深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-10-02	A framework using large time series model for early warning of infectious diseases 2026-Mar, Infectious Disease Modelling IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.idm.2025.08.006 PMID:41017782	研究论文	提出了一种基于大型时间序列模型的传染病早期预警框架	利用生成式预训练大型时间序列模型解决传染病预警中数据质量和数量限制的问题	NA	开发具有强泛化能力和优异性能的传染病早期预警系统	传染病时空序列数据中的异常上升趋势（爆发）检测	时间序列分析	传染病	大型时间序列模型	生成式预训练模型	时空序列数据	真实世界传染病数据集及相关衍生数据集
2	2025-10-02	Advancing CRISPR with deep learning: A comprehensive review of models and databases 2025-Dec-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102691 PMID:41017815	综述	本文全面回顾了用于预测CRISPR基因编辑靶向效率的深度学习模型和相关数据库	系统梳理了当前CRISPR领域中的深度学习工具和数据库资源，强调了数据量对预测准确性的重要性	预测准确性受限于可用训练数据的数量	促进基因编辑疗法的发展，通过机器学习方法预测CRISPR的靶向效率	CRISPR基因编辑系统的靶向和脱靶效应	机器学习	NA	CRISPR基因编辑技术	深度学习模型	序列数据	NA
3	2025-10-02	Automatic specific absorption rate (SAR) prediction for hyperthermia treatment planning using deep learning method 2025-Dec, International journal of hyperthermia : the official journal of European Society for Hyperthermic Oncology, North American Hyperthermia Group IF:3.0Q2 DOI:10.1080/02656736.2025.2554860 PMID:40922671	研究论文	开发基于深度学习的比吸收率分布预测方法，用于脑癌热疗治疗规划	首次提出使用带有交叉注意力块的编码器-解码器神经网络，结合脑电特性、肿瘤3D坐标和微波天线相位设置来预测SAR分布	仅基于201个模拟数据进行训练和验证，样本量相对有限	开发快速准确的SAR预测方法以支持实时热疗治疗规划	脑癌患者的头部SAR分布	医学影像分析	脑癌	有限元建模、深度学习	编码器-解码器神经网络	模拟数据	201个模拟样本（训练181个，测试20个）
4	2025-10-02	Grapevine disease detection using (q,τ)-nabla calculus quantum deformation with deep learning features 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103619 PMID:41018245	研究论文	提出一种结合(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征和深度学习特征的混合分类方法，用于葡萄叶病害检测	首次将(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征与深度学习特征相结合，用于植物病害分类	NA	开发高效的葡萄叶病害自动检测方法以提高作物产量和保障粮食安全	葡萄叶病害	计算机视觉	植物病害	(q,τ)-Nabla微积分量子变形特征提取、预训练卷积神经网络	CNN、机器学习分类器	图像	葡萄叶病害数据集
5	2025-10-02	Towards safer environments: A YOLO and MediaPipe-based human fall detection system with alert automation 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103623 PMID:41018251	研究论文	开发了一种基于YOLOv8和MediaPipe的实时人体跌倒检测系统，通过姿态估计和异常检测技术自动发送警报	结合YOLOv8人体识别与MediaPipe姿态估计，利用位置标志点和活动识别算法提升系统在真实场景中的可扩展性和鲁棒性	NA	开发精确有效的实时跌倒检测系统以提升公共区域安全	公共场所（如交通枢纽）中的人体跌倒行为	计算机视觉	NA	姿态估计、深度学习目标检测、异常检测	YOLOv8、MediaPipe	视频	NA
6	2025-10-02	Segmenting Whole-Body MRI and CT for Multiorgan Anatomic Structure Delineation 2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240777 PMID:40767616	研究论文	开发并验证用于MRI和CT多器官分割的深度学习模型MRSegmentator	提出跨模态深度学习模型，能够同时处理MRI和CT图像，实现40个解剖结构的自动分割	较小结构的分割精度相对较低（如门静脉或脾静脉：0.64-0.78，肾上腺：0.56-0.69）	开发用于全身MRI和CT多器官解剖结构分割的深度学习模型	人体多器官解剖结构，包括肺、心脏、肝脏、肾脏等40个结构	计算机视觉	NA	深度学习，跨模态迁移学习	深度学习模型	医学图像（MRI和CT）	训练数据：1200个UK Biobank Dixon MRI序列（50名参与者），221个内部腹部MRI序列（177名患者），1228个TotalSegmentator CT扫描；测试数据：900个NAKO MRI序列（50名参与者），60个Multi-Modality Abdominal多器官分割挑战数据集MRI序列，29个TotalSegmentator MRI序列
7	2025-10-02	Use of Artificial Intelligence to Detect Cardiac Rhythm Disturbances in Athletes: A Scoping Review 2025 Nov-Dec, Journal of veterinary internal medicine IF:2.1Q1 DOI:10.1111/jvim.70257 PMID:41017277	综述	本文通过范围综述评估人工智能在运动员（特别是马匹）心电图心律失常检测中的应用现状与潜力	首次系统评估AI技术在马等运动物种心律失常检测中的应用，重点关注运动期间心电图分析的物种特异性算法开发	样本量较小且不同物种的心电图形态差异限制了在兽医医学中的广泛应用	评估人工智能在心电图心律失常检测中的应用，特别关注运动物种的当前和潜在用途	人类、马和狗的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	人工智能心电图分析	深度学习、卷积神经网络、恢复分析、迁移学习	心电图信号	包含17项研究（人类13项、马3项、狗1项）
8	2025-10-02	Ptgs2+ CPTC Function as a "Force-Immune Axis" by Responding to Acupuncture and Mediating M2 Macrophage Activation for Anti-Inflammatory Effects 2025-Oct-15, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology IF:4.4Q2 DOI:10.1096/fj.202501175RR PMID:41017691	研究论文	本研究通过单细胞测序发现Ptgs2+ CPTC作为力-免疫轴响应针刺刺激并激活M2巨噬细胞产生抗炎效应	首次确立Ptgs2+ CPTC作为连接机械刺激与免疫调节的关键力-免疫轴	NA	探索筋膜组织中特络细胞的细胞景观及其在针刺抗炎中的作用机制	大鼠腹部中线筋膜中的Cd34+/Pdgfra+特络细胞及其亚群	数字病理	炎症性疾病	单细胞测序、深度学习	深度学习	单细胞测序数据、细胞形态数据	痢疾大鼠模型
9	2025-10-02	Melatonin Alleviates Retina Angiogenesis by Targeting Fibronectin and the VEGF Pathway 2025-Oct-15, FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology IF:4.4Q2 DOI:10.1096/fj.202500814RR PMID:41026035	研究论文	本研究通过RNA测序发现纤连蛋白在视网膜血管生成中显著上调，并利用深度学习模型筛选出褪黑素作为潜在治疗剂	首次发现褪黑素能同时靶向纤连蛋白和VEGF通路抑制视网膜血管生成，展示了计算驱动药物发现的新方法	研究主要基于氧诱导视网膜病变模型，尚未在更广泛的疾病模型中验证	探索视网膜病理性血管生成的分子机制并寻找潜在治疗靶点	糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变的血管生成机制	计算生物学	视网膜病变	RNA测序、深度学习模型BioNet、FDA批准药物筛选	BioNet深度学习模型	基因表达数据、药物筛选数据	氧诱导视网膜病变模型动物
10	2025-10-02	Seizure detection using nonlinear measures over EEG frequency bands and deep learning classifiers 2025-Oct, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2356634 PMID:38803055	研究论文	提出一种基于EEG频段非线性特征和深度学习分类器的癫痫发作检测新方法	从最相关的EEG频率波段计算非线性特征作为新的特征提取方法	NA	开发自动癫痫发作检测框架以替代传统耗时的方法	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	非线性特征提取、机器学习、深度学习	ML和DL分类器	脑电图信号	Bonn数据集和Hauz Khas数据集
11	2025-10-02	Authentication with a one-dimensional CNN model using EEG-based brain-computer interface 2025-Oct, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2355490 PMID:38767327	研究论文	提出一种基于一维卷积神经网络的脑机接口认证方法，用于运动想象信号分类	将四类运动想象分类结果创新性地应用于身份认证系统，为残疾人士提供安全验证方案	EEG信号易受噪声干扰且泛化能力有限	开发基于脑电信号的轻量级运动想象分类模型并应用于身份认证	右手、左手、脚部和静息状态的运动想象脑电信号	脑机接口	中风	EEG信号处理	一维卷积神经网络(1-D CNN)	脑电信号	NA
12	2025-10-02	Artificial Intelligence Deep Learning Models to Predict Spaceflight Associated Neuro-Ocular Syndrome 2025-Oct, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.06.009 PMID:40505849	研究论文	开发基于深度学习的AI模型，利用光学相干断层扫描图像预测航天飞行相关神经眼综合征	首次使用深度学习模型通过飞行前OCT图像预测SANS发病，并验证了头低位卧床休息作为地面模拟模型的可行性	数据量有限，样本规模较小	预测航天飞行相关神经眼综合征的发病风险	宇航员和头低位卧床休息研究参与者	数字病理	神经眼综合征	光学相干断层扫描	Resnet50	图像	宇航员飞行数据和地面模拟研究参与者的OCT图像数据集
13	2025-10-02	Bond-centric modular design of protein assemblies 2025-Oct, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-025-02297-5 PMID:40745093	研究论文	提出了一种基于键合中心的模块化蛋白质组装设计方法	利用深度学习生成工具设计具有规则配位几何和可定制键合相互作用的蛋白质构建块	NA	开发模块化蛋白质纳米材料设计方法	蛋白质组装体和纳米材料	计算生物学	NA	深度学习生成工具、电子显微镜	深度学习生成模型	蛋白质结构数据、电子显微镜图像	超过20种多组分多面体蛋白质笼、二维阵列和三维蛋白质晶格
14	2025-10-02	Automated segmentation of soft X-ray tomography: Native cellular structure with submicron resolution at high-throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast 2025-Oct-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-10-0486 PMID:40875368	研究论文	开发基于深度学习的自动分割流程，用于软X射线断层扫描数据中酵母细胞结构的高通量定量分析	首次将深度学习自动分割应用于软X射线断层扫描，实现亚微米分辨率下数百个细胞结构的高通量三维形态分析	需要手动迭代优化来提高分割精度	开发高通量细胞结构自动分割方法，实现全细胞三维形态定量分析	酵母细胞（野生型、VPH1-GFP和突变株）	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描(SXT)	深度学习	三维图像	数百个细胞，涵盖三种酵母菌株
15	2025-10-02	Dual-feature cross-fusion network for precise brain tumor classification: a neurocomputational approach 2025-Oct-01, The International journal of neuroscience DOI:10.1080/00207454.2025.2565445 PMID:40986620	研究论文	提出一种双特征交叉融合网络用于脑肿瘤的自动分类	结合ConvNeXt提取全局特征和浅层CNN与FcaNet提取局部特征，通过交叉融合机制提升分类性能	NA	开发自动脑肿瘤分类方法以提高诊断效率和准确性	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	双特征交叉融合网络(DF-CFN), ConvNeXt, CNN, FcaNet	图像	Kaggle数据集(包含神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤四类)和FigShare数据集
16	2025-10-02	3D human pose point cloud data of light detection and ranging (LiDAR) 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112043 PMID:41018860	研究论文	本文介绍了使用3D LiDAR传感器采集人体姿态点云数据的方法和数据集	将3D LiDAR技术应用于室内人体姿态数据采集，保护隐私的同时生成可用于深度学习的三维点云数据	当前数据仅包含一名30-40岁男性受试者，缺乏女性、儿童和老年人等多样化样本	创建用于人体姿态预测的3D点云数据集	人体基本姿态（双手放侧、坐下、蹲下、站起）	计算机视觉	NA	3D LiDAR（光探测和测距）	CNN（卷积神经网络）	点云数据	1400个3D点云数据，包含4种人体姿态类别，每类280个训练数据和280个测试数据
17	2025-10-02	Relational Graph Convolutional Network for Robust Mass Spectrum Classification 2025-Oct-01, Journal of the American Society for Mass Spectrometry IF:3.1Q1 DOI:10.1021/jasms.5c00055 PMID:40888691	研究论文	提出一种基于关系图卷积网络的新型深度学习架构，用于高分辨率质谱成像数据的鲁棒分类	首次在MSI分类中利用质量缺陷和已知质量差异等HRMS结构特征，将质谱表示为图结构以学习化学相关离子家族间的关联	未明确说明模型在特定数据集上的具体性能限制或计算复杂度	开发能够充分利用高分辨率质谱特征并具有鲁棒性的质谱成像分类方法	质谱成像数据中的质谱信号和离子家族	机器学习	NA	高分辨率质谱成像(HRMS)	关系图卷积网络(R-GCN)	质谱数据	多个不同的MSI数据集
18	2025-10-02	Bioinformatics and machine learning reveal novel prognostic biomarkers in head and neck squamous cell carcinoma 2025-Oct-01, Journal of applied genetics IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s13353-025-01018-7 PMID:41028529	研究论文	本研究通过生物信息学和深度学习识别头颈部鳞状细胞癌的新型诊断和预后生物标志物	结合生物信息学与深度学习算法识别HNSCC关键生物标志物，并发现ACADM、KRT33B和C14orf34的组合具有最佳诊断性能	NA	寻找头颈部鳞状细胞癌的诊断和预后生物标志物以提高患者生存率	头颈部鳞状细胞癌患者	生物信息学	头颈部鳞状细胞癌	RNA表达数据分析、深度学习算法	深度学习	RNA表达数据、临床数据	NA
19	2025-10-02	Single-cell foundation models: bringing artificial intelligence into cell biology 2025-Oct-01, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01547-5 PMID:41028523	综述	本文概述单细胞基础模型(scFMs)的概念、应用及挑战，并提出未来发展方向	将基础模型技术扩展到单细胞分析领域，利用Transformer架构整合多组学数据解析细胞异质性和调控网络	面临组学数据非时序性、数据质量不一致、计算强度大以及潜在嵌入生物学意义解释困难等挑战	推动单细胞基础模型在单细胞基因组学中的发展和应用	单细胞基因组学数据和细胞生物学机制	机器学习	NA	单细胞基因组学技术	Transformer	多组学数据	NA
20	2025-10-02	Application of artificial intelligence in assisting treatment of gynecologic tumors: a systematic review 2025-Oct-01, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-025-00201-1 PMID:41028609	系统综述	系统回顾人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用现状与发展前景	全面梳理了AI在妇科肿瘤治疗各环节的应用分布，包括靶区勾画、剂量预测、疗效预测等具体应用场景	研究多为单中心、回顾性、小样本量，缺乏多中心大数据验证	评估人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用效果与发展潜力	妇科恶性肿瘤患者，包括宫颈癌、子宫内膜癌和卵巢癌	医学影像分析	妇科肿瘤	深度学习、传统影像组学、空间相关非常规影像组学、时间相关非常规影像组学	深度学习模型	医学影像数据	共纳入133篇研究，其中127篇（95%）样本量少于500例