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
1461	2025-10-05	Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms 2025-Sep-17, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.101007 PMID:40967225	研究论文	通过单核转录组测序和深度学习模型研究肌萎缩侧索硬化症患者眶额皮质中选择性多聚腺苷酸化机制的细胞类型特异性变化	开发了多模态深度学习模型APA-Net，整合转录序列和RNA结合蛋白表达谱来预测选择性多聚腺苷酸化，首次在ALS/FTLD中系统研究这一机制	研究样本量有限，主要关注C9orf72相关ALS和散发性ALS，未覆盖所有ALS亚型	揭示ALS和FTLD神经退行性疾病的细胞类型特异性分子病理机制	C9orf72相关ALS（伴和不伴FTLD）和散发性ALS患者的眶额皮质组织	数字病理学	神经退行性疾病	单核RNA测序，深度学习	多模态深度学习模型	转录组序列数据，RNA结合蛋白表达数据	C9orf72相关ALS和散发性ALS患者脑组织样本	NA	APA-Net	NA	NA
1462	2025-10-05	Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis 2025-Sep-15, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202508358 PMID:40948400	研究论文	提出了一种多尺度细胞间交互空间转录组学分析方法，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术	首次在空间转录组学分析中考虑多尺度细胞间相互作用，结合多尺度拓扑表示与先进空间深度学习技术	NA	改进空间转录组学分析，更准确地识别空间域和细胞类型动态	空间转录组学数据中的细胞间相互作用	生物信息学	NA	空间转录组学	深度学习	空间转录组数据	37个基准空间转录组数据集	NA	NA	聚类评分	NA
1463	2025-10-05	The Narrative Review: Advancements in Heart Failure Diagnosis and Management using Artificial Intelligence: A New Era of Patient Care 2025-09-11, Current cardiology reviews IF:2.4Q2 DOI:10.2174/011573403X369978250818060357 PMID:40947703	综述	本文综述人工智能在心衰诊断与管理中的进展及其对患者护理的影响	系统总结AI技术在心衰诊疗中的创新应用，包括精准诊断、风险预测和个性化治疗方案制定	存在数据整合不足、预测准确性待提升、患者参与度有限、数据隐私与伦理问题以及临床工作流程整合挑战	探讨人工智能技术如何改善心衰患者的诊断和管理策略	心衰患者群体及相关的医疗数据（影像学和心电图数据）	医疗人工智能	心血管疾病	机器学习和深度学习技术	NA	医学影像和心电图数据	NA	NA	NA	NA	NA
1464	2025-10-05	Deep vessel segmentation with U-Net and texture representation of image (TRI) features provides a foundation for improved objective and automated analysis of coronary artery disease from angiography 2025-Sep-09, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109072 PMID:40983000	研究论文	本研究开发了一种结合纹理特征和U-Net架构的深度学习框架，用于提高冠状动脉造影图像中血管分割的准确性	将纹理图像表示特征与U-Net架构相结合，并采用先进的图像预处理技术来捕捉细微血管细节	外部验证有限，直接临床影响评估不足	提高冠状动脉造影中血管分割的准确性，为CAD评估提供定量分析基础	冠状动脉造影图像中的血管结构	计算机视觉	心血管疾病	血管造影	CNN	医学图像	7600张临床血管造影图像用于训练，19名患者约1700张图像用于测试	PyTorch, TensorFlow	U-Net	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, IoU	NA
1465	2025-10-05	Multichannel autostereoscopic measurement system for micro-structured surfaces based on multi-scale depth fusion 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.567001 PMID:40984187	研究论文	提出一种基于多尺度深度融合的多通道自动立体测量系统，用于微结构表面的精确三维重建	开发了结合3D光学通道和2D通道的多通道自动立体测量系统，通过多尺度深度融合技术提升三维重建质量	NA	提高微结构表面三维测量的精度和鲁棒性	微结构表面	计算机视觉	NA	自动立体技术，光学测量	深度学习网络	图像	NA	NA	UniDepth	NA	NA
1466	2025-10-05	Optimizing optical chaotic sequences using GAN and the Fisher-Yates algorithm 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.564934 PMID:40984206	研究论文	提出一种结合深度学习和后处理算法的光学混沌序列优化方案	将生成对抗网络引入传统光学反馈混沌系统，并结合Fisher-Yates算法进行后处理优化	NA	优化光学混沌序列的分布特性和随机性	光学混沌序列	机器学习	NA	光学反馈混沌系统	GAN	序列数据	NA	NA	生成对抗网络	NIST统计测试套件	NA
1467	2025-10-05	Research on the crack detection method of black coating based on machine vision and deep learning 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.568123 PMID:40984237	研究论文	提出一种基于机器视觉和深度学习的黑色涂层裂纹检测方法BCC-YOLO	引入ADown模块替代传统下采样模块，结合iEMA注意力机制和UIoU损失函数，提升小裂纹检测能力并降低计算复杂度	仅针对黑色涂层裂纹检测，未验证在其他材质或颜色涂层的适用性	解决黑色涂层低对比度小裂纹实时检测精度不足的问题	多孔材料表面黑色高辐射涂层的微裂纹	计算机视觉	NA	机器视觉成像	YOLO	图像	自建黑色涂层裂纹数据集	NA	YOLOv10s, BCC-YOLO	精确率, 召回率, FLOPs	NA
1468	2025-10-05	Deep learning enhanced dual-mode fluorescence cooperative imaging using upconversion nanoparticles 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572954 PMID:40984265	研究论文	提出一种深度学习增强的双模态荧光协同成像方法，通过上转换纳米颗粒和人工神经网络实现深层组织高分辨率成像	利用镧系上转换纳米颗粒的多个长寿命中间态，在单泵浦源激发下同时产生穿透性更强的双光子和分辨率更高的四光子荧光，并通过对抗训练与循环一致性约束的双机制神经网络建立双模态信号间的跨域映射	NA	解决多光子显微镜中穿透深度与分辨率之间的权衡问题，实现深层组织厚散射成像	上转换纳米颗粒在深层组织中的荧光成像	生物医学成像	NA	多光子显微镜，上转换纳米颗粒荧光成像	人工神经网络，生成对抗网络	荧光图像	NA	NA	NA	横向分辨率增强（51%），穿透深度（500μm）	NA
1469	2025-10-05	High-quality polarization 3D reconstruction of weakly textured objects by fusing multi-view images 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.570825 PMID:40984276	研究论文	提出一种融合多视图图像和偏振信息的被动3D重建框架，用于弱纹理物体的高质量三维重建	将自注意力增强的PatchMatch网络提供的粗略深度先验与偏振测量获得的精细法向梯度相融合，通过联合优化解决角度反演模糊问题	主要针对弱纹理物体，在强纹理表面的优势可能不明显	开发一种能够处理弱纹理物体的高质量被动3D重建方法	弱纹理物体的三维几何形状	计算机视觉	NA	多视角立体视觉，偏振成像，傅里叶域积分	PatchMatch网络，自注意力机制	多视角图像，偏振测量数据	多种不同的弱纹理物体	NA	自注意力增强的PatchMatch网络	几何细节质量，伪影数量，计算开销	NA
1470	2025-10-05	Multi-input neural channel waveform model for optical fiber WDM transmission based on Volterra series transfer function 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.563482 PMID:40984268	研究论文	提出一种基于Volterra级数传递函数的多输入神经网络信道波形模型，用于光纤波分复用传输系统	在现有物理基础的Volterra级数传递函数算法上，采用频域神经网络参数化，支持多参数输入实现高精度和强泛化能力的WDM信道建模	模型性能仅在特定WDM系统配置下进行了验证，未涉及更广泛的系统参数范围	解决传统分步傅里叶方法计算效率低的问题，实现光纤通信网络中波分复用系统的准确波形建模	光纤波分复用传输信道	机器学习	NA	神经网络参数化	神经网络	频域信号	40通道600公里和5通道1200公里WDM系统仿真	NA	基于Volterra级数传递函数的神经网络架构	Q因子误差	GPU
1471	2025-10-05	End-to-end deep learning framework for key-free physical-layer security in WDM-RoF 2025-Sep-08, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.572940 PMID:40984304	研究论文	提出一种用于WDM-RoF系统的端到端深度学习框架，实现无需密钥的物理层安全	通过联合训练的收发神经网络动态互锁机制与波长通道物理特性绑定实现双重安全机制	仅通过数值仿真验证，未进行实际硬件实验验证	为WDM-RoF系统提供轻量级且鲁棒的物理层安全解决方案	波分复用光纤无线电系统	机器学习	NA	深度学习	神经网络	数值仿真数据	四波长WDM-RoF系统，20公里光纤传输	NA	TransNN, ReceivNN	误码率	NA
1472	2025-10-05	Evaluation of De Novo Deep Learning Models on the Protein-Sugar Interactome 2025-Sep-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673778 PMID:40950156	研究论文	评估从头深度学习模型在蛋白质-糖相互作用组预测中的性能	开发了首个专门用于非共价蛋白质-碳水化合物对接评估的高质量数据集BCAPIN和新型评估指标DockQC	所有模型的预测能力随碳水化合物聚合物长度的增加而下降	评估深度学习模型在蛋白质-糖相互作用组预测中的性能	非共价蛋白质-碳水化合物复合物	机器学习	NA	结构对接	深度学习模型	实验结构数据	BCAPIN数据集	NA	AlphaFold3, Boltz-1, Chai-1, DiffDock, RosettaFold-All Atom	DockQC, 成功率	NA
1473	2025-10-05	Convolutional Neural Network-based Framework for Brain Tumor Classification and Segmentation using Magnetic Resonance Images 2025-Sep-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68428 PMID:40982373	研究论文	提出基于卷积神经网络的框架，用于脑肿瘤的MRI图像分类和分割	集成U-Net、InceptionV3、DenseNet201和Inception-ResNet-v2的混合模型，并结合GPT-4.0自动生成报告	NA	开发自动脑肿瘤识别和分类系统	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像(MRI)	CNN	图像	NA	NA	U-Net, InceptionV3, DenseNet201, Inception-ResNet-v2	准确率	NA
1474	2025-10-05	Dual Encoder-Decoder-Encoder with Adversarial Training for Unsupervised Traffic Accident Detection in Surveillance Videos 2025-Sep-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68731 PMID:40982396	研究论文	提出一种基于双编码器-解码器-编码器框架和对抗训练的无监督监控视频交通事故检测方法	采用双EDE框架双向映射图像分布，结合两阶段训练和对抗机制增强对异常事件的敏感性	未明确说明模型在极端天气或低光照条件下的性能表现	开发无监督的交通事故自动检测系统以提高道路安全和应急响应效率	监控视频中的交通事故和危险驾驶行为	计算机视觉	NA	深度学习	编码器-解码器, GAN	监控视频	真实交通监控数据集	NA	双编码器-解码器-编码器(EDE)	准确率, 鲁棒性	NA
1475	2025-10-05	Deep learning-based classification and segmentation of interictal epileptiform discharges using multichannel electroencephalography 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18463 PMID:40411529	研究论文	开发了一种基于深度学习的框架U-IEDNet，用于多通道脑电图记录中发作间期癫痫样放电的分类和分割	提出结合卷积层、双向门控循环单元和Transformer网络的U型架构，同时保留空间信息和通道间交互特征，并基于脑网络理论分析注意力权重增强模型可解释性	NA	开发高精度的发作间期癫痫样放电自动检测方法	多通道脑电图记录中的发作间期癫痫样放电	医疗人工智能	癫痫	脑电图	CNN, BiGRU, Transformer	多通道脑电图信号	公共数据库370例患者记录和自建数据库43例患者记录	NA	U-IEDNet（U型架构）	召回率, 精确率, F1分数, 假阳性率	NA
1476	2025-10-05	Deep learning-driven abbreviated knee MRI protocols: diagnostic accuracy in clinical practice 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02038-3 PMID:40613973	研究论文	评估深度学习加速膝关节MRI协议在临床实践中的诊断准确性	首次系统评估不同加速因子（2倍、4倍、6倍）的深度学习重建膝关节MRI协议对多种病理的诊断性能	样本量相对较小（71例患者），DL6协议对细微病变敏感性降低，特别是经验较少的阅片者	评估深度学习加速MRI协议在膝关节成像中的诊断性能	71例连续接受膝关节MRI检查的患者	医学影像	膝关节疾病	深度学习重建MRI	深度学习	MRI图像	71例患者	NA	NA	敏感性, 特异性, 观察者间一致性	NA
1477	2025-10-05	Diurnal variation mapping of urban NO2 concentrations at high spatial resolution using mobile phone signaling data 2025-Sep, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109758 PMID:40886398	研究论文	利用手机信令数据开发新型深度学习模型，实现高时空分辨率城市NO₂浓度日变化监测	首次实现基于手机信令数据的250米/1小时时空分辨率NO₂浓度连续估算，开发了专门针对环境变量建模的新型深度学习架构	研究仅在中国宁波市进行验证，模型在其他城市的适用性有待进一步测试	解决高时空分辨率亚日尺度NO₂浓度监测的技术难题	城市大气NO₂浓度分布与日变化特征	环境信息学	NA	手机信令数据分析，深度学习建模	深度学习模型	手机信令数据，环境监测数据，气象数据	宁波市区域数据	NA	新型深度学习架构	R²，5折交叉验证，空间预测验证	NA
1478	2025-10-05	An Ensemble Approach to Emergency Medicine Skill Assessment 2025-Sep-01, Military medicine IF:1.2Q2 DOI:10.1093/milmed/usaf327 PMID:40984092	研究论文	开发一种集成方法用于急诊医学技能的形成性评估，利用多模态数据和可解释深度学习模型	首次将脑成像、眼动追踪和头戴式视频记录相结合，通过集成方法客观评估急诊医学技能	研究专注于气管插管技能评估，可能不适用于其他急诊医学程序	开发客观的急诊医学技能评估方法，解决当前主观评估的局限性	急诊医学培训学员的气管插管技能表现	机器学习	急诊医学	脑成像、眼动追踪、视频记录	可解释深度学习模型	多模态数据（脑成像、眼动追踪、视频）	NA	NA	NA	准确率	NA
1479	2025-10-05	Machine learning methods for gene regulatory network inference 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf470 PMID:40966655	综述	本文系统综述了基于机器学习的基因调控网络推断方法及其相关数据集与评估指标	重点关注前沿深度学习技术在提升基因调控网络推断性能中的新兴作用	NA	支持基因调控研究中GRN推断的应用及新型机器学习方法的开发	基因调控网络（GRNs）及其推断方法	计算生物学	NA	高通量测序技术	监督学习, 无监督学习, 半监督学习, 对比学习, 深度学习	大规模组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1480	2025-10-05	International Validation of Echocardiographic Artificial Intelligence Amyloid Detection Algorithm 2025-Aug-25, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102067 PMID:40965401	研究论文	本研究通过国际多中心回顾性病例对照研究验证了基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在心脏淀粉样变性检测中的性能	开发了首个基于胸骨旁长轴和心尖四腔心切面视频的计算机视觉算法用于心脏淀粉样变性的国际多中心验证	研究为回顾性病例对照设计，样本量相对有限（1553例），需要前瞻性研究进一步验证	验证人工智能算法在心脏淀粉样变性检测中的诊断性能	574名心脏淀粉样变性患者和979名对照患者的超声心动图研究	计算机视觉	心脏淀粉样变性	经胸超声心动图	深度学习	视频	1553例（574例病例+979例对照）	NA	EchoNet-LVH	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA