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
6121	2025-10-06	The Rise of Intelligent Plastic Surgery: A 10-Year Bibliometric Journey Through AI Applications, Challenges, and Transformative Potential 2025-Jul-14, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-05068-4 PMID:40660032	综述	通过文献计量学方法分析人工智能在整形外科领域10年来的应用趋势、挑战和发展潜力	首次使用CiteSpace和VOSviewer软件对人工智能在整形外科领域的研究进行系统性文献计量分析，揭示了研究热点和发展轨迹	仅纳入Web of Science核心数据库的235篇文献，可能存在文献覆盖不全的问题；跨机构合作有限；数据集多样性不足	系统分析人工智能在整形外科领域的研究趋势、应用现状和面临的挑战	2016-2024年间Web of Science核心数据库中235篇关于人工智能在整形外科应用的文献	医学人工智能	整形外科疾病	文献计量分析，共引网络分析，关键词共现分析，突发检测，聚类分析	NA	文献数据	235篇文献	CiteSpace, VOSviewer	NA	中心性指标	NA
6122	2025-10-06	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Jul-14, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	研究论文	提出一种基于监督对比学习的CNN-Transformer混合网络PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森病亚型	结合CNN与通道级Transformer模块，并采用监督对比学习指导，增强疾病特异性特征学习并减少个体差异性	NA	准确区分帕金森病亚型（PD、MSA和PSP），为临床预后和治疗规划提供支持	帕金森病患者	医学影像分析	帕金森病	FDG-PET（氟代脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描）	CNN, Transformer	医学影像	945名训练患者，330名独立测试患者（总计1275名）	NA	PETFormer-SCL（CNN-Transformer混合架构）	AUC	NA
6123	2025-10-06	Innovative Immunoinformatics Tools for Enhancing MHC (Major Histocompatibility Complex) Class I Epitope Prediction in Immunoproteomics 2025-Jul-14, Protein and peptide letters IF:1.0Q4 DOI:10.2174/0109298665373152250625054723 PMID:40662558	综述	本文综述了免疫信息学工具在MHC I类表位预测中的最新进展及其在免疫蛋白质组学中的应用	整合深度学习与多组学数据的新型预测方法，显著提升表位预测的敏感性和特异性	未提及具体实验验证数据或临床转化效果	提升MHC I类表位预测准确性以促进疫苗开发和免疫治疗	MHC I类分子结合肽段	生物信息学	癌症、自身免疫疾病	免疫蛋白质组学、多组学数据整合	机器学习、深度学习	肽段-MHC结合数据、结构特征、基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据	NA	NA	NA	敏感性、特异性	NA
6124	2025-10-06	Single-cell spatial transcriptomics reveals immunotherapy-driven bone marrow niche remodeling in AML 2025-Jul-11, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw4871 PMID:40632867	研究论文	本研究通过单细胞空间转录组学分析免疫治疗对急性髓系白血病骨髓微环境的重塑作用	整合单细胞RNA测序与单细胞空间转录组学数据，开发基于深度学习的图像分析方法，实现细胞水平精确转录本定位	存在测序深度限制，需要进一步验证信号通路改变的具体机制	研究免疫治疗对AML骨髓微环境中免疫相互作用的调控机制	接受pembrolizumab和地西他滨治疗的急性髓系白血病患者骨髓样本	数字病理学	急性髓系白血病	单细胞RNA测序, 单细胞空间转录组学, 多组学分析	深度学习, 图像分割模型	空间转录组数据, 单细胞RNA测序数据, 医学图像	接受免疫治疗的AML患者骨髓样本	NA	核分割模型, 膜分割模型	细胞间距离量化, 肿瘤微环境分析精度	NA
6125	2025-10-06	Visual WetlandBirds Dataset: Bird Species Identification and Behavior Recognition in Videos 2025-Jul-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05516-5 PMID:40645987	研究论文	本文介绍了首个用于鸟类行为检测和物种分类的细粒度视频数据集Visual WetlandBirds，并提供了基于先进模型的基准结果	首个提供详细鸟类行为视频注释的细粒度数据集，填补了鸟类视频数据集领域的空白	数据集仅包含西班牙湿地的13种鸟类和7种行为类别，样本多样性有限	开发用于鸟类监测的深度学习模型，支持生物多样性保护决策	湿地鸟类及其行为	计算机视觉	NA	视频监控	深度学习模型	视频	178个视频，包含13种鸟类和7种行为类别	NA	NA	NA	NA
6126	2025-10-06	Artificial Intelligence Tools in Myocardial Infarction Prognosis: Evaluating the Performance of Machine Learning and Deep Learning Models 2025-Jul-11, Current cardiology reviews IF:2.4Q2 DOI:10.2174/011573403X380162250706094642 PMID:40660443	综述	评估机器学习和深度学习模型在心肌梗死预后预测中的性能表现	系统评估AI模型在当代心肌梗死患者风险分层中的应用，涵盖传统风险因素和非典型指标	未发现单一最优算法，人工神经网络并非始终优于其他机器学习方法	开发新的心肌梗死患者死亡率风险分层工具	心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	NA	随机森林,梯度提升,支持向量机,人工神经网络	临床数据	16篇论文的研究数据	NA	NA	NA	NA
6127	2025-10-06	Identification of neural crest and melanoma cancer cell invasion and migration genes using high-throughput screening and deep attention networks 2025-Jul-10, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists IF:2.0Q3 DOI:10.1002/dvdy.70059 PMID:40637615	研究论文	通过高通量筛选和深度学习识别神经嵴和黑色素瘤癌细胞侵袭迁移关键基因	结合高通量siRNA筛选与深度注意力网络分析细胞-邻居相互作用，首次系统识别驱动黑色素瘤细胞迁移的关键基因子集	研究主要基于体外细胞系实验，体内功能验证仅使用鸡胚胎移植模型，需要更深入的体内功能分析	识别神经嵴和黑色素瘤癌细胞侵袭迁移的关键调控基因	c8161黑色素瘤细胞系、神经嵴细胞	机器学习	黑色素瘤	高通量siRNA筛选、深度学习分析、鸡胚胎移植模型	深度注意力网络	细胞行为数据、基因表达数据	45个基因面板，筛选出14个关键基因	NA	深度注意力网络	NA	NA
6128	2025-10-06	Integrating deep learning in stride-to-stride muscle activity estimation of young and old adults with wearable inertial measurement units 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83903-5 PMID:40634326	研究论文	提出一种基于卷积神经网络的方法，通过可穿戴惯性测量单元估计年轻和老年成年人的步态肌肉活动	使用可穿戴IMU设备结合CNN模型替代传统需要专业实验室设置的步态分析方法	样本量相对有限（65名参与者），年龄范围较广但未详细说明年龄分组对比	开发一种简化步态分析流程的方法，使其更加经济实惠和易于普及	19-73岁的年轻和老年成年人	机器学习	老年疾病	可穿戴惯性测量单元(IMUs)	CNN	传感器数据	65名19-73岁的参与者	NA	卷积神经网络	均方根误差(RMSE), 相关系数(r)	NA
6129	2025-10-06	Deep ensemble learning with transformer models for enhanced Alzheimer's disease detection 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08362-y PMID:40634379	研究论文	提出一种基于Transformer和集成学习的深度学习模型，用于通过文本数据增强阿尔茨海默病的检测	采用双分支网络架构，结合BERT编码器与循环卷积神经网络，并通过集成学习方法融合两个分支的输出	仅使用DementiaBank Pitt Corpus中的Cookie Theft子集进行评估，数据集规模有限	开发高精度的阿尔茨海默病早期诊断方法	阿尔茨海默病患者和健康对照组的临床笔记文本数据	自然语言处理	阿尔茨海默病	文本数据增强	BERT, CNN, LSTM, RCNN	文本	DementiaBank Pitt Corpus中的Cookie Theft子集	NA	BERT, 卷积神经网络, LSTM, 循环卷积神经网络	准确率, F1分数, AUC	NA
6130	2025-10-06	Applying deep learning techniques to identify tonsilloliths in panoramic radiography 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10489-x PMID:40634633	研究论文	本研究应用深度学习技术在全景X光片中自动识别扁桃体结石	首次将深度学习模型应用于全景X光片中扁桃体结石的自动检测	样本量较小（仅275张全景X光片），模型泛化能力有待验证	开发准确快速的扁桃体结石诊断辅助工具	全景X光片中的扁桃体结石	计算机视觉	耳鼻喉疾病	全景X光摄影	CNN	医学影像	275张全景X光片（125张无扁桃体结石，150张有扁桃体结石）	NA	ResNet18, ResNet101, EfficientNetB0, EfficientNetB1	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
6131	2025-10-06	[The development of AlphaFold and its applications in biology and medicine] 2025-Jul-06, Zhonghua yu fang yi xue za zhi [Chinese journal of preventive medicine] DOI:10.3760/cma.j.cn112150-20250117-00051 PMID:40661027	综述	本文系统分析AlphaFold的发展历程及其在生物学和医学领域的革命性应用	首次全面梳理AlphaFold三代版本的算法演进，揭示其从蛋白质结构预测扩展到生物分子复合物建模的技术突破	在构象动力学建模和瞬态结合状态预测方面仍存在局限，需要持续的方法学改进	评估人工智能在结构生物学和药物研发领域的应用前景	蛋白质结构预测算法及其生物医学应用	计算生物学	NA	深度学习	端到端深度学习架构	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	AlphaFold, AlphaFold2, AlphaFold3	CASP14评估指标	NA
6132	2025-10-06	MPN-RRT*: A New Method in 3D Urban Path Planning for UAV Integrating Deep Learning and Sampling Optimization 2025-Jul-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25134142 PMID:40648397	研究论文	提出了一种融合深度学习和采样优化的MPN-RRT*方法，用于无人机在3D城市环境中的路径规划	通过维度缩减将3D地形转换为2D迷宫表示，结合迁移学习使MPNet智能引导RRT*采样，显著提升计算效率和路径质量	仅在MATLAB仿真环境中验证，未涉及真实物理环境测试	提升无人机在复杂3D城市环境中的路径规划效率和质量	无人机在3D城市环境中的导航路径	机器学习和路径规划	NA	深度学习、迁移学习、路径规划算法	MPNet（运动规划网络）	3D城市地图数据、2D迷宫表示	两个不同3D环境：稀疏200×200×200地图和密集800×800×200地图（含禁飞区）	MATLAB	MPNet, RRT*	规划时间、路径长度、平均加速度、飞行时间	MATLAB仿真环境
6133	2025-10-06	The Pulseq-CEST Library: definition of preparations and simulations, example data, and example evaluations 2025-Jul, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01242-6 PMID:40146474	研究论文	介绍Pulseq-CEST库，一个用于化学交换饱和转移MRI标准化研究和数据模拟的开源资源库	提供首个标准化的CEST准备和模拟定义库，支持可重复研究、快速原型设计和深度学习训练数据生成	NA	解决化学交换饱和转移MRI标准化问题，促进协作开发和新型序列评估	CEST MRI序列、Bloch-McConnell模拟、五管体模数据	医学影像	NA	化学交换饱和转移MRI, Bloch-McConnell模拟	NA	模拟数据, 实验数据	五管体模	NA	NA	谱形匹配度, 局部峰值特征	NA
6134	2025-10-06	Computer-Aided Technology for Bioactive Protein Design and Clinical Application 2025-Jul, Macromolecular bioscience IF:4.4Q1 DOI:10.1002/mabi.202500007 PMID:40260555	综述	本文全面回顾了计算机辅助蛋白质设计技术及其在生物活性蛋白质治疗和临床应用中的进展	整合深度学习预测与生成模型，显著提升蛋白质药物的结合亲和力、特异性并降低免疫原性	面临模型过拟合、稀有蛋白质家族数据有限以及实验验证效率不足等挑战	探讨计算机辅助蛋白质设计技术在蛋白质工程和治疗开发中的应用	单克隆抗体、蛋白质药物、抗原和蛋白质聚合物等蛋白质基治疗剂	机器学习	NA	计算机辅助蛋白质设计	深度学习,生成模型	蛋白质结构数据	NA	NA	NA	结合亲和力,特异性,免疫原性	NA
6135	2025-10-06	EM-PLA: environment-aware heterogeneous graph-based multimodal protein-ligand binding affinity prediction 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf298 PMID:40354612	研究论文	提出一种基于环境感知异质图神经网络的多模态蛋白质-配体结合亲和力预测方法EM-PLA	首次将环境信息整合到异质图神经网络中，考虑蛋白质和配体的生化特性对结合亲和力的影响	NA	准确快速预测蛋白质-配体结合亲和力以支持药物发现	蛋白质-配体复合物	计算生物学	NA	深度学习	异质图神经网络HGT	多模态数据（序列数据、结构数据、环境信息）	NA	NA	异质图变换器HGT	结合亲和力预测性能指标	NA
6136	2025-10-06	Deep Learning Discovers New Morphological Features while Predicting Genetic Alterations from Histopathology of Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0691 PMID:40607934	研究论文	本研究使用深度学习从甲状腺乳头状癌组织病理学切片中预测基因突变，并发现新的形态学特征	首次使用Vision Transformer从PTC组织病理切片预测基因改变，并发现与基因融合相关的新形态学标准	回顾性研究设计，需要进一步前瞻性验证	开发人工智能方法从常规组织病理学切片预测甲状腺乳头状癌的基因改变	甲状腺乳头状癌患者	数字病理学	甲状腺癌	组织病理学染色，全切片数字化	Vision Transformer	苏木精-伊红染色数字病理图像	662例PTC病例（TCGA队列496例，Mainz队列166例）	NA	Vision Transformer	AUC, 准确率, 置信区间	NA
6137	2025-10-06	Improving reconstruction of patient-specific abnormalities in AI-driven fast MRI with an individually adapted diffusion model 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17955 PMID:40660797	研究论文	本研究提出了一种改进的扩散模型，通过整合患者特异性先验信息来提升AI驱动的快速MRI对解剖异常的重建能力	扩展了自适应扩散模型，首次将患者特异性MRI作为额外先验，通过两阶段网络调优（先增强与先验图像的相似性，再保证k空间数据一致性）来改进异常区域重建	研究样本量较小（仅15例推理病例），且仅针对脑肿瘤患者群体，未验证在其他解剖部位或疾病类型的适用性	改进基于深度学习的快速MRI重建技术，使其更好地捕捉个体化解剖异常以支持放疗规划	73名接受脑肿瘤放疗的儿童和年轻成年患者的T1加权MRI图像	医学影像分析	脑肿瘤	MRI, 快速MRI, k空间欠采样	扩散模型, 人工神经网络	MRI图像, k空间数据	73例患者（58例训练，15例推理），每例推理病例使用中位间隔35天的额外患者特异性先验图像	NA	去噪扩散模型	SSIM, PSNR	NA
6138	2025-10-06	AI-enabled precise brain tumor segmentation by integrating Refinenet and contour-constrained features in MRI images 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17958 PMID:40660802	研究论文	提出一种集成RefineNet和轮廓约束特征的SAM-RCCF框架，用于精确分割脑肿瘤MRI图像	将RefineNet模块和条件控制场与条件控制器和掩码生成器集成，增强SAM模型在医学图像分割中的泛化能力和精度	仅使用T1加权对比增强MRI数据，样本量相对有限	提升SAM模型在医学分割领域的鲁棒性，实现对多种颅内肿瘤的精确分割	脑肿瘤患者的MRI图像，包括胶质瘤、转移性肿瘤和脑膜瘤	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	Transformer, 深度学习分割模型	医学图像	484例轴向T1加权对比增强MRI数据（164例胶质瘤，158例转移性肿瘤，162例脑膜瘤）	NA	Segment Anything Model, RefineNet, SAM-RCCF	IOU, DSC, HD	NA
6139	2025-10-06	Structural semantic-guided MR synthesis from PET images via a dual cross-attention mechanism 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17957 PMID:40660837	研究论文	提出一种结构语义引导的双交叉注意力机制深度学习网络，用于从PET图像合成MR图像	首次探索功能到结构的模态转换方法（PET到MR合成），引入结构语义损失和双交叉注意力模块来保持结构信息并捕获多尺度特征依赖关系	未在其他模态合成任务和临床实践中验证，方法适用范围有待进一步探索	开发从PET图像合成MR图像的方法，简化医学成像流程，提高效率和可及性	脑部医学图像，特别是PET和MR图像	医学图像合成	脑部疾病	深度学习，图像合成	GAN, CNN	医学图像（PET和MR）	NA	NA	双交叉注意力机制网络	PSNR, SSIM, MAE, Dice系数	NA
6140	2025-10-06	An unsupervised sparse-view CT reconstruction framework using combination of iterative deep image prior and ADMM 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17933 PMID:40660832	研究论文	提出一种结合迭代深度图像先验和ADMM的无监督稀疏视图CT重建框架	将未经训练的神经网络与ADMM迭代重建算法结合，通过TV正则化持续更新神经网络输入以避免传统DIP方法的过拟合问题	NA	解决稀疏视图和低剂量CT重建中的伪影和噪声问题	CT图像重建	医学影像处理	NA	CT扫描	无监督深度学习	CT图像	NA	NA	深度图像先验(DIP)	定量指标和视觉质量	NA