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
1381	2025-12-12	Investigation of data-driven stopping power calibration of treatment planning x-ray CT from simulated sparse-view proton radiographies 2025-Dec-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2418 PMID:41289688	研究论文	本研究探索了利用深度学习融合质子放射成像和治疗计划X射线CT数据，以改进质子停止功率相对水（RSP）校准的方法	首次应用深度学习融合质子放射成像和治疗计划CT数据来改进RSP校准，相比传统优化方法，在特定探测器类型上实现了更低的校准误差	研究基于模拟数据，假设质子轨迹为直线，且未在真实临床数据上进行验证	改进质子治疗计划中X射线CT到质子停止功率的校准，以减少范围不确定性	质子治疗计划中的患者RSP图	医学影像分析	NA	蒙特卡洛模拟，质子放射成像	深度学习神经网络	模拟的X射线CT图像和质子放射成像数据	NA	NA	学习原始对偶（LPD）架构	中位数绝对百分比误差	NA
1382	2025-12-12	High-throughput atomic force microscopy measurements reveal mechanical signatures of cell mixtures for liquid biopsy 2025-Dec-11, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr04346h PMID:41347355	研究论文	本研究利用高通量原子力显微镜结合深度学习模型，揭示了混合循环肿瘤细胞的独特机械表型，以提高液体活检的灵敏度	首次将高通量原子力显微镜单细胞压痕检测与深度学习实时识别技术结合，用于构建混合循环肿瘤细胞的机械特征，实现自主高通量测量	方法依赖于光学亮场图像识别，可能受图像质量影响；实验在共培养细胞和血液样本中验证，但临床大规模应用仍需进一步测试	提高循环肿瘤细胞检测的灵敏度，以推进液体活检在肿瘤诊断和治疗中的应用	混合循环肿瘤细胞、共培养的贴壁细胞	数字病理学	癌症	原子力显微镜、微流控细胞分选	深度学习模型	图像	大量细胞（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
1383	2025-12-12	Cervical sagittal alignment after multilevel ACDF: correction goes along with loss of compensation 2025-Dec-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09653-8 PMID:41372658	研究论文	本研究通过回顾性分析，探讨了多节段前路颈椎间盘切除融合术（ACDF）对颈椎矢状面排列及代偿机制的影响	首次利用深度学习模型量化分析多节段ACDF前后颈椎矢状面参数的变化，并揭示了手术节段前凸与未融合节段及上颈椎代偿机制之间的负相关关系	研究为回顾性设计，证据等级为IV级，可能存在选择偏倚，且未长期随访评估远期稳定性	明确多节段ACDF手术对颈椎矢状面排列和代偿机制的改变	因颈椎病接受2-3节段ACDF手术的290名患者	数字病理学	颈椎病	深度学习模型分析	深度学习模型	医学影像（X光片）	290名患者	NA	NA	NA	NA
1384	2025-12-12	Application of an artificial intelligence-based airway identification system in tracheal intubation 2025-Dec-11, BMC anesthesiology IF:2.3Q2 DOI:10.1186/s12871-025-03504-1 PMID:41372822	研究论文	本文开发了一种基于人工智能的气道识别系统，用于实时识别气道结构，以辅助医护人员快速掌握气管插管程序	开发了基于YOLO的AI模型，用于实时识别气道解剖结构，并将其部署在移动智能手机端，以辅助无插管经验的实习医生进行气管插管	研究仅基于模拟器进行，未在真实临床环境中验证；样本量相对有限（978名患者）	开发并评估一种人工智能辅助的气管插管系统，以提高插管效率和首次尝试成功率	气道解剖图像（来自978名患者）以及72名无插管经验的实习医生	计算机视觉	NA	图像增强（旋转生成额外视图）	目标检测模型	图像	978名患者的3912张气道解剖图像，以及72名实习医生	NA	YOLO	精确率, 召回率, F1值, mAP	移动智能手机端部署
1385	2025-12-12	Can artificial intelligence optimize treatment planning and outcome prediction in fixed tooth- and implant-supported prosthodontics? A scoping review 2025-Dec-11, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07300-8 PMID:41372901	综述	本文是一篇范围综述，旨在探讨人工智能在固定修复和种植体支持固定修复中的应用，重点关注AI模型在优化治疗计划和预测临床结果方面的准确性、有效性和临床适用性	首次系统性地将AI在固定修复领域的应用归纳为四个主要领域（种植规划、牙冠设计、全牙弓框架优化和预后建模），并总结了不同AI模型（如CNN、GAN）在各领域的具体表现和效果	现有证据大多处于早期阶段且基于模拟研究，缺乏前瞻性验证和临床可靠性评估，在全牙弓优化和预后预测方面的研究较少	探索人工智能在优化固定修复和种植体支持修复治疗计划及预测临床结果方面的应用潜力	人工智能模型在牙科固定修复领域的应用研究	数字牙科	NA	人工智能、深度学习	CNN, GAN, 回归模型, 优化算法	牙科影像数据、设计数据、临床数据	20项研究	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络	准确率, 形态偏差(mm), 内部间隙(μm), 设计时间减少倍数	NA
1386	2025-12-12	Enhancing total knee replacement prediction: a longitudinal joint space radiomic model integrated with clinical symptoms 2025-Dec-11, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004427 PMID:41376347	研究论文	本研究开发并验证了一个结合关节间隙影像组学特征与临床症状的纵向模型，用于预测4年内需要进行全膝关节置换术的风险	首次将关节间隙影像组学特征与临床症状评分整合到一个纵向预测模型中，用于预测全膝关节置换术	研究样本仅来自骨关节炎倡议队列，模型在外部队列中的泛化能力有待验证	开发一个能够准确预测4年内需要进行全膝关节置换术的集成模型	患有症状性膝骨关节炎但基线时未进行全膝关节置换的患者膝关节	数字病理学	骨关节炎	MRI, 深度学习, 机器学习	深度学习, 机器学习	MRI图像, 临床评分数据	442个膝关节（来自骨关节炎倡议队列），共1227次膝关节MRI扫描	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性, 比值比	NA
1387	2025-12-12	Efficacy of a virtual bronchoscopic navigation system improved by deep learning for biopsy of peripheral lung lesions: a single-center randomized controlled trial 2025-Dec-11, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004391 PMID:41376368	研究论文	本研究通过一项单中心随机对照试验，比较了经深度学习改进的虚拟支气管镜导航系统（SARS-pro）与原始VBN系统在周围型肺病变活检中的诊断阳性率	首次将深度学习技术应用于改进虚拟支气管镜导航系统，以重建2-3毫米的小气道树，从而提高对周围型肺病变的活检引导准确性	单中心研究，样本量相对较小（95例），研究时间范围有限（2023年8月至2024年12月）	比较改进的SARS-pro系统与原始VBN系统在周围型肺病变活检中的诊断效果	年龄≥18岁、有一个或多个周围型肺病变的患者	数字病理学	肺癌	虚拟支气管镜导航，深度学习	深度学习模型	医学影像数据	95名符合条件的受试者（全分析集），92名受试者（符合方案集）	NA	NA	诊断阳性率	NA
1388	2025-12-12	Peptide-based drug design using generative AI 2025-Dec-11, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04998a PMID:41376388	综述	本文综述了利用生成式人工智能在基于肽的药物设计方面的最新进展，重点关注生成架构、相互作用建模、AI驱动的筛选和递送优化	整合了深度学习架构（如图神经网络、Transformer和扩散模型）用于生成新颖肽序列，并结合化学修饰（如环化、订书肽、非经典氨基酸）和自主合成技术，显著加速了药物发现进程	预测生成肽序列的溶解度、免疫原性和毒性仍存在挑战，且数据质量和自主药物发现的实际应用面临困难	回顾并分析人工智能在基于肽的药物设计中的应用，以加速治疗药物的发现与优化	肽类治疗药物及其设计、筛选和递送过程	机器学习	代谢性疾病, 肿瘤学	生成式人工智能, 深度学习, 自主肽合成, 高通量筛选	图神经网络, Transformer, 扩散模型	序列数据, 化学结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
1389	2025-12-12	Multisequence MRI-driven assessment of PD-L1 expression in non-small cell lung cancer: a pilot study 2025-Dec-11, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae2621 PMID:41378488	研究论文	本研究开发并验证了一种基于多序列MRI的非侵入性管道，用于评估非小细胞肺癌中的PD-L1表达	结合放射组学和深度学习方法，利用IVIM参数图和T1-VIBE MRI进行PD-L1表达的无创评估	样本量较小（43例患者），属于初步研究	开发一种非侵入性方法，用于评估非小细胞肺癌中的PD-L1表达	非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	MRI, IVIM参数图, T1-VIBE	Logistic Regression, Random Forest, XGBoost	MRI图像	43例非小细胞肺癌患者	Scikit-learn, XGBoost	NA	AUC	NA
1390	2025-12-12	Block Matching Based Speckle Tracking Echocardiography: Clinical Applications and Research Outlook in a Deep Learning Context 2025-Dec-11, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01750-w PMID:41379238	研究论文	本文提出了一种临床适用的斑点追踪方法BiDiBM，用于评估心肌纵向应变，并在合成和真实世界超声心动图数据上验证了其准确性和可靠性	引入双向块匹配（BiDiBM）方法，通过新颖的处理流程提升了传统块匹配方法的跟踪准确性和鲁棒性	深度学习方法因需要大量标注数据而临床部署受限，传统方法仍不可或缺；真实世界验证规模较小	开发并验证一种临床适用的斑点追踪超声心动图方法，以评估心脏功能障碍	超声心动图中的斑点区域，用于心肌纵向应变测量	计算机视觉	心血管疾病	斑点追踪超声心动图（STE）	块匹配（BM）	超声心动图图像	开源合成超声心动图数据集（四种场景）和小规模真实世界验证	NA	双向块匹配（BiDiBM）	均方根误差（RMSE）, 互相关函数的零滞后点（ZERO-LAG）	NA
1391	2025-12-12	AFP-GFuse: an antifungal peptide identification model with structural information fusion via multi-graph neural networks and cross-attention mechanism 2025-Dec-11, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11426-w PMID:41379297	研究论文	本研究开发了一种名为AFP-GFuse的深度学习模型，用于识别抗真菌肽，通过融合序列和结构信息以及三种互补的图神经网络，并采用分层交叉注意力机制来动态对齐和融合多图特征表示	构建了最先进且全面的数据集，并开发了集成序列和结构信息与三种互补图神经网络的深度学习模型，设计了分层交叉注意力机制以动态对齐和融合多图特征表示，有效解决了现有方法忽略空间特征和单图神经网络特征偏差的问题	未明确提及具体局限性，但可能包括模型对数据质量的依赖或泛化能力需进一步验证	开发高效且准确的抗真菌肽识别模型，以替代传统低效且昂贵的实验室方法	抗真菌肽	自然语言处理	NA	深度学习	GNN	序列数据, 结构数据	NA	NA	多图神经网络, 交叉注意力机制	准确率	NA
1392	2025-12-12	A Deep Learning Model for Heart Sound Classification Fusing Time-Frequency Features 2025-Dec-10, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3642718 PMID:41370147	研究论文	本文提出了一种融合时频特征的双分支深度学习模型，用于心音信号的自动分类，旨在提高心血管疾病的早期诊断准确性	模型通过双向交叉注意力融合模块，首次有效整合了时域和频域特征，并采用迁移学习策略以增强在小数据集上的鲁棒性	模型在更广泛或噪声更大的临床数据集上的泛化能力尚未验证，且计算复杂度可能较高	开发一个能融合时域和频域特征的心音分类模型，以提升心血管疾病的自动诊断性能	心音图（PCG）信号	机器学习	心血管疾病	NA	CNN, Transformer, ResNet	信号（心音图）	基于多个公共数据集，包括2016年PhysioNet挑战赛数据集	NA	1D CNN with Transformer blocks, ResNet	准确率, F1分数	NA
1393	2025-12-12	Cross-Modality Image Registration Via Generating Aligned Image Using Reference-Augmented Framework 2025-Dec-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3642431 PMID:41370158	研究论文	本文提出了一种名为'Register by Generation (RbG)'的深度学习框架，用于生成与固定图像结构对齐且保留移动图像细节的跨模态图像配准	引入两阶段参考增强框架，结合Patch Adaptive Instance Normalization (PAdaIN)和Deformation-Aware Cross-Attention (DACA)块，实现自监督训练，无需预对齐数据	NA	解决跨模态图像（如MR-CT、CBCT-CT）配准的挑战，生成结构对齐且细节保留的图像	跨模态图像对（如MR-CT、CBCT-CT）	计算机视觉	NA	深度学习图像合成	CNN	图像	多个未对齐数据集	NA	参考增强图像合成网络，包含PAdaIN和DACA块	结构对齐和分布一致性指标	NA
1394	2025-12-12	iDeep-cancer: Predicting Cancer-related circRNA-RBP Binding Sites Using a Hybrid Network Framework 2025-Dec-10, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3642248 PMID:41370173	研究论文	本文提出了一种名为iDeep-cancer的混合网络框架，用于预测癌症相关circRNA-RBP结合位点	结合改进的DenseNet、双向门控循环单元和自注意力机制，仅使用circRNA序列进行预测，克服了现有方法特征学习不足和可扩展性差的问题	未明确说明模型在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力	预测circRNA与RNA结合蛋白的结合位点，以促进人类疾病调控研究	circRNA序列及其与RNA结合蛋白的相互作用	自然语言处理	癌症	NA	CNN, LSTM	序列数据	13个数据集	NA	DenseNet, BiGRU, Self-attention	NA	NA
1395	2025-12-12	Development of Automated High-Throughput Digital Microscopy With Deep Learning for Enhanced Blood Smear Imaging 2025-Dec-10, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70101 PMID:41370363	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的高通量自动数字显微镜系统，用于增强血涂片成像	结合光学组装设置与深度学习算法实现实时图像采集的自动对焦系统，并利用预训练的VGG-16和Mobile Vision Transformer模型通过迁移学习克服计算挑战	未明确提及系统在更广泛样本类型或不同放大倍数下的性能验证	设计和开发自动化高通量光学数字显微镜设备，以改进血涂片图像的扫描和捕获效率	外周血涂片玻片	数字病理学	NA	数字显微镜成像	CNN, Transformer	图像	10个外周血涂片玻片	NA	VGG-16, Mobile Vision Transformer	准确率	NA
1396	2025-12-12	Reconstruction of Antarctic sea ice thickness from sparse satellite laser altimetry data via deep learning 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06390-x PMID:41372249	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于稀疏的卫星激光测高数据，重建了高时空分辨率的南极海冰厚度数据集	首次开发了基于深度学习、融合ICESat和ICESat-2稀疏沿轨激光测高数据，实现5天和12.5公里分辨率的全南极海冰厚度重建方法，并具备近实时更新能力	重建数据依赖于稀疏的卫星沿轨观测，在空间覆盖和数据插值方面可能存在不确定性，且验证主要基于有限的向上观测声纳数据	解决南极海冰厚度数据在亚月尺度和空间完整性上的长期缺失问题，以促进对大规模海冰质量平衡过程的定量理解	南极海冰厚度	机器学习	NA	卫星激光测高（ICESat, ICESat-2），向上观测声纳	深度学习模型	卫星激光测高数据，声纳观测数据	基于ICESat（2003-2009）和ICESat-2（2018-2024）的沿轨观测数据，并利用独立向上观测声纳数据进行验证	NA	NA	准确性（通过与独立向上观测声纳数据和其他四套卫星及再分析数据集的比较进行定量验证），季节性周期和季节内趋势一致性	NA
1397	2025-12-12	Deep learning-enabled cherry price forecasting and real-time system deployment across multi-market supply chains in India 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30980-9 PMID:41372323	研究论文	本研究利用深度学习模型预测印度樱桃价格，并部署实时预测系统	首次在印度农业供应链中实时部署深度学习模型进行樱桃价格预测，并验证其优于传统统计和机器学习方法	研究仅聚焦于印度五个批发市场的樱桃价格数据，可能无法完全代表其他地区或农产品	开发并评估深度学习模型在农业价格预测中的应用，以提升供应链决策支持	印度五个批发市场（如Azadpur、Narwal、Parimpora）的樱桃价格数据	机器学习	NA	NA	LSTM, Transformer	时间序列数据	2012年至2024年印度五个批发市场的每日樱桃价格数据	NA	LSTM, Transformer	MAE, RMSE, sMAPE, MFE, NMBE, DA	NA
1398	2025-12-12	Enhanced real-time 6d pose estimation for automatic recovery of in-flight UAVs using distance-aware keypoint heatmaps 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31572-3 PMID:41372326	研究论文	本文提出了一种基于单目RGB图像和深度学习关键点检测的自动无人机回收系统，用于实时估计飞行中无人机的六自由度姿态	引入了自适应Sigma技术，根据相机与无人机之间的距离调整关键点热图的sigma值，以提升关键点定位性能	方法在挑战性场景（如不同高度、显著倾斜和运动模糊）中进行了定性评估，但未提供定量比较或大规模数据集验证	开发一种精确且实时的无人机姿态估计系统，以支持在无结构化道路等安全跑道不可行情况下的自动回收	飞行中的无人机（UAV）	计算机视觉	NA	深度学习关键点检测	CNN	单目RGB图像	NA	NA	多种最先进的主干架构	正确关键点百分比	NA
1399	2025-12-12	A sparse wavelength aware learning framework for robust FSO channel estimation 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31054-6 PMID:41372334	研究论文	本文提出了一种用于稳健自由空间光通信信道估计的稀疏波长感知学习框架	提出了一种新颖的深度学习架构SWALNet，通过集成基于注意力的稀疏编码器来捕获调制引起的失真和波长相关的衰落，动态学习波长特定的影响模式	NA	解决自由空间光通信系统中因大气湍流、光束失准和波长特定衰减导致的信道估计问题	自由空间光通信信道	机器学习	NA	NA	深度学习	仿真数据	NA	NA	SWALNet	均方误差, 误码率, Q因子	NA
1400	2025-12-12	Accurate identification of broadly neutralizing antibodies against dengue virus based on deep stacking strategy with multi-perspective features 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31332-3 PMID:41372420	研究论文	提出了一种基于深度堆叠策略和多视角特征的计算方法Deepstack-NAb，用于准确识别针对登革热病毒的广谱中和抗体	首次提出结合多种机器学习和深度学习算法的堆叠集成模型，并融合了多源特征编码方案（包括传统编码、NLP编码和预训练蛋白质语言模型）来捕获CDR-H3和表位数据的关键信息	NA	开发一种高精度的计算方法，以加速针对登革热病毒的有效治疗性抗体的开发	针对所有四种登革热病毒血清型（DENV-1至DENV-4）的广谱中和抗体	自然语言处理, 机器学习	登革热	NA	机器学习, 深度学习	序列信息	NA	NA	堆叠集成模型	准确率, 灵敏度, 马修斯相关系数	NA