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
2001	2025-10-06	Deep Learning-Based Segmentation of 2D Projection-Derived Overlapping Prospore Membrane in Yeast 2025-Sep-13, Cell structure and function IF:2.0Q4 DOI:10.1247/csf.25032 PMID:40958578	研究论文	开发基于深度学习的DeMemSeg管道，用于分割酵母孢子形成过程中重叠的前孢子膜结构	专门针对2D投影图像中重叠膜结构设计的Mask R-CNN改进方案，解决了传统方法和标准深度学习工具难以准确分割重叠结构的挑战	基于2D投影图像分析，无法完全还原3D结构信息	开发自动化分割方法以促进细胞形态定量分析	酵母孢子形成过程中的前孢子膜（PSMs）	计算机视觉	NA	最大强度投影（MIP），显微镜成像	CNN	图像	自定义标注数据集，包括gip1Δ突变细胞数据	PyTorch	Mask R-CNN	分割性能，形态测量指标	NA
2002	2025-10-06	Gait data generation using lightweight generative deep learning framework 2025-Sep-12, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112951 PMID:40957131	研究论文	提出一种轻量级混合模型FNN-AE，用于生成高质量的人类步态数据	首次将前馈神经网络与自编码器集成，在保持数据保真度的同时显著降低模型复杂度	未提及模型在多样化人群和病理步态条件下的泛化能力	解决步态数据采集困难问题，开发轻量级步态数据生成方法	人类步态数据	机器学习	NA	深度学习	FNN, Autoencoder	步态数据	NA	NA	FNN-AE混合架构	模型复杂度, 数据保真度, 生物力学可行性	NA
2003	2025-10-06	Multimodal deep learning method based on multiple spectra for lung cancer early diagnosis 2025-Sep-12, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126932 PMID:40957203	研究论文	提出一种基于多光谱的多模态深度学习方法用于肺癌早期诊断	融合四种光谱数据并设计双分支架构，采用基于MambaVision的融合模块实现跨模态交互和全局上下文建模	NA	开发肺癌早期诊断的智能检测方法	肺癌诊断	数字病理	肺癌	傅里叶变换红外光谱、紫外-可见吸收光谱、荧光光谱、拉曼光谱	多模态深度学习	光谱数据（一维序列和二维GASF图像）	NA	NA	双分支架构，MambaVision融合模块	准确率，精确率，召回率，F1分数，AUC	NA
2004	2025-10-06	Deep learning and capsule endoscopy: automatic panendoscopic detection of protruding lesions 2025-Sep-10, BMJ open gastroenterology IF:3.3Q2 DOI:10.1136/bmjgast-2024-001655 PMID:40935410	研究论文	开发基于卷积神经网络的算法，用于胶囊内窥镜检查中全消化道隆起性病变的自动检测	报道了首个用于全消化道隆起性病变检测的卷积神经网络，填补了人工智能增强胶囊内窥镜领域的空白	回顾性研究设计，需要进一步多中心前瞻性研究验证结果	开发并测试基于CNN的算法，实现胶囊内窥镜检查中隆起性病变的自动检测	胃肠道隆起性病变（息肉、上皮性肿瘤或上皮下病变）	计算机视觉	胃肠道疾病	胶囊内窥镜	CNN	图像	1245例胶囊内窥镜检查，191,455帧图像（其中52,717帧包含隆起性病变）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC-ROC, AUC-PR	NA
2005	2025-10-06	An Interpretable Deep Learning Framework for Preoperative Classification of Lung Adenocarcinoma on CT Scans: Advancing Surgical Decision Support 2025-Sep-10, Annali italiani di chirurgia IF:0.9Q3 DOI:10.62713/aic.4239 PMID:40955186	研究论文	开发用于CT扫描中肺腺癌术前分类的可解释深度学习框架	提出注意力增强的SE-ResNet模型，结合Grad-CAM增强模型可解释性	需要进一步验证临床价值	改进肺腺癌的自动分类，支持手术决策	肺腺癌患者和对照组的胸部CT图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	图像	380名受试者（190名患者和190名对照），共3800个CT轴向切片	NA	ResNet50, SE-ResNet50	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2006	2025-10-06	Accelerating the discovery and optimization of metal-organic framework materials via machine learning 2025-Sep-10, 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发现与优化中的应用进展	整合最新机器学习技术与MOF研究进展，为跨学科合作提供全面视角	未涉及具体实验验证，主要聚焦方法论层面的挑战与展望	加速金属有机框架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	材料数据	NA	NA	NA	模型评估指标	NA
2007	2025-10-06	Automated lesion detection in endoscopic imagery for small animal models - a pilot study 2025-Sep-09, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0179 PMID:40960131	研究论文	开发基于YOLOv7的深度学习系统，用于自动检测和分类小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	首次将预训练于人类息肉图像的YOLOv7模型应用于小鼠结肠肿瘤检测，并结合粪便检测器和颜色过滤器提升检测性能	仅为初步研究，需要进一步评估以验证性能	开发自动化工具辅助临床前内窥镜研究中的肿瘤评估	小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	视频	28只小鼠的150个视频，其中125个包含肿瘤，持续6周观察	NA	YOLOv7	精确度, 召回率, 准确率	NA
2008	2025-10-06	ResDeepGS: A deep learning-based method for crop phenotype prediction 2025-Sep-08, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.07.013 PMID:40930401	研究论文	提出一种基于深度学习的作物表型预测方法ResDeepGS，通过整合特征选择和表型预测模块提升基因组选择性能	结合增量递归特征消除方法与增强型多层卷积神经网络，引入残差结构和dropout策略以更好地捕捉基因数据中的复杂关系	NA	开发高效的作物表型预测方法以加速作物育种进程	小麦、玉米和大豆的基因组数据	机器学习	NA	基因组选择	CNN	基因组标记数据	三个数据集（小麦、玉米、大豆）	NA	增强型多层卷积神经网络，残差结构	预测准确率	NA
2009	2025-10-06	A modular pipeline for evidence-integrated genome annotation across species: A case study on Schmidtea mediterranea 2025-Sep-08, Genomics IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.ygeno.2025.111104 PMID:40930433	研究论文	开发了一个模块化基因组注释流程，用于跨物种的证据整合基因组注释，并以Schmidtea mediterranea为例进行案例研究	开发了灵活可扩展的基因组注释流程，整合短读长和长读长测序技术，结合基于参考基因组和从头组装方法，利用DeepSplice深度学习提高剪接位点检测准确性	主要针对非经典模式生物开发，在经典模式生物中的适用性未验证	解决非经典模式生物基因组注释面临的挑战	Schmidtea mediterranea（地中海涡虫）的无性繁殖品系	生物信息学	NA	Illumina短读长测序, PacBio长读长测序	深度学习	基因组测序数据	NA	NA	DeepSplice	NA	NA
2010	2025-10-06	Detecting Diverse Seizure Types with Wrist-Worn Wearable Devices: A Comparison of Machine Learning Approaches 2025-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175562 PMID:40942991	研究论文	本研究评估腕戴式可穿戴设备结合机器学习方法检测多种癫痫类型的可行性和有效性	首次系统比较多种机器学习方法在腕戴设备上检测多种癫痫类型（包括局灶性、全身性和亚临床发作）的性能	非运动型癫痫检测性能有限，样本量较小（28名患者），假阳性率较高	评估腕戴式可穿戴设备结合机器学习检测多种癫痫类型的可行性	28名在梅奥诊所接受住院视频脑电图监测的癫痫患者	机器学习	癫痫	腕戴式生物信号监测（加速度计、血容量脉冲、皮电活动、皮肤温度、心率）	XGBoost, LSTM, CNN, Transformer	多模态生物信号数据	28名患者	XGBoost, PyTorch/TensorFlow（深度学习模型）	LSTM, CNN, Transformer, ROCKET, MultiROCKET	AUROC, SW-Recall, FA/h	NA
2011	2025-10-06	Proposition of a new, minimally-invasive, software smartphone device to predict sleep apnea and its severity 2025-Sep-05, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03441-w PMID:40911165	研究论文	开发并评估一款名为Apneal®的智能手机应用，通过记录声音和运动信号来预测睡眠呼吸暂停及其严重程度	提出了一种基于智能手机传感器（麦克风、加速度计、陀螺仪）和深度学习模型的新型无创睡眠呼吸暂停检测方法	单中心概念验证研究，样本量较小（46名患者）	评估智能手机应用在睡眠呼吸暂停诊断中的性能，解决多导睡眠图检查资源有限的问题	成年睡眠呼吸暂停患者	医疗人工智能	睡眠呼吸暂停	声音记录、运动信号采集	深度学习序列模型	音频信号、运动传感器数据	46名成年患者（女性34%，BMI 28.7 kg/m²）	NA	序列深度学习模型	灵敏度, 阳性预测值, AUC-ROC, AUC-PR, ICC, Pearson相关系数	智能手机设备
2012	2025-10-06	Quantitative Microscopy for Cell-Surface and Cell-Cell Interactions in Immunology 2025-Sep-05, Bio-protocol IF:1.0Q3 DOI:10.21769/BioProtoc.5427 PMID:40948891	研究论文	本文介绍了一种基于光学显微镜的定量分析方法，用于研究细胞表面和细胞间相互作用，特别聚焦于自然杀伤细胞与肿瘤细胞的免疫相互作用	开发了两种互补的显微镜检测方法，并引入了新的开源图形用户界面Celldetective用于细胞相互作用动力学的定量分析	方法目前主要应用于原代免疫细胞，虽然可适应其他细胞类型但需要进一步验证	建立定量显微镜方法研究细胞表面和细胞间相互作用，特别是在免疫学中的应用	人类原代自然杀伤细胞、模拟癌症表面、肿瘤细胞	数字病理	癌症	光学显微镜、时间推移成像、荧光成像、无标记成像	深度学习	2D时间推移显微镜图像、荧光图像	NA	NA	NA	NA	NA
2013	2025-10-06	Machine Learning for Multi-Omics Characterization of Blood Cancers: A Systematic Review 2025-Sep-04, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14171385 PMID:40940796	系统综述	本系统综述评估了人工智能和机器学习在血液恶性肿瘤多组学分子特征分析中的应用	首次系统评估机器学习在血液肿瘤多组学研究中的应用现状，特别关注可解释性、性能和伦理问题	研究存在验证不足、可解释性差和标准化缺失等局限性	评估人工智能和机器学习在血液恶性肿瘤分子特征分析中的应用效果	血液系统恶性肿瘤，包括急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病和多发性骨髓瘤	机器学习	血液癌症	多组学整合分析	支持向量机, 随机森林, 深度学习	多组学数据	89项符合纳入标准的研究，涉及2847条记录	NA	NA	AUC曲线下面积	NA
2014	2025-10-06	A structurally informed human protein-protein interactome reveals proteome-wide perturbations caused by disease mutations 2025-Sep, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02428-4 PMID:39448882	研究论文	开发了名为PIONEER的集成深度学习框架，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用界面并构建结构信息化的蛋白质相互作用组	首次构建了覆盖人类和七种模式生物的全蛋白质组结构信息化的蛋白质相互作用网络，能够预测蛋白质结合伴侣特异性界面	NA	将遗传学发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类和七种常见模式生物的蛋白质相互作用	机器学习	癌症	全外显子组测序	集成深度学习	蛋白质序列和结构数据	约11,000个全外显子组，涵盖33种癌症类型	NA	PIONEER	NA	NA
2015	2025-10-06	Deep learning-based multimodal integration of imaging and clinical data for predicting surgical approach in percutaneous transforaminal endoscopic discectomy 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/s00586-025-08668-5 PMID:39920320	研究论文	开发基于深度学习的多模态模型，整合影像和临床数据预测经皮椎间孔镜椎间盘切除术的手术方案	首次提出多模态融合方法，结合影像分析和临床特征，通过贝叶斯优化确定最佳权重	回顾性研究设计，样本来源单一	为多节段腰椎间盘突出症的PTED手术方案选择提供客观参考依据	多节段腰椎间盘突出症患者	计算机视觉	腰椎间盘突出症	MRI扫描	CNN, 机器学习模型	影像数据, 临床数据	NA	NA	ResNet 50, 自定义模型	准确率	NA
2016	2025-10-06	Optimizing Coronary CT Image Reconstruction With Deep Learning for Improved Quality: A Retrospective Study 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001746 PMID:40241428	研究论文	评估深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中对图像质量的改善效果	首次系统比较深度学习图像重建(DLIR-H)与传统自适应统计迭代重建(ASIR-V)在CCTA中的性能差异	回顾性研究设计，样本量相对有限(100例患者)，单中心研究	优化冠状动脉CT图像重建质量以提高诊断准确性	疑似冠状动脉疾病患者的CCTA数据集	医学影像分析	心血管疾病	CT血管成像	深度学习	医学影像	100例连续疑似CAD患者	NA	NA	图像噪声, SNR, CNR, Spearman秩相关, Bland-Altman分析, ICC	Revolution Apex 256排CT扫描仪
2017	2025-10-06	Novel Deep Learning Reconstruction to Augment Contrast Enhancement: Initial Evaluation 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001755 PMID:40249273	研究论文	评估新型深度学习重建技术在增强CT对比度方面的图像质量表现	开发了一种用于单能CT扫描的新型深度学习重建方法，可增强对比度并改善图像质量	样本量较小（仅15名患者），且仅针对结直肠腺癌肝转移患者进行研究	比较单能CT、双能CT与新型深度学习重建在图像质量方面的差异	经活检证实的结直肠腺癌伴肝转移患者	医学影像分析	结直肠癌	CT扫描（单能CT和双能CT）	深度学习	医学影像	15名患者（13名男性，2名女性）	NA	NA	HU值测量，图像质量评分（对比度增强、伪影、噪声纹理、分辨率）	NA
2018	2025-10-06	Enhanced heart disease risk prediction using adaptive botox optimization based deep long-term recurrent convolutional network 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251333750 PMID:40302494	研究论文	本研究提出了一种结合自适应肉毒杆菌优化算法的深度长时循环卷积网络，用于基于IoT传感器数据的心脏疾病风险预测	提出改进的二元量子鸟类导航优化算法进行特征选择，并采用自适应肉毒杆菌优化算法微调深度长时循环卷积网络	NA	开发准确的心脏疾病分类方法以支持远程医疗监护	心脏疾病患者数据	机器学习	心血管疾病	IoT传感器数据采集	DLRCN	传感器数据	匈牙利、UCI和克利夫兰心脏疾病数据集	NA	深度长时循环卷积网络	准确率	NA
2019	2025-10-06	Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251330081 PMID:40302490	研究论文	开发了一种基于深度学习的决策支持系统，用于在液基细胞学巴氏涂片中识别宫颈癌	提出了一种新颖的混合特征降维和优化模块，结合稀疏自编码器和二进制哈里斯鹰元启发式优化算法来选择最具信息量的特征	NA	开发宫颈癌识别决策支持系统以减少诊断时间并提高准确性	液基细胞学巴氏涂片图像	计算机视觉	宫颈癌	液基细胞学	CNN, Autoencoder, KNN	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络，稀疏自编码器	准确率，灵敏度，特异性	NA
2020	2025-10-06	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 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/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	首次在14年纵向随访研究中比较CNN模型与放射科医生的椎间盘退变分级一致性	样本量较小（仅19名男性志愿者），缺乏女性参与者	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	19名男性志愿者的腰椎间盘MRI影像	计算机视觉	腰椎间盘退变	MRI成像	CNN	医学影像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，14年后随访年龄51岁	NA	SpineNet	一致性相关系数(CCC), kappa值(κ)	NA