深度学习在生物医药领域中的应用

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
41	2025-09-09	Exploring Biginelli hybrids in the AI-driven development of ruthenium complexes: Anticancer activity, DNA/HSA binding study, impacts on apoptosis and BCL-2/BCL-XL suppression 2025-Nov, Journal of inorganic biochemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.jinorgbio.2025.112988 PMID:40644785	研究论文	本研究利用深度学习模型设计具有抗癌潜力的钌配合物，并通过实验验证其诱导凋亡及抑制BCL-2/BCL-XL的能力	首次将深度学习模型应用于钌-对伞花烃配合物的结合亲和力预测，并系统验证其通过调控Caspase表达诱导癌细胞凋亡的机制	研究仅针对特定结构的钌配合物，未涉及其他金属配合物或更广泛的化合物库	开发新型钌基抗癌药物并研究其作用机制	癌细胞系（原发性和转移性）及DNA/人血清白蛋白（HSA）	药物发现	癌症	深度学习、分子对接、结合亲和力预测	深度学习模型	化学结构数据、结合能数据、蛋白表达数据	10种结合能低于-31.3 kJ/mol的化合物
42	2025-09-09	Deep neural network predictions for excitation functions of 165Ho(α,xn) reactions 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112075 PMID:40749638	研究论文	本研究使用深度神经网络预测165Ho(α,xn)反应的激发函数，并与传统核反应模型进行比较	首次将多种激活函数的深度神经网络应用于核反应截面预测，显著提升了与实验数据的一致性	研究仅限于特定核反应体系，未涉及其他核反应类型	提高核反应截面预测精度，为核医学、反应堆技术和核天体物理提供准确数据	165Ho的(α,n)、(α,2n)、(α,3n)和(α,4n)反应	机器学习	NA	深度神经网络，TALYS核反应代码，TENDL-2023核数据库	DNN（深度神经网络）	数值数据（核反应截面数据）	EXFOR实验数据库中的核反应数据
43	2025-09-09	CCLDA: prediction of lncRNA-disease associations based on Convolutional Block Attention Module and Capsule Network 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103238 PMID:40819606	研究论文	提出一种基于卷积注意力模块和胶囊网络的深度学习模型CCLDA，用于预测lncRNA与疾病的关联	首次将卷积注意力模块(CBAM)集成到胶囊网络中，通过通道和空间维度加权提升特征表达能力	NA	开发计算模型预测长链非编码RNA与疾病的潜在关联	长链非编码RNA(lncRNA)与疾病之间的关联关系	生物信息学	多疾病领域	深度学习，矩阵融合，自编码器	胶囊网络，卷积注意力模块(CBAM)，自编码器(AE)	生物相似性矩阵（功能相似性、高斯相似性、序列相似性、语义相似性）	在两个数据集上进行验证
44	2025-09-09	Diagnostic performance of artificial intelligence in detecting and subtyping pediatric medulloblastoma from histopathological images: A systematic review 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103237 PMID:40834547	系统综述	本文系统评估了人工智能在儿童髓母细胞瘤组织病理图像检测与分型中的诊断性能	首次系统比较不同AI模型在儿童髓母细胞瘤诊断任务中的性能，并揭示架构级分析优于细胞级分析的规律	过度依赖单一数据集、样本量小、研究数量有限且缺乏荟萃分析	评估AI模型在儿童髓母细胞瘤病理图像诊断与分型中的性能	18岁以下髓母细胞瘤患者的组织病理图像	数字病理	儿童脑肿瘤	组织病理图像分析	SVM, K-NN等机器学习模型	图像	15项符合条件的研究（初始3341条记录）
45	2025-09-09	Physical foundations for trustworthy medical imaging: A survey for artificial intelligence researchers 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103251 PMID:40886660	综述	本文综述了医学成像的物理基础及其对人工智能发展的影响，并探讨物理知识如何提升AI系统的可信度	系统性地将医学成像物理原理与人工智能（尤其是生成模型和重建算法）结合，提出物理启发的机器学习方法以增强特征学习	NA	促进人工智能研究者理解医学成像物理原理，提升AI在医学影像中的可信度和性能	医学影像人工智能系统，特别是生成模型和重建算法	医学影像人工智能	NA	深度学习，生成模型，重建算法	生成模型，重建算法	医学影像数据（X射线、核成像、超声等）	NA
46	2025-09-09	Privacy-preserving federated transfer learning for enhanced liver lesion segmentation in PET-CT imaging 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103245 PMID:40896874	研究论文	提出一种隐私保护的联邦迁移学习框架，用于提升PET-CT成像中肝脏病灶分割的准确性	结合联邦学习的隐私保护协作与迁移学习的预训练模型适配，引入特征共学习块（FCB）和隐私增强技术（DP、HE）	基于模拟多机构PET-CT数据集进行实验，未明确说明真实临床环境中的适用性	解决PET-CT肝脏病灶分割中的数据稀缺、隐私问题和跨机构影像异质性挑战	肝脏病灶的PET-CT影像数据	医学影像分析	肝脏疾病	联邦迁移学习（FTL）、差分隐私（DP）、同态加密（HE）	深度学习模型（具体架构未明确说明）	多模态医学影像（PET-CT）	多机构模拟PET-CT数据集（具体样本数量未说明）
47	2025-09-09	Chemically and Electromagnetically dual-enhanced COFs-Au@AgNPs SERS sensor integrated with deep learning for ultrasensitive detection of neonicotinoid pesticides 2025-Nov-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344501 PMID:40915725	研究论文	开发了一种基于COFs-Au@AgNPs的双机制增强SERS传感器，结合深度学习技术用于食用油中痕量新烟碱类农药的超灵敏检测	首次将共价有机框架与Au@Ag纳米颗粒结合实现化学和电磁双增强机制，并集成改进的Informer深度学习模型进行农药识别和定量预测	研究主要针对特级初榨橄榄油中的三种特定新烟碱类农药，在其他油脂基质和农药种类中的适用性需要进一步验证	开发快速灵敏的新烟碱类农药残留检测方法，保障食品安全和生态保护	食用油中的噻虫胺(CTD)、吡虫啉(IMD)和啶虫脒(AMP)三种新烟碱类农药残留	分析化学与深度学习交叉	食品安全与环境污染	表面增强拉曼光谱(SERS)、有限时域差分(FDTD)、密度泛函理论(DFT)、深度学习	改进的Informer模型(S-informer)	光谱数据	针对三种新烟碱类农药在特级初榨橄榄油中的检测，具体样本数量未明确说明
48	2025-09-08	Integrative approach for early detection of Parkinson's disease and atypical Parkinsonian syndromes leveraging hemodynamic parameters, motion data & advanced AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108989 PMID:40752456	研究论文	本研究提出了一种结合可穿戴多模态传感器和AI模型的框架，用于帕金森病及非典型帕金森综合征的早期检测	创新性地整合了多模态生理与血流动力学参数，并结合AI算法实现非侵入性早期诊断	NA	开发准确分类帕金森病及非典型帕金森综合征的早期诊断方法	帕金森病(PD)、多系统萎缩症(MSAs)和进行性核上性麻痹(PSPs)患者	机器学习	帕金森病	光电容积描记法(PPG)、心率变异性(HRV)、惯性传感技术	MLP、集成模型	生理信号、运动数据	NA
49	2025-09-08	An Indian database for grading wound healing and cross-corpus classification using perturbation-based Explainable AI models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108981 PMID:40763622	研究论文	本研究利用智能手机拍摄的2D RGB伤口图像，通过轻量级深度学习模型将伤口按愈合能力分为三个阶段	提出了新颖的印度伤口数据库Amrita_wound，采用扰动增强特征和可解释AI工具Grad-CAM提升模型预测能力和透明度，并进行了跨语料库分析	在跨语料库测试中，对未见数据Medetec的平均F1分数为68%，表明模型泛化能力仍有提升空间	开发自动化伤口分级系统，减轻医生工作负担并帮助患者理解愈合程度	伤口图像数据	计算机视觉	伤口愈合	深度学习，迁移学习，可解释AI	MobileViT, FastViT	2D RGB图像	三个数据集（Amrita_wound、AZH和Medetec），具体样本数量未明确说明
50	2025-09-08	Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987 PMID:40779894	研究论文	提出一种结合超声影像组学和深度学习的网络URAN，用于预测乳腺癌新辅助化疗后HER2状态变化	设计HKFS网络筛选关键特征，并引入MAAE注意力机制动态调整模型关注点，实现更高精度的HER2状态变化预测	未明确说明样本量及数据来源的多样性限制，可能影响模型泛化能力	预测乳腺癌患者新辅助化疗后HER2状态变化，以指导临床治疗策略调整	乳腺癌患者超声影像数据	数字病理	乳腺癌	超声影像组学、深度学习	URAN（包含HKFS特征选择网络和MAAE注意力机制）	超声图像	医院真实超声影像数据（未注明具体样本量）及公开数据集BUS_UCLM
51	2025-09-08	Dynamic hypergraph representation for bone metastasis analysis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108966 PMID:40737994	研究论文	提出动态超图神经网络（DyHG）用于骨转移癌的起源和亚型分类分析	通过超边连接多个节点突破传统图神经网络的二元关系限制，采用可学习超图结构和Gumbel-Softmax采样策略优化特征表示	NA	提升骨转移癌的病理分析准确性，辅助临床诊断	骨转移癌组织切片的全幻灯片图像（WSIs）	数字病理学	骨癌	深度学习，超图神经网络	DyHG（动态超图神经网络）	图像	两个大规模真实世界骨转移数据集
52	2025-09-08	An integrated optimization and deep learning pipeline for predicting live birth success in IVF using feature optimization and transformer-based models 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108979 PMID:40737998	研究论文	开发了一个结合特征优化和Transformer模型的人工智能流程，用于预测IVF治疗中的活产成功率	首次将特征优化方法与基于Transformer的深度学习模型结合应用于IVF活产预测	NA	创建高精度预测体外受精治疗活产结果的人工智能流程	IVF治疗中的临床、人口统计学和程序性因素	machine learning	生殖系统疾病	特征优化，transformer模型	transformer	临床数据，人口统计数据，程序数据	NA
53	2025-09-08	Decoding muscle activity via CNN-LSTM from 3D spatiotemporal EEG 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108983 PMID:40743699	研究论文	提出一种基于CNN-LSTM的深度学习模型，从3D时空EEG信号解码肌肉活动	首次将EEG频带包络转换为3D时空矩阵，并联合CNN和LSTM提取空间与时间特征进行肌肉活动解码	仅针对5名参与者的抓握任务进行验证，样本量较小	通过非侵入式EEG信号重建肌肉活动，推动脑机接口发展	人类参与者在执行抓握动作时的EEG和EMG信号	脑机接口	NA	EEG信号处理，频带包络提取	CNN-LSTM	3D时空EEG信号	5名参与者
54	2025-09-08	Evaluating machine learning classifiers and explainability for monitoring cow behaviour with wearable nose rings 2025-Nov, Preventive veterinary medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.prevetmed.2025.106630 PMID:40743835	研究论文	本研究评估多种机器学习分类器及可解释性方法在基于可穿戴鼻环传感器监测奶牛行为中的应用	首次在该数据集上比较多种机器学习模型（包括GRU、CNN-LSTM等），并引入可解释性AI技术（SHAP和LIME）增强模型透明度	因数据不平衡和限制，原始五种行为分类被简化为三种核心类别	通过机器学习技术分类奶牛行为，提升精准畜牧管理的效率和可解释性	奶牛	机器学习	NA	三轴加速度计数据采集	RF, ANN, GRU, CNN-LSTM	传感器时序数据	NA
55	2025-09-08	An explainable attention model for cervical precancer risk classification using colposcopic images 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108976 PMID:40773936	研究论文	提出一种基于可解释注意力机制的宫颈癌前病变风险分类模型Cervix-AID-Net，使用阴道镜图像进行高风险和低风险分类	集成CBAM注意力模块与四种可解释AI技术（梯度类激活图、LIME、CartoonX和像素率失真），提供模型决策的透明化解释	未明确说明样本规模及模型在更高噪声和模糊条件下的稳定性限制	开发辅助工具提升宫颈癌前病变风险评估的准确性和可解释性	宫颈癌前病变患者	计算机视觉	宫颈癌	深度学习，可解释人工智能	CNN with CBAM	图像	NA
56	2025-09-08	BioFace3D: An end-to-end open-source software for automated extraction of potential 3D facial biomarkers from MRI scans 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109010 PMID:40818363	研究论文	介绍BioFace3D，一种用于从MRI扫描自动提取潜在3D面部生物标志物的开源端到端软件	首个集成从磁共振成像中提取3D面部生物标志物全流程的端到端自动化管道	NA	自动化发现遗传性、精神性和罕见疾病中的潜在3D面部生物标志物	MRI扫描中的3D面部模型	计算机视觉	遗传疾病	磁共振成像(MRI), 几何形态测量学	深度学习	3D医学图像	专有和公共数据集（具体数量未说明）
57	2025-09-08	Toward autonomous robotic gastroscopy with a novel interventional keypoint and polyp detection system 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109013 PMID:40829333	研究论文	提出一种基于深度学习的自主机器人胃镜框架，集成关键点与息肉检测系统	开发了KP-YOLO系统，首次实现机器人胃镜的自主干预导航与智能息肉检测	实验验证基于高保真上胃肠道幻影模型，尚未进行大规模临床验证	提升机器人胃镜的自主性与智能性，减少对操作者经验的依赖	胃部疾病（特别是息肉）的检测与干预导航	计算机视觉	胃癌	深度学习	YOLO (KP-YOLO)	图像	真实胃镜数据集3,454张图像，上胃肠道幻影数据集2,144张图像
58	2025-09-08	Quality assessment of optical coherence tomography angiography images with Relative-distance-based Patch Distribution Modeling (R-PaDiM) 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108955 PMID:40834556	研究论文	提出一种基于相对距离的块分布建模方法（R-PaDiM），用于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像的质量评估	首次采用相对距离方式比较优劣质量图像的概率表示，并能生成块级质量评分图以定位图像中的劣质区域	NA	提升OCTA图像质量评估的准确性和可解释性	OCTA正面图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	WideResNet-50等预训练编码器	图像	三个数据集（两个公开数据集DRAC Challenge、OCTA-25K-IQA-SEG和一个私有数据集MeyeHeart）
59	2025-09-08	Efficient segmentation of intraoperative anatomical landmarks in laparoscopic cholecystectomy based on deep learning 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109012 PMID:40834553	研究论文	基于深度学习的腹腔镜胆囊切除术中解剖标志实时分割方法研究	提出新型通道注意力金字塔场景解析网络（CPPN），通过多尺度池化与非等权重特征提取提升分割精度，并引入空间通道注意力模块增强关键特征捕获能力	训练数据仅使用解剖前阶段视频帧，测试数据为解剖后阶段帧，可能存在阶段间泛化能力未充分验证的问题	实现腹腔镜胆囊切除术中关键解剖标志的实时识别与标注，降低胆管损伤风险	胆囊、Calot三角和胆总管等手术关键解剖结构	计算机视觉	胆囊良性疾病	深度学习语义分割	CPPN（Channel Attention Pyramid Scene Parsing Plus Network）	手术视频帧图像	132例腹腔镜胆囊切除术视频中的1425帧图像
60	2025-09-08	Self-attention-guided residual deep neural network with multi-scale dilated feature extraction for automated gallbladder disease diagnosis in ultrasound imaging 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109020 PMID:40840262	研究论文	提出一种基于自注意力引导残差深度神经网络与多尺度扩张特征提取的自动化胆囊疾病超声诊断方法	结合多尺度扩张卷积、注意力机制和残差连接，首次实现九种胆囊疾病的精准分类	NA	开发自动化AI辅助诊断工具以提升胆囊疾病的超声影像诊断效率与准确性	胆囊疾病（包括胆结石、胆囊炎、腺肌症、癌变等九类病变）	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习	CNN with attention mechanism and residual connections	超声影像	NA