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
981	2025-10-06	Deep Learning-Powered Whole Slide Image Analysis in Cancer Pathology 2025-Jul, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104186 PMID:40306572	综述	本文综述了深度学习在全切片图像分析中的应用及其在癌症病理学中的临床价值	提出了整合深度学习与全切片图像的完整框架，探索超越病理医生视觉感知的形态学特征	讨论了将基于深度学习的数字病理学转化为临床实践面临的机遇与挑战	推动深度学习驱动的全切片图像分析在癌症诊疗中的应用	癌症病理全切片图像	数字病理学	癌症	全切片成像技术	CNN, GCN, Transformer	图像	NA	NA	卷积神经网络, 图卷积网络, Transformer	灵敏度, 准确度	NA
982	2025-10-06	The use of machine learning in transarterial chemoembolisation/transarterial embolisation for patients with intermediate-stage hepatocellular carcinoma: a systematic review 2025-Jul, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02013-y PMID:40317437	系统综述	系统评估机器学习模型在中期肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞/经动脉栓塞治疗中的应用效果	首次系统评估机器学习在TACE/TAE治疗中期肝细胞癌中的应用，整合了深度学习和影像组学等多种ML模型	研究存在异质性限制了比较，所有纳入研究均来自中国，需要标准化方案和更大规模的多中心试验	评估机器学习模型在提高TACE和TAE治疗中期肝细胞癌精准性和疗效方面的有效性	中期肝细胞癌患者接受TACE或TAE治疗	机器学习	肝细胞癌	机器学习，深度学习，影像组学	深度学习，多种机器学习模型	医学影像数据，临床数据	7项研究，共4,017名患者	NA	NA	AUC	NA
983	2025-10-06	Comparison of an Attention-Based Multiple Instance Learning (MIL) With a Visual Transformer Model: Two Weakly Supervised Deep Learning (DL) Algorithms for the Detection of Histopathologic Lesions in the Rat Liver to Distinguish Normal From Abnormal 2025-Jul, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233251339653 PMID:40444726	研究论文	比较两种弱监督深度学习算法在大鼠肝脏组织病理学病变检测中的性能	首次在毒性研究中比较基于注意力的多示例学习与视觉Transformer模型在组织病理学病变检测中的应用	研究样本仅来自大鼠肝脏组织，模型泛化能力需进一步验证	开发高效的组织病理学病变自动检测方法以提高毒性研究评估效率	大鼠肝脏和肾脏的整张切片图像	数字病理学	肝脏病变	组织病理学分析	MIL, Transformer	整张切片图像	58项不同大鼠毒性研究的肝脏切片	NA	基于注意力的多示例学习, 视觉Transformer	AUROC	NA
984	2025-10-06	Artificial Intelligence in Obstetric and Gynecological MR Imaging 2025-Jul-01, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.rev.2024-0077 PMID:39477505	综述	探讨人工智能在妇产科磁共振成像领域的研究进展与应用前景	系统梳理了AI在妇产科MRI中从基础算法到深度学习及影像组学的最新发展路径	未涉及具体临床验证数据与实施障碍的深入分析	综述AI技术在妇产科MRI领域的应用现状与发展趋势	子宫肉瘤、子宫内膜癌、宫颈癌、卵巢肿瘤和胎盘植入等妇产科疾病	医学影像分析	妇产科疾病	MRI, 影像组学	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
985	2025-10-06	Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00679-1 PMID:40603582	研究论文	开发多模态人工智能模型MAARS预测肥厚型心肌病患者致命性心律失常事件	首次将对比增强心脏磁共振图像纳入多模态深度学习模型，采用基于Transformer的神经网络整合多源医疗数据	需要进一步的外部验证和临床前瞻性研究	预测肥厚型心肌病患者的致命性心律失常风险	肥厚型心肌病患者	医疗人工智能	心血管疾病	多模态医疗数据分析	Transformer神经网络	电子健康记录、超声心动图报告、放射学报告、对比增强心脏磁共振图像	内部队列和外部队列患者	NA	Transformer	AUC	NA
986	2025-10-06	Use of a deep learning neural network to generate bone suppressed images for markerless lung tumor tracking 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17949 PMID:40660921	研究论文	本研究使用U-net神经网络生成合成双能减影图像，用于无标记肺部肿瘤追踪	首次使用深度学习神经网络生成合成双能减影图像，无需额外硬件即可实现骨骼抑制，改善肿瘤可见性	研究样本量有限（20例患者），缺乏患者图像中肿瘤位置的真实标注	开发无需标记物的肺部肿瘤实时运动管理方法	运动体模和20例肺癌患者的X射线图像	医学影像分析	肺癌	双能X射线成像，快速kV切换技术	U-net	X射线图像	2694个体模图像对和4499个患者图像对	NA	U-net	SSIM, PSNR, 2DCC, TSR, MF, MAE	NA
987	2025-10-06	An open-source deep learning framework for respiratory motion monitoring and volumetric imaging during radiation therapy 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18015 PMID:40665474	研究论文	开发了一个名为Voxelmap的开源深度学习框架，用于放射治疗期间的呼吸运动监测和三维成像	提出了一个能够使用标准临床设备和数据实现实时三维呼吸运动估计和容积成像的框架，支持保拓扑和可逆的微分同胚映射	某些网络架构在目标质心误差方面表现不佳，特别是网络B和C在基于X射线的肺癌患者数据中误差较大	开发低成本实时图像引导放射治疗解决方案	放射治疗中的呼吸运动监测和器官风险跟踪	医学影像分析	肺癌, 心律失常	可变形图像配准, 前向投影, 切片提取	深度学习	4D-CT, 4D-MRI, X射线图像, k空间数据	XCAT和CoMBAT数字体模, SPARE Grand Challenge数据集	NA	五种不同的网络架构（网络A-E）	Dice相似系数, 目标质心误差	NA
988	2025-10-06	Automated Detection of Gibbon Calls From Passive Acoustic Monitoring Data Using Convolutional Neural Networks in the "Torch for R" Ecosystem 2025-Jul, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.71678 PMID:40666685	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的长臂猿叫声自动检测方法，使用R语言环境下的深度学习框架	首次在R语言的'torch for R'生态系统中实现卷积神经网络，专门用于长臂猿叫声的自动检测，为生态学家提供了更易用的深度学习工具	不同架构的最佳性能因物种和测试数据集而异，缺乏统一的最高性能模型	开发长臂猿叫声的自动检测和分类方法，评估不同CNN架构在被动声学监测数据上的性能	北灰长臂猿和南黄颊冠长臂猿的雌性叫声	机器学习	NA	被动声学监测(PAM)	CNN	音频	来自马来西亚丹浓谷保护区和柬埔寨克奥塞马野生动物保护区的两个自主记录单元网格数据	torch for R	六种CNN架构（具体未指明）	NA	NA
989	2025-10-06	Classification of Biscuit Quality With Deep Learning Algorithms 2025-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70379 PMID:40676924	研究论文	本研究使用深度学习算法对饼干质量进行自动分类检测	首次将EfficientNet等深度学习模型应用于饼干质量检测，并通过Grad-CAM可视化验证模型关注的关键缺陷区域	未明确说明数据集规模和具体实验环境细节	通过深度学习减少饼干生产质量控制过程中的时间、成本和人为错误	饼干产品的质量缺陷检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	EfficientNet, ResNet, XceptionNet, MobileNet	准确率, 精确率, F1分数	NA
990	2025-04-12	Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo 2025-Jul-17, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf133 PMID:40209097	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
991	2025-10-06	Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: a review 2025-Jul-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ade9c7 PMID:40587976	综述	本文综述了人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断和管理中的应用现状与前景	整合了AI在遗传性视网膜疾病领域的碎片化知识，提出可解释AI在临床应用中的重要性，并构建了推进临床应用的系统化路径	作为综述文章，不包含原始研究数据，主要基于现有文献进行分析和总结	探讨人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断、预后和管理中的应用潜力	遗传性视网膜疾病相关研究和临床数据	数字病理	遗传性视网膜疾病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
992	2025-10-06	Inverse Design of Manufacturable Infrared Metasurfaces Based on Multimodal Deep Learning Methods 2025-Jul-16, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c07116 PMID:40623946	研究论文	提出基于多模态深度学习方法的可制造红外超表面逆向设计框架	提出多模态神经网络框架解决复合周期性微结构的逆向设计问题，生成速度比传统方法快数个数量级	NA	实现复杂光子系统的按需逆向设计	复合周期性微结构和红外隐身超表面	机器学习	NA	红外辐射控制技术	深度学习,神经网络	光谱数据,结构参数	NA	NA	多模态神经网络	红外发射率	NA
993	2025-10-06	The Second Skin: A Wearable Sensor Suite that Enables Real-Time Human Biomechanics Tracking Through Deep Learning 2025-Jul-16, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3589996 PMID:40668712	研究论文	开发了一种基于深度学习的可穿戴传感器系统，用于实时追踪人体生物力学数据	提出了一种用户无关、任务无关的深度学习方法，能够通过可穿戴传感器实时精确估计下肢关节状态	研究样本量较小（N=10），仅针对建筑和危险废物清理任务进行验证	研究实时确定人体运动学和动力学的方法，推进生物力学研究并实现生物反馈和通用外骨骼控制应用	人体下肢关节运动学和动力学	机器学习	NA	惯性测量单元(IMUs)，压力鞋垫	深度学习	传感器数据	10名参与者，收集33种常见任务数据	NA	NA	均方根误差(RMSE)	NA
994	2025-10-06	LCwmcaR: Learning Cross-Window Cross-Modality Correlation-Aware Representation for Human Activity Recognition 2025-Jul-16, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3581226 PMID:40668703	研究论文	提出一种名为LCwmcaR的跨窗口跨模态相关性感知框架，用于人类活动识别任务	首次提出同时建模时空依赖的跨窗口跨模态相关性学习框架，设计了可学习时间二维化策略和跨窗口相关性感知特征生成模块	NA	解决人类活动识别中空间分布信息建模不足和跨窗口交互学习缺失的问题	人类活动识别数据	机器学习	NA	深度学习	Mamba, CNN	传感器序列数据	四个公共数据集	NA	双分支网络	准确率等指标（具体未明确说明）	NA
995	2025-10-06	Multi-View Fused Nonnegative Matrix Completion Methods for Drug-Target Interaction Prediction 2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3589662 PMID:40668724	研究论文	提出两种多视图融合非负矩阵补全方法用于药物-靶点相互作用预测	结合非负矩阵补全框架、线性多视图融合机制和多图拉普拉斯正则化，避免启发式秩选择并确保生物可解释性	未明确说明方法在极大规模数据集上的性能表现	提高药物-靶点相互作用预测的准确性、可解释性和可扩展性	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	多视图数据融合	非负矩阵补全	异构相似性矩阵	四个黄金标准数据集和一个更大的真实世界数据集	NA	多视图融合非负矩阵补全	准确性, 可解释性, 可扩展性	NA
996	2025-10-06	AMPred-MFG: Investigating the Mutagenicity of Compounds Using Motif-Based Graph Combined with Molecular Fingerprints and Graph Attention Mechanism 2025-Jul-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00742-2 PMID:40670804	研究论文	提出一种结合分子指纹和基序图的新型深度学习模型AMPred-MFG，用于预测药物分子的致突变性	首次将分子指纹特征、分子图特征与基序图相结合，并利用图注意力机制提取关键分子片段特征	未明确说明模型对特定类型分子的预测局限性及数据集的潜在偏差	开发准确预测化合物致突变性的计算工具以辅助药物早期开发	药物分子化合物	机器学习	NA	深度学习	图Transformer, 多层感知机	分子图数据, 分子指纹数据	未明确说明具体样本数量	未明确说明	图Transformer, 多层感知机	AUC, ACC, SEN, NPV, PPV, MCC	NA
997	2025-10-06	Machine and deep learning models for predicting high pressure density of heterocyclic thiophenic compounds based on critical properties 2025-Jul-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09600-z PMID:40659686	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测七种噻吩衍生物的高压密度	首次将临界性质作为输入参数，并比较多种先进机器学习模型在噻吩衍生物高压密度预测中的性能	仅针对七种特定噻吩衍生物进行研究，模型泛化能力需进一步验证	开发准确预测噻吩衍生物高压密度的计算模型	七种噻吩衍生物（噻吩、2-甲基噻吩、3-甲基噻吩、2,5-二甲基噻吩、2-噻吩甲醇、2-噻吩甲醛和2-乙酰噻吩）	机器学习	NA	临界性质分析	DT, AdaBoost-DT, LightGBM, GBoost, TabNet, DNN	数值数据	NA	NA	决策树, 自适应提升决策树, 轻量梯度提升机, 梯度提升, 表格神经网络, 深度神经网络	AAPRE, RMSE, 决定系数R	NA
998	2025-10-06	Evaluating the strength properties of high-performance concrete in the form of ensemble and hybrid models using deep learning techniques 2025-Jul-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10860-y PMID:40659776	研究论文	本研究开发了基于深度学习的混合和集成模型来预测高性能混凝土的抗压强度和坍落度流动性能	结合元启发式算法(GWO, QPSO)与机器学习模型(T-SFIS, GBMBoost, Decision Tree)构建混合和集成框架，显著提高了预测精度	研究仅基于191种混合物的数据集，样本规模相对有限	开发高精度预测高性能混凝土力学性能的计算模型	高性能混凝土的抗压强度和坍落度流动性能	机器学习	NA	深度学习	集成模型, 混合模型, Decision Tree	混凝土混合物性能数据	191种混凝土混合物	NA	T-SFIS, GBMBoost, Decision Tree, GWO, QPSO	R², RMSE	NA
999	2025-10-06	NeXtMD: a new generation of machine learning and deep learning stacked hybrid framework for accurate identification of anti-inflammatory peptides 2025-Jul-15, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02314-8 PMID:40660190	研究论文	提出了一种名为NeXtMD的新型机器学习与深度学习混合框架，用于准确识别抗炎肽	开发了双模块堆叠框架，整合机器学习和深度学习组件，采用四类序列衍生描述符和两阶段预测策略	NA	准确识别抗炎肽以支持药物开发和炎症疾病治疗	抗炎肽序列	机器学习	炎症疾病	序列分析	机器学习,深度学习	肽序列数据	NA	NA	ResNeXt	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
1000	2025-10-06	Harnessing AlphaFold to reveal hERG channel conformational state secrets 2025-Jul-14, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.104901 PMID:40658102	研究论文	本研究利用AlphaFold结合结构模板预测hERG离子通道的不同构象状态，揭示其功能机制和药物结合特性	首次展示通过精心选择结构模板可引导AlphaFold预测特定功能状态，发现hERG通道失活机制和增强药物结合的新分子特征	方法依赖于结构模板的选择质量，计算预测仍需实验验证	解析跨膜离子通道蛋白的离散构象状态，提升药物安全性筛选能力	hERG钾离子通道（K11.1）	计算生物学	心律失常	AlphaFold蛋白质结构预测，分子对接，分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据，实验验证数据	NA	AlphaFold	AlphaFold	与实验药物亲和力的一致性，结构特征验证	NA