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
481	2025-09-27	Ten years later: how is AI impacting retina care today? 2025-Aug-27, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001167 PMID:40862502	综述	回顾人工智能在糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性诊疗中的最新临床应用进展	重点介绍FDA批准的首个自主AI筛查系统及其后续发展，以及家庭OCT平台实现的远程视网膜疾病管理	仍需持续验证、结果导向指标和改进工作流程整合	评估人工智能在视网膜疾病护理领域十年来的实际影响和发展趋势	糖尿病视网膜病变（DR）和年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理	视网膜疾病	深度学习（DL）、光学相干断层扫描（OCT）图像自动分析	深度学习模型	医学影像	NA
482	2025-09-27	A Deep Learning Tool for Hip Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Pelvis Radiographs 2025-Aug-21, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.08.023 PMID:40848813	研究论文	开发了一种用于在骨盆前后位X光片上自动计算髋关节最小关节间隙宽度的深度学习工具	首次提出端到端的深度学习算法，结合分割模型和计算机视觉算法实现髋关节mJSW的自动化测量	分割模型在测试集上的平均Dice分数为0.71，表明分割精度仍有提升空间	开发自动化算法测量髋关节最小关节间隙宽度，用于骨关节炎进展评估	骨盆前后位X光片中的髋关节结构	医学影像分析	骨关节炎	深度学习分割模型、计算机视觉算法	深度学习分割模型	X光影像	300张训练验证标注图像、375张独立测量图像、75张外部验证图像
483	2025-09-27	A Deep Learning Framework for Using Search Engine Data to Predict Influenza-Like Illness and Distinguish Epidemic and Nonepidemic Seasons: Multifeature Time Series Analysis 2025-Aug-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71786 PMID:40789146	研究论文	提出基于百度搜索数据和流感样病例百分比(ILI%)的深度学习框架，用于预测流感疫情并区分流行季与非流行季	首次将卷积长短期记忆网络(CLSTM)应用于流感预测，并创新性地区分流行季与非流行季进行分析	研究仅基于中国数据，模型在其他地区的适用性有待验证	开发能够准确预测流感疫情并区分不同流行状态的预测模型	流感样病例百分比(ILI%)和百度搜索指数数据	自然语言处理	流感	深度学习、时间序列分析	CLSTM（卷积长短期记忆网络）	时间序列数据	2013-2024年中国国家法定传染病报告系统的周度ILI%数据
484	2025-09-27	Spatio-temporal learning from molecular dynamics simulations for protein-ligand binding affinity prediction 2025-Aug-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf429 PMID:40828893	研究论文	开发了MDbind数据集和新型神经网络，利用分子动力学模拟预测蛋白质-配体结合亲和力	首次将分子动力学模拟作为数据增强手段，创建包含63000个模拟轨迹的数据集，并开发能学习时空特征的神经网络	训练数据可用性有限，模型对蛋白质-配体相互作用的学习能力仍需提升	提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和泛化能力	蛋白质-配体复合物及其结合亲和力	机器学习	NA	分子动力学模拟、深度学习	神经网络	分子动力学模拟轨迹、3D结构数据	63000个蛋白质-配体相互作用的模拟轨迹
485	2025-09-27	Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP) 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3559467 PMID:40208770	研究论文	提出一种改进3D螺旋投影磁共振指纹成像的协同优化框架，通过联合优化图像重建、参数估计和采样轨迹提升扫描效率	开发了计算高效模型驱动的深度学习图像重建框架，首次实现3D螺旋轨迹旋转角度的数据驱动优化与图像重建网络的联合训练	NA	提升高分辨率3D螺旋轨迹磁共振指纹成像的扫描效率和计算性能	健康受试者和患者的模拟与体内磁共振指纹数据	医学影像分析	NA	磁共振指纹成像（MRF）、模型驱动深度学习（MBDL）	深度学习网络、局部低秩（LLR）迭代重建	磁共振影像数据	包含健康受试者和患者的模拟与体内MRF数据（具体样本量未明确说明）
486	2025-09-27	Vertex Correspondence and Self-Intersection Reduction in Cortical Surface Reconstruction 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3562443 PMID:40249681	研究论文	提出Vox2Cortex with Correspondence (V2CC)方法，通过改进损失函数优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少自相交	首次将顶点对应关系优化作为深度学习皮层表面重建的核心目标，提出L1损失替代传统Chamfer损失，并创新性地设计Self-Proximity损失解决主要自相交问题	未明确说明方法在不同人群或病理条件下的泛化能力	优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少网格自相交，以支持直接的组间比较和基于图谱的分区	大脑皮层表面网格	医学影像分析	神经科学相关疾病	深度学习，皮层表面重建	Vox2Cortex扩展模型	脑部MRI影像数据	NA
487	2025-09-27	Uncertainty Quantification and Quality Control for Heatmap-Based Landmark Detection Models 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564267 PMID:40279223	研究论文	提出一种面向热力图解剖标志点检测模型的端到端不确定性量化方法，提升临床应用的可靠性和可控性	结合Dempster-Shafer理论和主观逻辑理论，通过单次前向传播实现概率分配和不确定性量化，并引入证据图和不确定性图的交叉注意力机制	主要针对热力图基础的标志点检测模型，未涉及其他类型检测架构的适用性验证	提升医学影像中解剖标志点检测模型的不确定性量化能力和质量控制	基于热力图的解剖标志点检测深度学习模型	医学影像分析	NA	深度学习、不确定性量化、主观逻辑理论	基于热力图的标志点检测模型	医学影像数据	涉及多中心数据和新型数据的实验验证（具体数量未明确说明）
488	2025-09-27	Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564458 PMID:40279227	研究论文	提出一种基于元学习的少样本学习框架，用于解决组织病理学图像中标注高效的细胞核实例分割问题	将少样本学习范式引入细胞核分割领域，提出广义少样本实例分割（GFSIS）概念和结构引导机制（SGFSIS）	NA	开发标注高效的细胞核实例分割方法，减少对专家标注的依赖	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	NA	少样本学习、元学习	SGFSIS（结构引导的广义少样本实例分割框架）	组织病理学图像	多个公开数据集（具体数量未明确说明），仅需约10%的标注量
489	2025-09-27	Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification From CT on the RibFrac Challenge 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565514 PMID:40305244	研究论文	介绍RibFrac挑战赛及其基准数据集，用于CT图像中肋骨骨折的实例分割和分类	提供了包含5,000多个肋骨骨折实例的大规模标注数据集，并建立了首个针对肋骨骨折检测和分类的标准化评估基准	当前肋骨骨折分类方案的临床适用性仍不足	开发AI辅助的肋骨骨折诊断系统	660例CT扫描中的肋骨骨折	计算机视觉	胸部创伤	CT扫描	深度学习实例分割模型	医学影像（CT图像）	660例CT扫描，包含5,000多个肋骨骨折实例
490	2025-09-27	LLM-Guided Decoupled Probabilistic Prompt for Continual Learning in Medical Image Diagnosis 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3566105 PMID:40310742	研究论文	提出一种基于大语言模型引导的解耦概率提示方法，用于医学图像诊断中的持续学习	首次将大语言模型引入医学图像持续学习，通过解耦概率提示池动态提供多样化图像描述	NA	解决动态临床环境中新疾病出现时的持续学习问题	医学图像诊断模型	计算机视觉	NA	提示调优	深度学习模型	医学图像	NA
491	2025-09-27	An End-to-End Deep Learning Generative Framework for Refinable Shape Matching and Generation 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3562756 PMID:40323742	研究论文	提出一种端到端的深度学习生成框架，用于可精细化形状匹配与生成	开发了新型无监督几何深度学习模型，在潜在空间中建立可精细化形状对应关系，并扩展为联合形状生成-聚类多图谱框架	NA	为计算机辅助临床试验开发能够生成逼真合成解剖形状的生成模型	3D表面网格表示的解剖形状（肝脏和左心室模型）	计算机视觉	NA	几何深度学习	深度学习生成模型	3D网格数据	NA
492	2025-09-27	READRetro web: A user-friendly platform for predicting plant natural product biosynthesis 2025-Aug, Molecules and cells IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.mocell.2025.100235 PMID:40466944	研究论文	开发了一个用户友好的网页平台READRetro web，用于预测植物天然产物的生物合成路径	将先进的机器学习逆合成预测模型转化为易于使用的网页平台，降低了计算背景有限的研究人员的使用门槛	NA	为植物天然产物的大规模生产提供理想的生物合成路径预测	植物天然产物	机器学习	NA	逆合成预测	READRetro机器学习模型	化学结构数据	NA
493	2025-09-27	Co-Pseudo Labeling and Active Selection for Fundus Single-Positive Multi-Label Learning 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565000 PMID:40293917	研究论文	提出一种针对眼底单阳性多标签学习的协同伪标签与主动选择方法FSP，通过双网络协同训练生成伪标签	提出课程式协同伪标签机制和基于损失建模的主动样本选择策略，动态调整阈值并保持高置信度预测	NA	解决眼底图像多标签标注不全问题，提升视网膜疾病分类器性能	视网膜疾病相关的眼底图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	双网络协同训练	眼底图像	七个视网膜数据集
494	2025-09-27	Bond-centric modular design of protein assemblies 2025-Jul-31, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-025-02297-5 PMID:40745093	研究论文	提出一种基于键合中心的模块化蛋白质组装设计方法	将原子价键的化学多样性原理应用于蛋白质纳米材料设计，结合深度学习工具实现可定制键合相互作用	NA	开发模块化蛋白质纳米材料设计策略	蛋白质构建模块及其组装结构	计算生物学	NA	深度学习生成工具、电子显微镜	生成模型	蛋白质结构数据	20多种多组分多面体蛋白质笼、二维阵列和三维蛋白质晶格
495	2025-09-27	Deep learning assessment of metastatic relapse risk from digitized breast cancer histological slides 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60824-z PMID:40593633	研究论文	开发基于深度学习的AI工具RlapsRisk BC，通过数字化乳腺癌组织切片预测早期乳腺癌患者的5年无转移生存率	首次将深度学习应用于ER+/HER2-早期乳腺癌的转移风险预测，提供超越传统临床病理变量的独立预后价值	研究局限于特定亚型乳腺癌（ER+/HER2-），需要进一步验证在其他乳腺癌亚型中的适用性	提高早期乳腺癌患者转移风险的精准分层，指导治疗决策	雌激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	深度学习	CNN	数字化组织切片图像	NA
496	2025-09-27	A deep convolutional neural network-based novel class balancing for imbalance data segmentation 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04952-y PMID:40595795	研究论文	提出基于深度学习和双层类别平衡方案的新方法BLCB-CNN，用于视网膜眼底图像中血管的精确分割	首次将双层类别平衡方案（血管/非血管平衡和粗/细血管平衡）与CNN结合，解决数据不平衡和血管粗细差异问题	仅提及在STARE图像上的外部交叉验证，未说明在其他数据集上的泛化性能	实现视网膜眼底图像中血管结构的精确分割	视网膜眼底图像中的血管结构	计算机视觉	眼科疾病	全局对比度归一化(GCN)、限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)、伽马校正	CNN	图像	标准视网膜眼底图像数据集和STARE图像数据集（具体样本数未明确说明）
497	2025-09-27	Deep Learning to Localize Photoacoustic Sources in Three Dimensions: Theory and Implementation 2025-06, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3562313 PMID:40261767	研究论文	开发基于深度学习的3D光声点源定位系统，用于手术工具尖端定位	首次实现基于目标检测和实例分割的3D光声点源定位，并建立了点源位置与声速的理论关系	NA	实现手术和介入过程中工具尖端的三维定位与跟踪	手术工具尖端（视为声学点源）	医学影像分析	NA	光声成像	深度学习（目标检测、实例分割）	光声通道数据帧	4000个模拟数据帧、993个仿体数据帧、1983个离体实验数据帧
498	2025-09-27	Harnessing machine learning for predicting successful weaning from mechanical ventilation: A systematic review 2025-05, Australian critical care : official journal of the Confederation of Australian Critical Care Nurses IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.aucc.2025.101203 PMID:40058181	系统综述	本文系统评估了机器学习模型在预测成人患者机械通气撤机成功率方面的应用效果	首次系统比较了多种机器学习算法在机械通气撤机预测中的性能，发现XGBoost模型表现最优	缺乏使用新型架构（如Transformer模型）的研究，存在进一步探索的空间	评估机器学习模型预测机械通气撤机成功率的效果	接受机械通气的成人患者	机器学习	呼吸系统疾病	机器学习算法	XGBoost, LightGBM, 随机森林, 多层感知机, 逻辑回归, 人工神经网络, 卷积神经网络	临床数据	11项研究（n=18,336名患者）
499	2025-09-27	Memorization Bias Impacts Modeling of Alternative Conformational States of Symmetric Solute Carrier Membrane Proteins with Methods from Deep Learning 2025-Apr-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.15.603529 PMID:39071413	研究论文	本研究评估了AlphaFold在模拟对称溶质载体膜蛋白多构象状态时的记忆偏差问题，并提出结合ESM和模板建模的新方法	开发了结合ESM和基于模板建模的新流程，利用SLC蛋白内部伪对称性来一致建模交替构象状态	方法主要适用于具有伪对称结构的SLC蛋白，对其他类型蛋白的适用性未验证	解决深度学习方法在模拟膜蛋白多构象状态时的记忆偏差问题	溶质载体(SLC)超家族膜蛋白，包括SLC35F2等转运蛋白	计算生物学	病毒性疾病	AlphaFold2、AlphaFold3、ESM、模板建模、进化协方差分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	多个完整的膜蛋白转运体，包括SLC35F2等具体案例
500	2025-09-27	AutoRADP: An Interpretable Deep Learning Framework to Predict Rapid Progression for Alzheimer's Disease and Related Dementias Using Electronic Health Records 2025-Apr-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.06.25325337 PMID:40297450	研究论文	提出一种基于自动编码器的可解释深度学习框架AutoRADP，用于预测阿尔茨海默病及相关痴呆症的快速进展	结合结构化与非结构化电子健康记录数据，采用混合采样策略解决数据不平衡问题，并通过SHAP值提供可解释性预测	仅使用单一医疗中心（UFHealth）的数据，需要外部验证	开发精准预测阿尔茨海默病及相关痴呆症快速进展的人工智能模型	阿尔茨海默病及相关痴呆症患者	自然语言处理	阿尔茨海默病	自然语言处理、特征选择、混合采样策略	自动编码器	结构化电子健康记录、非结构化临床文本	UFHealth医疗中心的电子健康记录数据