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	2025-09-29	Performance of a Deep Learning Reconstruction Method on Clinical Chest-Abdomen-Pelvis Scans from a Dual-Layer Detector CT System 2025-Aug-25, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090094 PMID:41003477	研究论文	比较深度学习重建方法与传统方法在临床胸腹盆CT扫描中的性能和鲁棒性	首次在双层探测器CT系统上系统评估深度学习重建方法，并引入三种参数设置进行对比分析	样本量相对有限（99例扫描，其中1例因恶病质被排除），仅评估了门静脉期扫描	评估深度学习重建方法在CT图像重建中的性能表现	临床胸腹盆CT扫描图像	医学影像分析	NA	CT扫描、深度学习重建	深度学习重建(DLR)	CT图像	99例临床胸腹盆CT扫描（最终分析98例）
82	2025-09-27	An Enhanced MIBKA-CNN-BiLSTM Model for Fake Information Detection 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090562 PMID:41002796	研究论文	提出一种名为MIBKA-CNN-BiLSTM的混合检测模型，用于虚假信息检测	通过三策略增强的黑鸢优化算法和优化的双通道深度学习架构，显著提升检测精度和效率	NA	提高虚假信息检测的准确性和效率	社交媒体平台上的虚假信息	自然语言处理	NA	黑鸢优化算法、CNN-BiLSTM双通道特征提取	MIBKA-CNN-BiLSTM混合模型	文本数据	基于社交媒体平台（包括CCTV）构建的高质量虚假信息数据集和Weibo21数据集
83	2025-09-29	Mobile Mental Health Screening in EmotiZen via the Novel Brain-Inspired MCoG-LDPSNet 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090563 PMID:41002797	研究论文	提出了一种名为MCoG-LDPSNet的脑启发模型，用于移动心理健康筛查中的焦虑和抑郁检测	结合了双正交编码通路和新型损失驱动参数化Swish激活函数，通过可学习的β参数实现神经生物学启发的自适应增益机制	NA	开发能够在严重类别不平衡情况下进行稳健预测的移动心理健康筛查模型	焦虑和抑郁患者	自然语言处理	精神疾病	深度学习	MCoG-LDPSNet（脑启发模型）	文本	基准心理健康语料库和社交媒体文本
84	2025-09-29	An integrative assay for measuring social aversion and motivation in freely behaving mice 2025-Aug-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101108 PMID:40680732	研究论文	开发了一种名为SAUSI的行为测试方法，用于综合评估自由活动小鼠的社会厌恶行为	整合了社会动机、犹豫性和自由互动要素，能够多重评估社会厌恶行为，并与深度学习兼容	NA	开发评估社会厌恶行为的综合行为测试方法	小鼠的社会厌恶行为	行为神经科学	精神健康障碍	深度学习	NA	行为数据	NA
85	2025-09-29	Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children 2025-Aug, Applied clinical informatics IF:2.1Q4 DOI:10.1055/a-2605-1847 PMID:40355126	研究论文	本研究评估了儿童中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到临床部署过程中的性能下降问题	创建了新型数据基础设施来组织实时和历史数据，并系统分析了模型性能下降的根本原因	模型在部署后性能显著下降，AUROC从0.97降至<0.60，存在训练/服务偏差、特征泄露和过拟合等问题	前瞻性实施儿科CLABSI预测模型并达到临床实践所需的离线验证性能	住院儿童中心静脉导管相关血流感染	机器学习	血流感染	深度学习	深度学习模型	临床数据	NA
86	2025-09-29	Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation 2025-Aug, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) : [proceedings]. IEEE Conference on Automation Science and Engineering DOI:10.1109/case58245.2025.11163942 PMID:41000371	研究论文	提出一种集成深度学习和实时运动补偿的自主机器人视网膜下注射系统	首次将LSTM神经网络应用于视网膜运动预测，并开发动态比例速度控制策略实现针头与视网膜运动的实时同步	实验验证主要在模拟和猪眼模型中进行，尚未进行人体临床试验	提高视网膜下注射手术的安全性和精确性	视网膜内部限制膜(ILM)运动和针头定位	计算机视觉	视网膜疾病	术中光学相干断层扫描(iOCT)	LSTM	图像	开放天空猪眼实验模型
87	2025-09-29	A vision transformer approach for fully automated and scalable dementia screening using clock drawing test images 2025 Jul-Sep, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1002/dad2.70171 PMID:41001422	研究论文	开发基于视觉变换器的全自动痴呆筛查系统，通过分析手绘时钟测试图像实现痴呆预测	首次将视觉变换器应用于时钟绘图测试分析，结合CNN预处理自动处理图像质量问题，在独立临床数据集上表现优于人工评分和现有深度学习方法	模型准确率为76.5%，仍有提升空间；研究主要基于特定数据集，需要进一步验证在其他人群中的泛化能力	开发全自动、可扩展的痴呆筛查系统，解决传统时钟绘图测试需要专业评分人员和缺乏标准化标准的问题	手绘时钟测试图像	计算机视觉	痴呆症	视觉变换器(ViT)、卷积神经网络(CNN)	ViT、CNN	图像	训练集54,027个样本(NHATS数据集)，测试集862个患者(TDRA临床队列，其中522例痴呆，340例正常认知)
88	2025-09-29	Improving spliced alignment by modeling splice sites with deep learning 2025-Jun-15, ArXiv PMID:40980762	研究论文	通过深度学习建模剪接位点来改进剪接比对方法	使用一维卷积神经网络学习剪接信号，首次在脊椎动物和昆虫基因组中训练出仅含7,026个参数的轻量模型	NA	提高剪接比对的准确性，特别是在序列相似性较低的情况下	信使RNA和蛋白质序列与真核生物基因组的比对	生物信息学	NA	深度学习，一维卷积神经网络	1D-CNN	基因组序列，RNA-seq数据，蛋白质序列	脊椎动物和昆虫基因组训练数据
89	2025-09-29	Modality-AGnostic Image Cascade (MAGIC) for Multi-Modality Cardiac Substructure Segmentation 2025-Jun-12, ArXiv PMID:40980770	研究论文	提出并验证了一种模态无关图像级联方法用于多模态心脏亚结构分割	通过复制编码和解码分支实现单一模型处理多模态数据，能够分割重叠结构	统计差异有限，在57%的情况下优于对比模型	开发能够处理多模态医学图像的心脏亚结构自动分割方法	二十个心脏亚结构（心脏、心腔、大血管、瓣膜、冠状动脉和传导节点）	数字病理	心血管疾病	深度学习	nnU-Net	医学图像	训练集76例，验证集15例，测试集30例，包含模拟CT、低场MR-Linac和心脏CT血管造影三种模态
90	2025-09-29	Deep Learning of Cellular Metabolic Flux Distributions Predicts Lifespan 2025-May-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.22.623650 PMID:39651232	研究论文	本研究通过深度学习分析酵母代谢通量分布来预测寿命差异	首次发现代谢网络中的通量配置可完全解释寿命差异，并识别出三种与不同寿命相关的代谢稳定状态	研究仅限于单倍体酵母细胞，未在其他生物体中验证	探究代谢网络通量分布与寿命变异之间的关系	单倍体酵母细胞及其代谢网络	机器学习	衰老相关疾病	代谢网络建模、基因敲除、深度学习	RNN、CfNN、CNN	代谢通量分布数据、寿命数据	812个可行突变体，66,400个单个细胞，406,500个通量分布
91	2025-09-29	LivecellX: A Scalable Deep Learning Framework for Single-Cell Object-Oriented Analysis in Live-Cell Imaging 2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.23.639532 PMID:40060645	研究论文	介绍LivecellX——一个基于深度学习的面向对象框架，用于活细胞成像中的单细胞动态分析	定义了分割校正新任务，提出了创新的评估指标和机器学习技术，开发了校正分割网络(CS-Net)和轨迹级校正算法	NA	解决活细胞成像中细胞分割和追踪的准确性挑战	活细胞成像中的单细胞动态	计算机视觉	NA	深度学习	校正分割网络(CS-Net)	活细胞成像数据	来自两种不同类型显微镜的新型成像数据集
92	2025-09-29	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	提出两种新型可解释深度学习模型(xNNDriver和xAEDriver)，首次将基因突变状态与全基因组依赖性评分关联，并同时推断多个驱动变异表示	NA	识别癌症驱动基因和突变，理解肿瘤进展并开发靶向治疗	癌症细胞系和肿瘤样本	机器学习	癌症	深度学习	xNNDriver(监督学习), xAEDriver(无监督可解释自编码器)	基因突变数据、依赖性评分数据	NA
93	2025-09-29	HIERARCHICAL LOG BAYESIAN NEURAL NETWORK FOR ENHANCED AORTA SEGMENTATION 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10980947 PMID:41001007	研究论文	提出一种基于贝叶斯神经网络的分层拉普拉斯高斯模型，用于增强主动脉分割精度	结合3D U-Net和分层LoG流，通过贝叶斯方法参数化LoG流并提供分割结果的置信区间	NA	提高主动脉及其分支血管的医学图像分割准确性	主动脉及其弓部分支血管	计算机视觉	心血管疾病	分层拉普拉斯高斯(LoG)模型	3D U-Net, 贝叶斯神经网络	医学图像	来自两个主动脉数据集的多个体积数据
94	2025-09-29	Accuracy and Longitudinal Consistency of PET/MR Attenuation Correction in Amyloid PET Imaging amid Software and Hardware Upgrades 2025-Mar-04, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8490 PMID:39251256	研究论文	本研究评估了PET/MR中基于深度学习的衰减校正方法在不同软件和硬件升级下的准确性和纵向一致性	采用迁移学习优化DL-Dixon模型，首次系统评估其在软件版本和头部线圈升级背景下对阿尔茨海默病淀粉样蛋白PET成像的纵向一致性	研究样本量相对有限，仅对特定软件版本和头部线圈组合进行了验证	协调PET/MR DL-Dixon衰减校正方法在软件和硬件更新过程中的数据变异性，评估其准确性和纵向一致性	阿尔茨海默病患者的淀粉样蛋白PET成像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET/MR成像、深度学习、迁移学习	DL-Dixon深度学习模型	医学影像（PET/MR和CT图像）	329名参与者，其中38名在约3年内接受了两次三模态扫描
95	2025-09-29	Sli2Vol+: Segmenting 3D Medical Images Based on an Object Estimation Guided Correspondence Flow Network 2025 Feb-Mar, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision DOI:10.1109/wacv61041.2025.00357 PMID:41001582	研究论文	提出一种基于目标估计引导对应流网络的自监督框架，用于3D医学图像分割	开发了目标估计引导对应流网络，通过生成伪标签和自监督学习可靠对应关系，减少误差累积并更好处理切片间不连续性	每个训练和测试体积仅使用单个标注切片，可能在某些复杂情况下性能受限	开发仅需少量标注的3D医学图像分割方法	3D医学图像中的解剖结构	计算机视觉	NA	自监督学习	对应流网络	3D医学图像	多个不同器官、模态和模式的医学图像数据集
96	2025-09-29	Multivideo Models for Classifying Hand Impairment After Stroke Using Egocentric Video 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.2025.3596488 PMID:40768474	研究论文	提出一种新型多视频架构，通过处理多个任务视频来改进中风后手部功能障碍的分类评估	首次开发能够同时分析多个日常生活活动视频的深度学习架构，突破了现有方法仅能处理单一任务的限制	研究在家庭模拟实验室环境中进行，可能无法完全反映真实自然环境中的表现	开发基于多视频分析的中风后手部功能障碍自动评估方法	中风幸存者在日常生活活动中的手部功能表现	计算机视觉	中风	深度学习视频分析	SlowFast特征提取器，融合了晚期融合和中间融合的多视频架构	第一人称视角视频	使用留一法交叉验证的中风幸存者视频数据集
97	2025-09-29	How to accurately predict nanobody structure: Classical physics-based simulations or deep learning approaches 2025, Advances in protein chemistry and structural biology DOI:10.1016/bs.apcsb.2024.12.001 PMID:40973396	研究论文	本研究系统比较了基于经典物理的模拟和深度学习方法在预测纳米抗体结构（特别是CDR3区域）的准确性	首次系统比较物理模拟与深度学习在纳米抗体结构预测中的表现，并基于CDR3构型分类提出针对性的预测建议	仅选取了三种代表性纳米抗体（Nb32、Nb80、Nb35）作为研究对象，样本量有限	评估不同方法在纳米抗体结构预测中的准确性，特别是CDR3区域的预测	纳米抗体（重链单域抗体）的结构，特别是互补决定区CDR3	计算生物学	NA	同源建模、分子动力学模拟、AlphaFold2、RoseTTAFold	AlphaFold2、RoseTTAFold	蛋白质结构数据	3种代表性纳米抗体（Nb32、Nb80、Nb35）
98	2025-09-29	Evaluating the diagnostic performance of OpenBioLLM in neurology: A case-based assessment of a medical large language model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332196 PMID:40997070	研究论文	评估医疗大语言模型OpenBioLLM在神经病学领域的诊断性能	首次对OpenBioLLM在复杂神经病学病例中的诊断能力进行系统评估	模型在识别正确病理生理原因方面存在困难，尚不能作为可靠的独立诊断工具	评估OpenBioLLM在神经病学条件下的诊断准确性、全面性、补充性和流畅性	25个来自《神经病学临床病例》的复杂神经病学病例	自然语言处理	神经疾病	大语言模型	Transformer	文本	25个神经病学病例
99	2025-09-29	A GAN-Based Approach for enhancing security in satellite based IoT networks using MPI enabled HPC 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331019 PMID:40997099	研究论文	提出一种基于GAN的安全框架DLGAN，用于增强卫星物联网网络的安全性	结合CNN实时异常检测与GAN生成合成攻击数据，并通过MPI在HPC系统上实现可扩展并行处理	未明确说明具体数据集规模和实验环境配置细节	解决卫星物联网网络中的安全传输问题	卫星物联网网络和网络流量数据	机器学习	NA	生成对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)、消息传递接口(MPI)	GAN、CNN	网络流量数据	能够检测14种不同类型的攻击，但未明确具体数据样本数量
100	2025-09-29	A hybrid deep learning framework combining transformer and logistic regression models for automatic marine mucilage detection using sentinel-1 SAR data: A case study in Armutlu-Zeytinbağı, Marmara Sea 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330721 PMID:40997107	研究论文	提出结合Transformer和逻辑回归的混合深度学习框架，利用Sentinel-1 SAR数据自动检测海洋黏液物质	首次将Transformer与逻辑回归模型结合用于海洋黏液检测，创建了独特的VV-VH极化波段数据集	研究区域仅限于马尔马拉海的Armutlu-Zeytinbağı地区，时间范围有限（2021年5-6月）	开发自动检测海洋黏液区域的方法，实现早期预警和干预	马尔马拉海海洋黏液污染区域	计算机视觉	NA	卫星遥感，Sentinel-1 SAR数据，VV-VH极化波段分析	混合模型（Transformer + 逻辑回归），RNN，CNN，决策树，朴素贝叶斯，SVM	卫星图像，时间序列数据	2600个样本（1300个黏液区域，1300个清洁区域）