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
13581	2025-10-05	A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study 2025-Oct, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70398 PMID:40989575	研究论文	开发结合骨密度和临床特征的联合模型用于预测非小细胞肺癌患者免疫治疗的预后	首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并揭示骨密度与肿瘤微环境的关联机制	回顾性研究设计，样本来自多个中心可能存在异质性	建立非侵入性预后预测模型改善非小细胞肺癌患者免疫治疗的风险分层	接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习，转录组分析	深度学习	医学影像，临床数据，转录组数据	2096名患者（模型开发），130名患者（转录组分析）	NA	NA	Harrell's concordance index，风险比，无进展生存期，总生存期	NA
13582	2025-10-05	High-Adhesive Hydrogel-Based Strain Sensor in the Clinical Diagnosis of Anterior Talofibular Ligament Sprain 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03472 PMID:40042081	研究论文	开发了一种基于高粘性水凝胶的应变传感器，用于前距腓韧带扭伤的临床诊断	结合明胶、纤维素纳米纤维和交联聚丙烯酸接枝N-羟基琥珀酰亚胺酯制备高粘性水凝胶传感器，并集成深度学习模型提高诊断准确性	NA	开发能够准确评估前距腓韧带扭伤严重程度的可穿戴诊断设备	前距腓韧带扭伤患者	医疗诊断	韧带损伤	水凝胶传感器技术	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
13583	2025-10-05	Fixed point method for PET reconstruction with learned plug-and-play regularization 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae05ac PMID:40930128	研究论文	提出一种基于定点方法的PET重建算法，结合学习型即插即用正则化技术	将Douglas-Rachford分裂方法与满足定点条件的去噪器相结合，确保算法收敛性	谱归一化方法在泛化能力方面表现欠佳	提高PET重建的图像质量和量化精度	低计数PET图像重建	医学影像重建	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习网络	医学影像	合成实验和真实研究	NA	谱归一化网络,深度平衡模型,卷积网络	偏差,标准差	NA
13584	2025-10-05	CNSGT: Generative Transformer for De Novo Drug Design Targeting the Central Nervous System 2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01541 PMID:41002051	研究论文	提出一种结合变分自编码器和自注意力机制的生成式Transformer框架CNSGT，用于针对中枢神经系统的新药设计	整合VAE与自注意力机制，克服传统SMILES表示的限制，有效捕捉分子结构和语义关系	仅在多巴胺转运体抑制剂上进行了验证，未扩展到其他CNS靶点	开发针对中枢神经系统药物设计的生成式深度学习模型	中枢神经系统药物分子	机器学习	中枢神经系统疾病	深度学习，分子对接，动态模拟	Transformer, VAE	分子结构数据	大规模分子数据集	NA	Transformer, VAE	CNS MPO评分，合成可及性评分(SAScore)，分子对接评分(Glide docking score)	NA
13585	2025-10-05	FairDITA: Disentangled Image-Text Alignment for Fair Skin Cancer Diagnosis 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01693-2 PMID:41003966	研究论文	提出一种新颖的对比学习框架FairDITA，通过解耦图像-文本对齐实现公平的皮肤癌诊断	利用显式构建的图像-文本对将病变特征与肤色属性解耦，通过测量图像和文本嵌入空间中的语义距离并进行最优表示对齐	方法依赖于图像-文本对的显式构建，可能受限于文本描述的准确性和完整性	解决皮肤癌诊断中的算法公平性问题，减少不同肤色群体间的性能差异	皮肤癌诊断	计算机视觉	皮肤癌	对比学习	深度学习	图像, 文本	两个基准数据集PAD-UFES-20和Fitzpatrick17k，涵盖广泛肤色范围	NA	共享文本编码器和两个专用图像编码器	分类准确率, 公平性指标	NA
13586	2025-10-05	Deep Learning for Cardiac Overload Estimation　- Predicting B-Type Natriuretic Peptide (BNP) Levels From Heart Sounds and Electrocardiogram 2025-Sep-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0098 PMID:40533163	研究论文	开发深度学习模型通过心音和心电图非侵入性预测血浆BNP水平	首次结合心音和ECG信号通过深度学习估计BNP水平，实现非侵入性心衰筛查	样本量有限（外部验证集仅140例患者），需更大规模研究验证	开发非侵入性心衰筛查工具，验证深度学习模型预测BNP水平的性能	心衰患者的心音和心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	心音图、心电图	深度学习	生理信号（心音、ECG）	外部验证集140例患者，亚组分析127例	NA	NA	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
13587	2025-10-05	Predicting protein-protein interactions in the human proteome 2025-Sep-25, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adt1630 PMID:40997207	研究论文	通过增强协同进化信号和开发新的深度学习网络，系统预测人类蛋白质-蛋白质相互作用	使用来自30PB未组装基因组数据的7倍深度多序列比对增强协同进化信号，并基于2亿个预测蛋白质结构开发新的深度学习网络	NA	预测人类蛋白质组中的蛋白质-蛋白质相互作用	人类蛋白质组	生物信息学	人类疾病	协同进化分析, 深度学习, 多序列比对	深度学习网络	基因组数据, 蛋白质结构数据	2亿个人类蛋白质对	NA	NA	精确度	30PB基因组数据处理
13588	2025-10-05	Using economic value signals from primate prefrontal cortex in neuro-engineering applications 2025-Sep-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0bf6 PMID:40997885	研究论文	本研究探索在脑机接口中使用灵长类前额叶皮层经济价值信号的方法	首次将抽象认知信号（经济价值信号）应用于神经工程，开发了基于强化学习的自适应解码器架构	研究基于非人灵长类动物数据，尚未在人类或临床环境中验证	开发能够利用抽象认知信号的脑机接口系统，辅助用户实现目标导向行为	非人灵长类动物的眶额叶皮层神经信号	神经工程	NA	多变量时间序列神经信号记录	深度学习, 强化学习	神经信号时间序列数据	非人灵长类动物实验数据	NA	神经预测模型	准确率	NA
13589	2025-10-05	Voice of Mind, a Deep Learning Model for Depression and Anxiety Assessment From Acoustic and Lexical Vocal Biomarkers 2025-Sep-25, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.09.012 PMID:40998607	研究论文	开发了一个名为Voice of Mind的深度学习模型，通过声学和词汇生物标志物从意大利心理治疗录音中评估焦虑和抑郁	提出了一种结合CNN分析梅尔频谱图和MLP整合词汇与声学输入的混合架构，能够区分抑郁、焦虑和无病理三种状态	样本量较小（仅5名患者，7个录音），缺乏大规模验证	开发从语音数据评估心理健康状况的深度学习模型	意大利心理治疗录音中的声学和词汇特征	自然语言处理	精神疾病	语音分析，声学特征提取，词汇标记分析	CNN, MLP	音频	5名患者（重度抑郁症或广泛性焦虑症），7个录音，超过1000个音频片段	NA	卷积神经网络，多层感知器	分类准确率，特征重要性分析	NA
13590	2025-10-05	A Deep Learning-Based EffConvNeXt Model for Automatic Classification of Cystic Bronchiectasis: An Explainable AI Approach 2025-Sep-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01688-z PMID:40999297	研究论文	提出一种结合EfficientNetB1和ConvNeXtTiny的EffConvNeXt深度学习模型，用于胸部X光片中囊性支气管扩张、肺炎和正常病例的自动分类	首次将EfficientNetB1的高效性与ConvNeXtTiny的先进特征提取能力相结合，通过混合模型架构提升分类准确率，并采用可解释AI方法	研究仅使用单一医疗中心（Dicle大学医学院）的5899张胸部X光图像，需要更多外部数据验证模型泛化能力	开发自动分类囊性支气管扩张和肺炎的深度学习模型，提高胸部X光片的诊断准确性	胸部X光片中的囊性支气管扩张、肺炎和正常病例	计算机视觉	呼吸系统疾病	胸部X光成像	CNN	图像	5899张胸部X光图像	NA	EffConvNeXt（EfficientNetB1和ConvNeXtTiny混合架构）	准确率	NA
13591	2025-10-05	Aerosol optical depth retrieval from Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS): Advancing the first hyperspectral geostationary air quality mission using deep learning 2025-Sep-24, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180535 PMID:40997388	研究论文	本研究提出基于深度学习的TabNet模型，从地球静止环境监测光谱仪(GEMS)数据中反演气溶胶光学厚度(AOD)	首次将注意力可解释表格学习(TabNet)应用于全球首个地球静止轨道高光谱环境卫星的AOD反演，显著提升了反演精度和鲁棒性	NA	开发准确高效的气溶胶光学厚度反演方法，用于空气质量监测和气候研究	亚太地区的气溶胶分布和变化	机器学习	NA	高光谱遥感	TabNet	光谱辐射数据、气象数据和辅助变量	NA	NA	TabNet	决定系数(R), 期望误差包络线(EE)	NA
13592	2025-10-05	Identifying an optimal perturbation to induce a desired cell state by generative deep learning 2025-Sep-24, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101405 PMID:40997798	研究论文	提出了一种名为PAIRING的生成式深度学习方法，用于识别能够诱导细胞达到期望状态的最佳扰动	通过将细胞状态嵌入潜在空间并分解为基础状态和扰动效应，创新性地比较扰动效应与期望细胞状态转换向量的相似性来识别最优扰动	NA	开发一种能够识别诱导细胞达到期望状态的最佳扰动的计算方法	细胞状态转换，特别是结直肠癌细胞向正常样状态的转化	机器学习	结直肠癌	转录组数据分析	生成式深度学习	转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
13593	2025-10-05	Causal deep learning for real-time detection of cardiac surgery-associated acute kidney injury: derivation and validation in seven time-series cohorts 2025-Sep-24, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100901 PMID:40998651	研究论文	开发了一种名为REACT的因果深度学习架构，用于实时检测心脏手术相关急性肾损伤	提出因果深度学习方法，将复杂时间变量交互简化为少量通用、成本效益高的输入因素	回顾性模型开发和前瞻性验证研究，存在回顾性研究的固有局限性	开发能够实现CSA-AKI精确动态预测的深度学习模型	接受重大开胸心脏手术的成年患者（年龄≥18岁）	医疗人工智能	心脏手术相关急性肾损伤	因果深度学习	深度学习	电子健康记录时间序列数据	最终推导队列14,513名患者，外部验证包括中国20,813名患者和美国28,023名患者	NA	REACT（因果深度学习架构）	AUROC	NA
13594	2025-10-05	A modified vision transformer framework for image-based land cover segmentation in rural architectural design and planning 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19234-w PMID:40987770	研究论文	提出一种基于改进视觉Transformer和萤火虫算法的深度学习框架，用于农村建筑设计与规划中的土地覆盖图像分割	将改进的视觉Transformer与改进的萤火虫算法相结合，用于优化特征和超参数选择，在土地覆盖分割任务中实现高精度	仅使用EuroSAT基准数据集进行验证，模型在其他地理区域的适用性有待进一步测试	开发用于农村建筑设计与规划的土地覆盖图像分割方法	卫星图像中的土地覆盖区域	计算机视觉	NA	卫星遥感图像分析	Vision Transformer	图像	27,000个地理参考样本，涵盖10个平衡的土地覆盖类别	NA	改进的Vision Transformer	准确率, Kappa系数, 平均适应度值	NA
13595	2025-10-05	Exploring the role of preprocessing combinations in hyperspectral imaging for deep learning colorectal cancer detection 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20735-x PMID:40987788	研究论文	本研究比较了高光谱成像中不同预处理组合对深度学习结直肠癌检测性能的影响	系统探索了高光谱数据在空间和光谱维度上的多种预处理组合，包括光谱缩放、噪声消除、血液和反光过滤，并分析了数据不平衡问题的解决方案	噪声消除意外地降低了模型性能，血液和反光过滤均未产生显著效果	优化高光谱成像的预处理流程以提高深度学习在癌症诊断中的性能	结直肠癌组织的高光谱图像数据	计算机视觉	结直肠癌	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
13596	2025-10-05	Multi-label machine learning for power forecasting of a grid-connected photovoltaic solar plant over multiple time horizons 2025-Sep-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20251-y PMID:40987842	研究论文	本文提出基于机器学习算法的多标签预测方法，用于预测建筑光伏电站输送到电网的PV和AC功率	首次在光伏功率预测中采用多标签机器学习方法，同时预测DC和AC功率，并评估多种算法在多个时间尺度上的性能	研究基于单一光伏电站的一年数据，未考虑不同地理位置和气候条件的影响	开发准确的光伏发电预测方法以支持电网规划和运营	建筑应用光伏电站的PV和AC功率输出	机器学习	NA	传感器数据采集	线性回归,多项式回归,神经网络,深度学习,梯度提升树,随机森林,决策树,k近邻,支持向量机	时间序列传感器数据	一年实时采集的太阳辐照度、环境温度、风速和电池温度数据	NA	NA	绝对误差,均方根误差,归一化绝对误差,相对误差,相对均方根误差,相关系数	NA
13597	2025-10-05	Multimodal AI-based risk stratification for distant metastasis in nasopharyngeal carcinoma 2025-Sep-23, ESMO open IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.esmoop.2025.105809 PMID:40997749	研究论文	开发并验证一种基于多模态深度学习的GNPC风险评分系统，用于预测鼻咽癌患者的远处转移风险	首次将组织病理学图像表示为图结构以捕捉空间背景和肿瘤异质性，并结合临床信息构建多模态深度学习模型	研究样本量相对有限（1949例患者），且仅基于两个独立队列进行验证	开发预测鼻咽癌远处转移风险的深度学习风险评分系统	鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	苏木精-伊红染色，深度学习	图神经网络	组织病理学图像，临床数据	1949例患者来自两个独立队列	NA	GNPC（鼻咽癌图神经网络）	远处转移P值，总生存期P值，局部复发P值	NA
13598	2025-10-05	Lightweight deep learning model for crime pattern recognition based on transformer with simulated annealing sparsity and CNN 2025-Sep-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07260-7 PMID:40983626	研究论文	提出一种用于犯罪模式识别的轻量级深度学习模型LCRNet，结合Transformer编码器和卷积神经网络	在Transformer的多头自注意力机制中引入模拟退火稀疏化方法，有效降低计算开销同时保持精度	模型可解释性有待提升，在资源受限环境中的适应性需要进一步验证	为公共安全治理中的犯罪模式识别提供高效低耗的智能解决方案	洛杉矶真实犯罪数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	犯罪数据	NA	NA	Transformer编码器, 卷积神经网络	准确率	边缘设备
13599	2025-10-05	Explainable AI-driven analysis of radiology reports using text and image data: An experimental study 2025-Sep-22, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/77482 PMID:40997754	研究论文	本研究评估了可解释人工智能在解读放射学报告中的应用，旨在提高医疗从业者对AI辅助诊断的信心和理解	结合文本和图像数据，使用多种先进AI模型，并应用SHAP和LIME等可解释性方法来增强临床决策的透明度和可信度	仅使用印第安纳大学胸部X射线数据集，样本量有限，且仅针对正常/异常二分类问题	评估可解释AI在放射学报告解读中的应用效果	放射学报告和胸部X射线图像	自然语言处理,计算机视觉	胸部疾病	X射线成像	传统机器学习,集成方法,LSTM,Transformer,CNN	文本,图像	3169份文本报告和6471张图像	NA	GPT-2,T5,LLaMA-2,LLaMA-3.1,DenseNet121,DenseNet169	准确率,Cohen's kappa,Chi-Square,Fisher's Exact test,McNemar's Test	NA
13600	2025-10-05	An attention aided wavelet convolutional neural network for lung nodule characterization 2025-Sep-21, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106118 PMID:40997672	研究论文	提出一种结合小波变换和注意力机制的双通路深度学习框架，用于肺结节良恶性分类	首次将可训练小波块与CNN结合进行多分辨率分析，并引入CBAM注意力机制增强判别性特征学习	仅在公开数据集上验证，需要进一步临床验证	开发准确高效的肺结节计算机辅助诊断方法	肺结节图像	计算机视觉	肺癌	高分辨率计算机断层扫描(HRCT)	CNN	医学图像	LIDC-IDRI数据集和Kaggle DSB2017测试数据集	NA	WaveLCDNet, CBAM	灵敏度, 特异性, 准确率, Brier分数	NA