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
1761	2025-10-06	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的人类专家评估，将主观判断转化为可重复的数值输出	首次使用预训练DenseNet121网络模拟MAT测试中的专家视觉评估，并通过UMAP可视化技术增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，缺乏外部验证	提高显微镜凝集试验的客观性和可重复性	钩端螺旋体病诊断中的显微镜凝集试验图像	计算机视觉	钩端螺旋体病	显微镜凝集试验	CNN	图像	内部数据集	NA	DenseNet121	凝集率估计准确度	NA
1762	2025-10-06	Self-supervised representation learning with continuous training data improves the feel and performance of myoelectric control 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111029 PMID:40921113	研究论文	本研究探索了使用连续动态数据和自监督学习技术改进基于模式识别的肌电控制性能	首次将连续动态训练数据和自监督学习技术(VICReg)应用于肌电控制领域，显著提升了控制性能	研究样本量有限(20名参与者)，需要在更广泛人群中验证	改进基于表面肌电信号模式识别的肌电控制性能	肌电控制系统的分类器性能	机器学习	NA	表面肌电信号模式识别(sEMG-PR)	LDA, LSTM	肌电信号数据	20名参与者	NA	LSTM	目标获取测试性能, 在线性能, 用户体验	NA
1763	2025-10-06	Application of artificial intelligence in microbial drug discovery: Unlocking new frontiers in biotechnology 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107232 PMID:40846079	综述	本文综述人工智能在微生物药物发现中的应用进展与未来方向	系统阐述生成对抗网络用于新化合物发现、强化学习优化抗菌候选物、自然语言处理挖掘生物医学知识等创新AI技术	面临数据质量不一致、模型可解释性有限及伦理法律问题等挑战	探索人工智能技术在微生物药物发现领域的应用价值与发展前景	针对细菌、真菌和病毒病原体的抗菌药物研发	机器学习, 计算生物学	传染病	深度学习, 大数据分析	GAN, 强化学习, NLP	生物医学文献, 分子相互作用数据	NA	NA	生成对抗网络	NA	NA
1764	2025-10-06	Deep learning-based feature discovery for decoding phenotypic plasticity in pediatric high-grade gliomas single-cell transcriptomics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110971 PMID:40848317	研究论文	通过深度学习特征发现方法解析儿童高级别胶质瘤单细胞转录组中的表型可塑性	首次使用基于图的机器学习方法识别儿童高级别胶质瘤谱系特异性可塑性的关键决定因素，发现调控胶质瘤形态发生的网络相互作用和过渡基因	NA	解码儿童高级别胶质瘤表型可塑性的分子机制	儿童高级别胶质瘤（pHGGs）亚型：IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型弥漫中线胶质瘤	机器学习	脑肿瘤	单细胞转录组测序	图机器学习	单细胞转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1765	2025-10-06	Deep learning ensemble for abdominal aortic calcification scoring from lumbar spine X-ray and DXA images 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110961 PMID:40848321	研究论文	提出一种基于深度学习集成模型的自动化方法，用于从腰椎X射线和DXA图像中量化腹主动脉钙化评分	首次将AAC评分建模为正态分布随机变量以考虑人工评分变异性，并开发多模态集成模型同时处理X射线和DXA图像	未明确说明模型在不同人群中的泛化能力及临床部署的可行性	开发自动化AAC评分系统以辅助心血管疾病风险早期识别	腰椎X射线和双能X射线吸收测定法(DXA)图像中的腹主动脉钙化	计算机视觉	心血管疾病	X射线成像，双能X射线吸收测定法	CNN	医学图像	NA	NA	集成卷积神经网络	一致性相关系数	NA
1766	2025-10-06	OpenSpindleNet: An open-source deep learning network for reliable sleep spindle detection in scalp and intracranial EEG 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110854 PMID:40857816	研究论文	开发了一种名为OpenSpindleNet的开源深度学习网络，用于在头皮和颅内脑电图中可靠检测睡眠纺锤波	采用双头架构的新型自动纺锤波检测方法，在性能和鲁棒性方面优于现有方法	NA	开发精确的自动睡眠纺锤波检测方法以促进对睡眠和神经系统疾病的理解	睡眠纺锤波（一种发生在轻度非快速眼动睡眠期间的振荡性脑活动）	数字病理学	神经系统疾病	脑电图（EEG），颅内脑电图（iEEG）	深度学习网络	脑电图信号	具有挑战性的iEEG数据集和公开可用的头皮EEG DREAMS数据集	开源框架（具体未指定）	双头架构	F1分数	NA
1767	2025-10-06	Squat errors classification based on National Academy of Sports Medicine guidelines using IMU and deep learning algorithms 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110962 PMID:40857817	研究论文	基于NASM指南使用IMU和深度学习算法对深蹲错误进行分类	首次结合NASM指南和混合深度学习架构进行深蹲错误自动分类，并验证单IMU传感器的最优放置位置	样本量较小（20名运动员），未测试不同人群的泛化能力	开发自动化的深蹲动作错误分类系统以替代主观视觉评估	运动员的深蹲动作数据	机器学习	运动损伤	惯性测量单元（IMU）	CNN, GRU, TabNet	运动学数据	20名运动员（10男10女），5种深蹲变式（1正确+4错误）	NA	CNN, CNN-TabNet, GRU, GRU-TabNet, CNN-GRU, CNN-GRU-TabNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1768	2025-10-06	Polyp segmentation in colonoscopy images using DeepLabV3+ 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110986 PMID:40876416	研究论文	提出一种改进的DeepLabV3++模型用于结肠镜图像中的息肉分割	在DeepLabV3+架构基础上引入多尺度金字塔池化模块、并行注意力聚合模块和重新设计的解码器，增强多尺度和方向特征捕捉能力	NA	提高结肠镜图像中息肉分割的精确度和鲁棒性	结肠镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	NA	深度学习	图像	三个公共数据集（CVC-ColonDB、CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG）	NA	DeepLabV3++, EfficientNetV2S	Dice系数	NA
1769	2025-10-06	LUNAR: Periodicity-aware time-series analysis framework for LUNg Auscultation Respiratory detection 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110947 PMID:40876419	研究论文	提出一种用于肺听诊呼吸周期检测的周期性感知时间序列分析框架LUNAR	集成新型呼吸周期性感知模块(RPAM)与卷积神经网络，直接处理原始肺听诊信号并显式建模呼吸周期的重复特性	需要多机构数据采集以扩展应用，异常呼吸音检测功能有待进一步开发	开发自动检测呼吸周期的深度学习框架，减少对专家手动标注的依赖	肺听诊呼吸信号	数字病理	肺部疾病	肺听诊信号分析	CNN	时间序列信号	HF_Lung_V1(n=279)、ICBHI(n=126)、SNUCH_Lung(n=203)数据集	NA	集成呼吸周期性感知模块的卷积神经网络	AP, F1-score	NA
1770	2025-10-06	Advancements in biomedical rendering: A survey on AI-based denoising techniques 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110979 PMID:40882480	综述	通过问卷调查探讨医疗专业人员对基于AI的CT图像去噪技术的感知差异	首次通过专业医师问卷调查揭示AI去噪技术在定量指标与主观感知评价之间的不一致性	样本量有限(n=74)，依赖作者专业网络进行抽样	探究AI增强图像在医学可视化中的主观感知与定量指标之间的差异	放射科医师、住院医师、骨科外科医师和兽医等医疗专业人员	计算机视觉	NA	蒙特卡洛路径追踪，深度学习去噪	NA	CT图像，视频	74名医疗专业人员（经验<1年:11人，1-3年:27人，3-5年:12人，>5年:24人）	NA	NA	峰值信噪比，结构相似性指数	NA
1771	2025-10-06	Designing Buchwald-Hartwig Reaction Graph for Yield Prediction 2025-Sep-19, The Journal of organic chemistry IF:3.3Q1 DOI:10.1021/acs.joc.5c01400 PMID:40929732	研究论文	本文设计了一种用于Buchwald-Hartwig反应的图神经网络模型，用于预测反应产率并识别关键反应因素	设计了专门针对B-H反应的新型反应图结构，通过将每个反应物表示为图中的独立节点来捕捉分子内和分子间关系特征	NA	开发用于化学反应建模的图神经网络方法，预测B-H反应产率并识别影响产率的关键因素	Buchwald-Hartwig反应体系中的化学组分和反应产率	机器学习	NA	高通量反应数据采集	GNN	化学反应数据	NA	NA	BH-RGNN（B-H反应图神经网络）	R²得分	低计算成本
1772	2025-10-06	PWLS-SOM: alternative PWLS reconstruction for limited-view CT by strategic optimization of a deep learning model 2025-Sep-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adffe0 PMID:40865562	研究论文	提出一种结合深度学习先验与数据一致性的新型有限角度CT重建框架PWLS-SOM	通过三阶段策略优化（组级嵌入、显著性评估、个体级一致性适配）将DL先验与惩罚加权最小二乘重建相结合，并引入显著性评分量化模型参数贡献	NA	改进有限角度CT重建中的条纹伪影抑制和鲁棒性重建	稀疏视角（90视图）圆形轨迹CT数据和多段线性轨迹CT扫描数据	医学影像处理	NA	计算机断层扫描	深度学习	CT投影数据	大规模配对数据集和死亡大鼠真实实验	NA	NA	上下文结构恢复能力、泛化能力评估	NA
1773	2025-10-06	Research progress and future prospects in intelligent lung sound diagnosis: models, lightweight design, and hardware platform implementation 2025-Sep-19, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0197 PMID:40968576	综述	系统回顾了智能肺音诊断技术的研究进展，重点关注肺音分类模型构建、模型轻量化设计及硬件平台部署	深入探讨了基于软硬件协同设计的嵌入式平台部署路径，推动健康监测系统发展	NA	智能肺音识别技术在医疗辅助诊断领域的应用与发展	肺音信号	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	NA	音频信号	NA	NA	NA	NA	边缘设备、嵌入式系统、FPGA
1774	2025-10-06	Cross-Modal Interaction-Aware Progressive Fusion Network for Drug-Target Interaction Prediction 2025-Sep-19, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01429 PMID:40970765	研究论文	提出一种用于药物-靶点相互作用预测的跨模态交互感知渐进融合网络	引入双向交互感知模块精确对齐药物与蛋白质间的细粒度交互，并开发包含门控和卷积融合块的渐进融合网络	NA	改进药物-靶点相互作用预测的准确性和效率	药物与靶点蛋白质之间的相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	融合网络	多模态数据	NA	NA	跨模态交互感知渐进融合网络(CIPFN)	AUROC, AUPRC, F1, 灵敏度, 准确率	NA
1775	2025-10-06	PPAP: A Protein-protein Affinity Predictor Incorporating Interfacial Contact-Aware Attention 2025-Sep-19, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01390 PMID:40970903	研究论文	提出一种结合界面接触感知注意力机制的蛋白质-蛋白质亲和力预测器PPAP	首次将结构特征与序列表征通过界面接触感知注意力机制相结合，充分利用蛋白质相互作用界面的结构信息	NA	准确预测蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力	蛋白质-蛋白质复合物	生物信息学	NA	深度学习	注意力机制	蛋白质结构和序列数据	NA	NA	界面接触感知注意力机制	Pearson相关系数, MAE	NA
1776	2025-10-06	Deep learning-based acceleration and denoising of 0.55T MRI for enhanced conspicuity of vestibular Schwannoma post contrast administration 2025-Sep-19, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03758-z PMID:40970959	研究论文	本研究评估深度学习去噪技术在0.55T MRI中对前庭神经鞘瘤显影效果的提升及扫描时间的缩短	首次在0.55T低场强MRI中应用深度学习去噪技术，证明可在保持图像质量的同时将扫描时间缩短一半以上	样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究	评估深度学习去噪算法对0.55T MRI前庭神经鞘瘤显影效果和采集时间的影响	30名前庭神经鞘瘤患者（9名女性）	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	MRI, 深度学习去噪	深度学习	医学影像	30例患者	NA	NA	图像质量评分, 肿瘤显影度评分, 伪影评分, 采集时间	NA
1777	2025-10-06	Intelligent sports rehabilitation: integrating deep learning and real-time monitoring to achieve personalized rehabilitation 2025-Sep-19, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2559187 PMID:40970943	研究论文	本研究探讨将太极拳融入运动员强制戒毒康复计划的心理益处	首次通过随机对照试验验证太极拳对运动员戒毒康复心理指标的改善效果	样本量有限（172人），仅针对运动员群体，缺乏长期随访数据	评估太极拳干预对康复期运动员心理健康的促进作用	参与强制戒毒康复计划的运动员	运动康复	药物成瘾	随机对照试验	NA	心理评估数据	172名运动员参与者（太极拳组86人，对照组86人）	NA	NA	情绪健康、自我调节能力、心理韧性评分	NA
1778	2025-10-06	Deep Learning Models for Predicting Human Cytochrome P450 Inhibition and Induction 2025-Sep-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01192 PMID:40966069	研究论文	开发深度学习模型预测人类细胞色素P450酶的抑制和诱导作用	结合深度神经网络与PCA和SMOTE技术，开发了能区分强抑制剂、中等抑制剂和非抑制剂的新型分类模型，并提出了专门预测hPXR激活的深度学习方法	NA	改进药物开发和安全评估中的CYP酶抑制和诱导预测	人类细胞色素P450酶（CYP3A4、CYP2D6、CYP1A2、CYP2C9、CYP2C19）和人类孕烷X受体（hPXR）	机器学习	NA	深度神经网络，主成分分析，合成少数类过采样技术	深度神经网络	化合物数据	NA	NA	深度神经网络	NA	NA
1779	2025-10-06	Revisiting Protein-Protein Docking: A Systematic Evaluation Framework 2025-Sep-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01399 PMID:40966105	研究论文	本研究提出了一个全面的蛋白质-蛋白质对接方法评估框架，系统比较了传统和深度学习方法的性能	建立了统一的基准测试框架，整合了经典数据集和新构建的抗体-抗原复合物数据集，首次系统评估深度学习方法的分布外泛化能力	仅评估了11种对接方法，可能未涵盖所有现有方法；深度学习模型在分布外数据上表现显著下降	系统评估蛋白质-蛋白质对接方法的性能，为结构预测和药物设计提供指导	蛋白质-蛋白质复合物结构	计算生物学	NA	蛋白质-蛋白质对接	深度学习,传统对接方法	蛋白质结构数据	DockingBenchmark 5.5数据集、AACBench抗体-抗原复合物数据集、PPCBench分布外数据集	NA	AlphaFold-Multimer, AlphaFold3, EquiDock, ElliDock, EBMDock, GeoDock, DiffDock-PP, HDOCK, PatchDock, PIPER, ZDOCK	top-5成功率	NA
1780	2025-10-06	FourierMask: Explain EEG-based End-to-end Deep Learning Models in the Frequency Domain 2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3610742 PMID:40966133	研究论文	提出首个用于脑电信号端到端深度学习模型频率域解释的掩码扰动框架FourierMask	首创针对脑电模型频率域解释的掩码扰动框架，引入傅里叶域变换、可学习掩码机制和聚类感知正则化约束的扰动生成器	NA	解释基于脑电信号的端到端深度学习模型决策过程	脑电信号端到端深度学习模型	机器学习	NA	脑电信号分析	深度学习	脑电时间序列信号	脑电基准数据集	PyTorch, TensorFlow	EEGNet, TSCeption, DeepConvNet	准确率下降差距	NA