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
1541	2025-10-05	Machine learning and deep learning approaches in MRI for quantifying and staging fatty liver disease: A systematic review 2025-Sep-20, Journal of medical imaging and radiation sciences IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jmir.2025.102112 PMID:40976110	系统综述	系统评估机器学习和深度学习在MRI中量化与分期脂肪肝疾病的诊断准确性、可重复性和临床应用价值	首次系统综述ML/DL在MRI脂肪肝评估中的应用，特别关注CNN和GAN等先进技术在PDFF量化和疾病分期中的表现	样本量较小、单中心研究设计、不同厂商设备间的变异性	评估机器学习和深度学习技术在MRI脂肪肝定量分析和分期诊断中的性能	疑似或确诊NAFLD、NASH或ALD的人类患者	医学影像分析	脂肪肝疾病	MRI, PDFF, 化学位移编码MRI, Dixon MRI	CNN, GAN	MRI图像	15项研究（样本量25-1038）	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络	AUC, 敏感性, 特异性, ICC, Dice系数	NA
1542	2025-10-05	COLDLNA: Enhancing long-range node features extraction to improve robust generalization ability of drug-target binding affinity prediction in cold-start scenarios 2025-Sep-20, Journal of bioinformatics and computational biology IF:0.9Q4 DOI:10.1142/S0219720025500131 PMID:40977369	研究论文	提出一种名为COLDLNA的新型药物-靶点结合亲和力预测模型，通过增强长程节点特征提取提升冷启动场景下的鲁棒泛化能力	设计了长程节点注意力模块优化药物结构表征，并利用卷积注意力模块从蛋白质氨基酸序列中提取关键长程信息以阐明结合位点	未明确说明模型在更广泛生物数据集上的性能表现及计算效率分析	提升冷启动场景下药物-靶点结合亲和力预测的鲁棒泛化能力	药物分子结构和蛋白质氨基酸序列	机器学习	NA	深度学习	图神经网络,注意力机制	分子图数据,蛋白质序列数据	Davis数据集,KIBA数据集,Human数据集,C. elegans数据集	NA	长程节点注意力模块,卷积注意力模块	MSE	NA
1543	2025-10-05	Deep learning approach for flow visualization in background-oriented schlieren 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.572042 PMID:40981953	研究论文	提出一种基于深度学习的背景纹影法流场可视化方法，用于提高条纹图案解调的鲁棒性	开发了深度学习辅助的子空间方法，能够在严重噪声和不均匀条纹畸变情况下实现可靠的条纹图案解调	NA	提高背景纹影法中条纹图案解调的准确性和鲁棒性	背景纹影法记录的条纹图案	计算机视觉	NA	背景纹影法，衍射光学元件	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1544	2025-10-05	Cascade deep polarization network for precise image semantic segmentation 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.561465 PMID:40981975	研究论文	提出一种级联深度偏振网络，通过将预处理模块集成到端到端深度学习框架中，提升光学偏振图像的语义分割精度	首次将图像去噪、融合和增强等预处理模块直接集成到端到端深度学习网络中，通过自监督损失函数协同训练预处理模块和骨干网络	未明确说明具体的数据集规模和计算资源需求	提高光学偏振图像的语义分割性能	光学偏振图像，包括线性偏振角、线性偏振度和斯托克斯参数	计算机视觉	NA	光学偏振成像技术	深度学习网络	偏振图像	NA	NA	级联深度偏振网络(CDPN)	分割精度，计算速度	NA
1545	2025-10-05	Deep learning-enhanced holographic wavefront sensor for high-order aberration sensing 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.574070 PMID:40981974	研究论文	提出一种深度学习增强的全息波前传感器，用于高精度波前像差检测	采用深度神经网络处理计算机生成全息图产生的多幅偏置图像，克服传统全息模态波前传感器的测量误差和模式限制	DLHWS-p方法需要更多计算资源	开发高精度波前传感技术以检测高阶像差	波前像差，特别是大气湍流引起的高阶像差	计算机视觉	NA	全息波前传感，计算机生成全息图	CNN, UNet	图像	NA	NA	轻量级CNN, UNet	精度，推理速度	需要较多计算资源（针对DLHWS-p方法）
1546	2025-10-05	Full-Spectrum phototherapy in hair loss management: a systematic review of wavelength-dependent mechanisms, clinical efficacy, and future directions 2025-Sep-19, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-025-04616-3 PMID:40968340	综述	系统综述全光谱光疗在脱发治疗中的波长依赖性机制、临床疗效及未来发展方向	提出新型'波长-穿透深度-靶向机制'模型，阐明全光谱光疗对毛囊再生的多层次调控作用	存在治疗窗口窄、患者反应差异大、组织穿透有限等未解决挑战	阐明光疗在脱发管理中的机制、疗效及未来发展方向	斑秃(AA)、雄激素性脱发(AGA)和瘢痕性脱发患者	医学光疗	脱发	全光谱光疗（紫外至中红外波长）	双网络深度学习	临床研究数据	NA	NA	NA	多维疗效评估	NA
1547	2025-10-05	MorphoITH: a framework for deconvolving intra-tumor heterogeneity using tissue morphology 2025-Sep-19, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01504-x PMID:40968388	研究论文	提出了一种利用组织形态学解析肿瘤内异质性的新框架MorphoITH	开发了首个通过常规组织病理切片量化表型多样性来推断分子水平肿瘤内异质性的框架	方法验证主要基于透明细胞肾细胞癌，在其他癌症类型中的适用性有待验证	开发可扩展的方法来量化肿瘤内异质性，支持精准肿瘤学	透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的组织病理切片	数字病理	肾癌	组织病理学分析，多区域测序	深度学习	组织病理切片图像	NA	NA	自监督深度学习模型	与遗传进化模式的对应性验证	NA
1548	2025-10-05	Optimized deep learning-accelerated single-breath-hold abdominal HASTE with and without fat saturation improves and accelerates abdominal imaging at 3 Tesla 2025-Sep-18, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01838-3 PMID:40968371	研究论文	评估深度学习加速的单次屏气腹部HASTE序列（含与不含脂肪抑制）在3特斯拉磁共振中的图像质量和可行性	首次系统比较深度学习加速HASTE序列在有无脂肪饱和条件下的技术可行性和图像质量	样本量相对有限（10名健康志愿者和50名患者），未包含更多病理情况	评估深度学习加速单次屏气T2加权腹部成像的技术性能和图像质量	健康志愿者和患者的上腹部磁共振成像	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像（MRI），深度学习加速单次激发快速自旋回波	深度学习模型	磁共振图像	10名健康志愿者和50名患者	NA	NA	图像质量评分，器官轮廓清晰度评分，伪影评分，脂肪饱和效果评分	3特斯拉磁共振设备
1549	2025-10-05	An Efficient Neuro-framework for Brain Tumor Classification Using a CNN-based Self-supervised Learning Approach with Genetic Optimizations 2025-Sep-18, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X378103250806214613 PMID:40976894	研究论文	提出一种基于自监督学习和遗传算法优化的高效深度学习框架用于脑胶质瘤MRI图像分类	结合SimCLR自监督学习、深度嵌入聚类、加权集成模型和差分进化优化的遗传算法进行多阶段优化	需要大量计算资源且需要进一步的临床验证	开发用于脑胶质瘤MRI图像分类的鲁棒高效深度学习框架	脑胶质瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	NA	NA	EfficientNet-B7, ResNet-50, DenseNet-121	准确率	NA
1550	2025-10-05	Multi-filter stacking in inception V3 for enhanced Alzheimer's severity classification 2025-Sep-16, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.049 PMID:40967471	研究论文	提出一种结合多滤波器堆叠与Inception V3架构的新方法，用于增强阿尔茨海默病严重程度分类	首次将多滤波器堆叠技术与Inception V3架构结合，能够捕获多尺度空间特征以检测不同疾病阶段的细微结构变化	NA	开发更准确和高效的阿尔茨海默病严重程度自动分类技术	阿尔茨海默病患者	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	CNN	图像	NA	NA	Inception V3	准确率	NA
1551	2025-10-05	Estimation of variable optical feedback coupling factor for self-mixing interferometry by signal-to-image translation 2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.567935 PMID:40981854	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，通过信号到图像的转换来估计自混合干涉测量中的可变光学反馈耦合因子	首次将一维自混合干涉信号转换为二维图像表示，利用卷积神经网络提取上下文丰富特征来增强参数估计性能	NA	开发一种可靠估计可变光学反馈耦合因子的方法，提升自混合干涉传感器的性能	自混合干涉信号	机器学习和信号处理	NA	自混合干涉测量技术	CNN	信号数据和图像数据	NA	NA	卷积神经网络	鲁棒性评估	NA
1552	2025-10-05	Deep learning-enhanced spectral ghost imaging with accelerated and high-fidelity reconstruction 2025-Sep-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.573030 PMID:40981855	研究论文	提出一种结合深度学习框架的计算光谱鬼成像方法，显著提高重建保真度并减少测量采集时间	将深度学习与光谱鬼成像相结合，仅需8000次测量即可实现高保真重建，比传统方法减少10倍以上采集时间	模型仅使用模拟数据进行训练，未在真实实验数据上验证	改进光谱鬼成像技术的重建质量和效率	光谱鬼成像系统	计算机视觉	NA	光谱鬼成像	CNN	光谱数据	8000-100000次测量实现	NA	编码器-解码器	重建保真度, 图像质量	NA
1553	2025-10-05	Predicting emergent phenotypes from single cell populations using CELLECTION 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.02.673886 PMID:40950226	研究论文	提出CELLECTION深度学习框架，通过单细胞群体数据预测涌现表型	开发可解释的深度学习框架，能够关联实例子群与不同涌现表型	NA	从单细胞群体中预测涌现表型	单细胞群体数据	机器学习	NA	单细胞分析	深度学习	单细胞数据	NA	NA	NA	NA	NA
1554	2025-10-05	Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction 2025-Sep-05, ArXiv PMID:40949764	综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了人工智能驱动的MRI运动伪影检测与校正方法	首次对基于深度学习的MRI运动伪影处理方法进行系统性综述和定量荟萃分析，特别关注生成模型的应用潜力	方法泛化能力有限，依赖配对训练数据，存在视觉失真风险，缺乏标准化数据集和报告协议	评估人工智能方法在MRI运动伪影检测与校正中的发展现状、有效性、挑战和未来研究方向	磁共振成像中的运动伪影	医学影像分析	NA	磁共振成像	深度学习,生成模型	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1555	2025-10-05	Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products 2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.31.673394 PMID:40950011	研究论文	本研究通过深度学习技术验证了自然产物化学相似性与物种进化距离之间的相关性	首次在大规模分类尺度上系统验证了进化距离与自然产物化学相似性的相关性，并开发了基于深度学习的新计算框架	真菌和后生动物数据存在复杂性，可能受水平基因转移、趋同进化和数据集覆盖不完整的影响	研究自然产物的进化动力学和化学空间分布规律	自然产物（NPs）和不同分类群的物种（开花植物、针叶树、真菌、后生动物）	机器学习	NA	深度学习嵌入技术	Transformer	化学结构数据（SMILES）	Lotus自然产物数据库中的大规模数据	NA	Chemformer, SMILES Transformer	化学相似性度量	NA
1556	2025-10-05	Relations Between Pulsatility in the Optic Nerve Head or Peripapillary Retinal Vessels and the Rate of Progression in Glaucoma 2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.12.34 PMID:40956022	研究论文	本研究通过深度学习模型分析青光眼患者视神经乳头和视网膜血管搏动性与疾病进展速率的关系	首次同时量化视神经乳头和视网膜周围多个位置的血管搏动性，并发现视网膜周围动脉搏动性增加与青光眼快速进展相关	样本量相对有限（181只眼），研究结果需要在更大规模人群中验证	探究青光眼患者视神经乳头和视网膜血管搏动性与疾病进展速率的关系	139名参与者的181只青光眼患眼	数字病理学	青光眼	光学相干断层扫描血管成像，激光散斑血流成像	深度学习	医学影像	139名参与者的181只眼，每半年检测一次，至少六次访视	NA	NA	Pearson相关系数，P值	NA
1557	2025-10-05	Reconstruction of total-body multi parametric images with shortened-duration dynamic [68Ga]Ga-PSMA-11 and [68Ga]Ga-FAPI-04 PET scans 2025-Sep-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adfe33 PMID:40840511	研究论文	通过深度学习技术将全身动态PET扫描时间从1小时缩短至20分钟，实现多参数图像重建	首次将动态PET帧预测、参数线性拟合和生成对抗网络结合，形成完整的深度学习框架，显著缩短扫描时间	样本量相对有限（49名受试者），需要在更大样本上验证方法的普适性	开发缩短动态PET扫描时间的技术，改善患者体验并降低成本和运动伪影	49名接受[68Ga]Ga-FAPI-04和[68Ga]Ga-PSMA-11 PET扫描的受试者	医学影像分析	前列腺癌	动态PET成像，深度学习重建	GAN	PET影像数据	49名受试者（18名[Ga]Ga-FAPI-04，31名[Ga]Ga-PSMA-11）	NA	生成对抗网络	PSNR, SSIM, Pearson相关系数	NA
1558	2025-10-05	A deep learning-based prediction model for prognosis of cervical spine injury: a Japanese multicenter survey 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08708-0 PMID:39930051	研究论文	开发基于深度学习的预测模型，用于预测老年颈椎损伤患者的预后结果	首次在老年颈椎损伤预后预测中应用深度学习模型，并识别出传统统计分析未发现的显著预测因素如上肢创伤	研究仅限于日本患者数据，样本量为1512例，需要外部验证	开发深度学习预测模型以改善老年颈椎损伤患者的预后预测	1512名65岁及以上老年颈椎损伤患者	医疗人工智能	颈椎损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据	1512名老年患者	NA	NA	准确率	NA
1559	2025-10-05	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够通过超声数据预测骨骼肌密度	首次提出基于超声成像的自动化肌肉营养状况评估方法，探索了超声数据预测CT评估的肌肉密度的可行性	单中心观察性研究，样本代表性有限，需要外部验证和扩展到其他肌肉群	开发深度学习模型预测骨骼肌密度，探索超声在肌肉营养评估中的新应用	成年参与者的腹直肌	医学影像分析	肌肉减少症	超声成像，CT扫描	深度学习模型	超声图像，CT数据	551名参与者（平均年龄67±17岁，323名男性），共1090张超声图像	NA	NA	分类准确率70%，AUC值0.89, 0.79, 0.90	NA
1560	2025-10-05	DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02797-x PMID:40859022	研究论文	开发了基于高质量PTM图谱的深度学习框架DeepMVP，用于准确预测蛋白质翻译后修饰位点和变异诱导的修饰改变	构建了大规模高质量PTM图谱数据集PTMAtlas，并开发了能够同时预测六种PTM类型的深度学习框架	NA	通过深度学习准确预测蛋白质翻译后修饰位点和变异诱导的修饰改变	蛋白质翻译后修饰位点和错义变异	机器学习	癌症	质谱分析	深度学习	质谱数据	397,524个PTM位点，来自241个公共质谱数据集	NA	NA	准确性，与实验结果的吻合度	NA