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
7721	2025-10-06	The use of artificial intelligence in stereotactic ablative body radiotherapy for hepatocellular carcinoma 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1576494 PMID:40547913	综述	本文综述了人工智能在肝细胞癌立体定向消融体部放疗中的最新应用进展	系统总结了AI技术在SABR工作流程中的多领域应用创新，包括自动轮廓勾画、基于知识的计划设计、深度学习通量预测等	许多AI模型基于有限数据集训练且缺乏外部验证，存在过拟合和泛化能力不足的问题	探讨人工智能如何提升肝细胞癌立体定向放疗的精准性、效率和个体化水平	肝细胞癌患者	数字病理	肝癌	立体定向消融体部放疗	深度学习,机器学习	医学影像,临床数据	NA	NA	NA	轮廓勾画时间,剂量学质量	NA
7722	2025-10-06	Development and validation of a deep learning algorithm for discriminating glioma recurrence from radiation necrosis on MRI 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1573700 PMID:40548110	研究论文	开发并验证基于深度学习的MRI图像胶质瘤复发与放射性坏死自动鉴别算法	首次采用多种CNN模型从常规MRI序列中自动学习区分胶质瘤复发与放射性坏死的影像学特征	回顾性研究、样本量有限（特别是放射性坏死病例仅42例）、未进行外部验证	开发自动鉴别胶质瘤复发与放射性坏死的深度学习算法	接受胶质瘤切除术后放疗并出现可疑复发灶的患者	计算机视觉	胶质瘤	MRI	CNN	医学影像	234例患者（192例胶质瘤复发，42例放射性坏死）	NA	ResNet10, MresNet, Vgg16	敏感度, 特异度, 准确率, AUC	NA
7723	2025-10-06	Application of deep learning based on convolutional neural network model in multimodal ultrasound diagnosis of unexplained cervical lymph node enlargement 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1542265 PMID:40548118	研究论文	本研究应用基于卷积神经网络的深度学习模型对不明原因颈部淋巴结肿大的多模态超声图像进行病理分类	首次将预训练的CNN模型应用于多模态超声图像（二维成像、彩色多普勒血流成像和弹性成像）进行颈部淋巴结病理分类，并开发了用户友好的在线服务器	回顾性研究设计，样本仅来自三家医院，可能存在选择偏倚	开发基于深度学习的多模态超声诊断系统，用于准确分类颈部淋巴结病理类型	586例不明原因颈部淋巴结肿大患者	计算机视觉	淋巴结疾病	多模态超声成像（2D成像、CDFI、弹性成像）	CNN	医学图像	586例患者	NA	ResNet	AUC	NA
7724	2025-10-06	Deep learning-based time series prediction for precision field crop protection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1575796 PMID:40551773	研究论文	提出一种基于深度学习的时空感知数据融合网络(SADF-Net)和资源感知自适应决策算法(RAADA)，用于精准农业中的时间序列预测和资源优化	开发了结合空间特征提取、时序建模和注意力机制的多模态数据融合架构，并引入基于强化学习的自适应决策算法实现动态资源分配	NA	解决传统时间序列模型在处理复杂农业数据时的局限性，为精准农业提供可操作的资源优化和环境保护方案	农作物保护与资源管理	机器学习	NA	卫星影像、物联网传感器、气象预报	CNN, RNN, 注意力机制, 强化学习	多模态数据（图像、传感器读数、气象数据）	大规模农业数据集	NA	SADF-Net, RAADA	产量预测准确率、资源优化效果、环境影响缓解程度	NA
7725	2025-10-06	A BERT-based rice enhancer identification model combined with sequence-representation differential entropy interpretation 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1618174 PMID:40551770	研究论文	提出了一种结合BERT特征提取和SVM分类的水稻增强子识别模型，并通过序列表示微分熵分析解释模型性能优化机制	首次将DNABERT-2与SVM结合用于水稻增强子识别，并引入微分熵分析提供模型性能优化的可视化解释框架	未明确说明模型在其他作物基因组中的泛化能力，也未讨论计算资源需求	开发高效准确的水稻增强子识别方法并探索模型性能优化机制	水稻基因增强子序列	自然语言处理,生物信息学	NA	基因组序列分析	BERT,SVM	DNA序列数据	NA	PyTorch（基于DNABERT-2推断）,Scikit-learn（SVM）	DNABERT-2	准确率	NA
7726	2025-10-06	Recent Applications of Artificial Intelligence and Related Technical Challenges in MALDI MS and MALDI-MSI: A Mini Review 2025, Mass spectrometry (Tokyo, Japan) DOI:10.5702/massspectrometry.A0175 PMID:40551965	综述	本文综述了人工智能在MALDI质谱和质谱成像中的最新应用及相关技术挑战	重点关注AI在MALDI-TOF MS和MALDI-MSI数据分析中的监督机器学习应用，并强调样本制备技术对深度学习模型数据质量的重要性	该技术仍处于早期初步阶段，在鉴定、定量和解释方面需要更有效的方法	回顾人工智能在质谱数据分析中的应用现状和技术挑战	MALDI-TOF质谱和质谱成像数据	机器学习	NA	MALDI-TOF质谱，质谱成像	人工神经网络	质谱数据，二维空间映射数据	NA	NA	NA	NA	NA
7727	2025-10-06	Tooth image segmentation and root canal measurement based on deep learning 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1565403 PMID:40552111	研究论文	基于深度学习的牙齿图像分割与根管测量方法研究	采用注意力U-Net网络进行牙齿描述符识别，结合集成深度学习方法实现自动分割与测量	未明确说明样本来源及数据多样性限制	开发自动化的牙齿分割和根管测量方法，辅助临床根管诊疗	锥形束CT图像中的牙齿结构	计算机视觉	牙科疾病	锥形束CT成像	CNN	医学图像	NA	NA	Attention U-Net	Dice系数,Jaccard系数,Hausdorff距离,平均表面距离,相对误差	NA
7728	2025-10-06	Multi-atlas ensemble graph neural network model for major depressive disorder detection using functional MRI data 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1537284 PMID:40552311	研究论文	提出一种基于多图谱集成图神经网络模型，利用静息态功能磁共振成像数据检测重度抑郁症	首次将多脑区分割图谱的功能连接特征集成到图神经网络模型中，相比单图谱模型能更准确捕捉大脑复杂性并检测区分性特征	未明确说明模型在不同人群和临床环境中的泛化能力验证	开发能够从rs-fMRI图像中检测区分性特征的集成GNN模型，用于MDD诊断	重度抑郁症患者的功能磁共振成像数据	医学影像分析	重度抑郁症	静息态功能磁共振成像	图神经网络	功能磁共振成像图像	大型多中心MDD数据集（具体样本数未明确说明）	NA	集成图神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
7729	2025-10-06	Recognition of common shortwave protocols and their subcarrier modulations based on multi-scale convolutional GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326536 PMID:40554517	研究论文	提出一种多尺度卷积GRU模型用于短波通信协议及其子载波调制方式的自动识别	结合多尺度卷积和双向GRU的混合架构，同时增强空间特征多样性和序列学习能力	仅针对三种特定短波协议(CLOVER-2000, 2GALE, 3GALE)及其十二种子载波调制格式进行验证	解决复杂环境下短波通信协议和调制方式的自动识别问题	短波通信信号	信号处理	NA	短波通信信号分析	CNN, GRU	时序信号	45,000个标注样本（包含仿真和USRP采集的真实数据）	NA	多尺度卷积GRU (MSC-GRU)	准确率	标准GPU
7730	2025-10-06	Systematic review of generative adversarial networks (GANs) in cell microscopy: Trends, practices, and impact on image augmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291217 PMID:40554529	系统综述	系统回顾生成对抗网络在细胞显微镜图像增强中的应用趋势、实践方法和影响	首次系统性地总结分析GAN在细胞显微镜图像增强中的配置模式和实践标准	仅纳入46项符合条件的研究，存在选择偏倚风险，且未在PROSPERO注册	分析GAN在细胞显微镜图像增强中的应用趋势、常见实践和影响	使用GAN生成细胞显微镜图像的研究文献	计算机视觉	NA	细胞显微镜成像	GAN	图像	46项研究，29个公开数据集	NA	StyleGAN	NA	NA
7731	2025-10-06	A flow pattern recognition method for gas-liquid two-phase flow based on dilated convolutional channel attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325784 PMID:40554565	研究论文	提出一种基于扩张卷积通道注意力机制的气液两相流流型识别方法ED-DenseNet	通过引入多分支结构，在Dense Blocks中集成ECA注意力机制和在Transition Layers中使用扩张卷积，实现多尺度特征提取和精细化通道信息处理	实验数据集规模有限	提高气液两相流流型图像识别准确率	气液两相流图像，包含环状流、泡状流、搅动流、分散流和段塞流五种流型	计算机视觉	NA	图像识别	CNN	图像	NA	NA	DenseNet, ED-DenseNet	准确率	NA
7732	2025-10-06	An integrated IKOA-CNN-BiGRU-Attention framework with SHAP explainability for high-precision debris flow hazard prediction in the Nujiang river basin, China 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326587 PMID:40554568	研究论文	提出一种可解释的深度学习框架用于中国怒江流域泥石流灾害高精度预测	集成改进开普勒优化算法、CNN、双向门控循环单元和注意力机制的可解释深度学习框架，首次结合SHAP方法量化关键影响因素	研究区域限定于怒江流域云南段，模型在其他地理区域的适用性需进一步验证	开发高精度可解释的泥石流灾害预测方法	怒江流域云南段159条泥石流易发沟谷	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiGRU, Attention	泥石流监测数据	159条泥石流易发沟谷	NA	IKOA-CNN-BiGRU-Attention	均方根误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差	NA
7733	2025-10-06	The impact of artificial intelligence on the endoscopic assessment of inflammatory bowel disease-related neoplasia 2025, Therapeutic advances in gastroenterology IF:3.9Q1 DOI:10.1177/17562848251348574 PMID:40556746	综述	本文综述了人工智能在炎症性肠病相关肿瘤内镜评估中的应用现状与前景	首次系统总结AI技术在IBD相关肿瘤内镜检测中的专门应用，突出其在IBD人群中的独特价值	IBD相关肿瘤的临床数据相较于散发性结直肠肿瘤仍然有限	总结AI技术在检测IBD相关肿瘤中的应用证据，分析潜在益处、局限性和未来方向	炎症性肠病患者的结直肠肿瘤	数字病理	炎症性肠病	内镜检查	机器学习,深度学习	内镜图像	NA	NA	NA	灵敏度	NA
7734	2025-10-06	Deep learning based automation of mean linear intercept quantification in COPD research 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1461016 PMID:40556856	研究论文	提出基于深度学习的自动化方法用于慢性阻塞性肺病研究中平均线性截距的量化分析	首次使用AutoML软件实现组织切片中平均线性截距的自动化测量，解决了传统手动方法的主观性和复杂性问题	自动化方法与传统手动测量结果存在系统性差异，需要进一步验证其生物学意义	开发自动化工具用于肺气肿病理特征的定量分析	C57BL/6小鼠的染色组织切片图像	数字病理学	慢性阻塞性肺病	组织染色, 显微镜成像	深度学习, 语义分割	图像	两组C57BL/6小鼠（吸烟组与对照组）的组织切片图像	AutoML	NA	IoU	NA
7735	2025-10-06	Deep learning for MRI-based acute and subacute ischaemic stroke lesion segmentation-a systematic review, meta-analysis, and pilot evaluation of key results 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1491197 PMID:40556872	系统综述	本文系统回顾了基于深度学习的MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割方法，并通过荟萃分析和实验评估探讨最优架构	首次系统评估深度学习架构在卒中病灶分割中的最优配置，并挑战了注意力机制在此任务中的必要性	纳入研究数量有限（41篇），算法泛化能力普遍不足	确定MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割的最优深度学习架构	急性及亚急性缺血性卒中患者的脑部MRI影像	医学影像分析	缺血性卒中	磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	41项研究（来自1485篇论文筛选）	NA	U-Net, ResNet, 注意力机制	Dice相似系数	NA
7736	2025-10-06	Auto-branch multi-task learning for simultaneous prediction of multiple correlated traits associated with Alzheimer's disease 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1538544 PMID:40557283	研究论文	提出一种自动分支多任务学习模型，用于同时预测阿尔茨海默病相关的多个相关表型	在深度学习框架内开发自动分支多任务学习模型，能够动态从硬参数共享结构分支，防止负信息传递	NA	通过联合建模相关表型提高预测性能，实现高效信息传递	阿尔茨海默病相关的七个表型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	多任务学习	遗传数据	NA	深度学习框架	自动分支多任务学习模型	预测性能	NA
7737	2025-10-06	COVID-19 IgG antibodies detection based on CNN-BiLSTM algorithm combined with fiber-optic dataset 2024-12, Journal of virological methods IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.jviromet.2024.115011 PMID:39154936	研究论文	本研究提出了一种结合CNN和BiLSTM的混合模型，利用光纤数据检测COVID-19 IgG抗体	首次将CNN-BiLSTM混合模型与光纤数据结合用于COVID-19 IgG抗体检测	NA	开发高效准确的COVID-19自动筛查工具	SARS-CoV-2免疫球蛋白G（IgG）抗体	机器学习	COVID-19	光纤数据检测	CNN, RNN, BiLSTM, CNN-BiLSTM	光纤数据	NA	NA	CNN-BiLSTM混合架构	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 特异性, 几何平均数, ROC曲线	NA
7738	2025-10-06	A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction 2024-Oct, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-07894-z PMID:39232164	研究论文	开发了一种名为CHIEF的病理学基础模型，用于癌症诊断和预后预测	结合无监督预训练和弱监督预训练两种互补方法，提取多样化的病理学表征，解决了传统方法在跨域泛化方面的局限性	NA	开发通用的病理学基础模型以提升癌症诊断和预后预测的准确性和泛化能力	癌症患者的组织病理学全玻片图像	数字病理学	癌症	组织病理学成像	深度学习	图像	训练阶段使用60,530张全玻片图像，验证阶段使用19,491张全玻片图像	NA	CHIEF	NA	44TB高分辨率病理学影像数据集
7739	2025-10-06	scEMB: Learning context representation of genes based on large-scale single-cell transcriptomics 2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.24.614685 PMID:39386549	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型scEMB，用于从大规模单细胞转录组数据中学习基因的上下文表示	提出创新的分箱策略整合多平台数据，同时保留基因表达层次和细胞类型特异性	NA	从大规模单细胞转录组数据中揭示复杂的基因-基因关系	单细胞转录组数据中的基因表达模式	机器学习	阿尔茨海默病	单细胞转录组测序	Transformer	单细胞转录组数据	超过3000万个单细胞转录组	NA	Transformer	相关性分析，基因扰动效应预测	NA
7740	2025-10-06	Application of artificial intelligence in drug design: A review 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108810 PMID:38991316	综述	本文综述了人工智能在药物设计领域的应用及其对制药行业的变革性影响	系统总结了AI技术如何通过机器学习与深度学习模型解决传统药物开发效率低、成本高的问题	NA	探讨人工智能技术在药物设计中的应用价值与方法	药物化合物与制药流程	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	药物化合物数据	NA	NA	NA	NA	NA