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	2025-10-01	Exploratory analysis and framework for tissue classification based on vibroacoustic signals from needle-tissue interaction 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03491-1 PMID:40794229	研究论文	基于针-组织相互作用产生的振动声学信号进行组织分类的探索性分析和框架研究	提出利用针穿过组织时产生的振动声学信号结合深度学习技术进行针定位和组织分类的新方法	仅使用动物组织构建的专用模型进行初步实验，尚未在真实人体组织上验证	开发一种新的针引导技术，通过振动声学信号实现针的精确定位和组织分类	针-组织相互作用过程中产生的振动声学信号	医疗信号处理	NA	深度学习、信号处理、频谱分析	NeedleNet、ResNet-34	振动声学信号、梅尔频谱图、连续小波变换频谱图	使用动物组织在明胶中构建的专用模型采集的数据集
362	2025-10-01	Structure-Preserving Histopathological Stain Normalization via Attention-Guided Residual Learning 2025-Sep-01, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090950 PMID:41007195	研究论文	提出一种结合注意力引导残差学习的深度学习方法，用于保持组织形态结构的病理染色标准化	将变换过程分解为基础重建和残差细化组件，结合注意力引导跳跃连接和渐进式课程学习机制	NA	解决病理图像染色变异问题，提升计算病理算法的可靠性	H&E染色乳腺癌病理图像	数字病理	乳腺癌	深度学习	注意力引导残差学习框架	图像	1420对来自两种扫描仪的H&E染色乳腺癌图像
363	2025-10-01	EEG-Based Deep Learning Model for Hyper-Acute Large Vessel Occlusion Stroke Detection in Mice 2025-Sep, CNS neuroscience & therapeutics IF:4.8Q1 DOI:10.1111/cns.70592 PMID:41014019	研究论文	本研究开发了一种基于EEG信号的深度学习模型，用于小鼠超急性大血管闭塞性卒中的早期检测	首次将EEGNet深度学习架构应用于超急性期LVO卒中的EEG信号检测，并在1.5小时内实现高精度分类	研究仅使用小鼠模型，尚未在人类临床环境中验证	开发早期准确检测超急性大血管闭塞性卒中的深度学习模型	pMCAO小鼠模型	机器学习	脑血管疾病	EEG信号采集、七折交叉验证、t-SNE分析	EEGNet	EEG信号	使用pMCAO小鼠模型收集的高分辨率EEG数据
364	2025-10-01	From Gene Networks to Therapeutics: A Causal Inference and Deep Learning Approach for Drug Discovery 2025-Aug-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091304 PMID:41011176	研究论文	提出一种整合网络分析、统计中介和深度学习的计算框架，用于识别因果靶基因和可重定位小分子候选药物	首次将加权基因共表达网络分析、双向中介分析与深度学习相结合，构建从基因网络到药物发现的完整计算流程	仅基于103例IPF患者和103例对照的RNA-seq数据，样本规模有限	开发用于药物发现的计算框架，识别特发性肺纤维化的治疗靶点和候选药物	特发性肺纤维化患者和对照组的转录组数据	生物信息学	特发性肺纤维化	RNA-seq、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、双向中介分析、深度学习	DeepCE模型	转录组数据	103例IPF患者和103例对照
365	2025-10-01	AI in Dentistry: Innovations, Ethical Considerations, and Integration Barriers 2025-Aug-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090928 PMID:41007172	综述	本文综述了人工智能在牙科领域的应用现状、技术创新及整合障碍	系统评估了联邦学习架构在牙科诊所间的协作训练效果（准确率超90%）及U-Net模型在CBCT影像中识别根尖周病变的高性能表现	未提及具体纳入研究的数量标准和分析方法局限	探讨人工智能在口腔医学中的应用发展、伦理考量和整合障碍	牙科领域的AI技术应用及相关研究文献	医疗人工智能	口腔疾病	机器学习、深度学习、联邦学习、可解释AI	U-Net、TensorFlow	医学影像（CBCT扫描、口内照片、X光片）、患者记录	NA
366	2025-10-01	The Expanding Frontier: The Role of Artificial Intelligence in Pediatric Neuroradiology 2025-Aug-27, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12091127 PMID:41006992	综述	本文探讨人工智能在儿科神经放射学领域的应用现状、挑战及未来发展前景	系统阐述AI在儿科神经放射学这一新兴前沿领域的独特价值，特别关注儿童大脑发育特性对AI技术的特殊要求	面临儿科数据稀缺、伦理法律限制、模型可解释性不足以及医疗法律责任界定等挑战	分析AI在儿科神经放射学中的临床应用、现存挑战和未来发展方向	儿科神经放射学领域，特别关注新生儿和幼儿大脑发育相关的影像诊断	医学影像分析	神经系统疾病（如药物抵抗性癫痫）	深度学习算法，包括压缩感知、欠采样、图像去噪和超分辨率重建	深度学习（DL），如图算法（MELD算法）	医学影像数据（MRI、CT扫描）	NA
367	2025-10-01	HQRNN-FD: A Hybrid Quantum Recurrent Neural Network for Fraud Detection 2025-Aug-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090906 PMID:41008033	研究论文	提出一种用于欺诈检测的混合量子循环神经网络模型	首次将变分量子电路与循环神经网络结合，采用角度编码、数据重上传和分层纠缠等量子技术增强特征提取能力	未明确说明模型在真实金融环境中的部署挑战和计算资源需求	开发高效的金融欺诈检测方法以提升智能金融系统性能	金融交易数据	机器学习	NA	变分量子电路(VQC)、合成少数类过采样技术(SMOTE)	混合量子循环神经网络(HQRNN-FD)、RNN、自注意力机制	序列交易数据	公开欺诈检测数据集（具体数量未说明）
368	2025-10-01	Deep Learning Method Based on Multivariate Variational Mode Decomposition for Classification of Epileptic Signals 2025-Aug-27, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15090933 PMID:41008293	研究论文	提出一种基于多元变分模态分解的深度学习框架，用于癫痫信号的分类	整合时空信息提取，采用多元变分模态分解保持通道间模态对齐，有效缓解模态混叠和模态失配问题	NA	准确分类癫痫发作类型和精确定位局灶性癫痫信号，为临床诊断提供支持	癫痫信号	机器学习	癫痫	多元变分模态分解(MVMD)	深度学习	多通道癫痫信号	Bern-Barcelona数据库和TUSZ数据库
369	2025-10-01	Deep Learning-Powered Down Syndrome Detection Using Facial Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091361 PMID:41010303	研究论文	开发了一种基于面部图像的深度学习模型用于唐氏综合征早期检测	提出结合RegNet X-MobileNet V3和ViT-Linformer的混合特征提取架构，采用自适应注意力特征融合机制，并使用BOHB优化的ExtraTrees分类器	NA	开发非侵入性、公平的唐氏综合征筛查工具	婴儿面部图像	计算机视觉	唐氏综合征	深度学习	RegNet X-MobileNet V3, ViT-Linformer, ExtraTrees	图像	NA
370	2025-10-01	Deep Learning Algorithm to Determine the Presence of Rectal Cancer from Transrectal Ultrasound Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091358 PMID:41010300	研究论文	本研究开发并评估了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于通过经直肠超声图像识别直肠癌	首次将EfficientNetV2-S架构应用于经直肠超声图像的直肠癌自动识别，提供了一种不依赖医师经验的辅助诊断工具	模型泛化能力有待提高，且目前无法进行癌症分期分类	开发能够从经直肠超声图像中准确识别直肠癌的深度学习算法	经直肠超声图像中的直肠癌组织和正常直肠组织	计算机视觉	直肠癌	深度学习	CNN (EfficientNetV2-S)	图像	681张经直肠超声图像（533张直肠癌，148张正常直肠）
371	2025-10-01	Diagnosis of Periodontitis via Neutrophil Degranulation Signatures Identified by Integrated scRNA-Seq and Deep Learning 2025-Aug-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16091005 PMID:41009952	研究论文	本研究通过整合单细胞转录组学和深度学习技术，识别了与牙周炎中性粒细胞脱颗粒相关的关键生物标志物，并建立了诊断模型	首次结合单细胞RNA测序、分层加权基因共表达网络分析和深度学习算法，识别牙周炎中致病性中性粒细胞亚群及其脱颗粒特征	NA	建立牙周炎的早期检测和精准干预诊断模型	人类牙龈组织和中性粒细胞亚群	数字病理学	牙周炎	scRNA-seq, hdWGCNA, 伪时间轨迹分析, 细胞间通讯分析	CNN, 机器学习	基因表达数据, 免疫细胞谱数据	多个队列的人类牙龈组织样本
372	2025-10-01	Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes 2025-Aug-26, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091271 PMID:41011141	综述	本文批判性地回顾了人工智能在小分子药物发现中的方法、应用和实际成果	全面评估AI从早期规则系统到先进深度学习、生成模型和自主智能系统的发展历程，并分析实际临床案例的成功与失败	面临数据质量、模型可解释性、监管障碍和伦理问题等挑战	评估人工智能在小分子药物发现中的应用价值和局限性	AI辅助药物发现的方法和临床开发案例	药物发现	多种疾病（包括COVID-19、类风湿关节炎、抗生素耐药等）	深度学习、生成模型、扩散模型、自主智能系统	多种AI模型	药物发现相关数据	多个临床案例（包括巴瑞替尼、halicin、DSP-1181、rentosertib等）
373	2025-10-01	Comprehensive Survey of OCT-Based Disorders Diagnosis: From Feature Extraction Methods to Robust Security Frameworks 2025-Aug-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090914 PMID:41007159	综述	本文系统综述了基于OCT的眼科疾病诊断技术，涵盖传统特征提取和深度学习方法，并探讨了对抗攻击及防御策略	首次系统比较不同特征提取方法的性能，探索OCT诊断系统的对抗攻击漏洞，并提出优于现有方案的实用防御策略	NA	评估OCT在眼科疾病诊断中的技术发展现状，提升诊断系统的安全性和可靠性	青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视和黄斑变性等视网膜疾病	医学影像分析	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	传统特征提取方法和深度学习模型	OCT图像	基于广泛使用的公共OCT数据集
374	2025-10-01	Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024) 2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090887 PMID:41008013	研究论文	通过深度学习模型分析中国微博平台HPV疫苗相关推文的情感演变	首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度长达8年的演变，并运用结构熵分析揭示情感传播网络特征	仅基于微博平台数据，可能无法完全代表中国全体民众观点	探究中国公众对HPV疫苗态度的情感演变规律及传播机制	2016-2024年间新浪微博平台上的38,615条HPV相关推文	自然语言处理	HPV相关疾病	深度学习模型、结构熵分析	深度学习模型	社交媒体文本	38,615条微博推文
375	2025-10-01	Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning 2025-Aug, Journal of fluorescence IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s10895-024-04032-w PMID:39557795	研究论文	本研究基于荧光图像和深度学习技术，开发了微观剩余油的自动分析方法	创新性地应用四种深度学习网络实现荧光图像的自动分割，显著提高了分析效率和准确性	未明确说明样本来源和实验条件的局限性	提高高含水油藏的采收率	微观剩余油的赋存状态和分布规律	计算机视觉	NA	荧光薄片分析、深度学习图像分割	U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++	荧光图像	NA
376	2025-10-01	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17976 PMID:40781836	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像	提出首个结合物理原理和深度学习的无CT衰减补偿方法，通过U-net网络从散射能量窗口投影重建衰减图	研究基于虚拟患者群体的计算机模拟试验，需要进一步临床验证	解决DaT SPECT成像中依赖CT扫描进行衰减补偿的技术挑战	多巴胺转运体在尾状核、壳核和苍白球的摄取定量	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像、深度学习	U-net	医学影像	150名虚拟患者用于训练，47名用于评估
377	2025-10-01	Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans 2025-07, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240586 PMID:40396895	研究论文	开发了一种结合图像和特征空间域随机化的深度学习模型，用于提升腹部多器官在CT和MRI扫描中的分割精度和泛化能力	提出了在图像空间和特征空间同时进行域随机化的方法，增强了模型在跨站点和跨模态场景下的泛化性能	NA	开发能够准确分割腹部器官并具有良好泛化能力的深度学习分割模型	腹部多器官（包括前列腺等）	计算机视觉	前列腺癌	域随机化	扩展的nnU-Net	CT和MRI医学图像	来自多个医疗机构的公共前列腺MRI数据集和腹部CT/MRI数据集
378	2025-10-01	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Jun-25, ArXiv PMID:41019216	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的无传输衰减补偿方法用于DaT SPECT成像	提出首个无需CT扫描的深度学习衰减补偿方法DaT-CTLESS，通过计算机模拟试验验证其性能	研究为计算机模拟试验，需要进一步临床验证	开发无需CT扫描的DaT SPECT衰减补偿方法以克服传统CTAC的局限性	帕金森病患者的多巴胺转运体SPECT成像	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像、深度学习	深度学习模型	医学影像数据	计算机模拟试验涉及两种扫描仪的数据
379	2025-10-01	The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.05.18.492517 PMID:40655014	研究论文	本研究通过单细胞染色质可及性和基因表达分析，揭示了血管细胞表观基因组景观与发育起源的关系及其在疾病风险中的作用	首次在单细胞分辨率上整合scATACseq和scRNAseq数据，发现血管部位特异性增强子调控疾病风险位点，并开发了基于深度学习的变异效应预测方法	研究仅使用健康成年小鼠血管组织，未涉及人类样本或疾病模型	探索血管部位特异性疾病风险的生物学基础	健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织	表观基因组学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习	ChromBPNet	单细胞表观基因组数据、基因表达数据、基因组关联数据	三个血管部位的成年小鼠血管组织样本
380	2025-10-01	Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning 2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.03.606469 PMID:40654743	研究论文	提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未采集任务的功能对比图	首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，解决了任务态fMRI在大规模人群研究中应用的局限性	未提及方法在特定任务类型或人群中的适用性限制	开发能够从静息态fMRI数据生成任务态功能对比图的深度学习模型，促进人群神经科学研究	人类大脑功能活动模式	医学影像分析	NA	功能磁共振成像（fMRI），深度学习	深度学习模型	功能磁共振成像数据	Human Connectome Project寿命数据和英国生物银行超过20,000名个体