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
921	2025-11-07	LSTM-Transformer hybrid model predicts and unveils total phosphorus dynamics and pollutions in Poyang Lake 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180622 PMID:41056607	研究论文	本研究开发LSTM-Transformer混合模型预测鄱阳湖总磷动态变化并揭示污染机制	首次将LSTM与Transformer结合用于湖泊磷污染预测，通过多头自注意力机制整合关键影响因素	模型在测试集上的相关系数为0.6428，仍有提升空间	预测鄱阳湖总磷动态趋势并识别污染驱动机制	鄱阳湖总磷污染	环境科学, 机器学习	NA	时空分析, 深度学习	LSTM, Transformer	时间序列数据	2013-2022年数据	NA	LSTM-Transformer混合架构	相关系数R, RMSE	NA
922	2025-11-07	Water level forecasting in coastal cities using a hybrid deep learning approach 2025-Nov-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180709 PMID:41101053	研究论文	本研究提出了一种结合CNN、Transformer和SKANs的混合深度学习模型，用于预测威尼斯每小时水位	首次将卷积神经网络、Transformer层和Swallow Kolmogorov Arnold Networks结合用于沿海城市水位预测	仅使用两年数据训练，历史数据可用性有限	开发准确实时的沿海城市洪水预测模型	意大利威尼斯的水位预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer, SKANs	气象和水文数据	两年高分辨率数据	NA	CNN-Transformer-SKANs	Nash-Sutcliffe Efficiency, Root Mean Square Error	NA
923	2025-11-07	Improve deep learning-based reconstruction of optical coherence tomography angiography by siamese U-Net 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183c PMID:41151103	研究论文	提出一种结合Siamese架构和多分支坐标交叉注意力模块的SU-Net模型，用于改进光学相干断层扫描血管成像的重建质量	首次将Siamese架构与多分支坐标交叉注意力模块集成到U-Net中，更好地学习与血流相关的通道间差异	仅在12个三维人体皮肤OCTA图像上验证，样本量有限	改进基于深度学习的OCTA B扫描重建质量，减少图像采集次数	人体皮肤光学相干断层扫描血管成像数据	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描血管成像	U-Net, Siamese网络	三维医学图像	来自8名志愿者的12个三维体积图像	NA	U-Net, DnCNN, ResNet, DenseNet	PSNR, SSIM	NA
924	2025-11-07	Torso synthetic CT generation by integrating deep learning and segmentation for FDG-PET/MR attenuation correction 2025-Nov-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae13ff PMID:41101339	研究论文	提出一种结合深度学习和分割技术的方法，从Dixon MR图像生成躯干合成CT用于PET/MR衰减校正	首次将深度学习与基于阈值的分割方法相结合，实现从Dixon MR图像生成完整躯干的衰减校正图	样本量较小（29个数据集），仅针对FDG-PET/MR应用	提高PET/MR系统中衰减校正的准确性	躯干区域（从颅底到大腿中部）的FDG-PET/MR数据	医学影像分析	NA	FDG-PET/MR, Dixon MR	GAN, U-net	医学影像（MR和CT图像）	29个前瞻性收集的配对FDG-PET/CT和MR数据集（15个训练，14个测试）	NA	U-net Residual Network conditional Generative Adversarial Network (URcGAN)	平均绝对差异（HU）, SUV差异百分比, 标准差	NA
925	2025-11-07	Optimizing infant magnetic resonance imaging efficiency: Deep learning-assisted feed-and-wrap technique versus general anesthesia using an infant magnetic resonance imaging stabilizer in infants under 4 months 2025-Nov-06, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06437-6 PMID:41193818	研究论文	本研究比较了深度学习辅助的喂养包裹技术与全身麻醉在4个月以下婴儿MRI检查中的效率差异	首次将深度学习图像重建技术与喂养包裹技术结合，并与传统全身麻醉方法进行系统比较	单中心回顾性研究，样本量较小（48例婴儿）	评估深度学习辅助喂养包裹技术是否能缩短婴儿MRI检查的周转时间	4个月以下的婴儿脑部MRI检查	医学影像分析	儿科影像	磁共振成像，深度学习图像重建	深度学习模型	医学影像数据	48名婴儿（DL-FW组22例，GA组26例）	NA	NA	周转时间，Mann-Whitney U检验，Hodges-Lehmann估计量	NA
926	2025-11-07	A Novel Multimodal Deep Image Analysis Model for Predicting Extraction/Non-Extraction Decision 2025-Nov-06, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70057 PMID:41195767	研究论文	开发一种基于侧位头影测量片和口内扫描的多模态深度学习模型，用于预测正畸拔牙/非拔牙决策	首次结合侧位头影测量片和口内扫描数据，采用多模态深度学习模型预测正畸治疗决策，并引入新颖的牙齿空间特征	样本量相对有限（617例），仅来自单一医疗机构，模型性能仍有提升空间	开发辅助正畸医生决策的深度学习分类器	正畸患者	计算机视觉	口腔正畸	头影测量分析，口内扫描	CNN, 自编码器	医学影像，三维扫描数据	617名患者（192例拔牙组，425例非拔牙组）	NA	CephNet, 卷积自编码器	准确率，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值，阳性似然比，阴性似然比，F1分数	NA
927	2025-11-07	The Use of DeepQSAR Models for the Discovery of Peptides with Enhanced Antimicrobial and Antibiofilm Potential 2025-Nov-06, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02138 PMID:41195811	研究论文	本研究利用基于循环神经网络的DeepQSAR模型预测和设计具有增强抗菌和抗生物膜活性的新型抗菌肽	将传统分子描述符与深度学习模型结合，开发了能够高效预测抗菌肽活性的DeepQSAR方法，并成功设计了100种新型肽	NA	开发基于深度学习的QSAR模型以加速发现具有广谱抗菌和抗生物膜活性的新型抗菌肽	抗菌肽及其抗菌和抗生物膜活性	机器学习	细菌感染	定量构效关系	循环神经网络	分子描述符数据	NA	NA	RNN	5折交叉验证准确率	NA
928	2025-11-07	Rethinking active learning in medical education: A comparative study of inquiry-based and team-based learning on student performance and satisfaction 2025-Nov-06, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00199.2025 PMID:41196126	研究论文	比较探究式学习与团队式学习在医学教育中对学生表现和满意度的影响	开发基于5E教学模型的创新探究式学习框架，采用条件式答案揭示机制和游戏化综合评估	仅针对一年级医学生，样本量有限，未评估长期学习效果	比较两种主动学习方法的教学效果	548名一年级医学生	医学教育	NA	5E教学模型，游戏化学习	NA	定量表现指标，行为观察，学生问卷	548名一年级医学生	NA	NA	关键概念保留率，扩展概念掌握率，满意度评分，作弊倾向降低率	NA
929	2025-11-07	Revisiting Eck and Dayhoff's Building Block Model of Ferredoxin Evolution on Dayhoff's 100th Birthday 2025-Nov-06, Journal of molecular evolution IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00239-025-10283-3 PMID:41196328	研究论文	使用深度学习工具重新验证Eck和Dayhoff关于铁氧还蛋白通过串联重复进化的假说	首次应用AlphaFold2从头预测方法验证60年前的蛋白质进化假说，结合现代计算工具重新评估经典理论	依赖计算预测模型，缺乏实验验证，部分结构对齐的RMSD和TM-score仅为可接受水平	重新检验铁氧还蛋白的串联重复进化模型	铁氧还蛋白序列和结构，[4Fe-4S]铁氧还蛋白超家族	计算生物学	NA	深度学习结构预测，序列比对	AlphaFold2	蛋白质序列，蛋白质结构	参考铁氧还蛋白PDB entry 1CIF及相关序列	AlphaFold2, I-TASSER	NA	RMSD, TM-score	NA
930	2025-11-07	Deep learning model using contrast-enhanced CT for predicting overall survival in oropharyngeal squamous cell carcinoma: a prospective multicenter study 2025-Nov-06, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12120-z PMID:41196362	研究论文	开发并验证基于对比增强CT的深度学习模型用于预测口咽鳞状细胞癌患者的总生存期	首次将Swin Transformer V2架构应用于口咽鳞状细胞癌生存预测，结合影像组学特征和临床因素构建多中心验证的深度学习-临床特征模型	样本量相对有限，需要更大规模的前瞻性研究进一步验证	开发准确预测口咽鳞状细胞癌患者总生存期的非侵入性工具	口咽鳞状细胞癌患者	医学影像分析	口咽鳞状细胞癌	对比增强CT成像	深度学习	医学影像	319例患者（269例回顾性，50例前瞻性）	PyRadiomics	Swin Transformer V2	C-index, 时间依赖性ROC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
931	2025-11-07	DeepIMB: Imputation of non-biological zero counts in microbiome data 2025-Nov-06, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01693-0 PMID:41196474	研究论文	提出一种基于深度学习的微生物组数据插补方法DeepIMB，用于准确识别和填补非生物零计数	结合伽马-正态混合模型和深度神经网络，整合多种数据类型信息进行非生物零值插补	NA	解决微生物组数据中非生物零计数带来的分析挑战	微生物组测序数据	机器学习	NA	微生物组测序	深度神经网络	微生物计数矩阵	NA	NA	NA	均方误差, Pearson相关系数, Wasserstein距离	NA
932	2025-11-07	Assessment of deep learning reconstruction effects on detection and differentiation of liver metastasis from hepatic hemangioma in diffusion-weighted imaging 2025-Nov-06, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01904-4 PMID:41196555	研究论文	评估基于模型的深度学习重建扩散加权成像在检测和鉴别肝脏转移瘤与肝血管瘤方面的性能	首次比较压缩感知与深度学习重建DWI在肝脏病变检测和鉴别中的表现	回顾性研究，样本量较小（53例患者），仅比较两种成像方法	评估深度学习重建对肝脏转移瘤和血管瘤检测与鉴别的改善效果	肝脏转移瘤（59个）和肝血管瘤（33个）患者	医学影像分析	肝脏肿瘤	扩散加权成像，压缩感知，深度学习重建	深度学习模型	医学影像数据	53例患者（34男19女，平均年龄65.9岁），共92个病灶（59个转移瘤，33个血管瘤）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，表观扩散系数，ROC曲线下面积，敏感性，特异性	NA
933	2025-11-07	Emerging Artificial Intelligence Technologies for Risk Assessment and Management in Acute Myeloid Leukemia: A Review 2025-Nov-06, JAMA oncology IF:22.5Q1 DOI:10.1001/jamaoncol.2025.3601 PMID:41196612	综述	本文综述人工智能技术在急性髓系白血病风险评估和管理中的新兴应用	整合临床、细胞遗传学和分子数据的机器学习算法相比传统ELN指南展现更高预后准确性；深度学习在骨髓涂片亚型识别和基因变异预测中表现优异；联邦学习方法实现跨机构协作同时保护患者隐私	需要统一数据标准、健全监管框架和公平技术获取才能实现AI在AML管理中的完全整合	评估人工智能技术在急性髓系白血病风险分层、诊断增强和治疗规划中的应用潜力	急性髓系白血病患者数据、骨髓涂片图像、基因组数据	数字病理学	白血病	基因组分析、转录组数据分析	机器学习,深度学习	临床数据,图像,基因组数据	NA	NA	NA	AUROC,准确率	NA
934	2025-11-07	Deep learning interatomic potential for boron phosphide: accurate prediction of mechanical and thermal properties 2025-Nov-05, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d5cp01433f PMID:41111322	研究论文	通过深度学习势函数准确预测磷化硼的力学和热学性质	开发了基于深度学习的磷化硼原子间势函数，实现了对多种物理性质的精确模拟	NA	开发高精度的磷化硼深度学习势函数用于原子尺度模拟	磷化硼(BP)材料	机器学习	NA	深度学习势函数，第一性原理计算	深度势函数(DP)	原子结构数据，物理性质数据	NA	NA	深度势函数(DP)	径向分布函数，角分布函数，晶格常数，密度，弹性常数，硬度，断裂韧性，熵，焓，自由能，热容，热导率，声子谱	NA
935	2025-11-07	Computer Vision-based Extraction of Structured Data From Scanned Audiograms in the Electronic Health Record 2025-Nov-05, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000004679 PMID:41191411	研究论文	开发并评估一种基于计算机视觉的方法，用于从电子健康记录中扫描的听力图测试表中提取结构化听力阈值数据	提出不依赖深度学习或手动预处理的轮廓分析计算机视觉流程，实现扫描听力图的自动数据提取	仅评估了30张听力图测试集，样本量相对有限	开发自动提取电子健康记录中扫描听力图数据的计算机视觉方法	907张手填听力图测试表，包含正常听力、双侧感音神经性、不对称感音神经性、传导性和混合性听力损失配置	计算机视觉	听力损失	轮廓分析，光学字符识别	NA	图像	907张手填听力图测试表，其中30张作为测试集包含618个阈值	OpenCV	NA	准确率，平均绝对误差	NA
936	2025-11-07	BiBLDR: Bidirectional Behavior Learning for Drug Repositioning 2025-Nov-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3628673 PMID:41191475	研究论文	提出一种名为BiBLDR的双向行为学习策略，将药物重定位重新定义为行为序列学习任务	通过构建双向行为序列和两阶段策略，有效解决了冷启动场景下传统图方法依赖已知关联信息的局限性	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	解决药物重定位中的冷启动问题	药物和疾病	机器学习	NA	深度学习	行为序列学习模型	药物-疾病关联数据，行为序列数据	基准数据集（具体数量未说明）	NA	双向行为序列学习框架	基准数据集上的性能指标（具体指标未说明）	NA
937	2025-11-07	Radar HRV Monitoring with Physiological Prior Inspired Deep Neural Networks 2025-Nov-05, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3628628 PMID:41191472	研究论文	提出一种基于生理先验知识的深度学习框架，用于实现鲁棒的非接触式雷达心率变异性监测	结合内部心跳驱动整个躯干表面运动的生理先验知识设计混合深度神经网络，并利用心脏运动自相似性先验建立信号增强策略	方法在真实世界复杂生理条件下的性能仍需进一步验证	开发能够在真实场景中准确监测心率变异性的非接触式雷达技术	7150名具有复杂生理状况的门诊患者	机器学习	心血管疾病	雷达传感技术	深度神经网络	雷达反射信号	7150名门诊患者	NA	混合深度神经网络	IBI误差,RMSSD误差,SDSD误差,pNN50误差	NA
938	2025-11-07	scGCRC: Graph and Contrastive-Based Representation Learning for Single-Cell RNA-Seq Data Clustering 2025-Nov-05, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3629161 PMID:41191468	研究论文	提出一种基于局部自注意力网络和对比学习的单细胞RNA测序数据聚类方法	通过局部自注意力网络自动聚合细胞关系图中的潜在信息，并采用双对比学习模块同时优化细胞级和簇级的细胞表示	NA	改进单细胞RNA测序数据的聚类分析	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	自注意力网络, 对比学习	基因表达数据	160个子样本数据集（不同细胞类型数量）、3个不同协议数据集、9个真实公共数据集	NA	局部自注意力网络	NA	NA
939	2025-11-07	Fuel-Free Rolosense: Viral Sensing Using Diffusional Particle Tracking 2025-Nov-05, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02311 PMID:41191496	研究论文	介绍一种基于扩散粒子追踪的无燃料Rolosense病毒检测方法	利用机械力传感作为基本转导机制，通过布朗运动和偏置运动实现病毒检测，无需荧光报告基因和酶扩增	NA	开发高灵敏度病毒诊断方法	完整病毒颗粒（SARS-CoV-2变种、甲型流感、HCoV OC43和229E）	生物传感	病毒感染	扩散粒子追踪，布朗运动检测	深度学习	粒子运动轨迹	NA	NA	NA	检测限（10拷贝/mL），特异性	3D打印明场显微镜
940	2025-11-07	Deep Learning Models for Colloidal Nanocrystal Synthesis 2025-Nov-05, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c09134 PMID:41193409	研究论文	开发基于深度学习的胶体纳米晶体合成模型，通过合成参数预测纳米晶体的最终尺寸和形状	提出基于反应中间体的数据增强方法和精细描述符，实现跨纳米晶体组成的知识迁移能力	模型仅基于3508个配方数据进行训练，可能无法覆盖所有可能的合成条件	建立合成参数与纳米晶体物理性质之间的关联关系	348种不同组成的胶体纳米晶体	机器学习	NA	透射电子显微镜，半监督学习	深度学习，分割模型，分类模型	图像，配方数据	3508个合成配方，约120万个纳米晶体图像	NA	NA	平均绝对误差，分类准确率	NA