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
1361	2025-10-05	A Synergistic Framework for Hardness Prediction and Design of High-Entropy Alloys Based on Deep Learning and Intelligent Optimization Algorithms 2025-Sep-16, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c05550 PMID:40978448	研究论文	提出结合深度学习与智能优化算法的协同框架，用于预测高熵合金硬度并优化其成分设计	首次将Transformer注意力机制与多层感知器结合的混合深度学习模型应用于高熵合金性能预测，并采用Egret Swarm优化算法进行逆向成分设计	实验验证仅通过激光金属沉积进行，偏差低于10%但需更多工艺验证	建立高熵合金硬度预测与成分优化的系统框架	Al-Ti-Co-Cr-Fe-Ni体系高熵合金	机器学习	NA	激光金属沉积	Transformer, MLP	材料成分与性能数据	NA	NA	Transformer, 多层感知器	R², RMSE	NA
1362	2025-10-05	Toxic effects of environmental biotoxin okadaic acid by network toxicology analysis and deep learning prediction 2025-Sep-16, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2025.107578 PMID:40987019	研究论文	通过网络毒理学和深度学习策略研究环境生物毒素冈田酸(OA)的神经毒性分子机制	首次将网络毒理学与深度学习相结合，在系统生物学和分子相互作用层面实现多维互补，提高研究效率和机制精确性	研究主要基于计算预测和体外验证，需要进一步的体内实验确认	探究冈田酸(OA)诱导的神经毒性分子机制及其与腹泻的相关性	冈田酸(OA)及其与生物环境或食物链系统的关系	机器学习	神经毒性疾病	网络毒理学分析,深度学习预测,分子对接,生物层干涉技术	深度学习	生物分子相互作用数据	95个与OA相关的腹泻和神经毒性枢纽靶点	DeepPurpose	NA	相互作用能量(INTERACTION_ENERGY),结合常数(K)	NA
1363	2025-10-05	Bio-inspired auto-adaptive framework for optimized movement of passive knee prosthesis 2025-Sep-16, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107187 PMID:40987055	研究论文	开发了一种仿生自适应框架，用于优化被动膝关节假体的运动控制	提出了一种能够智能适应并模仿自然步态的仿生框架，通过深度学习实现高精度步态相位分类	NA	为截肢者创建能够补偿失去的活动能力并模仿自然行走的被动膝关节假体框架	截肢者使用的被动膝关节假体	医疗机器人	截肢	传感器技术、阻尼控制机制	深度学习	传感器数据	NA	NA	NA	分类准确率, 膝关节屈曲角度, 跌倒预防率	NA
1364	2025-10-05	Enhanced spatiotemporal mapping of urban wetland microplastics: An interpretable CNN-GRU approach using satellite imagery and limited samples 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119003 PMID:40939309	研究论文	提出一种可解释的CNN-GRU模型，结合卫星遥感和有限实地样本实现城市湿地微塑料污染的时空分布分析	首次将可解释的CNN-GRU模型与卫星遥感数据结合，利用有限样本实现微塑料污染的高精度时空制图	模型可靠性依赖于微塑料与藻类含量的相关性，这种关系在不同水生生态系统中可能存在差异	开发基于卫星遥感的城市湿地微塑料污染监测方法	中国广州车陂排水流域湿地中的微塑料污染	计算机视觉	NA	卫星遥感	CNN, GRU	卫星图像, 实地样本	有限实地样本	NA	CNN-GRU	R, MAE, RMSE	NA
1365	2025-10-05	Revealing 1,3-diphenylpropane's coagulation toxicity via infomaxnet-based network toxicology and molecular simulations 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118834 PMID:40818372	研究论文	本研究通过InfomaxNet网络毒理学框架结合分子模拟揭示了1,3-二苯基丙烷(SD-1)通过干扰凝血因子F9引发凝血障碍的毒性机制	提出仅利用网络拓扑分析复杂生物网络的InfomaxNet框架，解决了缺乏先验生物知识的挑战，并首次阐明SD-1与F9蛋白结合导致构象异常的分子机制	未明确说明样本规模和研究对象的局限性	阐明塑料污染物SD-1引发凝血障碍的毒性机制	1,3-二苯基丙烷(SD-1)、AKT2和F9关键蛋白、秀丽隐杆线虫	网络毒理学	凝血障碍	网络毒理学分析、分子动力学模拟、深度学习靶点预测、RT-qPCR、体外实验	深度学习	生物网络数据、分子结构数据、基因表达数据	NA	InfomaxNet, MolTrans	NA	NA	NA
1366	2025-10-05	Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach 2025-Sep-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105 PMID:40987134	研究论文	本文提出了一种新型词级对抗攻击方法QA-Attack，用于欺骗问答模型	基于注意力机制和删除排序策略的混合词级对抗方法，能识别并针对上下文中的特定词语进行替换	NA	研究问答模型对抗攻击的鲁棒性问题	问答模型	自然语言处理	NA	对抗攻击	NA	文本	NA	NA	NA	成功率, 语义变化, BLEU分数, 流畅度, 语法错误率	NA
1367	2025-10-05	Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models 2025-Sep-12, Geriatrics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/geriatrics10050124 PMID:40981294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测接受衰弱健康检查的老年人社会参与情况	首次将深度神经网络应用于老年人社会参与预测，并通过贡献分析识别关键预测因素	样本量相对较小（295人），模型区分性能仅为中等水平	预测老年人的社会参与情况并识别关键影响因素	接受衰弱健康检查的老年人	机器学习	老年疾病	健康检查调查	逻辑回归,支持向量机,深度神经网络	结构化数据	295名老年人	NA	深度神经网络	精确度,准确率,灵敏度,特异度,F1分数,AUC	NA
1368	2025-10-05	AI radiomics predicts spatial glioma recurrence on preoperative MRI: a systematic review 2025-Sep-11, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112412 PMID:40987214	系统综述	系统评估基于AI的影像组学模型在术前MRI上预测胶质瘤空间复发性能的研究	首次系统综述AI模型预测胶质瘤局部和远处复发的性能，使用PROBAST+AI工具进行方法学质量评估	证据主要来自小型单中心回顾性队列，需要更大规模的前瞻性多中心研究验证	评估AI模型在术前MRI上预测胶质瘤空间复发的性能	高级别胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像组学	机器学习,深度学习	医学影像	1004例高级别胶质瘤患者	NA	随机森林分类器,支持向量机,卷积神经网络	灵敏度,特异性,比值比	NA
1369	2025-10-05	Seasonal Inactivation of Cryptosporidium parvum Oocysts in Soil and Manure Microenvironments Using the LSTM-based Environmental Model 2025-Sep-09, Journal of food protection IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.jfp.2025.100617 PMID:40935338	研究论文	本研究利用LSTM深度学习模型模拟季节性气候条件，研究隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活规律	首次将LSTM深度学习模型应用于环境病原体风险评估，模拟真实季节性昼夜温湿度循环	研究基于美国巴吞鲁日地区的历史气候数据，结果可能受地域限制	评估隐孢子虫卵囊在不同季节条件下于农业环境中的存活特性	隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活动力学	环境科学, 机器学习	寄生虫感染	LSTM深度学习, 气候模拟, 受控生长室实验	LSTM	气候数据, 实验观测数据	30天的连续观测数据，涵盖夏季和冬季两种季节条件	NA	LSTM	灭活速率常数(k值), ANOVA分析, p值检验	NA
1370	2025-10-05	External Validation of a Winning Artificial Intelligence Algorithm from the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8715 PMID:39993795	研究论文	对RSNA 2022颈椎骨折检测挑战赛获奖AI算法进行外部验证研究	首次对竞赛获奖算法在真实临床环境中的泛化能力进行验证	样本量较小（仅100例），仅验证单一算法，未包含竞赛数据集中的机构	评估AI算法在临床实践中检测颈椎骨折的可行性	颈椎CT扫描图像	计算机视觉	颈椎骨折	CT扫描	CNN	医学影像	100例检查（50例阳性骨折病例，50例阴性病例）	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, F1分数, AUC	本地安装，处理速度6.4秒/例
1371	2025-10-05	Evaluation of Stapes Image Quality with Ultra-High-Resolution CT in Comparison with Conebeam CT and High-Resolution CT in Cadaveric Heads 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8748 PMID:40127966	研究论文	比较超高清CT、锥束CT和高分辨率CT在尸体头部镫骨成像质量方面的表现	首次系统比较超高清CT（含/不含深度学习重建）、锥束CT和高分辨率CT对镫骨的成像能力，并以微CT作为参考标准	研究样本量较小（11例颞骨标本），且为尸体标本而非活体	评估不同CT成像技术对镫骨的显示能力	尸体头部颞骨标本	医学影像	耳科疾病	CT成像、微CT、深度学习重建	NA	医学影像数据	11例颞骨标本	NA	NA	图像质量评分、噪声值、辐射剂量	NA
1372	2025-10-05	3D MR Neurography of Craniocervical Nerves: Comparing Double-Echo Steady-State and Postcontrast STIR with Deep Learning-Based Reconstruction at 1.5T 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8750 PMID:40139904	研究论文	本研究比较了1.5T磁共振下双回波稳态序列和对比增强STIR序列结合深度学习重建在颅颈神经3D神经成像中的表现	首次在头颈部区域系统比较DESS和对比增强STIR序列在深度学习重建3D神经成像中的应用效果	样本量较小（仅18例患者），为回顾性研究设计	评估不同磁共振序列结合深度学习重建在颅颈神经可视化中的效果差异	颅颈区域的下牙槽神经、舌神经、面神经、舌下神经、枕大神经、枕小神经和耳大神经	医学影像分析	头颈部疾病	3D磁共振神经成像，深度学习重建	深度学习	磁共振图像	18例患者（平均年龄51±14岁，11名女性）	NA	原型深度学习算法	视觉评分，表观信噪比，对比噪声比	1.5T磁共振设备
1373	2025-10-05	Delineation of the Centromedian Nucleus for Epilepsy Neuromodulation Using Deep Learning Reconstruction of White Matter-Nulled Imaging 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8766 PMID:40813213	研究论文	本研究利用深度学习重建的白质抑制成像技术描绘丘脑中央中核，以改善癫痫神经调控治疗中的靶向定位	首次将深度学习重建技术与FGATIR序列结合，实现丘脑中央中核的可视化描绘，并与组织学图谱进行定量比较	样本量较小（12例患者），为回顾性研究设计	评估DLR-FGATIR技术对丘脑中央中核的可视化效果及其与图谱定义边界的一致性	12例药物抵抗性癫痫患者接受丘脑神经调控治疗	医学影像分析	癫痫	深度学习重建，快速灰质采集T1反转恢复序列，磁共振成像	深度学习	医学影像数据（MRI，CT）	12例药物抵抗性癫痫患者	NA	NA	Sorensen-Dice系数，体积比，对比噪声比	NA
1374	2025-10-05	Automated Midline Shift Detection in Head CT Using Localization and Symmetry Techniques Based on User-Selected Slice 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8767 PMID:40835418	研究论文	开发基于深度学习的自动化中线移位检测系统，用于头部CT扫描分析	提出一种结合定位和对称性技术的完整严重程度范围检测方法，能够处理从轻度到重度的中线移位病例，特别是在严重病例中 septum pellucidum 不可用作参考点时仍能有效工作	研究基于单机构数据，样本量相对有限（981例CT扫描），且仅使用手动选择的单个切片进行分析	实现头部CT扫描中中线移位的快速准确检测	头部CT扫描中的中线移位病理	计算机视觉	脑部疾病	CT扫描	CNN	医学图像	981例患者CT扫描，其中400例用于标注，581例用于测试	YOLO	YOLO物体检测系统	AUC, 敏感度, 特异度	NA
1375	2025-10-05	Learning-based multi-material CBCT image reconstruction with ultra-slow kV switching 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251331790 PMID:40350700	研究论文	本研究开发了一种名为SkV-Net的深度学习网络，用于基于超慢kV切换技术的能谱锥束CT多材料分解成像	提出结合U-Net主干结构和多头轴向注意力模块的SkV-Net网络，能够从超稀疏能谱投影数据中重建四种不同材料的密度图像	NA	开发能谱锥束CT的多材料分解方法	脂肪、肌肉、骨骼和碘四种生物材料	医学影像	NA	能谱锥束CT、超慢kV切换技术	深度学习	CT图像	NA	NA	U-Net, 多头轴向注意力模块	分解误差	NA
1376	2025-10-05	MHASegNet: A multi-scale hybrid aggregation network of segmenting coronary artery from CCTA images 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251346484 PMID:40485350	研究论文	提出一种用于冠状动脉CTA图像分割的多尺度混合注意力网络MHASegNet及定制优化方法	采用多尺度混合注意力机制捕获全局和局部特征，集成3D上下文锚点注意力模块聚焦关键结构，结合基于区域生长的迭代优化方法	需要进一步验证以确认在CAD诊断和量化中的有效性	改进冠状动脉CTA图像中的冠状动脉分割精度	冠状动脉CTA图像中的冠状动脉结构	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像(CCTA)	CNN	医学图像	90例内部数据集和1060例两个公共数据集	NA	MHASegNet	Dice相似系数(DSC)	NA
1377	2025-10-05	Multi-domain information fusion diffusion model (MDIF-DM) for limited-angle computed tomography 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251339368 PMID:40534498	研究论文	提出一种融合多领域信息的扩散模型用于有限角度CT重建，通过傅里叶域重加权和小波域增强提升重建图像质量	首次将傅里叶域重加权与小波域增强相结合，通过多领域信息融合改进有限角度CT重建	NA	提升有限角度CT重建图像的对比度，增强重建方法的鲁棒性	有限角度计算机断层扫描重建图像	计算机视觉	NA	计算机断层扫描	扩散模型	医学图像	NA	NA	MDIF-DM	NA	NA
1378	2025-10-05	A multi-stage training and deep supervision based segmentation approach for 3D abdominal multi-organ segmentation 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251355806 PMID:40671620	研究论文	提出一种基于多阶段训练和深度监督的3D腹部多器官分割方法	集成多阶段训练策略、伪标签技术和带注意力机制的深度监督模型(DLAU-Net)，专门针对3D腹部多器官分割设计	NA	解决3D CT图像腹部多器官分割中器官分布复杂、标注数据稀缺和器官结构多样性等挑战	腹部器官（肝脏、脾脏、肾脏等）	计算机视觉	腹部疾病	CT成像	深度学习	3D CT图像	FLARE 2023挑战赛提供的大规模数据集	NA	DLAU-Net	平均器官准确率,Dice相似系数	NA
1379	2025-10-05	Magnetic Resonance Imaging-Based 3-Dimensional Models of the Pelvis and Hip Using Machine Learning for Automatic Bone Segmentation in a Dynamic Hip Impingement Simulation 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251334138 PMID:40980558	研究论文	本研究使用机器学习方法自动分割基于MRI的骨盆和髋部3D骨骼模型，用于动态髋部撞击模拟	首次将卷积神经网络应用于基于MRI的3D骨骼模型自动分割，并在动态髋部撞击模拟中验证其准确性	研究样本量相对有限（98个髋部），且仅针对特定年龄段的FAI患者	比较手动与自动分割在MRI-based 3D骨骼模型中的差异，验证自动分割在髋部撞击模拟中的可行性	FAI患者（30例，60个髋部）和无症状参与者（19例，38个髋部）	医学影像分析	髋部撞击综合征	MRI，3D T1-weighted VIBE Dixon序列	CNN	医学影像	98个髋部（60个FAI患者髋部，38个无症状髋部）	NA	卷积神经网络	Dice相似系数，平均差异测量	NA
1380	2025-10-05	Computational Prediction of Single-Domain Immunoglobulin Aggregation Propensities Facilitates Discovery and Humanization of Recombinant Nanobodies 2025-Aug-28, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib14030073 PMID:40981272	研究论文	开发基于深度学习的计算方法预测单域免疫球蛋白聚集倾向，用于筛选稳定的重组纳米抗体	首次结合深度学习结构预测与框架区2特性分析来预测VHH抗体聚集倾向，并建立可访问的软件流程设计理想溶解性纳米抗体	研究样本量有限（106种纳米抗体变体），需要进一步验证方法的普适性	开发计算预测方法解决重组纳米抗体合成过程中的蛋白质聚集问题	重链抗体可变域（VHH）和重组纳米抗体	机器学习	NA	深度学习结构预测、重组表达、尺寸排阻色谱	深度学习	蛋白质结构数据、生物化学特性数据	106种纳米抗体变体	NA	NA	聚集评分与实际聚集倾向的相关性	NA