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
581	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
582	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
583	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
584	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
585	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
586	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
587	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
588	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
589	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
590	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
591	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
592	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
593	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
594	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
595	2025-10-06	Pyramidal attention-based T network for brain tumor classification: a comprehensive analysis of transfer learning approaches for clinically reliable and reliable AI hybrid approaches 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11574-x PMID:40764518	研究论文	提出一种基于金字塔注意力的T型网络用于脑肿瘤分类，并全面分析迁移学习方法在临床可靠AI混合方法中的应用	结合层次金字塔注意力机制和基于T块的双分区特征提取，采用自卷积扩张神经分类器，自适应聚焦脑MRI图像中的信息区域	NA	开发临床可部署、可解释的自动化脑肿瘤分类模型	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN, LSTM, ANN	图像	7023张图像，包含四种类型：胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤、垂体瘤	NA	PABT-Net, VGG19, MobileNet, NASNet	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUC, 混淆矩阵, ROC分析, Jaccard相似指数, Cohen's Kappa值	NA
596	2025-10-06	Scalable and lightweight deep learning for efficient high accuracy single-molecule localization microscopy 2025-Aug-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62662-5 PMID:40764305	研究论文	提出轻量级深度学习框架LiteLoc用于高效处理单分子定位显微镜数据	采用轻量级神经网络架构并整合CPU和GPU并行处理，在保持定位精度的同时显著降低延迟和能耗	NA	开发可扩展的高通量单分子定位显微镜数据分析框架	单分子定位显微镜数据	计算机视觉	NA	单分子定位显微镜	深度学习	显微镜图像	NA	NA	轻量级神经网络	定位精度, 处理速度, 资源效率	CPU, GPU
597	2025-10-06	A deep learning framework for gender sensitive speech emotion recognition based on MFCC feature selection and SHAP analysis 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14016-w PMID:40764384	研究论文	提出一种基于MFCC特征选择和SHAP分析的性别敏感语音情感识别深度学习框架	相比现有深度学习方法在语音情感识别任务中实现了15%的性能提升，并采用SHAP分析进行特征选择	NA	开发高精度的语音情感识别系统	语音信号中的情感状态（快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和中性）	自然语言处理	NA	MFCC特征提取，SHAP分析	CNN, RNN, LSTM	语音数据	NA	NA	卷积神经网络，循环神经网络，长短期记忆网络	准确率	NA
598	2025-10-06	Road damage detection based on improved YOLO algorithm 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14461-7 PMID:40764422	研究论文	提出一种基于改进YOLOv5算法的道路损伤检测方法	集成通道注意力和空间注意力双分支注意力机制，结合GIoU损失函数增强检测精度和定位能力	NA	开发高效准确的道路损伤自动检测技术	道路损伤和路面病害	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	公共数据集	NA	YOLOv5	检索率,平均值,调和均值F1,PCI	NA
599	2025-10-06	Deep-learning-enabled online mass spectrometry of the reaction product of a single catalyst nanoparticle 2025-Aug-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62602-3 PMID:40764516	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与在线质谱分析的方法，用于检测单个催化剂纳米颗粒的反应产物	将约束去噪自编码器与纳米流体反应器结合，使在线质谱分析所需的催化剂表面积减少了约3个数量级，达到单个纳米颗粒水平	研究仅使用CO氧化和CH加氢作为模型反应，尚未验证在其他催化反应体系中的普适性	提高质谱分析在催化研究中的分辨率，实现单颗粒催化的在线反应分析	钯(Pd)催化剂纳米颗粒	机器学习	NA	在线质谱分析,纳米流体反应器	约束去噪自编码器	质谱信号	单个纳米颗粒(表面积0.0072±0.00086 μm²)	NA	约束去噪自编码器	信号检测灵敏度	NA
600	2025-10-06	Smartphone video-based early diagnosis of blepharospasm using dual cross-attention modeling enhanced by facial pose estimation 2025-Aug-05, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01904-8 PMID:40764679	研究论文	提出基于智能手机视频和双交叉注意力深度学习框架的眼睑痉挛早期诊断方法	结合时序视频特征和面部关键点动态的双交叉注意力建模，并通过面部姿态估计增强	诊断性能中等(0.674)，样本来源仅限于两家医院	开发眼睑痉挛的早期准确诊断和评估方法	眼睑痉挛患者的面部视频数据	计算机视觉	眼睑痉挛	智能手机视频采集，面部姿态估计	深度学习	视频	回顾性数据集847个患者视频，前瞻性评估179个样本	NA	双交叉注意力框架	准确率，SHAP分析	NA