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
3061	2025-10-06	Similarity-based prototype reconstruction and feature reorganization for non-exemplar class incremental learning 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107837 PMID:40664157	研究论文	提出一种基于相似性的原型重建和特征重组方法来解决非示例类增量学习中的灾难性遗忘问题	设计了特征重组机制持续更新原型以适应增量学习中模型更新导致的特征空间变化，并提出基于相似性的原型重建方法选择新数据特征重建旧数据特征	NA	缓解深度学习在增量学习中的灾难性遗忘问题	非示例类增量学习场景下的深度学习模型	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	在CIFAR-100、TinyImageNet和ImageNet-Sub三个基准数据集上验证	NA	NA	NA	NA
3062	2025-10-06	SimTA++: Simple attention neural network for clinical asynchronous time series 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107735 PMID:40570801	研究论文	提出一种用于临床异步时间序列建模的简单注意力神经网络SimTA++	引入简单时间依赖注意力机制和非线性时间注意力机制，能够捕捉异步时间步之间的关系和非单调时间关系	NA	解决临床实践中异步时间序列数据的建模挑战	临床异步时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	注意力神经网络	异步时间序列数据	三个基准数据集（包括合成概念验证数据集、PhysioNet 2019和内部免疫治疗响应预测数据集）	PyTorch	SimTA, SimTA++	NA	NA
3063	2025-10-06	A Survey of Deep Learning in Sports Applications: Perception, Comprehension, and Decision 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3554801 PMID:40138241	综述	本文系统综述了深度学习在体育应用中的研究进展，涵盖感知、理解和决策三个层次	首次从算法、数据集与虚拟环境、挑战三个维度系统梳理深度学习在体育领域的应用现状	作为综述文章，未提出新的算法模型或实验验证	为深度学习在体育应用中的研究提供全面的参考指南	深度学习在体育领域的算法、数据集和挑战	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	NA	NA	NA	图像,视频,文本	NA	NA	NA	NA	NA
3064	2025-10-06	PhenoLearn: a user-friendly toolkit for image annotation and deep learning-based phenotyping for biological datasets 2025-Sep-06, Journal of evolutionary biology IF:2.1Q3 DOI:10.1093/jeb/voaf058 PMID:40366779	研究论文	介绍PhenoLearn工具包，帮助生物学家通过深度学习对2D标本图像进行注释和表型分析	开发了用户友好的图形界面工具包，使非计算机专业的生物学家能够轻松使用深度学习技术	NA	为生物学家提供易于使用的深度学习工具，用于生物数据集中的图像注释和表型分析	2D标本图像，特别是鸟类羽毛区域分割	计算机视觉	NA	深度学习，图像分割	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	预测准确度，运行时间	GPU和CPU（比较有无GPU时的运行时间）
3065	2025-10-06	Research based on EEG for addiction level assessment methods and parietal/occipital lobes brain function analysis 2025-Sep-06, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2551014 PMID:40913522	研究论文	提出一种基于脑电图的甲基苯丙胺使用障碍评估方法，结合深度学习、可视化和时频域分析	使用增强型紧凑卷积神经网络ECCN-Net进行EEG分类，结合CAM可视化识别关键脑区通道	NA	开发准确的成瘾程度评估方法并分析顶叶/枕叶脑功能	甲基苯丙胺使用障碍患者的脑电图数据	机器学习	药物成瘾	脑电图	CNN	脑电图信号	NA	NA	ECCN-Net	准确率	NA
3066	2025-10-06	Artificial intelligence-assisted assessment of metabolic response to tebentafusp in metastatic uveal melanoma: a long axial field-of-view [18F]FDG PET/CT study 2025-Sep-06, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07504-8 PMID:40913640	研究论文	本研究评估人工智能辅助的[18F]FDG长轴视野PET/CT在转移性葡萄膜黑色素瘤患者接受tebentafusp治疗中的代谢反应评估可行性和预后价值	首次将人工智能辅助量化与长轴视野PET/CT结合用于tebentafusp治疗的转移性葡萄膜黑色素瘤代谢反应评估	样本量较小（15例患者），部分生存分析结果仅显示趋势而未达统计学显著性	探索AI辅助的PET/CT代谢参数在转移性葡萄膜黑色素瘤治疗监测和预后评估中的应用价值	接受tebentafusp治疗的转移性葡萄膜黑色素瘤患者	数字病理	葡萄膜黑色素瘤	[18F]FDG PET/CT成像，循环肿瘤DNA检测	深度学习	医学影像（PET/CT），分子生物学数据	15例转移性葡萄膜黑色素瘤患者	RECOMIA平台	NA	总生存期，p值	NA
3067	2025-10-06	Multi-task learning for classification and prediction of adolescent idiopathic scoliosis based on fringe-projection three-dimensional imaging 2025-Sep-06, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09340-8 PMID:40913670	研究论文	基于条纹投影三维成像开发多任务学习模型用于青少年特发性脊柱侧凸的分类和预测	首次将多任务深度学习应用于脊柱侧凸评估，通过联合学习Cobb角预测和曲线分类任务提取共享形态特征	未明确说明样本来源和数据集划分细节，缺乏外部验证结果	开发无创无辐射的脊柱侧凸诊断框架以替代传统X射线评估	青少年特发性脊柱侧凸患者	计算机视觉	脊柱侧凸	条纹投影三维成像	深度学习	三维表面数据	NA	NA	多任务深度学习模型	平均绝对误差,均方根误差,相关系数,决定系数,灵敏度,阳性预测值	NA
3068	2025-10-06	Interictal Epileptiform Discharge Detection using Dual-domain Features and GAN 2025-Sep-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3605257 PMID:40911454	研究论文	提出一种融合卷积层和Transformer的IED检测器，结合GAN进行数据增强，用于自动检测癫痫样放电	首次将卷积层与Transformer结合用于IED检测，并提出基于Transformer的GAN进行数据增强	IED数据稀缺问题仍未完全解决，模型在更广泛数据集上的泛化能力有待验证	开发自动检测癫痫样放电的深度学习模型	癫痫患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图	CNN, Transformer, LSTM, GAN	脑电图时间序列数据	两个数据集（具体数量未明确说明）	NA	Transformer, CNN, LSTM, GAN	准确率, 灵敏度, 精确率	NA
3069	2025-10-06	Fundus Image Enhancement With Pyramid Conditional Flow 2025-Sep-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3600277 PMID:40911458	研究论文	提出一种基于金字塔条件流的眼底图像增强方法，通过学习高质量眼底图像的复杂分布而非像素级映射来改善图像质量	首次将归一化流方法应用于眼底图像增强，通过视网膜结构作为条件约束和金字塔结构识别视网膜特征频率成分	未明确说明方法在特定病理条件下的泛化能力	开发能够保留临床重要信息的眼底图像增强方法	低质量眼底图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	归一化流	眼底图像	NA	NA	金字塔条件流(PCFlow)	NA	NA
3070	2025-10-06	3D foot kinetics estimation from distributed vGRF from smart insoles via 1D domain transformation 2025-Sep-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3605296 PMID:40911460	研究论文	通过深度学习将智能鞋垫采集的分布式垂直地面反作用力转换为三维动力学参数	提出Ke2KeNet模型实现从一维vGRF信号到三维动力学参数的高精度转换，并优化了鞋垫压力传感器布局	仅针对健康受试者进行研究，未涉及病理步态	开发从智能鞋垫数据估计三维足部动力学参数的方法	健康受试者的步行动力学数据	生物力学	NA	深度学习域转换	1D序列到序列模型	一维压力分布序列	健康受试者（具体数量未说明）	NA	Ke2KeNet, 1D序列到序列模型	与跑步机数据的对比评估	NA
3071	2025-10-06	Multimodal deep learning methods for speech and language rehabilitation: a cross-sectional observational study 2025-Sep-05, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2551708 PMID:40911624	研究论文	本文提出了一种改进的多模态深度学习康复流程，整合音频、视频和文本信息为言语语言康复提供个性化治疗	采用交叉注意力融合的多模态分层Transformer架构模型，能够联合建模语音声学特征、面部动态、唇部发音和语言上下文	NA	开发智能多模态深度学习系统以革新言语语言康复治疗的未来	患有沟通障碍的患者（包括神经系统疾病、发育迟缓和身体残疾引起的障碍）	自然语言处理	神经系统疾病	深度学习	Transformer	音频,视频,文本	NA	NA	交叉注意力融合多模态分层Transformer	准确率,患者参与度,可测量的治疗效益	NA
3072	2025-10-06	Development and clinical assessment of a novel AI-based diagnostic model for Hirschsprung's disease 2025-Sep-05, Updates in surgery IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13304-025-02284-0 PMID:40913191	研究论文	开发基于深度学习的AI诊断模型，利用对比灌肠图像诊断先天性巨结肠症	首次将YOLOv8算法应用于先天性巨结肠症的对比灌肠图像诊断，提供了一种非侵入性的准确诊断方法	研究样本量相对有限（725张图像），外部验证的特异性（72.22%）有待进一步提升	提高先天性巨结肠症的诊断准确性，同时减少侵入性检查	先天性巨结肠症患者的对比灌肠图像	计算机视觉	先天性巨结肠症	对比灌肠成像	深度学习	图像	725张对比灌肠图像（2013-2022年经组织病理学确认的HD患者）	PyTorch, Python	YOLOv8	平均精度均值(mAP), 精确率, 召回率, F1分数, 灵敏度, 特异性, 准确率	NA
3073	2025-10-06	Heart disease risk prediction based on deep learning multi-scale convolutional enhanced Swin Transformer model 2025-Sep-05, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2556004 PMID:40913335	研究论文	提出一种基于多尺度卷积增强Swin Transformer的心脏病风险预测模型	结合多分支卷积网络与Swin Transformer模块，通过通道注意力机制优化多尺度特征提取，并集成SHAP分析增强模型可解释性	仅使用克利夫兰心脏病数据集进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发心脏病早期风险预测的深度学习模型	心脏病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN, Transformer	结构化临床数据	克利夫兰心脏病数据集	NA	多尺度卷积增强Swin Transformer (MSCST)	准确率, AUC	NA
3074	2025-10-06	Federated Deep Learning Enables Cancer Subtyping by Proteomics 2025-Sep-04, Cancer discovery IF:29.7Q1 DOI:10.1158/2159-8290.CD-24-1488 PMID:40488620	研究论文	开发了一种联邦深度学习方法ProCanFDL，用于在保护数据隐私的前提下通过蛋白质组学数据进行癌症亚型分析	首次将联邦深度学习应用于蛋白质组学数据，能够在保护数据隐私的同时实现多中心协作建模	需要协调多个数据中心的合作，模型训练过程相对复杂	开发能够在保护数据隐私前提下进行癌症亚型分析的联邦学习方法	癌症患者的蛋白质组学数据	机器学习	癌症	数据非依赖性采集质谱(DIA-MS), 串联质谱标签蛋白质组学(TMT)	深度学习	蛋白质组学数据	总样本量8,252（泛癌队列1,260 + 私有队列6,265 + 外部验证队列887）	NA	NA	准确率提升	NA
3075	2025-10-06	Functional assessment of all ATM SNVs using prime editing and deep learning 2025-Sep-04, Cell IF:45.5Q1 DOI:10.1016/j.cell.2025.05.046 PMID:40580951	研究论文	本研究通过prime editing技术和深度学习模型DeepATM，全面评估了ATM基因所有27,513个单核苷酸变体的功能影响	首次系统评估ATM基因所有可能的单核苷酸变体功能，结合实验数据与深度学习预测，为意义未明变体提供解读框架	研究主要关注单核苷酸变体，未涵盖其他类型基因变异如插入缺失	建立ATM基因变体功能评估体系，支持精准医疗发展	ATM基因的27,513个单核苷酸变体	机器学习	癌症	prime editing, 深度测序	深度学习	基因组数据, 实验数据	27,513个SNVs（23,092个实验验证 + 4,421个模型预测）	NA	DeepATM	准确率	NA
3076	2025-10-06	Deep Learning Based Multiomics Model for Risk Stratification of Postoperative Distant Metastasis in Colorectal Cancer 2025-Sep-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.040 PMID:40912950	研究论文	开发基于深度学习的多组学模型预测结直肠癌患者术后远处转移和评估生存预后	首次结合放射组学和病理组学的深度特征构建集成模型，用于结直肠癌术后转移预测	回顾性研究设计，样本量相对有限（521例患者）	预测结直肠癌患者术后远处转移风险并进行生存预后评估	521例接受根治性手术的结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	CT成像，HE染色	深度学习	医学影像，病理切片	521例患者（中心1：381例，中心2：140例）	NA	ResNet-101	AUC, DeLong检验, Kaplan-Meier分析, 疾病无生存期	NA
3077	2025-10-06	A Cascaded Segmentation-Classification Deep Learning Framework for Preoperative Prediction of Occult Peritoneal Metastasis and Early Recurrence in Advanced Gastric Cancer 2025-Sep-04, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.006 PMID:40912952	研究论文	开发一种级联深度学习框架，用于术前预测晚期胃癌的隐匿性腹膜转移和早期腹膜复发	提出结合肿瘤分割和转移风险分层的两阶段深度学习框架，整合临床病理特征和深度学习概率构建组合模型	研究样本来自三个医疗中心，需要更多外部验证确认泛化能力	术前预测晚期胃癌的隐匿性腹膜转移和早期腹膜复发风险	晚期胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT影像分析	深度学习	CT图像	765名晚期胃癌患者（来自三个机构），包含内部验证组（OPM测试168人，早期PR测试212人）和外部验证组（早期PR测试57人）	NA	V-Net	AUC, 敏感性, 特异性	NA
3078	2025-10-06	PARPAL: PARalog Protein redistribution using Abundance and Localization in yeast database 2025-Sep-03, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkaf148 PMID:40580499	研究论文	介绍PARPAL数据库，该数据库存储了酵母中164种蛋白质在旁系同源基因缺失后的亚细胞定位和丰度变化的深度学习分析结果	开发首个整合高内涵筛选和深度学习分析的旁系同源蛋白质重分布数据库	仅针对酿酒酵母的82对旁系同源基因进行研究	研究全基因组复制事件中旁系同源基因的保留和进化机制	酿酒酵母中的旁系同源蛋白质对	生物信息学	NA	高内涵筛选，深度学习神经网络分析	深度学习神经网络	显微图像	82对旁系同源基因，2种遗传背景，约3,500张显微图像，约460,000个细胞	NA	NA	NA	NA
3079	2025-10-06	Pancancer outcome prediction via a unified weakly supervised deep learning model 2025-Sep-03, Signal transduction and targeted therapy IF:40.8Q1 DOI:10.1038/s41392-025-02374-w PMID:40897689	研究论文	开发了一种名为PROGPATH的统一弱监督深度学习模型，通过整合组织病理学图像特征和临床变量实现泛癌预后预测	提出首个能够整合组织病理学图像与常规临床变量的统一泛癌预后预测模型，采用弱监督深度学习和跨注意力变换器架构	模型在17个外部队列中验证，但可能仍需在更多样化的临床环境中进一步验证	开发能够准确预测多种癌症预后的统一模型	15种癌症类型的6,670名患者的7,999张全切片图像	数字病理学	多种癌症	全切片图像分析	弱监督深度学习	图像, 临床数据	训练集：6,670名患者的7,999张WSI；验证集：4,441名患者的7,374张WSI	NA	注意力引导多实例学习, 跨注意力变换器	NA	NA
3080	2025-10-06	A Deep-Learned Monolithic Nanoparticle Asymmetric Thermal Flow Sensor for Flow Vector Estimation 2025-Sep-02, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c07646 PMID:40790995	研究论文	开发了一种基于深度学习的单片非对称热流传感器，用于精确估计流体矢量	将非对称螺旋形温度传感器设计与强化学习算法相结合，实现硬件软件协同优化	NA	开发小型化、高精度的流体矢量估计传感器	热流传感器	机器学习	NA	激光诱导选择性烧结和还原技术	强化学习	传感器电阻数据	NA	NA	NA	NA	嵌入式无线通信系统