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	2025-09-02	Bionic Multimodal Augmented Somatosensory Receptor Enabled by Thermogalvanic Hydrogel 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202505873 PMID:40583160	研究论文	提出一种基于热电水凝胶的超灵敏自供能多模态指尖受体，用于模拟人类皮肤感知机制并实现材料指纹识别	利用热电水凝胶作为主动机械感受器和热感受器，结合微图案梯度结构策略实现高灵敏度（53.6 kPa）和低检测限（1.9 Pa），并通过自解耦接触压力与热接触系数实现自监督热电压补偿	NA	开发具有高灵敏度、自监督能力和环境稳定性的电子皮肤受体，以恢复感觉障碍患者的手部功能	电子皮肤受体、热电水凝胶、材料界面热传导	仿生传感	感觉障碍	热电转换、深度学习	深度学习	热电压信号、动态差分信号	NA
62	2025-09-02	Deep Learning-Assisted Rapid Bacterial Classification Based on Raman Spectroscopy of Bacteria Lysed by Acoustically Driven Fiber-Tip Vibration 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507724 PMID:40625037	研究论文	提出一种基于声学驱动光纤尖端振动裂解细菌的拉曼光谱与深度学习结合的快速细菌分类方法	利用声流控裂解技术暴露细菌细胞内生物分子，显著增强拉曼光谱特征表达，并结合ResNet模型实现高精度分类	NA	开发快速准确的细菌病原体识别方法以支持临床决策和应对抗生素耐药性	七种细菌样本	机器学习	细菌感染	表面增强拉曼光谱(SERS), 声流控裂解技术	ResNet	光谱数据	七种细菌样本
63	2025-09-02	Deep learning significantly boosts CRT response prediction using synthetic longitudinal strain data: Training on synthetic data and testing on real patients 2025-Aug, Biomedical journal IF:4.1Q2 DOI:10.1016/j.bj.2024.100803 PMID:39477070	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于合成的心肌应变数据构建模型，以高精度预测心力衰竭患者的心脏再同步化治疗（CRT）反应	首次结合合成少数类过采样技术（SMOTE）生成大规模合成数据，并应用深度神经网络（DNN）和一维卷积神经网络（1D-CNN）进行CRT反应预测，模型性能显著优于传统方法	样本量相对有限（131名真实患者），需进一步扩大真实数据验证；合成数据虽提升模型训练效果，但可能无法完全代表真实临床场景的复杂性	开发高精度、高敏感性的深度学习模型，辅助医生预测心力衰竭患者对CRT的治疗反应	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	合成少数类过采样技术（SMOTE），t-SNE可视化，SHAP分析	DNN, 1D-CNN	二维超声心动图应变轨迹数据	131名真实患者数据，合成生成2000个模型输入样本
64	2025-09-02	Comparative Analysis of Deep Learning Models for Predicting Causative Regulatory Variants 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.19.654920 PMID:40568119	研究论文	本研究比较了多种深度学习模型在预测致病性调控变异方面的性能	首次在标准化基准和一致训练条件下系统评估CNN、transformer及混合模型在增强子活性预测中的表现	研究仅基于四种人类细胞系数据，可能无法完全代表其他细胞类型或体内的复杂调控环境	评估深度学习模型预测遗传变异对基因调控元件（特别是增强子）功能影响的能力	54,859个SNP及其对增强子活性的调控影响	机器学习	NA	MPRA, raQTL, eQTL实验	CNN, transformer, 混合CNN-transformer模型（如TREDNet、SEI、Borzoi）	基因组和表观基因组数据	54,859个SNP，来自四种人类细胞系
65	2025-09-02	Unraveling other-race face perception with GAN-based image reconstruction 2025-03-14, Behavior research methods IF:4.6Q1 DOI:10.3758/s13428-025-02636-z PMID:40087201	研究论文	本研究利用StyleGAN2进行图像重建，探索异族面孔感知的表征基础及其年龄偏差	提出基于GAN潜在空间与人类感知表征相似性的图像重建新方法，首次揭示异族面孔感知中的年龄偏差	NA	研究异族效应（ORE）的表征基础及感知差异	东亚和白人参与者，涉及同族与异族面孔	计算机视觉	NA	StyleGAN2，深度学习图像生成	GAN	图像	涉及东亚和白人参与者，具体样本量未明确说明
66	2025-09-02	Predicting ADC Map Quality from T2-Weighted MRI: A Deep Learning Approach for Early Quality Assessment to Assist Point-of-Care 2025-Jan-15, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.15.25320592 PMID:40568662	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化方法，从T2加权MRI预测ADC图质量，以辅助即时医疗决策	首次利用早期采集的T2图像预测后续ADC图质量，实现扫描过程中的早期质量评估	模型性能虽佳但主要基于回顾性数据，需前瞻性验证；直肠横截面积指标AUC仅0.65，预测能力有限	通过早期质量预测减少前列腺MRI漏诊和不必要重复扫描	前列腺MRI图像（T2加权图像和ADC图）	医学影像分析	前列腺癌	深度学习，直肠横截面积测量	深度学习模型（具体架构未明确说明）	医学图像（MRI）	486名患者（包含内部和62家外部诊所的多中心数据）
67	2025-09-02	CT reconstruction using diffusion posterior sampling conditioned on a nonlinear measurement model 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.043504 PMID:39220597	研究论文	提出一种基于非线性测量模型的扩散后验采样CT重建方法	将扩散先验与非线性物理测量模型结合，突破了现有方法依赖线性近似的限制	NA	改进CT图像重建质量，特别是针对不同采集协议	CT图像重建	医学影像重建	NA	扩散后验采样(DPS)	无条件扩散模型	CT测量数据	多个模拟研究（具体数量未说明）
68	2025-09-02	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究利用电子健康记录数据和深度学习模型预测哮喘和COPD患者的再入院风险	首次比较多种机器学习方法和一种深度学习方法在预测哮喘和COPD再入院方面的性能，并发现多层感知机具有最佳预测效果	研究为观察性设计，可能存在未测量的混杂因素	识别哮喘和COPD严重急性发作的电子健康记录特征，并评估机器学习模型预测再入院的性能	因哮喘和COPD急性发作住院的患者	机器学习	呼吸系统疾病	电子健康记录分析	多层感知机(MLP)和四种ML模型	结构化医疗数据	5,794名患者（1,893名哮喘，3,901名COPD），其中2,682名患者用于模型分析
69	2025-09-02	Deep Learning Algorithms to Detect Murmurs Associated With Structural Heart Disease 2023-10-17, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030377 PMID:37830333	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的心音分析算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	开发了FDA批准的深度学习算法套件，在超过15,000条心音记录上训练，能够区分收缩期和舒张期杂音	NA	通过机器学习改进心脏听诊，提高结构性心脏病的检测准确性	心脏杂音和结构性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	音频（心音记录）	615名独特受试者的2375条心音记录
70	2025-09-01	Artificial intelligence for medication-related osteonecrosis of the jaw: a scoping review 2025-Oct, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.004 PMID:40393880	综述	本文通过范围综述总结了人工智能在药物相关性颌骨坏死预测、诊断和管理中的应用现状	首次系统评估AI在MRONJ领域的应用潜力，涵盖预测模型、影像诊断及患者教育三大方向	纳入研究数量有限（8篇），存在数据质量、验证不足和临床整合困难等挑战	探索人工智能技术在药物相关性颌骨坏死的预测、诊断和患者管理中的应用效果	MRONJ患者及相关临床研究数据	医疗人工智能	颌骨坏死	机器学习、深度学习、大语言模型	SVM、随机森林、梯度提升机、深度学习模型	临床数据、放射影像、文本数据	基于8项符合条件的研究数据
71	2025-09-01	Quantitative Computed Tomography Measures of Lung Fibrosis and Outcomes in the National Lung Screening Trial 2025-Sep, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202410-1048OC PMID:40208581	研究论文	本研究通过定量CT测量评估间质性肺病特征与临床结局的关联	首次在大型人群队列（NLST）中应用CALIPER和深度学习UIP算法进行ILD定量分析，并验证其与死亡风险的关联	未发现ILD定量指标与肺癌发病率的显著关联，且研究局限于有吸烟史的高危人群	探究定量CT测量的间质性肺病特征是否与临床相关结局存在关联	国家肺癌筛查试验（NLST）中11,518名有吸烟史的个体	医学影像分析	间质性肺病	低剂量CT（LDCT），CALIPER算法，深度学习UIP算法	Cox比例风险回归模型	CT影像数据	11,518名参与者（平均年龄61.5岁，58.7%为男性）
72	2025-09-01	Can super resolution via deep learning improve classification accuracy in dental radiography? 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf029 PMID:40233244	研究论文	本研究评估深度学习驱动的超分辨率技术对牙科X光图像分类准确性的影响	首次系统研究超分辨率增强后的牙科X光图像在分类任务中的性能表现	仅使用单一开源数据集，未涉及多中心或临床验证数据	评估超分辨率技术对牙科图像分类模型性能的改善效果	牙科X光图像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习超分辨率技术	深度学习分类模型	图像	开源牙科图像数据集（具体数量未明确说明）
73	2025-09-01	Development of a deep learning-based automated diagnostic system (DLADS) for classifying mammographic lesions - a first large-scale multi-institutional clinical trial in Japan 2025-Sep, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01741-3 PMID:40608200	研究论文	开发并验证了日本首个基于深度学习的乳腺X线摄影AI辅助诊断系统（DLADS），用于自动分类乳腺病变	首次在日本大规模多机构临床研究中构建并验证针对日本女性的乳腺AI-CADx系统，使用SE-ResNet模块和滑动窗口算法	研究为回顾性设计，需前瞻性研究进一步验证临床医生使用该系统的诊断性能	建立针对日本女性的乳腺X线摄影AI辅助诊断系统，并验证其诊断乳腺癌的敏感性和特异性	日本女性的筛查或诊断性乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习，SE-ResNet模块，滑动窗口算法	CNN（SE-ResNet）	图像（乳腺X线摄影）	来自11,450名日本女性的20,638张乳腺X线影像，包括5,019例乳腺癌、5,026例良性和10,593例正常影像
74	2025-09-01	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Aug-14, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个同时支持全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与FDI标记方法，引入人工部分牙弓数据增强和基于深度学习的对齐模块	模型错误与某些牙齿状况（如残根、残冠、缺牙和部分萌出牙）显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与标记深度学习模型	牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	ToothInstanceNet（两阶段深度学习模型）	3D口内扫描图像	600个口内扫描数据（300个全牙弓，300个部分牙弓）
75	2025-09-01	Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning 2025-Aug-13, ArXiv PMID:40832049	研究论文	使用基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞亲和力与繁殖力之间的关系函数	首次结合深度学习和模拟推断来学习生发中心中B细胞亲和力-适应度响应函数的具体形式	NA	研究生发中心中B细胞突变和进化过程的动力学机制	生发中心中的B细胞	机器学习	NA	深度学习，模拟推断	深度学习	模拟数据，实验数据	通过重复实验多次重现特定生发中心条件组合
76	2025-09-01	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究利用多器官AI内表型（MAEs）探索脑、眼和心脏疾病的异质性和共享病因，为精准医学提供新维度	首次提出“泛疾病”概念，并应用弱监督深度学习模型从多器官数据中识别出11种AI驱动的生物标志物	NA	研究脑、眼和心脏疾病的异质性及共同病因机制	129,340名参与者的多器官成像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	数字病理	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	成像、遗传、蛋白质组、RNA-seq、弱监督深度学习	Surreal-GAN	图像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
77	2025-09-01	A quantitative framework for predicting odor intensity across molecule and mixtures 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.08.668954 PMID:40832259	研究论文	开发了一个结合深度学习与精确气味传递系统的定量框架，用于预测单分子和混合物的气味强度	首次建立了将物理刺激特性直接与感知气味强度关联的鲁棒定量框架，并利用深度学习自动化识别挥发性成分对香气感知的贡献	NA	构建嗅觉强度的定量预测框架，以弥补当前缺乏类似视觉亮度或听觉响度标准化单位的空白	单分子和混合物的气味强度	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	物理特性数据	NA
78	2025-09-01	Artificial intelligence and digital health in vascular surgery: a 2-decade bibliometric analysis of research landscapes and evolving frontiers 2025-Aug-06, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02583-z PMID:40767924	文献计量分析	通过文献计量方法分析过去20年人工智能和数字健康在血管外科领域的研究结构、发展轨迹及新兴前沿	首次系统描绘血管外科AI与数字健康研究的演进路径，识别出7个新兴研究子领域和关键技术转变	基于文献数据库的分析可能遗漏未收录出版物，且结果受检索策略限制	分析人工智能和数字健康在血管外科应用的研究格局演变	血管外科领域的学术出版物	数字病理	心血管疾病	文献计量分析（CiteSpace, HistCite）	NA	文本元数据	675篇爆发性论文，涵盖123个相关学科和505个关键词
79	2025-09-01	Accelerated free-breathing abdominal T2 mapping with deep learning reconstruction of radial turbo spin-echo data 2025-Aug-05, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70017 PMID:40762149	研究论文	提出一种基于深度学习的加速自由呼吸腹部T2 mapping重建框架，用于从欠采样径向涡轮自旋回波数据中快速生成高质量解剖图像和准确T2图	开发了灵活的深度学习框架，支持全监督方式改善T2加权图像或自监督方式重建T2图，实现了仅需160个径向视图的快速采集与重建	NA	加速腹部自由呼吸T2 mapping，同时保持高质量解剖图像、准确T2图和快速重建时间	腹部（特别是肝脏）的磁共振成像数据	医学影像分析	NA	径向涡轮自旋回波序列，深度学习重建	深度学习框架	磁共振图像	回顾性和前瞻性欠采样数据（具体数量未明确说明）
80	2025-09-01	Crucial rhythms and subnetworks for emotion processing extracted by an interpretable deep learning framework from EEG networks 2024-12-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae477 PMID:39707986	研究论文	提出一种结合注意力机制和领域对抗策略的深度学习框架，用于从EEG脑网络中提取可解释的特征以识别情绪状态	使用注意力机制增强关键节律和子网络对情绪识别的贡献，并通过领域对抗模块提升跨被试任务的泛化性能	NA	开发可解释的深度学习方法来识别情绪状态并揭示情绪处理机制	EEG脑网络	机器学习	NA	EEG	深度学习框架（含注意力机制和领域对抗策略）	EEG信号	SJTU Emotion EEG Dataset (SEED)及实验室记录的EEG数据