深度学习在生物医药领域中的应用

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
361	2025-09-03	Hypothalamus and intracranial volume segmentation at the group level by use of a Gradio-CNN framework 2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03438-6 PMID:40478471	研究论文	开发并评估了一个基于Gradio-CNN框架的图形用户界面，用于脑部MRI扫描中下丘脑和颅内体积的自动分割	结合Gradio库创建了基于Web的GUI，集成U-Net深度学习模型，并通过ngrok实现便捷部署，提供用户友好的分割工具	NA	为神经影像研究开发高效准确的分割工具，提升下丘脑和颅内体积分析的可用性	脑部MRI扫描，包括90名帕金森病患者和39名对照组	医学影像分析	帕金森病	深度学习分割，MRI成像	U-Net	医学影像（MRI）	129个样本（90名患者+39名对照）
362	2025-09-03	A multimodal vision foundation model for clinical dermatology 2025-Aug, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-025-03747-y PMID:40481209	研究论文	提出PanDerm多模态皮肤病基础模型，通过自监督学习在超过200万张真实皮肤病图像上预训练，并在28项临床任务中实现最先进性能	首个针对皮肤病学的多模态基础模型，整合四种成像模态，在少量标注数据下超越现有模型，并通过临床阅读研究验证其实际效用	NA	开发能够满足临床实践复杂多模态需求的皮肤病诊断与治疗人工智能模型	皮肤病图像数据，涵盖常见和罕见皮肤病症	计算机视觉	皮肤病	自监督学习	基础模型（Foundation Model）	图像	超过200万张真实皮肤病图像，来自11家临床机构的四种成像模态
363	2025-09-03	A Fully Automatic Pipeline of Identification, Segmentation, and Subtyping of Aortic Dissection from CT Angiography 2025-Aug, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00787-w PMID:40481307	研究论文	开发了一个用于从CT血管造影图像中自动识别、分割和Stanford分型主动脉夹层的深度学习流程	提出了首个全自动多模块深度学习流程，整合了主动脉分割、AD识别、真假腔分割和Stanford分型，并采用多视角投影方法提升性能	NA	实现主动脉夹层的快速准确自动诊断和分型	主动脉夹层患者	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	3D nnU-Net	医学图像	386例CT血管造影扫描
364	2025-09-03	Targeted Intervention Strategies for Maternal-Offspring Transmission of Christensenellaceae in Pigs via a Deep Learning Model 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503411 PMID:40492389	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型MOMTM，用于预测母猪微生物向仔猪的传播，并探索了通过干预策略促进有益菌Christensenellaceae定植以改善后代肠道健康	首次提出专门针对猪品种和发育阶段的母源微生物传播深度学习框架MOMTM，成功预测关键传播类群并验证低聚半乳糖干预的有效性	NA	探究母源微生物传播机制并开发靶向干预策略以促进后代早期肠道菌群健康发展	母猪及其后代仔猪的肠道微生物传播	机器学习	NA	深度学习建模	深度学习框架	微生物组数据	跨猪品种和发育阶段的母仔对样本
365	2025-09-03	Machine learning is changing osteoporosis detection: an integrative review 2025-Aug, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07541-x PMID:40493238	综述	本文综述了机器学习在骨质疏松症检测中的应用进展，涵盖从基础算法到深度学习技术的多层次分析	系统整合了过去十年中机器学习与深度学习在骨质疏松检测中的多模态数据应用，并提出未来结合电子健康记录开发个性化骨骼健康监测系统的愿景	深度学习存在'黑箱'问题、依赖大量标注数据及临床可解释性挑战，基础算法在处理高维非结构化影像数据时存在局限	提升骨质疏松症的早期诊断与风险检测的准确性和可及性	骨质疏松症的检测与筛查方法	机器学习	骨质疏松症	机器学习算法、深度学习、影像组学分析	多种算法类型（含深度学习神经网络）	临床数据、影像数据（X光、CT、MRI）、多模态数据	NA
366	2025-09-03	Multitarget Generate Electrolyte Additive for Lithium Metal Batteries 2025-Aug, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202502086 PMID:40534252	研究论文	开发一种深度学习辅助生成模型，用于多目标优化锂金属电池电解液添加剂的设计	采用分子分类衍生方法扩展数据集，结合异步有限解码器和对抗调控策略，实现复杂多样分子100%生成效率，并发现新型高效添加剂DFEPN	NA	解决锂金属电池电解液添加剂设计中需平衡电化学性能与阻燃性等冲突特性的挑战	电解液添加剂分子	机器学习	NA	深度学习辅助生成模型，分子分类衍生方法	生成模型	分子数据	从单属性数据点扩展至70,095个多属性数据点
367	2025-09-03	RNA-ligand interaction scoring via data perturbation and augmentation modeling 2025-Aug, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00820-x PMID:40555786	研究论文	提出一种基于序列的深度学习框架RNAsmol，用于预测RNA与小分子相互作用	结合数据扰动与增强、图分子特征表示和注意力特征融合模块，无需结构输入即可实现可靠预测	依赖有限的已验证RNA-小分子相互作用数据和稀缺的已知RNA结构	开发数据驱动的深度学习模型以促进RNA靶向药物发现	RNA与小分子之间的相互作用	机器学习	NA	深度学习	基于注意力的特征融合模块	序列数据	NA
368	2025-09-03	Advancing Soil Organic Carbon Prediction: A Comprehensive Review of Technologies, AI, Process-Based and Hybrid Modelling Approaches 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504152 PMID:40557741	综述	本文综述了土壤有机碳预测技术的最新进展，包括遥感、人工智能和生物地球化学建模等方法	整合多源传感数据与人工智能建模，并探讨将生物地球化学模型模拟输出作为AI训练数据以融合因果关系的创新方法	缺乏统一的最佳AI算法，且需要跨多样土壤气候和管理条件进行校准验证	提升土壤有机碳的测量、监测与预测能力，支持气候变化缓解和可持续农业管理	土壤有机碳（SOC）	环境信息学	NA	遥感（RS）、近端土壤传感（PSS）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生物地球化学建模、数据融合	ML, DL	多源传感器数据、遥感数据、模拟数据	NA（综述文章未指定具体样本量）
369	2025-09-03	Deep learning significantly boosts CRT response prediction using synthetic longitudinal strain data: Training on synthetic data and testing on real patients 2025-Aug, Biomedical journal IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.bj.2024.100803 PMID:39477070	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于合成的心肌应变数据构建模型，用于预测心力衰竭患者对心脏再同步化治疗（CRT）的反应	首次结合合成少数类过采样技术（SMOTE）生成大量合成数据训练深度学习模型，显著提升CRT反应预测性能，且模型关键输入变量与临床经验高度一致	样本量相对有限（131名真实患者），需进一步扩大真实数据验证模型泛化能力	开发高精度、高灵敏度预测CRT治疗反应的深度学习辅助工具	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	SMOTE, t-SNE, SHAP分析	DNN, 1D-CNN	二维超声心动图应变轨迹数据	131名真实患者数据，合成生成2000个训练样本
370	2025-09-03	From Code to Life: The AI-Driven Revolution in Genome Editing 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202417029 PMID:40538131	综述	本文探讨人工智能在基因组编辑领域的应用与前景，涵盖技术创新、挑战及伦理问题	整合AI技术提升CRISPR系统精准度，实现sgRNA优化设计、新型Cas蛋白发现和基因调控网络分析	存在数据偏差、算法透明度不足以及潜在非预期基因修饰等伦理与技术风险	推动精准医疗、遗传病治疗和可持续农业领域的基因组编辑技术发展	基因组编辑技术及其在生物医学与农业中的应用	机器学习	遗传病	CRISPR, 深度学习和蛋白质语言模型	深度学习预测器	基因组数据	NA
371	2025-09-02	Early Diagnosis of Knee Osteoarthritis With a Natural Language Processing-Driven Approach Based on Clinician Notes: Development and Validation Study 2025-Aug-14, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/64536 PMID:40810448	研究论文	开发并验证了一种基于自然语言处理技术的膝骨关节炎早期诊断方法，利用临床医生笔记中的文本数据进行预测	首次将临床医生笔记中的患者报告症状文本数据用于膝骨关节炎诊断，并整合WOMAC问卷提升模型性能	研究仅基于单一医疗机构的5849条记录，未涉及多中心验证	开发基于自然语言处理的膝骨关节炎早期诊断方法	膝骨关节炎患者和非患者的临床医生笔记数据	自然语言处理	骨关节炎	自然语言处理，深度学习	CNN, BiLSTM, GRU	文本	5849条记录（3455例OA患者，2394例非OA患者）
372	2025-09-02	Independent Channel Attention and Cross-Subject Data Generation for EEG-Based Patient-Independent Epileptic Seizure Detection Using ConvLSTM 2025-Aug-07, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250894 PMID:40775912	研究论文	提出一种用于患者无关癫痫发作检测的多阶段训练策略和带独立注意力模块的ConvLSTM网络	引入跨受试者数据生成方法和独立通道注意力机制，显著提升对未见患者的检测性能	NA	开发患者无关的癫痫发作自动检测方法以减少对专业医师视觉检查的依赖	癫痫患者的头皮EEG信号	机器学习	癫痫	EEG信号处理	ConvLSTM with attention module	EEG时间序列数据	公共数据集CHB-MIT
373	2025-09-02	Cost-Effectiveness of Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest Radiographs With Deep Learning in the United States 2025-Aug-06, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.07.028 PMID:40780311	研究论文	本研究评估了在美国50岁及以上女性中，利用深度学习分析胸部X光片进行机会性骨质疏松筛查的成本效益	首次将深度学习技术与现有临床胸部X光片结合，用于机会性骨质疏松筛查，并系统评估其经济性	研究主要针对美国50岁以上女性群体，结果可能不直接适用于其他人群或医疗体系	评估基于深度学习的胸部X光机会性骨质疏松筛查在美国中年及以上女性中的成本效益	美国50岁及以上的女性	数字病理	骨质疏松症	深度学习	深度学习模型	X光图像	NA
374	2025-09-01	Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data 2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70017 PMID:40762149	研究论文	提出一种基于深度学习的加速自由呼吸腹部T2 mapping重建框架，用于从欠采样径向涡轮自旋回波数据中快速生成高质量解剖图像和准确T2图	开发了灵活的深度学习框架，支持全监督方式改善T2加权图像或自监督方式重建T2图，实现了仅需160个径向视图的快速采集与重建	NA	加速腹部自由呼吸T2 mapping，同时保持高质量解剖图像、准确T2图和快速重建时间	腹部（特别是肝脏）的磁共振成像数据	医学影像分析	NA	径向涡轮自旋回波序列，深度学习重建	深度学习框架	磁共振图像	回顾性和前瞻性欠采样数据（具体数量未明确说明）
375	2025-08-31	Designing lipid nanoparticles using a transformer-based neural network 2025-Aug-15, Nature nanotechnology IF:38.1Q1 DOI:10.1038/s41565-025-01975-4 PMID:40817189	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer神经网络的模型COMET，用于预测脂质纳米颗粒（LNPs）的性能，以加速RNA药物开发	首次将Transformer架构应用于多组分复合制剂LNP的性能预测，能够处理非标准配方并实现端到端预测	模型训练依赖于大规模数据集LANCE的构建，且对训练数据量有一定要求	通过深度学习优化脂质纳米颗粒配方设计，提高核酸药物递送效率	脂质纳米颗粒（LNPs）及其多组分配方	机器学习	NA	深度学习，Transformer神经网络	Transformer	化学配方数据，性能数据	大规模LNP数据集LANCE（具体数量未明确说明）
376	2025-08-31	Data Mining-Based Model for Computer-Aided Diagnosis of Autism and Gelotophobia: Mixed Methods Deep Learning Approach 2025-Aug-13, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/72115 PMID:40802390	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的诊断系统，结合面部情绪识别和验证问卷，用于检测自闭症谱系障碍（ASD）患者或非ASD个体的恐笑症	创新性地融合了深度学习面部特征分析与标准化问卷（GELOPH<15>），在面部表情模糊时提升诊断可靠性	在面部线索不明确的情况下，仅依赖DeepFace模型不足以准确分类恐笑症	开发自动化工具以提升恐笑症的早期诊断和干预效果	自闭症谱系障碍个体及神经典型个体，重点关注青少年高功能ASD群体	计算机视觉	自闭症谱系障碍	深度学习、面部情绪识别、问卷评估	多层感知机（MLP）、DeepFace	图像	2932张面部图像（ASD与神经典型儿童各1466张）
377	2025-08-30	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	开发基于深度学习的方法，从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图	使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图，避免重复使用钆对比剂	NA	通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN (conditional Generative Adversarial Network)	MRI影像数据	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）
378	2025-08-30	Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399 PMID:40783839	研究论文	本研究利用整合自四个来源的精选数据集，开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型	通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团，采用机器学习和深度学习模型，在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度（R²=0.92，MAE=0.40）	NA	提高有机化合物水溶性的预测准确性，以支持从药物开发到材料科学的应用	有机化合物	机器学习	NA	机器学习和深度学习	多种ML和DL模型	化学描述符、指纹和功能基团数据	1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集）
379	2025-08-30	The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis 2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00383-025-06118-3 PMID:40824323	系统综述与荟萃分析	评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能，特别关注囊性胆道闭锁的鉴别	首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析	超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制，胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大	系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能	胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者	医学影像诊断	胆道闭锁	超声检查、荟萃分析、人工智能	深度学习	医学影像数据	基于多数据库检索的文献数据（具体样本量未明确说明）
380	2025-08-30	Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73516 PMID:40811738	系统综述与荟萃分析	评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能，并对比临床医生诊断准确性	研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚	评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能，分析影响诊断效果的关键因素	甲状腺结节（TNs）的医学影像	医学影像分析	甲状腺癌	深度学习（DL）	深度学习算法	医学影像	41项符合条件的研究（分割任务14项，检测任务27项）