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
10981	2025-10-07	Decoding cancer prognosis with deep learning: the ASD-cancer framework for tumor microenvironment analysis 2025-May-20, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01455-24 PMID:40237527	评论	本文探讨了ASD-cancer深度学习框架在肿瘤微环境分析中的方法创新和可扩展性	提出基于自编码器的半监督学习框架，通过迁移学习处理新数据集而无需重新训练	未整合额外数据层，缺乏自适应AI模型的持续学习能力	改进多组学数据分析，提升癌症预后预测能力	肿瘤微环境分析	机器学习	癌症	多组学数据分析	自编码器	多组学数据	NA	NA	自编码器	NA	NA
10982	2025-10-07	Challenges in Using Deep Neural Networks Across Multiple Readers in Delineating Prostate Gland Anatomy 2025-May-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01504-8 PMID:40392414	研究论文	本研究探讨了在多位专家标注的前列腺MRI图像分割中，深度神经网络面临的读者间变异性问题	提出量化专家意见差异对DNN性能影响的方法，并探索跨专家意见的网络训练和适应策略	小尺寸腺体的分割性能较差，仅使用两位专家的标注数据	解决医学图像分割中读者间变异性对深度神经网络泛化能力的影响	前列腺腺体解剖结构	数字病理	前列腺癌	磁共振成像	DNN	医学图像	两位专家标注的MRI数据（专家1：342例，专家2：204例）	NA	3D U-Net	Dice系数	NA
10983	2025-10-07	XVir: A Transformer-Based Architecture for Identifying Viral Reads from Cancer Samples 2025-May-20, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2025.0075 PMID:40392695	研究论文	提出一种基于Transformer的深度学习架构XVir，用于从癌症样本中可靠识别病毒DNA	采用Transformer架构处理病毒DNA检测问题，能够在多样病毒种群中保持高准确率且训练速度显著快于其他大型深度学习分类器	基于半实验数据验证，未提及在真实临床环境中的性能表现	开发计算工具识别与癌症相关的病毒DNA	人类肿瘤中的病毒DNA	生物信息学	癌症	DNA测序	Transformer	DNA测序 reads	来自病毒和人类基因组的混合测序reads	NA	Transformer	分类准确率	NA
10984	2025-10-07	Deep learning predicts microsatellite instability status in colorectal carcinoma in an ethnically heterogeneous population in South Africa 2025-May-20, Journal of clinical pathology IF:2.5Q2 DOI:10.1136/jcp-2025-210053 PMID:40393786	研究论文	本研究评估了基于深度学习的模型在南非多民族人群中预测结直肠癌微卫星不稳定状态的性能	首次在非洲多民族人群中验证深度学习模型预测结直肠癌微卫星不稳定状态的有效性	样本量相对较小（197例），假阴性病例主要位于左半结肠且缺乏典型组织学特征	评估深度学习模型在资源有限环境中作为错配修复缺陷预筛查工具的可行性	结直肠癌切除标本	数字病理	结直肠癌	全玻片图像扫描，免疫组织化学染色	深度学习	病理图像	197例结直肠癌切除标本	NA	Transformer	AUROC, 敏感性, 特异性, Youden's J指数	NA
10985	2025-10-07	Histopathology-Based Prostate Cancer Classification Using ResNet: A Comprehensive Deep Learning Analysis 2025-May-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01543-1 PMID:40394318	研究论文	本研究使用ResNet50深度学习模型对前列腺组织病理学图像进行良恶性分类	首次将ResNet50模型应用于前列腺癌组织病理图像分类，相比MobileNet和CNN-RNN模型获得4.26%的性能提升	样本量相对有限（1276张图像），需要更大数据集验证模型泛化能力	开发基于深度学习的前列腺癌自动诊断系统	前列腺活检组织病理图像	数字病理学	前列腺癌	组织病理学成像	CNN	图像	1276张前列腺活检图像	NA	ResNet50	准确率,精确率,召回率,F1分数,置信区间	NA
10986	2025-10-07	An Artificial Intelligence Method for Phenotyping of OCT-Derived Thickness Maps Using Unsupervised and Self-supervised Deep Learning 2025-May-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01539-x PMID:40394321	研究论文	提出一种基于无监督和自监督深度学习的人工智能方法，用于光学相干断层扫描厚度图的表型分析	首次结合无监督和自监督学习技术进行OCT表型分析，解决了跨数据集表型迁移的挑战	NA	通过分析OCT图像增强对眼科疾病生理学和遗传结构的理解	青光眼患者的OCT视网膜层厚度数据	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	深度学习	医学图像	MEE数据集18,985张图像，UK Biobank数据集86,115张图像	NA	结合流形学习和高斯混合模型	Pearson相关系数	NA
10987	2025-10-07	Streaks on martian slopes are dry 2025-May-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59395-w PMID:40389425	研究论文	通过深度学习分析火星斜坡条纹特征，挑战传统液态水形成理论，支持干性尘埃驱动机制	首次建立包含50万个斜坡条纹的全球一致性目录，通过地理统计分析推翻湿润形成模型	主要依赖遥感观测数据，缺乏实地验证	探究火星斜坡条纹的形成机制及其在火星尘埃循环中的作用	火星表面的斜坡条纹和季节性重复坡线	行星科学, 计算机视觉	NA	深度学习, 地理统计分析	深度学习模型	火星遥感图像	50万个斜坡条纹样本	NA	NA	NA	NA
10988	2025-10-07	Enhancing hand-drawn diagram recognition through the integration of machine learning and deep learning techniques 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01823-4 PMID:40389485	研究论文	提出一种集成机器学习和深度学习技术的方法来增强手绘图表识别性能	整合多种机器学习方法的优势并引入深度学习技术，提出了包括Fossum Soergel k-means聚类、形态学Canny Bessel径向基轮廓形状因子、Fisher核k近邻、单S曲线模糊规则生成和宽上下文快速区域卷积神经网络等改进方法	主要关注离线手绘图表识别，未涉及实时识别场景	开发有效的手绘图表识别和理解方法	手绘流程图、有限自动机和业务过程模型	计算机视觉	NA	NA	CNN, k-means, k-NN	图像	基准数据集中的手绘图表样本	NA	区域卷积神经网络	NA	NA
10989	2025-10-07	Harnessing optimization with deep learning approach on intelligent transportation system for anomaly detection in pedestrian walkways 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99940-7 PMID:40389534	研究论文	提出一种结合优化算法与深度学习的智能交通系统方法，用于行人通道异常检测	提出HODLAITS-ADPW方法，整合改进的YOLOv7目标检测器、变色龙群算法优化超参数和注意力金字塔卷积神经网络	NA	提升城市环境中行人通道的安全性和效率	行人通道中的异常行为和活动	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	CNN, YOLO	图像	行人数据集	NA	YOLOv7, Attention Pyramid Convolutional Neural Network	NA	NA
10990	2025-10-07	Enhancing feature learning of hyperspectral imaging using shallow autoencoder by adding parallel paths encoding 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01758-w PMID:40389536	研究论文	提出一种双路径自编码器模型，通过并行编码路径增强高光谱图像的非线性特征学习能力	提出双路径自编码器架构，通过并行编码路径增强非线性特征获取，并采用下采样策略减少对多数类的偏差	自编码器可能因数据集不平衡而产生偏差，需要谨慎的数据集准备	提高高光谱图像的特征学习效率和分类性能	高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	自编码器	高光谱图像	Pavia Center、Salinas和Kennedy Space Center三个数据集	NA	双路径自编码器,朴素自编码器	总体准确率	NA
10991	2025-10-07	Efficient black-box attack with surrogate models and multiple universal adversarial perturbations 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87529-z PMID:40389546	研究论文	提出一种结合代理模型和多重通用对抗扰动的黑盒攻击方法SMPack，提高对抗样本生成效率	首次研究多重通用对抗扰动的可迁移性，并提出结合代理模型和遗传算法的分阶段黑盒攻击框架	仅使用四个公开数据集进行验证，未在更复杂场景测试	开发高效的黑盒对抗攻击方法	深度神经网络模型	机器学习	NA	对抗攻击	NA	图像	每个数据集500个随机正确分类样本	NA	NA	攻击成功率，查询效率	NA
10992	2025-10-07	Translational approach for dementia subtype classification using convolutional neural network based on EEG connectome dynamics 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02018-7 PMID:40389648	研究论文	本研究利用基于EEG连接组动力学的卷积神经网络对痴呆亚型进行分类	首次将动态EEG功能连接特征与CNN结合用于痴呆亚型分类，发现了不同痴呆亚型在特定频段的特异性连接模式	研究仅使用静息态EEG数据，未包含认知任务期间的脑连接动态分析	开发基于EEG连接组动力学的痴呆亚型分类方法	阿尔茨海默病、额颞叶痴呆患者和健康对照者	数字病理	老年疾病	脑电图功能连接分析	CNN	EEG信号	阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照组样本	NA	卷积神经网络	准确率	NA
10993	2025-10-07	IoT driven smart health monitoring for heart disease prediction using quantum kernel enhanced sardine diffusion and CNN 2025-May-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99990-x PMID:40389708	研究论文	提出一种基于物联网的量子核增强沙丁鱼扩散注意力网络用于心脏病实时预测	结合量子计算与经典深度学习方法，提出Qua-KSar-DCK-ArNet新型混合模型	未明确说明模型在资源匮乏地区的具体部署挑战和计算需求	开发实时心脏病预测系统以改善医疗资源不足地区的诊疗效率	心脏病患者的心电数据和心率数据	医疗健康监测, 机器学习	心脏病	物联网传感技术, 量子聚类	CNN, 量子机器学习	ECG信号, 心率数据	NA	NA	Qua-KSar-DCK-ArNet, Fast Point Transformer	准确率	NA
10994	2025-10-07	Multiple deep learning models based on MRI images in discriminating glioblastoma from solitary brain metastases: a multicentre study 2025-May-19, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01703-3 PMID:40389875	研究论文	基于多中心多序列MRI图像开发深度学习模型，用于术前准确鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤	首次结合多中心多序列MRI图像，比较多种3D深度学习模型在鉴别两种脑肿瘤中的性能	样本量相对有限，仅包含236例患者	开发术前准确鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤的深度学习模型	经病理证实的胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤患者	计算机视觉	脑肿瘤	MRI多序列成像	深度学习	3D MRI图像	236例患者（训练集197例，测试集39例），外部验证集48例	NA	3D ResNet-18, 3D Vision Transformer, 3D DenseNet, 3D VGG	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
10995	2025-10-07	Deep learning models based on multiparametric magnetic resonance imaging and clinical parameters for identifying synchronous liver metastases from rectal cancer 2025-May-19, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01692-3 PMID:40389920	研究论文	基于多参数磁共振成像和临床参数开发深度学习模型预测直肠癌同步肝转移	首次结合直肠癌原发灶多参数MRI图像和基本临床数据构建深度学习模型预测同步肝转移	回顾性研究，样本量有限（主要队列176例，外部验证31例）	预测直肠癌患者的同步肝转移风险	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像，临床数据	主要队列176例，外部验证队列31例	NA	残差网络	AUC，决策曲线分析，ROC分析	NA
10996	2025-10-07	Deep learning-powered radiotherapy dose prediction: clinical insights from 622 patients across multiple sites tumor at a single institution 2025-May-19, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02634-7 PMID:40390053	研究论文	本研究使用深度学习模型对622名多部位肿瘤患者的放疗剂量进行预测，结合客观和主观评估方法	首次在多个肿瘤类型中综合评估深度学习模型的剂量预测性能，并提出'最佳选择'方法整合不同模型优势	单中心研究，样本量相对有限，未包含所有常见肿瘤类型	评估深度学习模型在多肿瘤类型放疗剂量预测中的性能	622名不同肿瘤部位患者，包括鼻咽癌、食管癌、乳腺癌、宫颈癌和直肠癌	医学影像分析	多部位肿瘤	放疗计划数据分析	深度学习	放疗计划数据	622名患者，涵盖7个不同肿瘤部位组别	NA	U-Net, Flex-Net, Highres-Net	归一化剂量差异(NDD), 剂量体积直方图(DVH), 临床可接受率	NA
10997	2025-10-07	Diagnosis of early idiopathic pulmonary fibrosis: current status and future perspective 2025-May-19, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-025-03270-1 PMID:40390073	综述	本文探讨了早期特发性肺纤维化的诊断现状与未来展望，重点介绍了人工智能和新型支气管镜技术在早期诊断中的应用	提出了早期IPF的明确定义，强调了早期诊断的紧迫性，并系统整合了AI技术和新型支气管镜技术等创新诊断方法	作为综述文章，主要总结现有研究成果而非提供原始研究数据	完善早期特发性肺纤维化的诊断方法和治疗策略	特发性肺纤维化患者	数字病理	肺纤维化	高分辨率计算机断层扫描,经支气管肺冷冻活检,基因组分类器,支气管内光学相干断层扫描	机器学习,深度学习	医学影像,基因组数据,生物标志物数据	NA	NA	NA	NA	NA
10998	2025-10-07	Deep learning feature-based model for predicting lymphovascular invasion in urothelial carcinoma of bladder using CT images 2025-May-18, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01988-6 PMID:40382748	研究论文	开发基于深度学习特征的模型，利用CT图像预测膀胱尿路上皮癌淋巴血管侵犯状态	首次结合深度学习特征和临床风险因素构建堆叠模型，用于术前无创预测膀胱癌淋巴血管侵犯	回顾性研究设计，样本量相对有限（577例患者）	开发术前预测膀胱尿路上皮癌淋巴血管侵犯的深度学习模型	膀胱尿路上皮癌患者	医学影像分析	膀胱癌	CT成像	CNN, Decision Tree, XGBoost, LightGBM	CT图像	577名患者，来自四个医疗中心	NA	InceptionV3, DenseNet121, ResNet18, ResNet34, ResNet50, VGG11	AUC	NA
10999	2025-10-07	Enhancing sparse data recommendations with self-inspected adaptive SMOTE and hybrid neural networks 2025-May-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02593-9 PMID:40383722	研究论文	提出一种结合自适应SMOTE采样技术和混合神经网络的推荐系统框架，用于增强稀疏数据环境下的推荐性能	提出自检自适应SMOTE采样技术，结合LSTM-SC混合神经网络架构，并采用QSO和HMWSO优化算法进行参数调优	NA	提升稀疏数据环境下个性化推荐系统的性能	电子商务平台和电子出版领域的推荐系统	机器学习	NA	SMOTE采样技术	LSTM, 卷积神经网络	用户评分数据，评论数据	goodbooks-10k和Amazon评论数据集	NA	LSTM-SC（长短期记忆网络-分割卷积神经网络）	RMSE, MAE, R²	NA
11000	2025-10-07	An ensemble deep learning framework for emotion recognition through wearable devices multi-modal physiological signals 2025-May-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99858-0 PMID:40383809	研究论文	提出一种集成深度学习框架，通过可穿戴设备的多模态生理信号进行情绪识别	首次提出同时分析离散和维度情绪模型的集成深度学习架构，有效捕捉情绪数据序列中的动态时间依赖关系	NA	开发精确的情绪识别系统，促进人机交互中真实的情感感知上下文通信	可穿戴设备记录的生理信号数据	机器学习	NA	生理信号监测	LSTM, GRU	生理信号	公开可用的EMOGNITION数据库	NA	LSTM, GRU	分类准确率	NA