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
461	2025-10-07	Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108634 PMID:39913993	研究论文	本研究探讨了在医学深度学习中使用领域内预训练与跨领域预训练的效果差异	首次系统比较医学图像领域内预训练与自然图像跨领域预训练在CT图像任务上的性能差异	领域内预训练优势仅限于CT图像领域，不适用于其他医学成像模态	验证领域内预训练在医学深度学习中的有效性	CT图像切片	计算机视觉	NA	自监督对比学习	深度学习模型	医学图像,自然图像	RadNet-12M数据集(超过1200万CT图像切片,来自90,663次扫描), RadNet-1.28M数据集(128万CT图像切片)	NA	NA	准确率,AUC,DICE分数	NA
462	2025-10-07	Protein ligand structure prediction: From empirical to deep learning approaches 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102998 PMID:39914050	综述	本文系统回顾了从经验方法到深度学习方法在蛋白质-配体结构预测领域的发展	提供了经验方法和深度学习方法在蛋白质-配体结构预测中的统一视角，并基于是否需要模板蛋白结构对计算方法进行了新的分类	作为综述文章，不包含原始实验数据或模型验证	回顾和比较蛋白质-配体结构预测的不同计算方法	蛋白质-配体复合物的三维结构和结合能预测方法	机器学习	NA	深度学习，经验方法	深度学习模型	蛋白质-配体复合物结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
463	2025-10-07	Meta-learning guidance for robust medical image synthesis: Addressing the real-world misalignment and corruptions 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102506 PMID:39914125	研究论文	提出一种用于医学图像合成的元学习引导方法，解决真实世界数据中的错位和损坏问题	结合元学习重加权方案、非局部特征损失函数以及图像合成网络与空间变换配准网络的联合训练	仅在受控合成场景和特定公共数据集上验证，未在更广泛的真实临床环境中测试	开发能够处理医学图像数据中错位、伪影和变形等损坏的鲁棒图像合成方法	医学图像合成	医学影像	NA	深度学习	CNN, STN	医学图像	NA	NA	空间变换网络	NA	NA
464	2025-05-07	Personalized auto-segmentation for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy of large brain metastases 2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110773 PMID:39914742	研究论文	本研究开发了一种两阶段的个性化深度学习自动分割（DLAS）模型，用于辅助大型脑转移瘤（BMs）的在线勾画	提出了一种个性化的深度学习自动分割模型，显著提高了大型脑转移瘤在磁共振引导自适应放疗（MRgART）中的勾画准确性和效率	研究样本量相对较小，仅包含20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像	优化磁共振引导自适应放疗（MRgART）的工作流程，提高大型脑转移瘤的治疗效果	大型脑转移瘤（BMs）	数字病理	脑转移瘤	磁共振成像（MRI）	深度学习自动分割（DLAS）模型	图像	177个脑转移瘤的多序列图像用于基础模型训练，20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像用于个性化模型开发	NA	NA	NA	NA
465	2025-03-23	Correction for Quach et al., Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis 2025-Apr, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2504475122 PMID:40117323	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
466	2025-10-07	A digital photography dataset for Vaccinia Virus plaque quantification using Deep Learning 2025-Apr-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05030-8 PMID:40307255	研究论文	本文提出了一个用于深度学习的天花病毒斑块定量分析的数字摄影数据集，并开发了改进的实例分割模型	创建了首个针对天花病毒斑块定量的标注数据集，并提出了改进的HydraStarDist架构实现单步分析	仅针对天花病毒进行研究，未验证在其他病毒类型上的适用性	开发基于深度学习的病毒斑块自动定量方法以替代传统人工计数	天花病毒的病毒斑块表型	数字病理学	病毒感染	数字摄影，病毒斑块检测	实例分割模型	图像	NA	NA	StarDist, HydraStarDist	NA	NA
467	2025-10-07	TasteNet: A novel deep learning approach for EEG-based basic taste perception recognition using CEEMDAN domain entropy features 2025-Apr-30, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110463 PMID:40315923	研究论文	提出一种名为TasteNet的新型深度学习框架，用于基于EEG信号的基本味觉感知识别	结合CEEMDAN域熵特征提取与包含CNN、多头注意力和Att-BiPLSTM网络的混合深度学习架构	NA	开发有效的深度学习框架来识别基本味觉刺激	人类EEG信号	机器学习	味觉相关疾病	CEEMDAN信号分解，熵特征提取	CNN,多头注意力,Att-BiPLSTM	EEG信号	NA	NA	TasteNet（包含CNN模块、多头注意力模块和Att-BiPLSTM网络）	准确率	NA
468	2025-10-07	A simple yet effective approach for predicting disease spread using mathematically-inspired diffusion-informed neural networks 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98398-x PMID:40301427	研究论文	提出一种结合传统数学建模与深度学习的创新模型，用于预测疾病传播	将数学流行病模型与深度学习相结合，通过简化参数估计提高预测准确性	仅针对西班牙COVID-19数据进行了验证，需要更多地区数据验证泛化能力	提高疾病传播预测的准确性和参数估计效率	COVID-19在西班牙的传播情况	机器学习	COVID-19	深度学习，图卷积网络	ANN, GCN	流行病学数据，图结构数据	西班牙COVID-19发病率数据	NA	人工神经网络，图卷积神经网络	相关系数	NA
469	2025-10-07	SPLIF-Enhanced Attention-Driven 3D CNNs for Precise and Reliable Protein-Ligand Interaction Modeling for METTL3 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00538 PMID:40321522	研究论文	开发了一种结合3D CNN、多头注意力机制和SPLIF的新型评分函数DeepMETTL3，用于精确预测蛋白质-配体相互作用	首次将3D卷积神经网络与多头注意力机制和高维结构蛋白质-配体相互作用指纹(SPLIF)相结合，用于METTL3靶点的特异性建模	研究主要针对METTL3靶点，需要进一步验证在其他生物靶点上的适用性	开发更精确可靠的蛋白质-配体相互作用评分函数，用于结构基础虚拟筛选	METTL3蛋白质及其配体化合物	机器学习	NA	结构基础虚拟筛选，分子对接	3D CNN, 多头注意力机制	3D结构数据，化学化合物数据	采用基于骨架的数据分割策略和多个测试集，训练集活性化合物与诱饵化合物比例为1:50	NA	3D CNN与多头注意力机制结合架构	准确度，鲁棒性，可扩展性	NA
470	2025-10-07	Single Molecule Localization Super-resolution Dataset for Deep Learning with Paired Low-resolution Images 2025-Apr-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04979-w PMID:40268962	研究论文	本文介绍了一个用于深度学习超分辨率显微镜的生物图像数据集DL-SMLM，包含配对的低分辨率荧光图像和超分辨率SMLM数据	提供了首个包含六种不同亚细胞结构配对标定数据的公共超分辨率数据集，支持通过数据分割生成数千个训练对	数据集仅包含六种特定亚细胞结构，可能无法覆盖所有生物学研究需求	解决深度学习超分辨率显微镜领域公共数据集稀缺的问题	微管、内质网腔体和膜、网格蛋白包被小窝、线粒体外膜和内膜等亚细胞结构	计算机视觉	NA	单分子定位显微镜(SMLM), DNA折纸技术	深度学习超分辨率模型	生物荧光图像	188组原始SMLM数据，每个低分辨率图像包含100个信号水平	NA	NA	NA	NA
471	2025-10-07	Efficient urban flood control and drainage management framework based on digital twin technology and optimization scheduling algorithm 2025-Apr-22, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123711 PMID:40319783	研究论文	提出基于数字孪生技术和优化调度算法的城市防洪排涝管理框架	融合数字孪生平台与深度学习多目标优化算法，实现排水泵站调度规则的智能优化	未明确说明模型在不同城市规模下的泛化能力	提升城市防洪排涝系统的综合管理能力	河湖水系与城市排水系统	智慧城市	NA	数字孪生技术,PLC技术,Unity3D引擎	深度学习模型,多目标优化算法	实时监测数据,水位数据,泵站运行数据	多种河流入流和排水操作场景	Unity3D	NA	NSE系数,相对误差,水位降低百分比	NA
472	2025-10-07	Large-Scale Deep Learning-Enabled Infodemiological Analysis of Substance Use Patterns on Social Media: Insights From the COVID-19 Pandemic 2025-Apr-17, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/59076 PMID:40244656	研究论文	利用深度学习分析社交媒体数据研究COVID-19大流行期间物质使用模式的变化	首次在大规模社交媒体数据上应用RoBERTa模型进行信息流行病学分析，结合人机协同策略增强模型性能，并开发实时监测应用	研究基于社交媒体数据，可能存在选择偏差和代表性不足的问题	分析COVID-19大流行期间物质使用模式的变化趋势，为公共卫生干预提供依据	2019年1月至2021年12月的11.3亿条Twitter推文	自然语言处理	物质使用障碍	社交媒体数据分析，主题建模，聚类分析	RoBERTa	文本	11.3亿条推文，识别出900万条物质使用相关推文	PyTorch	RoBERTa	NA	NA
473	2025-10-07	Generating Artificial Patients With Reliable Clinical Characteristics Using a Geometry-Based Variational Autoencoder: Proof-of-Concept Feasibility Study 2025-Apr-17, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63130 PMID:40245392	研究论文	本研究开发了一种基于几何变分自编码器的人工患者生成方法，用于增强医疗数据	首次将几何变分自编码器应用于高维度、小样本的表格数据，实现了人工患者的可靠生成	需要进一步研究整合纵向动态数据以映射患者轨迹	测试生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	521名使用数字对话代理准备麻醉的真实患者	机器学习	麻醉相关疾病	变分自编码器(VAE)	VAE	表格数据	521名真实患者，可生成多达10,000名人工患者	NA	几何变分自编码器	保真度评分, 过滤相似度评分, κ一致性系数	NA
474	2025-10-07	A CT-based deep learning-driven tool for automatic liver tumor detection and delineation in patients with cancer 2025-Apr-15, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102032 PMID:40118052	研究论文	开发了一种基于CT的深度学习工具SALSA，用于自动检测和勾画癌症患者的肝脏肿瘤	开发了全自动肝脏肿瘤检测和分割工具，在外部验证队列中表现优于现有最先进模型和放射科医生间的一致性	NA	开发自动肝脏肿瘤检测和分割工具以改善癌症患者管理	癌症患者的肝脏肿瘤（原发性和转移性）	计算机视觉	肝癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像（CT扫描）	1,598个CT扫描和4,908个肝脏肿瘤	NA	NA	精确度, Dice相似系数（DSC）	NA
475	2025-10-07	Deep Learning Cerebellar Magnetic Resonance Imaging Segmentation in Late-Onset GM2 Gangliosidosis: Implications for Phenotype 2025-Apr-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.08.25325262 PMID:40297453	研究论文	使用深度学习MRI分割技术分析晚发型GM2神经节苷脂沉积症患者小脑萎缩的区域特异性差异	首次使用深度学习小脑特异性分割技术揭示晚发型Tay-Sachs病和Sandhoff病在小脑萎缩模式上的差异	样本量较小（特别是LOSD组仅5例），需要更多研究直接比较表型特征和分子病理差异	确定晚发型GM2神经节苷脂沉积症中小脑萎缩是否具有区域特异性	晚发型Tay-Sachs病患者（n=20）、晚发型Sandhoff病患者（n=5）和神经典型对照组（n=1038）	医学影像分析	神经退行性疾病	磁共振成像	深度学习	MRI图像	LOTS患者20例，LOSD患者5例，神经典型对照1038例	NA	NA	NA	NA
476	2025-10-07	Fine extraction of multi-crop planting area based on deep learning with Sentinel- 2 time-series data 2025-Apr, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36405-4 PMID:40257731	研究论文	基于深度学习和Sentinel-2时间序列数据开发多作物种植面积精细提取模型	结合CNN-LSTM和Bi-LSTM深度学习模型，利用月度合成NDVI时间序列数据进行多作物分类	NA	为多作物分类提供有效的深度学习模型	山东省西北部、西南部和东部地区的多作物种植面积	计算机视觉	NA	遥感技术，NDVI时间序列分析	CNN-LSTM, Bi-LSTM	遥感时间序列图像数据	NA	NA	CNN-LSTM, Bi-LSTM	总体准确率，决定系数(R)	NA
477	2025-10-07	Contrastive pretraining improves deep learning classification of endocardial electrograms in a preclinical model 2025-Apr, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.01.008 PMID:40321744	研究论文	本研究通过对比预训练方法提升深度学习模型对犬类心房颤动模型中心内膜电图的分类性能	首次将SimCLR对比学习框架应用于心内膜电图分析，通过无监督预训练提升小样本驱动灶检测任务的性能	研究基于动物模型数据，尚未在人类临床数据上验证	提高心房颤动驱动灶检测算法的准确性	犬类心房颤动模型的心内膜电图数据	机器学习	心血管疾病	心内膜电图记录	CNN	电生理信号	113,000个未标记的64电极测量数据	SimCLR, PyTorch	残差神经网络	准确率	NA
478	2025-10-07	Quantitative assessment of in vivo nuclei and layers of human skin by deep learning-based OCT image segmentation 2025-Apr-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.558675 PMID:40321995	研究论文	本研究使用基于深度学习的OCT图像分割方法对人体皮肤层和角质形成细胞核进行定量评估	采用深度监督学习目标函数分别考虑皮肤层全局特征和细胞核局部特征的多类别分割模型	显微镜系统分辨率的限制和人工标注的变异性	开发基于深度学习的OCT图像分割方法用于人体皮肤结构的定量测量	人体皮肤层和角质形成细胞核	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	图像	NA	NA	U-Net	Dice系数	NA
479	2025-10-07	Differential artery-vein analysis in OCTA for predicting the anti-VEGF treatment outcome of diabetic macular edema 2025-Apr-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.557748 PMID:40322014	研究论文	本研究评估了OCTA中动静脉差异分析在预测糖尿病黄斑水肿抗VEGF治疗效果中的作用	采用深度学习动静脉分割技术实现定量动静脉特征提取，显著提升了治疗效果预测性能	NA	预测糖尿病黄斑水肿抗VEGF治疗结果	糖尿病黄斑水肿患者	医学影像分析	糖尿病黄斑水肿	光学相干断层扫描血管成像	深度学习,SVM	OCTA图像	NA	NA	NA	准确率	NA
480	2025-05-04	HoRNS-CNN model: an energy-efficient fully homomorphic residue number system convolutional neural network model for privacy-preserving classification of dyslexia neural-biomarkers 2025-Apr-30, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00256-z PMID:40304880	研究论文	介绍了一种名为HoRNS-CNN的能效高、全同态加密的卷积神经网络模型，用于保护隐私的阅读障碍神经生物标志物分类	结合了残数系统全同态加密方案(RNS-FHE)的能效特性和预训练深度CNN模型的高准确性，解决了现有FHE CNN模型在准确性、加密/解密延迟、能效、特征提取时间和密文图像扩展方面的问题	NA	开发一种能效高、隐私保护的深度学习模型，用于神经影像数据的分类	与阅读障碍相关的神经生物标志物	数字病理学	神经发育障碍	全同态加密(FHE), 残数系统(RNS)	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA