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
2621	2025-11-27	Exploring synthetic controls in rare diseases with a proof of concept in spinal cord injury 2025-Oct-24, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-04405-3 PMID:41137105	研究论文	本研究探索在脊髓损伤等罕见疾病中使用合成对照的方法，通过数据驱动的恢复预测构建合成对照组	首次在脊髓损伤领域提出使用合成对照组替代随机对照，并比较了六种不同架构的预测模型性能	研究基于历史数据集，需要在更多临床试验中验证合成对照的适用性	解决罕见疾病临床试验中患者招募困难和队列异质性的挑战	脊髓损伤患者的神经功能恢复预测	医疗人工智能	脊髓损伤	数据驱动预测，临床数据分析	CNN, 线性模型, 树模型, 深度学习模型	临床数据，节段性运动评分序列	EMSCI数据集4196名患者，Sygen试验587名患者用于外部验证	NA	卷积神经网络，线性模型，树模型	均方根误差	NA
2622	2025-11-27	Interpretable machine learning and signal processing for automated reading and quality control of lateral flow tests for schistosomiasis 2025-Oct-02, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.10.01.25337079 PMID:41256111	研究论文	开发用于血吸虫病侧流测试自动读取和质量控制的端到端自动化流程	结合深度学习与信号处理，首次实现血吸虫病即时检测的端到端自动化分析，能够解决视觉痕迹不确定性问题	研究仅限于乌干达农村地区的SchistoTrack队列，需要进一步验证在其他人群和环境中的适用性	开发自动化诊断流程以满足世界卫生组织血吸虫病目标产品概况要求	血吸虫病循环阴极抗原测试	数字病理	血吸虫病	侧流测试，信号处理	深度学习	图像	乌干达农村地区3188名个体	NA	NA	灵敏度，特异性	NA
2623	2025-11-27	The Digital Revolution in Cardiac Ischemia: Artificial Intelligence (AI)-Enhanced Detection, Diagnosis, and Risk Stratification 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.95059 PMID:41281082	综述	本文综述人工智能在心脏缺血检测、诊断和风险分层中的革命性应用	利用卷积神经网络检测心肌梗死（包括易被漏诊的非ST段抬高型闭塞事件），实现冠脉CT血管造影的自动化斑块定量和狭窄评估，开发基于深度学习的血流储备分数计算技术	存在算法偏差、临床工作流程整合困难以及在不同人群中验证不足等挑战	探索人工智能如何改进心脏缺血的早期检测、准确诊断和风险分层	心脏缺血患者及相关医学影像数据	数字病理	心血管疾病	机器学习，深度学习	CNN	医学影像（冠脉CT血管造影，心脏MRI，灌注成像），可穿戴设备数据	NA	NA	卷积神经网络	准确度，诊断性能	NA
2624	2025-11-27	Predicting Nonidiopathic Scoliosis from Plain Radiographs: A Deep-Learning Approach 2025 Oct-Dec, JB & JS open access DOI:10.2106/JBJS.OA.25.00257 PMID:41281371	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的图像分类器，用于从脊柱X光片中预测非特发性脊柱侧弯的病因	首次使用深度学习模型在普通X光片上区分脊柱侧弯的三种不同病因，且性能优于经验丰富的脊柱外科医生	单中心研究，样本量有限，某些类别图像数量较少导致性能下降	开发一种能够准确分类脊柱侧弯病因的自动化诊断工具	1036名诊断为脊柱侧弯的儿科患者及其前后位-侧位脊柱X光图像	计算机视觉	脊柱侧弯	X射线成像	CNN	图像	1036名儿科患者	NA	EfficientNet B4	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2625	2025-11-27	Prognostication in patients with idiopathic pulmonary fibrosis using quantitative airway analysis from HRCT: a retrospective study 2025-Oct, The European respiratory journal DOI:10.1183/13993003.00981-2025 PMID:40744692	研究论文	本研究开发了一种基于HRCT定量气道分析的AI模型SABRE，用于预测特发性肺纤维化患者的预后	SABRE模型能够捕捉传统测量指标、疾病严重程度评分和现有AI方法无法提供的预后信号	回顾性研究设计，样本主要来自澳大利亚注册数据库	利用人工智能模型解决纤维化肺疾病预后异质性问题，重点关注死亡率预测	特发性肺纤维化患者	数字病理学	肺纤维化	高分辨率计算机断层扫描	深度学习	医学影像	1744名匿名患者（460名用于模型开发，1284名用于临床分析）	NA	SABRE	AUC, C-index	NA
2626	2025-11-27	Development and validation of a cranial ultrasound imaging-based deep learning model for periventricular-intraventricular haemorrhage detection and grading: a two-centre study 2025-Sep, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06327-x PMID:40728538	研究论文	开发并验证基于颅脑超声图像的深度学习模型用于脑室周围-脑室内出血检测和分级	首次将卷积块注意力模块机制集成到深度学习模型中用于新生儿脑室周围-脑室内出血的检测和分级	研究仅包含两个医疗中心的数据，样本来源相对有限	研究深度学习模型在颅脑超声图像中检测和分级脑室周围-脑室内出血的能力	新生儿，特别是早产儿	医学影像分析	新生儿颅内出血	颅脑超声成像	深度学习，CNN	超声图像	1060例（773例回顾性数据，287例前瞻性验证数据）	NA	Periventricular IVH net with convolutional block attention module	召回率，精确率，准确率，F1分数，AUC	NA
2627	2025-11-27	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	提出一种基于生物学诱导稀疏注意力的长上下文蛋白质语言模型，可扩展到整个病毒基因组规模	将Transformer模型的上下文大小扩展到整个病毒基因组，利用基于蛋白质相互作用的稀疏注意力机制捕获长程跨蛋白质相互作用	目前仅针对病毒基因组进行验证，尚未扩展到更复杂的真核生物基因组	开发能够捕获基因组范围内蛋白质相互作用的蛋白质语言模型	病毒基因组及其编码的蛋白质序列	自然语言处理	病毒感染	蛋白质序列分析	Transformer	蛋白质序列数据	支持长达61,000个氨基酸的序列	NA	Transformer with sparse attention	嵌入质量评估	NA
2628	2025-11-27	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，利用MRI重建过程知识改进去噪性能	回顾性研究，主要基于心脏MRI数据，需要进一步验证在其他解剖部位和成像序列的泛化能力	开发并评估利用重建过程定量噪声分布信息的深度学习MRI去噪方法	心脏回顾性门控电影复杂序列、心脏实时电影、首次通过心脏灌注、神经和脊柱MRI图像	医学影像处理	心血管疾病	MRI成像	Transformer, CNN	医学图像	2,885,236张图像来自96,605个心脏回顾性门控电影复杂序列	NA	Transformer, 卷积神经网络	PSNR, SSIM, CNR	NA
2629	2025-11-27	VARGG: a deep learning framework advancing precise spatial domain identification and cellular heterogeneity analysis in spatial transcriptomics 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf018 PMID:41275376	研究论文	提出VARGG深度学习框架，通过结合视觉Transformer和图神经网络提升空间转录组学中空间域识别和细胞异质性分析的精度	首次将预训练视觉Transformer与图神经网络自编码器结合，利用自注意力机制捕获全局上下文信息，并通过多层门控残差图神经网络和高斯噪声增强特征表示和模型泛化能力	NA	开发能够准确识别空间域并分析细胞异质性的深度学习框架	空间转录组学数据	生物信息学, 计算生物学	胶质母细胞瘤, 乳腺癌	空间转录组学	Vision Transformer, 图神经网络, 自编码器	空间基因表达数据	多平台数据集（10x Visium, Slide-seqV2, Stereo-seq, MERFISH），包括人类胶质母细胞瘤、小鼠胚胎和乳腺癌样本	深度学习框架	Vision Transformer, 图神经网络自编码器, 多层门控残差图神经网络	NA	NA
2630	2025-11-27	RSA-TransUNet: a robust structure-adaptive TransUNet for enhanced road crack segmentation 2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2025.1633697 PMID:41035484	研究论文	提出一种用于道路裂缝分割的鲁棒结构自适应TransUNet模型RSA-TransUNet	提出轴向移位MLP注意力机制、自适应样条线性单元和多阶段进化优化策略，增强对细粒度纹理和多尺度裂缝特征的建模能力	未明确说明模型在极端天气条件或严重破损路面的性能表现	提升道路裂缝分割在复杂环境下的准确性和鲁棒性	道路裂缝图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	Crack500、CFD和DeepCrack三个数据集	NA	TransUNet	分割精度、鲁棒性	NA
2631	2025-11-27	Artificial intelligence in prostate cancer: navigating the new frontier of precision uro-oncology 2025, American journal of clinical and experimental urology IF:1.5Q3 DOI:10.62347/ZTWJ5779 PMID:41278308	综述	本文综述人工智能在前列腺癌精准诊疗中的应用与挑战	系统阐述AI如何通过机器学习与深度学习解决前列腺癌诊疗中的主观性和过度治疗问题，并引入可解释AI应对黑箱问题	需要更大规模多样化数据集验证算法普适性，面临FDA监管等临床转化障碍	探讨人工智能技术在前列腺癌精准泌尿肿瘤学领域的应用前景	前列腺癌患者的诊断、治疗和预后管理	数字病理学	前列腺癌	放射组学, 数字病理学, 增强现实	机器学习, 深度学习	医学影像, 病理图像, 临床数据	NA	NA	NA	分级准确性, 阅片者间变异度	NA
2632	2025-11-27	Clinical phenotypes of atrial fibrillation: A review of machine learning applications in personalized treatment 2025 Jan-Dec, JRSM cardiovascular disease IF:1.4Q3 DOI:10.1177/20480040251399275 PMID:41280326	综述	综述机器学习在心房颤动临床表型识别及个体化治疗中的应用进展	系统阐述机器学习驱动的数据驱动表型分析在优化抗凝治疗和导管消融策略中的创新应用，包括AI引导解剖标测、心脏数字孪生模拟等技术	前瞻性验证不足、临床整合困难及模型可解释性有限	推动心房颤动的精准医疗发展	心房颤动患者临床表型	机器学习	心血管疾病	机器学习, 深度学习	NA	临床数据	涉及十余项关键表型研究的多国队列	NA	NA	NA	NA
2633	2025-11-27	Sobel neural network for EEG-based major depressive disorder screening 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1667107 PMID:41280444	研究论文	提出一种用于基于EEG的重性抑郁障碍筛查的Sobel神经网络架构	将Sobel算子操作内在地集成到卷积层中，实现端到端学习梯度模式和边缘信息，而非仅用于预处理	NA	开发用于重性抑郁障碍自动筛查的准确工具	重性抑郁障碍患者和健康对照者的脑电图信号	机器学习	重性抑郁障碍	脑电图	CNN	脑电图信号	34名MDD患者和30名健康对照者	NA	Sobel Network	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
2634	2025-11-27	An improved neighbourhood-based contrast limited adaptive histogram equalization method for contrast enhancement on retinal images 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.12.02 PMID:41280624	研究论文	提出一种改进的邻域对比度受限自适应直方图均衡化方法用于视网膜图像对比度增强	通过动态选择裁剪限制和瓦片大小（基于像素值）改进了传统CLAHE算法，并采用最小阶滤波器进行去噪	仅在Drive和HRF两个数据集上进行了验证，需要更多数据集验证泛化能力	开发有效的视网膜图像对比度增强方法以改善视网膜特征分割	视网膜图像	计算机视觉	视网膜疾病	图像预处理，对比度增强	CNN	图像	Drive和HRF两个视网膜图像数据集	NA	ResNet	RMSE, PSNR, RMSC, 整体对比度, 灵敏度, 特异性, 精确度, 准确度	NA
2635	2025-11-27	Explainable detection: a transformer-based language modeling approach for Bengali news title classification with comparative explainability analysis using ML and DL 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1537432 PMID:41280879	研究论文	本研究采用基于Transformer的语言建模方法进行孟加拉语新闻标题分类，并结合可解释性分析技术	首次在孟加拉语低资源语言文本分类中系统比较传统机器学习、LSTM和Transformer模型性能，并集成XAI技术进行预测解释	孟加拉语数据集存在固有噪声，需要大量预处理工作，且低资源语言数据获取困难	开发具有可解释性的孟加拉语新闻标题分类方法，推动低资源语言自然语言处理发展	孟加拉语新闻标题文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，特征工程	机器学习模型，LSTM，Transformer	文本	从网上收集的近期孟加拉语新闻文章	NA	LSTM，XLM-RoBERTa Base	准确率	NA
2636	2025-11-27	MobileNet-GDR: a lightweight algorithm for grape leaf disease identification based on improved MobileNetV4-small 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1702071 PMID:41281328	研究论文	提出基于改进MobileNetV4-small的轻量级葡萄叶片病害识别算法MobileNet-GDR	构建基于深度可分离卷积和分组卷积的高效特征提取模块，优化特征融合过程并引入PReLU激活函数增强非线性表示能力	仅针对葡萄叶片病害识别，未验证在其他作物病害上的泛化能力	解决现有深度学习模型在移动设备上计算复杂度高、部署困难的问题	葡萄叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	图像分类	CNN	图像	NA	NA	MobileNetV4-small, MobileNet-GDR	准确率, FPS, 参数量, FLOPs	移动设备
2637	2025-11-27	Biomarker integration and biosensor technologies enabling AI-driven insights into biological aging 2025, Frontiers in aging IF:3.3Q2 DOI:10.3389/fragi.2025.1703698 PMID:41281356	综述	探讨生物标志物整合与生物传感技术如何通过人工智能推动对生物衰老机制的深入理解	首次系统整合CRP、IGF-1、IL-6和GDF-15四种关键生物标志物，结合AI与生物传感技术构建精准衰老评估框架	未涉及具体临床验证数据，缺乏不同人群队列的适用性分析	开发基于AI和生物传感技术的生物年龄精准量化方法	四种关键生物标志物（CRP、IGF-1、IL-6、GDF-15）及其在衰老过程中的作用机制	机器学习	老年疾病	生物传感技术	机器学习,深度学习,生成模型	高维生物标志物数据	NA	NA	NA	NA	NA
2638	2025-11-27	Using artificial intelligence and radiomics to analyze imaging features of neurodegenerative diseases 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1624867 PMID:41281560	研究论文	提出一种结合人工智能和影像组学的框架，用于分析神经退行性疾病的影像特征和疾病进展模式	开发了名为NeuroSage的生物信息架构，结合符号推理、深度学习和多模态特征对齐，并引入符号对齐策略(CAIS)确保临床可解释性	NA	改善神经退行性疾病的早期诊断和个性化治疗规划	阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者	医学影像分析	神经退行性疾病	影像组学分析	图神经网络,深度学习	结构影像,行为数据	多个数据集包括ADNI、PPMI、ABIDE、YouTubePD和PDVD	NA	NeuroSage	F1分数	NA
2639	2025-11-27	Parkinson's disease detection using spectrogram-based multi-model feature fusion networks 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1706317 PMID:41281573	研究论文	提出一种基于声谱图多模型特征融合的帕金森病检测方法	使用三种预训练CNN模型进行特征融合，克服单一模型过拟合和泛化能力差的问题	样本量相对较小（131名受试者），需要在更大数据集上验证泛化能力	开发非侵入性、低成本的帕金森病辅助诊断工具	帕金森病患者和健康对照者的语音数据	数字病理学	帕金森病	语音分析	CNN	声谱图	61名PD患者和70名健康对照，共生成2,476张声谱图	NA	DenseNet121, MobileNetV3-Large, ShuffleNetV2	准确率, AUC	NA
2640	2025-11-27	Triboelectric nanogenerators for neural data interpretation: bridging multi-sensing interfaces with neuromorphic and deep learning paradigms 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1691017 PMID:41281720	综述	探讨摩擦纳米发电机与深度学习及神经形态计算相结合在神经数据解析中的应用	首次系统综述自驱动摩擦纳米发电机与深度学习模型、神经形态计算范式在神经信号解析中的协同创新	属于小型综述，未包含原始实验数据验证	推动神经数据采集与解析技术在计算神经科学和脑机接口领域的发展	神经信号（脑电图、肌电图、心肺动力学信号）和老年人群健康监测	计算神经科学	老年疾病	摩擦纳米发电机传感技术	CNN, RNN, SNN	生物物理信号	NA	NA	NA	NA	神经形态计算系统