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
1921	2025-11-12	Dose equivalent rate forecasting: A comparison of time series methods and machine learning approaches 2025-Dec, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112153 PMID:40961690	研究论文	比较时间序列方法和机器学习方法在剂量当量率预测中的性能	首次系统比较传统统计方法与先进深度学习模型在剂量当量率预测中的表现，包括进化神经架构搜索等前沿技术	数据集时间跨度有限，随机性变化特征增加了预测难度，需要更长时间序列数据提升可靠性	开发更稳健的辐射预测模型，改善辐射防护和环境安全决策	美国德克萨斯州圣安东尼奥地区的剂量当量率数据	机器学习	NA	时间序列分析，辐射监测	持久性模型, Lasso回归, K近邻, 进化神经架构搜索, 循环神经网络	时间序列数据	2019年1月至12月数据用于训练，2020年初数据用于测试	NA	循环神经网络	相关系数(r), 均方误差	NA
1922	2025-11-10	Segmentation of cortical bone, trabecular bone, and medullary pores from micro-CT images using 2D and 3D deep learning models 2025-Dec, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.25633 PMID:39905914	研究论文	使用2D和3D深度学习模型从微型CT图像中分割皮质骨、骨小梁和髓质孔	开发了名为BONe的新型深度学习模型，首次在微型CT扫描的水獭长骨数据上同时训练2D和3D分割模型并进行对比分析	3D模型计算成本巨大限制了可扩展性和实用性，且在薄骨小梁等细节标记上表现略逊于2D模型	开发快速准确的骨组织自动分割方法以替代耗时易错的手动分割	水獭长骨的微型CT扫描图像	计算机视觉	NA	微型CT扫描	CNN	图像	水獭长骨的微型CT扫描数据集	NA	BONe (Bone One-shot Network)	分割准确性，泛化能力，计算效率	NA
1923	2025-11-09	Methods for the synthesis of natural UDP-sugars and synthetic analogues 2025-Dec, Carbohydrate research IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.carres.2025.109651 PMID:40946501	综述	本文综述了天然和非天然UDP-糖的酶法和化学酶法合成方法的最新进展	整合了深度学习引导的酶工程设计、一锅多酶系统和化学-酶法组合策略，扩展了UDP-糖的合成范围	NA	开发高效合成天然和非天然UDP-糖的方法	UDP-葡萄糖、UDP-半乳糖、UDP-木糖、UDP-N-乙酰葡糖胺、UDP-N-乙酰半乳糖胺及其合成类似物	生物化学	NA	酶法合成、化学酶法合成、一锅多酶系统、重组表达、酶工程、深度学习引导设计	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1924	2025-11-08	Toxic effects of environmental biotoxin okadaic acid by network toxicology analysis and deep learning prediction 2025-Dec, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2025.107578 PMID:40987019	研究论文	通过网络毒理学和深度学习策略研究环境生物毒素冈田酸(OA)的神经毒性分子机制	首次整合网络毒理学和深度学习方法，在系统生物学和分子相互作用层面实现多维互补分析	研究主要基于计算预测，实验验证相对有限	探究冈田酸(OA)的神经毒性分子机制及其与腹泻性脑损伤的关联	冈田酸(OA)及其相关毒性靶点	机器学习	神经毒性疾病	网络毒理学分析,深度学习预测,分子对接,生物层干涉技术	深度学习	生物分子相互作用数据	95个中枢靶点	DeepPurpose	NA	相互作用能量(INTERACTION_ENERGY),结合常数(K)	NA
1925	2025-11-08	Sequence-based chromatin activity modeling and regulatory impact prediction of genetic variants in farmed animals using deep learning 2025-Dec, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf139 PMID:41189647	研究论文	开发基于深度学习的框架，利用功能基因组数据预测农场动物非编码变异的调控影响	首次为多种农场动物构建物种特异性的序列到功能模型，通过染色质活性建模预测遗传变异的调控影响	受限于农场动物基因组资源不足，缺乏专门的计算工具	预测农场动物非编码遗传变异的调控功能并改进基因组预测	牛、鸡、猪和大西洋鲑四种农场动物	机器学习	NA	ATAC-seq, DNase I hypersensitive site sequencing, ChIP-seq	深度学习网络	基因组序列数据，染色质图谱数据	NA	NA	NA	序列建模准确度，功能评分预测能力，基因组预测性能提升	NA
1926	2025-11-08	Upright-Net+: Enhanced Learning of Upright Orientation for 3D Point Clouds 2025-Dec, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3605201 PMID:40892647	研究论文	提出Upright-Net+模型，通过改进的图卷积网络和位置编码模块增强3D点云的直立方向估计能力	引入基于相对距离直方图统计的全局位置编码模块(GPE-RDHS)解决特征平滑问题，增强加权残差损失项惩罚假阳性预测，将连续方向问题转化为离散分类任务	NA	解决3D模型姿态对形状分析的影响，提升3D点云直立方向估计的准确性	3D点云数据	计算机视觉	NA	3D点云分析	图卷积网络	3D点云	NA	NA	Upright-Net+	NA	NA
1927	2025-11-08	AttentionPainter: An Efficient and Adaptive Stroke Predictor for Scene Painting 2025-Dec, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3618184 PMID:41052120	研究论文	提出一种高效自适应的单步神经绘画模型AttentionPainter，用于将输入图像分解为参数化笔划序列	提出可扩展笔划预测器实现单次前向过程预测大量笔划参数、快速笔划堆叠算法提升13倍训练速度、笔划密度损失函数提升重建质量、笔划扩散模型支持基于笔划的图像修复和编辑	NA	解决现有神经绘画方法推理时间长和训练不稳定的问题	基于笔划的图像渲染和绘画生成	计算机视觉	NA	深度学习	注意力机制,扩散模型	图像	NA	NA	AttentionPainter,Stroke Diffusion Model	推理速度,训练效率,重建质量	NA
1928	2025-11-08	High-level STING expression in tumour and inflammatory cells is linked to microsatellite instability and favourable tumour parameters in a cohort of over 1,900 colorectal cancer patients 2025-Dec, Pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.pathol.2025.05.008 PMID:40816937	研究论文	通过多重荧光免疫组化和深度学习算法分析1905例结直肠癌患者中STING表达与临床参数的关系	首次在大规模结直肠癌队列中系统评估不同细胞类型（肿瘤细胞与炎症细胞）中STING表达的临床意义	研究为回顾性分析，需进一步功能实验验证机制	评估STING表达在结直肠癌不同细胞类型中的临床意义	1905例结直肠癌患者组织样本	数字病理学	结直肠癌	多重荧光免疫组化，组织芯片	深度学习	组织图像	1905例结直肠癌患者	NA	NA	p值	NA
1929	2025-11-08	SFT-HN: a novel spatial-frequency-temporal hybrid network for EEG-based emotion recognition 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10366-3 PMID:41199757	研究论文	提出一种新颖的空间-频率-时间混合网络用于基于脑电图的情绪识别	首次提出结合空间频率残差模块和注意力双向LSTM的混合架构，能够同时提取脑电信号的空间-频率特征和时间上下文信息	NA	解决脑电信号中空间、频率和时间信息融合的挑战，充分利用不同情绪间的判别性局部模式	脑电图信号	脑机接口	NA	脑电图	深度学习混合模型	脑电图信号	在DEAP、SEED和FACED三个数据集上进行验证	NA	空间频率残差模块,注意力双向LSTM	准确率	NA
1930	2025-11-08	Emotion recognition using spatially unidimensional self-attention with fusion feature of brain effective connectivity network and spectral power 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10364-5 PMID:41199759	研究论文	提出一种融合脑有效连接网络和频谱功率特征的新策略，并设计基于空间一维自注意力的双通道1D-CNN模型用于脑电情绪识别	提出保留空间信息的二维脑有效连接网络与一维频谱功率特征融合策略，以及基于空间一维自注意力的双通道1D-CNN架构	未明确说明模型计算复杂度和实时性表现，缺乏在其他脑电数据集上的泛化性验证	提升基于脑电信号的情绪识别性能	脑电信号和情绪状态	脑机接口, 机器学习	NA	脑电图(EEG), 脑有效连接网络分析	1D-CNN, 自注意力机制	脑电信号	SEED和SEED-IV数据集	NA	双通道1D-CNN, 空间一维自注意力(SAD-1D-CNN)	准确率	NA
1931	2025-11-07	Deep learning method for semi-automated segmentation of optic nerve head tissues in optical coherence tomography images 2025-Dec, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110678 PMID:41038371	研究论文	提出基于深度学习的半自动分割方法，用于光学相干断层扫描图像中视神经头组织的分割	开发了结合用户交互的深度学习模型更新机制，允许用户修正预测结果并实时优化后续预测	测试数据集较小（仅6个视神经头图像体积），需要更大样本量来全面评估模型更新效果	实现视神经头组织的半自动精确分割，提高分割效率	视神经头组织的前部筛板表面、布鲁赫膜和脉络膜-巩膜界面	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	46个预处理的视神经头图像体积（每个包含24个径向扫描）	NA	NA	均方根误差	NA
1932	2025-11-07	Real-World Adversarial Defense Against Patch Attacks Based on Diffusion Model 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3596462 PMID:40768456	研究论文	提出基于扩散模型的对抗性补丁防御框架DIFFender，通过文本引导扩散模型检测和修复对抗补丁攻击	发现对抗性异常感知现象，首次将扩散模型统一应用于补丁定位和修复任务，并提出高效少样本提示调优算法	NA	开发有效的对抗性补丁防御方法，提升深度学习模型在真实场景中的鲁棒性	对抗性补丁攻击	计算机视觉	NA	扩散模型	扩散模型	图像	NA	NA	扩散模型	NA	NA
1933	2025-11-07	FaceTracer: Unveiling Source Identities From Swapped Face Images and Videos for Fraud Prevention 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3601141 PMID:40833901	研究论文	提出首个非侵入式框架FaceTracer，用于从换脸图像和视频中追溯源人物身份以预防欺诈	首个专门设计用于从换脸内容中追溯源人物身份的非侵入式框架，通过解缠模块有效抑制目标人物身份信息并分离源人物身份特征	未明确说明对极端质量退化或高度复杂混合身份场景的处理能力	开发能够追溯换脸内容中源人物身份的技术，用于欺诈预防和恶意行为者追踪	换脸图像和视频中的源人物身份特征	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像, 视频	NA	NA	解缠模块	身份识别准确率, 迁移性, 鲁棒性	NA
1934	2025-11-07	LBONet: Supervised Spectral Descriptors for Shape Analysis 2025-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3600873 PMID:40833902	研究论文	提出LBONet方法，通过监督学习优化拉普拉斯-贝尔特拉米算子的特征基，提升形状分析任务的性能	首次提出监督学习方式优化LBO特征基，使其更适应特定任务需求	NA	改进非刚性形状分析中拉普拉斯-贝尔特拉米算子的性能	流形上的算子学习	计算机视觉	NA	深度学习	监督学习	形状数据	NA	NA	LBONet	检索准确率, 分类准确率, 分割精度, 对应关系准确率	NA
1935	2025-11-06	GlucoNet-MM: A multimodal attention-based multi-task learning framework with decision transformer for personalised and explainable blood glucose forecasting 2025-Dec, Diabetes, obesity & metabolism DOI:10.1111/dom.70147 PMID:40977343	研究论文	提出一种基于注意力机制的多任务学习框架GlucoNet-MM，结合决策变换器实现个性化可解释血糖预测	首次将决策变换器与多模态注意力机制结合，实现政策感知的血糖预测并提供模型可解释性	仅在两个公开数据集上验证，需要更多临床环境下的验证	开发先进的个性化可解释深度学习框架用于血糖预测	糖尿病患者血糖数据	机器学习	糖尿病	连续血糖监测(CGM), 胰岛素剂量记录, 碳水化合物摄入记录, 体力活动监测	Transformer, 多任务学习	多模态生理和行为数据	两个公开数据集(BrisT1D和OhioT1DM)	PyTorch, TensorFlow	Decision Transformer, 注意力机制	R2分数, 平均绝对误差(MAE)	NA
1936	2025-11-06	Local large arterial perivascular adipose tissue metabolic and anatomical features are associated with hypertensive clinical outcomes: a PET/CT-based study 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2578724 PMID:41170857	研究论文	本研究利用PET/CT探讨大动脉血管周围脂肪组织的解剖和代谢特征与高血压临床结局的关系	首次发现局部大动脉PVAT特征与高血压结局的关联，并揭示其在疾病进展中的空间富集模式	样本量相对有限（150例），且为回顾性研究设计	探究大动脉血管周围脂肪组织特征与高血压临床结局的关联	150例原发性肺部恶性肿瘤患者（其中45例高血压患者）	数字病理	心血管疾病	PET/CT, 18F-FDG PET/CT	深度学习	医学影像	150例患者（45例高血压患者）	TotalSegmentator	NA	AUC, 比值比, p值, 置信区间	NA
1937	2025-11-06	Radiomic Applications in Skull Base Pathology: A Systematic Review of Potential Clinical Uses 2025-Dec, Journal of neurological surgery. Part B, Skull base DOI:10.1055/a-2436-8444 PMID:41140420	系统综述	系统回顾了影像组学在颅底病理学中的应用现状和潜在临床价值	首次系统性地总结了影像组学在颅底病理学中的应用趋势，揭示了该领域自2017年以来的指数级增长	需要更大样本量、预测模型的验证和临床应用，需进一步研究影像组学在颅底治疗中的优缺点	探索影像组学在颅底文献中的应用现状	颅底病理学相关的医学影像数据	医学影像分析	颅底肿瘤疾病	影像组学特征提取与分析	NA	放射影像图像	102项研究，包含26,280张放射影像图像，平均每项研究258±677个病例	NA	NA	NA	NA
1938	2025-11-06	An Ensemble CNN With Bayesian Learning Model for Multiclass Classification of Brain Disease Using Adaptive Refinement Network-Based Segmentation 2025-Dec, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70166 PMID:41191287	研究论文	提出一种集成CNN与贝叶斯学习的模型，通过自适应优化网络分割和分类脑部疾病	结合自适应优化网络分割、基于适应度的火烈鸟搜索算法优化参数，以及集成CNN与贝叶斯学习的多模型融合分类方法	NA	早期脑肿瘤诊断与多类别脑部疾病分类	脑部MRI图像	计算机视觉	脑部疾病	MRI成像	CNN, 集成学习	医学图像	NA	NA	VGG16, ResNet, Xception, 自适应优化网络	准确率, 鲁棒性	NA
1939	2025-11-05	Improving Reproducibility of Volumetric Evaluation Using Computed Tomography in Pediatric Patients with Congenital Heart Disease 2025-Dec, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-024-03630-6 PMID:39217235	研究论文	评估深度学习标注程序与传统方法在先天性心脏病患儿心室容积测量中的可重复性对比	首次在儿科先天性心脏病患者中系统比较深度学习自动标注工具与传统半自动方法在心室容积测量中的可重复性	样本量有限（127例），仅评估了特定两种软件工具	评估左心室、右心室和功能性单心室容积测量的观察者内、观察者间和研究间可重复性	先天性心脏病儿科患者的心室容积数据	医学影像分析	先天性心脏病	心脏CT扫描	深度学习	CT影像	127例患者（56名女性，71名男性，平均年龄82.1个月）	NA	NA	观察者内一致性，观察者间一致性，重建时间，重新配置测试次数	NA
1940	2025-11-05	Deep learning-Guided optimization of cobalt catalysts for antibiotic degradation 2025-Dec-01, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122811 PMID:40962004	研究论文	本研究结合机器学习和优化算法优化钴催化剂以提升抗生素降解效率	提出融合TabNet深度学习模型与新型麻雀搜索算法(SSA)的催化剂优化方法，并通过SHAP分析揭示降解机制	数据来源于207篇文献，样本量有限；模型仅在钴基催化剂体系验证	优化高级氧化过程中抗生素去除效率并加速无机催化剂开发	钴基催化剂（单原子钴Co-CuO、氧化钴CoO、钴铁氧体CoFeO）	机器学习	NA	高级氧化过程	TabNet	实验数据	207篇文献数据	NA	TabNet	准确率,R值	NA