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
1321	2025-10-05	UPFP-SG: A New Benchmark for Unilateral Peripheral Facial Paralysis Severity Grading 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3608463 PMID:40928920	研究论文	提出了一个新的单侧周围性面瘫严重程度分级基准UPFP-SG，包括数据集和评估方法	建立了首个公开的面瘫数据集并改进了主观评估系统，提出了整合多种面部特征和增强回归模块的新方法	NA	开发自动化的面瘫严重程度评估方法	单侧周围性面瘫患者	计算机视觉	面瘫	深度学习	NA	面部图像	NA	NA	NA	NA	NA
1322	2025-10-05	Harnessing interpretable novel combination of GloVe embedding with deep CNN-BiLSTM neural network for fake news detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330154 PMID:40982565	研究论文	本研究通过结合GloVe嵌入与深度CNN-BiLSTM神经网络，开发可解释的假新闻检测方法	首次将GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络结合，并集成可解释人工智能(XAI)技术提供模型决策解释	仅使用单一假新闻数据集进行验证，未在不同领域数据上测试模型泛化能力	开发高精度且可解释的假新闻检测系统	假新闻文本数据	自然语言处理	NA	文本嵌入技术，可解释人工智能	CNN, BiLSTM, LSTM, 逻辑回归	文本	流行的假新闻数据集（具体数量未说明）	NA	CNN-BiLSTM, Bi-LSTM, CNN	准确率	NA
1323	2025-10-05	CT-Based 2.5D Deep Learning-Multi-Instance Learning for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma and Correlating with Recurrence-Related Pathological Indicators 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S541402 PMID:40984863	研究论文	本研究基于CT动脉期图像开发2.5D深度学习-多示例学习模型，用于预测肝细胞癌早期复发并分析其与病理指标的相关性	首次将2.5D深度学习与多示例学习结合应用于HCC早期复发预测，并揭示了MIL特征与肿瘤侵袭性和增殖活性的生物学关联	回顾性研究设计，样本量有限（191例患者），单中心数据	评估2.5D DL-MIL模型在预测肝细胞癌早期复发方面的优势并探讨其生物学意义	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	CT动脉期成像	深度学习,多示例学习	CT图像,临床数据	191例HCC患者（训练集133例，验证集58例）	NA	2.5D DL-MIL	AUC,决策曲线分析	NA
1324	2025-10-05	A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1625891 PMID:40995028	研究论文	提出一种融合多种机器学习和深度学习算法的混合异常网络入侵检测系统	采用加权软投票集成策略整合XGBoost、随机森林、图神经网络、LSTM和自编码器等多种算法，构建混合异常检测框架	NA	开发能够识别已知和新兴网络攻击的高级检测系统	网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术	XGBoost, Random Forest, GNN, LSTM, Autoencoder	网络流量记录	超过560万条网络流量记录	NA	图神经网络,LSTM,自编码器	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
1325	2025-10-05	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模并行报告基因检测技术系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测超过10万个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础和上游调控因子	研究主要聚焦于发育中期皮层，未涵盖整个神经发育过程的所有阶段	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的全面目录	人类发育中期皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	神经发育疾病	大规模并行报告基因检测，染色质开放性分析	深度学习	基因组序列数据，染色质可及性数据	102,767个开放染色质区域	NA	NA	NA	NA
1326	2025-10-05	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型比较，实现摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难处理问题	分层证据积累模型和各类可实例化为概率程序的分层模型	机器学习	NA	深度学习，贝叶斯模型比较，摊销推理	深度学习模型	模型输出数据，概率程序生成数据	NA	未明确指定	未明确指定具体架构	后验模型概率估计精度，与桥采样方法的性能对比	NA
1327	2025-10-05	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的人工智能分诊三维病理方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	开发了能够自动识别三维病理数据集中最关键二维图像切片的深度学习方法，通过生成三维新生瘤风险热图并对图像切片按风险排序	NA	改善Barrett食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织	数字病理	食管肿瘤	三维病理学	深度学习	三维病理图像	NA	NA	NA	检测灵敏度	NA
1328	2025-10-05	Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326 PMID:37678674	研究论文	本研究通过深度学习技术分析病理图像特征，揭示肺腺癌从癌前病变到浸润性腺癌的免疫和分子演化过程	首次利用人工智能技术从常规H&E染色病理图像中提取生物学相关特征，解析肺腺癌癌前病变的演化规律	样本量相对有限(98例患者)，且仅基于H&E染色图像分析	研究肺腺癌早期癌变过程中的免疫和分子演化机制	肺腺癌癌前病变至浸润性腺癌的病理组织	数字病理学	肺癌	深度学习，人工智能，H&E染色	深度学习模型	病理图像	98例患者，162张切片，669个感兴趣区域(包括143正常组织，129非典型腺瘤样增生，94原位腺癌，98微浸润腺癌，205浸润性腺癌)	NA	NA	NA	NA
1329	2025-10-05	Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears 2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652 PMID:37380127	研究论文	开发用于辅助诊断肩袖小撕裂中肱二头肌长头腱健康状态的AI决策模型	首个评估AI分析关节镜图像能力的研究，结合CNN图像分析和MLP临床数据整合	需要更多输入数据来限制过拟合，结果需通过进一步研究确认	构建能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI模型	肩袖小撕裂患者的肱二头肌长头腱	计算机视觉	骨科疾病	关节镜视频分析	CNN, MLP	图像, 临床数据, 影像数据	199名患者	NA	Inception V3, MultiLayer Perceptron	准确率	NA
1330	2025-10-05	Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316 PMID:37634868	研究论文	基于深度学习开发了一种通过原发性宫颈鳞癌组织病理图像预测淋巴结转移状态的框架	首次提出基于多尺度注意力机制的多实例深度卷积神经网络，仅通过原发灶H&E染色病理切片预测宫颈癌淋巴结转移状态	回顾性概念验证研究，需要宫颈活检标本和多中心大样本数据进一步验证	开发深度学习模型预测宫颈癌淋巴结转移状态	宫颈鳞癌患者的原发性肿瘤组织病理图像	数字病理	宫颈癌	H&E染色全玻片图像分析	CNN	病理图像	564名患者的1524张全玻片图像（内部数据集405名患者1161张图像，外部验证集159名患者363张图像）	NA	多实例深度卷积神经网络（基于多尺度注意力机制）	AUC	NA
1331	2025-10-05	A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320 PMID:37652399	研究论文	提出一种基于常规H&E染色全切片图像的深度学习算法，用于预测头颈癌中HPV感染状态	首次开发仅使用常规H&E染色切片即可预测HPV感染状态的深度学习流程，并生成具有预后价值的Digital-HPV评分	NA	开发头颈鳞状细胞癌中HPV感染状态的无创预测方法	头颈鳞状细胞癌患者的组织切片	数字病理学	头颈癌	苏木精-伊红染色	深度学习	全切片图像	NA	NA	NA	总体生存率、疾病特异性生存率	NA
1332	2025-10-05	Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331 PMID:37716506	研究论文	提出一种通过免疫组织化学自动生成腺体分割真实标签的方法，用于结直肠活检标本的深度学习模型训练	利用IHC标记自动生成腺体分割的真实标签，替代耗时的手动标注，并提出跨数据源适应的简单采样技术	方法依赖于IHC与H&E图像的配准质量，且需要特定IHC标记物的可用性	开发自动化腺体分割标注方法以降低深度学习模型训练成本	结直肠活检标本中的腺体组织	数字病理学	结直肠癌，炎症性肠病	免疫组织化学，苏木精-伊红染色	深度学习模型	组织病理学图像	内部保留的活检标本集和2个公共数据集	NA	NA	Dice系数	NA
1333	2025-10-05	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发深度学习模型从组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理缓解	提出多尺度补丁模型，能够自适应加权不同视野图像训练的多个卷积神经网络	样本量相对有限（125例病例），需要进一步验证	开发深度学习模型预测新辅助治疗后非小细胞肺癌的主要病理缓解	125例新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌病例	数字病理	肺癌	苏木精-伊红染色	CNN	图像	125例非小细胞肺癌病例，261张全玻片图像	NA	多尺度补丁模型	准确率,F1分数,AUC	NA
1334	2025-10-05	Learning from prepandemic data to forecast viral escape 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06617-0 PMID:37821700	研究论文	开发了EVEscape框架，利用大流行前数据预测病毒逃逸突变	结合深度学习模型对历史序列的适应性预测与生物物理结构信息，可在监测测序、实验扫描或抗体复合物三维结构获得前应用	NA	预测能够逃逸宿主免疫反应的病毒突变，为疫苗和治疗设计提供支持	SARS-CoV-2、流感病毒、HIV病毒以及拉沙病毒和尼帕病毒等具有大流行潜力的病毒	机器学习	传染病	深度学习、生物物理分析、结构信息分析	深度学习模型	病毒序列数据、生物物理数据、结构数据	2020年前可用的历史序列数据	NA	NA	与高通量实验扫描的准确性比较	NA
1335	2025-10-05	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	开发基于深度学习的算法，通过组织病理图像预测前列腺癌分子亚型	首次使用基于Transformer的分层架构从H&E染色全切片图像中预测ERG融合和PTEN缺失	样本量相对有限，在针吸活检队列中性能略有下降	利用深度学习技术从组织病理图像中筛查前列腺癌基因组改变	前列腺癌患者的根治性前列腺切除术和针吸活检样本	数字病理	前列腺癌	H&E染色全切片图像分析	Transformer	图像	多个队列总计超过1000张WSI（根治性前列腺切除术和针吸活检样本）	NA	Transformer-based hierarchical architecture, Vision Transformer	AUC, 相关系数	NA
1336	2025-10-05	Anthropogenic fingerprints in daily precipitation revealed by deep learning 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06474-x PMID:37648861	研究论文	使用深度学习检测观测记录中每日降水场出现的气候变化信号	首次应用卷积神经网络从每日降水数据中检测到自2010年代中期以来明显偏离自然变异的人类活动引起的气候变化信号	年际平均降水的长期变化仍难以从自然背景变异中辨别	验证温室气体变暖将加剧全球降雨变异性和极端事件的预测	每日降水场和年度全球平均地表气温数据	机器学习	NA	气候模型模拟	CNN	降水场数据, 温度数据	来自当前和未来气候模型模拟的集合数据	NA	卷积神经网络	NA	NA
1337	2025-10-05	Uncovering new families and folds in the natural protein universe 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06622-3 PMID:37704037	研究论文	通过AlphaFold数据库探索天然蛋白质宇宙中未注释的蛋白质家族和折叠结构	发现了β-flower折叠结构，鉴定出新的蛋白质家族并实验验证了TumE-TumA毒素-抗毒素系统超家族	依赖于AlphaFold预测模型的准确性，部分功能注释仍需实验验证	揭示天然蛋白质宇宙中未被注释的蛋白质结构多样性和功能	AlphaFold数据库中的预测蛋白质结构	生物信息学	NA	深度学习，序列相似性网络，结构预测	AlphaFold	蛋白质序列，蛋白质结构	数亿个预测蛋白质结构	AlphaFold	AlphaFold	预测准确度	NA
1338	2025-10-05	Deep learning enabled fast 3D brain MRI at 0.055 tesla 2023-09-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi9327 PMID:37738341	研究论文	提出基于深度学习的快速采集与重建框架，显著加速0.055特斯拉超低场脑部MRI成像	结合单次平均三维编码与二维部分傅里叶采样实现快速采集，利用高场人脑数据训练3D深度学习模型提升图像质量	未明确说明模型对病理状态的泛化能力及临床验证规模	解决超低场MRI图像质量差、扫描时间长的问题	人脑解剖结构	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习	三维脑部MRI图像	未明确说明具体样本数量	NA	3D深度学习模型	图像质量增强、伪影减少、噪声降低、空间分辨率提升至1.5毫米各向同性	NA
1339	2025-10-05	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发一种高度加速的MRI技术，用于同时量化脑部血流和组织T1值	提出双翻转角相位对比星形堆栈序列结合深度学习重建算法，实现16倍加速的脑部血流和T1值同步量化	仅在定量体模和6名健康志愿者中进行验证，样本量有限	开发加速的脑部MRI量化技术	脑部动脉血流和脑组织T1值	医学影像分析	脑血管疾病	双翻转角相位对比星形堆栈MRI序列	深度学习	MRI影像数据（幅度和相位图像）	定量体模和6名健康志愿者	NA	混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合模型（INRESP）	相关系数R2, 组内相关系数ICC	NA
1340	2025-10-05	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	开发基于CT的深度学习影像组学列线图用于胰腺癌早期复发预测	首次结合影像组学和深度学习特征构建多中心预测模型，并整合临床因素开发综合列线图	回顾性研究设计，样本量相对有限	术前预测胰腺癌患者早期复发风险	经组织学确认的胰腺癌切除术患者	数字病理	胰腺癌	增强CT成像	随机森林,支持向量机	CT图像	493例患者	NA	NA	AUC,校准曲线,决策曲线分析	NA