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
181	2025-09-23	An Efficient Neuro-framework for Brain Tumor Classification Using a CNN-based Self-supervised Learning Approach with Genetic Optimizations 2025-Sep-18, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X378103250806214613 PMID:40976894	研究论文	提出一种结合自监督学习、深度聚类、集成建模和遗传优化的高效深度学习框架用于脑胶质瘤MRI图像分类	首次将SimCLR自监督学习、深度嵌入聚类、加权集成模型与差分进化遗传算法优化相结合，显著提升分类精度和训练效率	需要大量计算资源且缺乏临床验证	开发鲁棒高效的深度学习框架以改进脑胶质瘤MRI图像分类	脑胶质瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像、深度学习	CNN（EfficientNet-B7、ResNet-50、DenseNet-121）、自监督学习（SimCLR）、深度嵌入聚类、集成学习、遗传算法	医学图像（MRI）	NA
182	2025-09-23	Multi-filter stacking in inception V3 for enhanced Alzheimer's severity classification 2025-Sep-16, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.049 PMID:40967471	研究论文	提出一种基于Inception V3架构的多滤波器堆叠方法，用于提升阿尔茨海默病严重程度的分类性能	将多滤波器堆叠技术与Inception V3架构相结合，通过多尺度卷积滤波器捕获细微结构变化	NA	开发更准确高效的阿尔茨海默病严重程度自动分类技术	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	深度学习	Inception V3	MRI图像	NA
183	2025-09-23	A Synergistic Framework for Hardness Prediction and Design of High-Entropy Alloys Based on Deep Learning and Intelligent Optimization Algorithms 2025-Sep-16, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c05550 PMID:40978448	研究论文	提出结合深度学习与智能优化算法的协同框架，用于高熵合金硬度预测与成分设计	首次将Transformer注意力机制与多层感知器混合模型应用于高熵合金性能预测，并集成NSGA-III算法和Egret Swarm优化算法实现正反向协同优化	实验验证仅通过激光金属沉积技术进行，未涉及其他制备工艺的普适性验证	建立高熵合金硬度预测与成分逆向设计的系统化框架	Al-Ti-Co-Cr-Fe-Ni体系高熵合金	机器学习	NA	激光金属沉积实验、SHAP分析、NSGA-III算法、Egret Swarm优化算法	Transformer+多层感知器混合深度学习模型	材料成分与性能数据	未明确说明具体样本数量，但通过实验验证预测偏差低于10%
184	2025-09-23	Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models 2025-Sep-12, Geriatrics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/geriatrics10050124 PMID:40981294	研究论文	使用深度学习模型预测接受衰弱健康检查的老年人社会参与情况	首次比较三种机器学习模型在预测老年人社会参与中的表现，并通过DNN贡献分析识别关键预测因子	样本量相对较小（295人），模型区分性能仅为中等水平（AUC 0.776-0.795）	预测老年人的社会参与行为并识别关键影响因素	接受衰弱健康检查的老年人群体	机器学习	老年疾病	深度学习、机器学习	DNN、逻辑回归、非线性支持向量机	结构化数据	295名老年人（包含18个人口统计学、身体、认知和社会属性）
185	2025-09-23	Estimation of variable optical feedback coupling factor for self-mixing interferometry by signal-to-image translation 2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.567935 PMID:40981854	研究论文	提出一种基于深度学习的新方法，通过将一维自混合干涉信号转换为二维图像来估计时变光学反馈耦合因子	首次将信号到图像转换的概念应用于传感器参数推断，利用CNN从二维图像表示中提取丰富特征	NA	提高激光自混合干涉传感器在可变反馈条件下光学反馈耦合因子的估计精度	自混合干涉信号	机器学习	NA	深度学习	CNN	信号数据	NA
186	2025-09-23	Deep learning-enhanced spectral ghost imaging with accelerated and high-fidelity reconstruction 2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.573030 PMID:40981855	研究论文	提出结合深度学习框架的计算光谱鬼成像方法SGICNN，显著提升重建保真度并减少测量时间	首次将卷积神经网络编码器-解码器模型应用于光谱鬼成像领域，仅需8000次测量即可实现超越10万次测量的重建精度	模型训练完全基于模拟数据，尚未在真实复杂场景中验证	开发加速高保真光谱鬼成像重建的新方法	宽带光的光谱分量及其空间色散特性	计算成像	NA	光谱鬼成像、深度学习	CNN编码器-解码器	光谱测量数据	8000-100000次测量实现
187	2025-09-23	Predicting emergent phenotypes from single cell populations using CELLECTION 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673886 PMID:40950226	研究论文	提出名为CELLECTION的深度学习框架，用于从单细胞群体数据预测涌现表型	开发能够关联实例子群与不同涌现表型的可解释预测框架，适用于多种异质性任务	NA	建立可扩展的框架来识别发育、疾病和进化中复杂性状的关键细胞或遗传特征	单细胞群体、细胞亚型、发育阶段、鸟类谱系	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	单细胞数据	NA
188	2025-09-23	Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction 2025-Sep-05, ArXiv PMID:40949764	系统综述与荟萃分析	对人工智能驱动的MRI运动伪影检测与校正方法进行系统评估和定量分析	首次系统评估深度学习生成模型在MRI运动伪影处理中的应用效果与挑战	方法泛化能力有限、依赖配对训练数据、存在视觉失真风险	评估AI方法在MRI运动伪影检测与校正中的有效性及未来发展方向	磁共振成像中的运动伪影	医学影像分析	NA	深度学习	生成模型	医学影像	基于多研究数据集汇总的荟萃分析
189	2025-09-23	Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products 2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.31.673394 PMID:40950011	研究论文	本研究通过深度学习技术验证了自然产物化学相似性与物种分类距离之间的相关性	首次在大规模分类尺度上系统验证进化树在自然产物化学空间的可恢复性，并建立了新的计算框架	真菌和动物界数据存在复杂性，可能受水平基因转移、趋同进化或数据集覆盖不全的影响	探究物种进化距离与自然产物化学相似性之间的关联性	自然产物（NPs）和不同生物分类群（开花植物、针叶树、真菌、后生动物）	机器学习	NA	深度学习编码器（Chemformer、SMILES Transformer等五种）	Transformer架构深度学习模型	化学结构数据（SMILES表示）	Lotus自然产物数据库的大规模数据
190	2025-09-23	Relations Between Pulsatility in the Optic Nerve Head or Peripapillary Retinal Vessels and the Rate of Progression in Glaucoma 2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.12.34 PMID:40956022	研究论文	本研究通过多模态成像技术量化青光眼患者视神经头及周围视网膜血管的搏动性，并探讨其与疾病进展速度的关系	首次同时量化视神经头和视网膜周围多个位置的血管搏动性，并发现视网膜周围动脉搏动性增强与青光眼进展加速的关联	样本量有限（181只眼），观察性研究无法确定因果关系	探究青光眼病理生理过程中血管搏动性变化与疾病进展速率的关系	139名参与者的181只青光眼患眼	数字病理	青光眼	光学相干断层扫描血管成像、激光散斑血流成像、深度学习模型	深度学习	医学影像	139名参与者的181只眼，每半年检测一次，至少六次随访
191	2025-09-23	Reconstruction of total-body multi parametric images with shortened-duration dynamic [68Ga]Ga-PSMA-11 and [68Ga]Ga-FAPI-04 PET scans 2025-Sep-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adfe33 PMID:40840511	研究论文	本研究通过深度学习技术实现20分钟动态PET扫描重建全身多参数图像	首次将动态PET帧预测、参数线性拟合和生成对抗网络结合，实现从20分钟扫描数据重建传统需1小时扫描的多参数图像	研究样本量有限（49例），需进一步验证临床适用性	缩短动态PET扫描时间同时保持多参数图像质量	49名接受[68Ga]Ga-PSMA-11和[68Ga]Ga-FAPI-04 PET扫描的患者	医学影像分析	前列腺癌	动态PET扫描、深度学习	生成对抗网络(GAN)	PET影像数据	49例患者（18例FAPI-04，31例PSMA-11）
192	2025-09-23	A deep learning-based prediction model for prognosis of cervical spine injury: a Japanese multicenter survey 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08708-0 PMID:39930051	研究论文	开发基于深度学习的预测模型用于老年颈椎损伤患者的预后评估	首次将深度学习技术应用于老年颈椎损伤预后预测，相比传统统计方法能识别更多显著预测因子	NA	建立颈椎损伤后预后的深度学习预测模型	1512名65岁及以上老年颈椎损伤患者	机器学习	颈椎损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据	1512名患者（2010-2020年日本多中心数据）
193	2025-09-23	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够通过超声数据预测骨骼肌密度	首次提出基于超声影像自动评估肌肉营养状况的创新方法，利用深度学习模型建立超声特征与CT测量肌肉密度之间的关联	单中心观察性研究，样本来源单一，需要未来在不同人群和临床环境中进行外部验证	开发一种能够从超声数据预测肌肉密度的深度学习模型，探索超声在肌肉营养评估中的新应用	551名在急诊科接受CT检查的成年参与者（平均年龄67±17岁，323名男性）的腹直肌	医学影像分析	肌肉减少症	超声成像、CT扫描、深度学习	深度学习模型	超声图像、CT图像	551名参与者，共1090张超声图像
194	2025-09-23	DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02797-x PMID:40859022	研究论文	本研究开发了基于高质量PTM图谱的深度学习框架DeepMVP，用于精准预测蛋白质翻译后修饰位点及变异诱导的修饰改变	构建了目前最大规模的高质量PTM图谱PTMAtlas，并开发了支持六种主要PTM类型预测的多功能深度学习框架	未明确说明模型对未知PTM类型的泛化能力及计算资源需求	通过深度学习准确预测蛋白质翻译后修饰位点及其受基因变异影响的变化	蛋白质翻译后修饰位点（磷酸化、乙酰化、甲基化、类泛素化、泛素化和N-糖基化）	生物信息学	癌症	质谱分析、深度学习	深度学习框架	质谱数据、蛋白质序列数据	基于241个公共质谱数据集整理的397,524个PTM位点
195	2025-09-23	DiCARN-DNase: enhancing cell-to-cell Hi-C resolution using dilated cascading ResNet with self-attention and DNase-seq chromatin accessibility data 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf452 PMID:40802526	研究论文	提出一种结合扩张卷积、级联残差和自注意力机制的DiCARN模型，利用DNase-seq染色质可及性数据提升Hi-C数据的细胞间分辨率	首次将DNase-seq染色质可及性数据集成到Hi-C分辨率增强模型中，通过扩张卷积和级联残差结构同时捕获广泛上下文信息和精细基因组相互作用	未明确说明模型在跨细胞系泛化性能的具体量化指标	开发能够跨细胞系泛化的高分辨率Hi-C数据预测方法	染色质三维空间结构数据（Hi-C数据）和染色质可及性数据（DNase-seq）	计算生物学	NA	Hi-C技术、DNase-seq技术、深度学习	Dilated CNN、ResNet、自注意力机制	基因组三维结构数据、染色质可及性数据	未明确说明具体样本数量，涉及多细胞系数据
196	2025-09-23	Magnetic Resonance Imaging-Based 3-Dimensional Models of the Pelvis and Hip Using Machine Learning for Automatic Bone Segmentation in a Dynamic Hip Impingement Simulation 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251334138 PMID:40980558	研究论文	本研究开发基于机器学习的自动分割方法用于MRI三维骨骼建模，并与手动分割在髋关节撞击综合征诊断中进行比较	首次将卷积神经网络应用于MRI三维骨骼模型的自动分割，实现了与手动分割相当的精度，且图像采集时间短于1分钟	样本量相对有限（98个髋关节），证据等级为3级	比较手动与自动分割在MRI三维骨骼模型中的差异，验证自动分割在髋关节撞击模拟中的可行性	30名症状性FAI患者（60个髋关节）和19名无症状参与者（38个髋关节）	医学影像分析	髋关节撞击综合征	3T磁共振成像（3D T1-weighted VIBE Dixon序列）	CNN（卷积神经网络）	医学影像	98个髋关节（60个症状性FAI，38个无症状对照）
197	2025-09-23	Neural-network-based multi-spectral thermometry and emissivity reconstruction in cavity high-temperature environments 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.567549 PMID:40981777	研究论文	提出一种基于神经网络的高温腔体多光谱辐射测温与发射率重建框架	结合蒙特卡洛光线追迹与深度学习，通过交替神经网络实现温度/发射率解耦预测，并完整建模多重反射效应	在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证，尚未测试更极端条件	解决高温腔体环境中因未知发射率和多重反射效应导致的辐射测温精度问题	氧化锆材料在石墨腔体中的高温辐射特性	机器学习	NA	蒙特卡洛光线追迹、多光谱辐射测温	神经网络	光谱数据	在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证
198	2025-09-23	CSA-ASPP-Net: end-to-end laser stripe centerline extraction with joint channel-spatial attention and atrous spatial pyramid convolution 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.570244 PMID:40981791	研究论文	提出一种端到端的激光条纹中心线提取模型CSA-ASPP-Net，通过集成空洞空间金字塔池化和通道-空间注意力机制实现从原始图像到亚像素中心线的直接映射	创新性地将注意力引导的特征增强和多尺度上下文感知模块集成到编码器-解码器架构中，实现单阶段完成条纹定位和细化	NA	开发高精度、高效率的激光条纹中心线提取方法	激光条纹图像	计算机视觉	NA	结构化光测量系统	CSA-ASPP-Net（基于编码器-解码器架构的深度学习模型）	图像	NA
199	2025-09-23	Ultra-broadband metamaterial absorber for near-infrared and mid-infrared applications optimized via deep learning 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.573376 PMID:40981800	研究论文	本研究通过深度学习优化设计了一种新型七层超材料吸收器，实现了近红外至中红外波段的超宽带高效吸收	首次结合深度学习神经网络优化超材料结构参数，实现2.3-7.5µm超宽带吸收（平均吸收率97.8%）	NA	开发适用于近红外和中红外应用的超宽带高效超材料吸收器	钛和砷化镓交替层构成的七层超材料结构	机器学习	NA	深度学习神经网络（DNN）、电磁场分布分析	DNN	电磁仿真数据	NA
200	2025-09-23	Deep learning-based conjugate orbital angular momentum interferometry for in-plane displacement measurement 2025-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.570239 PMID:40981821	研究论文	提出一种基于深度学习的共轭轨道角动量干涉测量方法，用于面内位移测量	设计了相位解调混合神经网络（PDHNN），首次实现花瓣状干涉图的单步直接解调，采用自定义ResNet-transformer架构结合可变形卷积和注意力机制	NA	开发高精度的面内位移测量技术	干涉图像中的相位信息	机器学习和光学测量	NA	共轭轨道角动量干涉测量技术	ResNet-transformer混合神经网络	干涉图像	模拟数据和实验数据（具体数量未明确说明）