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
341	2025-11-02	Joint Sparse Optical Flow Estimation and Keypoint Detection via Dual-task Imperative Learning 2025-Oct-31, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3627192 PMID:41171660	研究论文	提出一种双任务强制学习框架，联合优化稀疏光流估计和自适应关键点检测	首次将期望最大化范式与高斯-牛顿推理引擎结合，实现光流估计与关键点检测的协同优化	仅使用200个训练图像对进行验证，模型规模较小可能限制复杂场景表现	解决深度学习光流估计模型在可解释性、泛化能力和部署效率方面的挑战	稀疏光流估计和关键点检测	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	200个训练图像对	NA	双任务强制学习架构	端点误差,F1-all,视觉里程计轨迹精度	超紧凑模型(iFLOW 0.05M参数, iPOINT 0.09M参数)
342	2025-11-02	Revisiting Transformation Invariant Geometric Deep Learning: An Initial Representation Perspective 2025-Oct-31, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3626735 PMID:41171655	研究论文	本文提出了一种实现几何数据变换不变性的简单通用方法TinvNet，通过变换不变且保持距离的初始点表示来保证模型对平移、旋转和缩放等变换的不变性	发现变换不变且保持距离的初始点表示足以实现变换不变性，无需复杂神经网络层设计，提出简单通用的TinvNet插件方法	NA	研究几何深度学习中的变换不变性问题，开发能够保证对平移、旋转和缩放等变换具有不变性的深度学习方法	点云和图等几何数据	几何深度学习	NA	多维尺度分析	神经网络	点云、图数据	NA	NA	TinvNet	NA	NA
343	2025-11-02	HieRMVir: Interpretable Viral Classification via Hierarchical Deep Learning 2025-Oct-31, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3627468 PMID:41171653	研究论文	提出一种基于分层深度学习的可解释病毒分类框架HieRMVir	整合随机森林特征加权与互信息引导的注意力正则化，考虑生物分类学层次结构	未明确说明对未知病毒或高度变异病毒的识别能力	开发可解释且准确的病毒基因组序列分类方法	病毒基因组序列	机器学习	病毒性疾病	基因组测序	深度学习	基因组序列数据	超过100万个基因组序列	NA	分层深度学习框架	准确率, 分层性能指标	NA
344	2025-11-02	Deep Learning-Driven Protein-Ligand Binding Affinity Prediction: Data, Architecture, Training and Evaluation 2025-Oct-31, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3627203 PMID:41171689	综述	探讨深度学习模型在蛋白质-配体结合亲和力预测中的关键训练要素与应用前景	系统梳理深度学习在PLA预测中的完整流程，弥合计算生物学与深度学习之间的领域知识鸿沟	未提出新的算法模型，主要聚焦于现有方法的系统性总结与分析	为研究人员提供利用深度学习进行PLA预测的全面指导	蛋白质-配体结合亲和力预测	计算生物学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质-配体结合数据	NA	NA	NA	NA	NA
345	2025-11-02	Hybrid deep learning model for spinal tumor diagnosis on MRI scans 2025-Oct-31, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251385793 PMID:41172043	研究论文	提出一种结合MRI图像和患者年龄数据的混合深度学习模型，用于脊柱肿瘤的诊断和分类	融合Inception V3和Vision Transformer的混合模型，结合患者年龄信息，使用自注意力融合机制提升诊断准确性	NA	提高脊柱肿瘤诊断准确率，区分良性和恶性肿瘤	脊柱肿瘤患者的MRI扫描图像和年龄数据	计算机视觉	脊柱肿瘤	MRI扫描	混合深度学习模型	图像, 临床数据	NA	NA	Inception V3, Vision Transformer	准确率, 敏感性, 特异性	NA
346	2025-11-02	Geometry-Driven Attention Model with 3D Molecular Features for Multi-Property Prediction of OLED Materials 2025-Oct-31, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01916 PMID:41172256	研究论文	提出了一种基于三维自注意力机制的深度学习模型3D-SAT-OLED，用于预测OLED材料的多重性能参数	首次将三维分子结构与高斯核特征提取器和空间位置编码相结合，并采用动态Tanh和SwiGLU激活函数增强模型稳定性和非线性建模能力	未明确说明模型计算效率与传统DFT方法的对比数据	开发高效的OLED材料性能预测工具以替代计算昂贵的传统方法	有机发光二极管材料	机器学习	NA	深度学习	自注意力机制	三维分子结构数据	QM9和OLED QM属性数据集	NA	三维自注意力架构	MAE	NA
347	2025-11-02	SleepPPG-Net2: Deep learning generalization for sleep staging from photoplethysmography 2025-Oct-31, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae1a34 PMID:41172609	研究论文	本研究开发了SleepPPG-Net2深度学习模型，用于从光电容积脉搏波信号进行四分类睡眠分期，并评估其跨数据集的泛化能力	采用多源域训练策略提升模型在分布外数据上的泛化性能，并系统分析人口统计学因素和阻塞性睡眠呼吸暂停对模型性能的影响	模型性能仍受年龄、性别和阻塞性睡眠呼吸暂停严重程度等因素影响，存在性能差异	提高基于PPG的睡眠分期模型的泛化能力	光电容积脉搏波时间序列数据	机器学习	睡眠障碍	PPG信号采集	深度学习	时间序列数据	NA	NA	SleepPPG-Net2	Cohen's kappa	NA
348	2025-11-02	Development of charge reset multiplexing for SiPMs using deep learning architecture 2025-Oct-31, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1a32 PMID:41172608	研究论文	提出一种基于深度学习的SiPM电荷复位多路复用方法，将16个读出通道减少为1个同时保持信号完整性	首次将电荷复位放大器与自编码器深度学习模型结合用于SiPM信号多路复用	仅测试了4×4 Ce:GAGG闪烁体阵列和4×4 SiPM阵列，需要更大规模验证	开发能够减少SiPM读出通道数量而不损失性能的多路复用方法	硅光电倍增管(SiPM)信号多路复用系统	医学影像处理	NA	电荷复位多路复用技术	自编码器	电信号	4×4 Ce:GAGG闪烁体阵列和4×4 SiPM阵列，使用137Cs和22Na同位素测试	NA	自编码器	能量分辨率, 均方根误差	NA
349	2025-11-02	Ensemble learning of attention-based BiLSTM networks for ADHD detection from EEG signals code 2025-Oct-31, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2576625 PMID:41173469	研究论文	提出一种基于注意力机制的双向LSTM集成学习方法，用于从脑电图信号中检测注意力缺陷多动障碍	使用并行注意力机制的双向LSTM集成学习模型，结合频谱图、分形维度和递归图等多种特征提取方法	NA	开发客观准确的ADHD自动检测方法	脑电图信号	机器学习	注意力缺陷多动障碍	脑电图	BiLSTM, 集成学习	脑电图信号	两个数据集	NA	PABiLSTM, ResNet-50	准确率	NA
350	2025-11-02	Artificial intelligence capabilities in identifying atrial fibrillation using baseline sinus rhythm ECG : a systematic review 2025-Oct-31, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2025-003657 PMID:41173515	系统评价	评估人工智能在利用基线窦性心律心电图检测心房颤动中的有效性	首次系统评估AI在基线窦性心律心电图中识别房颤的能力，并比较不同AI类型和确认时间窗的性能差异	11项研究存在阴性病例误分类风险，9项研究在至少一个领域存在高偏倚风险	评估人工智能检测心房颤动的有效性及影响因素	无既往房颤确诊的患者基线窦性心律心电图	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习,传统机器学习	心电图信号	13项研究共1,459,653名患者	NA	NA	准确率,敏感度,特异度,精确率,AUC	NA
351	2025-11-02	Deep learning-based segmentation of T1 and T2 cardiac MRI maps for automated disease detection 2025-Oct-31, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12069-z PMID:41174040	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的T1和T2心脏MRI图像分割方法，用于自动化疾病检测	首次将深度学习应用于心脏T1/T2图谱分割，并探索了多种强度统计特征在疾病检测中的效用	样本量相对较小（144名受试者），需要更大规模的外部验证	评估深度学习在心脏MRI分割中的准确性，并探索多特征机器学习在疾病检测中的优势	心脏T1和T2图谱的左心室血池和心肌组织	医学影像分析	心血管疾病	心脏MRI，T1/T2 mapping	深度学习，机器学习	医学影像	144名受试者（平均年龄42.2±16.1岁，76名男性），分为训练集100例、验证集15例和测试集29例	NA	NA	Dice相似系数，平均绝对百分比误差，F1分数，精确率，召回率，AUC	NA
352	2025-11-02	Knowledge-based automated radiation therapy treatment planning utilizing dose prediction with a 2.5D-U-Net 2025-Oct-30, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105199 PMID:41172787	研究论文	本研究开发了一种基于知识的自动化放射治疗计划方案，利用2.5D-U-Net进行剂量预测以优化调强放射治疗计划	首次将2.5D-U-Net深度学习模型应用于基于知识的治疗计划系统，实现了个性化优化参数的自动推导	研究仅在前列腺和乳腺癌治疗计划中进行验证，样本量相对有限（72/66个训练计划，12个测试病例）	开发自动化逆向治疗计划方案以减少人工干预并提高计划效率	前列腺癌和乳腺癌患者的放射治疗计划	医学影像分析	前列腺癌, 乳腺癌	容积旋转调强放射治疗	U-Net	放射治疗计划数据	72个前列腺治疗计划和66个乳腺癌治疗计划用于训练，各12个测试病例	NA	2.5D-U-Net	DVH指标, 计划质量指标, 专家盲评	NA
353	2025-11-02	A Hybrid Model Combining U-Net and Transformers for Joint Segmentation and Beamforming of Plane-wave Ultrasound Images 2025-Oct-30, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.10.002 PMID:41173661	研究论文	提出一种结合U-Net和Transformer的混合模型，用于平面波超声图像的联合分割和波束成形	首次将图像分割和波束成形任务整合到统一框架中，通过U-Net和Transformer的混合架构实现同步处理	对≤7毫米的包涵体检测精度下降，偶尔会产生虚假包涵体，小目标检测和伪影抑制需要改进	开发能够同时进行超声图像分割和波束成形的深度学习模型	计算机模拟数据、包含低回声包涵体(5-10毫米半径)的物理体模、50名健康志愿者的颈动脉超声图像	计算机视觉	心血管疾病	平面波超声成像	U-Net, Transformer	超声图像	50名健康志愿者的颈动脉超声图像，加上计算机模拟和物理体模数据	NA	U-Net, Transformer	Dice相似系数, 均方误差, 结构相似性指数, 拉普拉斯方差, 广义对比噪声比, 信噪比	NA
354	2025-11-02	Multicenter Study of YOLOv9 for Automated Detection and Classification of Supraspinatus Tendon Tears on MRI 2025-Oct-30, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.022 PMID:41173764	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv9的深度学习模型，用于在多中心MRI数据上自动检测和分类冈上肌腱撕裂	首次将YOLOv9框架应用于冈上肌腱撕裂的自动化诊断，并在多中心研究中证明其性能优于不同经验水平的放射科医生	回顾性研究设计，样本量相对有限（1698例患者）	开发自动诊断冈上肌腱撕裂的深度学习模型	冈上肌腱撕裂患者	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	MRI成像	YOLO	医学图像	1698例患者，来自5家医院，分为训练集1047例、验证集299例、测试集154例和外部测试集198例	YOLO	YOLOv9	准确率, F1分数, 交并比, 混淆矩阵, McNemar检验, Cohen's kappa	NA
355	2025-11-02	Antimicrobial peptides for anticancer and antiviral therapy: last promising update 2025-Oct-29, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03855-8 PMID:41160325	综述	本文综述了抗菌肽在抗癌和抗病毒治疗中的最新研究进展，重点探讨了人工智能和微生物代谢物在克服抗菌肽临床应用限制方面的作用	从现代视角系统分析人工智能和微生物代谢物在解决抗菌肽毒性、稳定性和合成成本等限制因素中的应用	NA	探讨抗菌肽作为抗癌和抗病毒治疗替代方案的潜力及其面临的挑战	抗菌肽及其在抗癌和抗病毒治疗中的应用	自然语言处理	癌症，病毒感染	深度学习	NA	文本数据	NA	NA	NA	NA	NA
356	2025-11-02	Investigating the capability of deep learning models to predict age and biological sex from anterior segment ophthalmic imaging: a multi-centre retrospective study 2025-Oct-29, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-107196 PMID:41161843	研究论文	本研究开发了一种基于迁移学习的深度学习模型，用于从前段眼部成像中预测年龄和生物性别	首次使用多种前段眼部成像数据（AS-OCT、角膜地形图、外部照片）联合训练深度学习模型预测年龄和性别，并通过显著性图解释模型决策过程	回顾性研究设计，数据来源于单一医疗信托机构，缺乏外部验证	评估深度学习模型从前段眼部成像中预测年龄和生物性别的能力	20,542名患者的40,592只眼睛的557,468次扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	前段光学相干断层扫描（AS-OCT）、Placido盘角膜地形图、外部照相	CNN	图像	557,468张扫描图像，来自20,542名患者的40,592只眼睛	NA	基于迁移学习的卷积神经网络	准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC、Pearson相关系数、决定系数、平均绝对误差	NA
357	2025-11-02	DeepB3Pred: blood-brain barrier peptide predictor using stacked BiGRU model with novel features 2025-Oct-29, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02419-0 PMID:41162940	研究论文	开发了一种基于深度学习的血脑屏障穿透肽预测工具DeepB3Pred	提出三种新型特征（PseRECM、GSFE和CTD）并采用堆叠双向门控循环单元模型	数据偏斜问题需要通过随机欠采样技术处理	准确预测血脑屏障穿透肽和非穿透肽	血脑屏障穿透肽序列	生物信息学	神经系统疾病	序列特征工程	BiGRU, Deep Forest, CatBoost, SVM	肽序列数据	NA	NA	堆叠双向门控循环单元	准确率, MCC, AUC	NA
358	2025-10-31	Deep learning for automated mandibular canal segmentation in CBCT scans 2025-Oct-29, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07098-5 PMID:41162933	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
359	2025-11-02	Comparing radiomics, deep learning, and fusion models for predicting occult pleural dissemination in patients with non-small cell lung cancer: a retrospective multicenter study 2025-Oct-29, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15121-9 PMID:41163134	研究论文	本研究开发并比较了基于放射组学的机器学习、深度学习和融合模型在预测非小细胞肺癌患者隐匿性胸膜播散中的性能	首次系统比较放射组学ML、DL及融合模型在预测NSCLC隐匿性胸膜播散中的表现，并开发了基于决策融合的后融合模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（326例患者），仅使用CT图像最大横截面切片	术前识别非小细胞肺癌患者的隐匿性胸膜播散	非小细胞肺癌患者	医学影像分析	肺癌	CT扫描	机器学习,深度学习,融合模型	CT图像	326例NSCLC患者（训练集216例，内部测试54例，外部测试56例）	NA	DenseNet121, GBM	AUC, 敏感性	NA
360	2025-11-02	From big to small: Emerging methods for enhancing precision psychiatry through transfer learning 2025-Oct-29, Biological psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.biopsych.2025.10.022 PMID:41173199	综述	本文综述了迁移学习在精准精神病学脑-行为预测建模中的应用方法与前景	系统阐述如何利用大规模神经影像数据集通过迁移学习解决临床样本量不足的问题，提升模型在精准精神病学中的泛化能力	NA	探讨迁移学习在精准精神病学中增强脑-行为预测模型临床实用性的方法	神经影像数据与临床特征之间的关联	机器学习	精神疾病	神经影像技术	深度学习模型	神经影像数据	大规模联盟数据集与小型临床数据集	NA	NA	模型泛化性, 可解释性	NA