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
81	2025-11-15	Analysis of the EMHD nanofluid flow for geothermal pipelines using physics-driven deep learning 2025-Nov-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23315-1 PMID:41219355	研究论文	采用物理驱动的深度学习方法分析地热管道中电磁流体动力学纳米流体的流动特性	提出了一种新颖的无监督深度神经网络方法，用于预测地热管道应用中电磁流体动力学混合纳米流体的温度和速度行为	NA	优化地热管道系统中的热力学系统，提高能量守恒和传热效率	地热管道中的电磁流体动力学混合纳米流体流动	机器学习	NA	无监督深度神经网络	DNN	物理方程数据	NA	NA	深度神经网络	准确度	NA
82	2025-11-15	Deep learning and multi-objective optimization for real-time occupancy-based energy control in smart buildings 2025-Nov-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23134-4 PMID:41219414	研究论文	提出一种结合深度学习和多目标优化的实时占用型能源控制框架，用于智能建筑的能源管理	首次将深度前馈神经网络与多目标粒子群优化结合，实现基于室内环境参数的实时占用预测和能源控制	NA	通过预测房间占用情况优化智能建筑的能源效率和室内舒适度	智能建筑中的房间占用模式和能源消耗	机器学习	NA	深度学习，多目标优化	DNN	室内环境传感器数据（CO浓度、光照、湿度、温度）	NA	NA	深度前馈神经网络	准确率，优化效率	NA
83	2025-11-13	Physics-informed sinogram completion for metal artifact reduction in non-contrast brain CT images with neurovascular coils: comparison with traditional and deep learning-based methods 2025-Nov-11, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01972-y PMID:41219711	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
84	2025-11-15	C2PO: an ML-powered optimizer of the membrane permeability of cyclic peptides through chemical modification 2025-Nov-11, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01109-x PMID:41219827	研究论文	开发了一种名为C2PO的机器学习驱动优化器，通过化学修饰提高环肽的膜通透性	首个将机器学习模型转化为化学结构生成优化器的环肽通透性改善应用，并引入自动后校正工具解决ML生成化学结构的异常问题	模型可能生成不熟悉的化学结构，需要后校正工具进行修正	优化环肽的膜通透性以改善其口服生物利用度	环肽分子	机器学习	NA	深度学习回归模型	深度学习回归模型	化学结构数据	基于公开可用数据，具体数量未明确说明	NA	NA	NA	NA
85	2025-11-15	Automated segmentation of esophageal squamous cell carcinoma in contrast-enhanced free-breathing 3D-GRE: a comparative study of UNet, nnUNet, and UMamba for tumor delineation 2025-Nov-11, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02011-6 PMID:41219837	研究论文	比较UNet、nnUNet和UMamba三种深度学习模型在食管鳞状细胞癌自动分割中的性能	首次在对比增强自由呼吸3D-GRE MRI数据上系统比较UNet、nnUNet和UMamba模型，并证明UMamba在肿瘤分割中的优越性能	回顾性研究，样本量相对有限（192例患者），未在外部验证集上测试	开发自动化食管鳞状细胞癌分割方法以减少人工分割负担	食管鳞状细胞癌患者	医学影像分析	食管癌	对比增强自由呼吸3D-GRE MRI	UNet, nnUNet, UMamba	医学影像	192例患者（171例训练，21例验证）	NA	UNet, nnUNet-2D, nnUNet-3D, UMamba	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
86	2025-11-15	Artificial intelligence diagnostic performance in image-based vulnerable carotid plaque detection: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03227-w PMID:41219882	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估人工智能在基于医学影像的颈动脉易损斑块检测中的诊断性能	首次对AI在颈动脉易损斑块影像诊断中的性能进行系统评价和定量荟萃分析	仅有一项研究报告了外部验证，存在显著的异质性和发表偏倚	评估AI算法在使用医学影像区分不稳定与稳定颈动脉斑块中的诊断性能	颈动脉斑块医学影像	医学影像分析	心血管疾病	医学影像分析	机器学习,深度学习	医学影像	31项研究纳入综述，14项纳入荟萃分析	NA	NA	灵敏度,特异性,AUC	NA
87	2025-11-15	Predicting breast cancer response to neoadjuvant therapy by integrating radiomic and deep-learning features from early-and-peak phases of DCE-MRI 2025-Nov-11, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15095-8 PMID:41219899	研究论文	本研究通过整合DCE-MRI早期和峰值期的传统影像组学和3D深度学习特征，开发了预测乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解的模型	首次将传统影像组学特征与3D深度学习特征从DCE-MRI的不同时相（早期和峰值期）进行整合，构建了更准确的pCR预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（外部验证集仅30例），未在更大规模的多中心数据集中验证	预测乳腺癌患者对新辅助治疗的病理完全缓解，为调整手术策略和优化治疗方案提供依据	234例接受新辅助治疗的乳腺癌患者，来自两家医院	数字病理	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像	逻辑回归	医学影像	234例乳腺癌患者（训练集204例，外部验证集30例）	NA	3D深度学习	AUC, 95%置信区间	NA
88	2025-11-15	Fully Automated On-Scanner Aortic Four Dimensional Flow Magnetic Resonance Imaging Processing and Hemodynamic Analysis 2025-Nov-11, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101985 PMID:41232676	研究论文	开发并验证了一种完全集成在MRI扫描仪上的自动化4D血流MRI处理流程，用于血流动力学分析	首次实现了端到端的4D血流MRI分析流程完全部署在扫描仪上，可在数据采集后立即进行实时分析	研究样本量较小（仅20名受试者），且仅在1.5T MRI系统上验证	开发自动化血流动力学分析流程，提高MRI工作流程效率	主动脉疾病患者和健康对照者	医学影像分析	主动脉疾病	4D血流磁共振成像	深度学习模型	4D血流MRI图像	20名受试者（10名主动脉疾病患者，10名健康对照）	TensorFlow	NA	Dice系数, Bland Altman分析, 相对差异	MRI系统自有计算资源，容器化Python 3.6环境
89	2025-11-15	DeepSaltPro: Enhancing halophilic protein prediction accuracy and efficiency via multi-protein language model integration 2025-Nov-11, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.148947 PMID:41232885	研究论文	提出名为DeepSaltPro的深度学习框架，通过整合多种蛋白质语言模型提高嗜盐蛋白预测准确率和效率	首次将Ankh和ESM-2两种预训练蛋白质语言模型特征与CNN、BiGRU和KAN网络结合，采用可学习样条变换增强模型表示能力和可解释性	未明确说明模型计算资源需求和运行效率的具体数据	开发高效计算工具准确识别嗜盐蛋白，理解其功能机制并促进工业应用	嗜盐蛋白质序列	生物信息学	NA	蛋白质语言模型，深度学习	CNN, BiGRU, KAN	蛋白质序列数据	基准数据集（具体数量未说明）	NA	卷积神经网络，双向门控循环单元，Kolmogorov-Arnold网络	准确率	NA
90	2025-11-15	Inverse Modeling for Artifact Removal in Photonic Data: A Computational Physics and Transfer Learning-Based Approach 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02055 PMID:41150868	研究论文	提出一种结合计算物理和迁移学习的逆建模框架，用于消除光谱数据中的etaloning伪影	采用两阶段迁移学习策略，结合计算物理模拟和真实实验数据进行模型训练	NA	开发有效的光谱数据伪影去除方法	光谱数据中的etaloning伪影	计算物理	NA	转移矩阵法	深度学习	光谱数据	超过30,000个模拟光谱和真实实验数据	NA	NA	伪影减少率, 光谱精度	NA
91	2025-11-15	Establishment of an Integrated Model for Predicting Compound Mutagenicity with a Feature Importance Analysis 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01586 PMID:41118227	研究论文	本研究开发了一个集成深度学习框架，通过结合多种分子特征来预测化合物的致突变性	提出了集成78个模型的深度学习框架，通过系统组合13种分子描述符和指纹，并进行了特征重要性分析揭示致突变化合物的结构特征	仅使用了5866个化合物样本，可能无法覆盖所有类型的化学结构	开发快速、经济有效的化合物致突变性预测方法	化学化合物的致突变性	机器学习	NA	分子描述符和指纹分析	深度学习	分子特征数据	5866个化合物（5279个训练，587个测试）	NA	集成模型	平衡准确度, 精确度	NA
92	2025-11-15	SHARP: Generating Synthesizable Molecules via Fragment-Based Hierarchical Action-Space Reinforcement Learning for Pareto Optimization 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01699 PMID:41134962	研究论文	提出一种基于片段分层动作空间强化学习的分子生成方法SHARP，用于多目标帕累托优化	采用片段化分层动作空间设计和基于预训练可合成性估计模型的动作掩码机制，确保生成分子的可合成性	未明确说明模型在更大规模化学空间中的泛化能力	解决多目标分子优化问题，包括高结合亲和力、可合成性和类药性	药物样分子的设计与生成	机器学习	NA	强化学习	强化学习策略网络	分子结构数据	四个先导化合物优化任务（片段生长、连接子设计、骨架跃迁和侧链修饰）的多样化受体集合	NA	分层动作空间强化学习架构	对接分数、药效团匹配、溶剂可及性	NA
93	2025-11-15	Malignancy prediction for calcified thyroid nodules using deep learning based on ultrasound dynamic videos 2025-Nov-10, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00944-3 PMID:41214809	研究论文	基于超声动态视频开发优化钙化检测的深度学习模型，用于预测钙化甲状腺结节的良恶性	首次将3D深度学习模型应用于超声动态视频，并专门设计了钙化注意力模块增强对微钙化的敏感性	回顾性研究，需要前瞻性验证；样本来源仅限于六家医院	开发基于动态超声视频的深度学习模型，准确预测钙化甲状腺结节的恶性风险	钙化甲状腺结节	数字病理	甲状腺癌	超声动态视频	3D CNN	视频	1,257名患者的2,319个甲状腺结节	TensorFlow, PyTorch	3D InceptionResNetV2	AUROC, 敏感性, 特异性, 准确率	NA
94	2025-11-15	SpectraNet: A unified deep learning framework for infrared spectroscopy-based prediction of plastic recyclability, type classification, and microplastic identification 2025-Nov-09, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.140434 PMID:41232191	研究论文	提出SpectraNet深度学习框架，利用红外光谱技术实现塑料可回收性预测、类型分类和微塑料识别	首次建立统一深度学习框架同时处理塑料可回收性评估、类型识别和微塑料鉴定三大任务，并构建开放获取的红外光谱数据库	未明确说明模型在更广泛环境样本中的泛化能力及实际部署中的计算效率	开发高效塑料分拣回收、材料识别和微塑料监测技术以应对环境污染	塑料材料和微塑料颗粒	机器学习	NA	中红外光谱技术	深度学习	红外光谱数据	NA	NA	SpectraNet	准确率	工业物联网系统
95	2025-11-15	LG-nnU-net for multilabel anal sphincter segmentation on MRI: quantitative evaluation in patients with anal fistula 2025-Nov-09, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112509 PMID:41232256	研究论文	开发并评估用于MRI肛门括约肌多标签分割的LG-nnU-net深度学习框架	提出优化的nnU-net架构，采用非对称编码器扩展、组归一化、多尺度特征聚合和深度监督技术	单中心回顾性研究，临床对高低位瘘管分类的影响未经验证，需要多中心验证和前瞻性研究	开发用于MRI肛门括约肌亚结构分割的深度学习框架，提供定量解剖信息	272例肛瘘患者的冠状T2加权MRI图像	医学影像分析	肛瘘	MRI	U-net变体	医学影像	272例患者（218例训练，54例测试）	NA	LG-nnU-net, ResU-net, DenseU-net, U-net++	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均对称表面距离	NA
96	2025-11-15	Neural representation of trustworthiness encoding and inference in crowds 2025-Nov-08, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121575 PMID:41213443	研究论文	本研究通过EEG解码和深度学习可解释性方法探索人群可信度感知的神经机制	首次结合EEG解码和深度学习可解释性方法揭示群体可信度感知的神经动力学，发现整体编码加速社会印象形成	未明确说明样本规模和研究人群特征，实验环境可能影响EEG信号采集	探索人群可信度感知的神经机制和认知过程	人群和个体的可信度感知神经表征	计算神经科学	NA	脑电图（EEG），深度学习可解释性方法	深度学习	脑电信号，行为数据	NA	SHAP	NA	解码准确率，交叉解码精度	NA
97	2025-11-15	Explainable multimodal fusion for breast carcinoma diagnosis: A systematic review, open problems, and future directions 2025-Nov-07, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109152 PMID:41232399	系统综述	本文系统综述了乳腺癌诊断中可解释多模态融合的研究现状、开放问题和未来方向	首次系统分析乳腺癌诊断中多模态融合与可解释AI技术的结合应用，涵盖从简单特征连接到高级注意力架构的融合策略	多模态数据集可用性有限，基准测试不一致，真实场景中可解释模型稀缺	分析多模态学习和可解释AI在乳腺癌诊断和预后中的应用现状与挑战	乳腺癌诊断和预后	数字病理	乳腺癌	多模态数据融合，可解释AI技术	Transformer, GNN, 自编码器, 集成学习	影像数据, 临床记录, 组织病理学数据, 基因组数据	基于49项同行评审研究	NA	注意力机制, 门控架构, 混合架构	NA	NA
98	2025-11-15	Green Synthesis of Chitosan Silver Nanoparticle Composite Materials: A Comparative Study of Microwave and One-Pot Reduction Methods 2025-Nov-06, Polymers IF:4.7Q1 DOI:10.3390/polym17212960 PMID:41228720	研究论文	比较微波辅助法和一锅还原法在壳聚糖银纳米颗粒复合材料绿色合成中的性能差异	首次将深度学习图像处理流程应用于纳米颗粒表征，并系统比较两种绿色合成方法的优劣	未进行抗菌性能评估，仅局限于材料表征层面	开发环保可持续的纳米材料合成方法	壳聚糖银纳米颗粒复合材料	材料科学	NA	UV-Visible光谱、拉曼光谱、X射线衍射、扫描电子显微镜	深度学习模型	图像	两组合成方法样品（M1和M2）	NA	NA	颗粒尺寸变异性（σ值）	NA
99	2025-11-15	FedPSFV: Personalized Federated Learning via Prototype Sharing for Finger Vein Recognition 2025-Nov-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216790 PMID:41229017	研究论文	提出一种基于原型共享的个性化联邦学习算法FedPSFV，用于解决指静脉识别中的数据异构性问题	通过客户端间共享原型来增加各类别间距离，并改进基于间隔的损失函数以增强模型特征区分能力	NA	解决指静脉识别中因数据异构性导致的模型性能受限问题	指静脉识别	计算机视觉	NA	深度学习	NA	指静脉图像	六个公共数据集（SDUMLA、MMCBNU、USM、UTFVP、VERA和NUPT）	联邦学习框架	NA	TAR@FAR=0.01, EER	NA
100	2025-11-15	Deep learning in acupuncture: A systematic review 2025-Nov-06, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103300 PMID:41232152	系统综述	系统综述了深度学习技术在针灸实践中的应用研究	首次系统总结了深度学习在针灸领域的应用现状，涵盖穴位定位、手法分析、疾病管理和治疗监测等多个任务	纳入研究存在数据量小和模型不准确两大主要局限	总结深度学习技术在针灸实践中的应用证据	针灸实践相关的深度学习研究	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN, LSTM, BERT, FNN, YOLO	图像, 文本, 视频	27项研究，基于公共数据库或自建数据集	NA	YOLO变体, BERT, LSTM, CNN	偏移误差阈值, 归一化平均误差, 平均精度均值, 帧率, 关键点正确率, 交并比	NA