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
821	2025-10-07	Quantitative spatial analysis of chromatin biomolecular condensates using cryoelectron tomography 2025-May-13, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2426449122 PMID:40327693	研究论文	本文开发了基于冷冻电子断层扫描和深度学习的染色质生物分子凝聚体定量空间分析方法	整合深度学习分割与上下文感知模板匹配技术，首次在重构和天然染色质系统中解析核小体平均结构	方法主要适用于含有大型且特征明显组分的生物分子凝聚体	研究染色质生物分子凝聚体的内部结构和形成机制	生化重构染色质凝聚体和原位天然染色质	计算生物学	NA	冷冻电子断层扫描，高压冷冻，聚焦离子束铣削	深度学习	断层扫描图像	NA	NA	NA	分辨率（6.1 Å，12 Å）	NA
822	2025-10-07	Meta-tuning and fast optimization of machine learning models for dynamic methane prediction in anaerobic digestion 2025-May-10, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2025.132654 PMID:40355002	研究论文	本研究评估了多种优化算法在机器学习模型预测甲烷产量方面的性能，重点关注数据准备和超参数优化流程的调优	提出了元调优方法用于优化算法参数选择，在复杂场景下显著提升模型精度	未明确说明样本数据集的具体规模和来源	优化机器学习模型在厌氧消化过程中动态甲烷预测的性能	甲烷产量预测模型	机器学习	NA	机器学习优化算法	贝叶斯岭回归,循环神经网络	稳态数据集,动态数据集	NA	NA	循环神经网络	准确率	NA
823	2025-10-07	The Application Status of Radiomics-Based Machine Learning in Intrahepatic Cholangiocarcinoma: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/69906 PMID:40323647	系统综述与Meta分析	系统评估基于影像组学的机器学习在肝内胆管癌中的应用现状与价值	首次对肝内胆管癌影像组学领域进行系统性综述和Meta分析，全面评估不同模型在多种临床任务中的表现	针对特定任务（如神经周围浸润和三级淋巴结构诊断）的研究数量有限，深度学习研究不足阻碍了进一步分析，数据异质性和可解释性挑战待解决	评估影像组学在肝内胆管癌领域的应用现状并提供循证支持	肝内胆管癌患者	医学影像分析	肝内胆管癌	影像组学	机器学习,深度学习	医学影像	58项研究，包含12,903名患者	NA	NA	C-index,敏感度,特异度	NA
824	2025-10-07	Advancement in medical report generation: current practices, challenges, and future directions 2025-May, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03265-y PMID:39707049	综述	本文系统综述了医学报告生成领域的当前实践、挑战与未来发展方向	首次系统分析医学报告生成领域各类深度学习方法的应用现状与性能表现	存在过拟合、偏倚风险和高数据依赖性等限制因素	指导放射科医生采用减轻工作负担并提供精确医学诊断的方法	医学报告生成相关研究文献	自然语言处理	NA	深度学习	编码器-解码器框架, Transformer, 注意力机制, RNN-LSTM, 大语言模型, 图神经网络	医学图像	99篇研究文献	NA	编码器-解码器, Transformer, 注意力机制, RNN-LSTM, 大语言模型, 图神经网络	准确率	NA
825	2025-10-07	Adaptive Dual-Task Deep Learning for Automated Thyroid Cancer Triaging at Screening US 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240271 PMID:40202416	研究论文	开发自适应双任务深度学习模型用于甲状腺癌超声筛查中的自动分诊	提出自适应双任务深度学习模型，通过动态整合像素级特征分析和深度语义特征分析，实现甲状腺病变检测和分类	回顾性研究，需要前瞻性验证	开发甲状腺癌超声筛查的自动分诊系统	甲状腺超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像	深度学习	图像	23,294例检查的35,008张甲状腺超声图像	NA	自适应双任务深度学习模型	灵敏度, 特异度, 准确度, AUC	NA
826	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
827	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
828	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
829	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
830	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
831	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
832	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
833	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
834	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
835	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
836	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
837	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
838	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
839	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
840	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