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
6021	2025-11-20	OrnAsia: A dataset of asian ornaments for image classification and cultural identification 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112195 PMID:41255856	研究论文	本文介绍了一个包含1088张亚洲传统饰品高分辨率图像的数据集，用于图像分类和文化识别研究	填补了饰品相关数据集在文化背景和图像多样性方面的空白，提供了平衡的传统饰品类型和经过验证的标注	数据采集仅限于孟加拉国米尔普尔地区，可能无法完全代表整个亚洲地区的饰品多样性	支持计算机视觉和人工智能技术在文化饰品分类识别中的应用	六种亚洲传统饰品：手镯、戒指、耳环、头饰、项链和脚链	计算机视觉	NA	智能手机摄影	深度学习模型	图像	1088张高分辨率原始图像，分为6个类别	NA	NA	NA	NA
6022	2025-11-20	Deep learning-based noise reduction method for the system matrix in magnetic particle imaging 2025-Nov-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae19c9 PMID:41166879	研究论文	提出一种基于深度学习的磁粒子成像系统矩阵噪声抑制方法	首次将残差块与Swin Transformer模块结合的混合编码器-解码器网络用于MPI系统矩阵去噪	仅在模拟数据集和有限真实数据集上验证，未在更广泛的临床场景中测试	开发高效的噪声抑制方法以提升磁粒子成像图像质量	磁粒子成像系统矩阵	医学影像处理	NA	磁粒子成像	深度学习	系统矩阵数据	模拟数据集、OpenMPI数据集和内部MPI系统采集数据集	NA	混合编码器-解码器网络,Res-Blocks,Swin Transformer	信噪比,峰值信噪比,结构相似性指数	NA
6023	2025-11-20	Diagnostic performance of X-ray-based deep learning models for detecting ankle and foot fractures: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-19, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05078-y PMID:41254255	系统评价与荟萃分析	评估基于X射线的深度学习模型在检测踝足骨折中的诊断性能	首次对深度学习模型在踝足骨折X射线检测中的诊断准确性进行系统性综述和荟萃分析	纳入研究数量有限(14项)，需要更大样本量和外部验证的进一步研究	评估AI模型使用X射线图像检测踝足骨折的诊断准确性	踝部和足部骨折	医学影像分析	骨科创伤	X射线成像	深度学习模型	X射线图像	基于14项研究的汇总分析	NA	NA	灵敏度,特异性,F1分数,DOR	NA
6024	2025-11-20	Image Fusion for Super-Resolution Mass Spectrometry Imaging of Plant Tissue 2025-Nov-19, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202512662 PMID:41255198	研究论文	本研究提出了一种专用于植物组织质谱成像数据超分辨率融合的损失控制残差网络工作流程	开发了边缘感知损失函数来评估复杂形态信息，实现了高达20倍放样的高质量超分辨率融合图像	未明确说明样本数量和数据规模	提升植物组织质谱成像数据的超分辨率融合效果	植物组织质谱成像数据	计算机视觉	NA	质谱成像	CNN	图像	NA	NA	残差网络	边缘感知损失	NA
6025	2025-11-20	Modulus Matching and Interface Enhancement: A Synergistic Strategy for Antidelamination High-Performance Stretchable Triboelectric Nanogenerator 2025-Nov-19, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202518027 PMID:41255257	研究论文	提出一种基于同源聚合物配对的抗分层高性能可拉伸摩擦纳米发电机构建策略	通过分子连续界面设计实现模量匹配和应变协调，结合超声空化处理将界面韧性提升至传统PDMS基界面的3.2倍	NA	开发具有抗分层特性的高性能可拉伸摩擦纳米发电机	摩擦纳米发电机的功能层界面	柔性电子	NA	超声空化处理	深度学习算法	字符识别数据	NA	NA	NA	准确率	NA
6026	2025-11-20	Patent analysis of mRNA therapy using deep learning 2025-Nov-19, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology DOI:10.1007/s00210-025-04734-3 PMID:41258061	研究论文	基于深度学习方法的mRNA治疗专利分析研究	首次结合深度学习和社会网络分析方法对mRNA治疗专利进行定量分析和未来预测	仅基于Derwent专利数据库，时间跨度为27年	通过专利分析阐明mRNA技术竞争格局，为技术创新和产业发展提供依据	mRNA治疗相关专利	自然语言处理	传染病,癌症	专利分析,社会网络分析	深度学习,机器学习	专利文本	27年的mRNA治疗专利数据	NA	NA	NA	NA
6027	2025-11-20	PMI estimation with cross-species transfer learning and visual information generated by pathomics foundation model 2025-Nov-19, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03659-z PMID:41258447	研究论文	提出基于病理学基础模型和跨物种迁移学习的死后间隔(PMI)估计框架，通过两阶段微调策略和可视化方法解决动物到人类样本的可迁移性和模型可解释性问题	采用两阶段跨物种迁移学习策略，先使用猪肝全玻片图像预训练，再用少量人类数据微调；开发了包含概率图、类别图和分类比例直方图的可视化框架增强模型可解释性	人类样本数量有限(23例)，可能影响模型泛化能力；仅使用肝脏组织，未验证其他器官的适用性	开发准确、可解释的死后间隔(PMI)估计方法，解决法医病理学中的关键问题	猪肝和人类肝脏组织的全玻片图像	数字病理学	法医病理学	全玻片图像分析	Vision Transformer, CNN	病理图像	16例猪样本和23例人类样本	NA	ResNet50, DenseNet121, SongCi, UNI	准确率	NA
6028	2025-11-20	FaceAge as a biomarker for prognosis and treatment stratification in large-scale oncology cohort 2025-Nov-19, Journal of the National Cancer Institute DOI:10.1093/jnci/djaf323 PMID:41259012	研究论文	本研究探讨FaceAge（基于面部照片估计生物年龄的深度学习系统）与实足年龄的极端差异在预测28种癌症类型患者生存期和早期死亡率中的预后价值	首次在大规模癌症队列中验证FaceAge与实足年龄的极端差异作为生存期和早期死亡率的独立预测因子	研究仅纳入接受放射治疗的老年患者（≥60岁），可能限制结果的普适性	评估FaceAge作为癌症预后生物标志物的临床价值	24,556名年龄≥60岁的癌症患者	数字病理	癌症	深度学习	CNN	面部照片	24,556名癌症患者，涵盖28种癌症类型	NA	FaceAge	风险比(HR), 比值比(OR), P值	NA
6029	2025-11-20	Enhancing deep chemical reaction prediction with advanced chirality and fragment representation 2025-Nov-18, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc02641e PMID:40932372	研究论文	本研究通过引入fragSMILES分子表示方法，在深度学习有机反应预测中实现了对分子手性和子结构的更好表征	开发了能够同时编码分子子结构和手性信息的fragSMILES表示法，在立体化学反应信息识别方面表现优异	NA	改进有机反应预测的深度学习模型性能，特别是立体化学复杂性的捕捉能力	有机化学反应	机器学习	NA	深度学习	NA	分子结构文本表示	NA	NA	NA	正向合成预测准确率，逆向合成预测准确率	NA
6030	2025-11-20	Transforming microfluidics for single-cell analysis with robotics and artificial intelligence 2025-Nov-18, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d5lc00216h PMID:41190506	综述	探讨机器人技术和人工智能在单细胞分析微流体技术中的创新应用与未来发展	提出通过机器人操作、数字微流控和微型机器人增强实验精度与可扩展性，并利用深度学习实现无标记图像处理和细胞状态分析	技术集成实施仍面临挑战，未提供具体实施案例验证	克服微流控单细胞分析在自动化、可靠性和技术壁垒方面的局限性	单细胞分析技术与微流体系统	生物医学工程	NA	微流控技术，单细胞分析	生成模型，深度学习模型	细胞图像数据，单细胞分析数据	NA	NA	NA	准确性，可重复性	远程共享云实验室
6031	2025-11-20	Deep Learning-Assisted Prediction of Air-Bone Gap Using Tympanic Membrane Perforation Image Features 2025-Nov-18, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.70074 PMID:41252627	研究论文	开发基于深度学习的鼓膜穿孔图像分析方法，用于预测气骨导差	首次使用Mask R-CNN自动分割鼓膜和穿孔区域，并基于分割特征预测气骨导差	样本量有限（150张穿孔鼓膜图像），模型性能仍有提升空间	解决特定人群或环境下听力测试设备不足的问题，提供替代评估方法	鼓膜穿孔患者的耳镜图像	计算机视觉	听力损失	耳镜成像	CNN, Mask R-CNN	图像	1014张完整鼓膜图像，150张穿孔鼓膜图像（模型开发），75张术中穿孔图像（独立测试）	NA	Mask R-CNN	类别像素准确率，交并比，Dice系数，R²，均方根误差，10dB内预测比例	NA
6032	2025-11-20	Harnessing artificial intelligence to advance CRISPR-based genome editing technologies 2025-Nov-18, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-025-00907-1 PMID:41254174	综述	本综述探讨人工智能如何推动CRISPR基因编辑技术的发展与应用	系统总结AI在优化基因编辑器、指导工具工程化和发现新型编辑酶方面的创新应用，并提出AI驱动的虚拟细胞模型等新兴机遇	NA	总结人工智能方法在基因编辑技术中的应用进展并展望未来发展方向	CRISPR基因编辑技术（包括核酸酶编辑、碱基编辑和引物编辑）及人工智能方法	机器学习	遗传疾病	CRISPR基因编辑	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6033	2025-11-20	Opportunities for AI-based Model-informed Drug Development: A Comparative Analysis of NONMEM and AI-based Models for Population Pharmacokinetic Prediction 2025-Nov-18, The AAPS journal DOI:10.1208/s12248-025-01121-x PMID:41254220	研究论文	比较人工智能模型与传统NONMEM方法在群体药代动力学预测中的性能	首次系统比较多种AI/ML模型与NONMEM在群体药代动力学预测中的表现，包括神经网络常微分方程模型的应用	模型性能受数据类型和特征影响，需要更多真实临床数据验证	评估人工智能方法在模型引导药物开发中群体药代动力学分析的效能	群体药代动力学模型	机器学习	NA	群体药代动力学分析	机器学习模型,深度学习模型,神经网络常微分方程	模拟数据,临床数据	1770名患者（真实临床数据）	NA	神经网络常微分方程	均方根误差,平均绝对误差,决定系数	NA
6034	2025-11-20	HPCSMN: A Classification Method of Chemotherapy Sensitivity of Hypopharyngeal Cancer Based on Multimodal Network 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00783-7 PMID:41254314	研究论文	提出基于多模态融合网络的喉咽癌化疗敏感性分类方法HPCSMN，通过整合3D CT图像和影像组学特征提高预测准确率	首次将3D CT图像空间特征与LASSO筛选的影像组学特征通过多模态网络融合，利用互补优势捕获复杂空间依赖关系和详细影像特征	样本量相对有限（仅102例），仅基于单中心数据验证	开发喉咽癌化疗敏感性分类方法以支持个性化治疗	喉咽癌患者	数字病理	喉咽癌	CT成像，影像组学分析	多模态融合网络，3D CNN	3D CT图像，影像组学特征，临床数据	102例喉咽癌CT图像（NKU-TMU-hphc数据集）	NA	3D ResNet，全连接网络	准确率，多评价指标	NA
6035	2025-11-20	Subtype-HM: A Novel Cancer Subtype Identification Method Based on Hypergraph Learning and Multi-omics Data 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00789-1 PMID:41254315	研究论文	提出基于超图学习和多组学数据的癌症亚型识别新方法Subtype-HM	使用多级超图建模复杂生物结构，设计超图传播网络捕获组学内外相关性，引入并行判别器引导的注意力模块提取组学特异性特征，提出多组学对比熵对齐方法	NA	提高癌症亚型识别的准确性和生物可解释性	癌症患者的多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据分析	超图学习网络	多组学数据	TCGA癌症数据集	NA	超图传播网络	生存分析p值, 临床参数富集分数	NA
6036	2025-11-20	Artificial Intelligence in the Detection of Clinically Negotiable Second Mesio-Buccal Canals in Periapical Images of Maxillary Molars 2025-Nov-18, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70065 PMID:41254435	研究论文	本研究开发并验证了用于检测上颌磨牙根尖片中可临床操作MB2根管的深度学习模型	首次比较六种预训练监督卷积神经网络和三种自监督模型在MB2根管检测中的性能，并与人类临床医生进行对比	样本量相对有限（1504张图像），模型准确率仍有提升空间（最高66.0%）	评估人工智能在牙髓病学病例难度评估中的潜力	上颌第一和第二磨牙的根尖周影像	计算机视觉	牙髓疾病	深度学习	CNN	图像	1504张术前根尖周影像	NA	ResNet-18, ResNet-50, ResNeXt-101, VGG-16, DenseNet-121, MobileNetV2, DINO, SimCLR, BYOL	准确率, 精确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
6037	2025-11-20	Integrating Deep Feature Extraction and MRI Radiomics for Survival Prediction in Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy 2025-Nov-17, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.050 PMID:41253608	研究论文	本研究通过整合深度学习特征提取和MRI影像组学开发多模态Cox模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的生存期	首次将CNN提取的深度病理特征与MRI影像组学特征相结合构建多模态预后模型，突破了以往单模态研究的局限	样本量相对有限（216例患者），且为多中心回顾性研究	开发更精确的预后工具以优化乳腺癌新辅助化疗患者的临床决策	216例完成新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI, 深度学习特征提取	CNN, Cox比例风险模型	医学影像, 临床数据, 病理数据	216例乳腺癌患者	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
6038	2025-11-20	Estimating 10-Year Cardiovascular Disease Risk in Primary Prevention Using UK Electronic Health Records and a Hybrid Multitask BERT Model: Retrospective Cohort Study 2025-Nov-13, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76659 PMID:41232034	研究论文	开发一种混合多任务深度学习模型，整合电子健康记录中的结构化和文本特征，用于预测10年心血管疾病风险	首次将结构化变量和临床文本结合，采用多任务BERT模型进行心血管风险预测，支持跨模态交互建模和事件时间估计	在贫困和少数民族亚组中表现有所下降，存在跨人口统计学群体的异质性	开发心血管疾病风险预测模型，支持个体化分层和公平评估	40-85岁患者群体，来自英国临床实践研究数据链数据库	自然语言处理,机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	BERT,多任务学习,深度学习	结构化数据,文本数据	469,496名患者用于模型开发，711,052个测试样本，144,370个外部验证样本	PyTorch或TensorFlow（具体未明确说明）	DistilBERT,多层感知机,多头注意力机制	AUROC,一致性指数,Brier分数,对数秩检验	NA
6039	2025-11-20	Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2532698 PMID:40684450	研究论文	提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流	无需预校准即可在各种光照条件下工作，集成了文本预测功能，直接通过标准网络摄像头采集眼动符号	仅在18-35岁年龄段参与者中测试，未在更广泛年龄群体中验证	开发适用于言语障碍人士的辅助通信系统	言语障碍或瘫痪人士	计算机视觉	言语障碍	深度学习	CNN	图像	18-35岁年龄段参与者	NA	NA	准确率	标准网络摄像头
6040	2025-11-20	Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2530674 PMID:40705835	研究论文	提出一种面向视障人士的无障碍户外路径导航系统	采用模糊可信无危险路径规划算法(FTHRP)，结合在线/离线双模式导航和多技术融合方法	NA	为视障人士开发能够识别和规避户外危险的无障碍导航系统	视障人士的户外导航需求	机器学习和人工智能应用	视力障碍	人工智能、深度学习、机器学习、模糊逻辑	深度学习模型	路径数据、环境感知数据	使用'hazard-route data set'数据集	NA	NA	NA	云端计算、张量处理单元(TPU)