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	2025-10-04	MMFmiRLocEL: A Multi-Model Fusion and Ensemble Learning Approach for Identifying miRNA Subcellular Localization Using RNA Structure Language Model 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3548940 PMID:40053625	研究论文	提出一种基于多模型融合和集成学习的深度学习方法MMFmiRLocEL，用于识别miRNA亚细胞定位	首个结合序列、结构和功能三种信息进行miRNA亚细胞定位预测的方法，并采用多模型融合机制	NA	开发更准确的miRNA亚细胞定位预测计算方法	miRNA亚细胞定位	生物信息学	NA	RNA结构语言模型	卷积神经网络、深度残差神经网络、集成学习	序列数据、结构数据、功能关联数据	NA
42	2025-10-04	TPNET: A Time-Sensitive Small Sample Multimodal Network for Cardiotoxicity Risk Prediction 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3552819 PMID:40106240	研究论文	开发了一种用于预测癌症治疗相关心功能障碍风险的时间敏感小样本多模态网络TPNET	结合组织多普勒成像特征与深度学习技术，首次构建能够预测24个月内CTRCD发病风险的时序多模态网络模型	样本量相对较小（270例患者），需要在更大规模数据集中进一步验证	预测乳腺癌患者癌症治疗相关心功能障碍（CTRCD）的发病风险	270名乳腺癌患者	数字病理学	心血管疾病	组织多普勒成像（TDI），集成梯度（IG）归因分析	TPNET（时序多模态模式网络）	多模态数据（TDI图像、功能数据、临床数据）	270名患者
43	2025-10-04	Enhancing Herbal Medicine-Drug Interaction Prediction Using Large Language Models 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3558667 PMID:40193268	研究论文	提出一种基于大语言模型的草药-药物相互作用预测方法	首次将大语言模型与变分图自编码器结合用于草药-药物相互作用预测，通过节点度差异化处理解决高连接节点主导问题	未明确说明数据质量提升的具体程度和模型在稀疏数据场景下的表现	预测草药与药物之间的相互作用，优化联合治疗方案	草药和药物分子	自然语言处理	NA	大语言模型(LLMs)、one-hot编码、变分图自编码器(VGAEs)	LLM、VGAE	分子SMILES序列、图结构数据	NA
44	2025-10-04	Enhancing ECG Classification in Cardiac Diagnostics: A Novel Approach Using Adaptive Focal Cross-Entropy Loss Function 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3566531 PMID:40333100	研究论文	提出一种基于深度可分离残差注意力网络和自适应焦点交叉熵损失函数的心电图分类新方法	提出DRA-ECG模型和自适应焦点交叉熵损失函数，结合连续小波变换和边缘特征检测技术，有效解决类别不平衡问题	NA	提高心电图分类在心脏疾病诊断中的准确性和鲁棒性	心电图信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换、边缘特征检测	深度可分离残差注意力网络	1D信号和2D图像	NA
45	2025-10-04	Mpox diagnosis at POC 2025-Oct, Trends in biotechnology IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.tibtech.2025.04.015 PMID:40393854	综述	本文综述了猴痘（Mpox）即时诊断（POC）工具的发展现状、实施瓶颈及未来方向	探讨了机器学习和深度学习模型在猴痘诊断中的应用潜力，以及可部署现场平台的整合策略	当前POC平台在猴痘诊断中的广泛实施仍存在瓶颈	促进猴痘快速、准确和用户友好诊断的POC工具开发	猴痘诊断技术	医学诊断	猴痘	PCR、机器学习和深度学习	ML和DL模型	NA	NA
46	2025-10-04	TTFNet: Temporal-Frequency Features Fusion Network for Speech Based Automatic Depression Recognition and Assessment 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3574864 PMID:40440151	研究论文	提出一种基于语音的自动抑郁症识别与评估方法TTFNet，通过融合时域和频域特征提升检测性能	首次将四元数表示应用于语音特征编码，创新设计四元数VisionLSTM模型，并开发XConformer块实现跨序列交互	NA	开发客观便捷的抑郁症早期筛查方法	抑郁症患者的语音特征	自然语言处理	抑郁症	深度学习	TTFNet, quaternion VisionLSTM, sLSTM, wav2vec 2.0, XConformer	语音	AVEC 2013、AVEC 2014、DAIC-WOZ和E-DAIC数据集
47	2025-10-04	Artificial Intelligence Deep Learning Models to Predict Spaceflight Associated Neuro-Ocular Syndrome 2025-Oct, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.06.009 PMID:40505849	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型，利用光学相干断层扫描图像预测航天飞行相关神经眼综合征	首次将深度学习模型应用于SANS预测，并比较了航天飞行数据和地面模拟数据的训练效果	数据量有限，样本规模较小	预测航天飞行相关神经眼综合征的发生	宇航员和头低位卧床休息研究参与者	计算机视觉	神经眼综合征	光学相干断层扫描	Resnet50	图像	宇航员飞行数据和地面模拟研究参与者的OCT图像数据集
48	2025-10-04	Artificial intelligence-enabled electrocardiography and echocardiography to track preclinical progression of transthyretin amyloid cardiomyopathy 2025-Oct-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf450 PMID:40679604	研究论文	利用人工智能分析超声心动图和心电图追踪转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病的临床前进展	首次将深度学习模型同时应用于超声心动图视频和心电图图像，实现ATTR-CM的临床前风险分层	回顾性研究设计，样本来源限于两个医疗中心	开发可扩展的ATTR-CM临床前监测策略	转诊进行心脏淀粉样变核素检测的患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	视频、图像	内部队列984人（耶鲁-纽黑文医疗系统），外部队列806人（休斯顿卫理公会医院），共分析7352次TTE和32205次ECG
49	2025-10-04	Bond-centric modular design of protein assemblies 2025-Oct, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-025-02297-5 PMID:40745093	研究论文	本文提出了一种基于化学键合原理的模块化蛋白质组装设计方法	利用深度学习生成工具设计具有规则配位几何和可定制键合相互作用的蛋白质构建模块	NA	开发模块化蛋白质纳米材料设计方法	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	深度学习生成模型	蛋白质结构数据、电子显微镜图像	成功组装超过20种多组分多面体蛋白质笼、二维阵列和三维蛋白质晶格
50	2025-10-04	Application of artificial intelligence in assisting treatment of gynecologic tumors: a systematic review 2025-Oct-01, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-025-00201-1 PMID:41028609	系统综述	本文系统综述了人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用现状和发展前景	全面总结了AI在妇科肿瘤治疗中不同预测任务的应用分布和技术方法使用情况	研究多为单中心、回顾性、小样本量，缺乏多中心大数据验证	评估人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用效果和发展潜力	妇科恶性肿瘤（宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌等）	医学影像分析	妇科肿瘤	深度学习、常规影像组学、空间相关非常规影像组学、时间相关非常规影像组学	深度学习模型	医学影像数据	133篇研究文章，其中127篇（95%）包含少于500例病例
51	2025-10-04	Real-Time Health Monitoring Using 5G Networks: Deep Learning-Based Architecture for Remote Patient Care 2025-Oct-01, JMIRx med DOI:10.2196/70906 PMID:41032883	研究论文	开发了一种集成深度学习和5G网络的实时健康监测架构，用于远程患者生命体征监控	提出结合注意力机制的混合CNN-LSTM模型，并利用5G超可靠低延迟通信进行边缘部署	研究仅基于1000名患者3个月的数据进行评估，长期效果和更大规模应用仍需验证	开发实时生命体征监测和预测的远程患者监护系统	远程患者监护系统和生命体征数据	机器学习	老年疾病	深度学习，5G网络，边缘计算	混合CNN-LSTM模型	生命体征时序数据	1000名患者3个月的监测数据
52	2025-10-04	From images to understanding: Advances in deep learning for cellular dynamics analysis 2025-Oct-01, Current opinion in cell biology IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ceb.2025.102585 PMID:41037869	综述	概述深度学习在细胞动力学分析中的最新方法与应用进展	强调深度学习方法如何补充经典算法，并讨论确保科学可靠性和可访问性的新兴趋势	NA	弥合计算专业知识与生物学应用之间的差距，为快速发展的细胞动力学分析领域提供指导	2D显微镜图像中的细胞动力学分析	计算机视觉	NA	深度学习	NA	2D显微镜图像	NA
53	2025-10-04	Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults 2025-Oct-01, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.09.017 PMID:41037977	系统评价与荟萃分析	对成人ARDS诊断和亚表型识别的人工智能模型进行系统评价和荟萃分析	首次对ARDS人工智能诊断模型进行全面系统评价，涵盖亚表型识别和COVID-19相关研究	校准报告缺失（47%），大多数研究缺乏外部验证（29/63），研究间异质性高	评估人工智能模型在成人ARDS诊断和亚表型识别中的性能和方法学质量	成人ARDS患者	医学人工智能	急性呼吸窘迫综合征	系统评价和荟萃分析方法	深度学习模型、机器学习模型	影像数据、非影像数据	63项研究（n = 135,762例患者）
54	2025-10-04	Consensus-guided evaluation of self-supervised learning in echocardiographic segmentation 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111148 PMID:41038129	研究论文	本研究评估自监督学习在超声心动图左心室分割中的应用，并引入多专家标注数据集提升评估可靠性	提出基于共识的多专家标注数据集以减少标注噪声，并发现对比学习在低标注数据场景下表现最优	未明确说明具体使用的数据集规模和技术实现细节	探索自监督学习在超声心动图分割中的有效性	超声心动图中的左心室分割	计算机视觉	心血管疾病	自监督学习、对比学习	深度学习模型	超声心动图像	使用15%标注数据进行微调，具体样本数量未明确说明
55	2025-10-04	UNSX-HRNet: Modeling anatomical uncertainty for landmark detection in total hip arthroplasty 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111146 PMID:41038128	研究论文	提出一种结合高分辨率网络和不确定性估计的深度学习框架，用于全髋关节置换术中的解剖标志点检测	通过基于解剖关系的不确定性估计处理非结构化数据，为预测的标志点分配不确定性分数以提醒临床医生关注	NA	开发先进的深度学习框架解决X射线图像中解剖标志点检测的挑战	全髋关节置换术中的解剖标志点	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	HRNet	X射线图像	结构化和非结构化数据集
56	2025-10-04	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于上颌窦底提升手术，创新引入卷积块注意力机制和深度可分离卷积技术	样本量相对有限（79例患者），需要在更大规模数据集中进一步验证模型性能	开发智能决策系统以优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	接受上颌窦底提升手术的低剩余骨高度患者	计算机视觉	口腔颌面疾病	锥形束计算机断层扫描成像	改进的EfficientNet和ResNet模型，3D卷积神经网络	医学影像	79例患者的锥形束计算机断层扫描影像数据
57	2025-10-04	AI-driven prediction of dental implant numbers to be placed for patient-specific treatment planning 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103896 PMID:41039688	研究论文	开发基于Vision Transformer的深度学习回归模型，利用全景X光片和临床数据预测无牙颌患者所需种植体数量	首次将Vision Transformer模型应用于牙科种植体数量预测，为种植治疗规划提供数据驱动的标准化方法	单中心研究设计且样本量有限，限制了模型的普适性	开发AI模型预测无牙颌患者所需种植体数量，支持标准化治疗规划	628名接受牙科种植治疗的无牙颌患者	计算机视觉	牙科疾病	全景X光片、CBCT成像、深度学习	Vision Transformer (ViT)	图像、临床数据	628名患者（341名女性，287名男性），919个无牙颌感兴趣区域
58	2025-10-04	Beyond dental radiographs, a radiomics-based study for the classification of caries extension and depth 2025-Oct, Journal of dental sciences IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.jds.2025.04.006 PMID:41040554	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学和机器学习的非侵入性方法，使用口内照片对龋齿范围和深度进行分类	首次使用放射组学特征在口内摄影图像中分类龋齿深度，传统方法依赖X光片	仅包含健康牙齿或龋齿病变图像，样本代表性可能有限	评估基于放射组学的机器学习方法在龋齿分类中的效果	口内摄影图像中的牙齿和龋齿病变	医学影像分析	龋齿	放射组学特征提取、机器学习分类	LDA, k-NN, SVM, NNET	图像	通过数据增强增加样本量，具体数量未明确说明
59	2025-10-04	Feature-driven breast cancer classification via hybrid model using mammogram images 2025-Oct, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2530938 PMID:41041719	研究论文	提出一种基于混合模型的乳腺X线影像乳腺癌分类方法	结合改进损失函数和激活函数的LeNet模型(MLAL)与深度卷积神经网络(DCNN)，采用多阶段特征提取流程	NA	开发自动化乳腺癌分类系统以辅助放射科医生诊断	乳腺X线影像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，图像处理	LeNet，DCNN，SegNet	图像	NA
60	2025-10-04	Adversarial control of synchronization in complex oscillator networks 2025-Oct-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0284213 PMID:41042149	研究论文	本研究基于深度学习中的对抗攻击原理，提出通过精心设计的弱扰动来控制复杂振荡器网络的同步动态	将深度学习中的对抗攻击概念引入网络化动力系统，提出基于梯度优化的相位扰动方法来实现同步控制	NA	研究如何通过弱扰动控制复杂振荡器网络的同步动态	Kuramoto振荡器网络，包括无标度网络、小世界网络以及代表电网和大脑连接模式的真实网络	机器学习	NA	梯度优化方法	基于梯度的优化方法	网络拓扑数据，相位数据	多种网络架构，包括规范模型网络和真实世界网络