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
881	2025-10-06	AI-enabled precise brain tumor segmentation by integrating Refinenet and contour-constrained features in MRI images 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17958 PMID:40660802	研究论文	提出一种集成RefineNet和轮廓约束特征的SAM-RCCF框架，用于精确分割脑肿瘤MRI图像	将RefineNet模块和条件控制场与条件控制器和掩码生成器集成，增强SAM模型在医学图像分割中的泛化能力和精度	仅使用T1加权对比增强MRI数据，样本量相对有限	提升SAM模型在医学分割领域的鲁棒性，实现对多种颅内肿瘤的精确分割	脑肿瘤患者的MRI图像，包括胶质瘤、转移性肿瘤和脑膜瘤	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	Transformer, 深度学习分割模型	医学图像	484例轴向T1加权对比增强MRI数据（164例胶质瘤，158例转移性肿瘤，162例脑膜瘤）	NA	Segment Anything Model, RefineNet, SAM-RCCF	IOU, DSC, HD	NA
882	2025-10-06	Structural semantic-guided MR synthesis from PET images via a dual cross-attention mechanism 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17957 PMID:40660837	研究论文	提出一种结构语义引导的双交叉注意力机制深度学习网络，用于从PET图像合成MR图像	首次探索功能到结构的模态转换方法（PET到MR合成），引入结构语义损失和双交叉注意力模块来保持结构信息并捕获多尺度特征依赖关系	未在其他模态合成任务和临床实践中验证，方法适用范围有待进一步探索	开发从PET图像合成MR图像的方法，简化医学成像流程，提高效率和可及性	脑部医学图像，特别是PET和MR图像	医学图像合成	脑部疾病	深度学习，图像合成	GAN, CNN	医学图像（PET和MR）	NA	NA	双交叉注意力机制网络	PSNR, SSIM, MAE, Dice系数	NA
883	2025-10-06	An unsupervised sparse-view CT reconstruction framework using combination of iterative deep image prior and ADMM 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17933 PMID:40660832	研究论文	提出一种结合迭代深度图像先验和ADMM的无监督稀疏视图CT重建框架	将未经训练的神经网络与ADMM迭代重建算法结合，通过TV正则化持续更新神经网络输入以避免传统DIP方法的过拟合问题	NA	解决稀疏视图和低剂量CT重建中的伪影和噪声问题	CT图像重建	医学影像处理	NA	CT扫描	无监督深度学习	CT图像	NA	NA	深度图像先验(DIP)	定量指标和视觉质量	NA
884	2025-10-06	Deep residual network-based projection interpolation and post-processing techniques for thoracic patient CBCT reconstruction 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17953 PMID:40660879	研究论文	本研究开发了一种基于深度残差U-Net的CBCT投影插值和后处理技术，用于改善稀疏采样CBCT重建图像质量并降低患者成像剂量	首次在真实患者投影数据上验证的DL CBCT投影插值技术，结合投影插值和图像后处理的双重优化策略	仅进行了初步验证，需要更大规模的临床数据验证	开发深度学习技术来插值稀疏采样的患者CBCT投影并在重建后进行后处理，以提高图像质量并降低患者成像剂量	真实患者CBCT投影数据	医学影像处理	胸部疾病	锥束计算机断层扫描(CBCT)	深度学习	医学影像投影数据	从680个投影中提取的76、98和136个稀疏采样投影	NA	深度残差U-Net(DRU)	峰值信噪比(PSNR), 结构相似性指数(SSIM), 均方根误差(RMSE)	NA
885	2025-10-06	A Hyperbolic Discrete Diffusion 3D RNA Inverse Folding Model for Functional RNA Design 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00527 PMID:40503717	研究论文	提出一种基于双曲离散扩散的3D RNA逆折叠模型RIdiffusion，用于功能性RNA的生成式设计	将RNA三维结构的几何特征和拓扑特性嵌入双曲空间，利用离散扩散模型在有限训练样本下有效恢复目标RNA三维结构的核苷酸分布	RNA三维结构实验数据有限，RNA三维结构的独特特性带来挑战	开发三维RNA逆折叠模型用于功能性RNA的生成式设计	RNA三维结构和核苷酸序列	机器学习	NA	RNA逆折叠	扩散模型	RNA三维结构数据	有限训练样本	NA	双曲去噪扩散生成模型	与基线生成模型比较的性能评估	NA
886	2025-10-06	BalancedDiff: Balanced Diffusion Network for High-Quality Molecule Generation 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00837 PMID:40528644	研究论文	提出一种平衡扩散网络用于生成高质量分子	提出平衡损失函数解决样本偏差问题，设计基于KAN的平衡特征过滤模块，并引入QikProp模块预测ADME属性	仅在CrossDocked2020数据集上进行实验验证	开发能够生成高质量分子的深度学习方法	分子生成	机器学习	NA	扩散模型	扩散网络	分子数据	CrossDocked2020数据集	NA	KAN, BalancedDiff	NA	NA
887	2025-10-06	Dual-Branch Contrastive Network with Deep Separable Convolution for Enhanced 6mA Site Identification 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01058 PMID:40558076	研究论文	提出一种基于双分支对比网络和深度可分离卷积的深度学习模型DS6mA，用于增强6mA位点识别	采用双分支对比网络结构，通过随机配对样本协同训练增强数据多样性；引入深度可分离卷积和残差连接提升特征表达能力	未明确说明模型在稀疏6mA位点检测中的具体局限性	开发深度学习模型以改进DNA N6-甲基腺嘌呤(6mA)位点的预测准确性	DNA序列中的6mA修饰位点	生物信息学	NA	DNA序列分析	深度学习,卷积神经网络	DNA序列数据	11个不同的综合基准数据集	NA	双分支对比网络,深度可分离卷积,全连接神经网络	NA	NA
888	2025-10-06	Assessing Uncertainty in Machine Learning for Polymer Property Prediction: A Benchmark Study 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00550 PMID:40560148	研究论文	本文对九种机器学习不确定性量化方法在聚合物性质预测中的性能进行了全面评估	首次对九种UQ方法在聚合物性质预测中进行了系统性基准研究，涵盖了多种聚合物类型和性质	研究仅限于特定的聚合物性质和数据集，可能无法完全代表所有材料科学应用场景	评估不同不确定性量化方法在聚合物性质预测中的性能表现	聚合物性质预测，包括玻璃化转变温度、带隙、熔融温度和分解温度	机器学习	NA	分子动力学模拟，实验数据	集成方法,高斯过程回归,蒙特卡洛dropout,均值方差估计,贝叶斯神经网络,证据深度学习,分位数回归,自然梯度提升	聚合物性质数据	涵盖四种聚合物性质的数据集，包括高Δ聚合物和九种不同聚合物类别	NA	NA	预测准确度,斯皮尔曼等级相关系数,校准面积	NA
889	2025-10-06	EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00773 PMID:40600339	研究论文	提出一种SE(3)-等变几何深度学习框架EquiCPI，用于结构感知的化合物-蛋白质相互作用预测	首次将SE(3)-等变神经网络与第一性原理结构建模相结合，通过原子点云的等变消息传递保持旋转、平移和反射对称性	NA	准确预测化合物-蛋白质相互作用以推动计算药物发现	蛋白质和配体分子的三维结构	几何深度学习	NA	ESMFold蛋白质结构预测，DiffDock-L配体对接	SE(3)-等变神经网络	三维原子坐标，序列数据	BindingDB数据库（亲和力预测），DUD-E数据库（虚拟筛选）	NA	等变消息传递网络，球谐函数张量积	亲和力预测准确率，虚拟筛选性能	NA
890	2025-10-06	DeepPSA: A Geometric Deep Learning Model for PROTAC Synthetic Accessibility Prediction 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00366 PMID:40560790	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的PROTAC合成可行性预测模型DeepPSA	首个专门针对PROTAC合成可行性预测的深度学习模型	基于3644个PROTACs的内部数据集训练，样本规模有限	预测PROTACs的合成可行性	PROTACs分子	机器学习	NA	几何深度学习	图神经网络	分子图数据	3644个具有实验合成数据的PROTACs	NA	图神经网络	准确率, AUROC	NA
891	2025-10-06	Ultra-Elastic, Transparent, and Conductive Gelatin/Alginate-Based Bioadhesive Hydrogel for Enhanced Human-Machine Interactive Applications 2025-Jul-14, Biomacromolecules IF:5.5Q1 DOI:10.1021/acs.biomac.5c00425 PMID:40569129	研究论文	开发了一种具有超弹性、透明和导电特性的明胶/藻酸盐基生物粘附水凝胶，用于增强人机交互应用	首次开发了能同时实现高拉伸性、透明度、强粘附性和交互精度的离子水凝胶（AGG-M水凝胶）	NA	开发用于智能电子设备的高性能柔性粘附传感器	基于明胶/藻酸盐的离子水凝胶材料	人机交互	NA	自由基聚合加离子配位策略	深度学习算法	生理信号、手势数据	NA	NA	NA	准确率	NA
892	2025-07-15	Auxiliary diagnosis of hyperpigmented skin diseases using multimodal deep learning 2025-Jul-14, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003637 PMID:40653928	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
893	2025-10-06	Deep Learning-Based Prediction for Bone Cement Leakage During Percutaneous Kyphoplasty Using Preoperative Computed Tomography: MODEL Development and Validation 2025-Jul-14, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005448 PMID:40658115	研究论文	开发基于术前CT的深度学习模型预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型	首个基于术前影像预测骨水泥渗漏亚型的深度学习模型，结合三维U-Net分割定位和三维ResNet-50分类模块	回顾性研究设计，证据等级为3级	预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型	骨质疏松性椎体压缩骨折患者	医学影像分析	骨质疏松性椎体压缩骨折	计算机断层扫描(CT)	深度学习	三维CT图像	内部数据集901名患者包含997个合格节段，另有多中心外部数据集	NA	3D U-Net, 3D ResNet-50	准确率, AUC, 敏感度, Cohen's kappa系数	NA
894	2025-10-06	Automated multiclass segmentation of liver vessel structures in CT images using deep learning approaches: a liver surgery pre-planning tool 2025-Jul-14, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01581-7 PMID:40658328	研究论文	本研究提出基于UNETR架构的深度学习方法，实现CT图像中肝脏血管结构的多类别自动分割	首次将UNETR（U-Net Transformers）架构应用于肝脏门静脉和肝静脉的多类别分割，通过基于Transformer的编码器有效捕捉长距离依赖关系	门静脉分割的Dice系数相对较低（49.71%），模型性能在不同血管类型和数据集上存在差异	开发自动化的肝脏血管分割工具以支持肝脏手术预规划	肝脏CT图像中的门静脉和肝静脉血管结构	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	UNETR	CT图像	IRCAD公共数据集和本地医院数据集	PyTorch	UNETR（U-Net Transformers）	Dice系数	NA
895	2025-10-06	Impact of three-dimensional prostate models during robot-assisted radical prostatectomy on surgical margins and functional outcomes 2025-Jul-13, BJU international IF:3.7Q1 DOI:10.1111/bju.16850 PMID:40653671	研究论文	评估三维前列腺模型在机器人辅助根治性前列腺切除术中对手术切缘和功能结局的影响	首次比较3D虚拟模型和3D打印模型在机器人辅助前列腺切除术中的临床应用效果	单中心可行性研究，样本量有限（270例患者）	研究三维前列腺模型对手术切缘状态和术后功能结局的影响	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多参数磁共振成像，深度学习分割	深度学习	医学影像	270例患者（54例3D虚拟模型组，54例3D打印模型组，54例回顾性对照组，108例前瞻性对照组）	NA	AutoProstate, AutoLesion	阳性手术切缘状态，尿失禁功能，性功能	NA
896	2025-10-06	Towards energy-efficient joint relay selection and resource allocation for D2D communication using hybrid heuristic-based deep learning 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08290-x PMID:40646067	研究论文	提出一种基于混合启发式深度学习的能效联合中继选择和资源分配方法用于D2D通信	首次将混合蝠鲼觅食与厨师优化算法(HMRFCO)与自适应残差门控循环单元(AResGRU)相结合，优化中继选择和资源分配	未提及具体实验验证规模和实际部署场景	解决D2D通信中中继选择和资源分配的能量效率问题	5G网络中的设备到设备通信系统	机器学习	NA	深度学习	AResGRU	通信系统参数数据	NA	NA	自适应残差门控循环单元	频谱效率, 能量效率, 吞吐量, 时延, 网络容量	NA
897	2025-10-06	Optimization-based image reconstruction regularized with inter-spectral structural similarity for limited-angle dual-energy cone-beam CT 2025-Jul-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade843 PMID:40562072	研究论文	提出一种基于光谱间结构相似性正则化的优化重建方法，用于解决有限角度双能锥束CT的图像重建问题	将光谱间结构相似性作为正则化项集成到迭代重建过程中，无需X射线光谱测量或配对数据集训练	方法仅在物理模型和数字模型上验证，尚未进行大规模临床验证	开发实用的图像重建方法以促进快速低剂量双能锥束CT的临床应用	双能锥束CT投影数据	医学影像重建	NA	双能锥束CT成像	优化重建模型	CT投影数据	2个物理模型和3个数字模型	NA	基于优化的迭代重建	平均绝对误差, 峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
898	2025-10-06	Integrated deep learning framework for driver distraction detection and real-time road object recognition in advanced driver assistance systems 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08475-4 PMID:40645997	研究论文	提出集成深度学习框架，同时实现驾驶员分心检测和实时道路物体识别	首次将驾驶员分心检测与实时道路物体识别集成到统一框架中，通过决策模块综合评估危险等级	未明确说明模型在极端天气条件下的性能下降程度	开发能够同时监控驾驶员状态和道路环境的先进驾驶辅助系统	驾驶员行为（物理/视觉分心和认知分心）和道路物体（车辆、行人、车道标记、交通信号）	计算机视觉	NA	深度学习，数据增强，迁移学习	CNN, YOLO	图像，视频	State Farm Distracted Driver Dataset, KITTI, MS COCO基准数据集	NA	CNN, YOLO	准确率，效率，帧率（25 FPS）	NVIDIA Jetson Xavier NX平台
899	2025-10-06	Mobile malware detection method using improved GhostNetV2 with image enhancement technique 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07742-8 PMID:40646017	研究论文	提出一种基于改进GhostNetV2模型和图像增强技术的移动恶意软件检测方法	在Ghost模块中引入通道混洗、用更高效的通道注意力机制替代压缩激励机制、优化激活函数，同时提升对正常恶意软件和对抗样本的检测性能	NA	解决恶意软件检测模型对对抗样本识别效果显著下降的问题	Android classes.dex文件转换的图像数据	计算机视觉	NA	图像增强技术、局部直方图均衡化、Gabor变换	CNN	图像	NA	NA	GhostNetV2	准确率	NA
900	2025-10-06	Digital security risk identification and model construction of smart city based on deep learning 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09894-z PMID:40646059	研究论文	提出基于深度学习的数字安全识别模型DL-DSIM，用于智能城市中的网络安全风险识别	结合鸡群优化算法和遗传算法的入侵检测特征选择方法，采用三层架构框架增强安全漏洞检测能力	NA	提高智能城市环境下的数据传输效率和系统安全性	工业物联网在智能城市建设中的网络安全风险	机器学习	NA	深度学习	DNN	网络安全数据	NA	NA	深度神经网络	准确率,召回率,F值,精确率,特异性	NA