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
1001	2025-10-06	Development and validation of a user-friendly prediction tool for preoperative T-Staging in gallbladder Cancer: A multicenter study using contrast-enhanced CT-Based fusion models 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.2025.110117 PMID:40412011	研究论文	开发并验证基于对比增强CT的融合模型，用于胆囊癌术前T分期预测	首次结合放射组学、深度学习和临床数据构建加权融合模型，并开发用户友好的预测工具	回顾性研究，样本量相对有限（189例），仅来自两个机构	提高胆囊癌术前T分期的准确性和手术规划效果	胆囊癌患者	医学影像分析	胆囊癌	对比增强CT，放射组学，深度学习	融合模型	医学影像（CT动脉期和门静脉期序列），临床数据	189例胆囊癌患者（训练集111例，内部验证集48例，时间验证集30例）	NA	加权融合模型	AUC，准确率，敏感性，F1分数，校准曲线，决策曲线分析	NA
1002	2025-10-06	Deep learning reveals the complex genetic architecture of male guppy colouration 2025-Sep, Nature ecology & evolution IF:13.9Q1 DOI:10.1038/s41559-025-02781-w PMID:40596731	研究论文	本研究使用深度学习技术揭示雄性孔雀鱼颜色变异的复杂遗传结构	首次结合卷积神经网络高分辨率表型分析、选择实验和全基因组关联研究，系统解析孔雀鱼颜色模式的遗传机制，发现常染色体向Y染色体基因复制是性连锁颜色变异的主要机制	研究主要聚焦于雄性孔雀鱼，对雌性颜色变异的遗传机制探讨较少	解析雄性孔雀鱼颜色变异的遗传架构和维持机制	雄性孔雀鱼(Poecilia reticulata)	计算生物学	NA	全基因组重测序, 基因组关联分析	CNN	图像, 基因组数据	包含选择实验、受控谱系和全基因组重测序的孔雀鱼样本	NA	卷积神经网络	NA	NA
1003	2025-10-06	Deep learning approach for automatic assessment of schizophrenia and bipolar disorder in patients using R-R intervals 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012983 PMID:40901920	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的心律变异性分析方法，用于自动评估精神分裂症和双相情感障碍	使用低成本可穿戴设备采集短时程心电图信号，通过分析R-R间期窗口实现精神疾病自动分类	样本量较小（仅60名参与者），需要进一步验证在更大人群中的适用性	开发自动分类方法辅助精神分裂症和双相情感障碍的诊断	精神分裂症患者、双相情感障碍患者和健康对照者	机器学习	精神分裂症,双相情感障碍	心电图信号分析,心率变异性分析	支持向量机,XGBoost,多层感知机,门控循环单元,集成方法	心电图信号,R-R间期数据	60名参与者（30名患者和30名对照）	Scikit-learn,XGBoost	多层感知机,门控循环单元	准确率	NA
1004	2025-10-06	mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548092 PMID:40042953	研究论文	本研究探索使用毫米波雷达技术分析坐立动作的新方法，并与可穿戴设备和Kinect进行对比研究	首次将毫米波雷达技术应用于坐立动作分析，提供非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗监测方案	在细粒度运动分析方面仍存在挑战，且缺乏与金标准VICON系统的直接验证	开发用于医疗保健应用的非接触式坐立动作分析系统	45名参与者的坐立动作数据	计算机视觉	老年疾病	毫米波雷达、深度学习姿态估计、逆向运动学	深度学习	雷达点云数据	45名参与者	NA	NA	NA	NA
1005	2025-10-06	Survey on sampling conditioned brain images and imaging measures with generative models 2025-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00487-3 PMID:40917152	综述	本文全面概述了生成模型在脑成像领域的进展，特别关注条件生成方法的应用	重点探讨了基于年龄、性别、临床表型或遗传因素等变量调节生成过程的条件生成方法，增强数据集多样性并支持罕见疾病研究	NA	推动条件生成模型在神经科学研究和临床工作流程中的整合应用	脑成像数据和生成模型技术	医学影像分析	神经系统疾病	脑成像技术	VAE, GAN, diffusion models	脑部图像	NA	NA	NA	NA	NA
1006	2025-10-06	Neural interaction explainable AI predicts drug response across cancers 2025-Sep, NAR cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1093/narcan/zcaf029 PMID:40918644	研究论文	开发了一种可解释的深度学习框架NeurixAI，用于预测癌症药物反应并识别药物-基因相互作用	首次将可解释人工智能与转录组学结合，在个体肿瘤水平识别影响药物反应的关键基因，并发现新的耐药机制	模型在未见肿瘤样本中的预测性能为Spearman's rho >0.2，仍有提升空间	优化癌症治疗选择，实现药物重定位并识别新的治疗靶点	癌症患者肿瘤样本和药物反应数据	机器学习	癌症	转录组学分析，药物扰动实验	深度学习	分子谱数据，药物反应数据	546,646个药物扰动实验，涉及1,135种药物和476个肿瘤的分子谱	NA	NeurixAI	Spearman's rho	NA
1007	2025-10-06	Ectopic adipose tissue in subsistence populations with minimal coronary disease, large left atria, and very low rates of atrial fibrillation 2025-Sep, American journal of preventive cardiology IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ajpc.2025.101271 PMID:40918927	研究论文	通过CT成像比较自给自足人群与美国人群的心外膜脂肪组织与心血管疾病关系	首次在冠状动脉钙化极低且房颤罕见的自给自足原住民群体中研究心外膜脂肪组织	样本仅来自特定地理和文化背景的群体，可能限制结果普适性	探究心外膜脂肪组织与冠状动脉疾病和房颤的关联	893名Tsimane成人、440名Moseten成人和955名美国成人	数字病理	心血管疾病	CT成像	深度学习	医学影像	2288名成人（Tsimane:893, Moseten:440, 美国:955）	NA	NA	NA	NA
1008	2025-10-06	Drosophila video-assisted activity monitor (DrosoVAM): a versatile method for behaviour monitoring 2025-Sep, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.250764 PMID:40919370	研究论文	开发了一种名为DrosoVAM的新型果蝇行为监测系统，用于更精确地追踪果蝇活动	结合树莓派控制的红外数字视频系统和深度学习软件DeepLabCut，创建了比传统DAM系统更灵活、经济且灵敏的行为监测方法	NA	开发高分辨率果蝇行为监测系统以研究交配后活动变化	果蝇（特别是较大物种）	计算机视觉	NA	红外数字视频记录，深度学习行为追踪	深度学习	视频	NA	DeepLabCut, Python	NA	NA	树莓派
1009	2025-10-06	Mitigation of multi-scale biases in cell-type deconvolution for spatially resolved transcriptomics using HarmoDecon 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf451 PMID:40796171	研究论文	提出HarmoDecon模型用于缓解空间转录组学中细胞类型反卷积的多尺度偏差问题	首次同时解决空间转录组数据在单个点、整个样本和跨平台三个尺度上的偏差问题	NA	开发用于空间转录组学细胞类型反卷积的深度学习方法	空间转录组数据中的细胞类型比例估计	生物信息学	乳腺癌	空间转录组学, scRNA-seq	图卷积网络, 高斯混合模型	基因表达数据, 空间位置数据	STARmap和osmFISH数据集, 10x Visium数据集, 人类乳腺癌样本	PyTorch	高斯混合图卷积网络	空间域聚类准确率, 相关性分析	NA
1010	2025-10-06	Early warning of harmful cyanobacteria blooms based on high frequency in situ monitoring and intelligible machine learning modelling: The case study of Lake Müggelsee (Germany) 2025-Sep-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124514 PMID:40925059	研究论文	基于高频原位监测和可解释机器学习模型开发蓝藻水华早期预警系统	提出可解释机器学习建模原则，比较三种不同算法在蓝藻水华预测中的表现	仅基于单个湖泊案例研究，模型泛化能力需进一步验证	开发有效的有害蓝藻水华早期预警系统	德国Müggelsee湖泊的蓝藻水华事件	机器学习	NA	高频原位监测	XGBoost, LSTM, HEA	时间序列水质数据	11年的每小时和每日高频原位监测数据	NA	LSTM with attention, 决策树, 因果推断规则	NA	NA
1011	2025-10-06	Lightweight hybrid Mamba2 for unsupervised medical image registration 2025-Sep, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18104 PMID:40926670	研究论文	提出了一种基于Mamba-2的轻量级混合模型HybridMorph用于无监督医学图像配准	结合卷积和Mamba-2构建残差混合模块，并提出并行通道特征聚合器，在降低计算开销的同时提取更丰富的特征表示	NA	解决资源受限医疗环境中的部署挑战，提高医学图像配准的效率和准确性	医学图像配准，特别是脑部磁共振成像	医学图像处理	NA	磁共振成像	混合模型	医学图像	NA	NA	Mamba-2, 卷积神经网络	Dice系数	NA
1012	2025-10-06	A multi-component heavy metal detection method using UV-Vis superimposed spectrum and deep learning 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139187 PMID:40664080	研究论文	提出一种结合紫外可见叠加光谱与深度学习的多组分重金属检测方法	首次将Transformer模型应用于紫外可见叠加光谱分析，通过组合化学探针增强显色反应特异性，实现端到端的多重金属定性与定量分析	真实环境样本检测的R²值（0.681）低于方法开发阶段（0.936），表明在复杂实际环境中性能有所下降	解决环境监测中光谱重叠问题，实现多组分重金属快速检测	五种代表性重金属（Sb、Fe、Ni、Cd、Cu）及实际环境样本中的十种重金属	机器学习	NA	紫外可见光谱法，组合化学探针，高通量实验	Transformer	光谱数据	五种代表性重金属训练，十种重金属实际样本测试	NA	Transformer	R², RMSE, MAE	NA
1013	2025-10-06	Recognition of microplastic aging features based on multimodal data fusion and attention mechanisms 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139301 PMID:40684512	研究论文	基于多模态数据融合和注意力机制识别微塑料老化特征	首次将SEM图像和FT-IR数据通过多模态融合与注意力机制结合，能够识别不同老化类型的关键特征关联	NA	开发能够准确识别微塑料老化特征的方法，理解微塑料老化机制	微塑料老化样品	计算机视觉,自然语言处理	NA	SEM成像,FT-IR光谱分析	深度学习模型	图像,光谱数据	1371个样品，涵盖7种老化类型	NA	注意力机制	准确率,F1分数	NA
1014	2025-10-06	Racial and ethnic disparities in exposure to short-term NO2 air pollution in California during 1980-2022 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139309 PMID:40695125	研究论文	本研究利用深度学习框架估计了1980-2022年加利福尼亚州高分辨率二氧化氮浓度，并量化了不同种族和民族群体在短期NO₂暴露中的差异	首次系统研究历史时期种族和民族在短期NO₂暴露中的差异，开发了覆盖42年时间跨度的高分辨率浓度估算模型	依赖化学传输模型输出作为先验地理物理信息，缺乏卫星观测数据	量化加利福尼亚州不同种族和民族群体在短期NO₂空气污染暴露中的历史差异	加利福尼亚州不同种族和民族群体（西班牙裔或拉丁裔、非西班牙裔白人、非西班牙裔非洲裔美国人或黑人、非西班牙裔美国印第安人、阿拉斯加原住民、亚裔和太平洋岛民）	环境科学, 公共卫生	NA	深度学习, 地理空间数据分析	深度学习模型	地理空间数据, 空气质量数据	1980-2022年加利福尼亚州每日约1km×1km网格数据	NA	NA	决定系数（0.72-0.83）, 基于网格的10折交叉验证	NA
1015	2025-10-06	Real-time oil spill concentration assessment through fluorescence imaging and deep learning 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139374 PMID:40818234	研究论文	本研究通过结合荧光成像、深度学习、移动应用和数据管理系统，开发了一种自动化实时溢油评估方法	首次将荧光成像与深度学习相结合用于实时溢油浓度评估，并开发了配套的移动应用和数据管理系统	仅测试了两种原油类型（萘基原油和芳香-萘基原油），浓度范围限定在0-500 mg/L	开发快速准确的实时溢油评估技术以支持环境评估和应急响应	两种原油类型：萘基原油和芳香-萘基原油	计算机视觉	NA	荧光成像	CNN	图像	1530张荧光图像，包含两种原油类型在不同浓度下的数据	NA	卷积神经网络结合自定义回归模型	R²分数, RMSE	NA
1016	2025-10-06	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	本研究使用YOLOv10和迁移学习技术开发了一种基于CT影像的乳腺癌肺转移早期检测系统	首次将YOLOv10模型与迁移学习相结合应用于乳腺癌肺转移的CT影像检测，相比现有方法具有更高的诊断准确性	样本量较小（仅16名患者），数据来源于单一医疗机构，需要更大规模的多中心研究验证	开发并验证基于深度学习的乳腺癌肺转移自动检测系统	乳腺癌确诊患者的肺部CT影像	计算机视觉	乳腺癌	CT影像分析	YOLOv10, CNN	医学影像	16名患者的1264张增强CT图像	NA	ResNet-50, GoogLeNet	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, AUC	NA
1017	2025-10-06	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转移方法LoRA-CT，实现深度学习模型在多个拉曼光谱仪之间的高效迁移	通过将权重更新分解为低秩矩阵，实现参数高效的模型微调，比全参数微调减少600倍可训练参数	NA	解决深度学习模型在不同拉曼光谱仪之间的可移植性问题	溶剂混合物和混合油样品	机器学习	NA	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	三个数据集（溶剂混合物和混合油），使用极少量转移样本	NA	NA	决定系数R², 均方根误差RMSE	NA
1018	2025-10-06	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	提出了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应用于CPI预测，考虑不同CPI对之间的相关性，并通过潜在空间学习共享低维潜在表示	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	开发一种能够更好预测化合物-蛋白质相互作用的深度学习模型	化合物-蛋白质相互作用对	机器学习	NA	深度学习	变分自编码器, 图神经网络, 门控卷积网络	化合物结构数据, 蛋白质序列数据	两个基准数据集（具体数量未明确说明）	NA	双边变分自编码器(BiVAE), 图同构网络(GIN), 门控卷积编码器	NA	NA
1019	2025-10-06	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	提出基于概念自适应微调的方法增强皮肤病变诊断的可解释性	提出概念自适应微调方法，通过概念逻辑重建图像并施加一致性损失，使视觉语言模型能快速适应医学任务	需要医学文本数据（如报告和概念术语）支持，且在小样本场景下的泛化能力仍需验证	开发基于多模态可解释模型的皮肤病变自动诊断方法	皮肤病变图像及对应的医学文本概念	计算机视觉	皮肤疾病	视觉语言模型微调	Vision-Language Model	图像, 文本	小规模训练数据	PyTorch	BiomedCLIP	分类性能, 概念识别能力	NA
1020	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-08, 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	NA	NA	NA	NA