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
321	2025-09-19	Deep learning application for genomic data analysis 2025-Sep-16, BMB reports IF:2.9Q3 PMID:40962325	综述	本文回顾了深度学习在基因组学数据分析中的应用，涵盖变异识别、基因表达调控、基序发现和3D染色质互作四个领域	系统总结了深度学习在基因组学中的关键模型开发策略（如训练与泛化），并前瞻性讨论了基因组标记化和多组学数据整合的挑战	NA	探讨深度学习如何补充传统生物信息学方法以提升基因组数据解读能力	基因组数据（包括序列、表达调控和染色质结构数据）	机器学习	NA	基因组测序技术	深度学习模型（如CNN, LSTM等）	基因组数据	NA
322	2025-09-19	MBLEformer: Multi-Scale Bidirectional Lesion Enhancement Transformer for Cervical Cancer Image Segmentation 2025-Sep-16, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056357180250516022218 PMID:40965023	研究论文	提出一种用于宫颈癌图像分割的多尺度双向病灶增强Transformer模型MBLEformer	结合Swin Transformer编码器和多尺度注意力机制，引入双向病灶增强上采样策略以优化边缘细节	NA	提高宫颈癌病灶分割的准确性，解决CNN和注意力机制在全局特征捕获和上采样细节优化方面的局限性	卢戈碘染色宫颈图像中的病灶区域	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	Swin Transformer, CNN, 注意力机制	图像	专有宫颈癌阴道镜数据集（具体数量未提供）
323	2025-09-19	Flexible Monolithic 3D-Integrated Self-Powered Tactile Sensing Array Based on Holey MXene Paste 2025-Sep-15, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01924-9 PMID:40952539	研究论文	开发了一种基于多孔MXene浆料的柔性单片三维集成自供电触觉传感阵列	利用多孔MXene浆料实现同时作为微超级电容器和压力传感器的垂直一体化单元设计，显著减少界面失配并增强机械鲁棒性	NA	设计高度集成、智能和灵活的电子系统用于先进人机交互和个性化电子设备	柔性触觉传感系统	柔性电子	NA	刀涂和压印方法	深度学习	压力传感数据	NA
324	2025-09-19	Concentration-dependent responses of C. reinhardtii to silver ions: hormetic response in growth and reduction of motility 2025-Sep-15, The European physical journal. E, Soft matter DOI:10.1140/epje/s10189-025-00521-3 PMID:40952583	研究论文	研究不同浓度银离子对莱茵衣藻生长、叶绿素含量和运动能力的剂量依赖性效应，揭示其毒物兴奋效应	首次在微藻中观察到银离子诱导的毒物兴奋生长反应，并结合深度学习算法量化运动行为变化	仅针对单一微藻物种进行研究，环境因素交互影响未探讨	探究银离子对水生微生物的生物学效应	莱茵衣藻（Chlamydomonas reinhardtii）	环境毒理学	NA	分光光度法、深度学习运动追踪算法	深度学习（未指定具体架构）	光学密度数据、叶绿素含量数据、运动轨迹数据	多浓度组（0.29-1.18 μM银离子）的微藻培养样本
325	2025-09-19	Exploring deep learning and hybrid approaches in molecular subgrouping and prognostic-related genetic signatures of medulloblastoma 2025-Sep-15, Chinese neurosurgical journal DOI:10.1186/s41016-025-00405-7 PMID:40954484	研究论文	本研究开发基于MRI的深度学习模型，用于髓母细胞瘤分子亚型分类和预后相关遗传标志物预测	采用两阶段深度学习框架，结合混合模型策略，首次实现从MRI图像直接识别分子亚型和遗传变异	回顾性研究设计，样本来源仅限两个医疗中心，可能存在选择偏倚	开发深度学习模型辅助髓母细胞瘤的风险分层和治疗决策	髓母细胞瘤患者	数字病理	髓母细胞瘤	MRI成像（T1加权、T2加权、对比增强T1加权）	CNN，混合模型	医学图像	449例患者（325例训练集，124例外部验证集）
326	2025-09-19	Real-time detection of Wi-Fi attacks using hybrid deep learning models on NodeMCU 2025-Sep-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18947-2 PMID:40954170	研究论文	提出一种基于NodeMCU和混合深度学习模型的实时Wi-Fi去认证攻击检测系统	将时序深度学习模型与可解释逻辑回归结合，在超低成本嵌入式设备上实现实时攻击检测	NA	开发轻量级实时Wi-Fi入侵检测系统	Wi-Fi网络流量和去认证攻击	物联网安全	NA	深度学习，逻辑回归	LSTM, GRU, RNN, LR混合模型	网络流量数据包	5,600个标注样本
327	2025-09-19	Dose equivalent rate forecasting: A comparison of time series methods and machine learning approaches 2025-Sep-15, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112153 PMID:40961690	研究论文	比较时间序列方法和机器学习方法在剂量当量率预测中的性能	首次系统比较传统统计方法与深度学习模型在DER预测中的表现，并引入进化神经架构搜索方法	数据时间跨度有限，随机性变化带来预测挑战，需要更长时间序列数据提升可靠性	开发更稳健的辐射预测模型，提升辐射防护和环境安全决策水平	美国德克萨斯州圣安东尼奥地区的剂量当量率数据	机器学习	NA	时间序列分析，机器学习建模	Persistence Model, Lasso Regression, K-Nearest Neighbors, Evolutionary Neural Architecture Search, Recurrent Neural Networks	时间序列数据	2019年1月至12月数据用于训练，2020年初数据用于测试
328	2025-09-19	Multi-scale based Network and Adaptive EfficientnetB7 with ASPP: Analysis of Novel Brain Tumor Segmentation and Classification 2025-Sep-15, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056419990250904093436 PMID:40965060	研究论文	提出一种结合多尺度分割网络和自适应分类模型的新方法，用于脑肿瘤的精确分割与分类	创新性地整合了多尺度双边感知网络（MBANet）和基于区域视觉变换器的自适应EfficientNetB7-ASPP分类架构，并采用改进的河马优化算法进行超参数调优	NA	开发一个鲁棒且高效的深度学习框架，辅助临床医生实现脑肿瘤的精确早期诊断和有效治疗规划	脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	MBANet, RVAEB7-ASPP, MRP-HOA	图像	NA
329	2025-09-19	Reply to "A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer" 2025-Sep-13, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110616 PMID:40962607	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
330	2025-09-19	A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer 2025-Sep-11, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110615 PMID:40962606	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
331	2025-09-19	Impact of Data Quality on Deep Learning Prediction of Spatial Transcriptomics from Histology Images 2025-Sep-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.04.674228 PMID:40964396	研究论文	本研究探讨了分子和图像数据质量对基于深度学习的组织学图像预测空间转录组学性能的影响	首次系统评估不同空间转录组技术（Xenium成像与Visium测序）产生的数据质量差异对基因表达预测模型的影响	插补实验的改进效果有限且未能推广到测试集之外	提升从组织学图像预测空间基因表达的深度学习模型性能	空间转录组数据和组织学图像	数字病理	NA	空间转录组学（Xenium和Visium技术）	深度学习	图像和分子数据	NA
332	2025-09-19	Advancements in Artificial Intelligence and Machine Learning for Occupational Risk Prevention: A Systematic Review on Predictive Risk Modeling and Prevention Strategies 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175419 PMID:40942853	系统综述	本文系统综述了人工智能和机器学习在职业风险预防中的应用，重点关注预测性风险建模和预防策略	综合分析了AI在职业风险预防中的最新进展，识别了视觉数据主导的研究趋势及多模态数据融合的未来方向	过度依赖视觉数据（在低能见度环境中效果受限），缺乏AI风险检测系统的标准化方法	评估和综合AI算法在工作场所危险环境和职业风险检测与预测中的应用文献	职业风险预防领域的研究文献，特别是高风险行业如建筑、采矿和制造业	机器学习	NA	深度学习（DL），特别是CNN和YOLO模型	CNN, YOLO	视觉数据（图像/视频），部分涉及环境和生理数据	61篇经过严格筛选的相关文章（来自初始209篇文献）
333	2025-09-19	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Sep, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	研究论文	本研究探讨甘氨酸残基的左旋构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	首次通过大规模构象分析揭示左旋甘氨酸在疾病变异位点的过度表达及其进化保守性，并利用深度学习验证其预测致病变异的潜力	NA	阐明甘氨酸左旋构象在维持蛋白质稳定性和抑制聚集中的功能机制	1104个疾病变异位点和343个良性变异位点的甘氨酸构象	生物信息学	蛋白质构象病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质构象数据	1447个变异位点（1104个疾病相关，343个良性）
334	2025-09-19	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-Sep, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生及深度学习模型在使用1.3毫米视频内窥镜探头预测外周肺小结节恶性性质的能力	首次结合超细内窥镜探头Iriscope与深度学习技术，比较人类医生和AI在肺小结节恶性判断中的表现	样本量较小（仅61例患者），且未说明模型泛化能力	评估Iriscope内窥镜技术在肺外周小结节恶性诊断中的应用价值	外周肺小结节（PPNs）患者	计算机视觉	肺癌	视频内窥镜成像，深度学习	深度学习模型（具体类型未说明）	视频序列，图像	61例患者，37例恶性，24例良性
335	2025-09-19	Deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study 2025-Sep-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002667 PMID:40557542	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，用于从组织病理学图像中分层平滑肌肉瘤的分子亚型并预测生存	首次利用单张H&E染色全切片图像通过深度学习算法对平滑肌肉瘤进行分子亚型分层和生存预测	需要大型前瞻性队列进一步验证	开发并验证深度学习算法用于平滑肌肉瘤的分子亚型分层和生存预测	平滑肌肉瘤患者	数字病理学	平滑肌肉瘤	深度学习	DenseNet121, ResNet50	图像	训练集154例WSIs（1,579,215个图块），外部测试集80例WSIs（555,211个图块）
336	2025-09-19	External Test of a Deep Learning Algorithm for Pulmonary Nodule Malignancy Risk Stratification Using European Screening Data 2025-Sep, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.250874 PMID:40956165	研究论文	使用欧洲筛查数据对深度学习算法进行肺结节恶性风险分层的外部测试	首次在欧洲三大肺癌筛查试验的合并数据上对深度学习算法进行外部验证，并证明其在减少假阳性方面显著优于PanCan模型	回顾性研究设计，主要基于欧洲人群数据，可能需要进一步前瞻性验证	评估深度学习算法在肺结节恶性风险分层中的外部验证性能	肺结节患者	计算机视觉	肺癌	深度学习算法	深度学习	CT图像	4146名参与者，包含7614个良性结节和180个恶性结节
337	2025-09-19	Peripheral neural interfaces for reading high-frequency brain signals 2025-Sep, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01445-1 PMID:40579488	研究论文	探讨利用外周神经接口通过肌肉传感器非侵入性解码中枢神经系统高频信号的方法	提出通过运动神经元输出信号逆向估计中枢神经系统输入信号的非侵入式新途径	需要进一步在受控和真实世界环境中验证和巩固该技术	开发高精度、非侵入式的中枢神经系统信号解码接口	运动神经元及其中枢神经系统输入信号	神经工程	NA	肌肉记录与深度学习	深度学习	神经信号	NA
338	2025-09-19	Dynamics-informed reservoir computing with visibility graphs 2025-Sep-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0293030 PMID:40965304	研究论文	提出一种基于可见性图的动态信息储备计算框架，用于提升复杂非线性时间序列预测的准确性和一致性	利用可见性图技术直接从训练数据序列推断储备网络结构，避免随机网络架构并减少超参数调优需求	在某些条件下，密度匹配的Erdős-Rényi图可能优于所提方法	改进储备计算在复杂非线性时间序列预测中的性能	非线性Duffing振荡器的时间序列数据	机器学习	NA	可见性图技术	储备计算(RC)	时间序列数据	NA
339	2025-09-19	International Validation of Echocardiographic Artificial Intelligence Amyloid Detection Algorithm 2025-Aug-25, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102067 PMID:40965401	研究论文	本研究通过国际多中心回顾性病例对照研究验证了基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性诊断中的性能	开发并国际验证了首个基于超声心动图视频的AI算法，用于区分心脏淀粉样变性与其他左心室肥厚病因，具有高特异性	回顾性研究设计，需前瞻性验证；模型在预设阈值下灵敏度中等(0.644)	评估计算机视觉算法在国际多中心人群中识别心脏淀粉样变性的诊断性能	574名心脏淀粉样变性患者和979名对照者的超声心动图研究	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN（基于视频分析的计算机视觉算法）	视频（超声心动图胸骨旁长轴和心尖四腔切面）	1553例超声心动图研究（574例病例，979例对照）
340	2025-09-19	Designing the CORI score for COVID-19 diagnosis in parallel with deep learning-based imaging models 2025-Aug, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i2.1606 PMID:40951492	研究论文	本研究开发了一种结合胸部X光影像和临床数据的AI辅助诊断模型，用于生成COVID-19风险指数（CORI）评分并实现基于ResNet架构的深度学习模型	提出结合影像、临床和实验室数据的综合诊断方法，并设计CORI评分系统，在资源有限环境下提供替代RT-PCR的诊断方案	回顾性数据收集、医院间变异性和有限的外部验证	开发AI辅助诊断工具，提高COVID-19的诊断准确性和可及性	COVID-19患者、非COVID-19肺炎患者和健康个体	数字病理	COVID-19	深度学习，ResNet架构	ResNet	图像，临床数据，实验室数据	367名参与者（100例COVID-19阳性，100例非COVID-19肺炎，100例健康个体）