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
301	2025-08-06	Protecting Feature Privacy in Person Re-identification 2025-Aug-04, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3590979 PMID:40758524	研究论文	本文提出了一种基于GAN的特征隐私保护方法，用于行人重识别（ReID）任务，以防止特征反转攻击并保持ReID的实用性	通过GAN强制重建图像遵循原始图像的分布，提出了一种新的基于GAN的特征隐私保护ReID模型，并设计了双步训练和惰性更新策略来优化模型	优化ReID模型以适应隐私保护面临双重对抗目标，具有挑战性	保护行人重识别中的特征隐私，防止特征反转攻击	行人重识别中的特征隐私保护	计算机视觉	NA	GAN	GAN	图像	NA
302	2025-08-06	Accurate and Rapid Ranking of Protein-Ligand Binding Affinities Using Density Matrix Fragmentation and Physics-Informed Machine Learning Dispersion Potentials 2025-Aug-04, Chemphyschem : a European journal of chemical physics and physical chemistry IF:2.3Q2 DOI:10.1002/cphc.202500094 PMID:40758915	研究论文	该研究提出了一种结合密度矩阵碎片化和物理信息机器学习色散势的方法，用于快速准确排名蛋白质-配体结合亲和力	结合GMBE-DM量子碎片化方法和D3-ML机器学习校正色散势，显著提高了蛋白质-配体结合亲和力排名的准确性和效率	深度学习模型Sfcnn在化学多样性系统中的可转移性较低(R=0.57)	开发快速准确的蛋白质-配体结合亲和力排名方法以用于药物发现	CDK2数据集(2个)和JAK1数据集(1个)中的28个配体	机器学习	NA	GMBE-DM量子碎片化方法，D3-ML机器学习校正色散势	D3-ML, Sfcnn	蛋白质-配体结合数据	28个配体(来自3个数据集)
303	2025-08-06	Quantifying the Predictability of Lesion Growth and Its Contribution to Quantitative Resistance Using Field Phenomics 2025-Aug-04, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-05-25-0187-R PMID:40758903	研究论文	利用深度学习图像分析技术量化田间条件下小麦叶斑病病斑生长的可预测性及其对定量抗性的贡献	首次在田间条件下大规模精确测量病斑生长，揭示了病斑扩展与定量抗性之间的关联	排除了一个异常品种后才发现显著关联，可能存在未被识别的干扰因素	解析叶斑病病斑生长与定量抗性之间的关系	14个小麦品种上的6889个叶斑病病斑	数字病理学	小麦叶斑病	深度学习图像分析	深度学习（未指定具体模型）	图像	两季田间试验中14个小麦品种的6889个病斑，共27,218次测量
304	2025-08-06	Artificial intelligence-based digital pathology using H&E-stained whole slide images in immuno-oncology: from immune biomarker detection to immunotherapy response prediction 2025-Aug-04, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2024-011346 PMID:40759439	综述	本文综述了基于人工智能的数字病理学在免疫肿瘤学中的应用，包括免疫生物标志物检测和免疫治疗反应预测	探讨了AI技术在数字病理学中的新兴应用，特别是在免疫肿瘤学领域，利用H&E染色全切片图像进行免疫生物标志物检测和免疫检查点抑制剂反应预测	现有免疫生物标志物的预测能力有限，且AI技术在临床部署中仍面临挑战	探索AI技术在免疫肿瘤学中的应用，以提高免疫治疗的精准性和效果	免疫生物标志物和免疫检查点抑制剂反应	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像	NA
305	2025-08-06	AI-Driven Integration of Deep Learning with Lung Imaging, Functional Analysis, and Blood Gas Metrics for Perioperative Hypoxemia Prediction: Progress and Perspectives 2025-Aug-04, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/73995 PMID:40759599	Perspective	本文探讨了人工智能（AI）在通过整合深度学习（DL）与多模态临床数据（包括肺部影像、肺功能测试（PFTs）和动脉血气分析（ABG））预测围手术期低氧血症中的变革性作用	AI框架，特别是卷积神经网络（CNNs）和混合模型如TD-CNNLSTM-LungNet，在检测肺部炎症和分层低氧血症风险方面表现出卓越性能，肺炎亚型分化的准确率高达96.57%，术后低氧血症预测的AUC为0.96	数据集异质性、模型可解释性以及临床工作流程整合等挑战仍然存在	优化资源分配并减轻医疗系统的财务负担，通过早期干预和降低ICU入院风险	围手术期低氧血症患者	数字病理	肺部疾病	深度学习（DL）、卷积神经网络（CNNs）、TD-CNNLSTM-LungNet	CNN、LSTM	图像、文本（临床数据）	NA
306	2025-08-06	Adaptive-learning physics-assisted light-field microscopy enables day-long and millisecond-scale super-resolution imaging of 3D subcellular dynamics 2025-Aug-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62471-w PMID:40759651	research paper	提出了一种自适应学习物理辅助光场显微镜（Alpha-LFM），用于长时间和高时空分辨率的三维亚细胞动态成像	结合物理辅助深度学习框架和自适应调谐策略，实现了亚衍射极限空间分辨率（约120 nm）的三维超分辨率成像	未明确提及具体限制，但传统光场显微镜在分辨率上存在不足	解决活细胞长期高时空分辨率三维成像的挑战	活细胞中的亚细胞结构动态	生物医学成像	NA	光场显微镜，深度学习	深度学习框架	三维图像	未明确提及具体样本数量，但涉及多种细胞内动态的成像
307	2025-08-06	Deep-learning-based gene perturbation effect prediction does not yet outperform simple linear baselines 2025-Aug-04, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02772-6 PMID:40759747	研究论文	比较了五种基础模型和两种深度学习模型与简单基线模型在预测单或双基因扰动后转录组变化的效果	首次系统比较了深度学习方法与简单基线模型在基因扰动效应预测上的表现	研究仅针对转录组变化预测，未涉及其他层面的扰动效应评估	评估深度学习方法在基因扰动效应预测领域的实际效果	基因扰动后的转录组变化	机器学习	NA	NA	基础模型, 深度学习模型	转录组数据	NA
308	2025-08-06	Adaptive fusion of multi-cultural visual elements using deep learning in cross-cultural visual communication design 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13386-5 PMID:40760013	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习方法，用于跨文化视觉传达设计中的多元文化视觉元素自适应融合	结合CNN、注意力机制和GAN，开发了一个全面框架，用于分析、提取和自适应融合不同文化视觉元素，动态调整设计方案以适应目标文化偏好	实验仅在五个文化区域进行评估，可能无法涵盖所有文化差异	提升跨文化数字界面的文化适宜性和用户体验	跨文化视觉传达设计元素（色彩方案、空间布局、排版和图标设计）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, 注意力机制, GAN	图像	五个文化区域的数据
309	2025-08-06	Real-time facial recognition via multitask learning on raspberry Pi 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97490-6 PMID:40760089	研究论文	本文研究了在树莓派上使用多任务学习进行实时面部识别的可行性	首次在资源受限的设备（如树莓派）上成功部署高效的多任务学习模型，显著降低了计算负载和能耗，同时保持高准确率	研究仅基于自定义数据库，未涉及更广泛的数据集验证	探索在低成本的单板计算机上实现复杂深度学习任务的可行性	面部识别，包括人员识别、年龄估计和种族预测	计算机视觉	NA	多任务学习（MTL）	MobileNet, MobileNetV2, InceptionV3	图像	基于VGGFace2数据集的自定义数据库
310	2025-08-06	A Comprehensive Review on Blockchain-based Systems for Groundwater Conservation and Wastewater Management 2025-Aug-04, Environmental management IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00267-025-02247-6 PMID:40760176	综述	本文系统分析了区块链技术、机器学习和深度学习模型在可持续水资源管理中的最新进展	整合区块链技术、机器学习和深度学习模型，提升水资源管理的可持续性、数据完整性和资源利用效率	数据整合、可扩展性和法规采纳方面仍存在挑战	评估技术整合、量化性能改进并确定研究空白和未来方向	地下水保护和废水管理	可持续水资源管理	NA	区块链技术、Machine Learning (ML)、Deep Learning (DL)	AI/ML预测模型	实时监测数据、预测分析数据	97篇同行评审文章
311	2025-08-06	In Silico Digital Breast Tomosynthesis Dataset for the Comparative Analysis of Deep Learning Models in Tumor Segmentation 2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01626-z PMID:40760265	研究论文	本研究评估了计算机生成的数字乳腺断层合成（DBT）数据作为乳腺肿瘤分割深度学习的训练来源的可行性	首次使用计算机生成的DBT数据进行乳腺肿瘤分割的深度学习模型训练，并验证其作为真实数据补充资源的潜力	研究样本量相对较小（230个ROI），且存在计算机生成数据与真实数据之间的领域转移问题	探索计算机生成的DBT数据在乳腺肿瘤分割深度学习模型训练中的应用价值	数字乳腺断层合成（DBT）图像中的乳腺肿瘤	数字病理	乳腺癌	深度学习	U-Net, FCN, DeepLabv3, DeepLabv3+	图像	230个二维感兴趣区域（ROI）
312	2025-08-06	Ensemble of Handcrafted and Learned Features for Colorectal Cancer Classification 2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01633-0 PMID:40760266	research paper	提出一种结合手工特征和深度学习特征的集成方法，用于结直肠癌分类	集成手工纹理描述符和CNN提取的深度学习特征，利用两者的互补优势构建更鲁棒和区分性的特征空间	需要大量标注数据，且CNN部分缺乏可解释性	提高结直肠癌分类的准确性和鲁棒性	结直肠癌组织病理图像	digital pathology	colorectal cancer	CNN	CNN	image	NA
313	2025-08-06	Impact of artificial intelligence assistance on bone scintigraphy diagnosis 2025-Aug-04, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01621-2 PMID:40760395	研究论文	本研究旨在评估和改进名为MaligNet的深度学习模型在辅助核医学医师解读骨扫描图像中的表现	重新训练的MaligNet模型在PR曲线和ROC曲线下的面积显著提高，AI辅助使初级医师的诊断表现达到与资深医师相当的水平	AI辅助在基于病灶的分类中未提高敏感性	提高骨闪烁扫描诊断的准确性和效率	553名患者的骨闪烁扫描图像	数字病理学	骨病变	深度学习	MaligNet	医学影像	553名患者（353训练集，100验证集，100测试集）
314	2025-08-06	Enhanced detection of ovarian cancer using AI-optimized 3D CNNs for PET/CT scan analysis 2025-Aug-04, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01615-0 PMID:40760396	研究论文	本研究探讨了深度学习如何通过大型影像数据集增强卵巢癌的诊断和分期	提出了OCDA-Net，一种基于ResNet架构优化的模型，用于[F]FDG PET图像分析，并在诊断和分期上表现出优于传统CNN模型的性能	未来研究需要扩大数据集、增强模型可解释性并在临床环境中验证这些模型	提升卵巢癌的诊断和分期准确性	卵巢癌患者	计算机视觉	卵巢癌	深度学习	3D CNN, ResNet, DenseNet, GoogLeNet, U-Net, VGG, AlexNet, OCDA-Net	PET/CT扫描图像	数据集随机分为训练集（80%）、验证集（10%）和测试集（10%）
315	2025-08-06	An open dataset and machine learning algorithms for Niacin Skin-Flushing Response based screening of psychiatric disorders 2025-Aug-04, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07196-2 PMID:40760690	研究论文	本研究通过建立首个开放数据集并开发先进的AI工具，利用烟酸皮肤潮红反应(NSR)提高精神障碍的诊断准确性	首次建立用于AI研究的NSR开放数据集，开发了设备无关的深度学习模型和SVM分类方法，显著提升了精神障碍诊断的准确性和适用范围	样本量相对有限(120人)，诊断敏感性仍有提升空间(60-65%)	开发基于AI的客观、快速、高精度的精神障碍诊断方法	精神障碍患者(包括抑郁症、双相情感障碍和精神分裂症)和健康对照者	机器学习	精神疾病	深度学习、支持向量机(SVM)	Efficient-Unet、SVM	图像	120人(600张NSR图像)
316	2025-08-06	Enhancing Captive Welfare Management with Deep Learning: Video-Based Detection of Gibbon Behaviors Using YOWOvG 2025-Aug-04, Journal of applied animal welfare science : JAAWS IF:1.4Q2 DOI:10.1080/10888705.2025.2542844 PMID:40760848	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的视频分析方法YOWOvG，用于自动检测东部白眉长臂猿的行为，以提升圈养动物的福利管理	首次为东部白眉长臂猿创建了人工标注的时空行为数据集，并提出整合SE注意力机制和GELAN的改进深度学习模型YOWOvG，在视频识别中实现了85.20%的Frame-mAP，比基线结果提高了6.3%	未来工作需要扩展行为类别、解决刻板行为问题并整合音频线索以实现更全面的监测	通过自动化、非侵入式的视频监测提升救援中心对圈养野生动物福利的评估能力	东部白眉长臂猿的四种行为（休息、社交、攀爬、行走）	计算机视觉	NA	深度学习	YOWOvG（整合SE注意力机制和GELAN）	视频	69,919个标注帧
317	2025-08-06	Predicting hematoma expansion after intracerebral hemorrhage: a comparison of clinician prediction with deep learning radiomics models 2025-Aug, Neurocritical care IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s12028-025-02214-3 PMID:39920546	研究论文	比较深度学习放射组学模型与临床专家在预测脑出血后血肿扩张的准确性	首次将深度学习放射组学模型与临床专家的预测能力进行比较，并展示了机器学习模型在预测血肿扩张方面的优势	模型的AUC值总体中等，预测性能仍有提升空间	预测非创伤性脑出血后的血肿扩张，以指导早期治疗干预	900名脑出血患者	数字病理学	脑出血	机器学习放射组学	随机森林分类器, 深度学习成像模型	图像, 临床数据	900名患者（训练队列621名，测试队列279名）
318	2025-08-06	A direct learning approach for detection of hotspots in microwave hyperthermia treatments 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03343-9 PMID:40067423	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的微波热疗中热点检测的直接学习方法	采用深度卷积编码器-解码器架构，直接利用散射场数据检测温度超过阈值的细胞，相比传统方法表现出更强的正则化能力	数据主要来自模拟生成，虽然也测试了商业软件的仿真数据，但缺乏真实临床数据的验证	开发一种用于微波热疗治疗中温度监测的热点检测方法	乳腺组织在微波热疗中的温度分布	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	深度卷积编码器-解码器	图像数据	模拟生成的数据和商业软件仿真的温度分布数据
319	2025-08-06	Hypermetabolic pulmonary lesions detection and diagnosis based on PET/CT imaging and deep learning models 2025-Aug, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07215-0 PMID:40183951	研究论文	本研究旨在开发和评估基于PET/CT成像和深度学习模型的超代谢性肺病变检测和分类方法	采用多维联合网络结合图像块和二维投影进行分类，性能优于传统的放射组学方法	假阳性分割主要对应于邻近区域的可疑病变，特别是淋巴结	开发用于超代谢性肺病变检测和分类的深度学习模型	647例患者的PET/CT图像数据	数字病理学	肺癌	PET/CT成像	深度学习模型	医学影像	647例（409男/238女）来自5个中心的病例数据
320	2025-08-06	Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP) 2025-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3559467 PMID:40208770	研究论文	本文旨在通过开发计算高效的基于模型的深度学习图像重建框架和联合优化框架，提高高分辨率MR指纹扫描效率并克服计算挑战	提出了一种计算高效的基于模型的深度学习图像重建框架，并联合优化图像重建、定量参数估计和k空间采样轨迹	未提及具体局限性	提高3D定量MRI的参数量化精度并缩短重建时间	健康受试者和患者的模拟和体内MRF数据	医学影像处理	NA	MR指纹扫描	基于模型的深度学习(MBDL)	医学影像数据	模拟和体内MRF数据（健康受试者和患者）