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
341	2025-10-07	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	提出基于深度神经网络的快速准确系统发育重建方法Phyloformer	结合无似然推断和几何深度学习，实现比传统方法更快的进化距离估计和系统发育重建	序列数量增加时拓扑准确性落后于最大似然方法	开发快速准确的系统发育重建方法	基因序列和系统发育树	机器学习	NA	深度神经网络	深度学习模型	多序列比对数据	3,801个经验基因比对数据集	NA	Phyloformer	Kuhner-Felsenstein度量, 拓扑准确性	GPU加速
342	2025-10-07	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	提出一种抗模仿混合深度学习模型用于提高短期藻华预测精度	开发了结合TCN、注意力机制和BiLSTM的混合深度学习模型，并采用新型DILATE损失函数同时考虑形状和时间损失	研究基于单一水库数据，模型在其他水域的泛化能力有待验证	提高藻华短期预测准确性，解决时间序列预测中的数据复制问题	中国九龙江东水库的藻华动态数据	机器学习	NA	原位监测	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库叶绿素a小时监测数据	NA	Temporal Convolutional Network, Bidirectional LSTM, 注意力机制	R, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, Kling-Gupta效率	NA
343	2025-10-07	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	研究论文	本研究结合深度学习和蒙特卡洛模拟揭示了苹果泥中光传播的基本规律，用于监测不同品种、贮藏期和加热时长引起的质量变化	首次将深度学习与蒙特卡洛模拟相结合，系统研究苹果泥在900-1650 nm波段的光学特性与质量参数的关系	仅针对苹果泥进行研究，未涉及其他果蔬制品；研究波段限定在900-1650 nm	通过光学特性监测苹果泥的化学、结构和流变学参数变化	不同品种（金冠苹果和红冠苹果）、不同贮藏期和不同加热时长的苹果泥样品	食品科学与工程	NA	近红外光谱分析，蒙特卡洛模拟	BP神经网络	光谱数据，光学特性参数	涵盖多个苹果品种、不同贮藏期和加热时长的苹果泥样品	NA	反向传播神经网络	RPD（相对预测偏差）	NA
344	2025-10-07	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文系统评估了基于人工智能的深度学习算法在胸部CT磨玻璃结节检测中的性能表现	首次系统评估多种深度学习模型在磨玻璃结节检测中的性能，并比较了DenseNet和WOANet等模型的优劣	纳入研究数量有限（18篇），部分模型性能指标报告不完整，存在发表偏倚风险	评估人工智能模型在胸部CT磨玻璃结节检测中的诊断性能	磨玻璃结节（GGO）	计算机视觉	肺癌	高分辨率CT扫描	深度学习	医学影像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇记录中筛选）	NA	DenseNet, WOANet	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数, AUC, 精确率	NA
345	2025-10-07	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	通过内容分析方法分析医学生在心理学相关课程教育论坛中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下探索电子同伴辅助反思在心理学课程论坛中的应用效果	样本仅来自单一大学，研究结果可能缺乏普适性	分析医学生对电子同伴辅助反思在教育论坛中应用的意见和体验	医学、检验科学和公共卫生专业的389名学生	医学教育	NA	内容分析	NA	文本数据	389名来自Jahrom医科大学的学生，涵盖16个论坛	NA	NA	NA	NA
346	2025-10-07	De novo design of transmembrane fluorescence-activating proteins 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08598-8 PMID:39972138	研究论文	本文通过整合深度学习和能量计算方法，实现了跨膜荧光激活蛋白的从头设计	首次成功设计出能够特异性结合小分子配体的跨膜蛋白，并实现了荧光激活功能	NA	开发能够精确识别小分子配体的跨膜蛋白设计方法	跨膜蛋白和荧光配体的相互作用	蛋白质设计	NA	深度学习、能量计算、梯度引导幻觉、晶体学、冷冻电镜	深度学习模型	蛋白质结构数据、荧光数据	NA	NA	NA	结合亲和力（纳摩尔级）、亮度、量子产率	NA
347	2025-10-07	Improving explanations for medical X-ray diagnosis combining variational autoencoders and adversarial machine learning 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109857 PMID:39999495	研究论文	提出一种结合变分自编码器和对抗机器学习的深度学习架构，用于改进医学X射线诊断的可解释性	利用变分自编码器在低维嵌入空间产生线性修改，再重构到原始图像空间的非线性解释；通过全局和局部正则化潜在空间；设计多目标遗传算法搜索解释	NA	改进医学计算机视觉中人工智能系统的可解释性	医学X射线诊断图像	计算机视觉	NA	深度学习	VAE, 遗传算法	医学图像	NA	NA	变分自编码器	精度	NA
348	2025-10-07	A dual-stage framework for segmentation of the brain anatomical regions with high accuracy 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01233-7 PMID:40042762	研究论文	提出一种基于深度学习的双阶段框架，用于精确分割大脑MR图像中的解剖区域	采用双阶段3D分割技术，第二阶段专门针对海马体、丘脑等小区域进行精细化分割	NA	开发精确的大脑解剖区域分割方法，识别不同脑部结构的位置和形状细节	成年受试者，包括认知正常者和认知衰退个体	医学图像分析	认知障碍疾病	磁共振成像(MRI)	CNN	3D医学图像	NA	NA	3D U-Net, SegResNet	DSC, HD95	NA
349	2025-10-07	Analysis of AI foundation model features decodes the histopathologic landscape of HPV-positive head and neck squamous cell carcinomas 2025-Apr, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107207 PMID:40043423	研究论文	利用AI基础模型分析HPV阳性头颈部鳞状细胞癌的组织病理学特征	首次使用基础模型UNI和生成对抗网络HistoXGAN解码HPV阳性HNSCC的组织病理学景观，并识别出三种HPV阳性亚型	研究样本主要来自公共和机构数据集，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	表征与HPV存在相关的组织病理学特征，客观描述HPV阳性空间中的变异模式	头颈部鳞状细胞癌患者的H&E染色切片	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	H&E染色	自监督学习, GAN	病理图像	981名HNSCC患者	NA	UNI, HistoXGAN	灵敏度, 特异性	NA
350	2025-05-13	Explainable deep learning models for predicting water pipe failures 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124738 PMID:40054363	研究论文	本研究提出了一种利用深度学习算法预测水管故障的新方法，并通过优化模型超参数和数据缩放提升预测性能	首次将Deep Neural Networks (DNN)、Convolutional Neural Networks (CNN)和TabNet应用于水管故障预测，并结合贝叶斯优化(BO)和数据缩放技术优化模型性能	研究仅基于香港地区的水管网络数据，可能在其他地区的适用性有待验证	开发可解释的深度学习模型来预测水管网络中泄漏和爆裂的概率	水管网络中的管道	机器学习	NA	贝叶斯优化(BO)、Copeland算法、SHapley Additive exPlanations (SHAP)	DNN、CNN、TabNet	结构化数据	香港水管网络数据	NA	NA	NA	NA
351	2025-05-13	Bayesian uncertainty estimation of adsorption closure models in the computational simulation of contaminant transport 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124708 PMID:40054364	research paper	研究吸附闭合模型在污染物传输计算模拟中的贝叶斯不确定性估计	采用嵌入式贝叶斯误差方法来理解吸附等温线在描述污染物吸附中的限制，并提出深度学习替代模型	吸附闭合模型参数需满足特定地球化学条件，使用需谨慎	评估污染物传输模型中吸附闭合模型的不确定性影响	污染物在多孔介质中的吸附过程	computational simulation	NA	Bayesian error approach, deep learning surrogate	probabilistic error model, deep learning surrogate	simulation data	NA	NA	NA	NA	NA
352	2025-10-07	Determining the Importance of Lifestyle Risk Factors in Predicting Binge Eating Disorder After Bariatric Surgery Using Machine Learning Models and Lifestyle Scores 2025-Apr, Obesity surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1007/s11695-025-07765-0 PMID:40045153	研究论文	本研究使用机器学习模型和生活方式评分评估腹腔镜袖状胃切除术后生活方式风险因素与暴食症发生的关联	首次结合生活方式评分和多种机器学习模型分析减肥手术后暴食症的预测因素	样本量相对有限，仅包含450名参与者，且仅评估了术后2年的情况	评估生活方式风险因素对减肥手术后暴食症发生的预测价值	接受腹腔镜袖状胃切除术的450名患者	机器学习	暴食症	问卷调查	逻辑回归,KNN,决策树,随机森林,SVM,XGBoost,人工神经网络	临床数据	450名接受腹腔镜袖状胃切除术的患者	NA	NA	准确率	NA
353	2025-05-12	Localization and Classification of Adrenal Masses in Multiphase Computed Tomography: Retrospective Study 2025-Apr-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/65937 PMID:40273442	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的肾上腺肿块检测模型MA-YOLO，用于CT图像中肾上腺肿块的自动定位和分类	提出了Multi-Attention YOLO (MA-YOLO)模型，能够自动定位和分类6种常见肾上腺肿块	研究为回顾性分析，可能受到数据选择和标注偏差的影响	提高肾上腺肿块的诊断效率，改变当前临床术前诊断实践	肾上腺肿块患者	计算机视觉	肾上腺疾病	多期相CT成像	MA-YOLO (改进的YOLO模型)	CT图像	516名患者（内部数据集21,649张训练图像，2,406张验证图像；外部数据集12,857张测试图像）	NA	NA	NA	NA
354	2025-05-12	Prediction of Reactivation After Antivascular Endothelial Growth Factor Monotherapy for Retinopathy of Prematurity: Multimodal Machine Learning Model Study 2025-Apr-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/60367 PMID:40267476	研究论文	本研究开发并验证了使用多模态机器学习算法预测早产儿视网膜病变（ROP）抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗后复发的模型	结合传统机器学习、深度学习和融合模型，构建了预测ROP复发的多模态机器学习模型，其中融合模型表现最佳	样本量相对较小（239例），且仅来自3家医院，可能存在选择偏差	预测ROP患者接受anti-VEGF治疗后复发的风险	接受anti-VEGF治疗的ROP婴儿	数字病理学	早产儿视网膜病变	多模态机器学习算法	传统机器学习模型、深度学习模型、融合模型	临床数据	239例ROP婴儿（90例复发，149例未复发）	NA	NA	NA	NA
355	2025-05-12	PM2.5 concentration prediction using a whale optimization algorithm based hybrid deep learning model in Beijing, China 2025-Apr-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.125953 PMID:40032225	研究论文	本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的混合深度学习模型，用于预测北京的PM2.5浓度	结合了鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(AM)的混合模型，显著提高了预测精度	研究仅使用了2014年至2018年的数据，可能无法涵盖所有气象和污染情况	开发一种高精度的PM2.5浓度预测模型，以支持空气污染风险评估和早期预警	北京的PM2.5浓度	机器学习	NA	鲸鱼优化算法(WOA)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(AM)	WOA-CNN-LSTM-AM	气象和空气污染数据	2014年至2018年的每日数据	NA	NA	NA	NA
356	2025-05-12	Use of deep learning-based high-resolution magnetic resonance to identify intracranial and extracranial symptom-related plaques 2025-Apr-06, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.02.055 PMID:40032038	research paper	本研究旨在开发一种基于高分辨率血管壁成像（HR-VWI）的深度学习模型，用于区分症状相关的颅内和颅外斑块，这对中风治疗和预防至关重要	使用深度学习模型结合HR-VWI技术，首次实现了对症状相关颅内和颅外斑块的高效区分	研究样本量相对较小（235例患者），且为回顾性分析，可能影响模型的泛化能力	开发能够区分症状相关颅内和颅外斑块的深度学习模型，以指导中风治疗和预防	235例患者的HR-VWI数据	digital pathology	cardiovascular disease	high-resolution vessel wall imaging (HR-VWI)	DenseNet 201	image	235例患者（训练集156例，测试集79例）	NA	NA	NA	NA
357	2025-05-12	Intuitive Human-Artificial Intelligence Theranostic Complementarity 2025-Apr, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1089/cbr.2025.0021 PMID:39973351	research paper	本文探讨了人工智能在诊断影像学和核医学中的应用及其与人类直觉能力的互补性	提出了人工智能与核医学医生直觉能力的互补性概念，强调在癌症治疗中结合AI技术与人脑判断的重要性	未提及具体研究样本或实验数据来支持互补性概念的有效性	研究人工智能在核医学诊断和治疗决策中的作用及其局限性	核医学诊断和治疗决策过程	digital pathology	cancer	deep learning, radiomics, genomics	large language models	medical imaging, electronic medical records	NA	NA	NA	NA	NA
358	2025-05-12	Role of Artificial Intelligence in the Detection and Management of Premalignant and Malignant Lesions of the Esophagus and Stomach 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2024.10.003 PMID:40021232	review	本文综述了人工智能在食管和胃的癌前病变及恶性肿瘤检测和管理中的作用	展示了AI工具在食管鳞状细胞癌、Barrett食管相关肿瘤和胃癌筛查中的优越性能，超越内镜医师的表现	NA	探讨人工智能技术在消化道癌前病变和恶性肿瘤检测与管理中的应用	食管鳞状细胞癌、Barrett食管相关肿瘤和胃癌	digital pathology	esophageal cancer, gastric cancer	deep learning	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
359	2025-05-12	Role of Artificial Intelligence for Endoscopic Ultrasound 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2024.10.007 PMID:40021237	research paper	探讨人工智能在内镜超声（EUS）中的作用及其在疾病诊断中的应用	利用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）提高EUS图像的病变检测和特征分析能力	未提及具体样本量或实验设计的局限性	研究人工智能如何提升内镜超声的诊断准确性和效率	胆胰和胃肠道疾病的内镜超声图像	digital pathology	biliopancreatic and gastrointestinal tract diseases	deep learning	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
360	2025-05-12	Deep Learning Technique for Automatic Segmentation of Proximal Hip Musculoskeletal Tissues From CT Scan Images: A MrOS Study 2025-Apr, Journal of cachexia, sarcopenia and muscle DOI:10.1002/jcsm.13728 PMID:40022453	研究论文	开发一种基于深度学习的自动分割技术，用于从CT扫描图像中分割和量化近端髋部的肌肉骨骼组织	首次针对近端髋部肌肉骨骼组织的自动分割技术进行研究，填补了该领域的研究空白	研究仅针对男性参与者，样本量相对有限（300人）	开发一种快速准确的近端髋部肌肉骨骼组织分割和量化方法	近端髋部的肌肉骨骼组织（包括皮质骨、松质骨、骨髓脂肪组织等）	数字病理学	骨质疏松症和肌肉减少症	CT扫描	U-Net-like深度学习模型	图像	300名男性参与者（73±6岁）	NA	NA	NA	NA