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
701	2025-09-10	Deep Learning Estimation of 24-2 Visual Field Map from Optic Nerve Head Optical Coherence Tomography Angiography 2025-Sep-10, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002626 PMID:40923848	研究论文	利用深度学习从OCT血管成像的视神经头图像估计24-2视野图	首次将深度学习应用于OCTA图像，通过利用视盘周围区域信息高精度估计24-2视野图	NA	开发从OCT血管成像视神经头图像估计24-2视野图的深度学习模型	994名参与者（1684只眼睛）的3148个视野-OCTA图像对	计算机视觉	眼科疾病	OCT血管成像（OCTA）	深度学习模型	图像	994名参与者的1684只眼睛，共3148个图像对
702	2025-09-10	Early Detection of Lung Metastases in Breast Cancer Using YOLOv10 and Transfer Learning: A Diagnostic Accuracy Study 2025-Sep-09, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.948195 PMID:40922404	研究论文	本研究利用YOLOv10和迁移学习开发并验证了一种基于CT影像的乳腺癌肺转移早期检测系统	首次将YOLOv10深度学习模型与迁移学习相结合应用于乳腺癌肺转移检测，实现了96.4%的准确率和0.96的AUC值	样本量较小（仅16名患者），回顾性单中心研究设计可能限制结果的泛化性	开发并验证基于深度学习的乳腺癌肺转移自动检测系统以提高诊断准确性	乳腺癌确诊并发生肺转移的患者	计算机视觉	乳腺癌	CT成像，深度学习，迁移学习	YOLOv10, ResNet-50, GoogLeNet	CT图像	16名患者的1264张增强CT图像
703	2025-09-10	Calibration Transfer of Deep Learning Models among Multiple Raman Spectrometers via Low-Rank Adaptation 2025-Sep-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01846 PMID:40922652	研究论文	提出基于低秩自适应的校准迁移方法（LoRA-CT），实现深度学习模型在不同拉曼光谱仪间的参数高效微调	通过低秩矩阵分解权重更新，仅需极少样本即可实现优异校准迁移，可训练参数比全参数微调减少600倍	NA	解决拉曼光谱仪间系统差异导致的深度学习模型可移植性问题	溶剂混合物和混合油数据集	机器学习	NA	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	三个数据集（甲醇混合物测试集等），使用极少数迁移样本
704	2025-09-10	Comparison of DLIR and ASIR-V algorithms for virtual monoenergetic imaging in carotid CTA under a triple-low protocol 2025-Sep-09, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01866-7 PMID:40924047	研究论文	比较DLIR和ASIR-V算法在三低扫描协议下颈动脉CTA中50 keV虚拟单能成像的图像质量	首次在颈动脉CTA三低扫描协议下系统比较深度学习和传统迭代重建算法对虚拟单能成像质量的提升效果	样本量有限（120例患者），未评估长期临床影响	评估不同重建算法在低剂量颈动脉CTA中的成像性能	颈动脉疾病患者	医学影像	脑血管疾病	双能CT血管成像（DE-CTA），虚拟单能成像（VMI）	深度学习图像重建（DLIR），自适应统计迭代重建（ASIR-V）	医学影像	120例患者分为5个实验组
705	2025-09-10	YOLOv12 Algorithm-Aided Detection and Classification of Lateral Malleolar Avulsion Fracture and Subfibular Ossicle Based on CT Images: A Multicenter Study 2025-Sep-09, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/79064 PMID:40924436	研究论文	本研究评估了基于YOLOv12等深度学习算法在CT图像上检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的性能，并与放射科医生的诊断结果进行对比	首次在多中心研究中将最新的YOLOv12算法应用于该特定诊断场景，并证明其性能显著优于其他深度学习方法及放射科医生仅基于CT的诊断	研究为回顾性设计，且仅来自中国的两家医院，可能存在选择偏倚	评估深度学习算法在CT图像上区分外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的诊断能力	1918名患者（1253例外踝撕脱性骨折，665例腓骨下籽骨）的CT图像	计算机视觉	骨科疾病	CT成像，深度学习	YOLOv12, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet	CT图像	1918名患者，分为训练集1092例，内部验证集476例，外部测试集350例
706	2025-09-10	BiVAE-CPI: An Interpretable Generative Model Using a Bilateral Variational Autoencoder for Compound-Protein Interaction Prediction 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01001 PMID:40839758	研究论文	提出一种基于双边变分自编码器的可解释生成模型BiVAE-CPI，用于预测化合物-蛋白质相互作用	首次将双边变分自编码器(BiVAE)应用于CPI预测，通过潜在空间学习共享低维潜在表示，并考虑不同CPI对之间的相关性	NA	开发深度学习模型以改进化合物-蛋白质相互作用预测，助力药物发现与开发	化合物-蛋白质相互作用对	机器学习	NA	双边变分自编码器(BiVAE)、图同构网络(GIN)、门控卷积编码器	BiVAE, GIN, 门控卷积神经网络	化合物分子图数据、蛋白质序列数据	在两个基准数据集上进行了实验验证
707	2025-09-10	Enhancing the Interpretation of Skin Lesion Diagnosis: Concept Adaptive Fine-Tuning of Vision-Language Models 2025-Sep-08, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3606881 PMID:40920523	研究论文	提出基于预训练视觉语言模型的概念自适应微调方法，用于皮肤病变诊断的可解释多模态模型开发	通过概念逻辑重建图像并施加一致性损失，使模型能用少量数据快速适应任务，并提供自然语言驱动的可解释性	NA	提升皮肤病变自动诊断模型的可解释性和分类性能	皮肤病变图像及相关医学文本报告	计算机视觉	皮肤疾病	概念自适应微调(CptAFT)	Vision-Language Model (BiomedCLIP)	图像和文本	少量训练数据（具体数量未明确说明）
708	2025-09-10	Deep Learning-Based Detection of Reticular Pseudodrusen in Age-Related Macular Degeneration 2025-Sep-08, Clinical & experimental ophthalmology DOI:10.1111/ceo.14607 PMID:40922557	研究论文	开发并外部验证一种基于深度学习的模型，用于在光学相干断层扫描中检测年龄相关性黄斑变性中的网状假性玻璃膜疣	首次提出用于网状假性玻璃膜疣实例分割的深度学习模型，并在多中心数据中实现与视网膜专家相当的检测性能	模型性能虽与专家相当，但尚未在更广泛的临床环境中验证其通用性	开发自动化工具以支持年龄相关性黄斑变性的临床管理	年龄相关性黄斑变性患者的视网膜OCT扫描图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	深度学习实例分割模型	医学图像	9800张OCT B扫描图像（内部测试250张），1017只眼睛来自812名个体（外部测试）
709	2025-09-10	Multimodal self-supervised retinal vessel segmentation 2025-Sep-02, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108011 PMID:40921125	研究论文	提出一种利用未标注多模态眼底图像进行自监督预训练的新框架，以提升视网膜血管分割精度	首次通过多模态特征融合和INFOMAX损失实现自监督血管分割，显著减少标注需求	未明确说明模型在临床环境中的泛化能力及多模态数据采集的实际可行性	开发减少标注依赖的视网膜血管自动分割方法	视网膜血管	计算机视觉	视网膜疾病	自监督学习，多模态特征融合	Vision Transformer	多模态眼底图像	未标注多模态图像对（具体数量未说明）
710	2025-09-10	A generalist deep-learning volume segmentation tool for volume electron microscopy of biological samples 2025-Sep, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108214 PMID:40449855	研究论文	介绍一种用于生物样本体积电子显微镜图像分割的通用深度学习工具VST	实现全流程自动化处理，支持轮廓图预测进行实例分割，并在多种样本类型上达到最先进性能	NA	开发通用体积电子显微镜图像分割工具	生物样本的体积电子显微镜图像数据	计算机视觉	NA	体积电子显微镜（包括透射电镜和扫描电镜）	深度学习网络	体积图像堆栈数据	多种树脂包埋样本的电子显微镜数据集
711	2025-09-10	Developing a deep learning-based surgical-skill assessment model focused on instrument handling in laparoscopic colorectal surgery 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110260 PMID:40544713	研究论文	开发基于深度学习的腹腔镜结直肠手术器械操作技能自动评估模型	首次利用计算机视觉技术自动识别组织抓取行为，并尝试通过抓取次数实现手术技能分级评估	成功/失败组织抓取的自动区分效果不足，识别精度需进一步提升	验证基于组织抓取次数的自动化手术技能评估可行性	腹腔镜结直肠手术视频中的器械操作行为	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	视频	高、中、低三个技能水平组的手术视频（具体数量未明确）
712	2025-09-10	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌的预后评估	首次为肝内胆管癌预后构建了病理组学集成模型，并结合多种方法提升模型可解释性	NA	提升肝内胆管癌术后临床管理的个体化治疗策略	肝内胆管癌患者	数字病理学	肝内胆管癌	深度学习，K-means聚类，Grad-CAM可视化，Cellprofiler形态特征提取	集成预测模型	病理切片图像	252例中心患者+TCGA数据库外部验证
713	2025-09-10	Artificial intelligence in advancing optical coherence tomography for disease detection and cancer diagnosis: A scoping review 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110188 PMID:40839924	综述	本文探讨人工智能在光学相干断层扫描技术中提升疾病检测与癌症诊断能力的应用与前景	系统综述AI与OCT结合的创新临床价值，突出其在实时手术决策和肿瘤边缘检测中的突破性作用	存在模型有效性不确定和临床数据集不完整的问题	评估人工智能如何增强OCT技术在医疗领域的诊断性能与临床应用	眼科、心血管科、皮肤科及肿瘤科的疾病影像数据	数字病理	癌症	光学相干断层扫描（OCT）	CNN（卷积神经网络）	影像	NA
714	2025-09-10	[Artificial intelligence-enhanced ECG interpretation: a new era for electrocardiography?] 2025-Sep, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4542.45427 PMID:40864481	综述	本文探讨人工智能如何革新心电图解读，将其从静态诊断工具转变为动态预测性工具	AI-ECG能够检测亚临床心室功能障碍、分层长期风险并在临床症状出现前预测重大不良事件	AI模型可解释性差、算法偏见、过拟合、数据治理和监管不确定性	评估人工智能在心电图解读中的应用潜力与挑战	心血管疾病患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习架构	深度学习模型	心电图信号数据	NA
715	2025-09-09	MASSISTANT: A deep learning model for De Novo molecular structure prediction from EI‑MS spectra via SELFIES encoding 2025-Sep-27, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466216 PMID:40706264	研究论文	提出一种基于SELFIES编码的深度学习模型MASSISTANT，用于从EI-MS谱图中直接预测分子结构	首次使用SELFIES编码结合深度学习实现从低分辨率EI-MS谱图的从头分子结构预测	模型性能对数据集质量敏感，在完整NIST数据集上准确率仅约10%	开发自动解析EI-MS谱图的工具，减少对专家知识的依赖	分子量低于600 Da的挥发性及半挥发性化合物	机器学习	NA	GC-EI-MS，SELFIES编码	深度神经网络	质谱数据	NIST数据集18万条谱图，特定化学子集准确率可达54%
716	2025-09-09	Deep Learning Modeling to Differentiate Multiple Sclerosis From MOG Antibody-Associated Disease 2025-Sep-23, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000214075 PMID:40906978	研究论文	本研究开发并验证了一种结合临床/MRI算法和深度学习模型的诊断工具，用于区分多发性硬化（MS）与MOG抗体相关疾病（MOGAD）	首次结合临床/MRI算法与深度学习模型（ResNet-10 CNN），并利用概率注意力图（PAMs）识别关键鉴别脑区，显著提升诊断准确率至86%	回顾性研究设计，缺乏前瞻性验证；样本来源限于19个中心，可能影响模型泛化能力	区分多发性硬化（MS）与MOG抗体相关疾病（MOGAD）以提高诊断准确性	成人非急性MS和MOGAD患者的脑部MRI扫描数据	医学影像分析	神经免疫性疾病	MRI成像（T2-FLAIR和T1加权序列）	ResNet-10 CNN（卷积神经网络）	医学影像（脑部MRI扫描）	406例MRI扫描（218例RRMS，188例MOGAD），分为265例训练/测试集和141例独立验证集
717	2025-09-09	Label-free chimeric antigen receptor T-cell expression analysis using neural networks and statistical distribution modeling 2025-Sep-16, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.152454 PMID:40795576	研究论文	本研究提出一种基于明场显微镜和深度学习的无标记方法，用于预测CAR-T细胞的CAR表达率	首次成功实现T细胞CAR表达率的无标记预测，通过卷积神经网络结合高斯拟合的分类分数分布分析	NA	开发无标记的CAR表达水平监测方法，以优化CAR-T细胞疗法的疗效和安全性	CAR-T细胞	数字病理学	血液恶性肿瘤	明场显微镜，深度学习	CNN	图像	4名供体的样本
718	2025-09-09	Selection of representative electrodes for stereoscopic visual comfort studies in conjunction with brain mechanism analysis 2025-Sep-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149800 PMID:40544932	研究论文	本研究通过立体视觉脑机制分析，识别用于评估立体视觉舒适度的代表性EEG电极	首次通过脑机制分析为立体视觉舒适度研究中的电极选择提供科学依据，并确定F7、Cz、P4和O2四个代表性电极	样本量较小（15个电极），分类准确率提升有限（2-4%）且统计不显著	寻找评估立体视觉舒适度的代表性EEG电极，并为便携式检测设备开发提供支持	与立体视觉相关的脑区EEG活动	脑机接口	NA	EEG、事件相关电位、功率谱分析	机器学习和深度学习模型	脑电信号	15个电极的EEG数据
719	2025-09-09	AMPGP: Discovering Highly Effective Antimicrobial Peptides via Deep Learning 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00647 PMID:40825014	研究论文	提出一种名为AMPGP的深度学习模型，用于生成和预测高效抗菌肽	结合注意力机制的seqGAN框架生成高质量抗菌肽，并采用四通道特征预测模型克服单一信息源限制	NA	通过深度学习加速抗菌肽的发现与设计，应对抗生素耐药性问题	抗菌肽（AMPs）	自然语言处理	NA	深度学习	seqGAN（含注意力机制）	序列数据	独立测试集验证，最终筛选10种候选抗菌肽
720	2025-09-09	Uncertainty-Aware Deep Learning and Structural Feature Analysis for Reliable Nephrotoxicity Prediction 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01532 PMID:40827867	研究论文	本研究构建了最大的公开肾毒性化合物数据库，并开发了结合不确定性量化的深度学习模型以提升预测可靠性	采用不确定性量化方法定义模型适用范围并量化预测置信度，同时结合多尺度特征分析提供可操作的药物设计见解	NA	提高肾毒性预测的精确度和可靠性，支持更安全的药物开发	1831种高质量肾毒性相关化合物	机器学习	肾毒性	图神经网络，ChemoPy2D描述符，不确定性量化	Directed Message Passing Neural Network	分子图数据，化学描述符	1831种化合物