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
2841	2025-10-06	Deep learning models for predicting hearing thresholds based on joint stimulus-frequency otoacoustic emissions and distortion-product otoacoustic emissions 2025-Sep, Hearing research IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.heares.2025.109349 PMID:40618463	研究论文	开发了一种结合刺激频率耳声发射和畸变产物耳声发射的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次联合应用SFOAEs和DPOAEs两种耳声发射信号进行听力阈值预测，并构建了效率优化的深度学习模型	样本量相对有限（94只正常听力耳和401只感音神经性听力损失耳），未在其他类型听力损失中验证	开发基于双源耳声发射的深度学习模型，实现准确高效的听力阈值预测	人耳听力阈值预测	机器学习	听力损失	耳声发射检测技术	CNN, RNN	频谱数据	495只耳朵（94只正常听力，401只感音神经性听力损失）	NA	卷积神经网络和循环神经网络组合架构	平均绝对误差	NA
2842	2025-10-06	Accounting for population structure in deep learning models for genomic analysis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104873 PMID:40623578	研究论文	本研究探讨了深度学习模型中忽略遗传相关性对基因组分析的影响	首次系统评估深度学习模型中忽略群体结构是否会导致与传统基因组分析相似的混杂效应	研究结果基于模拟和真实数据集，可能需要更多样化的数据验证	调查深度学习模型中忽略遗传相关性是否会引入混杂效应	单核苷酸多态性数据	机器学习	NA	基因组分析	深度学习	基因组数据	模拟和真实世界数据集	NA	NA	特征重要性分析	NA
2843	2025-10-06	A Deep Learning Model for Comprehensive Automated Bone Lesion Detection and Classification on Staging Computed Tomography Scans 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.021 PMID:40634223	研究论文	开发用于分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的深度学习模型	首次使用nnUNet模型在分期CT扫描中实现骨病变的全面自动检测和分类	在部分良性患者中出现假阳性识别	开发用于癌症分期CT扫描中骨病变自动检测和分类的AI工具	前列腺癌患者和其他原发癌患者的良恶性骨病变	计算机视觉	骨转移癌	CT扫描	深度学习	医学影像	402例患者CT数据（训练集），69例患者测试集（32例骨转移）	nnUNet	nnUNet	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
2844	2025-10-06	Development and validation of a deep learning-based automatic classification algorithm for the medial temporal lobe atrophy score using a multimodality cascade transformer 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106993 PMID:40675115	研究论文	开发并验证基于深度学习的多模态级联Transformer用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类算法	首次将多模态级联Transformer架构应用于内侧颞叶萎缩评分的自动分类	回顾性研究设计，数据来源于单一三级医院	开发自动分类算法用于认知障碍患者的内侧颞叶萎缩评分	认知障碍患者	医学影像分析	认知障碍	深度学习，机器学习	Transformer	医学影像	训练集1694例患者，内部测试集297例患者，外部测试集400例患者	NA	多模态级联Transformer	准确率	NA
2845	2025-10-06	Multi-parameter MRI deep learning model for lymphovascular invasion assessment in invasive breast ductal carcinoma: A multicenter, retrospective study 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107002 PMID:40695008	研究论文	开发基于多参数MRI和深度学习的联合模型用于预测浸润性乳腺导管癌的淋巴血管侵犯状态	首次将多参数MRI与深度学习特征和临床放射学特征相结合，构建用于LVI评估的联合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（448例患者）	评估多参数MRI深度学习在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的价值	浸润性乳腺导管癌患者	医学影像分析	乳腺癌	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像	448例患者来自两个医疗中心	NA	MobileNetV2-3D	AUC, 准确率, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
2846	2025-10-06	Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739 PMID:40701021	研究论文	提出一种利用距离图和记忆网络的半监督运动估计算法，用于心脏视频中的心肌应变分析	使用整个心动周期所有帧进行半监督训练，利用舒张末期分割标签生成的距离图加权损失函数	仅使用内部数据集进行验证，未在公共数据集上测试	提高心脏视频中运动流和心肌应变估计的准确性	心脏磁共振成像序列中的心肌运动	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习图像配准和跟踪算法	心脏视频序列	271名患者	NA	RAFT, 记忆网络	端点误差, 左心室整体径向应变相关性, 左心室整体周向应变相关性, 右心室周向应变相关性	NA
2847	2025-10-06	Comprehensive assessment of uterine contractility using a large database of dynamic T2∗ studies 2025-Sep, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.078 PMID:40706293	研究论文	本研究利用大型动态T2∗ MRI数据库和AI驱动流程评估子宫收缩活动，量化其发生率并探索与临床变量的关联	首次结合大规模动态T2∗ MRI数据和实时深度学习技术系统评估子宫收缩活动，为胎盘功能研究提供新视角	未发现子宫收缩活动与磁场强度、母体体位、产次等变量的显著相关性，需进一步研究其他潜在影响因素	通过AI驱动的动态T2∗ MRI分析增强对亚临床子宫收缩及其对胎盘功能影响的理解	821例孕15-41周胎儿的动态MRI扫描，包括正常妊娠和胎盘功能不全病例	医学影像分析	产科疾病	动态T2∗ MRI，T2∗弛豫测量法	深度学习	MRI影像	821例动态胎儿MRI扫描	NA	NA	NA	NA
2848	2025-10-06	Adaptive-AutoMO: A domain adaptive automated multiobjective neural network for reliable lesion malignancy prediction via digital breast tomosynthesis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104869 PMID:40712810	研究论文	提出一种用于数字乳腺断层合成图像中病变恶性预测的自适应多目标神经网络	结合多目标免疫神经架构搜索、半监督域自适应特征网络和基于熵的证据推理方法，同时解决隐私保护、可信度测量和性能平衡三大挑战	仅在两个DBT图像数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发可靠的乳腺病变恶性预测模型，解决数据稀缺和域偏移问题	数字乳腺断层合成图像中的乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成	深度学习神经网络	医学图像	两个DBT图像数据集（源域和目标域）	NA	MINAS生成的Pareto最优模型集，对比了ResNet-18, DenseNet-121	敏感度, 特异性, 不确定性估计	NA
2849	2025-10-06	Interpretable multi-variable transformer network for regional-level short-term bicycle crash risk prediction 2025-Sep, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108169 PMID:40714386	研究论文	提出一种可解释多变量Transformer网络用于区域级短期自行车碰撞风险预测	使用四个专用Transformer编码器块处理异构数据时空依赖关系，采用单区域预测策略缓解类别不平衡，改进层相关性传播框架增强模型可解释性	仅基于伦敦四年的数据进行验证，未在其他城市进行泛化性测试	实现城市区域级短期自行车碰撞风险的准确预测和可解释分析	伦敦市的自行车碰撞风险预测	机器学习	NA	时空数据分析	Transformer	多源异构数据（碰撞记录、公共自行车行程、时间、天气、道路网络、土地利用、自行车基础设施特征）	伦敦市四年数据集	NA	Transformer	假正率(FPR), AUC, G-mean	NA
2850	2025-10-06	Benchmarking of open-source algorithms for heart rate estimation from motion-corrupted photoplethysmography 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110808 PMID:40714408	研究论文	系统评估开源算法在运动干扰光电容积脉搏波中估计心率的表现	首次对结合光电容积脉搏波和加速度计数据的心率估计算法进行全面基准测试，比较了126种算法中的11种开源实现	仅评估了开源算法，可能遗漏部分性能优秀的闭源算法；数据集多样性有限	评估不同算法在运动干扰条件下从光电容积脉搏波信号中估计心率的性能	光电容积脉搏波信号和加速度计数据	生物医学信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波，加速度计	深度学习算法，基于模型的算法	生理信号数据	11种开源算法（来自126篇相关文献）	NA	BeliefPPG	估计偏差，估计变异性，Spearman相关系数	NA
2851	2025-10-06	Affinity prediction of inhibitor-kinase based on mixture of experts enhanced by multimodal feature semantic analysis 2025-Sep, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146324 PMID:40738444	研究论文	提出一种基于混合专家系统增强的多模态特征语义分析方法，用于预测抑制剂-激酶结合亲和力	首次使用混合专家系统作为药物分子特征提取桥梁，创新设计全局记忆门控块路由器，整合蛋白质和蛋白质相互作用网络特征	NA	提高抑制剂-激酶结合亲和力预测准确性，特别针对冷启动问题	人类激酶EGFR家族及其抑制剂	机器学习	癌症	多模态特征语义分析	混合专家系统	药物分子特征、蛋白质特征、蛋白质相互作用网络特征	NA	NA	混合专家系统、双线性注意力机制	NA	NA
2852	2025-10-06	High-efficiency spatially guided learning network for lymphoblastic leukemia detection in bone marrow microscopy images 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110860 PMID:40753948	研究论文	提出一种基于空间引导学习网络的高效白血病检测方法，用于骨髓显微镜图像中的淋巴细胞白血病检测	构建了包含1794张高质量显微镜图像的新数据集，开发了空间引导学习框架、尺度感知融合模块、小目标增强机制和高效交并比损失函数等创新改进	NA	开发自动化白血病检测方法，提高白血病诊断的准确性和效率	骨髓涂片显微镜图像中的淋巴细胞白血病细胞	计算机视觉	白血病	显微镜成像	深度学习	图像	1794张高质量显微镜图像	NA	SGLNet	平均精度均值	NA
2853	2025-10-06	Deep learning model enables the discovery of a novel BET inhibitor YD-851 2025-Sep, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie DOI:10.1016/j.biopha.2025.118431 PMID:40779884	研究论文	本研究通过深度学习模型发现了一种新型BET抑制剂YD-851，该化合物在实体瘤治疗中表现出高效低毒特性	结合环闭合骨架跃迁方法和高精度深度学习模型设计新型咔啉衍生物作为BET抑制剂	未明确说明模型的具体泛化能力和在其他肿瘤类型中的验证结果	开发高效低毒的BET抑制剂用于实体瘤治疗	咔啉衍生物化合物和实体瘤模型	药物发现	实体瘤	深度学习，环闭合骨架跃迁，多步合成路线	深度学习模型	化学结构数据，生物活性数据	多个异种移植实体瘤模型	NA	NA	肿瘤抑制率，毒性测试，药代动力学特性	NA
2854	2025-10-06	Application of AI-based techniques for anomaly management in wastewater treatment plants: A review 2025-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.126886 PMID:40780155	综述	本文系统回顾了基于人工智能的废水处理厂异常管理技术进展	从传感器数据质量控制、早期异常检测诊断、容错控制三个维度系统分析AI技术在废水处理异常管理中的创新应用	存在模型可解释性不足、计算强度大、数据质量控制困难、跨设施泛化能力有限和成本效益等问题	评估AI技术在废水处理厂异常管理中的应用现状与发展前景	废水处理厂的异常管理流程与技术方法	机器学习	NA	NA	深度学习,集成学习,智能优化算法	传感器数据,多模态数据	NA	NA	NA	应用可扩展性,异常检测及时性,技术适应性	实时边缘计算的轻量级基础设施
2855	2025-10-06	Ultrasound-based machine learning models for predicting response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: A meta-analysis 2025-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110574 PMID:40769066	meta-analysis	通过系统综述和荟萃分析评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗疗效的效果	首次对基于超声的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗反应进行系统性荟萃分析，并比较了完全缓解和部分缓解两种预测模型的性能	部分缓解模型仅能进行内部验证分析，缺乏外部验证结果；需要进一步研究开发临床可推广的模型	系统评价基于超声的机器学习模型在预测乳腺癌患者新辅助化疗反应中的效能	乳腺癌患者	machine learning	breast cancer	ultrasound, radiomics, deep learning	machine learning, deep learning	ultrasound images	22项研究纳入分析	NA	NA	sensitivity, specificity, AUC	NA
2856	2025-10-06	Deep Learning-Based Saturation Compensation for High Dynamic Range Multispectral Fluorescence Lifetime Imaging 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548297 PMID:40042955	研究论文	提出一种基于深度学习的多光谱荧光寿命成像饱和度补偿方法	首次将生成对抗网络应用于多光谱荧光寿命成像的饱和度伪影校正	NA	解决多光谱荧光寿命成像中因检测系统动态范围有限导致的饱和度伪影问题	多光谱荧光寿命成像数据	计算机视觉	NA	多光谱荧光寿命成像	GAN	图像	NA	NA	SatCompFLImNet	信噪比, 寿命测量保真度	NA
2857	2025-10-06	Prognosis and prognostic factors for chronic fibrosing idiopathic interstitial pneumonias 2025-Sep, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.06.005 PMID:40561889	综述	总结特发性间质性肺炎（尤其是特发性肺纤维化）的预后及预后预测因素的最新研究进展	整合了抗纤维化治疗成为标准疗法后的最新研究成果，涵盖基因多态性、影像学分析和深度学习等新兴技术	NA	探讨慢性纤维化特发性间质性肺炎的预后及其预测因素	特发性间质性肺炎（IIPs）患者，特别是特发性肺纤维化（IPF）患者	数字病理	肺纤维化	基因多态性分析，放射影像分析，深度学习	NA	临床数据，影像数据，遗传数据	NA	NA	NA	NA	NA
2858	2025-10-06	Optimization of deep learning models for inference in low resource environments 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110615 PMID:40716232	研究论文	评估深度学习模型在医疗应用中的优化技术效果，针对低资源环境进行推理优化	在医疗AI领域系统评估多种优化技术对模型推理性能的影响，专注于低资源环境的实际应用需求	研究仅针对特定医疗影像任务进行评估，未涵盖所有可能的医疗AI应用场景	优化深度学习模型在低资源环境中的推理性能，促进医疗AI的临床转化	放射学、组织病理学和医学RGB影像领域的AI工作负载	医疗人工智能	结直肠癌,糖尿病足溃疡,脑部疾病	磁共振成像(MRI),苏木精-伊红(H&E)染色,RGB成像	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	推理速度,延迟,内存使用量,模型效用	多种硬件配置的低资源环境
2859	2025-10-06	CLT-MambaSeg: An integrated model of Convolution, Linear Transformer and Multiscale Mamba for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110736 PMID:40716230	研究论文	提出一种融合卷积、线性Transformer和多尺度Mamba的医学图像分割模型CLT-MambaSeg	首次将卷积、线性Transformer和多尺度Mamba架构集成，并提出记忆引导增强生成对抗网络解决数据有限问题	NA	医学图像分割，平衡特征定位、全局上下文建模和计算效率	医学图像	计算机视觉	皮肤病、乳腺疾病、结肠疾病	深度学习	CNN, Transformer, Mamba, GAN	医学图像	五个基准数据集：CVC-ClinicDB、BUSI、PH2、ISIC-2016、ISIC-2017	NA	CLT-MambaSeg, SREx, MVLTrans, MeGA-GAN	NA	NA
2860	2025-10-06	Enhancing reconstruction-based out-of-distribution detection in brain MRI with model and metric ensembles 2025-Sep-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109045 PMID:40915097	研究论文	本研究通过模型和指标集成优化基于重建的自编码器，以提升脑部MRI中分布外检测的性能	探索简单OOD检测模型的潜力，专门针对OOD检测优化深度学习策略，并系统评估重建指标选择	局部伪影检测效果较差，不同伪影类型的检测性能存在差异	优化基于重建的自编码器用于医学图像中的分布外检测	脑部MRI图像中的合成局部和全局伪影	计算机视觉	脑部疾病	MRI	自编码器	图像	NA	NA	自编码器	精确率-召回率曲线下面积, LPIPS, SSIM对比度分量	NA