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
41	2025-10-05	A deep convolutional neural network-based novel class balancing for imbalance data segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04952-y PMID:40595795	研究论文	提出基于深度学习和双层类别平衡方案的BLCB-CNN管道，用于视网膜眼底图像中的血管分割	提出双层类别平衡方案（Level-I用于血管/非血管平衡，Level-II用于粗细血管平衡）结合深度卷积神经网络	NA	解决视网膜血管分割中数据分布不平衡和血管厚度变化的问题	视网膜眼底图像中的血管结构	计算机视觉	眼科疾病	图像处理技术	CNN	图像	标准视网膜眼底图像数据集和STARE图像数据集	NA	CNN	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
42	2025-10-05	An explainable artificial intelligence handbook for psychologists: Methods, opportunities, and challenges 2025-Jul-31, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000772 PMID:40742683	综述	为心理学研究者提供可解释人工智能方法的实用指南	系统梳理XAI方法在心理学研究中的应用场景与挑战	未涉及具体实证研究数据验证	促进可解释人工智能在心理学领域的应用	心理学研究者	机器学习	NA	可解释人工智能方法	NA	心理学数据集	NA	NA	NA	NA	NA
43	2025-10-05	A Deep-Learning-Aided Drug Screening Based on Visualization of a Hidden Layer as Chemical Space 2025-Jul-10, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.5c00124 PMID:40666467	研究论文	提出一种基于图卷积网络隐藏层可视化的药物筛选方法，用于高效识别先导化合物	通过可视化深度学习模型的隐藏层作为化学空间，能够从大量候选化合物中优先选择实验测试对象，并提供化合物结构与活性关系的信息	NA	开发基于深度学习的药物筛选方法以提高药物发现效率	组蛋白去乙酰化酶抑制剂候选化合物	机器学习	NA	深度学习辅助筛选	图卷积网络	化学结构数据	NA	NA	图卷积网络	NA	NA
44	2025-10-05	A survey on deep learning for polygenic risk scores 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf373 PMID:40802796	综述	本文调查了深度学习在多基因风险评分(PRS)中的应用现状与方法分类	首次系统性地对基于深度学习的PRS建模方法进行分类，并识别出序列架构、图神经网络和融入生物学知识的模型等有前景的方向	缺乏统一数据集和表型的模型基准测试，深度学习PRS的可解释性存在挑战，因果推断需谨慎	探索深度学习神经网络在多基因风险评分建模中的应用潜力与方法	多基因风险评分(PRS)的深度学习建模方法	机器学习	NA	深度学习神经网络	图神经网络,自编码器	遗传变异数据	NA	NA	序列架构,图神经网络,自编码器	预测准确性	NA
45	2025-10-05	Transformer-based Deep Learning for Glycan Structure Inference from Tandem Mass Spectrometry 2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.02.662857 PMID:40631101	研究论文	提出两种基于Transformer的深度学习模型GlycoBERT和GlycoBART，用于从串联质谱数据推断聚糖结构	首次将Transformer架构应用于聚糖结构预测，GlycoBART作为生成式模型能够发现训练数据中不存在的新型聚糖结构	GlycoBERT作为分类方法仅限于预测训练数据中存在的结构	开发能够从串联质谱数据准确推断聚糖结构的计算方法	聚糖分子结构	机器学习	NA	串联质谱(MS/MS)	Transformer	质谱数据	NA	NA	Transformer, BART	结构准确率	NA
46	2025-10-05	Deep Learning MRI Models for the Differential Diagnosis of Tumefactive Demyelination versus IDH Wild-Type Glioblastoma 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8645 PMID:39788628	研究论文	本研究开发了基于深度学习的MRI模型，用于鉴别诊断肿瘤样脱髓鞘病变与IDH野生型胶质母细胞瘤	首次将3D DenseNet121架构应用于T1增强和T2加权MRI图像，实现肿瘤样脱髓鞘与IDH野生型胶质母细胞瘤的自动鉴别诊断	模型需要进一步验证在不同机构、患者群体和技术设备间的泛化能力，且未包含其他肿瘤病因如CNS淋巴瘤和脑转移瘤	开发非侵入性方法准确诊断脑部病变的肿瘤与非肿瘤病因	肿瘤样脱髓鞘病变患者(144例)和IDH野生型胶质母细胞瘤患者(455例)	医学影像分析	脑部疾病	MRI成像	深度学习	医学影像	599例患者(144例肿瘤样脱髓鞘，455例IDH野生型胶质母细胞瘤)	NA	3D DenseNet121	AUROC, 敏感性, 特异性	NA
47	2025-10-05	Application of Deep Learning Accelerated Image Reconstruction in T2-Weighted Turbo Spin-Echo Imaging of the Brain at 7T 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8662 PMID:39832954	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建技术在7T脑部T2加权涡轮自旋回波成像中的应用效果	首次在7T超高场MRI中应用基于深度学习的图像重建技术，显著提升图像质量	样本量较小（仅30例患者），需进一步扩大验证	解决7T MRI成像时间长和运动敏感性问题	30例连续临床7T脑部MRI患者	医学影像分析	神经系统疾病	T2加权涡轮自旋回波成像，7T MRI	深度神经网络	k空间原始数据，MRI图像	30例患者	NA	深度神经网络	对比噪声比，图像噪声，图像质量，伪影，锐度，结构清晰度	NA
48	2025-10-05	Improving the Robustness of Deep Learning Models in Predicting Hematoma Expansion from Admission Head CT 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8650 PMID:39794133	研究论文	本研究探讨了通过对抗训练和输入修改提高深度学习模型在预测急性脑出血患者血肿扩张方面的鲁棒性	首次在血肿扩张预测任务中系统评估对抗训练和Otsu多阈值分割输入对深度学习模型鲁棒性的提升效果	研究仅针对特定类型的对抗攻击(FGSM和PGD)，对其他攻击类型的鲁棒性未经验证	提高深度学习模型在临床实践中对输入数据扰动的鲁棒性	急性脑出血患者的入院头部CT扫描	医学影像分析	脑出血	CT扫描，Otsu多阈值分割	深度学习模型	医学影像	训练/交叉验证队列890名患者，独立验证队列684名患者	NA	NA	AUC	NA
49	2025-10-05	Advancing offline magnetic resonance-guided prostate radiotherapy through dedicated imaging and deep learning-based automatic contouring of targets and neurovascular structures 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100825 PMID:40980260	研究论文	本研究结合高分辨率MRI和深度学习技术，开发了用于前列腺癌放疗规划的自动轮廓勾画系统	首次将高分辨率3D T2加权SPACE MRI序列与3D nnU-net模型结合，实现前列腺癌放疗相关结构和神经血管结构的自动精确勾画	样本量相对较小（50例患者），且阴部动脉的自动勾画与专家评估存在显著差异	开发基于深度学习的自动轮廓勾画方法，提高前列腺癌放疗中神经血管结构保护的精确性和可及性	前列腺癌患者放疗相关的目标结构和神经血管结构	数字病理	前列腺癌	磁共振成像，3D T2加权SPACE序列	CNN	3D医学图像	50例患者（40例训练，10例测试）	nnU-net	3D nnU-net	表面Dice分数，平均表面距离	NA
50	2025-10-05	DNA-CBIR: DNA Translation Inspired Codon Pattern-Based Deep Image Feature Extraction for Content-Based Image Retrieval 2025-07, IEEE transactions on nanobioscience IF:3.7Q3 DOI:10.1109/TNB.2025.3540102 PMID:40031697	研究论文	提出一种基于DNA翻译启发的密码子模式深度图像特征提取方法，用于基于内容的图像检索	首次将DNA编码原理与深度图像特征提取相结合，提出基于密码子模式的图像特征表示方法	未明确说明具体的数据集规模和计算资源需求	开发高效的DNA存储介质中的图像检索技术	存储在DNA介质中的图像数据	计算机视觉	NA	DNA编码技术，深度特征提取	CNN	图像	包含珊瑚、医学和多标签图像的多类数据集	NA	ResNet-50, VGG-16, VGG-19, Inception V3	NA	NA
51	2025-10-05	VibTac: A High-Resolution High-Bandwidth Tactile Sensing Finger for Multi-Modal Perception in Robotic Manipulation 2025 Jul-Sep, IEEE transactions on haptics IF:2.4Q2 DOI:10.1109/TOH.2025.3561049 PMID:40232917	研究论文	介绍VibTac——一种新型多模态触觉传感手指，能够同时提供高分辨率和高带宽的触觉感知	通过集成视觉和振动两种触觉传感模式，实现高分辨率和高带宽的同时感知，采用仿人设计的弹性体凝胶垫(EGP)	NA	开发高性能触觉传感器以增强机器人操作能力	机器人触觉传感手指	机器人技术	NA	视觉触觉传感、振动触觉传感、3D重建、频谱分析	深度学习模型	触觉数据、视觉数据、声音数据	NA	NA	NA	准确率	NA
52	2025-10-05	Artificial Intelligence-Based Detection of Central Retinal Artery Occlusion Within 4.5 Hours on Standard Fundus Photographs 2025-Jul, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.041441 PMID:40576025	研究论文	开发深度学习系统在标准眼底照片上检测超急性期视网膜中央动脉阻塞	首次开发可在4.5小时治疗时间窗内检测CRAO的深度学习系统，优于神经科医生诊断能力	回顾性研究，需要进一步验证	开发AI系统辅助CRAO早期诊断和卒中预防	视网膜中央动脉阻塞患者、视网膜中央静脉阻塞患者、非动脉炎性前部缺血性视神经病变患者和健康对照	计算机视觉	视网膜血管疾病	眼底摄影	深度学习	图像	1322张眼底照片，来自771名患者	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
53	2025-10-05	Noise-aware system generative model (NASGM): positron emission tomography (PET) image simulation framework with observer validation studies 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17962 PMID:40660861	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的噪声感知系统生成模型(NASGM)，用于模拟不同采集时间的PET图像	提出具有双域判别器（空间域和频域）的条件生成对抗网络，其中频域判别器采用基于Transformer的结构，能够编码位置信息并捕获全局依赖关系	基于模拟数据集进行研究，需要进一步在真实临床数据上验证	开发计算效率高的PET图像模拟框架，用于生成不同采集时间的PET图像	PET图像模拟	医学影像分析	肿瘤疾病	PET成像，深度学习生成模型	GAN, Transformer	PET图像，CT图像	公共PET/CT数据集作为输入活动和衰减图	NA	条件生成对抗网络，双域判别器，Transformer	一致性相关系数(CCC)，图像保真度评估，噪声测量，定量精度验证，基于任务的评估，纹理分析，人类观察者研究	NA
54	2025-10-05	Super-resolution CBCT on a new generation flat panel imager of a C-arm gantry linear accelerator 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18000 PMID:40665524	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的深度学习超分辨率模型，用于在投影域增强新型平板探测器CBCT图像的空间分辨率	首次在投影域应用深度学习超分辨率技术解决新型平板探测器因像素合并导致的CBCT分辨率损失问题	研究主要使用体模数据进行验证，尚未在真实患者数据上进行广泛测试	评估深度学习超分辨率模型在投影域增强CBCT图像质量的可行性	Rando、Longman、Steeve体模和Catphan 604体模的CBCT投影数据	医学影像处理	NA	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	条件生成对抗网络(cGANs)	医学影像	576对CBCT投影数据(460对训练，116对验证)，144个动态胸部投影	NA	U-Net	PSNR, MSE, SSIM, FSIM, MAPE	NA
55	2025-10-05	Specific Contribution of the Cerebellar Inferior Posterior Lobe to Motor Learning in Degenerative Cerebellar Ataxia 2025-Jul-16, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-025-01887-y PMID:40668493	研究论文	本研究利用深度学习算法CerebNet探究小脑亚区体积与退行性小脑共济失调患者运动学习能力的关系	首次使用深度学习算法CerebNet精确分割小脑亚区，并发现小脑后下叶体积与运动学习能力存在特异性关联	样本量较小（37例患者和18例健康对照），且为横断面研究无法确定因果关系	探究小脑不同亚区体积与运动学习能力及共济失调严重程度的关系	退行性小脑共济失调患者和健康对照者	医学影像分析	退行性小脑共济失调	深度学习分割算法	深度学习	医学影像数据	37例患者和18例健康对照	NA	CerebNet	回归系数(B值), 置信区间(CI)	NA
56	2025-10-05	Preserving noise texture through training data curation for deep learning denoising of high-resolution cardiac EID-CT 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17938 PMID:40660962	研究论文	本研究开发了基于图像的噪声估计方法训练U-net CNN模型，用于高分辨率心脏EID-CT图像去噪并保持噪声纹理	提出了两种直接从患者图像估计噪声的方法来监督CNN训练，无需专用软件或专有信息，有效保留了去噪后CT图像的天然噪声纹理	相邻切片相减训练模型有时会移除小的解剖结构，样本量相对较小（7例患者cCTA检查）	开发图像去噪方法以提升能量积分探测器CT的高空间分辨率重建图像质量，使其噪声水平与光子计数探测器CT相当	心脏EID-CT冠状动脉CT血管造影图像和均匀水模CT图像	医学影像处理	心血管疾病	CT成像，冠状动脉CT血管造影	CNN	医学影像	7例患者cCTA检查和水模数据	NA	U-net	噪声功率谱，噪声幅度，峰值频率，平均频率，10%峰值频率	NA
57	2025-10-06	A Study of Anatomical Priors for Deep Learning-Based Segmentation of Pheochromocytoma in Abdominal CT 2025-Jul-24, ArXiv PMID:40969484	研究论文	本研究系统评估解剖学先验知识对基于深度学习的腹部CT中嗜铬细胞瘤分割性能的影响	提出了基于器官特异性解剖先验的新型多类别标注方案，首次系统比较了11种标注策略对嗜铬细胞瘤分割的影响	研究样本量相对有限（105个CT扫描，91名患者），所有数据均来自单一医疗中心（NIH临床中心）	提高腹部CT中嗜铬细胞瘤的自动分割精度，为肿瘤负荷评估和疾病监测提供工具	嗜铬细胞瘤患者及其腹部CT影像	医学影像分析	嗜铬细胞瘤	CT成像	深度学习	3D CT影像	105个增强CT扫描，来自91名患者	nnU-Net	U-Net	Dice相似系数, 归一化表面距离, F1分数, IoU, R平方	NA
58	2025-10-06	MuST: multiple-modality structure transformation for single-cell spatial transcriptomics 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf405 PMID:40874816	研究论文	提出一种名为MuST的多模态结构转换方法，用于解决单细胞空间转录组学中的模态偏差问题	通过拓扑发现策略和拓扑融合损失函数学习内在局部结构，协调不同模态间的不一致性	NA	缓解空间转录组数据中的模态偏差现象，为各种下游任务提供统一基础	单细胞空间转录组数据	生物信息学	NA	空间转录组学	深度学习	多模态数据（转录组、空间、形态学）	NA	NA	NA	性能指标，生物意义评估	NA
59	2025-10-06	Identifying mating events of group-housed broiler breeders via bio-inspired deep learning models 2025-Jul, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105126 PMID:40300323	研究论文	开发基于深度学习的生物启发模型来识别群养肉种鸡的交配行为	结合鸟类计数变化和交配生物特征，开发了集成目标检测、跟踪和分割的深度学习框架	交配事件识别在不同时间和鸟类年龄间存在波动，受鸟类重叠、聚集密度和遮挡影响	开发深度学习模型识别肉种鸡交配行为以优化繁殖管理	罗斯708品种的20只肉种母鸡和2-3只公鸡（56周龄）	计算机视觉	NA	视频监控系统	CNN, 目标检测, 目标跟踪, 实例分割	图像	4个实验围栏中的20-23只肉种鸡	PyTorch	YOLOv7, YOLOv8, DeepSORT, StrongSORT, ByteTrack, SAM2, YOLOv8-segmentation, Track Anything	准确率, 精确率, 召回率, mAP50, mAP95, F1分数, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
60	2025-10-06	Predicting functional outcomes after a stroke event by clinical text notes: A comparative study of traditional machine learning and deep learning methods 2025 Jul-Sep, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582251381194 PMID:40961451	研究论文	比较传统机器学习和深度学习方法在利用临床文本笔记预测中风后功能结局的表现	系统比较了四种文本特征表示方法(BOW、TF-IDF、ELMo、BERT)与四种预测模型(KNN、SVM、CNN、LSTM)的组合效果，并探索了特征融合策略	研究数据仅来自单一台湾医院，可能影响模型泛化能力	预测急性缺血性中风后的功能结局以优化医疗资源配置	中风患者的临床文本笔记	自然语言处理	心血管疾病	文本挖掘	KNN,SVM,CNN,LSTM	文本	来自台湾医院的临床文本笔记数据集	NA	CNN,LSTM,BERT,ELMo	I型错误率,假阳性率	NA