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
741	2025-10-07	Scoring protein-ligand binding structures through learning atomic graphs with inter-molecular adjacency 2025-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013074 PMID:40344574	研究论文	提出一种基于深度学习的高分辨率原子图评分框架，用于评估蛋白质-配体结合结构的结合强度	通过引入多距离范围识别结合区域内原子对，构建关注分子间相互作用的高分辨率原子图表示方法	未明确说明模型在特定蛋白质-配体复合物类型上的泛化能力限制	开发高效的蛋白质-配体结合结构评分方法以促进计算药物发现	蛋白质-配体结合复合物	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	分子结构数据	NA	NA	原子图神经网络	结合强度预测准确度，筛选任务性能	NA
742	2025-10-07	Leukaemia Stem Cells and Their Normal Stem Cell Counterparts Are Morphologically Distinguishable by Artificial Intelligence 2025-May, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70564 PMID:40387596	研究论文	本研究利用人工智能深度学习技术，通过分析单细胞图像成功区分白血病干细胞与正常干细胞	首次证明白血病干细胞具有独特的形态学特征，并通过集成19个卷积神经网络构建AI模型实现高精度区分	研究使用小鼠疾病模型，尚未在人类临床样本中验证	开发基于人工智能的形态学方法识别白血病干细胞	JAK2V617F敲入小鼠的白血病干细胞和健康小鼠的正常干细胞	数字病理学	白血病	深度学习，单细胞图像分析	CNN	图像	NA	NA	集成19个卷积神经网络	准确率	NA
743	2025-10-07	Multi-instance learning with attention mechanism for coronary artery stenosis detection on coronary computed tomography angiography 2025-May, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf029 PMID:40395409	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的多示例学习模型，用于冠状动脉CT血管造影中冠状动脉狭窄的自动检测	结合多示例学习与注意力机制，能够量化每个图像切片对诊断的贡献度，提供可解释的诊断方法	RCA和LCX血管的校准精度相对较低，模型性能在不同血管间存在差异	开发自动检测冠状动脉狭窄的深度学习模型，提高诊断准确性和临床工作效率	冠状动脉狭窄（≥50%管腔阻塞）患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	多示例学习	医学影像	900例病例，包含776例LAD、694例RCA和600例LCX血管重建图像	NA	多示例学习结合注意力机制	AUC, Brier score, 95%置信区间	NA
744	2025-10-07	Identifying heart failure dynamics using multi-point electrocardiograms and deep learning 2025-May, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf016 PMID:40395416	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，利用两个时间点的12导联心电图来评估心力衰竭状态变化	首次使用两个不同时间点的多导联心电图数据和Transformer架构来监测心力衰竭状态动态变化	研究数据来自单一医疗中心，模型在外部验证和不同人群中的泛化能力尚需进一步验证	开发能够早期识别和持续监测心力衰竭状态变化的非侵入性工具	6531名成年患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图	Transformer	心电图波形信号	30,171份心电图来自6,531名患者	NA	Transformer	AUROC, 准确率	NA
745	2025-10-07	Deep learning on electrocardiogram waveforms to stratify risk of obstructive stable coronary artery disease 2025-May, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf020 PMID:40395417	研究论文	开发并验证一种利用心电图波形和临床特征的深度学习算法，用于预测疑似慢性冠状动脉疾病患者的阻塞性稳定冠状动脉疾病风险	首次结合心电图波形和临床特征开发多模态深度学习模型，相比传统风险评分模型显著提高了阻塞性冠状动脉疾病的预测性能	研究为单中心回顾性设计，需要前瞻性研究验证模型在临床实践中的效果	提高阻塞性稳定冠状动脉疾病的风险分层准确性	接受侵入性血管造影评估的疑似慢性冠状动脉疾病患者	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	波形数据, 临床特征	4年期间在四级医疗中心接受侵入性血管造影的患者队列	NA	多模态深度学习模型	AUC	NA
746	2025-10-07	Comprehensive full-vessel segmentation and volumetric plaque quantification for intracoronary optical coherence tomography using deep learning 2025-May, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf021 PMID:40395415	研究论文	开发并验证基于深度学习的多类别语义分割算法（OCT-AID），用于冠状动脉光学相干断层扫描图像的全血管分割和斑块体积量化	首次开发针对冠状动脉OCT图像的多类别语义分割深度学习算法，能够同时识别导丝伪影、管腔、分支、内膜、中膜、脂质斑块、钙化斑块、血栓、斑块破裂和背景等多个类别	包含具有伪影或不稳定斑块的困难帧，可能影响分割性能	开发标准化、自动化的冠状动脉OCT图像解读方法，减少人工解读时间和观察者间变异性	冠状动脉光学相干断层扫描图像	医学图像分析	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习语义分割算法	医学图像	训练集2808帧，内部测试集218帧，外部测试集392帧	NA	NA	Dice系数, Kappa值, 组内相关系数	NA
747	2025-05-21	[Technological innovation and future development of quantitative research on acupuncture manipulation techniques] 2025-May-25, Zhen ci yan jiu = Acupuncture research DOI:10.13702/j.1000-0607.20250319 PMID:40390611	综述	本文全面回顾了针灸操作技术定量研究的生物力学基础和技术演变，并探讨了其未来发展方向	通过计算机视觉、深度学习和多模态感知融合等技术，实现了针灸操作量化的创新应用	NA	推动针灸从经验实践向数据驱动的精准医学转变，为中医现代化和国际标准化提供理论基础和技术支持	针灸操作技术	数字病理学	NA	计算机视觉、深度学习、多模态感知融合	NA	生物力学参数	NA	NA	NA	NA	NA
748	2025-10-07	Effectiveness of Artificial Intelligence in detecting sinonasal pathology using clinical imaging modalities: a systematic review 2025-May-19, Rhinology IF:4.8Q1 DOI:10.4193/Rhin25.044 PMID:40388840	系统综述	本系统综述评估人工智能在通过放射影像检测鼻窦病理方面的有效性和临床相关性	首次系统评估AI在鼻窦病理检测中的方法学和临床价值，涵盖多种影像模态和AI架构	现有研究主要为回顾性、单中心研究，使用内部数据库为主，泛化能力有待验证	评估AI在鼻窦病理检测中的方法学质量和临床适用性	鼻窦病理的放射影像学检测	医学影像分析	鼻窦疾病	CT, MRI	CNN, 机器学习分类器	医学影像	53项研究，其中85%为回顾性研究，68%为单中心研究	NA	卷积神经网络	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, F1分数	NA
749	2025-10-07	Utilizing Deep Learning to Identify Electron-Dense Deposits in Renal Biopsy Electron Microscopy Images 2025-May-19, American journal of nephrology IF:4.3Q1 DOI:10.1159/000546131 PMID:40388893	研究论文	开发基于深度学习的平台自动分类肾脏活检电镜图像中电子致密沉积物的位置	首次将深度学习应用于肾脏活检电镜图像中电子致密沉积物的自动定位分类	模型性能仍低于专业电镜病理学家，仅使用单一医疗中心数据	开发自动分类肾脏活检电镜图像中电子致密沉积物位置的深度学习平台	肾脏活检电镜图像中的电子致密沉积物	数字病理	肾脏疾病	电子显微镜	CNN	图像	来自1039例肾脏活检的4303张电镜图像	NA	ResNet18	AUC, 准确率, Cohen's Kappa	NA
750	2025-10-07	Analysis of the Evolutionary Process of Spatial Microdamage Propagation in Silicon Nitride Bearings Using Deep Learning-Driven Molecular Dynamics 2025-May-19, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00466 PMID:40389365	研究论文	本研究结合深度学习与分子动力学，揭示了氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制	首次提出基于3D点云重建和机器学习势函数的分子动力学建模方法，揭示了微损伤扩展与弹塑性变形的动态耦合机制	NA	揭示氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制，为陶瓷轴承寿命预测和抗损伤设计提供理论支持	氮化硅轴承表面的空间微损伤	计算材料科学, 分子动力学模拟	NA	分子动力学模拟, 3D点云重建, 机器学习势函数	深度学习, 原子相互作用模型	3D点云数据, 原子尺度模拟数据	NA	NA	深度势能原子相互作用模型	NA	NA
751	2025-10-07	Extensible Immunofluorescence (ExIF) accessibly generates high-plexity datasets by integrating standard 4-plex imaging data 2025-May-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59592-7 PMID:40382312	研究论文	提出可扩展免疫荧光(ExIF)框架，通过生成式深度学习将标准4重免疫荧光图像整合成理论上无限多重标记的统一数据集	将多组学数据整合概念引入显微镜领域，首次实现通过生成式深度学习虚拟标记将标准4重荧光图像扩展为高多重数据集	依赖于精心设计但易于生产的4重荧光面板，多重标记方法的实际应用仍有限	开发能够从标准4重免疫荧光图像生成高多重数据集的框架，用于复杂细胞生物学研究	上皮-间质转化(EMT)过程中的细胞表型和分子标记动态	数字病理	NA	免疫荧光成像，生成式深度学习虚拟标记	生成式深度学习模型	免疫荧光图像	NA	NA	NA	细胞表型分类，细胞表型异质性流形学习，分子标记动态伪时序推断	NA
752	2025-10-07	CREATE: cell-type-specific cis-regulatory element identification via discrete embedding 2025-May-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59780-5 PMID:40382355	研究论文	提出一种基于离散嵌入的多模态深度学习框架CREATE，用于细胞类型特异性顺式调控元件的识别和表征	首次将矢量量化变分自编码器应用于CRE识别，整合多组学数据生成离散嵌入，实现细胞类型特异性CRE的准确分类和解释性分析	NA	开发能够识别细胞类型特异性顺式调控元件并解析其调控机制的计算方法	顺式调控元件（增强子、沉默子、启动子、绝缘子）	计算生物学	NA	多组学数据整合分析	VQ-VAE（矢量量化变分自编码器）	基因组序列、染色质可及性、染色质相互作用数据	NA	NA	Vector Quantized Variational AutoEncoder	多类分类准确率	NA
753	2025-10-07	A novel hybrid deep learning approach for super-resolution and objects detection in remote sensing 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01476-3 PMID:40382366	研究论文	提出一种结合超分辨率技术和先进特征提取算法的混合深度学习框架，用于遥感图像中的目标检测	将Advanced StyleGAN与Swin Transformer结合的混合模型，通过超分辨率增强和分层注意力机制提升小目标和遮挡目标的检测能力	计算效率有待优化，尚未扩展到多模态或动态目标检测任务	解决遥感图像中因低分辨率、复杂背景、遮挡和尺度变化导致的目标检测难题	遥感图像中的各类目标	计算机视觉	NA	深度学习，超分辨率技术	GAN, Transformer	遥感图像	VEDAI-VISIBLE、VEDAI-IR、RSOD和NWPU VHR-10数据集	NA	Advanced StyleGAN, Swin Transformer	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, F1-Score, 推理时间	NA
754	2025-10-07	ConsensuSV-ONT - A modern method for accurate structural variant calling 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01486-1 PMID:40382368	研究论文	提出了一种基于共识策略的自动化结构变异检测工具ConsensuSV-ONT，用于Oxford Nanopore长读长测序数据	结合六种先进结构变异检测工具，并采用卷积神经网络过滤高质量变异，提供完整的Docker运行时环境	仅适用于Oxford Nanopore长读长测序数据，未与其他测序平台进行对比验证	开发准确可靠的结构变异检测方法	基因组结构变异	生物信息学	NA	Oxford Nanopore长读长测序	CNN	基因组测序数据	NA	nextflow	卷积神经网络	NA	Docker容器，并行计算
755	2025-10-07	Intracranial hemorrhage segmentation and classification framework in computer tomography images using deep learning techniques 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01317-3 PMID:40382387	研究论文	提出基于MUNet的颅内出血分割与分类框架IHSNet，用于CT图像中的多类型出血自动分割与分类	开发了能够同时实现多类型颅内出血分割和分类的深度学习框架，在单一模型中整合分割和分类功能	方法目前主要针对特定类型的颅内出血，未来需要扩展处理更多医学图像分割问题	开发自动化的颅内出血诊断系统，辅助神经外科医生制定治疗方案	CT图像中的颅内出血区域	计算机视觉	颅内出血	计算机断层扫描(CT)	CNN	医学图像	NA	NA	U-Net, MUNet	准确率, DICE系数	NA
756	2025-10-07	Construction and validation of a pain facial expressions dataset for critically ill children 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02247-w PMID:40382393	研究论文	本研究构建并验证了一个专门针对中国危重症儿童疼痛面部表情的大规模数据集	创建了首个专门针对中国危重症儿童的疼痛面部表情数据集PFECIC，并通过深度学习模型验证了其有效性	样本量相对有限（仅53名儿童），数据收集时间较短（2022年12月至2023年1月）	开发自动疼痛评估系统，解决无法沟通儿童的疼痛识别问题	中国危重症儿童的面部疼痛表情	计算机视觉	危重症疾病	视频采集，图像提取	深度学习模型	视频，图像	53名儿童，119个疼痛表情视频，6951张图像	NA	NA	准确率，精确率，召回率，F1分数，假阳性率	NA
757	2025-10-07	A self-supervised multimodal deep learning approach to differentiate post-radiotherapy progression from pseudoprogression in glioblastoma 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02026-7 PMID:40382400	研究论文	提出一种自监督多模态深度学习方法，用于区分胶质母细胞瘤放疗后的真实进展与假性进展	首次将自监督Vision Transformer与多模态数据（MRI、临床参数、放疗计划信息）通过跨模态注意力机制结合，解决数据有限情况下的分类问题	样本量相对较小（训练集59例，测试集20例），需要更多外部验证	提高胶质母细胞瘤放疗后真实进展与假性进展的鉴别准确性	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	MRI成像	Vision Transformer (ViT)	多模态数据（MRI图像、临床参数、放疗计划信息）	训练集：59例（Burdenko数据集），测试集：20例（UKER数据集），预训练：2317例MRI研究	PyTorch	Vision Transformer	AUC	NA
758	2025-10-07	An integrated deep learning model for early and multi-class diagnosis of Alzheimer's disease from MRI scans 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01845-y PMID:40382404	研究论文	提出一种基于混合深度学习的多类别阿尔茨海默病诊断系统，通过MRI扫描实现早期诊断和疾病分期	集成改进的DeepLabV3+病灶分割模型、基于平均相关性和错误概率的特征选择方法，以及增强的ResNext分类模型	NA	开发早期和准确的阿尔茨海默病诊断与分期系统	阿尔茨海默病患者MRI扫描数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI)	深度学习,CNN	医学影像	NA	NA	DeepLabV3+,LeNet-5,ResNext	准确率,AUC	NA
759	2025-10-07	Research on accurate fire source localization and seconds-level autonomous fire extinguishing technology 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01830-5 PMID:40382425	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的厘米级火源精确定位与秒级自主灭火技术	结合火焰视觉信息、热成像形态和热数据进行深度学习，实现厘米级高精度火源定位和快速水炮指令生成	NA	开发自主灭火技术，提高灭火机器人的核心能力	灭火机器人，火焰识别与定位，自主灭火	计算机视觉	NA	深度学习，热成像技术	深度学习模型	视觉图像，热成像数据，热数据	NA	NA	NA	识别速度15Fps，灭火响应时间0.5s，识别距离15m	NA
760	2025-10-07	A combined model for short-term traffic flow prediction based on variational modal decomposition and deep learning 2025-May-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98496-w PMID:40382484	研究论文	提出一种结合变分模态分解与深度学习的短期交通流预测组合模型	首次将VMD、GAT和MGTCN集成构建组合预测模型，通过模态分解和时空特征提取提升预测精度	NA	提高短期交通流预测的准确性	交通流数据	机器学习	NA	变分模态分解	图注意力网络,时间卷积网络	交通流时序数据	NA	NA	GAT,MGTCN	预测精度	NA