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
881	2025-09-26	Relationships Between Familial Factors, Learning Motivation, Learning Approaches, and Cognitive Flexibility Among Vocational Education and Training Students 2025, The Journal of psychology IF:2.2Q2 DOI:10.1080/00223980.2025.2456801 PMID:40184534	研究论文	本研究探讨家庭因素与职业教育学生认知灵活性之间的关系	首次在职业教育背景下建立家庭因素通过学习动机和学习方式影响认知灵活性的结构方程模型	采用横断面研究设计，无法推断因果关系；样本仅来自曼谷地区，存在地域局限性	探究家庭因素如何通过学习动机和学习方式影响职业教育学生的认知灵活性	泰国曼谷10所职业学校的557名职业教育学生	教育心理学	NA	结构方程模型分析	结构方程模型	问卷调查数据	557名职业教育学生（男性56.7%，女性43.3%；平均年龄18.41岁）
882	2025-09-26	UPFP-SG: A New Benchmark for Unilateral Peripheral Facial Paralysis Severity Grading 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3608463 PMID:40928920	研究论文	提出用于单侧周围性面瘫严重程度分级的新基准UPFP-SG，包含数据集和分级方法	建立了首个公开的面瘫数据集并改进了主观评价系统，提出整合多特征的面神经分支区域分级方法	NA	开发自动化的面瘫严重程度分级系统以辅助临床诊断	单侧周围性面瘫患者的面部神经功能	计算机视觉	面瘫	深度学习	回归模型	面部图像数据	NA
883	2025-09-26	Harnessing interpretable novel combination of GloVe embedding with deep CNN-BiLSTM neural network for fake news detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330154 PMID:40982565	研究论文	本研究提出了一种结合GloVe嵌入与深度CNN-BiLSTM神经网络的可解释性假新闻检测方法	首次将GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络结合，并集成可解释人工智能技术提升模型透明度	仅使用单一公开数据集进行验证，未涉及多语言或多领域假新闻检测	开发高精度且可解释的假新闻检测系统	假新闻文本数据	自然语言处理	NA	GloVe嵌入、FastText嵌入、TF-IDF、LIME可解释性分析	CNN-BiLSTM、Bi-LSTM、逻辑回归	文本	公开假新闻数据集（具体数量未提及）
884	2025-09-26	CT-Based 2.5D Deep Learning-Multi-Instance Learning for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma and Correlating with Recurrence-Related Pathological Indicators 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S541402 PMID:40984863	研究论文	基于CT动脉期图像开发2.5D深度学习-多示例学习模型，用于预测肝细胞癌早期复发并分析模型特征的生物学意义	首次将2.5D DL-MIL模型应用于HCC早期复发预测，并验证了MIL特征与微血管侵犯、Ki-67表达等病理指标的相关性	回顾性研究且样本量有限（191例患者），需要更大规模的前瞻性验证	评估2.5D DL-MIL模型在预测肝细胞癌早期复发方面的优势	191例肝细胞癌术后患者（79例早期复发组，112例非早期复发组）	数字病理	肝细胞癌	CT动脉期成像、SHAP分析	2.5D深度学习-多示例学习（2.5D DL-MIL）、放射组学模型、临床模型	CT医学图像、临床数据	191例HCC患者（训练集133例，验证集58例）
885	2025-09-26	A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1625891 PMID:40995028	研究论文	提出一种融合多种机器学习和深度学习算法的混合异常网络入侵检测系统	首次整合XGBoost、随机森林、图神经网络、LSTM和自编码器等多种算法，并采用加权软投票集成策略	NA	开发能够检测已知和新兴网络攻击的高级入侵检测系统	网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术、5折交叉验证	XGBoost、Random Forest、GNN、LSTM、Autoencoders	网络流量记录	超过560万条网络流量记录
886	2025-09-26	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模平行报告实验系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测10万多个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础	NA	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的综合目录	人类中期妊娠皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	NA	大规模平行报告实验(MPRA)、深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	102,767个开放染色质区域
887	2025-09-26	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型的比较，实现了摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难以处理问题	贝叶斯分层模型和证据积累模型	机器学习	NA	深度学习、摊销推理、迁移学习	深度学习模型	模型参数和概率程序	通过系列验证研究进行基准测试，并应用四个先前难以处理的证据积累模型
888	2025-09-26	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的三维病理人工智能分诊方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	首次开发能够自动识别三维病理数据集中最关键二维切片的AI分诊系统，通过生成三维肿瘤风险热图实现图像优先级排序	NA	改善巴雷特食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织样本	数字病理	食管肿瘤	三维病理成像	深度学习	三维病理图像	临床验证研究中涉及的食管活检样本（具体数量未明确说明）
889	2025-09-26	Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326 PMID:37678674	研究论文	利用深度学习技术从H&E病理图像中提取病理组学特征，揭示肺腺癌从前驱病变到浸润性腺癌的免疫与分子演化规律	首次通过病理组学特征量化肺前驱病变演化过程中的上皮细胞异型性增加和淋巴细胞减少趋势，与昂贵分子检测结果一致	样本量相对有限（98例患者），仅基于H&E染色图像分析	解析肺腺癌从前驱病变到浸润癌的演化机制	肺组织病理图像（正常组织、AAH、AIS、MIA和ADC病变）	数字病理	肺癌	深度学习、人工智能、H&E染色病理图像分析	深度学习模型	病理图像	98例患者、162张切片、669个感兴趣区域（含143正常、129AAH、94AIS、98MIA、205ADC）
890	2025-09-26	Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears 2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652 PMID:37380127	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络和临床数据的AI模型，用于辅助关节镜手术中肱二头肌长头腱的健康诊断	首次评估AI分析关节镜图像的能力，结合图像与临床数据构建诊断模型	需要增加输入数据以减少过拟合，结果需进一步研究验证	开发能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI决策辅助模型	199名患者的关节镜图像及临床数据	计算机视觉	骨科疾病	深度学习、迁移学习	CNN（Inception V3）、MLP、Mask R-CNN	视频图像、临床数据	199名患者
891	2025-09-26	Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316 PMID:37634868	研究论文	基于宫颈鳞癌组织病理图像开发深度学习模型预测淋巴结转移状态	首次采用多尺度注意力机制的多示例深度学习框架，仅通过原发灶H&E染色切片实现淋巴结转移预测	需通过宫颈活检标本和多中心大样本数据验证实际价值	开发术前评估宫颈癌淋巴结状态的深度学习模型	宫颈鳞状细胞癌患者	数字病理	宫颈癌	H&E染色全玻片成像	多示例深度卷积神经网络（基于多尺度注意力机制）	病理图像	564名患者的1524张全玻片图像（内部数据集405例，外部验证159例）
892	2025-09-26	A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320 PMID:37652399	研究论文	提出一种基于常规H&E染色切片图像的深度学习算法，用于头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的预测	首次开发仅使用常规H&E染色全切片图像即可实现HPV感染状态预测的深度学习流程，并达到最先进的检测性能	NA	开发头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的自动预测方法	头颈部鳞状细胞癌患者的组织切片图像	数字病理学	头颈部癌症	全切片图像分析	深度学习算法	图像	NA
893	2025-09-26	Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331 PMID:37716506	研究论文	提出一种通过免疫组织化学自动生成结肠腺体分割真值标注的方法	利用IHC标记自动生成H&E切片中的腺体标注，替代耗时的手动标注	方法依赖IHC与H&E图像的精准配准，且需要特定标记物的染色	开发自动化的腺体分割真值标注生成技术	结肠活检标本中的腺体组织	数字病理学	结肠癌/炎症性肠病	免疫组织化学、深度学习	深度学习模型	组织病理图像	内部保留活检标本集+2个公共数据集
894	2025-09-26	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发基于深度学习的模型，通过组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理反应	提出可自适应加权多尺度卷积神经网络的多尺度补丁模型，首次实现从H&E染色切片图像自动评估MPR	样本量相对有限（125例），需更大规模数据验证泛化能力	开发临床可用的深度学习模型以辅助病理学家评估新辅助治疗效果	接受新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌组织样本	数字病理	肺癌	全幻灯片成像，H&E染色	多尺度CNN	病理图像	125例非小细胞肺癌病例，261张H&E染色切片
895	2025-09-26	Learning from prepandemic data to forecast viral escape 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06617-0 PMID:37821700	研究论文	开发了可预测病毒免疫逃逸突变的计算框架EVEscape	结合深度学习模型与生物物理信息，可在疫情早期无需实验数据即可预测病毒变异	NA	建立通用计算框架以预测病毒免疫逃逸突变	SARS-CoV-2、流感、HIV、拉沙病毒、尼帕病毒等具有大流行潜力的病毒	机器学习	传染病	深度学习、生物物理分析	深度学习模型	病毒序列数据、结构信息	使用2020年前可用的历史序列数据进行训练
896	2025-09-26	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	开发基于深度学习的算法通过组织病理图像预测前列腺癌分子亚型	首次提出基于Transformer的分层架构，使用H&E染色全切片图像预测ERG融合和PTEN缺失	样本量相对有限且需要进一步验证临床适用性	利用深度学习技术从病理图像中筛查前列腺癌基因组变异	前列腺癌患者的组织切片样本	数字病理	前列腺癌	H&E染色全切片成像	Transformer-based hierarchical architecture	图像	训练队列：224例（ERG）/205例（PTEN）；验证队列：多个独立队列共1000+全切片图像
897	2025-09-26	Anthropogenic fingerprints in daily precipitation revealed by deep learning 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06474-x PMID:37648861	研究论文	利用深度学习从日降水数据中检测人为气候变化信号	首次应用卷积神经网络从日尺度降水波动中识别出人为气候变暖信号，突破了传统方法在区域尺度上的检测局限	基于气候模型模拟数据训练，观测记录验证时间范围有限	验证温室效应加剧全球降水变异性和极端事件的预测	全球日降水场和地表气温数据	机器学习	NA	深度学习、可解释AI框架	CNN	气候模拟数据、观测数据	多组现代与未来气候模型模拟的集合数据
898	2025-09-26	Uncovering new families and folds in the natural protein universe 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06622-3 PMID:37704037	研究论文	利用AlphaFold数据库探索天然蛋白质宇宙中新的蛋白质家族和折叠结构	发现了β-花状折叠结构，向Pfam数据库新增多个蛋白质家族，并实验验证了新的翻译靶向毒素-抗毒素系统超家族TumE-TumA	NA	评估AlphaFold数据库在揭示天然蛋白质宇宙'暗物质'方面的能力	天然蛋白质宇宙中的未知蛋白质结构和家族	生物信息学	NA	AlphaFold结构预测、序列相似性网络分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	数亿个预测蛋白质结构（AFDB90v4数据库）
899	2025-09-26	Deep learning enabled fast 3D brain MRI at 0.055 tesla 2023-09-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi9327 PMID:37738341	研究论文	提出结合快速采集与深度学习重建的框架，实现0.055特斯拉超低场强下的快速三维脑部MRI成像	首次在0.055T超低场强下实现单次平均3D编码与2D部分傅里叶采样，将扫描时间缩短至2.5-3.2分钟，并利用高场强脑数据训练深度学习模型提升图像质量	未明确说明模型在不同病理条件下的泛化能力及临床验证规模	解决便携式超低场强MRI图像质量差、扫描时间长的问题	人脑解剖结构	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI）、深度学习重建	3D深度学习模型	三维脑部MRI图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用高场强人脑数据进行训练
900	2025-09-25	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发一种用于脑部血流和T1值同步定量分析的高加速MRI技术	提出结合双翻转角相位对比星形堆栈序列与深度学习重建算法，实现16倍加速的同步数据采集	仅在定量体模和6名健康志愿者中进行验证，样本量较小	开发快速同步定量脑部血流和组织T1值的MRI技术	脑部动脉血流和脑组织	医学影像分析	脑血管疾病	双翻转角相位对比星形堆栈序列、深度学习重建算法	INRESP（混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合）	MRI影像数据	定量体模实验和6名健康志愿者