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
181	2025-09-12	Paired phase and magnitude reconstruction neural network for multi-shot diffusion magnetic resonance imaging 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103771 PMID:40857854	研究论文	提出一种用于多激发扩散磁共振成像的配对相位和幅度重建神经网络方法	结合高信噪比b0图像设计神经网络，实现亚秒级快速重建并提升图像质量评估指标	NA	解决多激发扩散加权成像中图像伪影抑制和噪声控制的挑战	扩散加权成像数据	医学影像处理	肿瘤诊断	扩散加权成像（DWI），多激发采样	神经网络	医学影像数据	模拟数据和体内数据（具体数量未说明）	NA	NA	NA	NA
182	2025-09-12	Unsupervised 4D-flow MRI reconstruction based on partially-independent generative modeling and complex-difference sparsity constraint 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103769 PMID:40865329	研究论文	提出一种基于部分独立生成建模和复数差稀疏约束的无监督4D流MRI重建方法	结合深度图像先验框架，设计部分独立网络提升参数效率，引入复数差稀疏约束改善相位恢复精度，并提出联合优化算法	NA	开发无需全采样训练数据的无监督4D流MRI重建算法以提升泛化能力	主动脉和脑血管的4D流MRI数据	医学影像重建	血管疾病	4D-flow MRI	CNN（基于深度图像先验框架）	4D MRI影像数据（时空血流速度）	两个内部采集数据集（主动脉数据集和脑血管数据集）	NA	NA	NA	NA
183	2025-09-12	MSARAE: Multiscale adversarial regularized autoencoders for cortical network classification 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103775 PMID:40865328	研究论文	提出一种多尺度对抗正则化自编码器（MSARAE），用于大脑皮层结构连接网络的增强和分类	结合拉普拉斯特征向量增强拓扑信息，采用多尺度图卷积层作为编码器，并引入对抗正则化机制减小潜在空间分布差异	NA	从数据增强角度解决大脑皮层研究中的样本量限制问题，提升深度学习模型的泛化能力	大脑皮层结构连接网络	机器学习	抑郁症和阿尔茨海默病	图卷积网络，变分自编码器，对抗训练	MSARAE（多尺度对抗正则化自编码器）	图数据（结构连接网络）	基于MDD、HCP和ADNI三个数据集进行实验	NA	NA	NA	NA
184	2025-09-12	Supervised white matter bundle segmentation in glioma patients with transfer learning 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103766 PMID:40876100	研究论文	本研究探索利用迁移学习将基于健康人群训练的深度学习模型应用于胶质瘤患者的白质束分割	首次研究迁移学习在胶质瘤患者白质束分割中的有效性，并系统区分了领域偏移中的系统性和肿瘤特异性成分	学习模型微调无法适应肿瘤引起的大范围白质变形	提升临床人群中白质束自动分割的准确性和应用性	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	迁移学习	深度学习	影像数据	涉及五个白质束和三种输入模态的测试	NA	NA	NA	NA
185	2025-09-12	HarmonicEchoNet: Leveraging harmonic convolutions for automated standard plane detection in fetal heart ultrasound videos 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103758 PMID:40876099	研究论文	提出轻量级深度学习模型HarmonicEchoNet，用于胎儿心脏超声视频中标准切面的自动检测	引入谐波卷积块(HCBs)和空间通道压缩激励模块(hscSE)，结合离散余弦变换进行特征分解，提升模型效率和准确性	使用两个私有数据集(PULSE和CAIFE)，可能限制模型泛化能力	实现胎儿心脏超声标准切面的自动化检测	胎儿心脏超声视频	计算机视觉	心血管疾病	超声成像，离散余弦变换(DCT)	CNN（谐波卷积网络）	视频（超声图像序列）	四个数据集（来自PULSE和CAIFE两个研究）	NA	NA	NA	NA
186	2025-09-12	Completing spatial transcriptomics data for gene expression prediction benchmarking 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103754 PMID:40885036	研究论文	本文介绍了一个用于基因表达预测基准测试的系统性数据库SpaRED和一个基于Transformer的基因表达补全模型SpaCKLE	提出了首个系统性整理的26个公共数据集标准化资源，并开发了基于Transformer的先进补全模型，将均方误差降低82.5%	NA	解决空间转录组学数据获取成本高、技术门槛高和数据丢失问题，建立标准化基准测试平台	空间转录组学数据，特别是Visium技术产生的组织学图像和基因表达数据	数字病理学	NA	空间转录组学，Visium技术，深度学习	Transformer	图像，基因表达数据	26个公共数据集	NA	NA	NA	NA
187	2025-09-12	Leveraging sparse annotations for leukemia diagnosis on the large leukemia dataset 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103760 PMID:40897065	研究论文	提出大规模白血病数据集LLD及稀疏标注方法，用于白细胞检测与形态属性分析	构建首个大规模多任务白血病数据集，并提出基于稀疏标注的属性分析方法以减少标注负担	数据集仅包含48名患者，样本多样性可能仍有限	提升白血病诊断的可解释性和现实应用性	白细胞（WBC）的定位、分类及形态属性评估	数字病理学	白血病	外周血涂片（PBF）显微成像，多显微镜/多相机/多放大倍数采集	多任务模型	显微图像	48名患者的外周血涂片数据	NA	NA	NA	NA
188	2025-10-06	Adaptive radiotherapy dose prediction on head and neck cancer patients with a 3D multi-headed U-Net deep learning architecture 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/adfade PMID:40917990	研究论文	提出一种多头部U-Net深度学习架构，用于头颈癌患者自适应放疗剂量预测	首次将治疗前计划中的医生临床目标整合到剂量预测模型中，通过双头设计同时处理自适应会话数据和治疗前数据	样本量较小（仅43名患者），需要进一步验证在更大数据集上的泛化能力	提高头颈癌自适应放疗中剂量预测的准确性和效率	头颈癌患者	医学影像分析	头颈癌	深度学习	U-Net	CT图像、结构集、剂量分布	43名患者，包含治疗前计划、自适应治疗计划、结构集和CT图像	NA	多头部U-Net（MHU-Net）, 标准U-Net	最大剂量误差, 平均剂量误差	NA
189	2025-10-06	The value of machine and deep learning in management of critically ill patients: An umbrella review 2025-Dec, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106081 PMID:40795609	综述	本伞状系统评价探讨机器学习和深度学习在危重症患者管理中的应用价值	首次通过伞状系统评价全面评估人工智能在ICU危重症管理中的综合证据	外部验证不足、方法学不一致性、未解决的伦理问题限制了临床应用	评估机器学习和深度学习在危重症患者管理中的应用潜力	ICU危重症患者	机器学习	危重症疾病	机器学习、深度学习	ML, DL	临床数据	42项符合分析标准的研究	NA	NA	NA	NA
190	2025-10-06	Interpretability-driven deep learning for SERS-based classification of respiratory viruses 2025-Dec-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117891 PMID:40840132	研究论文	开发了一种结合表面增强拉曼散射和可解释性深度学习的呼吸病毒诊断平台	将三维等离子体纳米柱基底与可解释性驱动的深度学习相结合，通过Grad-CAM技术揭示病毒鉴别的关键拉曼位移区域	NA	开发快速准确的呼吸病毒变体级别诊断方法	13种呼吸病毒类型，包括SARS-CoV-2变体和亚系	机器学习	呼吸系统疾病	表面增强拉曼散射(SERS)	CNN	SERS光谱	NA	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	分类准确率	NA
191	2025-09-10	Letter to the editor regarding 'a deep learning approach for gastroscopic manifestation recognition based on Kyoto Gastritis Score' 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2552928 PMID:40922498	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
192	2025-10-06	Beyond current boundaries: Integrating deep learning and AlphaFold for enhanced protein structure prediction from low-resolution cryo-EM maps 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108494 PMID:40460619	研究论文	提出一种集成AlphaFold和深度学习的新型计算框架DeepTracer-LowResEnhance，用于增强低分辨率冷冻电镜图谱的蛋白质结构预测	首次将AlphaFold的序列预测与神经网络驱动的图谱优化策略相结合，专门针对4Å以上低分辨率图谱进行增强	未明确说明计算资源需求和运行时间效率，且验证数据集规模有限（37个蛋白质图谱）	提升低分辨率冷冻电镜图谱的原子模型构建精度	蛋白质三维结构	结构生物学	NA	冷冻电镜技术	CNN, GNN	冷冻电镜图谱	37个多样化蛋白质冷冻电镜图谱（分辨率2.5-8.4Å，含22个4Å以下挑战性案例）	NA	DeepTracer, ModelAngelo, AlphaFold	TM-score	NA
193	2025-10-06	Integrative strategies in drug discovery: Harnessing genomics, deep learning, and computer-aided drug design 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108530 PMID:40466334	综述	探讨高通量测序技术、深度学习算法和计算机辅助药物设计的整合策略及其对现代药物研发的变革性影响	提出将基因组学、深度学习与计算机辅助药物设计相结合的综合性策略，通过多组学数据整合提升药物靶点预测精度	未提及具体实施案例的性能局限性和数据整合的技术挑战	促进药物发现过程中多学科技术的整合应用	药物靶点相互作用、疾病通路和生物标志物	机器学习	NA	基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、高通量测序	深度学习	基因组数据、多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
194	2025-10-06	An enhancement of multi-scope topological graph pooling and representation learning with attention for molecular graph classification 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108548 PMID:40554399	研究论文	提出一种新型注意力增强的多尺度拓扑图池化策略AETP，用于分子图表示学习和分类任务	开发了注意力增强的多尺度拓扑图池化策略，能够同时提取判别性拓扑结构信息和图级变化，克服现有方法在保留复杂结构图多尺度表示方面的不足	主要针对复杂且小规模的分子图表示学习和分类任务，在其他类型图数据上的适用性需要进一步验证	提升分子图分类任务的性能，通过拓扑数据分析和深度学习相结合增强图表示学习	分子图数据	图神经网络	NA	拓扑数据分析(TDA)，持久同调，地标提取	图神经网络(GNN)	图数据	多个真实世界分子数据集：FDA_DILIst, T3DB_Toxin_2, Eye_Irritation, Eye_Corrosion	NA	AETP（注意力增强拓扑池化），对比基线包括：GCN, GraphSAGE, GAT, GIN, GINE, UniMP, GATv2, TOGL, TopoPool	NA	NA
195	2025-10-06	FrAdadelta-CSA: Fractional Adadelta Chameleon Swarm Algorithm-based feature selection with SpikeGoogle-DenseNet for epileptic seizure detection 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108550 PMID:40554820	研究论文	提出一种基于分数阶Adadelta变色龙群算法特征选择和SpikeGoogle-DenseNet混合模型的癫痫发作检测方法	将分数阶微积分概念集成到Adadelta变色龙群算法中，并采用SpikeGoogle和DenseNet的混合模型进行癫痫检测	NA	开发基于深度学习的癫痫发作识别机制	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	短时傅里叶变换，脑电图信号处理	深度学习，混合模型	脑电图信号	NA	NA	SpikeGoogle-DenseNet	准确率，灵敏度，特异性	NA
196	2025-10-06	A systematic framework enhancing molecular screening efficiency in drug discovery via scaffold-driven fuzzy similarity and adaptive spectral clustering 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108559 PMID:40582252	研究论文	提出一种创新的分子筛选和聚类方法，通过分子骨架和模糊相似性分类提高药物发现效率	引入分子骨架概念和模糊分子相似性分类方法，结合自适应高斯核函数改进谱聚类性能	仅使用PubChem数据库的公开数据，未在其他数据集上验证	提高药物发现过程中分子筛选效率和生物活性预测准确性	药物分子化合物	机器学习	NA	分子筛选，QSAR模型	谱聚类	分子结构数据	使用PubChem数据库中的实验数据，以1-萘酚为目标分子	NA	自适应谱聚类	筛选效率，聚类性能	NA
197	2025-10-06	GC-PGE: A novel deep learning model for tumor drug resistance prediction and core resistance gene extraction based on graph and signaling pathways 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108578 PMID:40614480	研究论文	提出一种基于图神经网络和信号通路的新型深度学习模型GC-PGE，用于预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因	首次将基因相关性网络与信号通路信息结合，采用贝叶斯学习方法将耐药基因预测和肿瘤样本分类任务整合到统一架构中，实现任务间的相互验证和增强	未明确说明模型在不同肿瘤类型间的泛化能力，也未详细讨论计算复杂度问题	开发能够准确预测肿瘤耐药性并识别核心耐药基因的计算模型	肝癌、卵巢癌和黑色素瘤的肿瘤样本及相关基因数据	生物信息学, 机器学习	肝癌, 卵巢癌, 黑色素瘤	多维组学数据整合, 信号通路分析	图神经网络, 贝叶斯学习	基因表达数据, 蛋白质相互作用数据, 信号通路数据	NA	NA	GC-PGE（基因相关性和通路图编码器网络）	预测准确性, 基因识别性能	NA
198	2025-10-06	DeepELR: Deep learning-based energy and link stability aware routing in IoT for heart disease classification 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108574 PMID:40627942	研究论文	提出一种基于深度学习的能量和链路稳定性感知路由算法DeepELR，用于物联网环境下的心脏病分类	开发了DeepELR路由算法，结合深度递归神经网络预测节点能量和链路稳定性，并采用改进的麻雀搜索算法进行集成学习	NA	开发心脏病检测方法并集成到物联网范式中，设计有效的路由算法传输医疗数据	心脏病患者监测数据	物联网	心脏病	深度学习，集成学习	DRNN, RNN, 集成学习	物联网传感器数据	NA	NA	深度递归神经网络	能量消耗，包传输率，链路稳定性	NA
199	2025-10-06	Revolutionizing medical imaging: A cutting-edge AI framework with vision transformers and perceiver IO for multi-disease diagnosis 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108586 PMID:40633409	研究论文	提出结合Vision Transformers和Perceiver IO的混合AI框架，用于医学影像多疾病诊断	首次将ViT和Perceiver IO应用于神经系统疾病、皮肤疾病和肺部疾病的多疾病分类，在准确性、计算效率和临床可解释性方面优于传统架构	NA	解决传统深度学习模型在医学影像分类中泛化能力差、假阳性率高和难以区分重叠解剖特征的问题	神经系统疾病（中风、阿尔茨海默症）、皮肤疾病（癣、黑色素瘤）、肺部疾病（肺癌、肺炎）	计算机视觉	多疾病诊断	医学影像分析	Vision Transformer, Perceiver IO	医学影像（CT、MRI、X射线、皮肤镜图像）	多个公开数据集：脑中风预测CT扫描图像数据集、最佳阿尔茨海默MRI数据集、皮肤疾病数据集、HAM10000/HAM10k数据集、肺癌图像数据集、肺炎数据集	NA	Vision Transformer, Perceiver IO	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
200	2025-10-06	Integrative review of intelligent nuchal translucency for genetic disorder 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108597 PMID:40684521	综述	本文系统回顾了智能颈项透明层筛查技术在遗传疾病检测中的应用研究	首次对深度学习技术在颈项透明层筛查领域的研究进行系统性梳理，识别了传统方法的局限性并指明机器学习方法的发展方向	仅纳入53篇相关研究论文，可能存在文献覆盖不全的问题	分析颈项透明层筛查技术的现状，探索深度学习技术在该领域的应用潜力	颈项透明层筛查相关的研究论文	医学影像分析	染色体异常和先天性心脏病	NA	深度学习	研究论文文献	53篇研究论文	NA	NA	性能指标和统计检验	NA