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
521	2025-10-06	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	研究论文	比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型在微束放射治疗中剂量图预测的性能	首次在微束放射治疗领域系统比较图卷积网络与3D U-Net两种不同架构的深度学习模型	研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据	开发快速准确的剂量预测方法以替代计算密集的蒙特卡洛模拟	微束放射治疗中的3D剂量分布	医学影像分析	癌症放射治疗	蒙特卡洛模拟，深度学习	图卷积网络，3D U-Net	3D剂量图	用于MRT临床前研究的大鼠数据	NA	图卷积网络，3D U-Net	平均绝对误差，平均相对误差，体素级γ指数	NA
522	2025-10-06	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个酶结构研究代谢在400百万年酵母亚门进化过程中如何塑造酶结构演化	首次将深度学习预测的蛋白质结构与代谢进化研究相结合，揭示代谢在多尺度上塑造结构演化的新模式	研究局限于酵母亚门物种，可能不适用于其他生物类群	探究代谢如何影响酶结构在长期进化过程中的演化	酵母亚门中催化361个代谢反应的11,269个预测和实验确定的酶结构	计算生物学	NA	深度学习蛋白质结构预测，进化基因组学	AlphaFold2	蛋白质结构数据，代谢通路数据	11,269个酶结构，覆盖225个代谢通路	AlphaFold2	AlphaFold2架构	NA	NA
523	2025-10-06	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	研究论文	本研究通过体模实验评估基于深度学习的快速kV切换CT在不同心率下对冠状动脉狭窄分级准确性的影响	首次系统评估深度学习辅助的双能CT在不同心率条件下对冠状动脉狭窄定量分析的准确性	研究基于体模实验，未涉及真实患者数据，结果外推需谨慎	探究心率对基于深度学习的快速kV切换CT在冠状动脉狭窄分级准确性的影响	带有狭窄的冠状动脉体模和搏动心脏体模	医学影像分析	心血管疾病	快速kV切换双能CT，深度学习图像重建	神经网络	CT影像数据	冠状动脉体模在不同心率设置下(0-70 bpm)的扫描数据	NA	NA	图像锐度，狭窄比率误差	NA
524	2025-10-06	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	本研究在意大利急诊科队列中验证了机器学习模型对晕厥患者短期不良结局的预测能力	首次在外部验证梯度提升和逻辑回归模型对晕厥结局的预测性能，并比较了新型深度学习模型TabPFN和大语言模型TabLLM的表现	样本量相对较小（257例患者），验证队列的事件发生率较高可能影响模型泛化能力	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性能	晕厥急诊患者	机器学习	心血管疾病	机器学习算法	梯度提升, 逻辑回归, 深度学习, 大语言模型	临床数据	257例非低风险晕厥患者	NA	梯度提升, 逻辑回归, TabPFN, TabLLM	AUC, Matthews相关系数, Brier分数	NA
525	2025-10-06	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	开发了一种名为EchoNext的深度学习模型，通过心电图检测多种结构性心脏病	在大型多样化健康系统中使用超过100万条心电节律和影像记录进行训练，能够检测多种形式的结构性心脏病，并在不同护理环境和种族/民族群体中表现一致	NA	利用人工智能扩大心脏病筛查的可及性	结构性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	心电图，心脏影像	深度学习	心电节律数据，影像记录	超过100万条心电节律和影像记录	NA	NA	诊断准确率	NA
526	2025-10-06	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	研究论文	本研究探讨弧长对深度学习预测肺癌立体定向消融放疗中监测单位的影响	首次研究不同弧长设置对深度学习模型预测放疗监测单位性能的影响	研究基于单一机构的回顾性数据，样本量相对有限	开发自动化的肺癌多病灶立体定向消融放疗计划系统	肺癌患者接受立体定向消融放疗的治疗数据	医疗人工智能	肺癌	立体定向消融放疗	深度学习	放疗治疗计划数据	257名患者的295次治疗，共60,720个样本	NA	NA	平均绝对百分比误差, gamma通过率	NA
527	2025-10-06	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	本文综述了基于人工智能的肺结节影像辅助诊断与治疗方法	系统比较了传统规则方法、手工特征机器学习、影像组学、深度学习及融合Transformer或注意力机制的混合模型在肺结节管理中的应用	存在领域偏移、高计算需求、有限可解释性以及多中心数据集变异等挑战	评估人工智能在肺结节诊断和治疗中的性能、适用性和局限性	肺结节	医学影像分析	肺癌	多模态影像融合(CT, PET, MRI)	深度学习, 机器学习, Transformer, 注意力机制	医学影像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
528	2025-10-06	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	探讨人工智能在动物实验替代方法中的应用及其对毒理学和安全评估的改进	系统分析AI技术如何通过计算机建模和机器学习提升毒性预测的准确性，并推动动物实验3R原则（替代、减少、优化）的实施	监管验证仍是当前面临的主要挑战	评估人工智能在毒理学和安全评估领域替代动物实验的潜力	毒性预测、药物安全评估和化学危害分类	机器学习	NA	计算机毒理学、体外数据与AI工具结合的混合方法	深度学习, QSAR模型	化学结构数据、体外实验数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
529	2025-10-06	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	本研究基于SEER数据库开发深度学习模型预测松果体母细胞瘤患者的3年生存率	首次将深度学习模型应用于罕见肿瘤松果体母细胞瘤的生存预测，相比传统Cox比例风险模型表现更优	样本量较小（仅145例患者），数据来源于单一数据库	开发松果体母细胞瘤患者的生存预测模型	松果体母细胞瘤患者	医疗人工智能	松果体母细胞瘤	深度学习	深度神经网络	临床数据	145例患者	NA	深度神经网络	AUC, 校准曲线, 斜率, 截距	NA
530	2025-10-06	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	研究论文	提出一种基于深度学习的个性化建模方法，用于重建高质量的增强4D-MRI图像以支持肝癌放疗	采用个性化建模策略应对患者异质性，通过配对呼吸保持4D-MRI图像指导模型生成高质量4D-MRI	研究仅针对58例肝癌患者，样本规模有限，且方法在肝癌放疗中的实际应用潜力仍需进一步验证	开发高质量4D-MRI重建方法以改善肝癌放疗中的肿瘤运动描绘和监测	58例肝癌患者的MRI图像数据	医学影像分析	肝癌	高速多相3D快速扰相梯度回波序列，磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	58例肝癌患者	NA	NA	峰值信噪比，结构相似性，归一化均方根误差，模糊检测累积概率	NA
531	2025-10-06	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	开发并验证基于基因组特征的深度学习模型PanScore，用于胰腺导管腺癌术前肝转移风险分层	首次基于基因组特征开发深度学习模型进行PDAC术前肝转移风险分层，识别出8个关键基因组预测因子	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	改善胰腺导管腺癌术前风险分层，识别肝转移高风险患者	胰腺导管腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	基因组测序	深度学习	基因组数据	训练队列1779例(MSK-MET)，验证队列2181例(MSK-IMPACT)	H2O AutoML	6层深度神经网络	AUC, 风险比, 中位总生存期	NA
532	2025-10-06	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SDN环境中的DDoS攻击检测	提出结合一维卷积神经网络和门控循环单元的混合模型，用于网络流量时空特征提取	仅使用单一数据集进行验证，未在更广泛网络环境中测试	开发高精度的SDN网络流量分类方法以检测DDoS攻击	软件定义网络中的网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术	CNN, GRU, LSTM, RNN, MLP	网络流量数据	24,500个样本（12,250个正常流量，12,250个攻击流量）	NA	1D-CNN, GRU, 混合CNN-GRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC AUC	NA
533	2025-10-06	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	研究论文	评估结合运动减少算法的超分辨率深度学习重建技术在减少主动脉运动伪影方面的效果	首次将超分辨率深度学习重建与运动减少算法结合应用于主动脉CT图像重建	回顾性研究，样本量有限(86例患者)，仅评估主动脉夹层诊断	比较不同深度学习重建算法在减少主动脉运动伪影方面的性能	接受胸部增强CT扫描的患者主动脉图像	医学影像处理	主动脉夹层	对比增强CT	深度学习重建	CT图像	86例患者(平均年龄65.0±14.1岁，53名男性)	NA	超分辨率深度学习重建	定量噪声, 边缘上升斜率, 边缘上升距离, 伪影评分, 锐度评分, 噪声评分, 结构描绘评分, 诊断可接受性评分	NA
534	2025-10-06	An Anisotropic Cross-View Texture Transfer with Multi-Reference Non-Local Attention for CT Slice Interpolation 2025-Aug-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3596957 PMID:40779378	研究论文	提出一种基于多参考非局部注意力的各向异性跨视图纹理传递方法，用于CT切片插值	充分利用3D CT体积的各向异性特性，将高分辨率平面内纹理细节作为参考传递到低分辨率穿平面图像	NA	提高CT切片插值质量，改善医学图像各向异性分辨率问题	CT医学图像	计算机视觉	NA	CT成像	深度学习	3D CT图像	公共CT数据集，包括真实配对基准数据集	NA	多参考非局部注意力模块	NA	NA
535	2025-10-06	Automatic Choroid Segmentation and Thickness Measurement Based on Mixed Attention-guided Multiscale Feature Fusion Network 2025-Aug-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3597026 PMID:40779377	研究论文	提出基于混合注意力引导的多尺度特征融合网络实现脉络膜自动分割和厚度测量	提出MAMFF-Net网络，集成混合注意力编码器、可变形多尺度特征融合路径和多尺度金字塔层聚合模块	公共OCT数据集中涉及脉络膜厚度变化的疾病类型较少且缺乏公开标注数据集	实现OCT图像中脉络膜的精确分割和厚度测量	正常和八种脉络膜相关疾病的OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	图像	徐州医科大学附属医院(XZMH)-脉络膜数据集，包含正常和八种脉络膜相关疾病的标注OCT图像	NA	MAMFF-Net, Mixed Attention Encoder(MAE), Deformable Multiscale Feature Fusion Path(DMFFP), Multiscale Pyramid Layer Aggregation(MPLA)	mDice, mIoU, mAcc	NA
536	2025-10-06	A neural network model enables worm tracking in challenging conditions and increases signal-to-noise ratio in phenotypic screens 2025-Aug-08, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013345 PMID:40779582	研究论文	开发了一种名为DeepTangleCrawl的神经网络模型，用于在复杂条件下追踪秀丽隐杆线虫的姿势	将原本用于游泳线虫的DeepTangle算法改进应用于爬行线虫追踪，显著降低了追踪失败率并产生更连续的轨迹	未明确说明模型在极端复杂环境下的性能限制	提高线虫在复杂环境下的姿势追踪能力	秀丽隐杆线虫	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	NA	NA	DeepTangle	失败率，轨迹连续性	NA
537	2025-10-06	A Deep Learning Model to Detect Acute MCA Occlusion on High Resolution Non-Contrast Head CT 2025-Aug-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8954 PMID:40780878	研究论文	开发一种深度学习模型用于在高分辨率非对比头部CT上检测急性大脑中动脉闭塞	首次使用3D深度学习模型直接从高分辨率非对比CT进行逐体素血栓分割，无需对比剂即可检测急性MCA闭塞	仅使用单中心回顾性数据，需要前瞻性多中心验证	评估深度学习模型在非对比CT上识别急性大脑中动脉闭塞的可行性和准确性	大脑中动脉血栓	医学影像分析	脑血管疾病	高分辨率非对比CT，CTA	3D深度学习模型	医学影像	训练验证集4,648例检查，独立测试集1,011例检查	NA	NA	AUROC, 准确率, 敏感度, 特异度	NA
538	2025-10-06	Land use classification using multi-year Sentinel-2 images with deep learning ensemble network 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12512-7 PMID:40781103	研究论文	本研究提出了一种名为IRUNet的深度学习集成网络，用于多年度Sentinel-2影像的土地利用分类	集成InceptionResNetV2与UNet框架，采用多尺度特征融合和测试时增强技术提升预测鲁棒性	虽然数据跨越多个年份，但每年数据作为独立输入处理，未建模时间序列关系	开发高性能、可推广的多年度土地利用分类框架	Katpadi地区2017-2024年的Sentinel-2卫星影像	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习集成网络	多光谱卫星图像	Katpadi地区2017-2024年多年度Sentinel-2影像数据	NA	IRUNet, InceptionResNetV2, UNet	准确率, Dice相似系数, 精确率, 召回率, F1分数, Kappa系数	NA
539	2025-10-06	Deep neural network approach integrated with reinforcement learning for forecasting exchange rates using time series data and influential factors 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12516-3 PMID:40781102	研究论文	提出一种结合长短期记忆网络和深度Q网络的混合框架，用于汇率预测	首次将强化学习机制引入汇率预测，通过实时反馈实现自适应优化	仅使用USD/INR汇率数据进行验证，未测试其他货币对	提高汇率预测的准确性和适应性	汇率时间序列数据和影响因素	机器学习	NA	时间序列分析	LSTM, DQN	时间序列数据	USD/INR汇率数据集	TensorFlow, PyTorch	LSTM, Deep Q-Network	均方误差, 均方根误差	NA
540	2025-10-06	Advanced dynamic ensemble framework with explainability driven insights for precision brain tumor classification across datasets 2025-Aug-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14917-w PMID:40781137	研究论文	提出一种新型集成深度学习系统，用于基于MRI数据的精确脑肿瘤分类	采用动态集成框架结合自适应权重分配策略，并集成多种可解释AI技术提供预测依据	未明确说明数据来源的具体限制和临床验证的充分性	开发高精度、可解释的脑肿瘤自动诊断系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	NA	NA	ResNet-50, EfficientNet-B5	准确率, 熵值	NA