化采集与处理流程、鲁棒性解读算法不足及大规模前瞻性多中心验证数据	评估定量超声在乳腺癌新辅助化疗监测中的临床价值并推动其向精准肿瘤学实践转化	接受新辅助化疗的乳腺癌患者	机器学习	乳腺癌	定量超声	深度学习模型	超声原始射频数据	NA	NA	NA	NA	NA
1227	2026-07-29	Root mixture analysis: methods and vision 2025-09, Trends in plant science IF:17.3Q1 DOI:10.1016/j.tplants.2025.07.003 PMID:40781027	综述	综述了根混合分析的方法及其愿景，旨在通过优化深度学习与机器学习实现高通量根混合分析	提出利用与根功能相关的理化性状作为物种身份的标志，并借助优化深度学习和机器学习实现高通量无损根混合分析	当前方法需破坏性采样且成本高，现场条件变异大、后勤困难，标准化方法尚存不足	解决作物混合体系中地下根系相互作用无法无损区分的问题，推进可持续农业研究	多样化作物混合体系中的根系	机器学习	NA	深度学习、机器学习	深度学习和机器学习模型	根系理化性状数据	NA	NA	NA	NA	NA
1228	2026-07-29	High-Precision Intelligent Diagnosis of Pancreatic Cancer: Flowing Diffuseness from Single to Whole 2025-06-24, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00465 PMID:40296678	研究论文	提出线扫描拉曼光谱化学整体分析法实现胰腺癌高精度智能诊断	首次将线扫描技术用于快速拉曼光谱采集，将二维拉曼编码图与深度学习结合，并采用邻域增强方法提高诊断准确性	未提及	开发快速、准确、全面的组织诊断方法	胰腺癌组织	数字病理学	胰腺癌	拉曼光谱	深度学习模型（二维）	拉曼光谱数据	未提及	NA	NA	准确率	NA
1229	2026-07-29	Unsupervised Adaptive Deep Learning Framework for Video Denoising in Light Scattering Imaging 2025-06-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06905 PMID:40405330	研究论文	提出一种基于深度学习的无监督自适应去噪框架，用于处理光散射成像视频中的噪声问题	首次将无监督学习和自适应策略结合，构建三阶段去噪框架（噪声分布图、FastDVDNet视频去噪、去噪效果判别），无需标注数据即可自动处理LSI视频中的复杂噪声	未提及，但可从方法中推断：可能依赖视频时间连续性，对静态或缓慢变化场景适用性有限	开发一种无监督、自学习的去噪策略，提升光散射成像在多种应用场景中的信噪比和对比度	光散射成像视频中的噪声（包括背景噪声和信号相关噪声）	计算机视觉, 机器学习	NA	光散射成像	FastDVDNet	视频	未明确说明，但涉及纳米粒子分析和单细胞识别实验数据	PyTorch	FastDVDNet	信噪比, 对比度噪声比	NA
1230	2026-07-29	Analytical and experimental solutions for Fourier transform infrared microspectroscopy measurements of microparticles: A case study on Quercus pollen 2025-05-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343879 PMID:40187871	研究论文	首次比较研究12种不同分析方法和实验方法对傅里叶变换红外显微光谱测量微粒的效果，以四种栎属花粉为例	首次系统性比较分析方法和实验方法在FTIR微粒测量中的应用，发现散射光谱干扰物并非对所有分类研究有害，反而具有诊断价值	未明确说明	确定不同预处理策略的优缺点及其适用场景	四种栎属花粉微粒	机器学习和光谱分析	NA	FTIR显微光谱	深度卷积神经网络（DCNN）	光谱数据	四种栎属花粉的单个花粉粒	NA	DCNN	分类准确率	NA
1231	2026-07-29	Measuring the severity of knee osteoarthritis with an aberration-free fast line scanning Raman imaging system 2025-05-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343900 PMID:40187878	研究论文	利用自主研发的无像差快速线扫描拉曼成像系统结合深度学习去噪算法实现骨关节炎的快速诊断与分级	将像差校正线扫描共聚焦拉曼成像系统与深度学习去噪及加速算法结合，将成像速度提升4倍以上，在671nm激发波长下实现骨关节炎软骨分型与分级的高精度识别（准确率分别达98%和97%）	样本量未明确说明，且主要基于胫骨平台离体组织分析，未涉及活体临床验证	实现骨关节炎的快速无标记诊断与严重程度分级，以早期检测组织化学变化并指导个性化治疗	骨关节炎患者胫骨平台的关节软骨和钙化软骨组织	数字病理学	骨关节炎	拉曼光谱成像	机器学习模型	拉曼光谱数据	未明确说明样本量	NA	NA	准确率	NA
1232	2026-07-29	Rapid and sensitive detection of pharmaceutical pollutants in aquaculture by aluminum foil substrate based SERS method combined with deep learning algorithm 2025-05-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343920 PMID:40187885	研究论文	开发了基于铝箔的SERS检测基底并结合多层感知机深度学习模型，实现对水产养殖废水中多种药物污染物的快速高灵敏检测	首次将铝箔基SERS基底与MLP深度学习模型结合，实现混合抗生素的高灵敏检测和准确识别，检出限低至1.95×10⁻⁸ mol/L，识别准确率达97.8%	未提及实际养殖废水复杂基质对检测性能的长期稳定性验证，算法模型可能需更多真实样本进一步优化泛化能力	开发一种快速、灵敏的SERS方法，结合深度学习算法实现水产养殖废水中多种药物残留的检测与识别	水产养殖废水中的六种药物污染物（氟罗沙星、左氧氟沙星、培氟沙星、磺胺嘧啶、亚甲基蓝、孔雀石绿）	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	多层感知机（MLP）	拉曼光谱数据	六种目标化合物，每种化合物在1×10⁻⁸ mol/L浓度下检测	NA	MLP	准确率、F1分数、五折交叉验证得分	NA
1233	2026-07-29	Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System 2025-05-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306 PMID:40298933	研究论文	开发了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统，用于揭示细胞间相互作用对单细胞行为的影响	将高通量单细胞共培养与自动化数据处理相结合，实现快速配对异质单细胞并定量分析单细胞相互作用	未提及具体局限性，但可能包括长期共培养中细胞配对精度的挑战和数据吞吐量增加带来的分析工具滞后	揭示细胞间相互作用在单细胞分辨率下对细胞行为的影响	单细胞共培养系统及单细胞对之间的相互作用	机器学习、数字病理学	乳腺癌	单细胞共培养、深度学习辅助成像	深度学习模型	图像	单个乳腺癌细胞和单个内皮细胞配对共培养	NA	NA	NA	NA
1234	2026-07-29	Monitoring Amphetamine and Methamphetamine Mixtures Based on Deep Learning Involves Colorimetric Sensing 2025-05-06, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00915 PMID:40279188	研究论文	提出一种基于深度学习和比色传感的监测苯丙胺和甲基苯丙胺混合物的方法	通过调控探针结构影响反应产物的聚集行为，成功区分只有甲基结构差异的苯丙胺和甲基苯丙胺；结合自制 Drugs Analyst 和深度学习算法首次实现混合物中掺杂比例的判断	NA	实现高相似度分析物（结构和性质相似）的精确识别和区分，应用于药物查获、食品添加剂检测和环境监测等领域	苯丙胺和甲基苯丙胺及其混合物	计算机视觉，深度学习	NA	比色传感，基于呋喃环开环反应的探针设计	深度学习	比色传感图像	NA	NA	NA	NA	NA
1235	2026-07-29	The effects of learning experience on college students' deep english learning: a study of the chain mediation effect of motivation and strategy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325491 PMID:40465789	研究论文	探讨学习体验对大学生英语深度学习的影响以及动机和策略的链式中介效应	首次在英语学习领域验证“学习体验→学习动机→学习策略→深度学习”的链式中介模型	样本范围有限且采用横截面设计，未来可扩大样本、采用纵向研究并探索其他中介变量	研究学习体验对大学生英语深度学习的影响机制	不同性别、年龄、教育背景和学业成就水平的大学生	自然语言处理	NA	问卷调查与统计分析	链式中介模型	量表数据	未明确说明具体样本量，但提及不同背景的大学生	SPSS, AMOS	链式中介模型	显著性水平、路径系数、中介效应检验	NA
1236	2026-07-28	A hybrid CNN-transformer framework optimized by Grey Wolf Algorithm for accurate sign language recognition 2025-12-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27390-2 PMID:41372241	研究论文	提出一种基于灰狼优化的卷积变换网络，用于准确高效地识别动态手语手势	将卷积神经网络（CNN）与Transformer结合，并引入灰狼优化算法进行超参数调优，实现空间特征提取和时序建模的融合，提高了手语识别的准确性和鲁棒性	未提及对复杂背景、不同手型或光照变化的鲁棒性测试，也未讨论多类手势扩展的挑战	开发一种高精度、可扩展的视觉手语识别系统，用于辅助交流技术	美国手语（ASL）中的动态手势，包括静态和动态手语字母分类	计算机视觉, 机器学习	NA	NA	CNN, Transformer, 灰狼优化（GWO）	图像	两个基准数据集：ASL Alphabet 和 ASL MNIST	NA	GWO-CTransNet（灰狼优化卷积变换网络）	准确率, F1分数, 马修斯相关系数（MCC）, 曲线下面积（AUC）	NA
1237	2026-07-28	Deep learning-based artificial intelligence models predict survival in patients with oral cavity squamous cell carcinoma 2025-12-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27428-5 PMID:41372262	研究论文	利用深度学习人工神经网络综合多种临床因素预测口腔鳞状细胞癌患者生存率	首次将包括人口统计、生活方式、ASA分级及影像学等多种因素整合到深度学习模型中进行口腔鳞状细胞癌的个性化生存预测，并采用多任务学习和最小二乘法处理类别不平衡问题	未在论文标题和摘要中明确提及具体局限性，可能包括回顾性研究设计、单中心数据集等潜在偏差	开发基于深度学习的人工智能模型，提升口腔鳞状细胞癌生存预测的准确性，超越传统TNM分期	1018例在1996年至2020年间接受手术治疗的口腔鳞状细胞癌患者	机器学习	口腔癌	NA	深度神经网络（DNN）	临床变量数据	1018名口腔鳞状细胞癌手术患者	NA	多组分类深度神经网络（multi-group DNN）、回归型深度神经网络（regression-based DNN）	AUC, 敏感性, 特异性, 一致性指数（concordance index）	NA
1238	2026-07-28	Optimization of deep learning models for inference in low resource environments 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110615 PMID:40716232	研究论文	评估用于医疗健康应用的深度学习模型在低资源环境下的推理优化技术效果	针对放射学、组织病理学和医学RGB成像等多种医疗AI工作负载，在多种硬件配置下系统评估模型优化技术对推理性能的影响	未提及具体局限性	研究深度学习模型在低资源环境下的优化技术，促进临床转化	MRI脑提取、H&E染色结直肠癌分割、糖尿病足溃疡RGB图像分类三种医疗工作负载	计算机视觉	结直肠癌, 糖尿病足	NA	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	推理运行时间（加速比、延迟、内存使用）、模型在未见过数据上的效用	多种硬件配置
1239	2026-07-28	Multitask Deep Learning Based on Longitudinal CT Images Facilitates Prediction of Lymph Node Metastasis and Survival in Chemotherapy-Treated Gastric Cancer 2025-07-02, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4190 PMID:40305075	研究论文	基于纵向CT图像的多任务深度学习模型CTSMamba用于预测化疗后胃癌患者的淋巴结转移和生存期	提出了一个名为CTSMamba的多任务深度学习模型，能够同时预测淋巴结转移和总生存期，并在多中心数据中表现优于临床模型	未明确提及具体局限性	开发并验证一个基于纵向CT图像的多任务深度学习模型，以预测局部晚期胃癌患者的淋巴结转移和总生存期	接受新辅助化疗的局部晚期胃癌患者	计算机视觉, 机器学习, 数字病理	胃癌	CT成像	多任务深度学习模型	纵向CT图像	来自两个中心的1021名局部晚期胃癌患者（其中398名用于训练和验证，623名用于外部验证）	PyTorch	CTSMamba（基于共注意力三向空间Mamba架构）	准确率、AUC	NA
1240	2026-07-28	Ranking Protein-Protein Models with Large Language Models and Graph Neural Networks 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_4 PMID:40601251	研究论文	利用大型语言模型和图神经网络对蛋白质-蛋白质相互作用模型进行排序	通过结合蛋白质语言模型和图神经网络，提出了一种基于图的深度学习算法DeepRank-GNN-esm，用于从大量生成模型中识别近天然构象	NA	解决蛋白质复合物建模中从大量生成模型中识别高质量近天然构象的挑战	蛋白质-蛋白质相互作用模型	机器学习	癌症、感染性疾病、神经退行性疾病	蛋白质语言模型	图神经网络、蛋白质语言模型	蛋白质结构数据	NA	DeepRank-GNN-esm	图神经网络	NA	NA