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
10321	2025-12-01	Attention-Guided Probabilistic Diffusion Model for Generating Cell-Type-Specific Gene Regulatory Networks from Gene Expression Profiles 2025-Oct-24, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111255 PMID:41300707	研究论文	提出基于扩散模型的深度学习框架Planet，用于从单细胞RNA测序数据构建细胞特异性基因调控网络	引入三重混合注意力Transformer捕获长程调控依赖，采用快速采样策略加速推理，提供系统水平的调控网络视图	与DigNet方法相比在可比条件下仅实现轻微性能提升	构建具有全局一致性的细胞特异性基因调控网络	小鼠肺Cd8Gzmk T细胞	机器学习	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	扩散模型, Transformer	基因表达谱	多个scRNA-seq数据集	NA	Triple Hybrid-Attention Transformer	NA	NA
10322	2025-12-01	Artificial Intelligence-Assisted CRISPR/Cas Systems for Targeting Plant Viruses 2025-Oct-24, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111258 PMID:41300710	综述	本文综述人工智能辅助CRISPR/Cas系统在植物病毒靶向应用中的最新进展	首次系统整合机器学习与深度学习算法于CRISPR设计框架，探索卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构及生成模型在蛋白质结构预测和宿主-病毒相互作用建模中的应用	面临gRNA设计挑战、脱靶效应、数据集标注不足以及植物-病毒相互作用复杂生物动力学等限制	建立下一代植物病毒基因组编辑策略的基础，推动AI驱动的CRISPR技术在可持续农业中的应用	植物病毒、CRISPR/Cas系统、人工智能算法	机器学习	植物病毒感染	CRISPR/Cas系统、蛋白质结构预测、sgRNA评分	CNN, RNN, Transformer, 生成模型	基因组数据、蛋白质结构数据、宿主-病毒相互作用数据	NA	AlphaFold2, RoseTTAFold, ESMFold	卷积神经网络、循环神经网络、Transformer架构	靶向特异性、Cas蛋白性能、计算机验证	NA
10323	2025-12-01	An Integrated Microfluidic System for One-Stop Multiplexed Exosomal PD-L1 and MMP9 Automated Analysis with Deep Learning Model YOLO 2025-Oct-24, Micromachines IF:3.0Q2 DOI:10.3390/mi16111208 PMID:41302727	研究论文	开发了一种集成微流控系统，用于一站式自动化分析外泌体PD-L1和MMP9标志物	结合微流控技术与深度学习模型YOLO，实现外泌体标志物的全自动快速分析	仅验证了四种细胞系，需要进一步临床验证	开发高效准确的外泌体肿瘤标志物分析平台	外泌体PD-L1和MMP9蛋白标志物	数字病理	肿瘤	微流控技术, 荧光定量分析	YOLO	荧光图像	四种不同细胞系	PyTorch	YOLOv5	检测限(12.58颗粒/μL)	NA
10324	2025-12-01	Multi-Omics Data Integration for Improved Cancer Subtyping via Denoising Autoencoder-Based Multi-Kernel Learning 2025-Oct-22, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16111246 PMID:41300698	研究论文	提出一种结合去噪自编码器和多核学习的深度学习框架DAE-MKL，用于癌症分子亚型识别	首次将去噪自编码器与多核学习相结合，能够有效处理多组学数据的高维特性并降低噪声干扰	仅在低级别胶质瘤和肾透明细胞癌两种癌症类型上验证，样本量相对有限	开发多组学数据整合方法以改进癌症亚型识别	低级别胶质瘤(LGG, n=86)和肾透明细胞癌(KIRC, n=285)患者的多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据整合	去噪自编码器, 多核学习	多组学数据	LGG 86例, KIRC 285例	深度学习框架	DAE-MKL	NMI, 生存分析log-rank p值	NA
10325	2025-12-01	A Scoping Review of AI-Based Approaches for Detecting Autism Traits Using Voice and Behavioral Data 2025-Oct-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12111136 PMID:41301092	综述	系统梳理人工智能在自闭症谱系障碍诊断中基于语音和行为数据的计算行为表型分析方法	首次系统性地绘制了AI在ASD诊断中八种关键行为模态的应用全景图，涵盖语音生物标志物、对话动态、运动分析等多维度数据	存在数据集异质性、样本性别偏见和总体样本量小等限制临床实施和泛化性的关键挑战	评估人工智能在自闭症谱系障碍诊断中的应用现状和发展方向	自闭症谱系障碍的行为特征和诊断方法	机器学习	自闭症谱系障碍	计算行为表型分析	机器学习,深度学习	语音数据,行为数据,多模态数据	158项研究（2015-2025年）	NA	NA	准确率	NA
10326	2025-12-01	DeepCARS-Identified High-Risk Patients: Clinical Interventions and Outcomes During the Korean Healthcare Crisis 2025-Oct-22, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61111896 PMID:41303733	研究论文	本研究评估了基于深度学习的DeepCARS预警系统在韩国医疗危机期间对临床决策的影响	首次在医疗资源受限环境下评估AI预警系统对医生实际决策的影响，并识别出影响干预决策的关键临床因素	回顾性研究设计，算法未包含患者功能状态和衰弱等个体化因素	评估DeepCARS预警系统在真实医疗环境中对医生决策的影响	830名触发DeepCARS警报的成人病房患者	医疗人工智能	心脏骤停风险患者	深度学习	深度学习预警系统	临床数据	830名成人病房患者	NA	DeepCARS	AUC, 敏感性, 特异性	NA
10327	2025-12-01	Deep Learning Enabled Optimization and Mass Transfer Mechanism in Ultrasound-Assisted Enzymatic Extraction of Polyphenols from Tartary Buckwheat Hulls 2025-Aug-21, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14162915 PMID:40870826	研究论文	本研究采用超声辅助酶法从苦荞壳中提取多酚，并通过数值模拟和自适应神经模糊推理系统优化提取工艺	结合超声辅助酶法提取与ANFIS模型预测，首次系统分析苦荞壳多酚的传质机理和温度敏感性	仅针对苦荞壳单一原料进行研究，未验证其他植物残渣的适用性	开发绿色高效的多酚提取方法并探究其传质机制	苦荞壳中的多酚类化合物	机器学习	NA	超声辅助酶法提取、数值模拟、高效液相色谱分析	ANFIS（自适应神经模糊推理系统）	化学分析数据、提取工艺参数	苦荞壳样品（具体数量未明确说明）	ANFIS	神经模糊推理系统	决定系数R²	NA
10328	2025-12-01	AI-Powered Skin Lesion Diagnosis using Whale Optimization Algorithm Enhanced ResNet 50 for Cancer Prediction 2025-Aug-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.8.2919 PMID:40849708	研究论文	本研究利用鲸鱼优化算法增强ResNet-50网络，实现皮肤病变的二元分类诊断	首次将鲸鱼优化算法应用于ResNet-50超参数优化，显著提升了皮肤病变分类性能	仅针对二元分类任务，未涉及多类别皮肤病变分类	通过优化深度学习模型提高皮肤病变分类的准确率和效率	皮肤痣图像数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像	3600张平衡的皮肤痣图像（1800良性，1800恶性）	NA	AlexNet,GoogleNet,VGG16,ResNet50,WOA-optimized ResNet50	准确率,精确率,召回率,F1分数,特异性,马修斯相关系数,对数损失,AUC-ROC,推理时间	NA
10329	2025-12-01	Walrus Optimization-Enhanced ResNet-50 for AI-Driven Renal Malignancy Prediction with Occlusion Sensitivity-Based Interpretation 2025-Aug-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2025.26.8.2995 PMID:40849716	研究论文	使用海象优化算法增强ResNet-50模型进行肾恶性肿瘤预测，并结合遮挡敏感性分析提升模型可解释性	首次将海象优化算法(WaOA)应用于ResNet-50超参数优化，结合遮挡敏感性分析提供模型决策过程的可视化解释	推理时间略高(0.1133秒)，仅使用单模态CT图像数据	优化深度学习模型在肾恶性肿瘤检测中的分类性能并确保模型可解释性	肾部CT图像中的四种诊断类别：囊肿、正常、结石和肿瘤	医学影像分析	肾恶性肿瘤	CT影像分析	CNN	图像	12,446张腹部CT图像（囊肿3,709张，正常5,077张，结石1,377张，肿瘤2,283张）	NA	ResNet-50, AlexNet, GoogLeNet, Inception V3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC, MCC, 对数损失	NA
10330	2025-12-01	An automated ATAC-seq method reveals sequence determinants of transcription factor dose response in the open chromatin 2025-Jul-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.24.666684 PMID:40777328	研究论文	开发自动化ATAC-seq平台RoboATAC，系统研究转录因子剂量对染色质可及性的定量影响	首次建立可扩展的自动化ATAC-seq平台，系统分析22种转录因子的剂量梯度对染色质可及性的定量影响，发现DNA序列可独立预测剂量敏感性	研究仅限于HEK293T细胞系，未在其他细胞类型中验证	揭示转录因子剂量与染色质可及性之间的定量关系	HEK293T细胞中的22种转录因子	基因组学	NA	ATAC-seq, 深度学习	深度学习模型	基因组测序数据	246个样本（22种TF的梯度过表达）	NA	NA	NA	NA
10331	2025-12-01	Deep learning approaches for diagnosing seizure based on EEG signal analysis 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1669919 PMID:41311991	研究论文	提出一种集成深度迁移学习框架，用于基于脑电图信号的个性化癫痫发作检测	结合ResNet、EfficientNet和定制化二维卷积神经网络，通过集成学习提升模型对患者特异性变异和噪声的鲁棒性	未提及模型在更大规模数据集上的验证效果和临床部署的可行性	开发高性能的癫痫发作检测方法以改善患者生活质量	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图信号分析，短时傅里叶变换	CNN, 集成学习, 迁移学习	脑电图信号，时频谱图	CHB-MIT头皮脑电图数据库和土耳其癫痫脑电图数据集	TensorFlow, PyTorch	ResNet, EfficientNet, 2DCNN	AUC	NA
10332	2025-12-01	Beyond the joystick: deep learning games for hand movement recovery 2025, Frontiers in rehabilitation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.3389/fresc.2025.1653302 PMID:41312123	研究论文	本研究开发了基于深度学习的手势识别系统，将经典街机游戏改造为手势控制的康复工具	使用预训练CNN模型和MediaPipe库实现基于单目摄像头的手势识别，将传统游戏改造为康复训练工具	样本量较小（15名参与者），仅评估了短期使用效果	通过游戏化治疗练习增强认知功能和手眼协调能力，支持手部康复计划	手部康复患者的手势识别和运动恢复	计算机视觉	NA	手势识别，计算机视觉	CNN	图像，视频	15名参与者	MediaPipe, Phaser.js	预训练CNN模型	手势识别准确率，系统可用性量表(SUS)，单样本t检验	基于网页的界面，标准摄像头设备
10333	2025-12-01	Detection of spheno-occipital synchondrosis fusion stages using artificial intelligence 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1682917 PMID:41312140	研究论文	本研究应用三种YOLO深度学习模型自动检测蝶枕软骨联合融合阶段	首次将YOLO系列深度学习模型应用于蝶枕软骨联合融合阶段的自动分类	研究样本仅限于6-25岁人群的CBCT影像数据	自动化蝶枕软骨联合融合阶段的分类评估	1,661名6-25岁个体的锥形束CT矢状面图像	计算机视觉	颅面异常	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	CNN	医学影像	1,661名个体	YOLOv5, YOLOv8, YOLOv11	YOLOv5, YOLOv8, YOLOv11	平均精度(mAP), 精确率, 召回率, F1分数, 推理时间	NA
10334	2025-12-01	Precise diagnosis of pediatric posterior cranial fossa neoplasms based on 2.5D MRI deep learning 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1700694 PMID:41312172	研究论文	开发基于2.5D多序列MRI的深度学习框架ResSwinT，用于儿童后颅窝肿瘤的精确分类	首次将残差网络与Swin Transformer结合应用于2.5D多序列MRI融合，并通过SHAP方法增强模型可解释性	回顾性研究，样本量相对有限（309例患者）	开发可解释的AI辅助诊断工具，提高儿童后颅窝肿瘤术前诊断准确性	经病理证实的309例儿童后颅窝肿瘤患者（109例毛细胞星形细胞瘤，130例髓母细胞瘤，70例室管膜瘤）	数字病理	儿童后颅窝肿瘤	多序列MRI（T1WI, T1C, T2WI, FLAIR, ADC）	深度学习	2.5D MRI图像	309例患者	PyTorch	ResSwinT（ResNet + Swin Transformer）	准确率, AUC	NA
10335	2025-12-01	Research on the application of a multi-model cascaded deep learning framework in the pathological diagnosis of osteosarcoma 2025, Oncology reviews IF:3.1Q2 DOI:10.3389/or.2025.1592408 PMID:41312358	研究论文	开发了一种基于Vision Mamba的多模型级联深度学习框架，用于骨肉瘤的病理诊断和评估	首次将先进的Vision Mamba模型作为核心网络架构，构建多模型级联深度学习框架应用于骨肉瘤病理诊断	NA	提高骨肉瘤病理诊断和评估的精确度和效率	骨肉瘤患者的病理图像	数字病理	骨肉瘤	病理图像分析	深度学习	图像	68例重庆总医院骨肉瘤患者真实世界数据+德克萨斯大学西南/UT达拉斯公开骨肉瘤评估数据	NA	Vision Mamba (ViM)	Dice系数,AUC,敏感性,特异性,阳性预测值,阴性预测值	NA
10336	2025-12-01	Detection and classification of microplastics in green tea using SERS with gold nanoparticle substrates integrating chemometrics and deep learning 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101235 PMID:41312430	研究论文	本研究利用金纳米颗粒基底的表面增强拉曼散射技术结合化学计量学和深度学习方法检测和分类绿茶中的微塑料污染	首次将表面增强拉曼散射技术与化学计量学方法和深度学习模型结合应用于绿茶中微塑料的检测与分类	PLS-DA模型在Ryokucha茶品种中未达到完美分类准确率，1D-CNN模型性能略低于PLS-DA	开发快速、灵敏、非破坏性的微塑料检测方法以保障绿茶食品安全	四种绿茶粉末（抹茶、茉莉花茶、煎茶、绿茶）中的聚苯乙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯微塑料	分析化学与人工智能交叉领域	NA	表面增强拉曼散射，金纳米颗粒基底	1D-CNN, PLS-DA, SVM	拉曼光谱数据	四种绿茶粉末品种的拉曼光谱样本	NA	一维卷积神经网络	准确率	NA
10337	2025-11-30	Hybrid deep learning reconstruction for fast four-dimensional cone beam computed tomography in small animal imaging 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70092 PMID:41316732	研究论文	开发了一种混合深度学习重建方法用于快速4D锥形束CT成像，在降低扫描剂量和时间的同时提高图像质量	提出结合深度学习运动核回归和运动补偿的混合重建框架，并引入自适应骨骼加权策略抑制骨骼引起的条纹伪影	仅在小动物成像中进行验证，尚未在临床人体成像中测试	开发快速低剂量的4D锥形束CT重建方法	小动物成像	医学影像重建	NA	锥形束CT成像	深度学习神经网络	CT投影数据，4D图像序列	活体动物实验	NA	SARnet	均方根误差，结构相似性指数	NA
10338	2025-11-30	Lightweight Hybrid Deep Learning Models for Accurate Classification of Respiratory Conditions from Raw Lung Sounds 2025-Nov-29, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02315-8 PMID:41315171	研究论文	提出一种基于轻量级混合深度学习模型的框架，用于从原始肺音中准确分类十一种呼吸系统疾病	首次使用无需特征工程或预处理的原始肺音数据，结合轻量级混合CNN-LSTM架构实现高精度呼吸病理分类	仅进行了数据集内评估，需要额外临床数据集的外部验证来评估泛化能力	提高呼吸系统疾病诊断准确性，并通过对比分析确定最高效的模型	原始肺听诊音	机器学习	呼吸系统疾病	肺音听诊	CNN, LSTM, 混合CNN-LSTM	音频	两个不同数据集（原始形式和增强后）	NA	混合CNN-LSTM	准确率	NA
10339	2025-11-30	Application and Challenges of Deep Learning in Pulmonary Vessels Segmentation of CTPA Images 2025-Nov-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638808 PMID:41313701	综述	本文系统综述了深度学习在CTPA图像肺血管分割中的应用进展与挑战	首次按数据维度(2D/3D/2.5D)系统分类网络架构并评估临床适应性，提出针对标注稀缺和模型泛化等临床挑战的创新缓解策略	基于文献综述的分析方法，缺乏原始实验验证；仅纳入23项高质量研究，可能存在发表偏倚	评估深度学习在CTPA图像肺血管分割中的技术进展和临床实施挑战	CTPA图像中的肺血管结构	数字病理	肺血管疾病	计算机断层扫描肺血管造影(CTPA)	深度学习	医学影像	23项高质量研究	NA	NA	Dice相似系数(DSC)	NA
10340	2025-11-30	Ortho-OPD: an Automatic Osteotomy Planes Design Model for Orthognathic Surgery Based on Deep Learning 2025-Nov-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3638775 PMID:41313700	研究论文	提出基于深度学习的自动截骨平面设计模型Ortho-OPD，用于正颌手术规划	首次结合CNN分割网络和RANSAC算法实现从原始CT数据自动设计正颌手术截骨平面	训练样本量较小（71例），需进一步扩大验证	开发自动化的正颌手术截骨平面设计方法以提升手术规划效率	颅颌面CT数据和正颌手术截骨平面	计算机视觉	牙颌面畸形	CT成像	CNN	3D医学图像（CT）	71个训练样本，31个测试病例	NA	CNN结合RANSAC算法	Dice相似系数，角度误差，最短距离，临床效率	NA