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
461	2025-09-11	Deep learning neural network of adenocarcinoma detection in effusion cytology 2025-Sep-09, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf067 PMID:40736208	研究论文	开发基于深度学习的YOLOv8目标检测模型，用于检测积液细胞学图像中的腺癌细胞	首次将YOLOv8目标检测算法应用于积液细胞学中腺癌细胞的自动检测，实现了高精度的恶性细胞识别	细胞标注过程中可能存在一些问题，需要进一步优化以减少假阴性结果	通过深度学习技术辅助积液细胞学中的癌症筛查	积液细胞学样本中的腺癌细胞	计算机视觉	腺癌	YOLOv8目标检测算法	CNN	图像	463例样本（275例腺癌病例包含12182张图像和29245个标注，188例阴性病例包含1980张图像）
462	2025-09-11	Artificial intelligence in traumatic brain injury: Brain imaging analysis and outcome prediction: A mini review 2025-Sep-09, World journal of critical care medicine DOI:10.5492/wjccm.v14.i3.107611 PMID:40880570	综述	本文回顾了人工智能在创伤性脑损伤影像分析和预后预测中的应用	重点探讨机器学习和深度学习方法在创伤性脑损伤临床实践中的潜在改进	NA	评估人工智能在创伤性脑损伤医疗中的应用价值	创伤性脑损伤患者	医疗人工智能	创伤性脑损伤	机器学习和深度学习	NA	医学影像	NA
463	2025-09-11	Lesion Asymmetry Screening Assisted Global Awareness Multi-view Network for Mammogram Classification 2025-Sep-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3607877 PMID:40924534	研究论文	提出一种基于多视角乳腺X线影像的乳腺癌分类深度学习框架LAS-GAM，模拟放射科医生诊断流程	首次将全局特征与病灶不对称筛查相结合，实现患者级别的多视角影像协同诊断	NA	开发端到端的乳腺癌辅助诊断系统，提升多视角乳腺X线影像的分类性能	乳腺X线影像（CC和MLO视角）	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	多视角神经网络（LAS-GAM）	医学影像	DDSM公共数据集和内部数据集（具体样本量未明确说明）
464	2025-09-11	Spherical Harmonics Representation Learning for High-Fidelity and Generalizable Super-Resolution in Diffusion MRI 2025-Sep-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3607105 PMID:40924535	研究论文	提出一种基于球谐函数表示学习的框架SHRL-dMRI，用于同时提升扩散磁共振成像的空间和角度分辨率	结合隐式神经表示和球谐函数建模连续空间与角度表示，首次实现同时空间和角度超分辨率，并引入数据保真模块与基于小波的频率损失	NA	提升扩散磁共振成像分辨率以改善微结构参数估计精度	扩散磁共振成像数据	医学影像分析	NA	深度学习，球谐函数表示，小波变换	隐式神经表示	医学影像	NA
465	2025-09-11	Toward Foundational Model for Sleep Analysis Using a Multimodal Hybrid-Self-Supervised Learning Framework 2025-Sep-09, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603608 PMID:40924530	研究论文	提出一种多模态混合自监督学习框架SynthSleepNet，用于分析多导睡眠图数据以评估睡眠质量和诊断睡眠障碍	结合掩码预测和对比学习整合多模态特征，并开发基于Mamba的TCM模型有效捕获跨信号上下文信息	NA	开发自动化睡眠分析基础模型以减少对大规模标注数据的依赖	多导睡眠图数据，包括EEG、EOG、EMG和ECG信号	机器学习	睡眠障碍	多模态混合自监督学习	SSL框架，基于Mamba的TCM	生理信号数据	NA
466	2025-09-11	Structure Learning of Deep Gaussian and Non-Gaussian Information Fusion Framework for Automated Predictive Data Analytics 2025-Sep-09, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603545 PMID:40924529	研究论文	提出一种基于最大信息系数（MIC）的结构学习算法，用于自动化确定深度高斯与非高斯信息融合框架的隐藏层结构	引入MIC方法作为潜在变量间关联强度的无分布测量，并定义了评估指标以实现模型训练过程中隐藏层的自动确定	NA	解决深度信息融合框架中的结构学习问题，实现数据驱动建模与分析自动化	时变工业过程数据	机器学习	NA	最大信息系数（MIC）	深度高斯与非高斯潜在变量模型	工业过程数据	两个真实工业案例
467	2025-09-11	GSH and Halides Directed Controllable Synthesis of Chiral Gold Nanostars for Sensitive Diagnosis of Nephritis Types Using SERS and Transformer Neural Network 2025-Sep-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01908 PMID:40925611	研究论文	本研究通过可控合成手性金纳米星并结合SERS与Transformer神经网络，实现了肾炎类型的高精度诊断	利用l-GSH和卤化物调控金纳米星分支尺寸、数量和尖锐度的可控合成方法，以及结合Transformer神经网络处理复杂临床数据	NA	开发一种基于SERS和深度学习的肾炎类型敏感诊断方法	健康个体、急性间质性肾炎和非急性间质性肾炎患者的尿液样本	机器学习	肾炎	表面增强拉曼光谱(SERS)、有限时域差分(FDTD)计算	Transformer神经网络	拉曼光谱数据	NA
468	2025-09-11	Two-Step Semi-Automated Classification of Choroidal Metastases on MRI: Orbit Localization via Bounding Boxes Followed by Binary Classification via Evolutionary Strategies 2025-Sep-09, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8998 PMID:40925681	研究论文	提出一种基于深度学习的半自动化两阶段框架，用于在脑部MRI图像中检测脉络膜转移瘤	采用分层深度学习框架，结合YOLOv5定位网络与进化策略训练的二元分类网络，有效解决小数据集下的过拟合与欠拟合问题	模型无法区分左右眼眶，且mAP(0.5:0.95)指标较低，样本量较小（仅97名患者）	提高脑部MRI中脉络膜转移瘤的检测准确率，减少漏诊	脑部MRI图像中的眼眶区域及脉络膜转移瘤	计算机视觉	脉络膜转移瘤	深度学习，进化策略	YOLOv5, CNN	MRI图像	97名患者的386张T2加权轴向MRI切片，其中66张用于分类（33正常 vs 33异常）
469	2025-09-11	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-Sep-09, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70075 PMID:40926527	研究论文	开发基于MRI的融合临床、生境放射组学和深度学习模型的综合模型，用于直肠癌术前肿瘤沉积识别	首次探索结合临床特征、生境放射组学和深度学习特征的融合模型用于术前肿瘤沉积检测	回顾性研究设计，样本来源有限（仅两个中心）	术前识别直肠癌肿瘤沉积并评估预后	经手术确诊的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像，nnUNet分割，放射组学特征提取	融合模型（临床+放射组学+DL），nnUNet	医学影像（MRI），临床数据	635例患者（训练集259例，内部验证112例，外部验证264例）
470	2025-09-11	Multimodal machine learning for staging laparoscopy: a combined image analysis and morphologic tool for the discrimination of peritoneal metastasis 2025-Sep-09, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003448 PMID:40928288	研究论文	开发一种结合图像分析和形态学特征的多模态机器学习模型，用于在分期腹腔镜术中区分腹膜转移灶与良性病变	首次将深度学习图像分类与专家形态学评估相结合，构建多模态机器学习模型，显著提升腹膜转移灶的术中识别准确率	研究样本量有限（67例患者），且仅为内部验证，需外部数据集进一步验证泛化能力	提高分期腹腔镜术中腹膜转移灶的识别准确性，减少不必要的活检	接受分期腹腔镜检查的疑似腹膜转移患者及其腹腔病变	计算机视觉	腹膜转移癌	深度学习、传统机器学习、多模态融合	多模态机器学习模型（结合图像与形态特征）	视频帧图像与形态学特征数据	67例患者的453个连续活检病变（良性197个，恶性256个）
471	2025-09-11	DeepPhosPPI: a deep learning framework with attention-CNN and transformer for predicting phosphorylation effects on protein-protein interactions 2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf462 PMID:40914970	研究论文	提出首个基于序列的深度学习框架DeepPhosPPI，用于预测磷酸化对蛋白质-蛋白质相互作用的影响	结合注意力机制CNN和Transformer模型，并采用预训练蛋白质语言模型（ProtBERT和ESM-2）进行特征嵌入	NA	开发高效计算方法来预测磷酸化对蛋白质相互作用的影响，替代实验验证	蛋白质磷酸化及其对蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)的调控	自然语言处理	神经退行性疾病和癌症	深度学习，蛋白质语言模型	attention-CNN, Transformer, ProtBERT, ESM-2	蛋白质序列	NA
472	2025-09-11	EZ-FRCNN: A Fast, Accessible and Robust Deep Learning Package for Object Detection Applications from Ethology to Cell Biology 2025-Sep-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.19.660198 PMID:40667197	研究论文	介绍EZ-FRCNN，一个本地化、用户友好的深度学习包，用于生物图像中的目标检测应用	开发了首个完全离线的图形化和可脚本化界面，无需编码或云基础设施即可实现生物目标检测	NA	为生物学研究提供可访问且可扩展的目标检测工具	细胞表型、自由移动的秀丽隐杆线虫、自然环境中的动物	计算机视觉	NA	深度学习，基于区域的卷积神经网络	FRCNN	图像	NA
473	2025-09-11	Detecting, Characterizing, and Mitigating Implicit and Explicit Racial Biases in Health Care Datasets With Subgroup Learnability: Algorithm Development and Validation Study 2025-Sep-04, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71757 PMID:40905712	研究论文	开发并验证了一种名为AEquity的简单指标，用于检测和缓解医疗数据集中隐含和明确的种族偏见	提出了一种基于学习曲线近似的新指标AEquity，专注于在数据层面而非模型层面解决偏见问题，支持交叉人群分析和多种公平性度量	NA	开发并验证一种能够区分和缓解医疗数据集中种族偏见的指标	医疗数据集，包括胸部X光片、医疗成本利用数据和全国健康与营养调查数据	机器学习	NA	学习曲线近似，深度学习	全连接网络，CNN（如ResNet-50），Transformer（如VIT-B-16），Light Gradient-Boosting Machine	医疗数据，图像数据	NA
474	2025-09-11	Dynamic network compression via probabilistic channel pruning 2025-Sep-04, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108080 PMID:40925121	研究论文	提出一种基于概率通道剪枝的动态网络压缩方法，无需微调即可减少模型参数并提升精度	引入概率连接模块动态激活/停用通道连接，结合深度卷积分解有效诱导稀疏性	NA	解决神经网络压缩问题，减少计算密集型深度学习模型的限制	神经网络模型（ResNet-56, VGG-19）	机器学习	NA	概率通道剪枝，卷积分解	CNN	NA	NA
475	2025-09-09	Multimodal Deep Learning for Generating Potential Anti-Dengue Peptides 2025-Sep-02, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c03510 PMID:40918327	研究论文	提出一种多模态深度学习框架，用于预测和生成潜在抗登革热病毒肽	整合高性能预测模型与生成学习，首次采用多模态BiLSTM和堆叠神经网络结合生成对抗网络来发现新型抗病毒肽	抗登革热肽数据有限，可能影响模型泛化能力	开发计算框架加速抗登革热病毒肽的发现	抗登革热肽(ADPs)及其与登革热病毒包膜蛋白的相互作用	自然语言处理	登革热	多模态深度学习，序列表示	BiLSTM, CNN, Transformer, WGAN-GP, 随机森林	肽序列数据	生成33种新型ADP序列，预测3种IC值低于10μM的候选肽
476	2025-09-11	Development and validation of a user-friendly prediction tool for preoperative T-Staging in gallbladder Cancer: A multicenter study using contrast-enhanced CT-Based fusion models 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110117 PMID:40412011	研究论文	开发并验证基于对比增强CT多模态融合模型的胆囊癌术前T分期预测工具	提出加权融合模型（wGBCT），整合临床、影像组学和深度学习特征，并开发用户友好型预测工具	回顾性研究，样本量有限（189例），需多中心前瞻性验证	提高胆囊癌术前T分期的准确性以指导手术规划	胆囊癌患者	医学影像分析	胆囊癌	CT影像组学特征提取、深度学习特征提取、多模态融合	融合模型（Rad+DL+Clinical）、加权平均模型	医学影像（CT动脉期/门静脉期序列）、临床数据	189例患者（训练111例，内部验证48例，时间验证30例）
477	2025-09-11	Deep learning reveals the complex genetic architecture of male guppy colouration 2025-Sep, Nature ecology & evolution IF:13.9Q1 DOI:10.1038/s41559-025-02781-w PMID:40596731	研究论文	利用深度学习结合基因组学方法揭示雄性孔雀鱼颜色变异的遗传架构	首次将卷积神经网络应用于高分辨率表型分析，结合全基因组重测序发现Y染色体基因重复是性连锁颜色变异的主要机制	NA	研究雄性孔雀鱼颜色变异的遗传基础和遗传力	雄性孔雀鱼（Poecilia reticulata）	计算生物学	NA	全基因组重测序、基因组关联分析（GWAS）、选择实验、控制系谱	CNN	图像、基因组序列	NA
478	2025-09-11	Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的高空间分辨率超声衰减成像方法，用于改善乳腺组织特性表征	结合深度学习与声速结构约束，实现高分辨率低方差的衰减成像，突破传统QUS和USCT方法的限制	方法依赖特定扫描仪（QTI BACT）的多角度RF数据，尚未明确说明模型泛化能力和临床验证范围	开发高空间分辨率超声衰减成像技术以提升乳腺组织表征能力	人类乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描（USCT）、定量超声（QUS）、深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	射频（RF）超声数据	使用60个角度视图的RF数据（具体样本数未明确说明）
479	2025-09-11	Survey on sampling conditioned brain images and imaging measures with generative models 2025-Sep, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00487-3 PMID:40917152	综述	本文全面概述了生成模型在脑成像领域的进展，特别是条件生成方法的应用	重点探讨了基于年龄、性别、临床表型或遗传因素等变量条件化生成脑图像的方法，以增强数据集多样性并支持罕见疾病研究	NA	推动条件生成模型在神经科学研究和临床工作流程中的整合	脑成像数据及其生成模型	神经科学	神经系统疾病	生成模型（如VAE、GAN、扩散模型）	VAE, GAN, 扩散模型	脑图像	NA
480	2025-09-11	Neural interaction explainable AI predicts drug response across cancers 2025-Sep, NAR cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1093/narcan/zcaf029 PMID:40918644	研究论文	提出一种可解释的深度学习框架NeurixAI，用于预测癌症药物反应并揭示药物-基因相互作用	开发了可扩展且可解释的AI框架，能够识别转录组模式与药物反应的关联，并发现非癌症药物的抗癌潜力	NA	优化癌症个性化治疗选择，实现药物重定位和新治疗靶点发现	癌症患者肿瘤样本和药物反应数据	机器学习	癌症	深度学习，可解释人工智能(xAI)	深度学习框架	转录组数据，药物扰动实验数据	546,646个药物扰动实验，涉及1,135种药物和476个肿瘤的分子谱