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
14941	2025-10-07	Fitting Atomic Structures into Cryo-EM Maps by Coupling Deep Learning-Enhanced Map Processing with Global-Local Optimization 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00004 PMID:40152222	研究论文	提出一种结合深度学习增强图谱处理与全局-局部优化的方法，用于将原子结构拟合到冷冻电镜密度图中	集成深度学习骨架图谱提取与全局-局部结构姿态搜索的渐进式方法	NA	提高原子结构在冷冻电镜密度图中的拟合精度	蛋白质和核酸复合物的冷冻电镜图谱	计算机视觉	NA	冷冻电镜(cryo-EM)、冷冻电子断层扫描(cryo-ET)	深度学习	密度图、原子结构	基准数据集（包含蛋白质和核酸复合物的cryo-ET和cryo-EM图谱）	NA	NA	NA	NA
14942	2025-10-07	A Specialized and Enhanced Deep Generation Model for Active Molecular Design Targeting Kinases Guided by Affinity Prediction Models and Reinforcement Learning 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00074 PMID:40175286	研究论文	开发了一种专门针对激酶抑制剂设计的深度学习分子生成框架KinGen	整合强化学习、迁移学习和专门奖励模块，利用结合亲和力预测模型指导分子生成过程	NA	开发高效的激酶靶向小分子抑制剂生成方法	激酶蛋白和小分子抑制剂	机器学习	癌症	深度学习分子生成	深度生成模型,强化学习	化学结构数据	NA	NA	KinGen	对接分数	NA
14943	2025-10-07	LUND-PROBE - LUND Prostate Radiotherapy Open Benchmarking and Evaluation dataset 2025-Apr-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04954-5 PMID:40216786	研究论文	介绍一个用于前列腺癌放疗研究的公开临床数据集LUND-PROBE	提供包含MRI和合成CT图像、分割标注、放疗剂量分布及DL生成分割的综合性前列腺癌放疗数据集	NA	促进自动化放疗治疗计划、分割、观察者间分析和DL模型不确定性研究	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	MRI、合成CT、深度学习分割	深度学习	医学影像（MRI、CT）、分割标注、剂量分布图	432例前列腺癌患者（基础数据集）+35例患者（扩展数据集）	NA	NA	NA	AIDA Data Hub数据平台
14944	2025-10-07	Leveraging ensemble convolutional neural networks and metaheuristic strategies for advanced kidney disease screening and classification 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93950-1 PMID:40216822	研究论文	开发基于集成卷积神经网络和元启发式策略的AI系统，用于肾脏疾病的自动筛查和分类	结合多种深度学习模型（MobileNet-V2、ResNet50、EfficientNet-B0）并通过改进的灰狼优化算法优化超参数，利用Bi-LSTM增强特征提取	仅针对肾脏结石、囊肿和肿瘤三类疾病，未提及其他肾脏疾病类型的适用性	开发自动识别肾脏疾病的AI诊断系统以解决肾病专家短缺问题	肾脏疾病（结石、囊肿、肿瘤）	计算机视觉	肾脏疾病	CT成像	CNN, Bi-LSTM	CT图像	12,446张全腹部和尿路造影CT图像	TensorFlow, PyTorch	MobileNet-V2, ResNet50, EfficientNet-B0, Bi-LSTM	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, AUC	NA
14945	2025-10-07	Predicting PD-L1 status in NSCLC patients using deep learning radiomics based on CT images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91575-y PMID:40216830	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习影像组学的方法，通过CT图像预测非小细胞肺癌患者的PD-L1表达状态	首次将深度学习影像组学与临床数据结合构建联合模型，显著提升PD-L1状态预测性能	样本量相对有限（352例患者），需进一步扩大验证	开发非侵入性方法预测NSCLC患者PD-L1表达状态	352例已知PD-L1表达状态的非小细胞肺癌患者	医学影像分析	肺癌	CT影像，深度学习影像组学	深度学习	CT医学图像	352例NSCLC患者（170例PD-L1阳性）	NA	ResNet50	AUC, 敏感度, 特异度	NA
14946	2025-10-07	Continuous sleep depth index annotation with deep learning yields novel digital biomarkers for sleep health 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01607-0 PMID:40216900	研究论文	提出一种基于深度学习的连续睡眠深度指数标注方法，用于生成睡眠健康的新型数字生物标志物	将传统离散睡眠分期转化为连续睡眠深度指数，能够捕捉更细微的睡眠结构变化	NA	开发更精细的睡眠监测方法并发现与健康风险相关的睡眠亚型	来自四个大型队列的10,000多例多导睡眠图记录	数字病理学	老年疾病	多导睡眠图	深度学习	生理信号数据	超过10,000例睡眠记录	NA	NA	相关性分析, 风险比	NA
14947	2025-10-07	Application of the YOLOv11-seg algorithm for AI-based landslide detection and recognition 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95959-y PMID:40216897	研究论文	本研究提出基于YOLOv11-seg深度学习模型的滑坡智能识别方法，用于滑坡检测和识别	优化YOLOv11-seg模型的特征提取和分割模块，提升复杂地形下滑坡边界检测精度和像素级分割能力	NA	开发高效准确的滑坡检测方法，为地质灾害监测和防灾减灾提供技术支持	滑坡现象及其在复杂地形中的特征表现	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11-seg	图像	Bijie-Landslide数据集	NA	YOLOv11-seg	精确率, 召回率, F1分数, mAP	NA
14948	2025-10-07	Deep learning-based classification of lymphedema and other lower limb edema diseases using clinical images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97564-5 PMID:40216943	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI系统，用于通过临床图像分类淋巴水肿和其他下肢水肿疾病	首次将深度学习应用于淋巴水肿与其他下肢水肿疾病的图像分类，EfficientNetV2模型达到最高准确率，并使用Grad-CAM增强模型可解释性	数据集多样性有限，评估环境受控，需要在真实世界环境中进一步验证	提高下肢水肿疾病的诊断准确性，减少诊断延迟	淋巴水肿、慢性静脉功能不全、深静脉血栓和系统性疾病引起的下肢水肿	计算机视觉	淋巴水肿	深度学习	CNN,Transformer	图像	1622张临床图像	NA	EfficientNetV2	准确率	NA
14949	2025-10-07	Fine-grained forecasting of COVID-19 trends at the county level in the United States 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01606-1 PMID:40216974	研究论文	提出FIGI-Net模型用于美国县级COVID-19趋势的细粒度预测	使用县级数据实现更细粒度的预测，采用堆叠双向LSTM结构，能够准确预测新爆发或峰值等突变情况	依赖较大数据集，而疫情数据的动态演变特性可能影响模型效果	实现COVID-19感染趋势的细粒度预测以支持公共卫生响应	美国县级COVID-19数据	机器学习	COVID-19	时间序列预测	LSTM	时间序列数据	县级数据（具体数量未明确说明）	NA	堆叠双向LSTM	NA	NA
14950	2025-10-07	Predicting the efficacy of microwave ablation of benign thyroid nodules from ultrasound images using deep convolutional neural networks 2025-Apr-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02989-7 PMID:40217199	研究论文	本研究使用深度学习模型预测良性甲状腺结节微波消融治疗效果	首次将预训练的卷积神经网络模型应用于预测甲状腺结节微波消融疗效，特别是识别VRR<50%的低反应结节	这是一项初步研究，与实际临床应用存在差距，需要更深入的研究来开发更好的深度学习模型	预测良性甲状腺结节微波消融治疗的效果	良性甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声引导微波消融	CNN	超声图像	NA	NA	VGG19,ResNet50,EfficientNetB1,EfficientNetB0,InceptionV3	准确率,灵敏度,特异性,阳性预测值,阴性预测值,AUC	NA
14951	2025-10-07	Deep learning assisted analysis of biomarker changes in refractory neovascular AMD after switch to faricimab 2025-Apr-11, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00669-2 PMID:40217505	研究论文	本研究利用深度学习算法分析难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者转为使用Faricimab治疗后OCT生物标志物的变化	首次将深度学习驱动的生物标志物分割技术应用于评估新型双特异性抑制剂Faricimab在难治性nAMD患者中的疗效和持久性	回顾性研究设计，样本量相对较小（46只眼），缺乏长期随访数据	评估Faricimab在难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的治疗效果和持久性	难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	CNN	医学影像	41名患者的46只眼	NA	卷积神经网络	生物标志物定量分析，治疗间隔时间，视力稳定性	NA
14952	2025-10-07	Novel deep learning algorithm based MRI radiomics for predicting lymph node metastases in rectal cancer 2025-Apr-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96618-y PMID:40204902	研究论文	本研究开发基于MRI影像组学的深度学习算法预测直肠癌淋巴结转移	结合临床评估模型与多参数MRI深度特征构建影像组学列线图预测模型	回顾性研究，样本量有限（430例患者）	预测直肠癌患者淋巴结转移状态	直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	多参数MRI	深度学习	医学影像	430例直肠癌患者（来自两个医疗中心），其中192例（44.65%）淋巴结转移阳性	NA	NA	AUC	NA
14953	2025-10-07	Artificial Intelligence in Dentistry: A Narrative Review of Diagnostic and Therapeutic Applications 2025-Apr-08, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.946676 PMID:40195079	综述	本文系统回顾了人工智能在牙科领域诊断和治疗应用的最新进展	全面梳理了AI在牙科多领域的应用现状，包括牙髓病、牙周病、口腔种植、正畸等，并识别了当前面临的关键挑战和未来发展方向	存在数据标注不准确、细粒度特征表达能力有限、缺乏通用模型、算法偏见及法律风险等挑战	探讨人工智能在牙科领域的诊断和治疗应用，促进其有效融入临床实践	口腔疾病（牙髓病、牙周病、口腔种植、正畸、修复治疗、口腔颌面外科）	数字病理	口腔疾病	机器学习、人工神经网络、深度学习	NA	影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
14954	2025-10-07	Reinforcement learning using neural networks in estimating an optimal dynamic treatment regime in patients with sepsis 2025-Apr-08, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108754 PMID:40222267	研究论文	本研究提出了一种结合神经网络与强化学习的算法，用于确定脓毒症患者的最佳多阶段液体复苏剂量	首次将神经网络与强化学习相结合用于脓毒症动态治疗方案优化，利用深度学习架构的灵活性减少模型设定错误	研究方法基于MIMIC-III数据库的回顾性数据，需要前瞻性研究验证临床效果	确定脓毒症患者的最佳多阶段液体复苏治疗方案	脓毒症患者	机器学习	脓毒症	强化学习	神经网络	电子健康记录	MIMIC-III数据库中的脓毒症队列	NA	神经网络	正确分类最优治疗百分比, 预测反事实平均结局	NA
14955	2025-10-07	Intelligent Detection and Recognition of Marine Plankton by Digital Holography and Deep Learning 2025-Apr-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072325 PMID:40218838	研究论文	提出结合数字全息和深度学习算法的智能方法，用于海洋浮游生物的检测与识别	开发了集成A-Unet网络和YOLOv5端到端检测系统，通过单张全息图实现稳定高效的浮游生物重建与识别	需要在严格控制的实验室环境中进行数字全息记录，重建过程涉及耗时迭代计算	实现海洋浮游生物的智能检测与识别	海洋浮游生物（包括桡足类、被囊类和多毛类等）	计算机视觉	NA	数字全息成像技术	CNN	全息图像	来自中国潍坊的典型海洋浮游生物样本	YOLOv5	A-Unet, YOLOv5	结构相似性, 平均准确率	NA
14956	2025-10-07	Incremental learning for acute lymphoblastic leukemia classification based on hybrid deep learning using blood smear image 2025-Apr-05, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108456 PMID:40222054	研究论文	提出一种基于切线沙猫群优化-长短期记忆-LeNet混合深度学习模型，用于急性淋巴细胞白血病的精确分类	结合切线沙猫群优化算法与增量学习的混合深度学习架构，用于白血病血涂片图像分类	NA	开发快速准确的白血病自动诊断系统	急性淋巴细胞白血病血涂片图像	计算机视觉	白血病	血涂片图像分析	LSTM, CNN	图像	NA	NA	LeNet, L-LeNet	准确率, 真阴性率, 召回率, 假阴性率, 假阳性率, 精确率	NA
14957	2025-10-07	Emittance minimization for aberration correction I: Aberration correction of an electron microscope without knowing the aberration coefficients 2025-Apr-05, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114137 PMID:40222084	研究论文	本文提出一种基于发射度最小化的电子显微镜像差校正方法，无需预先知道像差系数	从加速器物理角度重新定义像差校正问题，将其转化为电子束发射度最小化问题，并利用深度学习模型预测发射度增长	方法依赖于Ronchigram图像的质量和深度学习模型的训练效果	开发无需像差系数的电子显微镜自动像差校正方法	扫描透射电子显微镜(STEM)的电子束	计算机视觉	NA	Ronchigram成像，深度学习	深度学习模型	Ronchigram图像	NA	NA	NA	发射度变化预测准确度	NA
14958	2025-10-07	An Explainable LSTM-Based Intrusion Detection System Optimized by Firefly Algorithm for IoT Networks 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072288 PMID:40218800	研究论文	提出一种基于LSTM和萤火虫算法优化的可解释入侵检测系统，用于保护物联网网络安全	结合统计方法和元启发式算法进行特征选择，并集成可解释AI工具提供模型决策透明度	仅在两个公开数据集上进行测试，需要更多实际场景验证	开发高效且可解释的物联网网络入侵检测系统	物联网网络流量数据	机器学习	NA	特征选择算法，深度学习	LSTM	网络流量数据	NF-BoT-IoT-v2和IoTID20两个公开数据集	NA	LSTM	准确率	NA
14959	2025-10-07	An End-to-End General Language Model (GLM)-4-Based Milling Cutter Fault Diagnosis Framework for Intelligent Manufacturing 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072295 PMID:40218806	研究论文	提出基于GLM-4的端到端铣刀故障诊断框架，用于智能制造场景	首次将大语言模型GLM-4应用于刀具故障诊断领域，在小样本场景下展现优越性能	仅验证于特定数据集，未在更广泛工业场景测试	提升智能制造中铣刀故障诊断的准确性和鲁棒性	数控机床铣刀	智能制造	NA	大语言模型	GLM-4	传感器数据	PHM 2010数据集和专有铣刀数据集	NA	GLM-4	准确率	NA
14960	2025-10-07	Resource-Constrained Specific Emitter Identification Based on Efficient Design and Network Compression 2025-Apr-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25072293 PMID:40218805	研究论文	提出一种基于高效设计和模型压缩的资源受限特定辐射源识别方法	开发轻量级卷积网络LCNet并引入稀疏正则化技术，在完全连接层实现超过99%的特征维度压缩	未明确说明方法在其他类型信号数据集上的泛化能力	解决资源受限边缘设备上的特定辐射源识别问题	自动相关监视广播(ADS-B)和Wi-Fi信号数据	机器学习	NA	深度学习	CNN	信号数据	公开ADS-B和Wi-Fi数据集	NA	LCNet	准确率	资源受限边缘设备