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
1581	2025-11-08	Cellular optical imaging techniques: a dynamic advancing frontier 2025-Nov, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-024-2916-5 PMID:40681818	综述	本文综述了用于细胞研究的超分辨率光学成像技术的最新进展	系统总结了包括SIM、PS-SR、SMLM以及数学和深度学习超分辨率算法在内的多种前沿技术	作为综述文章，未涉及原始实验数据和研究验证	回顾和评估超分辨率光学成像技术在生物研究中的应用和发展	细胞层面的成像技术和方法	生物医学成像	NA	结构照明显微镜(SIM), 点扫描超分辨率显微镜(PS-SR), 单分子定位显微镜(SMLM)	深度学习	光学显微图像	NA	NA	NA	空间分辨率(约20nm), 信噪比	NA
1582	2025-11-08	Investigating Membership Inference Attacks Against CNN Models for BCI Systems 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593443 PMID:40720264	研究论文	研究针对脑机接口系统中CNN模型的成员推断攻击及其隐私风险	首次对脑机接口CNN模型进行成员推断攻击的实证分析，重点解决异构数据集和时空设计选择两大挑战	攻击对其他类型数据（如图像和表格数据）的深度学习模型无效，研究结果可能受特定实验设置限制	探究脑机接口系统中CNN分类器的隐私漏洞	基于脑电图数据的CNN分类器	机器学习	NA	脑电图	CNN	脑电图信号	涉及多个参与者的脑电图数据集	NA	CNN	成员推断攻击成功率	NA
1583	2025-11-08	Verification is All You Need: Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Coding 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593028 PMID:40720269	研究论文	提出基于代码验证的新型ICD编码范式，利用大型语言模型作为代码验证器而非生成器	首次将大型语言模型应用于临床编码验证任务，通过简化任务从直接生成代码转变为验证候选代码	在直接生成临床代码方面性能仍不理想，需要依赖候选代码集	提高临床编码在不同数据分布下的泛化性能	电子健康记录中的临床编码任务	自然语言处理	NA	大型语言模型	GPT-4o	医疗文本	CodiEsp数据集	NA	GPT-4o	准确率	NA
1584	2025-11-08	Feasibility of optical stereotactic navigation for rectosigmoid cancer with deep learning-supported 3D modelling 2025-Nov, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110397 PMID:40907165	研究论文	本研究评估了深度学习支持的3D建模在直肠乙状结肠癌光学立体定向导航手术中的可行性	首次将深度学习生成的MRI分割与术前CT图像融合用于直肠乙状结肠癌的实时光学立体定向导航	单中心研究且样本量较小（仅10例患者）	评估光学立体定向导航在直肠乙状结肠癌手术中的实施可行性和准确性	局部晚期cT4bN0-2直肠癌或局部复发性直肠乙状结肠癌患者	数字病理	直肠癌	光学立体定向导航，CT-MRI图像融合	深度学习模型	医学影像（CT，MRI）	10例患者	NA	NA	目标配准误差，R0切除率，无瘤切缘率	NA
1585	2025-11-08	Epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and disease risk loci 2025-Nov, Molecular systems biology IF:8.5Q1 DOI:10.1038/s44320-025-00140-2 PMID:40931195	研究论文	通过单细胞染色质可及性和基因表达谱分析揭示血管部位特异性疾病风险的调控机制	首次在三个血管部位同时进行单细胞表观基因组和转录组分析，发现关键调控增强子具有血管部位特异性，并整合GWAS数据通过深度学习模型预测变异效应	研究仅限于小鼠血管组织，尚未在人类样本中验证	探索血管部位特异性疾病风险的表观基因组和转录组基础	小鼠三个不同血管部位的血管组织	计算生物学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, 全基因组关联分析	深度学习模型	单细胞表观基因组数据, 单细胞转录组数据, 基因组关联数据	三个血管部位的血管组织样本	ChromBPNet	NA	NA	NA
1586	2025-11-08	Cell-APP: A generalizable method for cell annotation and cell-segmentation model training 2025-Nov-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-02-0076 PMID:40991412	研究论文	提出一种自动化细胞注释和分割模型训练的方法Cell-APP，用于高通量显微镜数据分析	开发了结合透射光和核荧光图像自动生成高质量细胞分割训练数据的流程，支持构建细胞系特异性和多细胞系通用分割模型	NA	自动化细胞注释和分割模型训练，解决手工标注数据规模有限的问题	显微镜图像中的细胞	计算机视觉	NA	透射光成像、核荧光成像	Vision Transformer	显微镜图像	NA	NA	Vision Transformer	NA	NA
1587	2025-11-08	The impact of neck tilt on the accuracy of deep learning generated contours for CT images of the head and neck 2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70316 PMID:41183859	研究论文	本研究探讨颈部倾斜对头颈部CT图像深度学习自动分割轮廓准确性的影响	首次系统评估患者颈部倾斜对FDA批准的七种深度学习自动分割工具在头颈部放疗规划中性能的影响	样本量相对较小（35例），仅回顾性分析，未包含所有可能的解剖变异	评估异常颈部倾斜对头颈部CT扫描中深度学习自动分割轮廓准确性的影响	头颈部CT扫描图像中的危及器官（脑干、腮腺、颌下腺、臂丛神经、视神经）	医学影像分析	头颈部肿瘤	计算机断层扫描（CT）	深度学习自动分割模型	CT医学影像	35例头颈部CT扫描	NA	NA	DSC, sDSC, MDA, 平均剂量差异	NA
1588	2025-11-08	Integrative Graph-Based Framework for Predicting circRNA Drug Resistance Using Disease Contextualization and Deep Learning 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3457271 PMID:39255076	研究论文	提出一种整合疾病背景的图神经网络模型circRDRP，用于预测环状RNA介导的癌症耐药性	首次将疾病特异性背景整合到circRNA-药物相互作用分析中，采用GAT和GCN混合的图神经网络架构	未明确说明模型在其他癌症类型或药物中的泛化能力	开发计算模型预测circRNA介导的癌症耐药性	环状RNA、抗癌药物（如顺铂和甲氨蝶呤）、疾病背景	生物信息学	癌症	图神经网络、深度学习	GAT, GCN, CNN	生物网络数据	NA	NA	Graph Attention Networks, Graph Convolutional Networks, 卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
1589	2025-11-08	Denoising Motion-Corrupted Seismocardiogram Signals Using Score-Based Generative Diffusion Models 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3576385 PMID:40478705	研究论文	提出基于分数生成扩散模型的运动伪影消除方法，用于提升地震心动图信号质量	首次将分数生成扩散模型应用于地震心动图信号去噪，利用干净SCG心跳的周期性学习概率空间作为先验	仅在健康参与者数据集上进行验证，未在患者群体中测试	开发有效的运动伪影消除算法，实现日常环境中高质量SCG信号采集	地震心动图信号	信号处理	心血管疾病	分数生成扩散模型	扩散模型	地震心动图信号	健康参与者运动数据集	NA	分数生成扩散模型	平均绝对误差	NA
1590	2025-11-07	LSTM-Transformer hybrid model predicts and unveils total phosphorus dynamics and pollutions in Poyang Lake 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180622 PMID:41056607	研究论文	本研究开发LSTM-Transformer混合模型预测鄱阳湖总磷动态变化并揭示污染机制	首次将LSTM与Transformer结合用于湖泊磷污染预测，通过多头自注意力机制整合关键影响因素	模型在测试集上的相关系数为0.6428，仍有提升空间	预测鄱阳湖总磷动态趋势并识别污染驱动机制	鄱阳湖总磷污染	环境科学, 机器学习	NA	时空分析, 深度学习	LSTM, Transformer	时间序列数据	2013-2022年数据	NA	LSTM-Transformer混合架构	相关系数R, RMSE	NA
1591	2025-11-07	Water level forecasting in coastal cities using a hybrid deep learning approach 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180709 PMID:41101053	研究论文	本研究提出了一种结合CNN、Transformer和SKANs的混合深度学习模型，用于预测威尼斯每小时水位	首次将卷积神经网络、Transformer层和Swallow Kolmogorov Arnold Networks结合用于沿海城市水位预测	仅使用两年数据训练，历史数据可用性有限	开发准确实时的沿海城市洪水预测模型	意大利威尼斯的水位预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer, SKANs	气象和水文数据	两年高分辨率数据	NA	CNN-Transformer-SKANs	Nash-Sutcliffe Efficiency, Root Mean Square Error	NA
1592	2025-11-07	Improve deep learning-based reconstruction of optical coherence tomography angiography by siamese U-Net 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183c PMID:41151103	研究论文	提出一种结合Siamese架构和多分支坐标交叉注意力模块的SU-Net模型，用于改进光学相干断层扫描血管成像的重建质量	首次将Siamese架构与多分支坐标交叉注意力模块集成到U-Net中，更好地学习与血流相关的通道间差异	仅在12个三维人体皮肤OCTA图像上验证，样本量有限	改进基于深度学习的OCTA B扫描重建质量，减少图像采集次数	人体皮肤光学相干断层扫描血管成像数据	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描血管成像	U-Net, Siamese网络	三维医学图像	来自8名志愿者的12个三维体积图像	NA	U-Net, DnCNN, ResNet, DenseNet	PSNR, SSIM	NA
1593	2025-11-07	Torso synthetic CT generation by integrating deep learning and segmentation for FDG-PET/MR attenuation correction 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae13ff PMID:41101339	研究论文	提出一种结合深度学习和分割技术的方法，从Dixon MR图像生成躯干合成CT用于PET/MR衰减校正	首次将深度学习与基于阈值的分割方法相结合，实现从Dixon MR图像生成完整躯干的衰减校正图	样本量较小（29个数据集），仅针对FDG-PET/MR应用	提高PET/MR系统中衰减校正的准确性	躯干区域（从颅底到大腿中部）的FDG-PET/MR数据	医学影像分析	NA	FDG-PET/MR, Dixon MR	GAN, U-net	医学影像（MR和CT图像）	29个前瞻性收集的配对FDG-PET/CT和MR数据集（15个训练，14个测试）	NA	U-net Residual Network conditional Generative Adversarial Network (URcGAN)	平均绝对差异（HU）, SUV差异百分比, 标准差	NA
1594	2025-11-07	Optimizing infant magnetic resonance imaging efficiency: Deep learning-assisted feed-and-wrap technique versus general anesthesia using an infant magnetic resonance imaging stabilizer in infants under 4 months 2025-Nov-06, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06437-6 PMID:41193818	研究论文	本研究比较了深度学习辅助的喂养包裹技术与全身麻醉在4个月以下婴儿MRI检查中的效率差异	首次将深度学习图像重建技术与喂养包裹技术结合，并与传统全身麻醉方法进行系统比较	单中心回顾性研究，样本量较小（48例婴儿）	评估深度学习辅助喂养包裹技术是否能缩短婴儿MRI检查的周转时间	4个月以下的婴儿脑部MRI检查	医学影像分析	儿科影像	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习模型	医学影像数据	48名婴儿（DL-FW组22例，GA组26例）	NA	NA	周转时间，Mann-Whitney U检验，Hodges-Lehmann估计量	NA
1595	2025-11-07	A Novel Multimodal Deep Image Analysis Model for Predicting Extraction/Non-Extraction Decision 2025-Nov-06, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70057 PMID:41195767	研究论文	开发一种基于侧位头影测量片和口内扫描的多模态深度学习模型，用于预测正畸拔牙/非拔牙决策	首次结合侧位头影测量片和口内扫描数据，采用多模态深度学习模型预测正畸治疗决策，并引入新颖的牙齿空间特征	样本量相对有限（617例），仅来自单一医疗机构，模型性能仍有提升空间	开发辅助正畸医生决策的深度学习分类器	正畸患者	计算机视觉	口腔正畸	头影测量分析，口内扫描	CNN, 自编码器	医学影像，三维扫描数据	617名患者（192例拔牙组，425例非拔牙组）	NA	CephNet, 卷积自编码器	准确率，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，F1分数	NA
1596	2025-11-07	Rethinking active learning in medical education: A comparative study of inquiry-based and team-based learning on student performance and satisfaction 2025-Nov-06, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00199.2025 PMID:41196126	研究论文	比较探究式学习与团队式学习在医学教育中对学生表现和满意度的影响	开发基于5E教学模型的创新探究式学习框架，采用条件式答案揭示机制和游戏化综合评估	仅针对一年级医学生，样本量有限，未评估长期学习效果	比较两种主动学习方法的教学效果	548名一年级医学生	医学教育	NA	5E教学模型，游戏化学习	NA	定量表现指标，行为观察，学生问卷	548名一年级医学生	NA	NA	关键概念保留率，扩展概念掌握率，满意度评分，作弊倾向降低率	NA
1597	2025-11-07	Revisiting Eck and Dayhoff's Building Block Model of Ferredoxin Evolution on Dayhoff's 100th Birthday 2025-Nov-06, Journal of molecular evolution IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00239-025-10283-3 PMID:41196328	研究论文	使用深度学习工具重新验证Eck和Dayhoff关于铁氧还蛋白通过串联重复进化的假说	首次应用AlphaFold2从头预测方法验证60年前的蛋白质进化假说，结合现代计算工具重新评估经典理论	依赖计算预测模型，缺乏实验验证，部分结构对齐的RMSD和TM-score仅为可接受水平	重新检验铁氧还蛋白的串联重复进化模型	铁氧还蛋白序列和结构，[4Fe-4S]铁氧还蛋白超家族	计算生物学	NA	深度学习结构预测，序列比对	AlphaFold2	蛋白质序列，蛋白质结构	参考铁氧还蛋白PDB entry 1CIF及相关序列	AlphaFold2, I-TASSER	NA	RMSD, TM-score	NA
1598	2025-11-07	Deep learning model using contrast-enhanced CT for predicting overall survival in oropharyngeal squamous cell carcinoma: a prospective multicenter study 2025-Nov-06, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12120-z PMID:41196362	研究论文	开发并验证基于对比增强CT的深度学习模型用于预测口咽鳞状细胞癌患者的总生存期	首次将Swin Transformer V2架构应用于口咽鳞状细胞癌生存预测，结合影像组学特征和临床因素构建多中心验证的深度学习-临床特征模型	样本量相对有限，需要更大规模的前瞻性研究进一步验证	开发准确预测口咽鳞状细胞癌患者总生存期的非侵入性工具	口咽鳞状细胞癌患者	医学影像分析	口咽鳞状细胞癌	对比增强CT成像	深度学习	医学影像	319例患者（269例回顾性，50例前瞻性）	PyRadiomics	Swin Transformer V2	C-index, 时间依赖性ROC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
1599	2025-11-07	DeepIMB: Imputation of non-biological zero counts in microbiome data 2025-Nov-06, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01693-0 PMID:41196474	研究论文	提出一种基于深度学习的微生物组数据插补方法DeepIMB，用于准确识别和填补非生物零计数	结合伽马-正态混合模型和深度神经网络，整合多种数据类型信息进行非生物零值插补	NA	解决微生物组数据中非生物零计数带来的分析挑战	微生物组测序数据	机器学习	NA	微生物组测序	深度神经网络	微生物计数矩阵	NA	NA	NA	均方误差, Pearson相关系数, Wasserstein距离	NA
1600	2025-11-07	Assessment of deep learning reconstruction effects on detection and differentiation of liver metastasis from hepatic hemangioma in diffusion-weighted imaging 2025-Nov-06, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01904-4 PMID:41196555	研究论文	评估基于模型的深度学习重建扩散加权成像在检测和鉴别肝脏转移瘤与肝血管瘤方面的性能	首次比较压缩感知与深度学习重建DWI在肝脏病变检测和鉴别中的表现	回顾性研究，样本量较小（53例患者），仅比较两种成像方法	评估深度学习重建对肝脏转移瘤和血管瘤检测与鉴别的改善效果	肝脏转移瘤（59个）和肝血管瘤（33个）患者	医学影像分析	肝脏肿瘤	扩散加权成像，压缩感知，深度学习重建	深度学习模型	医学影像数据	53例患者（34男19女，平均年龄65.9岁），共92个病灶（59个转移瘤，33个血管瘤）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，表观扩散系数，ROC曲线下面积，敏感性，特异性	NA