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
4881	2025-10-31	Predicting COVID-19 patient recovery or mortality using deep neural decision tree and forest 2025-Oct-27, BMC research notes IF:1.6Q2 DOI:10.1186/s13104-025-07511-w PMID:41146277	研究论文	本研究评估深度神经决策树和深度神经决策森林在预测COVID-19患者死亡率方面的有效性	将深度神经网络的表征能力与决策森林的结构化决策相结合，仅使用临床数据即可提高模型可解释性和性能，无需依赖影像或实验室检查	NA	预测COVID-19患者的康复或死亡率，帮助急诊医生有效分配医疗资源	COVID-19患者	机器学习	COVID-19	NA	深度神经决策树, 深度神经决策森林	临床数据（包括COVID-19诊断、人口统计学、健康指标和职业风险因素）	NA	NA	深度神经决策树, 深度神经决策森林	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
4882	2025-10-31	PyHFO 2.0: an open-source platform for deep learning-based clinical high-frequency oscillations analysis 2025-Oct-27, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae10e0 PMID:41061718	研究论文	介绍PyHFO 2.0开源平台，用于基于深度学习的高频振荡临床分析	整合了更全面的检测方法和深度学习工具，新增基于希尔伯特变换的检测器，并与Hugging Face生态系统集成	NA	开发支持临床使用的开源高频振荡分析平台	耐药性癫痫患者的脑电图高频振荡	计算神经科学	癫痫	脑电图记录	深度学习模型	脑电图信号	临床脑电图数据集	Python, Hugging Face	NA	与专家标注和RIPPLELAB工具的一致性	NA
4883	2025-10-31	Artificial Intelligence in Valvular Heart Disease: Innovations and Future Directions 2025-Oct-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.08.031 PMID:41161917	综述	本文探讨人工智能在瓣膜性心脏病管理中的应用、创新方向及临床实践挑战	系统阐述AI如何通过多模态数据整合提升VHD诊疗精度，并首次提出数字孪生技术在瓣膜疾病建模中的创新应用	AI模型需要多中心严格验证，存在算法偏见、数据隐私和透明度不足等应用障碍	综述AI技术在瓣膜性心脏病诊疗领域的应用现状与发展前景	瓣膜性心脏病患者的多模态医疗数据	数字病理	心血管疾病	心电图, 超声心动图, 计算机断层扫描	机器学习, 深度学习	多模态医疗数据（人口统计学、症状、生物标志物、影像等）	NA	NA	NA	NA	NA
4884	2025-10-31	A generalizable deep learning framework for structure-based protein-ligand affinity ranking 2025-Oct-21, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2508998122 PMID:41100673	研究论文	提出了一种基于深度学习的蛋白质-配体结合亲和力排序框架CORDIAL，专注于学习距离依赖的物理化学相互作用特征	通过仅参数化蛋白质-配体间的物理化学相互作用特征而非化学结构本身，解决了现有机器学习模型在新蛋白质或化学系列预测中的泛化性问题	论文未明确说明模型在更广泛蛋白质家族或极端条件下的性能表现	开发可泛化的基于结构的蛋白质-配体结合亲和力预测方法，用于早期药物发现	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	深度学习	CNN, 注意力机制	蛋白质-配体结构数据	NA	NA	CORDIAL（基于卷积和注意力机制的架构）	预测性能，校准度	NA
4885	2025-10-31	Skeletal Muscle Radiation Attenuation at C3 Predicts Survival in Head and Neck Cancer 2025-Oct-21, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32100587 PMID:41149507	研究论文	本研究评估了头颈癌患者第三颈椎水平的骨骼肌面积和骨骼肌辐射衰减值对局部区域控制和总生存期的预测价值	首次系统评估第三颈椎水平的骨骼肌辐射衰减值在头颈癌预后预测中的价值，并开发了基于深度学习的自动分割流程	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究验证结果	探索头颈癌患者颈椎水平肌肉指标与预后的关联	头颈癌患者	数字病理	头颈癌	CT扫描	深度学习	医学影像	904例头颈癌病例	NA	NA	风险比, 置信区间	NA
4886	2025-10-31	Leveraging Artificial Intelligence for the Diagnosis of Systemic Sclerosis Associated Pulmonary Arterial Hypertension: Opportunities, Challenges, and Future Perspectives 2025-Oct-17, Advances in respiratory medicine IF:1.8Q3 DOI:10.3390/arm93050047 PMID:41149139	综述	评估人工智能在改善系统性硬化症相关肺动脉高压诊断中的新兴作用	首次系统评估AI技术在SSc-PAH诊断中的综合应用，提出多模态数据整合框架	模型准确性因数据集和模态而异，大多数需要针对右心导管确诊队列进行外部验证	探索人工智能在SSc-PAH早期诊断和风险分层中的应用前景	系统性硬化症相关肺动脉高压患者	机器学习	肺动脉高压	机器学习,深度学习	NA	心音,心电图,胸部X光,超声心动图,CT肺动脉造影,组学数据	NA	NA	NA	准确性	NA
4887	2025-10-31	Automatic Brain Tumor Segmentation in 2D Intra-Operative Ultrasound Images Using Magnetic Resonance Imaging Tumor Annotations 2025-Oct-16, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100365 PMID:41150041	研究论文	本研究探索使用MRI肿瘤标注训练深度学习模型，实现术中超声图像的脑肿瘤自动分割	利用更易获取的MRI标注替代术中超声标注训练分割模型，解决了术中超声标注数据稀缺的问题	模型对小肿瘤的分割性能较低，仅使用180例MRI和29例术中超声数据，样本量有限	开发术中超声图像的脑肿瘤自动分割方法	脑肿瘤患者	医学图像分析	脑肿瘤	图像配准，深度学习	CNN	2D医学图像（MRI和术中超声）	180例标注MRI扫描和对应未标注术中超声图像，29例标注术中超声图像	NA	nnU-Net	Dice系数	NA
4888	2025-10-31	ImbDef-GAN: Defect Image-Generation Method Based on Sample Imbalance 2025-Oct-16, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100367 PMID:41150043	研究论文	提出一种基于样本不平衡的缺陷图像生成方法ImbDef-GAN，用于解决工业缺陷检测中缺陷样本稀缺的问题	提出两阶段生成框架，包含背景图像生成和缺陷图像生成；开发Progress-coupled Gated Detail Injection模块控制高频信息注入；设计mask-aware匹配判别器确保缺陷图像与掩码的一致性	NA	解决工业缺陷检测中因缺陷样本稀缺导致的样本不平衡问题	工业缺陷图像	计算机视觉	NA	生成对抗网络	GAN, StyleGAN3	图像	MVTec AD数据集	NA	StyleGAN3, ImbDef-GAN	mAP@0.5	NA
4889	2025-10-31	Biomimetic Transfer Learning-Based Complex Gastrointestinal Polyp Classification 2025-Oct-15, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100699 PMID:41149229	研究论文	本研究探索基于仿生卷积神经网络和迁移学习的胃肠道息肉自动分类方法	结合仿生CNN与迁移学习技术，使用多种优化架构进行胃肠道息肉分类	模型在视觉相似类别间容易产生分类错误，特别是经验不足的医生使用时	通过AI技术提升结直肠癌早期检测的诊断准确性	胃肠道内窥镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	内窥镜成像	CNN	图像	Kvasir数据集的4000张标注内窥镜图像，涵盖8种息肉类别	NA	ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2	准确率, 混淆矩阵, 精确率, 召回率, F1分数	有限资源计算机（平均推理时间低于0.5秒）
4890	2025-10-31	DyslexiaNet: Examining the Viability and Efficacy of Eye Movement-Based Deep Learning for Dyslexia Detection 2025-Oct-15, Journal of eye movement research IF:1.3Q3 DOI:10.3390/jemr18050056 PMID:41149958	研究论文	本研究开发了基于眼动信号的深度学习框架DyslexiaNet，用于阅读障碍检测和个性化字体选择	首次结合眼电图信号和深度学习分析字体特性对土耳其语阅读障碍儿童阅读表现的影响，并开发了专用框架DyslexiaNet	研究仅针对土耳其语儿童，样本代表性有限，未涉及其他语言或年龄群体	开发基于生理信号的客观阅读障碍检测方法并确定最适合阅读障碍儿童的字体	土耳其语阅读障碍儿童	数字病理学	神经发育障碍	眼电图	CNN	图像, 生理信号	NA	NA	DyslexiaNet, AlexNet, MobileNet, ResNet	准确率	NA
4891	2025-10-31	Automated T-Cell Proliferation in Lab-on-Chip Devices Integrating Microfluidics and Deep Learning-Based Image Analysis for Long-Term Experiments 2025-Oct-13, Biosensors DOI:10.3390/bios15100693 PMID:41149345	研究论文	本研究开发了一种集成微流控和深度学习图像分析的自动化系统，用于长期培养非贴壁细胞并监测其增殖	将微流控系统与深度学习图像分析相结合，实现长期自动化细胞培养和增殖量化，相比传统方法减少了试剂消耗和污染风险	仅评估了两种特定的芯片设备，未与其他微流控平台进行广泛比较	开发一个集成微流控和深度学习的自动化平台，用于长期悬浮细胞培养研究	Jurkat细胞和原代人T细胞	计算机视觉	癌症	微流控技术、深度学习图像分析	深度学习	图像	NA	NA	NA	细胞覆盖率、细胞数量估计	NA
4892	2025-10-31	Lung Nodule Malignancy Classification Integrating Deep and Radiomic Features in a Three-Way Attention-Based Fusion Module 2025-Oct-13, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100360 PMID:41150036	研究论文	提出一种基于三路注意力融合模块的混合框架，用于肺结节恶性程度分类	提出I-VISTA框架，首次将视觉、空间和时间特征通过三路并行处理与交叉注意力机制进行融合	使用内部数据集且样本量有限（114例），需要更大规模的外部验证	开发肺腺癌亚实性结节的恶性程度分类方法	114例病理证实的肺腺癌CT图像中的亚实性结节	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	Transformer, Auto-Encoder	CT图像	114例肺腺癌病例	PyTorch	SWin Transformer, Convolutional Auto-Encoder Transformer, 3D Radiomic模型	准确率, 敏感度, 特异性, AUC	NA
4893	2025-10-31	Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation 2025-Oct-13, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100359 PMID:41150035	研究论文	提出一种用于增强非对比脑部CT图像分割的轻量级预处理模型，专注于超早期缺血性病变的识别与分割	首次引入可训练参数的预定义可微分滤波器，结合预训练图像滤波器的可训练线性组合，实现无伪影的图像增强	仅使用112例患者数据进行验证，样本规模有限	提升超早期缺血性卒中病变的识别和分割精度	人类脑部非对比CT扫描中的超早期缺血核心区及周围半暗带	计算机视觉	心血管疾病	非对比计算机断层扫描	CNN	医学图像	112例患者的标注非对比脑部CT扫描	NA	基于卷积滤波的轻量级预处理模型	分割准确率	NA
4894	2025-10-31	A Lesion-Aware Patch Sampling Approach with EfficientNet3D-UNet for Robust Multiple Sclerosis Lesion Segmentation 2025-Oct-13, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100361 PMID:41150037	研究论文	提出结合病灶感知补丁采样策略的EfficientNet3D-UNet模型用于多发性硬化病灶分割	将复合缩放的MBConv3D模块与病灶感知补丁采样策略相结合，提升多模态MRI序列的体素分割性能	未明确说明数据集的规模和多样性限制	开发鲁棒的多发性硬化病灶自动分割方法	多发性硬化患者的3D MRI扫描数据	医学影像分析	多发性硬化	多模态MRI序列（FLAIR、T1、T2）	CNN	3D医学影像	NA	NA	EfficientNet3D-UNet, 3D U-Net	Dice相似系数, 精确率, 召回率, 准确率, 特异性	NA
4895	2025-10-31	Deep Learning Models to Screen Electronic Health Records for Breast and Colorectal Cancer Progression: Performance Evaluation Study 2025-Oct-13, JMIR AI DOI:10.2196/63767 PMID:41082723	研究论文	评估三种深度学习语言模型在电子健康记录中筛查乳腺癌和结直肠癌进展的性能	比较三种预训练深度学习语言模型在癌症进展识别任务中的表现，并分析影响模型预测的关键词汇	训练数据集规模有限，且仅在EHR级别而非句子级别进行分析	评估深度学习模型在电子健康记录中识别癌症进展的性能	2004-2020年加拿大曼尼托巴省诊断为4期乳腺癌和结直肠癌患者的电子健康记录	自然语言处理	乳腺癌,结直肠癌	电子健康记录文本分析	深度学习语言模型	文本	4期乳腺癌和结直肠癌患者的电子健康记录	NA	Bio+ClinicalBERT, Clinical-BigBird, Clinical-Longformer	灵敏度,阳性预测值,AUC,标准化Brier分数	NA
4896	2025-10-31	Integration of Artificial Intelligence in Biosensors for Enhanced Detection of Foodborne Pathogens 2025-Oct-12, Biosensors DOI:10.3390/bios15100690 PMID:41149342	综述	探讨人工智能在生物传感器中集成以增强食源性病原体检测能力的最新进展	将机器学习和深度学习应用于生物传感器，提升检测精度、缩短检测时间并实现数据自动解读	面临数据质量、算法透明度和监管接受度等挑战	开发快速、灵敏、可靠的食源性病原体检测方法	肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品中的食源性病原体	机器学习	食源性疾病	电化学、光学和压电生物传感机制	机器学习,深度学习	生物传感器信号数据	NA	NA	NA	灵敏度,准确度,检测时间	NA
4897	2025-10-31	A survey on neuro-mimetic deep learning via predictive coding 2025-Oct-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108161 PMID:41161207	综述	本文系统回顾了基于预测编码理论的神经拟态深度学习研究进展	首次全面梳理预测编码理论在机器学习各子领域的最新应用与发展趋势	作为综述文章，不包含原始实验数据和新算法验证	探索生物启发式学习算法在人工智能领域的应用潜力	预测编码理论及其在深度学习中的实现方法	机器学习	NA	预测编码	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4898	2025-10-31	ILD-Slider: A Parameter-Efficient Model for Identifying Progressive Fibrosing Interstitial Lung Disease from Chest CT Slices 2025-Oct-09, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100353 PMID:41150029	研究论文	提出一种参数高效的深度学习框架ILD-Slider，用于从有限CT切片中识别进行性纤维化性间质性肺病	引入基于解剖结构的位置标记指导代表性切片选择，采用峰值切片挖掘策略解决类别不平衡问题，通过切片级3D适配器实现非连续切片的PF-ILD诊断	仅在两个医疗中心的613例病例上进行验证，需要进一步多中心验证	早期识别进行性纤维化性间质性肺病	胸部CT切片	医学影像分析	间质性肺病	CT成像	深度学习	医学影像	613例病例（来自大阪大学医院和大阪府立医院机构丰中医疗中心）	NA	3D Adapter	AUPRC, AUROC	NA
4899	2025-10-31	Bio-Inspired Multi-Granularity Model for Rice Pests and Diseases Named Entity Recognition in Chinese 2025-Oct-08, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100676 PMID:41149206	研究论文	提出一种受生物视觉机制启发的多粒度深度学习模型，用于中文水稻病虫害命名实体识别	基于生物视觉机制设计多粒度特征提取方法，通过多粒度CNN增强嵌套边界信息捕获能力	基于自建数据集进行实验，未在更大规模公开数据集上验证	解决水稻病虫害实体识别中的结构复杂性和嵌套问题	中文水稻病虫害相关文本数据	自然语言处理	水稻病虫害	命名实体识别	CNN, BiLSTM, CRF	文本	自建数据集	BERT, CNN, BiLSTM, CRF	BERT编码器+多粒度CNN+BiLSTM+CRF	F1-score	NA
4900	2025-10-31	Hierarchical Deep Learning for Abnormality Classification in Mouse Skeleton Using Multiview X-Ray Images: Convolutional Autoencoders Versus ConvNeXt 2025-Oct-07, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100348 PMID:41150024	研究论文	本研究开发了基于多视角X射线图像的层次深度学习框架，用于小鼠骨骼异常分类	提出结合多视角图像数据和层次学习的方法，通过定制ConvNeXT和卷积自编码器架构在三个解剖粒度层级进行训练	NA	改进多标签背景下的小鼠骨骼异常检测分类性能	来自国际小鼠表型联盟(IMPC)的54,046个小鼠标本的170,958张多视角X射线图像	计算机视觉	骨骼异常	X射线成像	CNN, 自编码器	多视角X射线图像	54,046个小鼠标本，共170,958张图像	NA	ConvNeXT, 卷积自编码器(CAE)	AUC	NA