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
6281	2025-10-06	Rprot-Vec: a deep learning approach for fast protein structure similarity calculation 2025-Jul-10, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06213-1 PMID:40640710	研究论文	提出一种基于深度学习的快速蛋白质结构相似性计算方法Rprot-Vec	结合双向GRU和多尺度CNN层与ProtT5编码，仅使用蛋白质序列数据即可预测结构相似性，参数数量仅为TM-vec的41%但性能更优	NA	开发高效的蛋白质结构相似性预测和同源性检测方法	蛋白质序列和结构相似性	计算生物学	NA	深度学习	GRU, CNN	蛋白质序列数据	三个精心策划的训练数据集(CATH_TM_score_S/M/L)	NA	双向GRU, 多尺度CNN, ProtT5编码	准确相似性预测率, 平均预测误差, TM-score	NA
6282	2025-10-06	Attention-based multimodal deep learning for interpretable and generalizable prediction of pathological complete response in breast cancer 2025-Jul-10, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06617-w PMID:40640789	研究论文	开发基于注意力的多模态深度学习模型，用于预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解	结合治疗前后MRI影像和非影像临床特征，利用3D CNN和自注意力机制捕捉空间和跨模态交互，提高模型可解释性和跨机构泛化能力	样本量相对有限，外部验证仅使用一个独立数据集	预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	MRI影像分析	CNN, 自注意力机制	医学影像, 临床数据	I-SPY 2试验660例患者，I-SPY 1数据集114例患者	NA	3D卷积神经网络, 自注意力机制	AUC	NA
6283	2025-10-06	Noise-inspired diffusion model for generalizable low-dose CT reconstruction 2025-Jul-08, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103710 PMID:40651065	研究论文	提出一种受噪声启发的扩散模型NEED，用于可泛化的低剂量CT重建	提出移位泊松扩散模型匹配预对数LDCT投影的噪声特性，设计双重引导扩散模型利用LDCT图像和初始重建精确定位先验信息	未明确说明模型对计算资源的需求和运行效率	开发能够泛化到训练数据未见剂量水平的低剂量CT重建方法	低剂量CT投影数据和重建图像	医学影像重建	NA	计算机断层扫描(CT)	扩散模型	CT投影数据，CT图像	两个数据集（具体数量未说明）	NA	移位泊松扩散模型，双重引导扩散模型	定性评估，定量评估，基于分割的评估	NA
6284	2025-10-06	SingleFrag: a deep learning tool for MS/MS fragment and spectral prediction and metabolite annotation 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf333 PMID:40641047	研究论文	开发了一种名为SingleFrag的深度学习工具，用于预测MS/MS碎片和光谱并进行代谢物注释	首次提出单独预测单个碎片而非一次性预测整个碎片谱的方法	NA	解决串联质谱中代谢物和小分子鉴定因参考谱库不全面临的挑战	代谢物和小分子	机器学习	NA	串联质谱(MS/MS)	深度学习	质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
6285	2025-10-06	Chemical space visual navigation in the era of deep learning and Big Data 2025-Jul, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104392 PMID:40456508	综述	探讨深度学习和大数据时代下化学空间可视化导航算法与工具的最新进展	提出应对大数据挑战的化学空间可视化方法，涵盖QSAR/QSPR模型视觉验证、交互式生成方法及化学空间地图的数字艺术应用等非传统应用场景	NA	解决药物化学大数据分析中人类认知局限带来的挑战，开发化学空间可视化导航方法	化学分子结构数据集	机器学习	NA	化学空间可视化	NA	分子结构数据	数百万个分子结构	NA	NA	NA	现代计算机
6286	2025-10-06	AI-based pelvic floor surface electromyography reference ranges and high-precision pelvic floor dysfunction diagnosis 2025-Jul, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105755 PMID:40479842	研究论文	本研究基于人工智能技术建立了盆底表面肌电信号参考范围并开发了高精度的盆底功能障碍诊断模型	建立了大规模多中心盆底表面肌电信号数据库，开发了AI-Diagnostician-PFD诊断模型，相比传统Glazer标准具有更好的诊断性能	研究主要基于中国人群数据，在其他种族人群中的适用性需要进一步验证	建立盆底表面肌电信号多维数据库，推导更合理的参考范围，实现盆底功能障碍的精准诊断	1605名来自中国21个中心的参与者	医疗人工智能	盆底功能障碍	表面肌电信号采集	AI诊断模型	肌电信号数据	1605名参与者，来自21个中心	NA	AI-Diagnostician-PFD	AUC, 95%置信区间	NA
6287	2025-10-06	Deep operator network models for predicting post-burn contraction 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106558 PMID:40592205	研究论文	本研究开发了一种深度算子网络模型，用于预测烧伤后伤口收缩的演变过程	首次将深度算子网络应用于烧伤后伤口收缩预测，通过整合初始伤口形状信息和应用正弦增强来加强边界条件	模型仅基于三种基本伤口形状进行训练，可能无法覆盖所有临床伤口形态	开发计算高效的替代模型来预测烧伤后伤口收缩演变	烧伤后伤口收缩的演变过程	机器学习	烧伤	有限元模拟	神经算子	模拟数据	基于三种不同初始伤口形状的训练数据	NA	深度算子网络	R2分数	中央处理器, 图形处理器
6288	2025-10-06	Short-horizon neonatal seizure prediction using EEG-based deep learning 2025-Jul, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000890 PMID:40644380	研究论文	本研究探索基于定量脑电图和深度学习的短时程新生儿癫痫预测方法	首次将癫痫预测时间范围从数天缩短至分钟级别，填补了短时程新生儿癫痫预测的研究空白	模型校准效果中等，需要进一步验证	开发短时程新生儿癫痫预测系统	132名新生儿	机器学习	新生儿癫痫	定量脑电图	ConvLSTM	脑电图信号	132名新生儿，共281小时脑电图数据	NA	ConvLSTM	AUROC, 敏感度, 错误检测率, 预警时间, 期望校准误差	NA
6289	2025-10-06	Enhancing tremor classification: Transformer-based analysis of biomechanics patterns for Parkinson's and essential tremor 2025-Jul, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106599 PMID:40578292	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习系统，通过分析多传感器运动数据中的生物力学模式来区分原发性震颤、帕金森病和健康对照	首次将Transformer模型与多头注意力机制应用于震颤分类，通过比较特征提取和原始信号处理两种方法，在动态运动任务中实现了近乎完美的分类准确率	研究样本量未明确说明，且仅针对特定运动协议进行评估	开发一个多类别分类系统，用于区分原发性震颤、帕金森病和健康对照	原发性震颤患者、帕金森病患者和健康对照参与者	机器学习	帕金森病	多传感器运动数据采集（加速度计）	Transformer	运动信号数据	NA	NA	Transformer with multi-head attention	准确率	NA
6290	2025-10-06	Pediatric pancreas segmentation from MRI scans with deep learning 2025-Jun-16, Pancreatology : official journal of the International Association of Pancreatology (IAP) ... [et al.] IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.pan.2025.06.006 PMID:40645819	研究论文	评估和验证用于儿童胰腺MRI分割的深度学习算法PanSegNet	首个经过验证的用于胰腺MRI分割的深度学习解决方案，在健康和疾病状态下均达到专家级性能	回顾性研究，样本量相对有限（84例MRI扫描）	开发用于儿童胰腺MRI分割的深度学习算法	2-19岁儿童，包括急性胰腺炎、慢性胰腺炎患者和健康对照	医学影像分析	胰腺炎	MRI扫描	深度学习	MRI图像	84例MRI扫描（42例胰腺炎患者，42例健康儿童）	NA	PanSegNet	Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离, Cohen's kappa, R平方	NA
6291	2025-10-06	Enhancing Dementia Classification for Diverse Demographic Groups: Using Vision Transformer-Based Continuous Scoring of Clock Drawing Tests 2025-Jun-10, The journals of gerontology. Series B, Psychological sciences and social sciences DOI:10.1093/geronb/gbaf065 PMID:40197801	研究论文	本研究开发了一种基于Vision Transformer的深度学习神经网络，用于对钟表绘图测试进行连续评分，以增强对不同人口统计群体的痴呆症分类能力	首次使用Vision Transformer对钟表绘图测试生成连续评分，并识别了针对不同人口特征的特异性阈值	研究基于特定国家数据集，需要在其他人群中验证通用性	开发更精确的痴呆症筛查工具，提高钟表绘图测试的分类准确性	来自国家健康与老龄化趋势研究(NHATS)的老年人样本	计算机视觉	老年疾病	钟表绘图测试	Vision Transformer, 深度学习神经网络	图像	具有全国代表性的老年人样本	NA	Vision Transformer	AUC, 敏感性, 特异性	NA
6292	2025-10-06	Deep learning applications in orthopaedics: a systematic review and future directions 2025 May-Jun, Acta ortopedica mexicana PMID:40645786	系统综述	系统分析骨科领域深度学习的应用现状并展望未来发展方向	首次系统梳理2020-2023年间骨科深度学习应用的研究现状，识别最常用的工具和方法	研究间存在高度异质性，方法和术语差异可能导致诊断准确性高估	分析人工智能和深度学习工具在骨科领域的应用现状	骨科领域的风险评估、结果评估、影像学和基础科学研究	医学影像分析	骨科疾病	深度学习	CNN	影像数据	595项研究（共862项筛选）	NA	卷积神经网络	诊断准确性	NA
6293	2025-10-06	Mitosis detection in histopathological images using customized deep learning and hybrid optimization algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327567 PMID:40638590	研究论文	提出一种结合定制化深度学习和混合优化算法的有丝分裂检测方法	集成迁移学习和跳跃连接来应对类别不平衡问题，并创新性地结合水母搜索优化器和海象优化算法来优化模型动量	未提及实时应用的时间效率问题，且需要扩展到更多组织病理学分析任务	提高组织病理学图像中有丝分裂检测的准确性	组织病理学图像中的有丝分裂细胞	数字病理学	癌症	深度学习，图像分析	CNN	图像	多个公开有丝分裂检测数据集（Mitosis WSI CCMCT Training Set, Mitosis-AIC, Mitosis Detection, Mitosis and Non-Mitosis）	NA	混合CNN架构	F1分数, 准确率	NA
6294	2025-10-06	Nuclei segmentation and classification from histopathology images using federated learning for end-edge platform 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322749 PMID:40638627	研究论文	提出一种结合分割与分类的深度学习框架，通过联邦学习在端边平台上实现组织病理图像中的细胞核分割与分类	采用联邦学习保护数据隐私，结合超参数优化和整数量化技术，在保持精度的同时降低计算开销	未明确说明数据来源的多样性和模型在不同癌症类型上的泛化能力	开发高效可扩展的自动化细胞核分割与分类方法以辅助癌症检测	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	癌症	组织病理学成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	SegNet, DenseNet121	Mean Pixel Accuracy, Mean Intersection over Union, Frequency-Weighted IoU, accuracy, Matthews Correlation Coefficient	端边平台
6295	2025-10-06	Multi-scale time series prediction model based on deep learning and its application 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325474 PMID:40638666	研究论文	提出一种结合多尺度卷积神经网络、多尺度卷积注意力模块和LSTM的时间序列预测模型MSCALSTM	提出MSCALSTM模型，首次将多尺度卷积注意力机制与LSTM结合，能自适应关注关键特征并捕获多尺度动态模式	NA	提高时间序列预测的准确性和鲁棒性	交通流数据和能源领域时间序列数据	机器学习	NA	NA	CNN,LSTM	时间序列数据	基于加州性能测量系统(PEMS)数据集	NA	MSCALSTM,MSCNN,MSCBAM,LSTM	NA	NA
6296	2025-10-06	Optimizing EV charging stations and power trading with deep learning and path optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325119 PMID:40644458	研究论文	提出结合深度学习、强化学习、路径优化和电力交易策略的综合框架，以优化电动汽车充电站布局和电力管理	首次将LSTM充电需求预测、DQN充电站优化布局、Dijkstra路径算法和区域电力交易策略集成到统一框架中	未提及研究的地理范围限制和具体实施的时间跨度	解决电动汽车快速增长对电网带来的需求波动和充电基础设施优化问题	电动汽车充电需求、充电站布局、用户出行路径、区域电力交易	机器学习	NA	深度学习、强化学习、路径优化算法	LSTM, DQN	时间序列数据、空间位置数据、电力交易数据	NA	NA	LSTM, Deep Q-Network	预测准确率提升12.3%、供需失衡减少8.9%、旅行时间减少11.4%、区域边际价格差异减少10%	NA
6297	2025-10-06	Deep learning in the diagnosis of maxillary sinus diseases: a systematic review 2024-09-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae031 PMID:38995816	系统综述	系统评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能表现	首次系统综述深度学习在上颌窦疾病检测、分类和分割任务中的应用效果	仅纳入14项研究，样本量有限，且所有研究均基于放射影像数据	评估深度学习在上颌窦疾病诊断中的性能	上颌窦疾病	计算机视觉	上颌窦疾病	放射影像技术	深度学习模型	放射影像	14项研究（从1167项研究中筛选）	NA	NA	准确率, AUC	NA
6298	2025-10-06	Pilot Analysis of Surgeon Instrument Utilization Signatures Based on Shannon Entropy and Deep Learning for Surgeon Performance Assessment in a Cadaveric Carotid Artery Injury Control Simulation 2023-Dec-01, Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.) DOI:10.1227/ons.0000000000000888 PMID:37655892	研究论文	本研究基于香农熵和深度学习分析外科医生器械使用特征，用于在尸体颈动脉损伤控制模拟中评估外科医生表现	首次将信息论中的香农熵应用于外科医生器械使用序列分析，结合深度学习自动检测手术器械	研究基于模拟尸体环境，需要进一步验证在其他手术场景中的适用性	开发自动化、基于视频的定量反馈系统来评估外科医生表现	外科医生在内镜经鼻颈动脉撕裂伤处理中的器械使用模式	计算机视觉, 机器学习	心血管疾病	视频分析, 深度学习目标检测	深度学习模型	视频帧图像	来自公开视频数据集的手术试验样本	NA	NA	准确率, 平均精确率	NA
6299	2025-10-06	Deep learning in next-generation vaccine development for infectious diseases 2025-Sep-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102586 PMID:40641804	综述	本文综述了深度学习在传染病下一代疫苗开发中的应用现状和发展趋势	整合免疫信息学与深度学习模型，实现快速、低成本的疫苗表位预测和构建	生物信息学与深度学习方法的整合框架仍在快速发展中	探讨深度学习在疫苗开发策略中的应用	疫苗表位选择和疫苗构建	机器学习	传染病	免疫信息学，生物信息学	深度学习	基因组数据，表位数据	NA	NA	NA	NA	NA
6300	2025-10-06	Automated assessment of laparoscopic pattern cutting skills using computer vision and deep learning 2025-Jul-10, Surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.surg.2025.109540 PMID:40644739	研究论文	开发了一种基于计算机视觉和深度学习的自动化系统，用于评估腹腔镜手术中的图案切割技能	首次将YOLO深度学习模型应用于腹腔镜手术技能评估，使用合成数据进行训练，并提供全面的误差分析和可视化反馈	样本材料形状的畸变会带来一些挑战	开发自动化、客观的手术技能评估系统以提高评估效率和标准化程度	腹腔镜手术中的图案切割技能	计算机视觉	NA	深度学习, 计算机视觉	YOLO	图像	合成测试样本和真实手术标本	NA	YOLO	准确率, 平均绝对误差	NA