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
561	2025-10-06	TRI-PLAN: A deep learning-based automated assessment framework for right heart assessment in transcatheter tricuspid valve replacement planning 2025-Aug-06, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133732 PMID:40780436	研究论文	开发并验证首个基于深度学习的全自动框架TRI-PLAN，用于经导管三尖瓣置换术前的右心结构评估	首个全自动深度学习框架，通过双阶段右心评估网络实现右心结构复合体分割和三尖瓣环定位，并自动测量关键解剖参数和右心室射血分数	回顾性研究，样本量相对有限（140例CTA扫描）	开发自动化评估框架以改进经导管三尖瓣置换术的术前规划	严重三尖瓣反流患者的右心结构复合体	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	140例CTA扫描（63,962个切片），来自中国两个高容量心脏中心	NA	双阶段右心评估网络	Dice系数, 表面Dice, 标准差, 组内相关系数, 相关系数, 偏差	NA
562	2025-10-06	A deep learning model for diagnosing autism using brain time series 2025-Aug-05, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.001 PMID:40763894	研究论文	提出一种结合LSTM和注意力机制的混合深度学习模型，用于基于脑时间序列数据的自闭症诊断	引入基于滑动窗口的数据预处理方法和投票策略，结合残差块与通道注意力机制增强特征融合并防止网络退化	未明确说明样本规模的具体数值，模型性能在不同脑图谱上存在差异	开发准确的自闭症早期诊断方法	自闭症谱系障碍患者和神经典型个体	机器学习	自闭症	脑功能磁共振成像	LSTM, 注意力机制	脑时间序列数据	ABIDE数据集中的ROI时间序列数据	NA	LSTM with Attention, 残差块	准确率	NA
563	2025-10-06	A novel approach to smart-assisted schizophrenia screening based on Raman spectroscopy and deep learning 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14015-x PMID:40764795	研究论文	本研究提出了一种基于拉曼光谱和深度学习的智能辅助精神分裂症筛查方法	首次将马尔可夫转移场引入拉曼光谱分析，将一维光谱序列转换为二维谱图以丰富分析方法	NA	开发基于血清拉曼光谱的精神分裂症辅助筛查方法	精神分裂症患者和健康个体的血清样本	机器学习	精神分裂症	拉曼光谱	CNN	光谱数据	精神分裂症患者和健康个体的血清拉曼光谱数据	NA	四种不同的卷积神经网络	NA	NA
564	2025-10-06	Partial feature reparameterization and shallow-level interaction for remote sensing object detection 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14035-7 PMID:40764799	研究论文	提出一种用于遥感目标检测的高效单阶段检测器SORA-DET，通过部分特征重参数化和浅层交互提升检测性能与计算效率	提出PRepConvBlock通过重参数化卷积和部分特征利用降低计算复杂度，设计SB-FPN浅层多尺度融合框架增强特征表示，构建四检测头架构	NA	开发兼顾高检测性能和计算效率的遥感目标检测方法	遥感图像中的目标检测	计算机视觉	NA	NA	CNN	遥感图像	VisDrone2019测试集和SeaDroneSeeV2验证集	NA	Bi-FPN, SORA-DET	mAP50	NA
565	2025-10-06	Deep learning based localisation and classification of gamma photon interactions in thick nanocomposite and ceramic monolithic scintillators 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13339-y PMID:40764802	研究论文	本研究评估基于深度神经网络的方法，用于在厚纳米复合和陶瓷整体闪烁体中定位和分类伽马光子相互作用	首次在厚纳米复合和陶瓷整体闪烁体中应用InceptionNet和CNN进行光子相互作用模式分类和首次相互作用点定位，相比传统技术显著提升定位精度	研究假设50%探测器量子效率，实际性能可能受此假设影响；对于三次及以上沉积相互作用的分类准确率相对较低(66.7%)	提高正电子发射断层扫描中伽马光子首次相互作用点的定位精度	纳米复合和陶瓷整体闪烁体中的伽马光子相互作用	计算机视觉	NA	闪烁光子分布分析	CNN, InceptionNet	图像	NA	NA	InceptionNet, CNN	准确率, 中位数定位误差	NA
566	2025-10-06	Interpretable multi-scale deep learning to detect malignancy in cell blocks and cytological smears of pleural effusion and identify aggressive endometrial cancer 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103742 PMID:40779831	研究论文	提出一种可解释多尺度深度学习框架IMA-SSL，用于检测胸水细胞块和涂片中的恶性肿瘤并识别侵袭性子宫内膜癌	首次将自监督学习特征编码器与多尺度注意力机制结合，在胸水细胞学样本和公共TCGA数据集上实现恶性肿瘤检测	样本量相对有限（194张细胞涂片和188张细胞块全玻片图像）	开发深度学习模型以准确诊断恶性胸水和识别侵袭性子宫内膜癌	胸水细胞块和细胞学涂片样本，TCGA子宫内膜癌数据集	数字病理学	肺癌,乳腺癌,子宫内膜癌	全玻片成像	深度学习	图像	194张细胞涂片全玻片图像，188张细胞块全玻片图像，以及公共TCGA数据集	NA	多尺度注意力网络，自监督学习特征编码器	Fisher精确检验	NA
567	2025-10-06	Recurrent inference machine for medical image registration 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103748 PMID:40779833	研究论文	提出一种用于医学图像配准的循环推理网络，通过元学习方式提升配准精度和数据效率	将图像配准问题构建为元学习求解器，通过循环推理框架学习优化更新规则，结合隐式正则化和显式梯度输入	未明确说明计算复杂度和对不同模态图像的泛化能力	开发高精度且数据高效的医学图像配准方法	脑部MRI、肺部CT和定量心脏MRI图像	医学图像分析	多疾病类别	深度学习	循环神经网络	医学图像	未明确具体样本数量，但实验表明仅需5%训练数据即可取得良好效果	NA	循环推理网络	配准精度	NA
568	2025-10-06	Adaptive-learning physics-assisted light-field microscopy enables day-long and millisecond-scale super-resolution imaging of 3D subcellular dynamics 2025-Aug-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62471-w PMID:40759651	研究论文	提出自适应学习物理辅助光场显微镜技术，实现长时间毫秒级3D亚细胞动态超分辨率成像	结合物理辅助深度学习框架和自适应调谐策略，首次实现光场显微镜对多种亚细胞动态的超分辨率重建	未明确说明技术对特定细胞类型或生物样本的适用性限制	开发能够长期高速3D超分辨率成像的显微技术，减少光毒性	活细胞内的亚细胞结构和动态过程	计算显微成像	NA	光场显微镜，深度学习重建	深度学习	3D光场图像	未明确说明具体样本数量，但包含多种亚细胞结构的长时间观测	NA	NA	空间分辨率（~120 nm），时间分辨率（100体积/秒）	NA
569	2025-10-06	Diagnostic systematic review and meta-analysis of machine learning in predicting biochemical recurrence of prostate cancer 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11445-5 PMID:40760134	系统综述与荟萃分析	评估机器学习模型在预测前列腺癌生化复发方面的有效性，并与传统预后方法进行比较	首次通过系统综述和荟萃分析全面评估机器学习模型在前列腺癌生化复发预测中的表现，比较了不同模型类型和数据模态的性能差异	纳入研究数量有限（16项），缺乏大规模临床试验验证，长期预测性能有所下降	评估机器学习模型预测前列腺癌生化复发的准确性和临床适用性	前列腺癌患者	机器学习	前列腺癌	机器学习	深度学习模型,混合模型,传统机器学习模型	影像数据,临床数据	17,316名前列腺癌患者	NA	NA	AUC	NA
570	2025-10-06	Sentiment analysis for deepfake X posts using novel transfer learning based word embedding and hybrid LGR approach 2025-Aug-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10661-3 PMID:40754634	研究论文	提出一种基于迁移学习的混合深度学习方法来分析深度伪造社交媒体帖子的情感倾向	结合LSTM、GRU和RNN的混合LGR方法，以及基于迁移学习的新型特征提取技术	NA	开发能够准确分析深度伪造文本情感倾向的方法，防止虚假信息传播	社交媒体上的深度伪造文本帖子	自然语言处理	NA	情感分析，特征提取	LSTM, GRU, RNN, 混合深度学习	文本	NA	NA	LSTM, GRU, RNN, LGR混合架构	准确率	NA
571	2025-10-06	Leveraging FastViT based knowledge distillation with EfficientNet-B0 for diabetic retinopathy severity classification 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100325 PMID:40588035	研究论文	提出一种基于FastViT知识蒸馏的FastEffNet框架，用于糖尿病视网膜病变严重程度分类	首次将基于Transformer的FastViT作为教师模型，通过知识蒸馏技术提升EfficientNet-B0学生模型的分类性能并降低计算复杂度	仅使用单一数据集进行验证，未在更多外部数据集测试泛化能力	开发高效准确的深度学习模型用于糖尿病视网膜病变的自动诊断	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	知识蒸馏	CNN, Transformer	图像	APTOS失明检测数据集的3662张图像，涵盖五个严重程度类别	NA	FastViT-MA26, EfficientNet-B0, HGNet, ResNet50, MobileNetV3, DeiT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's Kappa Score, Weighted Kappa Score, Matthews Correlation Coefficient, AUC	计算成本为0.38 G FLOPs的轻量级架构
572	2025-10-06	Cryo-electron tomography: Challenges and computational strategies for particle picking 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103113 PMID:40639056	综述	本文全面概述了冷冻电子断层扫描中基于深度学习的颗粒挑选方法	系统评估了基于标注和无标注的深度学习方法在冷冻电镜断层扫描颗粒挑选中的应用	作为综述文章，不包含原始实验数据和新方法开发	为研究人员选择最适合的颗粒挑选方法提供指导	冷冻电子断层扫描中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)，亚断层图平均	深度学习	断层扫描图像	NA	NA	NA	输入数据生成工作量，推理运行时间，细丝结构支持	NA
573	2025-10-06	Segmenting cryo-electron tomography data: Extracting models from cellular landscapes 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103114 PMID:40645092	综述	探讨深度学习技术如何革新冷冻电子断层扫描数据的分割流程，提升生物结构解析效率	系统阐述深度学习技术对冷冻电子断层扫描数据分割流程的自动化、精度与可扩展性的革命性改进	NA	重新定义冷冻电子断层扫描数据分割的最佳实践以加速生物学发现	冷冻电子断层扫描数据中的亚细胞组件结构关系	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	NA	断层扫描图像	NA	NA	NA	NA	NA
574	2025-10-06	Deep-learning-based gene perturbation effect prediction does not yet outperform simple linear baselines 2025-Aug, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02772-6 PMID:40759747	研究论文	比较深度学习模型与简单基线方法在预测基因扰动后转录组变化方面的性能	首次系统比较五种基础模型和两种深度学习模型与简单线性基线在基因扰动预测任务中的表现	当前深度学习模型在基因扰动效应预测任务中未能超越简单基线方法	评估深度学习模型在预测基因扰动后转录组变化方面的有效性	单细胞基因表达数据	机器学习	NA	单细胞转录组测序	基础模型,深度学习模型	基因表达数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
575	2025-10-06	Real-Time Prediction of Correct Yoga Asanas in Healthy Individuals With Artificial Intelligence Techniques: A Systematic Review for Nursing 2025-Aug, Nursing open IF:2.0Q2 DOI:10.1002/nop2.70278 PMID:40768382	系统综述	系统回顾使用人工智能技术实时预测瑜伽体式以改善健康个体生活质量的研究	首次系统评估AI技术在瑜伽体式实时预测中的应用效果，比较不同机器学习方法的性能差异	纳入研究数量有限（15篇），可能存在发表偏倚，各研究数据质量和样本量不一致	评估人工智能技术在实时瑜伽体式预测中的准确性和应用价值	健康个体的瑜伽体式	计算机视觉	NA	机器学习，深度学习	深度学习模型，机器学习模型	图像，姿势数据	15项研究（共3250篇初筛文献）	NA	NA	准确率	NA
576	2025-10-06	DeepQR: single-molecule QR codes for optical gene-expression analysis 2025-Aug, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2024-0236 PMID:40771425	研究论文	开发DeepQR方法结合紧凑光谱成像与深度学习，实现仅用3个光谱检测窗口获取4色信号，用于单分子基因表达分析	将紧凑光谱成像与深度学习结合，仅需3个光谱检测窗口即可实现4色采集，显著提高单分子多路复用能力	NA	开发新型光学成像方法以提升单分子基因表达分析的多路复用能力	天然RNA靶标	计算机视觉	NA	光学成像、单分子成像、荧光标记	深度学习	光谱图像	临床样本（使用NanoString基因表达炎症panel验证）	NA	NA	与金标准成像的一致性、采集时间减少倍数	NA
577	2025-10-06	Adaptive normalizing flows for solving Fokker-Planck equation 2025-Aug-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0273776 PMID:40779784	研究论文	提出自适应标准化流框架ANFFP用于求解Fokker-Planck方程	结合标准化流的可解释性和精确采样优势，解决了传统高斯混合模型依赖经验采样和深度学习方法可解释性差的问题	未明确说明具体样本量要求和计算资源限制	开发高效求解Fokker-Planck方程的新方法	随机微分方程驱动的扩散过程的概率响应	机器学习	NA	标准化流	生成模型	数值模拟数据	小样本条件	NA	自适应标准化流	数值实验验证	NA
578	2025-10-06	Robust real-time segmentation of bio-morphological features in human cherenkov imaging during radiotherapy via deep learning 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18002 PMID:40781822	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的实时分割方法，用于放射治疗期间人类切伦科夫成像中的生物形态特征分割	首次将深度学习框架应用于切伦科夫成像中的生物形态特征分割，实现视频帧率处理速度	使用的切伦科夫数据集规模较小（1483张图像），且依赖于迁移学习策略	开发实时、准确的生物形态特征分割方法，用于放射治疗中的定位验证和运动管理	乳腺癌患者的切伦科夫成像中的生物形态特征（皮下静脉、疤痕、色素皮肤）	计算机视觉	乳腺癌	切伦科夫成像	CNN	图像	19名乳腺癌患者的212个治疗分次的1483张图像用于训练，19名患者的179张图像用于测试	NA	ResNet	Dice系数, 处理时间	NA
579	2025-10-06	Machine Learning for 1-Year Graft Failure Prediction in Lung Transplant Recipients: The Korean Organ Transplantation Registry 2025-Aug, Clinical transplantation IF:1.9Q3 DOI:10.1111/ctr.70268 PMID:40782091	研究论文	利用韩国器官移植登记数据开发深度学习模型预测肺移植术后1年移植失败风险	首次在韩国人群中应用多层感知机模型，仅使用9个术前变量实现肺移植失败预测	样本量有限（240例），需要进一步验证临床适用性	优化肺移植决策效率，通过术前预测改善候选者选择	肺移植接受者	机器学习	肺移植相关并发症	深度学习	多层感知机	临床登记数据	240例肺移植病例（55例失败，185例存活）	NA	多层感知机	AUC, 准确率	NA
580	2025-10-06	af2rave: protein ensemble generation with physics-based sampling 2025-Aug-06, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00201j PMID:40621440	研究论文	介绍af2rave开源Python包，通过改进的AlphaFold2-RAVE协议结合物理驱动采样生成蛋白质构象集合	改进了原有AlphaFold2-RAVE协议，通过特征选择模块自动识别重要集体变量，显著减少对系统先验知识的需求	NA	开发高效生成蛋白质构象集合的计算方法	蛋白质构象集合	计算生物学	NA	分子动力学模拟，多序列比对	AlphaFold2	蛋白质序列和结构数据	腺苷激酶(ADK)、人DDR1激酶、SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域等多个系统	Python	AlphaFold2-RAVE	构象采样效率，计算成本	NA