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
1761	2025-11-16	Accelerating the discovery and optimization of metal-organic framework materials via machine learning 2025-Dec, Advances in colloid and interface science IF:15.9Q1 DOI:10.1016/j.cis.2025.103671 PMID:40957153	综述	系统回顾机器学习在金属有机框架材料研究中的应用进展	整合最新机器学习技术与MOF研究进展，提供跨学科合作视角	未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述	加速MOF材料的发现与优化过程	金属有机框架材料	机器学习	NA	机器学习	回归分析,分类算法,聚类分析,深度学习,强化学习	材料特性数据	NA	NA	NA	模型评估指标	NA
1762	2025-11-16	A Hybrid Bidirectional Deep Learning Model Using HRV for Prediction of ICU Mortality Risk in TBI Patients 2025-Dec, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00209-5 PMID:41230239	研究论文	本研究开发了一种结合权重预测器和双向长短期记忆网络的混合深度学习模型，通过分析心率变异性来预测创伤性脑损伤患者的ICU死亡风险	提出了一种结合权重预测器和BiLSTM的混合深度学习架构，通过特征加权和时序模式捕捉来提升心率变异性数据的预测性能	模型完全依赖ICU监测的心电图数据，可能受限于数据质量和采集条件	通过分析心率变异性准确预测创伤性脑损伤患者在ICU的早期死亡风险	创伤性脑损伤患者	医疗健康分析	创伤性脑损伤	心电图信号分析，心率变异性分析	混合深度学习模型，BiLSTM	心电图信号，心率变异性数据	来自黄金海岸大学医院和CHARIS系统的创伤性脑损伤患者数据	NA	双向长短期记忆网络，权重预测器	准确率，AUROC，AUPRC	NA
1763	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
1764	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
1765	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
1766	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
1767	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
1768	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
1769	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
1770	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
1771	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
1772	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
1773	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
1774	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
1775	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
1776	2025-11-15	The Current Use of Artificial Intelligence in Anesthesiology 2025-Dec, Advances in anesthesia DOI:10.1016/j.aan.2025.07.006 PMID:41224431	综述	本文探讨了人工智能在麻醉学领域的当前应用现状与潜在影响	系统梳理了AI技术在麻醉学中的具体应用方向，包括患者监测、药物管理和并发症预测等	当前AI在麻醉学中尚未广泛应用，缺乏大规模临床验证数据	分析人工智能技术在麻醉学领域的应用潜力和发展方向	麻醉学临床实践和患者管理	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1777	2025-11-14	Deep learning-based fine-tuning transfer improves the generalizability of tea component prediction using miniature near-infrared spectroscopy 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146458 PMID:40997429	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习微调的方法，使用微型近红外光谱仪提高茶叶成分预测的泛化能力	采用深度学习微调策略，将局部模型的准确性迁移到其他茶叶类型，优于传统的迁移成分分析方法	仅针对四种茶叶类型进行研究，样本类型范围有限	开发适用于不同茶叶类型的通用化预测模型，用于测定儿茶素和咖啡因含量	四种茶叶类型（绿茶、红茶、乌龙茶、黄茶）的光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱	深度学习,CNN	光谱数据	四种茶叶类型的样本数据	NA	卷积神经网络,全连接网络	准确率	NA
1778	2025-11-14	Wearable monitoring for rehabilitation: Deep learning-driven vertical ground reaction force estimation for anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Dec, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106663 PMID:40945379	研究论文	本研究开发了一种基于可穿戴传感器和深度学习的前交叉韧带重建患者垂直地面反作用力估计方法	提出CNN-BiGRU-Attention混合深度学习框架，在复杂运动模式下实现高精度vGRF预测，并针对患者特异性进行优化	样本量较小（仅25名患者），缺乏在更广泛运动模式和患者群体中的验证	开发便携式监测系统，用于前交叉韧带重建患者的康复评估	25名前交叉韧带重建患者	数字病理	运动损伤	可穿戴传感器，Vicon运动捕捉系统	CNN, BiGRU, Attention机制	运动学数据，力学数据	25名ACLR患者	NA	CNN-BiGRU-Attention混合架构	R2决定系数	NA
1779	2025-11-14	Diagnostic Performance of Large Language Models in Multimodal Analysis of Radiolucent Jaw Lesions 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103910 PMID:40961626	研究论文	评估ChatGPT和Gemini大语言模型在多模态影像分析中对透光性颌骨病变的诊断性能	首次系统评估大语言模型在口腔颌面外科多模态影像（全景片、CT、病理）诊断中的表现，并比较不同答题格式和影像组合的影响	样本量有限（100例），仅评估两种大语言模型，需要更大数据集和混合AI系统的进一步验证	评估大语言模型在口腔颌面外科透光性颌骨病变诊断中的性能	透光性颌骨病变患者	自然语言处理	颌骨疾病	多模态影像分析	大语言模型	文本、影像（全景X线、锥形束CT）、病理图像	100名匿名患者来自Wonkwang University Daejeon Dental Hospital	NA	ChatGPT 4o, Gemini 2.5 Pro	准确率	NA
1780	2025-11-14	AI-driven prediction of dental implant numbers to be placed for patient-specific treatment planning 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103896 PMID:41039688	研究论文	本研究开发了一种基于Vision Transformer的深度学习回归模型，利用全景X光片和临床数据预测无牙颌患者所需的种植体数量	首次将Vision Transformer架构应用于牙科种植体数量预测，实现了基于深度学习的定量决策支持工具	单中心研究设计，样本量有限，泛化能力受限	开发评估深度学习模型以预测无牙颌患者所需种植体数量，支持标准化数据驱动的治疗规划	628名接受牙科种植体治疗的患者，共919个无牙颌感兴趣区域	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像，CBCT成像	Vision Transformer (ViT)	图像	628名患者（341名女性，287名男性），919个无牙颌感兴趣区域	PyTorch	ViT-Base (google/vit-base-patch16-224-in21k)	MSE, MAE, R², EVS	NA