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
601	2025-11-12	GFANet: Global Feature Attention Network for Polyp Segmentation 2025-Nov-10, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01734-w PMID:41214244	研究论文	提出一种用于息肉分割的全局特征注意力网络GFANet	集成三个创新模块：全局特征方向编码器（GFDE）捕获垂直和水平方向的全局上下文，特征注意力模块（FAM）增强息肉区域特征表示，多尺度信息聚合（MIA）模块提升多尺度特征融合能力	NA	解决息肉自动分割中边界模糊、小息肉检测灵敏度低和多尺度信息融合不足的挑战	结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	医学图像	五个公开数据集（包括CVC-300和ETIS-LaribPolypDB）	NA	GFANet（包含GFDE、FAM、MIA模块）	平均Dice系数（mDice），平均交并比（mIoU）	NA
602	2025-11-12	Illuminating Research Dynamics: Medical Ultrasound and Deep Learning 2025-Nov-10, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70131 PMID:41215539	研究论文	本研究首次通过文献计量学方法系统分析医学超声与深度学习领域的研究动态和发展趋势	首次对医学超声与深度学习研究进行文献计量学概览，揭示了该领域的国际合作模式、核心主题演变和新兴趋势	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要文献来源；文献计量学方法主要关注宏观趋势而非具体技术细节	通过文献计量学分析医学超声与深度学习领域的研究现状、发展趋势和合作网络	2004年至2025年4月期间Web of Science核心合集中收录的3386篇医学超声与深度学习相关出版物	医学影像分析	NA	文献计量学分析	CNN, U-Net, 注意力网络, 视觉Transformer	文献元数据	3386篇出版物	Bibliometrix, VOSviewer, CiteSpace	U-Net, 注意力网络, 视觉Transformer	出版物数量, 年均增长率, 引用率, 影响因子	NA
603	2025-11-12	Accelerating cDTI with Deep Learning-based Tensor De-noising and Breath Hold Reduction. A Step Towards Improved Efficiency and Clinical Feasibility 2025-Nov-08, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101971 PMID:41213455	研究论文	开发基于深度学习的cDTI去噪方法以减少呼吸暂停次数并加速心脏扩散张量成像	提出从图像空间到张量空间的去噪范式转变、集成视觉Transformer模型通过对抗训练优化张量处理、动态重复选择的数据增强策略	NA	开发能够减少重复扫描次数同时保持图像质量的cDTI去噪方法	心脏扩散张量成像数据	医学影像分析	心脏疾病	心脏扩散张量成像	Vision Transformer	张量图像数据	NA	NA	Vision Transformer	cDTI图谱误差	NA
604	2025-11-12	Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics 2025-Nov-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-64928-4 PMID:41198693	研究论文	本研究开发了Carafe工具，通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量的计算光谱库	首次直接在DIA数据上训练深度学习模型生成光谱库，相比基于DDA数据的传统方法具有更好的性能	NA	提高数据非依赖性采集蛋白质组学中计算光谱库的生成质量	质谱数据中的肽段碎片离子强度预测	计算蛋白质组学	NA	数据非依赖性采集质谱，数据依赖性采集质谱	深度学习	质谱数据	多种DIA数据集	NA	NA	碎片离子强度预测准确度，肽段检测率	NA
605	2025-11-12	AI-Assisted Capsule Endoscopy for Detection of Ulcers and Erosions in Crohn's Disease: A Multicenter Validation Study 2025-Nov-05, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association IF:11.6Q1 DOI:10.1016/j.cgh.2025.09.036 PMID:41076040	研究论文	验证人工智能辅助胶囊内镜在克罗恩病患者中检测溃疡和糜烂的多中心研究	首次在多中心研究中验证AI模型在不同胶囊内镜设备上检测溃疡和糜烂的性能	研究仅针对两种胶囊内镜设备，样本量相对有限	验证AI辅助阅读在胶囊内镜中检测溃疡和糜烂的诊断性能	克罗恩病患者的胶囊内镜检查数据	医学影像分析	克罗恩病	胶囊内镜检查	深度学习模型	内镜图像	259例胶囊内镜检查	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率	NA
606	2025-11-12	Classification and functional prediction of fungal glycosyltransferases using machine learning and deep learning methods 2025-Nov-05, Fungal genetics and biology : FG & B IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.fgb.2025.104045 PMID:41202912	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习方法对真菌糖基转移酶进行分类和功能预测	首次将卷积变分自编码器与生化结构变量创新性整合，构建了数据驱动的糖基转移酶分类系统	仅包含88种代表性真菌物种的3340个糖基转移酶，样本覆盖范围有限	揭示糖基转移酶结构与功能之间的关联模式	来自88种代表性真菌物种的3340个糖基转移酶	机器学习, 深度学习	NA	三维结构预测, 氨基酸结构分析, 生化特征分析	CVAE, k-means	蛋白质序列, 三维结构, 生化特征	3340个糖基转移酶来自88种真菌物种	NA	卷积变分自编码器	聚类一致性	NA
607	2025-11-12	A deep learning approach for enhancing pandemic prediction: A retrospective evaluation of transformer neural networks and multi-source data fusion for infectious disease forecasting 2025-Nov-01, Epidemics IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.epidem.2025.100865 PMID:41197498	研究论文	提出基于Transformer神经网络和多源数据融合的深度学习模型，用于县级COVID-19预测的回顾性案例研究	开发多级多尺度注意力机制进行自适应时频分析，并融合社交媒体情感数据增强预测能力	仅进行回顾性评估，需要在实时演化数据条件下进行前瞻性验证	改进传染病预测方法，实现县级细粒度疫情预测	COVID-19确诊病例和死亡病例	机器学习	传染病	多源数据融合	Transformer	时间序列数据，社交媒体文本	三个Omicron变异株波次（2021年12月至2023年2月）的县级数据	NA	Transformer	县级一致性准确率	NA
608	2025-11-11	Deep learning model for osteoporosis screening on chest CT with low tube voltage 2025-Nov-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09540-2 PMID:41207963	研究论文	开发基于低管电压胸部CT的深度学习模型用于骨质疏松筛查	首次使用100kV低管电压胸部CT图像结合深度学习进行骨质疏松筛查	回顾性研究，样本量有限（649例）	开发骨质疏松筛查的深度学习模型	接受低管电压胸部CT和腰椎QCT检查的患者	医学影像分析	骨质疏松	定量计算机断层扫描(QCT)	深度学习	CT图像	649例患者（训练集518例，测试集131例）	NA	Bone-PSPNet, Ost-ClassNet	敏感度, AUC	NA
609	2025-11-11	Extending convolutional neural networks to detect differences in symmetry in videorasterstereographic back scans with the aim to improve screening for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Nov-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09520-6 PMID:41207964	研究论文	本研究提出两种对称性敏感的卷积神经网络，通过分析视频光栅立体成像背部扫描图像中的对称性差异来改善青少年特发性脊柱侧凸的筛查	将卷积神经网络扩展到对称性分析领域，特别开发了基于DeepSymNet的双通道CNN，能够分别分析躯干左右两侧图像并检测不对称性	数据集多样性既是优势也是挑战，包含了多种姿势状况，可能混淆AIS特征识别；需要纳入更多轻度病例来提升性能	改进青少年特发性脊柱侧凸的筛查方法	青少年背部视频光栅立体成像扫描图像	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧凸	视频光栅立体成像	CNN	图像	1444个视频光栅立体成像测量数据（355例AIS患者，306例其他脊柱畸形，783例健康姿势）	NA	VGG16, DeepSymNet	准确度, 特异性, 敏感性, 阳性预测值	NA
610	2025-11-11	Letter to the editor "Multichannel deep learning for MPR prediction in lung cancer: navigating translational pitfalls between algorithmic excellence and clinical deployment" 2025-Nov-10, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003962 PMID:41208798	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
611	2025-11-11	Deep learning predicts EGFR mutation status from histology images in non-small cell lung cancer 2025-Nov-10, Cancer research communications IF:2.0Q3 DOI:10.1158/2767-9764.CRC-25-0155 PMID:41211715	研究论文	开发并验证了基于深度学习的Lunit SCOPE基因型预测器，能够从常规H&E组织切片图像预测非小细胞肺癌的EGFR突变状态	首次使用超过12,000张全切片图像训练深度学习模型，实现从常规组织学图像预测EGFR突变状态，并在多样化临床环境中验证了模型性能	研究主要基于回顾性数据，需要在更多前瞻性临床试验中进一步验证	开发人工智能工具以补充分子EGFR突变筛查，提高非小细胞肺癌生物标志物检测率	非小细胞肺癌患者的组织切片图像	数字病理学	肺癌	苏木精-伊红染色，全切片扫描	深度学习	组织病理学图像	训练集超过12,000张全切片图像，验证集1,461例，独立测试集599例，多扫描仪测试集2,261例	NA	Lunit SCOPE Genotype Predictor	AUROC，一致性率	NA
612	2025-11-11	Enhancing Dental Caries Classification with Adversarial Training on Bitewing Radiographs 2025-Nov-10, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01737-7 PMID:41212346	研究论文	本研究通过将投影梯度下降对抗训练应用于ResNet模型，提升咬翼片X光影像中龋齿分类的准确性和鲁棒性	首次将投影梯度下降对抗训练技术应用于龋齿分类任务，通过引入轻微扰动增强数据集，显著提升模型性能	仅使用单一类型影像数据（咬翼片X光），未考虑其他影像模态；模型性能仍有提升空间	提高基于深度学习的龋齿分类模型的准确性和鲁棒性	咬翼片X光影像中的龋齿病变	计算机视觉	龋齿	X光影像分析	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet-50	准确率, 敏感度, 特异性	NA
613	2025-11-11	Longitudinal deep learning models for tracking disease progression in ovarian cancer using PET/CT imaging and clinical reports 2025-Nov-10, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01669-0 PMID:41212383	研究论文	开发了集成纵向PET/CT影像和临床数据的深度学习框架OvarXNet，用于早期预测卵巢癌复发	首次结合纵向PET/CT影像和临床数据，采用3D CNN和双向门控循环单元进行时序分析，显著提升复发预测性能	回顾性研究，样本量较小（58例患者），需进一步前瞻性验证	早期预测高级别浆液性卵巢癌的疾病进展和复发	58例晚期高级别浆液性卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	PET/CT成像，临床数据分析	CNN, BiGRU	医学影像，临床文本	58例患者，1914个增强后的图像集	NA	3D CNN, 双向门控循环单元	AUC, PR-AUC, 校准图	NA
614	2025-11-11	OralSegNet: An Approach to Early Detection of Oral Disease Using Transfer Learning 2025-Nov-09, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.70135 PMID:41207876	研究论文	提出基于深度学习的口腔疾病早期检测分割系统OralSegNet，使用YOLOv11架构变体从口腔内摄影图像中自动检测和定位口腔疾病	首次将YOLOv11架构的三个变体应用于口腔疾病分割任务，采用渐进式数据集增强策略解决类别不平衡问题，并开发了完全客户端响应的Web应用	数据集规模相对较小（582张初始图像），模型性能仍有提升空间（mAP@50约0.5），使用免费计算资源可能限制模型复杂度	开发自动化口腔疾病检测和定位系统，实现口腔疾病的早期发现	口腔内摄影图像中的口腔疾病病变区域	计算机视觉	口腔疾病	深度学习分割	YOLO	图像	初始582张像素级标注图像，通过数据增强扩展到v2和v3版本	PyTorch, ONNX Runtime Web	YOLOv11n-seg, YOLOv11s-seg, YOLOv11m-seg	box mAP@50, mask mAP@50	Google Colab免费版（Intel Xeon CPU, 13GB RAM, T4 GPU 15GB, 120GB存储）
615	2025-11-11	ASL 4D MRA Intracranial Vessel Segmentation With Deep Learning U-Nets 2025-Nov-09, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70173 PMID:41207868	研究论文	提出一种基于时空U-Net的网络（4DST），用于ASL非对比增强4D MRA血管分割	利用时空信息同时避免内存密集的4D卷积层，实现端到端可训练的时空数据集模型	样本量较小（40例），仅针对ASL-based 4D MRA数据	改进4D MRA血管分割性能	35名健康志愿者和5名动静脉畸形患者的颅内血管	医学影像分析	脑血管疾病	ASL-based非对比增强4D MRA	U-Net	4D MRI图像	40例（35健康志愿者+5患者）	NA	4DST, 2D U-Net, 3D U-Net, BRAVE-Net	Dice-Sørensen系数, 中心线Dice, Hausdorff距离, 精确度, 准确度, 特异性, 灵敏度	NA
616	2025-11-11	RCSB Protein Data Bank: Delivering integrative structures alongside experimental structures and computed structure models 2025-Nov-08, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf1187 PMID:41206752	研究论文	介绍RCSB蛋白质数据库如何整合提供实验结构、计算结构模型和综合方法结构数据	将PDB-IHM系统与PDB统一，首次在RCSB.org网站上同时提供综合方法结构、单方法实验结构和计算结构模型	NA	扩展RCSB.org数据库功能，支持综合结构数据的发现、分析和可视化	蛋白质等大分子的3D结构数据	生物信息学	NA	综合/混合方法(IHM)、深度学习、大分子晶体学、3D电子显微镜、核磁共振波谱	深度学习模型	3D结构数据、计算结构模型	超过240,000个实验结构，超过100万个计算结构模型	NA	NA	NA	NA
617	2025-11-11	BERTAVP: an interpretable multi-task learning model for identification and functional prediction of antiviral peptides 2025-Nov-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111282 PMID:41207159	研究论文	提出一种基于多任务学习的可解释深度学习框架BERTAVP，用于抗病毒肽的识别和功能预测	结合BERT和CNN分支提取不同特征，采用多任务学习同时实现抗病毒肽识别和功能活性预测，并通过焦点损失解决数据不平衡问题	未明确说明模型在独立验证集上的泛化能力以及计算资源需求	开发可解释的抗病毒肽识别和功能预测模型	抗病毒肽及其功能活性（8个物种和6个家族）	自然语言处理, 生物信息学	病毒性疾病	深度学习, 多任务学习	BERT, CNN	肽序列数据	NA	PyTorch或TensorFlow（基于代码仓库推断）	BERT, CNN	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
618	2025-11-11	Rapid consistent reef surveys with DeepReefMap 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20795-z PMID:41203649	研究论文	介绍使用DeepReefMap进行快速珊瑚礁调查的创新方法，通过神经网络实现3D语义映射	首次在红海进行大规模跨国珊瑚礁调查，开发了基于深度学习的实用3D水下测绘和语义分割系统	NA	开发高效、标准化、可扩展且经济的珊瑚礁监测策略	红海珊瑚礁生态系统	计算机视觉	NA	水下摄像技术	神经网络	视频	365个视频样带，来自45个地点，184小时视频素材，200,000个标注多边形	NA	NA	鲁棒性评估	NA
619	2025-11-11	A hybrid approach leveraging meta-heuristic and ensemble learning for time-sensitive prediction of pollutant concentrations 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23940-w PMID:41203671	研究论文	提出一种结合元启发式算法和集成学习的混合深度学习模型，用于污染物浓度的时间敏感预测	首次将爬行动物搜索算法(RSA)与CNN、LSTM和XGBoost集成，通过特征优化和重要性评分提升预测性能	研究仅针对印度城市环境，未验证在其他地理区域的适用性	开发高精度的污染物浓度预测模型，支持空气质量长期预报	大气污染物包括PM2.5、CO、SO2和NO2	机器学习	NA	时间序列分析	CNN, LSTM, XGBoost, RSA	时间序列数据	NA	NA	CNN, LSTM, Transformer, BiLSTM, BiRNN, ANN, BiGRU	准确率, 鲁棒性, 误差指标, R²分数	NA
620	2025-11-11	Deep learning models simultaneously trained on multiple datasets improve base-editing activity prediction 2025-Nov-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65200-5 PMID:41203686	研究论文	通过同时训练多个数据集的深度学习模型提高碱基编辑活性预测准确性	首次开发能够同时训练多个不同数据集的深度学习模型，并支持数据集感知预测	NA	提高CRISPR碱基编辑系统中gRNA设计的准确性	碱基编辑gRNA效率预测	机器学习	NA	CRISPR碱基编辑技术	深度神经网络	gRNA序列数据	约20,000个gRNAs（包含A•T to G•C和C•G to T•A转换）	NA	深度神经网络	NA	NA