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
7761	2025-10-06	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2025-Jul, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	研究论文	本研究使用基于深度学习的卷积神经网络模型，通过口腔内X光片对三壁骨内缺损进行分类	首次应用多种CNN模型对牙周三壁骨内缺损进行自动分类，为牙周疾病诊断提供新方法	数据集仅包含1,369张X光片，样本量相对有限；某些模型AUC值仅达到可接受阈值	开发能够准确区分三壁和非三壁骨内缺损的深度学习模型	牙周手术患者的牙槽骨缺损	计算机视觉	牙周疾病	口腔内X光摄影	CNN	X光图像	来自556名患者的1,369张X光片	NA	InceptionV3,InceptionResNetV2,ResNet50V2,MobileNetV3Large,EfficientNetV2B1,VGG19	AUC,准确率,精确率,召回率,特异性,阴性预测值,F1分数	NA
7762	2025-10-06	Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI 2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29720 PMID:39868626	研究论文	本研究开发并验证了使用非增强MRI识别脊柱转移瘤原发部位的人工智能模型	比较了基于专家特征的模型与深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的性能	回顾性研究设计，样本量有限（514例患者）	开发AI模型提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率	514例经病理证实的脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	非增强MRI（T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列）	ResNet50	MRI图像	514例患者（开发集360例，测试集154例）	NA	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
7763	2025-10-06	Artificial Intelligence Iterative Reconstruction for Dose Reduction in Pediatric Chest CT: A Clinical Assessment via Below 3 Years Patients With Congenital Heart Disease 2025-Jul-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000827 PMID:40013381	研究论文	评估基于深度学习的AI迭代重建算法在降低3岁以下先天性心脏病患儿胸部CT辐射剂量中的性能	首次在3岁以下先天性心脏病患儿中评估新型AI迭代重建算法对胸部CT的剂量降低效果	研究仅针对3岁以下先天性心脏病患者，样本量相对有限(191例)	评估AI迭代重建算法在儿科胸部CT中的剂量降低潜力	3岁以下先天性心脏病患儿	医学影像	先天性心脏病	CT血管造影，低剂量CT扫描	深度学习重建算法	医学CT图像	191例3岁以下先天性心脏病患者	NA	人工智能力迭代重建(AIIR)	图像质量评分，肺炎严重程度指数，气道狭窄分级一致性	NA
7764	2025-10-06	Assessment of the efficacy and accuracy of cervical cytology screening with the Hologic Genius Digital Diagnostics System 2025-Jul, Cancer cytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1002/cncy.70022 PMID:40543043	研究论文	评估Hologic Genius数字诊断系统在宫颈细胞学筛查中的效能和准确性	验证基于人工智能的宫颈细胞学筛查系统在临床实践中的集成应用	样本量相对有限（890例），需要更大规模研究验证	评估数字诊断系统在宫颈癌筛查中的临床应用价值	宫颈细胞学样本	数字病理	宫颈癌	ThinPrep巴氏涂片检测	深度学习算法	细胞学图像	890例已诊断的ThinPrep巴氏涂片检测样本	NA	NA	灵敏度,阴性预测值,95%置信区间	Hologic Genius数字诊断系统
7765	2025-10-06	Uncertainty Quantification and Temperature Scaling Calibration for Protein-RNA Binding Site Prediction 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00556 PMID:40455481	研究论文	本研究提出了一种结合多尺度图卷积网络、卷积神经网络和注意力机制的MGCA方法，用于蛋白质-RNA结合位点预测，并进行了不确定性量化和温度缩放校准研究	提出了MGCA模型以更好地捕获局部和全局信息，引入了基于预期校准误差的分箱筛选方法，并应用温度缩放来校准模型不确定性而不改变性能	NA	提高蛋白质-RNA结合位点预测的准确性和可靠性，减少模型不确定性	蛋白质-RNA结合位点	机器学习	NA	深度学习	GCN, CNN, 注意力机制	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	多尺度图卷积网络，卷积神经网络，注意力机制	预期校准误差，假阳性率，精确度	NA
7766	2025-10-06	Molecular Optimization Based on a Monte Carlo Tree Search and Multiobjective Genetic Algorithm 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00584 PMID:40456025	研究论文	提出了一种结合蒙特卡洛树搜索和多目标遗传算法的分子优化方法MNopt	首次将蒙特卡洛树搜索与NSGA-II算法结合，在无需大量训练数据的情况下实现多目标分子优化	未明确说明计算资源消耗和算法运行时间的具体数据	解决药物化学中分子设计的优化问题	分子结构和分子数据	机器学习	NA	分子优化算法	蒙特卡洛树搜索,遗传算法	分子数据	NA	NA	MNopt	多目标优化效果,分子结构有效性,分子多样性	NA
7767	2025-10-06	Explainable RNA-Small Molecule Binding Affinity Prediction Based on Multiview Enhancement Learning 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01064 PMID:40461953	研究论文	提出可解释的多视图增强学习模型EMMPTNet用于预测RNA-小分子结合亲和力	基于物理化学和拓扑特性构建多视图多尺度深度学习网络，并提供模型可解释性分析	NA	准确预测RNA-小分子结合亲和力以筛选潜在药物	RNA-小分子化合物	机器学习	NA	RNA-小分子结合亲和力预测	深度学习网络	物理化学和拓扑特性数据	NA	NA	EMMPTNet, 多层感知机	平均绝对误差, 皮尔逊相关系数	NA
7768	2025-10-06	Improving Covalent and Noncovalent Molecule Generation via Reinforcement Learning with Functional Fragments 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00944 PMID:40471710	研究论文	提出一种基于功能片段的强化学习框架MOFF，用于共价和非共价化合物的分子生成	首个采用基于片段的强化学习方法进行共价分子设计的生成框架	仅通过计算验证，缺乏实验验证	开发用于药物发现的分子生成框架	小分子药物，特别是针对BTK和EGFR的化合物	机器学习	癌症	分子对接，分子动力学模拟	强化学习	化学结构数据	NA	Soft Actor-Critic	MOFF	对接分数，类药性	NA
7769	2025-10-06	Deep Learning Approaches for Predicting the Surface Tension of Ionic Liquids 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00158 PMID:40476518	研究论文	本研究开发了两种深度学习模型用于预测离子液体在宽温度范围内的表面张力	首次使用SMILES分子表示法结合深度学习模型预测离子液体表面张力，实现了0.990的高决定系数	模型仅在恒定压力条件下验证，未考虑压力变化对表面张力的影响	开发准确预测离子液体表面张力的计算方法以加速离子液体发现和设计	离子液体及其表面张力特性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	分子结构数据(SMILES表示)	NA	NA	NA	决定系数(R²), 均方根误差(RMSE)	NA
7770	2025-10-06	Leveraging transformers for semi-supervised pathogenicity prediction with soft labels 2025-Jun-23, Journal of integrative bioinformatics IF:1.5Q3 DOI:10.1515/jib-2024-0047 PMID:40538169	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型，用于预测基因变异的致病性	采用半监督学习方法结合软标签处理，有效利用确定性和不确定性标记的基因变异数据	模型在不确定性标记数据上的预测效果仍需进一步验证	开发基因变异致病性预测模型以推进精准医疗发展	来自NGS测序的基因变异数据，包括明确标记和模糊标记的变异	自然语言处理	NA	NGS	Transformer	基因组数据（数值型和类别型）	NA	NA	Feature Tokenizer Transformer	准确率	NA
7771	2025-10-06	PruEV-AI: a Simple Approach Combines Urinary Extracellular Vesicle Isolation with AI-Assisted Analysis for Prostate Cancer Diagnosis 2025-Jun-23, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500659 PMID:40545998	研究论文	开发了一种结合尿液细胞外囊泡快速分离与人工智能分析的集成诊断系统用于前列腺癌诊断	首次将胺改性沸石和碳酰肼用于快速分离尿液细胞外囊泡，并结合深度学习模型优化生物标志物组合	样本量相对较小（97例），仅验证了6种miRNA和PSA的组合	开发非侵入性前列腺癌诊断方法	前列腺癌患者和对照组的尿液样本	数字病理学	前列腺癌	RT-qPCR, 尿液细胞外囊泡分离技术	深度学习	miRNA表达数据, 临床数据	48例前列腺癌患者和49例对照组	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性, 准确度	NA
7772	2025-10-06	Ultrasound placental image texture analysis using artificial intelligence and deep learning models to predict hypertension in pregnancy 2025-Jun-21, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.70306 PMID:40542591	研究论文	本研究利用深度学习模型分析超声胎盘图像纹理特征以预测妊娠期高血压疾病	首次将Vision Transformer与TabNet分类器结合应用于胎盘超声图像分析，并比较了不同深度学习技术在妊娠期高血压预测中的性能	研究为单中心前瞻性观察研究，样本量有限，未包含更多混杂因素的调整	开发基于人工智能的妊娠期高血压疾病早期预测方法	妊娠期女性的胎盘超声图像	计算机视觉	妊娠期高血压疾病	超声成像	CNN, Vision Transformer, Transfer Learning	医学图像	1008名孕妇（600名正常结局，143名HDP，265名其他不良结局）	NA	EfficientNet B0, Vision Transformer, TabNet	准确率, Cohen kappa分数, AUC, 敏感性, 特异性	NA
7773	2025-10-06	Innovating cell culture process development with deep learning-powered robotic experimentation using the first Industrial Smart Lab Framework 2025-Jun-21, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70051 PMID:40542657	研究论文	介绍首个工业智能实验室框架，通过深度学习与机器人实验相结合优化细胞培养工艺开发	首次将仅解码器Transformer深度学习模型与机器人实验结合，实现细胞培养过程的自主优化和决策	仅验证了3L和15L生物反应器的应用，尚未展示在更大生产规模下的表现	提高生物制剂工艺开发效率，实现自主化、数据驱动的生物制造	抗体和重组蛋白生产的细胞培养过程	机器学习	NA	细胞培养，机器人实验，物联网系统	Transformer	生物反应器分析数据，细胞状态数据	三个不同细胞克隆的工艺开发案例	NA	仅解码器Transformer	滴度增加百分比，乳酸水平	NA
7774	2025-10-06	Automated detection and classification of osteolytic lesions in panoramic radiographs using CNNs and vision transformers 2025-Jun-21, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06209-6 PMID:40544240	研究论文	开发并评估用于在全景X光片中自动检测和分类溶骨性病变的深度学习模型	首次将视觉变换器组件应用于全景X光片中溶骨性病变的检测，相比传统深度学习模型表现更优	模型在颌窦区域、拔牙部位和透亮带区域存在误判情况	开发辅助牙医早期检测颌骨溶骨性病变的深度学习系统	颌骨溶骨性病变（边界清晰和边界模糊两类）	计算机视觉	颌骨疾病	全景X光成像	CNN, Transformer	医学影像	676张全景X光片（165张边界清晰病变，181张边界模糊病变，330张对照）	PyTorch	Mask R-CNN, Swin-Tiny, ResNet-50, Mask DINO, YOLOv5	敏感度, 特异度, F1分数, AUC	NA
7775	2025-10-06	Enhancing marine oil spill detection through dynamic adaptive knowledge distillation with spectral mask superpixel 2025-Jun-21, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118270 PMID:40544526	研究论文	提出一种动态自适应知识蒸馏方法DAKD-SMS，通过光谱掩膜超像素增强海洋溢油检测能力	结合动态视觉Transformer网络、光谱指数掩膜超像素生成和尺度自适应知识蒸馏，自动从未标记数据中提取空间-光谱特征	未明确说明模型计算复杂度及在实时检测场景下的性能表现	解决标记样本稀缺问题，提升海洋溢油检测精度	高光谱图像中的海洋溢油区域	计算机视觉	NA	高光谱成像	Transformer	高光谱图像	三个数据集（具体数量未说明）	NA	动态视觉Transformer (ViT)	准确率	NA
7776	2025-10-06	Multistage pig identification using a sequential ear tag detection pipeline 2025-Jun-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05283-8 PMID:40542014	研究论文	提出一种基于顺序检测流程的猪只耳标识别方法，用于精准畜牧业中的个体识别	开发了四阶段顺序检测管道，通过猪只检测、耳标定位、旋转校正和数字识别实现光照不变的个体识别	方法性能可能受耳标编码复杂性和光照条件影响，且在陌生环境中的召回率略有下降	开发可靠的猪只个体识别方法以提升畜牧业管理效率	商业耳标标记的猪只	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	目标检测模型	图像	三个自定义数据集（耳标检测、引脚检测、数字检测）	NA	NA	mAP0.95, 精确度, 召回率	NA
7777	2025-10-06	Facilitating laboratory automation using a robot with a simple and inexpensive camera detection system 2025-Jun-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05670-1 PMID:40542052	研究论文	开发了一种基于机器人手臂的简单低成本摄像头检测系统，用于促进实验室自动化	使用ArUco标记和OpenCV模拟立体视觉创建机器人环境3D数字模型，并集成深度学习神经网络实现自动化数字显示识别	系统主要针对小型研究实验室设计，可能不适用于大规模工业应用	为资源有限的小型研究实验室提供简单易用的实验室自动化解决方案	实验室自动化系统和机器人手臂	计算机视觉	NA	ArUco标记检测，立体视觉，深度学习	深度学习神经网络	图像，3D模型	NA	OpenCV, Python	NA	错误率	低成本硬件和开源软件
7778	2025-10-06	Few shot learning for phenotype-driven diagnosis of patients with rare genetic diseases 2025-Jun-20, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01749-1 PMID:40542121	研究论文	提出一种名为SHEPHERD的小样本学习方法，用于基于表型的罕见遗传疾病诊断	首个将知识图谱与小样本学习相结合的多维度罕见疾病诊断方法，使用模拟罕见疾病患者数据进行训练	依赖于模拟患者数据，在真实临床环境中的验证仍需进一步研究	加速罕见遗传疾病的诊断过程	罕见遗传疾病患者	机器学习	罕见遗传疾病	小样本学习	深度学习	知识图谱、临床数据	未诊断疾病网络465例、MyGene2 146例、发育障碍解密研究1431例	NA	NA	NA	NA
7779	2025-10-06	Quantum-classical deep learning hybrid architecture with graphene-printed low-cost capacitive sensor for essential tremor detection 2025-Jun-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06359-1 PMID:40542145	研究论文	提出一种结合石墨烯电容传感器、量子启发算法和深度学习的混合架构，用于检测原发性震颤	将量子启发的计算滤波器（Quantvolution和QuantClass）集成到深度学习框架中，改进了震颤模式的分析能力	初步发现显示损失变异性更稳定，但需要在更广泛的数据集和临床环境中进一步验证	开发用于原发性震颤检测的量子-经典深度学习混合架构	原发性震颤患者的手指震颤运动	机器学习	神经系统疾病	石墨烯印刷电容传感技术	深度学习	传感器数据	NA	NA	量子-经典混合架构	损失变异性	NA
7780	2025-10-06	A comprehensive review of heart rate measurement using remote photoplethysmography and deep learning 2025-Jun-20, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01405-5 PMID:40542336	综述	本文全面综述了基于远程光电容积描记术和深度学习的非接触式心率测量方法	系统比较了传统方法与深度学习方法在心率测量中的性能差异，并基于145篇文献识别出现有研究空白和未来研究方向	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证	评估远程光电容积描记术结合深度学习在心率测量中的应用现状和发展前景	人体心率信号，主要通过面部区域采集	计算机视觉	心血管疾病	远程光电容积描记术(rPPG)	深度学习模型	视频图像	基于145篇研究文献的综合分析	NA	NA	准确率	NA