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
81	2025-09-18	ResDeepGS: A deep learning-based method for crop phenotype prediction 2025-Sep-08, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.07.013 PMID:40930401	研究论文	提出一种基于深度学习的作物表型预测方法ResDeepGS，用于基因组选择任务	结合增量递归特征选择与增强型多层卷积神经网络（含残差结构和dropout策略），显著提升预测精度和效率	未提及模型在跨物种泛化能力或计算资源需求方面的具体限制	提升作物基因组选择中表型预测的准确性和效率	小麦、玉米和大豆的基因组与表型数据	机器学习	NA	基因组选择（GS）	CNN（卷积神经网络）	基因组标记数据	三个数据集（小麦、玉米、大豆），具体样本量未明确说明
82	2025-09-18	A modular pipeline for evidence-integrated genome annotation across species: A case study on Schmidtea mediterranea 2025-Sep-08, Genomics IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.ygeno.2025.111104 PMID:40930433	研究论文	开发了一个模块化、可扩展的基因组注释流程，用于整合多种测序技术并改进非经典模式生物的基因组注释	结合短读长和长读长测序技术，集成基于参考基因组和从头组装方法，并利用DeepSplice深度学习提升剪接位点检测精度	NA	解决基因组资源有限的非经典模式生物（如Schmidtea mediterranea）的基因组注释挑战	Schmidtea mediterranea（地中海涡虫）的无性系品系	基因组学	NA	Illumina短读长测序, PacBio长读长测序, DeepSplice深度学习预测	深度学习	基因组序列数据	NA
83	2025-09-18	Detecting Diverse Seizure Types with Wrist-Worn Wearable Devices: A Comparison of Machine Learning Approaches 2025-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175562 PMID:40942991	研究论文	评估腕戴式可穿戴设备结合机器学习方法检测多种癫痫类型的可行性和效果	扩展了腕戴设备检测范围至除全身强直阵挛发作外的多种癫痫类型，包括局灶性、全身性和亚临床发作，并比较了多种机器学习策略	对非运动型癫痫类型的检测性能有限，假警报率较高	探索腕戴式可穿戴设备和机器学习在癫痫检测中的应用潜力	28名接受住院视频脑电图监测的癫痫患者	机器学习	癫痫	加速度计、血容量脉冲、皮肤电活动、皮肤温度和心率监测	XGBoost, LSTM, CNN, Transformer, ROCKET	多模态生理信号数据	28名患者
84	2025-09-18	Proposition of a new, minimally-invasive, software smartphone device to predict sleep apnea and its severity 2025-Sep-05, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03441-w PMID:40911165	研究论文	提出并评估一款基于智能手机的软件设备Apneal®，用于无创预测睡眠呼吸暂停及其严重程度	利用智能手机内置麦克风、加速度计和陀螺仪采集声音与运动信号，结合深度学习模型自动检测呼吸事件，为睡眠呼吸暂停提供便捷的诊断替代方案	单中心概念验证研究，样本量较小（n=46），模型为初期版本（v0.1）	评估智能手机应用在睡眠呼吸暂停指数（AHI）预测中的性能，解决多导睡眠图（PSG）可及性不足的问题	成年睡眠呼吸暂停疑似患者	数字健康	睡眠呼吸暂停	声音信号分析、运动传感技术、深度学习自动评分	序列深度学习模型	声音信号、运动传感器数据	46名成年患者（女性占比34%，平均BMI 28.7 kg/m²）
85	2025-09-18	Quantitative Microscopy for Cell-Surface and Cell-Cell Interactions in Immunology 2025-Sep-05, Bio-protocol IF:1.0Q3 DOI:10.21769/BioProtoc.5427 PMID:40948891	研究论文	介绍基于光学显微镜的两种互补实验方法，用于定量分析细胞表面和细胞间相互作用，特别针对免疫学中的NK细胞与癌细胞相互作用	开发了新的开源图形用户界面Celldetective，结合无标记成像和深度学习技术，实现单细胞水平的动态相互作用定量分析	虽然方法可适配多种细胞类型，但当前协议主要应用于原代免疫细胞，可能需要针对不同细胞类型进行优化	建立定量显微镜方法研究免疫学中的细胞表面和细胞间相互作用	人类原代自然杀伤细胞（NK细胞）和模拟癌症表面/肿瘤细胞	数字病理	癌症	光学显微镜、时间推移成像、荧光成像、深度学习	深度学习	图像	NA
86	2025-09-18	Machine Learning for Multi-Omics Characterization of Blood Cancers: A Systematic Review 2025-Sep-04, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14171385 PMID:40940796	系统综述	本文系统评估了人工智能和机器学习在血液恶性肿瘤多组学分子特征分析中的应用	首次系统评估了机器学习在血液癌症多组学整合中的表现，并特别关注可解释性、验证性和伦理问题	存在验证不足、可解释性有限和标准化缺失的局限	评估人工智能和机器学习在血液恶性肿瘤分子特征分析中的应用效果	血液系统恶性肿瘤（如急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、多发性骨髓瘤）	机器学习	血液癌症	多组学整合分析	SVM, Random Forest, 深度学习	多组学数据	89项符合纳入标准的研究（共筛选2847条记录）
87	2025-09-18	Domain-Interactive Contrastive Learning and Prototype-Guided Self-Training for Cross-Domain Polyp Segmentation 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3443262 PMID:39141465	研究论文	提出一种结合域交互对比学习和原型引导自训练的无监督域适应框架，用于提升结肠镜图像中息肉分割的跨域性能	引入域交互对比学习（DCL）和原型引导自训练（PS）策略，首次同时关注类间和域间特征表示，并通过动态权重过滤不可靠像素	未明确说明实验数据集的具体规模和多样性限制	解决不同成像设备采集的结肠镜图像域间差异导致的息肉分割性能下降问题	结肠镜图像中的息肉区域	计算机视觉	结直肠癌	无监督域适应（UDA），对比学习	深度学习分割模型（含主解码器和辅助输出）	图像	NA
88	2025-09-18	Solving Zero-Shot Sparse-View CT Reconstruction With Variational Score Solver 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3475516 PMID:39374276	研究论文	提出一种名为变分分数求解器（VSS）的新型零样本稀疏视图CT重建方法，无需配对数据	通过潜在扩散模型获取概率分布，采用基于分布的方法而非确定性值，并通过寻找扩散模型固定点来提炼先验知识	NA	解决稀疏视图CT重建中的辐射剂量问题，提高重建质量	CT医学影像	计算机视觉	NA	潜在扩散模型	扩散模型	CT图像	NA
89	2025-09-18	A structurally informed human protein-protein interactome reveals proteome-wide perturbations caused by disease mutations 2025-Sep, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02428-4 PMID:39448882	研究论文	提出名为PIONEER的集成深度学习框架，预测蛋白质结合伙伴特异性界面，生成结构信息化的蛋白质相互作用组，并探索疾病突变对蛋白质相互作用的影响	开发了超越现有最先进方法的深度学习框架PIONEER，首次在人类和七种模式生物中生成全面的结构信息蛋白质相互作用组，并实验验证预测结果	NA	协助将遗传发现转化为疾病病理生物学和治疗方法发现	人类蛋白质相互作用组和七种常见模式生物	机器学习	癌症	全外显子组测序	集成深度学习	基因组数据	约11,000个全外显子组，涵盖33种癌症类型
90	2025-09-18	Domain Progressive Low-Dose CT Imaging Using Iterative Partial Diffusion Model 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3492260 PMID:39509314	研究论文	提出一种基于迭代部分扩散模型（IPDM）的领域渐进低剂量CT成像框架，以解决传统深度学习方法在真实LDCT场景中的泛化性问题	利用迭代部分扩散模型完成去噪任务，显著减少时间消耗和收敛困难；提出条件引导采样方法减轻预测数据梯度的偏差；基于像素级噪声估计的自适应权重策略逐步调整引导强度	未明确说明模型在高分辨率训练中的具体表现或可能存在的计算资源需求	提升低剂量CT成像的质量和泛化能力	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	扩散模型	IPDM（迭代部分扩散模型）	CT图像	多样化数据集（具体数量未说明）
91	2025-09-18	Deep learning-based multimodal integration of imaging and clinical data for predicting surgical approach in percutaneous transforaminal endoscopic discectomy 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08668-5 PMID:39920320	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，通过整合影像和临床数据来预测经皮椎间孔镜下椎间盘切除术（PTED）的手术入路	首次将多输入ResNet 50模型与机器学习模型通过贝叶斯优化融合，为多节段腰椎间盘突出症手术提供客观决策支持	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚	辅助医生选择PTED手术的目标节段和入路方向	多节段腰椎间盘突出症患者	医学影像分析	腰椎间盘突出症	深度学习，机器学习，贝叶斯优化	多输入ResNet 50，定制模型，多模态融合模型	MRI影像，临床数据	NA
92	2025-09-18	DreaMR: Diffusion-Driven Counterfactual Explanation for Functional MRI 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3507008 PMID:40030294	研究论文	提出一种基于扩散模型的fMRI反事实解释方法DreaMR，用于提升功能磁共振成像分类器的可解释性	首次将扩散模型应用于fMRI反事实解释，提出分数多阶段蒸馏扩散先验和Transformer架构处理长程时空上下文	NA	解决深度fMRI分类器的可解释性问题，提供高保真度的脑区关联解释	功能磁共振成像（fMRI）数据	医学影像分析	神经科学相关疾病	扩散模型，深度学习	Transformer, 扩散模型	fMRI脑响应数据	神经影像数据集（具体数量未说明）
93	2025-09-18	Construction and preliminary trial test of a decision-making app for pre-hospital damage control resuscitation 2025-Sep, Chinese journal of traumatology = Zhonghua chuang shang za zhi DOI:10.1016/j.cjtee.2024.11.001 PMID:40087116	研究论文	本研究构建了一个用于严重创伤患者院前损伤控制复苏（PHDCR）的决策辅助应用，并进行了初步有效性及可用性测试	结合三种文本分割算法（词典式、机器学习标注式和深度学习理解式）开发PHDCR决策应用，并在动物模型中进行实证检验	初步试验样本量较小（16名医学生和12只小型猪），且限于穿透性腹部损伤模型	开发并验证院前损伤控制复苏决策辅助工具的有效性与可用性	严重创伤患者（通过动物模型模拟）和医学生使用者	医疗决策支持系统	创伤性疾病	文本分割算法（词典式、机器学习、深度学习）、B/S架构、Spring Boot框架	多种算法结合（未指定单一模型）	文本、生理监测数据、实验室检验数据	16名五年级医学生和12只巴马小型猪
94	2025-09-18	MM-GTUNets: Unified Multi-Modal Graph Deep Learning for Brain Disorders Prediction 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3556420 PMID:40168232	研究论文	提出一种基于图Transformer的多模态图深度学习框架MM-GTUNets，用于大规模脑部疾病预测	引入模态奖励表示学习(MRRL)动态构建群体图，并采用自适应跨模态图学习(ACMGL)捕获模态特定和共享特征	NA	开发端到端多模态图深度学习框架以提升脑部疾病预测性能	脑部疾病患者的多模态数据（影像与非影像）	机器学习	脑部疾病	图深度学习(GDL)，变分自编码器	Graph Transformer, Graph UNet	多模态数据（影像与非影像数据）	两个公共多模态数据集ABIDE和ADHD-200
95	2025-09-18	Optimizing Coronary CT Image Reconstruction With Deep Learning for Improved Quality: A Retrospective Study 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001746 PMID:40241428	研究论文	本研究评估深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中相比传统迭代重建方法对图像质量的提升效果	首次在CCTA中系统比较深度学习图像重建(DLIR-H)与自适应统计迭代重建(ASIR-V)的性能差异	样本量有限（100例患者），且为单中心回顾性研究	优化冠状动脉CT图像重建质量以提高诊断准确性	疑似冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习图像重建(DLIR)，CT扫描	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（CT图像）	100例连续疑似CAD患者
96	2025-09-18	Novel Deep Learning Reconstruction to Augment Contrast Enhancement: Initial Evaluation 2025 Sep-Oct 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001755 PMID:40249273	研究论文	评估一种新型深度学习重建方法在增强CT对比度方面的图像质量	提出了一种用于单能CT扫描的深度学习重建方法，能提升对比度增强效果	样本量较小（仅15名患者），且仅针对结直肠癌肝转移患者	比较单能CT、双能CT与深度学习重建方法在图像质量方面的差异	经活检证实的结直肠腺癌伴肝转移患者	医学影像分析	结直肠癌	CT扫描（单能和双能）	深度学习重建	医学影像	15名患者（13男2女）
97	2025-09-18	Enhanced heart disease risk prediction using adaptive botox optimization based deep long-term recurrent convolutional network 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251333750 PMID:40302494	研究论文	提出一种结合数据预处理、特征选择和深度学习的心血管疾病分类方法，用于IoT传感器数据	采用自适应Botox优化算法微调的深度长时循环卷积网络（DLRCN）及改进的二进制量子鸟类导航优化（IBQANO）特征选择	NA	提升心血管疾病风险预测的准确性和可靠性，支持远程医疗监护	心血管疾病患者，特别是高血压和老年人群	机器学习	心血管疾病	IoT传感器数据采集，CDIN数据插补与归一化，RMDBOD异常值检测	Deep Long-Term Recurrent Convolutional Network (DLRCN)	传感器数据	匈牙利、UCI和克利夫兰心血管疾病数据集
98	2025-09-18	Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251330081 PMID:40302490	研究论文	提出一种基于深度学习的决策支持系统，用于液基细胞学巴氏涂片中宫颈癌的识别	结合稀疏自编码器与二元Harris Hawk元启发式优化算法的新型混合特征降维与优化模块，用于选择最具信息量的特征	NA	开发计算机辅助诊断系统以减少宫颈癌诊断时间并提高准确性	液基细胞学巴氏涂片图像	数字病理学	宫颈癌	深度学习，特征选择优化	CNN, Autoencoder, K Nearest Neighbors	图像	NA
99	2025-09-18	Digital Staining With Knowledge Distillation: A Unified Framework for Unpaired and Paired-but-Misaligned Data 2025-Sep, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565329 PMID:40310741	研究论文	提出一种基于知识蒸馏的无监督深度学习框架，用于数字细胞染色，减少对配对数据的依赖	引入知识蒸馏和混合无参考损失，处理未配对及配对但未对齐数据，并添加学习对齐模块利用像素级信息	NA	开发数字染色方法以克服传统染色成本高、耗时长及组织不可逆改变的问题	细胞图像，特别是白细胞（WBC）数据集	数字病理学	NA	深度学习，知识蒸馏	教师-学生模型，生成器	图像	NA
100	2025-09-18	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性，并进行14年纵向随访研究	首次在长达14年的纵向研究中评估CNN模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级的一致性	样本量较小（仅19名男性志愿者），可能存在选择偏差	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	人类腰椎间盘	计算机视觉	骨科疾病	MRI成像	CNN	医学影像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，14年后随访年龄51岁