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
1	2025-09-26	Artificial Intelligence Automation of Echocardiographic Measurements 2025-Sep-30, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.07.053 PMID:40914895	研究论文	开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习语义分割模型	首次提出开源深度学习模型EchoNet-Measurements，可自动化完成18项超声心动图解剖和多普勒测量	研究主要基于单中心数据，外部验证仅包含一个医疗中心	通过人工智能技术自动化超声心动图测量，减轻临床医生工作负担	超声心动图图像和数据	医学影像分析	心血管疾病	深度学习语义分割	深度学习模型	超声心动图图像	155,215项研究中的877,983次超声心动图测量
2	2025-09-26	Deep Learning for Cardiac Overload Estimation　- Predicting B-Type Natriuretic Peptide (BNP) Levels From Heart Sounds and Electrocardiogram 2025-Sep-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0098 PMID:40533163	研究论文	开发深度学习模型通过心音和心电图非侵入性预测BNP水平	首次结合心音和ECG信号通过深度学习直接估算BNP生物标志物	样本量有限（外部验证集仅140例患者）	验证基于生理信号的非侵入性心衰筛查模型	心衰患者的心音和心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	生理信号（心音+ECG）	外部验证集140例患者，亚组分析127例
3	2025-09-26	Deep-learning-enabled high-throughput Screening of MXene photocatalysts for hydrogen production 2025-Sep-25, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr02764k PMID:40924402	研究论文	开发了一种深度学习驱动的高通量筛选方法，用于发现具有光催化制氢潜力的MXene材料	结合深度学习框架与高通量筛选，从23,857种MXenes中高效识别光催化材料，并提出了描述内建电场与非绝热电子-空穴耦合关系的描述符	计算方法依赖于训练数据库C2DB，实际实验验证尚未进行	开发高效计算策略逆向设计二维光催化剂，用于氢能生产	MXene二维材料的光催化性能	材料科学	NA	深度学习、高通量筛选、密度泛函理论、非绝热分子动力学、符号回归	深度学习框架	材料结构数据	23,857种MXene材料
4	2025-09-26	3D electroacoustic tomography image enhancement using deep learning with the SAM-Med3D encoder 2025-Sep-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae077d PMID:40957441	研究论文	提出基于深度学习框架的3D电声断层成像增强方法，利用SAM-Med3D编码器改进单视角投影的图像重建	首次将大型基础模型SAM-Med3D应用于3D电声断层成像增强，设计了局部-全局特征融合架构和轻量级解码器	数据来源于水模体和组织样本，尚未进行大规模临床验证	克服电声断层成像在临床应用中因有限角度数据采集导致的伪影和失真问题	水模体和组织样本的电声断层扫描数据	医学影像处理	NA	电声断层成像、深度学习	SAM-Med3D编码器、改进的U-Net架构	3D医学影像数据	50次EAT扫描（共6000个视角），包含训练集30次扫描（3600视角）、验证集10次扫描（1200视角）、测试集10次扫描（1200视角）
5	2025-09-26	Integrating CT image reconstruction, segmentation, and large language models for enhanced diagnostic insight 2025-Sep-25, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03446-3 PMID:40993406	研究论文	开发一个集成CT图像重建、分割和大语言模型的四步医学图像分析框架，旨在提升诊断效率	将图像重建、预处理、分割和自动文本描述集成到统一框架中，并引入FuseCap模型生成诊断描述	NA	提高CT图像质量并减少重建时间，为医学专家提供决策支持工具	骨盆CT图像	医学影像分析	癌症	Radon变换、双边滤波、K-means聚类	CNN、FuseCap	CT图像	NA
6	2025-09-26	Deep Learning-based Gait Recognition and Evaluation of the Wounded 2025-Sep-25, Disaster medicine and public health preparedness IF:1.9Q3 DOI:10.1017/dmp.2025.10179 PMID:40993504	研究论文	本研究探索基于深度学习的步态识别技术用于伤者远程创伤评估的可行性	首次将YOLOv5目标检测算法应用于跨物种（人类、犬类、兔子）的步态异常识别，实现灾难场景下的远程创伤评估	研究仅针对正常与跛行两种步态分类，未涵盖更复杂的损伤类型；样本量相对有限	开发人工智能辅助的快速创伤损伤评估系统，提升灾难医疗响应效率	人类、犬类和兔子的步态图像数据	计算机视觉	创伤损伤	深度学习、目标检测算法	YOLOv5	图像	4500张步态图像（涵盖3个物种）
7	2025-09-26	Boosting positron emission tomography reconstruction with positional encoding-based deep image prior 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0049 PMID:40994198	研究论文	提出一种基于位置编码的深度图像先验方法，用于提升正电子发射断层扫描图像重建质量	采用无监督深度学习方法，结合高斯傅里叶特征和均匀位置编码解决PET重建中的频谱偏差问题	NA	改进正电子发射断层扫描图像重建方法	正电子发射断层扫描图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描	深度神经网络	医学影像数据	Brainweb数据和幼稚大鼠数据
8	2025-09-26	Deep learning-based artefact reduction in low-dose dental cone beam computed tomography with high-attenuation materials 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0045 PMID:40994202	研究论文	探讨基于深度学习的低剂量牙科锥形束CT中高衰减材料伪影减少方法	提出绕过传统Radon变换模型的替代方法，分析深度学习在解决金属植入物引起的伪影问题中的潜力	讨论深度学习方法的局限性，并指出低剂量CBCT图像质量下降的挑战	提升低成本牙科锥形束CT系统的图像质量	牙科锥形束CT图像及其金属伪影	医学影像处理	牙科疾病	锥形束CT成像	深度学习	CT图像	NA
9	2025-09-26	Learning latent hardening: enhancing deep learning with domain knowledge for material inverse problems 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0043 PMID:40994205	研究论文	提出一种结合领域知识的深度学习框架LLH，用于解决材料微观结构逆向问题中的数据稀缺问题	开发了两阶段学习潜在硬化（LLH）框架，首次将材料力学行为的领域知识系统性地融入深度学习模型	研究主要针对多孔材料，在其他材料体系中的泛化能力有待验证	探索领域知识如何提升数据稀缺场景下材料逆向问题的预测性能	多孔材料的微观结构特征和应力-应变曲线	机器学习	NA	深度学习、机器学习	CNN, DNN, XGBoost, KNN, LSTM, RF	应力-应变曲线数据、微观结构特征数据	NA
10	2025-09-26	Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control 2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668 PMID:40994269	研究论文	提出基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络MultiMolCGC，用于精确预测冠状病毒主蛋白酶与小分子的结合亲和力	开发定制门控控制框架实现多模态表征融合，通过多任务专业化门控架构优化知识共享，并证明大规模合成对接数据预训练在低数据场景的有效性	引入预测结构数据意外降低性能，可能源于结构不确定性	开发稳健的深度学习框架以精确预测蛋白质-配体结合效力	SARS-CoV-2和MERS-CoV冠状病毒的主蛋白酶(Mpro)与小分子配体	机器学习	冠状病毒感染	多模态深度学习、图注意力网络、合成对接数据预训练	多任务图注意力网络(MultiMolCGC)	多模态分子数据（包括结构数据和结合亲和力数据）	NA
11	2025-09-26	[Synthetic promoters: theory, design, and prospects] 2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.250044 PMID:40994322	综述	本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景	系统总结基于深度学习的合成启动子设计新策略	未涉及具体实验验证数据的讨论	探讨合成启动子的设计原理与应用潜力	合成启动子的结构元件与调控机制	合成生物学	NA	深度学习	NA	文献资料	NA
12	2025-09-26	A Deep Learning-Based Fully Automated Vertebra Segmentation and Labeling Workflow 2025-Sep-25, British journal of hospital medicine (London, England : 2005) DOI:10.12968/hmed.2025.0443 PMID:40994375	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动椎骨分割与标记工作流程，用于脊柱手术导航机器人	提出将3D定位问题转化为2D检测的创新方法，结合YOLOv7、DBSCAN聚类、注意力机制3D U-Net和ResNet-Transformer混合架构	NA	为脊柱手术导航机器人开发高效准确的全自动椎骨分析工作流程	椎骨解剖结构	计算机视觉	脊柱疾病	深度学习	YOLOv7, 3D U-Net, ResNet, Transformer	CT图像	106个脊柱CT数据集
13	2025-09-26	Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques 2025-Sep-25, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133 PMID:40995622	研究论文	开发并验证基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统，用于识别药物疗效和高风险斑块	首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种临床参数的人工智能系统	模型开发仅基于106名患者的数据，需要更大规模的外部验证	验证人工智能OCT分析系统在识别药物疗效和高风险斑块方面的准确性和实用性	冠状动脉OCT图像和斑块特征	医学影像分析	心血管疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	开发集：106名患者的127个完整回撤图像（36,212帧）；验证集：IBIS-4研究83名患者和CLIMA研究62名患者
14	2025-09-26	Rethinking the AI Paradigm for Solubility Prediction of Drug‑Like Compounds with Dual-Perspective Modeling and Experimental Validation 2025-Sep-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202511667 PMID:40995668	研究论文	通过双视角建模和实验验证开发药物溶解度预测模型	构建了迄今最大的药物溶解度数据集，发现多统计机器学习算法集成优于深度学习模型	数据限制导致深度学习模型精度不足	提高药物类似物溶解度预测的准确性	药物和药物类似分子	机器学习	NA	回归算法、分类算法、模型集成	统计机器学习算法集成	化学结构数据	最大规模的药物溶解度数据集（含DrugBank数据库条目）
15	2025-09-26	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-Sep-25, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发基于深度学习的自动检测工具，用于在胃活检数字全切片图像中识别幽门螺杆菌和肠上皮化生	采用两阶段模型（Vision Transformer + 图注意力网络），首次在H&E染色全切片图像中同时检测幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生，并整合背景组织病理学特征	样本量有限（180个全切片图像），模型性能仍有提升空间（幽门螺杆菌检测F1分数0.617）	开发胃活检标本中幽门螺杆菌和肠上皮化生的自动识别工具	胃活检组织标本	数字病理学	胃部疾病	苏木精-伊红染色全切片成像	Vision Transformer + 图注意力网络	病理图像	180个胃活检全切片图像（776,636个图像块）
16	2025-09-26	Variational autoencoder-based deep learning and radiomics for predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-25, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf239 PMID:40996309	研究论文	本研究利用变分自编码器深度学习与影像组学技术预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解	创新性地结合VAE深度学习和影像组学构建深度学习影像组学模型用于预测治疗反应	单中心研究且测试队列样本量较小（40例患者）	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解	局部晚期食管鳞癌患者	数字病理	食管癌	增强CT影像分析、影像组学	VAE、深度学习模型、深度学习影像组学模型	医学影像	训练队列253例患者（2019年7月-2023年7月），测试队列40例患者（2023年8月-2024年8月）
17	2025-09-26	An open deep learning-based framework and model for tooth instance segmentation in dental CBCT 2025-Sep-25, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06578-w PMID:40996470	研究论文	开发了一个基于深度学习的开源框架和模型OralSeg，用于牙科CBCT图像中的牙齿实例分割	结合Swin Transformer和空间Mamba模块进行多尺度残差特征融合，提供一键式分割工具并免费开放非商业使用	NA	解决当前牙科CBCT分割工具精度不足、可访问性差和解剖覆盖不全面的问题	牙科CBCT图像中的35个关键口腔解剖结构	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	UNetR结合Swin Transformer和空间Mamba模块	CBCT医学图像	NA
18	2025-09-26	Deep learning reconstruction for temporomandibular joint MRI: diagnostic interchangeability, image quality, and scan time reduction 2025-Sep-25, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12029-7 PMID:40996510	研究论文	评估深度学习重建颞下颌关节MRI与传统MRI在诊断可互换性、图像质量和扫描时间方面的表现	首次系统验证深度学习重建MRI在颞下颌关节诊断中的临床等效性，并实现扫描时间减少49.2%	样本量相对有限（88名患者），且仅针对特定MRI序列进行评估	比较深度学习重建与传统MRI在颞下颌关节诊断中的性能差异	疑似颞下颌关节紊乱病患者（88名患者，176个关节）	医学影像分析	颞下颌关节疾病	深度学习重建、磁共振成像	深度学习模型	医学影像	88名患者（平均年龄37±16岁，43名男性），共176个颞下颌关节
19	2025-09-26	Machine-learned density functional based quantum chemical computations for ethane: performance of DeepMind 21 on potential energy surface and molecular properties 2025-Sep-25, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06451-3 PMID:40996570	研究论文	本研究使用DeepMind 21机器学习密度泛函对乙烷分子进行量子化学计算，评估其在势能面和分子性质预测方面的性能	首次将深度学习密度泛函DM21应用于乙烷分子的量子科学计算，验证了神经网络泛函在量子化学计算中的适用性	研究仅限于乙烷分子，尚未扩展到更复杂的分子体系	评估机器学习密度泛函在量子化学计算中的准确性和适用性	乙烷分子（C2H6）	机器学习	NA	密度泛函理论、深度学习、量子化学计算	神经网络、DM21、TensorFlow	分子结构数据、量子化学计算数据	单个乙烷分子的不同几何构型
20	2025-09-26	Deep learning-based segmentation of acute pulmonary embolism in cardiac CT images 2025-Sep-25, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03503-0 PMID:40996587	研究论文	本研究开发基于深度学习的急性肺栓塞自动分割方法，用于心脏CT图像分析	首次将nnU-Net和基于Transformer的VT-UNet两种先进神经网络应用于急性肺栓塞的自动分割任务	研究样本量有限（200例CTPA图像），需要更大规模数据验证模型泛化能力	实现急性肺栓塞的精确自动分割，以改善患者预后评估和治疗规划	急性肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影	nnU-Net, VT-UNet	医学影像	200例CTPA图像体积数据