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
221	2025-12-01	DCBAN: A Dynamic Confidence Bayesian Adaptive Network for Reconstructing Visual Images from fMRI Signals 2025-Oct-29, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15111166 PMID:41300173	研究论文	提出一种动态置信度贝叶斯自适应网络DCBAN，用于从fMRI信号重建视觉图像	引入深度嵌套奇异值分解嵌入低秩约束，提出基于奇异值空间的贝叶斯自适应分数岭回归模块，构建动态置信度自适应扩散模型模块	NA	解决fMRI驱动的视觉图像重建中结构保真度差、模型泛化能力不足和图像不自然的问题	fMRI信号和视觉图像	计算机视觉	NA	功能磁共振成像(fMRI)	深度学习,扩散模型	fMRI信号,图像	NSD数据集	NA	DCBAN	PixCorr,Incep,CLIP	NA
222	2025-12-01	Prognostic Evaluation of Lower Third Molar Eruption Status from Panoramic Radiographs Using Artificial Intelligence-Supported Machine and Deep Learning Models 2025-Oct-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111176 PMID:41301132	研究论文	本研究利用人工智能支持的机器学习和深度学习模型评估全景X光片中下颌第三磨牙的萌出状态	首次开发能够早期预测第三磨牙最终位置的AI模型，辅助临床决策	对部分阻生病例准确率较低，需要更大数据集和优化改进	评估阻生第三磨牙的萌出状态并开发早期预测模型	下颌第三磨牙	数字病理	口腔疾病	全景X光摄影	深度学习, 机器学习	图像	1102张全景X光片	TensorFlow, Keras, Scikit-learn	InceptionV3, ResNet50	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
223	2025-12-01	Curvilinear Sub-Resolution Assist Feature Placement Through a Data-Driven U-Net Model 2025-Oct-29, Micromachines IF:3.0Q2 DOI:10.3390/mi16111229 PMID:41302747	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net深度学习框架的数据驱动方法，用于加速半导体制造中曲线形亚分辨率辅助特征的光学优化布局	首次将U-Net卷积神经网络应用于曲线形SRAF布局优化，实现了相比传统方法多个数量级的加速，同时保持与计算昂贵的水平集方法相当的光学性能	模型性能依赖于训练数据的质量和规模，且主要针对光学性能优化，未考虑其他制造约束	开发快速高效的曲线形亚分辨率辅助特征布局优化方法，以提升半导体制造工艺窗口	半导体制造中的亚分辨率辅助特征布局	计算机视觉	NA	计算光刻技术	CNN	图像	大规模数据集，包含粗粒度二值化SRAF模式作为输入	PyTorch, TensorFlow	U-Net	模式保真度，光学性能，计算速度	GPU加速计算
224	2025-12-01	Application of CAD Systems in Breast Cancer Diagnosis Using Machine Learning Techniques: An Overview of Systematic Reviews 2025-Oct-27, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111160 PMID:41301119	综述	本文通过对48篇系统评价的综合分析，全面概述了基于机器学习的CAD系统在乳腺癌诊断中的应用现状	首次对乳腺癌CAD系统进行元综述分析，综合比较了不同成像技术、公开数据集、AI方法和临床任务	当前CAD系统面临数据集规模有限、AI决策透明度不足和临床整合受限等问题	系统评估机器学习技术在乳腺癌计算机辅助诊断系统中的应用现状和发展趋势	48篇2015年至2025年1月期间发表的系统评价文献	医学影像分析	乳腺癌	医学影像分析	深度学习	医学影像	基于48篇系统评价的综合分析	NA	NA	NA	NA
225	2025-12-01	Automatic Apparent Nasal Index from Single Facial Photographs Using a Lightweight Deep Learning Pipeline: A Pilot Study 2025-Oct-27, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61111922 PMID:41303759	研究论文	开发了一种轻量级深度学习流程，可从单张正面照片自动定位鼻子并计算表观鼻指数	首次使用轻量级单类YOLOv8n检测器实现鼻子定位和鼻指数自动计算，实现五种标准人类学分类	仅使用CelebA数据集，样本多样性可能有限；排除超出范围病例(<40.0)	开发简单可重复的深度学习流程，自动量化鼻部比例	面部照片中的鼻子区域	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	29,998张高质量近正面图像(训练20,998；验证5,999；测试3,001)	YOLOv8	YOLOv8n	检测覆盖率,mAP,MAE,RMSE,R值,Bland-Altman分析,准确率,宏F1分数,加权κ系数,Spearman ρ	NA
226	2025-12-01	A Community Benchmark for the Automated Segmentation of Pediatric Neuroblastoma on Multi-Modal MRI: Design and Results of the SPPIN Challenge at MICCAI 2023 2025-Oct-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111157 PMID:41301113	研究论文	介绍SPPIN挑战赛的设计与结果，该挑战赛旨在推动儿童神经母细胞瘤在多模态MRI上自动分割技术的发展与基准测试	首个针对颅外儿童肿瘤的自动分割挑战赛，建立了儿科神经母细胞瘤分割的社区基准	获胜团队的模型在小尺寸术前肿瘤分割中表现不足，无法直接用于手术规划	开发和评估儿童神经母细胞瘤在MRI上的自动分割方法	儿童神经母细胞瘤患者的多模态MRI影像	医学影像分析	神经母细胞瘤	多模态MRI	深度学习模型	3D医学影像	9个团队的有效提交	NA	大型预训练模型	Dice相似系数, Hausdorff距离95百分位, 体积相似度	NA
227	2025-12-01	Attention-Guided Probabilistic Diffusion Model for Generating Cell-Type-Specific Gene Regulatory Networks from Gene Expression Profiles 2025-Oct-24, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111255 PMID:41300707	研究论文	提出基于扩散模型的深度学习框架Planet，用于从单细胞RNA测序数据构建细胞特异性基因调控网络	引入三重混合注意力Transformer捕获长程调控依赖，采用快速采样策略加速推理，提供系统水平的调控网络视图	与DigNet方法相比在可比条件下仅实现轻微性能提升	构建具有全局一致性的细胞特异性基因调控网络	小鼠肺Cd8Gzmk T细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	扩散模型, Transformer	基因表达谱	多个scRNA-seq数据集	NA	Triple Hybrid-Attention Transformer	NA	NA
228	2025-12-01	Artificial Intelligence-Assisted CRISPR/Cas Systems for Targeting Plant Viruses 2025-Oct-24, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111258 PMID:41300710	综述	本文综述人工智能辅助CRISPR/Cas系统在植物病毒靶向应用中的最新进展	首次系统整合机器学习与深度学习算法于CRISPR设计框架，探索卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构及生成模型在蛋白质结构预测和宿主-病毒相互作用建模中的应用	面临gRNA设计挑战、脱靶效应、数据集标注不足以及植物-病毒相互作用复杂生物动力学等限制	建立下一代植物病毒基因组编辑策略的基础，推动AI驱动的CRISPR技术在可持续农业中的应用	植物病毒、CRISPR/Cas系统、人工智能算法	机器学习	植物病毒感染	CRISPR/Cas系统、蛋白质结构预测、sgRNA评分	CNN, RNN, Transformer, 生成模型	基因组数据、蛋白质结构数据、宿主-病毒相互作用数据	NA	AlphaFold2, RoseTTAFold, ESMFold	卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构	靶向特异性、Cas蛋白性能、计算机验证	NA
229	2025-12-01	An Integrated Microfluidic System for One-Stop Multiplexed Exosomal PD-L1 and MMP9 Automated Analysis with Deep Learning Model YOLO 2025-Oct-24, Micromachines IF:3.0Q2 DOI:10.3390/mi16111208 PMID:41302727	研究论文	开发了一种集成微流控系统，用于一站式自动化分析外泌体PD-L1和MMP9标志物	结合微流控技术与深度学习模型YOLO，实现外泌体标志物的全自动快速分析	仅验证了四种细胞系，需要进一步临床验证	开发高效准确的外泌体肿瘤标志物分析平台	外泌体PD-L1和MMP9蛋白标志物	数字病理	肿瘤	微流控技术, 荧光定量分析	YOLO	荧光图像	四种不同细胞系	PyTorch	YOLOv5	检测限(12.58颗粒/μL)	NA
230	2025-12-01	Multi-Omics Data Integration for Improved Cancer Subtyping via Denoising Autoencoder-Based Multi-Kernel Learning 2025-Oct-22, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111246 PMID:41300698	研究论文	提出一种结合去噪自编码器和多核学习的深度学习框架DAE-MKL，用于癌症分子亚型识别	首次将去噪自编码器与多核学习相结合，能够有效处理多组学数据的高维特性并降低噪声干扰	仅在低级别胶质瘤和肾透明细胞癌两种癌症类型上验证，样本量相对有限	开发多组学数据整合方法以改进癌症亚型识别	低级别胶质瘤(LGG, n=86)和肾透明细胞癌(KIRC, n=285)患者的多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据整合	去噪自编码器, 多核学习	多组学数据	LGG 86例, KIRC 285例	深度学习框架	DAE-MKL	NMI, 生存分析log-rank p值	NA
231	2025-12-01	A Scoping Review of AI-Based Approaches for Detecting Autism Traits Using Voice and Behavioral Data 2025-Oct-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111136 PMID:41301092	综述	系统梳理人工智能在自闭症谱系障碍诊断中基于语音和行为数据的计算行为表型分析方法	首次系统性地绘制了AI在ASD诊断中八种关键行为模态的应用全景图，涵盖语音生物标志物、对话动态、运动分析等多维度数据	存在数据集异质性、样本性别偏见和总体样本量小等限制临床实施和泛化性的关键挑战	评估人工智能在自闭症谱系障碍诊断中的应用现状和发展方向	自闭症谱系障碍的行为特征和诊断方法	机器学习	自闭症谱系障碍	计算行为表型分析	机器学习,深度学习	语音数据,行为数据,多模态数据	158项研究（2015-2025年）	NA	NA	准确率	NA
232	2025-12-01	DeepCARS-Identified High-Risk Patients: Clinical Interventions and Outcomes During the Korean Healthcare Crisis 2025-Oct-22, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61111896 PMID:41303733	研究论文	本研究评估了基于深度学习的DeepCARS预警系统在韩国医疗危机期间对临床决策的影响	首次在医疗资源受限环境下评估AI预警系统对医生实际决策的影响，并识别出影响干预决策的关键临床因素	回顾性研究设计，算法未包含患者功能状态和衰弱等个体化因素	评估DeepCARS预警系统在真实医疗环境中对医生决策的影响	830名触发DeepCARS警报的成人病房患者	医疗人工智能	心脏骤停风险患者	深度学习	深度学习预警系统	临床数据	830名成人病房患者	NA	DeepCARS	AUC, 敏感性, 特异性	NA
233	2025-11-30	DE-YOLOv13-S: Research on a Biomimetic Vision-Based Model for Yield Detection of Yunnan Large-Leaf Tea Trees 2025-Oct-30, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110724 PMID:41294396	研究论文	提出一种融合灵长类视觉机制的深度学习网络DE-YOLOv13-S，用于云南大叶茶树的产量检测	首次将灵长类视觉机制融入YOLO框架，通过DynamicConv优化感受野动态调整，引入高效混合池化通道注意力模拟全局增益控制策略，使用基于尺度的动态损失模拟中央凹机制	NA	解决云南大叶茶树产量检测中目标尺度多变、背景复杂、图像模糊和严重遮挡的挑战	云南大叶茶树	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO, CNN	图像	NA	NA	DE-YOLOv13-S, YOLOv13	Box Loss, Cls Loss, DFL Loss, 精确度, 召回率, mAP	NA
234	2025-11-30	Multi-institutional validation of AI models for classifying urothelial neoplasms in digital pathology 2025-Oct-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21096-1 PMID:41136495	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的数字病理图像分类方法，用于区分正常、非浸润性和浸润性尿路上皮肿瘤	首次在多机构数据集上验证AI模型对膀胱尿路上皮肿瘤的细分类，重点关注膀胱病变并区分关键病理类别	NA	开发并验证用于膀胱癌病理图像分类的人工智能模型	尿路上皮肿瘤的数字化病理切片图像	数字病理	膀胱癌	数字化病理成像	CNN, Transformer	图像	来自5个机构的12,500张全切片图像	NA	EfficientNet-B6, Transformer	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
235	2025-11-30	Kideraspa: designing variants of staphylococcal protein a based on a diffusion model with kidera factors 2025-Oct-24, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00696-z PMID:41136793	研究论文	提出一种基于扩散模型和Kidera因子的蛋白质设计方法，用于生成葡萄球菌蛋白A的功能性变体	首次将扩散生成模型与Kidera因子表示相结合用于蛋白质从头设计，直接针对特定结合功能进行优化	方法依赖于选定的突变位点，实验验证规模可能有限	开发高效的数据驱动蛋白质设计方法以克服传统方法的局限性	葡萄球菌蛋白A变体及其与人免疫球蛋白G的相互作用	计算生物学	癌症,炎症,感染,自身免疫疾病	深度学习,扩散模型,蛋白质结构预测	扩散模型	蛋白质序列,结构数据	NA	NA	扩散模型	成功率,结合亲和力	AlphaFold3
236	2025-11-30	Multi-omics integration and batch correction using a modality-agnostic deep learning framework 2025-Oct-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.21.683449 PMID:41279228	研究论文	提出了一种名为MIMA的无监督深度学习框架，用于多组学数据整合和批次效应校正	开发了模块化、模态无关的AI框架，能够同时处理多组学数据整合和批次效应校正，支持跨模态转换并发现手动注释未捕获的分子模式	NA	开发多模态数据整合和批次效应校正的AI框架，促进数字病理学发展	空间和单细胞多组学数据集	机器学习	癌症	多组学技术	深度学习	多模态分子数据和病理图像	NA	NA	NA	与专家病理学家注释的预测性能比较	NA
237	2025-11-30	Quantifying the impact of genetic mutations on enhancer dynamics 2025-Oct-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.21.683558 PMID:41279603	研究论文	本研究开发了UDI-UMI-STARR-seq技术结合RNA-seq，系统量化遗传突变对增强子活性和基因表达的影响	整合双索引和唯一分子标识符的新型增强子分析技术，结合深度学习模型解析增强子语法规则	仅针对6个转录因子进行CRISPR/Cas9敲除研究，样本规模有限	量化遗传突变对增强子动力学的影响	46,142个细胞类型特异性候选增强子对应的253,632个片段	计算生物学	神经发育障碍	UDI-UMI-STARR-seq, RNA-seq, CRISPR/Cas9	深度学习模型	基因组序列数据，基因表达数据	253,632个增强子片段，6个转录因子敲除系	NA	NA	NA	NA
238	2025-11-30	StoPred: Accurate Stoichiometry Prediction for Protein Complexes Using Protein Language Models and Graph Attention 2025-Oct-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.20.683515 PMID:41279950	研究论文	提出一种结合蛋白质语言模型和图注意力网络预测蛋白质复合物化学计量比的新方法	首个能够准确预测异源寡聚复合物化学计量比的深度学习方法，无需模板组装或预定义组成	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发准确预测蛋白质复合物化学计量比的计算方法	蛋白质复合物的化学计量比预测	计算生物学	NA	蛋白质语言模型，图注意力网络	图注意力网络	蛋白质序列，结构特征	NA	NA	图注意力网络	top-1准确率	NA
239	2025-11-30	Deep learning the dynamic regulatory sequence code of cardiac organoid differentiation 2025-Oct-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.10.15.680997 PMID:41279701	研究论文	结合人类iPSC来源心脏类器官的单细胞多组学图谱与深度学习模型，揭示早期心脏发育的调控序列规则	首次将时间分辨单细胞多组学数据与深度学习预测染色质可及性相结合，系统解析心脏发育的调控语法	研究主要聚焦早期心脏发育阶段，对后期成熟过程的调控机制覆盖有限	解析人类心脏器官发生过程中的时序基因调控程序	人类iPSC来源的心脏类器官	计算生物学	先天性心脏病	单细胞多组学测序，染色质可及性分析	深度学习	基因组序列，单细胞多组学数据	时间序列心脏类器官样本	NA	NA	预测准确性	NA
240	2025-11-29	A Deep Learning-Based Ensemble System for Brent and WTI Crude Oil Price Analysis and Prediction 2025-Oct-31, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27111122 PMID:41294965	研究论文	提出一种基于深度学习的集成系统用于布伦特和WTI原油价格分析与预测	结合多种深度学习模型并通过贝叶斯优化调参，使用SLSQP算法进行加权集成	未明确说明数据时间范围和样本规模，未讨论模型在极端市场条件下的表现	设计一个精确的原油价格预测系统	布伦特和WTI原油价格	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU, DFFNN, XGBoost, RT	时间序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 双向LSTM, 门控循环单元, 双向GRU, 深度前馈神经网络	NA	NA