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
61	2025-09-26	Shifted windowing vision transformer-based skin cancer classification via transfer learning 2025-Sep-06, Clinics (Sao Paulo, Brazil) DOI:10.1016/j.clinsp.2025.100724 PMID:40915182	研究论文	提出一种基于移位窗口视觉Transformer的迁移学习方法用于皮肤癌分类	采用视觉Transformer的注意力机制解决CNN模型难以捕捉图像全局关系的问题	训练数据有限且不平衡，模型在跨域适应性和鲁棒性方面仍需改进	通过深度学习技术实现皮肤癌的自动分类识别	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	迁移学习	Vision Transformer	图像	NA
62	2025-09-26	Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task 2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale DOI:10.1037/cep0000360 PMID:39786863	研究论文	使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式	采用多约束神经网络分类器同时识别任务类别和功能连接性，能够检测非线性任务差异和分布式活动模式	样本量较小（20名儿童），结果可能受特定任务范式限制	识别区分不同工作记忆负荷（0-back vs 2-back）的功能性脑网络	儿童执行情绪n-back任务时的脑功能活动	神经影像分析	NA	功能磁共振成像（fMRI）、多变量模式分析、深度学习	神经网络分类器	脑功能影像数据（BOLD信号）	20名儿童
63	2025-09-26	Dwarf Updated Pelican Optimization Algorithm for Depression and Suicide Detection from Social Media 2025-Sep, The Psychiatric quarterly DOI:10.1007/s11126-024-10111-9 PMID:39946018	研究论文	提出一种基于改进鹈鹕优化算法的社交媒体抑郁和自杀检测新方法	结合改进的互信息分数进行特征融合，并采用矮人更新鹈鹕优化算法(DU-POA)优化模型权重	NA	通过社交媒体数据检测抑郁和自杀倾向	社交媒体文本数据	自然语言处理	精神疾病	TF-IDF、word2vec、深度学习集成	RNN、DBN、LSTM、集成模型	文本	NA
64	2025-09-26	COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251332793 PMID:40405795	研究论文	发布一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集（COVID-19CT+），并利用传统机器学习和深度学习方法进行图像分类实验	提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一，包含40多万张CT图像，并系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现	未明确说明数据集的采集标准、图像质量评估方法以及患者人群的详细临床特征	通过公开大规模CT图像数据集，促进COVID-19自动诊断算法的研究	1333名患者的409,619张CT图像（包括1021例COVID-19病例和312例社区获得性肺炎病例）	计算机视觉	COVID-19	CT影像分析	传统机器学习分类器（13种）和深度学习分类器（5种）	医学影像（CT图像）	1333名患者（1021例COVID-19，312例社区获得性肺炎），共409,619张CT图像
65	2025-09-26	Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18478 PMID:40423629	研究论文	本研究开发了一种基于短暂发作间期颅内记录的深度学习模型，用于准确定位癫痫发作起始区	首次证明利用短暂发作间期立体定向脑电图数据即可通过深度学习准确分类癫痫发作起始区，无需依赖长时间的自发性癫痫发作记录	研究样本量相对有限（78名患者），需要进一步扩大验证	开发自动化方法定位癫痫发作起始区以改善术前评估	药物抵抗性癫痫患者	数字病理	癫痫	立体定向脑电图	一维卷积神经网络	脑电信号	78名患者的超过100万段发作间期脑电图片段
66	2025-09-26	The MSA Atrophy Index (MSA-AI): An Imaging Marker for Diagnosis and Clinical Progression in Multiple System Atrophy 2025-Sep, Annals of clinical and translational neurology IF:4.4Q1 DOI:10.1002/acn3.70106 PMID:40660627	研究论文	本研究提出了一种新型复合体积测量指标MSA萎缩指数（MSA-AI），用于区分多系统萎缩症及相关疾病并监测疾病进展	首次开发基于深度学习分割的复合神经影像生物标志物，整合豆状核、小脑和脑干体积数据	需要更大规模的独立队列验证研究结果	开发用于多系统萎缩症诊断和疾病进展监测的可靠影像学生物标志物	多系统萎缩症患者及相关神经退行性疾病患者（帕金森病、路易体痴呆）和健康对照者	数字病理	神经系统退行性疾病	3T MRI成像、深度学习分割、生物流体分析	深度学习	医学影像	纵向研究17例患者，横断面研究包括MSA（26例）、健康对照（23例）、单纯自主神经衰竭（23例）、帕金森病（56例）、路易体痴呆（8例），规范数据集469例
67	2025-09-26	Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的超声断层扫描高空间分辨率衰减成像方法	利用声速与衰减的空间相关性作为深度学习模型的约束条件，提升衰减图像质量	NA	实现高分辨率低方差的超声衰减成像	人体乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描（USCT）、深度学习	深度学习模型	射频超声数据	使用QTI BACT扫描仪采集的60个角度视图数据
68	2025-09-10	Correction to: Deep Learning in High-Resolution Anoscopy: Assessing the Impact of Staining and Therapeutic Manipulation on Automated Detection of Anal Cancer Precursors 2025-Sep-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2 DOI:10.14309/ctg.0000000000000894 PMID:40920629	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
69	2025-09-26	Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data 2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251378951 PMID:40983055	研究论文	开发并验证了一种结合深度学习CT影像特征和电子健康记录的多模态预测模型，用于评估粘连性小肠梗阻的绞窄风险	首次将三维卷积神经网络与临床电子健康记录相结合构建多模态预测模型，并通过全局和局部可解释性方法增强模型透明度	回顾性研究设计，样本量相对有限（共348例患者），仅在三家医院进行外部验证	提高粘连性小肠梗阻患者绞窄风险的预测准确性以支持临床决策	粘连性小肠梗阻患者	医学人工智能	肠道梗阻	深度学习、XGBoost算法	3D CNN（ResNet50主干网络）、多模态集成模型	CT影像、电子健康记录	225例用于模型开发，123例用于外部验证
70	2025-09-26	Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study 2025-Sep, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078 PMID:40984997	研究论文	本研究对Aisap.ai开发的深度学习算法进行外部验证，用于基于经胸超声心动图诊断房室瓣反流严重程度	首次在梅奥诊所健康系统数据上外部验证深度学习算法对房室瓣反流的诊断性能	模型仅对38%的合格研究生成预测，性能分析仅限于这些病例	验证深度学习算法在诊断二尖瓣和三尖瓣反流严重程度方面的外部有效性	梅奥诊所健康系统2013-23年的经胸超声心动图研究	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声心动图像	1541例合格TTE研究（其中578例生成预测，MR队列280例，TR队列298例）
71	2025-09-26	Application of a Deep Learning Model to Predict Liquid Chromatography Retention Times of Food Peptides Across Chromatographic Conditions 2025-Sep, Journal of separation science IF:2.8Q2 DOI:10.1002/jssc.70270 PMID:40994122	研究论文	本研究应用深度学习模型预测食品肽在不同色谱条件下的液相色谱保留时间	采用迁移学习方法，将在大型蛋白质组学数据集上预训练的通用深度学习模型，通过商业肽标准品的实验数据进行微调，显著降低数据需求和训练时间	模型主要基于商业肽标准品数据训练，可能对某些特殊结构肽的预测存在局限	开发适用于食品源性肽的保留时间预测方法，提高LC-MS分析中肽鉴定的可靠性	食品源性肽（包括酵母蛋白水解物和植物蛋白水解物中的胰蛋白酶和非胰蛋白酶肽）	机器学习	NA	液相色谱-质谱联用技术（LC-MS），深度学习	深度学习模型（具体架构未明确说明）	肽保留时间数据	商业肽标准品实验数据，酵母蛋白水解物验证集，植物蛋白水解物验证集
72	2025-09-26	Longitudinal methods for Alzheimer's cognitive status prediction with deep learning 2025-Sep, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70488 PMID:40994414	研究论文	开发基于深度学习的纵向方法预测阿尔茨海默病认知状态	提出两种新型建模技术：分离标准化基线特征与基线偏差的方法，以及基于线性注意力的插补方法，将预测时间范围从1-3年扩展至3-10年	3-10年预测验证的aMCI最终发展为AD仍具有挑战性	建立长期（3-10年）阿尔茨海默病相关认知障碍的预测模型	遗忘型轻度认知障碍（aMCI）和阿尔茨海默病（AD）患者	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	线性注意力机制模型	神经心理学数据、患者病史数据	美国国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）数据库的纵向数据
73	2025-09-26	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	通过高速喷射成像和深度学习实现污泥含水率的实时监测	首次利用污泥喷射的非牛顿流体特性结合深度学习算法，在20秒内实现含水率的快速精准预测	研究基于实验室规模系统，尚未在工业现场验证适用性	开发实时污泥含水率监测技术以优化污水处理流程	废水处理厂产生的活性污泥	计算机视觉	NA	高速成像、深度学习	CNN（VGG-16、AlexNet、LeNet）	图像	79-94%含水率范围内采集的11,000多张喷射图像
74	2025-09-26	Fast-RF-Shimming: Accelerate RF shimming in 7T MRI using deep learning 2025-Sep, Meta-radiology DOI:10.1016/j.metrad.2025.100166 PMID:40995422	研究论文	提出一种基于深度学习的Fast-RF-Shimming框架，用于加速7T MRI中的射频匀场过程	实现相比传统MLS方法5000倍的加速比，创新性地结合随机初始化Adam优化器、ResNet网络和非均匀场检测器(NFD)后处理步骤	未明确说明训练数据规模和对极端非均匀场处理的泛化能力	解决超高场MRI中射频场不均匀性问题，提升图像质量	7T MRI系统的射频匀场过程	医学影像分析	NA	深度学习、射频匀场技术	ResNet	多通道B1场数据	NA
75	2025-09-26	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经验能否迁移至被动全光学系统	首次系统分析相位非线性全光学衍射神经网络在超分辨率任务中的物理限制	存在重建保真度与光路能量保存的权衡问题，且有效处理的输入强度动态范围有限	验证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（AODNNs）	计算光学	NA	相位非线性光学处理	衍射神经网络	光学信号	NA
76	2025-09-26	Artificial Intelligence in the Study of Root and Canal Anatomy: A Comprehensive Review on Applications, Advantages, Challenges and Future Directions 2025-Sep, European endodontic journal IF:1.6Q3 DOI:10.14744/eej.2025.37232 PMID:40995722	综述	本文全面回顾人工智能在牙根和根管解剖学研究中的应用现状、优势、挑战及未来方向	首次系统梳理AI技术在牙科解剖学教育、研究和临床实践中的整合应用与发展前景	现有研究数据集规模有限，需要更大样本量来提升深度学习模型的准确性	分析人工智能在牙根和根管解剖学研究中的应用价值与发展潜力	牙根和根管的解剖结构特征	医学人工智能	牙科疾病	深度学习	深度学习模型	2D和3D医学影像	NA
77	2025-09-26	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	首次将3D CNN应用于头颈癌PET/MRI多模态图像分类，并采用Grad-CAM技术增强模型可解释性	PET/MRI和MRI模型性能较差，特异性需提升以降低假阳性率，数据集规模有限	开发头颈癌PET/MRI图像的自动分类系统并评估其临床辅助诊断潜力	头颈癌患者的PET/MRI医学影像数据	医学影像分析	头颈癌	18F-FDG PET/MRI成像技术	3D CNN（三维卷积神经网络）	3D医学影像（PET/MRI图像）	训练集202例患者（101阳性/101阴性），测试集20例患者（10阳性/10阴性）
78	2025-09-25	Language models reveal a complex sequence basis for adaptive convergent evolution of protein functions 2025-Sep-30, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2418254122 PMID:40986350	研究论文	本研究利用蛋白质语言模型探索蛋白质功能适应性趋同进化的复杂序列基础	首次使用蛋白质语言模型嵌入来检测高阶蛋白质特征的趋同进化，突破了传统方法仅关注位点水平相似性的局限	方法验证仅限于四个已知案例，需要更多实证研究支持	开发新方法来检测蛋白质功能适应性趋同进化的序列基础	蛋白质序列及其功能趋同进化现象	计算生物学	NA	蛋白质语言模型（PLM）	深度学习语言模型	蛋白质序列数据	四个已知趋同进化案例及全基因组范围分析
79	2025-09-25	Prediction of high-performing spleen-targeted lipid nanoparticles using a deep learning model for robust anticancer immunotherapy 2025-Sep-24, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01217a PMID:40856486	研究论文	本研究开发深度学习模型预测高效脾靶向脂质纳米颗粒，用于抗癌免疫治疗	首次将深度学习应用于离子化脂质优化，成功筛选出具有脾靶向特性的YK-407脂质纳米颗粒	研究仅在小鼠OVA肿瘤模型中进行验证，尚未进行人体临床试验	开发高效脾靶向mRNA递送系统以增强抗癌免疫治疗效果	双羟乙胺衍生脂质（BDLs）及对应的脂质纳米颗粒（LNPs）	机器学习	癌症	深度学习、高通量筛选、mRNA递送技术	深度学习模型	化学结构数据、实验验证数据	24种候选脂质合成验证，使用小鼠OVA肿瘤模型
80	2025-09-25	Dose reduction in radiotherapy treatment planning CT via deep learning-based reconstruction: a single‑institution study 2025-Sep-24, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00967-2 PMID:40987935	研究论文	通过深度学习重建算法在放疗计划CT中实现剂量降低的单中心研究	首次系统比较深度学习重建算法与自适应迭代剂量降低算法在放疗计划CT中的剂量降低效果	单中心回顾性研究，样本量有限	评估深度学习重建算法在放疗计划CT中的剂量降低潜力	放疗计划CT扫描数据（头颈部、肺部、盆腔等部位）	医学影像处理	肿瘤放疗	深度学习重建算法（AiCE），自适应迭代剂量降低算法（AIDR）	深度学习模型	CT影像数据	1674次CT扫描（IR组820次，DLR组854次）