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
121	2025-09-09	Deep learning models for predicting hearing thresholds based on joint stimulus-frequency otoacoustic emissions and distortion-product otoacoustic emissions 2025-Sep, Hearing research IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.heares.2025.109349 PMID:40618463	研究论文	开发一种结合SFOAE和DPOAE的深度学习模型，用于定量预测听力阈值	首次联合使用SFOAE和DPOAE两种耳声发射信号，通过深度学习实现听力阈值预测，并显著提升准确率	NA	通过双源耳声发射信号实现听力损失的客观诊断	人耳（正常听力与感音神经性听力损失患者）	机器学习	听力损失	耳声发射检测（SFOAE和DPOAE）	CNN和RNN	频谱数据（振幅谱和信噪比谱）	94只正常听力耳和401只感音神经性听力损失耳
122	2025-09-09	Accounting for population structure in deep learning models for genomic analysis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104873 PMID:40623578	研究论文	本研究探讨深度学习模型在基因组分析中忽略群体结构是否会导致类似传统分析中的混淆效应	首次系统评估深度学习模型中群体结构忽略问题，并利用可解释AI揭示特征重要性差异	基于模拟和真实数据集的实验结果可能需要更多样化数据验证	调查深度学习模型忽略遗传相关性是否引入混淆效应	单核苷酸多态性数据	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组数据	模拟和真实数据集
123	2025-09-09	A Deep Learning Model for Comprehensive Automated Bone Lesion Detection and Classification on Staging Computed Tomography Scans 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.021 PMID:40634223	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，用于在分期CT扫描中自动检测和分类骨病变	首次使用nnUNet模型实现对骨病变的全面自动化检测与良恶性分类	在部分良性患者中出现了假阳性识别	提高癌症骨转移病灶的检测效率和分类准确性	骨病变（包括成骨性和溶骨性病变）患者	计算机视觉	前列腺癌及其他癌症骨转移	CT扫描成像	nnUNet	医学影像（CT图像）	402例患者用于训练，69例患者用于测试
124	2025-09-09	Development and validation of a deep learning-based automatic classification algorithm for the medial temporal lobe atrophy score using a multimodality cascade transformer 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106993 PMID:40675115	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动分类算法，用于评估认知障碍患者内侧颞叶萎缩评分	采用多模态级联Transformer架构实现MTA评分的自动化分类，并进行了内部与外部数据集验证	深度学习模型与机器学习模型性能相似，未显示出显著优势；研究为回顾性设计	开发自动化的内侧颞叶萎缩评分分类系统	认知障碍患者	医学影像分析	认知障碍	深度学习和机器学习算法	多模态级联Transformer	医学影像数据	训练集1694例患者，内部测试集297例患者，外部测试集400例患者
125	2025-09-09	Multi-parameter MRI deep learning model for lymphovascular invasion assessment in invasive breast ductal carcinoma: A multicenter, retrospective study 2025-Sep, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107002 PMID:40695008	研究论文	本研究开发了一种基于多参数MRI和深度学习的模型，用于预测浸润性乳腺导管癌的淋巴血管侵犯状态	首次将多参数MRI与深度学习结合，采用MobileNetV2-3D模型并融合临床放射学特征，提高了LVI预测的准确性	回顾性研究设计，样本来自两个中心共448例患者，可能存在选择偏倚	评估多参数MRI深度学习模型在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的价值	浸润性乳腺导管癌患者	医学影像分析	乳腺癌	多参数磁共振成像，深度学习	MobileNetV2-3D，组合模型	MRI影像数据，临床放射学特征	448例患者来自两个医疗中心
126	2025-09-09	Semi-supervised motion flow and myocardial strain estimation in cardiac videos using distance maps and memory networks 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110739 PMID:40701021	研究论文	提出一种利用距离图和记忆网络从心脏视频中半监督估计运动流和心肌应变的算法	使用心脏序列所有帧进行半监督运动估计，并利用舒张末期分割标签生成的距离图加权损失函数	NA	改进心脏视频中的运动流和心肌应变估计精度	心脏MRI序列中的心肌运动	计算机视觉	心血管疾病	cine Magnetic Resonance Imaging (MRI)	记忆网络	视频图像	271名患者的内部分析数据集
127	2025-09-09	Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的高空间分辨率超声衰减成像方法，用于改善乳腺组织特性表征	利用深度学习结合声速结构信息约束，实现高分辨率低方差的衰减成像，突破传统QUS和USCT方法的限制	NA	开发高空间分辨率超声衰减成像技术以提升乳腺组织表征能力	人体乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描（USCT）、定量超声（QUS）、深度学习	深度学习模型	射频（RF）数据、声速（SOS）图像、衰减图像	使用QTI Breast Acoustic CT扫描仪采集的60个角度视图数据
128	2025-09-09	Comprehensive assessment of uterine contractility using a large database of dynamic T2∗ studies 2025-Sep, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.078 PMID:40706293	研究论文	利用大型动态T2∗ MRI数据库和AI驱动流程评估子宫收缩活动及其与临床变量的关联	首次结合大规模动态T2∗ MRI数据与深度学习管道量化子宫收缩活动，并实时分析胎盘功能变化	未发现收缩活动与磁场强度、产妇体位等变量的显著相关性，样本代表性可能受限	评估子宫收缩活动普遍性及其与临床/扫描变量的关系，提升对胎盘功能的理解	821例孕15-41周胎儿MRI扫描（包括正常妊娠和胎盘功能不全病例）	医学影像分析	产科疾病	动态T2∗ MRI，深度学习分割，动态信号分析	深度学习（具体架构未明确说明）	MRI影像序列	821例胎儿MRI扫描
129	2025-09-09	Adaptive-AutoMO: A domain adaptive automated multiobjective neural network for reliable lesion malignancy prediction via digital breast tomosynthesis 2025-Sep, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104869 PMID:40712810	研究论文	提出一种领域自适应自动化多目标神经网络（Adaptive-AutoMO），用于通过数字乳腺断层合成（DBT）实现可靠的病变恶性预测	同时解决隐私保护、可信度测量和性能平衡三大挑战，结合多目标免疫神经架构搜索、半监督域自适应特征网络和基于熵的证据推理方法	NA	开发可靠的乳腺病变恶性预测模型，解决数据稀缺和领域偏移问题	数字乳腺断层合成（DBT）图像中的乳腺病变	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺断层合成（DBT）	多目标神经网络（MINAS）、贝叶斯优化、半监督域自适应特征网络（MMD-SSDAF）	医学影像	两个DBT图像数据集（源域和目标域数据集）
130	2025-09-09	Interpretable multi-variable transformer network for regional-level short-term bicycle crash risk prediction 2025-Sep, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108169 PMID:40714386	研究论文	提出一种可解释多变量Transformer网络，用于区域级短期自行车碰撞风险预测	使用四个专用Transformer编码器块处理多源异构数据的时空依赖性，采用单区域预测策略缓解类别不平衡，并引入改进的层间相关性传播框架增强可解释性	研究基于伦敦单一城市数据，模型在其他城市的泛化能力尚未验证	实现城市区域级自行车碰撞风险的短期精准预测，以支持主动安全干预和交通管理	城市自行车交通系统及其相关基础设施	交通数据分析	NA	Transformer网络，层间相关性传播(LRP)	Transformer	多源异构数据（碰撞记录、自行车行程、时间、天气、路网、土地利用、基础设施特征）	伦敦四年数据集，包含48种自行车基础设施特征
131	2025-09-09	Benchmarking of open-source algorithms for heart rate estimation from motion-corrupted photoplethysmography 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110808 PMID:40714408	研究论文	系统评估开源算法在运动干扰下通过光电容积脉搏波描记法估计心率的性能	首次对126种已发表算法进行系统性检索与评估，并对11种开源方法使用统一真实数据集进行基准测试，发现深度学习算法在动态条件下显著优于传统方法	仅包含提供开源实现的算法（11/126），数据集多样性有限可能影响泛化能力	比较不同光电容积脉搏波描记法与加速度计数据融合的心率估计算法性能	心率估计开源算法	生物医学信号处理	心血管疾病	光电容积脉搏波描记法（PPG）与加速度计数据融合	深度学习算法 vs 基于模型的算法	生理信号数据（PPG和加速度计数据）	11种开源算法，使用统一真实数据集进行测试
132	2025-09-09	Affinity prediction of inhibitor-kinase based on mixture of experts enhanced by multimodal feature semantic analysis 2025-Sep, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146324 PMID:40738444	研究论文	提出一种基于专家混合系统增强多模态特征语义分析的抑制剂-激酶亲和力预测模型Mokin	首次使用专家混合系统作为药物分子特征提取桥梁，创新设计全局记忆门控路由模块，并整合蛋白质和蛋白质相互作用网络特征	NA	提高抑制剂-激酶结合亲和力的预测精度，解决冷启动问题	人类激酶中的EGFR家族及其抑制剂	机器学习	癌症	多模态特征语义分析，蛋白质-蛋白质相互作用网络分析	Mixture of Experts (MoE), 双线性注意力机制	生物分子数据，网络数据	NA
133	2025-09-09	High-efficiency spatially guided learning network for lymphoblastic leukemia detection in bone marrow microscopy images 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110860 PMID:40753948	研究论文	提出一种基于空间引导学习网络的高效方法，用于骨髓显微镜图像中的淋巴细胞白血病检测	构建了包含1794张高质量图像的新数据集，并提出空间引导学习框架、尺度感知融合模块、小目标增强机制和高效IoU损失函数等创新改进	NA	开发自动化白血病检测方法，提高诊断准确性和效率	淋巴细胞白血病细胞	数字病理学	白血病	深度学习	SGLNet（空间引导学习网络）	显微镜图像	1794张高质量骨髓显微镜图像
134	2025-09-09	Deep learning model enables the discovery of a novel BET inhibitor YD-851 2025-Sep, Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie DOI:10.1016/j.biopha.2025.118431 PMID:40779884	研究论文	本研究利用深度学习模型发现了一种新型BET抑制剂YD-851，该化合物在实体瘤治疗中表现出高效低毒特性	采用环化骨架跃迁策略结合高精度深度学习模型设计新型BET抑制剂，成功获得具有优异抗肿瘤活性的先导化合物	研究目前处于临床前阶段，尚未进行人体临床试验验证	开发高效低毒的新型BET抑制剂用于实体瘤治疗	BET抑制剂化合物及其实体瘤模型	药物发现	实体瘤	深度学习、环化骨架跃迁、多步合成路线	深度学习模型	化学结构数据	多个异种移植实体瘤模型
135	2025-09-09	Application of AI-based techniques for anomaly management in wastewater treatment plants: A review 2025-Sep, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.126886 PMID:40780155	综述	本文系统回顾了人工智能技术在污水处理厂异常管理中的应用进展	全面比较监督学习、无监督学习和迁移学习方法，并强调实际工程应用中的性能指标如可扩展性、检测及时性和技术适应性	存在模型可解释性、计算强度、数据质量控制、跨设施泛化能力和成本效益等方面的研究空白	评估人工智能技术在污水处理厂异常管理中的研究进展和应用潜力	污水处理厂（WWTPs）的异常管理过程	机器学习	NA	深度学习、集成学习、智能优化算法	监督学习、无监督学习、迁移学习	传感器数据、多模态数据	NA
136	2025-09-09	Ultrasound-based machine learning models for predicting response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: A meta-analysis 2025-Sep, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110574 PMID:40769066	meta-analysis	通过荟萃分析评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌新辅助化疗反应的效能	首次系统评估超声影像组学结合机器学习在预测乳腺癌新辅助化疗反应中的综合性能，并区分完全缓解和部分缓解的预测模型	部分缓解模型仅进行了内部验证分析，缺乏外部验证结果；需要进一步开发临床可推广的模型	评估基于超声的机器学习模型预测乳腺癌患者新辅助化疗反应的准确性	乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	radiomics, deep learning	machine learning models	ultrasound images	22项研究（具体样本量未在摘要中明确说明）
137	2025-09-09	mmWave Radar for Sit-to-Stand Analysis: A Comparative Study With Wearables and Kinect 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548092 PMID:40042953	研究论文	本研究探索使用毫米波雷达技术分析坐立动作，并与Kinect和可穿戴设备进行对比	首次将毫米波雷达应用于坐立动作分析，提供非接触式、保护隐私且可全天候运行的医疗监测方案	在精细运动分析方面存在挑战，且未与金标准VICON系统进行验证	开发用于医疗保健应用的运动分析技术，特别关注跌倒风险评估	45名参与者的坐立动作	生物医学工程	老年疾病	毫米波雷达、深度学习姿态估计、逆向运动学	深度学习模型	雷达点云数据	45名参与者
138	2025-09-09	Deep Learning-Based Saturation Compensation for High Dynamic Range Multispectral Fluorescence Lifetime Imaging 2025-Sep, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3548297 PMID:40042955	研究论文	提出一种基于深度学习的饱和补偿网络SatCompFLImNet，用于校正多光谱荧光寿命成像中的饱和伪影	首次将生成对抗网络应用于多光谱FLIm的饱和伪影校正，实现高动态范围成像	NA	解决多光谱荧光寿命成像中因检测系统动态范围有限导致的饱和伪影问题	多光谱荧光寿命成像数据	计算机视觉	NA	荧光寿命成像(FLIm)	GAN	图像	模拟和真实数据（未指定具体数量）
139	2025-09-09	Prognosis and prognostic factors for chronic fibrosing idiopathic interstitial pneumonias 2025-Sep, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.06.005 PMID:40561889	综述	本文综述了特发性间质性肺炎（IIPs）尤其是特发性肺纤维化（IPF）的预后及预测因素的最新进展	整合了抗纤维化治疗成为标准方案后的最新研究成果，涵盖遗传多态性、影像学分析和深度学习等新技术在预后预测中的应用	NA	总结IPF及其他慢性纤维化IIPs的预后及其预测因素	特发性间质性肺炎患者（重点关注IPF患者）	NA	肺纤维化疾病	遗传多态性分析、放射影像分析、深度学习	NA	临床数据、影像数据、遗传数据	NA
140	2025-09-09	Optimization of deep learning models for inference in low resource environments 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110615 PMID:40716232	研究论文	本研究评估了深度学习模型在医疗应用中的优化技术效果，重点关注低资源环境下的推理性能	系统评估多种优化技术在医疗AI模型上的效果，涵盖不同硬件配置和医疗领域	研究仅针对特定医疗任务和模型类型，未涵盖所有可能的医疗AI应用场景	优化深度学习模型在低资源环境中的推理效率，促进AI在医疗领域的临床转化	放射学、组织病理学和医学RGB成像领域的AI工作负载	machine learning	结直肠癌	深度学习优化技术	深度学习模型	MRI图像、H&E染色组织切片图像、RGB图像	NA