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
10841	2025-10-07	Effect of Cell-Cell Interaction on Single-Cell Behavior Revealed by a Deep Learning-Aided High-Throughput Addressable Single-Cell Coculture System 2025-May-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00306 PMID:40298933	研究论文	开发了一种深度学习辅助的高通量可寻址单细胞共培养系统，用于研究单细胞水平的细胞间相互作用	结合高通量单细胞共培养和自动化数据处理，实现了快速配对异质性细胞并定量分析单细胞相互作用	NA	研究细胞间相互作用对单细胞行为的影响	单个乳腺癌细胞和单个内皮细胞	数字病理	乳腺癌	单细胞共培养系统	深度学习	单细胞数据	NA	NA	NA	NA	NA
10842	2025-10-07	Lightweight and universal deep learning model for fast proton spot dose calculation at arbitrary energies 2025-May-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add3b9 PMID:40315885	研究论文	提出一种轻量级通用深度学习模型用于快速计算任意能量下的质子点剂量	首次将LSTM网络应用于质子点剂量计算，实现了适用于任意能量的轻量级通用模型	在鼻咽癌和肺癌病例中，由于组织结构差异，部分点剂量样本出现明显偏差	开发适用于快速自适应规划和质量保证的质子点剂量计算方法	前列腺癌、鼻咽癌和肺癌病例	医学物理	前列腺癌,鼻咽癌,肺癌	质子治疗	LSTM	剂量数据	前列腺、鼻咽和肺癌病例数据集	NA	MED-LSTM	伽马通过率	NA
10843	2025-10-07	Discovery and Prediction on a Family of Hard Superconductors with Kagome Lattice: XY3 Compounds 2025-May-13, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c15032 PMID:40317254	研究论文	通过结构预测发现具有Kagome晶格的XY3化合物家族，并研究其超导和硬质特性	首次在NaSi_6/相中发现Kagome晶格，并通过深度学习分子动力学模拟构建相图	研究主要基于理论计算和模拟，需要实验验证	探索具有Kagome晶格和硬质特性的超导体材料	XY3化合物（X=Li, Na, Cs; Y=B, Si, Ge）	材料科学	NA	结构预测，深度学习分子动力学模拟	深度学习	晶体结构数据，分子动力学模拟数据	多种XY3化合物组合（X=Li, Na, Cs; Y=B, Si, Ge）	NA	NA	超导临界温度，熔点温度	NA
10844	2025-05-14	Segmentation of renal vessels on non-enhanced CT images using deep learning models 2025-May-13, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04984-y PMID:40358703	研究论文	评估使用深度学习模型在非增强CT图像上进行肾血管重建的可能性	首次在非增强CT图像上应用深度学习模型进行肾血管重建，并与放射科医生的结果进行比较	模型在识别小的附属血管方面仍有困难，准确率显著低于放射科医生	探索深度学习在非增强CT图像上肾血管重建的应用	177名患者的非增强期、动脉期和静脉期CT扫描	数字病理	肾脏疾病	深度学习	深度学习模型	CT图像	177名患者的CT扫描（训练集120，验证集20，测试集37）	NA	NA	NA	NA
10845	2025-10-07	Validation of a fingertip home sleep apnea testing system using deep learning AI and a temporal event localization analysis 2025-May-12, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae317 PMID:39821673	研究论文	验证基于深度学习AI和时序事件定位分析的指尖家庭睡眠呼吸暂停检测系统TipTraQ	开发了结合多通道光电容积描记和加速度计传感器的紧凑型家用设备，并采用深度学习AI系统进行睡眠呼吸暂停评估	研究样本主要来自特定医疗中心，需要更广泛的外部验证	验证家庭睡眠呼吸暂停测试系统的准确性和可靠性	疑似阻塞性睡眠呼吸暂停的成年患者	医疗AI	阻塞性睡眠呼吸暂停	光电容积描记术，加速度计传感	深度学习AI	生理信号数据	352名参与者（240名内部验证，112名外部验证）	NA	NA	Spearman相关系数，均方根误差，真阳性率，假阳性率，假阴性率，Cohen's kappa	基于云端的AI系统
10846	2025-10-07	Use of Artificial Intelligence in Recognition of Fetal Open Neural Tube Defect on Prenatal Ultrasound 2025-May-12, American journal of perinatology IF:1.5Q2 DOI:10.1055/a-2589-3554 PMID:40239713	研究论文	使用深度学习模型比较正常和开放性神经管缺陷胎儿的轴向颅脑超声图像，并评估其在识别开放性神经管缺陷方面的预测准确性	首次将深度学习迁移学习模型应用于胎儿开放性神经管缺陷的超声图像识别，在临床应用中显示出高准确率	样本量相对较小（59例病例和116例对照），研究设计为病例对照研究	开发基于人工智能的胎儿开放性神经管缺陷自动识别系统	妊娠14-28周的正常胎儿和开放性神经管缺陷胎儿的轴向经丘脑超声图像	计算机视觉	神经管缺陷	超声成像	CNN	图像	59例开放性神经管缺陷病例和116例正常对照	NA	EfficientNet B0,VGG16,Inception V3	Cohen kappa分数,准确率,AUROC,F1分数,敏感性,特异性	NA
10847	2025-05-14	Deep Learning-Enabled Echocardiographic Assessment of Biventricular Ejection Fractions: The Dual-Task QUEST-EF Model 2025-May-12, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf147 PMID:40354128	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10848	2025-10-07	GAMMNet: Gating Multi-head Attention in a Multi-modal Deep Network for Sound Based Respiratory Disease Detection 2025-May-12, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3569160 PMID:40354202	研究论文	提出一种名为GAMMNet的新型多模态神经网络，通过门控机制和多头注意力提升基于声音的呼吸系统疾病检测性能	引入独特的门控机制自适应调节各模态对分类结果的影响，并结合多头注意力和线性变换模块增强分类性能	未明确说明模型在临床环境中的实际部署挑战和计算效率问题	开发接触式监测技术用于呼吸系统疾病的早期检测	基于多模态声音数据的呼吸系统疾病	机器学习	呼吸系统疾病	多模态声音分析	深度学习神经网络	多模态声音数据	真实世界多模态呼吸声音数据集（具体数量未说明）	NA	GAMMNet（包含门控机制、多头注意力模块和线性变换模块）	分类准确率（与其他深度学习方法比较）	NA
10849	2025-10-07	MRI-Based Diagnostic Model for Alzheimer's Disease Using 3D-ResNet 2025-May-12, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/add73d PMID:40354785	研究论文	本研究提出了一种基于3D-ResNet架构的阿尔茨海默病诊断模型，使用MRI数据进行三种认知状态的分类	在残差结构中引入特殊注意力机制(SAM)以增强特征表示，结合ResNet和3D-CNN的优势	仅使用ADNI数据集，样本量相对有限	开发基于深度学习的阿尔茨海默病早期准确诊断方法	阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	3D-CNN	3D MRI图像	800个脑部MRI扫描	NA	3D-ResNet	准确率	NA
10850	2025-10-07	Evaluating Machine- and Deep Learning Approaches for Artifact Detection in Infant EEG: Classifier Performance, Certainty, and Training Size Effects 2025-May-12, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/add740 PMID:40354792	研究论文	评估机器学习和深度学习方法在婴儿EEG伪迹检测中的性能表现	无需特征提取直接处理原始EEG信号，比较了传统机器学习与深度学习在婴儿EEG数据上的表现	仅使用单一数据集，未进行外部验证	开发自动化的婴儿EEG伪迹检测方法	294名婴儿的EEG数据	机器学习	NA	脑电图(EEG)	Random Forest, Support Vector Machine, 深度学习模型	EEG信号	294名婴儿（平均年龄8.34个月），66,851个数据段	NA	NA	平衡准确率	NA
10851	2025-10-07	A deep learning and molecular modeling approach to repurposing Cangrelor as a potential inhibitor of Nipah virus 2025-May-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00024-3 PMID:40355437	研究论文	本研究通过深度学习和分子建模方法探索抗血小板药物坎格瑞洛作为尼帕病毒潜在抑制剂的再利用价值	开发基于注意力机制的深度学习模型，结合药效团特性和结合效能筛选FDA批准药物，首次发现坎格瑞洛对尼帕病毒L蛋白具有强结合亲和力	需要进一步的体内研究验证其抗病毒效果	通过药物重定位策略寻找尼帕病毒RNA依赖性RNA聚合酶的潜在抑制剂	尼帕病毒L蛋白和FDA批准的约500种药物	机器学习	病毒感染	分子动力学模拟, 主成分分析, 溶剂可及表面积分析	注意力机制深度学习模型	分子结构数据, 结合亲和力数据	约500种FDA批准药物	NA	注意力机制模型	结合亲和力(glide score), 均方根偏差(RMSD), 结合能	NA
10852	2025-10-07	A self-conformation-aware pre-training framework for molecular property prediction with substructure interpretability 2025-May-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59634-0 PMID:40355450	研究论文	提出一种自构象感知的预训练框架SCAGE，用于分子性质预测并具备亚结构可解释性	开发多任务预训练框架，整合分子指纹预测、官能团预测、2D原子距离预测和3D键角预测四项任务，实现构象感知的分子表征学习	未明确说明模型在更大规模或不同类型分子数据集上的泛化能力	解决药物开发中的结构-活性悬崖和未知药物性质预测问题	约500万个类药化合物	机器学习	NA	深度学习	图Transformer	分子结构数据	约500万个类药化合物	NA	SCAGE（自构象感知图Transformer）	在9个分子性质和30个结构-活性悬崖基准测试中的性能改进	NA
10853	2025-10-07	Baseline [18F]FP-CIT PET-based deep learning prediction of levodopa-induced dyskinesia in Parkinson's disease 2025-May-12, NPJ Parkinson's disease DOI:10.1038/s41531-025-00982-5 PMID:40355487	研究论文	开发基于基线[18F]FP-CIT PET图像的深度学习模型预测帕金森病患者左旋多巴诱导的异动症发生	首次使用多任务学习的卷积神经网络模型从基线PET图像中提取特征预测LID发生	单中心回顾性研究，模型性能仍需提升才能达到临床应用标准	预测帕金森病患者左旋多巴诱导的异动症的发生	帕金森病患者	医学影像分析	帕金森病	[18F]FP-CIT PET成像	CNN	PET图像	402名患者（134名5年内发生LID，268名5年后发生或无LID）	NA	卷积神经网络	AUROC, C-index	NA
10854	2025-05-14	Discovery of novel GluN1/GluN3A NMDA receptor inhibitors using a deep learning-based method 2025-May-12, Acta pharmacologica Sinica IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41401-025-01571-1 PMID:40355656	研究论文	本研究利用基于深度学习的分子表示框架GeminiMol，通过配体虚拟筛选方法发现了一种新型GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂GM-10	采用深度学习框架GeminiMol进行分子表示，结合生物活性构象空间信息，实现了配体虚拟筛选，发现了一种具有全新骨架的GluN1/GluN3A抑制剂GM-10	GM-10的选择性有待进一步提高，其对GluN1/GluN2A和GluN1/GluN3B的抑制活性较高	开发基于AI的分子表示技术，促进骨架跃迁和基于相似性的虚拟筛选，用于药物发现	GluN1/GluN3A NMDA受体抑制剂	机器学习	NA	配体虚拟筛选，全细胞膜片钳记录	深度学习	分子结构数据	1800万化合物库	NA	NA	NA	NA
10855	2025-05-14	Two-Stage Automatic Liver Classification System Based on Deep Learning Approach Using CT Images 2025-May-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01480-z PMID:40355689	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动肝脏分类系统，用于通过非对比CT图像区分肿瘤、肺泡棘球蚴病（AE）和健康病例	结合了基于RCNN的自动肝脏区域检测方法和基于CNN的分类框架，无需使用对比剂	样本量相对较小，仅包含233名患者的27,000多张图像	早期诊断肝脏疾病，特别是肺泡棘球蚴病（AE）和肿瘤	肝脏CT图像	计算机视觉	肝脏疾病	非对比CT成像	RCNN和CNN	图像	233名患者的27,000多张胸腹部图像，其中8,206张包含肝脏组织	NA	NA	NA	NA
10856	2025-05-14	Effect of Deep Learning-Based Image Reconstruction on Lesion Conspicuity of Liver Metastases in Pre- and Post-contrast Enhanced Computed Tomography 2025-May-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01529-z PMID:40355690	research paper	本研究探讨了深度学习图像重建技术在提高肝脏转移瘤在增强CT前后显影清晰度方面的效用	比较了深度学习图像重建（DLIR-M和DLIR-H）与传统混合迭代重建（IR）方法在肝脏转移瘤显影清晰度上的差异	在增强前CT中，三位观察者对最优先选择的图像重建方法存在差异，DLIR并不总是优于混合IR	评估深度学习图像重建技术在肝脏转移瘤CT诊断中的应用效果	41名肝脏转移瘤患者的腹部CT图像	digital pathology	liver cancer	deep learning image reconstruction	NA	image	41名患者	NA	NA	NA	NA
10857	2025-05-14	Deep Learning-Based Instance Appraisable Model (EDi Pain) for Pain Estimation via Facial Videos: A Retrospective Analysis and a Prospective Emergency Department Study 2025-May-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01534-2 PMID:40355693	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的实例可评估模型（EDi Pain），用于通过面部视频估计疼痛强度	提出了灵活的多元实例学习方法，解决了弱标签问题，并开发了专门的损失函数和采样策略	在前瞻性数据集上的Pearson相关系数较低（0.22），表明模型在某些情况下可能不够准确	开发一种自动化的疼痛评估系统，以提供更客观和动态的疼痛评估方法	面部视频片段	计算机视觉	NA	深度学习	EDi Pain（基于多元实例学习的深度学习模型）	视频	回顾性分析使用公共UNBC-McMaster数据集，前瞻性研究包括来自国立台湾大学医院的931名患者	NA	NA	NA	NA
10858	2025-10-07	ReQuant: improved base modification calling by k-mer value imputation 2025-May-10, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf323 PMID:40347136	研究论文	开发了一种名为ReQuant的算法，通过k-mer值插补改进纳米孔测序中的碱基修饰检测	提出了一种基于k-mer值插补的方法，可在有限k-mer上下文训练数据的情况下准确检测碱基修饰，无需覆盖所有可能序列上下文的训练数据	在Lambda Phage R9数据和人类R10数据上验证，但可能在其他生物体或测序平台上的适用性需要进一步验证	改进纳米孔测序中碱基修饰检测的泛化能力，实现对任何修饰从原始电流值的检测	DNA碱基修饰，包括甲基化和葡萄糖基化	生物信息学	NA	纳米孔测序	基于规则的插补算法	纳米孔原始电流数据	Lambda Phage R9数据和人类R10数据	NA	k-mer基于的修饰模型	修饰检测准确度	NA
10859	2025-10-07	Optimizing sustainable blended concrete mixes using deep learning and multi-objective optimization 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00943-1 PMID:40348782	研究论文	提出结合深度神经网络和多目标优化的框架，用于设计环保混凝土配合比	首次将深度神经网络与多目标粒子群优化算法结合，同时优化强度最大化、成本最小化和水泥减少量三个竞争目标	未明确说明数据集的具体规模和来源限制	开发环保混凝土配合比优化方法	混凝土配合比设计	机器学习	NA	深度神经网络，多目标优化	DNN	混凝土配合比参数和养护条件数据	NA	NA	深度神经网络	R², RMSE	NA
10860	2025-10-07	A deep learning framework for virtual continuous glucose monitoring and glucose prediction based on life-log data 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01367-7 PMID:40348812	研究论文	提出一种基于生活日志数据的深度学习框架，用于虚拟连续血糖监测和血糖预测	无需先前血糖测量数据，仅利用生活日志数据即可进行血糖水平推断，采用双向LSTM编码器-解码器架构和双重注意力机制	仅基于171名健康成年人的数据训练，未在糖尿病患者群体中验证	开发不依赖连续血糖监测设备的虚拟血糖监测和预测系统	健康成年人的血糖水平和生活日志数据	机器学习	代谢疾病	连续血糖监测，生活日志记录	LSTM	时间序列数据	171名健康成年人	NA	双向LSTM编码器-解码器	均方根误差, 相关系数, 平均绝对百分比误差	NA