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
5161	2025-10-06	Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12526-1 PMID:40685486	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的便携式脑电图设备模型，用于区分健康志愿者与痴呆相关疾病患者	首次将定制化Transformer模型应用于便携式EEG设备数据，实现痴呆严重程度和诊断的精准区分	样本量相对有限（233名参与者），需要进一步验证模型的泛化能力	开发可访问、成本效益高且非侵入性的痴呆诊断工具	233名参与者（119名健康志愿者和114名痴呆相关疾病患者）	机器学习	老年疾病	脑电图（EEG），短时傅里叶变换	Transformer	脑电信号	233名参与者（119名健康志愿者，114名患者）	NA	定制化Transformer模型	AUC（曲线下面积），平衡准确率（bACC）	NA
5162	2025-10-06	Machine learning versus clinicians for detection and classification of oral mucosal lesions 2025-Jul-20, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105992 PMID:40695439	研究论文	本研究开发了一个深度学习模型用于口腔黏膜病变的检测和分类，并与临床医生的诊断性能进行了比较	首次使用YOLOv8模型对11类口腔黏膜病变进行多类别分类和检测，并与专科医生和全科牙医的性能进行系统性比较	某些病变类型（如角化症、白斑）的检测性能相对较低，样本量在某些类别中可能不足	评估深度学习模型在口腔黏膜病变检测和分类中的性能，并与临床医生进行比较	口腔黏膜病变的检测和分类	计算机视觉	口腔黏膜病变	深度学习	YOLOv8	图像	4,079张口腔内照片（训练集3,031张，验证集766张，独立测试集282张）	NA	YOLOv8	灵敏度, 特异性, F1分数, 精确度, AUROC, 平均精度	NA
5163	2025-10-06	A deep learning-based prognostic approach for predicting turbofan engine degradation and remaining useful life 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09155-z PMID:40683914	研究论文	提出一种基于深度学习的混合模型CAELSTM，用于预测涡轮风扇发动机的退化状态和剩余使用寿命	结合卷积自编码器和注意力机制LSTM的混合模型，能聚焦序列中最相关的特征	仅使用CMAPSS基准数据集中的FD001和FD003子数据集进行验证	开发可靠的预测性维护工具以提升航空安全	涡轮风扇发动机	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, Autoencoder	传感器时间序列数据	CMAPSS基准数据集中的FD001和FD003子数据集	NA	CAELSTM（卷积自编码器+注意力LSTM）	RMSE, MAE, 评分函数	NA
5164	2025-10-06	A novel hybrid convolutional and transformer network for lymphoma classification 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11277-3 PMID:40683974	研究论文	提出一种结合卷积神经网络与Transformer的混合深度学习框架，用于从全切片图像中精确分类淋巴瘤亚型	设计双通路架构，结合轻量级SqueezeNet提取局部特征与Vision Transformer捕获全局上下文，并引入特征融合增强模块动态整合特征	仅针对三种淋巴瘤亚型（CLL、FL、MCL）进行验证，未涵盖更多淋巴瘤亚型	开发高精度、可解释的AI驱动解决方案，提升淋巴瘤亚型分类的准确性和临床适用性	淋巴瘤全切片图像中的三种亚型：慢性淋巴细胞白血病（CLL）、滤泡性淋巴瘤（FL）和套细胞淋巴瘤（MCL）	数字病理学	淋巴瘤	全切片成像	CNN, Transformer	图像	大型WSI数据集（具体数量未明确说明）	NA	SqueezeNet, Vision Transformer (ViT)	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC	NA
5165	2025-10-06	Advancing EEG based stress detection using spiking neural networks and convolutional spiking neural networks 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10270-0 PMID:40683976	研究论文	本研究探索使用卷积脉冲神经网络提升脑电图信号分类性能	首次将卷积脉冲神经网络应用于脑电图压力检测，在时间精度和能效方面具有优势，F1分数超越先前基准	仅使用Physionet脑电图数据集进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	开发更准确的脑电图信号分类方法用于压力检测	脑电图信号	机器学习	NA	离散小波变换	CSNN	脑电图信号	Physionet脑电图数据集	NA	卷积脉冲神经网络	准确率,F1分数	NA
5166	2025-10-06	AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients 2025-Jul-18, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw1968 PMID:40680113	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的高光谱成像方法，用于重症患者的败血症即时诊断和死亡风险预测	首次将高光谱成像与深度学习相结合，实现秒级非侵入性败血症诊断和预后预测	研究为单中心前瞻性观察性研究，样本量相对有限，需要进一步多中心验证	开发快速、无创的败血症诊断和死亡风险预测方法	480多名重症监护病房患者的手掌和手指	计算机视觉	败血症	高光谱成像	神经网络	高光谱图像	480多名ICU患者	NA	NA	AUROC	NA
5167	2025-10-06	Bering: joint cell segmentation and annotation for spatial transcriptomics with transferred graph embeddings 2025-Jul-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60898-9 PMID:40681510	研究论文	提出Bering图深度学习模型，利用转录共定位关系进行空间转录组数据的联合细胞分割和分子注释	利用转录共定位关系进行噪声感知的联合细胞分割和注释，构建预训练模型并通过迁移学习和自蒸馏实现高精度分割	未明确说明模型在特定组织类型或技术平台上的性能限制	解决空间转录组学中细胞分割和注释的准确性问题	2D和3D空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组学	图深度学习	空间转录组数据	NA	NA	NA	细胞分割准确度, 检测到的转录本数量	NA
5168	2025-10-06	A multimodal dataset for training deep learning models aimed at detecting and analyzing sleep apnea 2025-Jul-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05583-8 PMID:40681588	研究论文	开发了一个整合多导睡眠监测和音频记录的多模态数据集，用于训练检测和分析睡眠呼吸暂停的深度学习模型	创建了首个结合PSG设备数据和同步音频记录的综合数据集，并经过医学专家严格标注	NA	为睡眠呼吸暂停综合征领域的深度学习模型开发提供标准化高质量数据资源	睡眠呼吸暂停综合征患者的多模态生理数据	医疗人工智能	睡眠呼吸暂停综合征	多导睡眠监测(PSG), 音频记录	深度学习模型	多模态数据(生理信号, 音频)	NA	NA	NA	NA	NA
5169	2025-10-06	Spiner, deep learning-based automated detection of spiral ganglion neurons in intact cochleae 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112929 PMID:40687827	研究论文	开发基于深度学习的自动化工具Spiner，用于在完整耳蜗中检测螺旋神经节神经元	结合胶原酶处理改进组织透明化技术，并首次采用深度学习对象检测模型对大型动物模型中的螺旋神经节神经元进行三维定位和计数	主要针对I型螺旋神经节神经元，在大型动物模型中的应用仍需进一步验证	改进螺旋神经节神经元的检测和计数方法，促进对听力损失机制的理解	沙鼠和猪的完整耳蜗组织	数字病理学	听力损失	组织透明化技术、光片荧光显微镜、胶原酶处理、免疫染色	对象检测模型	3D图像数据	沙鼠和猪的耳蜗样本	NA	NA	与人工计数一致性	NA
5170	2025-10-06	Integrative habitat analysis and multi-instance deep learning for predictive model of PD-1/PD-L1 immunotherapy efficacy in NSCLC patients: a dual-center retrospective study 2025-Jul-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01828-5 PMID:40676504	研究论文	本研究通过整合栖息地放射组学和多示例深度学习，构建了预测NSCLC患者PD-1/PD-L1免疫治疗疗效的模型	首次将栖息地分析与多示例深度学习相结合，利用2.5D深度学习数据集和肿瘤空间异质性分析来预测免疫治疗疗效	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	预测非小细胞肺癌患者PD-1/PD-L1免疫治疗的持久临床获益	590例接受PD-1/PD-L1抑制剂治疗的NSCLC患者	数字病理	肺癌	放射组学，K-means聚类，多示例学习	深度学习，集成学习	医学影像	590例患者（训练集375例，内部验证161例，外部测试54例）	PyTorch, Scikit-learn	DenseNet121, Extra-Trees	AUC, 95%置信区间	NA
5171	2025-10-06	Artificial Intelligence Enabled Lifestyle Medicine in Diabetes Care: A Narrative Review 2025-Jul-17, American journal of lifestyle medicine IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15598276251359185 PMID:40687630	综述	本文通过叙事综述探讨人工智能在糖尿病生活方式医学中的应用	系统归纳了AI在糖尿病生活方式医学中的四大应用领域：预测模型、个性化建议、远程监测和临床决策支持	作为叙事综述，可能存在文献选择偏倚，未采用系统综述的严格方法	研究人工智能在糖尿病生活方式管理中的应用潜力	糖尿病患者的健康管理和生活方式干预	医疗人工智能	糖尿病	机器学习、深度学习、数字孪生技术	随机森林、深度学习、聚类分析、因果森林	医疗健康数据、行为数据、临床数据	NA	NA	NA	准确率、血糖控制改善、体重减轻、患者依从性	NA
5172	2025-10-06	Enhancing 72-Hour air quality forecasting with an observation-driven deep learning chemistry transport model 2025-Jul-17, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109689 PMID:40695207	研究论文	本研究开发了一种基于观测驱动的深度学习大气化学预报模型DeepFC，用于提升72小时空气质量预报精度	首次将多源近实时卫星和地面观测数据与传统化学传输模型有效结合，开发了完全由观测驱动的深度学习预报框架	研究区域限于中国27km×27km分辨率范围，未涉及更精细化尺度或全球其他区域验证	提升72小时空气质量预报精度，支持空气污染控制策略设计	中国区域内PM和O₃两种主要污染物的浓度预报	机器学习	NA	卫星观测、地面观测、化学传输模型模拟	深度学习	观测数据、气象数据、模拟数据	九年观测数据集（2013-2021年）	NA	DeepFC	R², RMSE	NA
5173	2025-10-06	Iterative deep learning design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell-type specificity 2025-Jul-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101302 PMID:40472848	研究论文	本研究应用迭代深度学习设计在两种人类细胞系间具有差异活性的合成增强子	采用迭代深度学习策略设计细胞类型特异性增强子，通过实验验证和模型重优化实现特异性提升	仅在两种人类细胞系中进行验证，尚未扩展到更多细胞类型	开发能够靶向特定细胞类型基因表达的合成生物学方法	人类合成增强子序列	机器学习	NA	深度学习，染色质可及性分析，转录因子结合位点分析	深度学习模型	基因组序列数据，增强子活性数据，染色质可及性数据	NA	NA	NA	增强子特异性，差异活性	NA
5174	2025-10-06	Near InfraRed Reflectance Imaging for the Assessment of Geographic Atrophy Using Deep Learning 2025-Jul-15, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004614 PMID:40694826	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动方法，用于在近红外反射成像中检测地理萎缩	首次利用深度学习对近红外反射成像进行地理萎缩的自动检测和定位	样本量相对有限（113名GA患者和119名对照），仅在一家医疗中心进行验证	开发和评估基于深度学习的全自动方法，用于在近红外反射成像中检测地理萎缩	年龄≥50岁、经两位视网膜专家确诊的地理萎缩患者和健康视网膜对照者	计算机视觉	老年性黄斑变性	近红外反射成像	Vision Transformer, YOLO	图像	113名GA患者和119名对照，共330张分类图像和659张定位图像	NA	Vision Transformer B16, YOLOv8-Large	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, DICE系数, IoU	NA
5175	2025-10-06	Attention-enhanced Dual-stream Registration Network via Mixed Attention Transformer and Gated Adaptive Fusion 2025-Jul-14, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103713 PMID:40694890	研究论文	提出一种用于脑部MRI形变配准的注意力增强双流配准网络	提出混合注意力变换器模块同时建模自相关和互相关，并设计门控自适应融合模块改进U型网络的跳跃连接	仅针对脑部MRI数据进行验证，未在其他医学影像模态上测试	解决形变配准中图像内特征提取和图像间特征匹配的同步实现问题	脑部MRI图像	计算机视觉	脑部疾病	MRI	CNN, Transformer	医学图像	三个公共脑部MRI数据集	NA	U-Net, Mixed Attention Transformer	配准性能指标	NA
5176	2025-10-06	Fluid and White Matter Suppression contrasts MRI improves Deep Learning detection of Multiple Sclerosis Cortical Lesions 2025-Jul-14, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103818 PMID:40695098	研究论文	本研究探讨FLAWS MRI序列在改善深度学习检测多发性硬化皮质病变方面的效果	首次将FLAWS MRI序列与深度学习结合用于多发性硬化皮质病变检测，并实现从先进研究序列到常规临床序列的知识迁移	研究样本量相对有限(204例)，外部验证数据集规模未明确说明	提高多发性硬化皮质病变的检测和分割准确性	多发性硬化患者	医学影像分析	多发性硬化	FLAWS MRI, MP2RAGE, MPRAGE	深度学习模型	MRI图像	204例多发性硬化患者	NA	NA	F1-score, DSC	NA
5177	2025-10-06	Convolutional Neural Network-Transformer Model to Predict and Classify Early Arrhythmia Using Electrocardiogram Signal 2025-Jul-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68227 PMID:40690419	研究论文	提出一种基于CNN-Transformer混合模型的深度学习框架，用于从心电图信号中早期预测和分类心律失常	结合1D CNN提取空间特征和Transformer建模时序依赖性的混合架构，在心律失常分类任务中实现近乎完美的性能	仅使用Lead I导联信号，可能未充分利用多导联ECG的完整信息	开发精确自动化的早期心律失常诊断和检测技术	心电图信号中的五种主要心跳类型：正常心跳、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、房性早搏、室性早搏	机器学习	心血管疾病	心电图信号分析	CNN, Transformer	心电图信号	超过390万训练段和112,575测试段，来自INCART 12-lead、心源性猝死Holter、室上性和MIT-BIH心律失常数据库	NA	1D CNN, Transformer	准确率, 精确率, F1分数	NA
5178	2025-10-06	MDNN: memetic deep neural network for genomic prediction 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf352 PMID:40698862	研究论文	提出一种基于模因算法的深度神经网络框架MDNN，用于基因组预测中的网络架构自动优化	首次将模因算法应用于神经网络架构搜索，实现基因组预测中网络架构的自动优化	未明确说明模型在其他物种或数据集上的泛化能力	改进基因组预测方法，特别是针对复杂性状的非线性特征提取	小麦基因组数据（wheat599和wheat2000数据集）	机器学习	NA	基因组预测	深度神经网络	基因组数据	两个小麦数据集（wheat599和wheat2000）	NA	MDNN（基于模因算法优化的深度神经网络）	皮尔逊相关系数	NA
5179	2025-10-06	Dynamic glucose enhanced imaging using direct water saturation 2025-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30447 PMID:40096575	研究论文	提出一种基于直接水饱和曲线的动态葡萄糖增强成像方法，用于评估脑肿瘤患者的葡萄糖摄取	利用水饱和谱中直接水饱和曲线的交换基线宽展宽效应，克服传统动态葡萄糖增强MRI的低效应尺寸和运动敏感性问题	仅在四名脑肿瘤患者中进行初步评估，样本量较小	开发新型动态葡萄糖增强磁共振成像技术以改善葡萄糖摄取评估	脑肿瘤患者（四种不同类型）的脑组织	医学影像	脑肿瘤	动态葡萄糖增强MRI，Z谱采集，灌注加权成像	深度学习	磁共振影像数据，Z谱数据	4名脑肿瘤患者	NA	NA	曲线下面积，线宽变化百分比	3T MRI扫描仪
5180	2025-10-06	Machine Learning Analysis of Videourodynamics to Predict Incident Hydronephrosis in Patients With Spina Bifida 2025-Jul, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000004547 PMID:40132220	研究论文	开发机器学习模型利用视频尿动力学数据预测脊柱裂患者发生肾积水的风险	首次将机器学习应用于视频尿动力学数据，通过集成模型结合压力/体积记录和荧光图像特征预测肾积水发生	研究样本量有限（训练队列354人，验证队列200人），模型性能仍需进一步验证	预测脊柱裂患者发生肾积水的风险	脊柱裂患者（年龄范围2个月至42岁）	机器学习	脊柱裂及相关肾脏并发症	视频尿动力学检查	随机生存森林, 深度学习, 集成模型	视频尿动力学数据，包括压力/体积记录和膀胱荧光图像	训练队列354名患者，验证队列200名患者	NA	随机生存森林, 深度学习特征提取	C统计量, 特异性	NA