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
221	2025-09-05	Learning Universal Representations of Intermolecular Interactions with ATOMICA 2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.02.646906 PMID:40291688	研究论文	提出ATOMICA几何深度学习模型，学习跨五种分子模态的原子尺度分子间相互作用通用表示	首次实现跨蛋白质、小分子、金属离子、脂质和核酸五种模态的通用分子相互作用表示学习，支持通过嵌入组合生成新相互作用的表示	NA	开发能够通用表示分子间相互作用的深度学习模型，用于分子功能注释和相互作用预测	分子相互作用界面，包括蛋白质、小分子、金属离子、脂质和核酸	机器学习	NA	几何深度学习，自监督去噪和掩码	几何深度学习模型	分子结构数据	2,037,972个相互作用复合物
222	2025-09-05	Deep learning based classification of tibio-femoral knee osteoarthritis from lateral view knee joint X-ray images 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04869-6 PMID:40594325	研究论文	提出一种基于深度学习的自动方法，用于从膝关节X光图像中定位和分类胫股关节骨关节炎	首个针对AP和侧位视图的胫股关节骨关节炎自动分类深度学习方法	侧位视图性能(92.42%)明显低于AP视图(98.57%)	开发膝关节骨关节炎的自动检测和分类系统	胫股膝关节	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	DenseNet 201 with transfer learning	X光图像	4334个膝关节X光图像
223	2025-09-05	Multiscale wavelet attention convolutional network for facial expression recognition 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07416-5 PMID:40596501	研究论文	提出一种结合多尺度卷积和小波通道注意力机制的改进卷积神经网络，用于提升面部表情识别准确率	首次将多尺度卷积层与小波通道注意力机制结合，并集成到ResNet18基线模型中，在多个数据集上验证了性能提升	NA	提高面部表情识别应用的准确率	学生真实课堂面部表情数据集(FESR)和卡洛林斯卡定向情绪面孔数据集(KDEF)	计算机视觉	NA	深度学习，小波变换	CNN, MCNN, wCA-CNN, wCA-MCNN, ResNet18	图像	两个数据集：FESR（真实课堂采集）和KDEF
224	2025-09-05	AI analysis of medical images at scale as a health disparities probe: a feasibility demonstration using chest radiographs 2025-Apr-08, ArXiv PMID:40297238	研究论文	本研究开发了一种利用胸部X光片提取定量指标并计算健康差异指数的可行性流程	首次将医学影像自动提取的定量指标作为健康差异指数的输入，为健康差异研究提供了新型数据源	研究样本量有限（1,571名患者），仅验证了可行性而未进行大规模应用	探索医学影像作为健康差异研究新型数据源的可行性	1,571名独特患者的胸部X光片	医学影像分析	肺部疾病	深度学习模型分析	深度学习模型（未指定具体类型）	医学影像（X光片）	1,571名患者
225	2025-09-05	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，用于微生物组数据分析和表型预测	利用细菌的系统发育关系指导神经网络架构设计，实现微生物组贡献的聚合和更准确可解释的结果	微生物组在特定分类水平上与表型的关联关系仍不明确	从微生物组计数预测表型并揭示微生物组-表型关联网络	微生物组数据	机器学习	NA	深度学习	神经网络	微生物组丰度数据	中小训练样本量
226	2025-09-05	Spatiotemporal Profiling Defines Persistence and Resistance Dynamics during Targeted Treatment of Melanoma 2025-Mar-03, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-0690 PMID:39700408	研究论文	本研究利用空间转录组学和深度学习分析，揭示了BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中持久性和耐药性的时空动态机制	首次结合空间转录组学和深度学习组织病理学分析，在患者来源异种移植模型中解析治疗过程中克隆谱系演化的时空动态	研究基于异种移植模型，可能与人类体内真实微环境存在差异	阐明黑色素瘤靶向治疗中持久细胞状态的形成机制和耐药性演化规律	BRAF突变黑色素瘤细胞和患者来源异种移植模型	数字病理学	黑色素瘤	空间转录组学，深度学习分析	深度学习	空间转录组数据，组织病理学图像	患者来源异种移植模型样本
227	2025-09-05	Donor-Specific Digital Twin for Living Donor Liver Transplant Recovery 2025-Feb-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639518 PMID:40568069	研究论文	本研究通过整合临床基因表达数据和数学模型，为活体肝移植供体开发了个性化渐进机制数字孪生（PePMDT）以预测肝再生恢复轨迹	首次将血液来源的基因表达数据通过深度学习映射到肝再生数学模型变量，构建供体特异性数字孪生平台	样本量较小（12名供体），且仅针对健康供体群体	开发个性化数字孪生模型以预测活体肝移植供体的肝再生恢复过程	活体肝移植健康供体的肝再生过程	数字病理	肝移植相关	RNA-seq, WGCNA, 深度学习	数学模型结合深度学习	基因表达数据	12名健康LDLT供体，在一年内14个时间点采集的全转录组数据
228	2025-09-05	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性能比较	提出了新型深度学习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	仅使用体外转录的合成RNA标准品进行评估，未涉及复杂生物样本	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含30/60核苷酸，eGFP含10-150核苷酸）
229	2025-09-05	HeteroMRI: Robust white matter abnormality classification across multi-scanner MRI data 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf092 PMID:40844084	研究论文	提出一种名为HeteroMRI的深度学习方法，用于跨多扫描仪MRI数据的白质异常分类	通过白质组织强度聚类减少MRI异质性影响，无需额外机器学习方法处理数据异质性	在数据量减少64%和75%时，准确率分别下降4%和12%，在极有限数据场景下性能仍有下降	开发对MRI扫描仪和采集协议高度独立的分类方法，提升多源MRI数据的白质异常诊断能力	人类大脑白质异常的MRI数据	医学影像分析	脑白质病变	MRI，深度学习	二元分类器	MRI图像	11个公共数据集的200个MRI用于训练，包含40种MRI协议
230	2025-09-05	A review of the emerging technologies and systems to mitigate food fraud in supply chains 2025, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2024.2405840 PMID:39356551	综述	本文综述了新兴技术和系统在缓解食品供应链中食品欺诈方面的应用与挑战	探讨了手持LIBS、智能手机光谱等快速食品认证新前沿，以及结合深度学习策略的多功能传感设备	实验室先进技术向高速实时工业应用的转化存在显著差距	调查缓解食品欺诈的新兴技术和策略，并探索其应用的主要障碍	食品供应链中的欺诈行为	NA	NA	激光诱导击穿光谱(LIBS)、智能手机光谱、光谱技术、分离技术、深度学习	深度学习	光谱数据、食品指纹数据	NA
231	2025-09-05	Integrating Peritumoral and Intratumoral Radiomics with Deep Learning for Preoperative Prediction of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer Using DCE-MRI 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251374945 PMID:40899931	研究论文	本研究开发了一种结合瘤内和瘤周影像组学、深度学习特征及临床风险指标的AI系统，用于术前预测浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	首次整合多区域（0-5mm）影像组学特征、ResNet-50深度学习模型及临床因素，构建融合模型，显著提升LVI预测性能	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；样本量有限（n=496），需外部验证进一步确认泛化能力	通过DCE-MRI影像非侵入性预测乳腺癌淋巴血管侵犯（LVI）状态	496例浸润性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI影像分析、影像组学特征提取	ResNet-50, SVM, LASSO, 集成模型	MRI影像	496例患者（训练集344例，验证集152例）
232	2025-09-05	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	开发并验证基于深度学习的模型用于重症流感的早期诊断	采用多中心临床试验和前瞻性真实世界部署验证AI模型，在老年人群、基础疾病患者和资源匮乏地区表现一致	研究局限于江苏省87家医院的数据，可能影响模型泛化能力	提高重症流感的早期识别准确率并降低误诊率	来自江苏省多家医院电子健康记录的流感患者数据	医疗人工智能	流感	深度学习	深度学习模型	电子健康记录	江苏省87家医院2019-2025年数据
233	2025-09-05	Artificial Intelligence and Chromothripsis 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4750-9_16 PMID:40884650	评论	探讨人工智能在检测和表征染色体碎裂（chromothripsis）中的潜力及其临床应用	利用深度学习和机器学习算法分析复杂基因组数据，整合多组学数据，以前所未有的准确性识别染色体碎裂模式并预测其功能影响	NA	研究人工智能在遗传学和基因组学领域，特别是染色体碎裂检测与解读中的应用	染色体碎裂（chromothripsis）及其相关的复杂基因组重排	机器学习	NA	深度学习，机器学习，多组学数据整合	深度学习，机器学习	基因组数据，多组学数据	NA
234	2025-09-05	Development and validation of a deep learning-based assessment tool for teacher leadership: A case study from Xinjiang, China 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331560 PMID:40892831	研究论文	开发并验证了一个基于深度学习的教师领导力评估工具，针对新疆多民族多语言背景	引入了可解释的深度学习模型ITL-LSTM，采用Diagonal BiLSTM结构进行动态分类，准确率达90.10%	研究样本仅限新疆371名中小学教师，可能影响结果的普适性	开发文化敏感的教师领导力评估工具以支持教育质量提升	新疆中小学教师	自然语言处理	NA	深度学习	LSTM	问卷文本数据	371名新疆中小学教师
235	2025-09-05	Deep learning detection of retinal detachment: Optical coherence tomography staging and estimation of duration of macular detachment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329951 PMID:40892865	研究论文	本研究利用深度学习模型基于光学相干断层扫描（OCT）图像检测和分期孔源性视网膜脱离（RRD），并估计黄斑脱离持续时间	首次结合2D和3D OCT扫描与临床基线数据，应用深度学习进行RRD分期及黄斑脱离持续时间估计	回顾性研究，样本量有限（252只RRD眼和770只对照眼），需进一步外部验证	测试深度学习模型在RRD检测、分期及黄斑脱离持续时间估计中的适用性	成年孔源性视网膜脱离患者及对照者的OCT扫描图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习图像分类模型	图像	252只RRD眼和770只对照眼
236	2025-09-05	DFU_DIALNet: Towards reliable and trustworthy diabetic foot ulcer detection with synergistic confluence of Grad-CAM and LIME 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330669 PMID:40892859	研究论文	提出一种结合Grad-CAM和LIME的可解释糖尿病足溃疡检测框架DFU_DIALNet，提升模型可靠性和透明度	首次在糖尿病足溃疡检测中协同整合Grad-CAM和LIME热力图，实现模型决策的可视化解释与病灶区域精确定位	虽进行了跨数据集验证，但外部数据集数量有限（仅KDFU和DFUC2020），且未说明临床部署效果	开发鲁棒、可靠且透明的糖尿病足溃疡自动检测系统	糖尿病足溃疡医学图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	深度学习	CNN（DFU_DIALNet）及对比模型DenseNet121, MobileNetV2等	医学图像	DFUC2021数据集加500张自收集图像，并跨验证KDFU和DFUC2020数据集
237	2025-09-05	Deep learning methods to forecasting human embryo development in time-lapse videos 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330924 PMID:40892909	研究论文	提出一种基于深度学习的时间序列预测模型，用于预测人类胚胎在延时摄影视频中的未来发育形态	首次利用AI预测胚胎发育的未来视频帧，为胚胎学家提供早期评估支持，并能够提前23小时预测胚胎形态变化	图像质量有待提升以更好地适应临床环境应用	开发人工智能系统辅助人类胚胎质量评估和移植时机选择	人类胚胎发育过程（第2天卵裂期和第4天囊胚期）	计算机视觉	生殖系统疾病	延时摄影视频分析	Convolutional LSTM	视频序列	包含移植组和丢弃组两类胚胎视频数据
238	2025-09-05	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	引入不完整跨模态互知识蒸馏(IC-MKD)方法，通过师生架构实现多模态与单模态模型间的双向知识迁移	NA	解决现实场景中多模态神经影像数据不完整的问题，提升阿尔茨海默病早期检测能力	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	多模态深度学习模型	神经影像数据（MRI，PET）	使用ADNI数据集进行案例研究（具体样本数未明确说明）
239	2025-09-05	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YOLOv11模型在咬翼片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模型与标准化ICCMS框架结合用于龋齿的自动化检测与分割	对早期龋损（RA1+RA2和RA3类别）检测性能中等，mAP50分别为0.61和0.52	提高龋齿诊断准确性，探索人工智能在牙科放射评估中的应用	咬翼片X光片中的龋齿病变	计算机视觉	龋齿	深度学习，数据增强	YOLOv11	X光图像	730张咬翼片X光片，包含1115个标注龋损
240	2025-09-05	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	系统研究时域模型在语音去混响任务中的有效性，并提出通过变换操作增强波形特征稀疏性的方法	NA	提升混响和混响-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