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
641	2025-10-07	Facial expression deep learning algorithms in the detection of neurological disorders: a systematic review and meta-analysis 2025-May-22, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01396-3 PMID:40405223	系统综述与荟萃分析	评估深度学习算法通过面部表情变化检测神经系统疾病的性能	首次对深度学习在神经系统疾病面部表情识别中的应用进行系统综述和荟萃分析	数据集标准化不足，运动相关疾病模型鲁棒性有待提高	评估深度学习算法在神经系统疾病面部表情识别中的诊断性能	神经系统疾病患者的面部表情数据	计算机视觉	神经系统疾病	面部表情分析	CNN	图像	28项研究（荟萃分析包含24项2019-2024年的研究）	NA	卷积神经网络	准确率	NA
642	2025-10-07	Synthesizing [18F]PSMA-1007 PET bone images from CT images with GAN for early detection of prostate cancer bone metastases: a pilot validation study 2025-May-21, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14301-x PMID:40399853	研究论文	本研究探索使用深度学习技术从CT骨图像合成[18F]PSMA-1007 PET骨图像，用于前列腺癌骨转移的早期检测	首次使用生成对抗网络从CT图像合成PSMA-1007 PET骨图像，减少额外PET/CT扫描需求	回顾性研究，样本量较小（152例），需进一步验证	开发从CT图像合成PET图像的方法，减少前列腺癌骨转移检测的辐射暴露和成本	152例患者（123例前列腺癌，29例良性病变）的全身PET/CT图像	医学影像分析	前列腺癌	PET/CT成像，深度学习图像合成	GAN	医学影像（CT和PET图像）	152例患者，随机分为训练组92例、验证组41例、测试组19例	NA	Pix2pix, Cycle GAN	MAE, MSE, PSNR, SSIM, TBR, Pearson相关系数	NA
643	2025-10-07	A Deep Learning-Enabled Workflow to Estimate Real-World Progression-Free Survival in Patients With Metastatic Breast Cancer: Study Using Deidentified Electronic Health Records 2025-May-15, JMIR cancer IF:3.3Q2 DOI:10.2196/64697 PMID:40372953	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的半自动化工作流程，用于从电子健康记录中估计转移性乳腺癌患者的真实世界无进展生存期	配置预训练的自然语言处理框架，将自由文本临床记录和放射学报告转化为结构化进展事件，实现真实世界无进展生存期的自动化估计	需要在更多样化的外部数据集和其他癌症类型中进一步验证以确保广泛适用性	开发自动化工作流程来估计转移性乳腺癌患者的真实世界无进展生存期	316名激素受体阳性、HER-2阴性转移性乳腺癌患者	自然语言处理	乳腺癌	自然语言处理	深度学习	文本	316名转移性乳腺癌患者	NA	预训练医疗NLP框架	准确率, 置信区间	NA
644	2025-10-07	Generative Deep Learning Design of Single-Domain Antibodies Against Venezuelan Equine Encephalitis Virus 2025-May-14, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib14020041 PMID:40407693	研究论文	利用生成式人工智能设计针对委内瑞拉马脑炎病毒的单域抗体并进行初步评估	首次使用生成式AI平台设计针对VEEV的单域抗体，在缺乏大规模示例数据库的情况下建立快速应对新兴病毒威胁的框架	需要进一步的优化和验证，初步评估结果需要更深入的临床前研究	开发针对委内瑞拉马脑炎病毒的治疗性单域抗体	委内瑞拉马脑炎病毒(VEEV)及其E2糖蛋白	机器学习	病毒感染	生成式人工智能，酶联免疫吸附试验(ELISA)，体外中和试验	生成式AI模型	蛋白质序列数据	已知甲病毒结合单域抗体数据集	NA	NA	结合活性，病毒中和效果	NA
645	2025-10-07	Prediction of Auditory Performance in Cochlear Implants Using Machine Learning Methods: A Systematic Review 2025-May-08, Audiology research IF:2.1Q1 DOI:10.3390/audiolres15030056 PMID:40407670	系统综述	系统回顾了使用机器学习方法预测人工耳蜗植入患者听觉表现的研究	首次系统性地对2010-2025年间人工耳蜗领域机器学习应用进行全面综述，涵盖术前评估、言语感知和噪声下言语理解等多个子领域	缺乏对深度学习在时间序列处理等复杂问题中的应用研究，需要更多相关研究	评估机器学习在人工耳蜗植入听觉表现预测中的应用效果	人工耳蜗植入患者的听觉表现	机器学习	听力损失	机器学习算法	Random Forest, Decision Trees, Bayesian Linear Regression, Extreme machine learning	临床数据、听力学测量数据	59篇符合纳入标准的研究文章，涉及不同数量的患者和数据集	NA	NA	准确率	NA
646	2025-10-07	Single Cell Inference of Cancer Drug Response Using Pathway-Based Transformer Network 2025-May, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202400991 PMID:39962810	研究论文	开发了一种基于Transformer的单细胞通路药物敏感性预测模型，用于从单细胞RNA测序数据预测癌症药物反应	通过通路激活转换将大规模细胞系数据集中的药物反应知识迁移到单细胞RNA测序分析中，解决了数据分布差异问题	NA	准确预测癌症药物反应以支持个性化治疗	乳腺癌细胞和患者样本	机器学习	乳腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量RNA测序(bulk RNA-seq)	Transformer	基因表达数据	NA	NA	Transformer	准确性, 时间消耗, 内存消耗	NA
647	2025-10-07	Cell-TRACTR: A transformer-based model for end-to-end segmentation and tracking of cells 2025-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013071 PMID:40408631	研究论文	提出基于Transformer的端到端细胞分割与追踪模型Cell-TRACTR	首次将Transformer架构应用于细胞追踪任务，能同时处理分割与追踪且无需后处理，并提出了专门评估细胞分裂的Cell-HOTA指标	NA	开发能够同时处理细胞分割与追踪的端到端深度学习模型	显微镜图像中的细胞	计算机视觉	NA	显微镜成像	Transformer	图像	微流体几何环境中生长的细菌数据集和二维自由生长的哺乳动物细胞数据集	NA	Transformer	Cell-HOTA, 检测精度, 关联精度, 分裂精度	NA
648	2025-10-07	Interpretable and Adaptive GAN-BiLSTM Approach for Cyber Threat Detection in IoMT-based Healthcare 5.0 2025-May-23, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3573097 PMID:40408219	研究论文	提出一种可解释的自适应深度学习安全框架，用于医疗5.0中基于IoMT的网络威胁检测	集成GAN解决数据不平衡问题，结合BiLSTM动态识别时序特征，并引入SHAP和PFI增强模型可解释性	仅在NSL-KDD数据集上进行验证，未涉及真实医疗环境数据	开发可解释的自适应网络威胁检测方法以增强医疗5.0系统的安全性	医疗5.0系统中的网络威胁数据	机器学习	NA	网络威胁检测	GAN, BiLSTM	网络流量数据	NSL-KDD数据集	NA	生成对抗网络, 双向长短期记忆网络	准确率, F1分数	NA
649	2025-10-07	CancerNet: A comprehensive deep learning framework for precise and intelligible cancer identification 2025-May-22, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110339 PMID:40409034	研究论文	提出了一种名为CancerNet的深度学习框架，用于从医学影像数据中精确识别癌症	结合卷积、反卷积和Transformer组件，从通道和空间域提取分层特征并捕获长程依赖关系	NA	开发精确且可解释的癌症识别深度学习框架	肿瘤组织病理学图像和胶质瘤全切片图像	数字病理学	癌症	医学影像分析	CNN,Transformer	图像	广泛的组织病理学图像数据集和DeepHisto数据集	NA	CancerNet（包含卷积、反卷积和Transformer组件）	准确率	NA
650	2025-10-07	Augmenting Common Spatial Patterns to deep learning networks for improved alcoholism detection using EEG signals 2025-May-22, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110359 PMID:40409035	研究论文	提出一种结合CSP特征提取与深度学习网络的混合架构，用于基于EEG信号的酒精成瘾检测	首次提出CSP-CNN-LSTM-ATTN混合架构，同时考虑EEG信号的时空特性，通过注意力机制增强特征加权	仅使用公开UCI EEG数据集，未在其他数据集验证泛化能力	开发快速、可靠、自动化的非侵入性酒精成瘾检测方法	酒精成瘾患者与正常对照组的EEG脑电信号	机器学习	酒精成瘾	脑电图(EEG)	CNN, LSTM, 注意力网络	EEG信号	公开UCI EEG数据集	NA	CSP-CNN-LSTM-ATTN	准确率, F1分数, 召回率, 精确率, MCC, AUC	NA
651	2025-10-07	Deep learning-based forecasting of daily maximum ozone levels and assessment of socioeconomic and health impacts in South Korea 2025-May-22, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179684 PMID:40409021	研究论文	本研究利用深度学习模型预测韩国地面臭氧浓度，并评估其与健康和社会经济指标的关系	首次将高精度臭氧预测与按省份和性别分类的健康社会经济指标相结合，评估环境影响的性别和地区差异	研究仅针对韩国19个省份，结果可能不适用于其他地区；女性就业的线性相关性较弱	开发准确的臭氧预测模型并评估其对公共健康和社会经济的影响	韩国19个省份的每日最大臭氧浓度及相关健康社会经济数据	机器学习	呼吸系统疾病,心血管疾病	空气质量监测	CNN,LSTM,DNN	时间序列数据,环境监测数据,健康统计资料	韩国19个省份的7天预测数据	NA	Deep-CNN,LSTM,DNN	一致性指数,皮尔逊相关系数,斯皮尔曼等级相关系数,p值	NA
652	2025-10-07	A multimodal deep learning framework for enzyme turnover prediction with missing modality 2025-May-22, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110348 PMID:40409036	研究论文	提出一种多模态深度学习框架MMKcat，用于预测酶转换数并处理缺失模态问题	采用先验知识引导的缺失模态训练机制，将底物和酶序列作为必需输入，其他模态作为可掩码项，并引入辅助正则化器增强多模态组合的特征学习	未明确说明模型对特定酶类或反应类型的泛化能力限制	准确预测酶转换数(kcat)以评估催化效率和理解生化反应机制	酶、底物和反应产物	机器学习	NA	深度学习	多模态深度学习	序列数据、化学结构数据	基于BRENDA和SABIO-RK数据库	NA	NA	RMSE, R, SRCC	NA
653	2025-10-07	Deep learning-based automatic differentiation of acute angle closure with or without zonulopathy using ultrasound biomicroscopy: a comparison of diagnostic performance with ophthalmologists 2025-May-22, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2024-002114 PMID:40409764	研究论文	本研究开发基于超声生物显微镜的AI模型用于术前区分伴或不伴晶状体悬韧带病变的急性房角关闭，并与眼科医生的诊断性能进行比较	首次开发基于UBM的AI模型用于急性房角关闭伴或不伴晶状体悬韧带病变的自动鉴别诊断，并与眼科医生的两种诊断方法进行系统比较	稳健性验证中AI模型在UBM和AS-OCT图像上的准确率分别为66.67%和61.11%，仍有提升空间	开发AI模型用于急性房角关闭伴或不伴晶状体悬韧带病变的术前鉴别诊断	537只眼睛的超声生物显微镜图像和眼部参数	医学影像分析	眼科疾病	超声生物显微镜，前段光学相干断层扫描	深度学习模型	医学图像	537只眼睛	NA	NA	AUC，准确率，诊断处理时间	NA
654	2025-10-07	Assessment of contour accuracy in head and neck replanning: Deep learning trained model compared with deformable image registration propagation technique 2025-May-22, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.meddos.2025.04.004 PMID:40410074	研究论文	比较深度学习模型与形变图像配准技术在头颈部自适应放疗中轮廓勾画准确性的研究	首次系统比较商业预训练深度学习模型与多种形变图像配准工具在头颈部自适应放疗轮廓勾画中的性能差异	样本量较小（仅9名患者），仅评估了特定商业软件，结果可能不适用于其他解剖部位	评估头颈部自适应放疗中不同自动轮廓勾画方法的准确性	头颈部放疗患者的CT图像和轮廓数据	医学图像分析	头颈部肿瘤	CT成像，自适应放疗	深度学习模型	CT医学图像	9名患者，18组CT图像	商业软件（Mirada，Velocity，MIM，Eclipse）	Mirada DLC04，DLC13，DLC14，DLCExpert	Dice相似系数，平均距离一致性，Hausdorff距离，体积比，剂量比	NA
655	2025-10-07	Mammography-based artificial intelligence for breast cancer detection, diagnosis, and BI-RADS categorization using multi-view and multi-level convolutional neural networks 2025-May-21, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01983-x PMID:40397242	研究论文	开发基于多视图多层级卷积神经网络的人工智能系统，用于乳腺X线摄影中的乳腺癌检测、诊断和BI-RADS分类	采用多视图多层级卷积神经网络架构，能够同时处理乳腺X线摄影的多个视图并进行多层次特征分析	研究仅针对亚洲女性人群，样本来源相对单一	开发人工智能系统以提升乳腺癌的检测和诊断准确性，并辅助BI-RADS分类	12,433名亚洲女性的24,866个乳房影像数据	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	医学影像	24,866个乳房影像（来自12,433名亚洲女性）	NA	多视图多层级卷积神经网络	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率, F1分数	NA
656	2025-10-07	Deep learning-based automatic image quality assessment in ultra-widefield fundus photographs 2025-May-21, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-100058 PMID:40398939	研究论文	开发基于深度学习的超广角眼底照片自动图像质量评估模型	首次针对超广角眼底照片开发自动图像质量评估深度学习模型，并系统比较模型预测与人工评分者之间的一致性	研究样本仅来自单一机构，缺乏外部验证数据集	开发自动化的超广角眼底照片图像质量评估方法	2124名患者的4749张超广角眼底照片	计算机视觉	眼科疾病	眼底摄影	CNN	图像	4749张超广角眼底照片（2124名患者）	NA	EfficientNet-B3	Cohen加权kappa分数	NA
657	2025-10-07	Cyclic peptide structure prediction and design using AlphaFold2 2025-May-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59940-7 PMID:40399308	研究论文	本研究开发了一种基于AlphaFold2的深度学习方法AfCycDesign，用于环肽结构预测、序列重新设计和从头设计	首次将AlphaFold2应用于环肽结构预测与设计，实现了原子级精度的环肽结构预测和从头设计	训练数据集规模可能仍受限制，方法在更复杂环肽结构上的适用性有待验证	开发准确预测和设计小环肽结构的深度学习方法	小环肽分子	机器学习	NA	深度学习，X射线晶体学	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	超过10,000个设计结构，其中8个经实验验证	AlphaFold2	AlphaFold2	RMSD（均方根偏差），IC50（半数抑制浓度）	NA
658	2025-10-07	An automated deep learning framework for brain tumor classification using MRI imagery 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02209-2 PMID:40399378	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化框架，用于MRI图像中的脑肿瘤分类	结合引导滤波技术与各向异性高斯侧窗(AGSW)提升图像清晰度，采用注意力模块提取显著特征，并利用集成模型进行分类	NA	开发自动化脑肿瘤识别方法以减少人工干预	脑部MRI图像中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	深度神经网络,集成模型	医学图像	BraTS2020和Figshare两个公开脑肿瘤数据集	NA	NA	准确率	NA
659	2025-10-07	A generative adversarial network-based accurate masked face recognition model using dual scale adaptive efficient attention network 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02144-2 PMID:40399389	研究论文	提出一种基于生成对抗网络和双尺度自适应高效注意力网络的精准口罩人脸识别模型	结合GAN生成特征与双尺度注意力网络，采用增强Addax优化算法提升模型性能	NA	开发可靠的戴口罩人脸识别系统用于身份验证	戴口罩和未戴口罩的人脸图像	计算机视觉	NA	深度学习	GAN, 注意力网络	图像	NA	NA	Dual Scale Adaptive Efficient Attention Network (DS-AEAN)	NA	NA
660	2025-10-07	Towards precision agriculture tea leaf disease detection using CNNs and image processing 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02378-0 PMID:40399405	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的茶树叶病精确检测模型，采用先进的图像分析技术对常见茶叶疾病进行分类	创新性地将包含残差块的复杂多层架构应用于农业病害检测，解决了深度网络中的梯度消失问题	NA	开发用于茶叶疾病精确检测的深度学习模型	茶叶疾病图像	计算机视觉	植物疾病	图像处理	CNN	图像	4000张高分辨率茶叶图像（包含病害和健康状态）	NA	包含残差块的卷积神经网络	准确率	NA