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
141	2025-10-04	BRAID: Input-Driven Nonlinear Dynamical Modeling of Neural-Behavioral Data 2025-Sep-23, ArXiv PMID:41040807	研究论文	提出BRAID深度学习框架，用于建模神经行为数据的非线性动力学，同时显式整合外部输入	在循环神经网络中引入预测目标，将内在神经群体动力学与输入效应分离，并通过多阶段优化方案优先学习与行为相关的内在动力学	NA	开发能够同时建模神经动力学和外部输入影响的神经网络框架	神经群体活动和行为数据	机器学习	NA	深度学习	循环神经网络(RNN)	神经活动数据、行为数据、感觉刺激数据	NA
142	2025-10-04	Rational Multi-Modal Transformers for TCR-pMHC Prediction 2025-Sep-22, ArXiv PMID:41040809	研究论文	提出一种基于可解释性方法构建的新型多模态Transformer模型用于预测TCR-pMHC相互作用	开发了新的后验可解释性方法指导模型架构设计，优化交叉注意力策略，引入基于解释质量的早停准则	NA	预测T细胞受体与肽-MHC复合物的相互作用，为T细胞免疫疗法开发提供支持	T细胞受体(TCR)和肽-MHC(pMHC)复合物	自然语言处理	NA	深度学习	Transformer编码器-解码器	序列数据	NA
143	2025-10-04	CryoFSL: An Annotation-Efficient, Few-Shot Learning Framework for Robust Protein Particle Picking in Cryo-EM Micrographs 2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.19.677446 PMID:41000909	研究论文	提出一种基于少量标注的冷冻电镜蛋白质颗粒识别框架CryoFSL，显著降低标注需求并提升低信噪比条件下的鲁棒性	基于SAM2模型构建轻量级适配器的少样本学习框架，仅需5张标注显微图像即可实现鲁棒颗粒识别	NA	开发标注效率高、泛化能力强的冷冻电镜蛋白质颗粒自动识别方法	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电子显微镜	少样本学习框架（基于SAM2）	图像	仅需5张标注显微图像即可实现有效识别
144	2025-10-04	Deep learning-based prediction of cardiopulmonary disease in retinal images of premature infants 2025-Sep-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.18.25336004 PMID:41001491	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用早产儿视网膜图像预测支气管肺发育不良和肺动脉高压	首次利用常规ROP筛查的视网膜图像预测心肺疾病，并证明多模态模型优于单一特征模型	样本量相对有限，研究仅包含493名婴儿，且为回顾性研究设计	探索视网膜图像特征与早产儿心肺疾病的关联性，开发早期预测模型	493名接受ROP筛查的早产儿	数字病理学	心血管疾病	深度学习，支持向量机	ResNet18，SVM	视网膜图像，人口统计学数据	493名早产儿（BPD队列99名，PH队列37名测试集）
145	2025-10-04	Unveiling genetic architecture of white matter microstructure through unsupervised deep representation learning of fractional anisotropy maps 2025-Sep-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7411165/v1 PMID:41001519	研究论文	提出基于深度学习的无监督白质表征框架UDR-WM，用于从FA图像中提取遗传特征并分析白质微结构的遗传架构	首次采用无监督深度学习方法从体素级FA图像中提取全脑白质特征(UDIP-FA)，无需先验解剖假设，显著提高了对衰老的敏感性和遗传力	NA	揭示白质微结构的遗传架构及其与脑部疾病和认知特征的遗传关联	白质微结构特征(UDIP-FA)及其相关基因	医学影像分析	精神分裂症、帕金森病、神经精神疾病	扩散MRI、全基因组关联研究(GWAS)、网络分析	深度学习	医学影像(FA图像)	NA
146	2025-10-04	Will artificial intelligence solve the riddle of athlete development? A critical review of how AI is being used for athlete identification, selection, and development 2025-Sep-15, Psychology of sport and exercise IF:3.1Q1 DOI:10.1016/j.psychsport.2025.102978 PMID:41038088	综述	本文批判性回顾了人工智能在运动员识别、选拔和发展领域的应用现状与挑战	首次系统梳理AI在运动员发展三大关键领域（评估、选拔分类、训练发展）的应用模式与潜在价值	未明确说明纳入文献的具体数量和质量评估标准	评估人工智能在体育科学领域特别是运动员发展中的应用范围、效用及相关挑战	体育科学研究中涉及运动员识别、选拔和发展的相关文献	机器学习	NA	机器学习、深度学习	NA	文献资料	通过数据库、参考文献和书籍章节等渠道获取的合格文献
147	2025-10-04	A Novel Convolutional Neural Network for Automated Multiple Sclerosis Brain Lesion Segmentation 2025 Sep-Oct, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70085 PMID:40937688	研究论文	开发了一种基于深度学习的多发性硬化脑病灶自动分割算法FLAMeS	基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net架构，在多个外部数据集上验证了优于现有公开方法的性能	主要漏检小于10mm³的小病灶	开发自动化的多发性硬化脑病灶分割算法	多发性硬化患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化	磁共振成像（MRI），特别是T2加权FLAIR序列	CNN，基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net	医学图像	训练集668个FLAIR扫描（1.5T和3T），测试集包括三个外部数据集（MSSEG-2:14例，MSLesSeg:51例，临床队列:10例）
148	2025-10-04	Artificial Intelligence-Based Model Exploiting Hematoxylin and Eosin Images to Predict Rare Gene Mutations in Patients With Lung Adenocarcinoma 2025-Sep, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00093 PMID:41004706	研究论文	开发基于人工智能的深度学习模型，利用H&E染色图像预测肺腺癌患者的罕见基因突变	首次使用ResNeXt101深度学习框架从常规H&E染色图像中预测多种罕见基因突变，并在转移性癌症数据集上验证模型泛化能力	样本量相对有限（共213例），在转移性数据集上仅能成功预测6个基因中的3个突变	开发准确预测肺腺癌基因突变的AI模型，替代复杂耗时的分子诊断方法	肺腺癌患者和转移性癌症患者	数字病理	肺癌	深度学习	ResNeXt101	H&E染色病理图像	213例患者（144例来自中国医科大学附属第一医院，69例来自TCGA-LUAD数据库）
149	2025-10-04	Self-contrastive weakly supervised learning framework for prognostic prediction using whole slide images 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000972 PMID:41026797	研究论文	提出一种基于全切片图像的弱监督学习框架用于预后预测	首创三部分框架：基于卷积网络的组织分割算法、对比学习模块和嵌套多示例学习分类模块	初步研究揭示了组织病理学图像分析在治疗结果预测方面的不足	解决自动化预后预测的重大挑战	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习	CNN、对比学习、多示例学习	全切片图像	私有数据队列（具体数量未提供）
150	2025-10-04	Explainable ResNet-long short-term memory model for the classification of bowel sounds frequency based on multifeature fusion 2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251376915 PMID:41027655	研究论文	开发基于多特征融合的可解释ResNet-LSTM模型用于肠鸣音频率分类	首次将ResNet50 V2与LSTM结合，通过多特征融合和可解释AI技术实现肠鸣音分类	NA	开发准确客观的肠鸣音活动水平分类方法，用于胃肠功能评估	肠鸣音信号	生物医学信号处理	胃肠疾病	迁移学习、多特征融合、可解释AI	ResNet50 V2 + LSTM	音频信号	来自三个医疗机构的前瞻性多中心研究
151	2025-10-04	Development of an embedded diagnostic tool for visual misalignment screening 2025-Sep, HardwareX IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ohx.2025.e00692 PMID:41030858	研究论文	开发了一种基于计算机视觉和深度学习的低成本嵌入式系统，用于初步斜视筛查	集成了NASNetLarge卷积神经网络转换为TensorFlow Lite实现实时推理，并采用新型治疗验证机制通过逐帧分析瞳孔到刺激物距离来检测微斜视	验证数据集规模有限（27张专有图像），需要在更大样本上进一步验证	开发低成本便携式斜视筛查系统，适用于资源匮乏环境	斜视筛查和眼动追踪	计算机视觉	眼科疾病	深度学习、计算机视觉	CNN（NASNetLarge）、TensorFlow Lite	图像	专有数据集27张图像，平衡数据集1000张图像
152	2025-10-04	SurvBoard: standardized benchmarking for multi-omics cancer survival models 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf521 PMID:41031875	研究论文	介绍SurvBoard基准框架，用于标准化多组学癌症生存预测模型的性能评估	开发了首个标准化多组学癌症生存模型基准测试框架，支持单癌种与泛癌种模型比较，并能评估缺失模态数据的使用价值	NA	解决多组学癌症生存预测模型性能评估标准化不足的问题	多组学癌症生存预测模型	生物信息学	癌症	多组学整合分析	统计模型与深度学习模型	基因组、转录组、表观遗传组和蛋白质组等多组学数据	NA
153	2025-10-04	Deep Learning on Histologic Slides Accurately Predicts Consensus Molecular Subtypes and Spatial Heterogeneity in Colon Cancer 2025-Aug-25, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100877 PMID:40865918	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，通过组织切片图像预测结肠癌的共识分子亚型及其空间异质性	首次使用常规H&E染色全切片图像通过深度学习预测CMS和肿瘤内异质性，无需额外分子检测	研究基于三个独立队列，但样本量相对有限，需要进一步验证	开发基于深度学习的结肠癌分子亚型预测方法	结肠癌患者组织切片图像	数字病理学	结肠癌	深度学习	自监督模型和弱监督模型	全切片图像	来自PETACC-8、TCGA-COAD和PRODIGE-13队列的1996名患者
154	2025-10-04	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	提出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	开发能够准确预测蛋白质构象动力学的计算方法	蛋白质动态接触图、构象动力学	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、实验结构集合、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、HIV-1蛋白酶同源二聚体等多个测试系统
155	2025-10-04	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	介绍一种基于大规模学习的自主颈动脉超声机器人系统UltraBot，实现专家级性能	提出四个创新点：统一的模仿学习框架、大规模专家演示数据集、全面扫描协议、临床导向验证	NA	开发能够实现专家级自主颈动脉超声检查的机器人系统	颈动脉超声检查	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，规模扩大100倍
156	2025-10-04	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究通过多器官AI内表型分析大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因	首次提出'泛疾病'概念，利用弱监督深度学习模型从多器官数据中识别11个AI生物标志物	NA	研究大脑、眼睛和心脏疾病的异质性和共享病因机制	129,340名参与者的多器官影像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	医学人工智能	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	多器官成像、遗传分析、蛋白质组学、RNA-seq、弱监督深度学习	Surreal-GAN	影像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
157	2025-10-04	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序DNA甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习技术整合多个预训练单模型预测，引入注意力权重机制，在保证准确性的同时减少计算资源消耗	未明确说明具体的数据集规模和实验条件限制	开发更准确可靠的DNA甲基化检测工具	DNA甲基化修饰	生物信息学	NA	纳米孔测序，深度学习	集成学习，注意力机制	DNA测序数据	NA
158	2025-10-04	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测环状RNA与RNA结合蛋白的相互作用位点	首次将图卷积网络和图注意力网络应用于circRNA结构特征建模，并融合多种序列编码方案和双向LSTM模块	未明确说明模型在未知数据集上的泛化能力及计算复杂度	开发高精度的circRNA-RBP相互作用预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、双向LSTM、多头注意力机制	图神经网络（GNN）、CNN、LSTM	序列数据、结构数据	16个基准数据集
159	2025-10-04	A review on learning-based algorithms for tractography and human brain white matter tracts recognition 2025-Aug, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03637-7 PMID:40464927	综述	本文综述了基于学习算法的脑白质纤维束追踪与识别方法	扩展了先前相关综述，涵盖最新方法、网络架构细节，并通过全面比较评估基于学习方法的效率	NA	探讨基于学习算法在脑白质纤维束追踪和识别中的应用	人脑白质纤维束、神经通路和全脑流线	医学影像分析	神经系统疾病	扩散磁共振成像	传统机器学习、深度学习、强化学习、字典学习	磁共振影像数据	NA
160	2025-10-04	Detecting Fifth Metatarsal Fractures on Radiographs Through the Lens of Smartphones: The FIXUS AI Algorithm 2025-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.91284 PMID:41030753	研究论文	开发了一种基于智能手机拍摄的X光片检测第五跖骨骨折的深度学习算法	首次使用智能手机拍摄的X光图像进行骨折检测，解决了传统深度学习模型对图像质量的高要求限制	回顾性研究，样本仅来自单一机构	开发可访问性强的第五跖骨骨折诊断工具	第五跖骨骨折患者和对照组	计算机视觉	骨科创伤	深度学习	ResNet-152V2	X光图像	骨折组1,240例，对照组1,224例