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
5081	2025-10-06	Complete AI-Enabled Echocardiography Interpretation With Multitask Deep Learning 2025-Jul-22, JAMA DOI:10.1001/jama.2025.8731 PMID:40549400	研究论文	开发并验证了名为PanEcho的多任务深度学习AI系统，用于自动化超声心动图解读	首个能够全面解读超声心动图并处理39个标签和测量值的完整AI系统，在完整和有限成像协议中均保持高精度	回顾性研究，需要在各自临床工作流程中进行前瞻性评估	开发自动化超声心动图解读的AI系统并评估其准确性	经胸超声心动图(TTE)研究	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	多任务深度学习	视频	来自24,405名患者的32,265项TTE研究，包含120万段超声心动图视频	NA	NA	AUC, 平均绝对误差, 归一化平均绝对误差	NA
5082	2025-10-06	Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11413-z PMID:40695914	研究论文	开发基于音频频谱变换器的深度学习模型，用于自动检测狼嚎声	首次将音频频谱变换器架构应用于狼嚎声检测，实现了高精度的动物声音分类和狼嚎声识别	仅针对狼嚎声进行检测，未验证对其他野生动物声音的适用性	提高狼群生态监测中声音检测的效率和准确性	灰狼的嚎叫声	自然语言处理	NA	音频信号处理	Transformer	音频	NA	NA	Audio Spectrogram Transformer	精确率, 召回率	NA
5083	2025-10-06	Sequencing validates deep learning models for EHR-based detection of Noonan syndrome in pediatric patients 2025-Jul-21, NPJ genomic medicine IF:4.7Q1 DOI:10.1038/s41525-025-00512-5 PMID:40691161	研究论文	评估深度学习模型利用电子健康记录数据识别努南综合征儿科患者的真实世界性能	通过基因测序和临床评估验证深度学习模型在真实世界电子健康记录数据中识别罕见遗传病的性能	模型精度低于先前验证结果，反映了疾病患病率的预期差异	开发基于电子健康记录的努南综合征早期检测计算方法	儿科患者电子健康记录数据	医疗人工智能	努南综合征	基因测序，临床评估	深度学习模型	电子健康记录数据	92,428名患者，其中171名高风险个体接受全面审查	NA	NA	精确度，特异性	NA
5084	2025-10-06	Advancements in predicting soil liquefaction susceptibility: a comprehensive analysis of ensemble and deep learning approaches 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04280-1 PMID:40691180	研究论文	本研究通过集成学习和深度学习模型评估土壤液化敏感性，使用锥贯入试验数据和历史地震观测数据进行比较分析	首次对双向长短期记忆网络(BI-LSTM)在土壤液化预测中的应用进行综合评估，并与传统集成学习方法进行对比	模型性能可能受限于数据集规模和特征多样性，未考虑不同地质条件下的适用性	开发评估土壤液化敏感性的可靠预测工具，提升地震风险缓解策略	土壤沉积物的液化敏感性	机器学习	NA	锥贯入测试(CPT)，现场液化性能观测	BI-LSTM, LSTM, XGBoost, RF	结构化表格数据，序列数据	包含历史地震观测的大型数据库	NA	双向长短期记忆网络，长短期记忆网络，极端梯度提升，随机森林	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数，马修斯相关系数，平衡准确率，ROC曲线分析，AUC	NA
5085	2025-10-06	Deep learning models to predict CO2 solubility in imidazolium-based ionic liquids 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12004-8 PMID:40691294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测咪唑类离子液体中CO2的溶解度	首次系统比较多种深度学习模型与PC-SAFT模型在预测CO2溶解度方面的性能，并识别压力为关键影响因素	仅针对咪唑类离子液体进行研究，未扩展到其他类型离子液体	预测CO2在咪唑类离子液体中的溶解度	咪唑类离子液体中的CO2溶解度	机器学习	NA	深度学习建模	BNN, DNN, GrowNet, TabNet, RF, SVR	表格数据	NA	NA	贝叶斯神经网络, 深度神经网络, 梯度提升神经网络, 表格神经网络, 随机森林, 支持向量回归	均方根误差, 决定系数, 皮尔逊相关系数	NA
5086	2025-10-06	Sub-regional radiomics combining multichannel 2-dimensional or 3-dimensional deep learning for predicting neoadjuvant chemo-immunotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma: a multicenter study 2025-Jul-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01047-9 PMID:40691312	研究论文	本研究开发并比较了结合亚区域放射组学与多通道2D和3D深度学习的融合模型，用于预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的病理完全缓解	首次结合亚区域放射组学特征与多通道2D/3D深度学习，开发融合模型预测食管鳞癌新辅助 chemo-immunotherapy 疗效	样本量相对有限（271例患者），需进一步多中心验证	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的治疗反应	局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞状细胞癌	放射组学分析，K-means聚类	深度学习	医学影像数据	271例来自三家医院的患者，分为训练集、内部验证集和外部验证集	PyRadiomics	多通道2D深度学习，多通道3D深度学习	AUC	NA
5087	2025-10-06	Deep learning using nasal endoscopy and T2-weighted MRI for prediction of sinonasal inverted papilloma-associated squamous cell carcinoma: an exploratory study 2025-Jul-21, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00610-0 PMID:40691342	研究论文	本研究探索了基于深度学习整合鼻内镜和T2加权MRI预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤相关鳞状细胞癌的价值	首次将鼻内镜和T2加权MRI双模态整合到深度学习框架中，实现SIP-SCC的自动预测	回顾性研究，样本量有限，仅为探索性研究	开发自动预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化为鳞状细胞癌的深度学习工具	174例诊断为鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤的患者	医学影像分析	鼻腔鼻窦肿瘤	鼻内镜检查，T2加权磁共振成像	深度学习	图像	174例患者（训练队列121例，测试队列53例）	NA	FCN_ResNet101, VNet, DenseNet121	Dice相似系数, AUROC	NA
5088	2025-10-06	Multi-scale feature fusion keypoint detection network for ship draft line localization 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10594-x PMID:40691468	研究论文	提出一种多尺度特征融合关键点检测网络用于船舶吃水线精确定位	将关键点检测与双阶段训练策略相结合，通过多尺度特征融合模块提升对不同环境条件的适应性	未明确说明模型在极端环境条件下的性能表现	开发高效准确的船舶吃水线检测方法	船舶吃水线	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	Dilated Residual-Channel Recalibration Module, Feature Enhancement Extraction Modules, Multi-scale Feature Weighted Integration	检测精度, 执行速度	NA
5089	2025-10-06	Hare escape optimization algorithm with applications in engineering and deep learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10289-3 PMID:40691471	研究论文	提出一种受野兔逃避捕食者行为启发的新型元启发式优化算法HEO，并在工程设计和深度学习领域验证其性能	首次将Levy飞行动力学和自适应方向转换相结合，改进了探索与开发的平衡机制，增强了逃离局部最优解的能力	NA	开发一种新型元启发式优化算法并验证其在工程优化和深度学习中的有效性	优化算法性能评估、工程设计问题、卷积神经网络超参数优化	机器学习	NA	元启发式优化算法	CNN	图像	43个基准测试函数（来自CEC 2015和CEC 2020测试集），4个工程优化问题	NA	NA	收敛效率、解可行性、计算效率、模型精度、收敛速度	NA
5090	2025-10-06	A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10870-w PMID:40691480	研究论文	提出了一种基于原型网络的小样本学习框架GRCornShot，用于玉米病害检测	将Gabor滤波器集成到ResNet-50主干网络中提取纹理特征，结合原型网络的小样本学习方法解决有限标注数据问题	仅针对玉米病害进行验证，未在其他作物或更广泛场景中测试	开发能够使用少量数据进行精确玉米病害检测的智能诊断方法	玉米作物及其病害	计算机视觉	植物病害	小样本学习	原型网络	图像	使用4-way 2-shot, 3-shot, 4-shot, 5-shot学习策略	NA	ResNet-50	准确率	NA
5091	2025-10-06	A deep ensemble framework for human essential gene prediction by integrating multi-omics data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99164-9 PMID:40691502	研究论文	提出一种基于快照集成深度神经网络的方法DeEPsnap，通过整合多组学数据预测人类必需基因	提出快照集成机制可在不增加额外训练成本的情况下训练多个模型，并整合DNA/蛋白质序列特征与四种功能数据特征	NA	预测人类必需基因以促进对基础生命过程和人类疾病的理解及新药开发	人类必需基因	机器学习	NA	多组学数据整合分析	深度神经网络	DNA序列, 蛋白质序列, 基因本体, 蛋白质复合体, 蛋白质结构域, 蛋白质-蛋白质相互作用网络	NA	NA	快照集成深度神经网络	AUROC, AUPRC, 准确率	NA
5092	2025-10-06	Establishment of AI-assisted diagnosis of the infraorbital posterior ethmoid cells based on deep learning 2025-Jul-21, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01831-w PMID:40691526	研究论文	基于深度学习建立眼眶下后筛窦细胞AI辅助诊断模型	首次使用矢状位CT图像和nnUNet框架构建IPECs识别模型	样本量有限（共419例），且为回顾性研究	开发AI辅助识别眼眶下后筛窦细胞的诊断工具	人类矢状位CT图像（包含有和无IPECs的样本）	计算机视觉	鼻窦疾病	CT成像	深度学习	医学图像	277例有IPECs样本，142例无IPECs样本，共541侧训练集，97侧测试集	nnUNet	nnUNet	Dice系数, 精确度, 灵敏度	NA
5093	2025-10-06	Multiclass classification of thalassemia types using complete blood count and HPLC data with machine learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06594-6 PMID:40691682	研究论文	本研究使用机器学习方法对地中海贫血类型进行多分类，基于全血细胞计数和高效液相色谱数据	首次使用CBC和HPLC诊断报告预测α和β地中海贫血的主要和次要类型	研究基于巴基斯坦患者数据，未结合深度学习技术	评估机器学习方法在检测地中海贫血类型中的性能	巴基斯坦地中海贫血患者	机器学习	地中海贫血	全血细胞计数，高效液相色谱	KNN, SVM, XGBoost	临床检测数据	NA	NA	NA	准确率	NA
5094	2025-10-06	Predicting wheat yield using deep learning and multi-source environmental data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11780-7 PMID:40691684	研究论文	本研究开发了DeepAgroNet深度学习框架，通过整合卫星影像、气象数据和土壤特征来预测巴基斯坦南部地区冬小麦产量	提出了新颖的三分支深度学习框架，首次将CNN、RNN和ANN模型集成用于作物产量预测，能够有效融合空间、时间和静态数据	研究仅限于巴基斯坦南部地区，模型在其他农业区域的适用性需要进一步验证	开发准确的冬小麦产量预测方法以保障粮食安全和促进可持续农业发展	巴基斯坦南部地区冬小麦	机器学习	NA	遥感监测、卫星影像分析	CNN,RNN,ANN	卫星影像、气象数据、土壤特征数据	2017-2022年区域级产量数据	Google Earth Engine	DeepAgroNet（三分支架构）	R值,预测准确率,产量误差率	Google Earth Engine平台
5095	2025-10-06	The topology of molecular representations and its influence on machine learning performance 2025-Jul-21, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01045-w PMID:40691856	研究论文	提出TopoLearn模型，通过特征空间的拓扑特征预测分子表示在数据集上的有效性	首次建立特征空间拓扑与分子表示机器学习性能之间的经验联系，并提供持久同调描述符与模型误差指标的关联分析	NA	系统化理解和选择分子表示方法，提高机器学习在化学数据集上的性能	分子表示方法和化学数据集	机器学习	NA	持久同调	深度学习模型	化学数据	NA	NA	TopoLearn	误差指标	NA
5096	2025-10-06	Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids 2025-Jul-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61952-2 PMID:40681550	研究论文	本研究应用机器学习方法指导吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)的进化，显著提高了多种非经典氨基酸在蛋白质中的掺入效率	首次将机器学习与酶工程相结合，通过FFT-PLSR模型和深度学习模型(ESM-1v、Mutcompute、ProRefiner)系统优化PylRS的tRNA结合域	研究主要关注tRNA结合域的优化，可能忽略了其他功能域对酶活性的影响	开发高效的PylRS变体以提高非经典氨基酸在蛋白质合成中的掺入效率	吡咯赖氨酰-tRNA合成酶(PylRS)及其变体	机器学习	NA	酶工程、蛋白质工程	FFT-PLSR, ESM-1v, Mutcompute, ProRefiner	蛋白质序列数据、酶活性数据	12个单突变组合分析，7种PylRS衍生合成酶测试	NA	深度学习模型、偏最小二乘回归模型	终止密码子抑制效率(SCS)、催化效率(k/K)、蛋白产量	NA
5097	2025-10-06	Deep learning to identify stroke within 4.5 h using DWI and FLAIR in a prospective multicenter study 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10804-6 PMID:40683923	研究论文	开发深度学习模型利用DWI和FLAIR影像在4.5小时内识别卒中发病时间	提出多模态Res-U-Net模型，结合改进的U-Net和ResNet-34架构，通过DWI-FLAIR不匹配图像进行卒中发病时间分类	NA	提高急性缺血性卒中溶栓治疗的适用性	症状出现24小时内接受扫描的卒中患者	医学影像分析	卒中	扩散加权成像，液体衰减反转恢复序列	深度学习	医学影像	内部测试集123例，外部测试集单中心468例，多中心1151例	NA	U-Net, ResNet-34, DenseNet-121	AUC-ROC	NA
5098	2025-10-06	Performance of Machine Learning in Diagnosing KRAS (Kirsten Rat Sarcoma) Mutations in Colorectal Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Jul-18, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73528 PMID:40680189	系统评价与荟萃分析	本系统评价与荟萃分析评估了机器学习在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估不同机器学习方法在KRAS突变诊断中的性能，为智能诊断工具开发提供循证依据	深度学习模型的临床应用仍相对有限，需要更大样本量和改进的模型架构	系统评价机器学习模型在诊断结直肠癌KRAS突变中的性能表现	结直肠癌患者的KRAS基因突变	机器学习	结直肠癌	CT、MRI、PET/CT、病理组织学	机器学习模型、深度学习模型	临床特征、医学影像（CT、MRI、PET/CT）、病理图像	43项研究，涉及10,888名患者	NA	NA	c-index、敏感性、特异性	NA
5099	2025-10-06	A cascade approach for the early detection and localization of myocardial infarction in 2D-echocardiography 2025-Jul-17, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104400 PMID:40701872	研究论文	开发了一种用于超声心动图中心肌梗死早期检测和定位的级联框架	首次将分割与分类相结合的多步骤人工智能系统应用于超声心动图心肌梗死诊断	NA	开发自动化的心肌梗死诊断和定位方法	超声心动图图像中的左心室壁	医学影像分析	心血管疾病	2D超声心动图	U-Net, Random Forest	医学图像	两个公共数据集CAMUS和HMC-QU	NA	U-Net	灵敏度, 特异度	NA
5100	2025-10-06	OMT and tensor SVD-based deep learning model for segmentation and predicting genetic markers of glioma: A multicenter study 2025-Jul-15, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2500004122 PMID:40627394	研究论文	开发基于最优质量传输和张量奇异值分解的深度学习模型，用于胶质瘤分割和遗传标记预测	提出OMT方法将不规则MRI图像转换为张量，并利用多模式OMT张量SVD进行预分类概率估计	NA	通过术前MRI实现胶质瘤区域分割和遗传标记预测	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI	深度学习模型	医学影像	3,565名胶质瘤患者，来自16个多中心数据集	NA	OMT-APC	Dice系数, 准确率, AUC	NA