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
10221	2025-10-07	scPrediXcan integrates advances in deep learning and single-cell data into a powerful cell-type-specific transcriptome-wide association study framework 2025-Mar-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.11.623049 PMID:39605417	研究论文	提出scPrediXcan方法，将深度学习与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组关联研究框架中	整合前沿深度学习方法预测表观遗传特征，开发ctPred方法高精度预测细胞类型特异性表达，捕获线性模型忽略的复杂基因调控规则	NA	开发细胞类型特异性转录组关联研究方法以识别疾病致病基因和机制	2型糖尿病和系统性红斑狼疮	机器学习	2型糖尿病, 系统性红斑狼疮	单细胞数据, 表观遗传特征预测	深度学习	DNA序列, 基因表达数据	NA	NA	NA	准确性, 基因识别数量, 基因组关联研究位点解释能力	NA
10222	2025-10-07	Enhancing Outcome Prediction in Intracerebral Hemorrhage Through Deep Learning: A Retrospective Multicenter Study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.07.025 PMID:39095262	研究论文	本研究通过深度学习技术开发并验证了用于预测脑出血患者90天预后的自动预后生物标志物	首次结合深度学习特征与临床特征构建融合模型，显著提高了脑出血预后预测的准确率	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅纳入发病6小时内影像学检查的患者	开发脑出血患者90天功能预后的精准预测工具	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	深度学习，逻辑回归，LASSO回归	CNN	医学影像	1098例患者（男性652例，女性446例）	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线	NA
10223	2025-10-07	The role of artificial intelligence and deep learning in determining the histopathological grade of pancreatic neuroendocrine tumors by using EUS images 2025 Mar-Apr, Endoscopic ultrasound IF:4.4Q1 DOI:10.1097/eus.0000000000000113 PMID:40385971	研究论文	本研究利用人工智能和深度学习算法，通过EUS图像预测胰腺神经内分泌肿瘤的组织病理学分级	首次将深度学习技术应用于EUS图像进行胰腺神经内分泌肿瘤分级预测	样本量较小（44例患者），属于初步研究	开发基于AI的胰腺神经内分泌肿瘤分级预测方法	胰腺神经内分泌肿瘤患者	医学影像分析	胰腺神经内分泌肿瘤	EUS-FNA/B（超声内镜引导下细针穿刺/活检）	CNN	EUS图像	44例患者的803张EUS图像	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
10224	2025-10-07	phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.06.606717 PMID:39149349	研究论文	介绍用于通过深度学习探索系统发育模型的软件phyddle	开发了首个基于流水线的软件，使用无似然深度学习方法来执行系统发育建模任务	NA	解决缺乏易处理似然函数的系统发育模型推断问题	系统发育树	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	系统发育数据	NA	NA	NA	准确性, 覆盖率测试	NA
10225	2025-10-07	Deep Convolutional Neural Network for Automated Staging of Periodontal Bone Loss Severity on Bite-wing Radiographs: An Eigen-CAM Explainability Mapping Approach 2025-Feb, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01218-3 PMID:39147888	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化系统，用于对咬翼片X光图像中的牙周骨丧失严重程度进行分期	首次将YOLOv8深度学习模型与Eigen-CAM可解释性热图相结合，用于牙周骨丧失的自动分期	对轻度和中度骨丧失的分类准确性相对较低，因为这些损伤在图像中不如正常和严重骨丧失清晰可见	开发自动化系统对牙周骨丧失严重程度进行分期	咬翼片X光图像中的牙周骨丧失	计算机视觉	牙周病	X射线成像	CNN	图像	1752张咬翼片图像	PyTorch	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
10226	2025-10-07	Optimizing Corn Tar Spot Measurement: A Deep Learning Approach Using Red-Green-Blue Imaging and the Stromata Contour Detection Algorithm for Leaf-Level Disease Severity Analysis 2025-Jan, Plant disease IF:4.4Q1 DOI:10.1094/PDIS-12-23-2702-RE PMID:39160128	研究论文	提出改进的SCDA v2算法，通过深度学习结合RGB成像技术实现玉米焦斑病严重程度的叶片级分析	在SCDA v1基础上开发了SCDA v2，无需经验性搜索最优决策输入参数，通过预训练CNN分类器从区域提案中识别真实焦斑病子座，显著提高了检测准确性和一致性	未明确说明算法在不同环境条件下的泛化能力及计算效率	优化玉米焦斑病测量方法，实现准确的病害严重程度分析	玉米叶片焦斑病子座（褐色-黑色、凸起的真菌子实体）	计算机视觉	植物病害	RGB成像技术	CNN	图像	来自田间（低、中、高层冠层）和温室条件下不同环境的玉米叶片RGB图像数据集	NA	卷积神经网络	F1分数, 线性回归, Lin一致性相关系数, Dice系数	NA
10227	2025-10-07	Generative Adversarial Network With Robust Discriminator Through Multi-Task Learning for Low-Dose CT Denoising 2025-Jan, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3449647 PMID:39186436	研究论文	提出一种通过多任务学习增强判别器鲁棒性的生成对抗网络，用于低剂量CT图像去噪	提出三种创新方法：多任务学习的鲁棒判别器、两种调节机制（恢复一致性和无差异抑制）、以及结合残差快速傅里叶变换与卷积的生成器模块	未充分探索网络在其他CT领域的鲁棒性	解决低剂量CT图像去噪中的视觉不一致性、多指标性能不佳和网络鲁棒性不足等问题	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	GAN	医学图像	NA	NA	Res-FFT-Conv	像素级指标, 特征空间指标, 视觉评分	NA
10228	2025-10-07	Federated Learning in Glaucoma: A Comprehensive Review and Future Perspectives 2025 Jan-Feb, Ophthalmology. Glaucoma DOI:10.1016/j.ogla.2024.08.004 PMID:39214457	综述	本文全面回顾了联邦学习在青光眼筛查中的应用，并探讨了其未来发展方向	系统性地总结了联邦学习在解决青光眼AI模型开发中的数据隐私和共享难题方面的创新应用	NA	探讨联邦学习在青光眼筛查人工智能模型开发中的应用价值和前景	青光眼相关的医学影像数据和AI模型	医学人工智能	青光眼	联邦学习	深度学习, 机器学习	医学影像	NA	NA	NA	准确率	NA
10229	2025-10-07	Derivative-Guided Dual-Attention Mechanisms in Patch Transformer for Efficient Automated Recognition of Auditory Brainstem Response Latency 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.2025.3558730 PMID:40198282	研究论文	提出一种基于导数引导双注意力机制的Patch Transformer模型，用于自动识别听觉脑干反应波潜伏期	首次将导数引导与双注意力机制结合，通过重叠分块策略聚合语义信息，同时捕捉局部时间模式和全局依赖关系	未明确说明模型可解释性的具体改进方案，数据集多样性仍需进一步扩展	开发轻量级、可泛化的深度学习模型，实现听觉脑干反应波潜伏期的自动识别	听觉脑干反应(ABR)时间序列数据中的I、III、V波潜伏期	机器学习	听觉系统疾病	听觉脑干反应(ABR)检测	Transformer	时间序列数据	来自两家医院的大规模多样化数据集	NA	Patch Transformer, 导数引导双注意力机制	准确率	NA
10230	2025-10-07	Advancements in AI-driven drug sensitivity testing research 2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2025.1560569 PMID:40384974	综述	本文全面综述了人工智能在病原体药敏试验和耐药性检测方法研究中的进展与应用前景	重点探讨了机器学习和深度学习等新兴人工智能技术在药敏试验预测中的创新应用	NA	通过人工智能技术预测药物敏感性测试和病原体耐药性，减少抗生素滥用	病原体抗生素耐药性	机器学习	感染性疾病	药敏试验(AST)	机器学习(ML), 深度学习(DL)	影像数据, 实验室数据	NA	NA	NA	NA	NA
10231	2025-10-07	Advancements in deep learning for early diagnosis of Alzheimer's disease using multimodal neuroimaging: challenges and future directions 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1557177 PMID:40385089	综述	本文综述了深度学习在多模态神经影像早期诊断阿尔茨海默病中的应用进展、挑战和未来方向	系统总结了深度学习在多模态神经影像分析中的最新应用，强调了多模态整合相比单模态方法的诊断准确性提升	数据异质性、样本量小、在不同人群中泛化能力有限、临床转化需考虑可解释性和伦理问题	探讨深度学习在多模态神经影像中早期诊断阿尔茨海默病的应用潜力	阿尔茨海默病患者的多模态脑成像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态神经影像	CNN, RNN, Transformer	脑成像数据	NA	NA	卷积神经网络，循环神经网络，基于Transformer的模型	诊断准确性	NA
10232	2025-10-07	Automatic diagnosis of extraocular muscle palsy based on machine learning and diplopia images 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.05.01 PMID:40385124	研究论文	基于机器学习和复视图像开发自动诊断眼外肌麻痹的方法	首次将多种机器学习算法应用于复视图像数据，实现眼外肌麻痹的自动诊断，并比较了不同算法的性能	回顾性研究，数据来源于单一机构，需要进一步前瞻性验证	开发能够自动诊断眼外肌麻痹的机器学习模型	3244例患者的复视图像和医疗记录数据	机器学习	眼外肌麻痹	计算机化复视测试	逻辑回归,决策树,支持向量机,XGBoost,深度学习	图像,医疗记录	3244个病例，其中2757个训练样本，487个测试样本	NA	NA	准确率,混淆矩阵,精确率-召回率曲线,加权精确率,加权召回率,加权F1分数	NA
10233	2025-10-07	Multimodal deep learning model for prediction of prognosis in central nervous system inflammation 2025, Brain communications IF:4.1Q2 DOI:10.1093/braincomms/fcaf179 PMID:40385378	研究论文	开发了一种整合临床特征和脑部MRI数据的多模态深度学习模型，用于预测中枢神经系统炎症的预后	首次将3D脑部MRI分割与临床特征相结合的多模态深度学习模型，在多种病因的中枢神经系统炎症中均表现出优越的预后预测性能	回顾性研究设计，数据来自单一三级转诊医院，样本量相对有限	提高中枢神经系统炎症的早期预后预测准确性	中枢神经系统炎症患者	医学影像分析	中枢神经系统炎症	脑部MRI，临床变量分析	3D CNN，多模态深度学习	3D MRI图像，临床特征数据	内部数据集：291名患者的413张图像；外部数据集：106名患者的210张图像	FastSurfer	3D卷积神经网络	准确率，F1分数，ROC曲线下面积，精确召回曲线下面积	NA
10234	2025-10-07	HD-6mAPred: a hybrid deep learning approach for accurate prediction of N6-methyladenine sites in plant species 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19463 PMID:40386224	研究论文	开发了一种混合深度学习模型HD-6mAPred，用于准确预测植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	结合双向门控循环单元、卷积神经网络和注意力机制的混合深度学习架构，采用多种DNA序列编码方案和保留搜索策略优化特征选择	NA	开发一种鲁棒的方法来提高6mA位点预测的准确性和跨物种泛化能力	植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	生物信息学	NA	DNA序列编码	BiGRU, CNN	DNA序列数据	蔷薇科、水稻和拟南芥数据集	NA	双向门控循环单元, 卷积神经网络, 注意力机制	准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性	NA
10235	2025-10-07	Significance of multi-task deep learning neural networks for diagnosing clinically significant prostate cancer in plain abdominal CT 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1543230 PMID:40386561	研究论文	本研究评估了基于3DUnet架构的多任务深度学习网络在腹部平扫CT中诊断临床显著性前列腺癌的有效性	首次将多任务深度学习神经网络应用于腹部平扫CT的前列腺癌诊断，并开发了结合预测结果和PSAD、年龄的诊断列线图	样本量相对有限，且来自单一机构的放射科和核医学科患者	评估多任务深度学习神经网络在早期前列腺癌CT诊断中的有效性	临床显著性前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	CT扫描	深度学习神经网络	CT图像	539名患者（放射科461名，核医学科78名）	NA	3DUnet, ResNet18	AUC, ROC曲线	NA
10236	2025-10-07	Intelligent rehabilitation in an aging population: empowering human-machine interaction for hand function rehabilitation through 3D deep learning and point cloud 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1543643 PMID:40386804	研究论文	提出基于3D深度学习模型处理激光传感器点云数据的方法，实现非接触式手势表面特征分析，应用于人机交互手功能智能康复领域	集成手部表面点云采集、局部特征提取和维度信息抽象增强等关键技术，构建精准的手势表面特征分析系统	NA	开发非接触式智能手功能康复技术，改善老年人和康复患者的交互方式	老年人群和康复患者的手功能	计算机视觉	老年疾病	激光传感器点云数据采集	3D深度学习	点云数据	NA	NA	NA	准确率	NA
10237	2025-10-07	Hybrid deep learning model for accurate and efficient android malware detection using DBN-GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310230 PMID:40388500	研究论文	提出一种结合深度信念网络和门控循环单元的混合深度学习模型，用于安卓恶意软件的准确高效检测	首次将DBN静态分析与GRU动态行为建模相结合，实现了静态和动态检测方法的有效融合	仅在Drebin数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	提高安卓恶意软件检测的准确性和效率	安卓应用程序（APK文件）	机器学习	NA	静态分析和动态行为分析	DBN, GRU	静态特征（权限、API调用、意图过滤器）和动态特征（系统调用、网络活动、进程间通信）	129,013个应用程序（5,560个恶意软件，123,453个良性应用）	NA	DBN-GRU混合架构	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
10238	2025-10-07	Quantitative Spatial Analysis of Chromatin Biomolecular Condensates using Cryo-Electron Tomography 2024-Dec-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.01.626131 PMID:39677698	研究论文	通过冷冻电子断层扫描技术对染色质生物分子凝聚物进行定量空间分析	整合深度学习分割与新型上下文感知模板匹配方法，首次在重构和天然染色质系统中解析核小体平均结构	方法主要针对生化重构的凝聚物，对某些细胞内的凝聚物适用性有限	研究染色质生物分子凝聚物的内部结构和形成机制	生化重构的染色质凝聚物和原位天然染色质	结构生物学	NA	冷冻电子断层扫描，高压冷冻，聚焦离子束铣削	深度学习	冷冻电子断层扫描图像	NA	NA	NA	分辨率（6.1 Å和12 Å）	NA
10239	2025-10-07	Interformer: an interaction-aware model for protein-ligand docking and affinity prediction 2024-11-25, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54440-6 PMID:39587070	研究论文	提出一种基于图Transformer架构的交互感知模型Interformer，用于蛋白质-配体对接和亲和力预测	采用交互感知混合密度网络捕获非共价相互作用，并引入负采样策略校正交互分布	NA	改进蛋白质-配体对接和亲和力预测的泛化能力和可解释性	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	深度学习	图Transformer	分子结构数据	公开数据集和内部数据集	NA	Graph-Transformer	对接任务SOTA性能	NA
10240	2025-10-07	Whole-cell multi-target single-molecule super-resolution imaging in 3D with microfluidics and a single-objective tilted light sheet 2024-11-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54609-z PMID:39582043	研究论文	开发了一种结合微流控和单物镜倾斜光片技术的3D多靶点单分子超分辨率成像平台	通过可操纵的倾斜光片减少荧光背景，结合3D纳米打印微流控系统反射光片，实现了全细胞多靶点3D超分辨率成像	NA	解决全细胞多靶点3D单分子超分辨率成像中的高荧光背景和慢采集速度问题	哺乳动物细胞内的亚细胞结构	生物医学成像	NA	单分子超分辨率荧光显微镜，微流控技术，Exchange-PAINT	深度学习	3D图像	NA	NA	NA	成像精度，成像速度	NA