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
3521	2025-11-17	Normal Hematopoietic Stem Cells in Leukemic Bone Marrow Environment Undergo Morphological Changes Identifiable by Artificial Intelligence 2025-Oct-24, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262110354 PMID:41226393	研究论文	本研究利用人工智能深度学习技术识别白血病骨髓环境中非白血病造血干细胞发生的形态变化	首次证明非白血病造血干细胞在白血病骨髓环境中会发生AI可识别的形态变化，且这些变化与正常造血干细胞具有显著差异	研究仅使用真性红细胞增多症小鼠模型，尚未在人类患者中验证	探索白血病骨髓环境中非白血病造血干细胞的形态变化及其临床意义	真性红细胞增多症小鼠模型中的造血干细胞和白血病干细胞	数字病理学	白血病	单细胞图像分析	深度学习	单细胞图像	NA	NA	NA	准确率	NA
3522	2025-11-17	Radiomics and Deep Learning Interplay for Predicting MGMT Methylation in Glioblastoma: The Crucial Role of Segmentation Quality 2025-Oct-24, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213417 PMID:41228211	研究论文	本研究探讨了分割质量对基于多参数磁共振成像预测胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态的影响	首次系统评估了分割质量对MGMT状态预测性能的影响，揭示了即使Dice相似系数差异不显著时，手动分割仍能显著提升模型性能	研究仅使用单一公共数据集UPENN-GBM，样本量有限，且未能在所有测试中获得足够可靠的性能来指导临床治疗	评估分割质量对胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态预测模型性能的影响	胶质母细胞瘤患者的多参数磁共振影像数据	数字病理	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像	深度学习, 影像组学	医学影像	UPENN-GBM公共数据集	NA	NA	Dice相似系数	NA
3523	2025-11-17	A Novel Demographic Indicator Fusion Network (DIFNet) for Dynamic Fusion of EEG and Demographic Indicators for Robust Depression Detection 2025-Oct-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216549 PMID:41228772	研究论文	提出一种新型人口统计指标融合网络DIFNet，通过动态融合EEG信号和人口统计指标来提升抑郁症检测的鲁棒性	首次提出动态融合EEG特征与人口统计指标（年龄、性别、教育年限）的深度学习框架，通过多模块协同实现人口统计信息的深度嵌入	未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力及不同人口统计亚组的性能差异	通过融合多模态信息提升抑郁症自动检测的准确性和鲁棒性	重度抑郁症患者的EEG信号和人口统计信息	机器学习	抑郁症	脑电图	CNN, Transformer, TCN	EEG信号，结构化人口统计数据	未明确说明具体样本数量	未明确说明	多尺度卷积模块，Transformer编码器模块，时序卷积网络模块，人口统计指标融合模块	准确率	NA
3524	2025-11-17	Artificial Intelligence and Circadian Thresholds for Stress Detection in Dairy Cattle 2025-Oct-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216544 PMID:41228768	研究论文	本研究通过整合昼夜节律分析和深度学习技术开发了奶牛应激检测系统	首次将昼夜节律特征与LSTM神经网络结合用于奶牛应激水平分类，并实现提前1小时的预测能力	研究仅针对10头荷斯坦奶牛进行，样本规模有限	开发基于人工智能的奶牛应激检测方法	泌乳期荷斯坦奶牛	机器学习	NA	Nedap CowControl传感器监测，FFT，STFT	LSTM	行为时间序列数据	10头奶牛连续监测365天，共87,600小时原始数据，3650个牛日分析单元	NA	LSTM	准确率，AUC	NA
3525	2025-11-17	Radiomics for Dynamic Lung Cancer Risk Prediction in USPSTF-Ineligible Patients 2025-Oct-23, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213406 PMID:41228201	研究论文	开发基于纵向影像组学的肺癌风险预测模型，针对不符合USPSTF筛查标准的患者	首次将时间变化的影像组学建模与深度学习模型Sybil结合，用于不符合传统筛查标准患者的动态肺癌风险预测	样本量相对较小（122例患者），主要基于回顾性数据	提高不符合USPSTF筛查标准患者的肺癌早期检测能力	122例后来确诊为肺癌的患者，包括69%的既往吸烟者和30%的从不吸烟者	数字病理	肺癌	CT扫描，影像组学分析	生存分析模型，深度学习模型	CT影像	122例患者，共622次CT扫描	NA	Sybil	C-index，准确率，敏感性，特异性	NA
3526	2025-11-17	Artificial Intelligence for Lymph Node Detection and Malignancy Prediction in Endoscopic Ultrasound: A Multicenter Study 2025-Oct-22, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213398 PMID:41228191	研究论文	本研究开发了一种基于YOLO架构的卷积神经网络系统，用于内镜超声图像中淋巴结的检测和良恶性预测	首个评估深度学习系统在内镜超声成像中淋巴结评估性能的研究，结合了检测和分类功能	多中心研究但仍需更大规模验证，未提及模型泛化能力测试	评估基于人工智能的系统在内镜超声图像中预测淋巴结恶性肿瘤的有效性	内镜超声图像中的淋巴结	计算机视觉	肿瘤疾病	内镜超声成像	CNN	图像	82次内镜超声检查的59,992张图像	NA	YOLO	灵敏度,特异性,精确度,阴性预测值,阳性预测值,诊断准确率	NA
3527	2025-11-17	Human-Machine Collaborative Learning for Streaming Data-Driven Scenarios 2025-Oct-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216505 PMID:41228729	研究论文	提出一种人机协同学习框架，通过整合人类智能与机器智能处理流数据驱动任务	首次提出人机平等协作模式，将人类决策能力与机器计算能力相结合处理动态流数据	需要一定程度的人工干预，在完全自动化场景下应用受限	开发能够处理训练样本不足和动态变化场景的人机协同学习系统	视频异常检测、行人重识别和声音事件检测任务	机器学习	NA	深度学习	NA	视频、图像、音频流数据	NA	NA	NA	准确率	NA
3528	2025-11-17	Learning to remove occlusions in light field images using multiscale receptive fields and feature pyramid networks 2025-Oct-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20786-0 PMID:41125707	研究论文	提出一种基于多尺度感受野和特征金字塔网络的光场图像遮挡去除方法	通过集成ResASPP和改进的RFB模块扩展感受野，结合特征金字塔网络实现多尺度特征融合与精炼	NA	解决光场图像中遮挡区域的恢复问题	光场图像中的遮挡区域	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	ResASPP, RFB, Residual Dense Blocks, Feature Pyramid Network	NA	NA
3529	2025-11-17	Severity prediction in patients with oedema in cerebral contusion using deep learning from computed tomography scans 2025-Oct-11, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107113 PMID:41240817	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习的模型来评估脑挫伤水肿的严重程度	提出结合血肿和水肿的深度学习模型（水肿指数EI），并与传统CT分类方法进行比较	样本量相对较小（高风险组56例，低风险组66例），需要更大规模验证	开发预测脑挫伤水肿严重程度的深度学习模型	脑挫伤水肿患者（高风险组56例，低风险组66例）	数字病理	脑挫伤	计算机断层扫描（CT）	深度学习	CT图像	141例创伤性脑出血患者用于体积量化，122例脑挫伤水肿患者用于严重程度预测	NA	NA	AUC, 体积百分比误差	NA
3530	2025-11-17	MedImg: An Integrated Database for Public Medical Images 2025-Sep-22, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzaf068 PMID:40833036	研究论文	构建了一个集成公共医学图像的综合数据库MedImg，包含105个数据集和近200万张图像	整合了来自多个公共来源的多样化医学图像数据集，涵盖14种成像模态和13个器官，并建立了系统化的在线数据库	仅包含公开可用的数据集，可能无法覆盖所有医学图像类型和临床场景	解决医学图像分析领域大规模标注数据集缺乏的问题，促进深度学习方法的验证和推广	公共医学图像数据集	医学图像分析	多疾病类别	医学影像采集技术	NA	医学图像	105个数据集，总计1,995,671张图像	NA	NA	NA	NA
3531	2025-11-17	Vision-Guided Surgical Navigation Using Computer Vision for Dynamic Intraoperative Imaging Updates 2025-Aug-22, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.70000 PMID:40847589	研究论文	提出一种基于神经辐射场(NeRF)的无传感器视频方法，用于内窥镜鼻窦手术中的动态术中CT更新	首次将神经辐射场(NeRF)应用于术中成像更新，无需外部跟踪设备即可从单目内窥镜视频生成精确的3D重建	研究仅基于3D打印模型(n=6侧)，尚未在真实患者中验证	开发能够动态反映术中变化的图像引导手术系统，提高内窥镜鼻窦手术的完整性	内窥镜鼻窦手术中的手术区域重建和CT图像更新	计算机视觉	鼻窦疾病	神经辐射场(NeRF), 3D重建, CT成像	深度学习	内窥镜视频, CT图像	3个3D打印模型的6个手术侧	自定义NeRF流程	神经辐射场(NeRF)	Hausdorff距离, Dice相似系数(DSC), Bland-Altman分析(BAA)	NA
3532	2025-11-17	Automated framework for multi-domain social media text analysis for business strategy employing multilayer perceptron with Word2Vec features and LIME XAI 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336240 PMID:41231814	研究论文	提出一种基于多层感知机和Word2Vec特征的情感分析框架MultiSentiNet，用于社交媒体文本分析以支持商业策略	结合多层感知机深度网络与词嵌入特征，并采用LIME XAI技术增强模型可解释性	NA	开发高效准确的情感分析框架以支持商业决策	Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体平台生成的文本数据	自然语言处理	NA	情感分析	多层感知机	文本	三个不同领域的数据集（女性电子商务、美国航空情感、仇恨言论检测）	NA	MultiSentiNet	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
3533	2025-11-17	Improving detection accuracy of heterogeneity in biological tissues through the combination of modulation-demodulation frame accumulation techniques and enhanced vgg16 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329009 PMID:41231817	研究论文	通过调制-解调帧累积技术与增强VGG16相结合，提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的分类准确率	首次将调制-解调帧累积技术与增强VGG16模型结合用于多光谱图像异质性检测，提出VGG16_BN_SE_GAP改进架构	研究基于仿体实验，尚未在真实人体组织上验证	提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的检测准确率	生物组织仿体的多光谱透射图像	计算机视觉	乳腺癌	多光谱透射成像，调制-解调帧累积技术	CNN	多光谱图像	NA	NA	VGG16, U-Net, VGG16_BN_SE_GAP	分类准确率, 信噪比	NA
3534	2025-11-17	A comparative study of MLP and LSTM neural networks for shale gas production prediction based on numerical simulation data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336782 PMID:41231836	研究论文	基于数值模拟数据，比较MLP和LSTM神经网络在页岩气产量预测中的性能	首次系统比较MLP和LSTM在页岩气产量预测中的表现，证明LSTM的门控机制能有效捕捉生产数据中的长期依赖关系	仅基于数值模拟数据验证，需要实际油田数据进一步验证模型泛化能力	提高页岩气产量预测精度，优化储层开发效率	页岩气生产数据	机器学习	NA	数值模拟	MLP, LSTM	数值模拟数据	多种工程参数组合下的日产量数据	NA	多层感知机, 长短期记忆网络	相对误差	NA
3535	2025-11-17	CattleNet-XAI: An explainable CNN framework for efficient cattle weight estimation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336434 PMID:41231892	研究论文	提出一种可解释的CNN框架CattleNet-XAI，用于从牛只图像中高效估计体重	结合定制CNN架构与可解释AI技术(LIME可视化)，在保持高效性的同时提供模型决策过程的透明度	未明确说明数据集规模和多样性限制，可能影响模型泛化能力	开发自动化牛只体重估计方法以替代传统人工测量	牛只图像及对应体重数据	计算机视觉	NA	图像预处理(归一化、直方图均衡化)、特征提取	CNN, Random Forest, Linear Regression	图像	NA	NA	定制CNN(3Conv3Dense), EfficientNetB3, YOLOv5	MAE, MSE, RMSE	NA
3536	2025-11-17	DSA-DeepFM: a dual-stage attention-enhanced DeepFM model for predicting anticancer synergistic drug combinations 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf269 PMID:41234327	研究论文	提出一种融合双阶段注意力机制和因子分解机的深度学习模型DSA-DeepFM，用于预测抗癌协同药物组合	首次将双阶段注意力机制与因子分解机结合，通过处理复杂生物特征交互来提升预测性能	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及对多药物组合的适用性	开发机器学习方法预测抗癌药物协同组合，克服传统生物实验的局限性	抗癌药物组合	机器学习	癌症	NA	DeepFM, 注意力机制	分类特征, 数值特征	NA	NA	DSA-DeepFM, 双阶段注意力机制, 因子分解机	预测准确性, t-SNE可视化	NA
3537	2025-11-17	Quantitative evaluation of meibomian gland dysfunction via deep learning-based infrared image segmentation 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1642361 PMID:41234492	研究论文	本研究利用三种深度学习模型对红外睑板腺图像进行分割，提取定量特征用于睑板腺功能障碍的诊断和严重程度评估	首次将DeepLabV3+、U-Net和U-Net++三种先进深度学习模型集成应用于睑板腺功能障碍的定量诊断和分级评估	未明确说明样本来源和具体数量，模型在临床诊断流程中的整合程度仍需进一步验证	开发基于深度学习的睑板腺功能障碍定量评估方法	睑板腺红外图像	计算机视觉	眼科疾病	红外成像	深度学习	红外图像	NA	NA	DeepLabV3+, U-Net, U-Net++	AUC, 微平均AUC, 宏平均AUC	NA
3538	2025-11-17	SegDecon bridges histology and transcriptomics through AI-based nuclei segmentation and image-informed spatial deconvolution 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.10.041 PMID:41234485	研究论文	提出SegDecon计算框架，通过AI核分割和图像信息空间解卷积连接组织学与转录组学	整合图像衍生细胞计数估计到贝叶斯解卷积中，使用HSV色彩空间变换和深度学习实例分割改进核分割，通过定制Gamma先验优化细胞类型解卷积	仅在小鼠脑部空间转录组数据上验证，未提及其他组织或物种的验证	改进空间转录组学中细胞组成的精确空间映射	小鼠脑部组织	数字病理学	NA	空间转录组学	深度学习实例分割	组织图像，空间转录组数据	NA	NA	修改的cell2location模型	与真实值的相关性	NA
3539	2025-11-17	Decoding the anticancer and biofilm-inhibiting efficacy of Adansonia digitata using experimental, AI-powered, and molecular modeling approaches 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1666360 PMID:41234539	研究论文	本研究通过实验、人工智能和分子建模方法评估猴面包树提取物的抗癌和抑制生物膜形成功效	首次结合深度学习分子对接工具GNINA、分子动力学模拟和传统实验方法系统评估猴面包树提取物的生物活性	研究仅针对MDA-MB-231乳腺癌细胞系，未涉及其他癌症类型或体内实验验证	探索猴面包树提取物作为植物源抗癌药物和生物膜抑制剂的治疗潜力	猴面包树乙醇提取物(ADEE)及其对MDA-MB-231乳腺癌细胞和生物膜形成的影响	计算生物学, 药物发现	乳腺癌	分子对接, 分子动力学模拟, 荧光显微镜, Hoechst和AO/EB染色	深度学习, 机器学习	分子结构数据, 细胞图像, 生物活性数据	MDA-MB-231乳腺癌细胞系	GNINA	深度学习分子对接模型	结合亲和力, 构象稳定性, 细胞存活率, 生物膜抑制效果	NA
3540	2025-11-17	LESS-Net: a lightweight network for epistaxis image segmentation using similarity-based contrastive learning 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1644589 PMID:41234699	研究论文	提出一种用于鼻出血图像分割的轻量级半监督框架LESS-Net	结合一致性正则化和对比学习来利用未标注数据，采用高效MobileViT骨干网络并引入多尺度特征融合模块	NA	开发数据高效的深度学习解决方案用于鼻出血自动分割	内窥镜鼻出血图像	计算机视觉	鼻出血	内窥镜成像	半监督分割网络	图像	公共鼻出血数据集（具体数量未提及）	NA	MobileViT, 多尺度特征融合模块	mIoU, Dice系数, 平均召回率	NA