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
641	2025-09-27	FairDITA: Disentangled Image-Text Alignment for Fair Skin Cancer Diagnosis 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01693-2 PMID:41003966	研究论文	提出一种新的对比学习框架FairDITA，通过解耦图像-文本对齐实现公平的皮肤癌诊断	首次利用显式构建的图像-文本对来解耦病变特征与肤色属性，通过双编码器架构和跨模态语义距离匹配实现公平表示学习	方法依赖于文本描述的可用性和质量，在两个特定数据集上验证但未涉及更广泛的医疗场景	解决皮肤癌诊断中算法公平性问题，减少不同肤色群体间的性能差异	皮肤病变图像和对应的文本描述	计算机视觉	皮肤癌	对比学习、多模态学习	双图像编码器+共享文本编码器的对比学习框架	图像-文本对数据	PAD-UFES-20和Fitzpatrick17k两个基准数据集，涵盖广泛肤色范围
642	2025-09-27	Automated Diffusion Analysis for Noninvasive Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Genotype in WHO Grade 2-3 Gliomas 2025-Sep-25, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8776 PMID:40494626	研究论文	开发基于T2加权MRI的自动ADC提取流程，用于无创预测WHO 2-3级胶质瘤的IDH基因型	首次建立仅需单序列T2加权成像的自动ADC提取流程，实现与人工分割等效的IDH基因型预测性能	nnUNet在6%病例中出现肿瘤外脑组织过分割，0.8%病例漏检部分胶质瘤成分	开发自动化ADC分析方法用于胶质瘤分子分型	WHO 2-3级胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI扩散加权成像、ADC直方图分析	nnUNet深度学习算法	医学影像	训练数据500例（BraTS 2021），验证数据247例（UCLH医院数据集）
643	2025-09-27	Deep Learning for Cardiac Overload Estimation　- Predicting B-Type Natriuretic Peptide (BNP) Levels From Heart Sounds and Electrocardiogram 2025-Sep-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0098 PMID:40533163	研究论文	开发深度学习模型通过心音和心电图非侵入性预测BNP水平	首次结合心音和ECG动态生理信号通过深度学习估算BNP水平，实现无创心衰筛查	样本量有限（外部验证集140例），BMI分层分析样本数较少	验证基于心音和心电图的BNP预测模型临床可行性	心衰患者的心音与心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	生理信号（心音/ECG）	外部验证集140例患者，BMI亚组127例
644	2025-09-27	The identification and severity staging of chronic obstructive pulmonary disease using quantitative CT parameters, radiomics features, and deep learning features 2025-Sep-25, Respiration; international review of thoracic diseases DOI:10.1159/000548595 PMID:40996946	研究论文	本研究评估基于吸气和呼气CT的定量参数、影像组学特征和深度学习特征在慢性阻塞性肺疾病识别和严重程度分期中的价值	首次将双相CT的定量参数、影像组学特征和深度学习特征进行多模态整合，构建COPD识别和分期模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（223例患者+59例对照）	开发COPD的自动识别和严重程度分期方法	慢性阻塞性肺疾病患者和健康对照者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	定量CT分析、影像组学、深度学习	VGG-16、Logistic回归	CT影像	282例（223例COPD患者+59例健康对照），来自广州队列和深圳验证队列
645	2025-09-27	MTF-hERG: a Multi-type Features Fusion-based Framework for Predicting hERG Cardiotoxicity of Compounds 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614696 PMID:40996988	研究论文	提出一种基于多类型特征融合的框架MTF-hERG，用于预测化合物的hERG心脏毒性	首次整合分子指纹、2D分子图像和3D分子图等多类型特征，通过全连接神经网络、DenseNet和等变图神经网络进行特征提取与深度融合	NA	开发深度学习模型预测化合物的hERG心脏毒性，提高药物开发效率	化合物及其hERG阻断活性	机器学习	心血管疾病	深度学习	全连接神经网络、DenseNet、Equivariant Graph Neural Networks	分子特征数据（指纹、图像、图结构）	基准数据集（具体数量未提及）
646	2025-09-27	Conditional Virtual Imaging for Few-Shot Vascular Image Segmentation 2025-Sep-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3608467 PMID:40996986	研究论文	提出条件虚拟成像框架用于少样本血管图像分割学习	结合对齐图像-掩码对生成和双一致性学习策略，利用大预训练模型生成高质量血管图像	NA	解决少标注样本下血管图像分割性能不佳的问题	血管医学图像	医学图像处理	血管疾病	深度学习	生成模型与分割模型联合训练	医学图像	少量标注血管图像与大量未标注数据
647	2025-09-27	Ape Optimizer: A p-Power Adaptive Filter-Based Approach for Deep Learning Optimization 2025-Sep-25, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3610665 PMID:40996994	研究论文	提出一种基于p幂自适应滤波的新型深度学习优化器Ape，用于解决梯度噪声的非高斯分布问题	首次将自适应滤波领域的LMP算法引入深度学习优化，针对α稳定分布的梯度噪声特性设计p幂调整机制和二阶矩估计方法	NA	开发能够有效处理重尾分布梯度噪声的深度学习优化算法	深度学习模型的优化过程	机器学习	NA	最小均方p幂(LMP)算法	深度学习模型	基准数据集	NA
648	2025-09-27	HiADN:Lightweight Resolution Enhancement of Hi-C Data Using High Information Attention Distillation Network 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614663 PMID:40996990	研究论文	提出一种基于深度学习的HiADN方法，用于从稀疏Hi-C数据推断高分辨率染色质交互矩阵	首次设计专用架构HiFM捕获局部空间结构，结合大核卷积分解和注意力机制探索长基因组距离的全局模式	NA	提升稀疏Hi-C测序数据质量以恢复3D染色质基本特征	染色质三维空间结构	计算生物学	NA	Hi-C测序技术	注意力蒸馏网络（HiADN）、专用架构HiFM	Hi-C交互矩阵数据	GM12878、K562和CH12-LX细胞系数据集
649	2025-09-27	Integrating Deep Model-Based Learning With Modular State-Based Stackelberg Games for Self-Optimizing Distributed Production Systems 2025-Sep-25, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3610707 PMID:40996999	研究论文	提出了一种将深度模型学习与模块化状态Stackelberg博弈相结合的新框架，用于制造系统的分布式自优化	用深度学习方法替代数字表示来学习系统动态，在虚拟环境中训练博弈参与者，减少77.78%的真实系统交互	仅在实验室测试床工业控制场景中进行验证，尚未在真实工业环境中全面测试	开发样本高效的分布式制造系统自优化方法	分布式生产制造系统	机器学习	NA	深度模型学习、Stackelberg博弈	深度学习模型	系统动态数据	实验室测试床场景
650	2025-09-27	Time-Frequency Collaborative Learning for Imbalanced Ship Motion Data With Missing Labels in Sea State Estimation 2025-Sep-25, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3610416 PMID:40997001	研究论文	提出一种针对标签缺失和类别不平衡的船舶运动数据的半监督海况估计方法BalanceSSE	首次将动态插补、时频协同学习和聚类近端分类器结合，解决船舶运动数据中的类别不平衡和标签缺失问题	NA	开发能够处理不平衡数据和缺失标签的半监督海况估计算法	船舶运动数据	机器学习	NA	半监督学习、时频分析、动态插补	BalanceSSE（包含DIT、ITFL、CL三个模块）	时间序列数据（船舶运动数据）	UCR数据集和船舶运动数据集（具体数量未提及）
651	2025-09-27	Deep learning powered breast ultrasound to improve characterization of breast masses: a prospective study 2025-Sep-25, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851251377927 PMID:40997147	研究论文	评估深度学习工具S-Detect在提升乳腺超声诊断准确性和标准化评估方面的前瞻性研究	首次前瞻性验证DL工具在乳腺超声中降低经验依赖性和减少不必要活检的临床价值	样本量相对有限（230个病灶），且仅针对单一DL工具进行评估	验证深度学习工具提升乳腺肿块超声诊断标准化和精准性	216名患者的230个乳腺肿块	数字病理	乳腺癌	深度学习	CNN（基于S-Detect工具特性推断）	超声图像	230个乳腺肿块（来自216名患者）
652	2025-09-27	Predicting protein-protein interactions in the human proteome 2025-Sep-25, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adt1630 PMID:40997207	研究论文	通过增强共进化信号和深度学习网络，系统预测人类蛋白质组中的蛋白质相互作用	利用30PB未组装基因组数据构建7倍深度的多序列比对，并基于2亿个预测蛋白质结构开发新型深度学习网络	未明确说明模型在特定蛋白质类别或疾病相关蛋白上的预测局限性	开发高精度预测人类蛋白质相互作用的方法	人类蛋白质组中的蛋白质相互作用对	生物信息学	NA	共进化分析、深度学习、多序列比对	深度学习网络	基因组序列数据、蛋白质结构数据	2亿个人类蛋白质对，其中17,849个预测相互作用
653	2025-09-27	Identifying EEG-Based Neurobehavioral Risk Markers of Gaming Addiction Using Machine Learning and Iowa Gambling Task 2025-Sep-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0b75 PMID:40997844	研究论文	本研究利用脑电图和机器学习技术识别游戏成瘾的神经行为风险标志物	首次结合爱荷华赌博任务和多种信号处理技术构建脑电图特征空间，实现93%分类准确率的游戏行为模式识别	研究样本仅限于健康参与者，未涉及临床确诊的游戏障碍患者	开发基于神经生理信号的游戏成瘾早期客观检测方法	健康参与者的决策行为模式和脑电信号	机器学习	行为成瘾	FFT、PSD、ACF、小波变换等信号处理技术	随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)	脑电图(EEG)信号	未明确说明样本数量的健康参与者群体
654	2025-09-27	Machine and Deep Learning applied to Medical Microwave Imaging: a Scoping Review from Reconstruction to Classification 2025-Sep-25, Progress in biomedical engineering (Bristol, England) DOI:10.1088/2516-1091/ae0bd3 PMID:40997871	综述	本文对机器学习在医学微波成像中的应用进行了范围综述，重点关注图像重建和分类两个关键领域	首次系统性地综述了机器学习在微波成像全流程中的应用，从图像重建到疾病分类	作为范围综述，主要提供领域概览而非深入的技术分析	探讨机器学习在医学微波成像中的应用现状和发展潜力	医学微波成像技术及其在乳腺和脑部成像中的应用	机器学习	乳腺癌、神经系统疾病	微波成像技术	CNN、SVM	微波成像数据	NA
655	2025-09-27	Using economic value signals from primate prefrontal cortex in neuro-engineering applications 2025-Sep-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0bf6 PMID:40997885	研究论文	本研究探索在脑机接口中使用与经济价值相关的神经信号来辅助目标导向行为	首次将抽象认知信号（经济价值信号）应用于神经工程，开发了基于深度学习的自适应神经解码器	研究仅限于非人灵长类动物模型，尚未在人类或临床环境中验证	开发利用抽象认知信号的神经工程设备来辅助用户的目标导向行为	非人灵长类动物的眶额皮层神经信号	神经工程	NA	深度学习、强化学习、神经信号解码	神经网络解码器（含神经预测模型）	多变量时间序列神经信号数据	非人灵长类动物实验数据（具体数量未明确说明）
656	2025-09-27	Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding Apis mellifera Health and Resilience 2025-Sep-25, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00294 PMID:40997916	综述	探讨整合多组学与人工智能在解码蜜蜂健康与恢复力分子机制中的应用	提出结合蛋白质组学、代谢组学和脂质组学的多组学框架，并集成深度学习、图神经网络等多层网络模型解析非模式生物复杂系统	面临样本输入量有限和跨组学异质性等挑战	解码蜜蜂分子恢复力机制并建立可推广的系统生物学框架	蜜蜂（Apis mellifera）及其群体健康	系统生物学	NA	蛋白质组学、代谢组学、脂质组学、空间组学、单细胞平台、质谱分析	深度学习、图神经网络、多层网络模型	多组学数据	NA
657	2025-09-27	Multi-Scale Attention Fusion With Depthwise Separable Convolutions for Efficient Skin Cancer Detection 2025-Sep-25, Journal of cutaneous pathology IF:1.6Q3 DOI:10.1111/cup.14870 PMID:40998452	研究论文	提出MAF-DermNet深度学习框架，通过多尺度注意力融合和深度可分离卷积实现高效皮肤癌检测	集成多尺度注意力融合机制与深度可分离卷积，结合DCGAN数据增强提升模型鲁棒性	未整合临床元数据，需针对不同医疗场景优化模型	开发高效准确的皮肤癌自动检测方法	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	DCGAN数据增强、多分辨率输入、残差注意力机制	CNN（深度可分离卷积架构）	图像	未明确说明具体样本数量
658	2025-09-27	Voice of Mind, a Deep Learning Model for Depression and Anxiety Assessment From Acoustic and Lexical Vocal Biomarkers 2025-Sep-25, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.09.012 PMID:40998607	研究论文	开发一种基于语音声学和词汇特征的深度学习模型，用于从意大利心理治疗录音中评估抑郁和焦虑症状	提出结合CNN和MLP的混合架构，能够同时分析声学特征和词汇标记，并开发了三个模型变体针对不同检测需求	样本量较小（仅5名患者），缺乏大规模临床验证	开发能够从语音数据中自动识别抑郁和焦虑症状的辅助诊断工具	心理治疗录音中的声学和词汇特征	自然语言处理	精神疾病	语音信号处理，特征提取	CNN，MLP，混合神经网络	音频	5名患者（重度抑郁症或广泛性焦虑症）的7段录音，超过1000个标注音频片段
659	2025-09-27	Spatiotemporal assessment and background climate drivers of atmospheric urban heat island in Guangdong province, China 2025-Sep-25, International journal of biometeorology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00484-025-03022-2 PMID:40999209	研究论文	本研究评估广东省大气城市热岛强度的时空变化及其与背景气候因子的关系	结合计量经济学技术与深度学习模型（CNN-LSTM）分析气候变量对城市热岛的长期影响	NA	探究背景气候变量（降水、相对湿度、风速）对大气城市热岛强度的长期影响	广东省城市地区的大气城市热岛现象	机器学习	NA	Fully Modified Ordinary Least Squares, Dynamic Ordinary Least Squares, 随机森林, CNN-LSTM	随机森林, CNN-LSTM	气候时间序列数据	广东省多个城市的长时期气候观测数据
660	2025-09-27	A Deep Learning-Based EffConvNeXt Model for Automatic Classification of Cystic Bronchiectasis: An Explainable AI Approach 2025-Sep-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01688-z PMID:40999297	研究论文	提出一种结合EfficientNetB1和ConvNeXtTiny的EffConvNeXt深度学习模型，用于胸部X光片中囊性支气管扩张、肺炎和正常病例的自动分类	首次将EfficientNetB1的高效性与ConvNeXtTiny的先进特征提取能力相结合，通过混合模型设计实现分类精度的显著提升	研究仅使用单一医疗中心（Dicle大学医学院）的5899张胸部X光图像，需要更多外部验证	开发高精度的自动分类模型以区分囊性支气管扩张、肺炎和正常胸部X光片	胸部X光图像中的囊性支气管扩张、肺炎病例及正常对照	计算机视觉	呼吸系统疾病	深度学习	EffConvNeXt（EfficientNetB1与ConvNeXtTiny混合模型）	医学图像（胸部X光片）	5899张胸部X光图像