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	2025-10-04	CryoFSL: An Annotation-Efficient, Few-Shot Learning Framework for Robust Protein Particle Picking in Cryo-EM Micrographs 2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.19.677446 PMID:41000909	研究论文	提出一种基于少量标注的冷冻电镜蛋白质颗粒识别框架CryoFSL，显著降低标注需求并提升低信噪比条件下的鲁棒性	基于SAM2模型构建轻量级适配器的少样本学习框架，仅需5张标注显微图像即可实现鲁棒颗粒识别	NA	开发标注效率高、泛化能力强的冷冻电镜蛋白质颗粒自动识别方法	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子显微镜	少样本学习框架（基于SAM2）	图像	仅需5张标注显微图像即可实现有效识别
262	2025-10-04	Will artificial intelligence solve the riddle of athlete development? A critical review of how AI is being used for athlete identification, selection, and development 2025-Sep-15, Psychology of sport and exercise IF:3.1Q1 DOI:10.1016/j.psychsport.2025.102978 PMID:41038088	综述	本文批判性回顾了人工智能在运动员识别、选拔和发展领域的应用现状与挑战	首次系统梳理AI在运动员发展三大关键领域（评估、选拔分类、训练发展）的应用模式与潜在价值	未明确说明纳入文献的具体数量和质量评估标准	评估人工智能在体育科学领域特别是运动员发展中的应用范围、效用及相关挑战	体育科学研究中涉及运动员识别、选拔和发展的相关文献	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	文献资料	通过数据库、参考文献和书籍章节等渠道获取的合格文献
263	2025-10-04	A Novel Convolutional Neural Network for Automated Multiple Sclerosis Brain Lesion Segmentation 2025 Sep-Oct, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70085 PMID:40937688	研究论文	开发了一种基于深度学习的多发性硬化脑病灶自动分割算法FLAMeS	基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net架构，在多个外部数据集上验证了优于现有公开方法的性能	主要漏检小于10mm³的小病灶	开发自动化的多发性硬化脑病灶分割算法	多发性硬化患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化	磁共振成像（MRI），特别是T2加权FLAIR序列	CNN，基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net	医学图像	训练集668个FLAIR扫描（1.5T和3T），测试集包括三个外部数据集（MSSEG-2:14例，MSLesSeg:51例，临床队列:10例）
264	2025-10-04	Artificial Intelligence-Based Model Exploiting Hematoxylin and Eosin Images to Predict Rare Gene Mutations in Patients With Lung Adenocarcinoma 2025-Sep, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00093 PMID:41004706	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，利用H&E染色图像预测肺腺癌患者的罕见基因突变	首次使用ResNeXt101深度学习框架从常规H&E染色图像中预测多种罕见基因突变，并在转移性癌症数据集上验证模型泛化能力	样本量相对有限（共213例），在转移性数据集上仅能成功预测6个基因中的3个突变	开发准确预测肺腺癌基因突变的AI模型，替代复杂耗时的分子诊断方法	肺腺癌患者和转移性癌症患者	数字病理	肺癌	深度学习	ResNeXt101	H&E染色病理图像	213例患者（144例来自中国医科大学附属第一医院，69例来自TCGA-LUAD数据库）
265	2025-10-04	Self-contrastive weakly supervised learning framework for prognostic prediction using whole slide images 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000972 PMID:41026797	研究论文	提出一种基于全切片图像的弱监督学习框架用于预后预测	首创三部分框架：基于卷积网络的组织分割算法、对比学习模块和嵌套多示例学习分类模块	初步研究揭示了组织病理学图像分析在治疗结果预测方面的不足	解决自动化预后预测的重大挑战	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习	CNN、对比学习、多示例学习	全切片图像	私有数据队列（具体数量未提供）
266	2025-10-04	Explainable ResNet-long short-term memory model for the classification of bowel sounds frequency based on multifeature fusion 2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251376915 PMID:41027655	研究论文	开发基于多特征融合的可解释ResNet-LSTM模型用于肠鸣音频率分类	首次将ResNet50 V2与LSTM结合，通过多特征融合和可解释AI技术实现肠鸣音分类	NA	开发准确客观的肠鸣音活动水平分类方法，用于胃肠功能评估	肠鸣音信号	生物医学信号处理	胃肠疾病	迁移学习、多特征融合、可解释AI	ResNet50 V2 + LSTM	音频信号	来自三个医疗机构的前瞻性多中心研究
267	2025-10-04	Development of an embedded diagnostic tool for visual misalignment screening 2025-Sep, HardwareX IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ohx.2025.e00692 PMID:41030858	研究论文	开发了一种基于计算机视觉和深度学习的低成本嵌入式系统，用于初步斜视筛查	集成了NASNetLarge卷积神经网络转换为TensorFlow Lite实现实时推理，并采用新型治疗验证机制通过逐帧分析瞳孔到刺激物距离来检测微斜视	验证数据集规模有限（27张专有图像），需要在更大样本上进一步验证	开发低成本便携式斜视筛查系统，适用于资源匮乏环境	斜视筛查和眼动追踪	计算机视觉	眼科疾病	深度学习、计算机视觉	CNN（NASNetLarge）、TensorFlow Lite	图像	专有数据集27张图像，平衡数据集1000张图像
268	2025-10-04	Deep Learning on Histologic Slides Accurately Predicts Consensus Molecular Subtypes and Spatial Heterogeneity in Colon Cancer 2025-Aug-25, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100877 PMID:40865918	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，通过组织切片图像预测结肠癌的共识分子亚型及其空间异质性	首次使用常规H&E染色全切片图像通过深度学习预测CMS和肿瘤内异质性，无需额外分子检测	研究基于三个独立队列，但样本量相对有限，需要进一步验证	开发基于深度学习的结肠癌分子亚型预测方法	结肠癌患者组织切片图像	数字病理学	结肠癌	深度学习	自监督模型和弱监督模型	全切片图像	来自PETACC-8、TCGA-COAD和PRODIGE-13队列的1996名患者
269	2025-10-04	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究通过多器官AI内表型分析大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因	首次提出'泛疾病'概念，利用弱监督深度学习模型从多器官数据中识别11个AI生物标志物	NA	研究大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因机制	129,340名参与者的多器官影像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	医学人工智能	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	多器官成像、遗传分析、蛋白质组学、RNA-seq、弱监督深度学习	Surreal-GAN	影像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
270	2025-10-04	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序DNA甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习技术整合多个预训练单模型预测，引入注意力权重机制，在保证准确性的同时减少计算资源消耗	未明确说明具体的数据集规模和实验条件限制	开发更准确可靠的DNA甲基化检测工具	DNA甲基化修饰	生物信息学	NA	纳米孔测序，深度学习	集成学习，注意力机制	DNA测序数据	NA
271	2025-10-04	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测环状RNA与RNA结合蛋白的相互作用位点	首次将图卷积网络和图注意力网络应用于circRNA结构特征建模，并融合多种序列编码方案和双向LSTM模块	未明确说明模型在未知数据集上的泛化能力及计算复杂度	开发高精度的circRNA-RBP相互作用预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、双向LSTM、多头注意力机制	图神经网络（GNN）、CNN、LSTM	序列数据、结构数据	16个基准数据集
272	2025-10-04	A review on learning-based algorithms for tractography and human brain white matter tracts recognition 2025-Aug, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03637-7 PMID:40464927	综述	本文综述了基于学习算法的脑白质纤维束追踪与识别方法	扩展了先前相关综述，涵盖最新方法、网络架构细节，并通过全面比较评估基于学习方法的效率	NA	探讨基于学习算法在脑白质纤维束追踪和识别中的应用	人脑白质纤维束、神经通路和全脑流线	医学影像分析	神经系统疾病	扩散磁共振成像	传统机器学习、深度学习、强化学习、字典学习	磁共振影像数据	NA
273	2025-10-04	Detecting Fifth Metatarsal Fractures on Radiographs Through the Lens of Smartphones: The FIXUS AI Algorithm 2025-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.91284 PMID:41030753	研究论文	开发了一种基于智能手机拍摄的X光片检测第五跖骨骨折的深度学习算法	首次使用智能手机拍摄的X光图像进行骨折检测，解决了传统深度学习模型对图像质量的高要求限制	回顾性研究，样本仅来自单一机构	开发可访问性强的第五跖骨骨折诊断工具	第五跖骨骨折患者和对照组	计算机视觉	骨科创伤	深度学习	ResNet-152V2	X光图像	骨折组1,240例，对照组1,224例
274	2025-10-04	Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning for Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification 2025-Jun-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.10.25328700 PMID:40585079	研究论文	开发基于深度学习的计算流程，利用多中心组织学图像进行儿童肉瘤亚型分类	采用SAMPLER-based WSI表示方法，结合多尺度特征和先进ViT基础模型，显著提升分类性能并大幅降低模型大小和训练时间	研究仅基于867张全切片图像，样本量相对有限，且仅来自三个医疗中心	开发准确分类儿童肉瘤亚型的计算方法，减少诊断变异性和提高诊断可及性	儿童肉瘤组织学切片图像，包括横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤和尤文氏肉瘤	数字病理学	儿童肉瘤	组织学成像、深度学习	CNN、ViT（包括UNI、CONCH基础模型）	全切片图像（WSI）	867张全切片图像，来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组（COG）
275	2025-10-04	Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325551 PMID:40321282	研究论文	提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过增加“点击”信号实现机械臂的连续抓取控制	将计算机鼠标机制引入运动想象范式，增加额外输出信号，提高脑机接口系统的自由度	脑电信号信噪比低和空间分辨率有限	开发能够同时控制移动和点击的脑机接口系统，实现连续抓取任务	健康受试者和中风患者	脑机接口	中风	脑电信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未明确说明）
276	2025-10-04	Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1571445 PMID:40978790	研究论文	提出基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法	通过集成瓶颈模块和下采样技术优化传统残差块，结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层，并采用自适应平均池化提升泛化能力	NA	提高番茄植株表型特征分割精度和效率	番茄幼苗的茎和叶点云数据	计算机视觉	NA	3D点云技术	改进的ResNet架构（X-ResNet）	点云数据	NA
277	2025-10-04	Three-dimensional ultrastructural characterization of Drosophila melanogaster hygrosensilla across humidity conditions 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314841 PMID:41021596	研究论文	本研究通过整合湿度控制、快速冷冻保存和连续块面扫描电镜技术，对果蝇湿度感受器的三维超微结构进行了表征	开发了结合精确湿度控制和深度学习分割的三维结构分析方法，首次揭示了不同湿度条件下感受器宽度的系统性差异和腔室特异性结构适应	研究主要关注结构特征，湿度感知的具体分子机制仍需进一步验证	探究昆虫湿度感受器的结构基础和工作机制	黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）的湿度感受器	生物传感	NA	连续块面扫描电镜（SBF-SEM）、深度学习分割、快速冷冻保存	深度学习分割模型	三维电子显微镜图像	在不同湿度条件下处理的果蝇湿度感受器样本
278	2025-10-04	Alzheimer's disease classification using a hybrid deep learning approach with multi-layer U-net segmentation and XAI driven analysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332572 PMID:41021656	研究论文	提出一种结合多层级U-Net分割和可解释AI的混合深度学习方法来分类阿尔茨海默病	采用多层级U-Net进行灰质分割，结合多尺度EfficientNet与SVM的混合分类方法，并集成显著性图定量分析增强模型可解释性	尚未在公开阿尔茨海默病MRI数据集上验证，需要进一步集成更先进的可解释AI技术	开发高精度、可解释的阿尔茨海默病自动诊断方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常人群	数字病理	阿尔茨海默病	MRI影像分析	U-Net, EfficientNet, SVM	医学影像	NA
279	2025-10-04	DiabetesXpertNet: An innovative attention-based CNN for accurate type 2 diabetes prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330454 PMID:41026707	研究论文	提出一种基于注意力机制的CNN模型DiabetesXpertNet，用于准确预测2型糖尿病	专门针对表格医疗数据设计，结合动态通道注意力模块和上下文感知特征增强器，改进了传统CNN在医疗数据上的应用	NA	开发深度学习框架以提升2型糖尿病的预测准确性	2型糖尿病患者数据	机器学习	糖尿病	深度学习、互信息和LASSO回归特征选择	CNN（卷积神经网络）	表格医疗数据	PID数据集和德国法兰克福医院糖尿病数据集
280	2025-10-04	Establishment of a Machine Learning-Based Predictive Model for Klebsiella pneumoniae Liver Abscess 2025, Infection and drug resistance IF:2.9Q2 DOI:10.2147/IDR.S545440 PMID:41030238	研究论文	本研究建立了基于机器学习的肺炎克雷伯菌肝脓肿预测模型	首次使用Boruta算法进行特征选择，并比较了四种机器学习模型在肺炎克雷伯菌肝脓肿鉴别诊断中的性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（201例患者）	开发肺炎克雷伯菌肝脓肿的机器学习鉴别诊断模型	201例细菌性肝脓肿患者（134例K-PLA，67例非K-PLA）	机器学习	肝脓肿	Boruta特征选择算法，5折交叉验证	Deep Learning-Fully Connected Neural Network, Distributed Random Forest, Gradient Boosting Machine, Generalized Linear Model	临床数据，超声特征，实验室检查结果	201例患者（134例K-PLA，67例非K-PLA）