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
4081	2025-11-11	Incremental 2D self-labelling for effective 3D medical volume segmentation with minimal annotations 2025-Nov-07, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01991-9 PMID:41204141	研究论文	提出一种增量式2D自标注框架，通过极少量标注实现有效的3D医学体积分割	利用单一切片标注通过迭代自标注和伪标签过滤逐步扩展训练集，实现从稀疏标注到完整3D分割	仅验证于脑部MRI和肝脏CECT数据集，在其他医学影像模态上的泛化性有待验证	在严重标注限制下优化医学图像分割性能，同时最小化标注成本	3D医学体积数据（脑部MRI、肝脏CECT）	医学图像分割	脑部疾病, 肝脏疾病	MRI, CECT	U-Net	3D医学影像体积	每个体积仅使用单个中心切片标注	NA	U-Net	Dice相似系数, 交并比, 95百分位Hausdorff距离	NA
4082	2025-11-11	Impact of Neural network-quantified musical groove on cyclists' joint coordination and muscle synergy: a repeated measures study 2025-Nov-07, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01778-7 PMID:41204282	研究论文	本研究探讨了神经网络量化的音乐律动水平对自行车运动员关节协调性和肌肉协同模式的影响	首次使用经过验证的深度学习模型客观量化音乐律动水平，并系统分析其对下肢运动学和神经肌肉控制的影响机制	需要额外的动力学和代谢指标验证直接性能收益，样本仅限于训练有素的右利手自行车运动员	研究音乐律动水平如何系统性改变高扭矩骑行时的下肢运动学和神经肌肉控制	24名训练有素的右利手自行车运动员	机器学习	NA	三维运动捕捉，表面肌电图，非负矩阵分解	深度学习模型	运动捕捉数据，肌电信号	24名自行车运动员，每个受试者在三种条件下测试	NA	NA	R²=0.85，p值	NA
4083	2025-11-11	Prediction of pathological risk subtypes of thymic anterior mediastinal cysts and thymic epithelial tumors based on CT radiomics and deep learning methods: a retrospective study 2025-Nov-07, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03169-z PMID:41204379	研究论文	基于CT影像组学和深度学习方法开发预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤病理风险亚型的非侵入性模型	首次将影像组学特征与深度学习特征融合构建深度学习影像组学模型，用于胸腺肿瘤病理风险分类预测	回顾性研究且样本量有限（144例患者），需进一步前瞻性验证	术前无创预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤的病理风险分类，支持个性化治疗规划	144例经病理证实的胸腺前纵隔囊肿或胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺肿瘤	CT影像分析	深度学习, 影像组学	CT图像	144例患者（训练集101例，测试集43例）	Pyradiomics, PyTorch	ResNet50	AUC	NA
4084	2025-11-11	Hyperspectral image analysis for classification of multiple infections in wheat 2025-Nov-07, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01461-x PMID:41204393	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习技术对小麦多重感染病害进行分类识别	首次将高光谱成像技术应用于小麦多重并发感染的分类识别，揭示了病原体共存时的光谱特征变化	Septoria和黄锈病+Septoria样本数量有限，需要在田间条件下使用更大更平衡的数据集进一步验证	开发基于高光谱成像的小麦多重感染病害分类方法	小麦叶片上的黄锈病、白粉病和Septoria三种病原体的单一和双重感染	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	1447张小麦叶片高光谱图像	NA	Inception, EfficientNet	准确率	NA
4085	2025-11-11	ProteinFormer: protein subcellular localization based on bioimages and modified pre-trained transformer 2025-Nov-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12194-5 PMID:41204400	研究论文	提出基于生物图像和改进预训练Transformer的蛋白质亚细胞定位新方法	首次将生物图像与改进的预训练Transformer架构结合，解决传统方法无法捕捉蛋白质空间动态的问题	在数据稀缺场景下性能仍有提升空间	开发高效准确的蛋白质亚细胞定位方法	蛋白质亚细胞定位	计算机视觉	NA	生物图像分析	Transformer, CNN	生物图像	Cyto_2017和IHC_2021数据集	PyTorch	ResNet, Transformer	F1-score, Accuracy	NA
4086	2025-11-11	Approaches to Scaffold Hopping for Identifying New Bioactive Compounds and the Contribution of Artificial Intelligence 2025-Nov-05, Current medicinal chemistry IF:3.5Q2 DOI:10.2174/0109298673383467250929220205 PMID:41208066	综述	本文综述了人工智能在骨架跃迁策略中识别新生物活性化合物的应用与贡献	将传统骨架跃迁策略与基于深度学习的人工智能模型相结合，提高了新药发现的成功率	面临输入数据质量、结果可解释性、监管问题、技术投资和多学科团队建设等挑战	提高药物开发效率，降低研发成本和时间消耗	生物活性化合物和新治疗剂	药物发现	NA	计算机辅助药物设计，深度学习	深度学习模型	化学结构数据，药效团模型	来自Web of Science、PubMed和Google Scholar数据库的文献数据	NA	NA	NA	NA
4087	2025-11-11	An integrated deep learning model accelerates luciferase based high throughput drug screening 2025-Oct-09, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2025.107315 PMID:41067316	研究论文	开发集成深度学习模型加速基于荧光素酶的高通量药物筛选	首次将深度学习模型整合到荧光素酶高通量筛选流程中，实现化合物筛选准确率和效率的显著提升	研究仅基于五种特定信号通路系统，模型在其他信号通路系统的泛化能力有待验证	通过人工智能技术加速药物开发流程，降低研发成本	18,840种化合物及其在五种荧光素酶检测系统中的HTS数据	机器学习	炎症性疾病,肿瘤,代谢综合征	荧光素酶检测,HTS	深度学习	化合物结构数据,分子特征数据,HTS数值	18,840种化合物，约100,000个HTS数据点	NA	集成深度学习模型	筛选准确率,筛选效率	NA
4088	2025-10-05	Correction: Javeed et al. A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT). Sensors 2021, 21, 4884 2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185739 PMID:41013172	correction	对先前发表的关于物联网安全通信的混合深度学习驱动SDN机制论文进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4089	2025-11-11	BMR-YOLO: A deep learning approach for fall detection in complex environments 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335992 PMID:41202040	研究论文	提出一种基于YOLOv8n架构优化的BMR-YOLO深度学习框架，用于复杂环境下的跌倒检测	在YOLOv8n基础上引入四项改进：BiFormer视觉变换器与双层路由注意力、C2f_rvb模块替换、MultiSEAM注意力机制检测头、方向感知SIoU回归指标	NA	提升复杂环境下（特别是遮挡和光照不良条件）跌倒检测的准确性和鲁棒性	跌倒检测	计算机视觉	老年疾病	深度学习	YOLO, CNN, Transformer	图像	超过10,000张标注图像（BMR-fall数据集）并使用UR跌倒检测数据集进行交叉验证	PyTorch	YOLOv8n, BiFormer, C2f_rvb, MultiSEAM	mAP@0.5	6.5 GFLOPs计算成本
4090	2025-11-10	Adaptive dual-window enhancement and multi-scale texture prior fusion for robust kidney CT classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335585 PMID:41202049	研究论文	提出结合自适应双窗增强和多尺度纹理先验融合的肾脏CT分类框架	提出自适应双窗增强模块动态调整窗宽窗位生成互补视图，并结合多尺度纹理先验实现细粒度结构建模	NA	提升肾脏CT图像的自动分类性能	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏疾病	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	ConvNeXtV2	准确率,F1分数,AUC	NA
4091	2025-11-11	Novel dual convolution adaptive focus neural network for book genre classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331011 PMID:41202081	研究论文	提出一种新型双卷积自适应聚焦神经网络CPPDE-YOLO，用于提升书籍封面分类的准确性	整合PConv和PWConv算子、动态采样技术和高效多尺度注意力机制，优化YOLOv8框架	NA	通过改进算法显著提升图像分类准确率，提高现代图书检索系统的管理效率	书籍封面图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, YOLO	图像	NA	YOLOv8	CPPDE-YOLO, DualConv, 跨阶段部分网络融合残差块	Top_1 Accuracy, Top_5 Accuracy	NA
4092	2025-11-11	Facial Mask Detection Using Depthwise Separable Convolutional Neural Network Model During COVID-19 Pandemic 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.855254 PMID:35321193	研究论文	提出基于MobileNet的深度可分离卷积神经网络模型用于面部口罩检测	采用深度可分离卷积层替代传统2D卷积层，在有限数据集上实现高性能的轻量化网络	NA	解决面部图像中口罩识别问题，提升移动场景下人脸图像分类效率	面部图像数据	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	MobileNet, Depthwise Separable Convolution	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
4093	2025-11-11	A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT) 2021-07-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21144884 PMID:34300623	研究论文	提出一种基于SDN和深度学习的混合框架，用于物联网环境中的威胁检测	结合SDN技术与混合深度学习模型（Cu-DNNGRU和Cu-BLSTM），实现高效的物联网安全威胁检测	NA	保护物联网环境免受网络攻击，防止数据泄露和经济损失	物联网设备网络流量数据	机器学习	NA	NA	DNN, GRU, BLSTM	网络流量数据	CICIDS2018公开数据集	CUDA	DNNGRU, BLSTM, GRULSTM, DNNLSTM	准确率, 召回率, F1分数, 精确率, 速度效率	CUDA加速
4094	2025-11-10	Segmentation of cortical bone, trabecular bone, and medullary pores from micro-CT images using 2D and 3D deep learning models 2025-Dec, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.25633 PMID:39905914	研究论文	使用2D和3D深度学习模型从微型CT图像中分割皮质骨、骨小梁和髓质孔	开发了名为BONe的新型深度学习模型，首次在微型CT扫描的水獭长骨数据上同时训练2D和3D分割模型并进行对比分析	3D模型计算成本巨大限制了可扩展性和实用性，且在薄骨小梁等细节标记上表现略逊于2D模型	开发快速准确的骨组织自动分割方法以替代耗时易错的手动分割	水獭长骨的微型CT扫描图像	计算机视觉	NA	微型CT扫描	CNN	图像	水獭长骨的微型CT扫描数据集	NA	BONe (Bone One-shot Network)	分割准确性，泛化能力，计算效率	NA
4095	2025-11-10	Ensemble Learning Model: A Novel Technique to Detect Malignancy in Effusion Cytology 2025-Nov-08, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70036 PMID:41205194	研究论文	本研究开发了一种集成学习模型，用于检测积液细胞学中的恶性肿瘤	首次在积液细胞学中应用六模型集成深度学习方法	NA	开发用于积液细胞学恶性肿瘤检测的深度学习模型	积液细胞学样本	数字病理学	癌症	细胞学染色	集成学习,迁移学习	图像	110例积液细胞学病例（59例良性，51例恶性），755张显微照片	Jupyter Notebook	DenseNet121,Xception,ResNet50,MobileNetV2,InceptionV3,VGG16	灵敏度,特异度,准确度,精确度,阴性预测值,F1分数,AUROC	NA
4096	2025-11-10	Structure-Guided Engineering of High-Affinity Antibodies Against Zika Virus Using Deep Learning and Molecular Dynamics 2025-Nov-08, Chemistry & biodiversity IF:2.3Q3 DOI:10.1002/cbdv.202502769 PMID:41205205	研究论文	本研究利用深度学习和分子动力学模拟优化针对寨卡病毒包膜蛋白的中和抗体	结合深度学习与分子动力学模拟进行抗体工程优化，通过双点突变设计高亲和力抗体变体	研究结果为计算机预测，需要未来实验验证其实际效果	开发针对寨卡病毒的高亲和力抗体治疗剂	寨卡病毒包膜蛋白DIII区域和抗体变体	计算生物学	寨卡病毒感染	深度学习，分子动力学模拟，分子对接	深度学习模型	蛋白质结构数据，序列数据	通过双点突变设计的抗体变体库，重点分析Variant-213和Variant-206	DeepPurpose, FoldX, SoluProt	NA	结合亲和力，溶解度，结构稳定性，结合能(-76.90 kcal/mol)	NA
4097	2025-11-10	Toward robust surgical phase recognition via deep ensemble learning 2025-Nov-08, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03543-6 PMID:41206386	研究论文	本研究通过深度集成学习方法提升手术阶段识别的鲁棒性	首次系统研究集成学习在手术阶段识别中的应用，通过组合多种深度学习架构的互补优势来提升性能	研究仅限于Cholec80数据集，未在其他手术数据集上验证泛化能力	提高手术阶段自动识别的准确性和鲁棒性	手术视频中的阶段识别	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习	手术视频	Cholec80数据集	NA	多种深度学习架构集成	F1-score, 准确率, Jaccard Index	NA
4098	2025-11-10	Performance of Machine Learning Models Based on Medical Imaging in Predicting the expression of PD-L1 and CD8+TILs in Thoracic cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Nov-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.002 PMID:41206268	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于医学影像的AI模型在预测胸部肿瘤免疫微环境（PD-L1表达和CD8+TILs）中的性能	首次系统评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤PD-L1和CD8+TILs中的表现，并进行定量荟萃分析	研究间存在显著异质性（I² > 75%），限制了模型的普适性	评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤免疫微环境中的进展	胸部肿瘤患者的医学影像数据	医学影像分析	胸部肿瘤	医学影像分析	深度学习模型	医学影像	68项研究（其中25项符合荟萃分析条件）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
4099	2025-11-10	Deep Learning Denoising Algorithm for Improved Assessment of Coronary Arteries in Transcatheter Aortic Valve Implantation CT Imaging 2025-Nov-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.030 PMID:41206269	研究论文	本研究评估了深度学习去噪算法在TAVI术前CT成像中对冠状动脉图像质量和诊断准确性的改善效果	开发了专门用于TAVI术前CT成像的深度学习去噪技术，显著提升了冠状动脉评估的图像质量	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习去噪技术在TAVI术前CT冠状动脉成像中的图像质量和诊断准确性	200例重度主动脉瓣狭窄患者	医学影像分析	心血管疾病	CT成像，深度学习去噪	深度学习	CT医学影像	200例患者，800支血管，1787个节段	NA	NA	SNR, CNR, AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
4100	2025-11-10	Accuracy and time efficiency of deep learning-based method for single-crown design compared with a conventional CAD software program: A systematic review 2025-Nov-07, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.10.046 PMID:41206332	系统综述	系统评价基于深度学习的单颗牙冠设计与传统CAD软件在准确性和时间效率方面的比较	首次系统评估深度学习技术在牙冠设计领域相较于传统CAD系统的性能优势	仅纳入体外研究，研究数量有限（7项），可能存在发表偏倚	比较深度学习软件与传统CAD系统在单颗牙冠设计中的准确性和时间效率	单颗牙冠的形态重建和工作时间	数字病理	牙科疾病	计算机辅助设计与制造（CAD-CAM）	深度学习	牙科图像数据	7项符合条件的研究	NA	NA	准确性, 时间效率, 内部适合度差异	NA