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
1	2025-10-05	YOLOv5-aided paper-based microfluidic intelligent sensing platform for multiplex sweat biomarker analysis 2025-Dec-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117978 PMID:40945114	研究论文	开发了一种基于YOLOv5的纸基微流体智能传感平台，用于汗液中多种生物标志物的检测	结合易制造的纸基微流控芯片、智能手机成像和深度学习框架，实现了99.5%的平均精度	未明确说明样本规模和计算资源需求	开发一种成本效益高、便携且可重复的汗液生物标志物检测方法	汗液中的铁离子、氯离子和葡萄糖	计算机视觉	NA	比色检测、微流控技术	CNN	图像	NA	PyTorch	YOLOv5	平均精度	NA
2	2025-10-05	Efficient Visual Transformer by Learnable Token Merging 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3588186 PMID:40663671	研究论文	提出一种可学习令牌合并的紧凑型视觉Transformer块LTM-Transformer，用于提升视觉任务的效率	通过可学习的令牌合并方案减少计算量，并基于信息瓶颈理论推导出可分离的变分上界来指导模型设计	NA	开发高效的视觉Transformer模型以降低计算成本同时保持或提升预测精度	视觉Transformer模型	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	NA	NA	LTM-Transformer, MobileViT, EfficientViT, ViT, Swin	FLOPs, 推理时间, 预测准确率	NA
3	2025-10-05	Re-Boosting Self-Collaboration Parallel Prompt GAN for Unsupervised Image Restoration 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3589606 PMID:40668718	研究论文	提出一种用于无监督图像恢复的自协作并行提示生成对抗网络框架	引入自协作策略，通过迭代增强修复器和提示学习模块，在不增加推理复杂度的情况下显著提升性能；提出再增强模块将自集成策略融入自协作框架	未明确说明具体数据集规模和应用场景限制	提升无监督图像恢复方法的性能	退化图像	计算机视觉	NA	生成对抗网络	GAN	图像	NA	NA	并行生成对抗分支架构	PSNR（峰值信噪比）	NA
4	2025-10-05	NUPES: Non-Uniform Post-Training Quantization via Power Exponent Search 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3593987 PMID:40758517	研究论文	提出一种通过幂指数搜索的非均匀后训练量化方法NUPES，用于深度神经网络特别是大语言模型的压缩部署	利用自同构保持标量乘法，通过幂函数变换实现非均匀量化，并提出在完整量化空间中学习新权重的优化范式	论文未明确说明具体计算资源需求和最大可处理模型规模	降低深度神经网络特别是大语言模型的内存占用和推理延迟	深度神经网络权重和激活值，特别关注大语言模型中的异常值	机器学习	NA	后训练量化	Transformer	神经网络权重和激活值	NA	NA	Transformer, 大语言模型	压缩率，推理延迟，内存占用	NA
5	2025-10-05	Protecting Feature Privacy in Person Re-Identification 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3590979 PMID:40758524	研究论文	提出一种基于GAN的特征隐私保护行人重识别模型，通过双重对抗目标和两步训练策略平衡隐私保护与识别性能	引入GAN强制重建图像遵循原始图像分布，提出效用-可逆比(URR)评估指标，设计两步训练和惰性更新策略解决双重对抗优化难题	在保护隐私的同时仍会带来微小的识别精度损失	保护行人重识别中深度特征的隐私安全，防止特征被逆向还原为原始图像	行人重识别系统中的深度特征表示	计算机视觉	NA	生成对抗网络(GAN)	GAN, CNN	图像	NA	NA	GAN	效用-可逆比(URR), 识别准确率	NA
6	2025-10-05	EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3354997 PMID:38227417	研究论文	提出一种广义端到端概率性PnP方法EPro-PnP，用于单目物体姿态估计	将PnP构建为可输出SE(3)流形上姿态分布的概率层，通过最小化预测与目标姿态分布的KL散度来学习2D-3D对应关系	未明确说明方法在极端遮挡或光照条件下的鲁棒性	解决单目RGB图像中3D物体姿态估计问题	3D物体姿态	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	RGB图像	NA	NA	可变形对应网络	姿态精度	NA
7	2025-10-05	Deep Learning-Based Point Cloud Compression: An In-Depth Survey and Benchmark 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3594355 PMID:40742848	综述	本文系统综述了基于深度学习的点云压缩方法，包括数据集介绍、算法演进、基准测试分析和未来趋势展望	首次对深度学习点云压缩领域进行全面系统综述，并进行了广泛的基准测试比较分析	作为综述性文章，主要依赖现有文献分析，缺乏原创性算法提出	总结深度学习点云压缩的研究进展并指明未来研究方向	点云压缩算法、数据集和国际标准	计算机视觉	NA	深度学习	NA	点云数据	多个点云数据集	NA	NA	基准测试比较	NA
8	2025-10-05	SEMI-CAVA: A Causal Variational Approach to Semi-Supervised Learning 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3594360 PMID:40742852	研究论文	提出一种结合因果推理和变分推断的半监督学习方法SEMI-CAVA	将Mixup策略解释为随机干预并引入一致性损失以促进潜在表示的一致性，为学习到的潜在表示与真实因果因子对齐提供理论保证	NA	开发用于半监督学习的因果生成模型	医学数据集和标准基准数据集(CIFAR10, CIFAR100, SVHN)	机器学习	NA	变分推断	生成模型	多模态医学数据，图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
9	2025-10-05	VLPose: Bridging the Domain Gap in Pose Estimation With Language-Vision Tuning 2025-Nov, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3594097 PMID:40788797	研究论文	提出了一种名为VLPose的新框架，通过语言-视觉调优来解决姿态估计中的领域差距问题	利用语言模型的潜力增强传统姿态估计模型的适应性，通过语言和视觉的协同作用扩展姿态估计模型的泛化能力和鲁棒性	NA	通过高效的调优策略弥合自然场景和人工场景之间的领域差距	人体姿态估计	计算机视觉	NA	语言-视觉调优	NA	图像	HumanArt和MSCOCO数据集	NA	VLPose	准确率提升百分比	NA
10	2025-10-05	Research hotspots and trends of pediatric bone age: A bibliometric and visualization analysis 2025-Oct-04, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-025-04643-0 PMID:41044432	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析方法探讨儿科骨龄研究的热点与趋势	首次系统分析儿科骨龄研究领域的发展脉络，识别新兴研究方向如深度学习和人工智能	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他数据库的重要文献	识别儿科骨龄评估领域的研究热点并预测未来发展趋势	1965-2024年间发表的4652篇儿科骨龄相关文献	文献计量学	儿科发育疾病	文献计量分析，可视化分析	NA	文献数据	4652篇出版物	VOSviewer, CiteSpace, bibliometrix	NA	NA	NA
11	2025-10-05	Current trends and future artificial intelligence applications in transfusion medicine: a bibliometric analysis 2025-Oct-04, Expert review of hematology IF:2.3Q2 DOI:10.1080/17474086.2025.2570336 PMID:41045021	文献计量分析	通过文献计量分析探讨人工智能在输血医学领域的当前趋势和未来应用前景	首次对人工智能在输血医学领域的文献进行系统性计量分析，识别研究热点和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，时间范围截至2025年8月，可能存在文献收录不全的局限	分析人工智能在输血医学领域的研究现状和未来发展方向	2000-2025年间发表的159篇相关学术文献	医疗信息学	输血医学	文献计量分析	NA	文献数据	159篇出版物	VOSviewer, CiteSpace, Excel	NA	NA	NA
12	2025-10-05	Genomic Identification and Validation of Candidate Genes Associated with Alkalinity Tolerance in Exopalaemon carinicauda 2025-Oct-04, Marine biotechnology (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10126-025-10524-y PMID:41045383	研究论文	本研究通过基因组分析方法鉴定与脊尾白虾碱度耐受性相关的候选基因	首次结合BSA测序、深度学习方法和比较转录组分析系统鉴定脊尾白虾碱度耐受性相关基因	研究仅聚焦于极端表型个体，样本代表性可能存在局限	探究甲壳类动物盐碱适应的分子机制	脊尾白虾(Exopalaemon carinicauda)	基因组学	NA	下一代测序,BSA分析,转录组分析,PCR测序	深度学习	基因组数据,转录组数据	极端表型个体DNA混合样本	NA	NA	欧几里得距离,ΔSNP-index	NA
13	2025-10-05	Deep learning-based cell type profiles reveal signatures of Alzheimer's disease resilience and resistance 2025-Oct-03, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awaf285 PMID:40794555	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，能够从批量RNA测序数据中恢复细胞类型特异性转录程序，用于探索阿尔茨海默病的认知韧性和脑抵抗机制	首次应用基于Transformer的深度学习模型从批量RNA测序数据中恢复细胞类型特异性转录程序，显著优于先前方法，为大规模研究复杂表型提供了新工具	单核技术存在核转录覆盖度低、成本高和技术复杂性的限制	揭示阿尔茨海默病韧性和抵抗的细胞类型特异性机制，识别特定治疗靶点	阿尔茨海默病患者脑组织细胞类型	自然语言处理,数字病理学	阿尔茨海默病	RNA测序,单核技术	Transformer	转录组数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
14	2025-10-05	YOLOv12 Algorithm-Aided Detection and Classification of Lateral Malleolar Avulsion Fracture and Subfibular Ossicle Based on CT Images: Multicenter Study 2025-Oct-03, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/79064 PMID:40924436	研究论文	基于CT图像使用YOLOv12算法辅助检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的多中心研究	首次在多个中心评估包括最新YOLOv12在内的多种深度学习算法用于区分外踝撕脱性骨折和腓骨下籽骨，并与放射科医生的CT诊断性能进行对比	回顾性研究设计，仅来自中国两家医院的数据	评估深度学习算法在CT图像中检测和分类外踝撕脱性骨折与腓骨下籽骨的性能	1918名患者（外踝撕脱性骨折1253例，腓骨下籽骨665例）的CT图像	计算机视觉	骨科疾病	CT成像，MRI成像	CNN	医学图像	1918名患者，来自2家医院（2014-2024年）	NA	YOLOv12, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet	mAP50, AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
15	2025-10-05	Deep Learning for Automated Measures of SUV and Molecular Tumor Volume in [68Ga]PSMA-11 or [18F]DCFPyL, [18F]FDG, and [177Lu]Lu-PSMA-617 Imaging with Global Threshold Regional Consensus Network 2025-Oct-03, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.125.270077 PMID:40967759	研究论文	开发基于深度学习的自动化工作流程，用于在前列腺癌PET和SPECT成像中测量SUV和分子肿瘤体积	提出全局阈值区域共识网络，改进了nnU-Net的边界定义和标签准确性，在多种示踪剂成像中实现了高精度分割	模型性能在不同示踪剂间存在差异，FDG PET的准确度相对较低	改进前列腺癌影像学评估的计算工作流程，提高LuPSMA治疗的患者选择和预后预测准确性	转移性去势抵抗性前列腺癌患者的PET/CT和定量SPECT/CT影像	数字病理	前列腺癌	PET成像, SPECT成像, [68Ga]PSMA-11, [18F]DCFPyL, [18F]FDG, [177Lu]Lu-PSMA-617	深度学习, CNN	医学影像	676例[68Ga]PSMA-11或[18F]DCFPyL PET, 390例[18F]FDG PET, 477例LuPSMA SPECT, 56例外部队列测试病例	nnU-Net	Global Threshold Regional Consensus Network, nnU-Net	Dice相似系数, 表面一致性, Pearson相关系数	NA
16	2025-10-05	A Tutorial on MRI Reconstruction: From Modern Methods to Clinical Implications 2025-Oct-03, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3617575 PMID:41042661	教程	本教程系统介绍MRI重建技术，涵盖从经典方法到深度学习的最新进展及其临床意义	整合了基于显式手工先验的经典方法和结合学习与手工先验的深度学习方法，并提供配套Python工具箱	作为教程文章，主要提供方法概述而非原创研究，深度可能有限	概述MRI重建技术发展，探讨先进重建方法的临床转化意义	MRI图像重建算法及其临床应用	医学影像处理	NA	MRI成像技术	深度学习	医学影像数据	NA	Python	NA	NA	NA
17	2025-10-05	Enhancing Transcription Factor Prediction via Domain Knowledge Integration with Logic Tensor Networks 2025-Oct-03, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3617864 PMID:41042660	研究论文	提出一种结合逻辑张量网络和深度学习的神经符号模型LTN-TFpredict，用于提高转录因子预测的准确性和可解释性	首次将逻辑张量网络与深度学习结合，通过整合五个关键TF相关基序的生物领域知识作为逻辑约束	NA	提高转录因子预测的准确性和可解释性	转录因子	计算生物学	NA	蛋白质语言模型	神经符号模型,CNN,Transformer	蛋白质序列	NA	NA	Logic Tensor Networks,CNN,Transformer	预测准确率	NA
18	2025-10-05	A multi-layer encoder prediction model for individual sample specific gene combination effect (MLEC-iGeneCombo) 2025-Oct-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013547 PMID:41042795	研究论文	提出一种用于预测个体样本特异性基因组合效应的多层编码器模型MLEC-iGeneCombo	首次引入基因组合效应直接测量指标log-fold change，并开发能预测新细胞系基因组合效应的系统生物学模型	仅基于18个CDKO实验数据验证，样本规模有限	开发个体样本特异性基因组合效应预测模型	基因组合双敲除实验数据	机器学习	NA	CRISPR-cas9慢病毒转染，基因组合双敲除实验	深度学习	多组学数据，基因表达数据	18个CDKO实验	深度学习框架	多层编码器	GCE预测性能71.9%	NA
19	2025-10-05	Quantifying HiPSC-CM structural organization at scale with deep learning-enhanced SarcGraph 2025-Oct-03, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013436 PMID:41042829	研究论文	本研究通过深度学习增强的SarcGraph框架量化hiPSC-CM的结构组织，改进了对未成熟心肌细胞结构的分析能力	结合基于深度学习的z盘分类器和新型集成图评分方法，显著减少假阳性肌节检测并改进肌原纤维识别	NA	开发计算框架以更好地评估hiPSC-CM的结构特征和功能行为	人诱导多能干细胞来源的心肌细胞(hiPSC-CM)	数字病理学	心血管疾病	深度学习，无监督学习	深度学习分类器	细胞图像数据	艾伦细胞科学研究所发布的公开数据集	SarcGraph	NA	假阳性率，肌原纤维检测精度	NA
20	2025-10-05	Deep-Learning-Guided Mining and Clustering of Remote Amino Acid Residues for the Simultaneous Engineering of the Catalytic Activity and Thermostability of a Processive Endoglucanase 2025-Oct-03, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00454 PMID:41043116	研究论文	本研究利用深度学习模型指导工程化改造过程性内切葡聚糖酶EG5C-1，成功提升了其催化活性和热稳定性	首次结合多种深度学习模型（MutCompute、DeepSequence、ESM-1v）通过聚类分析和贪心算法系统探索酶序列空间，并发现完全由远端氨基酸残基替换组成的精英变体	NA	同时提高过程性内切葡聚糖酶的催化效率和热稳定性	源自BS-5的过程性内切葡聚糖酶EG5C-1	机器学习	NA	深度学习引导的酶工程	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	MutCompute, DeepSequence, ESM-1v	催化效率（kcat/Km），最适温度，热稳定性	NA