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
6321	2025-10-06	SmartAlert: Machine learning-based patient-ventilator asynchrony detection system in intensive care units 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108927 PMID:40582190	研究论文	开发并验证基于机器学习的实时患者-呼吸机异步检测系统SmartAlert，可直接从呼吸机屏幕数据检测和分类异步事件	首个完全在线实时系统，直接从呼吸机屏幕视频提取压力流量波形，使用深度学习分类异步事件并分配警报级别	系统在临床试验中减少警报疲劳、优化呼吸机设置和改善患者预后的潜力仍有待验证	开发实时检测和分类患者-呼吸机异步的系统，并向临床医生发出警报	ICU患者呼吸机屏幕记录	机器学习	呼吸系统疾病	视频记录分析，时间序列数据处理	深度神经网络	视频，时间序列数据	381,280个双呼吸单元	NA	深度神经网络	准确率，灵敏度，特异性，AUC-ROC	NA
6322	2025-10-06	Generative adversarial network (GAN) model-based design of potent SARS-CoV-2 Mpro inhibitors using the electron density of ligands and 3D binding pockets: insights from molecular docking, dynamics simulation, and MM-GBSA analysis 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11047-9 PMID:39613993	研究论文	本研究利用生成对抗网络(GAN)设计SARS-CoV-2主要蛋白酶(Mpro)抑制剂，并通过分子对接、动力学模拟和MM-GBSA分析验证其效力	采用两种创新GAN方法：基于配体电子密度数据和基于靶点结合口袋3D结构生成新型小分子	研究样本量有限，仅对六种最有前景的分子进行了深入分析	开发针对SARS-CoV-2主要蛋白酶的高效抑制剂	SARS-CoV-2主要蛋白酶(Mpro)及其抑制剂	药物发现	COVID-19	分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA分析	GAN	电子密度数据、3D结合口袋结构	电子密度方法生成约26,000个分子，结合口袋方法生成约100个分子，深入分析6个分子	NA	GAN	Glide XP评分、AutoDock Vina评分、MM-GBSA结合自由能	NA
6323	2025-10-06	A 4D tensor-enhanced multi-dimensional convolutional neural network for accurate prediction of protein-ligand binding affinity 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11044-y PMID:39714563	研究论文	本文提出了一种基于4D张量特征和多维卷积神经网络的蛋白质-配体结合亲和力预测模型MCDTA	引入4D张量特征捕捉结合口袋区域的关键相互作用，开发多维卷积神经网络框架整合一维序列、二维结构和三维相互作用特征	未明确说明模型在特定蛋白质家族或配体类型上的局限性	准确预测蛋白质-配体结合亲和力以促进药物新用途发现	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	特征工程	CNN	序列数据,结构数据,相互作用特征	PDBbind v.2020数据集	NA	三维卷积神经网络,多维卷积神经网络	RMSE,PCC	NA
6324	2025-10-06	Deep Learning Approach Readily Differentiates Papilledema, Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy, and Healthy Eyes 2025-Aug, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.04.006 PMID:40220884	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型，用于通过眼底照片区分特发性颅内高压引起的视盘水肿、非动脉炎性前部缺血性视神经病变和健康眼睛	首次使用深度学习模型在单一框架内同时区分三种眼科状态（IIH、NAION和健康眼睛），并生成可视化激活图谱突出显示关键诊断区域	研究依赖于现有数据集，未在更广泛的人群中进行前瞻性验证	开发一种自动诊断工具，用于神经眼科疾病的鉴别诊断	眼底照片，包括特发性颅内高压（IIH）患者、非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）患者和健康对照者的眼睛	计算机视觉	眼科疾病	眼底摄影	CNN	图像	训练验证集：15,088张眼底照片（5866只眼睛），外部验证集：1,126张照片（928只眼睛）	PyTorch	ResNet-50	准确率，AUC-ROC，精确率，召回率，F1分数，混淆矩阵	NA
6325	2025-10-06	Deep learning Radiopathomics based on pretreatment MRI and whole slide images for predicting overall survival in locally advanced nasopharyngeal carcinoma 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110949 PMID:40409367	研究论文	开发基于深度学习的放射病理组学模型，用于预测局部晚期鼻咽癌患者的总生存期	首次将MRI影像与全切片图像通过多模态融合方法结合，采用自注意力机制评估不同图像区域对预后预测的重要性	样本量相对有限（343例患者），需要更大规模的多中心验证	预测局部晚期鼻咽癌患者的总生存期	局部晚期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	MRI成像，全切片图像分析	深度学习，自注意力机制，多层感知机	医学影像（MRI），病理图像（WSI）	343例局部晚期鼻咽癌患者（训练集202例，验证集91例，外部测试集50例）	NA	自注意力机制，多层感知机，多模态融合模型	一致性指数（C-index），Kaplan-Meier曲线	NA
6326	2025-10-06	Deep learning dosiomics for the pretreatment prediction of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma patients treated with radiotherapy 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110951 PMID:40412532	研究论文	开发结合剂量组学和深度学习的模型预测鼻咽癌放疗患者发生2级及以上放射性皮炎的风险	首次将剂量组学特征与深度学习特征相结合构建预测模型，并整合临床因素提升预测性能	回顾性研究且样本量有限（290例患者）	预测鼻咽癌患者放疗后放射性皮炎的发生风险	接受放疗的鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	放射治疗剂量分布分析	CNN, XGBoost	放射剂量分布数据	290例鼻咽癌患者（训练集167例，内部验证集72例，外部验证集51例）	NA	ResNet-34	AUC	NA
6327	2025-10-06	Screening of bioactive compounds and deep learning-driven quality control of Angong Niuhuang pills 2025-Jul-24, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120095 PMID:40490229	研究论文	本研究通过深度学习驱动的质量控制方法筛选安宫牛黄丸中的活性化合物并建立质量控制体系	首次将BiGRU-MAR深度学习模型与近红外光谱技术结合用于中药复方制剂的质量控制	NA	建立安宫牛黄丸的全面质量控制体系，实现大规模质量控制和产量监测	安宫牛黄丸中的生物活性化合物	数字病理	中风	液相色谱-质谱联用,网络药理学,偏最小二乘法分析,近红外光谱	BiGRU	光谱数据	NA	NA	BiGRU-MAR	预测准确度	NA
6328	2025-10-06	ModelS4Apnea: leveraging structured state space models for efficient sleep apnea detection from ECG signals 2025-Jul-11, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adebdd PMID:40609595	研究论文	提出一种基于结构化状态空间模型的深度学习框架ModelS4Apnea，用于从心电信号中高效检测睡眠呼吸暂停	首次将结构化状态空间模型(S4)与卷积神经网络结合用于睡眠呼吸暂停检测，在保持高精度的同时显著减少可训练参数和计算资源需求	仅使用单模态ECG数据，未探索多模态数据融合；尚未在真实临床环境中进行大规模验证	开发高效准确的睡眠呼吸暂停自动检测方法	睡眠呼吸暂停患者的心电信号	医疗信号处理	睡眠呼吸暂停	ECG信号分析，深度学习	CNN,S4	心电信号频谱图	Apnea-ECG数据集	NA	卷积神经网络模块，结构化状态空间模块，分类模块	准确率, F1分数, 敏感度, 特异度	NA
6329	2025-10-06	Three-dimensional digital quantitative analysis of periodontal and peri-implant phenotype-A narrative review 2025-Jul-11, Periodontology 2000 IF:17.5Q1 DOI:10.1111/prd.12639 PMID:40641458	综述	对牙周及种植体周围表型三维数字化定量分析方法进行系统性评述	首次系统比较CBCT和口内扫描等三维数字化技术与传统方法在牙周评估中的优劣，并前瞻性提出人工智能与深度学习整合方向	未充分挖掘三维数字化临床数据的全部潜力，需要突破传统评估范式的概念框架	验证三维数字化分析在牙周及种植体周围组织评估中的可靠性	牙周及种植体周围组织表型	数字病理	牙周疾病	CBCT, 口内扫描, 光学表面扫描, 超声成像	NA	三维影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
6330	2025-10-06	Current Applications and Limitations of Augmented Reality in Urological Surgery: A Practical Primer and 'State of the Field' 2025-Jul-11, Current urology reports IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s11934-025-01283-3 PMID:40643724	综述	本文提供增强现实在泌尿外科手术中的应用现状、技术原理及发展限制的实用指南	系统梳理近五年AR技术在泌尿外科手术中的最新进展，重点关注人工智能和深度学习在解决软组织变形配准挑战中的应用	重建外科和男科学等亚专业在研究中代表性不足，技术广泛采用仍存在限制	探讨增强现实技术在泌尿外科手术中的当前应用、技术原理和发展前景	泌尿外科手术程序，包括机器人辅助根治性前列腺切除术、经皮肾镜取石术和肾移植	医学影像与手术导航	泌尿系统疾病	增强现实(AR)、混合现实(MR)、人工智能、深度学习	NA	术前影像、手术导航数据	NA	NA	NA	NA	NA
6331	2025-10-06	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jul-10, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	研究论文	本研究通过目标驱动的闭环策略发现了一种创纪录高性能红外双折射晶体BaSbBS4	开发了结合功能基元筛选、深度学习辅助高通量计算与目标实验的闭环框架，实现了[BS]和[SbS]基元的协同优化组装	NA	探索具有大双折射率和宽带隙的红外双折射材料	含平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子基团的晶体材料	材料科学	NA	深度学习辅助高通量计算、晶体结构筛选、光学性能计算	深度学习	晶体结构数据、光学性能数据	筛选出9种优异晶体（6种具有巨大双折射率，3种兼具大双折射率和宽带隙）	NA	NA	双折射率(Δ)、带隙()	NA
6332	2025-10-06	An Efficient FoG-M3 Method for Self-Adaptive Labeling and Predicting Freezing of Gait 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587734 PMID:40638345	研究论文	提出一种基于深度学习的步态冻结预测方法FoG-M3，通过自适应标签和混合技术解决帕金森病患者步态冻结预测难题	采用非固定长度的Pre-FoG标签方法，结合Mixup数据增强、MoCo对比学习和Mamba模块的U-Net架构	未明确说明模型计算复杂度及在更广泛患者群体中的泛化能力	开发高精度的步态冻结预测方法，为帕金森病患者提供足够的姿势调整时间	帕金森病患者的步态冻结现象	机器学习	帕金森病	深度学习	U-Net	运动传感器数据	Daphnet和BHXC两个数据集	NA	U-Net with Mamba module	准确率	NA
6333	2025-10-06	BSN with Explicit Noise-Aware Constraint for Self-Supervised Low-Dose CT Denoising 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587639 PMID:40638344	研究论文	提出一种具有显式噪声感知约束的自监督低剂量CT去噪方法	首次在盲点网络中引入显式噪声感知约束机制，摆脱了对相邻噪声独立性假设的依赖	未明确说明方法在极端低剂量情况下的性能表现	开发自监督深度学习方法来处理低剂量CT图像中的空间相关噪声	低剂量CT图像	医学图像处理	NA	计算机断层扫描(CT)	盲点网络(BSN)	CT图像	多种临床数据集	NA	噪声感知盲点网络(NA-BSN)	噪声减少效果, 图像细节保留能力	NA
6334	2025-10-06	DeepBindi: An End-to-End Fear Detection System Optimized for Extreme-Edge Deployment 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587961 PMID:40638343	研究论文	提出了一种专为极端边缘部署优化的端到端恐惧检测系统DeepBindi	结合先进特征工程与优化轻量级1D-CNN架构，专门针对极端边缘设备设计	仅针对恐惧情绪进行检测，未验证其他情绪识别能力	开发适用于可穿戴系统的实时恐惧情绪识别技术	基于生理信号的恐惧情绪识别	机器学习	NA	生理信号分析	1D-CNN	生理信号数据	WEMAC数据集	NA	轻量级1D-CNN	F1-score, 准确率	ARM Cortex-M4架构（功耗16mW@5V）
6335	2025-10-06	Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning 2025-Jul-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adv9817 PMID:40638710	研究论文	介绍BioEmu深度学习系统，通过生成式深度学习模拟蛋白质平衡系综	整合超过200毫秒分子动力学模拟、静态结构和实验蛋白质稳定性数据，使用新型训练算法联合建模结构系综和热力学性质	NA	大规模预测功能相关的蛋白质结构变化	蛋白质平衡系综	机器学习	NA	分子动力学模拟，深度学习	生成式深度学习模型	蛋白质结构数据，分子动力学模拟数据，实验稳定性数据	整合超过200毫秒分子动力学模拟数据	NA	NA	相对自由能准确度(1 kcal/mol)	单个GPU
6336	2025-10-06	Rapid Fluorescence Lifetime Imaging through One-Dimensional Deep Learning Optimization 2025-Jul-10, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01984 PMID:40641077	研究论文	提出一种基于一维通道注意力卷积神经网络的高效荧光寿命成像方法	首次将一维通道注意力卷积神经网络应用于荧光寿命成像，实现硬件高效的数据处理	NA	开发快速高效的荧光寿命成像计算方法	荧光寿命成像数据、阿尔茨海默病小鼠脑切片、STED-FLIM成像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	荧光寿命成像、时间相关单光子计数、STED-FLIM成像	CNN	一维时间序列数据	实验训练数据集	NA	1D CANN	预测误差	NA
6337	2025-10-06	MRI sequence focused on pancreatic morphology evaluation: three-shot turbo spin-echo with deep learning-based reconstruction 2025-Jul-10, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851251355844 PMID:40641210	研究论文	比较新型三激发涡轮自旋回波深度学习重建序列与传统MRI序列在胰腺成像质量方面的表现	开发了结合深度学习重建的三激发涡轮自旋回波序列，提高了胰腺MRI图像的空间分辨率和对比度	仅纳入50名健康志愿者，缺乏胰腺癌患者的验证数据	评估新型MRI序列在胰腺形态学成像中的性能	50名健康志愿者的胰腺MRI图像	医学影像	胰腺癌	磁共振成像，深度学习重建	深度学习	医学影像	50名健康志愿者	NA	NA	运动伪影评分，边缘锐度评分，主胰管识别率	NA
6338	2025-10-06	Integrative multimodal ultrasound and radiomics for early prediction of neoadjuvant therapy response in breast cancer: a clinical study 2025-Jul-09, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14556-4 PMID:40629283	研究论文	开发整合多模态超声和影像组学的早期预测模型，用于评估乳腺癌新辅助治疗反应	首次将多模态超声（B超、剪切波弹性成像、超声造影）与影像组学特征相结合，在治疗两周期后早期预测乳腺癌新辅助治疗反应	回顾性研究设计，样本量相对有限（239例患者）	建立乳腺癌新辅助治疗反应的早期预测模型	239例接受新辅助治疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	多模态超声（B超、剪切波弹性成像、超声造影）	U-Net, 逻辑回归	超声图像	239例乳腺癌患者（训练集167例，验证集72例）	PyRadiomics	U-Net	AUC, 敏感性, 特异性	NA
6339	2025-10-06	ColoViT: a synergistic integration of EfficientNet and vision transformers for advanced colon cancer detection 2025-Jul-09, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06199-6 PMID:40632312	研究论文	提出了一种结合EfficientNet和视觉Transformer的混合诊断框架ColoViT，用于结肠癌检测	首次将EfficientNet的可扩展特征提取能力与视觉Transformer的全局上下文信息捕捉能力协同整合	仅进行了初步评估，需要进一步验证	通过深度学习图像分析提高结肠癌早期检测能力	结肠镜图像中的癌前病变和早期结肠癌	计算机视觉	结肠癌	NA	CNN,Transformer	图像	NA	NA	EfficientNet,Vision Transformer	召回率,精确率,F1分数,AUC	NA
6340	2025-10-06	Evolving Blood Pressure Estimation: From Feature Analysis to Image-Based Deep Learning Models 2025-Jul-09, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02228-6 PMID:40632332	研究论文	提出一种基于单点PPG信号的图像化深度学习框架用于无创血压估计	首次将PPG信号及其一阶二阶导数转换为图像，并采用ResNet-50结合多头交叉注意力机制实现多模态特征融合	未明确说明模型对运动伪影的鲁棒性及在不同人群中的泛化能力	开发更便捷准确的无创血压监测方法	光电容积脉搏波信号及其衍生图像	计算机视觉	心血管疾病	PPG信号采集与图像转换	CNN, 注意力机制	图像	三个独立数据集（未明确具体样本量）	未明确说明	ResNet-50, 多头交叉注意力机制	符合AAMI和BHS医疗标准	NA