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	2025-10-06	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究开发了一种融合影像组学和深度学习特征的双特征融合模型，利用治疗前肺部CT图像数据预测EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险	首次将新型视觉mamba网络应用于此场景，并开发了影像组学与深度学习特征的特征级融合模型	样本量相对有限（173例患者），仅使用单模态CT影像数据	实现EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险的早期预警	EGFR阳性肺腺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习, 影像组学	医学影像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）	NA	vision mamba	AUC, 召回率, F1分数, 准确率	NA
6262	2025-10-06	Climate-driven projections of cyanobacterial harmful algal bloom expansion in coastal waters 2025-Aug-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179940 PMID:40570389	研究论文	本研究通过整合气候模型与机器学习方法，预测阿曼沿海水域蓝藻有害藻华在未来气候情景下的扩张趋势	首次将长期气候预测与机器学习模型结合，对阿曼沿海蓝藻藻华进行多年代际投影，并采用粒子群优化算法优化模型参数	研究区域局限于阿曼沿海特定区域，模型性能受限于卫星数据质量和气候模型的不确定性	提高蓝藻有害藻华的预测准确性并评估长期气候变化影响	阿曼沿海水域的蓝藻有害藻华	环境科学, 机器学习	NA	卫星遥感, 气候模型	Random Forest, Extreme Gradient Boosting, GRU, LSTM	卫星图像, 环境参数数据	957张卫星图像（2000-2020年）	NA	LSTM, GRU	相关系数R	NA
6263	2025-10-06	Identification of STAT3 phosphorylation inhibitors using generative deep learning, virtual screening, molecular dynamics simulations, and biological evaluation for non-small cell lung cancer therapy 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11067-5 PMID:39715975	研究论文	本研究通过生成式深度学习结合虚拟筛选和分子动力学模拟，发现新型STAT3磷酸化抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	采用迁移学习和生成式深度学习模型探索化学空间，结合多层级计算筛选发现新型STAT3抑制剂	研究主要基于计算模拟和细胞实验，尚未进行动物模型验证	开发针对STAT3磷酸化的抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	STAT3信号通路、非小细胞肺癌细胞系H441	机器学习	肺癌	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、细胞生物学评估	生成式深度学习模型	化学化合物数据、分子结构数据	包含STAT3抑制剂的综合数据集，具体HG106和HG110分子	NA	NA	结合亲和力、构象稳定性、磷酸化抑制效果	NA
6264	2025-10-06	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-Aug, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	综述	本文综述了危重症患者鼻肠管置入技术和肠内喂养管理方面的技术进展	系统总结了床旁超声、电磁传感器、实时视频辅助置管、阻抗传感器和虚拟现实等新技术在鼻肠管置入和肠内喂养管理中的应用	NA	探讨危重症患者肠内喂养相关技术的创新进展	危重症患者	医学技术	危重症	床旁超声, 电磁传感器, 实时视频辅助置管, 阻抗传感器, 虚拟现实, 深度学习算法	深度学习算法	医学影像, 电生理信号, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
6265	2025-10-06	SASWISE-UE: Segmentation and synthesis with interpretable scalable ensembles for uncertainty estimation 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110258 PMID:40460564	研究论文	提出一种高效的子模型集成框架，通过生成不确定性图谱增强医学深度学习模型的可解释性	从单一训练好的检查点生成多样化模型族，通过输出分歧进行不确定性估计	NA	提升医学深度学习模型的可解释性和临床适用性	CT身体分割和MR-CT合成数据集	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习	医学影像（CT、MR）	NA	NA	U-Net, UNETR	Dice系数, 平均绝对误差	NA
6266	2025-10-06	Selection, visualization, and explanation of deep features from resting-state fMRI for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Aug, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112005 PMID:40494176	研究论文	本研究通过可视化静息态功能磁共振成像的深度特征来区分认知正常个体与不同阶段阿尔茨海默病患者	提出了能够有效识别阿尔茨海默病的特定深度特征子集（称为“信息性深度特征”），并通过热图和激活图实现全切片图像级别的可视化	脑萎缩和图像强度模式相似性带来的挑战	开发基于深度学习的阿尔茨海默病诊断方法并提高模型可解释性	认知正常个体和不同阶段阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	深度学习网络	神经影像数据	来自ADNI数据库的rs-fMRI数据	NA	NA	NA	NA
6267	2025-10-06	O-GEST: Overground gait events detector using b-spline-based geometric models for marker-based and markerless analysis 2025-Aug, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112803 PMID:40516373	研究论文	提出一种基于B样条几何模型的自动算法O-GEST，用于在无测力台条件下检测地面行走步态事件	首次将B样条几何模型与步态相关阈值结合，开发适用于标记点和无标记点分析的通用步态事件检测算法	算法验证主要针对特定病理人群，在更广泛疾病类型中的适用性需进一步验证	开发高精度的步态事件检测算法以提升无测力台环境下的步态分析可靠性	健康人群和病理步态患者（髋关节骨关节炎、中风幸存者、帕金森病患者、脑瘫儿童）	生物医学工程	神经肌肉疾病,骨科疾病	运动学数据分析,B样条建模	几何模型	运动学数据,轨迹数据	390名受试者（200名健康人，100名单侧髋关节骨关节炎，50名中风幸存者，26名帕金森病患者，14名脑瘫儿童）	NA	B样条几何模型	时间差异精度（毫秒）	NA
6268	2025-10-06	Digitizing audiograms with deep learning: structured data extraction and pseudonymization for hearing big data 2025-Aug, Hearing research IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.heares.2025.109337 PMID:40532492	研究论文	开发基于深度学习的系统将听力图数字化，实现结构化数据提取和匿名化处理	与以往主要关注分类或预测的研究不同，该框架确保结构化数值数据输出同时遵守数据匿名化法规	NA	开发深度学习系统数字化听力图，实现大规模听力大数据收集	纯音听力图图像	计算机视觉	听力损失	纯音听力测定	CNN	图像	训练集8847个听力图符号，测试集2443个听力图符号	NA	卷积神经网络	准确率	NA
6269	2025-10-06	Redefining parameter-efficiency in ADHD diagnosis: A lightweight attention-driven kolmogorov-arnold network with reduced parameter complexity and a novel activation function 2025-Aug, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112016 PMID:40587919	研究论文	提出一种基于Kolmogorov-Arnold网络的参数高效框架用于ADHD诊断	结合KAN网络显著减少参数复杂度，引入注意力驱动特征选择机制和具有可学习系数的自适应激活函数	NA	开发参数效率高且可解释性强的ADHD诊断模型	注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者	医学影像分析	注意力缺陷多动障碍	脑连接特征分析	Kolmogorov-Arnold Network (KAN)	脑连接特征数据	ADHD-200基准数据集	NA	Kolmogorov-Arnold Network with attention mechanism	准确率, F1分数, 精确率	NA
6270	2025-10-06	Colon cancer survival prediction from gland shapes within histology slides using deep learning 2025-Jul-14, Journal of integrative bioinformatics IF:1.5Q3 DOI:10.1515/jib-2024-0052 PMID:40650530	研究论文	本研究利用深度学习技术从结直肠癌组织病理图像中分割腺体，并基于腺体形态特征预测患者生存期	结合U-Net和DCAN模型在GlaS和CRAG数据集上训练以提高泛化能力，首次将腺体形态特征与生存预测相结合	模型在特定领域精度与跨数据集鲁棒性之间存在权衡	开发能够从组织病理图像中准确分割腺体并预测结肠癌患者生存期的深度学习方法	结直肠癌患者的组织病理切片图像	数字病理学	结肠癌	组织病理学成像	CNN	图像	GlaS和CRAG数据集及TCGA的全切片图像	NA	U-Net, DCAN	一致性指数, log-rank检验p值	NA
6271	2025-10-06	iALP: Identification of Allergenic Proteins Based on Large Language Model and Gate Linear Unit 2025-Jul-13, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00734-2 PMID:40652417	研究论文	提出了一种基于大型语言模型ProtT5和门控线性单元(GLU)的过敏蛋白识别新方法iALP	首次将大型语言模型ProtT5与门控线性单元结合用于过敏蛋白识别，能够深入分析过敏蛋白的复杂特征	对短于100个氨基酸的蛋白质序列性能需要进一步讨论	开发高效的过敏蛋白识别方法以预防过敏反应	过敏蛋白(ALPs)	自然语言处理, 生物信息学	过敏性疾病	蛋白质序列分析	大型语言模型, 深度学习	蛋白质序列数据	NA	NA	ProtT5, GLU	准确率, F1-score	NA
6272	2025-10-06	CoBdock-2: enhancing blind docking performance through hybrid feature selection combining ensemble and multimodel feature selection approaches 2025-Jul-13, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00629-w PMID:40652425	研究论文	开发了一种基于机器学习的盲对接方法CoBDock-2，通过混合特征选择策略提升结合位点和姿态预测性能	采用集成和多模型混合特征选择方法从9598个特征中识别关键分子特征，替代传统对接工具	与深度学习方法的比较为低偏差假设性比较，需要进一步验证	提升虚拟筛选中的盲对接性能，准确识别正构结合位点并预测小分子亲和力	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子对接，空腔检测	机器学习	蛋白质、配体和相互作用的结构特征	多个基准数据集（PDBBind v2020-general, MTi, ADS, DUD-E, CASF-2016）	NA	NA	结合位点识别准确率，配体姿态预测准确率，平均距离减少，平均姿态RMSD减少	NA
6273	2025-10-06	Deep Learning Photo Processing for Periodontitis Screening 2025-Jul-12, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251347508 PMID:40650464	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习模型的口腔图像处理系统，用于牙周炎筛查	使用全局激活池化的多实例深度学习模型，无需图像标注即可识别II-IV期牙周炎，且模型性能优于不同技能水平的临床医生	需要在全球多个人群中进行更多开发和验证才能作为筛查工具推广	开发基于口腔图像的深度学习算法用于牙周炎筛查	在上海第九人民医院就诊的连续受试者及其口腔数字孪生	计算机视觉	牙周炎	深度学习图像处理	深度学习模型	口腔图像	内部开发测试387名受试者，外部测试183名受试者	NA	基于预训练ResNet50的全局激活池化多实例深度学习模型	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
6274	2025-10-06	Novel deep learning framework for simultaneous assessment of left ventricular mass and longitudinal strain: clinical feasibility and validation in patients with hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul-12, Journal of echocardiography IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s12574-025-00694-y PMID:40650815	研究论文	提出一种基于人工智能的超声心动图分析框架SMART，用于自动评估左心室质量和整体纵向应变	首次将运动追踪与心肌分割相结合，实现左心室质量和整体纵向应变的同步自动评估	研究仅针对111名肥厚型心肌病患者进行验证，样本量有限	开发并验证新型AI框架在心脏功能评估中的临床应用价值	肥厚型心肌病患者	医学影像分析	肥厚型心肌病	经胸超声心动图，心脏磁共振成像	深度学习	超声心动图影像，心脏磁共振影像	111名肥厚型心肌病患者（中位年龄58岁，69%男性）	NA	NA	Pearson相关系数，平均差异，AUC	NA
6275	2025-10-06	Efficient needle guidance: multi-camera augmented reality navigation without patient-specific calibration 2025-Jul-12, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03477-z PMID:40650802	研究论文	开发了一种无需患者特定标记的多摄像头增强现实导航系统，用于提高针基手术的导航精度和效率	采用天花板安装标记映射到固定医疗成像设备，消除了患者特定标记的需求；通过分层优化框架整合标记映射和多摄像头校准；使用深度学习技术提高标记检测和配准精度	NA	开发高效、精确的增强现实导航系统，简化手术流程并提高针基手术的导航精度	针基手术（如活检和消融）的导航系统	计算机视觉	NA	增强现实技术，深度学习	NA	图像数据	NA	NA	NA	穿刺精度，位置误差，角度偏差，时间减少	NA
6276	2025-10-06	Seeing is Believing-On the Utility of CT in Phenotyping COPD 2025-Jul-12, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf160 PMID:40650927	综述	探讨胸部CT影像生物标志物在慢性阻塞性肺疾病表型分析中的发展与应用	系统回顾了从传统阈值方法到深度学习技术的CT生物标志物演进历程，强调了空间感知机制和自动化表型分析的突破	数据集异质性、模型泛化能力和临床可解释性方面仍存在挑战	评估CT影像在COPD表型分析中的效用和发展前景	慢性阻塞性肺疾病患者的胸部CT影像特征	数字病理	慢性阻塞性肺疾病	胸部计算机断层扫描	深度学习	CT影像	NA	NA	NA	NA	NA
6277	2025-10-06	AI-powered disease progression prediction in multiple sclerosis using magnetic resonance imaging: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul-12, Neurological research IF:1.7Q4 DOI:10.1080/01616412.2025.2532038 PMID:40650946	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了基于MRI的人工智能模型在预测多发性硬化症残疾进展方面的性能	首次对MRI驱动的AI模型预测多发性硬化症残疾进展的研究进行系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习的性能差异	研究存在异质性高(I²=95%)、外部验证研究少(仅6项)、校准和决策曲线分析报告不足、个体水平预测误差超过1个EDSS点	评估基于MRI的人工智能模型在预测多发性硬化症未来残疾进展方面的准确性和临床应用价值	多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	磁共振成像	传统机器学习,深度学习	磁共振图像	12,252名多发性硬化症患者，来自21项研究	NA	NA	AUC,RMSE	NA
6278	2025-10-06	ST-CFI: Swin Transformer with convolutional feature interactions for identifying plant diseases 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08673-0 PMID:40640259	研究论文	提出一种结合Swin Transformer和卷积特征交互的深度学习框架ST-CFI，用于通过叶片图像识别植物病害	首次将Swin Transformer与CNN特征交互结合，通过inception架构和跨通道特征学习同时提取局部和全局特征	在PlantDoc数据集上准确率相对较低(77.54%)，表明模型在某些真实场景下性能有待提升	开发高精度植物病害检测方法以保障粮食安全	植物叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分析	CNN, Transformer	图像	五个数据集：PlantVillage、Plant Pathology 2021、PlantDoc、AI2018、iBean	NA	Swin Transformer, inception架构	准确率, F1分数, 损失值	NA
6279	2025-10-06	Machine Learning-Assisted Multimodal Early Screening of Lung Cancer Based on a Multiplexed Laser-Induced Graphene Immunosensor 2025-Jul-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c02822 PMID:40644803	研究论文	开发了一种基于激光诱导石墨烯免疫传感器与机器学习相结合的多模态肺癌早期筛查平台	首次将多重激光诱导石墨烯免疫传感器与深度学习CT影像特征和临床数据整合，构建多模态预测模型	未明确说明样本规模和研究人群特征	提高肺癌早期筛查的准确性和可及性	肺癌患者和四种肿瘤标志物（NSE、CEA、p53、SOX2）	机器学习	肺癌	激光诱导石墨烯免疫传感器、CT成像	深度学习	蛋白质组数据、医学影像、临床数据	NA	NA	NA	AUC	NA
6280	2025-07-14	Advancing neural decoding with deep learning 2025-Jul-11, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00837-2 PMID:40646317	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA