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
2221	2025-10-06	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal positioning in the C. elegans ventral nerve cord 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.16.623955 PMID:40661438	研究论文	开发了一种基于机器学习的半自动化软件工具包VNC-Dist，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元定位	结合机器学习和传统工具，用计算机辅助方法替代手动测量，提高了神经元位置量化的速度和准确性	需要手动神经元胞体定位作为初始步骤，尚未实现完全自动化	研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞和分子机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的运动神经元	数字病理学	NA	显微镜成像，深度学习分割	深度学习	显微镜图像	多个已知破坏神经元定位的遗传突变体	NA	改进的Segment Anything Model (SAM)	NA	NA
2222	2025-10-06	Using deep learning to predict internalizing problems from brain structure in youth 2025-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.28.625869 PMID:40654936	研究论文	使用深度学习通过脑结构特征预测青少年内化问题的横断面和纵向恶化轨迹	首次结合四个大规模数据集，利用脑结构测量指标（厚度、表面积和体积）通过深度学习预测内化问题的临床状态和恶化轨迹	纵向模型在普通人群样本中预测性能欠佳，主要神经发育条件的外部测试集样本量较小	探索内化问题的生物标志物，建立脑结构与内化问题的预测模型	青少年人群，包括普通人群和神经发育条件患者	机器学习	精神健康疾病	脑结构测量（厚度、表面积、体积）	深度学习	脑结构测量数据	横断面分析14,523人，纵向分析10,540人	NA	NA	AUC	NA
2223	2025-10-06	MiRNA-Based Exosome-Targeted Multi-Target, A Multi-Pathway Intervention for Personalized Lung Cancer Therapy: Prognostic Prediction and Survival Risk Assessment 2025-Apr, Iranian journal of biotechnology IF:1.6Q4 DOI:10.30498/ijb.2025.516588.4112 PMID:40860049	研究论文	本研究基于外泌体miRNA分析开发了肺癌预后预测模型，通过机器学习和深度学习预测nivolumab治疗效果	首次结合外泌体miRNA分析与Transformer深度学习模型预测肺癌免疫治疗疗效和生存风险	miRNA表达差异相对较小，样本量有限	开发基于外泌体miRNA的肺癌预后预测模型	肺癌患者的外泌体miRNA	生物信息学	肺癌	miRNA测序，生物信息学分析	机器学习模型，Transformer深度学习模型，Cox回归模型	miRNA表达数据	GSE207715数据集	NA	Transformer	准确率，p值	NA
2224	2025-10-06	SNRAware: Improved Deep Learning MRI Denoising with SNR Unit Training and G-factor Map Augmentation 2025-Mar-23, ArXiv PMID:40735077	研究论文	提出一种名为SNRAware的新型深度学习MRI去噪方法，利用重建过程中的定量噪声分布信息提升去噪性能和泛化能力	通过(1)模拟大规模高质量多样化合成数据集和(2)向模型提供噪声分布的定量信息，将MRI重建过程知识融入深度学习去噪训练	回顾性研究，需要进一步验证在不同设备和采集协议下的泛化性能	开发并评估利用重建过程定量噪声分布信息改进深度学习MRI去噪性能的方法	心脏电影MRI图像及其他MRI序列	医学影像处理	心血管疾病	MRI	Transformer, CNN	医学图像	2,885,236张图像，来自96,605个心脏电影复杂序列(3T)，外加3000个测试样本	NA	Transformer, 卷积模型	PSNR, SSIM, CNR	NA
2225	2025-10-06	In vivo electrophysiology recordings and computational modeling can predict octopus arm movement 2025-Feb-14, Bioelectronic medicine DOI:10.1186/s42234-025-00166-9 PMID:39948616	研究论文	通过体内电生理记录和计算模型预测章鱼手臂运动	首次结合碳电极阵列单单元电生理记录与机器学习方法实时预测章鱼复杂运动模式	NA	揭示运动回路控制原理并预测行为	章鱼前神经索和手臂运动	机器学习	NA	单单元电生理记录	深度学习模型	电生理信号, 运动记录	NA	NA	NA	预测置信度(88.64%, 75.45%)	NA
2226	2025-10-06	Federated quantum-inspired anomaly detection using collaborative neural clients 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1648609 PMID:40932890	研究论文	提出一种新颖的量子启发的联邦学习方法用于异常检测，保护数据隐私并支持未来量子计算应用	首次将量子启发计算范式与联邦学习相结合用于异常检测，实现隐私保护并具备量子计算兼容性	当前实现主要基于经典深度学习，量子机器学习范式尚未完全集成	开发隐私保护的分布式异常检测系统	分布式环境下的异常数据检测	机器学习	NA	联邦学习，量子启发计算	前馈神经网络	NA	NA	FedAvg	前馈神经网络	异常检测准确率	NA
2227	2025-10-06	Investigation of deep learning approaches for automated damage diagnostics in fiber metal laminates using Detectron2 and SAM 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1599345 PMID:40932888	研究论文	本研究提出了一种使用深度学习模型自动检测、分割和表征纤维金属层压板损伤的方法	首次将Segment Anything Model (SAM)和Mask R-CNN结合应用于纤维金属层压板损伤诊断，并进行了全面的性能比较	缺乏绝对真实数据限制了定量比较的准确性，需要进一步研究验证	开发自动化的损伤诊断方法以提高结构安全性和降低维护成本	纤维金属层压板(FML)中的冲击损伤	计算机视觉	NA	X射线CT扫描	Mask R-CNN, SAM	X射线CT图像	在不同冲击能量(5J, 7.5J, 10J, 12.5J)下受损的FML板X射线CT数据集	Detectron2	Mask R-CNN, Segment Anything Model	训练速度, 推理速度, 可解释性	NA
2228	2025-10-06	Weakly supervised deep learning for multimodal MRI-TRUS registration: Toward assisting prostate biopsy guidance 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251375870 PMID:40933081	研究论文	提出一种弱监督深度学习框架用于多模态MRI-TRUS图像配准，以辅助前列腺活检引导	开发了两阶段弱监督框架，集成注意力增强U-Net用于前列腺分割和残差增强配准网络用于MRI-TRUS对齐，最小化对标注数据的依赖	未明确说明样本量的统计功效和模型在其他临床中心的泛化能力	提高前列腺癌检测和活检引导中的多模态图像配准精度	前列腺多模态医学图像（MRI和TRUS）	数字病理	前列腺癌	MRI, TRUS	CNN, U-Net	医学图像	公共数据集（MSD Prostate, Promise12, µ-RegPro）和32对临床MRI-TRUS图像对	NA	U-Net, 残差增强配准网络	DSC, 准确率, 精确率, 召回率, HD95, TRE, AUC, Likert评分	NA
2229	2025-10-06	Improving diagnostic accuracy of routine EEG for epilepsy using deep learning 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf319 PMID:40933285	研究论文	开发基于深度学习的模型DeepEpilepsy，用于从常规脑电图记录中识别癫痫	提出七种基于Vision Transformer和卷积神经网络的新型深度学习模型，能够独立于发作间期癫痫样放电识别癫痫，发现与癫痫诊断相关的新脑电图模式	需要进一步研究理解模型检测到的具体脑电图模式特征，评估在特定临床环境中提高诊断准确性的实际临床影响	开发、训练和验证能够从常规脑电图记录中识别癫痫的深度学习模型	接受常规脑电图检查的患者	医疗人工智能	癫痫	脑电图	Vision Transformer, CNN	原始脑电图记录	846名患者的948份脑电图（训练/验证集：728名患者的820份脑电图；测试集：118名患者的128份脑电图）	NA	Vision Transformer, 卷积神经网络	受试者工作特征曲线下面积	NA
2230	2025-10-06	Structure-guided deep learning for back acupoint localization via bone-measuring constraints 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1662104 PMID:40933308	研究论文	提出一种结合中医骨度测量原理与深度学习的背部穴位自动定位框架	首次将传统中医骨度测量原则与深度学习相结合，通过结构引导关键点估计模块和结构约束损失函数确保解剖学一致性	仅针对背部19个穴位进行验证，未涵盖全身穴位系统	开发智能化的中医穴位定位系统以提高针灸治疗效果	人体背部穴位定位	计算机视觉	NA	医学图像分析	深度学习	高分辨率背部图像	430张标注了19个穴位的高分辨率背部图像	PyTorch	HRFormer, SG-KEM	归一化平均误差(NME), 失败率(FR@1 cm), AUC, 精确度	实时运行速度18帧/秒，表明使用GPU加速
2231	2025-10-06	Enhanced diabetes prediction using skip-gated recurrent unit with gradient clipping approach 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1601883 PMID:40933380	研究论文	提出一种结合跳跃门控循环单元和梯度裁剪的深度学习方法用于糖尿病预测	开发了Skip-GRU网络结构，能有效捕捉长期依赖关系并过滤不相关特征，结合梯度裁剪技术解决梯度爆炸问题	NA	开发有效的糖尿病预测深度学习模型	糖尿病预测	机器学习	糖尿病	深度学习	Skip-GRU	医疗数据	PIMA数据集和LMCH数据集	NA	Skip-GRU	准确率	NA
2232	2025-10-06	Deep learning-based classification of peptide analytes from single-channel nanopore translocation events 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324777 PMID:40934192	研究论文	提出一种基于深度学习的纳米孔易位事件肽分析物分类方法	开发了新型分支输入网络，结合时序卷积网络处理电导状态序列和密集网络整合动力学特征	使用模拟数据而非真实实验数据，某些肽具有相似动力学参数导致事件级预测困难	实现纳米孔生物传感器中肽生物标志物的快速准确检测	七种肽的模拟多态易位数据	机器学习	炭疽病	纳米孔传感技术	CNN, RNN, TCN	电流记录信号	七种肽的模拟数据	NA	Deep-Channel, 分支输入网络, 时序卷积网络, 密集网络	准确度, MAE	NA
2233	2025-10-06	Peripheral blood TCR repertoire improves early detection across multiple cancer types utilizing a cancer predictor 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1625369 PMID:40936715	研究论文	开发了一种名为DeepCaTCR的深度学习框架，通过分析外周血T细胞受体(TCR) repertoire来改进多种癌症的早期检测	提出基于方差的TCR repertoire评分策略来量化TCR克隆扩增的动态异质性，而非传统的平均方法	NA	通过TCR repertoire分析改进癌症早期检测	外周血T细胞受体(TCR) repertoire	机器学习	多种癌症类型	TCR repertoire测序	CNN, LSTM, 自注意力机制	氨基酸序列数据	NA	NA	一维卷积神经网络，双向长短期记忆网络	AUC, F1-score, 灵敏度, 特异性	NA
2234	2025-10-06	EPISeg: Automated segmentation of the spinal cord on echo planar images using open-access multi-center data 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.98 PMID:40937159	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动分割模型EPISeg，用于在梯度回波平面成像数据上分割脊髓	首个专门针对梯度回波EPI图像的脊髓自动分割模型，对不同的采集协议和常见伪影具有鲁棒性	NA	改进脊髓功能磁共振成像数据的预处理流程，实现自动化的脊髓分割	脊髓梯度回波平面成像数据	医学影像分析	神经系统疾病	功能磁共振成像，梯度回波平面成像	深度学习	医学影像	多中心数据集，具体数量未明确说明	NA	NA	分割质量	NA
2235	2025-10-06	Exhale-Dx™: A non-invasive, real-time breath analysis system using deep learning for asthma diagnosis 2025, Journal of biological methods DOI:10.14440/jbm.2024.0142 PMID:40937370	研究论文	开发了一种基于深度学习的非侵入性实时呼吸分析系统Exhale-Dx™，用于哮喘诊断和监测	首次将挥发性有机化合物(VOC)分析与深度神经网络结合，实现提前三天预测哮喘急性发作	研究未提及样本来源的多样性及外部验证结果	开发非侵入性哮喘诊断和监测系统，减少误诊和急诊就诊	哮喘患者和健康人群的呼吸样本	医疗人工智能	哮喘	呼吸挥发性有机化合物分析	深度神经网络	呼吸VOC数据、二氧化碳波形图、哮喘控制评分、肺功能数据	NA	NA	ADENA（哮喘诊断增强神经架构）	准确率, F1分数, 均方误差	NA
2236	2025-10-06	A Physics-Informed Deep Learning Deformable Medical Image Registration Method Based on Neural ODEs 2025, International journal of computer vision IF:11.6Q1 DOI:10.1007/s11263-025-02476-6 PMID:40937462	研究论文	提出一种基于物理信息深度学习的可变形医学图像配准方法，结合神经常微分方程处理大变形弹性与生长重塑生物物理问题	将固体力学中的最小势能原理与深度学习相结合，通过预测-校正两步法实现物理约束下的图像配准	方法在多重连通区域的大非均匀变形场景中验证，但未明确说明计算复杂度与实时性能	开发能够同时处理医学图像配准和生物物理建模的深度学习框架	斑马鱼胚胎鳍、大脑纵向MRI数据、早期胎儿大脑发育数据	医学图像分析	脑萎缩、大脑发育异常	共聚焦成像、磁共振成像	神经网络ODE	3D医学图像	多个基准数据集（具体数量未明确说明）	深度学习框架（未明确指定）	神经ODE架构	配准质量评估（未明确具体指标）	NA
2237	2025-10-06	Research on the robustness of the open-world test-time training model 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1621025 PMID:40832673	研究论文	针对开放世界测试时训练模型设计了一种新型测试时投毒攻击方法，并验证其有效性	首次针对开放世界测试时训练模型设计测试时投毒攻击方法，利用模型梯度动态变化特性生成对抗性扰动	仅针对特定OWTTT模型进行测试，未涉及对其他类型测试时训练模型的普适性验证	研究开放世界测试时训练模型的安全漏洞和鲁棒性问题	开放世界测试时训练模型	机器学习	NA	测试时训练/适应	深度学习模型	NA	NA	NA	开放世界测试时训练模型	模型性能评估指标	NA
2238	2025-10-06	Resolution of physics and deep learning-based protein engineering filters: A case study with a lipase for industrial substrate hydrolysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332409 PMID:40938899	研究论文	本研究通过计算酶设计方法优化铜绿假单胞菌LipA脂肪酶对工业底物Roche酯的水解活性	整合分子动力学模拟、密度泛函理论计算和深度学习模型（AlphaFold3）的系统性酶工程方法	现有计算方法无法区分导致活性微小变化（5-15 kcal/mol能垒差异）的细微功能差异	优化脂肪酶对工业底物Roche酯的水解活性	铜绿假单胞菌LipA脂肪酶及其单点突变体	计算生物学	NA	分子动力学模拟,密度泛函理论计算,深度学习	AlphaFold3	蛋白质结构,能量计算	基于活性位点结构邻近性生成的单点突变体集合	AlphaFold3	AlphaFold3	能量壁垒,氢键形成,残基灵活性	NA
2239	2025-10-06	Tokenization and deep learning architectures in genomics: A comprehensive review 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.038 PMID:40821715	综述	本文全面回顾了基因组学中分词技术和深度学习架构的研究现状与发展趋势	系统梳理了基因组学领域分词技术与深度学习架构的结合应用，指出当前分词方法在建模DNA序列基序方面的不足	作为综述文章，不涉及原始实验研究，主要基于现有文献进行分析	调查基因组学领域深度学习架构和分词技术的研究现状	基因组测序数据	自然语言处理, 机器学习	NA	DNA测序	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
2240	2025-10-06	Enhancing head and neck cancer detection accuracy in digitized whole-slide histology with the HNSC-classifier: a deep learning approach 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1652144 PMID:40821698	研究论文	开发基于深度学习的HNSC-Classifier模型，用于头颈鳞状细胞癌的数字化全切片组织学检测和分期预测	首次系统性地应用深度学习技术自动化HNSCC的TNM分期和总体分期预测	仅使用TCGA数据集，需要进一步外部验证	提高头颈癌在数字化全切片组织学中的检测准确性	头颈鳞状细胞癌患者	数字病理学	头颈癌	数字组织病理学	CNN	图像	500名HNSCC患者的791张全切片图像	NA	Inception-ResNet34	ROC曲线下面积, 精确度, 召回率, F1分数, 混淆矩阵	NA