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
10161	2025-10-07	Determining resources and capabilities in complex context: A decision-making model for banks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323735 PMID:40392866	研究论文	本研究开发了一个用于银行在复杂环境中确定资源和能力的决策模型	提出了一个适用于复杂环境的资源能力决策模型，整合了模糊偏好判断、深度学习分析和成功率预测	研究样本仅限于印度尼西亚国有银行，可能限制模型的普适性	开发银行资源和能力确定的决策模型	印度尼西亚国有银行	机器学习	NA	定性方法、案例研究策略、溯因方法	深度学习	定性数据	印度尼西亚国有银行样本	NA	NA	成功率预测	NA
10162	2025-10-07	Deep learning approaches for quantitative and qualitative assessment of cervical vertebral maturation staging systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323776 PMID:40392884	研究论文	本研究开发并比较了基于人工智能的定量和定性颈椎骨成熟度分期方法	首次提出基于13个颈椎标志点测量的定量QCVM方法，相比传统定性方法展现出更优性能	研究样本仅来自6个医疗中心，可能影响模型的泛化能力	探索人工智能在颈椎骨成熟度分期评估中的应用潜力	颈椎骨成熟度分期系统	计算机视觉	骨科发育评估	侧位头影测量	深度学习模型	图像	3,600张侧位头影测量图像	NA	NA	Pearson相关系数, 均方误差, 成功检测率, 精确率-召回率, F1分数, 分类准确率	NA
10163	2025-10-07	SwinFishNet: A Swin Transformer-based approach for automatic fish species classification using transfer learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322711 PMID:40392913	研究论文	提出基于Swin Transformer的迁移学习方法SwinFishNet，用于自动鱼类物种分类	首次将Swin Transformer架构应用于鱼类物种分类任务，通过其分层结构同时捕捉局部和全局特征	NA	开发自动鱼类物种分类方法以提升渔业可持续性、食品安全和市场效率	淡水鱼和海水鱼图像数据	计算机视觉	NA	图像处理	Transformer	图像	三个数据集：12类BD-Freshwater-Fish、10类SmallFishBD和20类FishSpecies	PyTorch	Swin Transformer	分类准确率,F1分数,召回率,精确率,马修斯相关系数,科恩卡帕系数,混淆矩阵	NA
10164	2025-10-07	Assessing response in endoscopy images of esophageal cancer treated with total neoadjuvant therapy via hybrid-architecture ensemble deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1590448 PMID:40395323	研究论文	通过混合架构集成深度学习评估食管癌患者接受全新辅助治疗后的内镜图像反应	提出EC-HAENet混合架构集成深度学习模型，在食管癌全新辅助治疗反应评估中显著优于传统内镜活检方法	研究样本仅来自单一医疗中心，需要多中心验证以证明模型的泛化能力	开发准确评估食管癌患者接受全新辅助治疗后病理完全反应的AI模型	食管癌患者的内镜图像	计算机视觉	食管癌	内镜检查	集成深度学习	图像	300名食管癌患者的7,359张内镜图像	NA	混合架构集成模型	AUC, 准确率	NA
10165	2025-10-07	Leveraging spatial dependencies and multi-scale features for automated knee injury detection on MRI diagnosis 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1590962 PMID:40395675	研究论文	开发基于图卷积网络和多尺度特征融合的深度学习模型KneeXNet，用于膝关节MRI图像的自动损伤检测	利用图卷积网络捕捉膝关节MRI中的空间依赖关系，结合多尺度特征融合和对比学习方案增强模型判别能力	NA	为临床医生提供高效可靠的膝关节损伤诊断工具，特别关注前交叉韧带撕裂检测	膝关节磁共振成像数据	医学影像分析	膝关节损伤	磁共振成像	图卷积网络	医学图像	1,370名患者的膝关节MRI扫描	PyTorch, Django	图卷积网络, 多尺度特征融合模块	AUC	NA
10166	2025-10-07	Transfer Learning and Multi-Feature Fusion-Based Deep Learning Model for Idiopathic Macular Hole Diagnosis and Grading from Optical Coherence Tomography Images 2025, Clinical ophthalmology (Auckland, N.Z.) DOI:10.2147/OPTH.S521558 PMID:40396157	研究论文	开发基于迁移学习和多特征融合的深度学习模型，用于从光学相干断层扫描图像诊断和分级特发性黄斑裂孔	结合迁移学习与多特征融合策略，融合传统组学特征与深度特征，构建高效的黄斑裂孔诊断模型	单中心回顾性研究，样本量有限（229张OCT图像），需要更多临床试验验证	评估深度学习系统在特发性黄斑裂孔诊断、分级和预测中的作用	南昌大学第一附属医院特发性黄斑裂孔患者的双眼OCT图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	CNN, 融合模型	图像	229张OCT图像	NA	ResNet101	准确率, AUC, C-index	NA
10167	2025-10-07	Predicting cell type-specific epigenomic profiles accounting for distal genetic effects 2024-11-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54441-5 PMID:39550354	研究论文	提出一种能预测未见细胞类型表观遗传信号的深度学习模型Enformer Celltyping	首次在深度学习模型中整合远端DNA相互作用效应（最远100,000碱基对）以实现跨细胞类型的表观遗传信号预测	基因组深度学习模型在遗传变异效应预测方面仍存在局限性	开发能预测不同细胞类型表观遗传谱的计算模型	细胞类型特异性表观遗传信号	机器学习	NA	染色质可及性数据，表观遗传插补	深度学习	DNA序列数据，表观遗传数据	NA	NA	Enformer	NA	NA
10168	2025-10-07	Digital profiling of gene expression from histology images with linearized attention 2024-11-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54182-5 PMID:39543087	研究论文	开发了一种名为SEQUOIA的线性化注意力模型，能够从组织学图像中预测癌症转录组谱	首次将线性化注意力机制应用于全切片图像分析，解决了传统transformer在医学图像处理中模型复杂度过高和数据量有限的问题	模型在16种癌症类型上训练，可能对其他罕见癌症类型的泛化能力有限	开发从组织学图像预测基因表达谱的深度学习方法，实现癌症个性化管理	癌症肿瘤样本	数字病理学	癌症	全切片图像分析，转录组分析	Transformer	图像	7584个肿瘤样本用于模型开发，1368个肿瘤样本用于验证	NA	线性化注意力Transformer	NA	NA
10169	2025-10-07	Deep learning-based Fast Volumetric Image Generation for Image-guided Proton Radiotherapy 2024-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2024.3439585 PMID:40385936	研究论文	开发基于深度学习的快速体积图像生成框架，用于肺癌质子放射治疗中的图像引导定位	提出结合正交kV X射线投影和深度学习的新型体积图像重建框架，专门针对质子FLASH治疗系统优化	研究仅基于30例肺癌患者数据，样本量有限；仅评估了肺部靶区	开发快速体积图像重建技术以提升图像引导质子放射治疗的精准度	肺癌患者和质子放射治疗系统	医学影像分析	肺癌	kV X射线投影，四维计算机断层扫描	深度学习	X射线投影图像，CT体积图像	30例肺癌患者，每人包含十个呼吸时相的四维CT数据集	NA	NA	平均绝对误差，峰值信噪比，结构相似性指数，水等效厚度误差	NA
10170	2025-10-07	Foundation model of neural activity predicts response to new stimulus types and anatomy 2024-Aug-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.03.21.533548 PMID:36993435	研究论文	通过训练神经活动基础模型，准确预测小鼠对新视觉刺激的神经响应并推断神经元解剖特征	首次将基础模型范式应用于神经科学，实现了跨小鼠个体、跨刺激类型和跨任务（从神经活动预测到解剖特征预测）的强泛化能力	模型训练依赖于大规模神经活动数据采集，目前仅针对视觉皮层进行了验证	构建能够泛化到新刺激类型和预测解剖特征的大脑基础模型	小鼠视觉皮层神经元活动	计算神经科学	NA	神经活动记录，功能连接组学	基础模型	神经活动数据，自然视频刺激，解剖数据	多只小鼠的大规模神经活动记录	NA	NA	预测准确率	NA
10171	2025-10-07	Lightning Pose: improved animal pose estimation via semi-supervised learning, Bayesian ensembling and cloud-native open-source tools 2024-Jul, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02319-1 PMID:38918605	研究论文	提出Lightning Pose系统，通过半监督学习、贝叶斯集成和云原生工具改进动物姿态估计	结合半监督学习利用未标记视频数据、设计处理遮挡的网络架构、集成集成学习和卡尔曼平滑的后处理技术	NA	开发更准确可靠的动物姿态估计方法	动物行为视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	NA	PyTorch Lightning	NA	准确性	云平台
10172	2025-10-07	Digital profiling of cancer transcriptomes from histology images with grouped vision attention 2024-Jan-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.28.560068 PMID:37808782	研究论文	开发了一种基于分组视觉注意力的Transformer模型，用于从组织学图像预测癌症转录组	首次将Transformer架构应用于组织学图像进行转录组预测，并采用预训练策略解决数据量不足的问题	模型在组织水平训练，空间基因表达预测能力仍需进一步验证	从组织学图像中预测癌症转录组特征	9种癌症类型的肿瘤样本和正常组织样本	数字病理学	癌症	空间转录组学，全切片组织学成像	Transformer	组织学图像，基因表达数据	预训练：1,802个正常组织样本；微调评估：4,331个肿瘤样本；验证：1,305个肿瘤样本	NA	Transformer	Pearson相关系数，均方根误差	NA
10173	2025-10-07	Deep Trans-Omic Network Fusion for Molecular Mechanism of Alzheimer's Disease 2024, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.3233/JAD-240098 PMID:38728189	研究论文	提出新型深度学习模型MoFNet，通过整合多组学数据和先验功能相互作用来研究阿尔茨海默病的分子机制	首次建模从DNA到RNA和蛋白质的动态信息流，整合多组学数据与SNP、基因和蛋白质间的先验功能相互作用	NA	发现功能连接的多组学特征，研究阿尔茨海默病的分子机制及其上游遗传贡献因素	阿尔茨海默病患者的多组学数据（SNP、基因、蛋白质）	机器学习	阿尔茨海默病	多组学数据整合分析	深度学习	基因组数据，转录组数据，蛋白质组数据	ROS/MAP队列数据	NA	MoFNet	预测性能	NA
10174	2025-10-07	A review of epilepsy detection and prediction methods based on EEG signal processing and deep learning 2024, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2024.1468967 PMID:39618710	综述	本文综述了基于脑电图信号处理和深度学习的癫痫检测与预测方法	系统梳理了癫痫EEG信号处理的关键环节，按患者独立性对文献进行分类，并区分了通用分类指标和特定癫痫预测标准两种评估方法	公开数据集缺乏癫痫类型多样性且采集环境受限，信号预处理方法有限，难以完全反映实际应用场景	通过深度学习方法实现癫痫脑电图信号的高效检测与预测	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图信号处理	CNN, RNN	脑电图信号	NA	NA	NA	通用分类指标，特定癫痫预测标准	NA
10175	2025-10-07	MLR-predictor: a versatile and efficient computational framework for multi-label requirements classification 2024, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2024.1481581 PMID:39664103	研究论文	提出一种名为MLR-predictor的多标签需求分类计算框架，通过创新性文本向量化方法和问题转换策略提升分类性能	采用OkapiBM25模型将需求文本转换为统计向量，并将多标签分类问题转化为多类分类问题，结合逻辑回归分类器实现高效分类	NA	开发高效的多标签需求分类计算框架以提升软件需求分类性能	软件需求文本数据	自然语言处理	NA	文本挖掘，机器学习	逻辑回归	文本	三个公共基准需求分类数据集	NA	OkapiBM25	宏F1值，F1分数	NA
10176	2025-10-07	The regulatory landscape of 5' UTRs in translational control during zebrafish embryogenesis 2023-Nov-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.23.568470 PMID:38045294	研究论文	本研究通过大规模平行报告基因分析和深度学习模型揭示了斑马鱼胚胎发生过程中5' UTR在翻译调控中的调控景观	首次在脊椎动物早期发育中建立了5' UTR翻译调控的定量模型，发现了86个具有不同核糖体招募能力的调控基序	研究仅聚焦于斑马鱼胚胎发生的早期阶段，未涵盖其他发育阶段或物种	解析5' UTR在翻译调控中的调控特征和作用机制	斑马鱼胚胎发育过程中的5' UTR序列	计算生物学	NA	大规模平行报告基因分析，多核糖体分析，深度学习	深度学习模型	序列数据，翻译效率数据	18,154个5' UTR序列	NA	DaniO5P	NA	NA
10177	2025-10-07	CatSkill: Artificial Intelligence-Based Metrics for the Assessment of Surgical Skill Level from Intraoperative Cataract Surgery Video Recordings 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100764 PMID:40385240	研究论文	开发并验证基于人工智能的白内障手术视频分析系统，用于评估外科医生的手术技能水平	首次提出白内障手术评估指标(CSAMs)，通过深度学习分析手术视频自动评估医生在维持眼球中立位、居中和显微镜对焦方面的技能	回顾性研究，仅包含620例手术视频，需要更大样本量验证	开发AI系统评估白内障手术医生的专业技能水平	620例完整白内障手术视频，由主治医生和眼科住院医师完成	计算机视觉	白内障	视频分析，深度学习分割	CNN	手术视频	620例白内障手术视频(430例用于分析，254例主治医生，176例住院医师)	NA	FPN(VGG16)	Dice系数,AUC	NA
10178	2025-10-07	GENERATIVE DEEP LEARNING APPROACH TO PREDICT POSTTREATMENT OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY IMAGES OF AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION AFTER 12 MONTHS 2025-Jun-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004409 PMID:39841905	研究论文	本研究开发了一种生成式深度学习模型，用于预测年龄相关性黄斑变性患者治疗12个月后的光学相干断层扫描图像	首次将条件生成对抗网络应用于预测年龄相关性黄斑变性的长期治疗结果，并验证了整合临床数据对预测性能的提升作用	研究样本量相对有限（533只眼），且仅针对初治的湿性年龄相关性黄斑变性患者	预测湿性年龄相关性黄斑变性患者的长期解剖学反应，实现个体化治疗管理	513名初治湿性年龄相关性黄斑变性患者的533只眼	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描(OCT)、荧光素血管造影、吲哚菁绿血管造影	条件生成对抗网络(cGAN)	医学图像	533只眼（来自513名患者）	NA	条件生成对抗网络	准确率	NA
10179	2025-10-07	Optimizing Skin Cancer Diagnosis: A Modified Ensemble Convolutional Neural Network for Classification 2025-Jun, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24792 PMID:39888306	研究论文	提出一种结合随机猫群优化和集成卷积神经网络的皮肤癌分类方法	提出随机猫群优化算法与集成卷积神经网络相结合的新方法，用于皮肤癌分期分类	NA	优化皮肤癌诊断，提高分类准确性	皮肤癌病变图像	计算机视觉	皮肤癌	图像处理	CNN, DNN	图像	HAM10000和ISIC数据集	Keras	集成卷积神经网络, 深度神经网络	准确率, 召回率, 特异性, 精确率, F1分数	NA
10180	2025-02-20	Letter to the Editor: "A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia" 2025-Jun, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251317097 PMID:39966688	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA