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
1241	2025-12-21	Deep learning-based simulated contrast-enhanced MRI for rectal cancer evaluation: a multicenter study 2025-Dec-19, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05311-1 PMID:41417085	研究论文	本研究评估了使用深度学习从直肠癌患者的非增强MRI序列生成模拟增强T1加权MRI扫描的可行性和准确性	首次在直肠癌的多中心研究中应用二维生成对抗网络模拟增强MRI，并评估其在肿瘤大小、增强区域和图像质量方面与真实扫描的可比性	模拟扫描在EMVI检测的AUC值略低于真实扫描，且研究仅基于三个学术机构的514名患者	评估深度学习生成的模拟增强MRI扫描在直肠癌诊断和治疗评估中的潜在应用价值	514名经病理证实的直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	对比增强MRI	GAN	图像	514名患者	NA	二维生成对抗网络	结构相似性指数, Dice系数, ICC, AUC	NA
1242	2025-12-21	Diffusion Model-Guided Inverse Design of Bimetallic Catalysts for Ammonia Decomposition 2025-Dec-19, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c14652 PMID:41417939	研究论文	本研究提出了一种基于扩散模型的机器学习工作流，用于双金属合金催化剂的反向设计，以支持低碳氨分解反应	采用扩散模型进行催化剂的反向设计，将生成与性质预测组件解耦，提高了材料设计过程的灵活性和准确性	NA	在广阔的化学空间中识别有前景的双金属合金催化剂，用于氨分解反应，以实现氨排放控制和可持续氢气生产	双金属合金催化剂	机器学习	NA	扩散模型	扩散模型	材料结构数据	NA	NA	扩散模型	氮吸附能	NA
1243	2025-12-21	Cell-Level Free Cervical Lesion Detection in Cytology Images Via Weakly Supervised Self-Correction 2025-Dec-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3646371 PMID:41417998	研究论文	提出了一种名为SCIL的新型两阶段弱监督多示例学习框架，用于在细胞学图像中检测宫颈病变	提出了一个包含对比动态加权策略和基于不确定性的自校正策略的两阶段框架，以减轻噪声伪标签的影响并提高特征表示	未明确说明	在仅有切片级别监督的情况下，增强实例级别的宫颈病变检测	宫颈细胞学图像	数字病理学	宫颈癌	NA	多示例学习	图像	NA	NA	教师-学生架构	NA	NA
1244	2025-12-21	DSwinIR: Rethinking Window-Based Attention for Image Restoration 2025-Dec-19, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3646016 PMID:41418006	研究论文	本文提出了一种用于图像复原的新型注意力机制——可变形滑动窗口注意力（DSwin），以克服传统基于窗口的自注意力机制在特征交互和感受野方面的限制	提出了一种基于令牌中心、内容感知的可变形滑动窗口注意力机制，取代了传统的刚性非重叠窗口划分方案，实现了跨窗口的特征交互和自适应感受野	未在摘要中明确说明	改进图像复原任务的性能，通过更灵活的自适应注意力机制提升模型表现	图像复原任务	计算机视觉	NA	NA	Transformer	图像	NA	NA	DSwinIR（基于可变形滑动窗口注意力的Transformer架构）	峰值信噪比（dB）	NA
1245	2025-12-21	Distinct Tumor-Immune Ecologies in Lung Cancer Patients Predict Progression and Define a Clinical Biomarker of Therapy Response 2025-Dec-19, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-1594 PMID:41418101	研究论文	本研究通过分析非小细胞肺癌患者的多重组织图像，开发了一个计算框架来预测免疫治疗反应并识别临床生物标志物	结合细胞分割、样方分析、空间统计、机器学习和深度学习，首次揭示了SD与PD患者间不同的空间免疫生态学，并发现PD患者治疗前已存在免疫抑制环境	样本量较小（仅9名患者），且缺乏完全缓解和部分缓解患者的广泛响应数据，需在更大队列中验证	预测非小细胞肺癌的疾病进展并定义免疫治疗反应的临床生物标志物	免疫治疗难治性非小细胞肺癌患者的配对治疗前和治疗中组织样本	数字病理学	肺癌	多重组织成像	深度学习	图像	9名患者的配对治疗前和治疗中组织样本	NA	NA	NA	NA
1246	2025-12-21	DLQMA: A Deep Learning Framework for Qualitative and Quantitative NMR Analysis of Complex Hydrocarbon Mixtures 2025-Dec-19, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04983 PMID:41418268	研究论文	本文介绍了一个名为DLQMA的深度学习框架，用于从复杂烃类混合物的H NMR光谱中同时进行化合物识别和浓度估计	DLQMA是一个基于伪孪生架构并添加回归头的深度学习框架，实现了无需手动光谱重建或外部标准的端到端分析，并兼容高级NMR技术如1D CSSF TOCSY	研究主要基于C8烃类混合物数据集，其普适性在其他更复杂或不同类型的混合物中尚未验证	开发一个深度学习框架，以克服复杂混合物核磁共振分析中的光谱重叠和缺乏高效、无标准定量方法的障碍	复杂烃类混合物，特别是C8烃类混合物及其工业相关异构体	机器学习	NA	核磁共振（NMR），包括1D CSSF TOCSY	深度学习	H NMR光谱	5,000对增强验证光谱	NA	伪孪生架构	分类准确率，Pearson相关系数	NA
1247	2025-12-21	A novel adaptive CNN-LSTM fusion network for electrocardiogram diagnosis 2025-Dec-19, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae2f8a PMID:41418332	研究论文	本文提出了一种用于心电图诊断的自适应CNN-LSTM融合网络，通过动态调整卷积核大小以提高诊断效率和准确性	设计了一种自适应卷积核，能根据局部信号方差动态调整大小，并结合LSTM捕获时序关系，通过时空融合机制实现多分类	NA	提高心电图自动诊断的效率和准确性，为心血管疾病早期筛查提供技术支持	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN, LSTM	信号数据	PTB-XL数据集	NA	自适应CNN-LSTM融合网络	准确率, 宏平均F1分数, 加权平均F1分数	NA
1248	2025-12-21	Image-based rachis phenotyping facilitates genetic dissection of spikelet distribution in wheat 2025-Dec-19, Plant physiology IF:6.5Q1 DOI:10.1093/plphys/kiaf666 PMID:41419219	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的表型分析流程RachisSeg，用于自动测量小麦穗轴图像中的性状，并利用该工具分析了小麦种质资源中的小穗分布模式及其与产量的关联	引入了基于穗轴节间长度的小穗分布性状，提供了对穗结构的定量见解，并开发了高精度的自动化表型分析流程RachisSeg	未明确说明数据集的规模或多样性限制，且依赖于扫描图像的质量	研究小麦穗结构中小穗分布的遗传基础及其对产量的影响	小麦（Triticum aestivum L.）的穗轴图像和小麦种质资源（包括地方品种、美国品种和中国品种）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未明确指定样本数量，但涉及小麦种质资源和重组自交系群体	未指定	未指定	R2	未指定
1249	2025-12-21	Deep learning-based high dynamic range 3D reconstruction 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30204-0 PMID:41419546	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的高动态范围三维重建方法，用于修复条纹投影轮廓测量中的饱和条纹图像	利用U-Net的衍生网络结构（如Res-U-Net和SE-U-Net）修复饱和条纹，无需额外硬件或多组图像采集即可提升三维重建精度	未明确说明方法在极端反射率变化或复杂光照条件下的泛化能力，且未涉及大规模实际工业场景的验证	解决高动态范围环境下因物体反射率和光照变化导致的条纹图像过曝光问题，提升三维重建精度	条纹投影轮廓测量中捕获的饱和条纹图像	计算机视觉	NA	条纹投影轮廓测量	深度学习	图像	NA	NA	U-Net, Res-U-Net, SE-U-Net	NA	NA
1250	2025-12-21	Structural configuration of sustainable sports industry based on deep learning and genetic algorithm 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32847-5 PMID:41419589	研究论文	本文构建了一个集成深度学习与遗传算法的智能优化框架，用于解决体育产业在高质量转型中面临的结构失衡与可持续性挑战	突破传统静态描述范式，首次将一维卷积神经网络与遗传算法结合，构建了动态、多目标、可量化的产业优化框架，并实现了跨区域验证与应用	模型主要基于2010-2022年的行业统计数据及2018-2020年的省级面板数据，数据时间跨度与地域覆盖范围可能影响模型的普适性	优化体育产业结构，协同提升经济、社会与环境效益，推动产业向服务化转型	体育产业（包括产业总产出、增加值、服务化比例等）	机器学习	NA	NA	CNN, 遗传算法	高维行业数据、面板数据	2010-2022年行业统计数据，2018-2020年省级面板数据，并包含美国与德国的验证数据	NA	一维卷积神经网络	跨区域预测误差（<6%）	NA
1251	2025-12-21	Enhancing deep learning telemedicine for retinopathy of prematurity: current evidence and opportunities for improvement 2025-Dec-19, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-025-04188-0 PMID:41419595	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1252	2025-12-21	An AI-powered tongue image model for home-based monitoring of liver fibrosis 2025-Dec-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02246-1 PMID:41419633	研究论文	开发了一个名为TongVMoe的多任务深度学习模型，用于通过舌象分析非侵入性地检测肝纤维化	首次提出一个集成了肝纤维化检测与七种关键舌象特征分类的多任务深度学习模型，并将其部署到微信小程序中，实现了可解释的、移动端兼容的家庭监测工具	样本量相对有限（1601名患者），且研究在特定人群中进行，模型的普适性有待在更广泛人群中进一步验证	开发一种非侵入性、低成本的家庭监测工具，用于肝纤维化的早期检测和监测	肝纤维化患者及相关的舌象特征	数字病理学	肝纤维化	舌象诊断	深度学习模型	图像	来自1601名患者的2202张舌象图像	NA	TongVMoe	AUC, 准确率, 敏感性	NA
1253	2025-12-21	Multitrait analyses identify genetic variants associated with aortic valve function and aortic stenosis risk 2025-Dec-19, Nature genetics IF:31.7Q1 DOI:10.1038/s41588-025-02397-7 PMID:41419685	研究论文	本研究利用深度学习从磁共振成像中测量主动脉瓣功能指标，并通过多性状GWAS分析识别与主动脉瓣功能和主动脉瓣狭窄风险相关的遗传变异	首次结合深度学习测量的主动脉瓣功能指标与主动脉瓣狭窄GWAS，采用多性状分析（MTAG）方法，识别出包括PCSK9和LDLR在内的166个独特基因位点	研究主要基于UK Biobank的欧洲人群数据，可能限制了结果在其他人群中的普适性	探究正常主动脉瓣功能的遗传影响及其对主动脉瓣狭窄风险的作用	UK Biobank中的59,571名参与者	机器学习	心血管疾病	磁共振成像, 全基因组关联研究（GWAS）	深度学习	图像	59,571名参与者	NA	NA	风险比（HR）, P值	NA
1254	2025-12-21	Artificial Intelligence Detection and Classification of Ventriculoperitoneal Shunt Valves Utilizing Fine-Tuning of a Detection Model 2025-Dec-19, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01794-y PMID:41419699	研究论文	本研究通过微调YOLOv8-large模型，开发了一种用于在X光片上检测和分类脑室腹腔分流阀的人工智能系统	与先前纯分类方法相比，该检测模型能明确定位每个阀门，适应多阀门患者，并为下游阀门设置判断模型奠定基础	模型对某些阀门类型的性能优于其他类型，表明存在分类性能差异	开发一种基于深度学习的自动检测与分类系统，以辅助识别脑室腹腔分流阀类型	包含11种阀门类型的2263张颅骨X光片	计算机视觉	脑积水	放射成像	CNN	图像	2263张颅骨X光片	NA	YOLOv8-large	精确度, 召回率, 平均精度均值(mAP50), mAP50-90, F1分数	NA
1255	2025-12-21	Transformer-based Deep Learning Models with Shape Guidance for Predicting Breast Cancer in Mammography Images 2025-Dec-19, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01773-3 PMID:41419700	研究论文	本研究评估了在Vision Transformer模型中应用基于形状的注意力引导策略，以提升乳腺X线摄影图像中乳腺癌的预测性能	探索了在Transformer编码器的不同层阶段（浅层和深层）应用乳腺掩码进行注意力引导的最佳策略，并比较了不同层组合的效果	研究仅使用了单一公开数据集（中国乳腺X线数据库），样本量相对有限，且未在更广泛的外部数据集上进行验证	评估基于形状的注意力引导策略在Transformer模型中的有效性，以提升乳腺癌诊断的准确性	乳腺X线摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	NA	Vision Transformer (ViT), Swin Transformer V2, ResNet	图像	2,436张公开可用的乳腺X线摄影图像	NA	Vision Transformer (ViT), Swin Transformer V2, ResNet50	AUROC, 灵敏度, 特异性	NA
1256	2025-12-21	MIDAS: rapid, multiplexed molecular profiling for integrated host-pathogen analysis 2025-Dec-19, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67391-3 PMID:41419730	研究论文	本文介绍了一种名为MIDAS的概念验证平台，用于快速、多重分子分析，以整合宿主-病原体分析	MIDAS平台整合了形状编码的水凝胶颗粒、无透镜衍射成像和基于深度学习的分析，首次在单个系统中实现了细菌RNA和炎症蛋白的同时定量，优化了潜在的即时护理应用	需要进一步的临床验证	开发一种快速、多重的分子分析技术，用于复杂感染条件下的整合宿主-病原体分析	脓毒症研究中的病原体和宿主反应	数字病理学	脓毒症	形状编码的水凝胶颗粒、无透镜衍射成像、深度学习分析	深度学习	图像	来自临床相关猪脓毒症模型的样本	NA	NA	与培养、qPCR和ELISA的高度一致性	NA
1257	2025-12-21	Predicting and classifying type 2 diabetes using a transparent ensemble model combining random forest, k-nearest neighbor, and neural networks 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31562-5 PMID:41419964	研究论文	本研究提出了一种结合随机森林、k近邻和神经网络的透明集成模型，用于预测和分类2型糖尿病，并通过LIME和SHAP技术提高模型可解释性	采用堆叠和投票方法结合三种机器学习算法，并利用LIME和SHAP技术增强模型透明度，识别关键特征	研究仅基于768名皮马印第安人糖尿病样本，可能缺乏对其他人群的泛化能力	开发一个准确且可解释的模型，用于2型糖尿病的早期检测和分类	皮马印第安人糖尿病数据集中的768个样本，包含年龄、BMI、血糖等8个特征	机器学习	2型糖尿病	机器学习集成方法	随机森林, k近邻, 神经网络	结构化医疗数据	768个皮马印第安人糖尿病样本	Scikit-learn	集成模型（堆叠与投票）	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数, AUROC, Brier分数, 预期校准误差	未明确指定
1258	2025-12-21	Accelerating Multiparametric Quantitative MRI Using Self-Supervised Scan-Specific Implicit Neural Representation With Model Reinforcement 2025-Dec-19, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70227 PMID:41419989	研究论文	本文提出了一种自监督扫描特定的深度学习框架REFINE-MORE，用于加速多参数定量MRI的重建	结合隐式神经表示与模型强化模块，引入MR物理约束，并采用低秩适应策略提升计算效率	NA	开发用于加速多参数定量MRI重建的自监督扫描特定深度学习框架	多参数定量磁化转移成像，包括自由水自旋-晶格弛豫、组织大分子质子分数和磁化交换率的同步估计	医学影像处理	NA	定量MRI，磁化转移成像	深度学习，隐式神经表示	MRI图像	体模和活体脑数据	NA	隐式神经表示	归一化均方根误差，结构相似性指数	NA
1259	2025-12-21	Probing the thermal decomposition mechanism of CF3SO2F by deep learning molecular dynamics 2025-Dec-19, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01847-x PMID:41420003	研究论文	本研究利用深度学习分子动力学方法，探究了环保绝缘气体替代品三氟甲磺酰氟（CF3SO2F）的热分解机理	首次将结合了从头算精度与经验分子动力学效率的深度学习势能应用于CF3SO2F的热分解研究，系统分析了温度、气体混合比和缓冲气体对分解产物及组分的影响	研究主要基于模拟计算，虽然进行了实验验证，但实验条件与模拟的全面对比可能有限；对于复杂实际电网运行中多种因素耦合下的长期分解行为探讨不足	探究CF3SO2F的热分解途径与产物，评估其作为SF6替代品的环境可行性及潜在风险	三氟甲磺酰氟（CF3SO2F）气体	机器学习	NA	深度学习分子动力学、从头算计算、热分解实验平台	深度学习势能模型	分子动力学模拟数据、实验光谱/质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
1260	2025-12-21	YOLO-TME: A UAV landing detection algorithm that is suitable for Polar ice Floe base stations 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32923-w PMID:41420005	研究论文	本文提出了一种适用于极地冰基站点的无人机着陆检测算法YOLO-TME，通过集成TransConv、设计MistGFPN和EADH，提升了在复杂极地环境下的目标检测精度和实时性能	将基于transformer的卷积（TransConv）集成到YOLOv11中，增强网络对雾雪遮挡图像全局信息的建模能力；设计雾全局特征金字塔网络（MistGFPN）以提升小目标特征提取能力；提出高效非对称检测头（EADH）以提高模型的FPS和实时检测性能	NA	解决极地环境下冰漂移导致的GPS和RTK信号误差问题，实现无人机在复杂极地环境中的精准着陆检测	极地冰基站点的无人机着陆标志检测	计算机视觉	NA	深度学习目标检测	CNN, Transformer	图像	自制数据集	NA	YOLOv11, TransConv, MistGFPN, EADH	准确率, 召回率, 平均精度, F1分数, FPS	NA