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
981	2025-10-06	Predicting gene expression from DNA sequence using deep learning models 2025-Oct, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-025-00841-2 PMID:40360798	综述	探讨利用深度学习模型从DNA序列预测基因表达的研究进展	应用深度学习技术解析DNA序列中复杂的组合逻辑，准确捕捉基因调控规则	不同方法各有优缺点，需要根据具体应用场景选择合适方法	构建从DNA序列预测基因活性的计算模型	基因表达调控元件（启动子、增强子）和转录因子	机器学习	NA	表观基因组图谱、高通量报告基因检测	深度学习	DNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
982	2025-10-06	Deep ensemble framework with Bayesian optimization for multi-lesion recognition in capsule endoscopy images 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03380-4 PMID:40411689	研究论文	提出一种基于贝叶斯优化的深度集成框架，用于胶囊内窥镜图像中的多病灶识别	首次将CA-EfficientNet-B0、ECA-RegNetY和Swin transformer作为基学习器集成，并采用贝叶斯优化确定权重	数据仅来自单一医院（上海东方医院），样本量相对有限	自动识别胶囊内窥镜图像中的多病灶病变	胃肠道胶囊内窥镜图像中的四种病变：血管扩张、出血、糜烂和息肉	计算机视觉	胃肠道疾病	胶囊内窥镜成像	集成学习,CNN,Transformer	图像	281个病例的8358张图像（2017-2021年）	NA	CA-EfficientNet-B0,ECA-RegNetY,Swin transformer	准确率,平均精确率,平均召回率,平均F1分数	NA
983	2025-10-06	ToPoMesh: accurate 3D surface reconstruction from CT volumetric data via topology modification 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03381-3 PMID:40423893	研究论文	提出ToPoMesh端到端深度学习框架，直接从CT体积数据重建高保真3D表面网格	通过图卷积网络的残差连接和自注意力机制实现精确形状建模，提出自适应变密度网格解池策略和拓扑修改模块	NA	解决传统CT三维重建方法的分辨率限制和拓扑不一致问题	CT体积数据中的肝脏、胰腺肿瘤、海马体和脾脏等解剖结构	计算机视觉	肝脏疾病, 胰腺肿瘤, 脑部疾病, 脾脏疾病	CT扫描	图卷积网络	CT体积数据	LiTS、MSD胰腺肿瘤、MSD海马体和MSD脾脏数据集	NA	图卷积网络, 自注意力机制	Chamfer距离, F-score	NA
984	2025-10-06	Multitask Deep Learning for Automated Segmentation and Prognostic Stratification of Endometrial Cancer via Biparametric MRI 2025-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70012 PMID:40536279	研究论文	开发基于双参数MRI的多任务深度学习框架，用于子宫内膜癌的自动分割和预后分层	首次提出统一的多任务深度学习框架，同时实现子宫内膜癌的自动分割和多个关键预后因素的分类	回顾性研究设计，样本量相对有限（325例患者）	开发自动化工具辅助子宫内膜癌的预后评估和治疗规划	经组织学确认的子宫内膜癌患者	医学影像分析	子宫内膜癌	双参数MRI（T2加权成像和扩散加权成像）	深度学习	医学影像	325例患者（211例训练，54例验证，60例测试）	NA	多任务深度学习框架	Dice相似系数，Jaccard相似系数，Hausdorff距离，平均表面距离，AUC	NA
985	2025-10-06	Cognition-Eye-Brain Connection in Alzheimer's Disease Spectrum Revealed by Multimodal Imaging 2025-Oct, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70003 PMID:40583127	研究论文	通过多模态成像探索阿尔茨海默病谱系中认知功能、视网膜生物特征和大脑改变之间的关系	首次使用多模态成像技术（包括MRI和OCTA）结合深度学习模型，系统研究阿尔茨海默病谱系不同阶段认知-眼-脑连接的改变	样本量相对较小（总样本量76例），特别是AD组仅7例患者	探索阿尔茨海默病谱系中认知功能、视网膜生物特征和大脑改变之间的关联	健康对照（16例）、主观认知下降（35例）、轻度认知障碍（18例）和阿尔茨海默病（7例）患者	数字病理学	阿尔茨海默病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）, 3T MRI, 静息态功能MRI	深度学习模型	医学影像数据（MRI, OCTA）	76例（HC=16, SCD=35, MCI=18, AD=7）	NA	FARGO	统计显著性（p<0.05 with FWE校正）	NA
986	2025-10-06	Automated multiple sclerosis lesion segmentation from 3D-FLAIR MRI using R2AUNet: A deep learning approach with recurrent residual and attention mechanisms 2025-Oct, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106620 PMID:40712506	研究论文	本研究开发了一种名为R2AUNet的深度学习模型，用于从3D-FLAIR MRI图像中自动分割多发性硬化病灶	在3D U-Net框架中结合了循环残差块和注意力门机制，仅使用单一3D-FLAIR MRI序列即可实现准确的病灶分割	样本量相对有限（112个MRI扫描来自95名患者），且数据来自单一机构	开发自动化的多发性硬化病灶分割方法	多发性硬化患者的3D-FLAIR MRI图像	医学图像分析	多发性硬化	3D-FLAIR MRI	深度学习	3D MRI图像	112个MRI扫描来自95名多发性硬化患者	NA	R2AUNet（基于3D U-Net，包含循环残差块和注意力机制）	Dice相似系数, 特异性, 敏感性, F1分数, 精确度	NA
987	2025-10-06	BrainCNN: Automated brain tumor grading from magnetic resonance images using a convolutional neural network-based customized model 2025-Oct, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100334 PMID:40712914	研究论文	开发基于卷积神经网络的自动化脑肿瘤分级系统，通过MRI图像对脑肿瘤进行低级别和高级别分类	提出定制化CNN模型，结合预训练模型和多种特征提取方法，在脑肿瘤分级任务中达到99.45%的峰值准确率	数据集仅包含293个MRI扫描，样本量相对较小，且数据来源单一	开发自动化脑肿瘤分级系统以提高诊断准确性和治疗规划效果	脑肿瘤患者的MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	图像	293个MRI扫描	TensorFlow, PyTorch	MobileNet, Inception V3, ResNet-50, 定制CNN模型	准确率	NA
988	2025-10-06	Magnetic Susceptibility-Based Imaging in Gliomas: Insights into Tumor Grading and Margin Delineation 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70140 PMID:40944493	综述	本文评估磁化率磁共振成像在神经胶质瘤分级和边界勾画中的应用价值	系统比较R2*、SWI和QSM三种磁化率成像技术在胶质瘤分级和边界界定中的性能差异，提出多模态融合策略	QSM技术尚未在临床常规应用，存在多种技术挑战；SWI无法区分出血和钙化	评估磁化率磁共振成像在胶质瘤分级和边界勾画中的作用	神经胶质瘤患者	医学影像分析	神经胶质瘤	磁化率磁共振成像（R2*, SWI, QSM）, 灌注加权成像, 扩散张量成像	NA	磁共振影像	40项研究（文献综述）	NA	NA	敏感性, 特异性, 定量磁化率值	NA
989	2025-10-06	Corticospinal tract reconstruction with tumor by using a novel direction filter based tractography method 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03357-3 PMID:40327206	研究论文	提出一种基于新型方向滤波器的皮质脊髓束重建方法，用于在肿瘤存在情况下实现稳健的神经纤维束重建	引入基于四阶微分方程的方向滤波器进行全局方向估计，结合空间一致性和解剖先验知识	NA	优化神经外科手术中肿瘤切除和皮质脊髓束保护的手术效果	皮质脊髓束（CST）	医学影像分析	脑肿瘤	弥散磁共振成像纤维束成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	有效连接率，无连接率，断裂纤维数，短连接纤维数	NA
990	2025-10-06	Deep learning-based prognostic assessment of polyploid giant cancer cells and mitotic figures in liver cancer 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03360-8 PMID:40332632	研究论文	开发基于深度学习的肝细胞癌多倍体巨癌细胞和有丝分裂象检测系统，并结合生存分析建立预后风险评估系统	首次将细胞水平特征检测与生存分析相结合，构建全流程的肝细胞癌预后评估系统	样本量相对有限（172例），需要进一步多中心验证	建立肝细胞癌的自动化预后风险评估系统	肝细胞癌患者的病理图像和临床预后数据	数字病理	肝癌	深度学习，生存分析	CNN	病理图像	172例肝细胞癌病例，340张病理图像	NA	CellFDet	F1-score	NA
991	2025-10-06	An integrated deep learning framework using adaptive enhanced vision fusion and modified mobilenet architecture for precision classification of skin diseases with enhanced diagnostic performance 2025-Oct, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100331 PMID:40681043	研究论文	提出一种集成深度学习框架Dermo-Transfer，通过自适应增强视觉融合和改进的MobileNet架构实现皮肤疾病的精准分类	结合MobileNet与密集块和残差连接的新架构，采用多尺度Retinex、伽马校正和直方图均衡化增强图像质量，并引入量子支持向量机分类器	NA	提升皮肤疾病分类的准确性和诊断性能	皮肤疾病图像	计算机视觉	皮肤疾病	图像处理技术	CNN, QSVM	图像	77,314张皮肤疾病图像，涵盖软疣、疣、湿疹、银屑病、扁平苔藓、脂溢性角化病、特应性皮炎、黑色素瘤、基底细胞癌等疾病	NA	MobileNet, Dermo-Transfer	准确率	物联网设备和移动应用
992	2025-10-06	Proximal near-infrared hyperspectral imaging dataset for identifying epicuticular wax loss in Masena blueberries to evaluate post-harvest quality 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111946 PMID:40821441	研究论文	本文提供了一个用于识别Masena蓝莓表皮蜡质损失并评估采后质量的近红外高光谱成像数据集	首次提供了包含不同采收方式和表皮蜡质状态的蓝莓高光谱成像数据集，支持农业质量检测研究	样本量相对较小（39个蓝莓果实），仅包含单一品种和特定采收时间的数据	开发基于高光谱成像的蓝莓采后质量评估方法	Masena蓝莓果实	计算机视觉	NA	高光谱成像	NA	高光谱图像	39个蓝莓果实，49个高光谱图像	ENVI, MATLAB	NA	NA	Specim FX17e高光谱相机
993	2025-10-06	Enhancing photoacoustic trace gas detection via a CNN-transformer denoising framework 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100758 PMID:40832569	研究论文	提出一种结合差分共振光声池和深度学习信号去噪模型的气体浓度测量新方法	首次将1D CNN与Transformer网络结合用于光声信号去噪，有效解决低浓度气体检测中的噪声干扰问题	模型使用合成信号加噪声进行训练，可能与真实场景存在差异	提高痕量气体检测的灵敏度和可靠性	500 ppb乙炔气体信号	信号处理	NA	光声光谱技术	1D CNN, Transformer	一维信号数据	NA	NA	CNN-Transformer混合架构	信噪比, 决定系数(R²)	NA
994	2025-10-06	AI-MedLeafX: a large-scale computer vision dataset for medicinal plant diagnosis 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111945 PMID:40837485	研究论文	本研究构建了一个大规模药用植物叶片质量分类数据集，用于自动植物病害检测	创建了首个涵盖四种药用植物、13个叶片质量类别的大规模计算机视觉数据集，并通过多种数据增强技术显著扩展了数据规模	数据收集时间窗口较短（2024年11月至2025年1月），仅包含四种特定药用植物物种	开发自动植物病害检测系统，支持精准农业发展	四种药用植物叶片：肉桂、诃子、辣木和印楝	计算机视觉	植物病害	移动摄像采集，数据增强技术	深度学习模型	图像	原始图像10,858张，增强后65,148张	NA	NA	NA	NA
995	2025-10-06	A complete, multi-layered quranic treebank dataset with hybrid syntactic annotations for classical arabic processing 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111940 PMID:40837480	研究论文	本文介绍了扩展古兰经树库(EQTB)，这是一个为古典阿拉伯语处理开发的多层次综合语言资源数据集	通过算法转换先前图形数据构建了新颖完整的句法层，在混合成分-依存框架下实现深度学习解析的全面覆盖，并经过专家验证	NA	为古典阿拉伯语自然语言处理提供全面的语言资源	古兰经全文(约132,736个词元)	自然语言处理	NA	深度学习解析，算法处理与验证	NA	文本数据	古兰经全文，包含约132,736个词元	NA	NA	NA	NA
996	2025-10-06	A novel contrastive Dual-Branch Network (CDB-Net) for robust EEG-Based Alzheimer's disease diagnosis 2025-Oct-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149863 PMID:40730254	研究论文	提出一种新颖的对比双分支网络(CDB-Net)，用于基于EEG的阿尔茨海默病鲁棒诊断	采用对比学习框架的双分支网络架构，能够学习噪声干扰下保持一致的EEG特征	仅在公开EEG数据集上验证，未提及临床实际应用验证	提高基于EEG的阿尔茨海默病诊断的准确性和鲁棒性	阿尔茨海默病患者和健康对照的EEG信号	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图(EEG)	深度学习,对比学习	EEG信号	公开EEG数据集(具体数量未提及)	NA	双分支网络(CDB-Net)	准确率	NA
997	2025-10-06	De Novo Design of Highly Stable Binders Targeting Dihydrofolate Reductase in Klebsiella pneumoniae 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26835 PMID:40371895	研究论文	本研究利用深度学习技术设计针对肺炎克雷伯菌二氢叶酸还原酶的新型稳定抑制剂	结合深度学习模型(OmegaFold、ProteinMPNN)从头设计具有细胞穿透肽基序的稳定抑制剂，并发现两个具有强结合亲和力的候选复合物	计算模型预测体内行为存在局限性，需要进一步的体外和体内实验验证	设计针对肺炎克雷伯菌DHFR蛋白的新型治疗性抑制剂	肺炎克雷伯菌DHFR蛋白及其设计的肽类抑制剂	生物信息学	细菌感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	深度学习模型	蛋白质序列	60个从头设计的结合剂，生成7200个序列，最终筛选出10个候选序列	OmegaFold, ProteinMPNN	NA	结合亲和力、热稳定性(熔点)、分子动力学稳定性	NA
998	2025-10-06	3D-ΔΔG: A Dual-Channel Prediction Model for Protein-Protein Binding Affinity Changes Following Mutation Based on Protein 3D Structures 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26837 PMID:40375059	研究论文	提出一种基于蛋白质3D结构的双通道深度学习模型3D-ΔΔG，用于预测蛋白质-蛋白质结合亲和力在突变后的变化	开发了能够处理多点突变的双通道预测模型，结合侧链序列信息和3D结构信息，相比现有方法在复杂突变场景下表现更优	NA	预测氨基酸残基突变引起的蛋白质-蛋白质结合亲和力变化(ΔΔG)	蛋白质-蛋白质相互作用	计算生物学	NA	深度学习	图注意力网络,蛋白质语言模型	蛋白质3D结构,氨基酸序列	SKEMPIv1和SKEMPIv2混合突变数据集	NA	双通道深度学习架构,图注意力网络	预测值与实验值的相关性	NA
999	2025-10-06	DeepUSPS: Deep Learning-Empowered Unconstrained-Structural Protein Sequence Design 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26847 PMID:40448386	研究论文	提出DeepUSPS模型解决无约束结构蛋白质序列设计中的热稳定性不足和与天然蛋白质相似性高的问题	提出IDRNet网络增强热稳定性，构建SPFESN网络降低设计蛋白质与天然蛋白质的相似性，引入WRA优化器高效优化3Dpssm	仅通过计算机模拟实验验证，缺乏实际生物实验验证	开发高效的无约束结构蛋白质序列设计方法	无约束结构蛋白质序列	机器学习	NA	计算机模拟实验	深度学习	蛋白质序列数据，3D结构数据	1000个理想化蛋白质序列	NA	Inverted Dense Residual Network (IDRNet), Sequence-Pairwise Features Extraction Synthetic Network (SPFESN)	lg(E-value), TM-score, 迭代次数, 熔点温度, pLDDT	NA
1000	2025-10-06	ComPtr: Toward Diverse Bi-Source Dense Prediction Tasks via a Simple Yet General Complementary Transformer 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3578494 PMID:40489289	研究论文	提出一种名为ComPtr的互补Transformer模型，用于处理多样化的双源密集预测任务	从更通用的双源密集预测概念出发，提出一致性增强和差异感知组件，能够为不同任务分别提取和收集来自不同图像源的重要视觉语义线索	NA	构建一个通用的双源密集预测统一模型	双源图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	NA	NA	Transformer,序列到序列	NA	NA