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
861	2025-10-05	A multinational study of deep learning-based image enhancement for multiparametric glioma MRI 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17993-0 PMID:40998920	研究论文	验证商用深度学习图像增强软件在多国多中心胶质瘤多参数MRI图像质量改善中的效用	首次在多国多中心环境下验证商用供应商无关的深度学习图像增强软件对胶质瘤多参数MRI的图像质量改善效果	回顾性研究设计，仅包含三个机构的患者数据	评估深度学习图像增强技术在多参数胶质瘤MRI中的图像质量改善效果	胶质瘤患者的MRI图像	计算机视觉	胶质瘤	MRI成像	深度学习	医学图像	来自三个机构的294名患者	商用深度学习软件	NA	信噪比, 对比噪声比, 图像质量评分	NA
862	2025-10-05	Non-invasive detection of choroidal melanoma via tear-derived protein corona on gold nanoparticles: a machine learning approach 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17835-z PMID:40998935	研究论文	本研究探索了基于泪液样本中金纳米颗粒蛋白冠形成的无创检测方法，结合电喷雾电离质谱和机器学习技术来检测脉络膜黑色素瘤	首次将泪液样本中金纳米颗粒蛋白冠分析与机器学习相结合，开发无创脉络膜黑色素瘤检测方法	样本量较小（每组18个样本），m/z参数差异未达到统计学显著性	评估蛋白-纳米颗粒相互作用是否支持脉络膜黑色素瘤的早期可靠识别	6名健康个体和6名脉络膜黑色素瘤患者的泪液样本	机器学习	脉络膜黑色素瘤	电喷雾电离质谱(ESI-MS), 金纳米颗粒蛋白冠分析, 连续小波变换(CWT)	Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, Deep Neural Network, CNN	质谱数据, 图像数据	12名受试者（6名健康，6名患者），通过数据增强扩展至每组18个样本	NA	VGG16, ResNet50, Xception	准确率, ROC AUC, 计算时间	NA
863	2025-10-05	Epileptic seizure detection from electroencephalogram signals based on 1D CNN-LSTM deep learning model using discrete wavelet transform 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18479-9 PMID:40998985	研究论文	提出一种基于1D CNN-LSTM深度学习模型结合离散小波变换的癫痫发作检测方法	结合离散小波变换进行EEG频带提取，并构建1D CNN-LSTM混合模型同时捕捉时空特征	NA	从脑电图信号中自动识别癫痫发作	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	离散小波变换	CNN, LSTM	脑电图信号	TUSZ语料库、BONN数据集和CHB-MIT数据集	NA	1D CNN-LSTM	准确率, Kappa值, GDR	NA
864	2025-10-05	MRI grading of lumbar disc herniation based on AFFM-YOLOv8 system 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18417-9 PMID:40999029	研究论文	开发基于AFFM-YOLOv8系统的深度学习模型，用于自动检测和分级腰椎间盘突出症	提出集成自适应多尺度特征融合的AFFM-YOLOv8架构，在MSU形态学分类标准下实现11种亚型的自动分级	研究仅使用轴向T2加权腰椎MRI序列，未包含其他MRI序列或影像模态	开发自动化腰椎间盘突出症诊断的深度学习框架	腰椎间盘突出症患者	计算机视觉	腰椎间盘突出症	磁共振成像	YOLOv8	医学影像	8428名患者（100000张轴向腰椎MRI）	NA	AFFM-YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's κ	NA
865	2025-10-05	A modified transformer based on adaptive frequency enhanced attention, large kernel convolution, and multiscale implementation for bearing fault diagnosis 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18187-4 PMID:40999054	研究论文	提出一种基于自适应频率增强注意力、大核卷积和多尺度实现的改进Transformer模型，用于轴承故障诊断	集成大核卷积和多尺度CNN结构的注意力增强Transformer模型，结合时空特征建模与自适应频域增强技术	NA	开发在强噪声干扰下具有鲁棒性的轴承故障诊断方法	旋转机械轴承故障诊断	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	振动信号数据	帕德博恩大学和凯斯西储大学数据集	NA	Transformer, 大核卷积, 多尺度CNN	识别准确率	NA
866	2025-10-05	HKDE-LACM: a hybrid model for lactic acid bacteria classification via k-mer and DNABERT-2 embedding fusion with cyclic DE-BO optimization 2025-Sep-25, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12009-7 PMID:40999328	研究论文	提出一种融合k-mer频率特征和DNABERT-2语义嵌入的混合模型HKDE-LACM，用于乳酸菌基因组序列分类	结合高维k-mer频率特征和DNABERT-2上下文嵌入，并采用循环差分进化与贝叶斯优化框架进行超参数优化	NA	提高乳酸菌基因组序列分类的准确性和鲁棒性	乳酸菌基因组序列	机器学习	NA	基因组序列分析	混合模型	基因组序列数据	三个乳酸菌数据集	NA	DNABERT-2	分类准确率, 鲁棒性	NA
867	2025-10-05	Development and clinical validation of a novel deep learning-based mediastinal endoscopic ultrasound navigation system for quality control: a single-center, randomized controlled trial 2025-Sep-24, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003469 PMID:40990678	研究论文	开发并临床验证了一种基于深度学习的纵隔超声内镜导航系统，用于提升检查质量	首次开发了专门针对纵隔超声内镜检查的AI导航系统，提供实时反馈以改善检查质量	单中心研究，未显示对第2站（隆突下区域）的显著改善，样本量有限	开发AI系统辅助纵隔超声内镜检查的质量控制	需要进行纵隔超声内镜检查的患者	计算机视觉	纵隔疾病	超声内镜	深度学习	图像	训练集：120名患者的11,230张标注图像；临床试验：148名患者	NA	NA	标准站完整性，结构完整性，操作时间	NA
868	2025-10-05	NeoCLIP: a self-supervised foundation model for the interpretation of neonatal radiographs 2025-Sep-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01922-6 PMID:40993183	研究论文	开发了首个针对新生儿X光片解读的自监督基础模型NeoCLIP，用于检测病理特征和医疗设备	首个专门针对新生儿放射影像设计的深度学习模型，采用对比学习方法，在新生儿领域超越了同类成人模型的效果	仅使用单一医疗中心的数据，纳入人口统计数据对性能提升无统计学显著性	开发专门用于新生儿X光片解读的深度学习模型	新生儿重症监护室收治的婴儿及其放射影像	计算机视觉	新生儿疾病	放射影像分析	对比学习模型	X光图像和对应报告文本	4629名婴儿，20,154张X光片，15,795份对应报告	NA	NeoCLIP	AUROC	NA
869	2025-10-05	RCANE: a deep learning algorithm for whole-genome pan-cancer somatic copy number aberration prediction using RNA-seq data 2025-Sep-24, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08712-6 PMID:40993228	研究论文	提出一种基于RNA-seq数据的全基因组泛癌体细胞拷贝数变异预测深度学习算法RCANE	首次开发仅使用RNA-seq数据即可预测全基因组体细胞拷贝数变异的深度学习框架，实现低成本获取表达定量和结构变异信息	NA	开发能够从RNA-seq数据准确预测体细胞拷贝数变异的计算方法	癌症基因组图谱(TCGA)和DepMap细胞系队列数据	机器学习	泛癌种	RNA-seq	深度学习	RNA-seq数据	TCGA和DepMap细胞系队列	NA	RCANE	NA	NA
870	2025-10-05	Artificial intelligence-enabled electrocardiography for risk prediction in chronic liver disease: A systematic review 2025-Sep-23, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133926 PMID:40997956	系统性综述	评估人工智能心电图在慢性肝病患者风险预测中的性能和临床效用	首次系统评估AI-ECG在慢性肝病风险预测中的应用，比较不同模型的性能表现	纳入研究数量有限（4项研究），模型敏感性和特异性仍需改进才能常规临床应用	评估AI增强心电图模型在慢性肝病患者风险预测中的表现	慢性肝病患者，包括肝硬化、食管静脉曲张和代谢功能障碍相关脂肪性肝病患者	机器学习	慢性肝病	心电图	CNN, 深度学习算法	心电图数据	133,408名参与者	NA	卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, Spearman相关系数	NA
871	2025-10-05	CT-based radiomics deep learning signatures for noninvasive prediction of early recurrence after radical surgery in locally advanced colorectal cancer: A multicenter study 2025-Sep-23, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110482 PMID:41014758	研究论文	开发并验证基于CT影像组学和临床实验室参数的联合模型，用于无创预测局部晚期结直肠癌根治术后早期复发	首次结合CT影像组学特征与临床实验室参数构建术前预测模型，并在多中心外部数据集中验证其优于传统病理分期模型的预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要前瞻性研究进一步验证	优化局部晚期结直肠癌患者治疗策略，减少不必要的药物毒性	局部晚期结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌	CT影像，RNA测序	机器学习，深度学习	医学影像，临床数据，基因表达数据	560例来自三个中心的局部晚期结直肠癌患者，加上GEO数据库数据	NA	NA	AUC	NA
872	2025-10-05	Generative Deep Learning Pipeline Yields Potent Gram-Negative Antibiotics 2025-Sep-22, JACS Au IF:8.5Q1 DOI:10.1021/jacsau.5c00602 PMID:41001631	研究论文	开发了一种基于生成式深度学习的抗生素发现流程，成功设计出针对革兰氏阴性菌的强效抗生素候选物	结合化学语言模型与迁移学习生成结构新颖的抗生素候选物，并通过预测建模和专家筛选优化化合物设计	仅针对特定病原体进行了验证，需要进一步扩大测试范围	开发新型抗生素以应对多重耐药细菌危机	革兰氏阴性菌，特别是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌	机器学习	细菌感染	化学语言模型，迁移学习，预测建模	生成式深度学习模型	化学分子结构数据，抗生素支架数据	40种先导化合物衍生物	NA	化学语言模型	抗菌活性（亚微摩尔和个位数微摩尔效力）	NA
873	2025-10-05	Empirical Evaluation of Invariances in Deep Vision Models 2025-Sep-19, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090322 PMID:41003371	研究论文	对现代深度视觉模型在图像变换下的不变性进行系统性实证评估	首次对CNN和ViT模型在四种基本图像不变性（模糊、噪声、旋转、缩放）方面进行跨任务对比分析	仅评估了三十个模型和三个标准数据集，未涵盖所有可能的变换类型和模型架构	评估深度视觉模型对图像变换的鲁棒性	卷积神经网络和视觉变换器模型	计算机视觉	NA	NA	CNN, ViT	图像	COCO、ImageNet和自定义分割数据集	NA	SegFormer, Mask2Former	mIoU, Acc	NA
874	2025-10-05	Deep Learning-Driven Multimodal Integration of miRNA and Radiomic for Lung Cancer Diagnosis 2025-Sep-16, Biosensors DOI:10.3390/bios15090610 PMID:41002349	综述	本文综述了基于深度学习的miRNA与影像组学多模态融合技术在肺癌诊断中的研究进展	提出功能纳米材料作为核心生物传感平台，桥接miRNA检测与影像组学特征融合的创新方法	未提供具体实验验证数据，主要基于文献综述分析	探索多模态数据融合提升肺癌诊断准确性的方法	肺癌患者	数字病理	肺癌	miRNA检测, 影像组学分析	深度学习	基因组数据, 影像数据	NA	NA	DenseNet	AUC, 敏感性	NA
875	2025-10-05	Sequence-Based Protein-Protein Interaction Prediction and Its Applications in Drug Discovery 2025-Sep-16, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14181449 PMID:41002412	综述	概述基于序列的蛋白质-蛋白质相互作用预测方法及其在药物发现中的应用	从药物发现角度系统阐述序列基PPI预测方法，特别关注Transformer架构的应用	NA	探讨计算预测方法在蛋白质相互作用研究和药物发现中的应用价值	蛋白质-蛋白质相互作用	自然语言处理, 机器学习	多种人类疾病	序列分析, 深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
876	2025-10-05	Deep Learning-Enabled Flexible PVA/CNPs Hydrogel Film Sensor for Abdominal Respiration Monitoring 2025-Sep-16, Gels (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/gels11090743 PMID:41002518	研究论文	开发了一种基于PVA/CNPs的柔性水凝胶薄膜传感器，并结合一维卷积神经网络算法构建呼吸相位分类框架	通过仿砂纸模板构建微结构实现传感器性能优化，并首次将深度学习算法与环境可扩展材料相结合实现协同增强效应	NA	开发用于腹部呼吸监测的柔性传感器系统	人体关节运动、书写字母电流信号、球形物体重量差异、呼吸相位	机器学习	NA	微结构构建、传感性能测试	1D-CNN	传感器信号数据	NA	NA	1D-CNN	灵敏度101 kPa、响应时间22 ms、恢复时间22 ms、疲劳循环20000次	NA
877	2025-10-05	Quantitative Evaluation of Low-Dose CT Image Quality Using Deep Learning Reconstruction: A Comparative Study of Philips Precise Image and GE TrueFidelity 2025-Sep-16, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090317 PMID:41003367	研究论文	比较Philips Precise Image和GE TrueFidelity两种深度学习图像重建算法在低剂量CT成像中的性能表现	首次在80 kVp低剂量CT场景下系统比较两种主流DLIR算法，使用AAPM CIRS-610体模模拟临床条件并采用八种定量指标评估	研究基于体模实验，未涉及真实患者数据，临床适用性需进一步验证	评估不同深度学习图像重建算法在低剂量CT条件下的图像质量	AAPM CIRS-610体模的线性度、高分辨率和伪影模块	医学影像处理	NA	低剂量CT成像，深度学习图像重建	深度学习重建算法	CT图像	使用Philips CT 5300和GE Revolution CT扫描仪采集的体模数据	NA	Philips Precise Image, GE TrueFidelity	SNR, CNR, nRMSE, PSNR, SSIM, FSIM, UQI, GMSD, 梯度幅度	NA
878	2025-10-05	Terahertz High-Sensitivity SPR Phase Biosensor Based on the Weyl Semimetals 2025-Sep-15, Biosensors DOI:10.3390/bios15090606 PMID:41002346	研究论文	提出一种基于Weyl半金属的太赫兹高灵敏度SPR相位生物传感器	首次将Weyl半金属应用于SPR传感器设计，通过KR结构实现22,402°/RIU的相位检测灵敏度	NA	开发高灵敏度的光学生物传感器用于生物检测	气体传感场景中的生物信号检测	光学传感	NA	表面等离子体共振(SPR), 太赫兹技术	深度学习	NA	NA	NA	神经网络	相位检测灵敏度(°/RIU)	NA
879	2025-10-05	From Detection to Motion-Based Classification: A Two-Stage Approach for T. cruzi Identification in Video Sequences 2025-Sep-14, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090315 PMID:41003365	研究论文	提出一种结合运动分析和深度学习的计算机视觉框架，用于在显微视频中自动检测克氏锥虫	首次将寄生虫运动性作为关键区分特征，开发了基于运动检测和深度分类的双阶段框架	仅在23个显微视频上进行验证，样本量相对有限	开发自动化的恰加斯病诊断方法	克氏锥虫	计算机视觉	恰加斯病	显微视频分析	CNN	视频	23个显微视频用于运动分析，43个标注视频用于目标检测训练	PyTorch	MobileNetV2, YOLOv5, YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, AUC-ROC	NA
880	2025-10-05	Deep Learning Models Optimization for Gait Phase Identification from EMG Data During Exoskeleton-Assisted Walking 2025-Sep-13, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090617 PMID:41002851	研究论文	本研究开发了基于表面肌电信号的深度学习模型，用于外骨骼辅助行走时的步态相位识别	提出基于关节运动学的肌肉激活领先时间标签调整方法，开发了新的权衡评分指标评估模型性能与成本妥协，实现了参数减少的高精度模型	研究基于模拟使用场景评估在线实施可行性，需要进一步真实环境验证	开发用于外骨骼在线控制的步态相位识别深度学习模型	外骨骼辅助行走时的步态相位（站立期和摆动期）	机器学习	运动功能障碍	表面肌电信号	深度学习模型	肌电信号数据	跨受试者设计，训练集未包含的受试者	NA	NA	准确率, 权衡评分, 计算时间	在线实施，计算时间小于10毫秒