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
461	2025-11-15	Lax-Pair-FIND: Discovering Lax pair from scarce data via deep learning 2025-Nov-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0278425 PMID:41236354	研究论文	提出一种从稀疏或噪声数据中发现Lax对的深度学习算法Lax-Pair-FIND	首次将数据驱动方法应用于Lax对的发现，无需预先知道方程形式即可识别线性演化算子A	需要已知谱算子L，且对数据稀疏性和噪声的鲁棒性仍需进一步验证	从数据中发现描述物理系统的Lax对数学方程	偏微分方程的Lax对	机器学习	NA	深度学习，稀疏优化	深度学习模型	数值模拟数据，实验数据	NA	NA	NA	数值模拟验证，实验验证	NA
462	2025-11-15	Improving Detection of Intrahepatic Cholangiocarcinoma with a Contrast-enhanced US-based Deep Learning Model 2025-Nov, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250078 PMID:41236388	研究论文	开发基于超声造影的深度学习模型用于辅助诊断肝内胆管癌	首次构建基于超声造影的深度学习模型，能够达到资深超声医师的诊断水平，并显著提升初级和中级医师的诊断能力	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚	开发深度学习模型辅助放射科医师诊断肝内胆管癌	肝内胆管癌患者的超声造影检查	数字病理	肝内胆管癌	超声造影	深度学习	医学影像	1148例超声造影检查（训练集804例，验证集344例，外部测试集A 153例，外部测试集B 240例）	NA	BNInception, MobileNet-v2, ResNet-50, VGG-19	AUC	NA
463	2025-11-14	A systematic review of computer-aided acupoint localization 2025-Nov-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113708 PMID:41210988	系统综述	系统回顾了使用传统算法和深度学习在不同解剖区域进行穴位定位的研究文献	首次系统评估人工智能技术在穴位定位领域的应用效果与局限性	依赖现有文献质量，缺乏原始实验数据验证	评估自动化穴位定位技术的有效性、局限性和未来发展方向	穴位定位相关研究文献	计算机视觉	NA	深度学习，传统图像处理算法	深度学习模型	医学图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
464	2025-11-14	Dual-channel deep learning captures intratumoural heterogeneity on CECT for preoperative risk stratification of thymic epithelial tumors 2025-Nov-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113683 PMID:41210998	研究论文	开发双通道深度学习框架用于胸腺上皮肿瘤的术前风险分层	结合双通道CNN与自适应动态聚类算法，首次在CECT图像上捕获肿瘤内异质性进行风险分层	样本量相对有限（336例），需进一步多中心验证	提高胸腺上皮肿瘤术前风险分层的准确性	胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺上皮肿瘤	对比增强CT（CECT）	CNN	医学影像	336例多中心胸腺上皮肿瘤患者	NA	DenseNet121	AUC	NA
465	2025-11-14	A deep learning-based radiomics model for noninvasive diagnosis of melanoma 2025-Nov-14, Melanoma research IF:1.5Q4 DOI:10.1097/CMR.0000000000001071 PMID:41201865	研究论文	开发了一种结合深度学习和影像组学的非侵入性诊断模型，用于提高黑色素瘤早期诊断的准确性和临床实用性	首次将深度学习特征（ResNet50层输出）与影像组学特征相结合构建随机森林模型用于黑色素瘤诊断	回顾性单中心研究，样本量相对有限（350例患者）	提高黑色素瘤早期诊断的准确性和临床实用性	皮肤色素性病变患者	医学影像分析	黑色素瘤	影像组学分析	随机森林,支持向量机,K近邻,ResNet	医学影像数据	350例皮肤色素性病变患者（训练集245例，验证集105例）	Python 3.8.5, sklearn	ResNet50	AUC	NA
466	2025-11-14	Light fuel classification based on Raman spectroscopy and region-adaptive convolutional neural networks 2025-Nov-13, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01009h PMID:41178741	研究论文	提出基于拉曼光谱和区域自适应卷积神经网络的轻质燃料分类方法	将拉曼光谱划分为四个区域进行特异性特征提取，通过基于区域峰值密度的初始权重分配和自适应区域贡献约束机制增强模型对弱特征峰的识别能力	仅使用16种不同等级和来源的轻质燃料样本，样本多样性可能有限	开发快速准确的轻质燃料战场识别方法	汽油、柴油和航空燃料等轻质燃料	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	16种不同等级和来源的轻质燃料	NA	一维卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
467	2025-11-14	Prediction of single event effects in SiC MOSFET devices based on deep learning 2025-Nov-13, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ae1a8f PMID:41183390	研究论文	提出基于深度学习的SiC MOSFET单粒子效应预测方法，通过SRIM-TCAD集成建模实现高效预测	首次将深度学习应用于SiC MOSFET单粒子效应预测，提出对称对数倒数数据缩放技术，实现比传统TCAD仿真快5-6个数量级的预测速度	仅针对SiC MOSFET器件进行研究，未验证在其他半导体器件上的适用性	开发高效准确预测SiC MOSFET单粒子效应的方法	SiC MOSFET器件的单粒子效应	机器学习	NA	SRIM-TCAD集成建模	RDNN, CNN-GRU	仿真数据	52,920个单粒子效应事件	NA	残差深度神经网络, 卷积神经网络-门控循环单元	R²	NA
468	2025-11-14	Deep Learning-Decoded Raman Spectroscopy for Hour-Scale iPSC Pluripotency Assessment via Lipid-Protein Biomarkers 2025-Nov-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03560 PMID:41230979	研究论文	结合深度学习与拉曼光谱技术，实现小时级别的诱导多能干细胞多能性无标记评估	首次实现小时级别的iPSC多能性快速检测，在培养基扰动1小时即可检测多能性异常，早于形态学变化	未明确说明样本规模和验证集的多样性	开发快速无标记的诱导多能干细胞多能性评估方法	诱导多能干细胞(iPSC)	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	准确率	NA
469	2025-11-14	Multi-sequence MRI deep learning and habitat radiomics for predicting mismatch repair status and prognosis in colorectal liver metastasis: a multicenter study 2025-Nov-13, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02155-z PMID:41231329	研究论文	基于多序列MRI的栖息地影像组学和深度学习模型预测结直肠癌肝转移的错配修复状态及预后	首次将栖息地影像组学与深度学习相结合，利用多序列MRI术前预测CRLM的MMR状态和预后	回顾性研究，样本量有限（178例患者）	术前预测结直肠癌肝转移的错配修复状态和患者预后	结直肠癌肝转移患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多序列MRI（T2WI、DWI、动态增强MRI）	深度学习模型	医学影像	178例患者（训练集93例，内部验证集40例，外部验证集45例）	NA	NA	AUC, 95% CI, log-rank检验	NA
470	2025-11-14	Resolution and quality enhancement of SPECT cerebral blood flow images using Pix2pix deep learning 2025-Nov-13, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02129-1 PMID:41231365	研究论文	本研究使用Pix2pix深度学习框架提升SPECT脑血流图像的分辨率和图像质量	首次将Pix2pix机器学习框架应用于SPECT-CBF图像增强，使其在视觉和结构上更接近高质量的PET-CBF图像	样本量相对较小（73例患者），且仅针对脑缺血疑似患者进行研究	提升SPECT脑血流图像的空间分辨率和图像质量	73例疑似脑缺血患者的SPECT和PET脑血流图像	医学影像处理	脑缺血	SPECT成像（使用123I-IMP）、PET成像（使用O-15标记气体）	GAN	医学影像	73例患者（43例训练，15例测试，15例验证）	Pix2pix	Pix2pix	视觉评分（5分制）、结构相似性指数（SSIM）、ROI定量分析、相关系数（r）	NA
471	2025-11-14	AI-Based Models for Risk Prediction in MASLD: A Systematic Review 2025-Nov-13, Digestive diseases and sciences IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s10620-025-09499-6 PMID:41231418	系统评价	评估基于AI的模型在MASLD风险预测和患者分层中的效能	首次系统评价AI模型在MASLD风险预测中的应用，重点关注临床显著疾病风险的识别	数据多样性不足和模型可解释性有限	评估AI模型在MASLD风险预测和患者分层中的效能	MASLD患者，特别是≥F2纤维化、≥F3晚期纤维化或MASH风险个体	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	机器学习，深度学习	NA	临床特征，弹性成像，影像学数据	26项研究（2014-2025年），涵盖欧洲、美国、亚洲和南美洲的回顾性队列和横断面研究	NA	NA	AUROC	NA
472	2025-11-14	Deep Learning in Otolaryngology: A Narrative Review 2025-Nov-13, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.3911 PMID:41231484	综述	本文综述了深度学习在耳鼻喉科领域的最新应用进展并提出了临床整合框架	首次系统梳理了2020-2025年间深度学习在耳鼻喉科的应用现状，并提出了促进临床整合的创新框架	作为叙述性综述，缺乏定量荟萃分析；纳入研究存在异质性；未评估发表偏倚	总结深度学习在耳鼻喉科的应用现状并提出临床整合框架	327篇关于深度学习在耳鼻喉科应用的原始研究	医学人工智能	耳鼻喉科疾病	深度学习	深度神经网络	医学图像, 生理信号	327项原始研究（从1422篇文献中筛选）	NA	NA	诊断准确率, 生存分层, 复发预测	NA
473	2025-11-14	Predicting Acute Kidney Injury with Nephrotoxic Burden in Non-Critical Patients: An Internal and External Validation Study 2025-Nov-12, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000998 PMID:41222992	研究论文	开发并验证深度学习模型用于动态预测非重症患者48小时内进展至2期或更高急性肾损伤	首次在多中心数据上开发并外部验证包含肾毒性药物负担等特征的深度学习预测模型	回顾性研究设计，仅包含两个医疗中心的数据	预测非重症患者急性肾损伤的进展风险	匹兹堡大学医学中心(39,755例)和佛罗里达大学健康中心(122,324例)的成年非重症患者	医疗健康	急性肾损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据(人口统计学、合并症、药物、实验室检查、生命体征)	总计162,079例患者(匹兹堡大学医学中心39,755例，佛罗里达大学健康中心122,324例)	NA	NA	AUROC(受试者工作特征曲线下面积)	NA
474	2025-11-14	AutoFDP: Automatic Force-based Model Selection for Multicriteria Graph Drawing 2025-Nov-12, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3631659 PMID:41223106	研究论文	提出一种基于用户指定可读性标准自动构建力导向图布局模型的通用框架	系统性地整合了传统力导向模型与标准驱动技术，实现了基于图相似性的模型复用和子图标准细化	NA	开发自动化的多标准图布局模型选择方法	图布局模型和可读性标准	图可视化	NA	力导向图布局算法	力导向模型	图数据	多种不同类型的图	NA	AutoFDP框架	布局质量比较，泛化能力评估	NA
475	2025-11-14	Quality Assessment of 3D Human Animation: Subjective and Objective Evaluation 2025-Nov-12, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3631385 PMID:41223104	研究论文	本文提出了一种基于数据驱动的3D人体动画质量评估方法，结合主观评价和客观预测模型	首次开发了针对非参数化人体模型生成的虚拟人动画的质量评估指标，并建立了包含主观真实感评分的数据集	方法目前仅适用于特定类型的虚拟人动画，尚未验证在其他类型动画上的泛化能力	开发3D虚拟人动画的质量评估方法	虚拟人动画的质量评估	计算机视觉	NA	数据驱动框架	线性回归器, 深度学习	3D动画序列, 主观评分数据	用户研究收集的虚拟人动画数据集	NA	线性回归模型, 深度学习基线模型	相关系数	NA
476	2025-11-14	Joint-Shrinkage Pattern Matching for Small-Sample and Imbalanced ERP Decoding in Brain-Computer Interfaces 2025-Nov-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3632096 PMID:41223103	研究论文	提出一种联合收缩模式匹配算法，用于解决脑机接口中小样本和类别不平衡的ERP解码问题	结合收缩正则化与ℓ₂,p范数构建联合收缩空间滤波器，并采用加权模板匹配模块缓解类别不平衡导致的决策边界偏移	NA	开发鲁棒的脑电信号解码算法以应对数据稀缺和类别不平衡的挑战	事件相关电位信号，特别是错误相关电位信号	脑机接口	NA	脑电信号处理	模式匹配算法	脑电信号	一个自收集数据集和两个公共ErrP数据集，仅需40个不平衡训练样本	NA	联合收缩模式匹配算法	平衡准确率	NA
477	2025-11-14	Alzheimer's Disease Risk Prediction and Pathogeny Extraction Using Fuzzy Graph Evolutionary Generative Adversarial Network 2025-Nov-12, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3627582 PMID:41223111	研究论文	提出一种融合模糊图与深度学习的阿尔茨海默病风险预测及病因提取方法	首次将模糊图理论应用于疾病演化建模，提出模糊熵传播模型和模糊图进化生成对抗网络	未明确说明模型在不同疾病阶段的泛化能力	阿尔茨海默病的早期风险预测和病因机制探索	多组学脑疾病数据	数字病理学	阿尔茨海默病	多组学分析	GAN	多组学数据	多个脑疾病数据集（未明确具体数量）	NA	模糊图进化生成对抗网络（FGE-GAN），包含模糊图卷积层（FGC）	风险预测准确率	NA
478	2025-11-14	Deep-Learning Tool ScVital Enables Species-Agnostic Integration of Cancer Cell States 2025-Nov-12, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4889 PMID:41223329	研究论文	开发了跨物种整合癌症细胞状态的深度学习工具scVital	提出物种无关的潜在空间嵌入方法和新的批次校正评估指标LSS评分	未明确说明计算资源需求和模型可扩展性	开发跨物种癌症细胞状态整合的计算工具	基因工程小鼠模型和原发性患者样本的scRNA-seq数据	计算生物学	胰腺导管腺癌,肺腺癌,未分化多形性肉瘤	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	变分自编码器(VAE)	单细胞转录组数据	NA	NA	变分自编码器	潜在空间相似性评分(LSS)	NA
479	2025-11-14	Cortical surface electric field estimation for real-time TMS with graph neural networks 2025-Nov-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee7 PMID:41223543	研究论文	开发基于图神经网络和U-Net的实时经颅磁刺激皮层表面电场估计方法	无需构建三维解剖头部模型，通过二维皮层表面网格实现实时电场估计	NA	开发实时经颅磁刺激皮层表面电场估计方法	人类头部三维磁共振图像和皮层表面	医学图像分析	神经系统疾病	经颅磁刺激，磁共振成像	图神经网络，U-Net	三维头部磁共振图像	NA	NA	图神经网络，U-Net	估计精度，计算速度	NA
480	2025-11-14	RADIFUSION: a multi-radiomics deep learning based breast cancer risk prediction model using sequential mammographic images with image attention and bilateral asymmetry refinement 2025-Nov-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee4 PMID:41223545	研究论文	提出基于多组学深度学习的乳腺癌风险预测模型RADIFUSION，利用序列乳腺X线图像结合图像注意力和双侧不对称性优化	融合线性图像注意力机制、影像组学特征、新型门控机制和基于双侧不对称性的微调策略	NA	开发乳腺癌风险预测模型以辅助早期筛查	乳腺X线筛查图像	医学影像分析	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	序列医学图像	8,723名患者（测试集1,749名女性）	NA	RADIFUSION（放射组学融合门控注意力）	AUC（1年AUC, 2年AUC, 3年AUC）	NA