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
4181	2025-10-06	Deep-learning model for embryo selection using time-lapse imaging of matched high-quality embryos 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10531-y PMID:40750959	研究论文	开发基于自监督对比学习的深度学习模型，通过延时成像技术筛选优质胚胎	采用匹配的已知植入数据胚胎和自监督对比学习方法，结合孪生神经网络和XGBoost预测模型	研究样本量有限（1580个胚胎视频），模型预测性能仍有提升空间	改进体外受精实验室中的胚胎选择流程	人类胚胎	计算机视觉	生殖医学	延时成像技术	CNN, 孪生神经网络, XGBoost	视频数据	460名患者的1580个胚胎视频	NA	卷积神经网络, 孪生神经网络	AUC	NA
4182	2025-10-06	STELLA provides a drug design framework enabling extensive fragment-level chemical space exploration and balanced multi-parameter optimization 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12685-1 PMID:40750989	研究论文	本文介绍STELLA——一种基于元启发式的生成分子设计框架，用于药物发现中的化学空间探索和多参数优化	结合进化算法进行基于片段的化学空间探索，并采用基于聚类的构象空间退火方法实现高效多参数优化，同时利用深度学习模型预测药理性质	NA	开发一个能够广泛探索片段级化学空间并实现平衡多参数优化的药物设计框架	分子设计和药物发现	机器学习	NA	深度学习，进化算法，构象空间退火	深度学习模型	化学分子数据	NA	NA	NA	对接得分，药物相似性定量估计，平均目标得分	NA
4183	2025-10-06	Pretreatment CT Texture Analysis for Predicting Survival Outcomes in Advanced Nonsmall Cell Lung Cancer Patients Receiving Immunotherapy: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug, Thoracic cancer IF:2.3Q2 DOI:10.1111/1759-7714.70144 PMID:40755255	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估治疗前CT纹理分析在预测晚期非小细胞肺癌患者免疫治疗生存结局中的价值	首次系统评估CT纹理分析作为非侵入性影像生物标志物在晚期NSCLC免疫治疗预后预测中的应用	纳入研究均为回顾性设计，存在中度异质性，特征提取方法不统一	评估治疗前CT纹理分析预测晚期非小细胞肺癌患者免疫治疗生存结局的有效性	晚期非小细胞肺癌接受免疫治疗的患者	医学影像分析	肺癌	CT纹理分析，影像组学	深度学习，传统机器学习	CT医学影像	10项研究共2400名患者（OS分析1102人，PFS分析1799人）	NA	NA	风险比，置信区间，I²异质性检验	NA
4184	2025-10-06	Multimodal Deep Learning Integrating Tumor Radiomics and Mediastinal Adiposity Improves Survival Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer: A Prognostic Modeling Study 2025-Aug, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.71077 PMID:40755324	研究论文	本研究开发了一种融合肿瘤影像组学和纵隔脂肪度的多模态深度学习模型，用于改善非小细胞肺癌患者的术后生存预测	首次将深度学习提取的肿瘤影像特征与纵隔脂肪度指标进行多模态融合，显著提升了生存预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（702例患者）	开发非小细胞肺癌术后生存预测的多模态预后模型	702例接受手术切除的非小细胞肺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT影像分析，深度学习特征提取	CNN	医学影像（CT图像）	702例手术切除的NSCLC患者	NA	DenseNet121	C-index, ROC分析, Kaplan-Meier生存分析	NA
4185	2025-10-06	Deep learning for sub-ångström-resolution imaging in uncorrected scanning transmission electron microscopy 2025-Aug, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf235 PMID:40755523	研究论文	提出一种深度学习扩散模型SARDiffuse，可在未校正扫描透射电子显微镜中实现亚埃级分辨率成像	首次将扩散模型应用于未校正STEM图像的超分辨率重建，无需复杂像差校正器即可达到亚埃级分辨率	方法对样本厚度有一定要求，尚未在各类材料中广泛验证	开发深度学习方法来提升未校正扫描透射电子显微镜的空间分辨率	硅、钛酸锶和氮化镓等代表性材料	计算机视觉	NA	扫描透射电子显微镜(STEM)	扩散模型	电子显微镜图像	实验使用的代表性材料样本(硅、钛酸锶、氮化镓)	NA	SARDiffuse	空间分辨率(<1 Å)、原子位置保持精度、球差伪影校正效果	NA
4186	2025-10-06	Construction of GAN-RES and Its Application to Small Sample Fusulinid Fossil Recognition 2025-Aug, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.71845 PMID:40755890	研究论文	提出一种结合GAN与多种神经网络架构的小样本蜓类化石识别方法	首次将生成对抗网络与ResNet50、EfficientNet及定制CNN结合，通过生成样本扩充数据集解决小样本化石识别难题	仅针对特定类型的蜓类化石进行验证，未在其他化石类别测试通用性	解决小样本稀有化石的精准识别问题	蜓类化石图像	计算机视觉	NA	图像生成与识别	GAN, CNN	图像	小样本化石图像数据集	NA	ResNet50, EfficientNet, 定制CNN	准确率	NA
4187	2025-10-06	Enhancing telemedicine service quality through sentiment analysis of user review dataset in Indonesia 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111878 PMID:40756423	研究论文	通过情感分析印度尼西亚远程医疗应用的用户评论数据集来提升服务质量	构建了印度尼西亚首个大规模远程医疗用户评论数据集，并应用高级重采样技术处理显著的类别不平衡问题	数据集存在显著的类别不平衡（正负评论比例超过1:14），且仅包含文本评论数据	通过情感分析提升远程医疗服务质量并推进印尼自然语言处理研究	印度尼西亚远程医疗应用的用户评论	自然语言处理	NA	情感分析,文本挖掘	SRNN,1D-CNN,LSTM,BiLSTM	文本	255,679条用户评论	NA	SRNN,1D-CNN,1L-LSTM,BiLSTM	NA	NA
4188	2025-10-06	Detection and classification of femoral neck fractures from plain pelvic X-rays using deep learning and machine learning methods 2025-Aug, Ulusal travma ve acil cerrahi dergisi = Turkish journal of trauma & emergency surgery : TJTES DOI:10.14744/tjtes.2025.75806 PMID:40765193	研究论文	本研究使用深度学习和机器学习方法从骨盆X光片中检测和分类股骨颈骨折	比较了多种预训练深度学习模型和机器学习算法在股骨颈骨折检测中的性能，并发现结合VGG-16特征提取和k-NN分类器可获得最佳效果	样本量有限，需要多中心研究进一步改进模型	从骨盆X光片中诊断和分类股骨颈骨折	股骨颈骨折患者和无骨折个体的骨盆X光片	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	CNN, k-NN	图像	598张骨盆X光片（296名骨折患者，302名无骨折个体）	TensorFlow, Keras, Scikit-learn	VGG-16, ResNet-50, MobileNetV2	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, Cohen's kappa, ROC曲线	NA
4189	2025-10-06	Single Capture Quantitative Oblique Back-Illumination Microscopy 2025-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.29.667497 PMID:40766649	研究论文	提出一种单次捕获定量斜背照明显微镜技术，利用深度学习模型从单次斜背照明捕获中准确重建相位信息	首次实现单次捕获即可完成定量相位成像，显著提升成像速度并降低系统复杂度	NA	开发更快速、更简化的定量相位成像技术	生物样本（小鼠大脑和人类手臂）	生物医学成像	NA	定量斜背照明显微镜	深度学习模型	显微镜图像	多种生物样本	NA	NA	相位成像精度	NA
4190	2025-10-06	Dual prompt personalized federated learning in foundation models 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11864-4 PMID:40745444	研究论文	提出双提示个性化联邦学习框架，解决基础模型在联邦学习中的异构数据分布和新客户端集成问题	首次将基础模型CLIP引入联邦学习场景，提出双提示机制和自适应聚合策略，实现全局任务认知与本地数据驱动的结合	未明确说明实验数据规模和具体应用场景的局限性	解决有限本地数据下联邦学习的模型训练不足问题，提升个性化联邦学习性能	异构客户端数据分布下的基础模型联邦学习	机器学习	NA	联邦学习，基础模型微调	基础模型（CLIP）	图像和文本数据	NA	NA	CLIP	NA	NA
4191	2025-10-06	Advancing deep learning for expressive music composition and performance modeling 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13064-6 PMID:40745012	研究论文	比较三种深度学习架构在音乐生成和转录任务中的表现，并提出双评估框架	提出结合客观指标和主观人类评估的双评估框架，用于全面评估AI生成音乐的质量	机器生成音乐在感知质量上仍低于人类创作，缺乏情感感知建模和实时人机协作	提升AI音乐生成的表现力和结构连贯性，缩小机器生成与人类表演音乐的差距	AI生成的音乐作品	机器学习	NA	深度学习音乐生成	LSTM, Transformer, GAN	音乐数据	使用MAESTRO数据集，50名听众参与主观评估	NA	LSTM, Transformer, GAN	困惑度, 和声一致性, 节奏熵, 平均意见得分	NA
4192	2025-10-06	Development of a novel deep learning method that transforms tabular input variables into images for the prediction of SLD 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12900-z PMID:40745379	研究论文	开发了一种将表格数据转换为图像的新型深度学习方法，用于预测脂肪性肝病	提出将表格输入变量转换为图像的方法，利用深度学习模型的模式识别能力进行疾病预测	NA	开发新型深度学习方法以改善脂肪性肝病的预测性能	2999名患者的医疗登记数据	机器学习	脂肪性肝病	深度学习	深度学习模型	表格数据、图像	2999名患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUCROC	NA
4193	2025-10-06	A comprehensive multifaceted technical evaluation framework for implementation of auto-segmentation models in radiotherapy 2025-Jul-31, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01048-6 PMID:40745381	研究论文	开发了一个用于放疗中自动分割模型实施的多方面技术评估框架	提出了首个整合几何测量、专家评估、时间效率和剂量学评估的全面评估框架	需要建立标准化基准和共识指南以实现临床实施	验证放疗中自动分割模型的临床应用价值	脑部危及器官的自动分割模型	医学影像分析	癌症放疗	深度学习	深度学习模型	医学影像	100个训练病例，8位放射肿瘤专家参与评估	NA	NA	几何精度，临床可接受率，时间效率，剂量差异	NA
4194	2025-10-06	IHE-Net:Hidden feature discrepancy fusion and triple consistency training for semi-supervised medical image segmentation 2025-Jul-31, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103229 PMID:40763409	研究论文	提出一种基于异构编码器特征差异融合和三重一致性训练的半监督医学图像分割框架IHE-Net	利用CNN和Transformer/Mamba两种异构编码器的特征差异，提出多级特征差异融合模块和三重一致性学习策略	NA	提升半监督医学图像分割性能	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	医学图像分割	CNN, Transformer, Mamba	医学图像	三个皮肤病变分割数据集(ISIC2017, ISIC2018, PH2)	NA	IHE-Net	NA	NA
4195	2025-10-06	Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations 2025-Jul-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/71740 PMID:40737551	研究论文	评估人工智能系统在临床实践中识别甲状腺良性结节以减少不必要细针穿刺活检的效果	首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”识别被放射科医生误判为恶性的良性甲状腺结节	存在将8.6%的恶性结节误判为良性的风险，特别是低度或中度可疑的结节	优化甲状腺结节管理，减少不必要的细针穿刺活检	甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺结节	超声成像	深度学习	超声图像	验证队列4572个甲状腺结节（良性3134个，恶性1438个），比较队列118个良性结节	NA	NA	敏感性, 特异性, AUC	NA
4196	2025-10-06	Histopathological-based brain tumor grading using 2D-3D multi-modal CNN-transformer combined with stacking classifiers 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11754-9 PMID:40739310	研究论文	提出一种结合2D-3D多模态CNN-Transformer和堆叠分类器的混合学习架构用于脑肿瘤分级	首次将2D-3D混合CNN与视觉Transformer结合，并采用堆叠集成分类器融合特征，有效捕获组织病理图像中的空间关系和全局语义	NA	开发可靠的脑肿瘤自动分级方法	脑肿瘤组织病理图像	数字病理	脑肿瘤	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	TCGA和DeepHisto两个公开数据集	NA	2D-3D混合CNN, Vision Transformer (ViT)	准确率, 精确率, 特异性	NA
4197	2025-10-06	A Novel 14-Gene Panel Associated With Efferocytosis for Predicting Pancreatic Cancer Prognosis Through Bulk and Single-Cell Databases 2025-Jul-30, Frontiers in bioscience (Landmark edition) DOI:10.31083/FBL40818 PMID:40765357	研究论文	通过整合单细胞和批量转录组数据，识别了一个与胞葬作用相关的14基因预后特征panel，用于预测胰腺癌预后	首次构建了基于胞葬作用的14基因预后特征panel，并通过深度学习构建了ER风险评分系统	需要进一步验证这些基因相互作用如何影响肿瘤微环境	研究胞葬作用在胰腺导管腺癌进展中的影响机制	胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞	生物信息学	胰腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量转录组测序, 免疫组织化学染色, 细胞周期分析, 多重免疫荧光染色	深度学习, LASSO回归, 随机生存森林(RSF)	基因表达数据, 临床生存数据	来自TCGA、GEO和多个生物信息学网站的数据库，包含167个ER特征	NA	NA	总体生存率(OS), 无病生存率(DFS), Pearson相关系数	NA
4198	2025-10-06	Deep learning based treatment remission prediction to transcranial direct current stimulation in bipolar depression using EEG power spectral density 2025-Jul-29, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.07.16.24310445 PMID:40766130	研究论文	本研究使用深度学习模型基于脑电图功率谱密度预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的反应	首次将混合1DCNN和GRU模型应用于脑电图功率谱密度数据来预测双相抑郁患者的治疗缓解情况	样本量较小（仅21名参与者），需要更大规模的研究验证	预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的临床缓解情况	双相障碍患者	机器学习	双相障碍	脑电图	1DCNN, GRU	脑电图信号	21名双相障碍参与者	NA	混合1DCNN和GRU模型	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
4199	2025-10-06	Cross-level Cross-Scale Inference and Imputation of Single-cell Spatial Proteomics 2025-Jul-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7108570/v1 PMID:40766228	研究论文	开发了一个名为scProSpatial的多模态多尺度深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据推断和插补高保真度的单细胞空间蛋白质组学数据	提出了首个统一的跨层次跨尺度推理框架，能够在缺乏共享转录组学特征的情况下准确预测蛋白质空间丰度，将蛋白质覆盖范围扩大50倍，并对分布外场景具有鲁棒泛化能力	NA	克服当前单细胞空间组学技术的局限性，实现跨生物层次和尺度的多组学整合分析	单细胞空间蛋白质组学数据	生物信息学	转移性乳腺癌	scRNA-seq, 空间蛋白质组学	深度学习	单细胞RNA测序数据, 空间蛋白质组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
4200	2025-10-06	Automated characterization of abdominal MRI exams using deep learning 2025-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11985-w PMID:40715356	研究论文	开发卷积神经网络自动分类腹部MRI检查的核心属性	首次使用深度学习自动识别腹部MRI的脉冲序列类型、成像方向和对比增强状态	存在类别标签不匹配问题，需要外部验证时进行调整	开发标准化工具来自动识别和表征MRI关键成像属性	腹部MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	图像	未明确样本数量，包含Duke肝脏数据集的外部验证	NA	CNN	准确率	NA