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
3981	2025-11-13	Artificial intelligence-based detection of atrial fibrillation from chest radiographs 2022-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-022-08752-0 PMID:35357542	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，通过胸部X光片检测心房颤动特征	首次利用深度学习模型从静态胸部X光片中识别心房颤动，为放射科医生提供了新的AF推断方法	回顾性研究，数据来自单一机构，可能存在选择偏倚	开发AI模型检测胸部X光片中的心房颤动特征	接受超声心动图检查患者的胸部X光片	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	胸部X光图像	总计13,868张图像（7,045名患者），训练集11,105张（5,637名患者），验证集1,388张（704名患者），测试集1,375张（706名患者）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
3982	2025-11-13	Computational investigation of drug bank compounds against 3C-like protease (3CLpro) of SARS-CoV-2 using deep learning and molecular dynamics simulation 2022-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-021-10330-3 PMID:34637068	研究论文	本研究结合深度学习和分子动力学模拟技术，从DrugBank数据库中筛选针对SARS-CoV-2病毒3CL蛋白酶的潜在药物化合物	首次将深度学习回归模型与分子对接、分子动力学模拟相结合，系统筛选DrugBank数据库中的化合物对抗SARS-CoV-2主要复制酶	研究仅通过计算模拟进行预测，尚未通过实验验证药物效果	开发针对SARS-CoV-2病毒3CL蛋白酶的有效抑制剂	SARS-CoV-2病毒的3CL蛋白酶及DrugBank数据库中的9101种药物化合物	计算生物学	COVID-19	深度学习, 分子对接, 分子动力学模拟	回归模型	化合物结构数据	9101种药物化合物，最终筛选出2种潜在有效化合物	NA	NA	RMSD, Rg, RMSF, MMPBSA, SASA	NA
3983	2025-11-13	3D Segmentation Guided Style-Based Generative Adversarial Networks for PET Synthesis 2022-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2022.3156614 PMID:35239478	研究论文	提出一种分割引导的基于风格的生成对抗网络，用于将低剂量PET图像转换为全剂量图像	采用基于风格的生成器进行特征调制，并结合分割任务驱动策略提升感兴趣区域的合成效果	NA	提升低剂量PET图像质量，实现向全剂量PET图像的转换	正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像分析	NA	PET成像	GAN	3D医学图像	NA	NA	SGSGAN, 基于风格的生成器	NA	NA
3984	2025-11-13	A deep learning-based system for real-time image reporting during esophagogastroduodenoscopy: a multicenter study 2022-08, Endoscopy IF:11.5Q1 DOI:10.1055/a-1731-9535 PMID:35272381	研究论文	开发基于深度学习的胃镜自动图像报告系统并在临床实践中验证其性能	首次构建集成七个卷积神经网络的内镜自动图像报告系统，并在多中心研究中验证其实时图像报告能力	研究时间范围较短（2021年5月至6月），样本量相对有限	构建智能系统实现胃镜检查过程中的自动照片记录并测试其临床实用性	接受胃镜检查的患者	计算机视觉	胃肠道疾病	胃镜检查	CNN	图像	210,198张训练测试图像，161名前瞻性测试患者	NA	七个卷积神经网络集成	准确率, 完整性	NA
3985	2025-11-13	Biomedical Data and Deep Learning Computational Models for Predicting Compound-Protein Relations 2022 Jul-Aug, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2021.3069040 PMID:33769935	综述	本文综述了深度学习在化合物-蛋白质关系预测中的最新应用进展	系统梳理了CPR预测中的数据集、特征工程和深度学习方法，并进行了全面性能比较	NA	调查和讨论深度学习技术在化合物-蛋白质关系预测中的最新应用	化合物-蛋白质关系（包括相互作用和亲和力）	生物医学信息学	NA	虚拟筛选	深度学习模型	生物医学数据、化合物和蛋白质的物理化学及结构特性	NA	NA	NA	NA	NA
3986	2025-11-13	Deep learning in target prediction and drug repositioning: Recent advances and challenges 2022-07, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2021.10.010 PMID:34718208	综述	本文综述了深度学习在靶点预测和药物重定位领域的最新进展与挑战	系统总结了深度学习架构在药物重定位中的创新应用，并提出了应对当前挑战的潜在解决方案	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述和分析	探讨深度学习在药物重定位和靶点预测中的应用潜力	已批准或研究中的药物	机器学习	NA	深度学习	深度学习	药物数据、靶点数据	NA	NA	NA	NA	NA
3987	2025-11-13	Impact of Artificial Intelligence on Miss Rate of Colorectal Neoplasia 2022-07, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2022.03.007 PMID:35304117	研究论文	本研究评估人工智能在降低结肠镜检查中结直肠肿瘤漏诊率的效果	首次通过随机对照试验验证深度学习辅助诊断系统在结肠镜检查中降低腺瘤漏诊率的有效性	样本量相对有限（230例），仅纳入8个医疗中心	评估人工智能对结直肠肿瘤漏诊率的影响	接受结直肠癌筛查或监测的患者	计算机视觉	结直肠癌	深度学习计算机辅助诊断内窥镜	深度学习	内窥镜图像	230名患者	NA	NA	腺瘤漏诊率, 假阴性率, 比值比	NA
3988	2025-11-13	AI-Driven Model for Automatic Emphysema Detection in Low-Dose Computed Tomography Using Disease-Specific Augmentation 2022-06, Journal of digital imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s10278-022-00599-7 PMID:35182291	研究论文	本研究开发了一种基于最小强度投影的深度学习模型，用于在低剂量CT扫描中自动检测肺气肿	采用疾病特异性数据增强方法，通过调整minIP板厚度优化模型性能	样本量相对有限，外部验证集性能有所下降	评估基于minIP的深度学习模型在低剂量CT中自动检测肺气肿的可行性	来自荷兰ImaLife研究的240名个体和美国NLST研究的125名个体的低剂量CT扫描	医学影像分析	肺气肿	低剂量计算机断层扫描，最小强度投影	深度学习模型	CT影像	365名个体（240名训练+内部验证，125名独立测试）	NA	NA	AUC, 敏感度	NA
3989	2025-11-13	Artificial Intelligence-based Detection of FGFR3 Mutational Status Directly from Routine Histology in Bladder Cancer: A Possible Preselection for Molecular Testing? 2022-03, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2021.04.007 PMID:33895087	研究论文	开发基于人工智能的系统直接从膀胱癌常规组织学切片中预测FGFR3基因突变状态	首次使用深度学习直接从H&E染色的常规组织学切片预测FGFR3基因突变，无需额外分子检测	需要更大规模、多中心的肌层浸润性膀胱癌队列验证研究结果	探索人工智能系统能否直接从常规组织学预测膀胱癌FGFR3突变状态	膀胱癌患者的组织学切片	数字病理学	膀胱癌	组织学染色（H&E）	深度学习网络	数字化病理切片图像	TCGA队列327例，Aachen队列182例（121例pT2-4，34例间质浸润pT1，27例非浸润性pTa）	NA	NA	AUROC	NA
3990	2025-11-12	A novel VOC mixtures classification methods based on GBLinear and TabNet and informative feature selection from gas sensors (E-Nose) data 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128554 PMID:40652634	研究论文	提出一种基于GBLinear和TabNet算法结合特征选择技术的电子鼻系统精油分类新方法	首次将GBLinear和TabNet算法与特征选择技术结合用于电子鼻数据分析，提高精油分类的准确性和可解释性	NA	提高精油挥发性有机化合物混合物的分类准确性和模型可解释性	精油中的挥发性有机化合物(VOCs)混合物	机器学习	NA	电子鼻(E-Nose)气体传感器技术	GBLinear, TabNet	气体传感器数据	NA	NA	GBLinear, TabNet	准确率	NA
3991	2025-11-12	On artificial crystal structure generation for solving the phase problem with deep learning 2026-Jan-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325009428 PMID:41216780	研究论文	本文提出并评估了用于训练神经网络解决晶体相位问题的人工晶体结构生成方法	开发了结合随机采样和数据库引导的两步晶体结构生成方法，显著提升了神经网络对大晶胞结构相位问题的泛化能力	NA	解决晶体学中的相位问题	人工生成的晶体结构和实验晶体结构数据	机器学习	NA	晶体结构生成	神经网络	晶体结构数据	NA	NA	PhAI	泛化性能	NA
3992	2025-09-11	Editorial for "Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Habitat Radiomics, and Deep Learning Models for Preoperative Identification of Tumor Deposits in Rectal Cancer" 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70076 PMID:40927976	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3993	2025-11-12	Dose equivalent rate forecasting: A comparison of time series methods and machine learning approaches 2025-Dec, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112153 PMID:40961690	研究论文	比较时间序列方法和机器学习方法在剂量当量率预测中的性能	首次系统比较传统统计方法与先进深度学习模型在剂量当量率预测中的表现，包括进化神经架构搜索等前沿技术	数据集时间跨度有限，随机性变化特征增加了预测难度，需要更长时间序列数据提升可靠性	开发更稳健的辐射预测模型，改善辐射防护和环境安全决策	美国德克萨斯州圣安东尼奥地区的剂量当量率数据	机器学习	NA	时间序列分析，辐射监测	持久性模型, Lasso回归, K近邻, 进化神经架构搜索, 循环神经网络	时间序列数据	2019年1月至12月数据用于训练，2020年初数据用于测试	NA	循环神经网络	相关系数(r), 均方误差	NA
3994	2025-11-12	ReMLP-NET: A Neural Network Interaction Potential for Molecular Energy Prediction 2025-Nov-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c01453 PMID:41143577	研究论文	提出一种名为ReMLP-NET的神经网络相互作用势，用于预测分子能量	使用遗传算法选择对称函数超参数，相比ReANI-2x模型在分子能量预测性能上有显著提升	仅适用于包含H、C、N、O、F、S、Cl元素的分子结构	开发计算效率更高的分子能量预测方法以替代量子力学计算	来自GDB13和DUD-E数据集的分子结构	机器学习	NA	机器学习算法	MLP	分子结构数据	来自Retrievium存储库的优化结构和总能量数据	NA	多层感知机神经网络	MAE, RMSE	NA
3995	2025-11-12	Enabling Weather-Independent Gas Detection through Deep Learning on Light-Activated Sensors 2025-Nov-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c10308 PMID:41144602	研究论文	通过将铋掺杂氧化铟纳米纤维与微发光二极管平台集成，并采用深度学习分析瞬态传感信号，实现天气无关的NO和H₂O气体检测	首次将铋掺杂氧化铟纳米纤维直接集成到μLED平台，结合CNN算法分析瞬态信号，实现天气无关的气体传感	NA	开发能够在环境变化条件下稳定工作的实时环境监测气体传感器	一氧化氮(NO)和水分(H₂O)气体	传感器技术	NA	光激活气体传感，蓝色光照激活	CNN	瞬态传感信号	NA	NA	卷积神经网络	分类准确率, 回归误差	NA
3996	2025-11-12	Surgical instrument-tissue interaction recognition with multi-task-attention video transformer 2025-Nov-11, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03546-3 PMID:41214416	研究论文	提出一种多任务注意力视频Transformer模型，用于识别手术器械与组织间的交互作用	引入细粒度时间上下文信息，并提出结合交叉注意力和门控机制的多任务注意力模块	仅在特定数据集上验证，未说明模型泛化能力	提高手术器械-组织交互识别的准确性和鲁棒性	手术视频中的器械-组织交互动作	计算机视觉	NA	视频分析	Transformer	视频	CholecT45-Vid和GraSP-Vid数据集	NA	Video Transformer, Multi-task Attention Module	识别准确率	NA
3997	2025-11-12	18F-FDG PET-based ensemble deep learning model for the prediction of lymphovascular invasion in colorectal cancer patients 2025-Nov-11, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05282-3 PMID:41217477	研究论文	基于18F-FDG PET图像开发2.5维集成深度学习模型预测结直肠癌患者淋巴血管侵犯	首次提出基于2.5D集成深度学习的PET图像分析方法，融合多区域图像特征和多种深度学习架构	回顾性研究，样本量有限（177例患者），仅使用内部测试队列验证	开发预测结直肠癌淋巴血管侵犯的深度学习模型	结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌	18F-FDG PET/CT成像	集成深度学习	PET医学图像	177例结直肠癌患者	NA	VGG16, Googlenet, ResNet50, DenseNet201, Vision Transformer	AUC, 准确率, F1分数, 参数量, 推理时间	NA
3998	2025-11-12	Deep learning for automatic detection of hepatocellular carcinoma in dynamic contrast-enhanced MRI 2025-Nov-11, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05249-4 PMID:41217478	研究论文	开发用于动态对比增强MRI中肝细胞癌自动检测的深度学习模型	使用注意力U-Net模型在肝细胞癌检测中显著优于当前最先进的nnU-Netv2模型	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发肝细胞癌自动检测的深度学习模型并分析其在患者和病灶水平的性能	肝细胞癌患者和阴性对照患者的动态对比增强MRI图像	医学影像分析	肝细胞癌	动态对比增强MRI，T1加权成像	深度学习	医学影像	363名患者（284名男性，58±11岁），247个病灶	NA	注意力U-Net, nnU-Netv2	敏感度, 特异度, 平均每患者假阳性数, PPV, NPV, FROC AUC, ROC AUC	NA
3999	2025-11-12	FunOTTA: On-the-Fly Adaptation on Cross-Domain Fundus Image via Stable Test-time Training 2025-Nov-10, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3631049 PMID:41212692	研究论文	提出一种新颖的眼底图像在线测试时自适应框架FunOTTA，用于解决跨域眼底图像诊断中的领域偏移问题	通过内存库中的动态消歧实现稳定自适应过程，同时最小化有害先验知识偏差，并引入新的训练目标使分类器能够增量适应目标模式	仅在两种疾病的跨域眼底图像基准测试上验证，未涉及更多眼科疾病类型	开发能够有效泛化到未见环境的眼底图像诊断模型，解决领域偏移挑战	跨域眼底图像	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	CNN	图像	NA	PyTorch	多种骨干网络	NA	NA
4000	2025-11-12	MoChat: Joints-Grouped Spatio-Temporal Grounding Multimodal Large Language Model for Multi-Turn Motion Comprehension and Description 2025-Nov-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3631045 PMID:41212709	研究论文	提出一种能够进行人体运动时空定位和多轮对话理解的多模态大语言模型MoChat	首次实现人体运动细粒度时空定位，通过关节分组骨架编码器和跨注意力回归头模块实现精确的动作时序和身体部位识别	未明确说明模型在复杂场景或多人交互运动中的表现	解决人体运动理解中动作时序和特定身体部位识别不准确的问题，支持多轮交互	人体骨骼运动数据	计算机视觉,自然语言处理	神经系统疾病	骨架序列处理,多模态融合	多模态大语言模型	骨架序列,文本	NA	NA	Joints-Grouped Skeleton Encoder,跨注意力回归头模块	多种运动理解任务指标	NA