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
1661	2025-12-03	DeepSaltPro: Enhancing halophilic protein prediction accuracy and efficiency via multi-protein language model integration 2025-Dec, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148947 PMID:41232885	研究论文	本研究提出了一种名为DeepSaltPro的深度学习框架，用于准确高效地预测嗜盐蛋白	通过整合两种预训练蛋白质语言模型（Ankh和ESM-2）的特征，结合CNN和BiGRU处理序列依赖，并首次在蛋白质预测任务中引入Kolmogorov-Arnold Network（KAN）以增强模型的表示能力和可解释性	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，也未讨论计算资源消耗的具体细节	开发一种高效的计算方法来准确识别嗜盐蛋白，以理解其功能机制并促进工业与生物技术应用	嗜盐蛋白	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	CNN, BiGRU, KAN	蛋白质序列	未明确说明	未明确说明	CNN, BiGRU, KAN	准确率	未明确说明
1662	2025-12-03	The association between enlarged perivascular spaces and muscle sympathetic nerve activity in normotensive and hypertensive humans 2025-Dec, Clinical autonomic research : official journal of the Clinical Autonomic Research Society IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s10286-025-01160-6 PMID:41075070	研究论文	本研究探讨了扩大血管周围间隙与肌肉交感神经活动在正常血压和高血压人群中的关联	首次使用深度学习算法（nnU-Net）分析脑部MRI图像中的ePVS，并直接测量MSNA，揭示了ePVS与交感神经活动在不同脑区的关联，特别是在高血压患者中观察到中脑ePVS簇与MSNA的特异性关联	样本量相对较小（25名高血压患者和50名健康正常血压成人），研究为横断面设计，无法确定因果关系，且仅使用T1加权MRI图像	评估扩大血管周围间隙是否与肌肉交感神经活动相关，并探索ePVS作为交感神经活动神经影像生物标志物的潜力	25名高血压患者和50名健康正常血压成人	数字病理学	心血管疾病	T1加权MRI，肌肉交感神经活动记录	深度学习	图像	75名参与者（25名高血压患者和50名健康正常血压成人）	nnU-Net	nnU-Net	NA	NA
1663	2025-12-03	MFFBi-Unet: Merging Dynamic Sparse Attention and Multi-scale Feature Fusion for Medical Image Segmentation 2025-Dec, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00740-4 PMID:40730736	研究论文	提出一种名为MFFBi-Unet的新型医学图像分割架构，结合动态稀疏注意力和多尺度特征融合	引入基于双层路由的动态稀疏注意力机制，实现上下文感知的计算分配，并在跳跃连接中集成新颖的多尺度特征融合模块	未明确说明计算复杂度或内存需求的具体降低程度，也未提及模型在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力	改进医学图像分割的准确性和效率	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, U-Net	医学图像	多个公共医学基准数据集	NA	MFFBi-Unet, BiFormer	Dice分数	NA
1664	2025-12-03	Unified VideoMAE Framework for Detection of Multi-Disorder ADHD and Depression 2025-Dec-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638973 PMID:41325113	研究论文	本文提出了一种基于统一VideoMAE框架的多重精神障碍（ADHD和抑郁症）检测系统	在统一框架内检测多重精神障碍（ADHD和抑郁症）；创新性地在微调过程中优化注意力掩码以优先关注与精神障碍最相关的面部特征；采用了三种不同的预训练模型微调方法	精神健康数据集可用性有限	开发自动化精神障碍诊断技术，辅助诊断和评估多种精神障碍	注意力缺陷多动障碍（ADHD）和抑郁症患者	计算机视觉	精神障碍	视频预处理、面部特征提取	视频掩码自编码器	面部视频	NA	NA	VideoMAE	准确率	NA
1665	2025-12-03	Single-shot multi-wavelength imaging over scattering media enabled by deep learning 2025-Dec-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.578473 PMID:41325218	研究论文	提出一种基于深度学习的单次多波长散射成像方法，通过训练光谱视觉散斑网络从多波长全息实验中恢复高保真图像	首次将深度学习扩展到多波长散射成像，通过优化网络解决相干干涉和色散效应带来的训练挑战，实现单次拍摄下的多波长图像恢复	未明确说明方法在极端散射条件或动态环境中的适用性，也未讨论计算复杂度对实时应用的影响	开发一种能够克服散射介质影响、实现单次多波长高保真成像的深度学习技术	通过多波长全息实验生成的散射介质后的多波长图像	计算机视觉	NA	多波长全息术，深度学习成像	深度神经网络	图像	三个数据集	NA	光谱视觉散斑网络	恢复保真度	NA
1666	2025-12-03	Optical encryption-transmission via computational ghost imaging and fractional OAM multiplexing 2025-Dec-01, Optics letters IF:3.1Q2 DOI:10.1364/OL.581801 PMID:41325262	研究论文	本文提出了一种结合计算鬼成像、分数轨道角动量和深度学习的光学图像安全加密传输方案	将计算鬼成像的加密优势与分数轨道角动量的高维传输特性结合，并引入深度学习进行解密，增强了系统的安全性和实用性	NA	实现光学图像的安全加密与传输	光学图像	计算机视觉	NA	计算鬼成像, 分数轨道角动量, 深度学习	CNN	图像	NA	NA	DenseNet	NA	NA
1667	2025-05-08	Response to Letter: "Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches" by Haque et al 2025-Dec, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1089/cbr.2025.0122 PMID:40329831	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1668	2025-12-02	Integrating pathology genomics and single-cell genomics to identify lactate metabolism-related prognostic features and therapeutic strategies for melanoma 2025-Dec, Apoptosis : an international journal on programmed cell death IF:6.1Q1 DOI:10.1007/s10495-025-02190-1 PMID:41006685	研究论文	本研究整合病理基因组学和单细胞基因组学，构建了基于乳酸代谢的预后模型，并探索了黑色素瘤的治疗策略	首次整合多组学数据（包括病理影像特征、单细胞RNA测序、空间转录组学等）系统表征黑色素瘤乳酸代谢的分子特征，并构建了结合病理特征和基因特征的预后模型	研究主要基于回顾性数据，需要前瞻性临床验证；模型在外部队列中的泛化能力有待进一步评估	系统表征黑色素瘤中乳酸代谢的分子特征，构建有效的预后模型，并探索潜在的治疗策略	皮肤黑色素瘤（SKCM）	数字病理学	黑色素瘤	单细胞RNA测序, 空间转录组学, 基因集变异分析（GSVA）	CNN, 机器学习算法	图像, 基因组数据, 转录组数据	TCGA训练和验证队列（具体样本数未明确说明），涉及443个病理影像特征	CellProfiler, 预训练的ResNet50（基于PyTorch或TensorFlow框架）	ResNet50	预后性能（如生存分析），未明确具体指标如AUC、准确率等	NA
1669	2025-12-02	Development and evaluation of deep learning models for estimating the organ at-risk dose constraint from two-dimensional cine magnetic resonance imaging scans during irradiation 2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70403 PMID:41310917	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习模型，用于从二维电影磁共振成像扫描中估计放射治疗期间危及器官的剂量约束	利用深度学习从二维电影MRI中预测危及器官剂量约束，实现了实时剂量监测的创新方法	结果仅显示有限改进，且受多种限制约束	开发能够从二维电影MRI中估计危及器官剂量约束的深度学习模型	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	二维电影磁共振成像，MR-linear accelerator	深度学习模型	图像	91名前列腺癌患者，381个治疗分次	NA	NA	相关系数，平均绝对误差，曲线下面积，灵敏度，特异度	NA
1670	2025-12-02	Paired PET-MRI Deep Learning Model for Translating [11C]PiB to [18F]Florbetaben Amyloid Images 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70168 PMID:41310910	研究论文	本文提出了一种基于可变形卷积网络的U-Net模型，用于将[11C]PiB PET图像转换为[18F]Florbetaben淀粉样蛋白图像，以增强数据集并解决视觉评估与Centiloid量表不一致的问题	结合可变形卷积网络（DCNv3）与U-Net架构，实现长距离依赖捕捉和高效计算，用于PET图像间的跨示踪剂翻译	未明确提及模型在更广泛数据集或不同临床环境中的泛化能力限制	开发一种深度学习模型，用于标准化不同淀粉样蛋白PET示踪剂图像，以支持长期临床试验和多中心比较	阿尔茨海默病患者的淀粉样蛋白PET图像，具体为[11C]PiB和[18F]Florbetaben示踪剂图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET-MRI成像	U-Net	图像	NA	NA	基于DCNv3的U-Net	NA	NA
1671	2025-12-02	A 25-year journey with protein blocks: Unveiling the versatility of a structural alphabet 2025-Dec, Biochimie IF:3.3Q2 DOI:10.1016/j.biochi.2025.08.007 PMID:40789363	综述	本文回顾了蛋白质块作为一种结构字母表在25年发展历程中的广泛应用，包括其在蛋白质结构、动力学和功能分析中的关键作用	通过引入基于熵的指数（N）来区分蛋白质的刚性、柔性和无序区域，并结合深度学习显著提升了预测性能	NA	总结蛋白质块作为一种结构字母表在结构生物信息学中的多功能性和应用进展	蛋白质结构、动力学和功能	结构生物信息学	NA	蛋白质块分析、分子动力学分析、深度学习	NA	蛋白质结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
1672	2025-12-01	Functional blepharoptosis screening with generative augmented deep learning from external ocular photography 2025-Dec, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2497460 PMID:40304715	研究论文	开发并验证基于外部眼部照片的功能性上睑下垂深度学习筛查模型，并评估生成式数据增强对模型性能的影响	首次将生成对抗网络（StyleGAN）生成的合成图像用于增强功能性上睑下垂检测模型的训练数据	样本量相对有限（771只眼睛），且来自单一三级眼科诊所，可能影响模型泛化能力	开发能够从外部眼部照片中检测功能性上睑下垂的深度学习模型	21岁及以上患者的眼部照片，包括639例临床诊断的功能性上睑下垂和132例正常对照	计算机视觉	眼科疾病	外部眼部摄影	深度学习, GAN	图像	771只眼睛（训练集539，验证集76，测试集156），增强后训练集增加2000张合成图像	NA	StyleGAN	敏感度, 特异度, AUC	NA
1673	2025-12-01	Orbital CT deep learning models in thyroid eye disease rival medical specialists' performance in optic neuropathy prediction in a quaternary referral center and revealed impact of the bony walls 2025-Dec, Orbit (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1080/01676830.2025.2521868 PMID:40591440	研究论文	开发并评估用于甲状腺眼病患者视神经病变预测的轨道CT深度学习模型	首次在四级转诊中心证明轨道CT深度学习模型在视神经病变预测方面与医学专家表现相当，并揭示了骨壁结构的影响	样本量相对有限（126名患者），研究时间跨度较长（2002-2017年）	开发用于甲状腺眼病患者视神经病变预测的深度学习模型	甲状腺眼病患者，包括伴有和不伴有视神经病变的病例	医学影像分析	甲状腺眼病	轨道CT成像	深度学习模型	CT图像（2D和3D）	126名甲状腺眼病患者，252个轨道，其中36个轨道确诊视神经病变	NA	NA	敏感度, 特异性, AUC	NA
1674	2025-12-01	Automated Kidney Tumor Segmentation in CT Images Using Deep Learning: A Multi-Stage Approach 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.020 PMID:40908232	研究论文	开发基于DeepMedic 3D卷积神经网络的自动化流程用于CT图像中肾脏和肾肿瘤分割	采用多尺度特征提取和三维卷积神经网络实现全自动肾脏肿瘤分割	研究依赖于单一机构的382例CT扫描数据，需要更多外部验证	开发自动化分割工具以提升肾肿瘤诊断工作流程和临床决策支持	肾脏和肾肿瘤	医学影像分析	肾肿瘤	CT扫描	CNN	CT图像	382例对比增强CT扫描	DeepMedic	3D CNN	Dice系数,精确率,召回率	NA
1675	2025-12-01	Comprehensive Assessment of Tumor Stromal Heterogeneity in Bladder Cancer by Deep Learning and Habitat Radiomics 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.029 PMID:40987672	研究论文	本研究开发了基于CT的深度学习和栖息地影像组学模型，用于术前预测膀胱癌肿瘤间质比并评估其预后价值	首次将栖息地影像组学与深度学习相结合，通过多亚区域分析评估膀胱癌肿瘤间质异质性，并验证其在免疫治疗反应预测中的应用	回顾性研究设计，样本量有限（477例），仅使用CT影像数据	开发术前预测膀胱癌肿瘤间质比的机器学习模型，并评估其在预后和免疫治疗反应预测中的价值	膀胱尿路上皮癌患者	数字病理	膀胱癌	CT影像分析	深度学习, 影像组学	医学影像	477例来自两个中心的膀胱癌患者	NA	迁移学习模型	准确率, 校准度, 临床效用	NA
1676	2025-12-01	Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Deep Learning: Validation Across Diverse Chest CT Protocols 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.009 PMID:40998657	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的全自动冠状动脉钙化评分模型，适用于不同胸部CT扫描协议	开发了首个工作流就绪、协议无关的深度学习模型，可在常规非门控胸部CT上实现全自动冠状动脉钙化量化	单中心回顾性研究，需要进一步外部验证	开发自动化冠状动脉钙化评分工具以改善心血管疾病风险分层	无已知动脉粥样硬化性心血管疾病患者的胸部CT扫描	数字病理	心血管疾病	胸部CT扫描	深度学习	医学影像	2132例胸部CT扫描（常规、CT-CAC和CT-COVID）	NA	NA	组内相关系数, Cohen's kappa, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, F1分数	NA
1677	2025-12-01	Prediction of the risk of diabetic foot from corneal nerve images using deep learning algorithms 2025-Dec, Diabetes research and clinical practice IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.diabres.2025.112991 PMID:41205876	研究论文	开发基于角膜神经图像的深度学习算法预测糖尿病足风险	首次将角膜神经图像与HbA1c或血清肌酐结合开发混合深度学习算法用于糖尿病足风险预测	使用定量角膜神经参数未能提升模型性能	预测糖尿病足风险分类	糖尿病患者的角膜神经图像	医学影像分析	糖尿病足	角膜神经成像	深度学习算法	图像	471名参与者的942只眼睛共23,550张图像	NA	NA	AUC	NA
1678	2025-11-29	A lightweight deep learning model with attention mechanisms for hypertensive retinopathy classification 2025-Dec, International journal of cardiology. Cardiovascular risk and prevention DOI:10.1016/j.ijcrp.2025.200541 PMID:41312542	研究论文	提出一种结合注意力机制的轻量级深度学习模型MA-DNet用于高血压视网膜病变分类	将DenseNet与通道和空间注意力机制相结合，采用特征增强和数据平衡技术提高分类精度	NA	开发自动化的高血压视网膜病变分类方法以辅助临床诊断	眼底图像中的高血压视网膜病变特征	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	OIA-ODIR数据集	NA	DenseNet	准确率	NA
1679	2025-12-01	Deep Learning-Enhanced Single Breath-Hold Abdominal MRI at 0.55 T-Technical Feasibility and Image Quality Assessment 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.013 PMID:40846585	研究论文	本研究评估深度学习增强的0.55T低场强腹部MRI在单次屏气下的技术可行性和图像质量	首次在0.55T低场强MRI中应用深度学习重建技术实现单次屏气腹部成像，并证明其图像质量优于传统方法	研究仅纳入健康志愿者，样本量较小（33例），缺乏病理证实	评估深度学习增强的低场强腹部MRI的技术可行性和图像质量	健康志愿者	医学影像分析	NA	MRI, 深度学习图像重建	深度学习	医学影像	33名健康志愿者	NA	NA	图像质量评分, 图像噪声, 空间分辨率, 观察者间一致性	NA
1680	2025-12-01	Ultrafast Multi-tracer Total-body PET Imaging Using a Transformer-Based Deep Learning Model 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.015 PMID:40885633	研究论文	提出基于Transformer的深度学习框架，用于从超快速扫描中合成多示踪剂全身PET图像	首次将3D SwinUNETR-V2架构应用于多示踪剂全身PET成像，开发了仅PET输入和PET+CT融合输入两种模型变体	回顾性单中心研究，样本量有限，需进一步验证	减少PET扫描时间以最小化运动伪影并改善患者舒适度	临床uEXPLORER PET/CT数据集，包括[18F]FDG、[18F]FAPI和[68Ga]FAPI三种示踪剂	医学影像分析	NA	PET/CT成像，列表模式数据截断	深度学习	3D医学影像	155例患者（[18F]FDG 50例，[18F]FAPI 45例，[68Ga]FAPI 60例）	NA	3D SwinUNETR-V2	峰值信噪比(PSNR), 图像质量主观评价, 病灶检测能力	NA