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
521	2025-10-05	Spiking neural networks for EEG signal analysis: From theory to practice 2025-Sep-18, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108127 PMID:41004906	综述	本文系统回顾了脉冲神经网络在脑电图信号分析中的理论进展与实际应用	填补脉冲神经网络理论进展与EEG信号分析实际应用之间的关键空白，并提供实践指南和开源代码	主要关注方法论综述，缺乏具体实验验证和性能对比数据	促进脉冲神经网络在脑电图信号分析领域的理论到实践转化	脑电图信号和脉冲神经网络方法	机器学习	NA	脑电图信号分析	SNN	EEG信号	NA	GitHub上提供的代码框架	脉冲神经网络	NA	NA
522	2025-10-05	A Deep Learning Framework for Synthesizing Longitudinal Infant Brain MRI during Early Development 2025-09-17, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240708 PMID:40960398	研究论文	开发了一个三阶段深度学习框架，用于合成婴儿早期发育过程中的纵向脑部MRI扫描	提出了首个考虑年龄和模态条件的三阶段框架，专门针对婴儿大脑快速发育过程中的体积扩张、皮质折叠和髓鞘化等关键图像特征进行建模	研究为回顾性研究，样本量相对有限（139名婴儿），且仅基于单一数据集（Baby Connectome Project）	开发能够合成婴儿早期发育过程中纵向脑部MRI扫描的深度学习框架	婴儿大脑MRI扫描	医学影像分析	婴儿大脑发育	T1加权和T2加权MRI扫描	深度学习框架	脑部MRI图像	139名婴儿的848次扫描（训练集119名，测试集20名）	NA	三阶段条件框架	PSNR, SSIM, Dice相似系数, 组内相关系数	NA
523	2025-10-05	Accurate detection of rice blast using UAV hyperspectral red-edge bands and deep learning method based on cross-attention 2025-Sep-16, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126939 PMID:41005240	研究论文	本研究提出一种基于无人机高光谱红边波段和交叉注意力深度学习方法的稻瘟病精准检测方法	首次提出互信息排序协同灰狼优化器特征选择方法，开发了通道融合密集交叉注意力变换器模型，引入高斯和自注意力交叉注意力机制	NA	开发精准的稻瘟病检测方法以支持精准农业	稻瘟病真菌病害	计算机视觉	作物病害	无人机高光谱遥感	Transformer	高光谱图像	NA	NA	CFXFormer, 通道交互融合模块, 交叉注意力机制	OA, Kappa	NA
524	2025-10-05	Accelerated Patient-specific Non-Cartesian Magnetic Resonance Imaging Reconstruction Using Implicit Neural Representations 2025-Sep-05, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.08.059 PMID:40915433	研究论文	开发了一种基于隐式神经表示的新型k空间重建方法k-GINR，用于加速非笛卡尔磁共振成像重建	提出两阶段训练的k-GINR方法，结合对抗训练，能够直接重建新患者的非笛卡尔k空间数据	重建时间相对传统深度学习方法较长（约3分钟）	加速磁共振成像采集并提高重建图像质量	肝脏磁共振成像数据	医学影像重建	肝脏疾病	磁共振成像，非笛卡尔采样	INR, GAN, CNN	k空间数据，图像数据	118个前瞻性采集的扫描数据及相应线圈数据	NA	k-GINR, NeRP, k-NeRP, Deep Cascade CNN	峰值信噪比	NA
525	2025-10-05	Electrocardiogram-Based Artificial Intelligence to Identify Coronary Artery Disease 2025-Sep, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102041 PMID:40749517	研究论文	开发基于心电图的人工智能模型ECG2CAD用于识别冠状动脉疾病	利用深度学习技术从常规心电图中识别冠状动脉疾病，相比传统基于年龄、性别或Pooled Cohort Equations的模型有显著改进	研究主要基于特定医疗机构的患者数据，需要在更广泛人群中验证	开发人工智能模型检测冠状动脉疾病并识别不良事件风险人群	来自麻省总医院、布莱根妇女医院和英国生物银行的ECG数据	医疗人工智能	冠状动脉疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号数据	训练集：764,670份心电图（137,199人）；测试集：MGH 18,706人，BWH 88,270人，UK Biobank 42,147人	NA	NA	AUROC, AUPRC, 风险比	NA
526	2025-10-05	Real-time sludge moisture monitoring via jet imaging and deep learning 2025-Sep, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100614 PMID:40994737	研究论文	本研究通过高速成像捕捉污泥射流特性，并利用深度学习算法实时预测污泥含水率	首次结合瞬时活性污泥射流膨胀图像采集系统(iCASJEI)与深度学习，利用非牛顿流体特性实现20秒内快速含水率检测	研究基于实验室规模系统，需在实际工业场景中验证；测试范围限定在79-94%含水率区间	开发实时污泥含水率监测方法以优化污泥处理工艺	废水处理厂产生的废弃活性污泥	计算机视觉	NA	高速成像	CNN	图像	超过11,000张射流图像，覆盖79-94%含水率范围	NA	VGG-16, AlexNet, LeNet	验证准确率, 精度	NA
527	2025-10-05	Can the success of digital super-resolution networks be transferred to passive all-optical systems? 2025-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2025-0294 PMID:40995527	研究论文	探讨数字超分辨率网络的成功能否转移到被动全光学系统中	首次系统分析全光学衍射神经网络在超分辨率任务中的物理限制和设计约束	面临重建保真度与能量保存的权衡，以及输入强度动态范围有限的处理挑战	研究全光学系统实现空间超分辨率的可行性	全光学衍射神经网络	光学计算	NA	全光学衍射神经网络	AODNN	光学信号	NA	NA	相位非线性网络	重建保真度	全光学系统（光速运算，无外部能耗）
528	2025-10-05	Deep learning-based 3D classification of head and neck cancer PET/MRI: Radiologist comparison and Grad-CAM interpretability 2025-Sep, Clinical physiology and functional imaging IF:1.3Q4 DOI:10.1111/cpf.70030 PMID:40996364	研究论文	开发并评估基于3D卷积神经网络的头颈癌PET/MRI图像自动分类系统，与放射科医生解读进行比较	首次将3D CNN应用于头颈癌PET/MRI多模态图像分类，并利用Grad-CAM增强模型可解释性	数据集规模有限，PET/MRI和MRI模型性能较差，特异性需要提升以减少假阳性	开发头颈癌PET/MRI图像的自动分类系统并评估其诊断辅助潜力	头颈癌患者	计算机视觉	头颈癌	18F-FDG PET/MRI成像	3D CNN	PET/MRI医学图像	训练验证集202例患者（101阳性+101阴性），测试集20例患者（10阳性+10阴性）	NA	3D卷积神经网络	敏感性,特异性,准确率,AUC	NA
529	2025-10-05	UK Biobank-centric advances in brain age prediction: a comprehensive review 2025-Sep-29, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2025-0055 PMID:40997331	综述	基于UK Biobank数据集的大脑年龄预测研究进展全面回顾	系统整合了70项利用UK Biobank进行大脑年龄预测的研究，聚焦机器学习与深度学习算法的范式转变进展	UK Biobank数据集本身存在的固有局限性未完全解决	建立有效的脑健康评估系统，推动神经退行性疾病的精准诊疗	基于UK Biobank的脑影像数据	机器学习,深度学习	神经退行性疾病	神经影像技术	NA	脑影像数据	UK Biobank大规模人群代表性数据集	NA	NA	NA	NA
530	2025-10-05	High-Adhesive Hydrogel-Based Strain Sensor in the Clinical Diagnosis of Anterior Talofibular Ligament Sprain 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03472 PMID:40042081	研究论文	开发了一种基于高粘性水凝胶的应变传感器，用于前距腓韧带扭伤的临床诊断	结合明胶、纤维素纳米纤维和交联聚丙烯酸接枝N-羟基琥珀酰亚胺酯制备高粘性水凝胶传感器，并集成深度学习模型提高诊断准确性	NA	开发能够准确评估前距腓韧带扭伤严重程度的可穿戴诊断设备	前距腓韧带扭伤患者	医疗诊断	韧带损伤	水凝胶传感器技术	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
531	2025-10-05	Fixed point method for PET reconstruction with learned plug-and-play regularization 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae05ac PMID:40930128	研究论文	提出一种基于定点方法的PET重建算法，结合学习型即插即用正则化技术	将Douglas-Rachford分裂方法与满足定点条件的去噪器相结合，确保算法收敛性	谱归一化方法在泛化能力方面表现欠佳	提高PET重建的图像质量和量化精度	低计数PET图像重建	医学影像重建	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习网络	医学影像	合成实验和真实研究	NA	谱归一化网络,深度平衡模型,卷积网络	偏差,标准差	NA
532	2025-10-05	CNSGT: Generative Transformer for De Novo Drug Design Targeting the Central Nervous System 2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01541 PMID:41002051	研究论文	提出一种结合变分自编码器和自注意力机制的生成式Transformer框架CNSGT，用于针对中枢神经系统的新药设计	整合VAE与自注意力机制，克服传统SMILES表示的限制，有效捕捉分子结构和语义关系	仅在多巴胺转运体抑制剂上进行了验证，未扩展到其他CNS靶点	开发针对中枢神经系统药物设计的生成式深度学习模型	中枢神经系统药物分子	机器学习	中枢神经系统疾病	深度学习，分子对接，动态模拟	Transformer, VAE	分子结构数据	大规模分子数据集	NA	Transformer, VAE	CNS MPO评分，合成可及性评分(SAScore)，分子对接评分(Glide docking score)	NA
533	2025-10-05	Molecular dynamics simulations of proteins: an in-depth review of computational strategies, structural insights, and their role in medicinal chemistry and drug development 2025-Sep-26, Biological cybernetics IF:1.7Q4 DOI:10.1007/s00422-025-01026-0 PMID:41003729	综述	深入探讨分子动力学模拟在蛋白质研究中的计算策略、结构见解及其在药物化学和开发中的应用	专门聚焦蛋白质分子动力学模拟在疾病背景下与抑制剂相互作用的系统综述，并展望机器学习与深度学习技术的整合前景	计算模型与实际细胞条件之间仍存在差距，当前方法在模拟真实生物环境方面存在局限	评估分子动力学模拟在蛋白质行为研究和药物开发中的应用价值	蛋白质及其与抑制剂的相互作用	计算生物学	NA	分子动力学模拟	NA	分子结构数据	NA	GROMACS, DESMOND, AMBER	NA	模拟结果可靠性	NA
534	2025-10-05	Ultra-fast whole-brain T2-weighted imaging in 7 seconds using dual-type deep learning reconstruction with single-shot acquisition: clinical feasibility and comparison with conventional methods 2025-Sep-26, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01875-6 PMID:41003971	研究论文	评估采用单次激发快速自旋回波技术和双类型深度学习重建的超快速T2加权成像的图像质量与临床实用性	首次将单次激发采集与双类型深度学习重建（包含图像去噪和超分辨率处理）相结合，实现7秒全脑T2加权成像	样本量较小（38例患者），仅与常规T2WI进行比较	评估超快速T2加权成像技术的图像质量和临床效用	38例接受常规和超快速T2加权成像的患者	医学影像	中枢神经系统疾病	单次激发快速自旋回波技术，深度学习重建	深度学习	磁共振图像	38例患者	NA	双类型深度学习（去噪和超分辨率）	图像质量评分，解剖结构可见性，噪声水平，伪影水平，信噪比，对比噪声比	NA
535	2025-10-05	FairDITA: Disentangled Image-Text Alignment for Fair Skin Cancer Diagnosis 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01693-2 PMID:41003966	研究论文	提出一种新颖的对比学习框架FairDITA，通过解耦图像-文本对齐实现公平的皮肤癌诊断	利用显式构建的图像-文本对将病变特征与肤色属性解耦，通过测量图像和文本嵌入空间中的语义距离并进行最优表示对齐	方法依赖于图像-文本对的显式构建，可能受限于文本描述的准确性和完整性	解决皮肤癌诊断中的算法公平性问题，减少不同肤色群体间的性能差异	皮肤癌诊断	计算机视觉	皮肤癌	对比学习	深度学习	图像, 文本	两个基准数据集PAD-UFES-20和Fitzpatrick17k，涵盖广泛肤色范围	NA	共享文本编码器和两个专用图像编码器	分类准确率, 公平性指标	NA
536	2025-10-05	Automated Diffusion Analysis for Noninvasive Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Genotype in WHO Grade 2-3 Gliomas 2025-Sep-25, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8776 PMID:40494626	研究论文	本研究开发了一种基于T2加权成像的自动ADC提取流程，用于无创预测WHO 2-3级胶质瘤的异柠檬酸脱氢酶基因型	首次建立了基于单序列（T2加权成像）的自动ADC提取流程，使用nnUNet深度学习算法实现胶质瘤自动分割，避免了传统手动分割的耗时和操作者依赖性	nnUNet在6%的病例中出现远离肿瘤的脑组织过分割，在0.8%的胶质瘤中遗漏了部分肿瘤成分	开发自动化的ADC分析方法，用于胶质瘤IDH基因型的无创预测	WHO 2-3级胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI, ADC成像	深度学习	医学影像	医院数据集247例，BraTS 2021数据集500例	nnUNet, Python, FSL	nnUNet	Dice系数, AUC, 95%置信区间	NA
537	2025-10-05	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血浆BNP水平	首次结合心音和ECG信号通过深度学习估计BNP水平，实现非侵入性心衰筛查	样本量有限（外部验证集仅140例患者），需更大规模研究验证	开发非侵入性心衰筛查工具，验证深度学习模型预测BNP水平的性能	心衰患者的心音和心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	心音图、心电图	深度学习	生理信号（心音、ECG）	外部验证集140例患者，亚组分析127例	NA	NA	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
538	2025-10-05	The identification and severity staging of chronic obstructive pulmonary disease using quantitative CT parameters, radiomics features, and deep learning features 2025-Sep-25, Respiration; international review of thoracic diseases DOI:10.1159/000548595 PMID:40996946	研究论文	本研究通过整合定量CT参数、影像组学特征和深度学习特征，开发慢性阻塞性肺疾病的识别与严重程度分期模型	首次结合双相CT的定量参数、影像组学与深度学习特征构建多模态模型，用于COPD识别和严重程度分期	回顾性研究设计，样本量相对有限（223例患者+59例对照），需要进一步前瞻性验证	评估基于双相CT的多模态特征在COPD识别和严重程度分期中的价值	慢性阻塞性肺疾病患者和健康对照者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	定量CT分析，影像组学分析，深度学习特征提取	逻辑回归	CT影像	282例（223例COPD患者+59例健康对照），广州队列训练测试，深圳队列外部验证	pyradiomics, VGG-16	VGG-16	AUC	NA
539	2025-10-05	MTF-hERG: a Multi-type Features Fusion-based Framework for Predicting hERG Cardiotoxicity of Compounds 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614696 PMID:40996988	研究论文	提出一种基于多类型特征融合的框架MTF-hERG，用于预测化合物的hERG心脏毒性	首次融合分子指纹、2D分子图像和3D分子图等多种分子特征，通过深度特征融合和不同激活函数的全连接层构建预测模型	NA	开发深度学习模型预测化合物的hERG心脏毒性，提高药物开发效率	化合物的hERG心脏毒性	机器学习	心血管疾病	深度学习	全连接神经网络,DenseNet,等变图神经网络	分子指纹,2D分子图像,3D分子图	NA	NA	DenseNet,Equivariant Graph Neural Networks	准确率,AUC,AUPR,RMSE,R²	NA
540	2025-10-05	Conditional Virtual Imaging for Few-Shot Vascular Image Segmentation 2025-Sep-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3608467 PMID:40996986	研究论文	提出一种用于少样本血管图像分割的条件虚拟成像框架	提出对齐图像-掩码对生成方法和双重一致性学习策略，利用大预训练模型生成高质量血管图像	NA	解决少标注样本下血管图像分割性能不佳的问题	血管医学图像	医学图像处理	血管疾病	深度学习	生成模型,分割模型	医学图像	少量标注血管图像和大量未标注数据	NA	NA	NA	NA