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
6761	2025-10-06	Uncertainty aware domain incremental learning for cross domain depression detection 2025-Jul-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10917-y PMID:40659724	研究论文	提出一种不确定性感知的领域增量学习框架用于跨领域抑郁症检测	整合了不确定性引导的自适应类别阈值学习和无数据领域对齐方法，解决了领域间隙、类别不平衡和模型不确定性问题	仅在四个基准数据集上进行验证，需要进一步在真实临床场景中测试	开发可靠的跨领域抑郁症检测方法	重度抑郁症患者的文本数据	自然语言处理	抑郁症	深度学习	深度学习模型	文本数据	四个基准数据集(CMDC, DIAC-WoZ, MODMA, EATD)	NA	UDIL-DD框架（包含UACTL和DFDA模块）	NA	NA
6762	2025-10-06	AFTG-Net: A Deep Attention-based Fusion Framework of Topological and Gradient Features for Pathological Image Analysis 2025-Jul-11, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6710077/v1 PMID:40671798	研究论文	提出一种基于注意力机制的深度学习框架AFTG-Net，用于骨骼肌病理图像分类	首次将拓扑数据分析与梯度特征通过交叉加权融合方法结合，使用余弦相似度自适应平衡异构特征的贡献	NA	开发自动分类骨骼肌病理图像的机器学习方法，区分肌萎缩侧索硬化症、糖尿病和健康对照组	野生型和疾病模型（G93A*SOD1 ALS模型和Akita 1型糖尿病模型）的WGA染色骨骼肌图像	数字病理学	神经肌肉疾病, 糖尿病	WGA染色组织病理学成像	深度学习, 注意力机制	图像	多种骨骼肌（股四头肌、腓肠肌、胫骨前肌、趾长伸肌和比目鱼肌）的病理图像	NA	AFTG-Net	分类准确率	NA
6763	2025-10-06	Deep learning for predicting myopia severity classification method 2025-Jul-09, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01416-2 PMID:40634962	研究论文	本文提出了一种结合深度可分离卷积和动态卷积的深度学习模型X-ENet，用于从眼底图像中分类不同严重程度的近视	结合深度可分离卷积和动态卷积的优势，实现轻量化处理同时保持高分类精度	NA	提高近视筛查效率，开发近视严重程度分类方法	眼底图像	计算机视觉	近视	深度学习	CNN	图像	NA	NA	X-ENet	准确率,精确率,召回率,F1分数,特异性	NA
6764	2025-10-06	A Digital Twin Framework for Adaptive Treatment Planning in Radiotherapy 2025-Jul-09, ArXiv PMID:40671956	研究论文	开发用于前列腺立体定向放射治疗的数字孪生框架，实现快速在线自适应质子治疗计划优化	集成深度学习多图谱形变图像配准、日常CBCT解剖结构更新和基于知识的计划质量评估，显著缩短重新优化时间	研究基于43例历史病例，样本量有限，需进一步验证框架的普适性	提高前列腺SBRT治疗中自适应放疗的精确度和效率	前列腺癌患者，特别是伴有显性前列腺内病灶增强的患者	数字病理	前列腺癌	锥形束CT，质子治疗，立体定向放射治疗	深度学习	医学影像	43例前列腺SBRT历史病例	NA	多图谱形变图像配准	重新优化时间，计划质量评分，V100，膀胱V20.8Gy，直肠V23Gy，尿道D10	NA
6765	2025-10-06	Psychometric Evaluation of Large Language Model Embeddings for Personality Trait Prediction 2025-Jul-08, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/75347 PMID:40627556	研究论文	本研究系统评估了大语言模型嵌入在人格特质预测中的心理测量有效性	首次在大语言模型嵌入的心理测量有效性框架内进行系统评估，并比较了与传统特征工程方法的效能	心理测量验证测试显示中等可靠性（平均Cronbach α为0.63），需要进一步研究微调策略来增强心理测量有效性	评估大语言模型嵌入在人格特质预测中的应用，建立其作为人格评估的心理测量有效且高效的替代方案	来自PANDORA大五人格数据集的100万条Reddit帖子	自然语言处理	NA	文本嵌入，心理语言学特征提取	双向长短期记忆模型，大语言模型	文本	100万条Reddit帖子	NA	RoBERTa, BERT, OpenAI, 双向LSTM	Cronbach α, 相关系数	NA
6766	2025-10-06	Enhancing sequence alignment of adaptive immune receptors through multi-task deep learning 2025-Jul-08, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf651 PMID:40650972	研究论文	提出一种基于多任务深度学习的自适应免疫受体序列比对工具AlignAIR，显著提升等位基因分配准确性和序列分割性能	首次将多任务学习框架应用于免疫受体序列比对，通过先进模拟方法和潜在空间表征捕获体细胞超突变特征	未明确说明模型在特定免疫条件下的泛化能力及对罕见等位基因的处理效果	开发高精度的免疫球蛋白序列比对方法以促进适应性免疫研究和抗体工程	免疫球蛋白序列和自适应免疫受体 repertoire 测序数据	生物信息学	免疫相关疾病	AIRR-seq, V(D)J重组分析, 体细胞超突变分析	深度学习	生物序列数据	数百万条序列	NA	多任务学习框架	等位基因分配准确率, 生产力评估, 序列分割精度, 处理速度	支持本地容器化部署处理大规模序列
6767	2025-10-06	Multi-task machine learning reveals the functional neuroanatomy fingerprint of mental processing 2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.30.569385 PMID:40631327	研究论文	通过多任务深度学习模型揭示七种不同心理过程的功能神经解剖学指纹	首次证明每种心理过程都具有独特且可靠的功能神经解剖学指纹模式	研究仅涵盖七种代表性心理过程，未包含所有可能的心理活动类型	探索心理过程是否具有独特的功能神经解剖学基础	来自美国和中国的1235名受试者的功能磁共振成像数据	机器学习	NA	功能磁共振成像	深度学习	神经影像数据	1235名受试者	NA	多任务深度学习模型	分类准确率,AUC	NA
6768	2025-10-06	Diagnosis and Screening of Velocardiofacial Syndrome by Evaluating Facial Photographs Using a Deep Learning-Based Algorithm 2025-Jul-01, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000011792 PMID:39356705	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人脸识别模型，用于从面部照片中诊断腭心面综合征	首次将多任务级联卷积神经网络应用于腭心面综合征的面部诊断，并通过热力图分析验证了模型关注区域与已知面部表型的一致性	样本量相对有限（98名患者和91名对照），且模型性能受照片拍摄角度影响	开发基于深度学习的腭心面综合征自动诊断系统	腭心面综合征患者和健康对照的面部照片	计算机视觉	腭心面综合征	面部图像分析	CNN	图像	98名VCFS患者（920张面部照片）和91名非VCFS对照（463张面部照片）	NA	多任务级联卷积神经网络	准确率	NA
6769	2025-10-06	Toxicologic Pathology Forum*: Opinion on New Technologies and Trends Disrupting Drug Discovery and Development: How Can the Next Generation of Toxicologic Pathologists Be Prepared for Evolving Roles? 2025-Jul, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233251321805 PMID:40159889	观点论坛	探讨新技术和趋势如何改变药物研发模式以及毒理病理学家如何适应未来角色	首次系统分析技术变革对毒理病理学领域的颠覆性影响，并提出应对未来挑战的人才培养方向	NA	分析新兴技术对药物研发的影响，探讨毒理病理学家未来角色定位和培养策略	毒理病理学家和药物研发行业	数字病理	NA	人工智能、深度学习、数字病理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6770	2025-10-06	Detection of Hypertrophic Cardiomyopathy on Electrocardiogram Using Artificial Intelligence 2025-Jul, Circulation. Heart failure DOI:10.1161/CIRCHEARTFAILURE.124.012667 PMID:40365710	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的人工智能设备在12导联心电图中检测肥厚型心肌病的准确性	开发了首个基于深度学习的AI设备，能够通过常规12导联心电图筛查肥厚型心肌病	研究样本仅来自3家医院，可能存在选择偏倚；设备敏感性为68.4%，仍有提升空间	评估人工智能设备在检测肥厚型心肌病方面的准确性和临床应用价值	肥厚型心肌病患者和正常对照人群	医学人工智能	心血管疾病	12导联心电图	深度学习	心电图信号数据	3205例（293例HCM阳性，2912例HCM阴性）	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUC, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
6771	2025-10-06	Fundus Refraction Offset as an Individualized Myopia Biomarker 2025-Jul-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.1513 PMID:40471629	研究论文	提出一种眼底层面的生物标志物——眼底屈光偏移(FRO)，并研究其与光学相干断层扫描(OCT)衍生眼部参数的关联	首次提出FRO作为个体化近视生物标志物，能够捕捉后段解剖结构的个体差异，弥补传统球镜等效屈光度和眼轴长度的不足	研究为横断面设计，无法确定因果关系；外部验证数据集样本量较小(仅152只眼)	开发个体化近视生物标志物并验证其与眼部解剖结构参数的关联	健康人眼(来自UK Biobank和Caledonian队列)	医学影像分析	近视	光学相干断层扫描(OCT)，深度学习	深度学习模型	眼底图像，OCT图像	UK Biobank队列45,180只眼(训练集70%，内部验证集30%)，外部验证集152只右眼	NA	NA	线性回归系数(β)，95%置信区间，P值	NA
6772	2025-10-06	Unsupervised learning reveals landscape of local structural motifs across protein classes 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf377 PMID:40569048	研究论文	通过无监督学习分析蛋白质三维结构中的局部结构基序，构建了包含1500万个结构环境的基序词典	首次利用自监督深度学习表征大规模蛋白质局部结构微环境，创建了全面的局部3D基序词典	NA	探索蛋白质局部结构基序的景观及其在蛋白质结构和功能分析中的应用	蛋白质数据银行中的1500万个结构环境，人类蛋白质组中的致病变异	机器学习	NA	无监督学习，自监督深度学习	深度学习	蛋白质三维结构数据	超过1500万个结构环境	NA	NA	结构搜索性能，模型质量评估，药物脱靶相互作用预测准确率	NA
6773	2025-10-06	A semi-automated workflow for cohort-wise preparation of radiotherapy data for dose-response modeling, including autosegmentation of organs at risk 2025-Jul, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70152 PMID:40653785	研究论文	开发并测试了一种用于放疗数据队列化处理的半自动化工作流程，包括危及器官的自动分割	提出结合数据提取、清理、自动分割和质量控制的半自动化工作流程，特别针对历史未系统勾画的危及器官	工作流程在20%测试案例中仍需人工干预	开发用于剂量-反应建模的放疗数据预处理工作流程	放疗患者数据，特别是近端支气管树、心脏和食道等危及器官	数字病理	肺癌	深度学习，基于图谱的分割方法	深度学习模型	医学影像数据，放疗剂量数据	106个患者案例用于开发，20个独立案例用于评估，50个独立案例用于最终测试	NA	NA	Dice相似系数	NA
6774	2025-10-06	Transfer learning for DL-based Synthetic CT after reconstruction algorithm upgrade in a proton therapy clinic 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17937 PMID:40660869	研究论文	本研究评估迁移学习策略在CBCT软件升级后维持深度学习合成CT图像质量的效能	首次系统评估迁移学习在质子治疗中应对CBCT重建算法升级导致数据漂移的有效性	研究仅针对头颈部癌症患者，样本量有限（69例患者）	评估迁移学习策略在CBCT软件升级后维持sCT工作流程可持续性的能力	头颈部癌症患者的CBCT-CT图像对	医学影像分析	头颈部癌症	CBCT成像，深度学习	DCNN, cycleGAN	医学影像（CBCT和CT图像）	69例头颈部癌症患者，其中60例用于训练验证，9例用于测试	NA	DCNN, cycleGAN	平均绝对误差(MAE), 剂量学差异, 正常组织并发症概率差异(∆NTCP)	NA
6775	2025-10-06	Explainable AI for raising confidence in deep learning-based tumor tracking models 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17940 PMID:40660895	研究论文	本研究评估四种可解释AI方法在基于深度学习的无标记肺部肿瘤跟踪模型中的可靠性	首次系统比较四种XAI方法在放射治疗肿瘤跟踪任务中的表现，为临床实践中深度学习模型的可信度评估提供依据	样本量较小（仅6名临床患者和2个体模），需要进一步研究开发可靠的模型可靠性量化指标	提高基于深度学习的肿瘤跟踪模型在临床实践中的可信度和可靠性	小体积肺部肿瘤（0.23-2.93 cm³）患者和体模	计算机视觉	肺癌	容积旋转调强放疗（VMAT），立体定向体部放疗（SBRT）	深度学习模型	荧光透视图像	6名临床患者和2个体模	NA	NA	定量评估，定性评估	NA
6776	2025-10-06	Enhanced Leaf Disease Segmentation Using U-Net Architecture for Precision Agriculture: A Deep Learning Approach 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70594 PMID:40661811	研究论文	本研究提出了一种基于U-Net架构的深度学习图像分割方法，用于叶片病害识别	使用U-Net架构实现像素级叶片病害分割，在精度农业领域超越传统图像处理技术	NA	开发高精度的叶片病害分割模型以支持精准农业应用	叶片图像中的健康与感染组织区域	计算机视觉	植物病害	图像分割	CNN	图像	7056张叶片图像	NA	U-Net	准确率, 损失值	NA
6777	2025-10-06	Deep Learning-Based Body Composition Analysis for Outcome Prediction in Relapsed/Refractory Diffuse Large B-Cell Lymphoma: Insights From the LOTIS-2 Trial 2025-Jul, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00051 PMID:40669032	研究论文	本研究探讨基于深度学习的身体成分分析在复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者临床结局预测中的应用价值	首次在LOTIS-2临床试验队列中验证深度学习自动分割的身体成分指标作为独立影像生物标志物的预测价值	样本量相对有限（140例患者），且手动SM/VF指数仅与无进展生存期显著相关而与总生存期无关	评估身体成分分析作为影像生物标志物在复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者临床结局预测中的作用	140例接受loncastuximab tesirine治疗的复发/难治性弥漫大B细胞淋巴瘤患者	数字病理	弥漫大B细胞淋巴瘤	PET/CT成像，深度学习分割	深度学习	CT图像	140例患者	NA	NA	Pearson相关系数，逻辑回归，Cox回归，Kaplan-Meier生存分析	NA
6778	2025-10-06	Prediction of piezoelectric properties of NBT-based ceramics based on deep neural networks 2025 Jul-Sep, Science progress IF:2.6Q2 DOI:10.1177/00368504251359081 PMID:40671603	研究论文	本研究利用深度神经网络预测NBT基陶瓷的压电性能，并揭示局部极性异质性与电性能之间的关系	首次将深度神经网络应用于NBT基陶瓷压电性能预测，并通过局部极性异质性特征构建了专用模型	模型性能依赖于高质量实验数据的可获得性，且未明确说明模型泛化能力验证	开发基于深度神经网络的压电材料性能预测方法，加速新材料研发	NaBiTiO基压电陶瓷材料	材料科学	NA	淬火实验，非化学计量改性	DNN	实验数据，材料成分与工艺参数	大量高质量实验数据（未明确具体数量）	NA	具有局部极性异质性特征的深度神经网络	预测精度	NA
6779	2025-10-06	Corrigendum to "External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries" 2025-Jul, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251357595 PMID:40672049	更正	对先前发表的关于ACL损伤患者短X光片中基于标志点的深度学习自动胫骨斜率测量算法的外部验证研究进行修正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6780	2025-10-06	Research on prediction algorithm of effluent quality and development of integrated control system for waste-water treatment 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03612-5 PMID:40456765	研究论文	本研究开发了一种用于废水处理厂出水质量预测的深度学习算法和集成控制系统	提出结合CNN、LSTM和GRU的QR-RF元学习器深度学习框架，并开发了集成控制系统	研究仅在江苏省某城市废水处理厂进行测试，未在其他地区验证	提高废水处理效率和质量预测精度，优化资源消耗	废水处理厂出水质量	机器学习	NA	深度学习	CNN,LSTM,GRU	废水质量监测数据	亚洲江苏省某城市废水处理厂数据	NA	CNN,LSTM,GRU,Random Forest	RMSE,MAE,COD去除率	NA