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
21	2025-07-22	Fully automated pedicle screw manufacturer identification in plain radiograph with deep learning methods 2025-Jul-21, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09167-3 PMID:40689982	研究论文	开发了一种基于深度学习的算法，用于从普通X光片中识别椎弓根螺钉的制造商	首次提出使用深度学习方法自动识别椎弓根螺钉制造商，且准确率与经验丰富的脊柱外科医生相当	研究仅涉及三家国际制造商的椎弓根螺钉，可能无法涵盖所有制造商	开发一种自动识别椎弓根螺钉制造商的算法，以辅助翻修手术规划	276名接受胸腰椎手术并使用椎弓根螺钉的患者	计算机视觉	脊柱疾病	深度学习	CNN, YOLO	X光片	276名患者的1,887个椎弓根螺钉
22	2025-07-22	GraphCellNet: A deep learning method for integrated single-cell and spatial transcriptomic analysis with applications in development and disease 2025-Jul-21, Journal of molecular medicine (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s00109-025-02575-4 PMID:40690004	研究论文	提出了一种名为GraphCellNet的深度学习方法，用于整合单细胞和空间转录组分析，应用于发育和疾病研究	结合细胞类型解卷积和空间域识别的模型，采用Kolmogorov-Arnold Network层（KAN）增强非线性特征表示和上下文整合	NA	提高空间转录组分析的精确度，理解组织结构和功能	心肌梗死、果蝇发育和人类心脏发育	数字病理学	心血管疾病	空间转录组学（ST）、单细胞RNA测序（scRNA-seq）	GraphCellNet、KAN	基因表达数据、空间位置数据	NA
23	2025-07-22	Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques 2025-Jul-21, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-01045-0 PMID:40690102	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于快速准确地评估冠状动脉粥样硬化，并识别影响模型预测粥样硬化严重程度的因素	首次利用深度学习技术自动测量法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化，提高了诊断的准确性和效率	模型在中等程度粥样硬化等级上的表现最低，且分解、支架植入和血栓对评估无显著影响	开发一种快速准确的冠状动脉粥样硬化评估工具，以辅助法医病理学诊断	法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	图像	3,717张数字照片，来自1,920例法医尸检
24	2025-07-22	[A multi-feature fusion-based model for fetal orientation classification from intrapartum ultrasound videos] 2025-Jul-20, Nan fang yi ke da xue xue bao = Journal of Southern Medical University DOI:10.12122/j.issn.1673-4254.2025.07.24 PMID:40673320	研究论文	本研究构建了一种基于多特征融合的智能分析模型，用于分类产时超声视频中的胎儿方位	结合Yolov8、CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块进行特征提取，提高了分类准确性	NA	开发一种高效准确的胎儿方位分类模型	产时超声视频中的胎儿方位	计算机视觉	NA	深度学习	Yolov8结合CBAM、ECA、PSA注意力机制和AIFI特征交互模块	超声视频	NA
25	2025-07-22	Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments 2025-Jul-20, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2532698 PMID:40684450	研究论文	提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流	系统无需校准，能在不同光照条件下有效工作，并集成了文本预测功能	研究仅针对18至35岁年龄段的参与者，未涵盖更广泛年龄范围或其他潜在用户群体	开发一种无需校准、适应性强且高效的辅助通信系统，以改善言语障碍人士的交流能力	言语障碍或瘫痪人士	计算机视觉	言语障碍	深度学习	NA	图像	18至35岁的参与者
26	2025-07-22	DTIP-WINDGRU a novel drug-target interaction prediction with wind-enhanced gated recurrent unit 2025-Jul-20, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06141-0 PMID:40685357	研究论文	提出了一种名为DTIP-WINDGRU的新型药物-靶标相互作用预测模型，结合了GRU和风驱动优化算法	使用风驱动优化算法(WDO)优化GRU模型的超参数，提高了预测准确性	需要大量计算资源，且模型实现和调优需要专业知识	开发高效的药物-靶标相互作用预测方法	药物-靶标相互作用	机器学习	NA	风驱动优化算法(WDO)	GRU	药物和靶标数据	四个数据集
27	2025-07-22	Deep learning optimization of STAR-RIS for enhanced data rate and energy efficiency in 6G wireless networks 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09774-6 PMID:40685393	研究论文	本文研究了6G无线网络中同时传输和反射的可重构智能表面（STAR-RIS）的性能，通过深度学习和仿真优化，评估了不同配置下的数据速率和频谱能量效率	探索了STAR-RIS在6G网络中的应用，比较了近被动STAR-RIS（NP-STAR）和主动STAR（ASTAR）与传统RIS的性能，并利用深度学习优化了系统性能	研究未充分探讨实际部署中的功率管理和干扰控制问题，且对真实环境下的性能研究有限	优化6G无线网络中的数据速率和能量效率	STAR-RIS技术及其在6G网络中的应用	无线通信	NA	深度学习（DL）	NA	仿真数据	多种系统配置、训练数据集大小和用户位置的仿真数据
28	2025-07-22	Establishing radar-derived rainfall thresholds for a landslide early warning system: a case study in the Sichuan Basin, Southwest China 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10464-6 PMID:40685424	研究论文	本研究旨在利用深度学习处理的雷达降雨数据，为四川盆地的滑坡预警系统建立可靠的降雨阈值	结合雷达降雨数据和深度学习技术，构建适用于雨量站稀疏山区的滑坡降雨阈值	研究结果主要适用于四川盆地，其他地区的适用性需要进一步验证	建立可靠的滑坡预警系统降雨阈值，以减少降雨引发的滑坡灾害	四川盆地的降雨诱发滑坡	自然灾害预警	NA	深度学习, 频率理论, 贝叶斯概率分析	NA	雷达降雨数据, 雨量站测量数据	收集的滑坡数据和雷达降雨数据
29	2025-07-22	Deep learning framework for interpretable supply chain forecasting using SOM ANN and SHAP 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11510-z PMID:40685434	研究论文	提出了一种结合自组织映射(SOM)、主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)的深度学习框架，用于预测供应链运输时间和交付风险	结合SOM、PCA和ANN的深度学习框架，提高了预测准确性，并通过SHAP提供模型可解释性	未明确提及具体局限性	提高供应链管理中运输时间和交付风险的预测准确性	供应链网络数据	机器学习	NA	SOM, PCA, ANN, SHAP	SOM+ANN	结构化与非结构化数据	DataCo智能供应链数据集和另一个未命名数据集
30	2025-07-22	Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12526-1 PMID:40685486	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的便携式脑电图设备方法，用于区分健康志愿者与痴呆相关疾病患者	使用便携式EEG设备和定制的基于transformer的深度学习模型，实现了对痴呆严重程度和诊断的高效区分	样本量相对较小（233名参与者），且未提及模型在其他人群或不同EEG设备上的泛化能力	开发一种可访问、经济高效且非侵入性的痴呆诊断工具	健康志愿者（HVs）和痴呆相关疾病患者	数字病理学	老年疾病	短时傅里叶变换（STFT）	transformer-based模型	EEG信号	233名参与者（119名健康志愿者和114名患者）
31	2025-07-22	Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing 2025-Jul-20, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202503926 PMID:40685692	研究论文	本文提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器（DLIPS），结合高和低介电常数层，实现了超高灵敏度和宽范围检测的温度/压力双模式传感	提出了一种新型的双介电层离子电子压力传感器结构，结合高和低介电常数层，实现了超高灵敏度（72548.7 kPa）、宽工作压力范围（0.001-420 kPa）、极低检测限（0.832 Pa）和超过5000次循环的卓越耐久性	NA	开发一种具有超高灵敏度和宽范围检测能力的温度/压力双模式传感器	双介电层离子电子压力传感器（DLIPS）	传感器技术	NA	离子凝胶和开孔聚氨酯泡沫作为介电层	深度学习回归模型	压力和温度信号	NA
32	2025-07-22	Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids 2025-Jul-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61952-2 PMID:40681550	研究论文	利用机器学习指导吡咯赖氨酰-tRNA合成酶（PylRS）的进化，以提高多种非经典氨基酸（ncAAs）的掺入效率	应用机器学习方法（包括FFT-PLSR模型、ESM-1v、Mutcompute和ProRefiner）优化PylRS的tRNA结合域，显著提高了非经典氨基酸的掺入效率和催化效率	研究主要关注PylRS的tRNA结合域，可能忽略了其他影响掺入效率的因素	提高非经典氨基酸（ncAAs）在蛋白质中的掺入效率	吡咯赖氨酰-tRNA合成酶（PylRS）及其变体	机器学习	NA	FFT-PLSR模型、ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner	深度学习模型	蛋白质序列数据	12个单突变组合及7种PylRS衍生合成酶
33	2025-07-22	Enhancing breast cancer classification using a deep sparse wavelet autoencoder approach 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11816-y PMID:40681757	research paper	提出了一种名为Deep Sparse Wavelet Autoencoder (DSWAE)的新型分类方法，用于增强2D乳腺癌图像的分类准确性	DSWAE结合了深度学习、稀疏编码和小波网络，通过独特的架构提高了分类准确性和计算效率	NA	提高2D乳腺癌图像的分类准确性，用于早期检测和分期	2D乳腺癌图像数据集	digital pathology	breast cancer	deep learning, sparse coding, wavelet networks	Deep Sparse Wavelet Autoencoder (DSWAE)	image	NA
34	2025-07-22	Effect of arc length on the deep learning prediction of monitor units in lung stereotactic ablative radiation therapy treatment 2025-Jul-19, 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.2025.105018 PMID:40684542	research paper	研究弧长对深度学习预测肺部立体定向消融放射治疗中监测单位的影响	首次研究了弧长对深度学习预测监测单位的影响，并比较了不同弧长训练集对预测准确性的影响	研究仅基于单一机构的患者数据，样本量相对有限	提高多病灶肺部立体定向消融放射治疗中监测单位的预测准确性	肺部立体定向消融放射治疗中的监测单位预测	digital pathology	lung cancer	deep learning	DL	clinical treatment data	60,720 samples from 295 treatments of 257 patients
35	2025-07-22	Machine learning-assisted tacrolimus dose optimization in childhood- onset systemic lupus erythematosus through population pharmacokinetic modeling 2025-Jul-19, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110782 PMID:40684660	research paper	本研究通过机器学习算法结合群体药代动力学模型，优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司剂量	首次将机器学习算法与药代动力学参数结合，用于预测儿童系统性红斑狼疮患者的个体化他克莫司剂量	样本量较小（86名患者），且仅基于回顾性数据	优化儿童系统性红斑狼疮患者的他克莫司治疗剂量	儿童系统性红斑狼疮患者	machine learning	systemic lupus erythematosus	population pharmacokinetic modeling	XGBoost	clinical variables and pharmacokinetic parameters	86名儿童系统性红斑狼疮患者的480个他克莫司谷浓度数据
36	2025-07-22	Automatic Point Cloud Patching of Intraoral Three-Dimensional Scanning Based on Deep Learning 2025-Jul-19, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100911 PMID:40684681	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动修复口腔内三维扫描点云缺失区域的方法，以提高数字正畸工作流程的准确性和效率	采用Point Fractal Network架构自动修复口腔内三维扫描点云的缺失区域，实现了高几何保真度和近实时处理	缺失数据是通过随机移除点云部分模拟的，可能与实际临床环境中的缺失模式存在差异	开发并评估一种深度学习方法，用于自动修复口腔内三维扫描点云的缺失区域	口腔内扫描（IOS）数据	计算机视觉	NA	深度学习	Point Fractal Network	三维点云	314个IOS扫描和4162颗单独牙齿
37	2025-07-22	Predicting arterial pressure without prejudice: towards effective hypotension prediction models 2025-Jul-19, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.06.016 PMID:40685291	research paper	本文探讨了选择偏差对低血压预测模型的影响，并通过深度学习模型在偏差和无偏差数据选择下的表现进行了分析	揭示了无偏差训练数据如何帮助算法学习更多信息，而偏差数据则显著扭曲并夸大了阳性预测值	未具体说明模型在其他临床环境中的泛化能力	开发有效的低血压预测算法	动脉波形数据	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	深度学习预测模型	波形数据	NA
38	2025-07-22	AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw1968 PMID:40680113	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动脓毒症诊断和死亡率预测方法，利用高光谱成像技术快速获取数据	首次将高光谱成像(HSI)与深度学习结合，用于脓毒症的即时诊断和预后预测	研究样本量相对有限(480名ICU患者)，且需要结合临床数据才能达到最佳性能	开发一种快速、无创的脓毒症诊断和预后预测方法	重症监护病房(ICU)患者	计算机视觉	脓毒症	高光谱成像(HSI)	神经网络	高光谱图像	480名ICU患者
39	2025-07-22	Long-term dynamics of earthquake swarms in the Yellowstone caldera 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adv6484 PMID:40680135	研究论文	利用深度学习和三维速度模型构建黄石火山口地区15年高分辨率地震目录，研究地震群的空间分布和时间演化	结合前沿深度学习算法和详细三维速度模型，首次构建了黄石火山口地区长期高分辨率地震目录，揭示了地震群与流体扩散过程的关联	研究结果主要基于黄石火山口地区，可能不适用于其他火山系统	探究火山系统中地震群空间分布和时间演化的控制因素	黄石火山口地区的地震群活动	地球物理学	NA	深度学习算法，三维速度模型	NA	地震数据	15年的地震数据
40	2025-07-22	Curating a knowledge base for patients with neurosyphilis: a study protocol of a DEep learning Framework for pErsonalized prediction of Adverse prognosTic events in NeuroSyphilis (DEFEAT-NS) 2025-Jul-18, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2024-092248 PMID:40681191	研究论文	本研究旨在开发和验证一个深度学习框架，用于个性化预测神经梅毒患者的不良预后事件	首次提出使用深度学习框架进行神经梅毒患者不良预后事件的个性化预测	研究采用回顾性数据，可能受到数据质量和完整性的限制	开发预测模型以辅助神经梅毒患者的临床决策和分层治疗	神经梅毒患者	数字病理学	神经梅毒	深度学习，半监督机器学习	深度学习框架	临床数据	NA