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
561	2025-10-06	Multimodal-Based Non-Contact High Intraocular Pressure Detection Method 2025-Jul-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144258 PMID:40732386	研究论文	提出一种基于深度学习的非接触式高眼压检测方法，通过整合Scheimpflug图像与角膜生物力学特征	首次将CycleGAN数据增强、Swin Transformer视觉特征提取和KAN网络异质数据融合相结合，在小样本场景下有效处理复杂变量关系	使用私有医院数据集，样本规模有限，需进一步验证泛化能力	开发高精度非接触式眼压检测方法以改善青光眼早期诊断	眼压升高患者，重点关注角膜生物力学特征	计算机视觉	青光眼	Scheimpflug成像，角膜生物力学测量	CycleGAN, Swin Transformer, KAN	图像，临床参数	私有医院数据集（具体数量未明确说明）	NA	CycleGAN, Swin Transformer, Kolmogorov-Arnold Network	准确率	NA
562	2025-10-06	Perception-Based H.264/AVC Video Coding for Resource-Constrained and Low-Bit-Rate Applications 2025-Jul-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144259 PMID:40732387	研究论文	提出一种面向资源受限和低比特率应用的感知基H.264/AVC视频编码算法	通过结合人脸检测和运动强度分析的动态量化参数调整策略，在保持低计算复杂度的同时提升感知质量	未与深度学习模型进行直接对比，主要依赖传统计算机视觉方法	开发适用于带宽受限和资源受限环境的高效视频编码方法	H.264/AVC视频流	计算机视觉	NA	视频编码，人脸检测，运动分析	AdaBoost, 级联分类器	视频	NA	Viola-Jones算法	级联分类器	峰值信噪比(PSNR), 主观视觉质量	资源受限的嵌入式系统和边缘计算环境
563	2025-10-06	HybridKla: a hybrid deep learning framework for lactylation site prediction 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf375 PMID:40736746	研究论文	开发了一个名为HybridKla的混合深度学习框架，用于预测蛋白质中的赖氨酸乳酸化位点	整合了八种互补的特征编码策略，构建了多特征混合系统，并与深度学习相结合，在Kla位点预测性能上相比现有工具提升了28.90%	未明确提及具体局限性	开发更准确的赖氨酸乳酸化位点预测工具	蛋白质中的赖氨酸乳酸化位点	生物信息学	NA	特征编码，深度学习	深度学习	蛋白质序列数据	23,984个Kla位点，涉及7,297个蛋白质	NA	混合深度学习框架	AUC	NA
564	2025-10-06	Machine learning-based multimodal radiomics and transcriptomics models for predicting radiotherapy sensitivity and prognosis in esophageal cancer 2025-Jul, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110242 PMID:40381695	研究论文	本研究整合多模态影像组学和转录组学数据，开发预测食管癌放疗敏感性和预后的机器学习模型	首次将SEResNet101深度学习模型应用于食管癌多模态数据整合，发现STUB1通过促进SRC泛素化降解增强放疗敏感性	研究数据主要来源于公共数据库，需要进一步临床验证	预测食管癌患者放疗敏感性和预后	食管癌患者	机器学习	食管癌	放射组学，转录组学	深度学习，回归模型	影像数据，转录组数据	来自UCSC Xena和TCGA数据库的食管癌样本	NA	SEResNet101	生存概率分层准确性	NA
565	2025-10-06	Association of Psychological Resilience With Decelerated Brain Aging in Cognitively Healthy World Trade Center Responders 2025-Jul, Biological psychiatry global open science DOI:10.1016/j.bpsgos.2025.100489 PMID:40487784	研究论文	本研究探讨了心理韧性对世界贸易中心救援人员大脑衰老速度的影响	首次在认知健康的世界贸易中心救援人员中发现心理韧性与减缓大脑衰老的关联	样本量相对较小（N=97），且仅针对特定救援人员群体	研究心理韧性是否对大脑衰老具有保护作用	世界贸易中心救援人员	神经影像学	创伤后应激障碍	结构磁共振成像	深度学习	T1加权MRI图像	97名世界贸易中心救援人员（分为三组：PTSD组32人，高韧性组34人，低暴露对照组31人）	NA	BrainStructureAges	p值，Cohen's d效应量	NA
566	2025-10-06	DrugTar improves druggability prediction by integrating large language models and gene ontologies 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf360 PMID:40581797	研究论文	开发了一种整合大型语言模型和基因本体的深度学习算法DrugTar，用于预测药物靶点的可成药性	首次将ESM-2预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与基因本体整合，揭示了蛋白质序列比结构更具信息价值	未完全探索原始序列和蛋白质结构的潜力	开发高性能计算方法来预测药物靶点的可成药性	蛋白质靶点	机器学习	慢性复杂疾病	深度学习，高通量技术	深度学习算法	蛋白质序列，蛋白质结构，基因本体数据	NA	NA	ESM-2	AUC，精确召回曲线	NA
567	2025-10-06	Left ventricular wall thickness heterogeneity improves cardiovascular disease diagnosis and prognosis: a UK Biobank cardiovascular magnetic resonance cohort study 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf092 PMID:40740418	研究论文	本研究通过深度学习分析心脏磁共振图像，开发了一种新的左心室壁厚度异质性生物标志物MadWT，用于改善心血管疾病的诊断和预后预测	首次提出最大节段壁厚度平均绝对偏差(MadWT)作为左心室壁厚度异质性的新型生物标志物，并在大规模队列中验证其诊断和预后价值	研究结果需要在运动员和疾病队列中进一步确认，且随访时间有限(中位5.7年)	比较MadWT与传统左心室质量指数和壁厚度指标在预测心血管疾病和区分生理性与病理性左心室肥厚方面的性能	英国生物银行中的44,930例心血管磁共振扫描数据	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振成像	深度学习	医学图像	44,930例心血管磁共振扫描	NA	NA	风险比, P值	NA
568	2025-10-06	A Meta-Learning Approach for Multicenter and Small-Data Single-Cell Image Analysis 2025-Jul-31, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01810 PMID:40742562	研究论文	提出一种用于多中心和小数据的单细胞图像分析的元学习方法	通过元学习方法减少单细胞图像标注工作量，并在数据量减少至5%时仍能超越传统深度学习的准确率	NA	开发能够减少单细胞图像标注工作量的多中心分析平台	单细胞图像	计算机视觉	NA	自动宽场荧光显微镜	元学习	单细胞图像	NA	NA	NA	分类准确率	NA
569	2025-10-06	Reconstructing Super-Resolution Raman Spectral Image Using a Generative Adversarial Network-Based Algorithm 2025-Jul-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02934 PMID:40735851	研究论文	提出基于生成对抗网络的算法，用于重建超分辨率拉曼光谱图像	首次将生成对抗网络应用于拉曼光谱图像的超分辨率重建，显著提升成像速度和空间分辨率	模型在未标记细胞数据集上训练，可能对其他类型样本的适用性需要进一步验证	提升拉曼光谱成像的速度和空间分辨率	未标记细胞的拉曼光谱数据	计算机视觉	NA	拉曼光谱成像	GAN	高光谱拉曼数据	186个高光谱拉曼数据集	NA	生成对抗网络	PSNR, SSIM, RMSE	NA
570	2025-10-06	Automatic Couinaud segmentation using AI and pictorial representation landmarking 2025-Jul-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05123-3 PMID:40736570	研究论文	提出结合深度学习分割与辅助标志点识别的框架，用于自动划分肝脏Couinaud分段	通过个性化图示模型实现精确Couinaud标志点定位，无需重新训练即可整合新数据	仅基于225例非增强T1加权MRI数据验证，需进一步多中心验证	提高肝脏Couinaud分段划分的准确性和临床工作效率	肝脏Couinaud分段	医学影像分析	肝脏疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	225例非增强T1加权MRI，来自4项不同研究	NA	NA	标志点定位准确度，分段体积估计准确度	NA
571	2025-07-30	Response by Hijazi et al to Letter Regarding Article, "Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure" 2025-Jul-29, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018683 PMID:40726395	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
572	2025-10-06	Differential Analysis of Age, Gender, Race, Sentiment, and Emotion in Substance Use Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic: A Natural Language Processing Approach 2025-Jul-28, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/67333 PMID:40720823	研究论文	本研究通过自然语言处理技术分析Twitter平台上COVID-19疫情期间不同人口统计特征用户的物质使用讨论趋势	首次在大规模社交媒体数据中结合人口统计特征分析物质使用趋势，并建立了COVID-19疫情期间的物质使用基线数据	仅使用英语推文数据，用户人口统计信息需要通过自然语言处理推断而非直接获取	分析COVID-19疫情期间不同人口统计特征用户在社交媒体上的物质使用讨论趋势	Twitter平台上2019-2021年间的11.3亿条英文推文，其中识别出900万条物质使用相关推文	自然语言处理	物质使用障碍	自然语言处理	RoBERTa	文本	11.3亿条推文，其中900万条物质使用相关推文	NA	RoBERTa	NA	NA
573	2025-10-06	Identifying Cocoa Flower Visitors: A Deep Learning Dataset 2025-Jul-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05631-3 PMID:40721425	研究论文	本文提出了首个可可花访客图像数据集，并使用YOLOv8模型进行目标检测性能验证	创建了首个包含5,792张可可花访客图像的专业数据集，涵盖五个昆虫科别	图像对比度低且检测目标困难，模型性能仍有提升空间	通过深度学习技术识别可可花访客以改善授粉效率和产量	可可花及其访客昆虫（包括Ceratopogonidae、Formicidae、Aphididae、Araneae和Encyrtidae五个科）	计算机视觉	NA	嵌入式相机图像采集	YOLOv8	图像	5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，从2,300万张原始图像中筛选	NA	YOLOv8	F1分数,mAP50	NA
574	2025-10-06	Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck angiograms from MR vessel wall images 2025-Jul-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01866-x PMID:40721485	研究论文	开发了一个名为VWI Assistant的多序列集成深度学习平台，用于自动化头颈部血管分割和三维重建	首个基于多中心数据训练的多序列集成深度学习平台，能够在不同患者群体、成像协议和扫描仪制造商间保持稳健性能	NA	解决3D磁共振血管壁成像的临床采用障碍，通过自动化后处理提高工作效率	头颈部血管成像	数字病理	脑血管疾病	三维磁共振血管壁成像(3D MR-VWI)	深度学习	磁共振血管壁图像	1981名患者的多中心数据集，实际部署1099名患者	NA	NA	合格率92.9%，处理时间减少90%，读者间/读者内一致性	NA
575	2025-10-06	A new low-rank adaptation method for brain structure and metastasis segmentation via decoupled principal weight direction and magnitude 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11632-4 PMID:40721601	研究论文	提出一种名为PDoRA的参数高效微调方法，用于脑部结构及转移瘤分割任务	通过解耦主权重方向与幅度的创新方法，实现独立微调以增强模型捕捉任务特定特征的能力	未明确说明方法在其他器官或模态医学图像上的泛化能力	开发参数高效微调方法以减少对大规模标注数据和计算资源的依赖	脑部医学图像分割任务，包括脑结构和转移瘤分割	医学图像分析	脑部疾病	深度学习	SwinUNETR	医学图像	三个不同的医学图像数据集	NA	SwinUNETR	分割准确率，效率	NA
576	2025-10-06	Classification of skin diseases with deep learning based approaches 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13275-x PMID:40721845	研究论文	本研究使用深度学习方法和Relief特征选择算法对三种皮肤疾病进行分类	结合特征选择算法与简化架构，在皮肤疾病分类中实现高准确率	仅针对三种特定皮肤疾病进行研究，样本多样性有限	开发有效的皮肤疾病自动分类方法以实现早期诊断	湿疹、皮肤癌和脂溢性皮炎患者	计算机视觉	皮肤疾病	深度学习，特征选择	CNN, SVM	皮肤图像	2213个样本（693例湿疹，750例皮肤癌，770例脂溢性皮炎）	NA	AlexNet	准确率	NA
577	2025-10-06	Quantitative evaluation of hydrocarbon contamination in soil using hyperspectral data-a comparative study of machine learning models 2025-Jul-28, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14386-8 PMID:40721876	研究论文	本研究比较不同机器学习和深度学习模型在利用高光谱数据快速预测土壤中碳氢化合物污染方面的适用性	首次系统比较XGB回归器和神经网络模型在三种土壤类型和三种石油污染物条件下的预测性能，并发现通过选择特定光谱波段可有效减少过拟合	汽油污染物的预测精度较低，因为其光谱特征较难区分；研究仅针对合成污染样本，实际野外应用的适用性有待验证	评估机器学习和深度学习技术在高光谱数据预测土壤碳氢化合物污染中的应用效果	黏土、粉土和砂土三种土壤类型中掺入原油、柴油和汽油的合成污染样本	机器学习	NA	高光谱成像、气相色谱-质谱联用(GC-MS)	XGB回归器,神经网络	高光谱数据	三种土壤类型(黏土、粉土、砂土)与三种污染物(原油、柴油、汽油)的组合样本，污染浓度范围0-10,000 mg/kg	NA	NA	R平方,RMSE	NA
578	2025-10-06	DBA-ViNet: an effective deep learning framework for fruit disease detection and classification using explainable AI 2025-Jul-28, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-07015-6 PMID:40721988	研究论文	提出一种基于双分支注意力机制的新型深度学习框架DBA-ViNet，用于水果病害检测与分类	提出双分支注意力引导视觉网络(DBA-ViNet)，能有效整合全局和局部特征提升病害识别精度，并采用Grad-CAM实现模型可解释性	未进行统计显著性检验，将在未来工作中探索	开发有效鲁棒的水果病害识别与分类模型	苹果、番石榴、芒果、石榴和橙子的病害图像	计算机视觉	水果病害	计算机视觉技术	CNN, Transformer	图像	开源水果病害图像数据集，包含病害和健康样本，按70%训练、15%验证、15%测试划分，采用5折交叉验证	NA	DBA-ViNet, Swin Transformer, EfficientNetV2, ConvNeXt, YOLOv8, MobileNetV3	准确率, 特异性, 召回率, 精确率, F1分数	NA
579	2025-10-06	Prediction of 1p/19q state in glioma by integrated deep learning method based on MRI radiomics 2025-Jul-28, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14454-9 PMID:40722008	研究论文	本研究开发了一种基于MRI影像组学的集成深度学习方法，用于预测低级别胶质瘤患者的1p/19q分子状态	提出集成卷积神经网络方法，结合变分自编码器、信息增益和卷积神经网络，实现非侵入性的1p/19q分子状态预测	回顾性研究，样本量相对有限（218例），数据来自两个不同来源	预测低级别胶质瘤患者的1p/19q分子状态，为临床分子分层决策提供辅助工具	低级别胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI影像组学	CNN, VAE, 集成学习	医学影像	218例低级别胶质瘤患者（155例来自TCIA数据库，63例来自区域医疗中心）	NA	集成卷积神经网络，包含变分自编码器和信息增益模块	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
580	2025-10-06	Diagnostic accuracy of artificial intelligence for obstructive sleep apnea detection: a systematic review 2025-Jul-28, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03129-x PMID:40722158	系统综述	评估人工智能模型在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中准确性的系统综述	首次系统评估多种AI模型在OSA诊断中的准确性，重点关注深度学习和混合模型的性能表现	纳入研究数量有限（13项），模型透明度和可解释性存在挑战，性能表现存在变异性	评估人工智能模型在阻塞性睡眠呼吸暂停检测中的诊断准确性	成年阻塞性睡眠呼吸暂停患者	医疗人工智能	阻塞性睡眠呼吸暂停	多导睡眠图（PSG）	深度学习, 机器学习, 混合模型	临床特征数据	13项研究纳入的成年患者群体	NA	NA	准确率	NA