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
961	2025-10-06	Chemical space visual navigation in the era of deep learning and Big Data 2025-Jul, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104392 PMID:40456508	综述	探讨深度学习和大数据时代下化学空间可视化导航算法与工具的最新进展	提出应对大数据挑战的化学空间可视化方法，涵盖QSAR/QSPR模型视觉验证、交互式生成方法及化学空间地图的数字艺术应用等非传统应用场景	NA	解决药物化学大数据分析中人类认知局限带来的挑战，开发化学空间可视化导航方法	化学分子结构数据集	机器学习	NA	化学空间可视化	NA	分子结构数据	数百万个分子结构	NA	NA	NA	现代计算机
962	2025-10-06	AI-based pelvic floor surface electromyography reference ranges and high-precision pelvic floor dysfunction diagnosis 2025-Jul, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105755 PMID:40479842	研究论文	本研究基于人工智能技术建立了盆底表面肌电信号参考范围并开发了高精度的盆底功能障碍诊断模型	建立了大规模多中心盆底表面肌电信号数据库，开发了AI-Diagnostician-PFD诊断模型，相比传统Glazer标准具有更好的诊断性能	研究主要基于中国人群数据，在其他种族人群中的适用性需要进一步验证	建立盆底表面肌电信号多维数据库，推导更合理的参考范围，实现盆底功能障碍的精准诊断	1605名来自中国21个中心的参与者	医疗人工智能	盆底功能障碍	表面肌电信号采集	AI诊断模型	肌电信号数据	1605名参与者，来自21个中心	NA	AI-Diagnostician-PFD	AUC, 95%置信区间	NA
963	2025-10-06	Deep operator network models for predicting post-burn contraction 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106558 PMID:40592205	研究论文	本研究开发了一种深度算子网络模型，用于预测烧伤后伤口收缩的演变过程	首次将深度算子网络应用于烧伤后伤口收缩预测，通过整合初始伤口形状信息和应用正弦增强来加强边界条件	模型仅基于三种基本伤口形状进行训练，可能无法覆盖所有临床伤口形态	开发计算高效的替代模型来预测烧伤后伤口收缩演变	烧伤后伤口收缩的演变过程	机器学习	烧伤	有限元模拟	神经算子	模拟数据	基于三种不同初始伤口形状的训练数据	NA	深度算子网络	R2分数	中央处理器, 图形处理器
964	2025-10-06	Short-horizon neonatal seizure prediction using EEG-based deep learning 2025-Jul, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000890 PMID:40644380	研究论文	本研究探索基于定量脑电图和深度学习的短时程新生儿癫痫预测方法	首次将癫痫预测时间范围从数天缩短至分钟级别，填补了短时程新生儿癫痫预测的研究空白	模型校准效果中等，需要进一步验证	开发短时程新生儿癫痫预测系统	132名新生儿	机器学习	新生儿癫痫	定量脑电图	ConvLSTM	脑电图信号	132名新生儿，共281小时脑电图数据	NA	ConvLSTM	AUROC, 敏感度, 错误检测率, 预警时间, 期望校准误差	NA
965	2025-10-06	Enhancing tremor classification: Transformer-based analysis of biomechanics patterns for Parkinson's and essential tremor 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106599 PMID:40578292	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习系统，通过分析多传感器运动数据中的生物力学模式来区分原发性震颤、帕金森病和健康对照	首次将Transformer模型与多头注意力机制应用于震颤分类，通过比较特征提取和原始信号处理两种方法，在动态运动任务中实现了近乎完美的分类准确率	研究样本量未明确说明，且仅针对特定运动协议进行评估	开发一个多类别分类系统，用于区分原发性震颤、帕金森病和健康对照	原发性震颤患者、帕金森病患者和健康对照参与者	机器学习	帕金森病	多传感器运动数据采集（加速度计）	Transformer	运动信号数据	NA	NA	Transformer with multi-head attention	准确率	NA
966	2025-10-06	Automated assessment of laparoscopic pattern cutting skills using computer vision and deep learning 2025-Jul-10, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2025.109540 PMID:40644739	研究论文	开发了一种基于计算机视觉和深度学习的自动化系统，用于评估腹腔镜手术中的图案切割技能	首次将YOLO深度学习模型应用于腹腔镜手术技能评估，使用合成数据进行训练，并提供全面的误差分析和可视化反馈	样本材料形状的畸变会带来一些挑战	开发自动化、客观的手术技能评估系统以提高评估效率和标准化程度	腹腔镜手术中的图案切割技能	计算机视觉	NA	深度学习, 计算机视觉	YOLO	图像	合成测试样本和真实手术标本	NA	YOLO	准确率, 平均绝对误差	NA
967	2025-10-06	Tumour nuclear size heterogeneity as a biomarker for post-radiotherapy outcomes in gynecological malignancies 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100793 PMID:40642183	研究论文	本研究探讨妇科鳞状细胞癌放疗前肿瘤细胞核大小异质性与放疗后预后的关联	首次将肿瘤细胞核大小分布异质性作为生物标志物用于预测妇科恶性肿瘤放疗结局	模型预测准确度较低（C统计量0.56-0.57），样本量有限（191例）	研究肿瘤细胞核大小异质性对妇科恶性肿瘤放疗预后的预测价值	191例非转移性妇科鳞状细胞癌患者	数字病理学	妇科恶性肿瘤	全切片图像分析	深度学习	病理图像	191例妇科鳞状细胞癌患者	NA	NA	C统计量, 风险比, p值	NA
968	2025-10-06	Artificial intelligence system for EUS navigation and anatomical landmark recognition 2025-Jul, VideoGIE : an official video journal of the American Society for Gastrointestinal Endoscopy DOI:10.1016/j.vgie.2025.03.027 PMID:40642404	研究论文	开发基于深度卷积神经网络的AI系统，用于EUS导航和实时解剖标志识别	首个基于DCNN的实时EUS导航系统，能够识别解剖标志并提供导航提示	系统无法识别病理改变（如胰腺肿块或囊性病变），仅测试了3例患者	开发AI系统辅助EUS检查中的导航和解剖标志识别	接受诊断性EUS检查的患者	医学影像分析	消化系统疾病	超声内镜	DCNN	EUS图像	训练集：超过550例EUS检查；测试集：3例患者	NA	深度卷积神经网络	解剖标志正确识别率	NA
969	2025-10-06	Screening of bioactive compounds and deep learning-driven quality control of Angong Niuhuang pills 2025-Jul-24, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120095 PMID:40490229	研究论文	本研究通过深度学习驱动的质量控制方法筛选安宫牛黄丸中的活性化合物并建立质量控制体系	首次将BiGRU-MAR深度学习模型与近红外光谱技术结合用于中药复方制剂的质量控制	NA	建立安宫牛黄丸的全面质量控制体系，实现大规模质量控制和产量监测	安宫牛黄丸中的生物活性化合物	数字病理	中风	液相色谱-质谱联用,网络药理学,偏最小二乘法分析,近红外光谱	BiGRU	光谱数据	NA	NA	BiGRU-MAR	预测准确度	NA
970	2025-10-06	ModelS4Apnea: leveraging structured state space models for efficient sleep apnea detection from ECG signals 2025-Jul-11, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adebdd PMID:40609595	研究论文	提出一种基于结构化状态空间模型的深度学习框架ModelS4Apnea，用于从心电信号中高效检测睡眠呼吸暂停	首次将结构化状态空间模型(S4)与卷积神经网络结合用于睡眠呼吸暂停检测，在保持高精度的同时显著减少可训练参数和计算资源需求	仅使用单模态ECG数据，未探索多模态数据融合；尚未在真实临床环境中进行大规模验证	开发高效准确的睡眠呼吸暂停自动检测方法	睡眠呼吸暂停患者的心电信号	医疗信号处理	睡眠呼吸暂停	ECG信号分析，深度学习	CNN,S4	心电信号频谱图	Apnea-ECG数据集	NA	卷积神经网络模块，结构化状态空间模块，分类模块	准确率, F1分数, 敏感度, 特异度	NA
971	2025-10-06	Three-dimensional digital quantitative analysis of periodontal and peri-implant phenotype-A narrative review 2025-Jul-11, Periodontology 2000 IF:17.5Q1 DOI:10.1111/prd.12639 PMID:40641458	综述	对牙周及种植体周围表型三维数字化定量分析方法进行系统性评述	首次系统比较CBCT和口内扫描等三维数字化技术与传统方法在牙周评估中的优劣，并前瞻性提出人工智能与深度学习整合方向	未充分挖掘三维数字化临床数据的全部潜力，需要突破传统评估范式的概念框架	验证三维数字化分析在牙周及种植体周围组织评估中的可靠性	牙周及种植体周围组织表型	数字病理	牙周疾病	CBCT, 口内扫描, 光学表面扫描, 超声成像	NA	三维影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
972	2025-10-06	Current Applications and Limitations of Augmented Reality in Urological Surgery: A Practical Primer and 'State of the Field' 2025-Jul-11, Current urology reports IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s11934-025-01283-3 PMID:40643724	综述	本文提供增强现实在泌尿外科手术中的应用现状、技术原理及发展限制的实用指南	系统梳理近五年AR技术在泌尿外科手术中的最新进展，重点关注人工智能和深度学习在解决软组织变形配准挑战中的应用	重建外科和男科学等亚专业在研究中代表性不足，技术广泛采用仍存在限制	探讨增强现实技术在泌尿外科手术中的当前应用、技术原理和发展前景	泌尿外科手术程序，包括机器人辅助根治性前列腺切除术、经皮肾镜取石术和肾移植	医学影像与手术导航	泌尿系统疾病	增强现实(AR)、混合现实(MR)、人工智能、深度学习	NA	术前影像、手术导航数据	NA	NA	NA	NA	NA
973	2025-10-06	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jul-10, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	研究论文	本研究通过目标驱动的闭环策略发现了一种创纪录高性能红外双折射晶体BaSbBS4	开发了结合功能基元筛选、深度学习辅助高通量计算与目标实验的闭环框架，实现了[BS]和[SbS]基元的协同优化组装	NA	探索具有大双折射率和宽带隙的红外双折射材料	含平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子基团的晶体材料	材料科学	NA	深度学习辅助高通量计算、晶体结构筛选、光学性能计算	深度学习	晶体结构数据、光学性能数据	筛选出9种优异晶体（6种具有巨大双折射率，3种兼具大双折射率和宽带隙）	NA	NA	双折射率(Δ)、带隙()	NA
974	2025-10-06	An Efficient FoG-M3 Method for Self-Adaptive Labeling and Predicting Freezing of Gait 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587734 PMID:40638345	研究论文	提出一种基于深度学习的步态冻结预测方法FoG-M3，通过自适应标签和混合技术解决帕金森病患者步态冻结预测难题	采用非固定长度的Pre-FoG标签方法，结合Mixup数据增强、MoCo对比学习和Mamba模块的U-Net架构	未明确说明模型计算复杂度及在更广泛患者群体中的泛化能力	开发高精度的步态冻结预测方法，为帕金森病患者提供足够的姿势调整时间	帕金森病患者的步态冻结现象	机器学习	帕金森病	深度学习	U-Net	运动传感器数据	Daphnet和BHXC两个数据集	NA	U-Net with Mamba module	准确率	NA
975	2025-10-06	BSN with Explicit Noise-Aware Constraint for Self-Supervised Low-Dose CT Denoising 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587639 PMID:40638344	研究论文	提出一种具有显式噪声感知约束的自监督低剂量CT去噪方法	首次在盲点网络中引入显式噪声感知约束机制，摆脱了对相邻噪声独立性假设的依赖	未明确说明方法在极端低剂量情况下的性能表现	开发自监督深度学习方法来处理低剂量CT图像中的空间相关噪声	低剂量CT图像	医学图像处理	NA	计算机断层扫描(CT)	盲点网络(BSN)	CT图像	多种临床数据集	NA	噪声感知盲点网络(NA-BSN)	噪声减少效果, 图像细节保留能力	NA
976	2025-10-06	DeepBindi: An End-to-End Fear Detection System Optimized for Extreme-Edge Deployment 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587961 PMID:40638343	研究论文	提出了一种专为极端边缘部署优化的端到端恐惧检测系统DeepBindi	结合先进特征工程与优化轻量级1D-CNN架构，专门针对极端边缘设备设计	仅针对恐惧情绪进行检测，未验证其他情绪识别能力	开发适用于可穿戴系统的实时恐惧情绪识别技术	基于生理信号的恐惧情绪识别	机器学习	NA	生理信号分析	1D-CNN	生理信号数据	WEMAC数据集	NA	轻量级1D-CNN	F1-score, 准确率	ARM Cortex-M4架构（功耗16mW@5V）
977	2025-10-06	Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning 2025-Jul-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adv9817 PMID:40638710	研究论文	介绍BioEmu深度学习系统，通过生成式深度学习模拟蛋白质平衡系综	整合超过200毫秒分子动力学模拟、静态结构和实验蛋白质稳定性数据，使用新型训练算法联合建模结构系综和热力学性质	NA	大规模预测功能相关的蛋白质结构变化	蛋白质平衡系综	机器学习	NA	分子动力学模拟，深度学习	生成式深度学习模型	蛋白质结构数据，分子动力学模拟数据，实验稳定性数据	整合超过200毫秒分子动力学模拟数据	NA	NA	相对自由能准确度(1 kcal/mol)	单个GPU
978	2025-10-06	Rapid Fluorescence Lifetime Imaging through One-Dimensional Deep Learning Optimization 2025-Jul-10, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01984 PMID:40641077	研究论文	提出一种基于一维通道注意力卷积神经网络的高效荧光寿命成像方法	首次将一维通道注意力卷积神经网络应用于荧光寿命成像，实现硬件高效的数据处理	NA	开发快速高效的荧光寿命成像计算方法	荧光寿命成像数据、阿尔茨海默病小鼠脑切片、STED-FLIM成像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	荧光寿命成像、时间相关单光子计数、STED-FLIM成像	CNN	一维时间序列数据	实验训练数据集	NA	1D CANN	预测误差	NA
979	2025-10-06	Integrative multimodal ultrasound and radiomics for early prediction of neoadjuvant therapy response in breast cancer: a clinical study 2025-Jul-09, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14556-4 PMID:40629283	研究论文	开发整合多模态超声和影像组学的早期预测模型，用于评估乳腺癌新辅助治疗反应	首次将多模态超声（B超、剪切波弹性成像、超声造影）与影像组学特征相结合，在治疗两周期后早期预测乳腺癌新辅助治疗反应	回顾性研究设计，样本量相对有限（239例患者）	建立乳腺癌新辅助治疗反应的早期预测模型	239例接受新辅助治疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	多模态超声（B超、剪切波弹性成像、超声造影）	U-Net, 逻辑回归	超声图像	239例乳腺癌患者（训练集167例，验证集72例）	PyRadiomics	U-Net	AUC, 敏感性, 特异性	NA
980	2025-10-06	ColoViT: a synergistic integration of EfficientNet and vision transformers for advanced colon cancer detection 2025-Jul-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06199-6 PMID:40632312	研究论文	提出了一种结合EfficientNet和视觉Transformer的混合诊断框架ColoViT，用于结肠癌检测	首次将EfficientNet的可扩展特征提取能力与视觉Transformer的全局上下文信息捕捉能力协同整合	仅进行了初步评估，需要进一步验证	通过深度学习图像分析提高结肠癌早期检测能力	结肠镜图像中的癌前病变和早期结肠癌	计算机视觉	结肠癌	NA	CNN,Transformer	图像	NA	NA	EfficientNet,Vision Transformer	召回率,精确率,F1分数,AUC	NA