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
501	2025-11-14	Hybrid ResNet-ViT Framework for Endometrial Lesion Analysis: A Comparative Study of MRI and CT in Endometrial Cancer Classification 2025, International journal of women's health DOI:10.2147/IJWH.S555688 PMID:41216220	研究论文	本研究使用混合ResNet-ViT深度学习框架比较MRI和CT在子宫内膜癌分类中的诊断性能	提出结合ResNet50和Vision Transformer的混合深度学习模型ViTNet，用于子宫内膜病变分析	需要进一步验证模型评估浸润深度和其他预后特征的能力	评估和比较CT和MRI在子宫内膜癌检测中的诊断性能	子宫内膜图像，包括良性、恶性和正常三类	计算机视觉	子宫内膜癌	MRI, CT	CNN, Transformer	医学图像	300名22-85岁患者的图像数据集（KAUH-ECMD和KAUH-ECCTD）	NA	ResNet50, Vision Transformer	准确率	NA
502	2025-11-14	GeoGenIE: a deep learning approach to predict geographic provenance of biodiversity samples from genomic SNPs 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf250 PMID:41216217	研究论文	提出GeoGenIE深度学习软件包，用于从基因组SNP数据预测生物多样性样本的地理来源	结合新颖的地理遗传数据增强和预处理技术，减少参考面板需求并在稀疏采样区域提高准确性	NA	开发从基因组数据预测地理来源的深度学习方法	生物多样性样本，以白尾鹿(Odocoileus virginianus)为例	机器学习	NA	双酶切限制性位点相关DNA测序(ddRAD-seq)	多层感知机(MLP)	基因组SNP数据	NA	PyTorch	多层感知机	地理位置准确性，空间偏差	并行化执行
503	2025-11-14	Explainable Transfer Learning with Residual Attention BiLSTM for Prognosis of Ischemic Heart Disease 2025, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.166307.2 PMID:41216267	研究论文	提出一种可解释的迁移学习残差注意力双向LSTM模型用于缺血性心脏病的预后预测	结合迁移学习、残差注意力机制、SHAP可解释性分析和人口统计学重加权策略，提升模型准确性、可解释性和公平性	仅在UCI心脏病数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发准确、可解释且公平的缺血性心脏病预后预测模型	缺血性心脏病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	深度学习，可解释人工智能	BiLSTM, 注意力机制	临床数据	UCI心脏病数据集，采用10折交叉验证	NA	X-TLRABiLSTM（可解释迁移学习残差注意力双向LSTM）	准确率，F1分数，AUC，错误率	NA
504	2025-11-14	More than just a heatmap: elevating XAI with rigorous evaluation metrics 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1674343 PMID:41229616	研究论文	提出SpikeNet混合框架和XAlign评估指标，用于提升医学影像中可解释人工智能的性能	结合CNN空间特征编码与SNN脉冲神经网络的混合框架，内置显著性解释模块；提出XAlign指标量化解释与专家标注的对齐度	仅在TCGA-LGG和BUSI两个数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化性	开发高效、低延迟且可解释的深度学习模型用于医学影像分析	脑胶质瘤MRI影像和乳腺超声影像	计算机视觉,数字病理	脑胶质瘤,乳腺癌	磁共振成像,超声成像	CNN,SNN	医学影像	TCGA-LGG数据集22折交叉验证，BUSI数据集5折交叉验证	PyTorch	SpikeNet	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUROC,AUPRC,XAlign	NVIDIA RTX 3090 GPU
505	2025-11-14	Abnormal classification of electrocardiogram scatter plot based on token selection vision transformer 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251395553 PMID:41229940	研究论文	提出一种基于令牌选择视觉变换器的ECG散点图异常分类方法	在网络深层引入令牌选择模块，动态筛选最具判别性的图像块用于最终分类	NA	克服CNN方法在捕获非局部上下文关系和全局特征方面的限制，提高心律失常分类准确率	心电图散点图	计算机视觉	心血管疾病	NA	Vision Transformer	图像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
506	2025-11-14	A scoping review of TSR analysis in colorectal cancer: implications for automated solutions 2025, Oncology reviews IF:3.1Q2 DOI:10.3389/or.2025.1605383 PMID:41230203	综述	本文通过范围综述评估结直肠癌中肿瘤-间质比(TSR)分析的预后价值、评分变异影响及自动化量化进展	首次系统综述TSR在结直肠癌中的自动化量化方法，比较人工与自动化评分差异并分析标准化挑战	纳入研究存在异质性，自动化方法尚处早期阶段，区域选择标准不统一	评估TSR的预后价值、评分变异影响及探索自动化TSR量化方法	结直肠癌组织样本的肿瘤-间质比分析	数字病理学	结直肠癌	组织病理学分析,深度学习	深度学习模型	组织病理图像	76篇符合纳入标准的研究文献（来自950篇初筛文献）	NA	NA	Kappa值,像素级准确率,区块级准确率	NA
507	2025-11-14	Deep learning-based temporal change detection of broadleaved weed infestation in rice fields using UAV multispectral imagery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1655391 PMID:41230234	研究论文	本研究提出基于深度学习的时序变化检测方法，利用无人机多光谱影像监测水稻田中阔叶杂草的时空动态	首次将深度前馈神经网络与无人机多光谱影像结合，实现水稻田杂草覆盖度的时序变化检测和精准施药潜力评估	研究仅针对阔叶杂草，未考虑其他杂草类型；分析时段仅限于营养生长阶段	开发精准农业中的杂草时序监测方法，优化除草剂施用策略	水稻田中的阔叶杂草覆盖度变化	计算机视觉	NA	无人机多光谱成像	DFNN	多光谱影像	PadiU Putra水稻田的多期无人机影像数据	NA	深度前馈神经网络	R²	NA
508	2025-11-14	Reimagining Mental Health with Artificial Intelligence: Early Detection, Personalized Care, and a Preventive Ecosystem 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S559626 PMID:41230404	综述	探讨人工智能在精神健康领域早期检测、个性化治疗和预防症状升级中的新兴应用	提出'心理数字签名'概念，构建以患者为中心的预防性精神健康生态系统	许多高准确率报告来自单中心或有限数据集，外部验证存在差异，样本量、验证方法和人群多样性存在局限	探索人工智能在精神健康管理中的创新应用	精神障碍患者的多模态数据（语音、文本、生物传感器输入）	自然语言处理, 机器学习	精神疾病	自然语言处理(NLP), 深度学习, 多模态数据分析	深度学习	语音, 文本, 生物传感器数据	NA	NA	NA	准确率	NA
509	2025-11-14	A Deep Learning Model to Predict the ncRNA-Protein Interactions Based on Sequences Information Only 2025, Bioinformatics and biology insights IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11779322251391075 PMID:41230504	研究论文	提出一种基于序列信息预测非编码RNA与蛋白质相互作用的深度学习模型RPI-SDA-XGBoost	结合堆叠降噪自编码器和XGBoost元学习器，仅使用序列信息即可预测ncRNA-蛋白质相互作用	仅基于序列信息，未考虑结构特征和其他生物上下文信息	开发计算方法来研究ncRNA-蛋白质相互作用	非编码RNA和蛋白质的相互作用	生物信息学	癌症	序列特征提取	SDA, XGBoost	序列数据	五个基准数据集：RPI_369, RPI_488, RPI_1807, RPI_2241, NPInterv2.0	NA	堆叠降噪自编码器	准确率, 精确率	NA
510	2025-11-14	Long short-term memory-based deep learning model for the discovery of antimicrobial peptides targeting Mycobacterium tuberculosis 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf274 PMID:41230490	研究论文	开发基于长短期记忆网络的深度学习模型，用于发现针对结核分枝杆菌的抗菌肽	首次将长短期记忆网络与迁移学习相结合，构建可分类和生成结核病特异性抗菌肽的可重复深度学习协议	结核病特异性抗菌肽数据稀缺限制了针对性开发	发现针对结核分枝杆菌的新型抗菌肽	抗菌肽，特别是针对结核分枝杆菌的抗菌肽	机器学习	结核病	深度学习，迁移学习	LSTM，双向LSTM	肽序列数据	大型通用抗菌肽语料库和精选的结核病特异性序列	NA	单向LSTM，双向LSTM，带注意力机制的LSTM	准确率，AUC	NA
511	2025-11-14	Diagnostic Performance of Deep Learning Applications in Hepatocellular Carcinoma Detection Using Computed Tomography Imaging 2024-12-30, The Turkish journal of gastroenterology : the official journal of Turkish Society of Gastroenterology DOI:10.5152/tjg.2024.24538 PMID:39760649	研究论文	本研究利用基于YOLO架构的深度学习技术增强CT图像中肝细胞癌的检测能力	首次将YOLO架构应用于肝细胞癌的CT图像检测，显著超越传统诊断方法的准确率	样本量相对有限（122名患者），需要更大规模数据验证	提高肝细胞癌的早期检测准确率，改善患者预后	肝细胞癌患者的CT图像	计算机视觉	肝细胞癌	CT成像	YOLO	医学图像	122名患者的1290张CT图像	NA	YOLO	精确率,召回率,准确率,特异性,敏感性	NA
512	2025-11-14	Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks 2023-06, Nature aging IF:17.0Q1 DOI:10.1038/s43587-023-00415-z PMID:37142829	研究论文	利用图神经网络筛选具有抗衰老细胞活性的小分子化合物	首次将图神经网络应用于大规模筛选抗衰老化合物，发现结构多样且具有更优药物化学性质的新候选分子	研究基于etoposide诱导的衰老模型，在其他衰老模型中的普适性需进一步验证	开发新型抗衰老药物（senolytics）以清除衰老细胞	衰老细胞和小分子化合物	机器学习	老年疾病	分子对接模拟，时间分辨荧光能量转移实验	图神经网络	化学分子结构数据	2,352个初筛化合物，800,000+个预测分子	NA	图神经网络	选择性，药物化学性质，分子对接评分	NA
513	2025-11-13	Deep-learning based model for sperm morphology assessment using the SMD/MSS dataset 2025-Dec, Future science OA IF:2.4Q3 DOI:10.1080/20565623.2025.2583010 PMID:41203404	研究论文	开发基于深度学习的精子形态评估模型，使用SMD/MSS数据集并通过数据增强技术提升性能	首次将卷积神经网络应用于精子形态自动评估，解决了传统人工评估主观性强的问题	模型准确率波动较大（55%-92%），数据集规模相对有限	实现精子形态评估的自动化、标准化和加速化	人类精子细胞	计算机视觉	生殖系统疾病	MMC CASA系统成像	CNN	图像	1000张原始精子图像，通过数据增强扩展至6035张	NA	卷积神经网络	准确率	NA
514	2025-11-13	Exploring the enantioselective synthesis mechanism of ammonium cations in solution using deep learning potential 2025-Nov-12, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d5cp03439f PMID:41147815	研究论文	本研究提出结合主动学习、分子动力学和深度学习势的模拟工作流，用于探索溶液中铵阳离子的对映选择性合成机制	开发了集成AIMD和DLPMD的主动学习工作流，能够模拟大分子系统在长时间尺度下的对映选择性反应机制	NA	提高复杂溶液中不对称合成预测准确性，探索对映选择性反应机制	由1,1'-联-2-萘酚支架催化的季铵阳离子的对映选择性合成	机器学习	NA	分子动力学模拟，深度学习势分子动力学，主动学习工作流	深度学习势	分子模拟数据	NA	NA	NA	与实验观测的手性结果一致性，HNMR光谱验证	NA
515	2025-11-13	Deep learning-enhanced zero echo time silent brain magnetic resonance imaging in infants without sedation 2025-Nov-12, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06413-0 PMID:41219520	研究论文	本研究评估深度学习重建技术在婴儿零回波时间静音脑磁共振成像中的应用效果	首次将深度学习重建技术应用于婴儿零回波时间静音MRI，并与传统镇静MRI进行对比	回顾性研究设计，样本量相对有限（78例婴儿）	评估深度学习重建对婴儿零回波时间静音脑MRI图像质量的提升效果	78名孕后年龄≤16个月的婴儿	医学影像分析	儿科神经影像	磁共振成像，零回波时间序列，深度学习重建	深度学习	医学影像	78名婴儿	NA	NA	Likert量表评分，变异系数，Mann-Whitney U检验，Cohen's kappa系数	NA
516	2025-11-13	Charting the virosphere: computational synergies of AI and bioinformatics in viral discovery and evolution 2025-Nov-12, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01554-25 PMID:41222234	综述	探讨人工智能与生物信息学在病毒发现和进化研究中的协同作用	提出整合AI模式识别与经典生物信息学的统一计算策略，突破传统同源性分析的限制	AI驱动方法面临计算负担、数据集偏差、可解释性有限和假阳性率较高等挑战	加速病毒发现、增强进化洞察力并加强全球对新发传染病的防范能力	病毒基因组和蛋白质	生物信息学	传染病	宏基因组测序	CNN, RNN, Transformer, GNN	基因组序列，蛋白质结构	NA	NA	AlphaFold, ESMFold, Foldseek	灵敏度，可扩展性，假发现率	NA
517	2025-11-13	Estimating concentrations of atmospheric pollutants in mixed gases based on deep convolutional network with time series decomposition 2025-Nov-12, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01235j PMID:41222504	研究论文	提出基于时间序列分解的卷积神经网络模型，用于混合气体中大气污染物浓度的估计和组分识别	采用时间序列高低频分解技术，将原始信号分解为粗略和详细分量分别估计气体浓度均值和偏差，并探索了传感器阵列在混合气体分析中的应用	NA	开发混合气体中大气污染物浓度估计和组分识别方法	四种主要大气污染物(CO、NO、SO、HCHO)及其混合气体	机器学习和信号处理	NA	气体传感器阵列技术	CNN	时间序列传感器数据	NA	NA	基于时间序列分解的卷积神经网络	估计精度	NA
518	2025-11-13	Role of machine learning segmentation method based on CT images in preoperative staging of oral cavity cancer 2025-Nov-12, European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00405-025-09824-9 PMID:41222634	研究论文	基于CT图像的机器学习分割方法在口腔癌术前分期中的应用研究	采用定制化U-Net深度学习架构实现口腔鳞状细胞癌肿瘤和淋巴结转移的自动分割与分期预测	样本量相对有限（179例CT图像），肿瘤分级分类准确率有待提升（75%）	验证机器学习方法在口腔癌术前T和N分期中的准确性	口腔鳞状细胞癌（OSCC）患者的CT图像数据	医学影像分析	口腔癌	对比增强计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像	179例对比增强CT图像（包含肿瘤和淋巴结转移两个数据集）	NA	U-Net	准确率, 二元准确率	NA
519	2025-11-13	[Artificial intelligence in fracture diagnostics : Potentials and challenges in the clinical practice] 2025-Nov-12, Unfallchirurgie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00113-025-01653-z PMID:41222657	综述	探讨人工智能在骨折诊断中的潜力、临床应用及挑战	系统分析AI作为'第二阅片者'在提高骨折诊断准确性、缩短诊断时间和提升患者安全方面的创新价值	训练数据异质性、复杂骨折诊断性能有限、监管要求严格	评估AI在骨折诊断领域的应用潜力与临床实践挑战	骨折影像诊断	数字病理	骨折	深度学习	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度	NA
520	2025-11-13	A deep learning-based MRI automatic detection model for spinal schwannoma and meningioma 2025-Nov-12, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03468-x PMID:41222816	研究论文	开发基于深度学习的MRI自动检测模型用于脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤检测	在YOLOv8n基础上引入选择性核融合模块和递归门控卷积改进特征融合层	仅使用单中心103例回顾性数据，样本量有限	实现脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤的自动检测与鉴别诊断	103例经病理证实的脊柱神经鞘瘤和脑膜瘤患者	计算机视觉	脊柱肿瘤	磁共振成像	YOLO	医学影像	103例经病理证实的病例	NA	YOLOv8n-SKNeck	准确率, 召回率, F1分数	NA