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
11721	2025-11-14	Artificial Intelligence Techniques and Health Literacy: A Systematic Review 2025-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100269 PMID:41211528	系统综述	系统回顾人工智能在健康素养领域的应用现状、局限性和未来发展	首次系统性地综述人工智能技术在健康素养领域的应用，涵盖文本复杂度评估、文本简化、翻译和问答等多种功能	健康素养测量工具应用不足，个体层面仅1项研究使用测量工具，组织层面测量基本被忽视，参与者参与度低（仅5项研究）	评估人工智能在健康素养领域的应用效果和发展前景	基于文本的健康材料，包括在线文章和电子健康记录	自然语言处理	NA	系统文献综述	传统机器学习,深度学习,Transformer	文本	18项符合纳入标准的研究（从1296项研究中筛选）	NA	NA	人工评估,可读性指标,机器学习指标	NA
11722	2025-11-14	Detection of Microscopic Glioblastoma Infiltration in Peritumoral Edema Using Interactive Deep Learning With DTI Biomarkers: Testing via Stereotactic Biopsy 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70058 PMID:40888617	研究论文	开发并评估了一种交互式深度学习框架GIAIDF，用于检测胶质母细胞瘤在瘤周水肿区的微观浸润	首次将交互式深度学习与DTI生物标志物相结合，通过立体定向活检验证，能够识别常规MRI无法检测的微观肿瘤浸润	样本量相对有限，需要多中心前瞻性研究进一步验证	开发能够检测胶质母细胞瘤瘤周水肿区微观浸润的深度学习工具	胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	扩散张量成像，立体定向活检	深度学习	MRI图像	73例训练患者，25例内部验证患者，25例外部验证患者，13例前瞻性活检患者	NA	GIAIDF框架	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 召回率, 精确率, F1分数	NA
11723	2025-11-14	An Artificial Intelligence System for Staging the Spheno-Occipital Synchondrosis 2025-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70018 PMID:40891390	研究论文	开发用于评估和分类蝶枕软骨联合融合阶段的自动化可解释深度学习算法	提出新型注意力机制模型ConvNeXt+Conv Attention，并集成YOLOv11实现全自动区域检测和分割	样本仅来自美国中西部私人诊所的723个CBCT扫描，可能存在地域局限性	开发自动化AI系统用于蝶枕软骨联合融合阶段分期	正畸患者的蝶枕软骨联合	医学影像分析	正畸相关骨骼发育	锥形束计算机断层扫描	CNN, 注意力机制	医学影像	723个CBCT扫描	NA	ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, ConvNeXt+Conv Attention, YOLOv11	准确率	NA
11724	2025-11-14	Smartphone image dataset for turmeric plant leaf disease from Bangladesh spice fields 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112184 PMID:41215795	研究论文	开发了一个用于姜黄植物叶片病害识别的智能手机图像数据集，并利用深度学习模型实现高效病害分类	创建了首个来自孟加拉国香料田的姜黄叶片病害综合数据集，包含原始和增强图像，强调高质量和多样化数据	数据集仅包含四种病害类别，可能未覆盖所有姜黄病害类型；所有数据来自单一国家地区	通过深度学习技术实现姜黄叶片病害的早期精准识别，提高农业生产力	姜黄植物叶片，包括健康叶片和三种病害类型（蚜虫侵害、斑点病、叶斑病）	计算机视觉	植物病害	智能手机图像采集，数据增强	CNN	图像	865张原始姜黄叶片图像和3496张增强图像	NA	EfficientNetB7, ResNet152	准确率	NA
11725	2025-11-14	SmallFishBD: An extensive image dataset of common native small fish species in Bangladesh for identification and classification 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112193 PMID:41215796	数据论文	本文介绍了包含孟加拉国十种常见本土小型鱼类图像的综合性数据集，用于鱼类识别分类研究	提供了首个针对孟加拉国本土小型鱼类的标准化图像数据集，采用统一采集环境和数据增强技术	样本仅来自达卡市鱼类市场，可能无法完全代表全国所有地区的鱼类种群	开发自动化鱼类物种识别分类系统，支持生物多样性监测和渔业管理	十种孟加拉国本土小型鱼类物种	计算机视觉	NA	智能手机图像采集，数据增强技术	NA	图像	十种鱼类物种，来自达卡多个市场的代表性样本	NA	NA	NA	NA
11726	2025-11-14	A machine learning-based EEG signal analysis framework to enhance emotional state detection 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10367-2 PMID:41215981	研究论文	本研究提出基于机器学习的EEG信号分析框架，通过多种机器学习模型和合成数据增强技术来提升情绪状态检测性能	综合比较九种机器学习模型在五种不同数据集配置下的表现，并利用GAN、SMOTE和ADASYN三种合成数据生成技术增强模型性能	未明确说明患者群体的具体特征和情绪状态的分类标准	开发高效的EEG信号情绪状态检测方法	300名患者的EEG信号数据以及生成的合成数据	机器学习	NA	EEG信号分析	LR, DT, RF, kNN, SVM, LGBM, AdaBoost, MLP, 1D CNN	EEG信号	300名患者真实数据 + 20,000个合成数据点	NA	MLP, 1D CNN	准确率, 延迟时间	NA
11727	2025-11-14	Development of a hybrid 2.5D deep learning model for glioma survival prediction using T1-weighted MRI from the CGGA database 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100697 PMID:41216617	研究论文	开发基于T1加权MRI的混合2.5D深度学习模型用于胶质瘤生存预测	提出混合2.5D卷积神经网络处理多切片输入，在克服体积分析计算限制的同时保留重要空间信息	样本量相对有限（217例患者），仅使用T1加权对比增强MRI序列	开发非侵入性深度学习框架预测胶质瘤患者总生存期	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	T1加权对比增强MRI	CNN	医学影像	217例患者（训练集70%，测试集30%）	PyTorch, TensorFlow	ResNet, DenseNet	C-index, 时间依赖性AUC, Kaplan-Meier分析	NA
11728	2025-11-14	A multimodal deep learning framework for functional brain network classification in rs-fMRI 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10369-0 PMID:41220406	研究论文	提出一种多模态深度学习框架，用于自动分类癫痫患者静息态功能磁共振成像中的功能脑网络	开发结合3D-CNN和LSTM的混合架构，同时利用空间、时域和频域特征进行功能脑网络分类	颞叶网络分类性能较低（0.14-0.24），部分类别识别精度有待提升	自动化分类癫痫患者rs-fMRI中的功能脑网络，支持癫痫手术规划	癫痫患者的静息态功能磁共振成像数据	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像，独立成分分析	3D-CNN, LSTM	功能磁共振成像数据	NA	NA	3D卷积神经网络，长短期记忆网络	准确率，灵敏度，ROC AUC	NA
11729	2025-11-14	A systematic review of computer-aided acupoint localization 2025-Nov-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113708 PMID:41210988	系统综述	系统回顾了使用传统算法和深度学习在不同解剖区域进行穴位定位的研究文献	首次系统评估人工智能技术在穴位定位领域的应用效果与局限性	依赖现有文献质量，缺乏原始实验数据验证	评估自动化穴位定位技术的有效性、局限性和未来发展方向	穴位定位相关研究文献	计算机视觉	NA	深度学习，传统图像处理算法	深度学习模型	医学图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
11730	2025-11-14	Dual-channel deep learning captures intratumoural heterogeneity on CECT for preoperative risk stratification of thymic epithelial tumors 2025-Nov-21, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113683 PMID:41210998	研究论文	开发双通道深度学习框架用于胸腺上皮肿瘤的术前风险分层	结合双通道CNN与自适应动态聚类算法，首次在CECT图像上捕获肿瘤内异质性进行风险分层	样本量相对有限（336例），需进一步多中心验证	提高胸腺上皮肿瘤术前风险分层的准确性	胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺上皮肿瘤	对比增强CT（CECT）	CNN	医学影像	336例多中心胸腺上皮肿瘤患者	NA	DenseNet121	AUC	NA
11731	2025-11-14	Light fuel classification based on Raman spectroscopy and region-adaptive convolutional neural networks 2025-Nov-13, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01009h PMID:41178741	研究论文	提出基于拉曼光谱和区域自适应卷积神经网络的轻质燃料分类方法	将拉曼光谱划分为四个区域进行特异性特征提取，通过基于区域峰值密度的初始权重分配和自适应区域贡献约束机制增强模型对弱特征峰的识别能力	仅使用16种不同等级和来源的轻质燃料样本，样本多样性可能有限	开发快速准确的轻质燃料战场识别方法	汽油、柴油和航空燃料等轻质燃料	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	16种不同等级和来源的轻质燃料	NA	一维卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
11732	2025-11-14	Prediction of single event effects in SiC MOSFET devices based on deep learning 2025-Nov-13, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ae1a8f PMID:41183390	研究论文	提出基于深度学习的SiC MOSFET单粒子效应预测方法，通过SRIM-TCAD集成建模实现高效预测	首次将深度学习应用于SiC MOSFET单粒子效应预测，提出对称对数倒数数据缩放技术，实现比传统TCAD仿真快5-6个数量级的预测速度	仅针对SiC MOSFET器件进行研究，未验证在其他半导体器件上的适用性	开发高效准确预测SiC MOSFET单粒子效应的方法	SiC MOSFET器件的单粒子效应	机器学习	NA	SRIM-TCAD集成建模	RDNN, CNN-GRU	仿真数据	52,920个单粒子效应事件	NA	残差深度神经网络, 卷积神经网络-门控循环单元	R²	NA
11733	2025-11-14	Predicting Acute Kidney Injury with Nephrotoxic Burden in Non-Critical Patients: An Internal and External Validation Study 2025-Nov-12, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000998 PMID:41222992	研究论文	开发并验证深度学习模型用于动态预测非重症患者48小时内进展至2期或更高急性肾损伤	首次在多中心数据上开发并外部验证包含肾毒性药物负担等特征的深度学习预测模型	回顾性研究设计，仅包含两个医疗中心的数据	预测非重症患者急性肾损伤的进展风险	匹兹堡大学医学中心(39,755例)和佛罗里达大学健康中心(122,324例)的成年非重症患者	医疗健康	急性肾损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据(人口统计学、合并症、药物、实验室检查、生命体征)	总计162,079例患者(匹兹堡大学医学中心39,755例，佛罗里达大学健康中心122,324例)	NA	NA	AUROC(受试者工作特征曲线下面积)	NA
11734	2025-11-14	Joint-Shrinkage Pattern Matching for Small-Sample and Imbalanced ERP Decoding in Brain-Computer Interfaces 2025-Nov-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3632096 PMID:41223103	研究论文	提出一种联合收缩模式匹配算法，用于解决脑机接口中小样本和类别不平衡的ERP解码问题	结合收缩正则化与ℓ₂,p范数构建联合收缩空间滤波器，并采用加权模板匹配模块缓解类别不平衡导致的决策边界偏移	NA	开发鲁棒的脑电信号解码算法以应对数据稀缺和类别不平衡的挑战	事件相关电位信号，特别是错误相关电位信号	脑机接口	NA	脑电信号处理	模式匹配算法	脑电信号	一个自收集数据集和两个公共ErrP数据集，仅需40个不平衡训练样本	NA	联合收缩模式匹配算法	平衡准确率	NA
11735	2025-11-14	Alzheimer's Disease Risk Prediction and Pathogeny Extraction Using Fuzzy Graph Evolutionary Generative Adversarial Network 2025-Nov-12, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3627582 PMID:41223111	研究论文	提出一种融合模糊图与深度学习的阿尔茨海默病风险预测及病因提取方法	首次将模糊图理论应用于疾病演化建模，提出模糊熵传播模型和模糊图进化生成对抗网络	未明确说明模型在不同疾病阶段的泛化能力	阿尔茨海默病的早期风险预测和病因机制探索	多组学脑疾病数据	数字病理学	阿尔茨海默病	多组学分析	GAN	多组学数据	多个脑疾病数据集（未明确具体数量）	NA	模糊图进化生成对抗网络（FGE-GAN），包含模糊图卷积层（FGC）	风险预测准确率	NA
11736	2025-11-14	Deep-Learning Tool ScVital Enables Species-Agnostic Integration of Cancer Cell States 2025-Nov-12, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-4889 PMID:41223329	研究论文	开发了跨物种整合癌症细胞状态的深度学习工具scVital	提出物种无关的潜在空间嵌入方法和新的批次校正评估指标LSS评分	未明确说明计算资源需求和模型可扩展性	开发跨物种癌症细胞状态整合的计算工具	基因工程小鼠模型和原发性患者样本的scRNA-seq数据	计算生物学	胰腺导管腺癌,肺腺癌,未分化多形性肉瘤	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	变分自编码器(VAE)	单细胞转录组数据	NA	NA	变分自编码器	潜在空间相似性评分(LSS)	NA
11737	2025-11-14	MSInet: A Self-Supervised CNN Framework Integrating Global and Local Context for Robust Mass Spectrometry Imaging Segmentation 2025-Nov-11, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04885 PMID:41148111	研究论文	提出一种自监督CNN框架MSInet，通过整合全局和局部上下文信息实现稳健的质谱成像分割	结合补丁对比学习和超像素引导优化的双重一致性设计，同时增强全局语义关系和局部空间一致性	NA	开发无需标注的质谱成像分割方法以克服高维度和组织异质性挑战	小鼠脑组织MALDI-MSI、肾肿瘤组织DESI-MSI和合成数据集	数字病理	肾肿瘤	质谱成像（MALDI-MSI，DESI-MSI）	CNN	质谱成像数据	NA	NA	MSInet	调整兰德指数，归一化互信息，轮廓系数	NA
11738	2025-11-14	AbEgDiffuser: Antibody Sequence-Structure Codesign with Equivariant Graph Neural Networks and Diffusion Models 2025-Nov-11, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00990 PMID:41166637	研究论文	提出一种基于等变图神经网络和扩散模型的抗体序列结构协同设计框架AbEgDiffuser	首次将扩散模型与等变图神经网络结合用于抗体序列结构协同设计，并引入预训练蛋白质语言模型增强进化合理性	未明确说明模型的计算复杂度和生成抗体的实验验证结果	开发深度学习驱动的特异性抗体设计方法以加速药物发现	抗体序列和三维结构	计算生物学	NA	深度学习生成模型	扩散模型, 等变图神经网络	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	双层等变图神经网络, ESM-2	序列准确性, 结构准确性, 结合亲和力	NA
11739	2025-11-14	[Lesion detection in optical coherence tomography based on lightweight convolutional neural networks] 2025-Nov-11, [Zhonghua yan ke za zhi] Chinese journal of ophthalmology DOI:10.3760/cma.j.cn112142-20241130-00544 PMID:41218904	研究论文	基于轻量级卷积神经网络实现光学相干断层扫描图像的自动化病灶检测	首次成功实现九类OCT图像的自动识别，临床性能达到中级医师水平	回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发基于轻量级卷积神经网络的OCT图像病灶自动检测系统	光学相干断层扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	50,374个OCT图像样本，来自四川省人民医院及多个外部数据集	NA	轻量级卷积神经网络	准确率,F1分数,召回率,AUC,精确率,特异性	NA
11740	2025-11-14	Data Fusion of Deep Learned Molecular Embeddings for Property Prediction 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01728 PMID:41144852	研究论文	提出一种融合深度学习分子嵌入的多任务学习方法，用于提升稀疏数据下的材料性质预测性能	通过融合预训练单任务模型生成的深度嵌入，构建优于标准多任务学习的模型，减少可训练参数数量	方法性能依赖于预训练单任务模型的质量和嵌入表示的有效性	解决稀疏数据条件下材料性质预测的准确性问题	小分子的量子化学数据和实验数据	机器学习	NA	量子化学计算、热化学计算	深度学习	分子数据、量子化学数据、实验数据	广泛使用的基准数据集和新编译的稀疏数据集	NA	深度嵌入模型	预测准确性	NA