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
3241	2025-10-06	Improving diagnostic accuracy of routine EEG for epilepsy using deep learning 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf319 PMID:40933285	研究论文	开发基于深度学习的模型DeepEpilepsy，用于从常规脑电图记录中识别癫痫	提出七种基于Vision Transformer和卷积神经网络的新型深度学习模型，能够独立于发作间期癫痫样放电识别癫痫，发现与癫痫诊断相关的新脑电图模式	需要进一步研究理解模型检测到的具体脑电图模式特征，评估在特定临床环境中提高诊断准确性的实际临床影响	开发、训练和验证能够从常规脑电图记录中识别癫痫的深度学习模型	接受常规脑电图检查的患者	医疗人工智能	癫痫	脑电图	Vision Transformer, CNN	原始脑电图记录	846名患者的948份脑电图（训练/验证集：728名患者的820份脑电图；测试集：118名患者的128份脑电图）	NA	Vision Transformer, 卷积神经网络	受试者工作特征曲线下面积	NA
3242	2025-10-06	Structure-guided deep learning for back acupoint localization via bone-measuring constraints 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1662104 PMID:40933308	研究论文	提出一种结合中医骨度测量原理与深度学习的背部穴位自动定位框架	首次将传统中医骨度测量原则与深度学习相结合，通过结构引导关键点估计模块和结构约束损失函数确保解剖学一致性	仅针对背部19个穴位进行验证，未涵盖全身穴位系统	开发智能化的中医穴位定位系统以提高针灸治疗效果	人体背部穴位定位	计算机视觉	NA	医学图像分析	深度学习	高分辨率背部图像	430张标注了19个穴位的高分辨率背部图像	PyTorch	HRFormer, SG-KEM	归一化平均误差(NME), 失败率(FR@1 cm), AUC, 精确度	实时运行速度18帧/秒，表明使用GPU加速
3243	2025-10-06	Enhanced diabetes prediction using skip-gated recurrent unit with gradient clipping approach 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1601883 PMID:40933380	研究论文	提出一种结合跳跃门控循环单元和梯度裁剪的深度学习方法用于糖尿病预测	开发了Skip-GRU网络结构，能有效捕捉长期依赖关系并过滤不相关特征，结合梯度裁剪技术解决梯度爆炸问题	NA	开发有效的糖尿病预测深度学习模型	糖尿病预测	机器学习	糖尿病	深度学习	Skip-GRU	医疗数据	PIMA数据集和LMCH数据集	NA	Skip-GRU	准确率	NA
3244	2025-10-06	Deep learning-based classification of peptide analytes from single-channel nanopore translocation events 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324777 PMID:40934192	研究论文	提出一种基于深度学习的纳米孔易位事件肽分析物分类方法	开发了新型分支输入网络，结合时序卷积网络处理电导状态序列和密集网络整合动力学特征	使用模拟数据而非真实实验数据，某些肽具有相似动力学参数导致事件级预测困难	实现纳米孔生物传感器中肽生物标志物的快速准确检测	七种肽的模拟多态易位数据	机器学习	炭疽病	纳米孔传感技术	CNN, RNN, TCN	电流记录信号	七种肽的模拟数据	NA	Deep-Channel, 分支输入网络, 时序卷积网络, 密集网络	准确度, MAE	NA
3245	2025-10-06	Peripheral blood TCR repertoire improves early detection across multiple cancer types utilizing a cancer predictor 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1625369 PMID:40936715	研究论文	开发了一种名为DeepCaTCR的深度学习框架，通过分析外周血T细胞受体(TCR) repertoire来改进多种癌症的早期检测	提出基于方差的TCR repertoire评分策略来量化TCR克隆扩增的动态异质性，而非传统的平均方法	NA	通过TCR repertoire分析改进癌症早期检测	外周血T细胞受体(TCR) repertoire	机器学习	多种癌症类型	TCR repertoire测序	CNN, LSTM, 自注意力机制	氨基酸序列数据	NA	NA	一维卷积神经网络，双向长短期记忆网络	AUC, F1-score, 灵敏度, 特异性	NA
3246	2025-10-06	EPISeg: Automated segmentation of the spinal cord on echo planar images using open-access multi-center data 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.98 PMID:40937159	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动分割模型EPISeg，用于在梯度回波平面成像数据上分割脊髓	首个专门针对梯度回波EPI图像的脊髓自动分割模型，对不同的采集协议和常见伪影具有鲁棒性	NA	改进脊髓功能磁共振成像数据的预处理流程，实现自动化的脊髓分割	脊髓梯度回波平面成像数据	医学影像分析	神经系统疾病	功能磁共振成像，梯度回波平面成像	深度学习	医学影像	多中心数据集，具体数量未明确说明	NA	NA	分割质量	NA
3247	2025-10-06	Exhale-Dx™: A non-invasive, real-time breath analysis system using deep learning for asthma diagnosis 2025, Journal of biological methods DOI:10.14440/jbm.2024.0142 PMID:40937370	研究论文	开发了一种基于深度学习的非侵入性实时呼吸分析系统Exhale-Dx™，用于哮喘诊断和监测	首次将挥发性有机化合物(VOC)分析与深度神经网络结合，实现提前三天预测哮喘急性发作	研究未提及样本来源的多样性及外部验证结果	开发非侵入性哮喘诊断和监测系统，减少误诊和急诊就诊	哮喘患者和健康人群的呼吸样本	医疗人工智能	哮喘	呼吸挥发性有机化合物分析	深度神经网络	呼吸VOC数据、二氧化碳波形图、哮喘控制评分、肺功能数据	NA	NA	ADENA（哮喘诊断增强神经架构）	准确率, F1分数, 均方误差	NA
3248	2025-10-06	A Physics-Informed Deep Learning Deformable Medical Image Registration Method Based on Neural ODEs 2025, International journal of computer vision IF:11.6Q1 DOI:10.1007/s11263-025-02476-6 PMID:40937462	研究论文	提出一种基于物理信息深度学习的可变形医学图像配准方法，结合神经常微分方程处理大变形弹性与生长重塑生物物理问题	将固体力学中的最小势能原理与深度学习相结合，通过预测-校正两步法实现物理约束下的图像配准	方法在多重连通区域的大非均匀变形场景中验证，但未明确说明计算复杂度与实时性能	开发能够同时处理医学图像配准和生物物理建模的深度学习框架	斑马鱼胚胎鳍、大脑纵向MRI数据、早期胎儿大脑发育数据	医学图像分析	脑萎缩、大脑发育异常	共聚焦成像、磁共振成像	神经网络ODE	3D医学图像	多个基准数据集（具体数量未明确说明）	深度学习框架（未明确指定）	神经ODE架构	配准质量评估（未明确具体指标）	NA
3249	2025-10-06	Research on the robustness of the open-world test-time training model 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1621025 PMID:40832673	研究论文	针对开放世界测试时训练模型设计了一种新型测试时投毒攻击方法，并验证其有效性	首次针对开放世界测试时训练模型设计测试时投毒攻击方法，利用模型梯度动态变化特性生成对抗性扰动	仅针对特定OWTTT模型进行测试，未涉及对其他类型测试时训练模型的普适性验证	研究开放世界测试时训练模型的安全漏洞和鲁棒性问题	开放世界测试时训练模型	机器学习	NA	测试时训练/适应	深度学习模型	NA	NA	NA	开放世界测试时训练模型	模型性能评估指标	NA
3250	2025-10-06	Resolution of physics and deep learning-based protein engineering filters: A case study with a lipase for industrial substrate hydrolysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332409 PMID:40938899	研究论文	本研究通过计算酶设计方法优化铜绿假单胞菌LipA脂肪酶对工业底物Roche酯的水解活性	整合分子动力学模拟、密度泛函理论计算和深度学习模型（AlphaFold3）的系统性酶工程方法	现有计算方法无法区分导致活性微小变化（5-15 kcal/mol能垒差异）的细微功能差异	优化脂肪酶对工业底物Roche酯的水解活性	铜绿假单胞菌LipA脂肪酶及其单点突变体	计算生物学	NA	分子动力学模拟,密度泛函理论计算,深度学习	AlphaFold3	蛋白质结构,能量计算	基于活性位点结构邻近性生成的单点突变体集合	AlphaFold3	AlphaFold3	能量壁垒,氢键形成,残基灵活性	NA
3251	2025-10-06	Tokenization and deep learning architectures in genomics: A comprehensive review 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.038 PMID:40821715	综述	本文全面回顾了基因组学中分词技术和深度学习架构的研究现状与发展趋势	系统梳理了基因组学领域分词技术与深度学习架构的结合应用，指出当前分词方法在建模DNA序列基序方面的不足	作为综述文章，不涉及原始实验研究，主要基于现有文献进行分析	调查基因组学领域深度学习架构和分词技术的研究现状	基因组测序数据	自然语言处理, 机器学习	NA	DNA测序	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
3252	2025-10-06	Enhancing head and neck cancer detection accuracy in digitized whole-slide histology with the HNSC-classifier: a deep learning approach 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1652144 PMID:40821698	研究论文	开发基于深度学习的HNSC-Classifier模型，用于头颈鳞状细胞癌的数字化全切片组织学检测和分期预测	首次系统性地应用深度学习技术自动化HNSCC的TNM分期和总体分期预测	仅使用TCGA数据集，需要进一步外部验证	提高头颈癌在数字化全切片组织学中的检测准确性	头颈鳞状细胞癌患者	数字病理学	头颈癌	数字组织病理学	CNN	图像	500名HNSCC患者的791张全切片图像	NA	Inception-ResNet34	ROC曲线下面积, 精确度, 召回率, F1分数, 混淆矩阵	NA
3253	2025-10-06	Efficacy of artificial intelligence-based FFR technology for coronary CTA stenosis detection in clinical management of coronary artery disease: a systematic review 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1635923 PMID:40821942	系统综述	本文系统综述了基于人工智能的FFR技术在冠状动脉CTA狭窄检测中的临床应用效能	整合AI技术于冠状动脉CTA的FFR评估，聚焦AI辅助定量冠脉CTA、深度学习算法及三维冠脉重建与血流动力学模拟的创新应用	算法鲁棒性不足、数据异质性问题和临床实施存在挑战	评估AI-FFR技术在冠脉疾病临床管理中的诊断准确性和临床应用价值	冠状动脉疾病患者的冠脉CTA影像数据	医学影像分析	冠状动脉疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）、血流储备分数（FFR）评估	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
3254	2025-10-06	Molecular Merged Hypergraph Neural Network for Explainable Solvation Gibbs Free Energy Prediction 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0740 PMID:40822120	研究论文	提出分子合并超图神经网络(MMHNN)用于可解释的溶剂化吉布斯自由能预测	通过预定义子图集和超节点替换构建超图表示，在保留关键分子相互作用的同时有效降低模型复杂度，并引入基于图信息瓶颈理论的解释机制	未明确说明模型在处理特定类型分子系统时的局限性	准确预测分子在溶剂中的溶剂化吉布斯自由能	溶质分子和溶剂分子	机器学习	NA	分子建模	图神经网络,超图神经网络	分子结构数据	NA	NA	分子合并超图神经网络(MMHNN)	效率,可解释性	NA
3255	2025-10-06	Attention-enhanced hybrid deep learning model for robust mango leaf disease classification via ConvNeXt and vision transformer fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1638520 PMID:40822714	研究论文	提出一种基于ConvNeXt和视觉Transformer融合的注意力增强混合深度学习模型，用于芒果叶病害分类	结合ConvNeXt和Vision Transformer两种特征提取器，引入特征注意力模块和跨模态动态融合策略	NA	开发稳健的芒果叶病害自动诊断系统	芒果叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, Transformer	图像	三个基准数据集：MangoLeafDataset1（8类）、MangoLeafDataset2（5类）、MangoLeafDataset3（8类）	NA	ConvNeXt, Vision Transformer, MangoLeafCMDF-FAMNet	分类准确率, 召回率, 精确率, 马修斯相关系数, 科恩卡帕分数	NA
3256	2025-10-06	Exploring subthreshold processing for next-generation TinyAI 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1638782 PMID:40822709	研究论文	探索亚阈值处理原理在下一代微型人工智能设计中的应用	首次系统地将生物神经系统的亚阈值处理机制引入AI架构设计，提出分级激活函数、树突启发分层处理等创新方法	尚未进行实际硬件验证和性能基准测试	开发适用于资源受限环境的高能效人工智能系统	生物神经系统与人工智能架构的能效对比	机器学习	NA	亚阈值处理、神经形态计算	NA	NA	NA	NA	分级激活函数、树突启发分层处理、混合模拟-数字系统	能效指标	神经形态硬件、存内计算平台
3257	2025-10-06	Contrast-enhanced CT-based deep learning model assists in preoperative risk classification of thymic epithelial tumors 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1616816 PMID:40823066	研究论文	开发基于对比增强CT的深度学习模型，用于术前辅助胸腺上皮肿瘤风险分层	首次比较六种深度学习模型在胸腺上皮肿瘤风险分类中的表现，并证明深度学习模型可缩小不同年资放射科医生的诊断差距	回顾性研究，样本量有限（266例），仅使用静脉期CT图像	开发辅助放射科医生进行胸腺上皮肿瘤术前风险分层的深度学习模型	经组织病理学确诊的胸腺上皮肿瘤患者	计算机视觉	胸腺上皮肿瘤	对比增强CT	CNN	医学影像	266例患者（训练集205例，外部测试集61例）	NA	DenseNet 121, ResNet 101, Inception V3, VGG 11, MobileNet V2, ShuffleNet V2	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
3258	2025-10-06	AI-driven dynamic orthodontic treatment management: personalized progress tracking and adjustments-a narrative review 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1612441 PMID:40823526	综述	系统回顾人工智能在正畸治疗中个性化进度跟踪、实时决策支持和风险预测的多维应用	揭示AI通过多模态数据融合和深度学习算法在牙齿移动轨迹预测、牙根吸收早期检测等领域的技术突破	当前研究仍需解决数据隐私保护框架、算法可解释性增强和多中心验证等核心问题	提升临床疗效和患者体验，推动正畸诊疗向更精准和个性化方向发展	正畸治疗过程与患者管理	医疗人工智能	口腔正畸	锥形束CT、口内扫描、3D面部成像等多模态数据分析	CNN	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
3259	2025-10-06	Deep learning-based time series prediction in multispectral and hyperspectral imaging for cancer detection 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1605865 PMID:40823576	研究论文	提出一种基于深度学习的时间序列预测框架，用于多光谱和高光谱医学影像分析以改进癌症检测	整合多尺度特征提取、注意力机制和领域自适应策略，并引入知识引导正则化模块和自监督学习来缓解医学数据标注稀缺问题	NA	改进基于光谱成像的癌症检测性能	多光谱和高光谱医学影像	计算机视觉	癌症	多光谱成像, 高光谱成像	深度学习	时间序列光谱影像	NA	NA	NA	准确率, 鲁棒性, 可解释性	NA
3260	2025-10-06	Artificial intelligence in acupuncture: bridging traditional knowledge and precision integrative medicine 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1633416 PMID:40823583	综述	本文综述人工智能技术在针灸研究中的应用进展，探讨如何将传统经验医学转化为数据驱动的精准医学	首次系统整合深度学习、元分析建模、自然语言处理、计算机视觉和神经影像分析等多种AI技术于针灸研究领域	受限于数据集的有限性和异质性、标注标准不统一以及临床验证不足	推动针灸从传统经验实践向数据驱动的精准整合医学转型	针灸诊疗过程中的舌象图像、证候模式、古典文献和临床数据	自然语言处理,计算机视觉,机器学习	NA	神经影像分析,舌象采集	CNN,Transformer	图像,文本,神经影像数据	NA	NA	卷积神经网络,基于Transformer的NLP模型	NA	NA