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
441	2025-08-11	Real-time facial recognition via multitask learning on raspberry Pi 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97490-6 PMID:40760089	研究论文	本文研究了在低成本单板计算机Raspberry Pi上使用多任务学习（MTL）进行实时面部识别的可行性	首次在资源受限的设备如Raspberry Pi上成功部署高效的多任务学习模型，显著降低了计算负载和能耗，同时保持高准确率	研究仅使用了自定义的VGGFace2数据集，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	探索在资源受限设备上实现高效实时面部识别的可能性	面部识别任务，包括人物识别、年龄估计和种族预测	计算机视觉	NA	多任务学习（MTL）	MobileNet, MobileNetV2, InceptionV3	图像	自定义的VGGFace2数据集
442	2025-08-11	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	通过深度学习引导的序列设计，构建了一个活性非天然蛋白激酶的组合突变图谱	克服了以往蛋白质序列-功能图谱研究中的限制，通过深度学习引导重新设计天然蛋白酪氨酸激酶，生成了具有高度组合突变的新型功能序列	NA	探索高度组合和稀疏的序列-功能图谱在突变尺度上的功能	蛋白酪氨酸激酶	机器学习	NA	深度学习引导的序列设计，细胞游离测定	回归模型	蛋白质序列数据	537个重新设计的序列
443	2025-08-11	What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.31.668042 PMID:40766544	研究论文	本文探讨了学习RNA碱基配对规则所需的最小条件，发现不需要大量参数或结构信息即可重新发现RNA的碱基配对规则	研究发现仅需少量参数和序列数据即可重新发现RNA碱基配对规则，无需结构信息或序列比对	研究仅关注了RNA碱基配对的基本规则，未涉及更复杂的RNA结构或功能	探索学习RNA碱基配对规则所需的最小条件	RNA序列及其碱基配对规则	自然语言处理	NA	自动微分框架和随机梯度下降（SGD）	随机上下文无关文法（SCFG）	RNA序列	少至50条RNA序列
444	2025-08-11	Is the use of machine learning in head and neck cancer radiotherapy supported by clinical trials? 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105036 PMID:40587931	review	本文综述了机器学习在头颈癌放疗中应用的临床试验支持情况	通过系统评价临床试验，总结了机器学习在头颈癌管理中的有效性	研究仅基于42项符合条件的研究，样本量有限	评估机器学习在头颈癌管理中的临床应用效果	头颈癌（HNC）	machine learning	head and neck cancer	AI / ML	deep learning, KNN, SVM, logistic regression	image, clinical data	42项研究
445	2025-08-11	Comparison of Deep Learning Models for fast and accurate dose map prediction in Microbeam Radiation Therapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105012 PMID:40602228	research paper	比较两种深度学习模型在微束放射治疗中快速准确预测剂量图的性能	首次在微束放射治疗中比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型	研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据	评估不同深度学习模型在微束放射治疗剂量预测中的性能	微束放射治疗中的剂量分布预测	digital pathology	NA	Monte Carlo simulations, Deep Learning	Graph-Convolutional-Network, 3D U-Net	3D dose maps	大鼠的临床前研究数据
446	2025-08-11	The role of metabolism in shaping enzyme structures over 400 million years 2025-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09205-6 PMID:40634610	研究论文	通过分析11,269个预测和实验确定的酶结构，研究代谢在400百万年间对酶结构演化的影响	结合结构生物学与进化基因组学，揭示了代谢如何从多个尺度塑造酶的结构演化	研究主要关注Saccharmyces subphylum，可能不适用于其他生物群体	探讨代谢在酶结构演化中的作用	11,269个预测和实验确定的酶结构，涉及361个代谢反应和225条代谢途径	进化生物学	NA	深度学习、AlphaFold2	NA	蛋白质结构数据	11,269个酶结构
447	2025-08-11	Impact of heart rate on coronary artery stenosis grading accuracy using deep learning-based fast kV-switching CT: A phantom study 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105046 PMID:40651284	research paper	本研究探讨了心率对基于深度学习的快速千伏切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响	首次使用深度学习方法恢复缺失视图，提升冠状动脉CT血管造影图像质量，并比较了双能量CT与单能量CT在不同心率下的表现	研究仅使用体模进行实验，未涉及真实患者数据	评估心率对基于深度学习的快速千伏切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响	冠状动脉狭窄体模	digital pathology	cardiovascular disease	fast kV-switching dual-energy CT (DECT), single-energy CT (SECT)	deep learning	CT图像	冠状动脉体模在不同心率(0-70 bpm)下的扫描数据
448	2025-08-11	Validation of syncope short-term outcomes prediction by machine learning models in an Italian emergency department cohort 2025-Aug, Internal and emergency medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1007/s11739-025-04034-x PMID:40668516	研究论文	本研究旨在通过机器学习模型验证和比较晕厥患者短期不良结局的预测能力	在意大利急诊科队列中外部验证了梯度提升（GB）和逻辑回归（LR）模型，并与新型深度学习模型（TabPFN和TabLLM）进行了比较	使用CSRS变量的GB和LR模型在事件率较高的外部晕厥队列中预测能力有所下降	验证和比较不同机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测能力	2015年至2017年间在六家意大利医院急诊科评估的非低风险晕厥患者	机器学习	晕厥	梯度提升（GB）、逻辑回归（LR）、深度学习（TabPFN）、大语言模型（TabLLM）	GB、LR、TabPFN、TabLLM	临床数据	257名患者，中位年龄71岁
449	2025-08-11	Detecting structural heart disease from electrocardiograms using AI 2025-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09227-0 PMID:40670798	研究论文	利用AI从心电图中检测结构性心脏病	开发了一个深度学习模型EchoNext，基于超过100万份心电和影像记录，能够检测多种结构性心脏病，并在内部和外部验证中表现出高诊断准确性，优于心脏病专家	模型在未进行心脏影像检查的患者中进行了前瞻性评估，但可能仍存在未被发现的局限性	扩大心脏病筛查的可及性	结构性心脏病	机器学习	心血管疾病	深度学习	EchoNext	心电图和影像数据	超过100万份心电和影像记录
450	2025-08-11	Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105018 PMID:40684542	research paper	研究弧长对深度学习预测肺部立体定向消融放射治疗中监测单位的影响	探讨了不同弧长对深度学习模型预测监测单位的影响，并比较了同质和异质弧长训练集的效果	研究局限于单一机构的患者数据，可能缺乏外部验证	优化肺部多病灶立体定向消融放射治疗中的剂量调整	肺部癌症患者	digital pathology	lung cancer	deep learning	DL	医疗数据	257名患者的295次治疗，共60,720个样本
451	2025-08-11	Imaging-aided diagnosis and treatment based on artificial intelligence for pulmonary nodules: A review 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105050 PMID:40700795	综述	本文综述了人工智能在肺结节诊断和治疗中的应用，比较了不同AI方法的性能和局限性	系统比较了传统规则方法、手工特征机器学习、放射组学、深度学习及结合Transformer或注意力机制的混合模型，并探讨了多模态影像融合的潜力	存在领域偏移、高计算需求、可解释性有限以及多中心数据集变异性的挑战	评估AI在肺结节管理中的性能、适用性和局限性	肺结节	数字病理学	肺癌	深度学习、放射组学、Transformer、注意力机制	CNN、Transformer、混合模型	影像（CT、PET、MRI）	NA
452	2025-08-11	Use of artificial intelligence in animal experimentation: A review 2025-Aug, Toxicology letters IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.toxlet.2025.07.1417 PMID:40712858	综述	本文综述了人工智能在动物实验中的应用及其对减少动物使用和提高毒性及安全性评估可靠性的潜力	探讨了AI如何通过计算机建模、机器学习和计算毒理学等方法改进毒性预测和药物安全性评估，并强调其在推动3R原则和监管创新中的作用	监管验证仍是一个挑战	评估人工智能在毒理学和安全性评估中的应用及其对减少动物实验的贡献	毒性预测、药物安全评估和化学危害分类	计算毒理学	NA	机器学习、深度学习算法、定量结构-活性关系模型	深度学习算法、定量结构-活性关系模型	计算机模拟数据、体外数据	NA
453	2025-08-11	Development and Validation of Survival Prediction Models for Patients With Pineoblastomas Using Deep Learning: A SEER-Based Study 2025-Aug, Cancer reports (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/cnr2.70303 PMID:40771018	研究论文	本研究利用深度学习技术开发和验证了针对松果体母细胞瘤患者的生存预测模型	首次应用深度神经网络（DNN）构建松果体母细胞瘤患者的3年生存率预测模型，相比传统CPH模型展现出更高准确性	样本量较小（仅145例患者），且数据来源于单一数据库（SEER）	开发精准预测松果体母细胞瘤患者生存结局的预测模型	松果体母细胞瘤患者	数字病理学	松果体母细胞瘤	深度学习	DNN	临床数据	145例来自SEER数据库（1975-2019年）的患者
454	2025-08-11	Constructing high-quality enhanced 4D-MRI with personalized modeling for liver cancer radiotherapy 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104955 PMID:40578043	research paper	提出了一种基于深度学习的个性化建模方法，用于重建高质量的4D-MRI图像，以改善肝癌放疗中的肿瘤运动监测	采用个性化模型处理患者异质性，显著提高了4D-MRI图像质量	研究仅针对58名肝癌患者，样本量相对较小	开发一种快速重建高质量4D-MRI图像的方法，用于肝癌放疗	肝癌患者的4D-MRI图像	digital pathology	liver cancer	fast spoiled gradient recalled echo (FSPGR) sequences	深度学习模型（未指定具体类型）	image	58名肝癌患者
455	2025-08-10	A deep learning model for preoperative risk stratification of pancreatic ductal adenocarcinoma based on genomic predictors of liver metastasis 2025-Aug-26, European journal of cancer (Oxford, England : 1990) DOI:10.1016/j.ejca.2025.115608 PMID:40628176	研究论文	开发并验证了一个基于深度学习的风险模型PanScore，用于胰腺导管腺癌（PDAC）术前风险分层	利用基因组特征和深度学习模型PanScore对PDAC患者进行风险分层，特别是在可切除病例中识别出隐匿性转移风险	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型的临床实用性	提高胰腺导管腺癌术前风险分层的准确性，以指导个性化治疗决策	胰腺导管腺癌（PDAC）患者	数字病理学	胰腺癌	基因组测序	深度神经网络（DNN）	基因组数据	训练队列1779例（MSK-MET数据集），验证队列2181例（MSK-IMPACT队列）
456	2025-08-10	A 2025 perspective on the role of machine learning for biomarker discovery in clinical proteomics 2025-Aug-09, Expert review of proteomics IF:3.8Q1 DOI:10.1080/14789450.2025.2545828 PMID:40772544	观点文章	本文探讨了机器学习在临床蛋白质组学生物标志物发现中的应用及其面临的挑战	批判性地分析了机器学习在临床蛋白质组学中的应用，强调算法创新不能弥补样本量小、批次效应等问题	未提出具体解决方案，主要侧重于问题分析和建议	评估机器学习在临床蛋白质组学生物标志物发现中的实际应用潜力	临床蛋白质组学数据	机器学习	NA	临床蛋白质组学	深度学习架构	蛋白质组学数据	小样本量
457	2025-08-10	DDoS classification of network traffic in software defined networking SDN using a hybrid convolutional and gated recurrent neural network 2025-Aug-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13754-1 PMID:40781265	研究论文	本文提出了一种混合CNN-GRU模型，用于软件定义网络(SDN)中DDoS攻击的网络流量分类	提出了一种结合1D卷积层和GRU层的混合模型，用于空间模式提取和时间序列学习，实现了完美的测试性能	实验仅在特定SDN流量数据集上进行，未在其他网络环境中验证模型的泛化能力	开发一种高效的深度学习方法，用于SDN中DDoS攻击的检测	SDN网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE, StandardScaler	混合CNN-GRU模型	网络流量数据	24,500个样本（12,250个良性样本和12,250个攻击样本）
458	2025-08-10	Automated 3D segmentation of rotator cuff muscle and fat from longitudinal CT for shoulder arthroplasty evaluation 2025-Aug-09, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04991-6 PMID:40782188	研究论文	开发并验证了一种用于自动3D分割肩袖肌肉的深度学习模型，以量化接受全肩关节置换术(TSA)患者的肌肉体积和脂肪分数	采用DeepLabV3+与ResNet50结合的模型，首次在纵向CT扫描上实现肩袖肌肉和脂肪的自动3D分割	研究样本量相对较小，仅包含53名TSA患者用于模型训练和验证	开发自动化工具以评估肩关节置换术患者的肩袖肌肉健康状况	接受全肩关节置换术的患者	数字病理	肩关节疾病	CT扫描	DeepLabV3+ with ResNet50	3D CT图像	53名TSA患者用于模型开发，172名患者用于量化分析
459	2025-08-10	Reducing motion artifacts in the aorta: super-resolution deep learning reconstruction with motion reduction algorithm 2025-Aug-09, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01849-8 PMID:40782239	research paper	评估超分辨率深度学习重建结合运动减少算法在减少主动脉运动伪影方面的效果	结合超分辨率深度学习重建与运动减少算法，显著提升CT图像质量	研究为回顾性设计，样本量有限（86例患者）	评估SR-DLR-M在减少主动脉运动伪影方面的效能	主动脉CT图像	digital pathology	cardiovascular disease	contrast-enhanced CT	deep learning reconstruction	image	86例患者（平均年龄65.0±14.1岁，53名男性）
460	2025-08-10	Multi-scale Autoencoder Suppression Strategy for Hyperspectral Image Anomaly Detection 2025-Aug-08, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3595408 PMID:40779374	研究论文	本文提出了一种名为多尺度自编码器抑制策略（MASS）的新方法，用于高光谱图像异常检测，通过优先重建背景信息并抑制异常像素的影响来提高检测精度	提出MASS方法，结合局部特征提取器（集成卷积和全维动态卷积）与基于Transformer的全局特征提取器，设计自注意力抑制模块（SAS）以减少异常像素的影响，并在网络学习中引入掩码机制	未明确提及具体局限性	提高高光谱图像异常检测的精度	高光谱图像	计算机视觉	NA	自编码器（AEs）、卷积、全维动态卷积（ODConv）、Transformer、自注意力抑制模块（SAS）	自编码器（AE）、Transformer	高光谱图像	八个数据集