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
1281	2025-11-04	Dual-center study on AI-driven multi-label deep learning for X-ray screening of knee abnormalities 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21895-6 PMID:41168262	研究论文	本研究开发了一种基于AI的多标签深度学习模型，能够直接从X射线图像检测膝关节软组织异常	首次实现从X射线图像直接检测膝关节软组织异常，这一能力传统上仅限于MRI或关节镜检查	回顾性研究设计，需要进一步前瞻性验证	开发AI驱动的X射线筛查工具，提高膝关节异常检测的精确度和效率	膝关节X射线图像	计算机视觉	膝关节疾病	X射线成像	CNN	图像	来自两个医疗中心的4,215名患者	PyTorch, Flask	YOLOv11, ResNet152, DenseNet121, MobileNetV3, ShuffleNetV2, VGG19	mAP, F1-score, AUC	NA
1282	2025-11-04	Application of AI and deep learning technology for IPE education under dual track cultivation model 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21875-w PMID:41168276	研究论文	探索基于人工智能深度学习模型的双轨培养模式在职业院校思政教育中的有效性	将AI深度学习技术与思政教育双轨培养模式相结合，优化模型在思政知识掌握、政治意识、实践能力和学生满意度等方面显著优于传统模式	NA	评估AI驱动的双轨培养模式在职业院校思政教育中的效果	职业院校学生	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	教育评估数据	NA	NA	NA	政治信仰得分、理论知识掌握得分、社会实践参与得分、活动满意度得分	NA
1283	2025-11-04	Explainable attention-based deep learning for classification and interpretation of heart murmurs using phonocardiograms 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21971-x PMID:41168299	研究论文	提出一种基于可解释注意力机制的深度学习框架，用于心音图的心杂音分类和解释	采用Transformer架构进行时频特征提取，并结合Grad-CAM生成可视化解释，显著提升诊断准确性和临床可解释性	需要在多样化临床环境中进一步验证模型的鲁棒性，未来将探索与多模态数据的整合	开发结合高准确性和临床可解释性的心血管疾病诊断方法	心音图信号中的心杂音	机器学习	心血管疾病	心音图	Transformer	音频信号	超过1,300条录音，包含HeartWave、CirCor DigiScope、PhysioNet和深圳数据集	NA	Transformer	准确率, 宏F1分数, AUC	NA
1284	2025-11-04	Evaluation of normalized T1 signal intensity obtained using an automated segmentation model in lower leg MRI as a potential imaging biomarker in Charcot-Marie-Tooth disease type 1 A 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21901-x PMID:41168314	研究论文	评估基于深度学习自动分割模型获取的下肢MRI标准化T1信号强度作为CMT1A疾病影像学生物标志物的潜力	首次使用深度学习自动分割模型从下肢MRI四个肌肉区域提取标准化信号强度，并验证其与临床参数的相关性	回顾性研究设计，样本量有限（107例患者）	开发CMT1A疾病的定量影像学生物标志物	107名CMT1A患者的下肢MRI数据	数字病理	神经系统疾病	MRI T1加权成像	深度学习分割模型	医学影像	107例CMT1A患者	NA	NA	相关系数	NA
1285	2025-11-04	Improving stage-discharge relationship modeling accuracy using a hybrid ViT-CNN framework 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21926-2 PMID:41168348	研究论文	本研究提出了一种混合ViT-CNN框架来提高河流水位-流量关系建模的准确性	首次将Vision Transformer与CNN结合形成混合模型用于水文建模，并采用VAR方法优化模型输入	研究仅针对Nahand河流数据，未在其他河流验证模型的普适性	提高河流水位-流量关系建模的预测精度	Nahand河流的水位和流量数据	水文建模	NA	深度学习，时间序列分析	Vision Transformer, CNN, 混合模型	时间序列数据	NA	NA	ViT, CNN, ViT-CNN混合架构	相关系数(CC), Nash-Sutcliffe效率系数(NSE), 均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE)	NA
1286	2025-11-04	Enhancing lymphoma cancer detection using deep transfer learning on histopathological images 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21888-5 PMID:41168354	研究论文	开发基于深度迁移学习和模拟联邦学习的AI系统用于淋巴瘤组织病理学图像分类	结合深度迁移学习与模拟联邦学习方法，在淋巴瘤分类任务中评估多种模型性能并探索去中心化学习场景	联邦学习未在真实分布式环境中完全部署，其广泛适用性仍需未来探索	通过AI技术提高淋巴瘤癌症检测的准确性和早期诊断能力	慢性淋巴细胞白血病(CLL)和滤泡性淋巴瘤(FL)两种淋巴瘤类型	数字病理学	淋巴瘤	组织病理学成像	CNN	图像	4500张组织病理学图像	NA	VGG-16,VGG-19,MobileNetV2,ResNet50,DenseNet161,Inception V3	准确率,精确率,召回率,F1分数,RMSE,损失值	NA
1287	2025-11-04	Diagnostic assistance method for RR-TB/MDR-TB patients under treatment based on CNN-LSTM 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21955-x PMID:41168391	研究论文	提出基于CNN-LSTM的深度学习模型，用于预测RR-TB/MDR-TB患者的治疗结果	首次将CNN图像特征提取与LSTM时序分析相结合，整合胸部CT影像和免疫监测数据预测结核病治疗结果	NA	辅助临床医生及时调整RR-TB/MDR-TB患者的治疗策略，提高治疗成功率	利福平耐药结核/多重耐药结核患者	计算机视觉	结核病	胸部计算机断层扫描	CNN,LSTM	图像,时序监测数据	NA	NA	DenseNet201,ResNet-50,CheXNet	准确率	NA
1288	2025-11-04	MDG-DDI: multi-feature drug graph for drug-drug interaction prediction 2025-Oct-30, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06288-w PMID:41168694	研究论文	提出一种融合多特征药物图的深度学习框架MDG-DDI，用于预测药物相互作用	首次将基于频繁连续子序列的Transformer编码器与深度图网络结合，同时捕获药物序列的语义信息和分子图的结构特征	未明确说明模型在更大规模数据集上的可扩展性	提高药物相互作用预测的准确性和泛化能力	药物分子及其相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GCN, DGN	药物序列数据、分子图结构数据	三个基准数据集	NA	Transformer, Graph Convolutional Network, Deep Graph Network	NA	NA
1289	2025-11-04	Assessment of a Grad-CAM interpretable deep learning model for HAPE diagnosis: performance and pitfalls in severity stratification from chest radiographs 2025-Oct-30, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03256-5 PMID:41168790	研究论文	本研究开发了一种基于Grad-CAM可解释性深度学习模型，用于从胸部X光片中诊断高原肺水肿并评估其严重程度	首次将迁移学习应用于高原肺水肿诊断，并探索了使用异质数据集进行罕见疾病诊断的可行性	模型在识别中间严重程度等级（1级和2级）时性能显著较低，灵敏度仅为0.16和0.37	研究深度学习模型在高原肺水肿诊断和严重程度分层中的可行性	高原肺水肿患者的胸部X光片	计算机视觉	高原肺水肿	胸部X光成像	CNN	医学图像	预训练集3,923张图像，HAPE专用训练集1,705张图像，外部验证集1,115张图像	NA	DeepLabV3_ResNet-50, MobileNet_V2, VGG19	Dice系数, AUC, 灵敏度	NA
1290	2025-11-04	Artificial intelligence in cancer: applications, challenges, and future perspectives 2025-Oct-30, Molecular cancer IF:27.7Q1 DOI:10.1186/s12943-025-02450-3 PMID:41168799	综述	本文系统回顾了人工智能在癌症研究中的应用、挑战与未来展望	整合了人工智能在癌症研究中的三大发展支柱：算法方法、专用硬件和大规模癌症数据，并提出了多领域应用框架	未涉及具体实验验证，主要基于现有研究成果的归纳分析	探讨人工智能在肿瘤学领域的应用潜力与发展方向	癌症研究中的各类数据（影像、基因组、临床信息）及相关人工智能应用	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	影像数据,基因组数据,临床数据,流行病学数据,行为数据,真实世界数据	NA	NA	NA	NA	专用计算硬件
1291	2025-11-04	Construction and optimization of a LAMP-based diagnostic platform for acute hepatopancreatic necrosis disease in Penaeus vannamei 2025-Oct-30, Journal of invertebrate pathology IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.jip.2025.108481 PMID:41173175	研究论文	开发用于凡纳滨对虾急性肝胰腺坏死病快速检测的LAMP诊断平台	集成荧光检测与智能手机兼容设备的便携式诊断平台，开发深度学习感染检测算法实现自动诊断	未明确说明样本规模和研究环境限制	建立快速检测AHPND的低成本便携式诊断方法	凡纳滨对虾急性肝胰腺坏死病	数字病理	水产动物疾病	环介导等温扩增(LAMP), 荧光检测	深度学习	荧光图像数据	NA	NA	NA	特异性, 灵敏度, 检测限(1 copies/μL)	智能手机兼容设备
1292	2025-11-04	Membrane and vesicle structure detection in cryo-electron tomography based on deep learning 2025-Oct-30, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108258 PMID:41176036	研究论文	提出一种基于深度学习的混合卷积神经网络架构，用于冷冻电子断层扫描图像中细胞膜和囊泡结构的自动语义分割	结合了U-Net、DeepLab、SegNet、Gated-SCNN、LSTM、RNN和GAN等多种架构特征的混合神经网络设计	NA	开发自动化算法以改进冷冻电子断层扫描图像中生物大分子结构的语义分割	细胞膜和囊泡结构	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)	CNN, LSTM, RNN, GAN	3D图像	NA	NA	U-Net, DeepLab, SegNet, Gated-SCNN	NA	NA
1293	2025-11-04	Advancements in Personalized Medicine for Leukemia: Integrating Genetic, Transcriptomic, and Artificial Intelligence Insights 2025-Oct-29, Current pharmaceutical design IF:2.6Q2 DOI:10.2174/0113816128402252251005215721 PMID:41177784	综述	本文综述了遗传学、转录组学和人工智能在白血病精准医疗中的整合应用与进展	整合多组学数据与人工智能技术推动白血病个性化治疗策略的优化	面临克隆进化、遗传异质性和治疗耐药性等挑战	推进白血病精准医疗发展	白血病患者群体	自然语言处理, 机器学习	白血病	RNA测序, 单细胞RNA测序(scRNA-seq)	机器学习(ML), 深度学习(DL)	遗传数据, 分子数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1294	2025-11-04	Feasibility of Dose Reduction in the Context of Preoperative Diagnostics in Cochlear Implant Surgery With a Photon-Counting Detector CT and Deep Learning-Supported Denoising 2025-Oct-28, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000004647 PMID:41151028	研究论文	本研究探讨光子计数探测器CT结合深度学习去噪技术在人工耳蜗植入术前诊断中降低辐射剂量的可行性	首次将光子计数探测器CT与深度学习去噪算法结合，系统评估人工耳蜗植入规划中辐射剂量降低至常规剂量5%时的测量准确性	仅使用4具无内耳畸形的遗体捐赠者样本，样本量较小；深度学习算法在低于50%剂量时效果有限	评估光子计数探测器CT结合深度学习去噪在降低人工耳蜗植入术前CT扫描辐射剂量的同时保持测量准确性的能力	人工耳蜗植入患者的术前诊断影像	医学影像分析	听力障碍	光子计数探测器CT扫描，深度学习去噪	深度学习	CT影像	4具无内耳畸形的遗体捐赠者	NA	ClariAce	Bland-Altman分析，耳蜗管长度测量准确性	NA
1295	2025-11-04	Artificial intelligence, machine learning and omic data integration in osteoarthritis 2025-Oct-28, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.10.012 PMID:41167326	综述	本综述总结了人工智能和机器学习在骨关节炎多组学数据整合中的最新应用进展	重点介绍了变分自编码器、对比学习和多模态变换器等新兴多组学整合方法在骨关节炎研究中的应用	存在样本量小、过拟合、缺乏外部验证、模型可解释性差以及人口统计学代表性不足等问题	推进对复杂多因素疾病骨关节炎的理解，实现个性化诊断和治疗	人类骨关节炎样本和相关临床前模型的转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组和多组学数据	机器学习	骨关节炎	转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、多组学整合	监督学习、无监督聚类、深度学习、集成建模、变分自编码器、对比学习、多模态变换器	多组学数据	NA	NA	变分自编码器、多模态变换器	NA	NA
1296	2025-11-04	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Oct-28, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	提出计算营养学作为新兴交叉学科领域，通过计算方法解决营养与健康复杂挑战	首次系统提出计算营养学概念框架，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术实现精准营养	面临可穿戴传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性、算法可解释性等关键挑战	通过计算方法推动营养研究范式转变，实现个性化营养响应预测和精准营养干预	人类营养代谢响应、饮食相关疾病风险、公共健康营养政策	机器学习	营养相关疾病	多组学技术, 可穿戴生物传感器	机器学习, 深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
1297	2025-11-04	Golay-Net: Deep learning-based Golay coded excitation for ultrasound imaging 2025-Oct-28, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107881 PMID:41176826	研究论文	提出基于深度学习的Golay编码激励方法Golay-Net，用于超声成像中合成互补编码B的回波信号	首次使用深度学习框架从编码A的回波信号合成编码B的回波信号，解决了传统Golay编码激励需要两次传输导致帧率降低的问题	文中未明确提及具体局限性	开发能够保持高帧率的同时提升超声成像信噪比和成像深度的新方法	超声成像系统	医学影像处理	NA	Golay编码激励，深度学习	深度学习	超声回波信号	体外和体内实验	NA	1-D U-Net	信噪比，成像深度，帧率	NA
1298	2025-11-04	Ergonomic handheld chip: An instrument-free RPA-CRISPR platform for rapid home self-testing 2025-Oct-25, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118157 PMID:41177006	研究论文	开发了一种无需仪器的便携式微流控芯片平台，用于家庭自测分子检测	将机械、生化和智能模块集成到单一手持设备中，通过挥臂动作产生瞬时加速度驱动试剂流动，无需外部泵、加热器或电源	仅在52个样本中进行了临床验证，样本规模有限	开发适用于分散或家庭环境的低成本、无需仪器的分子检测平台	高危型人乳头瘤病毒(HPV)	生物医学工程	HPV感染	RPA-CRISPR, 微流控技术	深度学习模型	荧光图像	52个临床样本	NA	NA	检测限, 特异性, 准确率, 一致性	智能手机
1299	2025-11-04	Deep ensemble model with blockchain technology for lung cancer detection with secured data sharing 2025-Oct-24, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108729 PMID:41177067	研究论文	提出一种结合区块链技术和深度集成模型的肺癌检测框架，实现安全数据共享和高效诊断	首次将区块链智能合约与混合集成深度学习模型HCNN-ALSTM结合，并采用改进的磷虾群算法MKHA进行参数优化	未明确说明具体使用的基准数据集和样本数量，缺乏跨机构验证的详细描述	开发安全高效的肺癌早期检测系统，解决医学数据共享的隐私保护问题	CT扫描图像中的肺癌病变检测	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, Autoencoder, LSTM	医学图像	NA	NA	HCNN-ALSTM, GCN, ANN	准确率, 特异性, MCC, FM, BM, MK	NA
1300	2025-11-04	AdverIN: Monotonic adversarial intensity attack for domain generalization in medical image segmentation 2025-Oct-23, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103848 PMID:41177076	研究论文	提出一种用于医学图像分割领域泛化的对抗性强度攻击方法AdverIN	利用对抗训练策略合成强度变化谱系来增强数据多样性，同时保留图像关键上下文信息	NA	提升医学图像分割模型在未见域数据上的泛化能力	2D视网膜视盘/视杯分割和3D前列腺MRI分割	医学图像分析	眼科疾病, 前列腺疾病	对抗训练	深度学习分割模型	2D医学图像, 3D医学图像	多域数据集	NA	NA	分割性能指标	NA