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	2025-10-04	An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease 2025-Sep-30, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae087d PMID:40961977	研究论文	提出一种可解释的多模态神经影像-基因组学生成框架，用于阿尔茨海默病的分类和轻度认知障碍转化预测	在潜在空间引入循环生成对抗网络进行缺失数据填补，并利用可解释AI方法提取特征相关性	未明确说明样本来源和数据收集的具体限制条件	基于多模态MRI数据和单核苷酸多态性解码阿尔茨海默病，实现疾病分类和转化预测	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和健康对照	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态MRI、单核苷酸多态性分析、深度学习方法	CycleGAN、深度学习分类框架	多模态神经影像数据、基因组数据	NA
22	2025-10-04	Versatile Image-Assisted Cell Sorting by Selective Trapping with Spatiotemporal Multiparameter Targeting 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01433 PMID:40960346	研究论文	本文介绍了一种新型二维图像引导多参数可调靶向细胞分选技术(2D-SIGMAT)，通过动态原位光激活细胞捕获实现精确高效的细胞分离	开发了具有时空多参数靶向能力的图像辅助细胞分选技术，能够记录无运动模糊的高分辨率图像，像素数量是其他图像辅助分选仪的十倍以上	NA	开发一种多功能、高性能的细胞分选方法以克服现有细胞分选技术的局限性	从单细胞到类器官的各种尺寸生物样本	生物医学工程	NA	荧光成像、明场成像、深度学习目标检测	YOLOv5	图像、时序数据	NA
23	2025-10-04	CryoFSL: An Annotation-Efficient, Few-Shot Learning Framework for Robust Protein Particle Picking in Cryo-EM Micrographs 2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.19.677446 PMID:41000909	研究论文	提出一种基于少量标注的冷冻电镜蛋白质颗粒识别框架CryoFSL，显著降低标注需求并提升低信噪比条件下的鲁棒性	基于SAM2模型构建轻量级适配器的少样本学习框架，仅需5张标注显微图像即可实现鲁棒颗粒识别	NA	开发标注效率高、泛化能力强的冷冻电镜蛋白质颗粒自动识别方法	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子显微镜	少样本学习框架（基于SAM2）	图像	仅需5张标注显微图像即可实现有效识别
24	2025-10-04	Deep learning-based prediction of cardiopulmonary disease in retinal images of premature infants 2025-Sep-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.18.25336004 PMID:41001491	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用早产儿视网膜图像预测支气管肺发育不良和肺动脉高压	首次利用常规ROP筛查的视网膜图像预测心肺疾病，并证明多模态模型优于单一特征模型	样本量相对有限，研究仅包含493名婴儿，且为回顾性研究设计	探索视网膜图像特征与早产儿心肺疾病的关联性，开发早期预测模型	493名接受ROP筛查的早产儿	数字病理学	心血管疾病	深度学习，支持向量机	ResNet18，SVM	视网膜图像，人口统计学数据	493名早产儿（BPD队列99名，PH队列37名测试集）
25	2025-10-04	Unveiling genetic architecture of white matter microstructure through unsupervised deep representation learning of fractional anisotropy maps 2025-Sep-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7411165/v1 PMID:41001519	研究论文	提出基于深度学习的无监督白质表征框架UDR-WM，用于从FA图像中提取遗传特征并分析白质微结构的遗传架构	首次采用无监督深度学习方法从体素级FA图像中提取全脑白质特征(UDIP-FA)，无需先验解剖假设，显著提高了对衰老的敏感性和遗传力	NA	揭示白质微结构的遗传架构及其与脑部疾病和认知特征的遗传关联	白质微结构特征(UDIP-FA)及其相关基因	医学影像分析	精神分裂症、帕金森病、神经精神疾病	扩散MRI、全基因组关联研究(GWAS)、网络分析	深度学习	医学影像(FA图像)	NA
26	2025-10-04	A Novel Convolutional Neural Network for Automated Multiple Sclerosis Brain Lesion Segmentation 2025 Sep-Oct, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70085 PMID:40937688	研究论文	开发了一种基于深度学习的多发性硬化脑病灶自动分割算法FLAMeS	基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net架构，在多个外部数据集上验证了优于现有公开方法的性能	主要漏检小于10mm³的小病灶	开发自动化的多发性硬化脑病灶分割算法	多发性硬化患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化	磁共振成像（MRI），特别是T2加权FLAIR序列	CNN，基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net	医学图像	训练集668个FLAIR扫描（1.5T和3T），测试集包括三个外部数据集（MSSEG-2:14例，MSLesSeg:51例，临床队列:10例）
27	2025-10-04	Deep Learning on Histologic Slides Accurately Predicts Consensus Molecular Subtypes and Spatial Heterogeneity in Colon Cancer 2025-Aug-25, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100877 PMID:40865918	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，通过组织切片图像预测结肠癌的共识分子亚型及其空间异质性	首次使用常规H&E染色全切片图像通过深度学习预测CMS和肿瘤内异质性，无需额外分子检测	研究基于三个独立队列，但样本量相对有限，需要进一步验证	开发基于深度学习的结肠癌分子亚型预测方法	结肠癌患者组织切片图像	数字病理学	结肠癌	深度学习	自监督模型和弱监督模型	全切片图像	来自PETACC-8、TCGA-COAD和PRODIGE-13队列的1996名患者
28	2025-10-04	ESMDynamic: Fast and Accurate Prediction of Protein Dynamic Contact Maps from Single Sequences 2025-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.20.671365 PMID:40894558	研究论文	提出ESMDynamic深度学习模型，直接从蛋白质序列预测动态残基接触概率图	首个直接从单序列预测蛋白质动态接触图的深度学习模型，无需多序列比对，推理速度比现有方法快数个数量级	NA	开发能够准确预测蛋白质构象动力学的计算方法	蛋白质动态接触图、构象动力学	结构生物学	NA	深度学习、分子动力学模拟	基于ESMFold架构的深度学习模型	蛋白质序列、实验结构集合、分子动力学模拟数据	两个大规模MD数据集（mdCATH和ATLAS），包括ASCT2和SWEET2b转运蛋白、肌钙蛋白C设计、HIV-1蛋白酶同源二聚体等多个测试系统
29	2025-10-04	Towards expert-level autonomous carotid ultrasonography with large-scale learning-based robotic system 2025-Aug-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62865-w PMID:40849291	研究论文	介绍一种基于大规模学习的自主颈动脉超声机器人系统UltraBot，实现专家级性能	提出四个创新点：统一的模仿学习框架、大规模专家演示数据集、全面扫描协议、临床导向验证	NA	开发能够实现专家级自主颈动脉超声检查的机器人系统	颈动脉超声检查	医疗机器人	心血管疾病	深度学习、模仿学习	基础模型	超声图像	247,000个样本，规模扩大100倍
30	2025-10-04	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究通过多器官AI内表型分析大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因	首次提出'泛疾病'概念，利用弱监督深度学习模型从多器官数据中识别11个AI生物标志物	NA	研究大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因机制	129,340名参与者的多器官影像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	医学人工智能	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	多器官成像、遗传分析、蛋白质组学、RNA-seq、弱监督深度学习	Surreal-GAN	影像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
31	2025-10-04	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序DNA甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习技术整合多个预训练单模型预测，引入注意力权重机制，在保证准确性的同时减少计算资源消耗	未明确说明具体的数据集规模和实验条件限制	开发更准确可靠的DNA甲基化检测工具	DNA甲基化修饰	生物信息学	NA	纳米孔测序，深度学习	集成学习，注意力机制	DNA测序数据	NA
32	2025-10-04	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测环状RNA与RNA结合蛋白的相互作用位点	首次将图卷积网络和图注意力网络应用于circRNA结构特征建模，并融合多种序列编码方案和双向LSTM模块	未明确说明模型在未知数据集上的泛化能力及计算复杂度	开发高精度的circRNA-RBP相互作用预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、双向LSTM、多头注意力机制	图神经网络（GNN）、CNN、LSTM	序列数据、结构数据	16个基准数据集
33	2025-10-04	A review on learning-based algorithms for tractography and human brain white matter tracts recognition 2025-Aug, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03637-7 PMID:40464927	综述	本文综述了基于学习算法的脑白质纤维束追踪与识别方法	扩展了先前相关综述，涵盖最新方法、网络架构细节，并通过全面比较评估基于学习方法的效率	NA	探讨基于学习算法在脑白质纤维束追踪和识别中的应用	人脑白质纤维束、神经通路和全脑流线	医学影像分析	神经系统疾病	扩散磁共振成像	传统机器学习、深度学习、强化学习、字典学习	磁共振影像数据	NA
34	2025-10-04	Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning for Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification 2025-Jun-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.10.25328700 PMID:40585079	研究论文	开发基于深度学习的计算流程，利用多中心组织学图像进行儿童肉瘤亚型分类	采用SAMPLER-based WSI表示方法，结合多尺度特征和先进ViT基础模型，显著提升分类性能并大幅降低模型大小和训练时间	研究仅基于867张全切片图像，样本量相对有限，且仅来自三个医疗中心	开发准确分类儿童肉瘤亚型的计算方法，减少诊断变异性和提高诊断可及性	儿童肉瘤组织学切片图像，包括横纹肌肉瘤、非横纹肌肉瘤软组织肉瘤和尤文氏肉瘤	数字病理学	儿童肉瘤	组织学成像、深度学习	CNN、ViT（包括UNI、CONCH基础模型）	全切片图像（WSI）	867张全切片图像，来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组（COG）
35	2025-10-04	Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325551 PMID:40321282	研究论文	提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过增加“点击”信号实现机械臂的连续抓取控制	将计算机鼠标机制引入运动想象范式，增加额外输出信号，提高脑机接口系统的自由度	脑电信号信噪比低和空间分辨率有限	开发能够同时控制移动和点击的脑机接口系统，实现连续抓取任务	健康受试者和中风患者	脑机接口	中风	脑电信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未明确说明）
36	2025-10-04	Continuous Reaching and Grasping With a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3611821 PMID:40966144	研究论文	提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过增加点击信号实现机器人手臂的连续抓取控制	将计算机鼠标机制引入运动想象范式，增加点击信号作为额外自由度，实现连续控制而非离散动作选择	脑电信号信噪比低和空间分辨率有限	开发能同时控制移动和点击的脑机接口系统，用于复杂任务执行	健康受试者和中风幸存者	脑机接口	中风	脑电信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风患者（具体数量未明确说明）
37	2025-10-04	Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1571445 PMID:40978790	研究论文	提出基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法	通过集成瓶颈模块和下采样技术优化传统残差块，结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层，并采用自适应平均池化提升泛化能力	NA	提高番茄植株表型特征分割精度和效率	番茄幼苗的茎和叶点云数据	计算机视觉	NA	3D点云技术	改进的ResNet架构（X-ResNet）	点云数据	NA
38	2025-10-04	A medical image classification method based on self-regularized adversarial learning 2024-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17320 PMID:39078069	研究论文	提出一种基于自正则化对抗学习的医学图像分类框架GAN-DL，通过对抗网络提供补充正则化来提升分类性能	创新性地将GAN模型作为补充正则化项来支持分类任务，无需额外数据标注即可自动从重建过程中推导损失函数	方法性能依赖于对抗网络的质量，且需要足够训练数据来训练GAN模型达到最佳性能	开发一种能够应对医学图像数据挑战（小标注数据集、类别不平衡、成像质量差异）的分类方法	COVID-19胸部X光图像和口咽鳞状细胞癌PET图像	计算机视觉	COVID-19, 口咽鳞状细胞癌	生成对抗网络(GAN), 深度学习	GAN-DL框架（包含F-Net特征提取网络、分类器、R-Net重建网络和D-Net判别网络）	医学图像（X光图像、PET图像）	COVID-19数据集包含13,958张胸部X光图像，OPSCC数据集包含3,255张PET图像
39	2025-10-03	Applications of artificial intelligence and nanotechnology in vaccine development 2025-Nov-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126096 PMID:40886810	综述	探讨人工智能和纳米技术在疫苗开发中的协同应用与创新潜力	首次系统阐述AI与纳米技术的协同效应对疫苗开发的变革性影响，提出个性化免疫策略新范式	未涉及具体临床验证数据和实际应用案例的详细分析	研究AI和纳米技术如何共同推动疫苗开发的技术革新	疫苗设计、递送系统和免疫优化策略	生物医学工程	传染病	机器学习(ML)、深度学习(DL)、纳米颗粒技术	深度学习算法	基因组学、蛋白质组学、免疫学数据集	NA
40	2025-10-03	Label-free classification of nanoscale drug delivery systems using hyperspectral imaging and convolutional neural networks 2025-Nov-10, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126065 PMID:40885220	研究论文	本研究开发了一种结合高光谱成像和深度学习技术的无标记纳米药物递送系统分类方法	首次将3D卷积神经网络与高光谱成像结合用于无标记脂质体分类，并采用SMOTE技术解决药物数据集类别不平衡问题	NA	开发无标记、高通量的纳米药物递送系统表征方法	治疗性脂质体（对照组和阿霉素负载脂质体）	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）、暗场高光谱成像（VNIR 400-1000 nm）	3D CNN	高光谱图像	NA