深度学习在生物医药领域中的应用

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
621	2025-09-26	Dwarf Updated Pelican Optimization Algorithm for Depression and Suicide Detection from Social Media 2025-Sep, The Psychiatric quarterly DOI:10.1007/s11126-024-10111-9 PMID:39946018	研究论文	提出一种基于改进鹈鹕优化算法的社交媒体抑郁和自杀检测新方法	结合改进的互信息分数进行特征融合，并采用矮人更新鹈鹕优化算法(DU-POA)优化模型权重	NA	通过社交媒体数据检测抑郁和自杀倾向	社交媒体文本数据	自然语言处理	精神疾病	TF-IDF、word2vec、深度学习集成	RNN、DBN、LSTM、集成模型	文本	NA
622	2025-09-26	COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251332793 PMID:40405795	研究论文	发布一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集（COVID-19CT+），并利用传统机器学习和深度学习方法进行图像分类实验	提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一，包含40多万张CT图像，并系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现	未明确说明数据集的采集标准、图像质量评估方法以及患者人群的详细临床特征	通过公开大规模CT图像数据集，促进COVID-19自动诊断算法的研究	1333名患者的409,619张CT图像（包括1021例COVID-19病例和312例社区获得性肺炎病例）	计算机视觉	COVID-19	CT影像分析	传统机器学习分类器（13种）和深度学习分类器（5种）	医学影像（CT图像）	1333名患者（1021例COVID-19，312例社区获得性肺炎），共409,619张CT图像
623	2025-09-26	Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18478 PMID:40423629	研究论文	本研究开发了一种基于短暂发作间期颅内记录的深度学习模型，用于准确定位癫痫发作起始区	首次证明利用短暂发作间期立体定向脑电图数据即可通过深度学习准确分类癫痫发作起始区，无需依赖长时间的自发性癫痫发作记录	研究样本量相对有限（78名患者），需要进一步扩大验证	开发自动化方法定位癫痫发作起始区以改善术前评估	药物抵抗性癫痫患者	数字病理	癫痫	立体定向脑电图	一维卷积神经网络	脑电信号	78名患者的超过100万段发作间期脑电图片段
624	2025-09-26	Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的超声断层扫描高空间分辨率衰减成像方法	利用声速与衰减的空间相关性作为深度学习模型的约束条件，提升衰减图像质量	NA	实现高分辨率低方差的超声衰减成像	人体乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描（USCT）、深度学习	深度学习模型	射频超声数据	使用QTI BACT扫描仪采集的60个角度视图数据
625	2025-09-26	Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data 2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251378951 PMID:40983055	研究论文	开发并验证了一种结合深度学习CT影像特征和电子健康记录的多模态预测模型，用于评估粘连性小肠梗阻的绞窄风险	首次将三维卷积神经网络与临床电子健康记录相结合构建多模态预测模型，并通过全局和局部可解释性方法增强模型透明度	回顾性研究设计，样本量相对有限（共348例患者），仅在三家医院进行外部验证	提高粘连性小肠梗阻患者绞窄风险的预测准确性以支持临床决策	粘连性小肠梗阻患者	医学人工智能	肠道梗阻	深度学习、XGBoost算法	3D CNN（ResNet50主干网络）、多模态集成模型	CT影像、电子健康记录	225例用于模型开发，123例用于外部验证
626	2025-09-26	Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study 2025-Sep, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078 PMID:40984997	研究论文	本研究对Aisap.ai开发的深度学习算法进行外部验证，用于基于经胸超声心动图诊断房室瓣反流严重程度	首次在梅奥诊所健康系统数据上外部验证深度学习算法对房室瓣反流的诊断性能	模型仅对38%的合格研究生成预测，性能分析仅限于这些病例	验证深度学习算法在诊断二尖瓣和三尖瓣反流严重程度方面的外部有效性	梅奥诊所健康系统2013-23年的经胸超声心动图研究	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声心动图像	1541例合格TTE研究（其中578例生成预测，MR队列280例，TR队列298例）
627	2025-09-26	Application of a Deep Learning Model to Predict Liquid Chromatography Retention Times of Food Peptides Across Chromatographic Conditions 2025-Sep, Journal of separation science IF:2.8Q2 DOI:10.1002/jssc.70270 PMID:40994122	研究论文	本研究应用深度学习模型预测食品肽在不同色谱条件下的液相色谱保留时间	采用迁移学习方法，将在大型蛋白质组学数据集上预训练的通用深度学习模型，通过商业肽标准品的实验数据进行微调，显著降低数据需求和训练时间	模型主要基于商业肽标准品数据训练，可能对某些特殊结构肽的预测存在局限	开发适用于食品源性肽的保留时间预测方法，提高LC-MS分析中肽鉴定的可靠性	食品源性肽（包括酵母蛋白水解物和植物蛋白水解物中的胰蛋白酶和非胰蛋白酶肽）	机器学习	NA	液相色谱-质谱联用技术（LC-MS），深度学习	深度学习模型（具体架构未明确说明）	肽保留时间数据	商业肽标准品实验数据，酵母蛋白水解物验证集，植物蛋白水解物验证集
628	2025-09-26	Artificial Intelligence in the Study of Root and Canal Anatomy: A Comprehensive Review on Applications, Advantages, Challenges and Future Directions 2025-Sep, European endodontic journal IF:1.6Q3 DOI:10.14744/eej.2025.37232 PMID:40995722	综述	本文全面回顾人工智能在牙根和根管解剖学研究中的应用现状、优势、挑战及未来方向	首次系统梳理AI技术在牙科解剖学教育、研究和临床实践中的整合应用与发展前景	现有研究数据集规模有限，需要更大样本量来提升深度学习模型的准确性	分析人工智能在牙根和根管解剖学研究中的应用价值与发展潜力	牙根和根管的解剖结构特征	医学人工智能	牙科疾病	深度学习	深度学习模型	2D和3D医学影像	NA
629	2025-09-26	scHSC: enhancing single-cell RNA-seq clustering via hard sample contrastive learning 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf485 PMID:40977264	研究论文	提出一种基于困难样本对比学习的深度学习方法scHSC，用于提升单细胞RNA测序数据的聚类效果	通过困难样本挖掘和对比学习，同时整合基因表达和细胞间拓扑结构信息，采用自适应权重策略结合ZINB模型	NA	提高单细胞RNA测序数据的聚类精度和细胞类型注释效果	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	对比学习、ZINB模型	基因表达数据	18个单细胞RNA测序真实数据集
630	2025-09-26	A survey on deep learning for drug-target binding prediction: models, benchmarks, evaluation, and case studies 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf491 PMID:40977267	综述	本文系统综述了深度学习在药物-靶点结合预测中的模型、数据集、评估方法及应用案例	全面分析DTB预测领域从早期网络方法到最新多模态方法的范式转变，并通过癌症靶点案例验证方法实用性	NA	探讨深度学习如何为药物靶点关系研究提供定量框架，加速新药候选物识别	药物-靶点结合预测模型及相关生物数据	机器学习	癌症	深度学习	基于网络的方法、图神经网络、注意力机制、多模态方法	化合物库数据、蛋白质靶点数据	NA
631	2025-09-26	MVRBind: multi-view learning for RNA-small molecule binding site prediction 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf489 PMID:40977268	研究论文	提出MVRBind多视图图卷积网络用于预测RNA-小分子结合位点	开发了多视图特征融合模块，整合RNA的一级、二级和三级结构视图，并融合多尺度嵌入获得RNA核苷酸的综合表征	NA	提高RNA-小分子结合位点的预测准确性	RNA分子及其与小分子的结合位点	生物信息学	NA	多视图图卷积网络	GCN（图卷积网络）	RNA序列数据和结构特征数据	NA
632	2025-09-26	Diagnostic performance of deep learning for predicting glioma isocitrate dehydrogenase and 1p/19q co-deletion in MRI: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11898-2 PMID:40817944	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型基于MRI预测胶质瘤IDH突变和1p/19q共缺失状态的诊断性能	首次对深度学习在胶质瘤分子分型中的诊断性能进行系统性量化评估，并识别影响准确性的关键方法学因素	研究存在异质性，需要多中心外部验证和前瞻性临床验证才能实现临床转化	评估深度学习模型在胶质瘤分子分型中的诊断准确性	胶质瘤患者的MRI影像数据	医学影像分析	胶质瘤	深度学习放射组学	DL	MRI影像	包含1517篇文献，最终104篇纳入定性分析，72篇进行荟萃分析
633	2025-09-26	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习技术整合多个预训练单模型预测，并引入注意力权重机制实现准确可靠的检测	NA	开发计算资源消耗更低、检测更准确的DNA甲基化检测工具	DNA甲基化修饰	机器学习	NA	纳米孔测序	集成学习、深度学习	DNA测序数据	NA
634	2025-09-26	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测环状RNA与RNA结合蛋白的相互作用位点	首次将图卷积网络和图注意力网络应用于circRNA结构特征建模，并通过多模态融合策略整合序列和结构信息	未明确说明模型对未知circRNA-RBP相互作用的泛化能力	开发高精度的circRNA-RBP结合位点预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、双向LSTM、多头注意力机制	GGCRB（图神经网络框架）	序列数据、结构数据（碱基配对邻接矩阵）	16个基准数据集
635	2025-09-26	Modified Le-Net Model with Multiple Image Features for Skin Cancer Detection 2025-Aug, Cancer investigation IF:1.8Q3 DOI:10.1080/07357907.2025.2518400 PMID:40536067	研究论文	提出一种基于改进LeNet模型和多图像特征的皮肤癌检测方法	结合改进深度联合分割技术和多特征提取（MTH、IPHOG、MBP）的改进LeNet模型	NA	开发高精度的皮肤癌自动检测系统	皮肤癌图像（黑色素瘤和非黑色素瘤）	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	改进LeNet（MLeNet）	图像	HAM10000和ISIC 2019数据集
636	2025-09-26	Enhancing Lung Cancer Diagnosis: An Optimization-Driven Deep Learning Approach with CT Imaging 2025-Aug, Cancer investigation IF:1.8Q3 DOI:10.1080/07357907.2025.2518404 PMID:40546028	研究论文	提出一种优化驱动的CBAM-EfficientNet深度学习模型，用于增强CT影像中的肺癌分类诊断	结合EfficientNet降低计算复杂度，集成CBAM注意力机制强化特征提取，并首次采用灰狼优化等算法进行超参数调优	仅在两个公开数据集上进行验证，需要进一步临床实际场景测试	提升肺癌CT影像分类的准确性和效率	肺癌患者的CT影像数据	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	CBAM-EfficientNet（集成注意力机制的CNN模型）	医学影像	Lung-PET-CT-Dx和LIDC-IDRI两个基准数据集
637	2025-09-26	Automated Evaluation of Female Pelvic Organ Descent on Transperineal Ultrasound: Model Development and Validation 2025-Aug, International urogynecology journal IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s00192-025-06211-0 PMID:40580222	研究论文	开发并验证了一种基于多任务深度学习模型，用于自动化评估经会阴超声图像中的女性盆腔器官脱垂	首次将多任务深度学习模型应用于经会阴超声图像的自动化POP评估，通过Grad-CAM可视化技术验证模型关注区域与专家判断的一致性	研究样本仅来自单一时间段（2023年1-6月），未涉及外部验证集	开发自动化评估女性盆腔器官脱垂的深度学习模型	1340名女性患者的经会阴超声图像	医学影像分析	盆腔器官脱垂	深度学习，梯度加权类激活映射	ResNet34+多任务全连接层	超声图像	1340例患者图像（1072训练/268验证）
638	2025-09-26	Standardisation of an AI-based vocal fold assessment tool on a recurrent respiratory papillomatosis model 2025-Aug, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale IF:2.1Q2 DOI:10.14639/0392-100X-N2896 PMID:40985091	研究论文	本研究通过AI工具GC-AID定量评估复发性呼吸道乳头状瘤病（RRP）在声带上的病变范围	开发了首个基于AI的声带病变定量评估工具GC-AID，并在RRP模型中实现标准化应用	样本量较小（仅4名患者），属于案例研究性质	验证AI工具在RRP病变定量评估中的有效性	复发性呼吸道乳头状瘤病（RRP）患者的声带病变	数字病理	复发性呼吸道乳头状瘤病	人工智能深度学习	深度学习	医学图像（白光和窄带成像）	4名RRP患者
639	2025-09-26	An explainable artificial intelligence handbook for psychologists: Methods, opportunities, and challenges 2025-Jul-31, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000772 PMID:40742683	综述	为心理学研究者提供可解释人工智能方法的实用指南	系统梳理XAI方法在心理学研究中的应用框架，并通过模拟分析展示多重共线性对不同方法的影响	未涉及具体实证研究验证，主要侧重方法论介绍	帮助心理学研究者理解和使用可解释人工智能方法	心理学研究中的机器学习模型	机器学习	NA	可解释人工智能方法	多种模型无关解释方法	心理学研究数据	NA
640	2025-09-26	CPI-MIF: Compound-Protein Interaction Prediction with Multiview Information Fusion 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00113 PMID:40727722	研究论文	提出一种名为CPI-MIF的多视图信息融合模型，用于预测化合物与蛋白质的相互作用	首次从微观和宏观双视角融合化合物结构信息与蛋白质生物信息，通过多视图交互模块整合原子/氨基酸级别和序列级别的特征	NA	提高化合物-蛋白质相互作用预测的准确性和稳定性	化合物与蛋白质的相互作用关系	生物信息学	NA	多视图信息融合、深度学习	CPI-MIF（多视图融合模型）	化合物结构数据、蛋白质序列数据	三个真实世界数据集