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
621	2025-09-12	Application of Convolutional Neural Network Image Analysis and Machine Learning to Basic Blood Tests for Intelligent Diagnostic Assistance 2025-Sep-11, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14550 PMID:40932175	研究论文	开发基于卷积神经网络和机器学习的血液细胞图像识别与诊断辅助系统，用于智能血液疾病诊断	结合外周血细胞形态图像识别与全血细胞计数数据，构建诊断辅助深度学习系统，实现高精度细胞分类和疾病区分	研究仅基于特定血液分析仪（Sysmex XN-9000）数据，未涉及其他设备或多中心验证	评估血液细胞图像识别深度学习系统及诊断辅助系统在常规检查中的临床性能	健康受试者及ALL、AML、ML、MPN、MDS患者的血液样本	计算机视觉	血液疾病	深度学习图像分析、血液细胞形态学识别	CNN	图像、数值数据	1,476,727张血液细胞图像用于训练，128,716张图像（来自589份涂片）用于评估
622	2025-09-12	Artificial intelligence in gastric cancer: a systematic review of machine learning and deep learning applications 2025-Sep-11, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05181-7 PMID:40932499	系统综述	本文系统评估了机器学习和深度学习在胃癌管理中的应用、性能及局限性	全面总结了AI在胃癌早期检测、诊断、治疗规划和预后预测中的跨模态应用性能	存在算法偏差、数据集多样性不足、可解释性差及临床整合障碍	评估ML和DL模型在胃癌管理中的表现与应用	胃癌患者的临床影像和多模态数据	数字病理	胃癌	机器学习、深度学习	CNN	内镜图像、CT影像、病理图像、多模态数据	59项符合纳入标准的研究
623	2025-09-12	Application of Deep Learning for Predicting Hematoma Expansion in Intracerebral Hemorrhage Using Computed Tomography Scans: A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Accuracy 2025-Sep-11, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02089-6 PMID:40932678	系统综述与荟萃分析	本文系统评估了基于深度学习的CT扫描模型在预测脑出血患者血肿扩张中的诊断准确性	首次对深度学习模型在脑出血血肿扩张预测中的应用进行系统性定量综合分析，并比较了纯深度学习模型与混合模型的性能差异	纳入研究存在异质性，部分亚组分析显示方法学质量差异可能影响结果	评估深度学习模型通过CT图像预测脑出血患者血肿扩张的诊断效能	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	深度学习，CT影像分析	深度学习网络	CT图像	22项研究（其中11项用于纯DL分析，6项用于混合DL分析）
624	2025-09-12	Identifying 14-3-3 interactome binding sites with deep learning 2025-Sep-10, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00132c PMID:40837623	研究论文	开发深度学习框架预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点	首次构建集成深度学习模型预测14-3-3相互作用组结合位点，尤其针对内在无序蛋白	模型在外部序列上平衡准确率为75%，仍有提升空间；实验验证仅覆盖8个预测肽段	预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点以理解细胞信号网络	14-3-3蛋白及其相互作用蛋白质（约300个序列）	生物信息学	阿尔茨海默病（涉及tau蛋白结合）	深度学习、X射线晶体学、分子动力学模拟	集成深度学习模型	蛋白质序列数据	约300个医学相关蛋白质序列，实验验证8个预测肽段
625	2025-09-12	Enhancing Protein Structure Learning using a Size-Guided Conditional Mixture-of-Experts 2025-Sep-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3607904 PMID:40928909	研究论文	提出一种基于蛋白质大小引导的条件混合专家模型，用于提升蛋白质结构深度学习性能	首次将蛋白质大小作为先验知识引入深度学习框架，通过条件混合专家模型自适应激活子网络	NA	改进蛋白质结构深度学习方法，提升蛋白质性质预测精度	蛋白质结构与性质	机器学习	NA	深度学习	条件混合专家模型(Conditional Mixture-of-Experts)	蛋白质结构表示	在8个任务、2种蛋白质表示形式、3种数据集划分共48种测试设置上进行验证
626	2025-09-12	MultiFusion2HPO: A Multimodal Deep Learning Approach for Enhancing Human Protein-Phenotype Association Prediction 2025-Sep-10, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3608274 PMID:40928915	研究论文	提出一种多模态深度学习模型MultiFusion2HPO，用于提升人类蛋白质与表型关联预测的准确性	整合五种关键模态数据（文本、序列、PPI网络、GO注释和基因表达）并采用先进深度学习表示方法	NA	提升人类蛋白质-表型关联预测的准确性以促进药物开发和精准医疗	人类基因（蛋白质）与临床表型（HPO标准化表型）	自然语言处理	NA	TFIDF-D2V, BioLinkBERT, InterPro, ESM2	多模态深度学习模型	文本、序列、网络、注释数据、基因表达数据	基准数据集（具体数量未说明）
627	2025-09-12	Enhancing Automated Seizure Detection via Self-Calibrating Spatial-Temporal EEG Features with SC-LSTM 2025-Sep-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3607766 PMID:40928912	研究论文	提出一种新型混合深度学习架构SC-LSTM，通过自适应时空特征提取增强癫痫发作自动检测	整合自校准空间特征重建模块(SCConvNet)和双向LSTM网络，实现并行时空特征提取，显著提升对患者特异性EEG变异的捕捉能力	仅在新生儿EEG数据集上验证，未明确说明模型在其他年龄组或癫痫类型的泛化能力	开发高精度、稳定的自动化癫痫发作检测方法以支持个体化诊断	新生儿癫痫患者的脑电图(EEG)信号	机器学习	癫痫	脑电图(EEG)分析，K折交叉验证	SC-LSTM（自校准卷积网络与双向LSTM的混合架构）	多通道时间序列EEG信号	两个真实世界新生儿EEG数据集（具体样本量未明确说明）
628	2025-09-12	Deep learning methods and applications in single-cell multimodal data integration 2025-Sep-10, Molecular omics IF:3.0Q3 DOI:10.1039/d5mo00062a PMID:40929038	综述	本文回顾了深度学习在单细胞多模态数据整合中的方法与应用	探讨了基于VAE和GNN等神经网络框架解决数据批次效应、稀疏性和模态对齐等计算挑战的前沿方法	模型可解释性、可扩展性及跨数据集泛化能力仍存在挑战	整合多模态单细胞组学数据以解析细胞异质性和基因调控机制	单细胞多模态数据	机器学习	NA	单细胞多组学技术	VAE, GNN, transformer	单细胞多模态组学数据	NA
629	2025-09-12	InterVelo: A Mutually Enhancing Model for Estimating Pseudotime and RNA Velocity in Multi-Omic Single-Cell Data 2025-Sep-10, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf500 PMID:40929041	研究论文	提出InterVelo深度学习框架，用于在多组学单细胞数据中同时估计伪时间和RNA速率	通过无监督细胞时间引导RNA速率估计，同时利用RNA速率优化伪时间方向，实现双向增强学习	NA	改进单细胞数据中转录动态的推断精度	多组学单细胞数据	计算生物学	NA	单细胞多组学测序	深度学习框架	单细胞多组学数据	模拟和真实数据集（未指定具体样本数量）
630	2025-09-12	Attention Gated-VGG with deep learning-based features for Alzheimer's disease classification 2025-Sep-10, Neurodegenerative disease management IF:2.3Q3 DOI:10.1080/17582024.2025.2554495 PMID:40929122	研究论文	提出基于注意力门控VGG和深度学习的特征提取方法用于阿尔茨海默病分类	结合WOA-based ResNet特征提取和注意力门控VGG模型，在AD分类中实现高精度	NA	早期检测和分类阿尔茨海默病	阿尔茨海默病患者影像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习，图像预处理，数据增强	Attention Gated-VGG, CNN, ResNet	图像	NA
631	2025-09-12	Explainable Deep Learning Framework for Classifying Mandibular Fractures on Panoramic Radiographs 2025-Sep-10, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000011892 PMID:40929658	研究论文	开发基于全景X光片的可解释深度学习框架，用于自动分类下颌骨骨折	结合新颖的临床相关分类系统和可解释AI技术（Grad-CAM和LIME）提升模型决策透明度	需要更大规模、多机构数据集进一步验证泛化能力	实现下颌骨骨折的自动分类以辅助颌面创伤诊疗	下颌骨骨折患者	计算机视觉	颌面创伤	全景X光成像	CNN	图像	800张来自面部创伤患者的全景X光片
632	2025-09-12	Deep Learning-Based Pattern Recognition for Detecting Penile Abnormalities: Protocol for Developing a Mobile App for Circumcision Eligibility 2025-Sep-10, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/65811 PMID:40929720	研究论文	开发一种基于深度学习的移动应用，用于识别阴茎异常并评估包皮环切术的适用性	首次将AI图像分类系统集成到移动应用中，用于在资源有限地区进行阴茎异常的初步筛查	研究仍在进行中，模型准确性和实用性有待进一步验证	开发并验证AI驱动的图像分类系统，以检测阴茎异常并评估包皮环切术的适用性	儿科患者的阴茎图像	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习、迁移学习	CNN（基于预训练架构）	图像	来自印度尼西亚Cipto Mangunkusumo医院的儿科患者前瞻性队列（具体数量未说明）
633	2025-09-12	Fixed point method for PET reconstruction with learned plug-and-play regularization 2025-Sep-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae05ac PMID:40930128	研究论文	提出一种基于固定点方法的可收敛Plug-and-Play算法，用于低计数PET重建	将Douglas-Rachford分裂方法与满足固定点条件的去噪器结合，确保算法收敛性，并探索谱归一化网络和深度均衡模型在PnP框架中的应用	谱归一化方法在泛化性能方面表现不佳	提高PET重建的图像质量和量化准确性，同时增强深度学习方法的稳定性和鲁棒性	PET医学图像重建	医学影像重建	NA	Plug-and-Play框架，Douglas-Rachford分裂方法	谱归一化网络，深度均衡模型，CNN	PET图像数据	合成实验和真实研究（具体数量未明确说明）
634	2025-09-12	Epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and disease risk loci 2025-Sep-10, Molecular systems biology IF:8.5Q1 DOI:10.1038/s44320-025-00140-2 PMID:40931195	研究论文	通过单细胞表观基因组和转录组分析，揭示血管部位特异性疾病风险的调控机制	发现关键调控增强子不仅具有细胞类型特异性，还具有血管部位特异性，并整合深度学习预测遗传变异对染色质可及性的影响	研究仅限于小鼠模型，尚未在人类组织中验证	探究血管部位特异性疾病风险的表观基因组和转录组基础	小鼠三个不同血管部位的血管组织	表观基因组学	心血管疾病	scATAC-seq, scRNA-seq	深度学习模型 ChromBPNet	单细胞染色质可及性数据、基因表达数据	三个血管部位的小鼠血管组织单细胞数据
635	2025-09-12	Evaluation of deep learning-based segmentation models for carotid artery calcification detection in panoramic radiographs 2025-Sep-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00858-7 PMID:40931257	研究论文	本研究评估了基于YOLO的深度学习分割模型在全景X光片中检测颈动脉钙化的效果	比较了三种YOLO分割模型（YOLOv5x-seg、YOLOv8x-seg、YOLOv11x-seg）在颈动脉钙化检测中的性能，并探讨了性别与钙化存在的关联	需要更大规模和更多样化的数据集来验证模型的泛化能力和有效性	评估人工智能辅助分割方法在全景X光片中检测颈动脉钙化的有效性	全景X光片中的颈动脉钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	深度学习分割	YOLOv5x-seg, YOLOv8x-seg, YOLOv11x-seg	医学影像	30,883张全景X光片扫描，其中652张包含1,086个钙化标注
636	2025-09-12	Automatic infant 2D pose estimation from videos: Comparing seven deep neural network methods 2025-Sep-10, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02816-x PMID:40931295	研究论文	比较七种深度神经网络方法在婴儿视频中自动进行2D姿态估计的性能	首次系统评估主流姿态估计方法在婴儿视频上的表现，并引入基于躯干长度的误差指标及检测可靠性分析	方法主要在成人数据上训练，未针对婴儿进行专门微调（除DeepLabCut和MediaPipe外）	评估和比较深度学习模型在婴儿姿态估计任务中的性能	婴儿视频数据（包含仰卧位和复杂场景）	计算机视觉	NA	深度学习，机器学习	AlphaPose, DeepLabCut/DeeperCut, Detectron2, HRNet, MediaPipe/BlazePose, OpenPose, ViTPose	视频	NA
637	2025-09-12	Few-shot learning for highly accelerated 3D time-of-flight MRA reconstruction 2025-Sep-10, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70072 PMID:40931540	研究论文	提出一种基于少样本学习的深度学习重建方法，用于高度加速的3D飞行时间磁共振血管成像重建	采用少样本学习框架，仅需两个实验采集数据集进行微调，实现了八倍加速下的高质量重建	仅在健康志愿者中进行验证，未涉及病理状态下的性能评估	开发能够大幅减少采集时间的高质量3D TOF-MRA重建方法	健康志愿者的头部血管成像数据	医学影像分析	脑血管疾病	深度学习，少样本学习，3D变分网络	3D variational network	3D k-space数据，磁共振成像数据	5名健康志愿者（回顾性数据）+2名受试者（前瞻性数据）
638	2025-09-12	Leveraging Deep Learning to Address Diagnostic Challenges with Insufficient Image Data 2025-Sep-10, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01439 PMID:40931629	研究论文	本研究提出一种直接自注意力Wasserstein生成对抗网络（DSAWGAN），用于解决传染病诊断中图像数据不足的问题	通过集成注意力模块和Wasserstein距离优化，显著提升生成图像的收敛速度、稳定性和质量	NA	提升在有限数据可用性条件下的疾病诊断能力	传染病诊断图像	计算机视觉	传染病	生成对抗网络（GAN）	DSAWGAN（直接自注意力Wasserstein生成对抗网络）	图像	原始数据1500张，实验中使用50%（750张）和10%（300张）的数据进行验证
639	2025-09-12	Multi-region ultrasound-based deep learning for post-neoadjuvant therapy axillary decision support in breast cancer 2025-Sep-09, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105916 PMID:40929754	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
640	2025-09-12	Benchmarking AI-driven acoustic monitoring for floating marine debris: Challenges in deep learning-based debris extraction 2025-Sep-09, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118655 PMID:40929868	研究论文	评估主流深度学习模型在声纳图像中自动提取漂浮海洋垃圾的性能，并引入挑战性数据集作为基准	首次系统评估深度学习模型在声纳图像中提取低对比度漂浮垃圾的能力，并揭示声学成像物理特性对模型性能的限制	数据稀缺性以及声学成像的物理限制（如距离依赖分辨率和视角敏感性）导致模型性能受限	开发AI驱动的声学监测系统用于大规模海洋漂浮垃圾自动量化	海洋环境中的悬浮污染物，包括塑料袋、瓶子、金属罐和混合垃圾	计算机视觉	NA	声纳成像技术	深度学习分割模型	声纳图像	1000张声学图像，包含四类垃圾的2000-4000个标注实例