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
3581	2025-12-09	GICAF-Net: A cross-attentional graph-image fusion network for hyperspectral pathological diagnosis of FNH and HCC 2026-Feb-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109171 PMID:41289808	研究论文	本研究提出了一种名为GICAF-Net的图-图像交叉注意力融合网络，用于肝局灶性结节性增生（FNH）和肝细胞癌（HCC）的高光谱病理诊断	提出了一种新颖的双分支网络架构，结合了残差卷积和残差图卷积，并引入了拓扑感知交叉注意力融合模块（TACA）以及结合交叉熵、预测置信度和跨模态注意力一致性的多约束融合损失函数，以增强跨模态信息融合和分类稳定性	研究样本量相对较小（共120例），且未在更广泛的外部数据集上进行验证	提高肝肿瘤（FNH与HCC）术中高光谱病理诊断的准确性和效率	肝局灶性结节性增生（FNH）和肝细胞癌（HCC）的病理样本	数字病理	肝癌	高光谱成像	CNN, GCN	高光谱图像	包含60例HCC和60例FNH的平衡高光谱肝肿瘤数据集，共120例	NA	GICAF-Net, 残差卷积, 残差图卷积	AUC, 准确率, F1分数	NA
3582	2025-12-09	Quantitative analysis of corn adulteration in sweet potato starch using a CNN-LSTM hybrid model 2026-Jan-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.147041 PMID:41274049	研究论文	本文利用太赫兹时域光谱技术结合CNN-LSTM混合模型，实现了对红薯淀粉中玉米掺假的快速定量分析	首次将CNN-LSTM混合深度学习模型应用于太赫兹光谱数据，用于淀粉掺假的定量检测，相比传统回归方法具有更高精度	未提及模型在其他淀粉类型或更复杂掺假场景中的泛化能力，且样本规模和多样性可能有限	开发一种快速、准确、非破坏性的淀粉掺假定量检测方法	掺假的红薯淀粉样品（含有玉米淀粉）	机器学习	NA	太赫兹时域光谱技术	CNN, LSTM	光谱数据（时域光谱）	一系列掺假样品（具体数量未明确说明）	NA	CNN-LSTM混合模型	Rp（预测相关系数）, RMSEP（预测均方根误差）	NA
3583	2025-12-09	Deep Learning HASTE for Upper Abdominal MRI: Improved Image Quality, Speed, and Energy Efficiency in a Prospective Study 2026-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70183 PMID:41346174	研究论文	本研究前瞻性地比较了深度学习重建的快速T2加权HASTE序列与传统HASTE序列在上腹部3T MRI中的图像质量、扫描时间和能效	首次将深度学习重建技术应用于上腹部MRI的HASTE序列，在保证图像质量的同时实现了62.5%的扫描时间缩减和显著的能耗降低	研究为单中心前瞻性研究，样本量相对有限（166例），且仅针对上腹部MRI，未评估其他解剖区域	评估深度学习重建的快速HASTE序列在上腹部MRI中的图像质量、诊断性能和能效优势	166名计划接受上腹部MRI检查的患者（平均年龄60±14岁）	医学影像分析	上腹部疾病	3T MRI, T2加权HASTE序列	深度学习模型	MRI图像	166例患者	未明确说明	未明确说明	图像质量评分, SNR, CNR, 放射组学特征, 扫描时间, 能耗	未明确说明
3584	2025-12-09	Association of deep learning-derived optic nerve morphology with Parkinson's disease and drug-induced Parkinsonism: Findings from the LIFE Study 2025-Dec-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123751 PMID:41223743	研究论文	本研究通过深度学习分析眼底照片中的视盘杯盘比，探讨其与帕金森病及药物诱导性帕金森综合征的关联	首次在大规模人群研究中，利用深度学习从眼底照片中提取视盘杯盘比，并评估其与帕金森病及药物诱导性帕金森综合征的关联	研究为横断面设计，无法确定因果关系；仅基于ICD-10编码和处方记录诊断疾病，可能存在误分类；未详细说明深度学习模型的具体架构和性能	探究视盘杯盘比作为神经退行性病变标志物，与帕金森病及药物诱导性帕金森综合征的关联	来自日本LIFE研究的14,280名40-64岁社区参与者	数字病理学	帕金森病	眼底摄影	深度学习	图像	14,280名参与者	NA	NA	NA	NA
3585	2025-12-09	Copolymer Sequence Regulation Enabled by Reactivity Ratio Fingerprints via Machine Learning 2025-Dec-08, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202513086 PMID:41147785	研究论文	本研究开发了一个基于机器学习的高效平台，利用“反应活性比指纹”来测定二元和三元共聚中的反应活性比，实现序列调控	提出了“反应活性比指纹”的新设计，并利用深度学习模型在稀疏实验数据下实现毫秒级的高效测定，扩展至三元共聚体系	未明确说明模型在极端反应条件或非常规单体组合下的泛化能力	开发高效测定共聚反应活性比的方法，实现聚合物序列的按需调控	二元和三元共聚反应体系	机器学习	NA	共聚反应动力学分析，玻璃化转变表征	深度学习模型	反应活性比指纹，实验数据	数百万个反应活性比指纹	NA	NA	测定效率（毫秒级），预测准确性（通过动力学实验验证）	NA
3586	2025-12-09	SleepPPG-Net2: deep learning generalization for sleep staging from photoplethysmography 2025-Dec-08, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae1a34 PMID:41172609	研究论文	本研究提出SleepPPG-Net2模型，通过多源域训练提升基于光电容积脉搏波（PPG）的四阶段睡眠分期在外部数据集上的泛化性能	采用多源域训练策略解决PPG数据漂移问题，显著提升模型在分布外数据上的泛化能力（Cohen's kappa提升达21%）	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人口统计学和临床因素影响	改善基于PPG信号的自动睡眠分期模型的跨数据集泛化能力	原始PPG时间序列数据	机器学习	睡眠障碍	光电容积脉搏波（PPG）	深度学习模型	时间序列数据	NA	NA	SleepPPG-Net2	Cohen's kappa	NA
3587	2025-12-09	From Signal to Symphony: Exploring 2D Sequence Representations for Protein Function Prediction 2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01768 PMID:41247925	研究论文	本研究探索了将蛋白质氨基酸序列转换为二维声谱图作为蛋白质功能预测任务的数据表示方法	提出蛋白质声谱化方法，将一维序列转换为二维声谱图，并证明这种表示结构本身是模型预测性能的关键来源	未明确说明模型在更广泛蛋白质类别或更大规模数据集上的泛化能力限制	探索蛋白质序列的最佳表示方法以提高功能预测性能	蛋白质氨基酸序列	计算生物学	NA	蛋白质声谱化	融合模型, 扩散模型	序列, 图像	18,000个序列，涵盖12个功能多样的蛋白质类别	NA	Transformer, ESM-2, ProtBERT	准确率	NA
3588	2025-12-09	MGCL-CAP: Masked Graph Contrastive Learning with Gated Cross-Attention for Chemical Allergenicity Prediction 2025-Dec-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02222 PMID:41251678	研究论文	本文提出了一种名为MGCL-CAP的深度学习框架，用于化学致敏性预测，该框架结合了掩码图对比学习和门控交叉注意力融合技术	提出了一种结合掩码图对比学习和门控交叉注意力融合的深度学习框架，用于学习结构不变的图嵌入并整合一维分子指纹，从而提升对分子拓扑和跨模态依赖关系的捕捉能力	未明确提及具体的数据集规模限制或模型在极端噪声条件下的鲁棒性	开发一种计算工具，用于高效预测化学物质的致敏性，以支持化学安全评估和更安全的配方设计	化学致敏物（存在于消费品和工业产品中）	机器学习	过敏性疾病	深度学习	图神经网络, 注意力机制	图数据（分子结构）, 一维分子指纹	NA	NA	图同构网络, 多头门控交叉注意力	NA	NA
3589	2025-12-09	Machine learning pipelines for the design of solid-state electrolytes 2025-Dec-08, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh01525a PMID:41358912	综述	本文系统综述了机器学习管道在固态电解质设计中的应用，为AI加速固态电池材料发现提供了战略路线图	首次系统性地将固态电解质发现的五个相互关联的挑战映射到新兴AI解决方案，并特别关注多价导体系统的数据缺口，提出了通过迁移学习和主动学习框架的具体策略	NA	为固态电解质的设计与发现提供AI驱动的战略路线图，加速更安全、高能量密度电池的开发	固态电解质，特别是无机固态电解质，包括多价导体系统（如镁、钙、锌、铝）	机器学习	NA	机器学习，深度学习，生成模型，分子动力学模拟，密度泛函理论	经典模型，深度学习架构，生成模型，Transformer，图神经网络	化学数据，模拟数据，实验数据	NA	NA	Transformer，图神经网络，扩散模型	NA	NA
3590	2025-12-09	Automatic detection of urinary stones from non-contrast enhanced computed tomography images 2025-Dec-08, Urolithiasis IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00240-025-01902-1 PMID:41359136	研究论文	本研究利用深度学习技术，开发了名为UROAID的集成模型，用于从非增强CT图像中自动检测尿路结石	提出了UROAID集成模型，结合了基于分割的结石检测模块和结石分类模块，模拟放射科医生诊断尿路结石的流程，并针对不同位置的结石实现了高检测率	未明确提及模型在外部验证集上的泛化能力，也未讨论计算效率或实时性方面的限制	实现尿路结石的自动检测，以辅助急诊诊断	成年患者的非增强腹部盆腔CT图像	数字病理学	尿路结石	非增强计算机断层扫描（CT）	深度学习，集成模型	3D CT图像	6659名患者的CT扫描	NA	Uro-UNETR（改进版），UROAID	准确率，F1分数，检测率	NA
3591	2025-12-09	Establishment of CT diagnostic reference levels (DRLs) in Tokyo 2025-Dec-08, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12194-9 PMID:41359161	研究论文	本研究旨在调查东京地区医疗设施特征和CT扫描仪性能如何影响诊断参考水平，以优化CT检查中的辐射剂量	首次在东京地区建立基于设施特征和扫描仪性能的详细诊断参考水平，并系统评估了多种影响因素，如放射科医生、认证技师、医院规模、扫描仪规格和图像重建方法	双能CT的数据有限，仅针对对比增强肺动脉扫描建立了诊断参考水平，且样本仅来自东京地区，可能无法代表其他地区	优化CT检查中的辐射剂量，提高患者安全性，同时不损害诊断质量	东京地区的医疗设施、CT扫描仪以及接受常见CT检查方案的成年患者（50-70公斤）	医学影像	NA	CT扫描、剂量调查、统计分析	NA	剂量数据（CTDIvol、DLP）、设施特征数据	100个医疗设施、176台CT扫描仪	NA	NA	75th百分位数（定义为东京诊断参考水平）	NA
3592	2025-12-09	Technical Review of Magnetic Resonance Fingerprinting Applications in Cerebral Physiology 2025-Dec-07, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70216 PMID:41353764	综述	本文综述了磁共振指纹技术在大脑生理学中的应用，重点介绍了血管成像的进展和生物物理模型的整合	通过创新的采集和计算方法，MRF实现了多组织特性的同时映射，并整合了机器学习以提升字典匹配和实时参数估计的准确性与可靠性	面临低信噪比和高计算需求的挑战	评估MRF技术在大脑生理学中的应用潜力，特别是在血管成像和临床转化方面	大脑生理学，包括血管成像、血流动力学参数和血管相关参数	数字病理学	脑血管疾病	磁共振指纹技术	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	准确性	NA
3593	2025-12-09	An end-to-end deep learning pipeline for hematoma expansion prediction in spontaneous intracerebral hemorrhage based on non-contrast computed tomography 2025-Dec-07, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02213-w PMID:41354762	研究论文	本文开发了一个基于非对比增强CT的端到端深度学习流程，用于预测自发性脑出血中的血肿扩张	提出了一个模块化框架，结合了自动分割、合成数据增强和基于Vision Transformer的分类，特别是使用全尺度U-Mamba模型进行高质量血肿分割，并利用Diffusion-UKAN模型生成合成数据以平衡训练集	研究基于五个中心的2020名患者数据，外部验证仅涉及两个独立数据集，可能需要更多样化的数据以进一步验证泛化能力	预测自发性脑出血中的血肿扩张，以支持急性护理环境中的快速风险分层和临床决策	自发性脑出血患者	数字病理学	心血管疾病	非对比增强计算机断层扫描	Vision Transformer, U-Mamba, Diffusion-UKAN	图像	2020名患者来自五个中心	NA	Vision Transformer, 全尺度U-Mamba, Diffusion-UKAN	AUC	NA
3594	2025-12-09	Simultaneous attenuation and scatter correction of PET data in the image: quantitative and clinical assessment of image-to-image deep learning models 2025-Dec-06, 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.2025.105683 PMID:41353875	研究论文	本研究利用深度学习模型将未经衰减散射校正的脑PET/CT图像转换为经测量衰减散射校正的图像，以定量和临床评估图像质量	首次采用图像到图像的深度学习模型（UNET和CGAN）直接从NASC图像生成MASC图像，无需CT数据，实现了同时的衰减和散射校正	研究仅针对癫痫患者的脑PET/CT图像，样本量相对较小（125例），且未在其他疾病或身体部位验证模型泛化能力	开发一种深度学习方法来校正PET图像中的光子衰减和散射，提高图像定量准确性，特别是在CT不可用的情况下	癫痫患者的脑PET/CT图像（使用18F-FDG示踪剂）	医学影像分析	癫痫	PET/CT成像，18F-FDG示踪剂	CNN, GAN	图像	125例癫痫患者的脑PET/CT图像	NA	UNET, CGAN	PSNR, SSIM, RMSE	NA
3595	2025-12-09	Boosting brain tumor detection with an optimized ResNet and explainability via Grad-CAM and LIME 2025-Dec-05, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00279-6 PMID:41348154	研究论文	本研究通过优化ResNet架构并集成Grad-CAM和LIME等可解释性技术，提升脑肿瘤检测的准确性、泛化性和可解释性	结合动态学习率调整、架构增强（如解冻层、集成不同模块、池化和丢弃层）与可解释性AI技术，在提升模型性能的同时解决CNN在医学影像中缺乏可解释性的问题	研究依赖于公开的多类别肿瘤数据集，未在更广泛或临床实时数据上进行验证；虽然使用了三个数据集以确保泛化性，但可能仍存在特定数据分布的偏差	提高基于CNN的脑肿瘤检测模型的准确性、泛化性和临床可解释性	脑肿瘤的MRI影像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI影像分析	CNN	图像	三个公开的多类别脑肿瘤数据集	未明确提及，推测为PyTorch或TensorFlow	ResNet	准确率	NA
3596	2025-12-09	T-SCAPE: T cell immunogenicity scoring via cross-domain aided predictive engine 2025-Dec-05, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adz8759 PMID:41348893	研究论文	本文提出了一种名为T-SCAPE的新型多领域深度学习框架，用于预测T细胞免疫原性	利用对抗性领域适应整合多种免疫相关数据源，实现跨领域预测，无需MHC输入即可预测治疗性抗体的抗药抗体诱导潜力	NA	预测T细胞免疫原性以促进更安全有效的疫苗和蛋白质治疗剂的开发	肽片段、肽-MHC对、治疗性抗体	机器学习	NA	深度学习、对抗性领域适应	深度学习框架	免疫相关数据（MHC呈递、pMHC结合亲和力、T细胞受体-pMHC相互作用、来源生物信息、T细胞激活）	NA	NA	NA	NA	NA
3597	2025-12-09	Deep learning predicts real-world electric vehicle direct current charging profiles and durations 2025-Dec-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65970-y PMID:41350260	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的框架，用于预测电动汽车直流快速充电的充电曲线和持续时间	利用真实世界的大规模充电会话数据（909,135个会话），仅需最少输入即可预测充电曲线和持续时间，并提供不确定性估计；模型能够从单个数据点开始预测，并随着新观测数据的到来进行增量式实时更新	未明确说明模型在不同气候条件、电池老化或极端充电场景下的泛化能力	准确预测电动汽车直流快速充电的充电曲线和持续时间，以支持充电基础设施的优化和能源规划	电动汽车的直流快速充电会话	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	时间序列数据（充电功率、荷电状态）	909,135个真实世界充电会话	未明确指定	未明确指定	准确率、绝对误差	未明确指定
3598	2025-12-09	Early detection of Alzheimer's disease progression: comparative evaluation of deep learning models 2025-Dec-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27360-8 PMID:41350317	研究论文	本研究评估了两种3D卷积神经网络模型在基于脑部MRI进行阿尔茨海默病进展二元分类中的表现	比较了全体积处理与基于神经解剖学区域特征提取的两种CNN方法，后者利用特定脑区灰质体积差异提升性能	研究结果仅基于ADNI数据集，需要在更广泛的临床人群中进行验证	通过深度学习模型提高阿尔茨海默病进展的早期检测和监测精度	阿尔茨海默病患者的脑部MRI数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI神经影像生物标志物分析	CNN	3D MRI图像	NA	NA	3D CNN	准确率	NA
3599	2025-12-06	Spike train analysis in rehabilitation movement classification using deep learning approach 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25268-x PMID:41345141	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3600	2025-12-09	Characterizing and Evaluating Mental Health Misinformation on Social Media: A Qualitative and Deep Learning-Based Study 2025-Dec-04, Cyberpsychology, behavior and social networking DOI:10.1177/21522715251403844 PMID:41354555	研究论文	本研究提出了一种结合定性分析和深度学习的集成框架，用于自动检测和评估社交媒体上的心理健康错误信息	通过专家访谈和扎根理论，开发了一个包含七个维度的21级细粒度可信度评估框架，并构建了高质量的中文社交媒体数据集	所有三个模型在评估证据质量和检测上下文依赖的错误信息方面面临挑战	自动检测和评估社交媒体上的心理健康错误信息，以提高在线心理健康信息的可信度	中文社交媒体帖子	自然语言处理	心理健康	NA	GRU, BERT, RoBERTa	文本	814个中文社交媒体帖子	NA	GRU, BERT, RoBERTa	NA	NA