深度学习在生物医药领域中的应用

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
61	2025-08-07	Dynamic and interpretable deep learning model for predicting respiratory failure following cardiac surgery 2025-Aug-05, BMC anesthesiology IF:2.3Q2 DOI:10.1186/s12871-025-03239-z PMID:40764535	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
62	2025-08-10	Interactive 3D segmentation for primary gross tumor volume in oropharyngeal cancer 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13601-3 PMID:40764730	研究论文	本研究提出了一种基于交互式深度学习的头颈部原发肿瘤体积分割方法，旨在提高放疗中肿瘤分割的准确性和效率	引入了新颖的两阶段交互式点击优化框架（2S-ICR），并在两种情况下均优于现有方法	需要用户交互才能达到最佳性能，可能增加操作时间	提高头颈部原发肿瘤体积（GTVt）在放疗中的分割准确性	口咽癌（OPC）患者的原发肿瘤体积	数字病理	口咽癌	深度学习（DL）	2S-ICR框架	医学影像	使用2021年HEad和neCK TumOR数据集进行开发，并使用德克萨斯大学MD安德森癌症中心的外部数据集进行评估
63	2025-08-10	The First Seasonal Green View Index Mapping Dataset across Chinese cities powered by deep learning 2025-Aug-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05706-1 PMID:40764774	research paper	该研究利用深度学习和多源遥感数据，创建了中国19个主要城市的季节性绿视率指数（SGVI-2023）数据集，以支持城市绿化的动态监测和规划	首次基于遥感数据开发了跨城市、季节性的绿视率指数数据集，解决了现有方法依赖街景图像的局限性	数据集仅覆盖19个中国主要城市，可能无法完全代表所有城市的绿化情况	开发一个能够支持跨城市和季节性分析的城市绿化监测数据集	中国19个主要城市的绿化情况	machine learning	NA	deep learning, multisource remote sensing	NA	satellite imagery, street view imagery	约100万对卫星和街景图像数据样本（2019-2023年）
64	2025-08-10	A novel approach to smart-assisted schizophrenia screening based on Raman spectroscopy and deep learning 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14015-x PMID:40764795	研究论文	本研究提出了一种基于拉曼光谱和深度学习的智能辅助精神分裂症筛查新方法	将常用于时间序列信号处理的马尔可夫转移场（MTF）引入拉曼光谱分析，并将一维拉曼光谱序列转换为二维光谱图以丰富分析方法	NA	开发一种基于血清拉曼光谱的精神分裂症辅助筛查方法	精神分裂症患者和健康个体的血清拉曼光谱	机器学习	精神分裂症	拉曼光谱	CNN	光谱数据	精神分裂症患者和健康个体的血清样本
65	2025-08-10	Partial feature reparameterization and shallow-level interaction for remote sensing object detection 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14035-7 PMID:40764799	research paper	该研究提出了一种高效的单阶段目标检测器SORA-DET，专为遥感图像目标检测设计，通过部分特征重参数化和浅层交互提高检测性能和计算效率	提出了PRepConvBlock利用重参数化卷积和部分特征利用减少卷积操作复杂度，设计了SB-FPN浅层多尺度融合框架增强特征视觉表示，最终构建了SORA-DET检测器	NA	开发一种高效的单阶段目标检测器，用于遥感图像目标检测	遥感图像中的目标	computer vision	NA	NA	one-stage object detector (SORA-DET)	remote sensing images	VisDrone2019测试集和SeaDroneSeeV2验证集
66	2025-08-10	Deep learning based localisation and classification of gamma photon interactions in thick nanocomposite and ceramic monolithic scintillators 2025-Aug-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13339-y PMID:40764802	research paper	该研究评估了基于深度神经网络的方法，用于在厚纳米复合和陶瓷单片闪烁体中定位和分类伽马光子相互作用	使用InceptionNet和CNN网络在厚纳米复合和陶瓷闪烁体中首次实现了高精度的光子相互作用模式分类和首次相互作用点定位	研究假设探测器量子效率为50%，实际应用中可能需要调整参数以适应不同效率的探测器	提高正电子发射断层扫描(PET)中伽马光子首次相互作用点的定位精度	厚纳米复合和陶瓷单片闪烁体中的伽马光子相互作用	machine learning	NA	深度学习	InceptionNet, CNN	光子分布数据	多种纳米复合和陶瓷闪烁体材料
67	2025-08-10	Interpretable multi-scale deep learning to detect malignancy in cell blocks and cytological smears of pleural effusion and identify aggressive endometrial cancer 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103742 PMID:40779831	研究论文	本研究提出了一种名为IMA-SSL的多尺度深度学习框架，用于通过细胞块和细胞学涂片检测胸水中的恶性肿瘤，并识别侵袭性子宫内膜癌	提出了结合自监督学习特征编码器的可解释多尺度注意力深度学习框架(IMA-SSL)，在胸水细胞块和细胞学涂片WSIs上实现恶性肿瘤检测，并在公开TCGA数据集上验证了对侵袭性子宫内膜癌的识别能力	研究样本量相对有限(194例细胞学涂片WSIs和188例细胞块WSIs)，且未说明模型在临床环境中的实际应用效果	开发一种深度学习方法来提高恶性胸水诊断的准确性，并识别侵袭性子宫内膜癌	胸水细胞块和细胞学涂片的WSIs图像数据，以及TCGA数据集中的子宫内膜癌数据	数字病理学	肺癌/乳腺癌（胸水来源），子宫内膜癌	深度学习	IMA-SSL（基于注意力机制的多尺度深度学习模型）	全切片图像(WSIs)	194例细胞学涂片WSIs和188例细胞块WSIs，外加TCGA公共数据集
68	2025-08-10	Recurrent inference machine for medical image registration 2025-Aug-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103748 PMID:40779833	研究论文	提出了一种名为RIIR的新型医学图像配准方法，通过元学习迭代求解配准问题，提高了配准精度和数据效率	RIIR方法通过元学习优化更新规则，结合隐式正则化和显式梯度输入，解决了传统深度学习方法在配准精度和数据效率上的不足	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定医学图像类型的泛化能力或计算资源需求	提高医学图像配准的精度和数据效率	脑部MRI、肺部CT和定量心脏MRI数据	数字病理	NA	深度学习	RIIR（循环推断网络）	医学图像	未明确提及具体样本数量，但实验表明仅需5%的训练数据即可优于其他方法
69	2025-08-10	Prediction of breast cancer HER2 status changes based on ultrasound radiomics attention network 2025-Aug-05, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108987 PMID:40779894	研究论文	本文提出了一种结合放射组学技术和深度学习的超声放射组学注意力网络（URAN），用于预测乳腺癌HER2状态变化	提出了结合放射组学技术和深度学习的URAN模型，设计了HKFS网络和MAAE网络来选择和关注关键特征	未明确提及具体局限性	准确预测乳腺癌HER2状态变化以优化治疗方案	乳腺癌患者的超声图像	数字病理	乳腺癌	放射组学技术	URAN（超声放射组学注意力网络）	超声图像	来自医院的真实超声图像数据集和公开的BUS_UCLM数据集
70	2025-08-10	Automated vertebral bone quality score measurement on lumbar MRI using deep learning: Development and validation of an AI algorithm 2025-Aug-05, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109094 PMID:40780043	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的AI算法，用于从常规腰椎MRI扫描中预测椎骨质量（VBQ）评分	首次使用YOLOv8模型自动化VBQ评分计算，提高了术前骨质量评估的效率和准确性	需要进一步的外部验证以确保算法的普适性和临床适用性	开发AI算法改进术前骨质量评估方法，识别手术风险高的患者	腰椎MRI扫描和椎骨质量评分	数字病理	脊柱疾病	MRI扫描	YOLOv8	医学影像	257例腰椎T1加权MRI扫描（SPIDER挑战数据集）和47例腰椎手术患者的手动标注数据
71	2025-08-10	Adaptive-learning physics-assisted light-field microscopy enables day-long and millisecond-scale super-resolution imaging of 3D subcellular dynamics 2025-Aug-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62471-w PMID:40759651	research paper	提出了一种自适应学习物理辅助光场显微镜（Alpha-LFM），用于长时间、高时空分辨率的3D亚细胞动态超分辨率成像	结合物理辅助深度学习框架和自适应调谐策略，实现了对多种亚细胞动态的光场重建，提供亚衍射极限空间分辨率（约120纳米）并保持高时间分辨率和低光毒性	NA	解决超分辨率显微镜在长期高时空分辨率3D成像中的光毒性和扫描速度限制问题	活细胞内的亚细胞动态	digital pathology	NA	光场显微镜、深度学习	深度学习框架	3D图像	NA
72	2025-08-10	Diagnostic systematic review and meta-analysis of machine learning in predicting biochemical recurrence of prostate cancer 2025-Aug-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11445-5 PMID:40760134	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估机器学习模型在预测前列腺癌生化复发中的有效性	比较机器学习模型与传统预后方法在预测前列腺癌生化复发方面的性能，并发现深度学习与混合模型表现更优	未来研究需要通过大规模临床试验进一步优化和验证这些模型	评估机器学习模型在前列腺癌生化复发预测中的有效性	前列腺癌患者	machine learning	prostate cancer	机器学习	深度学习与混合模型	多模态数据（包括影像数据）	16项研究，共17,316名前列腺癌患者
73	2025-08-10	Sentiment analysis for deepfake X posts using novel transfer learning based word embedding and hybrid LGR approach 2025-Aug-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10661-3 PMID:40754634	研究论文	提出一种基于迁移学习的词嵌入和混合LGR方法，用于深度伪造X帖子的情感分析	结合LSTM、GRU和RNN的混合深度学习方法和新型迁移学习特征提取方法，用于深度伪造内容的情感分析	未提及具体的数据集规模或多样性限制	开发一种有效的情感分析方法，以检测和防止深度伪造内容的传播	深度伪造的X帖子	自然语言处理	NA	迁移学习、词嵌入、TF-IDF、BOW	LSTM+GRU+RNN (LGR)	文本	NA
74	2025-08-10	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	利用深度学习引导的序列设计，构建了一个活性非天然蛋白激酶的组合突变图谱	克服了传统方法只能进行少量突变或限于进化已探索序列的限制，通过深度学习引导的重新设计生成了具有高度组合突变的新型功能序列	研究主要基于细胞游离实验，未在体内环境中验证这些突变激酶的功能	探索蛋白激酶序列与功能之间的关系，构建组合突变图谱	蛋白酪氨酸激酶及其突变体	机器学习	NA	深度学习引导的序列设计，细胞游离实验	回归模型	蛋白质序列数据	537个重新设计的序列，平均每个序列与野生型有37个突变差异
75	2025-08-10	What does it take to learn the rules of RNA base pairing? A lot less than you may think 2025-Aug-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.31.668042 PMID:40766544	研究论文	本文探讨了学习RNA碱基配对规则所需的最小条件，发现仅需少量参数和序列即可重新发现RNA的规范碱基配对规则	研究发现无需已知二级结构、序列对齐或大量参数，仅需21个参数的随机上下文无关文法（SCFG）和少量RNA序列，即可通过标准深度学习技术重新发现RNA碱基配对规则	研究仅针对RNA序列，未涉及其他生物分子或更复杂的RNA结构	探索学习RNA碱基配对规则所需的最小条件	RNA序列及其碱基配对规则	自然语言处理	NA	随机上下文无关文法（SCFG）、自动微分（autodiff）、随机梯度下降（SGD）	SCFG	RNA序列	少至50条RNA序列
76	2025-08-10	Leveraging deep learning and structure-based drug repurposing for the discovery of potent Trk-A inhibitors targeting CIPA 2025-Aug, Bioorganic chemistry IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.bioorg.2025.108680 PMID:40517591	research paper	本研究利用深度学习和基于结构的药物重定位方法，发现针对CIPA的强效Trk-A抑制剂	结合深度学习和结构基础的药物重定位策略，筛选出新型、强效且无毒的Trk-A抑制剂	未提及实验验证或临床前研究的具体结果	发现针对CIPA的Trk-A抑制剂	Trk-A靶向化合物和FDA批准的药物库	machine learning	CIPA	深度学习、分子对接、分子模拟分析	ANN	生物活性数据	NA
77	2025-08-10	Leveraging FastViT based knowledge distillation with EfficientNet-B0 for diabetic retinopathy severity classification 2025-Aug, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100325 PMID:40588035	research paper	该研究提出了一种名为FastEffNet的新框架，利用基于transformer的知识蒸馏技术提升糖尿病视网膜病变严重程度分类的准确性，同时降低计算复杂度	结合FastViT-MA26作为教师模型和EfficientNet-B0作为学生模型，实现了在保持轻量级架构的同时逼近教师模型的性能	研究仅基于APTOS数据集，未在其他数据集上验证模型的泛化能力	开发高效准确的深度学习模型用于糖尿病视网膜病变的自动诊断	糖尿病视网膜病变的严重程度分类	computer vision	diabetic retinopathy	knowledge distillation	FastViT-MA26, EfficientNet-B0, HGNet, ResNet50, MobileNetV3, DeiT	image	3662张图像，分为五个严重程度类别
78	2025-08-10	The role of metabolism in shaping enzyme structures over 400 million years 2025-Aug, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09205-6 PMID:40634610	研究论文	通过分析跨越4亿年的11,269个预测和实验确定的酶结构，研究代谢在酵母亚门中如何影响酶的结构进化	整合结构生物学与进化基因组学，揭示了代谢如何从多个尺度塑造酶的结构进化，并建立了酶进化受催化功能和代谢生态位、网络架构、成本及分子相互作用影响的模型	研究主要集中于酵母亚门，可能无法完全代表其他生物类群的酶进化模式	探究代谢在酶结构进化中的作用及其与代谢特性、网络组织和分子性质的关系	11,269个预测和实验确定的酶结构，涉及225条代谢途径中的361个代谢反应	进化生物学	NA	深度学习、AlphaFold2预测、结构生物学分析	NA	蛋白质结构数据	11,269个酶结构
79	2025-08-10	Cryo-electron tomography: Challenges and computational strategies for particle picking 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103113 PMID:40639056	review	本文综述了基于深度学习的粒子挑选方法在冷冻电子断层扫描中的应用	全面评估了基于注释和无注释的粒子挑选方法，并比较了它们的优缺点	未提及具体方法的性能比较数据或实验验证结果	探讨冷冻电子断层扫描中粒子挑选的挑战及计算策略	冷冻电子断层扫描中的蛋白质定位	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)和子断层图平均	深度学习	图像	NA
80	2025-08-10	Segmenting cryo-electron tomography data: Extracting models from cellular landscapes 2025-Aug, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103114 PMID:40645092	综述	本文探讨了深度学习在冷冻电子断层扫描数据分割中的应用及其对生物学发现的推动作用	综述了深度学习技术如何提高冷冻电子断层扫描数据分割的自动化、准确性和可扩展性，重新定义了分割的最佳实践	NA	探讨冷冻电子断层扫描数据分割技术的发展及其在生物学研究中的应用	冷冻电子断层扫描数据中的亚细胞结构	数字病理学	NA	冷冻电子断层扫描	深度学习	图像	NA