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
201	2025-09-06	Association of Deep Learning-Derived Histologic Features of Placental Chorionic Villi with Maternal and Infant Characteristics in the New Hampshire Birth Cohort Study 2025-Apr-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.22.25325465 PMID:40313259	研究论文	本研究利用深度学习技术自动分析胎盘绒毛膜绒毛的组织学特征，并探讨其与母婴临床特征的关联	首次开发自动化方法检测超过900万个胎盘绒毛结构，并通过无监督聚类识别出与生物学分类一致的绒毛亚型	仅针对足月胎盘进行分析，未包含早产样本；母体年龄和婴儿性别与绒毛几何特征无显著统计学关联	通过AI方法量化胎盘绒毛特征并研究其与母婴特征的关联性	新罕布什尔出生队列研究中的1,531例足月胎盘全切片图像	数字病理学	妇产科疾病	深度学习分割、无监督聚类	深度学习分割模型	病理图像	1,531例足月胎盘全切片图像，检测超过900万个绒毛结构
202	2025-09-06	DeepBiome: A Phylogenetic Tree Informed Deep Neural Network for Microbiome Data Analysis 2025-Apr, Statistics in biosciences IF:0.8Q4 DOI:10.1007/s12561-024-09434-9 PMID:40894332	研究论文	提出一种基于系统发育树信息的深度神经网络DeepBiome，用于从微生物组数据预测表型并揭示微生物-表型关联网络	利用细菌的系统发育关系指导神经网络架构设计，实现微生物贡献的聚合，提高准确性和可解释性	微生物组聚类在特定分类水平上的关联标记仍不明确	开发能够整合进化关系的微生物组数据分析工具，以增强表型预测和关联发现	微生物组计数数据与表型之间的关联	机器学习	NA	微生物组测序数据分析	深度神经网络（基于Keras和TensorFlow实现）	微生物组丰度数据	中小规模训练样本
203	2025-09-06	VASCilia (Vision Analysis StereoCilia): A Napari Plugin for Deep Learning-Based 3D Analysis of Cochlear Hair Cell Stereocilia Bundles 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.17.599381 PMID:38948743	研究论文	开发了一个名为VASCilia的Napari插件，用于基于深度学习的耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析	首个开源工具套件，集成五种深度学习模型实现耳蜗立体纤毛束的自动化3D分析，并提供首个同类开源标注数据集	NA	开发专门工具解决耳蜗毛细胞立体纤毛束3D形态学分析的挑战	耳蜗毛细胞立体纤毛束	计算机视觉	听力障碍	深度学习，共聚焦显微镜，鬼笔环肽染色	CNN（基于上下文推断）	3D图像	约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞束和1703个外毛细胞束的3D标注
204	2025-09-06	Using synthetic RNA to benchmark poly(A) length inference from direct RNA sequencing 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf098 PMID:40899916	研究论文	本研究开发并评估了用于直接RNA测序中poly(A)长度推断的深度学习工具BoostNano，并与现有工具进行了比较	提出了新的深度学习poly(A)估计工具BoostNano，并使用已知poly(A)长度的合成RNA标准品对多种工具进行了首次系统性基准测试	研究仅使用体外转录的合成RNA标准品，可能无法完全代表复杂生物样本中的表现	评估和比较不同poly(A)尾长估计工具的准确性和性能	合成RNA标准品（Sequin和eGFP RNA）	生物信息学	NA	Oxford Nanopore直接RNA测序，深度学习	深度学习模型	RNA测序数据	两组合成RNA标准品（Sequin：30或60核苷酸；eGFP：10-150核苷酸）
205	2025-09-06	AI-driven early detection of severe influenza in Jiangsu, China: a deep learning model validated through the design of multi-center clinical trials and prospective real-world deployment 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1610244 PMID:40900711	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的模型，用于中国江苏地区重症流感的早期诊断	采用多中心临床试验设计和前瞻性真实世界部署验证深度学习模型，在老年人群、基础疾病患者和资源匮乏地区表现一致	研究局限于江苏地区87家医院的数据，可能影响模型的泛化能力	开发高精度、低误诊率的重症流感早期诊断模型	江苏地区2019-2025年电子健康记录数据，涵盖老年人群、基础疾病患者和资源匮乏地区患者	医疗人工智能	流感	深度学习	深度学习模型	电子健康记录	江苏87家医院2019-2025年数据
206	2025-09-06	A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities 2025, IEEE transactions on automation science and engineering : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society IF:5.9Q1 DOI:10.1109/tase.2025.3556290 PMID:40893870	研究论文	提出一种处理不完整多模态数据的跨模态互知识蒸馏框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断	通过不完整跨模态互知识蒸馏（IC-MKD）方法，利用教师-学生架构处理现实中常见的模态缺失问题	NA	解决多模态神经影像数据不完整的问题，提升阿尔茨海默病的早期检测能力	阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据（如MRI和PET）	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习，知识蒸馏	IC-MKD框架（包含模态解缠教师模型和学生模型）	多模态神经影像数据	使用ADNI数据集进行案例研究（具体样本量未明确说明）
207	2025-09-06	Automated Classification of Dental Caries in Bitewing Radiographs Using Machine Learning and the ICCMS Framework 2025, International journal of dentistry IF:1.9Q2 DOI:10.1155/ijod/6644310 PMID:40894183	研究论文	本研究评估了YOLOv11模型在咬翼X光片中基于ICCMS框架自动检测和分割龋齿的性能	首次将YOLOv11深度学习模型与标准化ICCMS龋齿分类系统结合用于牙科X光片的自动分析	模型对早期龋损（RA1+RA2和RA3类别）的检测性能中等，mAP50分数分别为0.61和0.52	开发基于人工智能的牙科龋齿自动检测系统以提高诊断准确性	咬翼X光片中的龋齿病变	计算机视觉	牙科疾病	深度学习，数据增强	YOLOv11	X光图像	730张咬翼X光片，包含1115个标注的龋损病灶
208	2025-09-06	A systematic study of DNN based speech enhancement in reverberant and reverberant-noisy environments 2025-Jan, Computer speech & language DOI:10.1016/j.csl.2024.101677 PMID:40895519	研究论文	系统研究基于深度神经网络的语音增强方法在混响和混响-噪声环境中的性能	系统研究时域模型中窗口大小、损失函数和特征表示等组件对语音去混响效果的影响，并提出使用变换操作提高表示稀疏性	NA	改进混响和混响-噪声环境中的语音增强性能	语音信号	自然语言处理	NA	深度神经网络	ARN, DC-CRN	音频	NA
209	2025-09-06	Characterizing Psychiatric Disorders Through Graph Neural Networks: A Functional Connectivity Analysis of Depression and Schizophrenia 2025, Depression and anxiety IF:4.7Q1 DOI:10.1155/da/9062022 PMID:40895757	研究论文	使用图神经网络分析抑郁症和精神分裂症的功能连接模式，揭示其共性与特异性神经机制	首次应用基于注意力的分层池化图神经网络（SAGPool）对多中心静息态fMRI数据进行分类，并通过可解释性方法识别驱动模型决策的关键功能连接	NA	识别抑郁症和精神分裂症在大规模脑网络中的共同和独特分布模式	抑郁症患者、精神分裂症患者和健康对照者	机器学习	精神疾病	静息态功能磁共振成像（fMRI），图神经网络（GNN）	SAGPool（基于注意力的分层池化GNN）	脑功能连接数据	多中心数据集（具体数量未在摘要中说明）
210	2025-09-06	Pseudo-Rendering for Resolution and Topology-Invariant Cortical Parcellation 2025, Machine learning in medical imaging. MLMI (Workshop) DOI:10.1007/978-3-031-73290-4_8 PMID:40896370	研究论文	提出一种名为PRIR的伪渲染-逆渲染框架，将皮层网格分割问题转化为2D图像分割任务	首次通过直接-逆渲染框架处理任意拓扑结构的网格，无需拓扑校正且能有效捕获长程依赖关系	NA	开发拓扑不变且分辨率不变的皮层网格分割方法	大脑皮层网格模型，包括白质网格和表面扫描数据	医学图像分析	神经疾病	伪渲染-逆渲染框架，U-Net分割，马尔可夫随机场后处理	U-Net	3D网格数据，2D渲染图像	NA
211	2025-09-06	Validation of a deep learning-based AI system for HER2-targeted breast cancer assessment using ultrasound imaging in a clinical setting 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1639474 PMID:40896446	研究论文	本研究验证了一种基于深度学习的AI系统在临床环境中使用超声成像评估HER2靶向乳腺癌的性能	开发了基于CNN的AI系统，能够通过超声图像实时生成恶性肿瘤风险评分，并与治疗反应建立有意义的相关性	样本量较小（86例），统计功效处于边界水平（~0.74），需要在更大、更多样化的队列中进行更广泛的验证	评估AI系统在乳腺癌治疗监测中的有效性，比较赫赛汀与Stradexa在降低AI预测恶性肿瘤风险百分比方面的效果	HER2阳性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	B型超声成像	CNN	超声图像	86例经组织学确认的乳腺癌患者，来自150人的更大队列
212	2025-09-06	Uncovering key biomarkers, potential therapeutic targets and development of deep learning model in heart failure 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330780 PMID:40901835	研究论文	通过生物信息学分析和深度学习技术识别心力衰竭的关键生物标志物并开发诊断模型	结合WGCNA、机器学习、PPI分析和单细胞RNA测序鉴定出四个关键基因(ITIH5, ISLR, ASPN, FNDC1)，并首次使用CNN构建心力衰竭诊断模型	基于公共数据库的回顾性分析，需要进一步实验验证	发现心力衰竭的生物标志物和潜在治疗靶点，并开发诊断模型	心力衰竭患者基因表达数据	生物信息学	心血管疾病	RNA-seq, 单细胞RNA测序, 分子对接	CNN	基因表达数据	来自GEO数据库的公共数据集样本
213	2025-09-06	Predicting Treatment Response to Transcatheter Arterial Chemoembolization in Hepatocellular Carcinoma Patients using a Deep Learning-based Approach 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056367143250610045305 PMID:40574392	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于预测肝细胞癌患者对TACE治疗的早期反应	采用带有注意力机制的新型LeNet架构，首次应用于HCC患者TACE治疗反应的预测	样本量相对较小（111例患者），需要更大规模的研究验证	评估深度学习模型在预测HCC患者对TACE治疗反应方面的有效性和精确性	肝细胞癌患者	计算机视觉	肝癌	MRI成像	LeNet with attention mechanism	医学影像	111例HCC患者（训练集91例645张图像，测试集20例155张图像）
214	2025-09-06	Decoding the Variable Velocity of Lower-Limb Stepping Movements From EEG 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3603635 PMID:40875414	研究论文	本研究通过脑电图解码健康参与者下肢步进运动的三维速度，比较线性回归和深度学习方法的性能	首次使用CNN-LSTM深度学习框架解码真实步行任务中的下肢三维运动速度，并发现皮层同步模式随运动情境变化	样本量较小（仅9名健康参与者），结果可能无法推广到患者群体	开发脑机接口控制的外骨骼用于神经康复，通过EEG准确解码下肢运动	健康人类参与者的下肢步进运动	脑机接口	NA	脑电图（EEG）	CNN-LSTM	脑电信号	9名健康参与者（分为两组：5人和4人）
215	2025-09-06	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	研究双耳节拍（特别是伽马波段）作为神经调控方法对听觉P300脑机接口分类性能的提升效果	首次系统评估伽马波段双耳节拍对P300-BCI的增强作用，并发现非周期性参数变化与性能改善的关联	研究仅涉及健康受试者，未在临床患者群体中验证	探索低成本、非侵入性的神经调控方法优化听觉脑机接口性能	健康人类参与者	脑机接口	NA	脑电图（EEG）、不规则重采样自谱分析（IRASA）	机器学习分类器、深度学习模型	脑电信号	30名健康参与者
216	2025-09-06	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	提出一种新颖的物理信息贝叶斯融合后处理器，用于提升基于表面肌电信号的步态相位识别性能	首次将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，抑制生理学上不合理的过渡，促进自然步态进展	NA	提升下肢假肢和外骨骼的肌电模式识别系统的安全性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号(sEMG)和步态周期五个相位	生物医学工程	运动障碍	表面肌电信号采集与处理	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	生物电信号	40名受试者的SIAT-LLMD数据集
217	2025-09-06	Artificial intelligence technologies for enhancing neurofunctionalities: a comprehensive review with applications in Alzheimer's disease research 2025, Frontiers in aging neuroscience IF:4.1Q2 DOI:10.3389/fnagi.2025.1609063 PMID:40893125	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
218	2025-09-06	Identify doctors' online performance and prioritize service attributes: A framework with aspect-based sentiment analysis and empirical investigation 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251353320 PMID:40893170	研究论文	提出基于方面级情感分析的三阶段框架，用于从患者在线评论中识别医生服务属性并确定优先级	结合深度学习模型与计量经济学方法，首次系统量化不同服务属性对患者满意度和咨询需求的影响差异	研究仅基于单一在线医疗平台数据，未考虑跨平台差异	优化医生在线服务表现评估体系，帮助医生针对性改进服务质量	在线医疗平台的医生服务属性和患者评论	自然语言处理	NA	方面级情感分析、极端梯度提升、计量经济模型	深度学习模型	文本评论	445,435条评论涉及49,024名医生
219	2025-09-06	Robust deep MRI contrast synthesis using a prior-based and task-oriented 3D network 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.116 PMID:40893451	研究论文	提出一种基于先验知识和任务导向的3D深度学习网络，用于从T1加权MRI合成T2加权MRI体积	结合分割导向损失函数、频率空间信息损失和多图谱先验信息，采用半监督学习框架提升模型泛化能力	NA	开发鲁棒的MRI对比度合成方法以减少临床扫描时间和资源消耗	T1加权和T2加权磁共振成像体积	医学影像分析	NA	深度学习，半监督学习	3D CNN	3D医学影像	NA
220	2025-09-06	RetinalVasNet: a deep learning approach for robust retinal microvasculature detection 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1562608 PMID:40894076	研究论文	提出RetinalVasNet深度学习模型，利用多通道眼底图像提升视网膜微血管分割的准确性和鲁棒性	首次系统性地利用多通道眼底图像而非仅绿色通道进行血管分割，证明各通道对分割任务有独特贡献	NA	提高视网膜微血管检测的准确性和有效性，以支持疾病早期检测和监测	视网膜微血管	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	NA