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
7261	2025-10-06	An AI-based module for interstitial glucose forecasting enabling a "Do-It-Yourself" application for people with type 1 diabetes 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1534830 PMID:40585404	研究论文	提出一种基于深度学习的DIY框架，用于糖尿病患者间质葡萄糖预测	首个提供基于深度学习的完全个性化葡萄糖预测的DIY方法	仅使用29名1型糖尿病患者的CGM数据进行训练和验证	开发个性化葡萄糖预测工具以改善1型糖尿病自我管理	1型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	连续葡萄糖监测(CGM)	深度学习	时间序列数据	29名1型糖尿病患者的一年CGM数据	NA	NA	NA	Docker容器部署
7262	2025-10-06	Evaluation of perivascular fat density and residual false lumen formation following TEVAR in Stanford type B aortic dissection 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1633817 PMID:40585403	研究论文	评估斯坦福B型主动脉夹层TEVAR术后血管周围脂肪密度与残余假腔形成的关系	首次将血管周围脂肪组织衰减指标（HUΔ和HUratio）作为预测TEVAR术后残余假腔形成的非侵入性影像生物标志物	回顾性研究设计，样本量相对有限（132例），需要前瞻性研究进一步验证	探讨PVAT衰减在预测TBAD患者TEVAR术后残余假腔形成中的作用	132例在福建协和医院接受TEVAR治疗的斯坦福B型主动脉夹层患者	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像（CTA）	深度学习模型	医学影像	132例患者（2016-2024年）	NA	TotalSegmenter	敏感性, 特异性, ROC曲线分析	NA
7263	2025-10-06	Leveraging machine learning models in evaluating ADMET properties for drug discovery and development 2025, ADMET & DMPK DOI:10.5599/admet.2772 PMID:40585410	综述	本文系统回顾了机器学习模型在药物ADMET性质评估中的应用进展	深入探讨机器学习如何通过提高预测准确性、减少实验负担来革新ADMET评估流程	面临数据质量、算法透明度和监管接受度等挑战	研究机器学习在药物发现和开发中ADMET性质评估的应用	药物候选化合物的ADMET性质	机器学习	NA	机器学习	监督学习,深度学习	分子描述符数据	NA	NA	NA	NA	NA
7264	2025-10-06	Deep learning in obsessive-compulsive disorder: a narrative review 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1581297 PMID:40585546	综述	本文系统回顾了深度学习在强迫症研究中的应用现状与前景	首次系统综述深度学习在强迫症诊断、症状分类和治疗预测中的综合应用	当前模型受限于小样本量、缺乏治疗预测比较、早期反应检测和可扩展监测方案关注不足	评估深度学习在强迫症精准精神病学中的应用潜力	强迫症患者	机器学习	强迫症	神经影像学, EEG, 临床数据采集	深度学习	神经影像数据, EEG数据, 临床数据	基于10项研究的汇总样本	NA	NA	准确率	NA
7265	2025-10-06	7T magnetic resonance imaging-based investigation of the correlation between mammillary body structure and cognitive impairment in patients with spinocerebellar ataxia type 3 2025, Psychoradiology DOI:10.1093/psyrad/kkaf010 PMID:40586051	研究论文	本研究利用7T磁共振成像技术探究脊髓小脑共济失调3型患者乳头体结构与认知障碍之间的相关性	首次使用7T高场强MRI对Papez环路中乳头体等结构进行定量分析，并揭示其与SCA3患者认知功能的相关性	横断面研究设计无法确定因果关系，样本量相对有限	探究SCA3患者认知障碍与Papez环路结构变化的关系	46名SCA3患者和48名健康对照者	医学影像分析	神经系统疾病	7T磁共振成像	深度学习模型	磁共振图像	94名参与者（46名患者，48名健康对照）	NA	NA	NA	NA
7266	2025-10-06	Unsupervised cell line embedding using pairwise drug response correlation 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.06.018 PMID:40586099	研究论文	提出一种基于对比学习的无监督深度学习模型，整合异质性药物反应筛选数据生成统一细胞系嵌入	首次使用对比学习方法整合异质药物反应数据构建细胞系嵌入，并证明该嵌入能提升下游药物反应相关任务的机器学习性能	研究仅基于Cancer Dependency Map数据，未验证在其他数据集上的泛化能力	解决细胞系在药物筛选和组学数据中的异质性问题，优化细胞系模型的利用效率	人类癌细胞系	机器学习	癌症	药物反应筛选，基因表达分析	对比学习	药物反应数据，基因表达数据	1,673个癌细胞系（1,136个训练，537个测试）	NA	对比学习模型	SHAP分析	NA
7267	2025-10-06	Deep learning based deconvolution methods: A systematic review 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.05.038 PMID:40586100	系统综述	本文系统综述了人工智能和深度学习在细胞反卷积工具开发中的应用，特别关注RNA测序转录组学数据分析	首次系统性地总结深度学习驱动的反卷积工具，强调高质量参考谱对方法准确性的关键作用，并识别标准化方法和模型可解释性改进等关键研究空白	作为综述文章，不包含原始实验数据，主要基于现有文献分析	评估人工智能和深度学习在细胞反卷积工具开发中的角色和应用	基于RNA测序的转录组学数据	机器学习	NA	RNA测序	深度学习	转录组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
7268	2025-10-06	Deep learning system for the auxiliary diagnosis of thyroid eye disease: evaluation of ocular inflammation, eyelid retraction, and eye movement disorder 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1609231 PMID:40589523	研究论文	开发基于语义分割的甲状腺眼病辅助诊断模型，用于评估眼睑退缩、眼球运动障碍和眼部炎症	采用双分支特征提取融合策略的TBRM-Net进行多标签分类识别，DSR-Net进行眼部结构分割，并设计了可解释性强的定量诊断算法	样本量相对有限（153名受试者），未提及外部验证结果	构建甲状腺眼病辅助诊断系统，提高诊疗效率	表现出眼睑退缩、眼球运动障碍和CAS相关眼部炎症症状的患者	计算机视觉	甲状腺眼病	深度学习	语义分割网络, 多标签分类网络	眼部图像	153名受试者，包含原在位数据集（303眼）、注视位数据集（1,199眼）和多标签炎症分类数据集（272眼）	NA	TBRM-Net, DSR-Net	平均像素精度, 准确率	NA
7269	2025-10-06	Optimizing physical education schedules for long-term health benefits 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1555977 PMID:40589818	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的体育课程表优化方法，旨在提升学生长期健康效益	首次将CNN和LSTM融合用于体育课程表优化，通过空间特征和时间模式提取实现个性化排课	未明确说明研究样本的具体规模和多样性，可能影响模型的泛化能力	优化体育教育课程安排以最大化学生长期健康效益	学生群体的体育课程安排和健康数据	机器学习	NA	深度学习	CNN,LSTM	人口统计学数据,活动相关变量	NA	NA	CNN-LSTM融合架构	均方误差(MSE),R平方(R²),平均绝对误差(MAE)	NA
7270	2025-10-06	Identification of yellow vein clearing disease in lemons based on hyperspectral imaging and deep learning 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1554514 PMID:40589954	研究论文	本研究基于高光谱成像和深度学习技术开发了一种柠檬黄脉明病的识别方法	首次将高光谱成像技术应用于柠檬黄脉明病识别，并提出了一种结合3D和2D卷积层的混合3D-2D-LcNet架构	NA	开发高效准确的植物病害检测方法	柠檬黄脉明病	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	NA	NA	3D-2D-LcNet, 3D-ShuffleNetV2, 2D-LcNet, 2D-ShuffleNetV2	准确率	NA
7271	2025-10-06	Comparative analysis of adaptive and general labeling methods for soybean leaf detection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1582303 PMID:40589953	研究论文	比较自适应和通用标注方法在大豆叶片检测中的性能差异	提出了一种利用叶片长度和底部边缘信息的上下文感知标注方法	仅针对特定大豆品种进行了测试，未涵盖所有可能的大豆生长形态	研究不同标注方法对基于AI的大豆叶片检测效率的影响	大豆叶片	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5L	高分辨率图像	NA	PyTorch	YOLOv5L	准确率,效率	NA
7272	2025-10-06	Deep learning for enhanced prediction of diabetic retinopathy: a comparative study on the diabetes complications data set 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1591832 PMID:40589972	研究论文	本研究使用深度学习与传统机器学习模型比较预测糖尿病患者视网膜病变的效果	首次在糖尿病并发症数据集上系统比较深度学习与传统统计模型在糖尿病视网膜病变预测中的性能，并采用SHAP分析增强模型可解释性	研究仅基于单一数据集的3000个数据点，样本代表性可能有限	开发、比较和验证预测糖尿病患者视网膜病变的模型	糖尿病患者及合并视网膜病变的患者	机器学习	糖尿病视网膜病变	临床数据分析	DNN, 逻辑回归, 决策树, 朴素贝叶斯, 随机森林, 支持向量机	结构化临床数据	3000个数据点，来自国家人口健康科学数据中心的糖尿病并发症数据集	SPSS, 深度学习框架未明确说明	深度神经网络	准确率, F1分数, AUC	NA
7273	2025-10-06	Ranking Protein-Protein Models with Large Language Models and Graph Neural Networks 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_4 PMID:40601251	研究论文	介绍了一种基于图神经网络和大语言模型的蛋白质-蛋白质相互作用模型排序方法	结合蛋白质语言模型和图神经网络开发了DeepRank-GNN-esm算法，用于从大量生成的模型中识别近天然PPI构象	NA	解决蛋白质-蛋白质相互作用模型排序的挑战，识别近天然构象	蛋白质-蛋白质相互作用模型	生物信息学	癌症，感染性疾病，神经退行性疾病	蛋白质语言模型，图神经网络	GNN	蛋白质结构数据	NA	NA	DeepRank-GNN-esm	NA	NA
7274	2025-10-06	Using InterLabelGO+ for Accurate Protein Language Model-Based Function Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_7 PMID:40601254	研究论文	介绍InterLabelGO+蛋白质功能预测模型及其在CAFA5挑战中的优异表现	结合ESM2蛋白质语言模型与考虑GO术语复杂关系的深度学习模型，并通过与序列同源性搜索结果整合获得共识预测	NA	开发准确的蛋白质功能预测方法	蛋白质序列及其基因本体(GO)功能注释	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型，序列同源性搜索	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	ESM2	CAFA5评估指标	NA
7275	2025-10-06	Predicting the Pathogenicity of Human Protein Variants: Not Only a Matter of Residue Labeling 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_12 PMID:40601259	研究论文	本文介绍了一种预测人类蛋白质变异致病性的计算方法，并扩展了致病性预测后的结构功能分析	不仅预测变异致病性，还能在预测为致病性后提供其他重要的结构和功能特性计算分析	NA	开发能够预测人类蛋白质变异致病性并提供相关结构功能分析的计算工具	人类蛋白质变异	生物信息学	NA	蛋白质序列嵌入，机器学习和深度学习	NA	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
7276	2025-10-06	A reliable deep-learning-based method for alveolar bone quantification using a murine model of periodontitis and micro-computed tomography imaging 2024-07, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2024.105057 PMID:38729290	研究论文	开发基于深度学习的自动分割模型，用于小鼠牙周炎模型中牙槽骨的微计算机断层扫描图像分析	创建了基于U-Net的3D深度学习模型，能够自动从µCT数据中分割牙槽骨并排除牙齿干扰，准确率超过98%	研究仅使用小鼠模型，未在人类样本中验证	开发人工智能辅助的牙槽骨自动分析工具，使研究人员无需机器学习背景即可轻松分析牙槽骨	小鼠牙周炎模型的牙槽骨	数字病理	牙周炎	微计算机断层扫描成像	深度学习	3D医学图像	小鼠上颌骨样本（4、7、9、14天时间点）	Dragonfly	U-Net	准确率	µCT扫描仪（µCT-45, Scanco）
7277	2025-10-06	Evaluating the relationship between magnetic resonance image quality metrics and deep learning-based segmentation accuracy of brain tumors 2024-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17059 PMID:38640464	研究论文	本研究评估了磁共振图像质量指标与基于深度学习的脑肿瘤分割准确性之间的关系	首次系统性地探讨了特定MR图像质量指标与DenseNet脑肿瘤分割性能之间的相关性，并提出了基于图像质量指标的训练数据选择策略	研究主要基于BraTS数据集，需要在更多多中心数据上验证普适性	评估输入训练图像的图像质量指标与深度学习脑肿瘤分割准确性之间的关系，开发更具泛化性的多机构数据模型	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习	3D MRI图像	BraTS 2020和2021队列的多模态MRI扫描	NA	3D DenseNet	Dice系数, Pearson相关系数	NA
7278	2025-10-06	Neural network dose prediction for cervical brachytherapy: Overcoming data scarcity for applicator-specific models 2024-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17230 PMID:38814165	研究论文	本研究比较了三种神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，以解决不同施源器数据稀缺的挑战	针对宫颈癌近距离放疗中多种施源器数据稀缺的问题，提出了结合所有施源器数据训练统一模型并进行微调的方法	研究仅针对四种特定施源器类型，且数据量仍相对有限	比较不同神经网络训练方法在宫颈癌近距离放疗剂量预测中的性能，确定最优方法	宫颈癌近距离放疗治疗计划	医学影像分析	宫颈癌	近距离放疗	深度学习	3D医学影像数据	859个治疗计划，来自266名宫颈癌患者	NA	Cascade U-Net	平均误差, 平均绝对误差, 伽马分析通过率, Dice相似系数	NA
7279	2025-10-06	3D Single Vessel Fractional Moving Blood Volume (3D-svFMBV): Fully Automated Tissue Perfusion Estimation Using Ultrasound 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3376668 PMID:38478454	研究论文	提出一种结合图像处理、数值建模和深度学习的全自动三维单血管分数移动血容量方法，用于超声组织灌注评估	首次实现完全自动化的3D-svFMBV计算，通过将PD信号映射到单一大血管内的特征强度剖面来定义标准化值，无需数学校正背景信号	仅在合成图像和143例早期胎盘超声数据上进行了验证，需要更多临床数据进一步验证	开发准确稳健的组织灌注评估方法	胎盘组织灌注	医学影像分析	先兆子痫	功率多普勒超声	深度学习	三维超声图像	143例早期胎盘超声体积数据	NA	NA	标准化值预测准确性，先兆子痫预测能力	NA
7280	2025-10-06	Mixed Supervision of Histopathology Improves Prostate Cancer Classification From MRI 2024-07, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3382909 PMID:38547000	研究论文	提出一种基于混合监督学习的深度学习方法来从MRI图像预测临床显著性前列腺癌	采用基于分布的回归而非基于值的回归，能够利用传统深度学习方法忽略的病理学发现	与基于图像的分割方法的一致性有所降低	提高从MRI图像进行前列腺癌分类的准确性	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	多参数前列腺MRI	深度学习	医学影像	973例多参数前列腺MRI检查（测试集198例）	NA	深度网络	平衡准确率, AUC	NA