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
3601	2025-11-30	Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1681939 PMID:41306533	研究论文	本研究开发基于MRI的深度学习模型用于评估直肠癌侧方淋巴结的预后价值	首次将深度学习应用于直肠癌侧方淋巴结的自动识别和分割，相比传统MRI T2WI方法提高了诊断效率和准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	优化直肠癌术前治疗策略，提高侧方淋巴结阳性评估的准确性	直肠癌患者的MRI影像和临床预后数据	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习模型	医学影像	1,000例患者用于训练，480例患者用于验证，来自5个医疗中心	NA	NA	准确率, 特异性	NA
3602	2025-11-30	Exploring meaning in life from social network content in the sleep scenario 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1642085 PMID:41306873	研究论文	本研究利用社交媒体数据探索睡眠场景中生命意义的表现及其相关因素	结合社交媒体大数据与深度学习模型分析生命意义，并整合两种基础MIL理论	数据主要来自单一社交媒体平台，样本代表性可能有限	探索生命意义在社交媒体中的表现及其与心理因素的关系	微博用户及其发布内容	自然语言处理	心理健康	社交媒体数据分析，深度学习，语义依赖图算法	深度学习模型	文本，调查问卷	微博帖子7,588,597条，用户调查问卷448份	NA	NA	NA	NA
3603	2025-11-30	Artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions. A narrative review informed by international, multidisciplinary expertise 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1644041 PMID:41306935	综述	本文通过国际多学科专业知识对人工智能在医疗保健领域的应用、挑战和未来方向进行叙述性综述	强调生成式AI和辅助医疗专业等未充分探索领域，提供整合的多学科视角	叙述性综述方法可能存在选择偏倚，未进行系统性质量评估	评估人工智能在医疗保健中的作用，总结其历史演变、当前应用及对医疗专业和生物医学研究的影响	医疗和外科专业中的AI应用，辅助医疗专业，生物医学研究	医疗人工智能	NA	文献综述	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
3604	2025-11-30	How do chemical epistemological beliefs affect Chinese students' chemistry disciplinary competence? A structural equation modeling analysis 2025, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2025.1599442 PMID:41307014	研究论文	探讨化学认识论信念如何通过批判性思维倾向和化学学习方式影响中国学生的化学学科能力	首次通过结构方程模型分析化学认识论信念对学科能力的影响机制，揭示批判性思维倾向和学习方式的中介作用	样本量较小（182名11年级学生），仅针对中国学生群体，缺乏跨文化比较	探索化学认识论信念对学生化学学科能力的影响机制，为培养化学学科能力提供建议	中国11年级学生	教育研究	NA	结构方程模型	结构方程模型	问卷调查数据	182名11年级学生	NA	NA	NA	NA
3605	2025-11-30	AI and emerging technologies for diagnosis 2025, Progress in brain research DOI:10.1016/bs.pbr.2025.08.004 PMID:41314747	综述	本章探讨人工智能在医学诊断领域的变革性作用及其应用前景	系统阐述AI技术通过机器学习和深度学习在医学影像解读与疾病早期识别中的突破性应用	未提及具体技术实施细节和临床验证数据	分析人工智能在医疗诊断中的应用价值与发展挑战	医学诊断流程与疾病检测方法	医疗人工智能	癌症, 神经系统疾病, 心脏疾病, 眼科疾病	机器学习, 深度学习	NA	医学影像(MRI, CT, X射线)	NA	NA	NA	诊断准确率, 假阳性率, 假阴性率	NA
3606	2025-11-30	A comparison of methods for fully automatic segmentation of tumors and involved nodes in PET/CT of head and neck cancers 2021-03-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abe553 PMID:33666176	研究论文	比较传统PET阈值方法、经典机器学习算法和2D U-Net卷积神经网络在头颈癌PET/CT图像中自动分割肿瘤体积的性能	首次系统比较传统阈值法、经典机器学习和深度学习在头颈癌多模态影像分割中的表现，并评估单模态与多模态输入对分割质量的影响	仅使用2D U-Net架构，未探索3D或其他更先进的深度学习模型	开发头颈癌放疗中自动肿瘤体积分割方法，提高分割准确性和效率	头颈癌患者的PET/CT影像数据	数字病理	头颈癌	PET/CT影像技术	CNN	医学影像	197名患者（训练集157名，测试集40名）	NA	2D U-Net	Sørensen-Dice相似系数, 真阳性率, 阳性预测值, 表面距离指标	NA
3607	2025-11-30	Thyroid gland delineation in noncontrast-enhanced CTs using deep convolutional neural networks 2021-02-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abc5a6 PMID:33590826	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的甲状腺自动分割方法，用于非增强头颈部CT图像	首次在非增强CT中实现高精度甲状腺分割，通过六项交叉验证实验证明方法的鲁棒性	仅针对疑似甲状腺癌患者数据，未在其他疾病类型中验证	开发高精度、高效且鲁棒的甲状腺自动分割方法	1977例疑似甲状腺癌患者的非增强头颈部CT图像	医学影像分析	甲状腺癌	CT成像	CNN	医学影像	1977例患者	NA	3D U-Net, V-Net	Dice相似系数, 敏感度, 特异度, Jaccard指数, Hausdorff距离, 平均表面距离, 残差均方根距离, 质心距离, Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
3608	2025-11-29	Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning 2025-Dec, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-025-01929-w PMID:40542165	研究论文	介绍了一种基于深度学习的从头设计高亲和力蛋白质结合大环化合物的新方法	首次开发了基于去噪扩散模型的蛋白质结合大环化合物从头设计流程，无需大规模筛选即可获得高亲和力结合物	仅测试了四种不同蛋白质靶点，样本规模相对有限	开发高效的大环化合物设计方法用于诊断和治疗应用	蛋白质靶点和大环化合物结合物	机器学习	NA	深度学习，去噪扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	针对4种不同蛋白质各测试不超过20个大环化合物设计	NA	RFpeptides	结合亲和力(K值)，Cα均方根偏差	NA
3609	2025-11-29	Reducing motion artifacts in the aorta: super-resolution deep learning reconstruction with motion reduction algorithm 2025-Dec, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01849-8 PMID:40782239	研究论文	评估结合运动减少算法的超分辨率深度学习重建技术在减少主动脉运动伪影方面的效果	首次将超分辨率深度学习重建与运动减少算法结合，显著提升主动脉CT图像质量	回顾性研究，样本量有限（86例患者），仅针对主动脉夹层诊断进行评估	比较不同深度学习重建算法在减少主动脉运动伪影方面的性能	接受胸部增强CT扫描的86例患者（平均年龄65.0±14.1岁，53例男性）	医学影像处理	心血管疾病	对比增强CT扫描	深度学习重建	CT医学影像	86例患者	NA	超分辨率深度学习重建	定量噪声、边缘上升斜率、边缘上升距离、伪影评分、锐利度评分、噪声评分、结构描绘评分、诊断可接受度评分	NA
3610	2025-11-29	A hybrid deep learning model for O3 forecasting and explaining in the Yangtze River Delta Region of China 2025-Dec-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180901 PMID:41232287	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型用于长三角地区臭氧浓度预测和解释分析	结合注意力机制序列到序列模型与层间相关性传播方法，首次在臭氧预测中量化不同特征的时空贡献	研究区域限于长三角地区，时间跨度仅为2020-2023年	开发可解释的臭氧浓度预测模型并分析特征贡献机制	长三角地区臭氧浓度及其影响因素	环境科学, 机器学习	NA	随机森林校正, 层间相关性传播, 潜在源贡献函数分析	注意力机制序列到序列模型, 随机森林	网格化臭氧数据, 气象参数, 地面观测数据	2020-2023年长三角地区9公里网格化数据	NA	seq2seq with attention	相关系数R, 均方根误差RMSE	NA
3611	2025-11-29	Self-supervised learning for MRI reconstruction: a review and new perspective 2025-Dec, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01274-y PMID:40569542	综述	本文系统回顾了自监督深度学习在MRI重建领域的最新进展，探讨其克服全采样k空间数据依赖性的潜力	提出了自监督学习作为有监督方法替代方案的新视角，仅需欠采样k空间数据即可训练模型	方法在不同解剖结构的鲁棒性存在挑战，验证标准缺乏统一性，临床整合仍需完善	推动MRI重建技术发展，解决数据稀缺问题并缩短扫描时间	磁共振成像重建方法和技术	医学影像	NA	磁共振成像	深度学习	k空间数据	NA	NA	NA	图像质量	NA
3612	2025-11-29	Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array 2025-Nov-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02740 PMID:41165229	研究论文	提出一种基于异质气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型，用于六氟化硫分解气体的持续监测	首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合，并设计异质气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰	实验数据仅采集两天，数据量相对有限，需进一步验证长期监测性能	开发准确在线监测GIS系统中六氟化硫分解产物的方法	六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体	传感器技术	NA	异质气体传感器阵列（金属氧化物半导体传感器、电化学传感器、Pd-Au合金氢传感器）	CNN, Transformer, LSTM	气体传感器时序数据	连续两天采集的实验数据集，第一天数据进行了增强	NA	Time2Vec-CNN-Transformer-LSTM混合架构	准确率, F1分数, R², RMSE	NA
3613	2025-11-29	Synergistic Integration of Frequency-Dependent Impedance and Machine Learning in Semiconductor Metal Oxide-Based Breath Sensors for High-Performance Gas Discrimination 2025-Nov-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02656 PMID:41178758	研究论文	本研究结合频率依赖性阻抗谱和机器学习技术，开发了一种用于高性能气体识别的半导体金属氧化物呼吸传感器	通过结构组成改性的单传感器结合频率依赖性阻抗特征，在潮湿环境下实现了对化学性质相似气体混合物的高精度识别	研究仅针对丙酮和乙醇两种气体的混合物，且浓度范围有限（0.5-2.5 ppm）	开发用于呼吸疾病检测的高性能气体识别传感器	铂负载二氧化锡传感材料对丙酮和乙醇混合物的识别	机器学习	呼吸系统疾病	频率依赖性阻抗谱	DNN	阻抗数据	丙酮和乙醇混合物在干燥和潮湿环境下的测试数据	NA	深度神经网络	准确率	NA
3614	2025-11-29	From multi-omics to deep learning: advances in cfDNA-based liquid biopsy for multi-cancer screening 2025-Nov-28, Biomarker research IF:9.5Q1 DOI:10.1186/s40364-025-00874-z PMID:41310905	综述	本文综述了基于cfDNA的液体活检在多癌筛查中的最新进展，重点介绍了多组学标志物与深度学习技术的整合应用	整合多模态cfDNA生物标志物并通过机器学习方法增强癌症检测性能，同时强调可解释AI模型的发展方向	存在肿瘤异质性、数据处理标准化、模型可解释性和成本限制等挑战	推进基于cfDNA的液体活检技术在多癌筛查中的临床应用	循环游离DNA(cfDNA)及其相关生物标志物	机器学习	多癌种筛查	液体活检, cfDNA分析, 多组学分析	机器学习, 深度学习	基因组数据, 表观遗传数据	NA	NA	NA	NA	NA
3615	2025-11-29	Global and regional accuracy of deep learning-based tumor segmentation from whole-body [18F]fluorodeoxyglucose PET/CT images 2025-Nov-28, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-025-01333-4 PMID:41313553	研究论文	本研究评估基于深度学习的肿瘤分割方法在全身[¹⁸F]FDG-PET/CT图像中的全局和区域准确性	首次系统评估nnU-Net在全身FDG-PET/CT肿瘤分割中的性能，并分析肿瘤背景比(TBR)与分割准确性的关系	仅针对三种特定癌症类型（肺癌、淋巴瘤、黑色素瘤），样本来源单一	测试深度学习算法预测体积与手动分割体积的关系，评估预测准确性与正常背景摄取的关联	1334例经组织学确诊的肺癌、淋巴瘤和黑色素瘤患者的[¹⁸F]FDG-PET/CT扫描图像	数字病理	肺癌,淋巴瘤,黑色素瘤	[¹⁸F]FDG-PET/CT成像	CNN	医学图像	1334例PET/CT扫描（训练集933例，验证集267例，测试集134例）	MONAI	nnU-Net	Dice score,F1 score,线性相关系数	NA
3616	2025-11-29	Enhancing Slice-Wise Brain MRI Tasks using Self-Supervised and Auxiliary Learning 2025-Nov-27, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3637752 PMID:41308094	研究论文	本研究通过自监督学习和辅助学习方法提升脑部MRI切片任务的性能	提出切片级正则化(SWR)辅助学习任务，利用MRI固有结构特性防止相邻切片表征解相关，且无需额外人工标注	NA	解决医学图像处理中标注数据稀缺的问题，提升脑部MRI切片任务的性能	颅咽管瘤识别(CPGR)和下丘脑受累检测(DHI)	医学图像处理	脑部疾病	结构脑磁共振成像(MRI)	CNN	医学图像	NA	NA	2D卷积网络	F1-score	NA
3617	2025-11-29	Multiclass Brain Tumor Detection with Attention-Embedded CNN Framework: Advancing Toward Decentralized Deep Learning-Based Health Monitoring 2025-Nov-27, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638154 PMID:41308096	研究论文	提出一种结合注意力机制和残差连接的自定义CNN模型，用于多类别脑肿瘤检测，并探索去中心化学习在医疗监测中的应用	提出嵌入注意力机制和残差连接的Inception模块自定义CNN架构，在联邦学习框架下实现高性能脑肿瘤分类	仅使用在线公开脑肿瘤数据集，未在更广泛的真实临床环境中验证	开发基于去中心化深度学习的计算机辅助诊断系统，提高脑肿瘤检测准确性和效率	脑部MR图像中的多类别脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	医学图像	在线脑肿瘤数据集中的MR图像，分为四类：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤	TensorFlow, PyTorch	自定义CNN, Inception, 注意力机制, 残差连接	准确率	NA
3618	2025-11-29	Deep Tabular Representation Corrector 2025-Nov-27, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3637810 PMID:41308107	研究论文	提出一种名为TRC的深度表格表示校正器，可在不改变原始模型参数的情况下增强任何已训练深度表格模型的表示能力	首次提出模型无关的表格表示校正方法，通过表示重估计和空间映射两个任务解决表示偏移和冗余问题	NA	提升深度表格机器学习模型的表示质量	表格数据	机器学习	NA	深度表示学习	Transformer, ResNet	表格数据	NA	NA	Transformer, ResNet	NA	NA
3619	2025-11-29	RSR-MSI: Reference-Based Super-Resolution for Mass Spectrometry Imaging of Tissues and Single Cells 2025-Nov-27, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05933 PMID:41308162	研究论文	提出基于参考图像的超分辨率质谱成像方法，利用光学显微镜图像提升质谱成像空间分辨率	首次将光学显微镜图像作为参考帧提取纹理信息，结合原始MS图像离子强度数据开发图像特异性超分辨率网络	需要配对的光学显微镜图像作为参考，可能不适用于缺乏参考图像的情况	开发高空间分辨率和高通量的质谱成像技术	生物组织和单细胞	计算生物学	NA	质谱成像，光学显微镜	深度学习网络	质谱图像，光学显微镜图像	NA	NA	超分辨率网络	NA	NA
3620	2025-11-29	Molecular Motif Learning as a pretraining objective for molecular property prediction 2025-Nov-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-66685-w PMID:41309631	研究论文	提出一种名为MotiL的无监督预训练方法，用于学习保留分子整体结构和基序信息的分子表示	首次将分子基序学习作为预训练目标，能够直接从原生分子图中学习同时保留整体分子结构和基序级信息的表示	NA	改进分子性质预测的深度学习方法，使其更符合基本化学特性	小分子和蛋白质大分子	机器学习	NA	分子图分析	图神经网络	分子图数据	至少16个分子基准测试集	NA	MotiL	准确率	NA