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
6921	2025-10-06	Identifying suspicious naevi with dermoscopy via variational autoencoder auxiliary generative classifiers 2025-Sep-17, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01636-9 PMID:40960587	研究论文	本研究开发了一种基于变分自编码器辅助生成对抗网络的分类器，用于识别可疑痣并生成合成样本	提出了VAE-ACGAN模型，通过变分流形可视化痣的分布，并生成高质量合成样本	NA	通过数据驱动方法实现黑色素瘤早期检测	可疑和非可疑痣的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜检查	GAN, VAE	图像	NA	NA	VAE-ACGAN	特异性, 敏感性, AUC	NA
6922	2025-10-06	Habitat-aware radiomics and adaptive 2.5D deep learning predict treatment response and long-term survival in ESCC patients undergoing neoadjuvant chemoimmunotherapy 2025-Sep-17, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07522-6 PMID:40960691	研究论文	提出一种可解释的多模态框架，通过栖息地放射组学和自适应2.5D深度学习预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	结合体素级栖息地放射组学定量映射肿瘤内/瘤周异质性，使用2.5D深度学习建模横断面肿瘤生物学，并通过SHAP可解释性建立机制驱动的生物标志物	双中心回顾性研究，样本量有限（269例患者）	预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	269例初治食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	PET/CT影像分析，栖息地放射组学，深度学习	ResNet50，多示例学习，集成学习	PET/CT影像	269例患者（训练集：144例；验证集：62例；测试集：63例）	PyTorch（推断自ResNet50使用）	ResNet50，Crossformer	AUC，敏感性，特异性，校准曲线，决策曲线分析，C-index，Kaplan-Meier	NA
6923	2025-10-06	Disentangled deep learning method for interior tomographic reconstruction of low-dose x-ray CT 2025-Sep-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae02dc PMID:40902618	研究论文	提出一种解耦深度学习方法用于低剂量X射线CT的内部断层重建	开发了两种新颖的深度学习重建流程：通过双域深度神经网络解耦提取噪声和背景投影贡献的ROI重建方法，以及采用渐进式'由粗到精'策略扩展可恢复区域的增强方法	NA	解决低剂量内部断层扫描中噪声和数据截断耦合的逆问题，实现高质量ROI重建和可恢复区域扩展	模拟躯干数据集和真实CT扫描的躯干体模	医学影像处理	NA	低剂量CT成像	深度神经网络	CT投影数据，图像数据	NA	NA	双域深度神经网络	重建质量，噪声抑制，截断伪影减轻	NA
6924	2025-10-06	Clinical validation of a deep learning based application for quantitative assessment of dental plaque in fluorescence imaging 2025-Sep-16, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06550-8 PMID:40956351	研究论文	开发并验证基于深度学习的网络应用程序，用于在荧光图像中客观量化牙菌斑	首次将YOLO v11模型应用于牙菌斑检测，开发了基于网络的深度学习应用程序，实现了牙菌斑的客观量化评估	研究主要关注下颌前牙舌侧表面，样本来源相对局限	开发能够客观量化牙菌斑的深度学习应用程序，改善牙周健康评估	牙菌斑在牙齿荧光图像中的检测和量化	计算机视觉	牙周病	荧光成像	YOLO	图像	498名参与者的2,490张荧光图像用于训练测试，另外30名参与者用于临床验证	NA	YOLO v11	F1分数, mAP50, 平均精度, ICC	NA
6925	2025-10-06	Hyperspectral Texture Metrology Based on Distance Measures in an Information-Theoretic Framework 2025-Sep-16, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3608667 PMID:40956709	研究论文	提出基于信息论框架的光谱距离度量方法，实现高光谱纹理特征的直接计算	提出具有信息论基础的REID光谱距离度量，可直接计算高光谱图像的GLCM、LBP和Gabor特征而无需预处理	NA	为现有高光谱纹理特征提取方法建立计量学基础	高光谱图像纹理特征	计算机视觉	癌症	高光谱成像	NA	高光谱图像	NA	NA	NA	分类准确率，图像检索性能，癌症检测准确率	NA
6926	2025-10-06	T2Net: Tongue Image-Based T2DM Detection Via Simulated Clinical Diagnostic Reasoning 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609982 PMID:40956751	研究论文	提出了一种基于舌像的2型糖尿病检测模型T2Net，通过模拟临床诊断推理过程实现非侵入性早期检测	开发了开源T2DM舌诊数据集DMT，提出模拟临床诊断过程的四核心组件模型，结合大核分解与多尺度学习自动提取关键区域，设计多阶特征交互模块和上下文感知动态聚合卷积	数据集规模有限，特征变化细微，依赖临床专业知识	通过舌像分析实现2型糖尿病的非侵入性早期检测	2型糖尿病患者的舌像数据	计算机视觉	2型糖尿病	舌像分析	CNN	图像	NA	PyTorch	T2Net	准确率,F1分数	NA
6927	2025-10-06	HRMamba: Fusing Luminance Information for Remote Physiological Measurement in Varied Lighting Conditions 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3603308 PMID:40956747	研究论文	提出一种基于Mamba的端到端方法HRMamba，用于在复杂光照条件下通过面部视频进行远程生理测量	首次将Mamba架构应用于cbPPG领域，设计了时间差分Mamba处理时序信号，并结合双向状态空间模型学习PPG周期模式，创新性地提出了亮度后处理模块	未明确说明模型在极端光照条件下的性能表现，也未提及计算效率方面的评估	解决基于摄像头的光电容积描记技术在复杂光照环境下提取生理信号的挑战	通过面部视频提取心率、呼吸频率和血氧饱和度等生理参数	计算机视觉	NA	摄像头光电容积描记技术	Mamba	视频	NA	NA	时间差分Mamba, 双向状态空间模型	NA	NA
6928	2025-10-06	AutoGRN: An Automated Graph Neural Network Framework for Gene Regulatory Network Inference 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609408 PMID:40956752	研究论文	提出一种用于基因调控网络推断的自动化图神经网络框架AutoGRN	通过遗传搜索算法和信息熵约束，自动适应不同数据集特性寻找最优GNN架构	未明确说明框架在极端稀疏数据或特定细胞类型下的性能表现	解决单细胞RNA测序数据中高稀疏性、噪声和细胞异质性对GRN推断的挑战	基因调控网络	机器学习	NA	单细胞RNA测序	图神经网络	基因表达数据	多个公共数据集	NA	通过遗传算法自动搜索的GNN架构	预测准确率	NA
6929	2025-10-06	SCTD-ICA: A ICA-Based Approach for Fetal ECG Extraction from Single Channel Abdominal ECG 2025-Sep-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3609696 PMID:40956750	研究论文	提出一种基于独立成分分析的胎儿心电信号提取方法，可从单通道腹部心电信号中分离胎儿心电成分	通过时间延迟方法将单通道数据映射为多维数据，克服了传统ICA需要多通道数据的限制	ICA方法本身对多通道数据的要求是本方法需要克服的主要技术限制	从单通道腹部心电信号中提取胎儿心电信号	孕妇腹部心电信号中的胎儿心电成分	生物医学信号处理	胎儿心脏监测	独立成分分析(ICA), 时间延迟方法, 功率谱分析	ICA	心电信号	两个真实数据集：ADFECGDB和PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge Database Set-A	NA	SCTD-ICA	F1分数	NA
6930	2025-10-06	Bioactivity Deep Learning for Complex Structure-Free Compound-Protein Interaction Prediction 2025-Sep-16, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00741 PMID:40957089	研究论文	开发了一种用于无结构化合物-蛋白质相互作用预测的深度学习模型GGAP-CPI，并构建了包含约200万生物活性数据点的大规模基准数据集CPI2M	提出了集成生物活性学习框架，通过先进的蛋白质表示建模减轻活性悬崖对CPI预测的影响，并构建了首个包含活性悬崖注释的大规模CPI基准数据集	未在真实药物发现流程中进行全面验证，对某些特殊蛋白质靶点的预测性能仍需进一步评估	提高无结构化合物-蛋白质相互作用预测的准确性和数据效率，支持虚拟药物筛选	化合物-蛋白质相互作用对	生物信息学	NA	生物活性测定	深度学习	生物活性数据	约200万个生物活性数据点	NA	GGAP-CPI	预测准确性，不确定性测量，结合口袋残基富集分析	NA
6931	2025-10-06	Dysmorphic neurons express markers of inhibitory glycinergic signaling in focal cortical dysplasia IIb 2025-Sep-16, Brain pathology (Zurich, Switzerland) DOI:10.1111/bpa.70043 PMID:40957662	研究论文	本研究通过深度学习定位局灶性皮质发育不良IIb型关键解剖区域，并揭示畸形神经元中甘氨酸能抑制信号通路的非经典标记物	结合深度学习与空间转录组技术，首次系统绘制FCD IIb解剖转录图谱并发现畸形神经元中新型信号通路标记物	畸形神经元在切除病变中频率较低可能影响分子表征的全面性	解析局灶性皮质发育不良IIb型的分子特征及潜在治疗靶点	局灶性皮质发育不良IIb型患者的细胞肥大畸形神经元	数字病理	癫痫	空间转录组分析	深度学习	组织图像, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
6932	2025-10-06	Predicting cardiovascular events from routine mammograms using machine learning 2025-Sep-16, Heart (British Cardiac Society) DOI:10.1136/heartjnl-2025-325705 PMID:40957672	研究论文	开发并测试了一种基于常规乳腺X光影像的深度学习算法用于预测心血管事件风险	首次利用常规乳腺X光检查中的特征（如乳腺动脉钙化和组织密度）结合深度学习技术进行心血管风险预测	研究仅基于单一队列数据，未包含更广泛的人群验证	开发基于乳腺X光影像的心血管事件风险预测模型	49,196名接受筛查性乳腺X光检查的女性	医学影像分析	心血管疾病	乳腺X光摄影	深度学习	医学影像	49,196名女性，其中3,392人经历了首次主要心血管事件	NA	DeepSurv	一致性指数	NA
6933	2025-10-06	Machine Learning Navigated Allosteric Network to Unveil Biased Allosteric Modulation of GPCRs 2025-Sep-16, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00935 PMID:40957834	研究论文	提出一种机器学习导航的变构网络策略RMLNA，用于揭示GPCRs偏置变构调节的分子机制	结合分子动力学模拟、可解释深度学习模型和变构网络分析，首次系统揭示β-arrestin偏置调节剂SBI-553对NTSR1的作用机制	方法主要针对GPCRs家族，在其他蛋白家族的应用需进一步验证	揭示GPCRs偏置变构调节剂的分子作用机制	神经降压素受体1（NTSR1）及其偏置变构调节剂SBI-553	计算生物学	NA	分子动力学模拟, 深度学习, 变构网络分析	CNN	分子构象数据	NTS-NTSR1-β-arrestin复合物（含/不含SBI-553）	NA	基于CNN的分类模型	NA	NA
6934	2025-10-06	AI-powered insights in pediatric nephrology: current applications and future opportunities 2025-Sep-16, Pediatric nephrology (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s00467-025-06911-1 PMID:40957986	综述	探讨人工智能在儿科肾脏病学中的当前应用与未来机遇	系统整合多源数据（病史、基因组学、影像、临床记录）的AI工具可检测肾脏异常、预测急性肾损伤和疾病进展	存在伦理与实践挑战，包括数据隐私保护、算法偏见、标准化监管框架缺失以及医护人员培训需求	推动人工智能在儿科肾脏病学领域的临床应用与研究发展	儿童肾脏疾病患者及相关医疗数据	数字病理学	儿科肾脏疾病	深度学习	深度学习模型	多模态数据（病史、基因组、影像、临床记录）	NA	NA	NA	NA	NA
6935	2025-10-06	High-Throughput Molecular Design of Donors and Non-Fullerene Acceptors for Organic Solar Cells Based on Convolutional Neural Networks 2025-Sep-16, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01634 PMID:40958151	研究论文	本文开发基于卷积神经网络的深度学习模型，用于高效设计有机太阳能电池的给体和受体分子	提出CNN分子生成模型结合迁移学习策略，首次实现大规模有机太阳能电池分子对的自动化设计与性能预测	模型预测性能尚未通过实验验证，计算生成的大量分子对需要进一步实验筛选	提高有机太阳能电池的功率转换效率，开发新型高性能给体和受体材料	有机太阳能电池的给体和受体分子	机器学习	NA	深度学习，分子生成	CNN,随机森林,Extra Trees回归,梯度提升回归树,自适应提升	分子结构数据	生成260,767个给体分子和937,155个受体分子，形成244,379,097,885个给体-受体对	NA	卷积神经网络	功率转换效率预测值	NA
6936	2025-10-06	Mammographic density assessed using deep learning in women at high risk of developing breast cancer: the effect of weight change on density 2025-Sep-15, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae029b PMID:40902628	研究论文	本研究探讨了体重变化对人工智能评估乳腺密度的影响	首次使用基于深度学习的乳腺密度评估方法研究体重变化对密度评分的影响	样本量较小（仅46名女性），研究人群仅限于有乳腺癌家族史的高风险女性	研究体重变化对人工智能评估乳腺密度的影响	46名参与减重研究的乳腺癌高风险女性	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	46名女性	NA	NA	Spearman秩相关系数	NA
6937	2025-10-06	SuperGLUE facilitates an explainable training framework for multi-modal data analysis 2025-Sep-15, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101167 PMID:40914154	研究论文	提出基于概率深度学习的可解释多模态数据集成方法SuperGLUE，用于单细胞多组学数据分析	结合概率深度学习与统计建模构建可解释框架，统一不同组学数据的集成流程并评估数据集成贡献	NA	开发可解释的多模态数据集成方法，挖掘生物系统中的结构关系	单细胞多模态数据（不同组学数据和传感数据）	机器学习	NA	单细胞多组学数据集成	概率深度学习模型	多模态数据（组学数据、传感数据）	NA	NA	NA	局部结构保持能力，全局结构保持能力	NA
6938	2025-10-06	Multiparametric magnetic resonance imaging of deep learning-based super-resolution reconstruction for predicting histopathologic grade in hepatocellular carcinoma 2025-Sep-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i34.111541 PMID:40937458	研究论文	本研究比较了基于深度学习的超分辨率重建多参数MRI在预测肝细胞癌组织病理学分级中的性能	首次将3D超分辨率重建技术应用于多参数MRI，并通过放射组学模型验证其在肝细胞癌分级预测中的优势	回顾性研究设计，样本仅来自两个医疗中心	预测肝细胞癌的组织病理学分级	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	多参数磁共振成像	GAN, 3D U-Net, XGBoost, CatBoost	MRI图像	826名患者（训练集459，验证集196，测试集171）	NA	3D U-Net, 生成对抗网络	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析, 净重分类指数	NA
6939	2025-10-06	Deep Learning-Based Segmentation of 2D Projection-Derived Overlapping Prospore Membrane in Yeast 2025-Sep-13, Cell structure and function IF:2.0Q4 DOI:10.1247/csf.25032 PMID:40958578	研究论文	开发基于深度学习的DeMemSeg管道，用于分割酵母孢子形成过程中重叠的前孢子膜结构	专门针对2D投影图像中重叠膜结构设计的Mask R-CNN改进方案，解决了传统方法和标准深度学习工具难以准确分割重叠结构的挑战	基于2D投影图像分析，无法完全还原3D结构信息	开发自动化分割方法以促进细胞形态定量分析	酵母孢子形成过程中的前孢子膜（PSMs）	计算机视觉	NA	最大强度投影（MIP），显微镜成像	CNN	图像	自定义标注数据集，包括gip1Δ突变细胞数据	PyTorch	Mask R-CNN	分割性能，形态测量指标	NA
6940	2025-10-06	Gait data generation using lightweight generative deep learning framework 2025-Sep-12, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112951 PMID:40957131	研究论文	提出一种轻量级混合模型FNN-AE，用于生成高质量的人类步态数据	首次将前馈神经网络与自编码器集成，在保持数据保真度的同时显著降低模型复杂度	未提及模型在多样化人群和病理步态条件下的泛化能力	解决步态数据采集困难问题，开发轻量级步态数据生成方法	人类步态数据	机器学习	NA	深度学习	FNN, Autoencoder	步态数据	NA	NA	FNN-AE混合架构	模型复杂度, 数据保真度, 生物力学可行性	NA