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
861	2025-10-06	Biomarker extraction-based Alzheimer's disease stage detection using optimized deep learning approach 2025-Sep, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251360394 PMID:40831183	研究论文	提出一种基于优化深度学习的阿尔茨海默病分期检测框架，通过生物标志物提取和图像处理技术提高诊断准确性	结合萤火虫算法优化生物标志物分割、布谷鸟搜索算法优化深度信念网络，并采用对比度受限自适应直方图均衡化和小波软阈值去噪处理	仅使用结构MRI数据，未考虑多模态数据融合；样本规模未明确说明	提高阿尔茨海默病分期检测的准确性和早期诊断能力	阿尔茨海默病患者的结构MRI扫描图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构MRI，对比度受限自适应直方图均衡化，小波软阈值去噪	深度信念网络	医学图像	NA	NA	深度信念网络	准确率，错误率	NA
862	2025-10-06	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	开发深度学习模型通过24小时单导联动态心电图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准确性	动态心电图记录的心动过缓患者	机器学习	心血管疾病	动态心电图监测	深度学习	心电图信号	320,959份14天动态心电图记录	NA	NA	AUC, 阴性预测值	NA
863	2025-10-06	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，用于评估腰椎小关节骨关节炎的影像学特征	首次采用多任务深度学习模型同时评估小关节骨关节炎的多个放射学特征，并在多中心数据集上验证模型性能	回顾性研究设计，模型在某些特征（如肥大）上的准确率相对较低	开发自动评估小关节骨关节炎放射学特征的深度学习模型	来自两个医院1360名患者的13223个轴向CT小关节图像块	计算机视觉	骨关节炎	CT成像	CNN	医学影像	13223个小关节图像块，来自1360名患者	NA	ResNet-18	准确率, Gwet κ值	NA
864	2025-10-06	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	本研究探索了使用Golay编码热波成像结合自编码器处理技术来增强碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测能力	提出了改进自编码器损失函数以更好捕捉热数据中缺陷特征的方法，并将Golay编码激励与自编码器处理相结合	仅针对特定设计的狭缝状缺陷进行研究，样本尺寸有限	提高碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测灵敏度和可视化清晰度	碳纤维增强聚合物样本，包含三个不同厚度区域和工程设计的狭缝状缺陷	计算机视觉	NA	Golay编码热波成像，主动热成像技术	自编码器	热成像数据	1个碳纤维增强聚合物样本，包含3个不同厚度区域	NA	自编码器	信噪比，缺陷可见度	NA
865	2025-10-06	Deep learning-enhanced development of innovative antioxidant liposomal drug delivery systems from natural herbs 2025-Sep-15, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh00699f PMID:40600624	研究论文	开发基于BERT深度学习框架的天然草药抗氧化化合物筛选方法，并结合脂质体递送系统验证其抗氧化效果	提出两阶段BERT框架筛选天然抗氧化化合物，相比传统机器学习模型准确率提升约20%，并将筛选化合物与脂质体递送系统结合验证	仅针对2882种天然草药化合物进行筛选，未涵盖更广泛的化合物库	开发深度学习辅助的抗氧化脂质体药物递送系统，用于缓解氧化应激和细胞衰老	天然草药中的抗氧化化合物及其脂质体递送系统	自然语言处理	老年疾病	分子对接模拟，脂质体递送技术	BERT	化合物结构数据	587种实验确认的抗氧化剂和983种非活性化合物作为训练集，2882种天然草药化合物作为筛选库	BERT	BERT	准确率	NA
866	2025-10-06	EZ-FRCNN: A Fast, Accessible and Robust Deep Learning Package for Object Detection Applications from Ethology to Cell Biology 2025-Sep-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.19.660198 PMID:40667197	研究论文	开发了一个名为EZ-FRCNN的本地化、用户友好型深度学习软件包，用于生物图像中的目标检测应用	提供了完全离线的图形化和脚本化界面，解决了生物学研究中基于区域的卷积神经网络技术门槛高和依赖云基础设施的问题	NA	开发易用且可扩展的目标检测工具，推动生物学发现	细胞表型、自由移动动物的摄食动态、自然环境中的动物	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	基于区域的卷积神经网络	图像	NA	NA	Faster R-CNN	NA	本地部署，最小计算成本
867	2025-10-06	FCM-NPOA: A hybrid Fuzzy C-means clustering with nomadic people optimizer for ovarian cancer detection 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241302736 PMID:40105378	研究论文	开发了一种结合模糊C均值聚类和游牧人群优化器的混合模型用于卵巢癌检测	提出FCM-NPOA混合模型，整合遗传和病理影像数据，优化模糊C均值聚类算法	仅使用349名患者数据，样本规模有限	卵巢癌早期诊断和分类	妇科腹盆腔肿瘤	机器学习	卵巢癌	遗传和病理影像数据整合	CNN, Transformer, 随机森林, 逻辑回归, SVM, 决策树	临床数据, 影像数据	349名患者	NA	UNeT, Transformer, FCM-NPOA-PM-UI	准确率, 精确率, F1分数, Dice系数	NA
868	2025-10-06	Brain tumor detection using hybrid transfer learning and patch antenna-enhanced microwave imaging 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251325740 PMID:40208040	研究论文	提出一种结合混合迁移学习和贴片天线增强微波成像的创新脑肿瘤检测方法	将预训练深度学习模型与高分辨率微波成像技术相结合，利用贴片天线系统和MobileNet V2实现非侵入式实时脑肿瘤检测	仅通过仿真实验验证，尚未进行临床实际应用验证	开发一种非侵入式实时脑肿瘤检测技术以克服当前诊断方法的局限性	脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	微波成像，SAR分析	CNN	微波图像	NA	TensorFlow, PyTorch或Keras（具体框架未明确说明）	MobileNet V2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性	NA
869	2025-10-06	A systematic review of artificial intelligence techniques based on electroencephalography analysis in the diagnosis of epilepsy disorders: A clinical perspective 2025-Sep, Epilepsy research IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.eplepsyres.2025.107582 PMID:40393108	系统综述	从临床角度系统回顾基于脑电图分析的人工智能技术在癫痫诊断中的应用	重点关注注意力机制而非传统深度学习或机器学习方法，并将研究范围从通用脑成像技术聚焦到癫痫诊断的脑电图数据分析	需要更多多中心合作以收集高质量数据并确保代码工具的开放访问	探讨人工智能在癫痫诊断领域的应用潜力	癫痫患者的脑电图数据	自然语言处理	癫痫	脑电图	注意力机制, ANN	脑电图信号	NA	NA	注意力机制, 人工神经网络	NA	NA
870	2025-10-06	Performance of AI methods in PET-based imaging for outcome prediction in lymphoma: A systematic review and meta-analysis 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112204 PMID:40466216	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于PET影像的人工智能方法在淋巴瘤预后预测中的性能	首次对基于PET影像的AI方法在淋巴瘤预后预测中的性能进行系统评估，并比较了不同AI方法的预测效果	纳入研究存在异质性，需要更多前瞻性研究验证临床适用性	评估人工智能方法在淋巴瘤PET影像预后预测中的性能	淋巴瘤患者，主要为非霍奇金淋巴瘤	医学影像分析	淋巴瘤	PET影像分析	深度学习, 机器学习, 影像组学	PET医学影像	75项研究，其中61项聚焦非霍奇金淋巴瘤	NA	NA	HR, AUC, C-index, OR	Stata软件
871	2025-10-06	Predicting survival rates of critically ill septic patients with heart failure using interpretable machine learning models 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251346284 PMID:40495578	研究论文	本研究开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测伴有心力衰竭的危重脓毒症患者的生存率	首次针对伴有心力衰竭的脓毒症患者开发专用的可解释生存预测模型，并采用SHAP方法增强模型解释性	研究数据来源于公开数据库，可能存在选择偏倚，且仅验证了两个数据库的数据	开发可解释的预测模型来预测伴有心力衰竭的脓毒症患者的生存率	伴有心力衰竭的危重脓毒症患者	机器学习	心血管疾病	生存分析	DeepSurv	临床数据	11,778名患者	NA	DeepSurv	AUC,C-index,Integrated Brier Score,Decision Curve Analysis	NA
872	2025-10-06	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，用于长链非编码RNA亚细胞定位预测	首次将Mamba网络引入LncRNA定位预测任务，改进定位特异性注意力机制，并揭示核苷酸基序与亚细胞定位的潜在关系	NA	准确预测长链非编码RNA的亚细胞定位以理解其生物学功能	长链非编码RNA	生物信息学	NA	深度学习	Mamba网络, FPN	RNA序列数据	NA	NA	双层FPN网络, Mamba网络	NA	NA
873	2025-10-06	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	本研究利用深度学习模型分析心力衰竭继发淤血性肝病的CT影像特征	首次将ResNet架构应用于淤血性肝病影像分析，并与临床专家进行性能对比	回顾性研究，样本量有限（179例），仅使用单一CT层面图像	利用机器学习捕捉淤血性肝病的影像学特征	慢性心力衰竭患者	医学影像分析	心力衰竭，淤血性肝病	计算机断层扫描（CT）	CNN	医学影像	179例慢性心力衰竭患者（120例男性，平均年龄73.1±14.4岁）	NA	ResNet	准确率	NA
874	2025-10-06	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	开发了一种名为ACP-EPC的可解释深度学习框架，用于直接从蛋白质序列预测抗癌肽	整合了预训练蛋白质语言模型ESM-2的上下文表征与手工物理化学描述符，并采用跨注意力机制进行多模态特征融合	未明确提及具体局限性	开发高效准确的抗癌肽预测方法以替代传统生物实验	抗癌肽(ACPs)	生物信息学	癌症	深度学习	深度学习框架	蛋白质序列	ACP135和ACP99两个测试集	NA	Cross-Attention机制	准确率	NA
875	2025-10-06	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	开发了一种可通过光调制在动态和静态模式间快速切换的仿生触觉系统	实现了1毫秒级动态-静态模式快速切换、全一体化结构、高灵敏度与宽压力范围的平衡、可调灵敏度及传感-反馈闭环	未明确说明系统在极端环境下的稳定性及长期使用耐久性	开发具有动态静态双模式快速切换能力的仿生触觉系统	触觉传感系统及其在增强触觉秘密通信中的应用	人机交互	NA	光调制技术	深度学习	触觉压力数据、振动数据	NA	NA	NA	灵敏度(198.45/kPa)、压力范围(0.0137-207 kPa)	NA
876	2025-10-06	Enhancing Oral Health Diagnostics With Hyperspectral Imaging and Computer Vision: Clinical Dataset Study 2025-Sep-11, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76148 PMID:40935589	研究论文	本研究开发了一个大规模口腔内窥镜高光谱成像数据集，并利用深度学习模型实现口腔组织的自动分割和分类	创建了首个大规模口腔内窥镜高光谱成像临床数据集，并验证了深度学习模型在该数据上的组织分割性能	样本量相对有限（226名参与者），且年龄分布可能不够均衡	开发口腔内窥镜高光谱成像数据集并实现口腔组织的自动可靠区分	226名参与者（166名女性，60名男性，年龄24-87岁）的口腔组织	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	内窥镜高光谱成像	深度学习	高光谱图像	226名参与者	TensorFlow, PyTorch	DeepLabv3, U-Net, ResNet-50, ResNet-101, EfficientNet-B0	精确率, 召回率, F1分数	NA
877	2025-10-06	Biological Age Estimation From the Age Gap Using Deep Learning Integrating Morbidity and Mortality: Model Development and Validation Study 2025-Sep-10, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71592 PMID:40930058	研究论文	开发并验证一种基于Transformer的生物年龄估计模型，整合发病率和死亡率数据以提高预测准确性	提出首个整合发病率和死亡率信息的Transformer架构生物年龄估计模型，采用多目标学习策略	女性群体的死亡率预测趋势未达到统计学显著性，需要在更多样化人群中进一步验证	开发更准确的生物年龄估计模型以改善年龄相关疾病风险的早期识别	151,281名18岁及以上接受常规健康检查的成年人	机器学习	老年疾病	健康检查数据	Transformer	临床健康数据	151,281名成年人	NA	自定义Transformer架构	BA差距分布，健康状态分层，死亡率预测，Kaplan-Meier分析	NA
878	2025-10-06	Research Progress in Artificial Intelligence for Central Serous Chorioretinopathy: A Systematic Review 2025-Sep, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01209-9 PMID:40694226	系统综述	本文系统综述了人工智能在中心性浆液性脉络膜视网膜病变中的应用进展、挑战和未来研究方向	首次系统总结AI在CSCR领域的应用进展，从疾病分类发展到动态预后预测，并引入可解释AI增强临床适用性	存在单中心数据依赖、观察者间标注变异、静态框架无法捕捉动态病变进展等局限性	指导个性化诊断和治疗策略，促进AI在CSCR领域的临床转化	中心性浆液性脉络膜视网膜病变(CSCR)相关研究	计算机视觉	中心性浆液性脉络膜视网膜病变	光学相干断层扫描(OCT)、OCT血管成像(OCTA)、眼底荧光血管造影(FFA)	深度学习,神经网络	多模态医学影像	73项原始研究(从698条记录中筛选)	NA	NA	定性诊断准确率,定量诊断准确率	NA
879	2025-10-06	Network and pharmacophore guided and BCL2 and HSP90AA1 targeted drug repurposable approaches against rheumatoid arthritis mediated diffuse large B-cell lymphoma 2025-Sep, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146985 PMID:40889653	研究论文	本研究开发了一种GCNConv深度学习流程，通过网络和药效团引导的方法识别类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的潜在治疗靶点并进行药物重定位	首次将GCNConv深度学习应用于RA和DLBCL共享基因网络分析，发现BCL2和HSP90AA1作为双重治疗靶点，并识别出优于现有FDA批准药物的候选化合物	研究基于计算预测和虚拟筛选，需要实验验证；分析局限于804种非专利FDA批准药物	探索类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的分子机制并开发治疗干预策略	RA和DLBCL共享的失调基因网络及FDA批准药物	生物信息学，计算生物学	类风湿关节炎，弥漫大B细胞淋巴瘤	网络分析，药效团建模，虚拟筛选，深度学习	GCNConv	基因表达数据，药物分子结构数据	86个RA和DLBCL共享失调基因，804种FDA批准药物	NA	GCNConv	R值（训练集0.9480，验证集0.9288，测试集0.9117），结合能（kcal/mol）	NA
880	2025-10-06	The detection of algebraic auditory structures emerges with self-supervised learning 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013271 PMID:40911653	研究论文	本研究通过自监督学习训练深度学习模型，探索人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制	首次使用深度学习模型验证人类检测代数结构能力可以通过经验学习自发形成，无需先天特定机制	模型训练数据仅限于自然声音、语音和音乐，未涵盖所有可能的听觉刺激类型	探究人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制	深度学习模型在听觉代数结构检测任务中的表现	机器学习	NA	自监督学习	深度学习模型	音频	多种自然声音、语音和音乐数据集	NA	NA	序列重复检测能力、概率组块检测能力、复杂代数结构检测能力	NA