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
681	2025-10-05	Exploratory analysis and framework for tissue classification based on vibroacoustic signals from needle-tissue interaction 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03491-1 PMID:40794229	研究论文	基于针-组织相互作用产生的振动声学信号进行组织分类的探索性分析和框架研究	利用针穿过组织时产生的振动声学信号结合深度学习技术进行组织分类和针定位的新方法	仅使用动物组织和明胶构建的专用模型进行初步实验，需要进一步验证	开发一种新的针引导技术，通过振动声学信号实现针的精确定位和组织分类	针-组织相互作用产生的振动声学信号	机器学习	NA	振动声学信号分析	CNN	振动声学信号，频谱图	使用动物组织和明胶构建的专用模型	NA	NeedleNet, ResNet-34	NA	NA
682	2025-10-05	Structure-Preserving Histopathological Stain Normalization via Attention-Guided Residual Learning 2025-Sep-01, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090950 PMID:41007195	研究论文	提出一种结合注意力引导残差学习的深度学习方法，用于保持组织形态结构的病理染色标准化	集成增强残差学习与多尺度注意力机制，通过分解变换过程为基础重建和残差细化组件，结合注意力引导跳跃连接和渐进课程学习	仅在MITOS-ATYPIA-14数据集上验证，包含1420对乳腺癌H&E染色图像	解决病理图像染色变异性问题，开发保持结构完整性的染色标准化方法	乳腺癌H&E染色病理图像	数字病理	乳腺癌	H&E染色	深度学习框架	病理图像	1420对来自两种扫描仪的配对乳腺癌H&E染色图像	NA	注意力引导残差学习框架	结构相似性指数(SSIM), 峰值信噪比(PSNR), 边缘保持损失, 颜色传输保真度, 弗雷歇起始距离(FID), 起始分数(IS)	NA
683	2025-10-05	EEG-Based Deep Learning Model for Hyper-Acute Large Vessel Occlusion Stroke Detection in Mice 2025-Sep, CNS neuroscience & therapeutics IF:4.8Q1 DOI:10.1111/cns.70592 PMID:41014019	研究论文	开发基于EEG信号的深度学习模型用于小鼠超急性大血管闭塞性卒中的早期检测	首次将EEGNet架构应用于超急性期LVO卒中检测，并在1.5小时内实现高精度分类	研究仅限于小鼠模型，尚未在人体验证	开发早期准确检测超急性大血管闭塞性卒中的方法	pMCAO小鼠模型	机器学习	脑血管疾病	EEG信号采集	EEGNet	EEG信号	NA	NA	EEGNet	准确率,AUC,精确率,召回率,F1分数	NA
684	2025-10-05	From Gene Networks to Therapeutics: A Causal Inference and Deep Learning Approach for Drug Discovery 2025-Aug-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091304 PMID:41011176	研究论文	提出一种整合网络分析、统计中介和深度学习的计算框架，用于识别因果靶基因和可重定位小分子候选药物	首次将加权基因共表达网络分析、双向中介分析与深度学习相结合，构建表型驱动的药物发现框架	研究样本量相对有限（103例IPF患者），需要进一步实验验证	开发计算框架加速药物发现过程，特别针对复杂疾病	特发性肺纤维化（IPF）患者和对照组的转录组数据	机器学习	特发性肺纤维化	RNA-seq, WGCNA, 双向中介分析	深度学习	转录组数据	103例IPF患者和103例对照组	NA	DeepCE	相关性分析	NA
685	2025-10-05	AI in Dentistry: Innovations, Ethical Considerations, and Integration Barriers 2025-Aug-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090928 PMID:41007172	综述	本文综述了人工智能在牙科领域的应用现状、技术创新及整合障碍	系统分析了联邦学习和可解释AI在牙科领域的最新应用进展	未进行定量荟萃分析，主要基于叙述性综述方法	评估AI在牙科医学中的技术发展和整合挑战	牙科医学中的AI应用	机器学习	口腔疾病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)，口内摄影，射线照相	深度学习	医学影像	NA	TensorFlow	U-Net	灵敏度，特异性，准确率	NA
686	2025-10-05	The Expanding Frontier: The Role of Artificial Intelligence in Pediatric Neuroradiology 2025-Aug-27, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12091127 PMID:41006992	综述	本文探讨人工智能在儿科神经放射学领域的应用现状、挑战与未来机遇	系统阐述AI在儿科神经放射学这一新兴前沿领域的独特价值，特别关注儿童大脑发育特性与AI技术的结合点	面临儿科数据稀缺、伦理法律限制、模型可解释性不足以及医学法律责任界定等挑战	分析AI在儿科神经放射学的应用现状、挑战及未来发展前景	儿科神经放射学领域，特别是新生儿和儿童大脑发育相关疾病	医学影像分析	神经系统疾病（如药物抵抗性癫痫）	深度学习，联邦学习	深度学习算法，图算法	医学影像（MRI，CT）	NA	NA	MELD图算法	NA	NA
687	2025-10-05	HQRNN-FD: A Hybrid Quantum Recurrent Neural Network for Fraud Detection 2025-Aug-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090906 PMID:41008033	研究论文	提出一种用于金融欺诈检测的混合量子循环神经网络模型	首次将变分量子电路与循环神经网络结合用于欺诈检测，采用角度编码、数据重上传和分层纠缠等量子技术增强特征提取	未提及模型在真实金融环境中的部署挑战和计算资源需求	开发量子增强的深度学习模型以提升金融欺诈检测性能	金融交易数据	机器学习	NA	量子计算, 深度学习	RNN, 混合量子神经网络	序列数据	公开欺诈检测数据集（未指定具体数量）	NA	Hybrid Quantum RNN, 自注意力机制	准确率	量子计算资源（未指定具体类型）
688	2025-10-05	Deep Learning Method Based on Multivariate Variational Mode Decomposition for Classification of Epileptic Signals 2025-Aug-27, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15090933 PMID:41008293	研究论文	提出一种基于多元变分模态分解的深度学习框架，用于癫痫信号的分类	整合时空信息提取，采用多元变分模态分解保持通道间模态对齐，有效缓解模态混叠和模态失配问题	NA	准确分类癫痫发作类型和精确定位局灶性癫痫信号，为临床诊断提供依据	多通道癫痫信号	机器学习	癫痫	多元变分模态分解	深度学习	脑电信号	Bern-Barcelona数据库和TUSZ数据库	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 加权F1分数	NA
689	2025-10-05	Deep Learning-Powered Down Syndrome Detection Using Facial Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091361 PMID:41010303	研究论文	开发并验证了一种基于面部图像的唐氏综合征早期检测深度学习模型	提出结合RegNet X-MobileNet V3和视觉Transformer-Linformer的混合特征提取架构，采用自适应注意力特征融合机制增强诊断相关面部区域的关注	未明确说明样本来源和具体数据收集条件	开发非侵入性、公平的唐氏综合征筛查工具	婴儿面部图像	计算机视觉	唐氏综合征	面部图像分析	深度学习	图像	NA	NA	RegNet, MobileNet V3, Vision Transformer (ViT)-Linformer, ExtraTrees	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性	NA
690	2025-10-05	Deep Learning Algorithm to Determine the Presence of Rectal Cancer from Transrectal Ultrasound Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091358 PMID:41010300	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络模型，用于通过经直肠超声图像识别直肠癌	首次将EfficientNetV2-S架构应用于经直肠超声图像的直肠癌检测，为临床医生提供有价值的决策支持工具	研究为回顾性设计，样本量相对有限，模型泛化能力有待进一步验证	开发并评估用于直肠癌检测的深度学习算法	经直肠超声图像	计算机视觉	直肠癌	经直肠超声	CNN	图像	681张经直肠超声图像（533张直肠癌，148张正常直肠）	NA	EfficientNetV2-S	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
691	2025-10-05	Diagnosis of Periodontitis via Neutrophil Degranulation Signatures Identified by Integrated scRNA-Seq and Deep Learning 2025-Aug-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16091005 PMID:41009952	研究论文	本研究通过整合单细胞转录组学和深度学习算法，识别了与牙周炎中性粒细胞脱颗粒相关的关键生物标志物，并建立了诊断模型	首次结合单细胞RNA测序、分层加权基因共表达网络分析和深度学习模型，系统揭示了牙周炎中致病性中性粒细胞亚群通过脱颗粒驱动疾病发展的机制	研究样本来源和规模有限，需要在更大多中心队列中验证模型的泛化能力	建立牙周炎的早期诊断和精准干预模型	人类牙龈组织和中性粒细胞亚群	数字病理学	牙周炎	scRNA-seq, 单细胞转录组测序, 批量转录组测序	CNN, 机器学习	基因表达数据, 免疫细胞谱数据	多个队列的人类牙龈组织样本	NA	卷积神经网络	AUC	NA
692	2025-10-05	Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes 2025-Aug-26, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091271 PMID:41011141	综述	本文批判性地回顾了人工智能在小分子药物发现中的方法、应用和实际成果	系统评估了AI从早期规则系统到生成模型、扩散模型和自主智能体的演进，并提供了成功与失败案例的平衡视角	面临数据质量、模型可解释性、监管障碍和伦理问题等持续挑战	评估人工智能在小分子药物发现中的实际应用效果和未来发展机遇	小分子药物发现流程中的靶点识别、先导化合物发现、先导优化和安全性预测	机器学习	多种疾病（COVID-19、类风湿关节炎、抗生素耐药等）	深度学习、生成模型、扩散模型、自主智能体系统	生成模型,扩散模型,自主AI系统	药物发现相关数据	NA	NA	NA	临床开发成功率	NA
693	2025-10-05	Comprehensive Survey of OCT-Based Disorders Diagnosis: From Feature Extraction Methods to Robust Security Frameworks 2025-Aug-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090914 PMID:41007159	综述	本文系统综述了基于光学相干断层扫描(OCT)的眼科疾病诊断技术，涵盖传统特征提取方法和深度学习技术，并探讨了对抗攻击与防御策略	首次对OCT诊断方法进行20年研究的系统比较分析，探索针对OCT诊断系统的对抗攻击漏洞，并提出优于现有方案的实用防御策略	作为综述性文章，未提出新的原始算法模型，主要基于已有研究进行分析和总结	评估和比较OCT在眼科疾病诊断中的各种技术方法，提升诊断系统的安全性和可靠性	青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视和黄斑变性等视网膜疾病	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	NA	医学影像	公共OCT数据集	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 计算成本	NA
694	2025-10-05	Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024) 2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090887 PMID:41008013	研究论文	通过深度学习模型分析中国新浪微博平台2016-2024年HPV疫苗相关推文的情感演变	首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度的长期演变，结合结构熵分析揭示情感传播网络特征	仅基于新浪微博平台数据，可能无法完全代表中国全体网民观点	探究中国公众对HPV疫苗态度的演变规律及情感传播机制	新浪微博平台38,615条HPV疫苗相关推文	自然语言处理	HPV相关疾病	深度学习情感分析	深度学习模型	社交媒体文本	38,615条微博推文	NA	NA	结构熵分析	NA
695	2025-10-05	Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning 2025-Aug, Journal of fluorescence IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s10895-024-04032-w PMID:39557795	研究论文	基于荧光图像和深度学习分析微观剩余油分布	创新应用四种深度学习网络实现荧光图像自动分割，显著提升分析效率与准确性	未明确说明训练数据规模及模型泛化能力验证	提高高含水油藏采收率	微观剩余油的赋存形态与分布规律	计算机视觉	NA	荧光薄片分析	深度学习	荧光图像	NA	NA	U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++	分割准确度	NA
696	2025-10-05	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Aug, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17976 PMID:40781836	研究论文	开发并评估一种基于深度学习的无透射衰减补偿方法用于DaT SPECT成像	提出首个结合物理原理和深度学习的无透射衰减补偿方法，无需额外CT扫描即可实现准确的DaT SPECT定量分析	方法目前仅在计算机模拟试验中验证，需要进一步临床评估	解决DaT SPECT成像中依赖CT扫描进行衰减补偿的技术挑战	多巴胺转运体SPECT图像中的尾状核、壳核和苍白球区域	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像，深度学习	U-net	医学影像数据（SPECT，CT，MR）	197个虚拟患者（150个训练，47个测试）	NA	U-net	组内相关系数（ICC），特异性结合比率（SBR），保真度评价指标	NA
697	2025-10-05	Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans 2025-07, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240586 PMID:40396895	研究论文	开发了一种结合图像和特征空间域随机化的深度学习模型，用于CT和MRI扫描中的腹部多器官分割	提出了在图像空间和特征空间同时进行域随机化的方法，提高了模型在跨站点和跨模态设置下的泛化能力	NA	提高腹部器官在CT和MRI扫描中的分割准确性和泛化能力	腹部多器官	计算机视觉	NA	CT扫描, MRI扫描	深度学习	医学图像	来自多个医疗机构的公共前列腺MRI数据集和腹部CT/MRI数据集	nnU-Net	扩展的nnU-Net	Dice相似系数	NA
698	2025-10-05	Development and in silico imaging trial evaluation of a deep-learning-based transmission-less attenuation compensation method for DaT SPECT 2025-Jun-25, ArXiv PMID:41019216	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的无透射衰减补偿方法DaT-CTLESS，用于DaT SPECT成像	提出首个无需CT扫描的深度学习衰减补偿方法，解决了传统CTAC方法在临床SPECT系统中的局限性	研究主要基于计算机模拟试验，需要进一步的临床验证	开发无需CT扫描的衰减补偿方法以改进DaT SPECT定量分析	多巴胺转运体SPECT图像中的尾状核、壳核和苍白球区域	医学影像分析	帕金森病	SPECT成像，深度学习	深度学习模型	SPECT影像数据	NA	NA	NA	相关性分析，一致性评估，泛化能力，重复性	NA
699	2025-10-05	The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.05.18.492517 PMID:40655014	研究论文	本研究通过单细胞染色质可及性和基因表达谱分析，揭示了血管细胞表观基因组景观与发育起源的关系及其在疾病风险中的作用	首次在单细胞分辨率上系统分析不同血管部位的表观基因组差异，并整合GWAS数据和深度学习模型预测变异对染色质可及性的影响	研究仅限于健康成年小鼠血管组织，人类样本验证尚不充分	探究血管部位特异性疾病风险的生物学基础	健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂动脉和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织	生物信息学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习	深度学习模型	表观基因组数据, 基因表达数据, 基因组关联数据	三个血管部位的成年小鼠血管组织样本	ChromBPNet	base resolution深度学习模型	NA	NA
700	2025-10-05	Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning 2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.03.606469 PMID:40654743	研究论文	提出一种从静息态fMRI数据生成未获取任务对比图的深度学习方法	首次实现从静息态fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，突破了传统任务fMRI的研究限制	依赖于静息态fMRI数据质量，任务生成范围受训练数据限制	解决任务fMRI在群体神经科学研究中的扩展难题	人类大脑功能活动	医学影像分析	神经科学相关疾病	功能磁共振成像(fMRI)	深度学习	脑功能影像数据	Human Connectome Project寿命数据及UK Biobank中20,000多个个体	NA	DeepTaskGen	重建性能, 个体间变异保留度, 预测性能	NA