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
81	2025-10-06	Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Algorithm for Detecting Unruptured Intracranial Aneurysms in Magnetic Resonance Angiography: A Multicenter Pivotal Trial 2025-05, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123882 PMID:40086726	研究论文	评估基于深度学习的算法在磁共振血管造影中检测未破裂颅内动脉瘤的诊断准确性	首次在多中心关键试验中使用3D U-Net模型检测未破裂颅内动脉瘤，并在不同机构间验证性能一致性	对小于3mm的动脉瘤检测灵敏度较低（72.3%），小型或复杂动脉瘤仍需专家复核	开发辅助放射科医生检测未破裂颅内动脉瘤的深度学习工具	675名参与者（189例动脉瘤阳性含221个UIAs，486例动脉瘤阴性）	医学影像分析	颅内动脉瘤	时间飞跃法磁共振血管造影	CNN	3D医学影像	675名参与者，988个非重叠TOF MRA数据集	NA	3D U-Net	灵敏度, 特异度, 假阳性率, AUC	NA
82	2025-07-22	A Diffusion-Based Framework for Designing Molecules in Flexible Protein Pockets 2025-May-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.27.656443 PMID:40502112	research paper	提出了一种基于扩散的框架YuelDesign，用于设计适应柔性蛋白口袋的分子	YuelDesign采用新的蛋白质编码方案和全连接图表示来编码蛋白口袋的灵活性，以及专门的键重建模块	未提及具体的局限性	解决基于结构的药物发现中柔性蛋白口袋分子设计的挑战	柔性蛋白口袋和分子设计	machine learning	NA	扩散模型	diffusion-based framework	molecular structures	NA	NA	NA	NA	NA
83	2025-07-22	Operationalizing postmortem pathology-MRI association studies in Alzheimer's disease and related disorders with MRI-guided histology sampling 2025-05-28, Acta neuropathologica communications IF:6.2Q1 DOI:10.1186/s40478-025-02030-y PMID:40437594	研究论文	本文开发了一种结合7T MRI引导的组织病理学采样和数字成像的全面方案，用于阿尔茨海默病及相关疾病的死后病理-MRI关联研究	开发了患者特异性3D打印模具和半自动MRI到组织学配准流程，以及使用弱监督深度学习的定量病理评分系统	研究仅针对29个大脑样本进行验证，样本量相对较小	开发标准化方法整合组织学和MRI，以改进阿尔茨海默病及相关疾病的神经病理学研究	死后大脑组织，特别是阿尔茨海默病谱系疾病患者的大脑	数字病理学	阿尔茨海默病	7T MRI，全切片数字成像，弱监督深度学习	深度学习模型（具体类型未明确说明）	MRI图像，组织学图像	29个确诊为阿尔茨海默病谱系疾病的大脑	NA	NA	NA	NA
84	2025-10-06	Empowering Data Sharing in Neuroscience: A Deep Learning Deidentification Method for Pediatric Brain MRIs 2025-May-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8581 PMID:39532533	研究论文	开发了一种基于深度学习的儿科脑部MRI面部去识别方法，以促进神经科学数据共享	首个专门针对儿科病例和多种MRI序列的自动去识别工具，解决了现有工具在儿科病例上的性能不足问题	耳朵区域去除准确率相对较低(73%)，主要针对儿科脑肿瘤患者数据	开发儿科脑部MRI的自动去识别工具，促进神经科学研究数据共享	儿科脑部MRI图像，包括脑肿瘤患者和临床对照患者	医学影像分析	脑肿瘤	多参数MRI (T1W, T1W-contrast-enhanced, T2W, T2W-FLAIR)	深度学习	医学影像	244名患者(208名脑肿瘤患者+36名临床对照)，976张图像，年龄范围7天至21岁	nnU-Net	U-Net	准确率, 相关系数(r S), p值	NA
85	2025-10-06	Perfusion estimation from dynamic non-contrast computed tomography using self-supervised learning and a physics-inspired U-net transformer architecture 2025-May, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03323-2 PMID:39832070	研究论文	提出一种基于自监督学习和物理启发U-net Transformer架构的新方法，从动态非对比计算机断层扫描中预测肺灌注成像	开发了适用于连体IE-CT输入的U-Net Transformer架构，结合物理模型见解和专门为肺功能预测设计的自监督学习策略	监督训练仅使用44名患者的小样本队列，需要进一步开发以扩展临床应用	从非对比吸气和呼气CT扫描预测肺灌注成像	肺灌注成像	医学影像分析	肺部疾病	计算机断层扫描(CT), 单光子发射计算机断层扫描(SPECT/CT)	U-Net, Transformer	医学影像	自监督训练使用523个IE-CT图像，监督训练使用44名患者	NA	U-Net Transformer	空间Spearman相关系数, 中位数相关系数	NA
86	2025-10-06	On-patient medical record and mRNA therapeutics using intradermal microneedles 2025-May, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-024-02115-4 PMID:39994390	研究论文	开发了一种通过皮内微针同时实现mRNA治疗和患者医疗记录存储的隐形技术	首创将医疗记录以近红外荧光微粒形式存储在患者皮肤中，并与mRNA治疗共同递送	目前仅在猪模型中进行了长期研究，尚未进行人体临床试验	解决医疗记录不可靠或缺失的问题，提高治疗和疾病预防效果	猪模型和SARS-CoV-2 mRNA疫苗	数字病理	传染病	皮内微针技术，近红外荧光标记，mRNA治疗	深度学习	图像	猪模型长期研究	NA	NA	时间鲁棒性，空间鲁棒性，安全性，有效性，可靠性	NA
87	2025-10-06	Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography 2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.27.25328446 PMID:40492092	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，使用光学相干断层扫描对地理萎缩亚型进行分类	首次使用Vision Transformer架构进行地理萎缩亚型分类，并比较了全B扫描与选择性使用含中心凹区域B扫描两种方法的性能	回顾性研究，样本量相对有限（455个OCT体积），仅来自单一医疗中心	开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型	地理萎缩患者的OCT扫描图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	CNN, Vision Transformer	医学图像	455个OCT体积（258个中央GA，74个非中央GA，123个无GA），来自104名患者	NA	ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16)	AUC-ROC, F1分数, 准确率	NA
88	2025-10-06	Deep-learning-based single-domain and multidomain protein structure prediction with D-I-TASSER 2025-May-23, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02654-4 PMID:40410405	研究论文	提出了一种结合深度学习和传统物理模拟的蛋白质结构预测混合方法D-I-TASSER	开发了基于深度学习的迭代线程组装优化方法，引入域分割和组装协议用于多域蛋白质结构自动建模	NA	实现高精度的蛋白质结构和功能预测，适用于全基因组应用	单域和多域蛋白质结构	机器学习	NA	深度学习势能，迭代线程片段组装模拟	深度学习	蛋白质序列和结构数据	人类蛋白质组中81%的蛋白质域和73%的全链序列	NA	D-I-TASSER	结构预测精度	NA
89	2025-10-06	FlowMRI-Net: A generalizable self-supervised 4D flow MRI reconstruction network 2025-May-16, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101913 PMID:40383184	研究论文	提出一种通用自监督深度学习框架FlowMRI-Net，用于快速准确重建高度欠采样的4D血流MRI数据	采用物理驱动的展开优化方法结合复值卷积循环神经网络，并实现自监督训练	NA	开发通用自监督深度学习框架以实现快速准确的4D血流MRI重建	主动脉和脑血管的4D血流MRI数据	医学影像重建	心血管疾病	4D血流磁共振成像	卷积循环神经网络	4D血流MRI图像	NA	NA	FlowMRI-Net	向量归一化均方根误差, 平均方向误差	商用CPU/GPU硬件
90	2025-10-06	AI-Cirrhosis-ECG (ACE) score for predicting decompensation and liver outcomes 2025-May, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101356 PMID:40276480	研究论文	开发基于深度学习的AI-Cirrhosis-ECG (ACE)评分，用于预测肝硬化患者的失代偿和肝脏相关结局	首次利用深度学习从常规心电图数据中提取特征，创建非侵入性的肝硬化预后预测工具	需要在更多样化人群中进一步验证，并与其他已建立的预测因子整合	评估ACE评分在检测肝硬化失代偿和预测临床结局方面的性能	肝硬化患者	医疗人工智能	肝硬化	深度学习	深度学习模型	心电图数据	总计1,233名患者（472名回顾性队列，420名前瞻性移植队列，341名外部验证队列），共2,166份心电图	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 风险比, c统计量	NA
91	2025-10-06	Deep learning-assisted analysis of single-particle tracking for automated correlation between diffusion and function 2025-May, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02665-8 PMID:40341204	研究论文	开发了一种名为DeepSPT的深度学习框架，用于自动化分析单粒子追踪数据并关联扩散与功能	首次实现了仅基于扩散行为就能自动提取生物功能信息的深度学习框架	NA	开发自动化工具来分析亚细胞环境中分子和细胞器的扩散行为与功能关联	病毒感染的早期事件、内体细胞器、网格蛋白包被小窝和囊泡	计算机视觉	病毒感染	光学显微镜，单粒子追踪	深度学习	二维和三维时间序列数据	NA	NA	NA	F1分数	NA
92	2025-10-06	Deep learning-guided design of dynamic proteins 2025-May-22, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adr7094 PMID:40403060	研究论文	提出一种深度学习引导的蛋白质动态构象变化设计方法	首次实现从头设计蛋白质结构域内几何构象的动态变化，模拟自然界中的开关机制	NA	开发能够设计具有可控构象变化的动态蛋白质的新方法	蛋白质结构域内几何构象的动态变化	机器学习	NA	深度学习，物理模拟	深度学习模型	蛋白质结构数据	四个验证结构	NA	NA	结构验证，模拟与实验数据一致性	NA
93	2025-10-06	Differentiable Folding for Nearest Neighbor Model Optimization 2025-May-12, ArXiv PMID:40160447	研究论文	本文提出一种基于可微分折叠的RNA最近邻模型参数优化方法	利用可微分折叠技术直接计算RNA折叠算法的梯度，实现高效、可扩展且灵活的参数优化	未明确说明方法在复杂RNA结构或大规模数据集上的适用性限制	优化RNA二级结构形成的最近邻热力学模型参数	RNA二级结构预测和序列设计	计算生物学	NA	可微分折叠技术	最近邻模型	RNA结构数据和热力学实验数据	包含约13,000个热力学参数，使用RNAometer数据库中的实验测定稳定性数据	NA	NA	预测概率	NA
94	2025-10-06	Perspectives: Comparison of deep learning segmentation models on biophysical and biomedical data 2025-May-06, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.03.023 PMID:40158204	研究论文	比较四种深度学习分割模型在生物物理和生物医学数据上的性能表现	针对生物物理实验中常见的小规模训练数据集，系统比较了四种主流分割架构的性能差异	研究聚焦于特定规模的训练数据集，可能不适用于大规模数据场景	为生物物理和生物医学领域的研究者提供模型选择指南	深度学习分割模型	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net, Vision Transformer, Vision State Space Models	生物物理和生物医学图像数据	小规模训练数据集	NA	卷积神经网络, U-Net, 视觉Transformer, 视觉状态空间模型	NA	NA
95	2025-10-06	Automatic Quantification of Serial PET/CT Images for Pediatric Hodgkin Lymphoma Using a Longitudinally Aware Segmentation Network 2025-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240229 PMID:39969278	研究论文	开发了一种纵向感知分割网络(LAS-Net)，用于自动量化儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像	提出了结合纵向交叉注意力的分割网络，允许PET1的相关特征为PET2的分析提供信息	回顾性研究，样本量相对有限，外部验证性能略有下降	开发能够量化儿童霍奇金淋巴瘤患者系列PET/CT图像的自动分割方法	儿童霍奇金淋巴瘤患者	数字病理	霍奇金淋巴瘤	PET/CT成像	CNN	医学图像	297名儿科患者(内部数据集200名，外部测试集97名)	NA	纵向感知分割网络(LAS-Net)	Dice系数,F1分数,Spearman相关系数	NA
96	2025-10-06	The Advances in Deep Learning Modeling of Polyadenylation Codes 2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. RNA DOI:10.1002/wrna.70017 PMID:40468587	综述	本文综述了深度学习模型在解析多聚腺苷酸化调控机制方面的最新进展与应用	首次系统总结深度学习模型在量化多聚腺苷酸化基序互作、预测切割位点及计算位点强度等方面的创新应用	作为综述文章未提出新的原始模型，主要总结现有研究成果	探讨深度学习模型在多聚腺苷酸化调控机制研究中的应用与进展	真核生物mRNA和lncRNA的3'端多聚腺苷酸化过程	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习建模	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
97	2025-10-06	Physics-informed neural networks for optimal vaccination plan in SIR epidemic models 2025-May-20, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025059 PMID:40676987	研究论文	本研究提出基于物理信息神经网络的方法求解SIR传染病模型中的最优疫苗接种计划	首次将物理信息神经网络应用于求解传染病最优控制问题的HJB方程，并引入变量缩放方法提升训练稳定性	研究基于恒定感染率和恢复率的简化SIR模型，未考虑更复杂的流行病学因素	求解SIR传染病模型中的最小根除时间和最优疫苗接种策略	易感-感染-恢复(SIR)传染病模型	机器学习	传染病	物理信息神经网络(PINN)	神经网络	数值模拟数据	NA	NA	物理信息神经网络	均方残差误差, 收敛性, 最优切换时间识别精度	NA
98	2025-10-06	Using deep learning for estimation of time-since-injury in pediatric accidental fractures 2025-May, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06223-4 PMID:40258953	研究论文	本研究使用深度学习模型评估儿童意外长骨骨折的受伤时间	首次将深度学习应用于儿童骨折受伤时间的影像学评估，相比传统方法提高了时间估计精度	研究数据来自单一儿童医院，样本量相对有限，且仅包含6岁以下儿童的长骨骨折	训练和验证深度学习模型以准确估计儿童意外长骨骨折的受伤时间	儿童意外长骨骨折的X光影像	计算机视觉	儿科骨折	X光影像分析	深度学习	图像	来自399名患者的2,328张X光片	NA	NA	混淆矩阵, 敏感性/特异性, 激活图, 平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
99	2025-10-06	Variational inference of single cell time series 2025-May-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.29.610389 PMID:39257806	研究论文	提出一种名为SNOW的深度学习算法，用于解卷积单细胞时间序列数据为时间相关和时间无关的贡献	开发了能够同时处理时间和细胞身份影响的概率框架，能构建有生物学意义的潜在空间并去除批次效应	NA	解决单细胞时间序列数据分析中细胞类型注释和细胞类型依赖性动态建模的挑战	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	深度学习	基因表达数据	合成和真实scRNA-seq数据	NA	SNOW(SiNgle cell flOW map)	NA	NA
100	2025-10-06	External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries 2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251333607 PMID:40342354	研究论文	本研究通过独立数据集外部验证了一种基于标志点的深度学习算法在ACL损伤患者短X光片上自动测量胫骨后倾角的可靠性	开发了首个基于标志点的深度学习自动胫骨斜率测量算法，并在独立数据集上进行了外部验证	与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面仍需进一步改进	外部验证深度学习模型在胫骨后倾角测量中的可靠性，并与人工测量性能进行比较	接受前交叉韧带手术患者的膝关节侧位X光片	计算机视觉	前交叉韧带损伤	X射线成像	深度学习	X光图像	289张X光片	NA	基于标志点的深度学习架构	组内相关系数(ICC), 时间消耗	NA