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
10581	2025-11-30	A combinatorial mutational map of active non-native protein kinases by deep learning guided sequence design 2025-Aug-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.03.668353 PMID:40766444	研究论文	通过深度学习指导的序列设计构建活性非天然蛋白激酶的组合突变图谱	突破传统方法限制，通过深度学习指导重新设计天然蛋白酪氨酸激酶，生成具有高度组合突变的新型功能序列	NA	探索高度组合和稀疏的序列-功能景观在突变尺度上的功能探索	蛋白酪氨酸激酶及其重新设计的序列变体	机器学习	NA	深度学习指导的序列设计，无细胞检测	深度学习，回归模型	蛋白质序列数据，功能活性数据	537个重新设计的序列变体，覆盖76个不同位置的436个独特突变	NA	NA	活性保留率（85%变体保持活性），功能预测准确率	NA
10582	2025-11-30	Sidechain conditioning and modeling for full-atom protein sequence design with FAMPNN 2025-Jul, Proceedings of machine learning research PMID:41307002	研究论文	提出FAMPNN方法，在蛋白质序列设计中同时建模序列身份和侧链构象	首次在固定骨架蛋白质序列设计中显式建模侧链构象，通过联合分类交叉熵和扩散损失目标学习氨基酸身份和侧链构象的分布	NA	开发能够同时优化蛋白质序列和侧链构象的深度学习方法	蛋白质序列和三维结构	计算生物学	NA	深度学习	图神经网络	蛋白质结构数据	NA	NA	MPNN（消息传递神经网络）	序列恢复率，侧链包装精度，结合和稳定性预测	NA
10583	2025-11-30	Deep learning-based reconstruction improves image quality in low-dose head CT angiography 2025-Jun, Malawi medical journal : the journal of Medical Association of Malawi IF:1.2Q4 DOI:10.4314/mmj.v37i2.8 PMID:41306806	研究论文	比较深度学习重建算法与传统算法在低剂量头颈部CT血管成像中的图像质量	首次在低剂量头颈部CTA中系统比较深度学习重建算法与传统迭代重建算法的图像质量	样本量较小（25例患者），仅使用单一CT扫描设备	评估不同图像重建算法在低剂量头颈部CTA中的图像质量表现	头颈部CT血管成像图像	医学影像处理	脑血管疾病	CT血管成像	深度学习重建算法	医学影像	25例患者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 边缘上升斜率, 图像噪声评分, 血管边缘定义评分, 整体质量评分, 锐利度评分, 清晰度评分	256层CT扫描仪
10584	2025-11-30	Rosette Trajectory MRI Reconstruction with Vision Transformers 2025-Apr-01, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11040041 PMID:40278708	研究论文	提出一种结合逆傅里叶变换和视觉Transformer的玫瑰轨迹磁共振成像重建方法	首次将视觉Transformer网络与卷积层结合用于非笛卡尔数据重建，无需大量预处理即可处理复杂空间依赖关系	NA	开发高效的玫瑰轨迹磁共振成像重建流程	玫瑰轨迹磁共振成像数据	计算机视觉	NA	磁共振成像	ViT, CNN	医学图像	NA	NA	Vision Transformer	归一化均方根误差, 峰值信噪比, 基于熵的图像质量评分	NA
10585	2025-11-30	Predicting Inhibition of CDK2 with SAnDReS: The Application of Machine Learning to Navigate the Scoring Function Space 2025, Current medicinal chemistry IF:3.5Q2 DOI:10.2174/0109298673313727240819070317 PMID:39219431	综述	本文综述了应用机器学习模型和SAnDReS程序预测CDK2抑制的研究进展	开发了基于SAnDReS的机器学习模型，在预测CDK2抑制方面优于传统和深度学习评分函数，并引入创新的DOME分析方法	NA	评估计算模型在预测CDK2抑制方面的应用	CDK2蛋白及其抑制剂	机器学习	癌症	机器学习建模	机器学习模型,深度学习	结构数据,结合亲和力数据	基于BindingDB数据库的CDK2相关数据	SAnDReS	NA	预测性能,pKi预测精度	NA
10586	2025-11-30	1DCNN-BiLSTM-transformer hypertension risk prediction model based on APW 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1714654 PMID:41306277	研究论文	提出一种基于动脉压力波形的1DCNN-BiLSTM-Transformer混合架构用于高血压风险预测	首次将1D-CNN、双向LSTM和Transformer结合用于APW数据分析，同时捕捉局部波形特征、长程时间依赖性和跨压力段的非线性交互	未明确说明样本量规模，且仅基于单一数据库进行验证	开发基于动脉压力波形的高血压风险预测模型	高血压患者与非高血压患者的动脉压力波形数据	机器学习	心血管疾病	动脉压力波形分析	1D-CNN, BiLSTM, Transformer	动脉压力波形信号	NA	NA	1D-CNN-BiLSTM-Transformer混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
10587	2025-11-30	Retrospective Development of an AI Model Combining Ultrasound and Clinical Data for Pediatric Appendicitis Differentiation 2025, Emergency medicine international IF:1.2Q3 DOI:10.1155/emmi/8879232 PMID:41306444	研究论文	开发并验证了一种结合超声图像和临床数据的人工智能模型，用于儿童复杂性阑尾炎与非复杂性阑尾炎的鉴别诊断	首次采用多模态方法整合超声图像的深度学习特征、影像组学特征和临床实验室指标，构建综合诊断模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（372例），仅来自三个医疗中心	开发能够准确鉴别儿童复杂性阑尾炎与非复杂性阑尾炎的AI辅助诊断工具	372例经病理证实的儿童阑尾炎患者（230例男性，142例女性）	数字病理	阑尾炎	超声成像，深度学习迁移学习，影像组学分析	机器学习分类模型	超声图像，临床实验室数据	372例儿科阑尾炎病例，来自三个医疗中心	NA	构建了四种模型：Rad模型（仅影像组学特征）、DL模型（仅深度学习特征）、DTL模型（结合影像组学和深度学习特征）、Combine模型（整合所有三类特征）	AUC，准确率，阳性预测值，ROC曲线，决策曲线分析，DeLong检验	NA
10588	2025-11-30	Exploring the role of artificial intelligence toward management of HIV and TB co-infection in Nigeria: a comprehensive narrative review 2025 Jan-Dec, Therapeutic advances in infectious disease IF:3.8Q2 DOI:10.1177/20499361251395916 PMID:41306468	综述	本文探讨人工智能在尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的应用现状与潜力	系统评估AI技术在尼日利亚HIV/TB共感染管理中的具体应用场景和实施障碍	依赖文献综述方法，未进行原始数据收集和实证分析	探索人工智能在改善尼日利亚HIV与结核病共感染管理中的作用	尼日利亚HIV与结核病共感染患者群体及相关医疗管理系统	医疗人工智能	HIV与结核病共感染	文献综述方法	深度学习, 机器学习, 计算机辅助检测, 模糊认知图, 逻辑回归, Twin模型	医学文献数据	2014-2022年间发表的相关研究文献	NA	NA	NA	NA
10589	2025-11-30	A Dual-input deep learning architecture for classification and latency estimation in ABR signals 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1693921 PMID:41306502	研究论文	提出一种双输入深度学习架构，用于听觉脑干反应信号的分类和潜伏期估计	首次采用配对信号方法和多任务学习框架，同时进行波V存在性分类和潜伏期预测	NA	开发自动化ABR信号分析方法以替代耗时且主观的人工解读	听觉脑干反应信号中的波V特征	生物医学信号处理	听觉障碍	听觉脑干反应检测	CNN	生物电信号	NA	NA	具有主干网络和双分支的多任务架构	F1-score, R平方	NA
10590	2025-11-30	Artificial intelligence for algorithmic trading digital assets: evidence from the Counter-Strike 2 skin market 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1702924 PMID:41306520	研究论文	本研究开发并评估了基于深度学习的自动化交易系统，用于预测《反恐精英2》游戏皮肤价格并指导交易决策	首次系统研究人工智能在游戏皮肤交易中的应用，针对高波动性、低流动性的虚拟资产市场开发专门的交易策略	研究仅基于Steam市场数据，未考虑外部市场因素；交易策略受限于平台规定的7天持有期和10%交易成本	探索人工智能在虚拟资产交易中的可行性和有效性	《反恐精英2》游戏皮肤市场	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series	时间序列价格数据	12,000个独特皮肤，时间跨度为2024年5月至2025年4月	NA	LSTM, Neural Hierarchical Interpolation for Time Series	夏普比率, 索提诺比率, 投资回报率	NA
10591	2025-11-30	Deep learning based on MRI for assessing the prognostic value of lateral lymph nodes in rectal cancer 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1681939 PMID:41306533	研究论文	本研究开发基于MRI的深度学习模型用于评估直肠癌侧方淋巴结的预后价值	首次将深度学习应用于直肠癌侧方淋巴结的自动识别和分割，相比传统MRI T2WI方法提高了诊断效率和准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	优化直肠癌术前治疗策略，提高侧方淋巴结阳性评估的准确性	直肠癌患者的MRI影像和临床预后数据	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习模型	医学影像	1,000例患者用于训练，480例患者用于验证，来自5个医疗中心	NA	NA	准确率, 特异性	NA
10592	2025-11-30	Artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions. A narrative review informed by international, multidisciplinary expertise 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1644041 PMID:41306935	综述	本文通过国际多学科专业知识对人工智能在医疗保健领域的应用、挑战和未来方向进行叙述性综述	强调生成式AI和辅助医疗专业等未充分探索领域，提供整合的多学科视角	叙述性综述方法可能存在选择偏倚，未进行系统性质量评估	评估人工智能在医疗保健中的作用，总结其历史演变、当前应用及对医疗专业和生物医学研究的影响	医疗和外科专业中的AI应用，辅助医疗专业，生物医学研究	医疗人工智能	NA	文献综述	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
10593	2025-11-30	How do chemical epistemological beliefs affect Chinese students' chemistry disciplinary competence? A structural equation modeling analysis 2025, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2025.1599442 PMID:41307014	研究论文	探讨化学认识论信念如何通过批判性思维倾向和化学学习方式影响中国学生的化学学科能力	首次通过结构方程模型分析化学认识论信念对学科能力的影响机制，揭示批判性思维倾向和学习方式的中介作用	样本量较小（182名11年级学生），仅针对中国学生群体，缺乏跨文化比较	探索化学认识论信念对学生化学学科能力的影响机制，为培养化学学科能力提供建议	中国11年级学生	教育研究	NA	结构方程模型	结构方程模型	问卷调查数据	182名11年级学生	NA	NA	NA	NA
10594	2025-11-30	A comparison of methods for fully automatic segmentation of tumors and involved nodes in PET/CT of head and neck cancers 2021-03-04, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abe553 PMID:33666176	研究论文	比较传统PET阈值方法、经典机器学习算法和2D U-Net卷积神经网络在头颈癌PET/CT图像中自动分割肿瘤体积的性能	首次系统比较传统阈值法、经典机器学习和深度学习在头颈癌多模态影像分割中的表现，并评估单模态与多模态输入对分割质量的影响	仅使用2D U-Net架构，未探索3D或其他更先进的深度学习模型	开发头颈癌放疗中自动肿瘤体积分割方法，提高分割准确性和效率	头颈癌患者的PET/CT影像数据	数字病理	头颈癌	PET/CT影像技术	CNN	医学影像	197名患者（训练集157名，测试集40名）	NA	2D U-Net	Sørensen-Dice相似系数, 真阳性率, 阳性预测值, 表面距离指标	NA
10595	2025-11-30	Thyroid gland delineation in noncontrast-enhanced CTs using deep convolutional neural networks 2021-02-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/abc5a6 PMID:33590826	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的甲状腺自动分割方法，用于非增强头颈部CT图像	首次在非增强CT中实现高精度甲状腺分割，通过六项交叉验证实验证明方法的鲁棒性	仅针对疑似甲状腺癌患者数据，未在其他疾病类型中验证	开发高精度、高效且鲁棒的甲状腺自动分割方法	1977例疑似甲状腺癌患者的非增强头颈部CT图像	医学影像分析	甲状腺癌	CT成像	CNN	医学影像	1977例患者	NA	3D U-Net, V-Net	Dice相似系数, 敏感度, 特异度, Jaccard指数, Hausdorff距离, 平均表面距离, 残差均方根距离, 质心距离, Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
10596	2025-11-29	Accurate de novo design of high-affinity protein-binding macrocycles using deep learning 2025-Dec, Nature chemical biology IF:12.9Q1 DOI:10.1038/s41589-025-01929-w PMID:40542165	研究论文	介绍了一种基于深度学习的从头设计高亲和力蛋白质结合大环化合物的新方法	首次开发了基于去噪扩散模型的蛋白质结合大环化合物从头设计流程，无需大规模筛选即可获得高亲和力结合物	仅测试了四种不同蛋白质靶点，样本规模相对有限	开发高效的大环化合物设计方法用于诊断和治疗应用	蛋白质靶点和大环化合物结合物	机器学习	NA	深度学习，去噪扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	针对4种不同蛋白质各测试不超过20个大环化合物设计	NA	RFpeptides	结合亲和力(K值)，Cα均方根偏差	NA
10597	2025-11-29	Reducing motion artifacts in the aorta: super-resolution deep learning reconstruction with motion reduction algorithm 2025-Dec, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01849-8 PMID:40782239	研究论文	评估结合运动减少算法的超分辨率深度学习重建技术在减少主动脉运动伪影方面的效果	首次将超分辨率深度学习重建与运动减少算法结合，显著提升主动脉CT图像质量	回顾性研究，样本量有限（86例患者），仅针对主动脉夹层诊断进行评估	比较不同深度学习重建算法在减少主动脉运动伪影方面的性能	接受胸部增强CT扫描的86例患者（平均年龄65.0±14.1岁，53例男性）	医学影像处理	心血管疾病	对比增强CT扫描	深度学习重建	CT医学影像	86例患者	NA	超分辨率深度学习重建	定量噪声、边缘上升斜率、边缘上升距离、伪影评分、锐利度评分、噪声评分、结构描绘评分、诊断可接受度评分	NA
10598	2025-11-29	A hybrid deep learning model for O3 forecasting and explaining in the Yangtze River Delta Region of China 2025-Dec-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180901 PMID:41232287	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型用于长三角地区臭氧浓度预测和解释分析	结合注意力机制序列到序列模型与层间相关性传播方法，首次在臭氧预测中量化不同特征的时空贡献	研究区域限于长三角地区，时间跨度仅为2020-2023年	开发可解释的臭氧浓度预测模型并分析特征贡献机制	长三角地区臭氧浓度及其影响因素	环境科学, 机器学习	NA	随机森林校正, 层间相关性传播, 潜在源贡献函数分析	注意力机制序列到序列模型, 随机森林	网格化臭氧数据, 气象参数, 地面观测数据	2020-2023年长三角地区9公里网格化数据	NA	seq2seq with attention	相关系数R, 均方根误差RMSE	NA
10599	2025-11-29	Self-supervised learning for MRI reconstruction: a review and new perspective 2025-Dec, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01274-y PMID:40569542	综述	本文系统回顾了自监督深度学习在MRI重建领域的最新进展，探讨其克服全采样k空间数据依赖性的潜力	提出了自监督学习作为有监督方法替代方案的新视角，仅需欠采样k空间数据即可训练模型	方法在不同解剖结构的鲁棒性存在挑战，验证标准缺乏统一性，临床整合仍需完善	推动MRI重建技术发展，解决数据稀缺问题并缩短扫描时间	磁共振成像重建方法和技术	医学影像	NA	磁共振成像	深度学习	k空间数据	NA	NA	NA	图像质量	NA
10600	2025-11-29	Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array 2025-Nov-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02740 PMID:41165229	研究论文	提出一种基于异质气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型，用于六氟化硫分解气体的持续监测	首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合，并设计异质气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰	实验数据仅采集两天，数据量相对有限，需进一步验证长期监测性能	开发准确在线监测GIS系统中六氟化硫分解产物的方法	六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体	传感器技术	NA	异质气体传感器阵列（金属氧化物半导体传感器、电化学传感器、Pd-Au合金氢传感器）	CNN, Transformer, LSTM	气体传感器时序数据	连续两天采集的实验数据集，第一天数据进行了增强	NA	Time2Vec-CNN-Transformer-LSTM混合架构	准确率, F1分数, R², RMSE	NA