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
2641	2025-10-06	Incorporating respiratory signals for machine learning-based multimodal sleep stage classification: a large-scale benchmark study with actigraphy and heart rate variability 2025-Sep-09, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsaf091 PMID:40219765	研究论文	本研究通过结合活动记录、心率变异性和呼吸信号，开发了一种基于机器学习的多模态睡眠阶段分类方法	首次在大规模研究中系统评估呼吸信号对睡眠阶段分类的增强作用，并比较心电图衍生呼吸特征与传统呼吸带数据的性能	研究基于公开数据集，可能无法完全代表所有人群的睡眠模式	开发更准确的家庭睡眠监测系统，改善睡眠检测算法	睡眠阶段分类，包括清醒期和快速眼动睡眠期	机器学习	睡眠障碍	活动记录监测，心率变异性分析，呼吸信号分析	LSTM	生理信号数据，包括活动记录、心电信号和呼吸信号	超过1000条睡眠记录	NA	LSTM	马修斯相关系数，四分位距	NA
2642	2025-10-06	Deep learning neural network of adenocarcinoma detection in effusion cytology 2025-Sep-09, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf067 PMID:40736208	研究论文	开发基于深度学习的恶性细胞检测模型用于积液细胞学检查中的腺癌检测	首次将YOLOv8目标检测算法应用于积液细胞学图像中的腺癌细胞检测	在创建目标检测模型时细胞标注存在一些问题	检测积液细胞学图像中的恶性细胞	积液细胞学图像中的腺癌细胞	计算机视觉	腺癌	细胞学检查	CNN	图像	463例病例（275例腺癌，188例阴性病例），共14162张图像	YOLOv8, Roboflow	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 平均精度均值, 灵敏度, 特异性, 假阳性率	NA
2643	2025-10-06	Artificial intelligence in traumatic brain injury: Brain imaging analysis and outcome prediction: A mini review 2025-Sep-09, World journal of critical care medicine DOI:10.5492/wjccm.v14.i3.107611 PMID:40880570	综述	本文回顾了人工智能在创伤性脑损伤影像分析和预后预测中的应用	重点探讨机器学习和深度学习方法在创伤性脑损伤领域的具体特征和应用潜力	NA	评估人工智能在创伤性脑损伤医疗实践中的改进潜力	创伤性脑损伤患者	医学影像分析	创伤性脑损伤	NA	机器学习,深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
2644	2025-10-06	Lesion Asymmetry Screening Assisted Global Awareness Multi-view Network for Mammogram Classification 2025-Sep-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3607877 PMID:40924534	研究论文	提出一种用于乳腺X线摄影分类的病变不对称筛查辅助全局感知多视图网络	首次将病变不对称筛查与全局感知相结合，模拟放射科医生诊断流程，实现患者级别的乳腺癌诊断	仅使用患者级别标签训练，可能忽略细粒度病变特征	开发基于深度学习的计算机辅助乳腺癌诊断系统	乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN	医学图像	DDSM公共数据集和内部数据集	NA	多视图网络	AUC	NA
2645	2025-10-06	Spherical Harmonics Representation Learning for High-Fidelity and Generalizable Super-Resolution in Diffusion MRI 2025-Sep-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3607105 PMID:40924535	研究论文	提出基于球谐函数表示学习的SHRL-dMRI框架，用于扩散磁共振成像的高保真和可泛化超分辨率重建	首次将隐式神经表示与球谐函数相结合，同时提升空间和角度分辨率，并引入数据保真模块和基于小波的频率损失函数	未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制	开发能够同时提升扩散磁共振成像空间和角度分辨率的超分辨率方法	扩散磁共振成像数据	医学影像分析	NA	扩散磁共振成像	隐式神经表示	医学影像数据	NA	NA	SHRL-dMRI	分辨率提升效果，微结构参数估计精度，泛化能力	NA
2646	2025-10-06	Toward Foundational Model for Sleep Analysis Using a Multimodal Hybrid-Self-Supervised Learning Framework 2025-Sep-09, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603608 PMID:40924530	研究论文	提出一种用于睡眠分析的多模态混合自监督学习框架SynthSleepNet，能够有效分析多导睡眠图数据	结合掩码预测和对比学习的混合自监督学习框架，并开发基于Mamba的TCM模型来有效捕捉跨信号上下文信息	NA	开发基础模型用于睡眠质量评估和睡眠障碍诊断	多导睡眠图数据，包括脑电图、眼电图、肌电图和心电图	机器学习	睡眠障碍	多导睡眠图	自监督学习, Mamba	生理信号数据	NA	NA	TCM, Mamba	准确率	NA
2647	2025-10-06	Structure Learning of Deep Gaussian and Non-Gaussian Information Fusion Framework for Automated Predictive Data Analytics 2025-Sep-09, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603545 PMID:40924529	研究论文	提出一种基于最大信息系数的结构学习算法，用于深度高斯与非高斯信息融合框架的自动化预测数据分析	引入最大信息系数作为潜变量间关联强度的度量，提出自动确定深度模型隐藏层数的评估指标	仅通过两个工业案例验证，需要更多实际应用场景的测试	解决深度信息融合框架中的结构学习问题，实现数据驱动建模的自动化	时变工业过程数据	机器学习	NA	信息融合	潜变量模型	工业过程数据	NA	深度学习框架	深度高斯与非高斯信息融合框架	在线预测性能	NA
2648	2025-10-06	Two-Step Semi-Automated Classification of Choroidal Metastases on MRI: Orbit Localization via Bounding Boxes Followed by Binary Classification via Evolutionary Strategies 2025-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8998 PMID:40925681	研究论文	提出一种用于MRI图像脉络膜转移瘤检测的两步半自动分类方法	采用分层深度学习框架，结合YOLOv5定位网络和进化策略训练的分类网络，有效解决小数据集下的脉络膜转移瘤检测问题	模型无法区分左右眼眶，且数据集规模较小	开发人工智能方法改进脑部MRI中脉络膜转移瘤的检测	脑部MRI图像中的脉络膜转移瘤	计算机视觉	脉络膜转移瘤	MRI成像	CNN, YOLO	医学图像	第一步：386张T2加权脑部MRI轴位切片（来自97名患者）；第二步：33张正常和33张含脉络膜转移瘤的脑部MRI	PyTorch	YOLOv5, 卷积神经网络	准确率, mAP(0.5:0.95), AUC, 灵敏度, 特异性	NA
2649	2025-10-06	Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Habitat Radiomics, and Deep Learning Models for Preoperative Identification of Tumor Deposits in Rectal Cancer 2025-Sep-09, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70075 PMID:40926527	研究论文	开发基于MRI融合临床、生境影像组学和深度学习特征的综合模型，用于直肠癌肿瘤沉积的术前识别	首次将临床特征、生境影像组学特征和深度学习特征进行融合，构建综合模型用于直肠癌肿瘤沉积的术前检测	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	研究基于MRI的融合模型在直肠癌肿瘤沉积术前识别和预后评估中的应用价值	经手术确诊的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习, 影像组学, 融合模型	医学影像	635例直肠癌患者（训练集259例，内部验证112例，外部验证264例），其中184例TDs阳性	nnUNet	nnUNet	AUC, 决策曲线分析, 校准曲线, Kaplan-Meier分析	NA
2650	2025-10-06	Multimodal machine learning for staging laparoscopy: a combined image analysis and morphologic tool for the discrimination of peritoneal metastasis 2025-Sep-09, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003448 PMID:40928288	研究论文	开发了一种结合图像分析和形态学特征的多模态机器学习模型，用于在分期腹腔镜手术中区分腹膜转移灶与良性病变	首次将腹腔镜图像分析与病变形态学特征相结合，创建多模态机器学习模型用于腹膜转移的术中识别	研究样本量相对有限（67名患者），仅进行了内部验证，需要外部验证确认泛化能力	开发一种术中决策支持工具，提高腹膜转移的识别准确性并减少不必要的活检	接受分期腹腔镜检查的疑似腹膜转移患者的腹腔镜视频帧和病变形态特征	计算机视觉	腹膜转移	腹腔镜成像，形态学评估	深度学习，传统机器学习	视频帧图像，形态学特征数据	67名患者的453个连续活检病变（良性197个，恶性256个）	NA	NA	AUC	NA
2651	2025-10-06	DeepPhosPPI: a deep learning framework with attention-CNN and transformer for predicting phosphorylation effects on protein-protein interactions 2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf462 PMID:40914970	研究论文	提出首个基于序列的深度学习框架DeepPhosPPI，用于预测磷酸化对蛋白质-蛋白质相互作用的影响	首个结合注意力CNN和Transformer的序列深度学习框架，使用预训练蛋白质语言模型进行特征嵌入	NA	开发计算模型预测磷酸化对蛋白质-蛋白质相互作用的调控效应	蛋白质磷酸化位点及其对蛋白质相互作用的影响	生物信息学	神经退行性疾病,癌症	深度学习	CNN,Transformer	蛋白质序列数据	NA	NA	注意力CNN,Transformer,ProtBERT,ESM-2	NA	NA
2652	2025-10-06	Detecting, Characterizing, and Mitigating Implicit and Explicit Racial Biases in Health Care Datasets With Subgroup Learnability: Algorithm Development and Validation Study 2025-Sep-04, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71757 PMID:40905712	研究论文	开发并验证了一种名为AEquity的简单指标，用于检测和减轻医疗数据集中的种族偏见	提出了一种基于学习曲线近似的数据中心化偏见缓解方法，可在算法生成的数据层面解决偏见问题	研究中使用的数据集和算法类型有限，需要进一步验证在更广泛场景下的适用性	开发能够检测和减轻医疗数据集中隐性和显性种族偏见的算法	医疗数据集中的种族偏见问题	机器学习	NA	学习曲线近似方法	全连接网络,CNN,Transformer,LightGBM	胸部X光图像,医疗成本利用数据,健康调查数据	NA	NA	ResNet-50,VIT-B-16	AUC,假阴性率,精确率,假发现率	NA
2653	2025-10-06	Dynamic network compression via probabilistic channel pruning 2025-Sep-04, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108080 PMID:40925121	研究论文	提出一种基于概率通道剪枝的动态网络压缩方法，通过概率连接模块实现通道连接的动态激活与停用	引入概率连接模块实现动态通道剪枝，无需剪枝后微调，并提出资源感知正则化控制压缩程度	未明确说明在更复杂网络架构或大规模数据集上的适用性	解决神经网络压缩问题，减少计算密集型深度学习模型的参数量和计算开销	深度神经网络模型	机器学习	NA	神经网络剪枝	CNN	NA	NA	NA	ResNet-56, VGG-19	参数量减少百分比, 准确率提升	NA
2654	2025-10-06	Multimodal Deep Learning for Generating Potential Anti-Dengue Peptides 2025-Sep-02, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c03510 PMID:40918327	研究论文	提出一种多模态深度学习框架，用于预测和生成潜在的抗登革热病毒多肽	首次将高性能预测建模与生成学习相结合的多模态框架，用于抗登革热多肽的发现	抗登革热多肽数据在现有数据集中仍然有限	开发有效的抗病毒治疗方法，特别是针对登革热病毒的治疗性多肽	抗登革热多肽（ADPs）	机器学习	登革热	多肽序列分析	BiLSTM, GAN, 随机森林, CNN, Transformer	多肽序列数据	NA	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	双向长短期记忆网络, 堆叠集成神经网络, Wasserstein生成对抗网络, 卷积神经网络, Transformer	平衡准确率, AUC-ROC, AUC-PR, 马修斯相关系数	NA
2655	2025-10-06	Development and validation of a user-friendly prediction tool for preoperative T-Staging in gallbladder Cancer: A multicenter study using contrast-enhanced CT-Based fusion models 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110117 PMID:40412011	研究论文	开发并验证基于对比增强CT的融合模型，用于胆囊癌术前T分期预测	首次结合放射组学、深度学习和临床数据构建加权融合模型，并开发用户友好的预测工具	回顾性研究，样本量相对有限（189例），仅来自两个机构	提高胆囊癌术前T分期的准确性和手术规划效果	胆囊癌患者	医学影像分析	胆囊癌	对比增强CT，放射组学，深度学习	融合模型	医学影像（CT动脉期和门静脉期序列），临床数据	189例胆囊癌患者（训练集111例，内部验证集48例，时间验证集30例）	NA	加权融合模型	AUC，准确率，敏感性，F1分数，校准曲线，决策曲线分析	NA
2656	2025-10-06	Deep learning reveals the complex genetic architecture of male guppy colouration 2025-Sep, Nature ecology & evolution IF:13.9Q1 DOI:10.1038/s41559-025-02781-w PMID:40596731	研究论文	本研究使用深度学习技术揭示雄性孔雀鱼颜色变异的复杂遗传结构	首次结合卷积神经网络高分辨率表型分析、选择实验和全基因组关联研究，系统解析孔雀鱼颜色模式的遗传机制，发现常染色体向Y染色体基因复制是性连锁颜色变异的主要机制	研究主要聚焦于雄性孔雀鱼，对雌性颜色变异的遗传机制探讨较少	解析雄性孔雀鱼颜色变异的遗传架构和维持机制	雄性孔雀鱼(Poecilia reticulata)	计算生物学	NA	全基因组重测序, 基因组关联分析	CNN	图像, 基因组数据	包含选择实验、受控谱系和全基因组重测序的孔雀鱼样本	NA	卷积神经网络	NA	NA
2657	2025-10-06	Deep learning approach for automatic assessment of schizophrenia and bipolar disorder in patients using R-R intervals 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012983 PMID:40901920	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的心律变异性分析方法，用于自动评估精神分裂症和双相情感障碍	使用低成本可穿戴设备采集短时程心电图信号，通过分析R-R间期窗口实现精神疾病自动分类	样本量较小（仅60名参与者），需要进一步验证在更大人群中的适用性	开发自动分类方法辅助精神分裂症和双相情感障碍的诊断	精神分裂症患者、双相情感障碍患者和健康对照者	机器学习	精神分裂症,双相情感障碍	心电图信号分析,心率变异性分析	支持向量机,XGBoost,多层感知机,门控循环单元,集成方法	心电图信号,R-R间期数据	60名参与者（30名患者和30名对照）	Scikit-learn,XGBoost	多层感知机,门控循环单元	准确率	NA
2658	2025-10-06	mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548092 PMID:40042953	研究论文	本研究探索使用毫米波雷达技术分析坐立动作的新方法，并与可穿戴设备和Kinect进行对比研究	首次将毫米波雷达技术应用于坐立动作分析，提供非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗监测方案	在细粒度运动分析方面仍存在挑战，且缺乏与金标准VICON系统的直接验证	开发用于医疗保健应用的非接触式坐立动作分析系统	45名参与者的坐立动作数据	计算机视觉	老年疾病	毫米波雷达、深度学习姿态估计、逆向运动学	深度学习	雷达点云数据	45名参与者	NA	NA	NA	NA
2659	2025-10-06	Survey on sampling conditioned brain images and imaging measures with generative models 2025-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00487-3 PMID:40917152	综述	本文全面概述了生成模型在脑成像领域的进展，特别关注条件生成方法的应用	重点探讨了基于年龄、性别、临床表型或遗传因素等变量调节生成过程的条件生成方法，增强数据集多样性并支持罕见疾病研究	NA	推动条件生成模型在神经科学研究和临床工作流程中的整合应用	脑成像数据和生成模型技术	医学影像分析	神经系统疾病	脑成像技术	VAE, GAN, diffusion models	脑部图像	NA	NA	NA	NA	NA
2660	2025-10-06	Neural interaction explainable AI predicts drug response across cancers 2025-Sep, NAR cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1093/narcan/zcaf029 PMID:40918644	研究论文	开发了一种可解释的深度学习框架NeurixAI，用于预测癌症药物反应并识别药物-基因相互作用	首次将可解释人工智能与转录组学结合，在个体肿瘤水平识别影响药物反应的关键基因，并发现新的耐药机制	模型在未见肿瘤样本中的预测性能为Spearman's rho >0.2，仍有提升空间	优化癌症治疗选择，实现药物重定位并识别新的治疗靶点	癌症患者肿瘤样本和药物反应数据	机器学习	癌症	转录组学分析，药物扰动实验	深度学习	分子谱数据，药物反应数据	546,646个药物扰动实验，涉及1,135种药物和476个肿瘤的分子谱	NA	NeurixAI	Spearman's rho	NA