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
361	2025-10-02	Assessing the feasibility of deep learning-based attenuation correction using photon emission data in18F-FDG images for dedicated head and neck PET scanners 2025-Sep-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae08ba PMID:40967236	研究论文	本研究评估了使用深度学习技术从非衰减校正的¹⁸F-FDG PET图像生成测量衰减校正图像在头颈部专用PET扫描仪中的可行性	首次将ResNet深度学习网络应用于头颈部PET图像的衰减校正，无需CT扫描即可生成高质量的衰减校正图像	在病理图像中SNR和对比度存在显著差异，需要更多训练数据来提高模型在病理情况下的性能	开发基于深度学习的头颈部PET图像衰减校正方法	头颈部¹⁸F-FDG PET图像	医学影像分析	头颈部疾病	PET成像、深度学习	ResNet	2D医学图像	114名患者（12,068个图像切片），包括训练集114例，验证集21例，测试集24例正常图像和12例病理图像
362	2025-10-02	Tailored SONAR-MSI: Converting SONAR-MS Data into Pseudoimages for Deep-Learning-Based Natural Products Analysis 2025-Sep-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03682 PMID:41025910	研究论文	开发了一种将SONAR-MS数据转换为伪图像并结合深度学习进行天然产物分析的新工作流程	首次将SONAR技术与伪质谱成像和深度学习相结合，建立了可直接应用卷积神经网络的数据转换协议	仅以五种密切相关物种作为案例研究，需要更多样化的样本验证	开发高效且信息丰富的天然产物质量分析方法	天然产物和代谢物	机器学习	NA	SONAR（同步选择性离子采集）、LC-MS（液相色谱-质谱）、质谱成像	CNN（卷积神经网络）	质谱数据、伪图像	五种密切相关物种
363	2025-10-02	Interpretable PROTAC Degradation Prediction With Structure-Informed Deep Ternary Attention Framework 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202508138 PMID:41026144	研究论文	提出一种基于结构信息的深度三元注意力框架PROTAC-STAN，用于可解释的PROTAC降解预测	首次在PROTAC降解预测中引入层次化分子表示和蛋白质结构数据，并设计专门针对PROTAC系统的三元注意力网络	NA	开发可解释的深度学习模型以加速PROTAC药物开发	PROTAC分子及其与靶蛋白POI和E3连接酶的相互作用	计算生物学	NA	深度学习、蛋白质语言模型	三元注意力网络(STAN)	分子结构数据、蛋白质序列数据	NA
364	2025-10-02	Nanoconfinement and Interface Effects on Calcium Phosphate Aggregation within a 2D Nanochannel: Insights from Deep-Learning Molecular Dynamics 2025-Sep-30, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c04375 PMID:41026157	研究论文	本研究通过深度学习分子动力学模拟探讨了二维纳米通道中钙和磷酸盐物种的水合与聚集动力学	首次结合深度学习势函数研究二维纳米通道中钙磷酸盐的聚集行为，揭示了纳米限域和界面效应对矿物形成的影响机制	研究基于模拟方法，需要实验验证；模型简化了实际生物环境的复杂性	阐明纳米限域和界面相互作用对钙磷酸盐在二维纳米通道中聚集过程的影响	钙和磷酸盐物种的水合与聚集动力学，钙磷酸盐簇的结构特征	计算化学	NA	分子动力学模拟，深度学习势函数	深度学习分子动力学	模拟数据	NA
365	2025-10-02	A phase-aware Cross-Scale U-MAMba with uncertainty-aware segmentation and Switch Atrous Bifovea EfficientNetB7 classification of kidney lesion subtype 2025-Sep-30, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-025-04644-z PMID:41026235	研究论文	提出一种用于肾脏病变亚型识别的统一框架PCU-SABENet，整合多期相重建、病灶分割和亚型分类功能	结合PhaseGAN-3D多期相合成、不确定性感知分割和Switch Atrous双焦点注意力分类的端到端框架	NA	解决肾脏病变亚型识别中因解剖变异、不完整CT采集和模糊边界带来的挑战	肾脏病变的CT影像	医学影像分析	肾脏癌	多期相CT成像	PhaseGAN-3D, U-Net变体, EfficientNetB7	CT影像	NA
366	2025-10-02	Deep Learning-Assisted Fingerprint-Inspired Flexible Pressure Sensor for Tension Monitoring in Carbon Fiber Production 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513680 PMID:41026329	研究论文	开发了一种受指纹启发的柔性压力传感器，用于监测碳纤维生产过程中的张力	首次将指纹结构仿生设计与激光蚀刻技术结合，开发出高灵敏度柔性压力传感器，并构建端到端张力异常分类卷积神经网络	NA	解决宽幅碳纤维束阵列张力稳定性控制的难题，提升碳纤维产品质量稳定性	宽幅碳纤维束阵列	智能制造	NA	激光蚀刻、深度学习	CNN	压力传感器数据	NA
367	2025-10-02	Emerging trends and clinical challenges in AI-enhanced emotion diagnosis using physiological data 2025-Sep-30, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03435-6 PMID:41026457	综述	探讨生理参数与情绪的关系以及机器学习在情绪识别中的潜在价值和应用	将心率变异性(HRV)识别为情绪识别和生理参数分析的关键指标，并探索将其纳入模型以提升情绪管理精度	生理数据采集困难、隐私安全问题、个体差异导致的个性化调整需求	研究生理参数与情绪的关系及机器学习在情绪识别中的应用价值	抑郁症、焦虑症、双相情感障碍、边缘型人格障碍等情绪障碍	机器学习	情绪障碍	机器学习、深度学习	NA	生理数据（心率、呼吸、血压、皮电反应、脑电图、心率变异性等）	NA
368	2025-10-02	StratoLAMP-2: A Microfluidics-Free, Deep-Learning Platform for Multiplex Digital Molecular Diagnostics 2025-Sep-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04408 PMID:41026615	研究论文	介绍一种无需微流控和荧光标记的多重数字分子诊断平台StratoLAMP-2	采用涡流生成的多分散液滴和焦磷酸镁沉淀作为可视化读数，通过深度学习解决液滴尺寸变异性和沉淀异质性的分析挑战	NA	开发一种临床相关、低成本且可扩展的数字分子诊断平台	核酸分子的多重绝对定量	分子诊断	NA	数字核酸测试、LAMP扩增	深度学习	图像	NA
369	2025-10-02	TransFace++: Rethinking the Face Recognition Paradigm with a Focus on Accuracy, Efficiency, and Security 2025-Sep-30, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3616149 PMID:41026835	研究论文	提出TransFace和TransFace++两个新型人脸识别框架，分别探索ViT和图像字节在人脸识别任务中的应用	首次将ViT和图像字节应用于人脸识别任务，提出DPAP数据增强策略、EHSM难样本挖掘策略、TIBC字节压缩策略和SICA交叉注意力模块	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	解决现有人脸识别范式在全局特征捕捉、推理效率和用户隐私保护方面的不足	人脸识别模型和系统	计算机视觉	NA	深度学习	ViT, CNN	RGB人脸图像, 图像字节	在流行的人脸基准数据集上进行实验
370	2025-10-02	Optimized Hybrid RNN-GRU Model for Predictive Diagnosis of Cardiovascular Disease 2025-Sep-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0d95 PMID:41027445	研究论文	本研究开发了一种结合RNN和GRU的混合深度学习模型，用于提高心血管疾病风险预测的准确性	将RNN处理序列的能力与GRU的门控特性相结合，从心脏信号中提取时间参数，实现了99.6%的预测准确率	仅使用了918个样本的数据集，样本规模相对较小	提高心血管疾病风险预测的准确性和效率	心血管疾病患者数据	机器学习	心血管疾病	深度学习、SMOTE过采样、IQR异常值校正、GridSearchCV超参数调优	混合RNN-GRU模型	数值型医疗数据	918个样本，来自IEEE Dataport数据集
371	2025-10-02	Serial 12-Lead ECG-Based Deep-Learning Model for Hospital Admission Prediction in Emergency Department Cardiac Presentations: Retrospective Cohort Study 2025-Sep-30, JMIR cardio DOI:10.2196/80569 PMID:41027578	研究论文	开发并验证一种融合连续12导联心电图波形与临床数据的深度学习模型，用于早期预测急诊科心脏相关症状患者的住院需求	首次将连续12导联心电图波形与动态生命体征和常规临床数据融合，构建多模态深度学习模型进行早期住院预测	回顾性研究设计，数据来源于单一医疗中心数据库	开发实时深度学习模型预测急诊科心脏相关症状患者的住院需求	因胸痛、呼吸困难、晕厥或近乎晕厥就诊于急诊科的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，多模态数据融合	多模态深度学习模型，随机森林	心电图波形，生命体征，临床结构化数据	总样本30,421例（至少1次心电图），其中11,273例有至少2次心电图记录
372	2025-10-02	Artificial Intelligence for Postoperative Wound Monitoring: An Integrative Review of Digital Innovation and Clinical Feasibility 2025-Sep-30, The American surgeon DOI:10.1177/00031348251385104 PMID:41027651	综述	本文系统评估人工智能在术后伤口监测领域的最新进展、局限性和未来发展机遇	首次针对术后伤口护理的AI应用进行整合性评估，提出将先进AI方法整合到外科实践的路线图	缺乏大规模标准化数据集、可解释AI框架和稳健的临床验证研究	评估AI驱动的术后伤口监测技术，旨在改善临床结果和患者护理	术后伤口护理和监测技术	数字病理	术后并发症	深度学习、可穿戴生物传感器、移动应用、自然语言处理	深度学习	多模态数据	基于118篇符合严格纳入标准的相关文献
373	2025-10-02	Mapping the knowledge landscape of robotic colorectal cancer surgery: a visualization study 2025-Sep-30, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02838-9 PMID:41028391	综述	通过文献计量学和可视化方法揭示机器人结直肠癌手术领域的研究热点、前沿趋势和未来发展	首次系统性地对机器人结直肠癌手术研究领域进行知识图谱可视化分析，识别出从技术学习到人工智能整合的演变轨迹	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录偏倚；可视化分析主要反映文献计量特征而非临床证据质量	探索机器人结直肠癌手术领域的研究发展脉络和未来方向	2001-2024年间机器人结直肠癌手术相关的研究文献	医学信息学	结直肠癌	文献计量学分析、可视化分析	Citespace软件	文献元数据	2086篇出版物
374	2025-10-02	3D Convolutional Neural Network for Predicting Clinical Outcome from Coronary Computed Tomography Angiography in Patients with Suspected Coronary Artery Disease 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01667-4 PMID:41028565	研究论文	开发并评估用于从冠状动脉CT血管造影图像预测主要心脏事件的3D卷积神经网络模型	首次将优化的3D CNN模型应用于CCTA图像分析，结合临床和影像风险因素显著改善预后风险分层	单中心回顾性研究，数据未对冠状动脉斑块存在进行标注	预测疑似冠状动脉疾病患者的主要心脏事件	疑似冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影(CCTA)	3D CNN (基于DenseNet架构)	医学影像	训练组5562名患者，测试组714名患者
375	2025-10-02	Deep Learning-Based Cardiac CT Coronary Motion Correction Method with Temporal Weight Adjustment: Clinical Data Evaluation 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01683-4 PMID:41028564	研究论文	提出一种基于深度学习的冠状动脉运动校正方法，通过时间权重调整改善心脏CT图像质量	开发了时间加权运动校正网络(TW-MoCoNet)，包含时间权重校正模块和可微分空间变换模块	NA	减少心脏CT冠状动脉图像中的运动伪影，提高图像质量和临床可解释性	冠状动脉CT血管成像(CCTA)图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，运动伪影模拟方法	CNN（基于时间权重校正网络）	医学图像	67例临床数据
376	2025-10-02	Commercially Available Artificial Intelligence Solutions for Gynaecologic Cytology Screening and Their Integration Into Clinical Workflow 2025-Sep-30, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70023 PMID:41028901	综述	本综述探讨商业AI解决方案在妇科细胞学筛查中的应用现状及其临床工作流整合	系统评估商业AI软件在妇科细胞学筛查中的能力、性能及临床影响，并分析工作流整合挑战	NA	分析AI技术如何重塑妇科细胞学筛查，推动更有效的疾病管理和患者护理	商业AI软件在妇科细胞学筛查中的应用	数字病理	宫颈癌	机器学习、深度学习	NA	细胞学图像	NA
377	2025-10-02	From Industrial Waste to Multistage Applications: Ultralight Lignin-Based Aerogel with Situ Vertically Oriented Structure for Photothermal-Assisted Pb2+ Adsorption in Wastewater and Reuse as Efficient Output and Stability Triboelectric Materials 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513337 PMID:41028951	研究论文	开发了一种具有原位垂直定向结构的超轻木质素气凝胶，用于废水中铅离子的光热辅助吸附，并再利用为高效输出和稳定性的摩擦电材料	首次将废弃吸附剂转化为木质素基摩擦电纳米发电机，实现木质素吸附剂的多阶段应用；结合深度学习算法实现98.5%的物体识别准确率	NA	将工业废弃物转化为多功能材料，实现废水处理和能量收集的双重应用	铅离子废水、摩擦电材料、智能家居应用	材料科学	NA	定向冷冻法、离子交联法、磺化处理、深度学习算法	深度学习模型	电信号数据、压力分布数据	11种不同物体的分类识别
378	2025-10-02	Self-supervised Representation Learning on Gene Expression Data 2025-Sep-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533 PMID:41028963	研究论文	本研究探索自监督学习方法在基因表达数据表型预测中的应用	首次将自监督学习方法应用于批量RNA-Seq数据，减少对标注数据的依赖	NA	开发基于自监督学习的基因表达数据表型预测方法	基因表达数据	机器学习	NA	RNA-seq	自监督学习	基因表达数据	多个公开可用的基因表达数据集
379	2025-10-02	EEG-based motor execution classification of upper and lower extremities using machine learning 2025-Sep-30, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2566260 PMID:41028971	研究论文	本研究使用机器学习方法对基于脑电图的上肢和下肢运动执行进行分类	比较了统计特征和共空间模式两种特征提取器在四肢运动分类中的性能，并提供了实时可行性基准和事后提示时间窗口分析	存在受试者变异性和数据集特异性问题	开发用于脑机接口和神经假体系统的运动执行分类方法	上肢和下肢运动执行的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图(EEG)	K-最近邻、线性判别分析(LDA)、多层感知器、支持向量机	脑电图信号	NA
380	2025-10-02	FFM-ViT: an efficient fish species classification method based on deep features and transformers 2025-Sep-30, Journal of fish biology IF:1.7Q2 DOI:10.1111/jfb.70213 PMID:41028988	研究论文	提出一种基于深度特征和Transformer的高效鱼类物种分类方法FFM-ViT	放弃传统ViT的直接分块操作，引入MBConv和Fuse-MBConv模块获取更准确的高维信息，并新增通道空间合并注意力模块增强特征提取能力	NA	解决小样本数据集和高相似度情况下的鱼类物种分类问题	鱼类物种	计算机视觉	NA	深度学习	FFM-ViT（基于Vision Transformer的改进模型）	图像	Oceanfish78数据集（78个类别），并测试了fish4knowledge和Fish31等多个数据集