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
13141	2025-10-07	Exploring the subtle and novel renal pathological changes in diabetic nephropathy using clustering analysis with deep learning 2025-01-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84588-6 PMID:39814818	研究论文	本研究利用深度学习聚类分析方法探索糖尿病肾病中细微且新颖的肾脏病理学改变	首次将不变信息聚类（IIC）应用于肾小球图像分析，结合Grad-CAM和Cycle-GAN可视化技术发现糖尿病肾病早期特征性病变	样本来源单一（仅来自金泽医科大学45例患者），样本量相对有限	通过深度学习技术识别糖尿病肾病的早期病理学改变	糖尿病和非糖尿病患者的肾小球图像	数字病理学	糖尿病肾病	光学显微镜成像，深度学习聚类分析	IIC, GAN, CNN	图像	45名患者的13,251张肾小球图像（糖尿病病例7,799张，非糖尿病病例5,542张）	NA	Cycle-GAN	t-SNE聚类分析	NA
13142	2025-10-07	Advances in computer vision and deep learning-facilitated early detection of melanoma 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf002 PMID:40139223	综述	本文综述了计算机视觉和深度学习技术在黑色素瘤早期检测中的最新进展与应用	系统评估了YOLO、GAN、Mask R-CNN、ResNet和DenseNet等先进神经网络在黑色素瘤早期检测中的集成应用	未提及具体研究样本量和技术实现的详细性能指标	探索人工智能技术在改善黑色素瘤早期检测和诊断准确性的应用	皮肤镜图像和黑色素瘤病变	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	皮肤镜图像	NA	NA	YOLO, GAN, Mask R-CNN, ResNet, DenseNet	NA	NA
13143	2025-10-07	Variational graph autoencoder for reconstructed transcriptomic data associated with NLRP3 mediated pyroptosis in periodontitis 2025-01-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86455-4 PMID:39809940	研究论文	本研究评估了变分图自编码器在重建与牙周炎中NLRP3介导的细胞焦亡相关基因数据方面的效能	首次将变分图自编码器应用于牙周炎中NLRP3介导细胞焦亡的转录组数据重建，展示了深度学习模型在基因表达分析中的潜力	仅使用了3个样本的小数据集，存在5820个假阴性预测，表明模型采用较为保守的策略	评估变分图自编码器在重建牙周炎相关基因表达数据中的性能	与NLRP3介导细胞焦亡相关的转录组数据	机器学习	牙周炎	转录组测序	VGAE	基因表达数据	3个样本（来自NCBI GEO数据集GSE262663，包含缺氧暴露和正常条件）	NA	变分图自编码器	准确率, 精确率	NA
13144	2025-10-07	Clinical Decision Support Using Speech Signal Analysis: Systematic Scoping Review of Neurological Disorders 2025-Jan-13, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63004 PMID:39804693	系统范围综述	本文通过系统范围综述探讨了语音信号分析在神经系统疾病临床决策支持中的技术发展和研究趋势	提出了一个结合设计科学研究方法的结构化研究框架，指导临床环境中的技术干预研究	仅关注神经系统疾病相关研究，可能忽略了其他疾病领域的相关进展	从临床和技术角度理解语音信号分析在临床决策支持中的关键概念和研究过程	神经系统疾病患者（包括帕金森病、阿尔茨海默病和认知障碍患者）的语音信号	数字病理学	神经系统疾病	语音信号分析，数字信号处理	传统机器学习，深度学习	语音信号，音频图像	389篇符合初始资格标准的文章，其中72篇（18.5%）纳入定性分析	NA	NA	分析验证	NA
13145	2025-10-07	Deep learning-based skin lesion analysis using hybrid ResUNet++ and modified AlexNet-Random Forest for enhanced segmentation and classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315120 PMID:39820868	研究论文	提出一种结合ResUNet++和改进AlexNet-随机森林的混合深度学习模型，用于皮肤病变的精确分割和分类	将ResUNet++的先进分割能力与改进的AlexNet-随机森林分类器相结合，形成混合深度学习框架	仅在Ham10000数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发更准确的皮肤病变分割和分类方法以辅助皮肤癌诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN, 随机森林	图像	Ham10000数据集	NA	ResUNet++, AlexNet	分割精度, 分类准确率	NA
13146	2025-10-07	Prediction of mechanical characteristics of shearer intelligent cables under bending conditions 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318767 PMID:39903714	研究论文	提出一种基于TCN-BiLSTM-SEAttention的采煤机光纤电缆力学特性预测模型	首次将TCN、BiLSTM和SEAttention机制结合用于电缆力学特性预测，通过SHAP量化特征贡献度	仅验证了6-10 m/min牵引速度下的性能，未涵盖更广泛工况	提高采煤机电缆在弯曲条件下的可靠性预测精度	采煤机智能电缆的力学特性	机器学习	NA	光纤监测技术	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时序力学数据	采煤机光纤电缆弯曲模拟数据集（含6/8/10 m/min三种牵引速度）	NA	TCN-BiLSTM-SEAttention	MSE, RMSE, MAE, R2	NA
13147	2025-10-07	Boostering diagnosis of frontotemporal lobar degeneration with AI-driven neuroimaging - A systematic review and meta-analysis 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103757 PMID:39983552	系统综述与荟萃分析	评估基于神经影像特征的人工智能算法在额颞叶变性诊断和预测中的效能	首次对AI驱动神经影像在FTLD诊断中的效能进行系统评估和量化分析	纳入研究存在异质性，多分类任务在较高类别区分时敏感性较低	评估神经影像特征AI算法对FTLD的诊断和预测效能	额颞叶变性患者及健康对照者	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像学	机器学习,深度学习	神经影像数据	75项研究共20,601名受试者，其中8,051名FTLD患者	NA	NA	敏感度,特异度	NA
13148	2025-05-28	A hybrid long short-term memory-convolutional neural network multi-stream deep learning model with Convolutional Block Attention Module incorporated for monkeypox detection 2025 Jan-Mar, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251331706 PMID:40152267	研究论文	本文开发了一种结合LSTM-CNN多流深度学习模型与CBAM的混合模型，用于猴痘的早期检测	提出了一种结合LSTM、CNN和CBAM的混合多流深度学习模型，用于猴痘检测，并通过Grad-CAM和LIME提高了模型的可解释性	未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证	开发一种可靠的深度学习模型，用于猴痘的早期检测	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习	LSTM-CNN混合模型	图像	MSLD v2.0数据集（具体样本数量未提及）	NA	NA	NA	NA
13149	2025-10-07	Status and Prospects of Research on Deep Learning-based De Novo Generation of Drug Molecules 2025, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099287389240126072433 PMID:38321907	综述	本文全面概述了基于深度学习的药物分子从头生成研究现状与发展前景	系统总结了深度学习在药物分子生成中的四大关键维度：分子数据库、分子表示方法、生成模型和评估指标	NA	探讨深度学习在药物设计中的应用现状和未来发展重点	药物分子生成方法	机器学习	NA	深度学习	GAN, RNN, VAE, CNN, DM	分子结构数据	NA	NA	NA	分子质量评估指标，适用性评估指标	NA
13150	2025-10-07	CWBLS network and its application in portable spectral measurement 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126329 PMID:40347777	研究论文	提出一种改进的D-CWBLS网络，用于提升便携式近红外光谱测量中回归模型的准确性和稳定性	在BLS网络基础上进行三方面改进：融合近红外特征光谱带数据扩展网络结构；通过Dropout层纵向加深网络；结合优化特征节点和增强节点权重矩阵消除随机性	NA	解决便携式近红外光谱仪在户外应用中因低信噪比和低重复性数据导致的回归模型精度和稳定性问题	便携式近红外光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱技术	BLS, D-CWBLS	光谱数据	NA	NA	BLS, CWBLS, D-CWBLS	准确性, 鲁棒性, 可重复性	NA
13151	2025-10-07	A novel CNN-LSTM model with attention mechanism for online monitoring of moisture content in fluidized bed granulation process based on near-infrared spectroscopy 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126361 PMID:40367754	研究论文	提出一种结合注意力机制的CNN-LSTM深度学习模型，用于流化床制粒过程中基于近红外光谱的水分含量在线监测	首次将CNN的空间特征提取、LSTM的序列处理能力和自注意力机制的全局关联捕获能力相结合，构建CNN-LSTM-Attention混合模型，具备特征波段优化和序列建模能力	NA	优化流化床制粒过程中颗粒水分含量的监测精度	流化床制粒过程中的颗粒水分含量	机器学习	NA	近红外光谱	CNN,LSTM,Attention	光谱序列数据	NA	NA	CNN-LSTM-Attention	R, RMSE	NA
13152	2025-10-07	The vertices number determined SERS activity of polyhedra and the application in oral cancer detection based on deep learning 2025-Nov-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126390 PMID:40373548	研究论文	通过模拟多面体顶点数对SERS活性的影响，制备金纳米四面体基底并应用于口腔癌检测	发现局部电场极化方向顶点数较少的多面体可实现最大SERS活性，并将SERS技术与深度学习相结合用于口腔癌分期诊断	NA	研究多面体顶点数对SERS活性的影响并开发口腔癌智能检测方法	贵金属纳米颗粒、口腔癌患者唾液样本	计算机视觉	口腔癌	表面增强拉曼散射(SERS)、时域有限差分(FDTD)模拟	深度学习神经网络	拉曼光谱数据	NA	NA	NA	检测限(LOD)、线性检测范围、增强因子(EF)	NA
13153	2025-10-07	Deep learning-assisted 10-μL single droplet-based viscometry for human aqueous humor 2025-Sep-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117530 PMID:40359807	研究论文	开发了一种基于深度学习的微流控粘度测量方法，用于测量仅10微升的人眼房水样本	首次实现了对10微升人眼房水粘度的测量，采用单液滴微流控技术和深度学习分析方案	样本量有限，仅能处理微量生物流体	优化青光眼治疗中微管分流器的设计	人眼房水	生物医学工程	青光眼	微流控技术	深度学习	视频/图像	10微升单液滴人眼房水样本	NA	NA	NA	NA
13154	2025-10-07	Multi-modal multi-task deep neural networks for sleep disordered breathing assessment using cardiac and audio signals 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105932 PMID:40286704	研究论文	提出一种基于心电信号和音频信号的多模态多任务深度学习方法来评估睡眠呼吸障碍	首次将心电信号与音频信号相结合用于SDB评估，采用多任务学习框架同时进行呼吸事件检测、AHI估计和睡眠分期	样本量相对有限（161名受试者），严重程度分类准确率有待提高（57.8%）	开发成本效益高且易于获取的睡眠呼吸障碍检测方法	睡眠呼吸障碍患者	机器学习	睡眠呼吸障碍	心电信号分析，音频信号分析	深度神经网络	心电信号，音频信号	161名受试者的夜间记录	NA	多模态多任务深度神经网络	F1分数，相关系数，准确率	NA
13155	2025-10-07	Using longitudinal data and deep learning models to enhance resource allocation in home-based medical care 2025-Sep, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105953 PMID:40300486	研究论文	本研究利用纵向数据和深度学习模型预测家庭医疗护理阶段，以优化资源分配	首次将Transformer编码器与LSTM、GRU等深度学习模型应用于家庭医疗护理阶段预测，并比较不同连续就诊次数对预测性能的影响	研究为回顾性设计，数据来源单一（仅台北市医院），未进行外部验证	通过人工智能预测家庭医疗护理阶段，优化家庭医疗护理资源分配	家庭医疗护理患者	机器学习	老年疾病	NA	Transformer, LSTM, GRU	医疗记录（住院、门诊、家庭医疗护理记录）	4,343名患者，平均年龄85.04±11.47岁	NA	Transformer编码器, LSTM, GRU	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
13156	2025-10-07	Automatic and precise identification of volatile organic compounds from gas chromatography in prolonged atmospheric monitoring 2025-Aug-02, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466035 PMID:40373387	研究论文	提出基于人工智能的ResGRU模型，用于气相色谱中挥发性有机化合物的自动精确识别	开发ResGRU模型实现色谱峰自动识别，在保留时间定位精度上比传统方法提高2.76-38.19倍，并具有优异的异常色谱图适应能力	NA	开发自动化方法精确识别气相色谱中的挥发性有机化合物	挥发性有机化合物(VOCs)的气相色谱数据	机器学习	NA	气相色谱	ResGRU(结合ResNet和GRU的混合模型)	色谱数据	来自上海、湖北和江苏四个监测站点的数据	NA	ResGRU(ResNet与GRU结合架构)	平均绝对误差(保留时间定位)	NA
13157	2025-10-07	A subject transfer neural network fuses Generator and Euclidean alignment for EEG-based motor imagery classification 2025-Aug, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110483 PMID:40350042	研究论文	提出一种结合生成器和欧几里得对齐的主题转移神经网络，用于基于EEG的运动想象分类	提出ST-GENN模型，通过欧几里得空间对齐和生成器实现跨被试的EEG信号迁移学习	NA	解决脑机接口中个体EEG信号差异问题，提高运动想象分类准确率	脑电图信号，运动想象任务	脑机接口	NA	脑电图	深度学习，迁移学习	EEG信号	BCI competition IV 2a、BCI competition IV 2b和SHU三个数据集	NA	Generator, Convolution-attention-temporal分类器	准确率	NA
13158	2025-10-07	Assessment of AI-accelerated T2-weighted brain MRI, based on clinical ratings and image quality evaluation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112123 PMID:40315626	研究论文	比较基于深度学习的MRI重建方法与传统T2加权脑MRI的临床评分和图像质量	首次对商用深度学习MRI重建方法进行系统性临床评估，并引入时间调整后的信噪比(SNReff)指标	样本量相对有限(100例)，仅使用单一厂商的MRI设备，未评估所有可能的病理情况	评估AI加速T2加权脑MRI的临床应用价值	100名患有各种神经系统疾病的连续患者	医学影像分析	神经系统疾病	MRI，深度学习重建	深度学习	医学影像	100名患者(54名女性，平均年龄43.6岁)	NA	NA	信噪比(SNR)，时间调整信噪比(SNReff)，整体图像质量(OIQ)，诊断安全性(DS)，图像伪影(IA)	西门子Vida 3T扫描仪，64通道头线圈
13159	2025-10-07	Impact of CT reconstruction algorithms on pericoronary and epicardial adipose tissue attenuation 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112132 PMID:40344712	研究论文	研究CT重建算法对心周脂肪组织和心外膜脂肪组织定量的影响，并探索通过脂肪阈值调整进行校正的可行性	首次系统比较ASIR-V和DLIR算法对PCAT和EAT定量的影响，并提出脂肪阈值校正方法	回顾性研究设计，样本量有限(134例)，仅评估特定CT扫描参数	评估不同CT重建算法对脂肪组织定量的影响	接受冠状动脉CT血管成像的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像(CCTA)	NA	CT影像数据	134例患者	NA	NA	重复测量方差分析，Bland-Altman图	NA
13160	2025-10-07	Automated vertebrae identification and segmentation with structural uncertainty analysis in longitudinal CT scans of patients with multiple myeloma 2025-Jul, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112160 PMID:40349413	研究论文	本研究开发了一种集成结构不确定性分析的深度学习椎骨分割流程，用于多发性骨髓瘤患者的纵向CT扫描	在开源深度学习方法基础上引入结构不确定性分析，自动识别并校正分割不一致性，显著提升纵向匹配精度	研究基于单中心回顾性数据，需要进一步外部验证	优化多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的椎骨自动识别与分割	474例多发性骨髓瘤患者的1020次CT扫描	医学影像分析	多发性骨髓瘤	CT扫描	深度学习	医学影像	474例患者共1020次CT扫描（训练集179例349次，测试集295例671次）	NA	Payer's方法	识别率, 纵向椎骨匹配率, 成功率, 系列成功率	NA