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
1001	2025-10-07	Predicting Synergistic Drug Combinations Based on Fusion of Cell and Drug Molecular Structures 2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00695-6 PMID:40088336	研究论文	提出一种名为DconnC的新方法，通过融合细胞和药物分子结构来预测协同药物组合	利用细胞特征作为节点建立药物分子结构间的连接，通过自增强对比学习优化特征提取	NA	开发可靠有效的计算方法预测协同药物组合	药物组合疗法	机器学习	癌症	深度学习	Bi-RNN, LSTM	分子结构数据，细胞特征数据	NA	NA	双向循环神经网络，长短期记忆网络	均方误差，Loewe协同评分	NA
1002	2025-05-28	CR-deal: Explainable Neural Network for circRNA-RBP Binding Site Recognition and Interpretation 2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00694-7 PMID:40146403	research paper	本文提出了一种名为CR-deal的可解释神经网络模型，用于识别和解释circRNA与RNA结合蛋白（RBP）的结合位点	CR-deal利用图注意力网络将序列和结构特征统一到同一视图中，更有效地利用结构特征提高预测准确性，并通过集成梯度特征解释推断结合位点的功能结构区域	现有方法在准确性和可解释性方面仍有改进空间	预测circRNA与RBP的结合位点并解释其功能结构区域	circRNA和RNA结合蛋白（RBP）	natural language processing	NA	cross-linking immunoprecipitation sequencing technology	graph attention network	genome-wide circRNA data	37个circRNA数据集和7个lncRNA数据集	NA	NA	NA	NA
1003	2025-10-07	NRGCNMDA: Microbe-Drug Association Prediction Based on Residual Graph Convolutional Networks and Conditional Random Fields 2025-Jun, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00678-z PMID:39775537	研究论文	提出一种基于残差图卷积网络和条件随机场的微生物-药物关联预测计算模型NRGCNMDA	结合残差图卷积网络机制和条件随机场来学习高阶相似性特征并确保微生物和药物具有相似的特征嵌入	NA	预测微生物与药物之间的关联关系	微生物和药物	机器学习	NA	Node2vec, 图卷积网络, 条件随机场	图卷积网络, 条件随机场	网络数据	NA	NA	残差图卷积网络	AUC, AUPR	NA
1004	2025-10-07	PEDRA-EFB0: colorectal cancer prognostication using deep learning with patch embeddings and dual residual attention 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03292-3 PMID:39833600	研究论文	提出PEDRA-EFB0深度学习架构，通过补丁嵌入和双重残差注意力机制提升结直肠癌CT图像特征提取和生存预测性能	集成补丁嵌入方法和双重残差注意力机制，结合自编码器和熵技术的特征选择算法，有效捕获长距离依赖关系和上下文信息	NA	提升结直肠癌CT图像特征提取效果和生存预测准确性	结直肠癌CT扫描图像	计算机视觉	结直肠癌	CT扫描	深度学习,CNN	医学图像	NA	NA	PEDRA-EFB0,补丁嵌入,双重残差注意力	C-index,BS,MCC,AUC	NA
1005	2025-10-07	Automatic skeletal maturity grading from pelvis radiographs by deep learning for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03283-4 PMID:39838221	研究论文	提出一种基于深度学习的多任务学习方法，用于从骨盆X光片自动评估青少年特发性脊柱侧凸的骨骼成熟度（Risser分期）	开发了结合空间和通道重建卷积的改进版Swin Transformer，并采用多任务学习方法进行髂骨区域提取和Risser分期评估	未明确说明数据集规模和多样性限制，以及模型在临床环境中的泛化能力	解决Risser分期手动评估中观察者内和观察者间的不准确性问题	青少年特发性脊柱侧凸患者的骨盆X光片	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧凸	X光成像	深度学习, Transformer	医学图像	NA	NA	改进版Swin Transformer, ResNet50, ResNet101, Uni-former, Next-ViT, ConvNeXt	准确率	NA
1006	2025-10-07	CTCNet: a fine-grained classification network for fluorescence images of circulating tumor cells 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03297-y PMID:39841310	研究论文	提出CTCNet网络和CTCDet数据集，用于循环肿瘤细胞荧光图像的细粒度分类	首次专门针对CTC分类挑战设计混合架构，结合CNN和Transformer优势，提出并行令牌混合器和可变形大核注意力模块	未明确说明数据集的样本规模限制或模型计算复杂度	解决循环肿瘤细胞亚型的精确分类问题，推动癌症诊断和治疗	外周血中的循环肿瘤细胞(CTCs)	计算机视觉	癌症	荧光成像	CNN, Transformer	荧光图像	NA	NA	CTCNet, 并行令牌混合器, DLKAttention	分类准确率	NA
1007	2025-10-07	Adaptive ensemble loss and multi-scale attention in breast ultrasound segmentation with UMA-Net 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03301-5 PMID:39847155	研究论文	提出UMA-Net模型和自适应集成损失函数用于乳腺超声图像分割	集成残差连接、注意力机制和空洞卷积瓶颈层以捕获多尺度上下文信息，并提出自适应集成损失函数动态平衡不同损失组件	NA	解决乳腺超声图像分割中频率和尺度变化导致的泛化问题	乳腺超声图像中的病灶分割	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	五个乳腺超声数据集（BUET、BUSI、Mendeley、OMI、UDIAT）	NA	U-Net, UMA-Net	NA	NA
1008	2025-10-07	Non-parametric Bayesian deep learning approach for whole-body low-dose PET reconstruction and uncertainty assessment 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03296-z PMID:39847156	研究论文	提出一种基于非参数贝叶斯深度学习框架NPB-LDPET，用于全身低剂量PET图像重建和不确定性评估	首次将非参数贝叶斯框架与深度学习相结合用于PET重建，能够同时提供高质量图像重建和不确定性量化	研究基于特定数据集，需要进一步验证在不同临床场景下的泛化能力	开发一种能够同时提高低剂量PET图像重建质量并提供不确定性评估的深度学习框架	全身低剂量PET图像	医学影像分析	肿瘤学	PET成像	深度学习	医学图像	10,631个样本用于全局重建评估，28个病灶用于局部评估	NA	非参数贝叶斯深度学习框架	SSIM, PSNR, NRMSE, MAE, 局部对比度, 不确定性相关性	NA
1009	2025-10-07	Unrolled deep learning for breast cancer detection using limited-view photoacoustic tomography data 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03302-4 PMID:39856397	研究论文	提出基于展开深度学习的有限视角光声断层扫描图像重建方法，用于乳腺癌检测	结合分裂Bregman全变分和松弛基追踪乘子交替方向法的展开深度学习网络，集成U-Net去噪器，实现从全视角到有限视角的迁移学习	仅针对有限视角场景，未考虑其他临床成像限制因素	提高有限视角光声断层扫描的图像重建质量和计算效率	乳腺癌检测的光声断层扫描数据	计算机视觉	乳腺癌	光声断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	U-Net	MS-SSIM, 重建时间	NA
1010	2025-10-07	Smart home-assisted anomaly detection system for older adults: a deep learning approach with a comprehensive set of daily activities 2025-Jun, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03308-y PMID:39888470	研究论文	提出一种基于深度学习的智能家居辅助异常检测系统，用于监测老年人日常活动模式并检测异常行为	首次在人口层面建模行为模式，同时考虑完整的41项日常活动组合，并引入时间成分进行异常检测	未明确说明数据收集的具体环境和参与者特征，聚类效果的轮廓分数较低(0.18)	开发智能家居环境下老年人健康监测和异常行为检测系统	老年人的日常活动模式	机器学习	老年疾病	智能家居传感技术	RNN	时间序列活动数据	NA	NA	循环神经网络	轮廓分数,均方误差,偏离活动数量	NA
1011	2025-03-11	A Need for Multi-Institutional Collaboration for Deep Learning-Driven Assessment of Osteosarcoma Treatment Response 2025-Jun, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.02.002 PMID:40056973	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1012	2025-10-07	AdptDilatedGCN: Protein-ligand binding affinity prediction based on multi-scale interaction fusion mechanism and dilated GCN 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143751 PMID:40316081	研究论文	提出一种基于多尺度交互融合机制和扩张图卷积网络的蛋白质-配体结合亲和力预测深度学习方法	通过多尺度交互融合机制充分挖掘蛋白质和配体的细粒度和粗粒度信息，结合扩张图卷积网络、多头注意力机制和自适应门控循环单元增强特征整合能力	NA	预测蛋白质-配体结合亲和力以促进药物发现	蛋白质和配体分子	机器学习	NA	深度学习	GCN, GRU	分子图数据	NA	NA	AdptDilatedGCN, 扩张图卷积网络, 多头注意力机制, 自适应GRU	Pearson相关系数	NA
1013	2025-10-07	Inter-hospital transferability of AI: A case study on phase recognition in cholecystectomy 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110235 PMID:40328029	研究论文	本研究以胆囊切除术为例，分析人工智能模型在不同医院间的可迁移性，重点关注手术阶段识别任务	首次系统评估手术阶段识别模型在不同医疗中心间的迁移能力，并提出结合公共数据和特定机构数据的优化策略	研究仅针对胆囊切除术，样本量相对有限（104例公共数据+21例自录视频）	开发具有跨医院泛化能力的手术阶段识别AI模型	胆囊切除术视频数据	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习	CNN, TCN	手术视频	104例公共手术视频+21例自录手术视频	NA	ResNet50, MS-TCN	准确率	NA
1014	2025-10-07	Oral cavity carcinoma detection using BAT algorithm-optimized machine learning models with transfer learning and random sampling 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110250 PMID:40328028	研究论文	提出一种结合迁移学习、随机采样和BAT算法优化的集成机器学习框架TR-ROS-BAT-ML，用于口腔癌检测	首次将BAT算法（基于蝙蝠回声定位行为）与迁移学习、随机过采样技术结合，构建新型口腔癌诊断框架	未整合多模态数据，临床适用性有待进一步验证	开发准确高效的口腔癌自动检测方法	正常口腔上皮和口腔鳞状细胞癌（OSCC）的组织学图像	数字病理学	口腔癌	H&E染色组织学成像	集成机器学习,深度学习	图像	230名患者的1224张组织学图像（100x和400x放大倍数）	TensorFlow/PyTorch（预训练模型）	NANSNetLarge, EfficientNetB7, EfficientNetV2L, EfficientNetV2S, EfficientNetV2M, XGBoost, AdaBoost, Extra Trees, Histogram-Based Gradient Boosting, MLP	召回率,准确率	NA
1015	2025-10-07	Deep learning-based MRI reconstruction with Artificial Fourier Transform Network (AFTNet) 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110224 PMID:40328027	研究论文	提出一种基于深度学习的统一复值框架AFTNet，用于加速MRI重建和其他图像逆问题求解	首次将复值神经网络与频域学习相结合，直接在频率域处理原始k空间数据，实现跨域映射学习	NA	解决加速磁共振成像重建等图像逆问题	磁共振成像数据、磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振成像，磁共振波谱	复值神经网络	k空间数据，图像数据	NA	NA	AFTNet	NA	NA
1016	2025-10-07	Real-time brain tumour diagnoses using a novel lightweight deep learning model 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110242 PMID:40334297	研究论文	提出一种名为MK-YOLOv8的轻量级深度学习框架，用于从MRI图像中实时检测和分类脑肿瘤	在YOLOv8架构基础上引入Ghost Convolution、C3Ghost模块和SPPELAN模块，并添加x-small目标检测层，显著降低计算复杂度同时提高小肿瘤检测精度	NA	开发高效的实时脑肿瘤诊断工具	脑部MRI图像中的肿瘤检测与分类	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	YOLO	图像	Figshare脑肿瘤数据集(3,064张MRI图像)和Br35H数据集(801张MRI图像)	PyTorch	YOLOv8, MK-YOLOv8	mAP, IoU, 召回率, FPS	96.9 GFLOPs计算量，1260万参数，实时推理速度62 FPS
1017	2025-10-07	Improving microsurgical suture training with automated phase recognition and skill assessment via deep learning 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110238 PMID:40339525	研究论文	开发基于深度学习的微创手术缝合阶段识别与技能评估自动化方法	首次将改进的长程循环卷积网络应用于微创手术缝合视频的阶段识别和技能评估	在视觉和时间特征重叠的阶段识别方面存在挑战	通过自动化技能评估改进微创手术缝合训练	新手和专家外科医生的微创手术缝合视频	计算机视觉	NA	深度学习	LRCN	视频	包含新手和专家外科医生的微创手术缝合视频数据集	NA	改进的长程循环卷积网络	阶段分类准确率, 技能水平区分能力	NA
1018	2025-10-07	Review learning: Real world validation of privacy preserving continual learning across medical institutions 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110239 PMID:40339524	研究论文	提出一种名为'复习学习'的低成本持续学习算法，用于在隐私保护深度学习框架下解决医学机构间的灾难性遗忘问题	引入复习学习算法，通过从模型生成数据样本来回顾先前数据集的知识，在隐私保护环境下实现有效的持续学习	仅使用三种二元分类电子健康记录数据进行验证，需要更多数据类型和场景的测试	解决深度学习模型在连续训练不同数据集时的灾难性遗忘问题，提升在隐私保护深度学习中的应用效果	电子健康记录数据和来自多个医疗机构的患者数据	机器学习	NA	深度学习，持续学习	深度学习模型	电子健康记录	106,508名患者的真实世界数据，包含六个模拟机构实验和一个真实三机构实验	NA	NA	AUC	NA
1019	2025-10-07	A deployment safety case for AI-assisted prostate cancer diagnosis 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110237 PMID:40345136	研究论文	本文基于英国医院前瞻性研究经验，提出AI辅助前列腺癌诊断系统的部署安全案例	首次系统性地针对已获监管批准的AI系统提出部署阶段安全保证方法，通过临床工作流程映射和风险分析建立持续安全监控机制	研究基于特定前列腺癌诊断系统，方法在其他医疗场景的普适性有待验证	解决已获监管批准的AI医疗系统在真实临床部署中可能出现的新型安全风险	Paige开发的前列腺癌AI诊断系统及其在英国医院的部署实践	数字病理	前列腺癌	深度学习	NA	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
1020	2025-10-07	Efficient polyp detection algorithm based on deep learning 2025-Jun, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2503297 PMID:40358097	研究论文	提出一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO	引入GBottleneck模块减少参数量并加速推理，设计轻量级GHead检测头和额外小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块改善息肉注意力同时抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布	NA	开发高效的结肠息肉检测算法以降低结直肠癌发病率	结肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	YOLO	图像	LDPolypVideo(7,681张图像)、Kvasir-SEG(1,000张图像)、CVC-ClinicDB(612张图像)	NA	YOLOv10, EP-YOLO, GBottleneck, GHead, SE_SPPF	精确率, FPS	NA