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
13621	2025-10-07	A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound 2025-May, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.12.014 PMID:39952824	研究论文	开发并验证用于动态对比增强超声视频中局灶性肝脏病变自动分割的双模态时序分割网络	提出BTS-Net双模态时序分割网络，首次实现动态CEUS视频中FLL的自动分割，并支持自动生成时间-强度曲线	回顾性研究，样本量相对有限（232例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动化的深度学习模型用于局灶性肝脏病变的医学图像分割	接受动态对比增强超声检查的局灶性肝脏病变患者	医学图像分析	肝脏疾病	动态对比增强超声	深度学习分割网络	超声视频序列	232例单发局灶性肝脏病变患者（160名男性，中位年龄56岁）	NA	BTS-Net	Dice分数, IoU, Hausdorff距离, 组内相关系数, Pearson相关系数	NA
13622	2025-10-07	Artificial intelligence in drug resistance management 2025-May, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-025-04282-w PMID:40235844	综述	本文综述了人工智能在抗菌药物耐药性管理中的应用，重点探讨了深度学习与机器学习在预测耐药模式和发现新型抗生素方面的作用	系统总结了多种AI模型（朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络）在抗菌药物耐药性管理中的创新应用，包括耐药表型预测、新抗生素发现和耐药相关突变检测	面临数据隐私保护、算法透明度不足、数据稀缺性、伦理考量以及需要加强跨学科合作等挑战	探讨人工智能技术在抗菌药物耐药性管理中的应用潜力与挑战	抗菌药物耐药性（AMR）	机器学习	传染病	深度学习，机器学习	Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13623	2025-10-07	Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling 2025-May, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109496 PMID:40344874	研究论文	提出一种基于视频的低成本空气质量估计系统AQP-Mamba，通过选择性状态空间建模实现多污染物浓度和空气质量指数的准确预测	首次将选择性状态空间模型(SSM)与混合预测器结合用于视频空气质量分析，通过四种扫描技术双向处理时空特征，实现线性复杂度的长距离依赖捕捉	研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据，需要在更广泛地理区域验证模型泛化能力	开发高效且成本效益高的空气质量预测模型，支持主动污染控制	室外空气质量，包括PM2.5、PM10污染物浓度和空气质量指数(AQI)	计算机视觉	NA	视频分析，深度学习	选择性状态空间模型(SSM)，混合预测器	视频	13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔六个监测站的每小时空气质量数据	NA	AQP-Mamba，选择性状态空间模型，混合预测器	R平方(PM2.5: 0.91, PM10: 0.90, AQI: 0.92)，准确率(94.57%)，精确率(93.86%)，召回率(94.20%)，F1分数(93.44%)	实时性能，每个视频处理延迟1.98秒
13624	2025-10-07	Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis 2025-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036754 PMID:40387613	研究论文	提出结合深度学习和声级分析的创新方法，用于自动检测列车通过事件	首次将通用车辆噪声分类器与声级分析和梅尔频谱图分类相结合，专门针对列车通过检测	NA	开发自动声音事件检测和分类方法以控制高噪声水平	列车通过时产生的声音信号	机器学习	NA	声级分析，梅尔频谱图分析	深度学习分类器	音频信号	多种长期信号	NA	NA	时间重叠度90%	NA
13625	2025-10-07	Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00254 PMID:40123082	研究论文	开发了一种基于深度学习的多模态传感器融合平台，用于通过挥发性有机化合物和水分分布预测牛肉新鲜度	将自注意力机制和SENet缩放特征引入多模态深度学习模型，实现传感器重要特征的自适应融合和聚焦	仅针对牛肉样品进行研究，未验证在其他食品类型上的适用性	开发能够精确监测牛肉腐败过程的多模态传感技术	牛肉样品	机器学习	NA	表面增强拉曼散射(SERS), 低场核磁共振(LF-NMR)	深度学习	传感器数据, 挥发性有机化合物数据, 水分分布数据	NA	NA	自注意力机制, SENet	R², 准确率	NA
13626	2025-10-07	Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00403 PMID:40152352	研究论文	基于蜘蛛感知机制设计了一种可同时检测风速和压力的双模式离子凝胶柔性传感器	结合蜘蛛感知机制开发了集成磁感应和电容设计的双模式传感器，实现了力与速度的同时检测	NA	开发多功能、高灵敏度、宽检测范围且耐用的柔性传感器	风速和压力检测，人体运动监测	传感器技术	NA	磁感应共振原理，电容设计	深度学习算法	阻抗信号，电容信号	NA	NA	NA	准确率	NA
13627	2025-10-07	Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03621 PMID:40167999	研究论文	开发了一种结合深度学习、微流控芯片和表面增强拉曼散射的技术，用于通过外泌体表征实现非小细胞肺癌的早期诊断和分子分型	首次将深度学习与微流控-SERS技术集成，实现了外泌体的高效捕获、富集和分析，能够区分不同NSCLC细胞系	未提及临床样本验证规模及多中心验证数据	实现非小细胞肺癌的早期诊断和精确分子分型	非小细胞肺癌细胞系的外泌体	生物医学工程	肺癌	微流控技术, 表面增强拉曼散射(SERS), 外泌体分析	深度学习	拉曼光谱数据	三种NSCLC细胞系和正常细胞系	NA	NA	准确率, AUC曲线	NA
13628	2025-04-26	Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01075 PMID:40275811	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13629	2025-10-07	Blood cancer prediction model based on deep learning technique 2025-01-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84475-0 PMID:39805996	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习技术的血癌预测模型，旨在提高血癌早期诊断的准确性	首次系统比较了ResNetRS50、RegNetX016、AlexNet、Convnext、EfficientNet、Inception_V3、Xception和VGG19等多种深度学习模型在血癌预测中的性能，并发现ResNetRS50在准确性和速度方面表现最优	NA	通过早期诊断血癌来降低死亡率，为患者提供更好的生存机会	血癌患者	机器学习	血癌	深度学习	CNN	NA	NA	NA	ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, VGG19	准确率, 错误率, 速度	NA
13630	2025-10-07	Importance of Computer-aided Drug Design in Modern Pharmaceutical Research 2025, Current drug discovery technologies DOI:10.2174/0115701638361318241230073123 PMID:39810447	综述	本文探讨计算机辅助药物设计在现代药物研发中的重要性及其基本原理	系统综述CADD在加速药物发现过程、提高准确性和降低资源消耗方面的综合价值	基于文献综述的方法可能受限于已有研究的覆盖范围和质量	研究计算机辅助药物设计在药物研发中的意义和价值	药物发现和开发过程中的生物活性化合物	计算化学与药物设计	NA	分子对接、基于片段的药物发现、从头药物设计、药效团建模、定量构效关系、3D-QSAR、同源建模、计算机ADMET、机器学习/深度学习	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
13631	2025-10-07	Application of deep learning on quantitative analysis of binary solid dispersions by UV Raman spectroscopy for planetary exploration 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126154 PMID:40279879	研究论文	提出一种结合注意力机制的深度学习模型IRMSE，用于行星探测中紫外拉曼光谱的矿物和有机物定量分析	首次将带有压缩激励模块的Inception-ResNet-v1模型应用于紫外拉曼光谱定量分析，通过注意力机制从冗余特征中选择关键信息	NA	验证深度学习在行星探测拉曼光谱定量分析中的可行性	矿物与有机物组成的二元固体分散体系	机器学习	NA	紫外拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	Inception-ResNet-v1	预测准确度	NA
13632	2025-10-07	A high-throughput framework for predicting three-dimensional structural-mechanical relationships of human cranial bones using a deep learning-based method 2025-Aug, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107007 PMID:40328110	研究论文	提出基于深度学习的高通量框架，用于预测人类颅骨三维结构与力学响应之间的关系	首次将三维颅骨微观结构与三维力学响应相关联，克服了传统方法仅能预测一维序列或二维截面力学属性的局限性	样本数量有限（40个颅骨样本），年龄分布较集中（平均82.5岁）	建立颅骨三维微观结构与力学响应之间的关联关系	人类颅骨样本	医学影像分析	颅骨损伤	micro-CT扫描，有限元模拟，准静态压缩实验	深度学习	三维医学影像	40个人类颅骨样本，从中提取2000个代表性体积单元	NA	优化后的U-Net	预测值与真实值之间的相似度	NA
13633	2025-10-07	Worldwide research trends on artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric analysis 2025-Jul, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.02.014 PMID:40155307	文献计量分析	通过文献计量分析探索人工智能在头颈癌研究中的全球趋势	首次对人工智能在头颈癌领域的文献进行系统性文献计量分析，揭示了该领域的研究热点和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析结果受数据库收录范围限制	分析人工智能在头颈癌研究中的全球发展趋势和研究热点	1995-2024年间发表的1,019篇人工智能相关头颈癌研究文献	医学信息学	头颈癌	文献计量分析	深度学习	文献数据	1,019篇论文	VosViewer, Biblioshiny/Bibiometrix for R Studio	NA	NA	NA
13634	2025-10-07	The role of deep learning in diagnostic imaging of spondyloarthropathies: a systematic review 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11261-x PMID:39658683	系统评价	本系统评价评估了深度学习模型在脊柱关节病影像诊断中的应用效果	首次系统评价深度学习在脊柱关节病多模态影像（MRI、CT、X线）诊断中的综合表现，特别关注先进CNN和U-Net架构的性能	部分研究样本量较小，需要更大数据集和进一步前瞻性及外部验证以提高AI模型的泛化能力	评估深度学习模型在提高脊柱关节病影像诊断准确性方面的作用	脊柱关节病的医学影像数据	医学影像分析	脊柱关节病	医学影像分析	CNN, U-Net	医学影像（MRI、CT、X线）	21项研究（具体样本量未明确说明）	NA	CNN, U-Net	AUC, 诊断准确率	NA
13635	2025-10-07	Advances in MRI optic nerve segmentation 2025-Jun, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106437 PMID:40220726	综述	本文系统回顾了2007至2024年间视神经MRI分割技术的发展历程	首次全面梳理视神经MRI分割从传统强度方法到深度学习算法的演进路径，涵盖多图谱解决方案	仅纳入27篇同行评审文献，可能未覆盖所有相关研究	提升视神经相关疾病的早期诊断和治疗规划能力	视神经结构与神经退行性疾病（如多发性硬化症）	医学影像分析	神经退行性疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	医学影像	基于27篇文献的系统回顾	NA	NA	NA	NA
13636	2025-10-07	Identification of therapeutics against PfPK6 protein of Plasmodium falciparum: Structure and Deep Learning approach 2025-Jun, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108947 PMID:40288672	研究论文	通过结构方法和深度学习模型识别恶性疟原虫PfPK6蛋白的新型抑制剂	结合基于结构的虚拟筛选和深度学习模型识别新型PfPK6抑制剂，并验证其结合稳定性	仅通过计算模拟验证，需要实验验证抑制剂的实际效果	识别针对恶性疟原虫PfPK6蛋白的治疗药物	恶性疟原虫PfPK6蛋白及其抑制剂	计算生物学	疟疾	虚拟筛选,分子动力学模拟	深度学习	化合物结构数据	来自Tres Cantos抗疟数据集的小分子抑制剂化合物	NA	NA	结合亲和力(-13.553 kcal/mol),结合模式稳定性	NA
13637	2025-10-07	A magnetic resonance imaging (MRI)-based deep learning radiomics model predicts recurrence-free survival in lung cancer patients after surgical resection of brain metastases 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106920 PMID:40300277	研究论文	开发并验证基于磁共振成像的深度学习放射组学模型，用于预测肺癌患者脑转移灶手术切除后的无复发生存期	整合临床特征、形态学MRI指标、手工放射组学特征和深度学习特征构建综合预测模型，在五个医疗中心进行外部验证	回顾性研究设计，样本量相对有限（215例患者）	预测肺癌患者脑转移灶切除后的无复发生存期和颅内复发风险	215例经手术病理证实的脑转移肺癌患者	数字病理	肺癌	磁共振成像	深度学习放射组学模型	医学影像	215例患者（训练集167例，外部测试集48例）	NA	NA	C-index, AUC, Kaplan-Meier生存分析	NA
13638	2025-10-07	Deep learning-based triple-tracer brain PET scanning in a single session: A simulation study using clinical data 2025-Jun, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121246 PMID:40316225	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的三示踪剂脑PET扫描方法，可在单次会话中实现多示踪剂信号分离	首次提出基于Swin Transformer架构的深度学习模型，用于从合成的三重示踪剂PET图像中分离不同示踪剂信号	FTP图像生成性能较差，研究基于模拟数据而非真实同时采集的多示踪剂PET数据	开发单次会话三重示踪剂脑PET成像协议，简化多示踪剂PET成像并减少辐射暴露	阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)数据集中的认知正常患者、轻度认知障碍患者和痴呆患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET成像，多示踪剂成像	深度学习	PET图像	ADNI数据集（具体样本数量未明确说明）	NA	Swin Transformer	MSE, SSIM, PSNR, 敏感性, 特异性, 相关系数	NA
13639	2025-10-07	Deep learning for liver lesion segmentation and classification on staging CT scans of colorectal cancer patients: a multi-site technical validation study 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106914 PMID:40327945	研究论文	本研究验证了基于深度学习的肝脏病灶分割与分类模型在结直肠癌分期CT扫描中的应用	首次在多中心技术验证研究中评估UNet模型对结直肠癌患者肝脏病灶的检测和分类性能，特别关注亚厘米级小病灶的检测能力	分类准确性中等，特异性较低（患者水平27.1%），测试数据来自单一机构	验证深度学习模型在结直肠癌分期CT扫描中肝脏病灶检测和分类的技术可行性	结直肠癌患者的肝脏病灶	数字病理	结直肠癌	CT扫描	CNN	医学影像	训练集：272例公共肝脏肿瘤CT扫描；测试集：220例结直肠癌分期CT扫描（2014-2019年）	NA	UNet	检测率，Dice相似系数，Bland-Altman界限，组内相关系数，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，准确率	NA
13640	2025-10-07	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的循环血小板全面分析直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用深度学习技术对循环血小板进行全面图像分析，直接观察血栓状态并评估抗血小板治疗效果	样本量相对有限（207例患者），需要更大规模研究验证	开发直接评估冠状动脉疾病抗血小板治疗效果的新方法	冠状动脉疾病患者	数字病理学	冠状动脉疾病	基于图像的细胞分析，深度学习分析	深度学习	全血样本图像	207例冠状动脉疾病患者	NA	NA	血小板聚集体浓度测量	NA