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
161	2025-11-20	Impact of contrast enhancement boost and super-resolution deep learning reconstruction on pediatric congenital heart disease CTA scans: ultra-low contrast dose 2025-Nov-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02015-2 PMID:41254528	研究论文	评估对比增强提升联合超分辨率深度学习重建在降低儿科先天性心脏病CTA扫描中造影剂剂量的可行性	首次将对比增强提升技术与超分辨率深度学习重建相结合，在儿科先天性心脏病成像中实现超低造影剂剂量	样本量相对较小（72例），有效剂量差异未达到统计学显著性	评估低剂量造影剂方案在儿科先天性心脏病CTA成像中的可行性	72例儿科先天性心脏病患者	医学影像分析	先天性心脏病	计算机断层血管成像（CTA），对比增强技术	深度学习重建	医学影像数据	72例儿科患者（低剂量组36例，标准组36例）	NA	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	CT衰减值（HU），标准偏差（SD），信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），主观评分	NA
162	2025-11-20	AllergenAI: a deep learning model predicting allergenicity based on protein sequence 2025-Nov-18, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06302-1 PMID:41254570	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
163	2025-11-20	Perceived fatigue progression tracking during manual handling tasks using sEMG recordings 2025-Nov-18, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01787-6 PMID:41254749	研究论文	本研究通过表面肌电信号监测手动搬运任务中的疲劳感知进展	首次将复杂度指标与传统线性指标对比分析疲劳感知，并开发深度学习模型进行五阶段疲劳分类	线性指标在某些肌肉中结果不一致，样本量未明确说明	探索肌电疲劳表现指标与主观疲劳感知的相关性，开发个性化职业健康监测方法	手动搬运任务中参与者的肌肉活动和主观疲劳感知	生物医学工程	肌肉骨骼疾病	表面肌电信号采集，惯性测量单元	深度学习模型	生理信号数据，运动数据	NA	NA	NA	准确率	NA
164	2025-11-20	Spatial profiling of HPV-stratified head and neck squamous cell carcinoma reveals distinct immune niches and microenvironmental architectures 2025-Nov-18, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07280-x PMID:41254766	研究论文	通过空间分析揭示HPV阳性和阴性头颈鳞癌具有不同的免疫微环境结构和细胞空间组织	首次使用深度学习结合多重免疫荧光对HPV分层的头颈鳞癌进行高维空间分析，揭示了不同的免疫生态位和微环境结构	样本量较小（n=16），仅包含头颈鳞癌患者	研究HPV状态对头颈鳞癌肿瘤-免疫-间质景观的影响	头颈鳞癌患者肿瘤活检组织（7例HPV阳性，9例HPV阴性）	数字病理	头颈鳞癌	多重免疫荧光，空间分析，深度学习	深度学习	组织图像	16例头颈鳞癌患者肿瘤活检（7例HPV阳性，9例HPV阴性）	NA	NA	NA	NA
165	2025-11-20	eRMSF: A Python Package for Ensemble-Based RMSF Analysis of Biomolecular Systems 2025-Nov-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02413 PMID:41254899	研究论文	介绍eRMSF——一个基于MDAnalysis构建的用于生物分子系统集成RMSF分析的Python软件包	将灵活性分析从传统分子动力学轨迹扩展到多种方法生成的集成体系，包括MD模拟、BioEmu深度学习工具、子采样AlphaFold2等	NA	开发一个统一框架来评估模拟和预测结构中残基或原子的波动	生物分子系统的结构集成	计算生物学	NA	集成RMSF分析	NA	分子结构集成数据	NA	Python, MDAnalysis	NA	NA	NA
166	2025-11-20	Development and validation of a deep learning model for individualized survival prediction in advanced cervical cancer 2025-Nov-18, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03920-2 PMID:41258562	研究论文	开发并验证了一种用于晚期宫颈癌个体化生存预测的深度学习模型	首次利用晚期宫颈癌数据库和深度学习方法开发新型预后模型	NA	开发个体化生存预测模型以改善晚期宫颈癌预后评估	晚期宫颈癌患者	机器学习	宫颈癌	深度学习	深度生存学习模型	流行病学、临床和血液学变量	内部数据集1143例患者（训练集914例，测试集229例），外部验证集3495例患者	NA	DSLM	AUROC	NA
167	2025-11-20	Single-cell multiomics data integration and generation with scPairing 2025-Nov-17, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101211 PMID:41151585	研究论文	提出scPairing深度学习模型，用于单细胞多组学数据的整合与生成	受对比语言-图像预训练(CLIP)启发，将不同细胞模态嵌入到共同空间，并扩展生成三模态数据	NA	解决单细胞多组学数据稀缺问题，实现跨模态数据整合与生成	视网膜细胞、免疫细胞和肾脏细胞的单细胞多组学数据	机器学习	NA	单细胞多组学技术	深度学习	单细胞多组学数据（基因表达、染色质可及性）	NA	NA	对比学习架构	NA	NA
168	2025-11-20	AIstain: Enhancing microglial phagocytosis analysis through deep learning 2025-Nov-17, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101207 PMID:41109218	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net的深度学习模型AIstain，用于增强小胶质细胞吞噬作用的图像分析	提出新型U-Net模型AIstain，在细胞检测性能上优于活细胞染色及现有分割工具SAM2和Cellpose 3，且可扩展应用于其他细胞类型	NA	开发深度学习方法来提高小胶质细胞吞噬作用分析的准确性和效率	小鼠小胶质细胞、白血病细胞和乳腺癌细胞	数字病理学	神经系统疾病	图像细胞计数术	CNN	图像	通过Olympus ScanR系统生成的大量数据集	NA	U-Net	细胞检测性能	NA
169	2025-11-20	Short-Term driving speed prediction under consecutive Variable speed Limits: An interpretable deep learning approach using Wide-Area trajectory data 2025-Nov-17, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108316 PMID:41252811	研究论文	提出一种可解释深度学习框架用于连续可变限速条件下的短期驾驶速度预测	首次使用广域轨迹数据结合多视角时空注意力机制来预测驾驶速度并解释驾驶员行为	研究仅限于山西五盂高速2.2公里路段，样本范围有限	开发可解释深度学习模型预测连续可变限速控制下的短期驾驶速度	高速公路驾驶员在连续可变限速标志下的行为响应	机器学习	NA	广域轨迹数据采集	CNN, BiLSTM	车辆轨迹数据	山西五盂高速2.2公里路段包含两个连续VSL标志的轨迹数据	NA	CNN-BiLSTM with Multi-View Spatio-Temporal Attention Mechanism	MAE, RMSE	NA
170	2025-11-20	Integrating Deep Feature Extraction and MRI Radiomics for Survival Prediction in Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy 2025-Nov-17, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.050 PMID:41253608	研究论文	本研究通过整合深度学习特征提取和MRI影像组学开发多模态Cox模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的生存期	首次将CNN提取的深度病理特征与MRI影像组学特征相结合构建多模态预后模型，突破了以往单模态研究的局限	样本量相对有限（216例患者），且为多中心回顾性研究	开发更精确的预后工具以优化乳腺癌新辅助化疗患者的临床决策	216例完成新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI, 深度学习特征提取	CNN, Cox比例风险模型	医学影像, 临床数据, 病理数据	216例乳腺癌患者	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
171	2025-11-20	A Novel Instance Segmentation Method for Real-Time Detection of Thyroid Nodules in Ultrasound Videos: A Multi-Center Study 2025-Nov-17, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.09.015 PMID:41253629	研究论文	提出一种用于甲状腺超声视频中多结节实时检测的实例分割方法	引入可变卷积网络增强结节纹理特征提取能力，提出双向mamba模块增强视频数据长程建模能力，结合Sobel边缘算子提升结节边界精度	NA	提高甲状腺结节分割的准确性和检测率	甲状腺超声视频中的多发性结节	计算机视觉	甲状腺结节	超声成像	实例分割模型	超声视频	多医院验证集	NA	可变卷积网络, 双向mamba模块, Sobel边缘算子	dice score, 检测率	NA
172	2025-11-20	Toggle-Untoggle - a cell segmentation tool with an interactive user verification interface 2025-Nov-15, Journal of cell science IF:3.3Q3 DOI:10.1242/jcs.264154 PMID:41065013	研究论文	开发了一款名为Toggle-Untoggle的交互式细胞分割工具，用于荧光显微镜图像的自动细胞分割质量控制和手动校正	结合了预训练深度学习模型与直观的图形界面，首次实现了无需编程技能的交互式细胞分割验证功能	未提供具体的性能量化比较数据，也未说明处理大规模数据集时的效率表现	解决自动细胞分割中存在的错误问题，提高湿实验室研究人员进行单细胞分析的准确性和可及性	荧光显微镜图像中的细胞分割	数字病理学	NA	荧光显微镜成像	深度学习模型	荧光显微镜图像	NA	Cellpose	cyto3模型, nuclei模型	NA	NA
173	2025-11-20	Estimating 10-Year Cardiovascular Disease Risk in Primary Prevention Using UK Electronic Health Records and a Hybrid Multitask BERT Model: Retrospective Cohort Study 2025-Nov-13, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76659 PMID:41232034	研究论文	开发一种混合多任务深度学习模型，整合电子健康记录中的结构化和文本特征，用于预测10年心血管疾病风险	首次将结构化变量和临床文本结合，采用多任务BERT模型进行心血管风险预测，支持跨模态交互建模和事件时间估计	在贫困和少数民族亚组中表现有所下降，存在跨人口统计学群体的异质性	开发心血管疾病风险预测模型，支持个体化分层和公平评估	40-85岁患者群体，来自英国临床实践研究数据链数据库	自然语言处理,机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	BERT,多任务学习,深度学习	结构化数据,文本数据	469,496名患者用于模型开发，711,052个测试样本，144,370个外部验证样本	PyTorch或TensorFlow（具体未明确说明）	DistilBERT,多层感知机,多头注意力机制	AUROC,一致性指数,Brier分数,对数秩检验	NA
174	2025-11-20	The future of immunotherapy: Can artificial intelligence predict the survival of lung cancer patients? A systematic review and meta-analysis 2025-Nov-13, Respiratory medicine IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.rmed.2025.108492 PMID:41241154	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估人工智能模型利用放射组学、基因组学和蛋白质组学数据预测非小细胞肺癌患者免疫治疗生存预后的准确性	首次系统评估多种数据模态（放射组学、基因组学、蛋白质组学）结合AI模型预测NSCLC免疫治疗生存预后的效能，并发现深度学习方法的优越性	纳入研究存在异质性，需要前瞻性验证和AI方法标准化，缺乏多中心临床试验支持	评估人工智能模型预测非小细胞肺癌患者免疫治疗总生存期和无进展生存期的预后准确性	接受免疫治疗的非小细胞肺癌患者	数字病理, 机器学习	肺癌	放射组学, 基因组学, 蛋白质组学	机器学习, 深度学习	医学影像, 基因组数据, 蛋白质组数据	23项研究，包含19,189名患者	NA	NA	风险比, 95%置信区间, I2统计量	NA
175	2025-11-20	Enhancing transformer-based architectures with geometric deep learning for colonoscopic polyp size classification using transfer learning 2025-Nov-12, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103304 PMID:41252887	研究论文	提出一种结合几何深度学习和迁移学习的Transformer架构，用于结肠镜息肉尺寸分类	通过改进的Af-SfM模块生成精细化深度图，首次将RGB和深度信息融合用于息肉尺寸分类	研究依赖单一机构数据集，未进行多中心验证	开发自动化的息肉尺寸分类方法以支持结直肠癌风险评估	结肠镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度估计，图像分类	Transformer	RGB图像，深度图	超过10,000张经专家标注的结肠镜图像	NA	Transformer, Af-SfM模块	精确率，召回率	NA
176	2025-11-20	METFAN: Multisource Enhanced Therapeutic Peptide Function Prediction via Adapter Network 2025-Nov-11, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c07552 PMID:41255570	研究论文	提出一种名为METFAN的深度学习模型，用于多功能治疗肽的功能预测	整合多源特征表示，设计特征优化模块和特征聚合网络，解决多标签分类和类别不平衡问题	NA	提高多功能治疗肽功能预测的准确性和鲁棒性	多功能治疗肽(MTPs)	生物信息学	NA	深度学习	CNN, 蛋白质语言模型	蛋白质序列数据	NA	NA	TextCNN, ESM2, ProtT5	准确率, F1-score	NA
177	2025-11-20	Automatic segmentation and CT-based deep learning radiomics nomogram for predicting overall survival in patients with small cell lung cancer: A multicenter cohort study 2025-Nov-10, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109161 PMID:41252869	研究论文	开发基于CT的深度学习放射组学列线图预测小细胞肺癌患者总生存期	首次结合三维自动分割模型与深度学习放射组学特征构建多中心预测模型	临床因素的加入未显著提升模型预测效能	预测小细胞肺癌患者总生存期	小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT成像	深度学习	医学影像	1061例来自四家医院的患者	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 一致性指数, 净重分类改善, 综合判别改善	NA
178	2025-11-20	Development of a deep learning model for guiding treatment decisions of acute variceal bleeding in patients with cirrhosis 2025-Nov-07, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i41.111361 PMID:41257275	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型用于指导肝硬化患者急性静脉曲张出血的治疗决策	首次开发专门针对急性静脉曲张出血的AI风险分层模型，相比传统评分方法具有更优的预测性能	基于回顾性多中心数据，需要前瞻性研究进一步验证	开发AI模型指导AVB治疗决策并识别适合p-TIPS治疗的患者	肝硬化伴急性静脉曲张出血患者	数字病理	肝硬化	深度学习	深度学习模型	临床基线数据	3090例患者（内镜治疗组1227例，p-TIPS组1863例）	NA	NA	AUC	NA
179	2025-11-20	Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2532698 PMID:40684450	研究论文	提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流	无需预校准即可在各种光照条件下工作，集成了文本预测功能，直接通过标准网络摄像头采集眼动符号	仅在18-35岁年龄段参与者中测试，未在更广泛年龄群体中验证	开发适用于言语障碍人士的辅助通信系统	言语障碍或瘫痪人士	计算机视觉	言语障碍	深度学习	CNN	图像	18-35岁年龄段参与者	NA	NA	准确率	标准网络摄像头
180	2025-11-20	Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2530674 PMID:40705835	研究论文	提出一种面向视障人士的无障碍户外路径导航系统	采用模糊可信无危险路径规划算法(FTHRP)，结合在线/离线双模式导航和多技术融合方法	NA	为视障人士开发能够识别和规避户外危险的无障碍导航系统	视障人士的户外导航需求	机器学习和人工智能应用	视力障碍	人工智能、深度学习、机器学习、模糊逻辑	深度学习模型	路径数据、环境感知数据	使用'hazard-route data set'数据集	NA	NA	NA	云端计算、张量处理单元(TPU)