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
11141	2025-10-07	An explainable ensemble approach for advanced brain tumor classification applying Dual-GAN mechanism and feature extraction techniques over highly imbalanced data 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310748 PMID:39331600	研究论文	提出一种可解释的集成方法，通过双GAN机制和特征提取技术解决高度不平衡数据下的脑肿瘤分类问题	提出结合双GAN机制和特征提取技术的可解释集成框架，专门针对高度不平衡数据，通过生成合成少数类样本解决类别不平衡问题	NA	开发高精度且稳定的脑肿瘤分类方法，提高临床诊断的可靠性和可解释性	脑肿瘤医学图像数据	计算机视觉	脑肿瘤	医学影像分析	GAN,集成学习	MRI图像	NA	NA	Dual-GAN, DeepEFE	准确率,精确率,灵敏度,F1分数	NA
11142	2025-10-07	Active learning of enhancer and silencer regulatory grammar in photoreceptors 2023-Aug-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.21.554146 PMID:37662358	研究论文	本研究使用主动机器学习方法在哺乳动物视网膜中训练深度学习模型，以预测光感受器中增强子和沉默子的调控语法	采用主动机器学习策略，通过多轮合成DNA序列分析迭代训练模型，相比现有方法减少了一个数量级的训练数据需求	研究主要聚焦于光感受器转录因子CRX的结合基序，可能不直接适用于其他类型的调控元件	建立能够从DNA序列准确预测调控元件活性的深度学习模型	包含光感受器转录因子Cone-rod homeobox (CRX)结合基序的DNA序列	机器学习	NA	合成DNA序列分析，活体哺乳动物视网膜检测	深度学习	DNA序列数据	多轮合成的DNA序列，具体数量未明确说明	NA	NA	模型内部置信度估计，序列活性预测准确性	NA
11143	2025-10-07	FADE: Forecasting for anomaly detection on ECG 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108780 PMID:40300434	研究论文	提出一种名为FADE的深度学习系统，用于正常心电图预测和异常检测	采用自监督学习方式训练正常心电图预测模型，使用新型形态学启发的损失函数，无需大量标注异常数据	仅在两个公开数据集上进行验证，需要进一步测试在不同传感器和患者群体中的适应性	开发心电图异常检测系统以减少对标注数据和人工解读的依赖	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	MIT-BIH NSR和MIT-BIH Arrythmia两个公开数据集	NA	NA	准确率	NA
11144	2025-10-07	A multi-task neural network for full waveform ultrasonic bone imaging 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108807 PMID:40311439	研究论文	提出一种名为CEDD-Unet的多任务神经网络，用于实现高分辨率超声骨成像	采用双解码器架构分别重建声速模型和检测骨组织边界，集成ConvLSTM模块捕捉多尺度时空特征，并引入EMA模块增强特征表示	未明确说明数据集的样本数量限制和模型泛化能力验证	开发基于深度学习的全波形反演方法实现高分辨率超声骨成像	人类骨骼和小鼠骨骼的声速模型数据集	医学影像处理	骨骼疾病	超声射频信号采集，全波形反演	CNN, LSTM	超声射频信号	NA	NA	CEDD-Unet, Unet, Unet++, Att-Unet, InversionNet, DD-Net, UPFWI, DEFE-Unet	MAE, SSIM, PSNR	NA
11145	2025-10-07	TransAnno-Net: A Deep Learning Framework for Accurate Cell Type Annotation of Mouse Lung Tissue Using Self-supervised Pretraining 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108809 PMID:40315689	研究论文	提出一种基于自监督预训练和Transformer架构的深度学习框架TransAnno-Net，用于小鼠肺组织单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	采用自监督预训练策略利用未标记数据学习基因-基因相似性，通过迁移学习在小规模标注数据上微调，显著降低标注成本并提升模型效率与可迁移性	方法主要针对小鼠肺组织数据，在其他器官或物种的泛化能力需进一步验证	开发高效准确的小鼠肺组织单细胞RNA测序数据细胞类型注释方法	小鼠肺器官单细胞RNA测序数据	生物信息学	肺部疾病	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	约100,000个细胞	NA	Transformer	AUC	NA
11146	2025-10-07	Deep learning modelling to forecast emergency department visits using calendar, meteorological, internet search data and stock market price 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108808 PMID:40315688	研究论文	本研究使用深度学习模型结合日历、气象、互联网搜索数据和股票市场价格预测急诊科就诊量	首次将股票市场价格与互联网搜索数据结合日历和气象数据用于急诊科就诊量预测，并比较了多种混合深度学习架构的性能	研究仅基于2010-2012年新加坡综合医院的数据，可能缺乏泛化性	提高急诊科患者就诊量的预测准确性以优化医疗资源分配	新加坡综合医院急诊科每日就诊患者	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, 1D CNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	2010-2012年新加坡综合医院急诊科每日就诊数据	NA	LSTM, 1D CNN, stacked 1D CNN-LSTM, CNN-LSTM混合模块	平均绝对百分比误差(MAPE)	NA
11147	2025-10-07	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	开发并评估了一种基于混合人工智能的角膜图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像	提出了一种新颖的混合先验网络（HP-Net），将基于ResNet的分类分支与利用霍夫圆变换和频域模糊检测的先验知识分支相结合	NA	开发用于裂隙灯图像分类的混合AI图像质量控制系统，提高诊断准确性和效率	角膜裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	霍夫圆变换，频域模糊检测	深度学习，CNN	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集23507张图像（AGEH 13554张，新疆阿克苏地区第一人民医院9853张）	NA	ResNet，HP-Net	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数	NA
11148	2025-10-07	ConnectomeAE: Multimodal brain connectome-based dual-branch autoencoder and its application in the diagnosis of brain diseases 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108801 PMID:40294455	研究论文	提出基于多模态脑连接组的双分支自编码器ConnectomeAE，用于脑部疾病诊断	首次将多模态脑连接组信息与区域影像组学特征相结合，通过双分支自编码器分别学习节点特征和连接特征	NA	开发深度学习方法来整合多模态脑连接组信息和区域影像组学特征以增强脑部疾病诊断	脑部疾病患者的多模态脑网络数据	医学影像分析	脑部疾病	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	自编码器	医学影像, 脑网络数据	两个公开数据集	NA	双分支自编码器	准确率	NA
11149	2025-10-07	A method for evaluating the degree of Adipogenic differentiation of porcine cells cultured in suspension based on deep learning 2025-Jul, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116324 PMID:40382025	研究论文	提出基于深度学习评估悬浮培养猪细胞脂肪生成分化程度的方法	首次将高通量技术与深度学习结合用于悬浮脂肪细胞分化评估，替代传统荧光染色和分子生物学方法	仅针对猪细胞验证，未提及其他物种的适用性	开发快速准确的脂肪细胞分化评估技术	悬浮培养的猪脂肪细胞	计算机视觉	NA	高通量明场成像	深度学习	图像	96孔板中的12个孔	NA	NA	RMSE, R	NA
11150	2025-10-07	A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease 2025-Jun-07, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.04.035 PMID:40286904	综述	系统回顾基于深度学习的MRI和PET多模态融合在阿尔茨海默病研究中的最新进展	重点关注近五年（2021-2025）发表的研究，系统总结多模态融合技术及其在AD研究中的应用	面临数据稀缺与不平衡、机构间数据异质性等关键挑战	推动阿尔茨海默病早期诊断和干预策略的发展	阿尔茨海默病相关的多模态影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI), 正电子发射断层扫描(PET)	深度学习模型及其变体	多模态医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
11151	2025-10-07	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-Jun, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析	系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用	现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析	评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状	非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型	医学预后研究	肾癌	机器学习，深度学习	预后预测模型	临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
11152	2025-10-07	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能方法识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像学生物标志物	首次结合多种机器学习模型和SHAP特征重要性分析，识别出5个易于测量的1维形态测量生物标志物	研究样本量有限，仅针对非正常压力脑积水患者	开发实用准确的脑积水诊断工具	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	医学影像分析	脑积水	神经影像学测量，手动图像处理	机器学习，集成学习，深度学习	神经影像数据	NA	NA	梯度提升(Gradient Boosting)	准确率，AUC(曲线下面积)	NA
11153	2025-10-07	AI model using CT-based imaging biomarkers to predict hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis B 2025-Jun, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2024.12.029 PMID:39710148	研究论文	开发了一种基于CT成像生物标志物和临床变量的人工智能模型，用于预测慢性乙型肝炎患者的肝细胞癌风险	首次将深度学习自动分割的CT成像生物标志物与临床变量结合，开发出性能优于传统模型的肝细胞癌预测模型	研究中未明确说明模型在其他人群或不同影像设备上的泛化能力	开发高性能的肝细胞癌预测模型，改善慢性乙型肝炎患者的风险分层	慢性乙型肝炎患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT成像，深度学习自动分割	梯度提升机	CT图像，临床数据	推导队列5,585例患者，外部验证队列2,883例患者	DeepFore（深度学习CT自动分割软件）	梯度提升机	c-index，Hosmer-Lemeshow检验	NA
11154	2025-10-07	A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform 2025-Jun-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028 PMID:39921109	研究论文	介绍了一种新型双能计算机断层扫描引导的智能放射治疗平台，整合了先进成像和人工智能技术以优化放射治疗流程	开发了结合双能CT、新型双层多叶准直器、深度学习自动分割算法和自动化计划能力的智能放射治疗平台	仅对99个风险器官中的每个器官测试了5个案例，样本量相对有限	开发智能放射治疗平台以提升放射治疗的精确性和效率	放射治疗系统和患者	医学影像分析	癌症	双能计算机断层扫描(DECT), 锥形束CT	深度学习	CT图像, 电子密度图像	99个风险器官各5个案例	NA	NA	Dice相似系数, 伽马通过率, 剂量体积直方图, 剂量适形指数	NA
11155	2025-10-07	A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009 PMID:40022961	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和统计形状建模的方法，用于评估前交叉韧带重建中的髁间窝体积	结合深度学习和统计形状建模技术实现髁间窝的快速三维建模和自动分割	NA	深入了解髁间窝这一复杂三维解剖区域，为前交叉韧带重建提供更精确的解剖评估	前交叉韧带损伤患者的髁间窝解剖结构	医学影像分析	前交叉韧带损伤	三维体积分析，统计形状建模	CNN	医学影像	NA	NA	SegResNet	Dice相似系数，Hausdorff距离，相对误差	NA
11156	2025-10-07	Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001 PMID:40023913	研究论文	开发用于胫骨平台骨折检测和Schatzker分类的深度学习模型	首个使用Schatzker分类系统开发胫骨平台骨折计算机视觉模型的研究	Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低，影响分类准确性	开发用于胫骨平台骨折检测和分类的深度学习模型	胫骨平台骨折患者的膝关节X光片	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN	图像	753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折，385例健康膝盖）	NA	GoogleNet, ResNet	敏感度, 准确率, 阳性预测值	NA
11157	2025-10-07	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究在模型架构、时空多尺度和可解释性方面的最新进展	系统评估了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构可行性，并全面分析了数据集、基准测试和云计算在海洋预报中的应用	讨论了当前研究的局限性，包括物理过程表示不清晰、观测同化应用不足和模型参数化不准确等问题	探索深度学习在海洋预报领域的应用潜力与方法论	海洋预报相关的深度学习模型、数据集和应用场景	机器学习	NA	深度学习	NA	海洋时空数据	NA	NA	NA	NA	云计算
11158	2025-10-07	Deep-learning-assisted medium optimization improves hyaluronic acid production by Streptococcus zooepidemicus 2025-Jun, Journal of bioscience and bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.03.001 PMID:40189954	研究论文	利用深度学习算法优化链球菌培养基以提高透明质酸生产效率	首次将深度学习算法应用于链球菌培养基优化过程，通过算法自动生成候选培养基配方	研究仅针对特定菌株进行优化，未验证在其他菌株或工业条件下的适用性	提高透明质酸的生产效率	兽疫链球菌及其透明质酸生产过程	机器学习	NA	深度学习，正交阵列实验设计，分批培养，补料分批培养	深度学习	实验数据，培养基成分数据，产量数据	18个初始训练样本（OA01-18）和54个候选优化培养基（OM01-54）	NA	NA	透明质酸产量（g/L），生产效率（g/L/h）	NA
11159	2025-10-07	Histological tumor necrosis predicts decreased survival after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma 2025-Jun, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107287 PMID:40245786	研究论文	本研究探讨头颈部鳞状细胞癌新辅助放化疗后肿瘤免疫微环境变化及组织学肿瘤坏死对患者生存的预测价值	首次发现治疗前肿瘤坏死是预测新辅助放化疗不良预后的有效生物标志物，并成功开发基于深度学习的AI方法自动识别组织病理标本中的肿瘤坏死	样本量有限（新辅助治疗组53例），为回顾性研究设计	研究新辅助放化疗对HNSCC肿瘤免疫景观的影响及其与患者生存的关系	头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理	头颈部鳞状细胞癌	免疫组织化学染色，深度学习	深度学习	组织病理图像	新辅助治疗组53例，验证组171例，共分析588个全切片染色	NA	NA	风险比，置信区间，p值，5年总生存率	NA
11160	2025-10-07	SSA-sMLP: A venous thromboembolism risk prediction model using separable self-attention and spatial-shift multilayer perceptrons 2025-Jun, Thrombosis research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.thromres.2025.109334 PMID:40344789	研究论文	提出一种结合可分离自注意力和空间移位多层感知器的深度学习模型SSA-sMLP，用于静脉血栓栓塞症风险预测	通过可分离自注意力模块实现动态跨维度特征交互建模，改进的S-MLPv2架构通过无参数移位操作和分割注意力机制精确捕捉局部非线性关联	NA	开发静脉血栓栓塞症风险预测模型，提升临床决策支持能力	基于113,836份临床记录构建的静脉血栓栓塞症数据集	机器学习	静脉血栓栓塞症	深度学习	自注意力机制,多层感知器	临床记录	113,836份临床记录	NA	SSA-sMLP, S-MLPv2	准确率, F1分数	NA