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
6661	2025-10-06	MIST-Explorer: The Comprehensive Toolkit for Spatial Omic Analysis and Visualization of Single-Cell MIST Array Data 2025-May-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.29.650640 PMID:40654960	研究论文	开发用于单细胞空间MIST阵列数据分析和可视化的综合工具包MIST-Explorer	首个专门用于空间MIST数据图像配准和分析的专用软件，整合了从图像预处理到蛋白质定量的完整空间组学工作流	未提及具体性能评估数据或与其他工具的对比分析	解决空间蛋白质组学数据分析中缺乏专用工具的问题	组织样本和培养细胞的空间MIST数据	空间组学	NA	空间MIST（多重标记技术）	深度学习	图像数据	NA	Python, PyQt6, Astroalign, PyStackReg, StarDist	StarDist	NA	NA
6662	2025-10-06	Accurate and fast segmentation of filaments and membranes in micrographs and tomograms with TARDIS 2025-May-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.19.629196 PMID:39763817	研究论文	提出了一种基于Transformer的快速无维度实例分割框架TARDIS，用于自动准确分割电子显微镜图像中的细丝和膜结构	首次实现了基于几何Transformer架构的实例分割方法，能够同时处理2D/3D电子显微镜数据	NA	开发自动化分割生物大分子结构的深度学习框架	电子显微镜图像中的细丝和膜结构	计算机视觉	NA	电子显微镜，电子断层扫描	Transformer	2D/3D电子显微镜图像，电子断层扫描重建数据	超过13,000个电子断层扫描数据	NA	几何Transformer	NA	NA
6663	2025-10-06	A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography 2025-Apr-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.19.613888 PMID:39345436	研究论文	提出一种基于深度神经网络的荧光寿命层析成像新技术AUTO-FLI，能够在厘米深度实现3D强度和定量寿命重建	开发了首个能够同时实现3D强度和定量寿命重建的深度学习模型，解决了深层组织中高散射导致的成像挑战	目前仅在模拟小鼠模型上进行验证，尚未在真实生物组织中进行广泛测试	开发能够在深层散射介质中实现精确3D荧光寿命成像的新技术	模拟小鼠模型和高度散射介质	医学影像	NA	荧光寿命成像(FLIM)，荧光寿命层析成像	深度神经网络	3D荧光寿命数据	解剖学精确的小鼠模拟体模	NA	NA	3D定量估计精度	NA
6664	2025-10-06	All-at-once RNA folding with 3D motif prediction framed by evolutionary information 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628809 PMID:39764046	研究论文	提出CaCoFold-R3D概率语法模型，联合预测RNA二级结构和三维基序	首次开发能够同时预测RNA二级结构和三维基序的联合概率语法模型，利用进化信息通过共变可靠识别螺旋结构	未明确说明模型在特定RNA类型或复杂结构上的性能限制	开发RNA结构预测方法，准确识别三维基序和二级结构	RNA分子及其三维结构基序	计算生物学	NA	概率语法模型，进化信息分析	概率语法模型	RNA序列，RNA比对数据	超过50种已知RNA基序	NA	CaCoFold-R3D，R3D语法	NA	NA
6665	2025-10-06	Improving Identification of Drug-Target Binding Sites Based on Structures of Targets Using Residual Graph Transformer Network 2025-Feb-03, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom15020221 PMID:40001524	研究论文	提出基于残差图变换器网络RGTsite的新深度学习框架，用于改进药物-靶标结合位点的识别	首次将残差图变换器网络应用于药物-靶标结合位点识别，融合多模态特征提取和残差连接技术	未明确说明数据集不平衡问题的具体处理方法和模型计算复杂度	提高药物-靶标结合位点识别准确率以加速药物开发过程	蛋白质靶标结构及其药物结合位点	生物信息学	NA	深度学习，蛋白质结构分析	CNN,Transformer,图神经网络	蛋白质序列，结构特征，物理化学性质	多个基准数据集（未明确具体数量）	NA	残差1D-CNN,ProtT5,图变换器网络	F1-score,Matthews Correlation Coefficient	NA
6666	2025-10-06	A Vessel Bifurcation Landmark Pair Dataset for Abdominal CT Deformable Image Registration (DIR) Validation 2025-Jan-15, ArXiv PMID:39876932	研究论文	本文介绍了首个用于腹部CT可变形图像配准验证的血管分叉标志点对数据集	创建了首个专门用于腹部CT可变形图像配准验证的基准数据集，包含大量高精度的血管分叉标志点对	数据集仅包含30名患者的腹部CT图像，样本量相对有限	开发用于腹部CT可变形图像配准算法验证的基准数据集	腹部CT图像中的血管分叉标志点	医学图像处理	NA	CT成像, 深度学习分割	深度学习模型	CT图像	30名患者的腹部CT图像对，共1895个标志点对	NA	NA	标志点对精度(0.7mm +/- 1.2mm)	NA
6667	2025-10-06	Physical and mental health management for the older adult using XGBoost algorithm supported by new media technology: developing personalized health intervention plans using healthcare data from the CLHLS database 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1535056 PMID:40520309	研究论文	开发基于XGBoost算法和新媒体技术的老年人身心健康管理平台，利用CLHLS数据库数据制定个性化健康干预方案	整合LDA主题建模、ResNet50图像特征提取和XGBoost算法构建多模态健康风险评估模型，结合区块链技术确保数据安全	仅使用CLHLS数据库数据，模型在更广泛人群中的适用性需要进一步验证	为老年人提供精准智能的健康管理解决方案，改善身心健康状况	老年人群体，重点关注慢性疾病理解和心理健康需求	机器学习	老年疾病	主题建模，深度学习，区块链技术	XGBoost, LDA, CNN	多模态数据（文本，图像）	中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据库数据	NA	ResNet50	F1-score, 准确率	NA
6668	2025-10-06	Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism 2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5104 PMID:38995055	研究论文	本研究通过合成特定H/L亚基比例的异聚体铁蛋白，结合冷冻电镜和深度学习建模揭示了其自组装机制中的随机性特征	首次发现铁蛋白自组装过程通过多种随机路径进行，并揭示了H-L异源二聚体形成的显著偏好性	未明确说明研究样本的具体数量和实验重复次数	揭示异聚体铁蛋白的自组装机制及其结构与功能关系	铁蛋白异聚体（含特定H/L亚基比例）	结构生物学	NA	冷冻电子显微镜，深度学习氨基酸建模，质粒工程	深度学习模型	冷冻电镜图像，蛋白质结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
6669	2025-10-06	A week in the life of the human brain: stable states punctuated by chaotic transitions 2024-Jan-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2752903/v3 PMID:37034705	研究论文	通过连续多电极颅内记录研究人类自然行为期间大脑网络的动态变化	结合深度学习与动力系统方法揭示大脑网络在自然行为中的稳定状态和混沌转换机制	样本量较小（20名人类受试者），记录时长有限（3-12天）	研究真实世界中大脑网络的动态变化与行为关系	人类大脑网络动态	计算神经科学	NA	多电极颅内记录	深度学习	颅内电生理信号	20名人类受试者，连续记录3-12天	NA	NA	NA	NA
6670	2025-10-06	Review of Deep Learning Performance in Wireless Capsule Endoscopy Images for GI Disease Classification 2024, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.145950.2 PMID:39464781	综述	本文综述了深度学习在无线胶囊内镜图像中用于胃肠道疾病分类的性能表现	重点关注迁移学习、注意力机制、多模态学习、自动病变检测、可解释性、数据增强和边缘计算等最新进展	当前深度学习方法存在挑战和局限性，如图像分辨率低、伪影多等问题	回顾深度学习在无线胶囊内镜图像分析中的现状和未来方向	无线胶囊内镜图像	计算机视觉	胃肠道疾病	无线胶囊内镜	NA	医学图像	NA	NA	NA	NA	边缘计算
6671	2025-10-06	Utilisation of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical faculty in Uganda: a cross-sectional study 2024, MedEdPublish (2016) DOI:10.12688/mep.20554.3 PMID:39911314	研究论文	评估乌干达医学教师对ChatGPT及其他人工智能工具的使用情况	首次在乌干达医学教师群体中调查AI工具使用现状及年龄差异影响	横断面研究设计无法确定因果关系，仅纳入四所公立大学可能存在选择偏倚	评估医学教师对AI工具的认知和使用模式	乌干达四所公立大学的医学教师	自然语言处理	NA	问卷调查	大型语言模型	调查数据	224名医学教师	NA	ChatGPT	患病率比，置信区间	Stata version 17.0
6672	2025-10-06	Deep learning-based post-hoc noise reduction improves quarter-radiation-dose coronary CT angiography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112232 PMID:40505606	研究论文	评估深度学习后处理降噪技术在四分之一辐射剂量冠状动脉CT血管成像中对图像质量、CAD-RADS评估和诊断性能的影响	首次在外部数据集上验证基于残差密集网络的深度学习降噪技术对低剂量冠脉CTA的改善效果	仅纳入运动伪影较少的病例，样本量相对较小（40例）	评估深度学习降噪技术在低剂量冠脉CTA中的应用价值	接受回顾性心电图门控冠脉CTA检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像（CCTA），迭代重建	深度学习	医学影像	40例患者（年龄71±7岁，24名男性），从221例患者中筛选	NA	残差密集网络	噪声水平（HU），Cohen's kappa，AUC	NA
6673	2025-10-06	Multimodal deep learning for predicting unsuccessful recanalization in refractory large vessel occlusion 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112254 PMID:40544716	研究论文	本研究开发了一种融合神经影像和临床数据的多模态深度学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者血管内治疗的不良再通结局	首次将血管分割、临床变量和影像数据通过DAFT模块融合，构建多模态预测模型，显著提升了预测性能	单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证	预测难治性大血管闭塞患者血管内治疗的不良再通结局	急性缺血性卒中患者，特别是前循环大血管闭塞接受血管内治疗的患者	医学影像分析	缺血性卒中	CT血管成像，CT灌注，血管分割	CNN，多模态深度学习	影像数据，临床数据	599名患者（481名训练，118名测试）	NA	卷积神经网络，DAFT模块	AUC，F1分数	NA
6674	2025-10-06	Deep learning model using CT images for longitudinal prediction of benign and malignant ground-glass nodules 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112252 PMID:40544718	研究论文	开发并验证基于CT图像的多时间序列深度学习模型，用于纵向预测肺部磨玻璃结节（GGNs）的良恶性	首次建立基于Transformer的深度学习框架，利用多时相CT图像进行GGNs的纵向预测	研究仅包含两个医疗中心的486个结节样本，样本量相对有限	开发能够准确预测肺部磨玻璃结节良恶性的深度学习模型	肺部磨玻璃结节（GGNs）	计算机视觉	肺癌	CT成像	Transformer	CT图像	486个GGNs（来自486名患者）	NA	Transformer	AUC, ROC曲线	NA
6675	2025-10-06	The value of a deep learning image reconstruction algorithm for assessing vertebral compression fractures using dual-energy computed tomography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112244 PMID:40544715	研究论文	评估深度学习图像重建算法在双能计算机断层扫描中检测急性椎体压缩性骨折的价值	首次系统比较不同强度深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法在椎体压缩性骨折诊断中的性能差异	样本量有限（103个椎体），仅使用MR检查作为参考标准	评估深度学习图像重建算法对双能CT图像质量和急性椎体压缩性骨折检测性能的改善效果	103个椎体（46个正常椎体，29个急性椎体压缩性骨折，28个慢性椎体压缩性骨折）	医学影像分析	椎体压缩性骨折	双能计算机断层扫描，深度学习图像重建	深度学习图像重建算法	CT影像	103个椎体	NA	DLIR（深度学习图像重建）	特异性，敏感性，准确率，预测指标，信噪比，对比噪声比	NA
6676	2025-10-06	Enhancing MRI efficiency in musculoskeletal examinations: Impact of optimized facility design and workflow optimization efforts 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112263 PMID:40582172	研究论文	评估优化设计的MRI设施与传统设施在肌肉骨骼检查中的工作效率差异	首次系统比较优化MRI设施设计（配备三台扫描仪、三个专用准备区和可对接检查台）与传统单扫描仪/单检查台设置对工作流程效率的影响	回顾性研究设计，仅针对非对比增强肌肉骨骼MRI检查，未评估其他类型检查或设施	评估优化MRI设施设计对工作流程效率的影响	7,164例非对比增强MRI检查（包括3,951例膝关节、2,246例肩关节和967例踝关节检查）	医学影像	肌肉骨骼疾病	MRI扫描	深度学习重建	医疗工作流程数据	7,164例MRI检查	NA	NA	总流程周期时间、周转时间、采集时间、患者到达至检查开始时间间隔、准时性能	3T MRI扫描仪
6677	2025-10-06	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究开发了一种融合影像组学和深度学习特征的双特征融合模型，利用治疗前肺部CT图像数据预测EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险	首次将新型视觉mamba网络应用于此场景，并开发了影像组学与深度学习特征的特征级融合模型	样本量相对有限（173例患者），仅使用单模态CT影像数据	实现EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险的早期预警	EGFR阳性肺腺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习, 影像组学	医学影像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）	NA	vision mamba	AUC, 召回率, F1分数, 准确率	NA
6678	2025-10-06	Climate-driven projections of cyanobacterial harmful algal bloom expansion in coastal waters 2025-Aug-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179940 PMID:40570389	研究论文	本研究通过整合气候模型与机器学习方法，预测阿曼沿海水域蓝藻有害藻华在未来气候情景下的扩张趋势	首次将长期气候预测与机器学习模型结合，对阿曼沿海蓝藻藻华进行多年代际投影，并采用粒子群优化算法优化模型参数	研究区域局限于阿曼沿海特定区域，模型性能受限于卫星数据质量和气候模型的不确定性	提高蓝藻有害藻华的预测准确性并评估长期气候变化影响	阿曼沿海水域的蓝藻有害藻华	环境科学, 机器学习	NA	卫星遥感, 气候模型	Random Forest, Extreme Gradient Boosting, GRU, LSTM	卫星图像, 环境参数数据	957张卫星图像（2000-2020年）	NA	LSTM, GRU	相关系数R	NA
6679	2025-10-06	Identification of STAT3 phosphorylation inhibitors using generative deep learning, virtual screening, molecular dynamics simulations, and biological evaluation for non-small cell lung cancer therapy 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11067-5 PMID:39715975	研究论文	本研究通过生成式深度学习结合虚拟筛选和分子动力学模拟，发现新型STAT3磷酸化抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	采用迁移学习和生成式深度学习模型探索化学空间，结合多层级计算筛选发现新型STAT3抑制剂	研究主要基于计算模拟和细胞实验，尚未进行动物模型验证	开发针对STAT3磷酸化的抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	STAT3信号通路、非小细胞肺癌细胞系H441	机器学习	肺癌	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、细胞生物学评估	生成式深度学习模型	化学化合物数据、分子结构数据	包含STAT3抑制剂的综合数据集，具体HG106和HG110分子	NA	NA	结合亲和力、构象稳定性、磷酸化抑制效果	NA
6680	2025-10-06	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-Aug, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	综述	本文综述了危重症患者鼻肠管置入技术和肠内喂养管理方面的技术进展	系统总结了床旁超声、电磁传感器、实时视频辅助置管、阻抗传感器和虚拟现实等新技术在鼻肠管置入和肠内喂养管理中的应用	NA	探讨危重症患者肠内喂养相关技术的创新进展	危重症患者	医学技术	危重症	床旁超声, 电磁传感器, 实时视频辅助置管, 阻抗传感器, 虚拟现实, 深度学习算法	深度学习算法	医学影像, 电生理信号, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA