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	2025-11-22	Spinal Cord Segmentation and Injury Detection based on Siamese Conventional WideRes Network using CT Image 2025-Nov-21, 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/s00586-025-09587-1 PMID:41266913	研究论文	提出基于孪生卷积宽残差网络的CT图像脊髓分割与损伤检测新方法	首次将孪生卷积神经网络与宽残差网络结合用于脊髓损伤检测，并集成Mask R-CNN分割和主动轮廓椎间盘定位技术	未明确说明数据集规模和类别不平衡问题的具体处理方式	开发精确的脊髓分割和损伤检测深度学习系统	脊髓CT图像中的脊髓区域和损伤病变	医学影像分析	脊髓损伤	CT成像	CNN, Siamese Network	CT图像	NA	NA	Mask R-CNN, WideResNet, Siamese CNN	准确率, 真阴性率, 真阳性率	NA
3062	2025-11-22	Deep Learning-Based Prediction of Enzyme Optimal pH and Design of Point Mutations to Improve Acid Resistance 2025-Nov-21, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00679 PMID:41269167	研究论文	开发了一种基于深度学习的酶最适pH预测工具CatOpt，并用于指导点突变设计以提高酶酸耐受性	开发了优于现有方法的酶最适pH预测模型，并提供具有信息性的残基注意力权重以增强可解释性	NA	定量描述pH对酶催化活性的影响，并设计点突变改善酶酸耐受性	酶的最适pH特性及点突变对酶活性的影响	机器学习	NA	深度学习	NA	酶序列数据	NA	NA	NA	RMSE, 决定系数	NA
3063	2025-11-22	A Paradigm Shift in Congenital Heart Disease: A Scientometric Portrait of the Rise of Computational Intelligence 2025-Nov-21, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-025-04102-1 PMID:41269260	文献计量分析	通过文献计量学方法分析人工智能在先天性心脏病研究领域的全球发展态势	首次系统描绘人工智能在先天性心脏病研究领域的全球知识图谱和发展轨迹	仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏部分相关研究	揭示人工智能在先天性心脏病研究领域的全球研究格局和发展趋势	500篇与先天性心脏病人工智能应用相关的科学出版物	机器学习	先天性心脏病	文献计量分析	深度学习	文献元数据	500篇出版物	VOSviewer, Bibliometrix R	NA	NA	NA
3064	2025-11-22	Emerging trends in AI-integrated optical biosensors for point-of-care diagnostics: current status and future prospects 2025-Nov-20, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04899k PMID:41200923	综述	本文综述了人工智能集成光学生物传感器在即时诊断领域的发展现状与未来前景	系统探讨了人工智能技术与光学生物传感器的融合创新，重点关注传感器设计、数据科学和小型化的最新进展	面临数据隐私保护、系统集成复杂性和临床验证等挑战	分析人工智能增强型光学生物传感器在即时诊断领域的应用潜力与发展方向	光学生物传感器及其与人工智能的集成系统	生物医学工程	NA	SPR、荧光、比色法、拉曼光谱等光学传感技术	机器学习、深度学习	光学传感信号	NA	NA	NA	灵敏度、特异性、多重检测能力	物联网、云计算
3065	2025-11-22	Estimating concentrations of atmospheric pollutants in mixed gases based on deep convolutional network with time series decomposition 2025-Nov-20, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01235j PMID:41222504	研究论文	提出一种基于时间序列分解的深度卷积网络模型，用于混合气体中大气污染物浓度的估计和成分识别	首次将时间序列高低频分解与CNN结合用于混合气体分析，通过分解信号分别估计浓度均值和偏差	仅针对四种特定大气污染物（CO、NO、SO、HCHO）进行研究，未验证对其他气体的适用性	开发混合气体中污染物浓度估计和成分识别的新方法	四种大气污染物（CO、NO、SO、HCHO）及其混合气体	机器学习和信号处理	NA	气体传感器阵列技术	CNN	时间序列传感器数据	通过自动化气体混合采集系统生成的预设比例混合气体数据集	NA	基于CNN的深度学习模型	估计精度	NA
3066	2025-11-22	A global bibliometric and visualization study of the adaptive radiotherapy research landscape 2025-Nov-20, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-04066-x PMID:41264148	文献计量分析	通过文献计量学方法分析自适应放疗领域的研究格局、发展趋势和合作网络	首次对自适应放疗领域进行全面的文献计量和可视化分析，揭示该领域的研究演变轨迹和未来方向	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析时间范围有限	揭示自适应放疗领域的研究模式、新兴趋势和合作网络，指导未来临床研究方向	自适应放疗领域的学术出版物	医学信息学	癌症	文献计量分析，网络可视化	NA	文献数据，引文数据	3,941篇自适应放疗出版物（1999-2024年），63,951次引用	CiteSpace，Excel	NA	NA	NA
3067	2025-11-22	A transfer learning framework for PTP1B inhibitor activity prediction: differential modeling of natural and non-natural products with web platform implementation 2025-Nov-20, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11400-6 PMID:41264203	研究论文	开发了一个基于迁移学习的PTP1B抑制剂活性预测框架，专门针对天然产物和非天然产物分别建模，并实现了在线预测平台	首次将PTP1B抑制剂数据集按天然产物和非天然产物分离建模，并应用迁移学习技术提升天然产物的预测性能	未明确说明数据集的具体规模和来源限制	开发针对PTP1B抑制剂的深度学习活性预测模型，提高药物筛选效率	PTP1B抑制剂和诱饵分子，包括天然产物和非天然产物	机器学习	糖尿病,肥胖症,癌症	深度学习,迁移学习	图神经网络,多层感知机,Transformer	分子结构数据,SMILES字符串,分子指纹	NA	NA	Attentive FP,多层感知机-ECFP4,PubChem10M_SMILES_BPE_450k	五折交叉验证	NA
3068	2025-11-22	DeepMCL-DTI: predicting drug-target interactions using multi-channel deep learning with attention mechanism 2025-Nov-20, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11402-4 PMID:41264204	研究论文	提出一种基于注意力机制的多通道深度学习模型DeepMCL-DTI，用于预测药物-靶点相互作用	采用四通道特征提取架构（GraphSAGE和CNN用于药物特征，ProtBert和BiConvLSTM用于蛋白质特征）和跨空间与通道维度的交互注意力模块	未明确说明模型的可解释性和计算效率限制	开发更准确的药物-靶点相互作用预测方法以加速药物发现	药物分子和蛋白质靶点	生物信息学，机器学习	NA	深度学习，注意力机制	CNN, LSTM, Graph Neural Network, Transformer	药物分子图数据，蛋白质序列数据	DrugBank和Davis数据集	NA	GraphSAGE, CNN, ProtBert, BiConvLSTM	NA	NA
3069	2025-11-22	IMF-DDI: Information Mapping and Fusion Framework for Drug-drug Interaction Prediction 2025-Nov-20, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00781-9 PMID:41264226	研究论文	提出一种结合多源外部实体信息的药物相互作用预测框架IMF-DDI	通过信息映射模块捕获药物分子与多外部实体的关联，并利用多源信息融合模块整合信息生成药物分子表征	未明确说明模型对未知药物相互作用的泛化能力验证	提升药物相互作用预测的准确性和泛化能力	药物分子及其相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	NA	药物分子结构数据，药物相互作用数据	DrugBank和TWOSIDES数据集	NA	信息映射模块，多源信息融合模块	NA	NA
3070	2025-11-22	NeuralFlux: Estimation of Reaction Fluxes at a Genome-Scale Level From Time-Resolved Isotope Labelling Patterns Using Deep Learning 2025-Nov-20, Plant biotechnology journal IF:10.1Q1 DOI:10.1111/pbi.70470 PMID:41264380	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3071	2025-11-22	Multirate Industrial Process Forecasting With Hybrid Deep Learning and Adaptive Filtering 2025-Nov-20, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3631923 PMID:41264431	研究论文	提出一种混合深度学习框架解决多速率工业过程预测中采样频率变化和缺失数据的挑战	结合时间序列分解、倒置Transformer特征提取和改进最小门控单元网络，并引入基于死区卡尔曼滤波的自适应参数更新算法处理缺失质量变量	NA	提高多速率工业过程预测的准确性和鲁棒性	工业过程数据	机器学习	NA	时间序列分解，自适应滤波	Transformer, MGU	时间序列数据	真实工业数据集	NA	iTransformer, 改进最小门控单元	平均绝对误差, 均方根误差, 合格率	NA
3072	2025-11-22	Deep Feature Learning from Electromyographic Signals for Gesture Recognition Systems 2025-Nov-20, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3635419 PMID:41264458	综述	本文系统综述了基于肌电信号的深度学习手势识别方法，并从数据表示视角对先进架构进行了分类	首次从数据表示视角对肌电信号深度学习架构进行分类，并探讨了半监督和自监督学习框架作为全监督范式的补充方法	肌电数据集有限，特别是高质量标注数据稀缺，阻碍研究成果向实际应用的转化	开发可泛化和鲁棒的深度学习模型用于实际肌电信号解码	肌电信号和手势识别系统	机器学习	NA	肌电信号采集	深度学习	时间序列波形、空间图像、频谱域、图结构	NA	NA	NA	NA	NA
3073	2025-11-22	The Pathway-informed Deep Learning Models in Cancer Research: a Survey 2025-Nov-20, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3635014 PMID:41264457	综述	本文系统综述了癌症研究中基于生物通路的深度学习模型的应用策略与分类	首次专门针对通路信息在深度学习模型中的应用策略进行系统分类，提出三主类七亚类的分类体系	作为综述性文章，不包含原始实验数据验证	总结癌症研究中通路信息在深度学习模型中的应用方法与发展现状	已发表的通路信息驱动的深度学习模型研究	生物信息学	癌症	深度学习	深度学习模型	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
3074	2025-11-22	DUDE: Deep unsupervised domain adaptation using variable nEighbors for physiological time series analysis 2025-Nov-20, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae2231 PMID:41265030	研究论文	提出一种名为DUDE的深度无监督域自适应框架，用于处理生理时间序列数据中的分布偏移问题	引入基于潜在空间密度的动态邻居选择策略，提出新型源域和目标域间的对比损失函数	NA	解决生理时间序列分析中源域和目标域分布不重叠时的模型泛化问题	生理时间序列数据（如心电图、血氧饱和度监测数据）	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习	时间序列数据	多个真实世界数据集，包含源域中未出现的人口统计特征、种族、地理区域和合并症	NA	NA	准确率提升（最高16%），四个基准测试	NA
3075	2025-11-22	Periodicity-aware deep learning for polymers 2025-Nov-20, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00903-9 PMID:41266677	研究论文	提出一种周期性感知的深度学习框架PerioGT，用于聚合物化学研究	首次将周期性先验知识引入聚合物深度学习框架，通过对比学习和周期性提示增强模型泛化能力	未明确说明模型在更广泛聚合物类型上的适用性限制	开发统一的聚合物深度学习框架以提升模型性能和泛化能力	聚合物化学结构和性质	机器学习	NA	深度学习，对比学习，图增强策略	图神经网络	化学结构数据	在16个下游任务上进行评估	NA	PerioGT	state-of-the-art性能	NA
3076	2025-11-22	Degrees of uncertainty: conformal deep learning for non-invasive core body temperature prediction in extreme environments 2025-Nov-20, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00548-6 PMID:41266785	研究论文	提出一种结合保形预测的深度学习框架，用于极端环境下无创核心体温预测并提供校准的不确定性估计	首次将保形预测与深度学习结合用于核心体温预测，实现12倍校准概率精度的提升和统计有效的预测区间	研究主要针对热应激环境，在其他极端环境下的适用性需进一步验证	开发具有校准不确定性的实时无创核心体温预测系统，用于安全关键场景的生理监测	极端环境下人体的核心体温	机器学习	热应激相关疾病	无创生理监测	深度学习	生理测量数据、人口统计学数据、环境数据	超过140,000个生理测量数据，涵盖六个操作领域	NA	NA	测试误差、校准概率精度、预测区间	NA
3077	2025-11-22	Deep Learning Reconstruction for 129Xe Diffusion-Weighted MRI Enables Use of Natural Abundant Xenon and Improved Image Acceleration 2025-Nov-20, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70194 PMID:41266932	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在129Xe扩散加权MRI中的性能，验证其在使用自然丰度氙气和提高图像加速因子方面的可行性	首次将深度学习重建技术应用于129Xe扩散加权MRI，实现了自然丰度氙气的使用和更高的加速因子	深度学习重建在ADC和LmD值上存在轻微偏差（ADC偏差5.4%，LmD偏差0.8%）	评估深度学习加速采集和重建在129Xe扩散加权MRI中定量指标的保持能力	哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和特发性肺纤维化（IPF）患者以及健康志愿者	医学影像分析	呼吸系统疾病	129Xe扩散加权MRI，压缩感知技术	深度学习	三维医学影像	患者队列和3名健康志愿者，共23个三维压缩感知加速129Xe DW MRI数据集	NA	NA	ADC（表观扩散系数），LmD（扩散长度尺度），SNR（信噪比），图像清晰度	NA
3078	2025-11-22	Deep Learning-Based Skin Lesion Classification: A CNN Approach on High-Frequency Ultrasound Imaging 2025-Nov-20, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70125 PMID:41267329	研究论文	本研究评估深度学习模型在高频超声皮肤病变图像中的二分类性能	首次比较单一模态与多模态（B模式和Doppler模式）CNN架构在皮肤病变分类中的表现，并提出Unity和Cascade两种融合架构	未明确说明样本量大小，数据质量对结果影响较大	开发基于高频超声图像的皮肤病变自动分类方法	皮肤病变的高频超声图像	计算机视觉	皮肤病变	高频超声成像（B模式和Doppler模式）	CNN	超声图像	NA	NA	Unity, Cascade	准确率, AUC	NA
3079	2025-11-22	Integrative Deep Learning from H&E Images Reveals Prognostically Distinct Pathology-Based Subtypes in Bladder Cancer 2025-Nov-20, Current cancer drug targets IF:2.3Q3 DOI:10.2174/0115680096434051251113094536 PMID:41268830	研究论文	本研究开发了一种基于H&E图像深度学习的膀胱癌病理分型方法	首次使用常规H&E染色全切片图像通过深度学习特征识别具有预后意义的膀胱癌病理亚型，无需RNA测序	需要外部验证和前瞻性研究确认临床适用性	开发基于病理图像的膀胱癌分型方法以替代传统分子分型	膀胱癌患者的H&E染色全切片图像	数字病理	膀胱癌	H&E染色全切片图像分析	CNN	图像	来自四个独立中心的WSI数据以及IMvigor210和GSE32894队列的转录组数据	NA	ResNet50	NA	NA
3080	2025-11-22	Denoising single-cell RNA-seq data with a deep learning-embedded statistical framework 2025-Nov-19, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06296-w PMID:41257571	研究论文	提出一种结合深度学习和统计建模的ZILLNB框架，用于去除单细胞RNA测序数据中的技术噪声	首次将零膨胀负二项回归与深度生成模型集成，通过变分自编码器和生成对抗网络学习细胞和基因层面的潜在表示	在样本量有限的情况下可能存在过拟合风险，模型机制解释性仍有提升空间	解决单细胞RNA测序数据中的技术噪声和零计数问题，提高下游分析准确性	单细胞RNA测序数据，包括小鼠皮层、人类PBMC和特发性肺纤维化数据集	生物信息学	特发性肺纤维化	单细胞RNA测序	InfoVAE, GAN	基因表达数据	多个scRNA-seq数据集，具体样本数未明确说明	NA	集成架构结合信息变分自编码器和生成对抗网络	调整兰德指数, 调整互信息, AUC-ROC, AUC-PR, 错误发现率	NA