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
1061	2025-10-05	Exploration of Despair Eccentricities Based on Scale Metrics with Feature Sampling Using a Deep Learning Algorithm 2022-Nov-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12112844 PMID:36428903	研究论文	提出一种基于深度学习算法的音频预测技术，用于检测后冠状病毒症状和抑郁倾向	首次将音频特征采样与深度学习算法结合用于后冠状病毒症状的抑郁特征识别，性能指标较传统方法提升约67%	NA	通过音频分析早期识别后冠状病毒症状和抑郁风险，防止心理健康恶化	受冠状病毒疫情影响的人群及其心理健康状态	机器学习	精神疾病	音频预测技术	深度学习算法	音频数据	NA	NA	NA	性能指标	NA
1062	2025-10-05	A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT) 2021-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21144884 PMID:34300623	研究论文	提出一种基于SDN和深度学习的混合框架，用于物联网环境中的威胁检测	结合SDN架构与混合深度学习模型(Cu-DNNGRU和Cu-BLSTM)，实现高效的物联网安全威胁检测	NA	保护物联网环境免受网络攻击，防止数据泄露和财务损失	物联网设备和网络流量	机器学习	NA	深度学习	DNN, GRU, BLSTM	网络流量数据	CICIDS2018公开数据集	CUDA	DNN, GRU, BLSTM	准确率, 召回率, F1分数, 精确率, 速度效率	CUDA加速
1063	2025-10-05	GestAltNet: aggregation and attention to improve deep learning of gestational age from placental whole-slide images 2021-07, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1038/s41374-021-00579-5 PMID:33674784	研究论文	开发GestAltNet深度学习模型通过注意力机制和区域聚合从胎盘全切片图像预测孕周	模拟人类对高价值区域的注意力机制并实现跨区域特征聚合，提升胎盘切片图像分析性能	模型在未见过的36张全切片图像上性能略有下降	通过深度学习准确估计胎盘切片图像对应的孕周	胎盘全切片图像	数字病理学	妊娠期糖尿病,先兆子痫	全切片图像扫描	深度学习	图像	未明确样本数量，包含训练集和36张测试全切片图像	NA	GestAltNet	相关系数(r), 平均绝对误差(MAE)	NA
1064	2025-10-05	Leveraging word embeddings and medical entity extraction for biomedical dataset retrieval using unstructured texts 2017-Jan-01, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/bax091 PMID:31725862	研究论文	提出一种利用词嵌入和医学实体提取的生物医学数据集检索系统	结合最先进的信息检索模型、医学命名实体提取技术、基于深度学习的查询扩展和重排序策略	NA	解决生物医学领域数据集检索的挑战	bioCADDIE数据集检索挑战中的生物医学数据集	自然语言处理	NA	医学命名实体提取	深度学习	文本	bioCADDIE数据集检索挑战数据集	NA	NA	推理平均精度, 推理标准化折损累计增益	NA
1065	2025-10-05	Deep learning-based detection of ascending aortic dilatation on chest radiographs: A diagnostic study 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112380 PMID:40907419	研究论文	本研究通过外部测试验证了基于深度学习的AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断性能	首次在外部测试集上验证了AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断能力，并与不同经验水平的放射科医生进行对比	研究采用回顾性数据，样本量相对有限，且仅使用后前位胸部X光片	评估AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断准确性	升主动脉扩张患者	计算机视觉	心血管疾病	胸部X光摄影，CT扫描	深度学习	医学影像	两组测试集：组1包含336例扫描（平均年龄64岁），组2包含190例扫描（平均年龄70岁）	NA	DeepCatch X Aorta v1.1.0	敏感度, 特异度, AUC, Cohen's kappa, Fleiss's kappa	NA
1066	2025-10-05	End-to-end deep learning model with multi-channel and attention mechanisms for multi-class diagnosis in CT-T staging of advanced gastric cancer 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112408 PMID:40913943	研究论文	开发了一种用于晚期胃癌CT-T分期的端到端深度学习模型	结合多通道和注意力机制的三维卷积UNet分割模型与SmallFocusNet分类模型构建端到端系统	回顾性研究，样本量有限（460例），需进一步前瞻性验证	构建用于晚期胃癌CT-T分期的自动化深度学习模型	晚期胃癌患者的CT影像数据	计算机视觉	胃癌	CT影像分析	CNN, UNet	三维CT影像	460例晚期胃癌患者（2011-2024年）	NA	3D-Conv-UNet, SmallFocusNet	Dice相似系数, IoU, 95% Hausdorff距离, AUC, 敏感度, 特异度, F1分数, 准确率	NA
1067	2025-10-05	Dynamic AI-assisted ipsilateral tissue matching for digital breast tomosynthesis 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112356 PMID:40925265	研究论文	评估AI辅助同侧组织匹配技术在数字乳腺断层合成中减少定位误差的效果	开发动态AI辅助同侧组织匹配技术，特别关注非专家放射科医生的定位准确性提升	样本量相对有限（30个病例），仅评估了特定类型的放射科医生群体	评估AI辅助技术在数字乳腺断层合成中减少病灶定位误差的效果	乳腺病灶和放射科医生（包括专家和非专家）	数字病理	乳腺癌	数字乳腺断层合成	深度学习	医学影像	30个病例，94个共识参考标注，涉及14名和12名放射科医生的两组评估	NA	NA	均方根误差, 最大距离误差, 置信度评分, 实用性评分	NA
1068	2025-10-05	A novel multimodal framework combining habitat radiomics, deep learning, and conventional radiomics for predicting MGMT gene promoter methylation in Glioma: Superior performance of integrated models 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112406 PMID:40929752	研究论文	开发结合临床数据、常规影像组学、生境成像和深度学习的多模态框架，用于术前预测胶质瘤MGMT基因启动子甲基化状态	首次整合临床数据、常规影像组学、生境影像组学和深度学习特征的多模态预测框架，其中生境影像组学通过k-means聚类从肿瘤亚区域提取特征	回顾性研究设计，外部验证样本量较小（102例）	术前无创预测胶质瘤MGMT基因启动子甲基化状态	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像分析	3D CNN	医学影像（对比增强T1加权MRI）	512例患者（410例来自UCSF，102例来自本院）	NA	3D卷积神经网络	AUC, F1-score, 决策曲线分析	NA
1069	2025-10-05	Efficient T staging in nasopharyngeal carcinoma via deep Learning-Based Multi-Modal classification 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112407 PMID:40945208	研究论文	开发基于深度学习的多模态分类系统用于鼻咽癌T分期	采用多模态学习框架整合MRI图像和报告，使用Q-Former进行视觉和文本信息融合，无需手动肿瘤勾画	样本量相对有限（609例患者），需要进一步验证	开发高效的自动化T分期系统以支持个性化治疗和优化临床工作流程	鼻咽癌患者	计算机视觉	鼻咽癌	MRI成像	Vision Transformer, BERT	图像, 文本	609例鼻咽癌患者（训练集487例，验证集122例）	NA	ViT, BERT, Q-Former, DeepTree	准确率, AUC, 精确率, 灵敏度, 特异度	NA
1070	2025-10-05	Accelerating non-contrast MR angiography of the thoracic aorta using compressed SENSE with deep learning reconstruction 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112403 PMID:40967085	研究论文	本研究评估了压缩感知与深度学习重建技术加速无对比剂胸主动脉磁共振血管成像的效果	首次将压缩感知与深度学习重建技术结合应用于REACT序列，显著缩短扫描时间同时保持图像质量	单中心研究，样本量较小(40名志愿者)，需要多中心验证	加速无对比剂胸主动脉磁共振血管成像的采集时间	胸主动脉	医学影像	心血管疾病	磁共振成像，REACT序列，压缩感知，深度学习重建	深度学习	3D磁共振图像	40名志愿者	NA	NA	主动脉直径测量一致性，主观图像质量评分，客观图像质量指标，测量方差	NA
1071	2025-10-05	Application of contrast-enhanced CT-driven multimodal machine learning models for pulmonary metastasis prediction in head and neck adenoid cystic carcinoma 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112377 PMID:40857998	研究论文	本研究探索基于增强CT的放射组学和深度学习方法预测头颈部腺样囊性癌肺转移	首次将增强CT驱动的多模态特征融合与多种机器学习算法结合用于头颈部腺样囊性癌肺转移预测	回顾性研究且样本量有限（130例患者），部分模型出现过拟合现象	开发预测头颈部腺样囊性癌肺转移的机器学习模型	130例经病理证实的头颈部腺样囊性癌患者	医学影像分析	头颈部腺样囊性癌	对比增强CT成像	多种机器学习算法	医学影像数据（CT图像）和临床记录	130例患者，按7:3比例随机分为训练集和测试集	NA	ada, KNN, rf, NB, GLM, LDA, rpart, SVM-RBF, GBM	召回率, 灵敏度, PPV, F1分数, 精确度, 患病率, NPV, 特异度, 准确度, 检测率, 检测患病率, 平衡准确度, AUC	NA
1072	2025-10-05	An overview of reliable and representative DVC measurements for musculoskeletal tissues 2025-Oct, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70008 PMID:40636996	综述	本文综述了数字体积相关(DVC)技术在肌肉骨骼组织生物力学研究中的可靠性和代表性测量方法	重点关注组织界面处理、边界效应和DVC输出不确定性量化等关键技术挑战，并探讨了DVC与计算建模耦合及深度学习等数据驱动方法的整合	指出了当前DVC技术在精度、临床转化和自动化工作流程方面的局限性	评估和改进DVC技术在肌肉骨骼组织生物力学表征中的可靠性和代表性	矿化和软组织等肌肉骨骼组织	生物医学工程	肌肉骨骼疾病	数字体积相关(DVC)	深度学习	3D图像数据	NA	NA	NA	测量精度、可靠性	NA
1073	2025-10-05	From Single-Cancer to Pan-Cancer Prognosis: A Multimodal Deep Learning Framework for Survival Analysis with Robust Generalization Capability 2025-Oct, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.06.006 PMID:40651540	研究论文	提出一种统一的多模态泛癌生存网络(UMPSNet)，通过整合组织病理学图像、基因组表达谱和元数据实现跨癌症类型的生存预后预测	采用基于最优传输的多模态特征对齐和专家混合机制，解决癌症类型分布偏移问题，实现零样本迁移能力	模型在未见过的恶性肿瘤上性能仍有提升空间，需要更多外部验证	开发具有强泛化能力的多模态深度学习框架，用于泛癌生存分析	癌症患者的多模态数据，包括组织病理学图像、基因组表达谱和临床元数据	数字病理学	泛癌研究	全切片图像分析，基因组表达谱分析	深度学习，多模态学习	图像，基因组数据，文本元数据	3523张全切片图像(2831例患者)，来自5个TCGA队列；392张胰腺腺癌全切片图像(66例患者)用于外部验证	PyTorch	UMPSNet，包含最优传输注意力机制和专家混合机制	一致性指数	GPU计算资源
1074	2025-10-05	Smarter stomata: emergent technologies unlocking yield potential in a changing climate 2025-Oct, AoB PLANTS IF:2.6Q2 DOI:10.1093/aobpla/plaf048 PMID:40979128	综述	探讨气孔性状在气候变化背景下作为作物育种靶标的潜力及新兴技术在其中的应用	系统整合深度学习、CRISPR、多组学等前沿技术，提出将气孔性状纳入育种策略的新范式	未明确具体作物的最佳气孔模型，环境适应性策略存在情景依赖性	开发气候适应性作物的气孔性状育种策略	作物气孔生理与解剖特征	农业生物技术	NA	深度学习、孔隙测量、数字显微、遥感、CRISPR、多组学分析	深度学习模型	图像、生理测量、遥感数据	NA	NA	NA	NA	NA
1075	2025-10-05	KurdABSA: Kurdish aspect-based sentiment analysis dataset curation using few-shot learning 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112012 PMID:40989237	研究论文	本研究创建了首个库尔德语索拉尼方言方面级情感分析数据集，并采用少样本学习进行自动标注	开发了首个公开的库尔德语方面级情感分析数据集，填补了低资源语言在该领域的空白	数据集仅限于餐厅评论领域，可能无法泛化到其他领域	为低资源语言开发方面级情感分析资源，促进自然语言处理研究	库尔德语索拉尼方言的餐厅评论文本	自然语言处理	NA	少样本学习	提示学习模型	文本	超过4000个四元组ABSA样本	NA	NA	NA	NA
1076	2025-10-05	A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study 2025-Oct, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70398 PMID:40989575	研究论文	开发结合骨密度和临床特征的联合模型用于预测非小细胞肺癌患者免疫治疗的预后	首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并揭示骨密度与肿瘤微环境的关联机制	回顾性研究设计，样本来自多个中心可能存在异质性	建立非侵入性预后预测模型改善非小细胞肺癌患者免疫治疗的风险分层	接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习，转录组分析	深度学习	医学影像，临床数据，转录组数据	2096名患者（模型开发），130名患者（转录组分析）	NA	NA	Harrell's concordance index，风险比，无进展生存期，总生存期	NA
1077	2025-10-05	UK Biobank-centric advances in brain age prediction: a comprehensive review 2025-Sep-29, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2025-0055 PMID:40997331	综述	基于UK Biobank数据集的大脑年龄预测研究进展全面回顾	系统整合了70项利用UK Biobank进行大脑年龄预测的研究，聚焦机器学习与深度学习算法的范式转变进展	UK Biobank数据集本身存在的固有局限性未完全解决	建立有效的脑健康评估系统，推动神经退行性疾病的精准诊疗	基于UK Biobank的脑影像数据	机器学习,深度学习	神经退行性疾病	神经影像技术	NA	脑影像数据	UK Biobank大规模人群代表性数据集	NA	NA	NA	NA
1078	2025-10-05	High-Adhesive Hydrogel-Based Strain Sensor in the Clinical Diagnosis of Anterior Talofibular Ligament Sprain 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03472 PMID:40042081	研究论文	开发了一种基于高粘性水凝胶的应变传感器，用于前距腓韧带扭伤的临床诊断	结合明胶、纤维素纳米纤维和交联聚丙烯酸接枝N-羟基琥珀酰亚胺酯制备高粘性水凝胶传感器，并集成深度学习模型提高诊断准确性	NA	开发能够准确评估前距腓韧带扭伤严重程度的可穿戴诊断设备	前距腓韧带扭伤患者	医疗诊断	韧带损伤	水凝胶传感器技术	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
1079	2025-10-05	Fixed point method for PET reconstruction with learned plug-and-play regularization 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae05ac PMID:40930128	研究论文	提出一种基于定点方法的PET重建算法，结合学习型即插即用正则化技术	将Douglas-Rachford分裂方法与满足定点条件的去噪器相结合，确保算法收敛性	谱归一化方法在泛化能力方面表现欠佳	提高PET重建的图像质量和量化精度	低计数PET图像重建	医学影像重建	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习网络	医学影像	合成实验和真实研究	NA	谱归一化网络,深度平衡模型,卷积网络	偏差,标准差	NA
1080	2025-10-05	CNSGT: Generative Transformer for De Novo Drug Design Targeting the Central Nervous System 2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01541 PMID:41002051	研究论文	提出一种结合变分自编码器和自注意力机制的生成式Transformer框架CNSGT，用于针对中枢神经系统的新药设计	整合VAE与自注意力机制，克服传统SMILES表示的限制，有效捕捉分子结构和语义关系	仅在多巴胺转运体抑制剂上进行了验证，未扩展到其他CNS靶点	开发针对中枢神经系统药物设计的生成式深度学习模型	中枢神经系统药物分子	机器学习	中枢神经系统疾病	深度学习，分子对接，动态模拟	Transformer, VAE	分子结构数据	大规模分子数据集	NA	Transformer, VAE	CNS MPO评分，合成可及性评分(SAScore)，分子对接评分(Glide docking score)	NA