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
1261	2025-09-24	Transforming [177Lu]Lu-PSMA-617 treatment planning: Machine learning-based radiodosiomics and swin UNETR using pretherapy PSMA positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70030 PMID:40985608	研究论文	本研究开发了基于机器学习的放射剂量组学模型和Swin UNETR深度学习架构，用于通过治疗前PSMA PET/CT预测转移性病灶的吸收剂量和剂量率分布图	首次将临床生物标志物、放射组学特征和剂量组学特征整合到机器学习模型中，并采用自监督预训练的Swin UNETR架构预测剂量率分布图	样本量较小（20例用于ML模型，30例用于DL模型），且为回顾性研究	优化[177Lu]Lu-PSMA-617放射性配体治疗在转移性去势抵抗性前列腺癌患者中的个性化治疗前剂量规划	转移性去势抵抗性前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	PSMA PET/CT成像、蒙特卡罗模拟、机器学习特征选择	集成树回归器、Swin UNETR变换器	PET/CT医学影像数据	20例患者用于机器学习模型，30例患者用于深度学习模型
1262	2025-09-24	Enhancing semi-supervised learning for fine-grained 3D cerebrovascular segmentation with cross-consistency and uncertainty estimation 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70017 PMID:40985655	研究论文	提出一种结合交叉一致性和双重不确定性量化的半监督学习方法，用于3D脑血管精细分割	提出双一致性学习框架，同时保持像素-图像变换的等变一致性和特征扰动不变性，并引入师生模型联合预测的不确定性估计来指导一致性正则化	方法仅在两个公开数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力	提升半监督学习在3D脑血管分割中的性能，减少对标注数据的依赖	时间飞跃法磁共振血管成像(TOF-MRA)中的脑血管结构	医学图像分割	脑血管疾病	半监督学习、不确定性量化、一致性正则化	Mean Teacher模型（师生框架）	3D医学图像（TOF-MRA）	两个公开数据集（包括IXI数据集），具体样本数未明确说明
1263	2025-09-24	Riverine heat waves on the rise, outpacing air heat waves 2025-Sep-30, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2503160122 PMID:40982675	研究论文	通过深度学习模型重建美国本土河流水温数据，首次系统揭示河流热浪的时空变化特征及其对水生生态的威胁	首次使用LSTM模型重建长期连续河流水温数据集，系统量化河流热浪与大气热浪的差异及变化趋势	研究区域仅限于美国本土，缺乏全球其他河流系统的验证	分析河流热浪的发生频率、强度和持续时间变化规律	美国本土1471个站点的河流水温数据（1980-2022年）	环境科学	NA	深度学习、传感器监测、卫星遥感	LSTM	时间序列水温数据	1471个监测站点43年连续数据
1264	2025-09-24	De novo design of potent inhibitors of clostridial family toxins 2025-Sep-30, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2509329122 PMID:40982695	研究论文	通过从头设计小蛋白微型结合剂直接中和梭菌家族毒素TcdB和TcsL	结合深度学习和Rosetta计算方法从头设计高亲和力微型结合剂，实现皮摩尔级毒素中和活性	未明确说明临床前研究的样本规模及人体适用性验证	开发针对梭菌毒素的高效抑制剂	艰难梭菌毒素B（TcdB）和产气荚膜梭菌毒素L（TcsL）	计算生物学	梭菌感染	深度学习、Rosetta计算设计	NA	蛋白质结构数据	小鼠模型（具体数量未说明）；针对TcsL筛选96个设计变体（48个初始设计+48个优化设计）
1265	2025-09-24	FetalDenseNet: multi-scale deep learning for enhanced early detection of fetal anatomical planes in prenatal ultrasound 2025-Sep-24, Journal of perinatal medicine IF:1.7Q2 DOI:10.1515/jpm-2025-0249 PMID:40983600	研究论文	本研究通过深度学习技术提升产前超声中胎儿解剖平面的分类准确率	首次在大型临床验证数据集上系统比较五种CNN架构对胎儿超声图像的分类性能，发现DenseNet169模型表现最优	研究仅基于单中心数据集，未进行外部验证	提高胎儿超声图像中解剖平面分类的准确性以辅助产前诊断	12,400张来自1,792名患者的产前超声图像	计算机视觉	产前检查	深度学习	CNN（包括VGG16、ResNet50、InceptionV3、DenseNet169、MobileNetV2）	超声图像	12,400张图像（来自1,792名患者）
1266	2025-09-24	NVNMD-v2: Scalable and Accurate Deep Learning Molecular Dynamics Model Based on Non-Von Neumann Architectures 2025-Sep-23, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c01050 PMID:40902087	研究论文	提出NVNMD-v2算法-硬件协同设计架构，通过内存处理加速器实现可扩展且精确的深度学习分子动力学模拟	采用优化的类型嵌入描述符支持多达32种元素的多元素系统，在单个FPGA上实现DFT级精度和扁平化单原子计算成本	未明确说明模型在极端温度或压力条件下的稳定性表现	解决机器学习分子动力学框架在精度、可扩展性和能效方面的三重困境	多元素材料系统（如高熵合金、多铁性钙钛矿、半导体异质结构和生物分子组装体）	机器学习	NA	深度学习分子动力学、内存处理加速技术	广义深度神经网络势函数	分子动力学模拟数据	支持高达2000万原子规模的系统模拟
1267	2025-09-24	GSH and Halides Directed Controllable Synthesis of Chiral Gold Nanostars for Sensitive Diagnosis of Nephritis Types Using SERS and Transformer Neural Network 2025-Sep-23, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01908 PMID:40925611	研究论文	通过可控合成手性金纳米星并联合Transformer神经网络，实现基于表面增强拉曼光谱的肾炎类型精准诊断	首次利用l-GSH和卤化物调控金纳米星分支尺寸/数量/锐度的可控合成方法，并结合Transformer网络处理复杂临床SERS数据	未明确说明临床样本的具体来源规模和验证集设置	开发高灵敏度肾炎类型诊断新方法	急性间质性肾炎与非急性间质性肾炎患者的尿液样本	生物医学检测	肾炎	表面增强拉曼光谱(SERS)、时域有限差分(FDTD)计算	Transformer神经网络	拉曼光谱数据	健康个体与肾炎患者的尿液样本（具体数量未明确）
1268	2025-09-24	Graph Learning-Based Scoring of RNA-Protein Complex Structures 2025-Sep-23, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00831 PMID:40882035	研究论文	提出基于图学习的评分方法EGARPS+，用于评估RNA-蛋白质复合物结构	首次将图学习理论应用于RNA-蛋白质复合物结构评估，采用等变图神经网络和专门设计的注意力机制	NA	开发更准确的RNA-蛋白质复合物结构预测评分函数	RNA-蛋白质复合物结构	机器学习	NA	图深度学习	等变图神经网络(EGNN)	结构数据	结合和非结合数据集
1269	2025-09-24	Magnetic Microrobot With Drilling-Sensing Dual Functionality for Targeted Biopsy of Deep-Seated Tracheal Microlesions 2025-Sep-23, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202514664 PMID:40984789	研究论文	提出一种具有钻孔-传感双功能的磁性微型机器人平台，用于深部气管微病变的靶向活检	集成金纳米尖端的锥形螺旋结构微型机器人实现钻孔采样与SERS生物传感的双重功能，结合深度学习实现快速组织识别	目前仅在离体猪肺模型和活体兔试验中验证可行性，尚未进行大规模临床验证	开发用于早期肺癌诊断的微创精准活检技术	深部气管微病变组织	医疗机器人	肺癌	表面增强拉曼散射(SERS)、卷积神经网络	CNN	光谱数据、组织样本	离体猪肺模型和活体兔试验，临床患者组织样本（具体数量未明确说明）
1270	2025-09-24	High-Asymmetry Metasurface: A New Solution for Terahertz Resonance via Active Learning-Augmented Diffusion Model 2025-Sep-23, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202508610 PMID:40985172	研究论文	提出一种基于主动学习增强扩散模型的新型高不对称超表面设计方法，用于实现高性能太赫兹共振	首次将物理约束的主动学习机制与先验知识引导的扩散模型相结合，仅需少量经典结构数据即可生成高性能高不对称超材料	初始训练数据集仅包含68个经典结构，模型在更广泛结构类型上的泛化能力有待验证	开发高效的高不对称太赫兹超材料设计方法以提升共振性能	太赫兹超材料的结构设计与共振特性优化	机器学习	NA	扩散模型、主动学习	扩散模型	结构数据	68个经典结构作为初始训练数据集
1271	2025-09-24	Deep Learning-Powered Nanoplasmonic Biosensing Approach Enables Ultrasensitive Extracellular Vesicles Profiling for Cancer Screening 2025-Sep-23, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202511337 PMID:40985328	研究论文	提出一种基于KAN网络增强的纳米等离子体元表面芯片技术，用于血清中小细胞外囊泡的超灵敏分析以实现癌症筛查	首次将Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与纳米等离子体元表面芯片结合，实现多维度光谱特征的同时捕获和高效数据处理	NA	开发超灵敏的癌症筛查技术	胰腺导管腺癌患者和对照组的血清样本	生物传感	胰腺癌	纳米等离子体元表面技术、深度学习	KAN（Kolmogorov-Arnold网络）	全光谱数据	600例胰腺导管腺癌患者和1200例对照者
1272	2025-09-24	Federated deep learning model for epilepsy seizure detection using electroencephalogram (EEG) signal 2025-Sep-23, Neurological research IF:1.7Q4 DOI:10.1080/01616412.2025.2555516 PMID:40985643	研究论文	提出一种基于联邦学习的统一Transformer模型，用于脑电图信号的癫痫发作检测	结合联邦学习与同态加密保护数据隐私，采用混合图注意力框架和统一Transformer模型同时捕捉脑电图信号的时空特征	NA	开发隐私保护的癫痫发作检测方法	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	联邦学习、Paillier同态加密、自适应噪声滤波、独立成分分析、多尺度小波系数	统一Transformer模型、图卷积网络、图注意力机制	脑电图信号	三个数据集（具体样本数未提及）
1273	2025-09-24	Radiomics integrated with machine and deep learning analysis of T2-weighted and arterial-phase T1-weighted Magnetic Resonance Imaging for non-invasive detection of metastatic axillary lymph nodes in breast cancer 2025-Sep-23, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02090-z PMID:40986134	研究论文	比较T2加权和动脉期T1加权MRI影像组学特征结合机器学习和深度学习对乳腺癌腋窝淋巴结转移的无创检测性能	首次系统比较不同MRI序列（T2加权 vs 动脉期T1加权）在不同分析方法（单变量 vs 多变量机器学习/深度学习）下的诊断性能差异	回顾性研究且样本量有限（100例患者），需要更大规模的前瞻性验证	开发无创检测乳腺癌腋窝淋巴结转移的影像组学方法	乳腺癌患者的腋窝淋巴结（52个转移性淋巴结和103个非转移性淋巴结）	医学影像分析	乳腺癌	MRI影像组学分析	逻辑回归、梯度提升、随机森林、神经网络	医学影像（T2加权和动脉期T1加权MRI图像）	100例乳腺癌患者的155个淋巴结样本
1274	2025-09-24	Deep learning-driven knee MRI acceleration: evidence, enhancements, and the path to universal adoption 2025-Sep-23, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02092-x PMID:40986132	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1275	2025-09-24	Response to the letter: "deep learning-driven knee MRI acceleration: evidence, enhancements, and the path to universal adoption" 2025-Sep-23, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02101-z PMID:40986130	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1276	2025-09-24	Comparative Evaluation of Radiomics and Deep Learning Models for Disease Detection in Chest Radiography 2025-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01670-9 PMID:40986191	研究论文	本研究系统比较了影像组学和深度学习模型在胸部X光疾病检测中的性能差异	首次通过统计验证方法系统比较不同样本量下影像组学与深度学习模型的性能差异，为临床AI模型选择提供数据驱动建议	研究仅针对胸部X光特定疾病，未涵盖其他影像模态或疾病类型	评估人工智能模型在胸部X光疾病检测中的诊断性能	COVID-19、肺部混浊和病毒性肺炎的胸部X光影像	医学影像分析	肺部疾病	影像组学特征提取、深度学习	决策树、梯度提升、随机森林、SVM、MLP、CNN、Vision Transformer、InceptionV3、EfficientNet、ConvNeXt	X光影像	从24到4000个样本的不同规模测试
1277	2025-09-24	Exploiting Cross-modal Collaboration and Discrepancy for Semi-supervised Ischemic Stroke Lesion Segmentation from Multi-sequence MRI Images 2025-Sep-23, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01691-4 PMID:40986192	研究论文	提出一种利用跨模态协作与差异性的半监督框架，用于多序列MRI图像的缺血性脑卒中病灶分割	创新性地采用跨模态双向复制粘贴策略促进模态间信息协作，并提出基于跨模态差异的校正策略有效利用未标注数据	NA	通过半监督学习提升多序列MRI图像中缺血性脑卒中病灶分割的准确性	多序列MRI图像（包括DWI和ADC序列）中的缺血性脑卒中病灶	医学图像分割	缺血性脑卒中	多序列MRI成像（DWI/ADC）	深度学习半监督分割框架	多序列MRI图像	ISLES 22数据集（具体样本数未明确说明）
1278	2025-09-24	3D CoAt U SegNet-enhanced deep learning framework for accurate segmentation of acute ischemic stroke lesions from non-contrast CT scans 2025-Sep-23, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01626-x PMID:40986248	研究论文	提出一种名为CoAt U SegNet的新型3D深度学习框架，用于从非增强CT扫描中精确分割急性缺血性卒中病灶	采用具有1、3、5扩张率的编码器卷积块捕获多尺度特征，并引入增强相似性指数优化病灶分割	NA	开发用于急性缺血性卒中病灶自动分割的深度学习模型以辅助临床诊断	急性缺血性卒中患者的非增强CT扫描图像	医学影像分析	缺血性卒中	深度学习	3D CoAt U SegNet	3D CT医学影像	50例训练集，10例验证集，500例测试集
1279	2025-09-24	EGA-Ploc: An Efficient Global-Local Attention Model for Multi-label Protein Subcellular Localization Prediction on the Immunohistochemistry Images 2025-Sep-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3613205 PMID:40982491	研究论文	提出一种基于高效全局-局部注意力机制的模型，用于免疫组化图像中的多标签蛋白质亚细胞定位预测	采用线性注意力机制实现高分辨率图像的无损端到端处理，并提出自适应多标签损失函数解决数据集不平衡问题	未明确说明模型在极端长尾分布场景下的具体表现	提升蛋白质亚细胞定位预测的准确性和计算效率	免疫组化图像中的蛋白质亚细胞定位	计算机视觉	NA	免疫组化图像分析	注意力机制模型	图像	多个PSL基准数据集（具体数量未明确说明）
1280	2025-09-24	Vision Mamba: A Comprehensive Survey and Taxonomy 2025-Sep-22, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3610435 PMID:40982514	综述	本文对视觉领域中的Mamba模型进行全面综述和分类研究	首次系统地将Mamba模型从自然语言处理领域扩展到视觉领域，并提出分类框架	NA	全面理解Mamba模型在视觉领域的应用潜力	Mamba模型及其在视觉任务中的应用	计算机视觉	NA	状态空间模型（SSM）	Mamba	序列数据（时间序列、视频等）	NA