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
41	2025-07-06	Deep learning-based approach to third molar impaction analysis with clinical classifications 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93783-y PMID:40603531	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分类阻生第三磨牙，采用Pell和Gregory分类、Winter分类以及Pederson难度指数	使用YOLOv11模型自动化复杂阻生第三磨牙分类，提供高准确性和效率的临床决策支持系统	特定标签（如48-Distoangular-C-III）的F1分数较低，数据集多样性有待增强	开发自动化工具以改进阻生第三磨牙的临床分类和诊断	阻生第三磨牙的放射影像	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	YOLOv11	图像	训练集2300张图像（含7624颗阻生牙），验证集765张（含2580颗），测试集765张（含2493颗），共98种标签
42	2025-07-06	Accurate prediction of synergistic drug combination using a multi-source information fusion framework 2025-Jul-03, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02302-y PMID:40611149	research paper	提出一种多源信息融合框架MultiSyn，用于准确预测协同药物组合	通过结合蛋白质-蛋白质相互作用网络和药物药效团信息，设计了半监督学习框架和异构图Transformer，以捕捉分子结构信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	开发一种准确预测协同药物组合的方法，以支持复杂疾病治疗	药物组合及其协同效应	machine learning	NA	多组学数据整合、异构图Transformer	attributed graph neural network, heterogeneous graph transformer	multi-omics数据、基因表达谱、药物化学结构	未提及具体样本量
43	2025-07-06	BrainAGE latent representation clustering is associated with longitudinal disease progression in early-onset Alzheimer's disease 2025-Jul-03, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101365 PMID:40614437	研究论文	本研究利用基于Brain Age Gap Estimation (BrainAGE)的聚类算法对早发性阿尔茨海默病(EOAD)患者进行分层，以区分不同疾病进展速度的患者	首次将BrainAGE深度学习模型与k-means聚类相结合，用于EOAD患者的疾病进展分层	样本量相对较小(142名参与者)，且为回顾性研究	寻找与早发性阿尔茨海默病进展相关的生物标志物	早发性阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	结构磁共振成像(MRI)	深度学习模型(BrainAGE)与k-means聚类	3D T1加权MRI图像	142名早发性阿尔茨海默病患者(纵向追踪6年)，预训练使用3,227名健康受试者的MRI数据
44	2025-07-06	Radiology report generation using automatic keyword adaptation, frequency-based multi-label classification and text-to-text large language models 2025-Jul-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110625 PMID:40614511	研究论文	提出一种新颖的深度学习框架，用于生成可解释、准确且适应性强的放射学报告	使用透明关键词列表替代传统黑盒特征，引入自动关键词适应机制和基于频率的多标签分类策略，结合预训练的文本到文本大型语言模型（LLM）生成报告	仅针对胸部X光图像进行了验证，未涵盖其他类型的医学影像	提高放射学报告生成的自动化水平，增强报告的可解释性和适应性	胸部X光图像及其对应的放射学报告	数字病理学	NA	多标签分类，文本到文本大型语言模型（LLM）	LLM	图像，文本	两个公共数据集（IU-XRay和MIMIC-CXR）
45	2025-07-06	Deep learning framework for cardiorespiratory disease detection using smartphone IMU sensors 2025-Jul-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110595 PMID:40614516	研究论文	本研究提出了一种基于智能手机IMU传感器的深度学习框架，用于早期检测心肺疾病	利用智能手机内置的惯性测量单元传感器，通过非侵入性、低成本技术获取呼吸运动学数据，适用于资源有限环境或疫情期间的远程健康监测	未来工作需要扩展数据集、优化长期监测方法并评估其在多样临床和家庭环境中的适用性	开发创新的、可及且经济高效的心肺疾病筛查解决方案	健康个体与心血管疾病患者（包括瓣膜功能不全、冠状动脉疾病和主动脉瘤等术前患者）	机器学习	心血管疾病	智能手机IMU传感器（加速度计和陀螺仪）	双向循环神经网络（RNN）	时间序列数据	使用留一法交叉验证进行训练和验证，具体样本数量未明确说明
46	2025-07-06	DeepPerfusion: A comprehensible two-branched deep learning architecture for high-precision blood volume pulse extraction based on imaging photoplethysmography 2025-Jul-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110571 PMID:40614513	研究论文	提出了一种名为DeepPerfusion的双分支深度学习架构，用于基于成像光电容积描记法(iPPG)高精度提取血容量脉冲(BVP)	结合精确的皮肤分割和加权以及BVP提取于一个模型中，并开发了新的基于块的时间归一化机制和创新训练流程	未明确提及具体局限性	提高基于iPPG的BVP提取精度	156名受试者的iPPG数据	计算机视觉	心血管疾病	成像光电容积描记法(iPPG)	双分支深度学习架构	图像	来自三个公开数据集的156名受试者
47	2025-07-06	Transformer attention-based neural network for cognitive score estimation from sMRI data 2025-Jul-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110579 PMID:40614523	研究论文	本文提出了一种基于Transformer注意力的深度神经网络，用于从结构MRI数据中联合预测多种认知评分	结合Transformer注意力和3D卷积神经网络，自适应捕捉大脑中的判别性成像特征，有效关注与认知相关的关键区域	未明确提及具体局限性，但可能受限于ADNI数据集的样本量和多样性	通过结构MRI数据准确预测认知评分，以理解痴呆症的病理阶段和预测阿尔茨海默病	阿尔茨海默病患者的结构MRI数据和认知评分（ADAS、CDRSB、MMSE）	数字病理学	阿尔茨海默病	3D卷积神经网络、Transformer注意力机制	CNN、Transformer	3D MRI图像	基于ADNI数据集，具体数量未明确提及
48	2025-07-06	EnsemPred-ACP: Combining machine and deep learning to improve anticancer peptide prediction 2025-Jul-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110668 PMID:40614519	研究论文	该研究提出了一种结合机器学习和深度学习的集成框架EnsemPred-ACP，用于提高抗癌肽（ACP）的预测准确性	引入了二元轮廓特征（BPF）来增强预训练的蛋白质嵌入，从而捕捉对ACP识别至关重要的位置特异性模式	未提及具体局限性	提高抗癌肽（ACP）的预测准确性，以促进肽类癌症治疗的发展	抗癌肽（ACP）	机器学习	癌症	机器学习和深度学习	集成框架（ML和DL模型）	蛋白质序列数据	未提及具体样本数量
49	2025-07-06	Deep learning-based quantification of tumor-infiltrating lymphocytes as a prognostic indicator in nasopharyngeal carcinoma: multicohort findings 2025-Jul-03, ESMO open IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.esmoop.2025.105494 PMID:40614660	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型（TILDL）来量化鼻咽癌（NPC）组织中的肿瘤浸润淋巴细胞（TILs），并探讨了TILDL百分比与患者预后及免疫检查点阻断（ICB）治疗反应的关系	首次使用深度学习模型从H&E染色的全切片图像中自动量化TILs，并验证其作为鼻咽癌预后指标的潜力	研究为回顾性分析，需要前瞻性研究进一步验证	评估深度学习模型在鼻咽癌预后预测中的应用价值	鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	深度学习，免疫组织化学（IHC）	深度学习模型（具体架构未说明）	H&E染色的全切片图像（WSIs）	共498例患者（非转移性NPC 435例，转移性NPC 63例）
50	2025-07-06	Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531] 2025-Jul-03, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112556 PMID:40615244	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
51	2025-07-06	Prioritizing perturbation-responsive gene patterns using interpretable deep learning 2025-Jul-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61476-9 PMID:40603296	research paper	介绍了一种名为River的可解释深度学习框架，用于识别在不同条件下表现出空间表达差异的基因	提出了DSEP基因优先排序作为新的分析任务，并开发了具有双分支预测架构和事后归因策略的River框架	未明确提及具体限制，但可能涉及模型在不同数据类型上的泛化能力	识别在不同生物条件下表现出差异空间表达模式的基因	基因的空间表达模式	生物信息学	三阴性乳腺癌、糖尿病、狼疮	空间分辨转录组学	深度学习	空间转录组数据	涉及多种生物背景（如胚胎发育、糖尿病影响的精子发生、狼疮相关的脾脏变化）和三阴性乳腺癌患者
52	2025-07-06	AI-enabled Barilai-Borwein-Blinder-Oaxaca-Bernoulli Deep Classifier for Enhanced Crop Yield Prediction 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03935-3 PMID:40603331	研究论文	本文探讨了将先进的人工智能（AI）深度学习方法与精确的作物产量预测相结合	提出了AI驱动的Barilai-Blinder-Oaxaca-Bernoulli深度分类器（BBO-BDC），结合了多种创新技术以提高作物产量预测的准确性、敏感性和特异性	未明确提及具体局限性	提高作物产量预测的准确性、敏感性和特异性，减少假阳性和假阴性案例	作物产量预测数据集中的原始样本	机器学习	NA	Barilai-Borwein梯度Min-max归一化、Blinder-Oaxaca统计分解、Bernoulli深度信念网络、Xavier初始化函数、主成分分析	BBO-BDC（Barilai-Blinder-Oaxaca-Bernoulli深度分类器）	NA	NA
53	2025-07-06	Dual smart sensor data-based deep learning network for premature infant hypoglycemia detection 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03864-1 PMID:40603339	研究论文	介绍了一种名为HAPI-BELT的系统，该系统利用双智能传感器和深度学习算法来持续检测早产儿低血糖	结合智能摄像头和PPG传感器的智能腰带，通过GRU-LSTM网络实时监测早产儿的低血糖状态	未提及样本量或具体临床验证结果	开发一种实时监测早产儿低血糖的系统，以改善新生儿重症监护的医疗干预效果	早产儿	数字病理学	新生儿低血糖	PPG传感器、智能摄像头、CAT-Swarm优化算法	GRU-LSTM	图像数据、PPG传感器数据	NA
54	2025-07-06	Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05394-2 PMID:40603367	research paper	提出一种可解释的小样本学习工作流程，用于检测巴西大西洋森林中的入侵和外来树种	结合Siamese网络和可解释AI（XAI），在数据稀缺条件下实现树种分类并提供可视化解释	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	开发一种可解释的小样本学习方法，用于森林管理和生物多样性保护	入侵和外来树种	computer vision	NA	few-shot learning, XAI	Siamese network, MobileNet, CNN	UAV images	3-shot learning
55	2025-07-06	Advanced multiscale machine learning for nerve conduction velocity analysis 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08367-7 PMID:40603452	研究论文	本文提出了一种先进的机器学习框架，用于精确的神经传导速度分析，结合了多尺度信号处理和生理约束的深度学习	该框架解决了传统神经传导速度技术的三个基本限制：神经纤维建模过于简化、温度敏感性和静态测量解释，通过熵优化的小波分析、热力学正则化神经网络和随机进展模型实现了显著改进	NA	提高神经传导速度分析的准确性和临床应用	神经传导速度分析	机器学习	神经病变	多尺度信号处理、深度学习	热力学正则化神经网络、随机进展模型	信号数据	1842名患者来自28个医疗中心
56	2025-07-06	Ensemble methods and partially-supervised learning for accurate and robust automatic murine organ segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05954-6 PMID:40603458	research paper	该研究探讨了在小鼠µCT图像中自动分割多个器官的方法，以提高预处理研究的效率和可重复性	首次将部分监督学习（PSL）框架应用于预处理目的，并展示了3D模型在准确性和对外部数据集的泛化能力上的优越性	部分监督学习框架在某些器官对外部数据的泛化能力有待提高	提高小鼠µCT图像中多个器官自动分割的准确性和鲁棒性	小鼠µCT图像中的多个器官	digital pathology	NA	µCT成像	3D模型, 2D模型, 集成学习	图像	多个小鼠µCT图像数据集
57	2025-07-06	Advancing BCI with a transformer-based model for motor imagery classification 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06364-4 PMID:40603471	研究论文	本文提出了一种基于Transformer和TCN的深度学习框架EEGEncoder，用于改进脑机接口中的运动想象分类任务	引入了名为Dual-Stream Temporal-Spatial Block (DSTS)的新型融合架构，以捕捉时间和空间特征，并采用多并行结构提升模型性能	仅在BCI Competition IV-2a数据集上进行了测试，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	提高脑机接口中运动想象分类的准确性	脑电图(EEG)信号	脑机接口	运动障碍	EEG信号处理	Transformer, TCN	EEG信号	BCI Competition IV-2a数据集
58	2025-07-06	Key factors in predictive analysis of cardiovascular risks in public health 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07874-x PMID:40603495	research paper	本研究探讨了分析学在评估心血管疾病风险中的作用，重点关注数据准备和特征工程以提高预测准确性	比较了多种机器学习模型在心血管疾病风险预测中的表现，包括传统机器学习模型和深度学习模型	需要大量资源和数据预处理	评估心血管疾病风险预测的准确性	心血管疾病风险预测模型	machine learning	cardiovascular disease	machine learning, deep learning	Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Multilayer Perceptron	health data	NA
59	2025-07-06	Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07579-1 PMID:40603503	研究论文	本研究利用深度学习探索G-四链体在组织特异性中的作用，并开发了一个全基因组G-flipon预测框架	开发了DeepGQ模型，用于全基因组G-flipon预测，并揭示了G-flipon与组织特异性调控基因之间的关联	研究依赖于实验数据的质量和覆盖范围，可能未涵盖所有G-flipon类型	探索G-flipon在组织特异性中的作用及其与调控基因的关系	人类14种组织类型中的G-flipon	生物信息学	NA	ATAC-seq, RNA聚合酶定位, 组蛋白标记, 转录因子结合位点分析	深度学习模型	基因组数据	EndoQuad level 4-6 GQs及全基因组数据
60	2025-07-06	A federated learning-based privacy-preserving image processing framework for brain tumor detection from CT scans 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07807-8 PMID:40603518	研究论文	提出了一种基于联邦学习的隐私保护图像处理框架，用于从CT扫描中检测脑肿瘤	结合了ResNet-50和胶囊网络以改进特征提取，并应用混合Gorilla Badger优化算法选择关键特征，同时在以太坊网络上实现模型更新的安全和防篡改	未提及在不同医疗机构间数据异构性较大时的性能表现	开发一种隐私保护的脑肿瘤检测方法	脑肿瘤CT影像	数字病理学	脑肿瘤	联邦学习，各向异性扩散滤波，形态学操作，基于互信息的图像配准	Aniso-ResCapHGBO-Net（结合ResNet-50和胶囊网络）	CT图像	基准CT脑肿瘤影像数据集（具体数量未提及）