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	Exploring Generative Pre-Trained Transformer-4-Vision for Nystagmus Classification: Development and Validation of a Pupil-Tracking Process 2025-Jun-06, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/70070 PMID:40478723	研究论文	本研究开发并验证了一种基于GPT-4V的眼震分类方法，通过瞳孔追踪过程实现自动化分类	首次将生成式预训练Transformer-4-Vision模型应用于眼震分类，利用其强大的图像识别能力	总体分类准确率较低（图像输入37%，坐标输入24.6%），垂直和扭转方向眼震分类准确率不足，需要扩大数据集和增强输入模态	评估GPT-4V模型在眼震分类中的应用效果，开发自动化眼震分类方法	眼震视频记录中的瞳孔运动轨迹	计算机视觉	前庭疾病	瞳孔追踪技术，视频分析	GPT-4V	视频，图像，二维坐标数据	NA	NA	Generative Pre-trained Transformer 4 Vision	准确率	NA
82	2025-10-06	Forensic dental age estimation with deep learning: a modified xception model for panoramic X-Ray images 2025-Jun, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00962-4 PMID:39937388	研究论文	本研究开发了一种基于改进Xception深度学习模型的法医牙科年龄估计方法，用于全景X射线图像的年龄分类	提出了专门针对法医应用的改进版'Forensic Xception'模型，并设计了处理不平衡数据集的新型多边形面积度量(PAM)	数据集仅来自两个放射科部门，未来需要探索更多数据集并解决伦理和法律考量	开发基于深度学习的法医年龄估计方法，区分12岁以下和12岁及以上个体	1941名5-15岁儿科患者的全景X射线图像	计算机视觉	NA	正位断层摄影(OPG)	深度学习,CNN	X射线图像	1941名儿科患者	NA	Xception,ResNet,ShuffleNet,InceptionV3,DarkNet,NasNet,DenseNet,EfficientNet,MobileNet,ResNet18,GoogleNet,SqueezeNet,AlexNet	分类准确率(CA),敏感性(SE),特异性(SP),Kappa(K),AUC,F1分数,多边形面积度量(PAM)	NA
83	2025-10-06	Sex estimation with convolutional neural networks using the patella magnetic resonance image slices 2025-Jun, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-00943-7 PMID:39969760	研究论文	本研究开发了一种基于髌骨磁共振图像切片进行性别估计的深度学习模型	首次使用多种CNN架构对髌骨MRI切片进行性别估计，无需传统形态测量方法	样本量相对有限（696名患者），仅使用单一医疗机构数据	开发自动化的性别估计方法以替代耗时的人工形态测量分析	696名患者（293名男性，403名女性）的髌骨磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	医学图像	696名患者的6710张髌骨MRI矢状面切片	NA	EfficientNetB3,MobileNetV2,VGG16,ResNet50,DenseNet121	准确率	NA
84	2025-10-06	Efficient quality control of platelet-rich plasma preparation using computer vision and deep learning 2025-Jun, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.6.065003 PMID:40765813	研究论文	本研究开发了一种基于计算机视觉和深度学习的自动化富血小板血浆制备质量控制系统	首次将ResNet18卷积神经网络与二元分类器结合用于PRP质量控制的自动化检测	模型在未见测试集上的准确率为82.5%，仍有提升空间	提高富血小板血浆制备质量控制的效率和准确性	富血小板血浆样本	计算机视觉	再生医学	计算机视觉，深度学习	CNN	图像	来自患者的PRP样本数据	NA	ResNet18	准确率	NA
85	2025-10-06	Deep Learning-Based MRI Analysis Reveals Lewy Body Co-Pathology Accelerates Brain Aging in Alzheimer's Disease 2025-Jun-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6874970/v1 PMID:40678251	研究论文	本研究通过深度学习分析MRI图像，发现路易体共病理会加速阿尔茨海默病患者的脑老化	首次结合脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测和深度学习脑年龄估计方法，系统分析AD与LB共病理对神经退行性变的协同作用	样本量相对有限，仅包含803名认知障碍参与者；依赖特定生物标志物分类方法	探究阿尔茨海默病与路易体病理共存对脑老化和神经退行性变的影响	4,355名认知正常个体和803名认知障碍参与者	医学影像分析	阿尔茨海默病, 路易体病	MRI, 脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测	深度学习	MRI图像	4,355名认知正常个体（训练集）+ 803名认知障碍参与者（测试集）	NA	NA	脑年龄估计准确度, 显著性图谱分析	NA
86	2025-10-06	Learning Genetic Perturbation Effects with Variational Causal Inference 2025-Jun-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.05.657988 PMID:40501829	研究论文	提出一种结合机制因果模型与变分深度学习的混合方法SCCVAE，用于预测单细胞水平基因扰动效应	首次将机制因果模型与变分自编码器结合，通过学习的调控网络表示扰动变化，实现未见扰动的外推预测	未明确说明模型在超大规模数据集上的计算效率及对特定细胞类型的泛化能力	开发能准确预测单细胞水平基因扰动效应的计算模型	单细胞转录组数据及基因扰动响应	机器学习	NA	Perturb-seq, 单细胞转录组测序	变分自编码器, 因果模型	单细胞转录组数据	NA	NA	变分自编码器	外推预测性能	NA
87	2025-10-06	Local mean suppression filter for effective background identification in fluorescence images 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110296 PMID:40375425	研究论文	提出一种用于荧光显微镜图像背景识别的局部均值抑制滤波器	通过变化邻域尺寸生成多标签并累积决策的局部均值比较方法	NA	开发有效的荧光图像背景识别方法	具有密集低对比度前景的荧光显微镜图像	计算机视觉	NA	荧光显微镜成像	非线性滤波器	荧光显微镜图像	NA	Python 3	局部均值抑制滤波器	NA	NA
88	2025-10-06	FIR-LSTM: An Explainable Deep Learning Framework for Predicting Iatrogenic Withdrawal Syndrome in Pediatric Intensive Care Units 2025-Jun-25, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6787167/v1 PMID:40678213	研究论文	开发了一种可解释的深度学习框架FIR-LSTM，用于预测儿科重症监护病房中的医源性戒断综合征	首次将分层相关性传播(LRP)技术应用于LSTM模型以增强可解释性，并识别关键风险因素	NA	开发实时预测医源性戒断综合征风险的深度学习模型，以促进早期干预	儿科重症监护病房患者	医疗人工智能	医源性戒断综合征	电子健康记录分析	LSTM	电子健康记录	NA	NA	单向多层LSTM	模型校准度，预测性能	NA
89	2025-10-06	Classification of Multi-Parametric Body MRI Series Using Deep Learning 2025-Jun-18, ArXiv PMID:40735097	研究论文	开发基于深度学习的多参数磁共振成像序列分类模型	首次使用深度学习模型对8种不同体部多参数MRI序列类型进行分类，并比较多种网络架构性能	模型在外部数据集上的准确率有所下降，DICOM头文件信息错误可能影响数据质量	提高放射科医生阅读多参数MRI检查的效率	多参数体部磁共振成像序列	计算机视觉	NA	多参数磁共振成像(mpMRI)	CNN	医学影像	超过729项研究数据，包含来自多个机构的mpMRI检查	NA	ResNet, EfficientNet, DenseNet-121	F1-score, 准确率	NA
90	2025-10-06	InclusiViz : Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation 2025-06, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567117 PMID:40327496	研究论文	开发了一个名为InclusiViz的可视化分析系统，用于多层级分析城市隔离现象	结合深度学习和可解释AI分析人类移动数据，同时考虑居住空间和活动空间的城市隔离模式	未明确说明数据来源的具体限制和模型泛化能力	理解和缓解城市隔离现象，促进更具包容性的城市规划	人类移动数据和社会群体的移动模式	可视化分析	NA	深度学习，可解释AI	深度学习模型	人类移动数据，环境特征数据	NA	NA	NA	准确性，效率	NA
91	2025-10-06	Leveraging Transfer Learning and Attention Mechanisms for a Computed Tomography Lung Cancer Classification Model 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.87071 PMID:40746804	研究论文	开发了一种结合ResNet50V2和SE模块的深度学习模型，用于从CT图像自动分类肺癌亚型	将Squeeze-and-Excitation注意力模块集成到ResNet50V2架构中，增强通道特征重校准能力	需要外部验证、模型可解释性有待提高、尚未探索Vision Transformers等新兴架构	开发用于肺癌亚型自动分类的深度学习模型以提高诊断准确性	肺癌CT图像，包括腺癌、大细胞癌、鳞状细胞癌和正常组织	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描(CT)	CNN	图像	1000张肺部CT图像	NA	ResNet50V2,Squeeze-and-Excitation	准确率,AUC,精确率,召回率,F1分数	NA
92	2025-10-06	From Lab to Clinic: How Artificial Intelligence (AI) Is Reshaping Drug Discovery Timelines and Industry Outcomes 2025-Jun-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18070981 PMID:40732273	综述	本文系统评估人工智能在药物发现各阶段的应用及其对临床结果的影响	首次通过系统综述量化分析AI在药物研发各阶段的应用分布与行业合作模式	主要关注2015-2025年发表的研究，可能未涵盖早期AI应用；对复杂生物系统的处理能力仍需完善	评估AI在药物研发过程中的作用及其对临床试验效率和制药成果的贡献	2015-2025年间发表的AI药物发现研究文献	机器学习	肿瘤学	系统综述	机器学习,深度学习	文献数据	涵盖多个数据库的系统综述研究	NA	NA	应用百分比,临床阶段分布	NA
93	2025-10-06	Precision Enhanced Bioactivity Prediction of Tyrosine Kinase Inhibitors by Integrating Deep Learning and Molecular Fingerprints Towards Cost-Effective and Targeted Cancer Therapy 2025-Jun-28, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18070975 PMID:40732265	研究论文	本研究开发了一个集成深度学习和分子指纹的机器学习框架，用于准确预测酪氨酸激酶抑制剂的生物活性	整合深度人工神经网络、卷积神经网络和分子指纹，显著提高了酪氨酸激酶抑制剂生物活性预测的准确性	研究仅基于ChEMBL数据库的28,314个小分子，未包含更广泛的化合物类型	开发成本效益高且靶向的癌症治疗方法，加速药物临床前开发阶段	酪氨酸激酶抑制剂小分子化合物	机器学习	癌症	分子指纹技术，物理化学描述符分析	dANN, CNN, SVM, CatBoost	化学结构数据，分子描述符	28,314个小分子化合物，靶向11种酪氨酸激酶	NA	深度人工神经网络，卷积神经网络	F1-score, ROC-AUC, precision-recall曲线, log loss	NA
94	2025-10-06	Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning 2025-Jun, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212 PMID:40222502	研究论文	利用深度学习辅助的三维多光束串行电子显微镜数据量化人类浅表白质的轴突特征	首次在纳米级分辨率下对人类浅表白质短程联络纤维进行大规模三维形态定量分析，并提供了包含128,285个有髓轴突的精确分割数据集	研究仅基于200×200×112μm的组织体积，可能无法完全代表整个白质区域的异质性	详细表征人类浅表白质中短程联络纤维的微观形态特征	人类浅表白质中的有髓轴突	数字病理学	NA	多光束扫描电子显微镜	CNN	三维电子显微镜图像	200×200×112μm组织体积中的128,285个有髓轴突	NA	深度卷积神经网络	NA	NA
95	2025-10-06	Dual-energy CT-based virtual monoenergetic imaging via unsupervised learning 2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01560-y PMID:40448904	研究论文	提出一种基于无监督学习的双能CT虚拟单能成像方法，用于提升图像质量	无需标注数据即可从双能CT生成虚拟单能图像的无监督学习方法	骨骼组织的CT值测量存在统计学显著差异	提高双能CT虚拟单能成像的图像质量	患者双能CT数据	医学影像处理	NA	双能CT	深度学习	CT图像	患者数据	NA	NA	CT值差异, 图像质量评估	NA
96	2025-10-06	Novel Snapshot-Based Hyperspectral Conversion for Dermatological Lesion Detection via YOLO Object Detection Models 2025-Jun-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070714 PMID:40722406	研究论文	提出一种新型光谱辅助视觉增强器(SAVE)，将标准RGB图像转换为模拟窄带成像表示，并评估五种YOLO模型在皮肤病变检测中的性能	开发了单步将RGB图像转换为窄带成像表示的SAVE方法，首次系统比较五种YOLO模型在皮肤病变检测中的表现	仅评估了三种皮肤病变类型，YOLOv11在软纤维瘤检测中表现较差，YOLOv8和YOLOv5准确率相对较低	通过光谱转换技术和目标检测模型提高皮肤病变检测的准确性	皮肤病变包括皮肤纤维瘤、苔藓样病变和软纤维瘤	计算机视觉	皮肤疾病	窄带成像，光谱转换	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv5	精确率, 召回率, F1分数	NA
97	2025-10-06	Quantitative Measures of Pure Ground-Glass Nodules from an Artificial Intelligence Software for Predicting Invasiveness of Pulmonary Adenocarcinoma on Low-Dose CT: A Multicenter Study 2025-Jun-30, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13071600 PMID:40722670	研究论文	本研究评估商业AI软件定量测量在预测低剂量CT上纯磨玻璃结节肺腺癌浸润性方面的诊断性能	首次在多中心研究中系统比较AI软件自动提取的定量指标（直径、体积、衰减值和质量）对肺腺癌浸润性的预测价值	样本量相对有限，仅包含388个纯磨玻璃结节，且来自三个医疗中心	评估AI软件定量测量在预测肺腺癌浸润性方面的诊断性能	低剂量CT扫描中表现为纯磨玻璃结节（pGGNs）的肺腺癌患者	数字病理	肺癌	低剂量CT（LDCT）扫描	深度学习	医学影像（CT图像）	388个纯磨玻璃结节（训练队列198个，测试队列99个，外部验证队列91个）	NA	NA	AUC（曲线下面积）, ICC（组内相关系数）	NA
98	2025-10-06	Analysis of Microbiome for AP and CRC Discrimination 2025-Jun-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070713 PMID:40722405	研究论文	本研究利用机器学习方法通过合成数据增强不平衡的微生物组数据集，并识别区分腺瘤性息肉和结直肠癌的重要微生物特征	首次结合高斯Copula合成器生成微生物OTU数据，并通过层间相关性传播从深度学习模型中提取关键微生物特征	样本量较小（仅148个样本），仅使用单一合成方法，需要进一步验证	开发基于机器学习的方法来增强不平衡微生物组数据并识别疾病相关微生物标志物	61名患者的148个微生物样本（16名AP患者34个样本，46名CRC患者114个样本）	机器学习	结直肠癌	微生物组测序，操作分类单元分析	逻辑回归，支持向量机，深度学习分类器	微生物OTU计数数据	148个样本（34个AP样本，114个CRC样本）	Synthetic Data Vault Python库，Scikit-learn	高斯Copula合成器，多项式核SVM，深度学习分类器	准确率，F1分数，精确率	NA
99	2025-10-06	Deep Learning Spinal Cord Segmentation Based on B0 Reference for Diffusion Tensor Imaging Analysis in Cervical Spondylotic Myelopathy 2025-Jun-28, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070709 PMID:40722401	研究论文	提出基于B0参考图像的深度学习模型SCS-Net，用于颈椎病性脊髓病DTI图像的自动分割	首次验证无扩散图像（B0图像）在DTI分割中的有效性，并设计轻量级特征提取模块缓解训练数据稀缺问题	单中心研究，样本量有限（89例患者）	开发AI驱动的脊髓DTI自动分割方法以辅助临床诊断	颈椎病性脊髓病患者的脊髓DTI图像	医学影像分析	颈椎病性脊髓病	扩散张量成像	深度学习	医学影像	89例CSM患者	NA	U-Net	精确率, 召回率, Dice系数, DTI特异性特征指标	NA
100	2025-10-06	A Hybrid Framework Integrating Traditional Models and Deep Learning for Multi-Scale Time Series Forecasting 2025-Jun-28, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27070695 PMID:40724412	研究论文	提出一种集成传统统计模型和深度学习模型的多尺度时间序列预测混合框架	设计了一种新颖的多尺度预测机制，通过双阶段预测过程和自适应融合机制结合传统模型与深度学习的优势	NA	提高时间序列预测在短期和长期预测范围内的准确性	时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	ARIMA, LSTM, Transformer	时间序列数据	八个公共数据集（电力、汇率、天气、交通、疾病、ETTh1/2、ETTm1/2）	NA	LSTM, Transformer	准确性	NA