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	2025-09-24	An Ensemble Approach to Emergency Medicine Skill Assessment 2025-Sep-01, Military medicine IF:1.2Q2 DOI:10.1093/milmed/usaf327 PMID:40984092	研究论文	开发一种集成方法用于急诊医学技能的形成性评估	首次结合脑成像、眼动追踪和头戴式视频记录多模态数据，通过可解释深度学习模型提取与专业技能水平相关的生物标志物	研究聚焦于气管插管单一技能，未验证方法在其他急诊技能中的普适性	实现急诊医学技能的客观化评估和形成性反馈	急诊医学培训学员的气管插管操作技能	机器学习	NA	多模态数据融合、可解释深度学习	集成深度学习模型	多模态数据（脑成像、眼动追踪、视频）	NA
82	2025-09-24	Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study 2025-Sep, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078 PMID:40984997	研究论文	本研究通过外部验证评估深度学习算法在超声心动图中诊断房室瓣反流严重程度的性能	在梅奥诊所健康系统的真实世界数据中对Aisap.ai开发的深度学习算法进行外部验证，证明了AI辅助超声心动图在不同人群中的可行性	模型仅对38%的合格研究生成预测，性能分析仅限于这些病例，需要技术调整以确保实际适用性	验证深度学习算法在诊断房室瓣反流严重程度方面的准确性和临床应用价值	梅奥诊所健康系统2013-2023年的经胸超声心动图研究	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声心动图像	1541例合格TTE研究中的578例（MR队列280例，TR队列298例）
83	2025-09-24	Machine learning methods for gene regulatory network inference 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf470 PMID:40966655	综述	本文对基于机器学习的基因调控网络推断方法进行了全面综述	重点探讨了前沿深度学习技术在提升GRN推断性能中的新兴作用	NA	支持GRN推断在基因调控研究中的应用及新机器学习方法的开发	基因调控网络(GRNs)	计算生物学	NA	高通量测序技术	监督学习、无监督学习、半监督学习、对比学习、深度学习	大规模组学数据	NA
84	2025-09-24	SageTCR: a structure-based model integrating residue- and atom-level representations for enhanced TCR-pMHC binding prediction 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf496 PMID:40984702	研究论文	提出一种基于结构的双层次图神经网络框架SageTCR，用于提升TCR-pMHC结合预测的准确性	整合残基级和原子级结构表征的双层次GNN架构，通过注意力机制融合双模态表示，并探索数据增强策略保持TCR-pMHC对角线结合模式特征	实验结构数据不足的问题通过数据增强策略缓解，但未明确说明具体数据规模限制	提升TCR-pMHC结合预测精度以促进TCR相关疗法发展	T细胞受体与肽-MHC复合物的结构相互作用	生物信息学	免疫相关疾病	图神经网络、预训练语言模型、注意力机制	GNN	结构数据	NA
85	2025-09-24	International Validation of Echocardiographic Artificial Intelligence Amyloid Detection Algorithm 2025-Aug-25, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102067 PMID:40965401	研究论文	本研究通过国际多中心回顾性病例对照研究验证了基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性检测中的性能	开发了首个基于超声心动图视频的AI算法用于国际多中心的CA检测验证，在保持高特异性（98.8%）的同时优化了阳性预测值	回顾性研究设计，样本量相对有限（1553例），需要前瞻性研究进一步验证临床效用	验证人工智能算法在国际多中心环境中识别心脏淀粉样变性的诊断性能	574名CA患者和979名对照者的超声心动图研究	计算机视觉	心脏淀粉样变性	深度学习计算机视觉算法	深度学习神经网络	超声心动图视频（胸骨旁长轴和心尖四腔心切面）	1553例超声心动图研究（574例CA患者，979例对照组）
86	2025-09-24	Self-supervised physics-informed generative networks for phase retrieval from a single X-ray hologram 2025-Aug-25, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.569216 PMID:40984363	研究论文	提出一种基于物理信息生成对抗网络的自学习方法，实现单张X射线全息图的相位恢复	无需配对/非配对/模拟训练数据即可实现相位和吸收信息的同步重建	NA	解决近场菲涅尔理论中的相位恢复逆问题	X射线波场的相位和吸收信息	计算成像	NA	X射线相位衬度成像	物理信息生成对抗网络	X射线全息图	PETRA III P05光束线实验数据集和模拟数据
87	2025-09-24	All-optical color image encryption using multimode fiber speckles and diffractive deep neural networks 2025-Aug-25, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.571745 PMID:40984386	研究论文	提出一种结合轨道角动量光束、多模光纤散斑和衍射深度神经网络的全光学彩色图像加密系统	首次将OAM光束的空间自由度编码、MMF散斑加密与D2NN解码集成于全光学加密框架，实现无需数字计算的超高速图像传输	实验仅使用1米MMF在开放环境测试，未验证长距离传输性能	开发无需深度学习计算负担的高速安全彩色图像光学传输技术	彩色图像像素的灰度值和RGB通道	光学加密	NA	轨道角动量编码、多模光纤传输、衍射神经网络	D2NN	光学图像	512×512彩色图像（训练使用长期噪声干扰下采集的散斑样本）
88	2025-09-24	Trace gas sensor based on photoacoustic spectroscopy and deep learning nested U-shaped network (U-Net++) 2025-Aug-25, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.569183 PMID:40984421	研究论文	提出一种结合光声光谱和深度学习U-Net++网络的高灵敏度痕量气体传感器	首次将滚筒型谐振器光声光谱系统与嵌套U型深度学习网络(U-Net++)相结合，实现噪声抑制和长期稳定性提升	NA	开发高精度气体检测技术用于环境监测、工业安全和医疗诊断	甲烷(CH)气体	传感器技术	NA	光声光谱技术(PAS)、有限元模拟、深度学习	U-Net++	光谱数据	不同浓度甲烷气体样本(5-30 ppm)
89	2025-09-24	Accurate prediction approach for the center position of a future light spot under atmospheric turbulence 2025-Aug-25, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.568684 PMID:40984412	研究论文	提出一种名为FMRP的混合方法，用于预测大气湍流下光斑中心位置	仅需处理实时接收的光斑图像即可实现精确位置预测，无需离线训练和大型数据集	NA	提高卫星对地激光通信中指向、捕获和跟踪系统的精度与稳定性	大气湍流环境下的光斑中心位置	机器学习和光学工程交叉领域	NA	特征匹配和递归神经网络	RNN	光斑图像序列	NA
90	2025-09-24	Statistical analysis and prediction of dynamic UAV-based entanglement distribution channel through deep learning 2025-Aug-11, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.565103 PMID:40984598	研究论文	提出基于PatchTST深度学习模型的无人机量子纠缠分发信道动态预测框架	首次将PatchTST时间序列Transformer模型应用于无人机量子通信信道动态预测，突破传统静态统计模型的限制	基于仿真数据验证，尚未进行真实环境实验验证	实现无人机对地量子信道透射率的实时动态预测	无人机量子纠缠分发信道	机器学习	NA	深度学习	PatchTST（基于Transformer的时间序列预测模型）	时间序列数据	NA
91	2025-09-24	Deep-learning-based single-pixel telescope for simultaneous visible and near-infrared imaging with robustness to atmospheric seeing 2025-Aug-11, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.566490 PMID:40984610	研究论文	本研究将深度学习技术集成到单像素成像系统中，开发了一种可同时进行可见光和近红外观测的单像素望远镜系统	结合单像素成像的多波长成像能力与深度学习噪声抑制技术，在模拟大气湍流条件下实现鲁棒成像	在模拟湍流条件下，TDPL网络对简单目标（如MNIST图像）的精度低于U-Net，需要进一步改进	开发能够抵抗大气湍流干扰的高质量多波长成像系统	单像素望远镜成像系统	计算机视觉	NA	单像素成像（SPI）、深度学习	U-Net、TDPL（时间分割模式学习网络）	图像数据	使用MNIST图像数据集进行性能评估
92	2025-09-24	Standardisation of an AI-based vocal fold assessment tool on a recurrent respiratory papillomatosis model 2025-Aug, Acta otorhinolaryngologica Italica : organo ufficiale della Societa italiana di otorinolaringologia e chirurgia cervico-facciale IF:2.1Q2 DOI:10.14639/0392-100X-N2896 PMID:40985091	研究论文	本研究通过AI工具GC-AID定量评估复发性呼吸道乳头状瘤病（RRP）在声带上的病变范围	开发了基于人工智能的声带评估工具GC-AID，首次在RRP模型上实现病变黏膜的定量化测量	样本量较小（仅4名患者），属于案例研究性质	验证AI工具在RRP病变评估中的标准化应用	复发性呼吸道乳头状瘤病（RRP）患者的声带病变	数字病理	复发性呼吸道乳头状瘤病	人工智能深度学习、白光和窄带成像模态	深度学习	医学图像	4名RRP患者
93	2025-09-24	Transformer-based Deep Learning for Glycan Structure Inference from Tandem Mass Spectrometry 2025-Jul-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.02.662857 PMID:40631101	研究论文	提出两种基于Transformer的深度学习模型GlycoBERT和GlycoBART，用于从串联质谱数据推断聚糖结构	首次将Transformer架构应用于聚糖结构预测，其中GlycoBART作为生成式模型能够发现训练数据中未包含的新型聚糖结构	基于分类的方法(GlycoBERT)只能预测训练数据中存在的结构	开发更准确和全面的聚糖结构分析方法	聚糖分子结构	机器学习	NA	串联质谱(MS/MS)	Transformer (GlycoBERT, GlycoBART)	质谱数据	人类胚胎肾细胞MS/MS数据集
94	2025-09-24	Automated Deep Learning Approach for Post-Operative Neonatal Pain Detection and Prediction through Physiological Signals 2025-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems DOI:10.1109/cbms65348.2025.00164 PMID:40978767	研究论文	提出一种结合生理信号监测与深度学习的新生儿术后疼痛自动检测与预测方法	首次实现基于生理信号的早期疼痛预测（EPD），可提前5-10分钟预警疼痛发作	NA	开发新生儿术后疼痛的自动化监测与早期预警系统	新生儿重症监护室（NICU）的术后新生儿	计算机视觉/深度学习	新生儿术后疼痛	深度学习	深度学习模型	生理信号（心率、呼吸频率、血氧饱和度）	NA
95	2025-09-24	The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.05.18.492517 PMID:40655014	研究论文	通过单细胞染色质可及性和基因表达谱分析，揭示血管细胞表观基因组景观与发育起源及疾病风险位点的关联	首次在单细胞分辨率上整合scATACseq和scRNAseq数据，发现血管位点特异性增强子并建立与人类疾病风险的直接联系	研究仅限于健康成年小鼠血管组织，未验证人类样本中的适用性	探究血管位点特异性疾病风险的生物学基础	健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根/升主动脉、头臂/颈动脉、降胸主动脉）的血管细胞	表观基因组学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, GWAS, ChromBPNet深度学习模型	ChromBPNet	单细胞表观基因组数据和基因表达数据	三个血管部位的成年小鼠血管组织样本
96	2025-09-24	Generating Synthetic Task-based Brain Fingerprints for Population Neuroscience Using Deep Learning 2025-May-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.03.606469 PMID:40654743	研究论文	提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未采集的任务态对比图	首次实现从rs-fMRI生成任意功能认知任务的合成对比图，突破了传统tb-fMRI在群体研究中的限制	方法性能依赖于原始rs-fMRI数据质量，且需要验证生成图像与真实任务响应的生物学对应关系	开发能够从静息态fMRI生成任务态对比图的深度学习模型，推动群体神经科学研究	人类大脑功能活动，涉及20,000多名UK Biobank参与者	医学影像分析	神经科学相关疾病	深度学习，功能磁共振成像（fMRI）	深度学习模型（具体架构未明确说明）	神经影像数据（fMRI）	超过20,000名UK Biobank参与者，包含47个对比图来自7种不同认知任务
97	2025-09-24	Explainable deep learning for identifying cancer driver genes based on the Cancer Dependency Map 2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.28.651122 PMID:40654945	研究论文	开发可解释深度学习模型识别癌症驱动基因并分析突变模式	提出结合生物学先验知识的监督深度学习模型xNNDriver和无监督可解释自编码器xAEDriver，实现多驱动变异同时推断	NA	识别癌症驱动基因并分析其突变模式	肿瘤样本中的癌症驱动基因和突变	机器学习	癌症	深度学习	xNNDriver（监督深度学习）, xAEDriver（无监督可解释自编码器）	基因组依赖分数和突变状态数据	基于Cancer Dependency Map（DepMap）的肿瘤样本
98	2025-09-24	Modeling dynamic inflow effects in fMRI to quantify cerebrospinal fluid flow 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.03.647027 PMID:40236215	研究论文	开发动态模型和物理驱动的深度学习框架，用于从fMRI数据量化脑脊液流动速度	首次建立基于时变流速的fMRI流入信号动态模型，并开发物理驱动的深度学习反演框架实现流速直接估计	未明确说明模型在病理条件下的适用性及验证样本规模的具体限制	量化脑脊液流动特性，使fMRI流入信号具有物理可解释性	人类受试者和仿体数据的脑脊液流动	医学影像分析	NA	血流敏感fMRI	动态模型、深度学习框架	fMRI影像数据	人类和仿体数据（具体数量未说明）
99	2025-05-06	Continuous Reaching and Grasping with a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 2025-Apr-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325551 PMID:40321282	研究论文	本研究提出了一种基于运动想象的脑机接口（BCI）范式，用于控制机器人手臂进行连续抓取任务，并在健康人群和中风患者中进行了评估	通过引入额外的‘点击’信号，增加了BCI系统的自由度，实现了对机器人手臂的连续控制，而非从预定动作列表中选择	当前系统的应用受限于EEG信号的低信噪比和空间分辨率	探索非侵入式脑机接口在控制辅助设备（如机器人手臂）中的应用，特别是在复杂任务中的表现	健康受试者和中风幸存者	脑机接口	中风	EEG信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未提及）
100	2025-09-24	Transformer-inspired training principles based breast cancer prediction: combining EfficientNetB0 and ResNet50 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98523-w PMID:40251247	研究论文	提出结合EfficientNetB0和ResNet50的集成模型用于乳腺癌组织病理学图像分类	首次将Transformer训练理念与EfficientNetB0、ResNet50集成，创新性地融合两种架构优势	NA	提高乳腺癌组织病理学图像分类准确率，区分IDC和非IDC类别	乳腺癌组织病理学图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习、迁移学习	EfficientNetB0、ResNet50、集成模型	图像	NA