深度学习在生物医药领域中的应用

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
1181	2025-08-30	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	研究论文	开发了一种基于新型DVH评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗	提出了一种新型权重基DVH评分（WDS）算法，结合U型跳跃连接网络（T-Net）自动预测和分类PSQA结果	NA	预测和自动分类容积旋转调强放疗（VMAT）的患者特异性质量保证（PSQA）结果	宫颈癌患者	医学物理	宫颈癌	容积旋转调强放疗（VMAT），深度学习	U-Net类网络（T-Net），随机森林（RF），支持向量机（SVM）	CT图像，计划剂量分布	200例宫颈癌患者（109例Infinity加速器，91例Synergy加速器）
1182	2025-08-30	Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174 PMID:40561758	研究论文	本研究结合肽组学技术和深度学习方法，开发了DeepMAMP模型用于预测人乳中的抗菌肽	提出了新型MAMPs预测模型DeepMAMP，融合LightGBM、LSTM和注意力机制，准确率达81.4%	NA	开发高通量靶向方法准确预测人乳源抗菌肽（HMAMPs）	人乳中的乳源抗菌肽（MAMPs/HMAMPs）	机器学习	NA	肽组学技术	LightGBM, LSTM, attention mechanism	肽序列数据	预测311种潜在HMAMPs，实验验证6种（其中5种确认有效）
1183	2025-08-30	A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010 PMID:40610298	研究论文	提出并验证了一种新颖的两步深度学习框架，用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类，以区分恶性和良性病变	开发了结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg，并采用基于放射组学的集成学习分类器整合代谢和纹理特征	NA	改进骨转移瘤的早期诊断并促进个性化治疗规划	SPECT/CT图像中的骨转移瘤和良性骨病变	数字病理	骨转移瘤	SPECT/CT成像，放射组学分析	深度学习分割模型，集成学习分类器	医学图像	来自同一机构的SPECT/CT病例数据集，分为训练集和测试集
1184	2025-08-30	Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043 PMID:40664556	研究论文	开发并验证一种基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型，用于术前无创评估cN0甲状腺乳头状癌的风险分层	首次整合超声和细胞学图像构建多模态深度学习模型，用于术前非侵入性风险分层预测	回顾性多中心研究，样本量相对有限（总样本997例），外部验证需进一步扩展	术前准确评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层以辅助治疗决策	cN0甲状腺乳头状癌患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	多模态深度学习模型	超声图像、细胞学图像	890例训练验证患者（来自5个医疗中心），107例测试患者（来自1个医疗中心）
1185	2025-08-30	From Faster Frames to Flawless Focus: Deep Learning HASTE in Postoperative Single Sequence MRI 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.039 PMID:40562676	研究论文	本研究评估深度学习加速的HASTE序列在术后腹部MRI中检测积液的应用效果	提出深度学习加速的HASTE序列(HASTE-DL)，相比传统序列扫描时间减少46%且图像质量显著提升	回顾性研究，样本量有限(76例患者)，需进一步多中心验证	评估深度学习加速MRI序列在术后积液检测中的可行性	腹部手术后疑似感染灶的76例患者(平均年龄65±11.69岁)	医学影像分析	术后并发症	深度学习加速MRI序列(HASTE-DL)，3-T MRI扫描	深度学习	MRI图像	76例患者
1186	2025-08-30	Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists 2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240103 PMID:40811083	综述	介绍连接图像与文本的深度学习模型及其在放射学中的潜在应用	系统分类并总结了图像-文本连接模型的最新进展，包括自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构	NA	为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的入门指南	放射学工作流程和医学图像报告	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像、文本	NA
1187	2025-06-13	Reassessment of deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy 2025-Aug-31, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery IF:1.1Q3 DOI:10.14701/ahbps.25-059 PMID:40499925	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1188	2025-08-30	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	开发基于深度学习的方法，从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图	使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图，避免重复使用钆对比剂	NA	通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN (conditional Generative Adversarial Network)	MRI影像数据	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）
1189	2025-08-30	Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399 PMID:40783839	研究论文	本研究利用整合自四个来源的精选数据集，开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型	通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团，采用机器学习和深度学习模型，在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度（R²=0.92，MAE=0.40）	NA	提高有机化合物水溶性的预测准确性，以支持从药物开发到材料科学的应用	有机化合物	机器学习	NA	机器学习和深度学习	多种ML和DL模型	化学描述符、指纹和功能基团数据	1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集）
1190	2025-08-30	The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis 2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00383-025-06118-3 PMID:40824323	系统综述与荟萃分析	评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能，特别关注囊性胆道闭锁的鉴别	首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析	超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制，胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大	系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能	胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者	医学影像诊断	胆道闭锁	超声检查、荟萃分析、人工智能	深度学习	医学影像数据	基于多数据库检索的文献数据（具体样本量未明确说明）
1191	2025-08-30	Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73516 PMID:40811738	系统综述与荟萃分析	评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能，并对比临床医生诊断准确性	研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚	评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能，分析影响诊断效果的关键因素	甲状腺结节（TNs）的医学影像	医学影像分析	甲状腺癌	深度学习（DL）	深度学习算法	医学影像	41项符合条件的研究（分割任务14项，检测任务27项）
1192	2025-08-30	Multimodal Deep Learning for ARDS Detection 2025-Aug-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.08.25333333 PMID:40832385	研究论文	开发了一种多模态深度学习模型，结合影像、通气波形和电子健康记录数据用于ARDS早期检测	首次整合胸部X光、呼吸机波形数据和电子健康记录表格数据，通过多模态深度学习提升ARDS检测性能	需要进一步研究各模态对检测效果的附加贡献，且数据集规模较小、异质性较强	通过多模态深度学习改善急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的早期诊断	ICU收治的220名患者	医疗人工智能	急性呼吸窘迫综合征	深度学习，预训练编码器	多模态深度学习模型	影像（X光）、时间序列（通气波形）、表格（EHR数据）	220名ICU患者
1193	2025-08-30	18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer 2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02982-0 PMID:40790010	研究论文	本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型，用于提升乳腺癌化疗反应的早期预测精度	结合SENet深度学习模型从PET/CT图像中提取深度特征，并与传统放射组学特征融合，显著提高了化疗反应预测的准确性	研究样本量较小（60例患者），且为回顾性数据，可能存在选择偏差	提升乳腺癌患者化疗反应的早期预测能力，以优化个性化治疗策略	60例乳腺癌患者的18F-FDG PET/CT影像数据和临床记录	医学影像分析	乳腺癌	18F-FDG PET/CT成像，放射组学特征提取，深度学习	XGBoost, RF, LR, SVM, SENet	医学影像（PET/CT）	60例乳腺癌患者
1194	2025-08-30	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习整合多个预训练单模型预测，并引入注意力权重机制，在计算资源和检测性能间取得更好平衡	NA	提供更准确可靠的DNA甲基化检测解决方案	DNA甲基化修饰	机器学习	NA	纳米孔测序	集成学习、注意力机制	DNA测序数据	NA
1195	2025-08-30	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测circRNA与RBP的结合位点	首次整合circRNA的结构特征（通过图卷积网络和注意力机制建模）与多种序列编码方案，显著提升预测精度	未明确说明模型计算复杂度或对未见物种的泛化能力	开发高精度的circRNA-RBP结合位点预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	RNAstructure结构预测、五种序列编码（HFN, ND, NCP, DPCP, Doc2Vec）	图神经网络（GCN、GAT）、CNN、双向LSTM、多头注意力机制	序列数据、结构邻接矩阵	16个基准数据集
1196	2025-08-30	Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0208 PMID:40736409	研究论文	评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在SMwI图像上识别黑质致密部1区异常的诊断性能影响	首次采用YOLOX目标检测和SparseInst分割模型的AI系统，并量化分析AI对不同经验放射科医生的差异化提升效果	回顾性研究设计，样本量有限（139例扫描），且仅使用单一厂商的AI软件版本	探究AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病相关影像学标志物的性能提升作用	59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI磁共振影像	计算机视觉	帕金森病	深度学习，磁共振成像（SMwI）	YOLOX, SparseInst	医学影像	139例SMwI扫描（59例患者+80例健康对照）
1197	2025-08-30	UM-CPP: A Universal Model for Efficient Classification of Protein Particles in cryo-EM Micrographs with Feature Engineering 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01660 PMID:40686975	研究论文	提出一种结合特征工程与深度学习的通用模型UM-CPP，用于高效分类冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	采用混合方法将经典机器学习特征与先进深度学习技术融合，提升颗粒检测的鲁棒性和适应性，并提供可解释的特征分析	NA	提升冷冻电镜数据中目标蛋白质识别的准确性和可解释性	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电镜成像	深度学习与特征工程混合模型	图像	NA
1198	2025-08-30	Enhancing Accuracy and Feature Insights in Hydration Free Energy Predictions for Small Molecules with Machine Learning 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04249 PMID:40687018	研究论文	利用机器学习技术提升小分子水合自由能预测的准确性并提取特征洞察	提出集成K近邻特征处理、集成建模和降维的轻量级机器学习方案，仅使用二维特征在FreeSolv数据集上达到0.53 kcal/mol平均无符号误差，无需大型数据库预训练	NA	提升小分子溶剂化自由能预测精度并理解其物理决定因素	小分子	机器学习	NA	机器学习	K-nearest neighbors, 集成学习	分子几何与拓扑特征	FreeSolv数据集
1199	2025-08-30	Antimicrobial Peptides Design Using Deep Learning and Rational Modifications: Activity in Bacteria, Candida albicans, and Cancer Cells 2025-Jul-11, Current microbiology IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s00284-025-04346-3 PMID:40643674	研究论文	利用深度学习和理性修饰设计抗菌肽，并在细菌、白色念珠菌和癌细胞中验证其活性	结合两种深度学习算法生成肽序列，并通过生物信息学和AI工具预测活性后进行理性修饰优化	仅对12种肽进行了体外实验验证，样本规模有限	开发高效低毒的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题	细菌（四种菌种）、白色念珠菌和乳腺癌细胞系（MCF-7）	机器学习	NA	深度学习、生物信息学分析	深度学习算法（未指定具体类型）	序列数据	26种计算机生成肽中12种进行合成和体外测试
1200	2025-08-30	OmicsTweezer: A distribution-independent cell deconvolution model for multi-omics Data 2025-Jul-08, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100950 PMID:40675159	研究论文	开发了一种分布无关的多组学数据细胞反卷积模型OmicsTweezer，用于准确估计细胞类型比例	结合最优传输与深度学习，在共享潜在空间中对齐模拟和真实数据，有效缓解数据偏移和组学间分布差异	NA	解决批量组学数据与参考单细胞数据之间的批次效应问题，实现准确细胞反卷积	批量RNA-seq、批量蛋白质组学和空间转录组学数据	生物信息学	前列腺癌、结肠癌	RNA-seq、蛋白质组学、空间转录组学	深度学习与最优传输结合模型	多组学数据	模拟和真实数据集（具体数量未说明）