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
621	2025-10-06	Transductive zero-shot learning via knowledge graph and graph convolutional networks 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13612-0 PMID:40770031	研究论文	提出一种基于知识图谱和图卷积网络的转导零样本学习方法，用于识别未见类别的对象	结合知识图谱和图卷积网络，提出双过滤模块与匈牙利算法的聚类策略，通过伪标注逐步更新模型参数	NA	解决零样本学习中的领域偏移问题，提升对未见类别的识别性能	图像分类中的未见类别对象	计算机视觉	NA	知识图谱，图卷积网络	GCN	图像，语义嵌入	三个数据集（AWA2，ImageNet50，ImageNet100）	NA	浅层图卷积网络	准确率	NA
622	2025-10-06	Contrastive representation learning with transformers for robust auditory EEG decoding 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13646-4 PMID:40770040	研究论文	本研究提出了一种结合对比学习和Transformer网络的新模型架构，用于从听觉脑电图信号中解码连续语音	首次将对比学习这一自监督学习技术与Transformer网络结合应用于听觉脑电图解码，在ICASSP 2023挑战赛的两个任务中取得了最先进的性能	未明确说明数据采集的具体条件和受试者数量，可能影响模型在不同人群中的泛化能力	开发能够从脑电图信号中稳健解码听觉刺激的新方法	听觉脑电图信号和对应的听觉刺激	脑机接口, 信号处理	NA	脑电图, 对比学习	Transformer	脑电图信号	NA	NA	Transformer	准确率, 皮尔逊相关系数	NA
623	2025-10-06	Chronological age estimation from human microbiomes with transformer-based Robust Principal Component Analysis 2025-Aug-06, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08590-y PMID:40770074	研究论文	提出一种基于Transformer的鲁棒主成分分析方法，用于从人类微生物组数据中估计年龄	结合Transformer架构和鲁棒主成分分析的优势，实现多任务学习并保持特征可解释性	NA	从人类微生物组数据中预测年龄和出生国家	人类微生物组样本（皮肤、口腔、肠道）	机器学习	NA	16S rRNA基因扩增子测序,全基因组测序	Transformer	微生物组测序数据	NA	NA	Transformer,鲁棒主成分分析	平均绝对误差,准确率	NA
624	2025-10-06	Revolutionizing clinical decision making through deep learning and topic modeling for pathway optimization 2025-Aug-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12679-z PMID:40770243	研究论文	提出融合LDA主题建模和BiLSTM网络的创新框架，用于优化临床路径决策	首次将LDA主题建模与BiLSTM网络相结合，能同时捕捉临床文本的关键模式与患者护理的时间动态	仅基于单一真实世界医疗数据集验证，未说明模型在其他医疗场景的泛化能力	优化临床路径管理以提升医疗服务质量和个性化水平	临床路径中的诊断治疗模式和患者护理时序数据	自然语言处理	NA	主题建模，深度学习	LDA, BiLSTM	临床叙事文本，时序医疗数据	NA	NA	LDA-BiLSTM集成架构	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
625	2025-10-06	Assessing the spatial relationship between mandibular third molars and the inferior alveolar canal using a deep learning-based approach: a proof-of-concept study 2025-Aug-06, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06539-5 PMID:40770327	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的系统，用于精确测量下颌第三磨牙与下颌管在锥形束CT图像中的空间距离	首次提出结合DeeplabV3+语义分割和KD-Tree算法的低资源环境解决方案，实现3D空间距离的精确量化	仅进行了内部验证，样本量有限，需要进一步外部验证	开发并验证基于深度学习的系统，用于准确测量M3-MC空间关系	下颌第三磨牙与下颌管的解剖关系	计算机视觉	口腔疾病	锥形束CT成像	CNN	医学图像	随机选择的CBCT图像	NA	DeeplabV3+	平均误差, 平均绝对误差, 均方误差, 均方根误差, 决定系数	低资源环境
626	2025-10-06	Hybrid CNN-Transformer-WOA model with XGBoost-SHAP feature selection for arrhythmia risk prediction in acute myocardial infarction patients 2025-Aug-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03127-z PMID:40770344	研究论文	开发了一种结合CNN、Transformer和鲸鱼优化算法的混合模型，用于急性心肌梗死患者心律失常风险预测	首次将CNN、Transformer和WOA算法结合用于心律失常预测，并采用XGBoost-SHAP进行特征选择	基于回顾性队列研究，需要前瞻性验证	开发准确、可解释的心律失常预测模型	急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, Transformer, WOA, XGBoost	临床数据	2084名患者	NA	CNN-Transformer混合架构	准确率, AUC-ROC, F1分数, MCC, G-Mean	NA
627	2025-10-06	Dynamic frailty risk prediction in elderly hip replacement: a deep learning approach to personalized rehabilitation 2025-Aug-06, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03143-z PMID:40770716	研究论文	本研究使用深度学习模型动态预测老年髋关节置换患者术后衰弱风险，为个性化康复提供指导	首次将多种生存分析模型应用于老年髋关节置换患者术后衰弱风险的动态预测，并识别关键临床预测因子	样本量相对有限，虽通过数据增强扩展但仍需更大规模验证	开发能够准确预测老年髋关节置换患者术后衰弱风险动态变化的预测模型	647名60岁及以上接受髋关节置换手术的老年患者	机器学习	老年疾病	临床数据收集，数据增强	生存分析模型	临床数据，生化数据，人口统计学数据，手术数据	647名患者（经数据增强扩展至约2,500例）	NA	Cox-Time, DeepHit, DeepSurv, MP-RSF, MP-AdaBoost, MP-LogitR	C-index, Brier score	NA
628	2025-10-06	Multi-stream feature fusion of vision transformer and CNN for precise epileptic seizure detection from EEG signals 2025-Aug-06, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06862-z PMID:40770757	研究论文	提出基于多流特征融合策略的癫痫发作检测模型CMFViT，融合CNN和Vision Transformer处理EEG信号	首次将CNN与Vision Transformer通过多流特征融合策略结合，同时捕捉EEG信号的局部特征和全局时间序列依赖	NA	开发高效准确的癫痫发作自动检测方法	头皮脑电图(EEG)信号	医学信号处理	癫痫	可调Q因子小波变换(TQWT)	CNN, Vision Transformer	EEG信号转换的时频域图像	CHB-MIT公开数据集和Kaggle 121人癫痫数据集	NA	CNN, Vision Transformer, 多流特征融合架构	准确率, 其他优秀指标	NA
629	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
630	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
631	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
632	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
633	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
634	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
635	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
636	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
637	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
638	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
639	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
640	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