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
6261	2025-10-05	Deep Learning-based Gait Recognition and Evaluation of the Wounded 2025-Sep-25, Disaster medicine and public health preparedness IF:1.9Q3 DOI:10.1017/dmp.2025.10179 PMID:40993504	研究论文	本研究探索基于深度学习的步态识别技术用于远程创伤评估的可行性	首次将YOLOv5目标检测算法应用于多物种（人类、狗、兔子）的步态异常识别，为灾难场景下的远程创伤评估提供新方法	研究仅基于4500张步态图像，物种范围有限，需要更大规模数据验证	开发基于人工智能的快速创伤评估方法，解决灾难现场医疗资源不可达的问题	人类、狗和兔子的步态图像	计算机视觉	创伤性疾病	步态分析	CNN	图像	4500张步态图像，涵盖3个物种	PyTorch	YOLOv5	准确率	NA
6262	2025-10-05	Boosting positron emission tomography reconstruction with positional encoding-based deep image prior 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0049 PMID:40994198	研究论文	本文提出了一种基于位置编码的深度图像先验方法，用于提升正电子发射断层扫描图像重建性能	提出了一种创新的无监督深度学习方法，通过结合高斯傅里叶特征和均匀位置编码来解决PET重建中的频谱偏差问题	仅在小鼠数据和模拟数据上进行了测试，缺乏大规模临床验证	改进正电子发射断层扫描图像重建方法	正电子发射断层扫描图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描	深度神经网络	医学影像数据	Brainweb模拟数据和原始大鼠数据	NA	深度图像先验	图像重建性能指标	NA
6263	2025-10-05	Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control 2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668 PMID:40994269	研究论文	开发了一种基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络(MultiMolCGC)，用于准确预测蛋白质-配体结合效力	提出定制门控控制框架的多模态多任务图注意力网络，在盲预测挑战中取得最佳性能	整合预测结构数据意外降低了性能，可能由于结构不确定性	开发稳健准确的深度学习框架用于蛋白质-配体结合效力预测	SARS-CoV-2和MERS-CoV主要蛋白酶(Mpro)与小分子的结合亲和力	机器学习	冠状病毒感染	分子对接	图注意力网络	多模态分子数据	NA	NA	MultiMolCGC	pIC50	NA
6264	2025-10-05	[Synthetic promoters: theory, design, and prospects] 2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.250044 PMID:40994322	综述	本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景	系统总结了基于深度学习的合成启动子设计策略，并对其理论意义和发展方向进行了前瞻性讨论	未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述进行分析	探讨合成启动子的设计原理、功能特性及应用潜力	合成启动子及其调控元件	合成生物学	NA	基因电路设计	深度学习	基因序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
6265	2025-10-05	A Deep Learning-Based Fully Automated Vertebra Segmentation and Labeling Workflow 2025-Sep-25, British journal of hospital medicine (London, England : 2005) DOI:10.12968/hmed.2025.0443 PMID:40994375	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动椎骨分割与标记工作流，用于脊柱手术导航机器人的术前分析	将3D定位问题转化为2D检测，结合YOLOv7和DBSCAN聚类实现高效椎骨定位，并集成注意力机制的3D U-Net和ResNet-Transformer混合架构实现精确分割与标记	数据集仅包含106个脊柱CT数据集，样本规模相对有限	为脊柱手术导航机器人开发高效准确的术前分析支持系统	椎骨解剖结构	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	CNN, Transformer	CT图像	106个脊柱CT数据集	NA	YOLOv7, 3D U-Net, ResNet, Transformer	平均定位误差(MLE), Dice相似系数(DSC), 交并比(IoU), 像素准确率(PA), 平均对称距离(MSD), 豪斯多夫距离(HD), 分类准确率	NA
6266	2025-10-05	Variational autoencoder-based deep learning and radiomics for predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-25, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf239 PMID:40996309	研究论文	本研究利用变分自编码器深度学习与影像组学技术预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解	创新性地结合变分自编码器深度学习和影像组学构建深度学习影像组学模型预测治疗反应	研究样本量有限，仅来自单一机构，需要多中心验证	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解	局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	增强CT，影像组学	变分自编码器	医学影像	训练队列253名患者，测试队列40名患者	NA	变分自编码器	AUC，F1分数，精确度，召回率	NA
6267	2025-10-05	Deep learning reconstruction for temporomandibular joint MRI: diagnostic interchangeability, image quality, and scan time reduction 2025-Sep-25, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12029-7 PMID:40996510	研究论文	评估深度学习重建颞下颌关节MRI与传统MRI在诊断互换性、图像质量和扫描时间方面的表现	首次系统评估深度学习重建技术在颞下颌关节MRI中的诊断互换性，并证明其能显著减少扫描时间同时提升图像质量	样本量相对有限（88名患者），仅评估了特定MRI序列（PDW和T2W FS）	验证深度学习重建MRI在颞下颌关节疾病诊断中的临床应用价值	疑似颞下颌关节紊乱病患者	医学影像分析	颞下颌关节疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像	88名患者（平均年龄37±16岁，43名男性），共176个颞下颌关节	NA	NA	诊断一致性, 图像质量评分, 信噪比, 对比噪声比, 扫描时间	NA
6268	2025-10-05	Machine-learned density functional based quantum chemical computations for ethane: performance of DeepMind 21 on potential energy surface and molecular properties 2025-Sep-25, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06451-3 PMID:40996570	研究论文	本文使用DeepMind 21机器学习密度泛函对乙烷分子的势能面和分子性质进行量子化学计算	首次将深度学习密度泛函DM21应用于乙烷分子的量子科学计算，验证其在势能面生成和量子化学计算中的适用性	研究仅针对乙烷分子，缺乏对其他分子体系的验证	评估机器学习密度泛函在量子化学计算中的性能	乙烷分子(C2H6)	量子化学计算	NA	密度泛函理论(DFT), 机器学习	神经网络	量子化学数据	乙烷分子体系	TensorFlow, PySCF	DeepMind 21 (DM21)	与CCSD(T)基准能量对比, 与传统DFT方法(B3LYP, PW6B95)比较	NA
6269	2025-10-05	Deep learning-based segmentation of acute pulmonary embolism in cardiac CT images 2025-Sep-25, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03503-0 PMID:40996587	研究论文	本研究开发基于深度学习的急性肺栓塞自动分割方法，使用心脏CT图像进行验证	首次将nnU-Net和基于Transformer的VT-UNet网络应用于急性肺栓塞的自动分割，并在200例CTPA数据集上取得优于现有技术的性能	研究样本量相对有限（200例），未提及外部验证结果	开发自动分割急性肺栓塞的深度学习方法，以改善患者预后和治疗规划	急性肺栓塞患者的CT肺动脉造影图像	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影	CNN, Transformer	医学图像	200例CTPA图像体积	NA	nnU-Net, VT-UNet	Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离	NA
6270	2025-10-05	Decoding the limits of deep learning in molecular docking for drug discovery 2025-Sep-24, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc05395a PMID:40901622	研究论文	深入分析深度学习在分子对接中的性能表现、局限性和优化策略	首次系统评估生成扩散模型、回归架构和混合框架在分子对接五大关键维度的表现	深度学习方法在遇到新型蛋白结合口袋时泛化能力不足	评估深度学习在分子对接中的性能局限并探索优化策略	分子对接方法和蛋白-配体复合物	机器学习	NA	分子对接	生成扩散模型,回归模型,混合框架	蛋白-配体结构数据	NA	NA	生成扩散模型,回归架构,混合框架	姿态预测精度,物理合理性,相互作用恢复,虚拟筛选效果,泛化能力	NA
6271	2025-10-05	Beyond application-specific design: a generalized deep learning framework for optical property prediction in TiO2/GaN nanophotonic metasurfaces 2025-Sep-24, Nanoscale advances IF:4.6Q2 DOI:10.1039/d5na00550g PMID:40880600	研究论文	提出基于人工智能的框架预测TiO2/GaN纳米光子超表面中纳米柱的光学特性	采用迁移学习模型处理两种不同材料纳米柱的光学响应，建立通用深度学习框架替代传统试错分析	仅验证了特定波长范围（600-700 nm）和特定尺寸透镜的性能，角度变化研究较为初步	开发通用深度学习框架用于纳米光子超表面的光学特性预测	氮化镓和二氧化钛纳米柱的光学传输和相位响应	机器学习	NA	光学传输测量，折射率检测	迁移学习	光学响应数据	两个包含氮化镓和二氧化钛纳米柱光学响应的大型数据集	NA	NA	均方误差	NA
6272	2025-10-05	Fuzzy Rule-Based Differentiable Representation Learning 2025-Sep-24, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3609722 PMID:40991592	研究论文	提出一种基于模糊规则的可微分表示学习方法，在保持可解释性的同时提升表示学习性能	首次将Takagi-Sugeno-Kang模糊系统与可微分优化相结合，提出具有可解释性的表示学习方法，并引入二阶几何保持策略增强鲁棒性	NA	开发具有透明度和可解释性的表示学习方法，克服传统黑盒方法的局限性	复杂数据集的特征表示学习	机器学习	NA	NA	模糊系统,深度学习	基准数据集	NA	NA	Takagi-Sugeno-Kang模糊系统	NA	NA
6273	2025-10-05	BrainAuth: A Neuro-Biometric Approach for Personal Authentication 2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3613234 PMID:40991601	研究论文	提出了一种基于深度强化学习的脑电波生物认证框架BrainAuth，用于个人身份认证	采用深度强化学习框架，结合Dyna架构和双重估计技术，通过分层结构减少探索时间，提高认证准确性和抗欺骗能力	NA	开发一种用户友好、鲁棒可靠的个人生物认证系统	个人身份认证	机器学习	NA	脑电波采集	深度强化学习,深度神经网络	脑电波信号	NA	NA	深度神经网络	等错误率,真阳性,假阳性,真阴性,假阴性,错误接受率,错误拒绝率,正确接受率	NA
6274	2025-10-05	Reliable Multimodal Cancer Survival Prediction with Confidence-aware Risk Modeling 2025-Sep-24, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3613406 PMID:40991606	研究论文	提出一种可靠的多模态癌症生存预测框架ReCaSP，通过多模态对齐融合整合组织学全切片图像和转录组数据，并提供置信度感知的风险预测	首次在多模态生存预测中引入置信度感知风险建模机制，并提出跨注意力对齐模块解决多模态数据对齐噪声问题	未明确说明模型在不同癌症类型间的泛化能力及计算复杂度分析	开发可靠的多模态癌症生存预测方法，提供预测结果的置信度评估	癌症患者的组织学全切片图像和转录组数据	数字病理学	癌症	全切片图像分析，转录组分析	深度学习	图像，基因表达数据	五个数据集（具体数量未明确说明）	证据深度学习	跨注意力对齐模块，多模态融合架构	C-Index	NA
6275	2025-10-05	Automated detection of neonatal pulmonary hypertension in echocardiograms with a deep learning model 2025-Sep-24, Pediatric research IF:3.1Q1 DOI:10.1038/s41390-025-04404-3 PMID:40993360	研究论文	开发用于自动检测新生儿肺动脉高压的深度学习模型	首次将时空卷积神经网络应用于新生儿超声心动图视频的肺动脉高压自动检测，并通过显著性图谱提供模型可解释性	研究样本量有限（共1353个视频），仅基于收缩偏心指数作为标签标准	开发自动化工具辅助新生儿肺动脉高压的早期筛查和诊断	3-90天新生儿的标准超声心动图视频	计算机视觉	肺动脉高压	超声心动图	CNN	视频	训练验证集975个视频，测试集378个视频，总计1353个视频片段	NA	空间卷积神经网络,时空卷积神经网络	AUROC	NA
6276	2025-10-05	Deciphering the sequence basis and application of transcriptional initiation regulation in plant genomes through deep learning 2025-Sep-22, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-025-03782-5 PMID:40983924	研究论文	开发可解释深度学习模型GenoRetriever，系统解析植物转录起始位点的序列调控机制	首次利用多作物基因组STRIPE-seq数据构建可解释深度学习模型，量化27个核心启动子基序对转录起始的调控作用	研究主要基于作物基因组，可能不适用于所有植物物种	解析植物转录起始调控的序列基础及其应用	16个大豆组织和6种其他作物的转录起始位点	机器学习	NA	STRIPE-seq, 深度测序	深度学习	基因组序列数据	16个大豆组织+6种作物基因组	NA	GenoRetriever	NA	NA
6277	2025-10-05	Knowledge and Perceptions of AI Among Medical Students in Morocco: Cross-Sectional Study 2025-Sep-19, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/66156 PMID:40971792	研究论文	本研究通过横断面调查评估了摩洛哥医学生对人工智能的认知水平和态度	首次在摩洛哥医学生群体中开展人工智能认知与态度的系统性研究	采用滚雪球抽样方法，样本代表性可能存在局限；研究仅限于单一医学院校	评估摩洛哥医学生对人工智能的知识水平和认知态度	摩洛哥阿加迪尔医学院1-7年级的本科医学生	医学教育	NA	横断面调查	NA	问卷调查数据	580名医学生（女性363人，62.6%；平均年龄21.3岁）	JAMOVI 2.6.2	NA	P值	NA
6278	2025-10-05	Improving prototypical parts abstraction for case-based reasoning explanations designed for the kidney stone type recognition 2025-Sep-19, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103266 PMID:40992030	研究论文	提出一种基于案例推理的深度学习模型，通过原型部件改进肾结石类型识别的可解释性	提出新的损失函数优化原型部件生成，并创建局部和全局描述符提供可理解的决策解释	仅针对工业化国家最常见的六种肾结石类型进行测试	开发可解释的肾结石类型自动识别系统	肾结石内窥镜图像	计算机视觉	肾结石	内窥镜成像	基于案例推理的深度学习模型	图像	包含六种最常见肾结石类型的图像数据库	NA	原型部件(PPs)模型	分类准确率	NA
6279	2025-10-05	Trade-Off Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Models for Robust Brain Tumor Detection: Benchmark Study 2025-Sep-15, JMIR AI DOI:10.2196/76344 PMID:40952788	研究论文	本研究对传统机器学习和深度学习模型在脑肿瘤检测中的性能进行对比分析，重点关注小数据集下的模型表现和自监督学习降低标注成本的潜力	首次系统比较了传统特征工程方法(SVM+HOG)、经典CNN(ResNet18)、基于自注意力的视觉Transformer(ViT-B/16)和自监督学习(SimCLR)在脑肿瘤检测中的表现，并评估了它们在域内和跨域场景下的泛化能力	研究仅使用了2870张脑部磁共振图像，样本规模相对较小；未探索更多类型的模型架构；跨域评估的数据集未详细说明	评估传统机器学习与深度学习模型在小规模医学图像数据下的权衡，分析模型鲁棒性、可迁移性和泛化能力	脑部磁共振图像中的四种类型：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	SVM, CNN, Transformer, 自监督学习	医学图像	2870张脑部磁共振图像，涵盖4个类别	PyTorch, Scikit-learn	ResNet18, ViT-B/16, SimCLR	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 收敛性	NA
6280	2025-10-05	Shifted windowing vision transformer-based skin cancer classification via transfer learning 2025-Sep-06, Clinics (Sao Paulo, Brazil) DOI:10.1016/j.clinsp.2025.100724 PMID:40915182	研究论文	提出一种基于移位窗口视觉Transformer的皮肤癌分类方法，通过迁移学习解决训练数据有限和不平衡的问题	首次将移位窗口视觉Transformer应用于皮肤癌分类，利用注意力机制捕获图像全局关系，克服传统卷积神经网络感受野受限的局限性	训练数据有限且不平衡，模型在跨域适应性和鲁棒性方面仍需进一步验证	开发一种有效的皮肤癌自动分类方法以辅助临床决策	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	NA	Vision Transformer	图像	NA	NA	Shifted Window Vision Transformer	NA	NA