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
41	2025-11-16	Multi-Cohort Federated Learning Shows Synergy in Mortality Prediction for MRI-Based and Metabolomics-Based Age Scores 2025-Dec, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00208-6 PMID:41230244	研究论文	本研究通过联邦学习分析基于脑MRI的BrainAge和基于代谢物的MetaboAge两种生物年龄评分在死亡率预测中的协同作用	首次使用联邦学习研究不同生物年龄评分之间的相互作用，并发现BrainAge和MetaboAge在死亡率预测中具有互补价值	研究仅基于三个大型人群队列，数据共享限制可能影响更广泛的应用	研究基于脑MRI和代谢物的两种生物年龄评分之间的关系及其在死亡率和痴呆预测中的协同作用	三个大型人群队列的脑MRI数据和代谢物数据	机器学习	老年疾病	脑MRI, 代谢组学	深度学习	医学影像, 代谢物数据	三个大型人群队列	联邦学习框架	深度学习模型	年龄预测误差, 关联分析, 生存分析	NA
42	2025-11-16	Binding mode prediction of imidazothiadiazoles against insect ecdysone receptors via a combination of AlphaFold3 and molecular simulations 2025-Dec, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.70141 PMID:40808334	研究论文	结合AlphaFold3和分子模拟预测咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的结合模式	首次使用AlphaFold3深度学习模型结合分子动力学模拟阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的诱导契合结合机制	标准对接算法难以模拟诱导契合机制，实验验证尚不充分	阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的分子结合机制	咪唑噻二唑类化合物和鳞翅目昆虫蜕皮激素受体	计算生物学	害虫防治	AlphaFold3, 分子动力学模拟, 结合自由能计算, QSAR分析	深度学习, 分子模拟	蛋白质结构, 配体结构, 结合亲和力数据	包括新合成的咪唑噻二唑类化合物	AlphaFold3, 分子模拟软件	AlphaFold3架构	结合自由能, 结合模式合理性评估	NA
43	2025-11-16	Weed mapping using UAV imagery and AI techniques: current trends and challenges 2025-Dec, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.70151 PMID:40836577	综述	分析基于无人机影像和人工智能技术的杂草识别研究现状、方法及挑战	系统梳理无人机杂草识别领域的最新研究趋势，重点关注非可见光谱通道的应用和深度学习方法的多尺度特征提取能力	主要关注无人机影像的杂草识别，未涵盖其他遥感平台；实时嵌入式系统识别仍存在挑战	分析机器学习/深度学习技术在杂草识别中的应用现状和发展趋势	农田杂草	计算机视觉	NA	无人机影像采集	机器学习,深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率	嵌入式系统
44	2025-11-16	Classification of neurological and mental health disorders based on multimodal approaches: A comprehensive review 2025-Dec, Neuroscience and biobehavioral reviews IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.neubiorev.2025.106399 PMID:41052735	综述	本文对基于深度学习的多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的应用进行了全面综述	首次系统综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的联合应用，涵盖十种主要疾病类型	存在数据不平衡、模型可解释性不足以及缺乏大规模高质量数据集等挑战	综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的研究进展	十种主要疾病（五种神经系统疾病和五种精神健康疾病）	机器学习	神经系统疾病,精神健康疾病	多模态数据融合	深度学习	神经影像,生物信号,临床评估	NA	NA	NA	NA	NA
45	2025-11-15	Wine discrimination based on multi-sensor fusion of GASF and Mel spectrogram features using an enhanced EfficientNet-B0 model 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146497 PMID:41016293	研究论文	本研究提出了一种基于多传感器融合和增强型EfficientNet-B0模型的葡萄酒原料鉴别方法	采用GASF和梅尔频谱图将一维传感器数据转换为二维RGB图像，结合增强型EfficientNet-B0模型实现多传感器数据融合	NA	开发基于多传感器融合的葡萄酒原料准确分类方法	八种不同原料采用相同酿造工艺制作的葡萄酒	计算机视觉	NA	广谱电子鼻、贵金属电极传感器	CNN	图像	NA	NA	Enhanced-EfficientNet-B0	准确率	NA
46	2025-11-15	ECG-SMART-NET: A Deep Learning Architecture for Precise ECG Diagnosis of Occlusion Myocardial Infarction 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3573581 PMID:40418608	研究论文	提出一种名为ECG-SMART-NET的深度学习架构，用于精确诊断闭塞性心肌梗死的12导联心电图	对ResNet-18架构进行临床信息驱动的改进，通过时序卷积层和空间卷积层分别捕捉心电图的时序特征和导联间空间特征	未明确说明模型在临床实践中的泛化能力和实时应用可行性	开发能够准确识别闭塞性心肌梗死的心电图自动诊断系统	来自7,397名患者的10,393份12导联心电图	数字病理	心血管疾病	心电图分析	CNN	心电图信号	10,393份心电图，来自7,397名患者（OMI发生率7.2%）	NA	ResNet-18改进版，包含时序卷积层和空间卷积层	AUC	NA
47	2025-11-15	High-Quality CEST Mapping With Lorentzian-Model Informed Neural Representation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574238 PMID:40434851	研究论文	提出一种基于洛伦兹模型引导的神经表示框架(LINR)，用于高质量化学交换饱和转移(CEST)映射	将洛伦兹方程嵌入自监督神经网络架构，直接从原始z谱重建高灵敏度参数图，无需标记训练数据	未明确说明模型在更广泛疾病类型和采集协议中的泛化能力	开发高质量CEST映射方法以提升分子信息量化能力	合成模型和体内实验数据（包括肿瘤和阿尔茨海默病模型）	医学影像分析	肿瘤, 阿尔茨海默病	化学交换饱和转移(CEST) MRI	神经网络	MRI z谱数据	NA	NA	自监督神经表示架构	NA	NA
48	2025-11-15	Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574090 PMID:40434852	研究论文	提出一种用于快速动态心脏MRI重建的深度可分离时空学习方法	采用维度缩减的可分离学习方案，在训练数据极其有限的情况下仍能实现优异性能	NA	解决动态心脏MRI高维数据重建的挑战	心脏动态MRI图像重建	医学影像处理	心血管疾病	动态磁共振成像	深度学习网络	动态MRI图像序列	心脏电影数据集，训练需求减少高达75%	NA	Deep Separable Spatiotemporal Learning network (DeepSSL)	视觉评估，定量指标，盲读研究	NA
49	2025-11-15	Phantom-Based Ultrasound-ECG Deep Learning Framework for Prospective Cardiac Computed Tomography 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575268 PMID:40445820	研究论文	提出首个结合超声和心电图数据的深度学习框架，用于预测心脏静止期以优化CT血管造影门控	首次将超声和心电图数据融合的多模态深度学习框架，能够处理心律失常等复杂心脏状况	在较短静止期（<100毫秒）的预测准确率相对较低，研究基于动态心脏运动体模而非真实患者数据	开发多模态深度学习框架以改进心脏CT血管造影的门控准确性	动态心脏运动体模，模拟包括心律失常在内的多种心脏状况	医学影像分析	心血管疾病	超声成像, 心电图, 计算机断层扫描	3D CNN, ANN	超声图像, 心电图信号	动态心脏运动体模数据	NA	3D卷积神经网络, 人工神经网络	准确率	NA
50	2025-11-15	Integrating Motor Unit Activity With Deep Learning for Real-Time, Simultaneous and Proportional Wrist Angle and Grasp Force Estimation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575252 PMID:40445821	研究论文	提出一种集成运动单元活动与深度学习的框架，用于实时同步比例估计手腕角度和抓握力	首次将实时高密度表面肌电分解与模块化LSTM神经网络结合，实现神经指令的直接解析和运动参数的同步解码	实验仅包含10名受试者，样本规模有限	改进肌电假肢的神经接口技术，实现运动参数的高精度实时解码	人体手腕运动（旋前/旋后、屈曲/伸展、外展/内收）和抓握力控制	机器学习	截肢康复	高密度表面肌电信号分解	LSTM	肌电信号	10名受试者	NA	模块化长短期记忆神经网络	nRMSE, R2	NA
51	2025-11-15	Enhancing Prostate Cancer Classification: A Comprehensive Review of Multiparametric MRI and Deep Learning Integration 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70004 PMID:40613800	综述	本文综述了多参数MRI与深度学习分类网络在前列腺癌评估中的整合应用	系统探讨了深度学习与mpMRI结合在前列腺癌分类中的创新方法，包括领域知识和临床信息的整合策略	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述分析	提升前列腺癌分类准确性和临床诊断效率	前列腺癌患者和病变组织	数字病理	前列腺癌	多参数MRI	深度学习分类网络	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
52	2025-11-15	Dual-Network Deep Learning for Accelerated Head and Neck MRI: Enhanced Image Quality and Reduced Scan Time 2025-Dec, Head & neck DOI:10.1002/hed.28255 PMID:40693394	研究论文	评估双网络深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中提升图像质量和缩短扫描时间的应用效果	提出双网络深度学习框架用于头颈部MRI超分辨率重建，在显著缩短扫描时间的同时提升图像质量	样本量相对有限（58例），仅在一家医疗中心进行，需要更大规模多中心验证	评估深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中改善图像质量和缩短扫描时间的可行性	头颈部肿块患者	医学影像分析	头颈部肿瘤	MRI成像	深度学习	医学影像	58例头颈部肿块患者（34男，24女，平均年龄51.37±13.24岁）	NA	双网络架构	信噪比, 对比噪声比, 对比度, 图像锐度, 病变显著性, 结构描绘, 伪影评分	NA
53	2025-11-15	NEAR-INFRARED REFLECTANCE IMAGING FOR THE ASSESSMENT OF GEOGRAPHIC ATROPHY USING DEEP LEARNING 2025-Dec-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004614 PMID:40694826	研究论文	开发并评估基于深度学习的全自动方法，用于在近红外反射成像中检测地理萎缩	首次将深度学习应用于近红外反射成像自动检测地理萎缩，Vision Transformer B16和YOLOv8-Large模型在该任务中表现出色	样本量相对较小（113例GA患者和119例对照），仅在一家医疗中心进行验证	开发自动化深度学习方法来评估年龄相关性黄斑变性的晚期表现——地理萎缩	50岁及以上经视网膜专家确诊的地理萎缩患者和健康视网膜对照组的近红外反射图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	近红外反射成像	Vision Transformer, YOLO	医学图像	113例GA患者和119例对照组，分类数据集330张图像，定位数据集659张图像	NA	Vision Transformer B16, YOLOv8-Large	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, DICE系数, IoU	NA
54	2025-11-15	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer-GAN的深度学习框架，用于解码牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用及其在炎症基因调控中的作用	首次将Transformer-GAN模型应用于表观遗传增强子-启动子相互作用的预测，并整合多组学数据进行牙周炎生物标志物发现	研究样本量有限，仅基于公开数据集进行分析，需要进一步实验验证	解析牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用的调控网络，发现新的生物标志物和治疗靶点	牙周炎患者的基因组DNA甲基化和基因表达数据	生物信息学, 深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq, 多组学整合分析	GAN, Transformer	基因组甲基化数据, 基因表达数据	基于GSE173081和GSE173078公共数据集	PyTorch, TensorFlow	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score, 诊断准确率	未明确指定
55	2025-11-15	Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Habitat Radiomics, and Deep Learning Models for Preoperative Identification of Tumor Deposits in Rectal Cancer 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70075 PMID:40926527	研究论文	开发基于MRI融合临床、生境影像组学和深度学习特征的综合模型用于直肠癌肿瘤沉积术前识别	首次将临床特征、生境影像组学特征和深度学习特征通过两阶段选择方法进行融合，构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（635例）	研究基于MRI的融合模型在直肠癌肿瘤沉积术前识别和预后评估中的应用价值	经手术确诊的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习, 影像组学	医学影像（MRI T2WI）	635例直肠癌患者（训练集259例，内部验证112例，外部验证264例），其中184例TDs阳性	nnUNet	nnUNet	AUC, 决策曲线分析, 校准曲线, Kaplan-Meier分析	NA
56	2025-11-15	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics to Predict Cervical Lymph Node Metastasis in Major Salivary Gland Carcinomas 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103895 PMID:40945314	研究论文	开发并验证基于超声的深度学习影像组学模型，用于无创预测大唾液腺癌的颈部淋巴结转移	首次结合临床特征、超声报告、影像组学和深度学习特征构建复合预测模型	样本量相对有限（214例患者），需多中心验证	开发无创预测大唾液腺癌颈部淋巴结转移的方法	大唾液腺癌患者	数字病理	唾液腺癌	超声成像	深度学习, 机器学习	超声图像	214例来自4个医疗中心的大唾液腺癌患者	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
57	2025-11-15	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于MSFE，创新引入卷积块注意力模块机制和深度可分离卷积技术	样本量相对较小（79例患者），需要更大规模数据验证模型的泛化能力	优化上颌窦底提升手术决策和预测黏膜穿孔风险，为临床提供可靠辅助工具	接受上颌窦底提升手术的低残余骨高度患者	数字病理	口腔颌面疾病	锥形束计算机断层扫描成像	CNN	3D医学影像	79例患者	NA	EfficientNet, ResNet	准确率, 召回率, F1分数	NA
58	2025-11-15	Automated Age and Sex Estimation From Dental Panoramic Radiographs 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103967 PMID:41106218	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能模型，用于从泰国儿童和青少年的全景牙科X光片中自动估计年龄和性别	首次将EfficientNetB0架构应用于牙科全景X光片的年龄和性别估计，并采用年龄分层建模策略提升预测精度	模型在较大年龄组（15-23岁）的年龄估计性能显著下降，且研究仅限于泰国人群	开发自动化的年龄和性别估计方法以替代传统法医牙医学中复杂耗时的人工方法	泰国7-23岁儿童和青少年的牙科全景X光片	计算机视觉	NA	牙科全景X光摄影	CNN	医学图像	2491名个体的4627张全景X光片	TensorFlow, PyTorch或Keras（文中未明确指定）	EfficientNetB0	RMSE, MAE, 准确率, AUC, 敏感度, 特异度	NA
59	2025-11-15	ProMUS-NET: Artificial intelligence detects more prostate cancer than urologists on micro-ultrasonography 2025-Dec, BJU international IF:3.7Q1 DOI:10.1111/bju.16892 PMID:40859774	研究论文	开发基于深度学习的ProMUS-NET模型用于自动分割前列腺癌微超声图像，并与泌尿科专家性能进行比较	首次开发专门用于微超声图像的前列腺癌自动定位深度学习模型，在敏感度方面超越人类专家	需要改进边缘重叠精度和减少假阳性，尚需外部验证	提高前列腺癌在微超声图像上的定位敏感度和阅片一致性	接受MRI-超声融合引导活检的前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	微超声成像，MRI-超声融合引导活检	CNN	医学图像	单中心前瞻性收集的微超声图像数据集	NA	U-Net	AUC, 敏感度	NA
60	2025-11-15	Applications of machine learning and deep learning in precision medicine: Opportunities and challenges in genomics, oncology and clinical integration (Review) 2025-Dec, Biomedical reports IF:2.3Q3 DOI:10.3892/br.2025.2070 PMID:41221536	综述	探讨机器学习和深度学习在精准医学领域中的应用、挑战及未来发展方向	系统分析人工智能技术在基因组学、肿瘤学和临床整合中的前沿应用与发展路径	面临数据隐私、网络安全、伦理考量和临床工作流程整合等多方面挑战	分析机器学习在精准医学中的应用现状并展望未来发展	精准医学中的基因组分析、个性化治疗优化和疾病诊断	机器学习	肿瘤学	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA