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
4021	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
4022	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
4023	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
4024	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
4025	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
4026	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
4027	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
4028	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
4029	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
4030	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
4031	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
4032	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
4033	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
4034	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
4035	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
4036	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
4037	2025-11-12	GFANet: Global Feature Attention Network for Polyp Segmentation 2025-Nov-10, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01734-w PMID:41214244	研究论文	提出一种用于息肉分割的全局特征注意力网络GFANet	集成三个创新模块：全局特征方向编码器（GFDE）捕获垂直和水平方向的全局上下文，特征注意力模块（FAM）增强息肉区域特征表示，多尺度信息聚合（MIA）模块提升多尺度特征融合能力	NA	解决息肉自动分割中边界模糊、小息肉检测灵敏度低和多尺度信息融合不足的挑战	结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	医学图像	五个公开数据集（包括CVC-300和ETIS-LaribPolypDB）	NA	GFANet（包含GFDE、FAM、MIA模块）	平均Dice系数（mDice），平均交并比（mIoU）	NA
4038	2025-11-12	Illuminating Research Dynamics: Medical Ultrasound and Deep Learning 2025-Nov-10, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70131 PMID:41215539	研究论文	本研究首次通过文献计量学方法系统分析医学超声与深度学习领域的研究动态和发展趋势	首次对医学超声与深度学习研究进行文献计量学概览，揭示了该领域的国际合作模式、核心主题演变和新兴趋势	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他重要文献来源；文献计量学方法主要关注宏观趋势而非具体技术细节	通过文献计量学分析医学超声与深度学习领域的研究现状、发展趋势和合作网络	2004年至2025年4月期间Web of Science核心合集中收录的3386篇医学超声与深度学习相关出版物	医学影像分析	NA	文献计量学分析	CNN, U-Net, 注意力网络, 视觉Transformer	文献元数据	3386篇出版物	Bibliometrix, VOSviewer, CiteSpace	U-Net, 注意力网络, 视觉Transformer	出版物数量, 年均增长率, 引用率, 影响因子	NA
4039	2025-11-12	Carafe enables high quality in silico spectral library generation for data-independent acquisition proteomics 2025-Nov-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-64928-4 PMID:41198693	研究论文	本研究开发了Carafe工具，通过直接在DIA数据上训练深度学习模型来生成高质量的计算光谱库	首次直接在DIA数据上训练深度学习模型生成光谱库，相比基于DDA数据的传统方法具有更好的性能	NA	提高数据非依赖性采集蛋白质组学中计算光谱库的生成质量	质谱数据中的肽段碎片离子强度预测	计算蛋白质组学	NA	数据非依赖性采集质谱，数据依赖性采集质谱	深度学习	质谱数据	多种DIA数据集	NA	NA	碎片离子强度预测准确度，肽段检测率	NA
4040	2025-11-12	AI-Assisted Capsule Endoscopy for Detection of Ulcers and Erosions in Crohn's Disease: A Multicenter Validation Study 2025-Nov-05, Clinical gastroenterology and hepatology : the official clinical practice journal of the American Gastroenterological Association IF:11.6Q1 DOI:10.1016/j.cgh.2025.09.036 PMID:41076040	研究论文	验证人工智能辅助胶囊内镜在克罗恩病患者中检测溃疡和糜烂的多中心研究	首次在多中心研究中验证AI模型在不同胶囊内镜设备上检测溃疡和糜烂的性能	研究仅针对两种胶囊内镜设备，样本量相对有限	验证AI辅助阅读在胶囊内镜中检测溃疡和糜烂的诊断性能	克罗恩病患者的胶囊内镜检查数据	医学影像分析	克罗恩病	胶囊内镜检查	深度学习模型	内镜图像	259例胶囊内镜检查	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值, 准确率	NA