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
1521	2025-12-10	Adaptive Multi-Scale Dynamic Graph Representation Learning With Overlapping Community-Awareness for ASD Classification 2025-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3622540 PMID:41359708	研究论文	提出一种用于自闭症谱系障碍分类的自适应多尺度动态图表示学习模型	构建了适应个体时间特性的个性化多尺度动态功能连接图，并引入了新颖的重叠社区感知读出模块，以纳入脑区在多个功能网络中的参与	未明确说明模型的计算复杂度或对大规模数据集的扩展性	利用动态功能连接进行脑部疾病诊断	自闭症谱系障碍患者	机器学习	自闭症谱系障碍	动态功能连接分析	图神经网络	脑功能连接图	ABIDE-I 和 ABIDE-II 数据集	NA	Ada-MST	NA	NA
1522	2025-12-10	Accurate Cobb Angle Estimation via SVD-Based Curve Detection and Vertebral Wedging Quantification 2025-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3600647 PMID:41359722	研究论文	提出一种基于深度学习的框架，用于通过SVD曲线检测和椎体楔形量化来精确估计青少年特发性脊柱侧凸的Cobb角	结合HRNet骨干网络与Swin-Transformer模块，并引入生物力学约束以增强特征提取；使用奇异值分解直接分析椎体形态的角度预测，无需预定义曲线假设即可灵活检测多种脊柱侧凸模式；提出椎体楔形指数这一新指标来量化椎体变形	研究样本仅包含10-18岁患者的630张全脊柱前后位X光片，可能无法完全代表所有年龄组或更广泛的脊柱畸形类型	开发一种自动化、高精度的青少年特发性脊柱侧凸评估方法，以克服传统手动测量中观察者变异性的问题	青少年特发性脊柱侧凸患者的全脊柱前后位X光片	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧凸	X光成像	深度学习	图像	630张来自10-18岁患者的全脊柱前后位X光片	PyTorch	HRNet, Swin-Transformer	诊断准确率, 平均绝对误差	NA
1523	2025-12-10	Gated-STGFormer: Spatiotemporal Fusion Network for Reconstructing Aortic Valve Motion Within Coronary Presence 2025-Dec, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3611504 PMID:41359724	研究论文	本文提出了一种结合时空图卷积和Transformer的门控深度学习框架，用于重建冠状动脉影响下的主动脉瓣运动	提出Gated-STGFormer框架，首次通过深度学习模型在无显式冠状动脉建模的情况下，学习并重建受冠状动脉调制的瓣叶运动，解决了传统流体-结构相互作用模型因忽略冠状动脉而导致的模拟偏差	模型依赖于模拟数据，可能未完全覆盖真实生理变异；未明确提及在广泛临床数据集上的验证	开发一个物理信息驱动且计算高效的替代模型，以更准确地预测冠状动脉影响下的主动脉瓣运动，用于个性化心脏干预和虚拟手术规划	主动脉瓣瓣叶在冠状动脉影响下的时空运动	机器学习	心血管疾病	深度学习，流体-结构相互作用模拟	GCN, Transformer	模拟的时空运动数据	NA	NA	Gated-STGFormer（结合图卷积网络和Transformer）	保真度（定量评估）	NA
1524	2025-12-10	Unsupervised Machine Learning for Vascular Mesh Compression 2025-Dec, International journal for numerical methods in biomedical engineering IF:2.2Q2 DOI:10.1002/cnm.70124 PMID:41360499	研究论文	本文提出并比较了用于腹主动脉瘤网格压缩的无监督机器学习方法，包括统计模型和深度学习模型	创新点在于将无监督学习技术应用于血管网格压缩，并比较了PCA与多种深度学习模型（如自编码器、CNN、GNN）的性能	NA	研究目标是在保持网格几何保真度的同时优化参数效率，以减少内存使用、计算资源和执行时间	研究对象是腹主动脉瘤的血管网格	机器学习	心血管疾病	无监督学习	PCA, 自编码器, CNN, GNN	网格数据	NA	NA	自编码器, 卷积神经网络, 图神经网络	重建误差	NA
1525	2025-12-10	Comparing deep learning models for tuberculosis detection: A retrospective study of digital vs. analog chest radiographs 2025-Dec, The Indian journal of tuberculosis DOI:10.1016/j.ijtb.2024.05.008 PMID:41360591	研究论文	本研究比较了深度学习模型在数字和模拟胸片上检测肺结核的性能	在资源有限环境中评估深度学习设备在数字和模拟胸片上检测肺结核的鲁棒性	研究为回顾性设计，可能受限于数据收集的偏差和样本来源	评估深度学习设备在数字和模拟胸片上检测肺结核放射学征象的性能	来自印度的10,000张胸片DICOM数据及手机拍摄的胶片照片	数字病理学	肺结核	胸部X光成像	深度学习模型	图像	10,000张胸片	NA	qXR	AUC, 敏感度, 特异度	NA
1526	2025-12-09	Copolymer Sequence Regulation Enabled by Reactivity Ratio Fingerprints via Machine Learning 2025-Dec-08, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202513086 PMID:41147785	研究论文	本研究开发了一个基于机器学习的高效平台，利用“反应活性比指纹”来测定二元和三元共聚中的反应活性比，实现序列调控	提出了“反应活性比指纹”的新设计，并利用深度学习模型在稀疏实验数据下实现毫秒级的高效测定，扩展至三元共聚体系	未明确说明模型在极端反应条件或非常规单体组合下的泛化能力	开发高效测定共聚反应活性比的方法，实现聚合物序列的按需调控	二元和三元共聚反应体系	机器学习	NA	共聚反应动力学分析，玻璃化转变表征	深度学习模型	反应活性比指纹，实验数据	数百万个反应活性比指纹	NA	NA	测定效率（毫秒级），预测准确性（通过动力学实验验证）	NA
1527	2025-12-09	From Signal to Symphony: Exploring 2D Sequence Representations for Protein Function Prediction 2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01768 PMID:41247925	研究论文	本研究探索了将蛋白质氨基酸序列转换为二维声谱图作为蛋白质功能预测任务的数据表示方法	提出蛋白质声谱化方法，将一维序列转换为二维声谱图，并证明这种表示结构本身是模型预测性能的关键来源	未明确说明模型在更广泛蛋白质类别或更大规模数据集上的泛化能力限制	探索蛋白质序列的最佳表示方法以提高功能预测性能	蛋白质氨基酸序列	计算生物学	NA	蛋白质声谱化	融合模型, 扩散模型	序列, 图像	18,000个序列，涵盖12个功能多样的蛋白质类别	NA	Transformer, ESM-2, ProtBERT	准确率	NA
1528	2025-12-09	MGCL-CAP: Masked Graph Contrastive Learning with Gated Cross-Attention for Chemical Allergenicity Prediction 2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02222 PMID:41251678	研究论文	本文提出了一种名为MGCL-CAP的深度学习框架，用于化学致敏性预测，该框架结合了掩码图对比学习和门控交叉注意力融合技术	提出了一种结合掩码图对比学习和门控交叉注意力融合的深度学习框架，用于学习结构不变的图嵌入并整合一维分子指纹，从而提升对分子拓扑和跨模态依赖关系的捕捉能力	未明确提及具体的数据集规模限制或模型在极端噪声条件下的鲁棒性	开发一种计算工具，用于高效预测化学物质的致敏性，以支持化学安全评估和更安全的配方设计	化学致敏物（存在于消费品和工业产品中）	机器学习	过敏性疾病	深度学习	图神经网络, 注意力机制	图数据（分子结构）, 一维分子指纹	NA	NA	图同构网络, 多头门控交叉注意力	NA	NA
1529	2025-12-09	Automatic detection of urinary stones from non-contrast enhanced computed tomography images 2025-Dec-08, Urolithiasis IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00240-025-01902-1 PMID:41359136	研究论文	本研究利用深度学习技术，开发了名为UROAID的集成模型，用于从非增强CT图像中自动检测尿路结石	提出了UROAID集成模型，结合了基于分割的结石检测模块和结石分类模块，模拟放射科医生诊断尿路结石的流程，并针对不同位置的结石实现了高检测率	未明确提及模型在外部验证集上的泛化能力，也未讨论计算效率或实时性方面的限制	实现尿路结石的自动检测，以辅助急诊诊断	成年患者的非增强腹部盆腔CT图像	数字病理学	尿路结石	非增强计算机断层扫描（CT）	深度学习，集成模型	3D CT图像	6659名患者的CT扫描	NA	Uro-UNETR（改进版），UROAID	准确率，F1分数，检测率	NA
1530	2025-12-09	Boosting brain tumor detection with an optimized ResNet and explainability via Grad-CAM and LIME 2025-Dec-05, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00279-6 PMID:41348154	研究论文	本研究通过优化ResNet架构并集成Grad-CAM和LIME等可解释性技术，提升脑肿瘤检测的准确性、泛化性和可解释性	结合动态学习率调整、架构增强（如解冻层、集成不同模块、池化和丢弃层）与可解释性AI技术，在提升模型性能的同时解决CNN在医学影像中缺乏可解释性的问题	研究依赖于公开的多类别肿瘤数据集，未在更广泛或临床实时数据上进行验证；虽然使用了三个数据集以确保泛化性，但可能仍存在特定数据分布的偏差	提高基于CNN的脑肿瘤检测模型的准确性、泛化性和临床可解释性	脑肿瘤的MRI影像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI影像分析	CNN	图像	三个公开的多类别脑肿瘤数据集	未明确提及，推测为PyTorch或TensorFlow	ResNet	准确率	NA
1531	2025-12-09	Deep learning predicts real-world electric vehicle direct current charging profiles and durations 2025-Dec-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65970-y PMID:41350260	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于预测电动汽车直流快速充电的充电曲线和持续时间	利用真实世界的大规模充电会话数据（909,135个会话），仅需最少输入即可预测充电曲线和持续时间，并提供不确定性估计；模型能够从单个数据点开始预测，并随着新观测数据的到来进行增量式实时更新	未明确说明模型在不同气候条件、电池老化或极端充电场景下的泛化能力	准确预测电动汽车直流快速充电的充电曲线和持续时间，以支持充电基础设施的优化和能源规划	电动汽车的直流快速充电会话	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	时间序列数据（充电功率、荷电状态）	909,135个真实世界充电会话	未明确指定	未明确指定	准确率、绝对误差	未明确指定
1532	2025-12-06	Spike train analysis in rehabilitation movement classification using deep learning approach 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25268-x PMID:41345141	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1533	2025-12-09	SOC Prediction of Li-Ion Battery Based on EKF and CNN-BiLSTM-Attention 2025-Dec-02, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c06451 PMID:41358071	研究论文	本文提出了一种融合扩展卡尔曼滤波、卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制的锂离子电池荷电状态预测模型	将物理模型驱动的扩展卡尔曼滤波算法与数据驱动的深度学习模型相结合，通过物理先验约束提升预测结果的物理一致性和鲁棒性	实验验证仅在10°C和25°C两种温度下的多种工况进行，未涵盖更宽的温度范围或更极端的工况	提高锂离子电池荷电状态估计的准确性、物理一致性和泛化能力	磷酸铁锂电池	机器学习	NA	NA	CNN, BiLSTM, Attention, EKF	电池运行数据	NA	NA	CNN-BiLSTM-Attention与EKF融合架构	平均估计误差	NA
1534	2025-12-09	Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer 2025-Dec, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01677-0 PMID:40906037	研究论文	本研究利用深度学习分析全切片图像，预测肌肉浸润性膀胱癌的化疗耐药性和运动亚型	首次提出使用常规组织学全切片图像的深度学习分析作为分子谱分析的实用、低成本替代方案，有效预测与化疗耐药相关的转录组亚型	样本量相对有限（152名患者），且仅基于TCGA-BLCA队列，需要外部验证	评估基于全切片图像的深度学习模型能否准确预测转录组衍生的化疗耐药-运动亚型并反映肿瘤微环境特征	肌肉浸润性膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	全切片图像分析	CNN, 随机森林	图像	152名TCGA-BLCA患者的192张全切片图像	PyTorch, Scikit-learn	DenseNet169	平衡准确度, 相关系数	NA
1535	2025-09-21	Comment on: VAULT-OCT: vault accuracy using deep learning technology-an AI model for predicting implantable collamer lens postoperative vault with AS-OCT 2025-Dec-01, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001794 PMID:40971892	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1536	2025-12-09	AI-enhanced orthodontic treatment planning - a scoping review on evidence-based clinical application with commercial software overview 2025-Dec, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106112 PMID:40975160	综述	本文是一篇范围综述，旨在识别关于AI增强正畸治疗规划工具的证据基础研究，并评估其临床相关性和商业软件的可用性	系统性地综述了AI在正畸治疗规划中的应用，并对比了学术验证工具与商业软件之间的差异，强调了商业工具缺乏公开验证的现状	仅纳入了截至2025年2月的英文全文研究，可能存在发表偏倚，且商业软件普遍缺乏已发表的验证数据	评估AI增强正畸治疗规划工具的临床证据基础、应用潜力及商业软件的现状	正畸治疗规划中基于AI的决策支持工具，包括学术研究验证的工具和商业软件	自然语言处理, 机器学习	正畸疾病	机器学习, 深度学习, 大语言模型	大语言模型, 机器学习模型, 深度学习模型	文本, 临床数据（如口内扫描）	17项符合纳入标准的研究（从307项研究中筛选）	NA	NA	准确率（72% 至 95%）	NA
1537	2025-12-09	Types, functions, and mechanisms of machine learning for personalizing smoking cessation interventions: A systematic scoping review 2025-Dec, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103274 PMID:41005038	综述	本文通过系统性范围综述，探讨了机器学习在个性化戒烟干预中的类型、功能和机制	首次系统性地综述了机器学习在个性化戒烟干预中的潜在应用，并明确了其类型、功能与机制	现有研究存在局限性，未来需通过更稳健的实验方法对模型进行精炼、验证和测试	系统梳理机器学习在个性化戒烟干预中的应用类型、功能与机制，为未来研究提供建议	机器学习在戒烟干预中的个性化应用	机器学习	NA	机器学习	人工神经网络, 贝叶斯算法, 聚类算法, 决策树算法, 深度学习算法, 集成算法, 线性分类器, 其他, 未指定	NA	从4073条记录中筛选出98篇文章	NA	NA	NA	NA
1538	2025-12-09	Deep learning in abdominopelvic digital subtraction angiography: a systematic review of interventional radiology applications 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112456 PMID:41016082	系统综述	本文系统综述了深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的现状、性能及文献空白	首次系统性地评估了深度学习在腹盆部DSA介入放射学应用中的研究进展，并识别了现有文献中的研究缺口	纳入研究数量有限（仅9项），且大多数模型基于单中心小数据集开发，泛化能力受限，目前尚无FDA批准的DL工具用于腹盆部DSA	评估深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的现状与性能	腹盆部数字减影血管造影图像	介入放射学	NA	数字减影血管造影	深度学习	医学图像	小规模单中心数据集	NA	NA	AUC, 准确率	NA
1539	2025-12-09	Automated detection of pyogenic liver abscess and diagnosis of Klebsiella pneumoniae infection based on CECT images with deep learning: A multicenter study 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112462 PMID:41072135	研究论文	本研究开发并验证了一个基于深度学习的AI系统（PLADA），用于从CECT图像中自动检测肝脓肿并诊断肺炎克雷伯菌感染	提出了一个模拟临床工作流程的两阶段AI框架，首次结合V-Net自动分割和放射组学特征进行KPLA诊断，并在多中心研究中进行了验证	研究基于回顾性、单国家数据集，可能限制模型的泛化能力	开发一种准确、非侵入性的方法，用于在资源有限环境中早期诊断肺炎克雷伯菌肝脓肿	肝脓肿患者	数字病理学	肝脓肿	对比增强计算机断层扫描	深度学习, 机器学习	医学影像	492名肝脓肿患者	未明确说明	V-Net	Dice系数, AUC, 敏感性, 特异性	NA
1540	2025-12-09	Multimodal deep learning model for predicting microsatellite instability in colorectal cancer by contrast-enhanced computed tomography and histopathology 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112468 PMID:41101004	研究论文	本研究开发并验证了一个融合术前增强CT和术后全切片图像的多模态深度学习模型，用于预测结直肠癌的微卫星不稳定性状态	提出了一种融合静脉期CT和病理图像特征的自适应残差网络模型，实现了跨模态信息整合，并在多中心数据上验证了其优于单模态和替代融合模型的性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅使用了静脉期CT图像	开发一个可临床扩展的工具，用于预测结直肠癌的微卫星不稳定性状态，以支持患者分层和免疫治疗决策	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	对比增强计算机断层扫描，全切片图像	深度学习	图像	305名结直肠癌患者的配对CECT和WSI图像	NA	EfficientNet-b0, ResNet 101, 自适应残差网络	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA