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	2025-09-09	Deep learning estimations of the production cross sections of 77Br medical radionuclide 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112003 PMID:40517722	研究论文	利用深度学习算法改进溴-77放射性核素生产截面积的预测	采用深度学习算法预测核反应截面积，相比传统TALYS代码计算结果更符合实验值	NA	预测溴-77放射性核素的生产截面积	溴-77放射性核素	机器学习	NA	深度学习，人工神经网络	深度学习算法	核反应实验数据	来自EXFOR核反应数据库的实验截面积数据
262	2025-09-09	Combining deep learning algorithm and a-star algorithm to increase the accuracy of tracking lost gamma source 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112001 PMID:40532512	研究论文	提出一种结合深度学习与A-star算法的混合自动搜索算法ACR，用于精确定位丢失的伽马源	首次将CNN和RNN两种深度学习算法与A-star路径规划算法融合，显著提升障碍环境下的搜索精度和适应性	基于模拟数据验证，未提及实际场景测试或算法计算效率分析	开发高精度伽马源追踪算法以应对核安全应急场景	丢失的伽马辐射源	机器学习和路径规划	NA	Monte Carlo N-Particle (MCNP) 模拟、深度学习	CNN、RNN、A-star算法	模拟辐射剂量率序列数据	81个网格点的模拟辐射数据（每个点连续5步测量）
263	2025-09-09	DeepNSI: Element identification in experimental photoneutron spectra for illicit material detection 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112014 PMID:40580656	研究论文	提出一种基于深度学习的框架DeepNSI，用于从光诱导中子谱中识别元素组成，以检测非法材料	结合蒙特卡洛Dropout提供预测不确定性，并采用非负最小二乘法后处理步骤从参考组分重建实验谱	NNLS系数受核截面影响，不能直接解释为浓度	开发用于光子探测系统与光中子能谱分析的可解释元素分析工具	光诱导中子谱、非法材料（如爆炸物和化学威胁）	机器学习	NA	光中子能谱法、蒙特卡洛模拟	CNN（卷积神经网络）集成	光谱数据	模拟和实验光中子谱混合数据集，包含有机化合物和带屏蔽材料的复杂配置
264	2025-09-09	DHR-Net: Dynamic Harmonized registration network for multimodal medical images 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112031 PMID:40633305	研究论文	提出一种基于动态协调注册框架的端到端多模态医学图像配准方法DHR-Net	采用级联两阶段架构和基于噪声对比估计框架的动态温度调整损失函数，增强跨模态解剖一致性和高频细节保留	NA	解决多模态医学图像配准中解剖一致性不足和形变场优化不稳定的问题	心脏医学图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	医学图像	M&M心脏数据集（具体数量未提及）
265	2025-09-09	Exploring Biginelli hybrids in the AI-driven development of ruthenium complexes: Anticancer activity, DNA/HSA binding study, impacts on apoptosis and BCL-2/BCL-XL suppression 2025-Nov, Journal of inorganic biochemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.jinorgbio.2025.112988 PMID:40644785	研究论文	本研究利用深度学习模型设计具有抗癌潜力的钌配合物，并通过实验验证其诱导凋亡及抑制BCL-2/BCL-XL的能力	首次将深度学习模型应用于钌-对伞花烃配合物的结合亲和力预测，并系统验证其通过调控Caspase表达诱导癌细胞凋亡的机制	研究仅针对特定结构的钌配合物，未涉及其他金属配合物或更广泛的化合物库	开发新型钌基抗癌药物并研究其作用机制	癌细胞系（原发性和转移性）及DNA/人血清白蛋白（HSA）	药物发现	癌症	深度学习、分子对接、结合亲和力预测	深度学习模型	化学结构数据、结合能数据、蛋白表达数据	10种结合能低于-31.3 kJ/mol的化合物
266	2025-09-09	Deep neural network predictions for excitation functions of 165Ho(α,xn) reactions 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112075 PMID:40749638	研究论文	本研究使用深度神经网络预测165Ho(α,xn)反应的激发函数，并与传统核反应模型进行比较	首次将多种激活函数的深度神经网络应用于核反应截面预测，显著提升了与实验数据的一致性	研究仅限于特定核反应体系，未涉及其他核反应类型	提高核反应截面预测精度，为核医学、反应堆技术和核天体物理提供准确数据	165Ho的(α,n)、(α,2n)、(α,3n)和(α,4n)反应	机器学习	NA	深度神经网络，TALYS核反应代码，TENDL-2023核数据库	DNN（深度神经网络）	数值数据（核反应截面数据）	EXFOR实验数据库中的核反应数据
267	2025-09-09	CCLDA: prediction of lncRNA-disease associations based on Convolutional Block Attention Module and Capsule Network 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103238 PMID:40819606	研究论文	提出一种基于卷积注意力模块和胶囊网络的深度学习模型CCLDA，用于预测lncRNA与疾病的关联	首次将卷积注意力模块(CBAM)集成到胶囊网络中，通过通道和空间维度加权提升特征表达能力	NA	开发计算模型预测长链非编码RNA与疾病的潜在关联	长链非编码RNA(lncRNA)与疾病之间的关联关系	生物信息学	多疾病领域	深度学习，矩阵融合，自编码器	胶囊网络，卷积注意力模块(CBAM)，自编码器(AE)	生物相似性矩阵（功能相似性、高斯相似性、序列相似性、语义相似性）	在两个数据集上进行验证
268	2025-09-09	Diagnostic performance of artificial intelligence in detecting and subtyping pediatric medulloblastoma from histopathological images: A systematic review 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103237 PMID:40834547	系统综述	本文系统评估了人工智能在儿童髓母细胞瘤组织病理图像检测与分型中的诊断性能	首次系统比较不同AI模型在儿童髓母细胞瘤诊断任务中的性能，并揭示架构级分析优于细胞级分析的规律	过度依赖单一数据集、样本量小、研究数量有限且缺乏荟萃分析	评估AI模型在儿童髓母细胞瘤病理图像诊断与分型中的性能	18岁以下髓母细胞瘤患者的组织病理图像	数字病理	儿童脑肿瘤	组织病理图像分析	SVM, K-NN等机器学习模型	图像	15项符合条件的研究（初始3341条记录）
269	2025-09-09	Physical foundations for trustworthy medical imaging: A survey for artificial intelligence researchers 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103251 PMID:40886660	综述	本文综述了医学成像的物理基础及其对人工智能发展的影响，并探讨物理知识如何提升AI系统的可信度	系统性地将医学成像物理原理与人工智能（尤其是生成模型和重建算法）结合，提出物理启发的机器学习方法以增强特征学习	NA	促进人工智能研究者理解医学成像物理原理，提升AI在医学影像中的可信度和性能	医学影像人工智能系统，特别是生成模型和重建算法	医学影像人工智能	NA	深度学习，生成模型，重建算法	生成模型，重建算法	医学影像数据（X射线、核成像、超声等）	NA
270	2025-09-09	Privacy-preserving federated transfer learning for enhanced liver lesion segmentation in PET-CT imaging 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103245 PMID:40896874	研究论文	提出一种隐私保护的联邦迁移学习框架，用于提升PET-CT成像中肝脏病灶分割的准确性	结合联邦学习的隐私保护协作与迁移学习的预训练模型适配，引入特征共学习块（FCB）和隐私增强技术（DP、HE）	基于模拟多机构PET-CT数据集进行实验，未明确说明真实临床环境中的适用性	解决PET-CT肝脏病灶分割中的数据稀缺、隐私问题和跨机构影像异质性挑战	肝脏病灶的PET-CT影像数据	医学影像分析	肝脏疾病	联邦迁移学习（FTL）、差分隐私（DP）、同态加密（HE）	深度学习模型（具体架构未明确说明）	多模态医学影像（PET-CT）	多机构模拟PET-CT数据集（具体样本数量未说明）
271	2025-09-09	Chemically and Electromagnetically dual-enhanced COFs-Au@AgNPs SERS sensor integrated with deep learning for ultrasensitive detection of neonicotinoid pesticides 2025-Nov-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344501 PMID:40915725	研究论文	开发了一种基于COFs-Au@AgNPs的双机制增强SERS传感器，结合深度学习技术用于食用油中痕量新烟碱类农药的超灵敏检测	首次将共价有机框架与Au@Ag纳米颗粒结合实现化学和电磁双增强机制，并集成改进的Informer深度学习模型进行农药识别和定量预测	研究主要针对特级初榨橄榄油中的三种特定新烟碱类农药，在其他油脂基质和农药种类中的适用性需要进一步验证	开发快速灵敏的新烟碱类农药残留检测方法，保障食品安全和生态保护	食用油中的噻虫胺(CTD)、吡虫啉(IMD)和啶虫脒(AMP)三种新烟碱类农药残留	分析化学与深度学习交叉	食品安全与环境污染	表面增强拉曼光谱(SERS)、有限时域差分(FDTD)、密度泛函理论(DFT)、深度学习	改进的Informer模型(S-informer)	光谱数据	针对三种新烟碱类农药在特级初榨橄榄油中的检测，具体样本数量未明确说明
272	2025-09-09	Mitigating medical dataset bias by learning adaptive agreement from a biased council 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103629 PMID:40472465	研究论文	提出一种无需显式偏倚标签的医疗图像去偏框架Ada-ABC，通过自适应学习偏倚委员会的预测结果来消除数据集偏倚	首次在医疗图像分类领域构建包含七种不同偏倚场景的去偏基准，并提出不依赖偏倚标签的自适应去偏方法	依赖偏倚委员会能否成功捕获数据集偏倚，且偏倚标签的不可知性可能影响去偏效果	解决医疗图像中的数据集偏倚问题，提升深度学习模型的准确性和公平性	医疗图像数据集	计算机视觉	NA	广义交叉熵损失优化	多分类器委员会	图像	来自四个数据集的七种不同偏倚场景样本
273	2025-09-09	SurgRIPE challenge: Benchmark of surgical robot instrument pose estimation 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103674 PMID:40541088	研究论文	介绍SurgRIPE挑战赛，为手术机器人器械姿态估计提供基准数据集和评估标准	首次提供真实手术视频数据与真实器械姿态配对的基准数据集，并推动无标记姿态估计新算法的发展	NA	解决手术器械姿态估计中缺乏真实训练数据的问题，建立无标记方法的评估基准	手术机器人器械	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA
274	2025-09-09	DeepSPV: A deep learning pipeline for 3D spleen volume estimation from 2D ultrasound images 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103671 PMID:40554255	研究论文	提出一种名为DeepSPV的深度学习流程，用于从2D超声图像估计3D脾脏体积	首个使用深度学习从2D超声图像估计3D脾脏体积的工作，并引入了基于扩散模型生成的高度逼真合成数据集进行验证	主要使用合成数据集进行评估，真实临床环境中的泛化性能可能需要进一步验证	开发一种从2D超声图像准确估计脾脏体积的自动化方法，以替代需要3D成像模态的传统体积测量方式	脾脏和脾肿大，特别关注镰状细胞病(SCD)相关的脾脏评估	计算机视觉	镰状细胞病	深度学习，扩散模型	分割网络，变分自编码器(VAE)	2D超声图像	基于扩散模型生成的高度逼真合成脾脏超声数据集
275	2025-09-09	FSDA-DG: Improving cross-domain generalizability of medical image segmentation with few source domain annotations 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103704 PMID:40602210	研究论文	提出一种名为FSDA-DG的新方法，通过少量单源标注提升医学图像分割的跨域泛化能力	引入语义引导的半监督数据增强策略，结合多解码器U-Net框架，在数据层面和模型层面同时提升域不变表示学习	仅针对单源域泛化任务进行验证，未涉及多源域场景	解决医学图像分割中标注数据有限和域偏移问题，提升模型在未见域的泛化性能	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	半监督学习，数据增强	多解码器U-Net	医学图像	有限标注的单源域数据（具体数量未说明）
276	2025-09-09	DDintensity: Addressing imbalanced drug-drug interaction risk levels using pre-trained deep learning model embeddings 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103202 PMID:40617062	研究论文	提出一种名为DDintensity的新方法，利用预训练深度学习模型生成嵌入并结合LSTM-attention模型解决药物相互作用风险级别数据集不平衡问题	首次将跨领域预训练模型（图像、图结构、文本语料）的嵌入表示应用于药物相互作用风险预测，并发现BioGPT嵌入在此任务中表现最佳	NA	解决生物信息学中药物相互作用风险级别数据集的不平衡问题	药物相互作用风险级别数据	自然语言处理	NA	预训练深度学习模型嵌入，LSTM-attention模型	LSTM-attention	文本	基于DDinter数据集训练，使用MecDDI数据集验证，并包含化疗药物案例研究
277	2025-09-09	SimIntestine: A synthetic dataset from virtual capsule endoscope 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103706 PMID:40617135	研究论文	提出一种生成带位置标注的虚拟肠道合成数据集（SimIntestine）的方法，用于胶囊内窥镜的深度和姿态估计研究	开发了整合虚拟胶囊内窥镜的胃肠道虚拟模型，生成包含真实解剖特征（如环状皱襞、绒毛）和生理过程（如蠕动）的标注数据集	NA	解决胃肠道图像数据缺乏精确位置标注的问题，提升深度学习模型在深度和姿态估计任务中的性能	人类小肠和大肠的虚拟模型及生成的合成图像数据集	计算机视觉	NA	虚拟胶囊内窥镜模拟	Endo-SfMLearner, Monodepth2	图像	NA
278	2025-09-09	Exploring Complexity-Calibrated morphological distribution for whole slide image classification and difficulty-grading 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103707 PMID:40623354	研究论文	提出一种基于复杂性校准的多示例学习方法（CoCaMIL），用于全切片图像分类和难度分级	首次通过整合多种复杂性因素（模糊度、肿瘤大小、染色风格等）构建WSI形态学表示，并引入复杂性校准方法	未明确说明方法在跨中心验证时的具体性能限制	提升全切片图像分类精度并建立样本难度分级系统	全切片图像（WSI）	数字病理学	肿瘤（未指定具体类型）	图像-文本对比预训练框架	MIL（多示例学习）	病理图像	三个大型基准数据集（具体数量未说明）
279	2025-09-09	Automated detection and numbering of primary and permanent teeth in digital impressions of children using artificial intelligence 2025-Oct, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105976 PMID:40659080	研究论文	开发并评估了一种基于人工智能的自动化方法，用于在儿童数字牙模中分割和标记乳牙与恒牙	结合大上下文预测进行牙齿标记和高分辨率预测进行牙齿分割的深度学习模型，在混合牙列识别中表现优于现有挑战赛最佳方案	对异常牙齿状况或模糊牙萌出模式的案例处理存在错误	区分儿童混合牙列中的乳牙与恒牙	儿童数字牙模	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	3D数字牙模图像	716份数字牙模来自351名患者
280	2025-09-09	Automated chart filing on bitewings using deep learning: enhancing clinical diagnosis in a multi-center study 2025-Oct, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105919 PMID:40550354	研究论文	本研究提出一种基于深度学习的自动化咬翼片图表归档方法，用于牙齿分割、编号及口腔疾病诊断	开发了分层Mask DINO模型实现端到端实例分割，并在多中心数据集上验证其优于其他模型的分割与分类性能	NA	通过深度学习自动化咬翼片的图表归档，提升牙科诊断效率和准确性	咬翼片X光影像中的牙齿及口腔疾病（种植体、牙冠、桥体、填充物、根管治疗、龋损、牙石）	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	Hierarchical Mask DINO, Mask DINO, SparseInst, Mask R-CNN	医学影像（X光咬翼片）	训练验证集1045张（德国与荷兰），外部测试集216张（斯洛伐克）