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
481	2025-09-18	Deep Learning Can Unmask Conduction Tissue Disease From an Ambulatory ECG 2025-Sep, Circulation. Arrhythmia and electrophysiology DOI:10.1161/CIRCEP.124.013695 PMID:40856041	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的单导联动态心电图模型，用于检测既往心动过缓事件	首次使用深度学习从无心动过缓的24小时心电图数据中识别过去13天内发生的传导组织疾病	研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证临床效用	提高间歇性心动过缓的检测效率和诊断准确性	疑似或存在传导组织疾病的心动过缓患者	机器学习	心血管疾病	动态心电图监测	深度学习模型	心电图信号	320,959份14天单导联动态心电图记录
482	2025-09-18	Comprehensive Evaluation of Facet Joints Osteoarthritis Radiological Features on Lumbar CT: A Multitask Deep Learning Approach 2025-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70115 PMID:40949054	研究论文	本研究开发了一种基于多任务深度学习的模型，用于从腰椎CT图像中评估小关节骨关节炎的放射学特征	采用多任务深度学习方法和ResNet-18架构，首次实现对FJOA多种放射学特征的全面自动评估	研究为回顾性设计，模型在不同特征上的准确率存在差异（如肥大评估准确率较低）	开发自动评估小关节骨关节炎放射学特征的深度学习工具，辅助临床诊断	小关节骨关节炎（FJOA）患者的腰椎CT图像	计算机视觉	骨关节炎	CT成像，深度学习	多任务ResNet-18	医学影像（CT图像）	来自两家医院1360名患者的13223个轴向CT小关节图像块
483	2025-09-17	AlphaFold Kinase Optimizer: Enhancing Virtual Screening Performance Through Automated Refinement of AlphaFold-Based Kinase Structures 2025-Sep-16, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70056 PMID:40955709	研究论文	提出一种名为AF Optimizer的深度学习辅助方法，用于优化AlphaFold生成的激酶结构结合位点几何构型，以提升虚拟筛选性能	开发了结合神经网络评分和结合自由能计算的自动化结合位点优化方法，弥补了AlphaFold在药物设计中的局限性	NA	提升基于结构的药物虚拟筛选准确性和效率	TTK蛋白激酶	计算生物学	NA	深度学习辅助结构优化、分子对接、虚拟筛选	深度学习	蛋白质3D结构	NA
484	2025-09-17	Automated Field of View Prescription for Whole-body Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning Based Body Region Segmentations 2025-Sep-16, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001236 PMID:40955705	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的自动化系统，用于全身体磁共振成像中的多站视野处方	利用深度学习三维解剖分割技术实现全身体MRI视野的自动处方，替代传统手动操作	脊髓分割准确度相对较低（DSC=0.63），外部验证队列样本量较小（n=10）	提高全身体MRI检查的工作流程效率和图像质量标准化	接受全身体MRI检查的患者	医学影像分析	NA	深度学习，nnUNet-v2模型，三维解剖分割	CNN（基于nnUNet架构）	磁共振图像	374名患者（内部数据集），10名患者（外部验证集）
485	2025-09-17	Extraction of Novel Features and Diagnosis Prediction in Myelodysplastic Neoplasm Using a Weakly Supervised Artificial Intelligence Model Based on Normal Megakaryocytes 2025-Sep-16, Pathology international IF:2.5Q2 DOI:10.1111/pin.70049 PMID:40955745	研究论文	本研究开发了一种基于形态正常巨核细胞的弱监督人工智能模型，用于骨髓增生异常肿瘤的诊断预测和特征提取	首次提出基于正常巨核细胞形态分类骨髓增生异常肿瘤的AI模型，并发现与疾病预测显著相关的组织学特征	NA	通过人工智能技术辅助骨髓病理评估和疾病分类	骨髓活检标本中的巨核细胞	数字病理学	骨髓增生异常肿瘤	深度学习，XGBoost	CNN（用于检测），XGBoost（用于分类）	图像（H&E染色骨髓活检标本）	NA
486	2025-09-17	Artificial Intelligence in Cardiovascular Health: Insights into Post-COVID Public Health Challenges 2025-Sep-16, High blood pressure & cardiovascular prevention : the official journal of the Italian Society of Hypertension IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s40292-025-00738-5 PMID:40956375	综述	探讨人工智能在心血管医学和公共卫生中应对后疫情时代心血管健康挑战的应用与前景	系统整合AI技术在心血管风险预测、生物标志物发现、影像分析和远程监测中的应用，并特别关注后COVID时代的心血管并发症管理	NA	分析人工智能技术如何帮助缓解COVID-19相关心血管并发症及优化公共卫生策略	心血管疾病患者及后COVID综合征人群	机器学习	心血管疾病	机器学习(ML)和深度学习(DL)	NA	医学影像（超声心动图、CT、MRI）、实时监测数据、流行病学数据	NA
487	2025-09-17	Machine and deep learning for MRI-based quantification of liver iron overload: a systematic review and meta-analysis 2025-Sep-16, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-025-01513-2 PMID:40956404	系统综述与荟萃分析	本文系统评估了机器学习和深度学习在基于MRI的肝脏铁过载定量中的诊断准确性和临床应用价值	首次对ML/DL在MRI肝脏铁定量中的应用进行系统综述和荟萃分析，整合多算法性能证据	研究存在异质性、泛化性有限且外部验证集规模较小	评估机器学习和深度学习技术在MRI肝脏铁浓度定量中的诊断准确性及临床适用性	肝脏铁过载患者，特别是遗传性血色素沉着症和β地中海贫血患者	医学影像分析	肝脏铁过载相关疾病	MRI（T2*加权和多参数MRI）	CNN, 放射组学, 模糊C均值聚类	医学影像	基于8项研究的汇总数据（具体样本量未明确说明）
488	2025-09-17	Update Disturbance-Resilient Analog ReRAM Crossbar Arrays for In-Memory Deep Learning Accelerators 2025-Sep-16, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504578 PMID:40956570	研究论文	本研究提出了一种抗更新干扰的模拟ReRAM交叉阵列，用于内存深度学习加速器的全并行权重更新	利用基于铪氧化物层纳米导电细丝的电阻开关金属氧化物(CMO)器件，实现了60 ns快速非易失模拟切换，并展示了对超过10万次脉冲的更新干扰优异抗性	研究仍处于早期阶段，技术基于350 nm硅工艺，可能需要进一步微缩和优化	解决内存训练加速中全并行权重更新时的权重值干扰问题	ReRAM交叉阵列器件及其在深度学习加速中的应用	机器学习	NA	COMSOL Multiphysics模拟，后端工艺集成	神经网络	模拟电信号	基于350 nm硅工艺制造的ReRAM器件阵列
489	2025-09-17	Deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment 2025-Sep-12, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003455 PMID:40956187	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的框架DLCP，用于肝细胞癌患者分层、预后生物标志物识别及潜在治疗药物推荐	首次将深度学习与多组学数据整合用于肝细胞癌预后分层，并结合分子对接和机器学习筛选出新型抗HCC配体	研究主要基于TCGA和LIRI-JP队列，需要更多独立队列验证模型的泛化能力	改善肝细胞癌治疗通过发现新的预后生物标志物及其配体	肝细胞癌患者和小鼠模型	数字病理学	肝癌	深度学习、多组学整合分析、分子对接、机器学习预测模型、分子动力学模拟、表面等离子共振、细胞热位移分析	深度神经网络	基因组学、转录组学、表观遗传学、临床生存数据	TCGA HCC患者队列和LIRI-JP验证队列
490	2025-09-16	Histopathological Image Analysis and Enhanced Diagnostic Accuracy Explainability for Oral Cancer Detection 2025-Sep-15, Cancer investigation IF:1.8Q3 DOI:10.1080/07357907.2025.2559103 PMID:40952069	研究论文	提出一种用于口腔癌组织病理学图像分类的深度学习模型，提升诊断准确性和可解释性	结合Vahadane三染色参数归一化、加权Fisher评分特征选择和可解释人工智能技术，改进U-Net分类器输入方式	NA	提升口腔癌早期检测的精确度和诊断决策的可解释性	口腔癌组织病理学图像	数字病理学	口腔癌	深度学习，图像处理	U-Net	图像	NA
491	2025-09-16	Fractal-driven self-supervised learning enhances early-stage lung cancer GTV segmentation: a novel transfer learning framework 2025-Sep-15, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01865-8 PMID:40952548	研究论文	提出并评估了一种基于分形图像预训练的新型深度学习策略，用于自动化早期肺癌GTV分割	利用数学生成的非自然分形图像进行预训练，显著提升了早期肺癌GTV分割的准确性	回顾性研究，样本量相对有限（104例患者），且数据来源于单一机构	开发并评估用于早期肺癌GTV自动分割的深度学习策略	早期非小细胞肺癌患者的CT图像和医生勾画的轮廓数据	计算机视觉	肺癌	深度学习，迁移学习	CNN, Vision Transformer (ViT)	CT图像	104例患者（81男，23女，年龄36-91岁）
492	2025-09-16	Enhanced defect detection with autoencoder based analysis for Golay coded thermal wave imaging for inspection of carbon fiber reinforced polymers 2025-Sep-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0294144 PMID:40952248	研究论文	本研究探索使用Golay编码热波成像结合自编码器技术增强碳纤维增强聚合物内部缺陷检测	对自编码器损失函数进行关键改进以更好地捕捉热数据中的缺陷特征，并将Golay编码与自编码器处理相结合	NA	提高碳纤维增强聚合物内部缺陷检测的清晰度和准确性	碳纤维增强聚合物样本，包含不同厚度区域和人工狭缝状缺陷	无损检测	NA	Golay编码热波成像(GCTWI)，自编码器热成像(AET)	Autoencoder	热成像数据	一个包含三个不同厚度区域的碳纤维增强聚合物样本
493	2025-09-15	LncMamba: A deep learning model for LncRNA localization prediction based on the Mamba model 2025-Sep-25, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.152521 PMID:40876294	研究论文	提出基于Mamba模型的深度学习框架LncMamba，用于LncRNA亚细胞定位预测	首次将Mamba网络引入LncRNA定位预测任务，并改进了定位特异性注意力机制	NA	准确预测长非编码RNA的亚细胞定位以理解其生物学功能	长非编码RNA（LncRNA）	自然语言处理	NA	深度学习	Mamba，FPN	序列数据	NA
494	2025-09-15	Image analysis of cardiac hepatopathy secondary to heart failure: Machine learning vs gastroenterologists and radiologists 2025-Sep-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i34.108807 PMID:40937455	研究论文	本研究利用基于ResNet的机器学习模型分析心力衰竭继发性淤血性肝病的CT影像特征，以预测三尖瓣反流严重程度	首次使用深度学习模型从单张CT图像中自动识别淤血性肝病的形态学特征，并与多学科专家诊断准确性进行对比	回顾性研究设计，样本量有限（179例患者），仅使用特定解剖层面（脐旁静脉水平）的CT图像	开发机器学习模型辅助早期检测心力衰竭患者的肝功能障碍	慢性心力衰竭患者	计算机视觉	心血管疾病	CT扫描，超声心动图	ResNet	医学影像	179例慢性心衰患者（120例男性，平均年龄73.1±14.4岁）
495	2025-09-15	ACP-EPC: an interpretable deep learning framework for anticancer peptide prediction utilizing pre-trained protein language model and multi-view feature extracting strategy 2025-Sep-13, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11352-x PMID:40946136	研究论文	开发了一种基于深度学习的抗癌肽预测框架ACP-EPC，整合预训练蛋白质语言模型和多视角特征提取策略	结合ESM-2上下文表征与手工物理化学描述符，采用跨注意力机制进行多模态特征融合	NA	通过计算模型预测抗癌肽，替代传统生物实验方法	抗癌肽（ACPs）	自然语言处理	癌症	深度学习，蛋白质语言模型	Cross-Attention机制，ESM-2	蛋白质序列	ACP135和ACP99两个测试集，采用十倍交叉验证
496	2025-09-15	DeepInMiniscope: Deep learning-powered physics-informed integrated miniscope 2025-Sep-12, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr6687 PMID:40938981	研究论文	开发了一种基于深度学习的小型化集成显微镜DeepInMiniscope，用于高效的大规模三维成像	结合定制光学掩模和物理信息深度学习模型，显著降低计算需求，实现毫米级大视野高速三维重建	NA	开发高效的大规模三维荧光显微成像技术	小鼠皮层神经元活动	计算机视觉	NA	集成荧光显微镜，深度学习重建	物理信息深度学习模型	三维图像	NA
497	2025-09-15	A switchable dynamic-static tactile system for augmented haptic secret communication 2025-Sep-12, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adx6959 PMID:40938980	研究论文	提出一种可切换动态-静态触觉系统，用于增强触觉秘密通信	通过光调制实现1毫秒级动态-静态模式快速切换，具备一体式结构、高灵敏度与宽压力范围的平衡，以及可调灵敏度和传感-反馈闭环	NA	开发仿生触觉系统以实现动态和静态功能的快速转换	触觉感知系统及其在物体检测、人机交互和加密通信中的应用	人机交互	NA	光调制、深度学习	深度学习	触觉压力数据、振动数据	NA
498	2025-09-15	Regional attention-enhanced vision transformer for accurate Alzheimer's disease classification using sMRI data 2025-Sep-12, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111065 PMID:40945221	研究论文	提出一种基于区域注意力增强视觉变换器（RAE-ViT）的新框架，用于sMRI数据的阿尔茨海默病精确分类	引入区域注意力机制优先关注疾病关键脑区，并整合分层自注意力和多尺度特征提取以建模局部和全局结构模式	未来需优化边缘设备部署、整合多模态数据并探索自监督和联邦学习以提升泛化性和隐私保护	开发高精度AI模型用于阿尔茨海默病的早期诊断和干预	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照的脑部sMRI数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	sMRI脑成像	Vision Transformer (ViT) with regional attention	医学图像	1152例sMRI扫描（255例AD，521例MCI，376例NC）
499	2025-09-15	Advancements in breast cancer therapy: Integrating AI tools for drug discovery and clinical trials 2025-Sep-12, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111067 PMID:40945222	综述	本文探讨了人工智能在乳腺癌治疗中整合计算机辅助药物设计（CADD）的进展，特别是在药物发现和临床试验中的应用	将深度学习和AI技术集成到CADD中，以克服传统方法的高资源需求和时间低效问题，提升药物疗效和安全性预测的准确性	NA	加速乳腺癌药物开发，降低成本，并改善治疗结果和早期诊断	乳腺癌治疗相关的药物发现和临床决策过程	machine learning	breast cancer	CADD, deep learning, machine learning	DNN	分子结构数据、临床数据	NA
500	2025-09-15	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics to Predict Cervical Lymph Node Metastasis in Major Salivary Gland Carcinomas 2025-Sep-12, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103895 PMID:40945314	研究论文	开发并验证基于超声的深度学习影像组学模型，用于无创预测大唾液腺癌的颈部淋巴结转移	整合临床、超声、影像组学和深度学习特征构建复合预测模型，实现术前无创预测	样本量相对有限（214例），且来自多中心但需进一步外部验证	预测大唾液腺癌患者的颈部淋巴结转移情况	大唾液腺癌患者	医学影像分析	唾液腺癌	超声成像、影像组学特征提取、深度学习	逻辑回归（LR）及多种机器学习算法	超声图像	214例患者（训练集144例，验证集70例）