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
1661	2025-10-06	Deep learning on high-density EEG during a cognitive task distinguishes patients with Parkinson's disease from healthy controls 2025-Jul-03, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ade6a9 PMID:40541235	研究论文	本研究使用深度学习模型分析高密度脑电图数据，通过认知任务区分帕金森病患者与健康对照	首次在认知任务激活状态下使用高密度EEG数据训练深度学习模型，相比静息态EEG显著提高了帕金森病分类准确率	未明确说明样本量大小及具体数据预处理方法	探索认知任务是否能提高基于EEG的帕金森病检测准确率	帕金森病患者与健康对照人群	机器学习	帕金森病	高密度脑电图	深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	准确率, 敏感度分析	NA
1662	2025-10-06	CBH-BDC Enhanced Δ-ML for Predicting the Accurate Standard Enthalpy of Formation 2025-Jul-03, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c03134 PMID:40556314	研究论文	提出一种结合CBH-BDC与Δ-ML的方法，用于精确预测标准生成焓	首次将连接性层次结构与键差校正方法与Δ机器学习相结合，绕过高精度量子计算实现准确预测	BDC参数仅限于特定元素，电子能量计算存在挑战	开发精确预测标准生成焓的计算方法	464个实验物种和QM9数据库中的120,416个稳定有机分子	机器学习	NA	密度泛函理论(DFT)、CCSD(T)计算	Δ-ML	分子描述符、热力学数据	464个实验验证物种 + 120,416个QM9数据库分子	NA	NA	预测精度	NA
1663	2025-10-06	Contrast-enhanced image synthesis using latent diffusion model for precise online tumor delineation in MRI-guided adaptive radiotherapy for brain metastases 2025-Jul-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade845 PMID:40562071	研究论文	开发基于潜在扩散模型的对比增强图像合成方法，用于脑转移瘤MRI引导自适应放疗中的在线肿瘤勾画	提出ControlNet耦合潜在扩散模型结合个性化迁移学习和去噪扩散隐式模型反演方法，实现从T2/FLAIR图像生成高质量合成T1CE图像	NA	开发合成T1CE图像生成方法以促进在线自适应脑转移瘤勾画的准确性	脑转移瘤患者	医学影像分析	脑转移瘤	MRI, 潜在扩散模型	扩散模型, ControlNet	MRI图像	NA	NA	潜在扩散模型, ControlNet	Dice相似系数	NA
1664	2025-10-06	Self-supervised learning for low-dose CT image denoising method based on guided image filtering 2025-Jul-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade847 PMID:40562063	研究论文	提出一种基于引导图像滤波的自监督学习方法用于低剂量CT图像去噪	利用引导图像滤波生成伪标签实现无需配对数据的自监督学习，并在残差网络解码器中嵌入注意力门机制增强去噪性能	NA	开发不依赖配对正常剂量CT数据的低剂量CT图像去噪方法	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	残差网络	医学图像	NA	NA	残差网络	视觉质量, 定量指标	NA
1665	2025-10-06	A novel LLM time series forecasting method based on integer-decimal decomposition 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06581-x PMID:40594984	研究论文	提出一种基于整数-小数分解的LLM时间序列预测方法IDDLLM	设计整数-小数分解和跨模态微调框架，开发SDC模块和双交叉注意力机制来改进LLM对时间序列的理解	未明确说明方法在特定领域时间序列数据上的局限性	解决时间序列数据与文本数据之间的根本差异，改进基于LLM的时间序列预测	时间序列数据	自然语言处理,机器学习	NA	时间序列分解,跨模态学习	LLM	时间序列数据	NA	NA	SDC模块,双交叉注意力模块	长期预测排名,少样本预测,零样本预测	NA
1666	2025-10-06	Dual-Mode Temperature-Pressure MXene Sensor for Enhanced Firefighter Safety and Deep Learning-Enhanced Smart Gloves 2025-Jul-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c09442 PMID:40552641	研究论文	开发了一种基于MXene材料的双模温度-压力传感器，用于增强消防员安全和智能手套应用	利用MXene材料优异的热电性能、类金属导电性和阻燃特性，在柔性防火聚酰亚胺基底上集成多功能传感器	NA	开发能够同时检测多种物理刺激的多功能可穿戴传感器	消防员安全监测和智能手套应用	机器学习和传感器技术	NA	MXene传感器集成技术	深度学习算法	温度和压力传感器数据	NA	NA	NA	温度和压力传感性能	NA
1667	2025-10-06	Robust Multi-contrast MRI Medical Image Translation via Knowledge Distillation and Adversarial Attack 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584721 PMID:40601468	研究论文	提出一种结合知识蒸馏和对抗攻击的鲁棒多对比度MRI医学图像翻译框架	提出教师-学生模块的知识蒸馏架构，其中教师模块设计为具有更多输入的配准网络以更好地学习噪声分布；引入生成器前的对抗攻击模块增强模型鲁棒性	仅针对MRI医学图像进行验证，未测试其他医学影像模态	提升多对比度MRI医学图像翻译的质量和鲁棒性	MRI医学图像	计算机视觉	NA	MRI	GAN, Transformer, Diffusion	医学图像	两个公共MRI医学图像数据集	NA	知识蒸馏网络，配准网络	通过消融实验和与SOTA方法比较验证性能	NA
1668	2025-10-06	Clinical decision support using pseudo-notes from multiple streams of EHR data 2025-Jul-02, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01777-x PMID:40604255	研究论文	提出一种名为MEME的深度学习框架，通过将电子健康记录转换为伪笔记来支持临床决策	首次将异构EHR数据转换为伪笔记，减少系统间概念协调需求，并利用自注意力机制学习多嵌入的上下文重要性	未明确说明模型在外部EHR数据库中的泛化能力限制	开发临床决策支持系统，预测急诊科患者的处置结果	400,019次急诊科就诊记录	自然语言处理	NA	电子健康记录分析	深度学习	表格数据, 文本	400,019次急诊科就诊	NA	自注意力机制	NA	NA
1669	2025-10-06	Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset 2025-Jul, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3537868 PMID:40031386	研究论文	本研究开发了一种基于光学相干断层扫描图像的深度学习模型，用于量化耳蜗植入后纤维化程度	首次将计算机视觉技术应用于植入耳蜗的OCT数据集，并开发了改进的UNET架构（2D-OCT-UNET）	研究基于豚鼠模型，结果向人类临床应用的转化需要进一步验证	研究耳蜗纤维化形成机制，减少纤维化负担并改善人工耳蜗植入患者疗效	慢性植入人工耳蜗的豚鼠耳蜗组织	计算机视觉	听力损失	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	NA	NA	UNET, 2D-OCT-UNET	NA	NA
1670	2025-10-06	A Contrast-Enhanced Ultrasound Cine-Based Deep Learning Model for Predicting the Response of Advanced Hepatocellular Carcinoma to Hepatic Arterial Infusion Chemotherapy Combined With Systemic Therapies 2025-Jul, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.70089 PMID:40302359	研究论文	本研究开发了一种基于对比增强超声视频的深度学习模型AE-3DNet，用于预测晚期肝细胞癌对肝动脉灌注化疗联合系统治疗的疗效反应	在3DNet基础上创新性地引入时空注意力模块，增强动态特征提取能力	回顾性研究设计，样本量相对有限（326例患者）	预测晚期肝细胞癌患者对HAIC联合治疗的疗效反应	晚期肝细胞癌患者	计算机视觉	肝癌	对比增强超声	深度学习	超声视频图像	326例患者（内部验证243例，外部验证83例）	NA	AE-3DNet, 3DNet	AUC	NA
1671	2025-10-06	Enhanced Maize Leaf Disease Detection and Classification Using an Integrated CNN-ViT Model 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70513 PMID:40599357	研究论文	本研究提出了一种结合CNN和ViT的混合深度学习框架，用于增强玉米叶部病害的检测和分类	创新性地将CNN的局部特征提取能力与ViT的远程上下文依赖捕捉能力相结合，形成互补的混合架构	模型在独立CD&S数据集上的性能略低于主数据集，可能存在泛化能力限制	开发早期、准确、自动化的玉米叶部病害检测方法，实现及时干预和优化作物管理	玉米叶部病害图像	计算机视觉	植物病害	图像处理技术	CNN, ViT	图像	来自Mendeley、Kaggle和CD&S数据集的玉米病害图像	NA	CNN-ViT混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1672	2025-10-06	Python-driven impedance profiling on peptide-functionalized biosensor for detection of HIV gp41 envelope protein 2025-Jul, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-025-04400-8 PMID:40599495	研究论文	本研究开发了一种基于抗菌肽功能化的无标记阻抗生物传感器，用于检测HIV gp41包膜蛋白	首次使用抗菌肽作为生物识别受体开发无标记阻抗生物传感器检测HIV gp41蛋白，并应用Python深度学习算法进行阻抗数据分析	NA	开发高灵敏度、高选择性的HIV早期诊断平台	HIV gp41包膜蛋白	生物传感器	HIV/艾滋病	电化学阻抗谱(EIS)、扫描电子显微镜、计时阻抗法(CI)	深度学习	阻抗数据	NA	Python	NA	线性检测范围、回归系数、检测限(LOD)、定量限(LOQ)、变异系数(CV%)	NA
1673	2025-10-06	PROTEUS: A Physically Realistic Contrast-Enhanced Ultrasound Simulator-Part I: Numerical Methods 2025-Jul, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3427850 PMID:39008399	研究论文	开发了一种物理真实的对比增强超声模拟器PROTEUS，用于生成对比增强射频数据	提出了首个包含血流动力学、微泡轨迹、超声波传播和非线性微泡散射四个互连模块的完整对比增强超声模拟框架	本文仅描述了数值方法部分，完整的验证和应用将在后续研究中展示	开发能够再现超声波与组织和微泡相互作用的物理过程的模拟工具	超声对比剂和血管几何结构	医学影像计算	NA	对比增强超声成像	NA	射频数据	NA	NA	NA	NA	NA
1674	2025-10-06	Enhanced boundary-directed lightweight approach for digital pathological image analysis in critical oncological diagnostics 2025-Jul, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251325092 PMID:40262109	研究论文	提出一种轻量化的边界增强数字病理图像识别策略，用于恶性骨肿瘤的紧急诊断	优化Transformer的自注意力机制，创新实现边界分割增强策略，并引入行列注意力方法稀疏化注意力矩阵	NA	解决恶性骨肿瘤紧急诊断问题，提高诊断效率和准确性	骨肉瘤等恶性骨肿瘤的病理图像	数字病理学	骨癌	数字病理图像分析	Transformer, CNN	病理图像	NA	NA	Transformer	DSC, IOU, params	NA
1675	2025-10-06	AI-Assisted Glucocorticoid Treatment Response Prediction of Active Ulcerative Active Patients 2025-Jul, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.16961 PMID:40304464	研究论文	开发基于深度学习的模型预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应	首次结合组织病理学全切片图像和临床数据开发UCG-SwinT模型预测糖皮质激素治疗反应，并使用Grad-CAM可视化模型关注的组织学特征	样本量相对有限（212例患者），仅来自中国两个医疗中心	预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应，实现精准治疗管理	活动性溃疡性结肠炎患者	数字病理学	溃疡性结肠炎	全切片图像分析	深度学习	图像, 临床数据	212例UC患者的485张肠道组织学全切片图像	NA	Swin Transformer	AUC	NA
1676	2025-10-06	Prostate cancer prediction through a hybrid deep learning method applied to histopathological image 2025-Jul, Expert review of anticancer therapy IF:2.9Q2 DOI:10.1080/14737140.2025.2512040 PMID:40411485	研究论文	提出一种结合MobileNet、注意力机制和胶囊网络的混合深度学习模型用于前列腺癌组织病理图像的Gleason分级预测	首次将MobileNet、注意力机制和胶囊网络集成到单一架构中，在保持计算效率的同时提高Gleason分级的准确性	仅使用两个公开数据集进行验证，未在更多临床场景中测试模型泛化能力	开发高效准确的前列腺癌组织病理图像自动分级系统	前列腺癌组织病理图像	数字病理学	前列腺癌	组织病理学成像	深度学习, 混合模型	图像	PANDA和Gleason-2019两个数据集	NA	MobileNet, 注意力机制, 胶囊网络	准确率	NA
1677	2025-10-06	Methodological Challenges in Deep Learning-Based Detection of Intracranial Aneurysms: A Scoping Review 2025-Jul, Neurointervention IF:1.2Q4 DOI:10.5469/neuroint.2025.00283 PMID:40415390	综述	本文系统评估了36项基于深度学习的颅内动脉瘤检测研究的方法学挑战	首次对深度学习在颅内动脉瘤检测领域的方法学局限进行全面梳理，重点关注研究设计、验证策略和报告规范	纳入研究数量有限（36项），主要回顾已发表文献，缺乏原始数据分析	评估深度学习在颅内动脉瘤检测中的方法学质量并识别临床转化障碍	使用CTA或MRA进行颅内动脉瘤检测的深度学习研究	医学影像分析	脑血管疾病	计算机断层扫描血管成像(CTA), 磁共振血管成像(MRA)	深度学习	医学影像	36项研究	NA	NA	患者水平敏感度, 病灶水平敏感度, 特异性, 每例假阳性数	NA
1678	2025-10-06	Integrating AI/ML and multi-omics approaches to investigate the role of TNFRSF10A/TRAILR1 and its potential targets in pancreatic cancer 2025-Jul, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110432 PMID:40424767	研究论文	本研究通过整合AI/ML和多组学方法，探索TNFRSF10A/TRAILR1在胰腺癌中的治疗靶点潜力	首次将空间转录组学、深度学习QSAR建模和分子动力学模拟相结合，系统性识别胰腺癌中TNFRSF10A靶向的已批准药物和天然化合物	研究主要基于计算预测和体外模拟，需要后续实验验证	发现胰腺导管腺癌的新型治疗靶点和候选药物	胰腺导管腺癌(PDAC)及其肿瘤微环境	计算生物学	胰腺癌	多组学分析(基因组学、空间转录组学、蛋白质组学)、ceRNA网络分析、QSAR建模、分子动力学模拟	深度学习、Transformer	基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、化学结构数据	NA	NA	SELFormer	结合亲和力、结合能(MM-PBSA)、RMSD漂移、PCA、SASA	NA
1679	2025-10-06	Estimating Total Lung Volume from Pixel-Level Thickness Maps of Chest Radiographs Using Deep Learning 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240484 PMID:40434310	研究论文	使用U-Net深度学习模型从胸片像素级厚度图估计总肺容积	首次使用U-Net模型从胸片生成像素级肺厚度图来估计总肺容积	回顾性研究，样本量有限，仅使用正面胸片	从胸片准确估计总肺容积	胸片和CT扫描图像	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	CT扫描，深度学习	U-Net	医学影像	5959例CT扫描（来自两个公共数据集）和72名参与者（来自医院数据集）	NA	U-Net	均方误差，皮尔逊相关系数，双侧t检验	NA
1680	2025-10-06	Optimization enabled ensemble based deep learning model for elderly falling risk prediction 2025-Jul, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2514802 PMID:40504132	研究论文	本研究开发了一种基于优化集成深度学习模型的老年人跌倒风险预测方法	提出了一种新型双指数琴鸟优化算法，结合双指数平滑和琴鸟优化来训练集成学习模型	NA	开发先进的老年人跌倒风险预测模型	老年人跌倒风险	机器学习	老年疾病	深度学习	集成学习,XGBoost,1D-CNN,深度信念网络	NA	NA	NA	XGBoost,一维卷积神经网络,深度信念网络	NA	NA