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
141	2025-11-13	Semi-supervised deep learning for uterus and bladder segmentation on female pelvic floor magnetic resonance imaging with limited labeled data 2025-Oct-17, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2025.10.004 PMID:41109500	研究论文	提出一种用于女性盆腔磁共振成像中子宫和膀胱分割的半监督深度学习框架	开发了一种结合自监督图像修复任务和伪标签生成的半监督学习方法，显著减少了对标注数据的依赖	研究仅针对子宫和膀胱两个器官，样本量相对有限（48名受试者）	改进盆腔器官的自动分割技术，减少对大量标注数据的依赖	女性盆腔磁共振成像中的子宫和膀胱	医学影像分析	盆腔器官脱垂	磁共振成像	深度学习	磁共振图像	48名女性受试者的4103张磁共振图像	NA	NA	Dice相似系数, 平均表面距离, 95% Hausdorff距离	NA
142	2025-11-13	Machine learning-assisted N-doped carbon dots for sensitive Pd2+ detection and high-performance LED applications in plant cultivation 2025-Oct-13, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07604-0 PMID:41081953	研究论文	开发了一种氮掺杂碳点用于钯离子检测和植物栽培LED应用	结合深度学习算法的智能手机传感平台实现钯离子的现场检测，以及具有植物生长所需光谱的暖白光LED	NA	开发多功能氮掺杂碳点用于环境监测和光电应用	钯离子检测和植物栽培LED	机器学习和光电材料	NA	水热合成法，荧光猝灭检测	CNN	智能手机采集的图像	NA	NA	卷积神经网络	检测限0.058μM，回收率95.3-103.5%，相对标准偏差<1.51%	NA
143	2025-11-12	Artificial intelligence capabilities in identifying atrial fibrillation using baseline sinus rhythm ECG : a systematic review 2025-Oct-31, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2025-003657 PMID:41173515	系统综述	评估人工智能模型利用基线窦性心律心电图识别房颤的有效性及影响因素	首次系统评估AI在基线窦性心律心电图中识别房颤的能力，并比较深度学习与传统机器学习模型的性能差异	78.6%的研究存在阴性病例误分类问题，64.3%的研究在至少一个领域存在高偏倚风险	探索人工智能在房颤早期检测中的应用价值	房颤患者（无既往房颤确诊）的基线窦性心律心电图	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习, 传统机器学习	心电图信号	13项研究共1,459,653名患者	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, AUC	NA
144	2025-11-12	MIEF-Net: multimodal image-enhanced fusion network for intelligent fall risk prediction 2025-Oct-30, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108260 PMID:41213202	研究论文	提出一种多模态图像增强融合网络，通过IMU传感器数据进行步态分析以实现老年人跌倒风险预测	创新性地将原始IMU信号转换为GAF、频谱图和MTF三种图像表示，并采用双流深度学习架构结合RNN、CNN和Transformer注意力机制进行多模态融合	NA	开发智能跌倒风险预测方法以改善老年预防性护理	老年人步态数据	机器学习	老年疾病	惯性测量单元(IMU)	RNN, CNN, Transformer	时序信号, 图像	NA	NA	双流网络, 多头注意力机制	准确率, 灵敏度, F1分数	NA
145	2025-11-12	Zero-order diffraction-guided spectral-wise transformer: a lightweight and efficient framework for computed tomography imaging spectrometry 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.576798 PMID:41215200	研究论文	提出一种轻量高效的零级衍射引导光谱变换器框架，用于计算断层成像光谱仪的数据重建	首次将零级衍射信息与光谱自注意力机制结合，通过三个关键模块有效整合光学标定信息和光谱相似性	未明确说明模型在极端条件下的泛化能力	解决计算断层成像光谱仪重建数据立方体时的伪影问题	计算断层成像光谱仪采集的三维(x, y, λ)数据立方体	计算机视觉	NA	计算断层成像光谱仪(CTIS)	Transformer	光谱图像数据	使用定制滤光轮系统收集的真实数据集	NA	Zero-order Diffraction-guided Spectral-wise Transformer (ZDST), 包含FPCR, S-MSA, ZDM模块	重建质量评估	低计算资源消耗
146	2025-11-12	Imaging through dynamic scattering media with an adapter-enhanced diffusion model 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.576825 PMID:41215254	研究论文	提出一种结合扩散模型和测试时适配器的方法，用于在动态散射介质中重建隐藏物体	将扩散模型的强大去噪能力与测试时适配器相结合，实现有限训练数据下的跨域鲁棒对齐	仅在单一室内散射条件下的100对图像上训练，可能对更广泛散射条件的适应性有待验证	解决复杂散射介质后方物体重建的光学成像挑战	隐藏在各种散射介质后的物体	计算机视觉	NA	光学成像	扩散模型	图像	100对配对图像	NA	扩散模型, U-Net, SwinUNet	图像质量	NA
147	2025-11-12	Deep learning-optimized bilayer metasurface based on robust magnetic dipole coupling for MRI enhancement at 70mT 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.570420 PMID:41215099	研究论文	提出一种基于深度学习的双层超表面结构，通过磁偶极耦合增强70mT场强下的MRI成像性能	首次将双层超表面结构与深度学习优化相结合，通过能带简并和层间磁偶极耦合实现稳健的磁场增强	研究主要针对70mT场强，在其他场强下的性能表现需要进一步验证	开发一种能够在极低场强下有效增强MRI成像性能的超表面结构	双层开口环谐振器超表面结构及其在MRI中的应用	计算电磁学，医学影像增强	神经疾病（通过头部MRI成像）	磁共振成像，电磁场模拟，深度学习优化	深度学习神经网络	电磁场模拟数据，结构参数数据	NA	NA	NA	磁场增强倍数，共振频率稳定性	NA
148	2025-11-12	Stereo matching based on the IC-Stereo network in low-light environments 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.565995 PMID:41215114	研究论文	提出一种基于IC-Stereo网络的立体匹配方法，用于解决低光照环境下的图像细节丢失和几何信息缺失问题	集成上下文与几何信息融合模块和低光照图像增强模块，通过深度学习方法提升低光照条件下的立体匹配性能	NA	提升低光照环境下的立体匹配精度	低光照环境下的立体图像	计算机视觉	NA	图像处理技术	深度学习网络	立体图像	基于KITTI数据集生成的合成低光照数据集和真实低光照双目相机采集的数据集	NA	IC-Stereo	精度	NA
149	2025-11-12	Under-sampling high quality parallel single-pixel imaging based on vision-transformer 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572049 PMID:41215119	研究论文	提出基于视觉Transformer的并行单像素成像框架，在极低采样率下实现高质量图像重建	将Hadamard矩阵重构为4×4阵列光场实现多通道物理层信息压缩，并首次将Vision-Transformer引入单像素成像重建	未明确说明在极端噪声环境下的鲁棒性	解决单像素成像在低采样率下的高质量成像难题	单像素成像系统采集的混叠检测信号	计算机视觉	NA	单像素成像，阵列空间光场调制	Vision-Transformer	图像，光学检测信号	NA	NA	Vision-Transformer，多头自注意力机制	数据处理速度，成像质量	NA
150	2025-11-12	Dual-constraint reconstruction network with semantic-discriminative consistency for radon single pixel imaging 2025-Oct-06, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572566 PMID:41215122	研究论文	提出一种基于深度学习的Radon单像素成像重建方法，通过双约束机制在低采样率下实现高质量图像重建	设计了包含语义潜在向量调制模块的双分支生成对抗网络，引入潜在空间语义一致性和图像判别信息保留的双约束机制	仅使用典型运动目标（鸟类）的模拟数据集进行验证，未涉及更复杂的实际场景	解决低采样率下Radon单像素成像质量退化问题	Radon单像素成像中的运动目标重建	计算机视觉	NA	Radon单像素成像	GAN	图像	包含典型运动目标（鸟类）的模拟数据集	NA	双分支生成对抗网络	图像重建质量	NA
151	2025-11-12	Birefringence microscopy enables rapid, label-free quantification of myelin debris following induced cortical injury 2025-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045006 PMID:41181030	研究论文	本研究开发了一种基于双折射显微镜和深度学习的高通量、无标记成像方法，用于定量评估皮质损伤后髓鞘病理变化	首次将双折射显微镜与深度学习目标检测网络结合，实现大规模髓鞘结构损伤的快速定量分析	研究仅限于食蟹猴模型和胼胝体区域，需要进一步验证在其他疾病模型和脑区的适用性	建立双折射显微镜作为高通量无标记成像技术，用于大规模定量评估死后脑组织中的髓鞘病理	食蟹猴皮质损伤模型中的胼胝体髓鞘组织	数字病理	神经退行性疾病	双折射显微镜，荧光髓鞘染色，免疫组织化学	深度学习目标检测网络	显微镜图像	食蟹猴皮质损伤模型，包含6周和12周恢复期及年龄匹配对照组	NA	目标检测网络	统计学显著性(P值)	NA
152	2025-11-11	Advanced artificial intelligence combined with SERS platforms for diagnosis and therapeutic effects of cancer in clinical applications 2025-Oct-31, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127053 PMID:41207163	综述	本文综述了人工智能与表面增强拉曼光谱技术结合在癌症诊断和治疗效果监测中的临床应用	将人工智能算法与传统SERS技术结合，实现光谱数据的自动化处理和精准分类，提升癌症诊断效率	面临数据标准化、模型可解释性和监管审批等转化挑战	探讨AI-SERS技术在临床肿瘤学中的应用前景	多种癌症类型包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、皮肤癌、口腔癌、胃肠癌、结直肠癌、胰腺癌和卵巢癌	机器学习	癌症	表面增强拉曼光谱(SERS)	传统机器学习,深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
153	2025-11-11	An integrated deep learning model accelerates luciferase based high throughput drug screening 2025-Oct-09, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2025.107315 PMID:41067316	研究论文	开发集成深度学习模型加速基于荧光素酶的高通量药物筛选	首次将深度学习模型整合到荧光素酶高通量筛选流程中，实现化合物筛选准确率和效率的显著提升	研究仅基于五种特定信号通路系统，模型在其他信号通路系统的泛化能力有待验证	通过人工智能技术加速药物开发流程，降低研发成本	18,840种化合物及其在五种荧光素酶检测系统中的HTS数据	机器学习	炎症性疾病,肿瘤,代谢综合征	荧光素酶检测,HTS	深度学习	化合物结构数据,分子特征数据,HTS数值	18,840种化合物，约100,000个HTS数据点	NA	集成深度学习模型	筛选准确率,筛选效率	NA
154	2025-11-10	An interactive and explainable AI approach to improve human-machine teaming in cancer subtyping from digital cytopathology 2025-Oct-31, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103856 PMID:41205246	研究论文	提出一种交互式可解释AI系统，通过数字细胞病理学图像辅助病理学家进行癌症亚型分类	结合可解释规则集和交互式细胞成分检查，在保持高性能的同时增强人机协作透明度	NA	改进癌症亚型分类中的人机协作效果	数字细胞病理学图像中的细胞	数字病理学	癌症	深度学习	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率	NA
155	2025-11-10	Resformer: Time-token transformer with residual compensation for quality prediction in industrial processes 2025-Oct-31, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.10.048 PMID:41206226	研究论文	提出一种结合残差补偿的Transformer架构Resformer，用于工业过程质量预测	引入残差特征补偿机制和两阶段自编码结构，通过交叉注意力融合主次特征，使用时序令牌捕获过程变量的时空依赖性	仅在TE过程和烷基化工业过程数据集上验证，未在其他工业场景测试	解决传统自编码器在多元过程数据中欠拟合或过拟合的问题，提升软传感器建模性能	工业过程数据和质量变量	机器学习	NA	深度学习	Transformer	时间序列数据	田纳西伊士曼过程和工业烷基化过程数据集	NA	Transformer, 自编码器	NA	NA
156	2025-11-10	Leveraging quantum chemical properties in transfer learning for predicting blood-brain barrier permeability of drugs 2025-Oct-29, Drug delivery and translational research IF:5.7Q1 DOI:10.1007/s13346-025-02005-5 PMID:41160380	研究论文	本研究探索利用量子化学性质进行迁移学习来预测药物分子的血脑屏障渗透性	首次将量子化学性质与迁移学习相结合用于血脑屏障渗透性预测，相比传统分子描述符具有补充预测价值	实验验证仅使用了18种化合物，样本量相对较小	开发计算模型预测药物分子的血脑屏障渗透性，以加速中枢神经系统药物的研发	药物分子，特别是中枢神经系统活性或避让药物	机器学习	中枢神经系统疾病	PAMPA-BBB体外测定，量子化学计算	SVM, DNN, D-MPNN, 迁移学习	分子结构数据，量子化学性质	B3DB数据库约8,000种化合物，EEBL库18种实验验证化合物	NA	直接消息传递神经网络，深度神经网络	准确率，ROC-AUC	NA
157	2025-11-10	AdaptiveWordBug: Generating adversarial texts with an adaptive scoring strategy against deep learning classifiers 2025-Oct-29, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108262 PMID:41205356	研究论文	提出一种基于自适应评分策略的黑盒对抗文本生成方法AdaptiveWordBug，用于攻击深度学习文本分类器	提出自适应评分策略(ASS)，结合三种模型依赖评分方法和一种模型独立方法，并为每个方法分配可自动调整的自适应参数	仅在中文文本分类数据集上进行实验验证，未涉及其他语言或任务类型	提高对抗文本生成方法在文本分类任务中的攻击效果	深度学习文本分类模型	自然语言处理	NA	对抗攻击	BERT, ChatGPT	文本	NA	NA	Transformer	攻击效果	NA
158	2025-11-10	scMapNet: Marker-based cell type annotation of scRNA-seq data via vision transfer learning with tabular-to-image transformations 2025-Oct-27, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.10.056 PMID:41161490	研究论文	提出一种基于视觉迁移学习和表格-图像转换的标记基因细胞类型注释方法scMapNet	首次将掩码自编码器和视觉Transformer应用于单细胞RNA测序数据，通过树状图转换利用细胞标记基因信息	NA	开发能够充分学习细胞标记基因知识和未标记数据信息的深度学习细胞类型注释方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	MAE, ViT	基因表达数据	NA	PyTorch	掩码自编码器, 视觉Transformer	准确率, 批次不敏感性	NA
159	2025-11-10	Deep-learning-based virtual screening of antibacterial compounds 2025-Oct-24, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-025-02814-6 PMID:41136774	研究论文	本研究结合高通量筛选和深度学习虚拟筛选方法，发现了新型抗菌化合物	开发了GNEprop深度学习模型用于预测抗菌活性，实现了对14亿化合物的虚拟筛选，命中率比训练用高通量实验提升90倍	研究主要针对大肠杆菌敏感菌株，对其他细菌种类的适用性需要进一步验证	发现新型抗菌化合物以应对多重耐药细菌的威胁	小分子化合物和细菌菌株	机器学习	细菌感染	高通量筛选，虚拟筛选	深度学习	化学结构数据，生物活性数据	约200万个小分子用于初始筛选，超过14亿个合成可及化合物用于虚拟筛选	NA	GNEprop	分布外泛化能力，活性悬崖预测，命中率	NA
160	2025-11-10	Performance of Automatic Speech Analysis in Detecting Depression: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Oct-22, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/67802 PMID:41124683	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估自动语音分析在抑郁症检测中的诊断性能	首次对自动语音分析检测抑郁症的诊断准确性进行全面的定量综合分析，涵盖机器学习和深度学习方法	仅纳入英文发表的研究，临床应用中作为独立工具的适用性仍有限	评估自动语音分析在抑郁症检测中的诊断性能	抑郁症患者的语音数据	自然语言处理	抑郁症	自动语音分析	机器学习,深度学习	语音数据	105项研究纳入分析	NA	NA	准确率,敏感度,特异度,精确率	NA