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
6341	2025-10-05	Perceived Quality of Service in Primary Health Care Based on Google Maps Reviews Before, During, and After the COVID-19 Pandemic: Sentiment Analysis 2025-Sep-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/70410 PMID:40986861	研究论文	通过分析Google Maps评论研究COVID-19大流行前后芬兰和安达卢西亚初级卫生保健的公众情绪变化	首次利用Google Maps评论数据比较不同国家在疫情前后对初级卫生保健的情绪变化，结合词典和基于Transformer的深度学习方法进行多语言情感分析	研究仅限于芬兰和安达卢西亚地区，可能无法代表其他地区情况；Google Maps评论可能存在选择偏差	调查COVID-19大流行对初级卫生保健公众情绪的影响	芬兰和安达卢西亚初级卫生保健机构的Google Maps用户评论	自然语言处理	NA	情感分析，文本挖掘	Transformer	文本评论	55,043条Google Maps评论（芬兰12,247条，安达卢西亚42,796条）	AFINN	Transformer	中位数，四分位距，词频分析	NA
6342	2025-10-05	Improved pharmacokinetic parameter estimation from DCE-MRI via spatial-temporal information-driven unsupervised learning 2025-Sep-23, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0aaf PMID:40987314	研究论文	提出一种空间-时间信息驱动的无监督深度学习方法，用于改进DCE-MRI中的药代动力学参数估计	首次同时利用DCE-MRI数据的空间和时间特征，结合CNN和定制化Vision Transformer，并引入空间-时间注意力特征融合模块	仅在脑胶质瘤患者数据上进行验证，未在其他疾病或器官中测试	改进动态对比增强磁共振成像中药代动力学参数的估计精度	数值脑模型和87例胶质瘤患者	医学影像分析	脑胶质瘤	DCE-MRI	CNN, Vision Transformer	医学影像	87例胶质瘤患者和数值脑模型	NA	CNN, Vision Transformer, 空间-时间注意力模块	AUC, 系统误差, 随机误差	NA
6343	2025-10-05	Generating Brain MRI with StyleGAN2-ADA: The Effect of the Training Set Size on the Quality of Synthetic Images 2025-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01536-0 PMID:40987961	研究论文	本研究探讨训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑部MRI图像质量的影响	首次系统评估训练集规模对StyleGAN2-ADA生成脑MRI图像质量的影响，并揭示多样性指标对合成图像数量的敏感性	存在模式崩溃的持续限制，多样性指标受合成图像数量影响较大	研究训练集规模对生成对抗网络合成脑部MRI图像质量的影响	来自OpenBHB数据集的3,227名健康受试者的脑部MR图像	医学影像分析	神经系统疾病	脑部MRI	GAN	图像	3,227名健康受试者	StyleGAN2-ADA	StyleGAN2-ADA	保真度指标,多样性指标,覆盖率,β-recall	NA
6344	2025-10-05	Advancements in soil moisture estimation through integration of remote sensing and artificial intelligence techniques 2025-Sep-22, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180503 PMID:40987109	综述	本文全面综述了土壤湿度估算技术的最新进展，包括传统原位测量、遥感和人工智能方法	整合遥感技术与可解释人工智能，提升模型性能与可信度；探索多传感器数据与物理模型的融合方法	AI模型存在黑箱特性导致物理可解释性、透明度和模型迁移性等关键挑战	改进土壤湿度估算方法以支持可持续水资源管理和气候适应性农业	土壤湿度估算技术与监测系统	机器学习	NA	宇宙射线中子传感、GNSS反射测量、合成孔径雷达、多传感器数据融合	机器学习/深度学习	遥感数据、原位测量数据、多传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
6345	2025-10-05	PneumoNet: Deep Neural Network for Advanced Pneumonia Detection 2025-Sep-19, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056380939250527080046 PMID:40990279	研究论文	提出一种名为PneumoNet的新型深度学习模型，用于从胸部X射线图像中准确检测肺炎	采用先进的层级结构和优化训练方法，显著提升特征提取和分类性能	NA	开发高精度的肺炎检测深度学习模型	胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	X射线成像	CNN	图像	包含正常和肺炎病例的平衡数据集	NA	卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
6346	2025-10-05	Integrating artificial intelligence with small molecule therapeutics and precision medicine for neurochemical understanding of Alzheimer's diseases 2025-Sep-18, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.055 PMID:40975511	综述	探讨人工智能与小分子治疗及精准医学相结合在阿尔茨海默病神经化学理解中的应用	整合人工智能、小分子药物和精准治疗的多学科策略，利用AI增强早期检测和生物标志物发现，结合多组学和结构引导药物设计开发个体化治疗方案	伦理、监管和临床应用方面仍存在挑战	通过跨学科方法应对阿尔茨海默病的复杂性，改进诊断和治疗策略	阿尔茨海默病的神经化学机制、生物标志物和治疗方法	机器学习	阿尔茨海默病	机器学习、深度学习、多组学分析、结构引导药物设计	NA	神经影像数据、生物标志物数据	NA	NA	NA	NA	NA
6347	2025-10-05	PyaiVS unifies AI workflows to accelerate ligand discovery and yields ABCG2 inhibitors 2025-Sep-17, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118176 PMID:40986985	研究论文	开发了PyaiVS Python包，统一AI工作流程以加速配体发现并识别ABCG2抑制剂	首次整合九种机器学习算法、五种分子表示和三种数据分割策略于统一平台，实现虚拟筛选关键组件的协调优化	未明确说明模型在不同类型化合物库上的泛化能力	开发统一的AI驱动虚拟筛选平台以加速小分子配体发现	小分子化合物，特别是ABCG2抑制剂	机器学习	NA	虚拟筛选，药效团建模，分子对接	GCN, GAT, Attentive FP	分子结构数据	4,188,623个化合物	Python	图卷积网络(GCN), 图注意力网络(GAT), Attentive FP	AUC-ROC	NA
6348	2025-10-05	A Synergistic Framework for Hardness Prediction and Design of High-Entropy Alloys Based on Deep Learning and Intelligent Optimization Algorithms 2025-Sep-16, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c05550 PMID:40978448	研究论文	提出结合深度学习与智能优化算法的协同框架，用于预测高熵合金硬度并优化其成分设计	首次将Transformer注意力机制与多层感知器结合的混合深度学习模型应用于高熵合金性能预测，并采用Egret Swarm优化算法进行逆向成分设计	实验验证仅通过激光金属沉积进行，偏差低于10%但需更多工艺验证	建立高熵合金硬度预测与成分优化的系统框架	Al-Ti-Co-Cr-Fe-Ni体系高熵合金	机器学习	NA	激光金属沉积	Transformer, MLP	材料成分与性能数据	NA	NA	Transformer, 多层感知器	R², RMSE	NA
6349	2025-10-05	Enhanced spatiotemporal mapping of urban wetland microplastics: An interpretable CNN-GRU approach using satellite imagery and limited samples 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119003 PMID:40939309	研究论文	提出一种可解释的CNN-GRU模型，结合卫星遥感和有限实地样本实现城市湿地微塑料污染的时空分布分析	首次将可解释的CNN-GRU模型与卫星遥感数据结合，利用有限样本实现微塑料污染的高精度时空制图	模型可靠性依赖于微塑料与藻类含量的相关性，这种关系在不同水生生态系统中可能存在差异	开发基于卫星遥感的城市湿地微塑料污染监测方法	中国广州车陂排水流域湿地中的微塑料污染	计算机视觉	NA	卫星遥感	CNN, GRU	卫星图像, 实地样本	有限实地样本	NA	CNN-GRU	R, MAE, RMSE	NA
6350	2025-10-05	Revealing 1,3-diphenylpropane's coagulation toxicity via infomaxnet-based network toxicology and molecular simulations 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118834 PMID:40818372	研究论文	本研究通过InfomaxNet网络毒理学框架结合分子模拟揭示了1,3-二苯基丙烷(SD-1)通过干扰凝血因子F9引发凝血障碍的毒性机制	提出仅利用网络拓扑分析复杂生物网络的InfomaxNet框架，解决了缺乏先验生物知识的挑战，并首次阐明SD-1与F9蛋白结合导致构象异常的分子机制	未明确说明样本规模和研究对象的局限性	阐明塑料污染物SD-1引发凝血障碍的毒性机制	1,3-二苯基丙烷(SD-1)、AKT2和F9关键蛋白、秀丽隐杆线虫	网络毒理学	凝血障碍	网络毒理学分析、分子动力学模拟、深度学习靶点预测、RT-qPCR、体外实验	深度学习	生物网络数据、分子结构数据、基因表达数据	NA	InfomaxNet, MolTrans	NA	NA	NA
6351	2025-10-05	Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach 2025-Sep-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105 PMID:40987134	研究论文	本文提出了一种新型词级对抗攻击方法QA-Attack，用于欺骗问答模型	基于注意力机制和删除排序策略的混合词级对抗方法，能识别并针对上下文中的特定词语进行替换	NA	研究问答模型对抗攻击的鲁棒性问题	问答模型	自然语言处理	NA	对抗攻击	NA	文本	NA	NA	NA	成功率, 语义变化, BLEU分数, 流畅度, 语法错误率	NA
6352	2025-10-05	Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models 2025-Sep-12, Geriatrics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/geriatrics10050124 PMID:40981294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测接受衰弱健康检查的老年人社会参与情况	首次将深度神经网络应用于老年人社会参与预测，并通过贡献分析识别关键预测因素	样本量相对较小（295人），模型区分性能仅为中等水平	预测老年人的社会参与情况并识别关键影响因素	接受衰弱健康检查的老年人	机器学习	老年疾病	健康检查调查	逻辑回归,支持向量机,深度神经网络	结构化数据	295名老年人	NA	深度神经网络	精确度,准确率,灵敏度,特异度,F1分数,AUC	NA
6353	2025-10-05	Learning-based multi-material CBCT image reconstruction with ultra-slow kV switching 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251331790 PMID:40350700	研究论文	本研究开发了一种名为SkV-Net的深度学习网络，用于基于超慢kV切换技术的能谱锥束CT多材料分解成像	提出结合U-Net主干结构和多头轴向注意力模块的SkV-Net网络，能够从超稀疏能谱投影数据中重建四种不同材料的密度图像	NA	开发能谱锥束CT的多材料分解方法	脂肪、肌肉、骨骼和碘四种生物材料	医学影像	NA	能谱锥束CT、超慢kV切换技术	深度学习	CT图像	NA	NA	U-Net, 多头轴向注意力模块	分解误差	NA
6354	2025-10-05	MHASegNet: A multi-scale hybrid aggregation network of segmenting coronary artery from CCTA images 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251346484 PMID:40485350	研究论文	提出一种用于冠状动脉CTA图像分割的多尺度混合注意力网络MHASegNet及定制优化方法	采用多尺度混合注意力机制捕获全局和局部特征，集成3D上下文锚点注意力模块聚焦关键结构，结合基于区域生长的迭代优化方法	需要进一步验证以确认在CAD诊断和量化中的有效性	改进冠状动脉CTA图像中的冠状动脉分割精度	冠状动脉CTA图像中的冠状动脉结构	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像(CCTA)	CNN	医学图像	90例内部数据集和1060例两个公共数据集	NA	MHASegNet	Dice相似系数(DSC)	NA
6355	2025-10-05	Multi-domain information fusion diffusion model (MDIF-DM) for limited-angle computed tomography 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251339368 PMID:40534498	研究论文	提出一种融合多领域信息的扩散模型用于有限角度CT重建，通过傅里叶域重加权和小波域增强提升重建图像质量	首次将傅里叶域重加权与小波域增强相结合，通过多领域信息融合改进有限角度CT重建	NA	提升有限角度CT重建图像的对比度，增强重建方法的鲁棒性	有限角度计算机断层扫描重建图像	计算机视觉	NA	计算机断层扫描	扩散模型	医学图像	NA	NA	MDIF-DM	NA	NA
6356	2025-10-05	A multi-stage training and deep supervision based segmentation approach for 3D abdominal multi-organ segmentation 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251355806 PMID:40671620	研究论文	提出一种基于多阶段训练和深度监督的3D腹部多器官分割方法	集成多阶段训练策略、伪标签技术和带注意力机制的深度监督模型(DLAU-Net)，专门针对3D腹部多器官分割设计	NA	解决3D CT图像腹部多器官分割中器官分布复杂、标注数据稀缺和器官结构多样性等挑战	腹部器官（肝脏、脾脏、肾脏等）	计算机视觉	腹部疾病	CT成像	深度学习	3D CT图像	FLARE 2023挑战赛提供的大规模数据集	NA	DLAU-Net	平均器官准确率,Dice相似系数	NA
6357	2025-10-05	Magnetic Resonance Imaging-Based 3-Dimensional Models of the Pelvis and Hip Using Machine Learning for Automatic Bone Segmentation in a Dynamic Hip Impingement Simulation 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251334138 PMID:40980558	研究论文	本研究使用机器学习方法自动分割基于MRI的骨盆和髋部3D骨骼模型，用于动态髋部撞击模拟	首次将卷积神经网络应用于基于MRI的3D骨骼模型自动分割，并在动态髋部撞击模拟中验证其准确性	研究样本量相对有限（98个髋部），且仅针对特定年龄段的FAI患者	比较手动与自动分割在MRI-based 3D骨骼模型中的差异，验证自动分割在髋部撞击模拟中的可行性	FAI患者（30例，60个髋部）和无症状参与者（19例，38个髋部）	医学影像分析	髋部撞击综合征	MRI，3D T1-weighted VIBE Dixon序列	CNN	医学影像	98个髋部（60个FAI患者髋部，38个无症状髋部）	NA	卷积神经网络	Dice相似系数，平均差异测量	NA
6358	2025-10-05	Computational Prediction of Single-Domain Immunoglobulin Aggregation Propensities Facilitates Discovery and Humanization of Recombinant Nanobodies 2025-Aug-28, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib14030073 PMID:40981272	研究论文	开发基于深度学习的计算方法预测单域免疫球蛋白聚集倾向，用于筛选稳定的重组纳米抗体	首次结合深度学习结构预测与框架区2特性分析来预测VHH抗体聚集倾向，并建立可访问的软件流程设计理想溶解性纳米抗体	研究样本量有限（106种纳米抗体变体），需要进一步验证方法的普适性	开发计算预测方法解决重组纳米抗体合成过程中的蛋白质聚集问题	重链抗体可变域（VHH）和重组纳米抗体	机器学习	NA	深度学习结构预测、重组表达、尺寸排阻色谱	深度学习	蛋白质结构数据、生物化学特性数据	106种纳米抗体变体	NA	NA	聚集评分与实际聚集倾向的相关性	NA
6359	2025-10-05	World's First Real-Time Artificial Intelligence-Assisted Mechanical Thrombectomy for Acute Ischemic Stroke 2025-Aug-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8704 PMID:39961616	研究论文	本研究报道了首例实时人工智能辅助的急性缺血性脑卒中机械取栓术的初步经验	首次在急诊机械取栓手术中应用实时深度学习AI系统进行辅助操作	样本量较小（16例患者），需要更大规模研究验证对手术流程和临床结果的影响	评估实时AI系统在急性缺血性脑卒中机械取栓术中的有效性和安全性	16例连续收治的急性缺血性脑卒中患者	医疗人工智能	急性缺血性脑卒中	深度学习	深度学习模型	荧光透视图像视频	16例患者	NA	NA	精确率, 召回率	NA
6360	2025-10-05	Machine Learning Approach to Predict Emergency Cesarean Sections Among Nulliparous Women 2025-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.90501 PMID:40978894	研究论文	本研究使用机器学习方法预测初产妇急诊剖宫产的风险因素	首次在伊朗产科中心应用七种机器学习模型预测初产妇急诊剖宫产，并比较各模型性能	回顾性研究设计，未包含产时临床特征，需要前瞻性研究验证	识别初产妇急诊剖宫产的预测因素	伊朗某三级产科中心的初产妇，单胎头位妊娠≥37周	机器学习	产科疾病	机器学习	线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,XGBoost,KNN,深度学习	临床数据	2668例分娩（1916例阴道分娩，752例剖宫产）	NA	NA	AUC,准确率,精确率,召回率,F1分数	NA