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
61	2026-04-27	Multi scale deep learning quantifies Ki67 index in breast cancer histopathology images 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28734-8 PMID:41272033	research paper	提出Kpi-Net，一种基于U-Net的多尺度深度学习框架，用于精确量化乳腺癌病理图像中的Ki67指数	引入残差膨胀多尺度模块（RDMS模块）结合多头膨胀卷积和残差连接捕获局部和全局信息，集成Transformer模块增强全局建模；提出高级筛选-卷积块注意力模块特征金字塔网络（HS-CBAM-FPN）实现多级特征有效融合；应用分水岭算法优化细胞簇分割以提高Ki67指数计算精度	未明确指出局限性，但可能包括对低分辨率图像噪声和染色变异性的处理能力有限	精确量化乳腺癌组织病理图像中的Ki67增殖指数，为乳腺癌诊断和疗效评估提供可靠工具	乳腺癌病理组织学图像中的Ki67阳性细胞	计算机视觉	乳腺癌	Ki67免疫组化染色	深度学习	组织病理学图像	未明确提出	PyTorch	U-Net, Transformer, 残差膨胀多尺度模块, HS-CBAM-FPN	F1分数, 均方根误差	未明确提出
62	2026-04-27	Smartphone-integrated portable microfluidic platform for liver biomarker quantification using deep learning 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29431-2 PMID:41272257	研究论文	提出一种集成智能手机的便携式微流控平台，结合深度学习方法实现肝生物标志物定量检测	首次将3D打印微流控芯片、智能手机成像与卷积神经网络回归分析相结合，实现无需重新训练即可跨设备使用的肝生物标志物定量检测系统	文献未提及局限性信息	开发低成本、便携式肝生物标志物定量检测平台，适用于资源有限的医疗环境	直接胆红素、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶和天冬氨酸氨基转移酶四种肝生物标志物	计算机视觉	肝脏疾病	3D打印、比色法、智能手机成像	卷积神经网络	图像	100微升样本-试剂混合物	NA	CNN	决定系数R、变异系数	智能手机（多个型号）
63	2026-04-27	Deep Learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the art, Challenges, and Opportunities 2025-11-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123735 PMID:41176929	综述	探讨深度学习在神经影像学分析中用于神经退行性疾病诊断与监测的最新进展、挑战与机遇	通过涵盖更广泛的神经退行性疾病类型（包括阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症和多发性硬化症），并关注空间/时间信息处理方法，扩展了现有文献	回顾的模型在小样本上取得高准确性但临床应用有限；存在推理冲突、忽略扫描仪间及站点内/间变异；数据整合面临协调性、不完整性、类别不平衡和高成本等挑战	总结深度学习在神经影像学中诊断与监测神经退行性疾病的最新进展，并讨论相关挑战	神经影像学数据（脑体积成像数据），涵盖从单个患者到多队列研究	计算机视觉, 机器学习	神经退行性疾病	神经影像学	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
64	2026-04-27	The coming era of nudge drugs for cancer 2025-Nov-10, Cancer cell IF:48.8Q1 DOI:10.1016/j.ccell.2025.08.004 PMID:40939589	研究论文	提出一种基于肿瘤微环境逐步重塑的癌症治疗新策略，通过深度学习分析扰动肿瘤的单细胞图谱来设计“推动”药物	首次提出“推动药物”概念，利用深度学习识别肿瘤微环境原型间的基因和细胞网络转换，实现治疗顺序的设计	NA	开发针对晚期癌症的渐进式肿瘤微环境重塑治疗策略	肿瘤微环境及其在不同患者和组织来源中的保守原型	机器学习	癌症	单细胞测序	深度学习模型	单细胞图谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
65	2026-04-25	Paradigm-Shifting Attention-Based Hybrid View Learning for Enhanced Mammography Breast Cancer Classification With Multi-Scale and Multi-View Fusion 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3569726 PMID:40354201	研究论文	提出一种基于注意力机制的混合视角学习框架，用于增强乳腺摄影乳腺癌分类	提出了混合视角学习范式，统一了传统单视角和多视角学习方法；设计了对比切换注意力和选择性池化注意力两种注意力机制，分别解决数据完整性和多尺度特征捕捉问题	未明确说明局限性	提升乳腺摄影图像中乳腺癌分类的准确性和鲁棒性	乳腺摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	乳腺摄影	注意力模型	图像	INbreast和CBIS-DDSM两个数据集	PyTorch	对比切换注意力、选择性池化注意力	准确率、F1分数、AUC-PR	NA
66	2026-04-25	Histology-Based Virtual RNA Inference Identifies Pathways Associated With Metastasis Risk in Colorectal Cancer 2025-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100866 PMID:40803647	研究论文	通过组织学图像虚拟推断RNA表达，识别与结直肠癌转移风险相关的通路	利用最大规模的匹配结直肠癌空间转录组数据集（45名患者、超过30万个Visium斑点），结合多种先进深度学习模型（UNI、ResNet-50、Vision Transformer和Vision Mamba），直接从H&E染色组织图像中推断空间转录组水平的分子信息	某些肿瘤相关通路无法仅通过组织学图像完全捕获	开发并验证虚拟RNA推断方法，以从标准H&E组织图像中获取空间转录组水平的分子信息，识别与结直肠癌转移风险相关的基因特征	结直肠癌患者的H&E染色组织图像及匹配的空间转录组数据	数字病理学, 机器学习	结直肠癌	空间转录组学, H&E染色	深度学习模型	图像	45名患者，超过300,000个Visium斑点	NA	UNI, ResNet-50, Vision Transformer, Vision Mamba	斯皮尔曼相关系数	NA
67	2026-04-24	Deep Learning for Autonomous Surgical Guidance Using 3-Dimensional Images From Forward-Viewing Endoscopic Optical Coherence Tomography 2025-Nov, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500181 PMID:40709742	研究论文	开发了一种用于分析前视内窥光学相干断层扫描三维图像的深度学习模型，以增强经皮肾造口术中的内窥镜引导	首次将三维卷积神经网络应用于前视内窥光学相干断层扫描图像的术中引导，在保持高准确率的同时显著降低推理延迟，优于现有先进三维架构	实验仅基于猪肾脏数据集，未涉及人类组织或临床环境验证	提升光学相干断层扫描引导的经皮肾造口术手术引导的实时性和准确性	三维光学相干断层扫描图像和经皮肾造口术手术引导	计算机视觉	肾脏疾病	光学相干断层扫描（OCT）	三维卷积神经网络（3D-CNN）	三维图像	10个猪肾脏	NA	3D-CNN, 3D-ViT, 3D-DenseNet121, M3T	准确率（accuracy）, 推理延迟（inference latency）	NA
68	2026-04-22	Hybrid deep learning framework for cardiovascular disease diagnosis and prognosis using GAN, LSTM, GRU, VARMA, and deep DynaQ network 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25296-7 PMID:41271980	研究论文	本文提出了一种结合GAN、LSTM、GRU、VARMA和深度DynaQ网络的混合深度学习框架，用于心血管疾病的诊断和预后	创新点在于整合了多种深度学习模型（GAN、LSTM、GRU、VARMA和深度DynaQ网络）进行心血管疾病的诊断和预后，并利用GAN生成合成医学图像以增强训练数据	NA	提高心血管疾病的早期诊断准确性和治疗效果	心血管疾病患者	医学图像分析	心血管疾病	深度学习	GAN, LSTM, GRU, VARMA, 深度DynaQ网络	医学图像, 时间序列数据	大型医学图像和患者数据集	NA	GAN, LSTM, GRU, VARMA, 深度DynaQ网络	准确率, 灵敏度	NA
69	2026-04-22	Deep Learning-Guided Quantitative Analysis Establishes Optimized BRAF V600E Immunohistochemical Criteria for Colorectal Cancer: A Multiplatform Validation Study 2025-Nov, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104215 PMID:40683333	研究论文	本研究通过深度学习引导的定量分析，建立了结直肠癌中BRAF V600E免疫组化的优化判读标准，并进行了多平台验证	首次利用人工智能驱动的数字病理平台对BRAF V600E免疫组化参数进行精确定量分析，并建立了结直肠癌特异性的、基于定量阈值的优化判读标准	研究未明确提及样本的种族或地域分布多样性，且对于非典型染色模式的病例仍需分子检测确认	为结直肠癌建立准确、标准化的BRAF V600E免疫组化判读标准，以指导治疗策略	250例结直肠癌病例及其配对的免疫组化和基因检测（qPCR和二代测序）结果	数字病理	结直肠癌	免疫组化（IHC）、定量PCR（qPCR）、二代测序（NGS）	深度学习	病理图像	250例结直肠癌病例	未明确指定	未明确指定	AUC（曲线下面积）、一致性	未明确指定
70	2026-04-20	Temporal structure of natural language processing in the human brain corresponds to layered hierarchy of large language models 2025-Nov-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65518-0 PMID:41298357	研究论文	本文通过将大型语言模型的层级结构与人类大脑语言处理的时序动态对齐，揭示了深度学习模型在理解大脑语言理解机制中的优势	首次证明大型语言模型的层级结构与大脑语言理解的时间动态对齐，并公开了神经与语言对齐的数据集作为公共基准	研究依赖于特定叙事刺激和有限参与者样本，可能无法完全推广到所有语言处理场景	探索大型语言模型如何作为理解人类大脑语言处理机制的框架	人类大脑在语言理解过程中的神经活动	自然语言处理	NA	皮层电图（ECoG）	GPT-2 XL, Llama-2	文本, 神经信号	参与者听30分钟叙事时的ECoG数据	NA	Transformer	相关性	NA
71	2026-04-18	MRI augmented with novel artificial intelligence system is equivalent to CT in glenoid imaging 2025-Nov-04, Shoulder & elbow IF:1.5Q3 DOI:10.1177/17585732251392203 PMID:41199812	研究论文	本研究通过深度学习算法自动分割MRI图像，并与CT图像进行对比，评估MRI在肩关节前向不稳定中替代CT作为首选成像方式的可行性	开发了一种定制深度学习算法，用于自动分割MRI图像，实现了与CT近乎相同的解剖定义，同时具备软组织可视化和避免电离辐射的优势	研究为回顾性设计，样本量相对较小（共64例患者），且仅针对特定MRI序列（T1脂肪抑制和VIBE MRI关节造影图像）进行验证	评估MRI是否能在肩关节前向不稳定的骨丢失测量中替代CT作为首选成像方式	肩关节前向不稳定患者的MRI和CT扫描图像	医学影像分析	肩关节前向不稳定	MRI（T1脂肪抑制和VIBE序列）、CT	深度学习算法	图像	64例患者（39例T1脂肪抑制MRI，25例VIBE MRI关节造影）	NA	NA	Dice相似系数, Spearman相关系数	NA
72	2026-04-18	Deep Learning Estimation of 24-2 Visual Field Map From Optic Nerve Head Optical Coherence Tomography Angiography 2025-11-01, Journal of glaucoma IF:2.0Q2 DOI:10.1097/IJG.0000000000002626 PMID:40923848	研究论文	本研究开发了深度学习模型，利用OCTA图像估计24-2视野图，以减少视野测试频率	首次将深度学习应用于OCTA图像，利用视盘层信息高精度估计24-2视野图	NA	开发深度学习模型从OCTA图像估计24-2视野图	OCTA视盘正面图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描血管成像	深度学习模型	图像	994名参与者（1684只眼睛）的3148个视野OCTA对	NA	NA	平均绝对误差, 皮尔逊相关系数	NA
73	2026-04-12	Delineating the Role of Alpha Waves in Exercise-induced Neural Changes through Resting-state EEG 2025-11-07, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68737 PMID:41284639	研究论文	本研究通过静息态脑电图结合深度学习算法，探索运动干预对高特质焦虑大学生前额叶Alpha波神经振荡重编程的影响	首次识别前额叶Alpha兴奋性再平衡作为运动介导焦虑缓解的核心机制，并开发了Alpha波段时频预测模型	样本量较小（仅40名大学生），且仅针对特质焦虑这一特定情绪障碍	阐明运动诱导神经变化的神经调节目标，以促进精准运动处方的开发	40名高特质焦虑大学生	机器学习	焦虑症	静息态脑电图	深度学习	脑电图信号	40名大学生（运动干预组20人，对照组20人）	NA	NA	准确率, F1分数, Kappa系数	NA
74	2026-04-11	QTFPred: robust high-performance quantum machine learning modeling that predicts main and cooperative transcription factor bindings with base resolution 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf604 PMID:41294241	研究论文	本文介绍了一种名为QTFPred的量子-经典混合框架，用于在碱基分辨率下预测转录因子结合位点	通过将量子卷积层集成到神经网络中，利用量子电路的指数特征空间，在数据稀疏场景下实现鲁棒性能，并揭示转录因子基序表示以洞察协同结合机制	NA	预测转录因子的主要和协同结合位点	转录因子结合位点	机器学习	NA	ChIP-seq	量子-经典混合神经网络	DNA序列数据	49个ENCODE ChIP-seq数据集	NA	量子卷积层	准确率, 精确度, 稳定性	GPU模拟
75	2026-04-10	Automated Joint Space Detection Improves Bone Segmentation Accuracy 2025-11-28, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69252 PMID:41396972	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于提高小鼠爪部骨骼分割的准确性，通过检测关节空间来优化分割效果	在先前半自动标记分水岭算法基础上，引入了结构增强、张量投票和输出膨胀技术，并结合3D U-Net架构的深度学习模型进行关节空间预测，显著提升了分割精度	在疾病严重程度增加和年龄增长的小鼠样本中，模型准确性下降，表明其在病变或新型数据集上的性能有限	开发自动化方法以定量描述复杂解剖结构，减少手动分割所需专业知识和劳动，并降低观察者间变异性	小鼠后爪和前爪的micro-CT图像数据集，包括野生型和TNF-Tg关节炎模型	计算机视觉	关节炎	micro-CT成像	深度学习模型	3D图像	野生型和TNF-Tg小鼠的后爪及前爪样本，涵盖不同年龄和性别	NA	3D U-Net, ResNet-18	分割准确性	NA
76	2026-04-10	Oral Cancer Detection By Using Tabular Data Synthesis and Classification 2025-Nov, Proceedings ... ICDM workshops. IEEE International Conference on Data Mining DOI:10.1109/ICDMW69685.2025.00094 PMID:41948034	研究论文	本文提出了一种基于表格数据合成与分类的口腔癌自动检测方法，旨在区分口腔癌与其前体病变，并通过数据平衡提升分类性能	通过结合表格数据分类与合成技术，有效缓解临床数据不平衡问题，显著提升口腔癌与癌前病变的分类性能	NA	开发一种AI驱动的口腔癌筛查方法，利用非图像临床表格数据区分口腔癌与癌前病变	口腔癌与癌前病变的临床表格数据	机器学习	口腔癌	深度学习	深度学习模型	表格数据	NA	NA	NA	Youden指数, 平衡准确率, 灵敏度, F1分数, Matthews相关系数	NA
77	2026-04-07	Dosiomics-guided deep learning for radiation esophagitis prediction in lung cancer: optimal region of interest definition via multi-branch fusion auxiliary learning 2025-11, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111121 PMID:40921328	研究论文	本研究开发了一种结合剂量组学和深度学习的模型，通过多任务辅助学习自动定义感兴趣区域，用于预测肺癌患者放疗后≥2级放射性食管炎	提出了一种剂量组学引导的深度学习网络，利用多任务辅助学习基于辐射剂量分布图像自动定义准确且客观的感兴趣区域，并结合对比学习和辅助分割模块	研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响，且外部验证集样本量相对较小	开发一个预测模型，用于准确预测肺癌患者接受放疗后发生≥2级放射性食管炎的风险	接受放疗的肺癌患者	数字病理学	肺癌	剂量组学特征提取，深度学习	CNN	辐射剂量分布图像	488名患者（训练集235例，内部验证集101例，外部验证集1为57例，外部验证集2为95例）	PyTorch	ResNet34	AUC	NA
78	2026-04-07	Training bias and sequence alignments shape protein-peptide docking by AlphaFold and related methods 2025-Nov, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70331 PMID:41084281	研究论文	本研究评估了AlphaFold2-Multimer、AlphaFold3、Boltz-1和Chai-1等深度学习模型在预测蛋白质-肽复合物结构时的性能，并分析了其训练偏差和对序列比对信息的利用方式	首次系统比较了四种主流深度学习模型在蛋白质-肽对接任务中的表现，揭示了模型对训练数据中已见结构的偏好性，并深入探究了蛋白质和肽段多重序列比对（MSA）对预测准确性的贡献	研究基于实验解析的结构数据集，可能无法完全覆盖所有新型蛋白质或结合位点；肽段序列的MSA通常较浅或质量较差，可能影响模型性能评估	评估深度学习模型预测蛋白质-肽复合物结构的性能，并理解其工作原理和局限性	蛋白质-肽相互作用复合物	计算生物学, 结构生物信息学	NA	多重序列比对（MSA）, 深度学习结构预测	深度学习模型	蛋白质三维结构数据, 序列比对数据	NA	NA	NA	NA	NA
79	2026-04-06	A Novel Hybrid Deep Learning Model for Attack Detection in IoT Environment: Convolutional Neural Network with Transformer Approach 2025-11-18, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68750 PMID:41359642	研究论文	提出一种基于CNN与Transformer的混合深度学习模型，用于物联网环境中的攻击检测与分类	首次将卷积神经网络与Transformer架构结合，构建混合模型用于物联网攻击检测，在保持高精度的同时显著降低计算复杂度	仅使用单一数据集（CIC-IoT-2023）进行验证，未在更广泛的物联网场景和实时部署环境中测试	开发高效的深度学习安全方法，实时检测物联网网络中的异常活动和潜在威胁	物联网网络通信数据中的攻击模式与异常行为	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer	网络流量数据	CIC-IoT-2023数据集，包含33种物联网威胁类型，分为7个类别	NA	CNN-Transformer混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 损失值	NA
80	2026-04-06	An Open-source Protocol for Deep Learning-based Segmentation of Tubular Structures in 3D Fluorescence Microscopy Images 2025-11-14, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68004 PMID:41325317	研究论文	本文介绍了一个开源、用户友好的工具箱，用于3D荧光显微镜图像中管状结构的端到端分割	工具箱采用基于模拟的数据增强策略，即使在最少训练数据（如仅一张3D图像）下也能提升模型性能，并模拟真实成像伪影	NA	开发一个无需正式编程训练的研究人员也能使用的工具箱，用于3D荧光显微镜图像中管状结构的精确分割	小鼠肝组织中的胆管网络和正弦网络	数字病理学	NA	3D荧光显微镜成像	CNN	3D图像	最少一张3D图像（通过数据增强扩展）	TensorFlow, PyTorch, Keras	3D U-Net, 3D U-Net with attention mechanisms	定性评估, 定量评估	本地GPU, 高性能计算集群, 云平台