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	2025-10-05	ESMDynamic: Fast and Accurate Prediction of Protein Dynamic Contact Maps from Single Sequences 2025-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.20.671365 PMID:40894558	研究论文	开发了ESMDynamic深度学习模型，直接从蛋白质序列预测动态残基接触概率图	首个直接从单序列预测蛋白质动态接触图的深度学习模型，无需多序列比对，推理速度比现有方法快数个数量级	NA	预测蛋白质动态接触图以理解构象动力学	蛋白质序列和结构动力学	结构生物学	NA	深度学习、分子动力学模拟	基于ESMFold架构的深度学习模型	蛋白质序列、结构数据、分子动力学模拟数据	两个大规模MD数据集（mdCATH和ATLAS），包括ASCT2和SWEET2b转运蛋白、肌钙蛋白C设计和HIV-1蛋白酶同源二聚体
122	2025-10-05	Towards expert-level autonomous carotid ultrasonography with large-scale learning-based robotic system 2025-Aug-23, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62865-w PMID:40849291	研究论文	提出一种基于大规模学习的自主颈动脉超声机器人系统UltraBot，实现专家级超声扫描性能	四大创新：统一的模仿学习框架、大规模专家演示数据集（24.7万样本）、全面扫描协议、临床验证显示90%以上成功率和专家级精度	NA	开发能够达到专家水平的自主颈动脉超声机器人系统	颈动脉血管	医疗机器人	心血管疾病	深度学习、模仿学习	基础模型	超声图像	247,000个样本，涵盖多样化人群
123	2025-10-05	Enhancing Diagnostic Accuracy of Fresh Vertebral Compression Fractures With Deep Learning Models 2025-Aug-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005156 PMID:39468863	研究论文	本研究开发基于X射线图像的深度学习模型，用于准确诊断新鲜胸腰椎压缩性骨折	首次将深度学习模型应用于X射线图像诊断新鲜椎体压缩性骨折，可作为MRI的替代方案	回顾性研究设计，样本来源单一，未进行多中心验证	开发能够准确诊断新鲜椎体压缩性骨折的深度学习辅助诊断工具	疑似胸腰椎压缩性骨折患者的X射线图像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	EfficientNet, MobileNet, MnasNet	X射线图像	2224名患者的3025张侧位X射线图像
124	2024-12-05	Multimodal Deep Learning-based Radiomics Approach for Predicting Surgical Outcomes in Patients With Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament 2025-Aug-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005227 PMID:39618126	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
125	2025-10-05	Sharing a whole-/total-body [18F]FDG-PET/CT dataset with CT-derived segmentations: an ENHANCE.PET initiative 2025-Aug-05, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7169062/v2 PMID:40799763	研究论文	发布一个包含1597个全身/整体FDG-PET/CT图像及对应130个目标区域CT分割的大型多中心数据集	提供首个大规模全身/整体PET/CT数据集，包含多病理类型患者数据和经过医师验证的CT分割标注	分割标注基于CT图像自动生成后人工修正，可能存在一定误差	填补PET/CT数据在临床管理中应用的资源空白	无明显疾病个体及肺癌、淋巴瘤和黑色素瘤患者	数字病理	肺癌、淋巴瘤、黑色素瘤	FDG-PET/CT成像	NA	医学影像（PET/CT图像）	1597个PET/CT图像，来自多中心的无明显疾病个体和不同病理患者
126	2025-10-05	Automated Measurements of Spinal Parameters for Scoliosis Using Deep Learning 2025-Jun-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005280 PMID:40152470	研究论文	开发并验证用于脊柱侧弯诊断的自动化深度学习系统，可测量多项脊柱参数	首次开发能够同时测量Cobb角、T1倾斜角、冠状平衡、锁骨角、肩高、T5-T12 Cobb角和矢状平衡等多种脊柱参数的自动化CNN系统	单中心回顾性研究，样本来源有限	开发自动化脊柱参数测量系统以提高脊柱侧弯诊断效率和准确性	1682名脊柱侧弯患者的正侧位X光片	计算机视觉	脊柱侧弯	深度学习	CNN	X光图像	1682名患者（内部测试集包含87名青少年和26名老年患者）
127	2025-10-05	Performance of Artificial Intelligence in Diagnosing Lumbar Spinal Stenosis: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005174 PMID:39451133	系统评价与Meta分析	通过系统评价和Meta分析评估人工智能在诊断腰椎管狭窄症中的性能表现	首次对AI在LSS诊断中的价值进行系统性量化评估，比较了深度学习和机器学习模型在不同类型狭窄诊断中的准确性差异	需要进一步的外部验证以增强对不同狭窄类别的分析，对轻中度狭窄的诊断准确性有待提高	评估人工智能在诊断各类腰椎管狭窄症及其狭窄程度中的诊断价值	腰椎管狭窄症患者	医学人工智能	腰椎管狭窄症	深度学习、机器学习	DL、ML	医学影像数据（CT、MRI等）	包含48篇原始研究文章
128	2025-10-05	gRNAde: Geometric Deep Learning for 3D RNA inverse design 2025-Feb-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.31.587283 PMID:38826198	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的3D RNA逆设计方法gRNAde	首次将几何深度学习应用于3D RNA逆设计，能够同时考虑多个构象状态并显著提高设计效率	NA	开发能够考虑3D构象多样性的RNA序列设计方法	RNA分子的3D骨架结构	计算生物学	NA	几何深度学习	图神经网络(GNN)和自回归解码	3D结构数据	14个PDB RNA结构(单状态基准测试)和10个结构化RNA骨架(湿实验验证)
129	2025-10-05	The information bottleneck as a principle underlying multi-area cortical representations during decision-making 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.12.548742 PMID:37502862	研究论文	通过研究猴子决策过程中多个脑区的神经活动，揭示了大脑如何通过多区域计算形成最优决策表征	发现大脑在决策过程中采用类似深度学习网络的多区域计算机制，通过优先传播相关信息形成最小充分表征	研究仅基于猴子的两个特定脑区（DLPFC和PMd），可能不适用于其他脑区或物种	探索大脑在决策过程中如何分布计算并形成最优表征的机制	猴子的背外侧前额叶皮层（DLPFC）和背侧前运动皮层（PMd）神经元活动	计算神经科学	NA	单神经元记录、多单元记录、循环神经网络训练	RNN	神经电生理信号	猴子脑区神经元记录数据
130	2025-10-05	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	本文全面概述了大型语言模型在生物信息学中的核心组件、应用领域及未来展望	系统性地将大型语言模型技术引入多组学生物信息学领域（基因组学、转录组学、蛋白质组学等），并提供实用指导	NA	探讨大型语言模型在生物信息学领域的应用潜力与发展前景	大型语言模型的技术组件及其在生物信息学各领域的应用	自然语言处理	NA	自监督学习、半监督学习	Transformer	多组学数据（基因组、转录组、蛋白质组等）	NA
131	2025-10-05	Continuous Reaching and Grasping With a BCI Controlled Robotic Arm in Healthy and Stroke-Affected Individuals 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.2025.3611821 PMID:40966144	研究论文	提出一种基于运动想象的脑机接口范式，通过添加“点击”信号实现机械臂的连续抓取控制	在传统二维运动脑机接口基础上引入类似鼠标点击的额外信号，增加系统自由度，实现连续抓取控制而非离散动作选择	脑电信号信噪比和空间分辨率较低的限制	开发能够同时控制运动和点击信号的脑机接口系统，实现复杂任务操作	健康受试者和中风患者	脑机接口	中风	脑电信号处理，深度学习	DL	EEG信号	健康受试者和中风幸存者（具体数量未明确说明）
132	2025-10-05	Reduced Biquaternion Dual-Branch Deraining U-Network via Multi-Attention Mechanism 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3612841 PMID:41004362	研究论文	提出一种基于约化双四元数的双分支去雨U-Net网络，通过多注意力机制提升图像去雨性能	首次将约化双四元数值神经网络应用于去雨任务，利用其代数特性更准确建模雨痕伪影同时保留背景图像空间结构	未明确说明对真实雨图像的适应能力具体表现及计算复杂度分析	解决现有去雨方法对多变雨模式适应性差和从合成图像到真实图像迁移效果不佳的问题	雨纹/雨雾/雨滴/真实雨等多种雨况图像	计算机视觉	NA	深度学习，约化双四元数值神经网络	U-Net，双分支结构，自注意力机制，卷积注意力机制	图像	多种雨况数据集（包括雨纹/雨雾/雨滴/真实雨）
133	2025-10-05	Ecological suitability evaluation of traditional village locations in Jiangxi Province based on multi-model integration using artificial intelligence 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332375 PMID:41032510	研究论文	本研究采用基于人工智能的多模型集成方法评估江西省传统村落选址的生态适宜性	首次将多种机器学习和深度学习方法集成应用于传统村落生态适宜性评价，构建了综合适宜性指数(CSI)	研究范围仅限于江西省413个传统村落，未涵盖其他地区	评估传统村落选址的生态适宜性并分析祖先选址的生态智慧	江西省413个传统村落选址点	机器学习	NA	随机森林、支持向量机、梯度提升决策树、卷积神经网络、多层感知器	多模型集成	空间栅格数据	413个传统村落选址点
134	2025-10-05	RSA-TransUNet: a robust structure-adaptive TransUNet for enhanced road crack segmentation 2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2025.1633697 PMID:41035484	研究论文	提出一种用于道路裂缝分割的鲁棒结构自适应TransUNet模型RSA-TransUNet	提出轴向移位MLP注意力机制(ASMA)、自适应样条线性单元(ASLU)和结构感知多阶段进化优化策略(SMEO)	未明确说明模型计算复杂度降低程度和实际部署效果	提升道路裂缝分割的精度和鲁棒性	道路裂缝图像	计算机视觉	NA	深度学习	TransUNet	图像	Crack500、CFD和DeepCrack三个数据集
135	2025-10-05	Development of a novel artificial intelligence algorithm for interpreting fetal heart rate and uterine activity data in cardiotocography 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1638424 PMID:41035563	研究论文	开发了一种用于分析胎心监护图中胎心率和子宫活动数据的新型人工智能算法	采用三维并行一维Unet架构，结合深度学习和基于规则的技术，首次实现对胎心加速、减速和宫缩事件的自动识别	算法对减速事件的识别性能相对较低（F1分数0.520），需要进一步优化	开发能够辅助临床医生进行胎心监护图解读的人工智能算法	胎心监护图中的胎心率和子宫活动数据	医疗人工智能	产科监护	深度学习、基于规则的技术、自动信号处理	一维Unet架构	胎心率信号、子宫活动信号	总计133,696份患者文件，最终使用1,600条追踪用于训练，421条用于验证，591条用于测试
136	2025-10-05	Predicting molecular subtype in breast cancer using deep learning on mammography images 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1638212 PMID:41035664	研究论文	开发并评估基于乳腺X线摄影图像的深度学习模型，用于预测乳腺癌分子亚型	首次将DenseNet121与卷积块注意力模块(CBAM)结合应用于乳腺癌分子亚型预测，提供非侵入性诊断替代方案	样本量相对有限(390例患者)，模型性能在某些亚型分类任务中仍有提升空间	开发非侵入性的乳腺癌分子亚型预测方法	经病理证实的浸润性乳腺癌患者	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	DenseNet121-CBAM	图像	390例经病理证实的浸润性乳腺癌患者
137	2025-10-05	Bibliometric analysis of the application of artificial intelligence techniques in bacteriology: a PRISMA-guided research agenda 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1641967 PMID:41035885	文献计量分析	通过PRISMA框架指导的文献计量分析，探讨人工智能技术在细菌学领域的应用现状与研究趋势	首次将PRISMA方法学严谨性与文献计量技术相结合，系统分析细菌学中AI应用的科学产出和概念结构	主要依赖传统机器学习方法，尚未充分整合深度学习和基于transformer的先进模型	分析细菌学中人工智能技术应用的全球科学产出，基于文献计量趋势提出未来研究议程	细菌学领域的科学文献和研究成果	自然语言处理	NA	文献计量分析、共现网络分析、主题映射	传统机器学习方法	文献元数据	从Scopus和Web of Science检索的文献数据集
138	2025-10-05	Applications of artificial intelligence in early childhood health management: a systematic review from fetal to pediatric periods 2025, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2025.1613150 PMID:41036208	系统综述	系统评估人工智能在胎儿至儿童期健康管理中的应用现状、性能表现和临床转化准备度	首次全面综合评估AI在儿童健康全周期（从胎儿到儿科）的应用现状，分析临床转化面临的关键障碍	纳入研究主要基于单中心回顾性数据（76%），仅21%报告外部验证，缺乏前瞻性验证和临床整合评估	评估AI在胎儿和儿科护理中的应用现状，评估其诊断准确性和临床实用性，识别现实世界实施的关键障碍	0-18岁个体，涵盖胎儿期、新生儿期和儿童期的健康管理	医疗人工智能	儿童健康管理	人工智能模型，深度学习	深度学习模型	医疗数据（包括超声、心电图、临床数据等）	133项研究（从4938条记录中筛选）
139	2025-10-05	The evolution of artificial intelligence technology in non-alcoholic fatty liver disease 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1634165 PMID:41036300	文献计量分析	通过文献计量分析方法系统梳理人工智能技术在非酒精性脂肪肝病研究中的应用发展轨迹	首次采用多软件联合分析策略对NAFLD领域AI研究进行系统性文献计量分析，识别出深度学习算法和多模态数据融合等新兴研究热点	数据标准化和模型可解释性等挑战仍需解决，研究主要基于文献分析缺乏临床实践验证	分析人工智能在非酒精性脂肪肝病领域的研究趋势和关键方向	655篇相关学术文献，涉及60个国家、1462个研究机构和4744位作者	医疗人工智能	非酒精性脂肪肝病	文献计量分析、多软件联合分析（HistCite Pro, Scimago Graphica, VOSviewer, CiteSpace）	深度学习算法	文献元数据、引文数据、关键词共现网络	655篇论文（2010-2025年），其中2019-2024年占83.8%
140	2025-10-05	Diffusion-based skin disease data augmentation with fine-grained detail preservation and interpolation for data diversity 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331404 PMID:41042755	研究论文	提出一种基于扩散模型的皮肤疾病数据增强方法，通过生成高质量合成图像解决医学数据稀缺问题	改进了Stable Diffusion模型，结合病灶区域掩码和多层次嵌入技术，在保持细节的同时实现视觉特征的渐变插值	在临床应用方面存在限制	解决皮肤疾病诊断研究中的数据稀缺问题，提高分类性能	七种皮肤疾病的图像数据	计算机视觉	皮肤疾病	扩散模型、CLIP编码器、分割和修复模型、插值技术	LDM（潜在扩散模型）、Stable Diffusion	图像	七种皮肤疾病的真实和合成图像组合数据集