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
201	2025-11-14	Prenatal diagnosis of cerebellar hypoplasia in fetal ultrasound using deep learning under the constraint of the anatomical structures of the cerebellum and cistern 2025-Nov, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06376-2 PMID:40911057	研究论文	开发并验证一种基于胎儿脑部解剖结构约束的深度学习模型，用于提高胎儿小脑发育不全的产前超声诊断准确性	提出双分支深度学习分类网络ASC-Net，首次将超声图像和解剖结构掩膜作为独立输入，并系统研究了解剖结构约束对模型性能的影响	回顾性研究，样本仅来自单一医疗中心，未进行外部验证	提高胎儿小脑发育不全的产前超声诊断准确性	302例小脑发育不全胎儿和549例正常妊娠胎儿	医学影像分析	小脑发育不全	超声成像	深度学习分类网络	超声图像	851例（302例病例+549例对照）	NA	ASC-Net（双分支网络）	准确率, AUC	NA
202	2025-11-14	Towards modeling evolving longitudinal health trajectories with a transformer-based deep learning model 2025-Nov, Annals of epidemiology IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.annepidem.2025.08.025 PMID:40945546	研究论文	提出基于Transformer的深度学习模型Evolve，用于建模和分析纵向健康轨迹	首次将Transformer架构应用于连续多标签健康轨迹预测，能够识别早期预测事件并通过潜在嵌入空间变化追踪健康轨迹演变	仅与基线模型进行性能比较，缺乏更广泛的模型对比和临床验证	开发能够连续预测疾病发生并分析健康轨迹演变的深度学习模型	全国性纵向健康登记数据，包含临床编码、医疗程序和药物购买记录	机器学习	多种疾病	深度学习	Transformer	纵向健康记录数据	全国性数据集（具体数量未明确说明）	NA	Transformer	疾病发生预测准确率	NA
203	2025-11-14	Preoperative risk prediction of major cardiovascular events in noncardiac surgery using the 12-lead electrocardiogram: an explainable deep learning approach 2025-Nov, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.07.085 PMID:40967934	研究论文	使用深度学习分析术前12导联心电图和临床数据，预测非心脏手术患者主要心血管事件风险	首次将深度学习应用于术前心电图分析，结合临床变量构建多模态融合模型，并采用可解释性方法提供波形级解释	回顾性研究设计，使用单一数据库(MIMIC-IV)，缺乏外部验证	改进非心脏手术患者主要心血管不良事件的术前风险预测	接受大型非心脏手术的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	12导联心电图分析	CNN	心电图波形信号，临床变量	37,081名成年患者	NA	卷积神经网络	AUROC	NA
204	2025-11-14	Deep learning enhanced thermographic modeling for early and precise mastitis detection in Sahiwal cows 2025-Nov, Research in veterinary science IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.rvsc.2025.105899 PMID:40972062	研究论文	本研究结合热成像技术和深度学习模型，用于早期精确检测萨希瓦尔奶牛的乳腺炎	首次将卷积神经网络与热成像技术结合用于奶牛乳腺炎的自动分类诊断	研究样本仅限于萨希瓦尔奶牛品种，模型对亚临床乳腺炎的检测准确率相对较低	开发基于深度学习的乳腺炎早期精确检测方法	泌乳期萨希瓦尔奶牛的乳房区域	计算机视觉	乳腺炎	热成像技术	CNN	热成像图像	未明确说明具体样本数量	NA	卷积神经网络	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
205	2025-11-14	Deep-Learning Aided Atomic-Scale Observation of Anisotropic Melting of the Charge Density Wave in TaS2 2025-Nov, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202507496 PMID:41014519	研究论文	通过深度学习和扫描透射电子显微镜技术观测TaS2中电荷密度波的各向异性熔化过程	首次结合人工智能增强的扫描透射电子显微镜和微分相位衬度成像技术，在原子尺度直接观测电荷密度波相变动力学	实验受电子束辐照条件限制，可能对样品产生一定影响	研究TaS2中电荷密度波相变的原子尺度动力学机制	1T-TaS2材料中的近公度电荷密度波相	材料科学,电子显微学	NA	扫描透射电子显微镜,微分相位衬度成像,电子束辐照	深度学习	原子分辨率图像序列	NA	NA	NA	NA	NA
206	2025-11-14	AI-identified CD133-targeting natural compounds demonstrate differential anti-tumor effects and mechanisms in pan-cancer models 2025-Nov, EMBO molecular medicine IF:9.0Q1 DOI:10.1038/s44321-025-00308-1 PMID:41039172	研究论文	利用深度学习筛选靶向CD133的天然化合物，并在泛癌模型中验证其抗肿瘤效果和机制差异	结合AI驱动的化合物筛选与生物验证，发现结构相似但作用机制不同的CD133靶向天然化合物	仅依赖分子结构的虚拟筛选无法完全阐明作用机制，需要活体模型验证	开发靶向CD133的泛癌治疗药物	癌症细胞系、肿瘤患者来源类器官、动物模型	机器学习	泛癌	深度学习, TransformerCPI	Transformer	蛋白质序列, 分子结构	多种癌症细胞系、患者来源类器官和动物模型	NA	TransformerCPI	结合亲和力, 抗肿瘤效果, 安全性	NA
207	2025-11-14	Knowledge-based automated radiation therapy treatment planning utilizing dose prediction with a 2.5D-U-Net 2025-Nov, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105199 PMID:41172787	研究论文	开发基于知识的自动化放射治疗计划系统，使用2.5D-U-Net进行剂量预测	首次将2.5D-U-Net应用于放射治疗剂量预测，实现基于深度学习的逆向治疗计划自动化	仅在前列腺和乳腺癌治疗中验证，样本量有限（72/66训练，12测试）	自动化强度调制放射治疗（IMRT）的逆向治疗计划过程	前列腺癌和乳腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌, 乳腺癌	容积旋转调强放疗（VMAT）	U-Net	放射治疗计划数据	训练集：72个前列腺计划+66个乳腺癌计划，测试集：12个患者数据集	NA	2.5D-U-Net	DVH指标, 计划质量指标（PQM）, 专家盲评	NA
208	2025-11-14	Surrogate modeling of Cellular-Potts agent-based models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013626 PMID:41183124	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的卷积神经网络替代模型，用于加速细胞-波特斯模型的仿真计算	首次将Cellular-Potts模型仿真构建为分割任务，并利用考虑周期性边界条件的U-Net架构实现高效替代建模	模型仅在300个蒙特卡洛步内保持良好性能，长期预测能力未经验证	开发深度学习替代模型以加速计算密集的细胞-波特斯模型仿真	体外血管生成过程的细胞-波特斯模型仿真	计算生物学	血管生成相关疾病	Cellular-Potts模型，偏微分方程	CNN	仿真数据	NA	NA	U-Net	仿真加速比，行为捕捉能力	CPU执行对比（具体型号未指定）
209	2025-11-14	RNAtive to recognize native-like structure in a set of RNA 3D models 2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf601 PMID:41183118	研究论文	开发首个基于共识原理的无参考RNA三维结构评估工具RNAtive	首次将共识衍生二级结构应用于RNA三维模型评估，提出条件加权共识模式并支持用户自定义二维结构约束	依赖预测模型集合的质量，对全新RNA结构的评估效果需进一步验证	解决无实验参考结构时RNA三维模型评估的挑战	RNA三维结构模型	计算生物学	NA	共识结构分析，三维结构预测	NA	RNA三维结构模型	CASP15竞赛数据	NA	NA	二元分类评分	Web服务器
210	2025-11-14	A few-shot u-net learning framework for fast and accurate three-dimensional dose prediction in radiotherapy 2025-Nov, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105184 PMID:41072102	研究论文	提出一种基于少样本学习的FS-UNet框架，用于快速准确的三维放疗剂量预测	将元学习（MAML）和原型网络集成到U-Net框架中，实现小样本条件下的精准剂量预测	研究样本量相对有限（前列腺102例，肝脏29例，胰腺30例）	提高放疗计划中患者特异性剂量预测的准确性和效率	前列腺癌、肝癌、胰腺癌患者的放疗剂量分布	医学影像分析	前列腺癌,肝癌,胰腺癌	放射治疗剂量预测	CNN,元学习	三维医学影像	前列腺102例，肝脏29例，胰腺30例	PyTorch,TensorFlow	U-Net,Prototypical Network	MSE,DVH	GPU
211	2025-11-14	Artificial intelligence in bioinformatics: a survey 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf576 PMID:41206113	综述	系统总结人工智能技术在生物信息学领域的研究进展与应用场景	首次系统量化展示AI在蛋白质结构预测（中位误差0.96Å）、单细胞建模（AvgBIO≈0.82）、蛋白质设计（成功率92%）和癌症检测（AUC≈0.93）等领域的突破性成果	面临数据噪声与稀疏性、长生物序列建模困难、多模态数据整合复杂、模型可解释性不足及伦理隐私问题等挑战	探讨人工智能技术在生物信息学领域的应用现状与发展前景	基因组学、转录组学、蛋白质组学及单细胞多模态数据集	生物信息学	癌症	高通量测序技术, 多组学方法, 单细胞多模态分析	深度学习, 强化学习, 传统机器学习算法	基因组序列, 蛋白质结构, 多组学数据, 生物医学文本	NA	NA	NA	中位误差, AvgBIO, 成功率, AUC	NA
212	2025-11-14	DMRU: generative deep learning to unravel condition-specific cytosine methylation in plants 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf579 PMID:41206115	研究论文	开发了一种名为DMRU的可解释深度编码器-解码器生成系统，用于识别植物中条件特异性胞嘧啶甲基化	首个能够识别条件特异性DNA甲基化的生成式深度学习系统，具有跨物种通用性	NA	研究植物中条件特异性胞嘧啶甲基化与转录组状态的关系	植物DNA甲基化模式	机器学习	NA	DNA甲基化分析	深度编码器-解码器	DNA甲基化数据，转录组数据	涵盖85种不同条件和多种植物物种的大规模实验数据	NA	深度编码器-解码器	准确率	NA
213	2025-11-14	MOFormer: navigating the antimicrobial peptide design space with Pareto-based multi-objective transformer 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf376 PMID:41206110	研究论文	提出一种基于帕累托优化的多目标Transformer模型MOFormer，用于同时优化抗菌肽的多个属性	首次将条件Transformer与帕累托优化结合，构建结构化序列-属性空间实现高效多目标抗菌肽设计	未明确说明模型在更广泛肽类设计中的泛化能力	开发能够同时优化抗菌肽多个属性的深度学习设计方法	抗菌肽序列设计	机器学习	传染病	深度学习，序列生成	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer	超体积，最小抑制浓度，溶血性，毒性	NA
214	2025-11-14	Application of machine learning and deep learning approaches for prediction modeling with time-to-event outcomes in clinical epidemiology. Methods comparison and practical considerations for generalizability and interpretability 2025-Nov, Annals of epidemiology IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.annepidem.2025.10.012 PMID:41101574	研究论文	比较机器学习、深度学习和回归方法在临床流行病学时间-事件结局预测模型中的应用	首次系统评估梯度提升机在整合蛋白质生物标志物和脂质的临床预测模型中的表现，并探讨其在模型灵活性、区分度、校准和简约性之间的平衡优势	研究仅针对心血管风险预测，未验证在其他疾病领域的适用性	评估不同预测建模方法在临床流行病学时间-事件结局预测中的性能	临床预测模型，整合蛋白质生物标志物和脂质的心血管风险预测	机器学习	心血管疾病	临床生物标志物整合分析	梯度提升机, 深度学习, 回归模型	临床数据，生物标志物数据	NA	NA	梯度提升机	C统计量, Brier评分	NA
215	2025-11-14	White matter hyperintensity segmentation of multiple sclerosis and neuromyelitis optical spectrum disorders using 2.5D FrC-ResUnet 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-2384 PMID:41209196	研究论文	本研究提出了一种用于多发性硬化和视神经脊髓炎谱系疾病脑白质高信号分割的2.5D深度学习模型	提出2.5D傅里叶卷积ResUnet模型，结合谱编码器提取全局信息，并集成选择性特征模块和卷积块注意力模块以增强病灶-背景区分能力	NMOSD疾病罕见导致脑白质高信号分割研究数据有限	开发用于多发性硬化和视神经脊髓炎谱系疾病脑白质高信号自动分割的深度学习方法	多发性硬化和视神经脊髓炎谱系疾病患者的脑白质高信号病灶	医学图像分析	多发性硬化, 视神经脊髓炎谱系疾病	磁共振成像	深度学习, CNN	医学图像	MS公共数据集和本地MS、NMOSD数据集	NA	2.5D FrC-ResUnet, U-Net, ResUNet, FC-DenseNet, AttentionUNet	Dice相似系数	NA
216	2025-11-14	A multibranch fusion network (MBF-Net) for intracranial large-vessel occlusion classification 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-2255 PMID:41209184	研究论文	提出多分支融合网络MBF-Net用于颅内大血管闭塞亚型分类	采用多分支结构缓解长尾效应，引入分支层次深度聚合模块和语义信息增强模块提升特征提取能力	未明确说明数据集的样本来源和多样性限制	开发能够有效分类颅内大血管闭塞亚型的深度学习模型	计算机断层扫描血管造影图像中的颅内大血管闭塞	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影	CNN	医学图像	NA	NA	多分支融合网络	灵敏度,精确度,F1分数	NA
217	2025-11-14	Automated segmentation of the primary tumor in nasopharyngeal carcinoma using a deep learning framework in positron emission tomography imaging: a comparative study 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-1090 PMID:41209202	研究论文	本研究比较了三种深度学习模型在鼻咽癌PET图像中原发肿瘤自动分割的性能	首次在鼻咽癌PET图像分割中系统比较了Res-Unet、Nn-Unet和Nn-Former三种深度学习模型的性能	研究为单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要多中心前瞻性验证	优化鼻咽癌放疗靶区勾画的精确度和效率	鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	PET成像	深度学习	医学图像	212例鼻咽癌患者的PET影像数据（训练集170例，测试集42例）	NA	Res-Unet, Nn-Unet, Nn-Former	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
218	2025-11-14	Effect of age on substantia nigra subregions using neuromelanin-sensitive magnetic resonance imaging overlapping on quantitative susceptibility mapping 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-57 PMID:41209208	研究论文	本研究使用神经黑色素敏感磁共振成像和定量磁化率映射技术，探讨年龄对黑质亚区神经黑色素信号强度和铁浓度的影响	首次在黑质亚区水平同时分析神经黑色素信号强度和铁浓度随年龄的变化规律，并揭示不同亚区的差异化年龄效应	样本量相对有限（95名健康志愿者），且为横断面研究无法确定因果关系	探究年龄对黑质不同亚区神经黑色素敏感磁共振成像测量值和铁浓度的差异化影响	95名18-84岁健康志愿者的黑质亚区（背侧和腹侧黑质的侧部、中央部和内侧部）	医学影像分析	神经系统老化	神经黑色素敏感磁共振成像（NM-MRI）、定量磁化率映射（QSM）、深度学习重建	深度学习	磁共振影像	95名健康志愿者（18-84岁）	NA	NA	组内相关系数（ICC）、决定系数（R2）、P值	NA
219	2025-11-14	Deep learning in multi-modal breast cancer data fusion: a literature review 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2024-2903 PMID:41209219	文献综述	本文全面综述了过去5年多模态乳腺癌研究中深度学习的应用进展	系统梳理多模态乳腺癌数据的融合策略，分析从特征级融合到决策级融合的方法演进	多模态融合仍处于探索阶段，高质量公共数据集稀缺	总结多模态乳腺癌研究中深度学习的应用现状和发展方向	乳腺癌多模态数据融合研究	数字病理	乳腺癌	NA	深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
220	2025-11-14	Deep learning-based no-reference quality assessment of anterior segment ultrasound biomicroscopy panoramic images 2025-Nov-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-592 PMID:41209222	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的无参考质量评估方法，用于客观自动评估前段超声生物显微镜全景图像质量	首次将深度学习应用于前段UBM图像的无参考质量评估，开发了YOLOv8s_DW_FOCUS模型精准提取感兴趣区域和识别关键解剖标志	研究样本仅来自单一医疗中心，需要多中心验证以进一步证明方法的泛化能力	开发客观自动的UBM图像质量评估方法，替代主观评价	前段超声生物显微镜全景图像	计算机视觉	眼科疾病	超声生物显微镜	YOLO,深度学习	医学图像	1,154张临床前段全景UBM图像	PyTorch	YOLOv8s_DW_FOCUS	平均精度均值,召回率,精确率	NA