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
801	2025-12-25	Re-Visible Dual-Domain Self-Supervised Deep Unfolding Network for MRI Reconstruction 2025-Dec-23, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3647429 PMID:41433179	研究论文	提出一种新颖的再可见双域自监督深度展开网络，用于仅使用欠采样数据集进行MRI重建	通过引入再可见双域损失，利用所有欠采样k空间数据进行训练，减轻输入分布偏移；并设计基于Chambolle和Pock近端点算法的深度展开网络，结合空间-频率特征提取块，有效整合成像物理与图像先验	未明确说明计算资源需求或模型在极端欠采样条件下的性能限制	加速磁共振成像采集，提高重建性能	单线圈和多线圈磁共振成像数据集	医学影像重建	NA	磁共振成像	深度展开网络	k空间数据	NA	NA	DUN-CP-PPA, Spatial-Frequency Feature Extraction block	重建性能，泛化能力	NA
802	2025-12-25	DePerio: Innovative Deep Learning-based Framework for Periodontal Disease Diagnosis and Severity Evaluation Using Saliva Samples 2025-Dec-23, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3647413 PMID:41433182	研究论文	提出了一种名为DePerio的深度学习框架，用于利用唾液样本进行牙周病的诊断和严重程度评估	开发了一个集成了新型口腔多形核中性粒细胞（oPMNs）分离方案与深度神经网络架构的人工智能诊断流程，并针对oPMNs的独特形态创建了新的图像数据集和模型	未在摘要中明确提及	为牙周病的早期诊断和纵向监测提供一个可扩展且实用的解决方案	人类唾液样本中的口腔多形核中性粒细胞（oPMNs）	数字病理学	牙周病	唾液样本分析，oPMNs分离协议	DNN	图像	111份人类唾液样本，涵盖从健康到重度牙周炎的不同个体	NA	NA	检测错误率，口腔炎症负荷（OIL）分类	NA
803	2025-12-25	Automated Lymph Node and Extranodal Extension Assessment Improves Risk Stratification in Oropharyngeal Carcinoma 2025-Dec-23, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology IF:42.1Q1 DOI:10.1200/JCO-24-02679 PMID:41435207	研究论文	本研究开发了一个自动化人工智能成像平台，用于评估口咽癌患者的淋巴结和结外侵犯情况，以改善风险分层	首次将淋巴结自动分割与结外侵犯预测模型整合，自动计算AI预测的结外侵犯淋巴结数量，并验证其作为新型风险因素的预后价值	研究为回顾性设计，可能受限于数据质量和选择偏倚；模型性能需在前瞻性研究中进一步验证	评估自动化人工智能预测的结外侵犯淋巴结数量在口咽癌风险分层中的预后价值	口咽癌患者	数字病理	口咽癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	1,733名口咽癌患者	NA	NA	C指数, 风险比	NA
804	2025-12-25	AttentionScore: A Target-Specific, Bias-Aware Scoring Function for Structure-Based Virtual Screening: A Case Study on METTL3 2025-Dec-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02142 PMID:41435908	研究论文	本文提出了一种名为AttentionScore的深度学习评分函数，用于METTL3靶点的结构虚拟筛选，该模型整合了配体信息和蛋白质-配体相互作用信息，并通过相似性约束的数据分割策略进行偏差感知评估	开发了首个针对METTL3靶点的深度学习评分函数，结合多头注意力编码器、联合自编码器潜在表示和多尺度融合模块，并设计了相似性约束的数据分割协议以最小化类比泄漏，实现偏差感知评估	研究主要针对METTL3单一靶点，未在其他靶点上验证通用性；模型性能评估依赖于特定指纹（ECFP4/PLEC）的相似性度量	开发靶点特异性、偏差感知的评分函数以改进结构虚拟筛选	METTL3蛋白质靶点及其配体分子	机器学习	NA	结构虚拟筛选	深度学习	分子指纹数据（PLEC, Avalon, ECFP4）	未明确样本数量，但包含训练集和两个测试集（Set 1相似性约束集，Set 2外推测试集）	未明确指定，但提供公开代码和基于Streamlit的图形界面	多头注意力编码器，联合自编码器，多尺度融合模块	PR-AUC, 精确率, 召回率, F1分数, MCC	未明确指定
805	2025-12-25	A Systematic Review on Applications of Artificial Intelligence for Obesity Prevention 2025-Dec-23, Obesity reviews : an official journal of the International Association for the Study of Obesity IF:8.0Q1 DOI:10.1111/obr.70062 PMID:41436079	系统综述	本文系统综述了人工智能在肥胖预防中的应用，总结了2008年至2024年间46项相关研究	首次系统性地回顾和总结了人工智能在肥胖预防领域的应用现状、趋势和研究缺口	文献中缺乏将AI整合到真实世界环境的综合框架，且针对预防策略的针对性研究不足	探讨人工智能技术在肥胖预防领域的应用潜力与研究现状	2008年至2024年间发表的46项关于人工智能应用于肥胖预防的研究	机器学习	肥胖症	NA	支持向量机, 长短期记忆网络	NA	NA	NA	NA	准确率, 灵敏度	NA
806	2025-12-25	DeepMLP: A Proteomics-Driven Deep Learning Framework for Identifying Mis-Localized Proteins across Pan-Cancer 2025-Dec-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02226 PMID:41436377	研究论文	本文提出了一种名为DeepMLP的蛋白质组学驱动的深度学习框架，用于在泛癌中识别错误定位的蛋白质	通过交叉注意力机制构建通路感知的蛋白质表示，并结合动态蛋白质-蛋白质相互作用网络，利用图注意力网络协同增强识别癌症中潜在错误定位蛋白质的能力	NA	识别泛癌类型中的错误定位蛋白质，特别是潜在的错误定位蛋白激酶	错误定位的蛋白质（MLPs）	机器学习	癌症	大规模质谱蛋白质组学数据	深度学习	蛋白质组学数据	NA	NA	图注意力网络（GAT）	准确性, 稳定性	NA
807	2025-12-25	Deep learning-based model for analyzing student engagement in activities 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32521-w PMID:41436535	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的智能模型IC-BiSGRU-Net，用于分析学生在学习活动中的参与度	开发了结合Bi-LSTM和SGRU的IC-BiSGRU-Net模型，有效整合多模态行为线索，实现实时学生参与度分类	未提及模型在跨文化或不同教育环境中的泛化能力，以及数据隐私和伦理考量	通过多模态数据分析，准确评估学生在学习活动中的参与度	学生在课堂活动中的行为数据，包括视频、音频和数字日志	机器学习	NA	多模态数据采集（视频、音频、数字日志）、光谱中值滤波、最小-最大归一化	CNN, Bi-LSTM, SGRU	视频、音频、文本（数字日志）	未明确指定样本数量，仅提及使用基准学生参与度数据集	未明确指定，但可能基于深度学习框架如TensorFlow或PyTorch	IC-BiSGRU-Net（结合CNN编码器、Bi-LSTM和SGRU）	准确率、召回率、精确率、F1分数	未提及具体计算资源
808	2025-12-25	Deep learning estimation of effective atomic number for HU to RED calibration in dual energy photon counting CT 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33507-4 PMID:41436561	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的双能CT有效原子序数估计方法，用于改进相对电子密度校准	采用改进的U-Net模型直接从合成数据中预测有效原子序数，相比传统的Rutherford和化学计量法，显著提高了预测精度和HU-RED校准的线性度	研究基于体模实验，尚未在临床数据上进行验证，且样本材料种类有限（八种）	改进双能CT中相对电子密度的估计精度，以支持更精确的剂量计算	组织等效体模中的八种材料	计算机视觉	NA	双能光子计数CT	CNN	图像	八种材料（组织等效体模）	NA	改进的U-Net	平均绝对误差, 相对误差, 残差, R²	NA
809	2025-12-25	Acoustic-based fault diagnosis of electric motors using Mel spectrograms and convolutional neural networks 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33269-z PMID:41436569	研究论文	本文提出了一种基于Mel频谱图和卷积神经网络的深度学习框架，用于电机声学故障诊断	采用轻量级CNN结合Mel频谱图处理音频数据，通过文件级分割和交叉验证防止数据泄漏，并利用特征重要性图揭示低频区域与物理故障机制的关键关联	主要针对单一电机类型进行验证，尽管外部领域测试显示强适应性，但泛化能力仍需进一步研究	开发一种高精度、可解释且高效的实时电机故障诊断与预测性维护解决方案	电机的三种状态（正常、损坏、重载）	机器学习	NA	声学信号处理	CNN	音频	基于IDMT-ISA-ELECTRIC-ENGINE数据集的音频记录	NA	轻量级卷积神经网络	测试准确率, THD, 频谱熵, SNR	嵌入式硬件
810	2025-12-25	Consistency evaluation and performance optimization of deep learning-based auto-contouring for nasopharyngeal carcinoma 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33567-6 PMID:41436593	研究论文	本研究评估了四种深度学习模型在鼻咽癌放疗轮廓勾画中的一致性与准确性，并提出了两种创新模型框架以优化轮廓质量	提出了两种新的模型框架，旨在提高自动轮廓勾画的鲁棒性和可靠性，特别是在GTV、脑干、眼睛、晶状体和颞下颌关节等关键结构上	研究样本量较小（仅30名患者），且深度学习模型生成的轮廓在GTV、晶状体、视神经、垂体、颞下颌关节、颞叶和气管等结构上仍与医生手动勾画存在显著差异	评估深度学习模型在鼻咽癌放疗自动轮廓勾画中的一致性与准确性，并优化模型性能以提高临床应用的可靠性	鼻咽癌患者的22个解剖结构和GTV（大体肿瘤体积）的轮廓	数字病理	鼻咽癌	深度学习辅助轮廓勾画	深度学习模型	医学图像（放疗轮廓数据）	30名鼻咽癌患者	NA	AccuContour, RT-Viewer-contour, RT-Mind, PVmed Contouring	Dice相似系数, 相对体积差异, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离, 总体kappa值, 广义一致性指数	NA
811	2025-12-25	Advancing skin cancer diagnosis with deep learning and attention mechanisms 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33597-0 PMID:41436610	研究论文	本文提出了一种结合缩放点注意力机制与改进UNet架构的AI驱动框架，用于提升皮肤病变检测的准确性	引入了缩放点注意力机制（SDAM）作为UNet编码器与解码器之间的注意力模块，使模型能优先关注相关病变区域并提取关键特征，同时降低噪声干扰	未明确说明模型在更广泛或更具挑战性的临床环境中的泛化能力，也未详细讨论计算资源需求或实时部署的可行性	提高皮肤癌（尤其是黑色素瘤）的早期检测与诊断准确性	皮肤病变图像，包括黑色素瘤和良性病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像	使用HAM10000数据集（包含多种皮肤病变图像），并在ISIC（初步）和PH2（初步）两个额外数据集上进行测试	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	UNet（改进版）	Dice系数, 准确率, 灵敏度, 精确率, 召回率, F1分数, IoU	NA
812	2025-12-25	An ethnic-sensitive hybrid framework for T2D prediction with explainable AI and weighted ensembles 2025-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31234-4 PMID:41436827	研究论文	本研究提出了一种结合可解释AI和加权集成学习的种族敏感性混合框架，用于解决2型糖尿病早期预测中的数据缺失、类别不平衡和人群特异性风险因素等挑战	提出了四阶段预测框架FW-CAGIN-WCAE，包括特征加权类自适应生成插补网络和加权分类器聚合集成，首次将类别感知和特征加权的GAN模型用于缺失值插补，并采用SHAP分析揭示人群特异性风险指标	研究仅在三个基准数据集（PIDD、FHGDD、BDD）及其组合上进行验证，未在更多样化的真实世界临床数据中测试，且框架复杂度较高可能影响实际部署	开发一个准确、可解释且对人群敏感的早期2型糖尿病预测框架，特别针对资源有限的医疗环境	2型糖尿病患者的医疗数据	机器学习	2型糖尿病	生成对抗网络（GAN）、SHAP分析、集成学习	GAN, 集成模型	结构化医疗数据	三个基准数据集（PIDD、FHGDD、BDD）及其组合，具体样本数未明确说明	未明确说明	FW-CAGIN（特征加权类自适应生成插补网络）	AUC, 平均绝对误差（MAE）, 诊断优势比（DOR）	NA
813	2025-12-25	Colorimetric Sensors for Halal Food Authentication: Detecting Non-Halal Meat and Alcohol 2025-Dec-23, Critical reviews in analytical chemistry IF:4.2Q1 DOI:10.1080/10408347.2025.2603480 PMID:41436850	研究论文	本文综述了比色传感器在清真食品认证中的应用，特别是用于检测非清真肉类和酒精	介绍了结合抗体或DNA格式、纸基设备、智能手机集成以及AI驱动的平台，实现快速、低成本、现场检测的创新方法	存在选择性、可重复性和数据标准化方面的挑战	开发用于清真食品认证的快速、低成本、现场检测技术	非清真肉类掺杂物（如猪源性成分）和乙醇	NA	NA	比色传感器、PCR、HPLC、GC‑MS	深度学习	颜色模式	NA	NA	NA	检测限（ppb-ppm范围）、检测时间（小于一小时）	NA
814	2025-12-25	Automated segmentation and diagnosis of parotid tumors using a combined deep learning and radiomics model on T2-weighted MRI: a multi-vendor validation study 2025-Dec-23, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00982-x PMID:41437107	研究论文	本研究开发并验证了一种结合深度学习和影像组学的自动化框架，用于在T2加权MRI上分割和诊断腮腺肿瘤的良恶性	提出了一种结合nnU-NetV2自动分割、ResNet18深度学习模型和影像组学特征的融合诊断模型，并进行了多厂商MRI扫描仪的外部验证	未提及	开发并验证一个自动化诊断框架，用于腮腺肿瘤的自动分割和良恶性分类	经病理证实的腮腺肿瘤患者	数字病理	腮腺肿瘤	T2加权磁共振成像	CNN	图像	493名患者（396例良性，97例恶性），分为训练队列（n=288）、内部验证队列（n=123）和外部测试队列（n=82）	NA	nnU-NetV2, ResNet18	Dice相似系数, 交并比, 受试者工作特征曲线下面积	NA
815	2025-12-25	A comparative study of single-stage and dual-stage classification models for OPMDs 2025-Dec-23, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07582-y PMID:41437246	研究论文	本研究通过建立并公开一个高质量口腔黏膜疾病图像数据集，比较了单阶段与双阶段分类模型在口腔潜在恶性病变诊断中的性能	提出了一种新颖的集成Swin Transformer和DenseNet-169的双阶段多分类方法，并公开了一个包含1348张图像、覆盖五种疾病类别的高质量口腔黏膜疾病数据集	未明确提及计算资源细节、外部验证或临床部署的挑战	比较单阶段与双阶段深度学习分类模型在口腔潜在恶性病变和口腔癌早期诊断中的性能	口腔黏膜疾病图像，包括正常口腔黏膜、口腔白斑、口腔扁平苔藓、口腔黏膜下纤维化及口腔癌	计算机视觉	口腔癌	深度学习图像识别	CNN, Transformer	图像	1348张口腔黏膜疾病图像	NA	DenseNet-169, EfficientNet-B0, HRNet-W18-C, Inception-V4, MixNet-S, MobileNetV3-Large, ResNet-101, Swin Transformer, ViT-B, YOLOv11l	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, 混淆矩阵	NA
816	2025-12-25	Deep learning versus manual measurement of hallux valgus angle and intermetatarsal angle on Weight-Bearing X-rays in hallux valgus 2025-Dec-23, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-09420-2 PMID:41437347	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
817	2025-12-25	Deep Learning Improves the MAGGIC Risk Score in Predicting Contrast-Induced Nephropathy in ST Elevation Myocardial Infraction Patients 2025-Dec-23, Angiology IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00033197251399866 PMID:41437710	研究论文	本研究探讨了结合MAGGIC风险评分与深度学习模型（包括KAN、多层感知机、TabNet和TabTransformer）来预测ST段抬高型心肌梗死患者对比剂肾病的发生，显著提升了预测性能	首次将MAGGIC风险评分与深度学习模型（特别是Kolmogorov-Arnold Networks）结合用于预测对比剂肾病，并开发了基于网络的临床决策辅助工具	研究为回顾性设计，样本量有限（1403例），可能存在选择偏倚，且模型在外部验证中的泛化能力未评估	提高ST段抬高型心肌梗死患者对比剂肾病的早期预测准确性，以改善临床结局和降低死亡率	接受直接经皮冠状动脉介入治疗的ST段抬高型心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习, 机器学习	临床参数	1403例ST段抬高型心肌梗死患者	NA	多层感知机, TabNet, TabTransformer, Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), 逻辑回归	AUC	NA
818	2025-12-25	DynamicGT: A dynamic-aware geometric transformer model to predict protein-binding interfaces in flexible and disordered regions 2025-Dec-22, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101454 PMID:41435823	研究论文	提出一种动态感知的几何Transformer模型DynamicGT，用于预测蛋白质柔性及无序区域的结合界面	首次将构象动态特征整合到协作图神经网络与几何Transformer的联合架构中，通过动态调节核心与表面残基间的信息传递来增强关键相互作用的检测	模型性能依赖于分子动力学模拟数据的质量与覆盖度，在极端构象变化场景下的泛化能力仍需验证	提升蛋白质-蛋白质相互作用中柔性及无序区域结合界面的预测精度	蛋白质的柔性区域、无序区域及瞬时结合结构	计算生物学	NA	分子动力学模拟	图神经网络, Transformer	蛋白质结构数据	基于1毫秒分子动力学模拟数据集，并采用AlphaFlow生成构象进行数据增强	NA	几何Transformer, 协作图神经网络	预测准确率	NA
819	2025-12-25	Deep Learning-Based Differentiation of DCIS and IDC from Mammographic Microcalcifications 2025-Dec-22, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.12.002 PMID:41436320	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
820	2025-12-25	Enhanced-performance flexible pressure sensors enabled by synergistic effect of hierarchical porous structures for motion sensing and deep learning-assisted speech recognition 2025-Dec-20, Journal of colloid and interface science IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.jcis.2025.139706 PMID:41435647	研究论文	本研究开发了一种基于混合制造策略（3D打印和静电纺丝）的具有分层多孔结构的柔性压力传感器，并集成了深度学习算法用于语音识别	采用混合制造策略（3D打印结合静电纺丝）构建分层多孔结构，通过结构-力学匹配设计优化传感器性能，并首次将深度学习算法集成到此类传感器中实现高精度语音识别	未明确说明传感器在长期使用中的稳定性、耐久性以及大规模生产的可行性	开发高性能柔性压力传感器，应用于运动感知和智能语音识别	柔性压力传感器、人体生理运动信号、语音短语	机器学习	NA	3D打印、静电纺丝、直接墨水书写（DIW）、牺牲模板法	深度学习	压力信号、语音信号	NA	NA	NA	准确率（94.9%）	NA