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
261	2025-07-25	Developing a multivariable deep learning model to predict psychiatric illness in patients with epilepsy 2025-Jul-21, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110596 PMID:40700773	研究论文	开发基于神经网络的预测模型，用于评估癫痫患者出现精神疾病的风险	利用深度学习模型（keras和neuralnet框架）预测癫痫患者的精神疾病风险，并识别关键预测因素	研究基于回顾性数据，可能受到数据质量和完整性的限制	预测癫痫患者的精神疾病风险，以实现早期干预和个性化治疗	癫痫患者	机器学习	癫痫	神经网络	keras, neuralnet	临床和人口统计数据	2,258名癫痫患者（2013-2023年数据）
262	2025-07-25	Imaging-aided diagnosis and treatment based on artificial intelligence for pulmonary nodules: A review 2025-Jul-21, 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.2025.105050 PMID:40700795	综述	本文综述了基于人工智能的影像辅助诊断和治疗在肺结节中的应用	比较了传统规则方法、手工特征机器学习、放射组学、深度学习及融合Transformer或注意力机制的混合模型，并系统评估了它们在肺结节管理中的性能、适用性和局限性	存在领域偏移、高计算需求、有限的可解释性以及多中心数据集间的变异性等挑战	评估人工智能在肺结节诊断和治疗中的应用及其潜力	肺结节	数字病理学	肺癌	深度学习、放射组学、Transformer模型	CNN、Transformer、混合模型	影像数据（CT、PET、MRI）	NA
263	2025-07-25	Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids 2025-Jul-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61952-2 PMID:40681550	研究论文	利用机器学习指导吡咯赖氨酰-tRNA合成酶（PylRS）的进化，以提高多种非经典氨基酸（ncAAs）的掺入效率	首次应用机器学习方法（包括FFT-PLSR模型、ESM-1v、Mutcompute和ProRefiner等深度学习模型）对PylRS的tRNA结合域进行工程改造，显著提高了非经典氨基酸掺入蛋白质的效率	研究仅针对PylRS的tRNA结合域进行优化，可能忽略了其他潜在的影响因素	提高非经典氨基酸掺入蛋白质的效率，优化酶活性	吡咯赖氨酰-tRNA合成酶（PylRS）及其变体	机器学习	NA	FFT-PLSR模型、ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner	深度学习模型	NA	12个单突变组合及7种PylRS衍生合成酶
264	2025-07-25	Deep learning to identify stroke within 4.5 h using DWI and FLAIR in a prospective multicenter study 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10804-6 PMID:40683923	研究论文	开发了一种深度学习模型mRUNet，用于利用DWI和FLAIR图像在4.5小时内识别中风发作时间	结合改进的U-Net和ResNet-34构建多模态Res-U-Net模型，显著提高了中风发作时间分类的准确性	模型性能在外部多中心测试集上略有下降（AUC-ROC 0.868）	提高急性缺血性中风患者的溶栓治疗适用性	症状发作24小时内接受扫描的中风患者影像数据	数字病理学	心血管疾病	DWI和FLAIR成像	mRUNet（改进U-Net与ResNet-34结合）	医学影像	内部测试集123例，外部测试集单中心468例/多中心1151例
265	2025-07-25	Medical radiology report generation: A systematic review of current deep learning methods, trends, and future directions 2025-Jul-19, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103220 PMID:40700862	系统综述	本文对当前深度学习在医学放射学报告生成领域的方法、趋势和未来方向进行了系统性回顾	提供了迄今为止最全面的关于基于深度学习的医学放射学报告生成的系统性综述，涵盖了从传统架构到大型语言模型的最新进展	虽然全面，但可能未能涵盖所有最新发表的研究，且对方法的具体实施细节讨论有限	自动化医学放射学报告生成过程，以辅助放射科医生并减少患者等待时间	医学放射学报告生成的相关研究	医学影像与自然语言处理的交叉领域	NA	深度学习	包括传统架构和大型语言模型	医学影像和文本报告	回顾了323篇文章，最终纳入78项研究
266	2025-07-25	Performance of Machine Learning in Diagnosing KRAS (Kirsten Rat Sarcoma) Mutations in Colorectal Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73528 PMID:40680189	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了机器学习在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能	首次基于证据医学系统评估了不同机器学习模型在KRAS突变诊断中的性能，并特别强调了深度学习模型在MRI和病理图像上的高准确性	深度学习模型的临床应用目前仍相对有限，未来需要增加样本量、改进模型架构	为未来智能诊断工具的开发和完善提供循证基础	结直肠癌患者的KRAS基因突变	digital pathology	colorectal cancer	CT, MRI, PET/CT, 病理组织学	深度学习(DL)模型	医学影像(CT/MRI/PET)和病理图像	43项研究，共10,888名患者
267	2025-07-25	A cascade approach for the early detection and localization of myocardial infarction in 2D-echocardiography 2025-Jul-17, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104400 PMID:40701872	研究论文	本文开发了一种级联框架，用于在超声心动图中自动诊断和定位心肌梗死	首次将结合分割和分类的多步骤人工智能系统应用于超声心动图的心肌梗死诊断	NA	提高心肌梗死的早期检测和定位准确性	心肌梗死患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习与机器学习分类	U-Net与Random Forest	图像	两个公共数据集 - CAMUS和HMC-QU
268	2025-07-25	Multi-scenario simulation of future marine microplastic distribution under data scarcity: A deep learning approach 2025-Jul-16, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124233 PMID:40701050	研究论文	本研究提出了一种结合Few-Shot Learning和Transformer架构的深度学习框架CGMAT，用于预测未来海洋微塑料分布	结合Few-Shot Learning与Transformer架构，提出CGMAT框架以解决数据稀缺问题，并揭示微塑料分布的时空动态机制	预测结果显示MP污染趋势存在显著区域差异，且模型在跨域验证中可能存在局限性	评估未来海洋微塑料丰度趋势，为缓解微塑料污染提供科学依据	台湾海峡和挪威沿海水域的微塑料分布	机器学习	NA	深度学习，Few-Shot Learning，Transformer	CGMAT（Cross-domain Multi-Graph Attention Network）	海洋微塑料观测数据	台湾海峡和挪威沿海水域的观测数据
269	2025-07-25	GShC-Net: Hybrid deep learning with DCTLAP feature extraction for brain tumor detection 2025-Jul-16, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108577 PMID:40701121	research paper	提出了一种混合深度学习模型GShC-Net，结合DCTLAP特征提取技术用于脑肿瘤检测	融合GoogleNet和Shepard卷积神经网络(ShCNN)构建GShC-Net模型，并改进网络层结构	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力测试	开发自动化计算机辅助诊断系统以提高脑肿瘤早期检测准确性	脑肿瘤医学影像数据	digital pathology	brain tumor	Discrete Cosine Transform with Local Arc Pattern (DCTLAP)	GShC-Net (GoogleNet-Shepard Convolutional Networks)	image	NA
270	2025-07-25	OMT and tensor SVD-based deep learning model for segmentation and predicting genetic markers of glioma: A multicenter study 2025-Jul-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2500004122 PMID:40627394	研究论文	本研究开发了一种基于最优质量传输(OMT)和张量奇异值分解(SVD)的深度学习模型OMT-APC，用于胶质瘤的肿瘤区域分割和遗传标记预测	提出了一种新的OMT方法将不规则MRI脑图像转换为张量，并利用多模式OMT张量SVD进行预分类概率估计	研究仅基于术前MRI数据，未考虑其他临床因素	开发自动化深度学习模型用于胶质瘤的术前遗传特征分析	胶质瘤患者	数字病理学	胶质瘤	MRI	OMT-APC深度学习模型	医学影像(MRI)	3,565例胶质瘤患者(来自16个数据集)
271	2025-07-25	Multimodal Detection of Agitation in People With Dementia in Clinical Settings: Observational Pilot Study 2025-Jul-15, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/68156 PMID:40663489	研究论文	本研究提出了一种新颖的多模态系统，用于预测严重痴呆患者的激动和攻击行为（AA）发作，结合了可穿戴传感器数据和隐私保护视频分析	首次整合可穿戴传感器数据和隐私保护视频分析，用于实时预测痴呆患者的AA发作	样本量较小（10名参与者），且仅在单一机构进行	开发一种自主、准确检测和预测痴呆患者AA事件的系统	严重痴呆患者	数字病理学	老年疾病	深度学习模型	Extra Trees, 多层感知机, GRU, LSTM	可穿戴传感器数据, 视频数据	10名参与者
272	2025-07-25	spRefine Denoises and Imputes Spatial Transcriptomics with a Reference-Free Framework Powered by Genomic Language Model 2025-Jul-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.22.649977 PMID:40631230	研究论文	介绍了一个名为spRefine的深度学习框架，利用基因组语言模型对空间转录组数据进行去噪和插补	spRefine是一个无参考框架，能够联合去噪和插补空间转录组数据，提高数据整合的鲁棒性，并用于模型预训练和新生物信号的发现	NA	克服空间转录组数据分析中的高噪声和基因测量缺失问题	空间转录组数据	空间转录组学	NA	基因组语言模型	深度学习框架	空间转录组数据	不同规模的数据集
273	2025-07-25	PepTCR-Net: prediction of multi-class antigen peptides by T-cell receptor sequences with deep learning 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf351 PMID:40702702	研究论文	提出了一种名为PepTCR-Net的深度学习框架，用于预测T细胞受体(TCR)识别的多类抗原肽	采用两步框架，结合基于神经网络的特征工程和贝叶斯前馈神经网络预测模型，整合多种生物特征	依赖于公开数据库的数据，可能受限于数据量和质量	开发一种预测TCR-抗原识别的新方法，以帮助理解免疫系统并开发针对癌症、传染病和自身免疫性疾病的新疗法	T细胞受体(TCR)和抗原肽	机器学习	传染病	深度学习	贝叶斯前馈神经网络	序列数据	大型公共数据库
274	2025-07-25	Inferring cell-type-specific gene regulatory network from cellular transcriptomics data with GeneLink 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf359 PMID:40702704	研究论文	本文提出了一种名为GeneLink+的创新框架，用于从细胞转录组数据中推断细胞类型特异性基因调控网络（ctGRNs）	GeneLink+结合了残差-GATv2模块和动态注意力机制，有效解决了数据稀疏性、细胞异质性和深度学习模型中的过平滑问题	未明确提及具体限制，但可能涉及对特定类型转录组数据的适用性或计算资源需求	开发一种能够准确推断细胞类型特异性基因调控网络的方法	细胞转录组数据，特别是单细胞RNA测序、小核RNA测序和空间分辨转录组数据	生物信息学	阿尔茨海默病、乳腺癌	单细胞RNA测序、小核RNA测序、空间分辨转录组学	残差-GATv2	转录组数据	七个数据集，涵盖血液免疫细胞、阿尔茨海默病和乳腺癌等多种应用场景
275	2025-07-25	Benchmarking transcription factor binding site prediction models: a comparative analysis on synthetic and biological data 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf363 PMID:40702706	研究论文	本文通过系统比较PWM、SVM和DL模型在转录因子结合位点预测中的性能，评估了不同因素对模型性能的影响	首次系统比较了PWM、SVM和DL模型在不同条件下的预测性能，并提供了基于人类ChIP-seq数据的预训练SVM模型数据库	研究主要基于人类ChIP-seq数据，可能不适用于其他物种或数据类型	评估和比较不同转录因子结合位点预测模型的性能	转录因子结合位点(TFBSs)预测模型	生物信息学	NA	ChIP-seq	PWM, SVM, DL	DNA序列数据	基于ENCODE的人类ChIP-seq数据，来自多种细胞系和组织
276	2025-07-25	Deep learning diagnosis of hepatic echinococcosis based on dual-modality plain CT and ultrasound images: a large-scale, multicenter, diagnostic study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002486 PMID:40358633	研究论文	开发并验证了一种基于CT和超声多模态成像的深度学习系统，用于提高肝包虫病等肝脏疾病的诊断准确性	首次结合CT和超声两种模态图像，开发了多模态深度学习诊断系统，显著提高了肝包虫病等肝脏疾病的诊断准确率	研究主要集中在中国新疆地区，可能限制了模型在其他地区的泛化能力	提高资源匮乏地区肝包虫病的影像筛查准确性	肝包虫病、肝囊肿、肝脓肿及健康肝脏	数字病理	肝包虫病	CT和超声成像	EfficientNet3D和EfficientNet-B0	图像	8979例病例数据，来自中国新疆8家医院，跨越18年
277	2025-07-25	Deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002488 PMID:40391963	研究论文	本研究构建并验证了一种基于深度学习和放射组学的机器学习模型，用于预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者在最大安全手术切除后的总生存期	结合深度学习分割网络和放射组学特征，开发了一种新的预后评估模型，并通过多中心数据验证了其性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚	预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者手术后的总生存期	582名IDH野生型胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	磁共振成像	ResNet, Step Cox[backward] + RSF	医学影像	582名患者（训练队列301名，内部验证队列128名，外部验证队列153名）
278	2025-07-25	Preoperative Differentiation of Spinal Schwannoma and Meningioma Using Machine Learning-Based Models: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-07, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.124096 PMID:40398809	meta-analysis	评估基于机器学习的模型在术前区分脊髓神经鞘瘤和脑膜瘤中的诊断性能	系统性回顾和荟萃分析机器学习模型在区分两种脊髓肿瘤中的高诊断准确性	仅纳入6项研究，样本量相对有限	评估机器学习模型在术前区分脊髓神经鞘瘤和脑膜瘤的诊断性能	脊髓神经鞘瘤和脑膜瘤患者	machine learning	spinal tumors	machine learning, deep learning	deep learning-based models, ML-based models	medical imaging data	644名患者（364例神经鞘瘤，258例脑膜瘤）
279	2025-07-25	Feature-Reinforced Strategy for Enhancing the Accuracy of Triboelectric Vibration Sensing Toward Mechanical Equipment Monitoring 2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202503997 PMID:40411864	研究论文	本文提出了一种结合界面偶极能量和真空能级优化的新型摩擦电材料机制，设计并开发了一种PDMS封装金属电极的TENG装置，用于精确识别设备运行状态	结合界面偶极能量和真空能级优化解释振动下的电荷生成与分离，设计PDMS封装金属电极的TENG装置，并集成深度学习算法实现高分辨率振动状态分类	未提及具体样本量或实验条件的限制	提升摩擦电振动传感的准确性，实现智能设备的实时监测与诊断	摩擦电纳米发电机(TENG)振动传感器	智能传感与监测	NA	深度学习算法	NA	振动波形数据	NA
280	2025-07-25	InterpolAI: deep learning-based optical flow interpolation and restoration of biomedical images for improved 3D tissue mapping 2025-Jul, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02712-4 PMID:40437217	研究论文	提出了一种基于深度学习的生物医学图像光流插值和修复方法InterpolAI，用于改善3D组织映射	InterpolAI在大型图像运动中利用光流AI模型进行插值，优于线性插值和现有光流方法XVFI，能保留微解剖特征和细胞计数，修复组织损伤并减少拼接伪影	NA	提高生物医学图像数据集的分辨率、通量和质量，以实现更好的3D成像	生物医学图像	数字病理	NA	光流插值	AI模型	图像	多种成像模态、物种、染色技术和像素分辨率的数据集