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
17841	2025-10-07	Re-locative guided search optimized self-sparse attention enabled deep learning decoder for quantum error correction 2025-Jan-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87782-2 PMID:39875564	研究论文	提出一种结合重定位引导搜索优化的自稀疏注意力深度学习解码器用于量子纠错	集成自稀疏注意力机制和RIGS自然启发算法，增强特征学习能力并避免局部最优问题	NA	开发高效的量子纠错解码器	量子纠错码	量子计算	NA	量子纠错编码	CNN, LSTM	量子代码	NA	NA	自稀疏注意力卷积神经网络与长短期记忆网络结合	最小均方误差, 均方根误差, 平均绝对误差, 相关系数, R²	NA
17842	2025-01-30	Correction: Deep learning model for automated detection of fresh and old vertebral fractures on thoracolumbar CT 2025-Jan-29, 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/s00586-024-08636-5 PMID:39875623	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17843	2025-10-07	Whole slide image based deep learning refines prognosis and therapeutic response evaluation in lung adenocarcinoma 2025-Jan-29, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01470-z PMID:39875799	研究论文	基于全切片图像开发深度学习模型预测肺腺癌患者复发风险并指导辅助化疗选择	首次将全切片图像与深度学习结合构建预后模型，能够识别可从辅助化疗中获益的高风险II期和III期患者亚组	NA	改进肺腺癌患者预后评估和治疗反应评价	肺腺癌患者	数字病理学	肺腺癌	全切片图像分析	深度学习	组织病理学图像	多中心队列研究	NA	NA	疾病无生存期, Cox回归分析	NA
17844	2025-10-07	Virtual biopsy for non-invasive identification of follicular lymphoma histologic transformation using radiomics-based imaging biomarker from PET/CT 2025-Jan-29, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-03893-7 PMID:39875864	研究论文	本研究开发了一种基于放射组学的影像生物标志物，用于通过PET/CT图像无创识别滤泡性淋巴瘤的组织学转化	提出结合无监督EMFusion方法融合PET/CT图像，并整合深度学习提取的放射组学特征与手工特征构建放射组学标签	NA	开发无创识别滤泡性淋巴瘤组织学转化的影像生物标志物	784名滤泡性淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤和转化型滤泡性淋巴瘤患者	数字病理	淋巴瘤	PET/CT成像，放射组学分析	深度学习	医学影像（PET/CT图像）	784名患者，来自5个独立医疗中心	NA	ResNet18	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
17845	2025-10-07	Deep Learning-Based Precontrast CT Parcellation for MRI-Free Brain Amyloid PET Quantification 2025-Jan-29, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005652 PMID:39876079	研究论文	开发基于深度学习的CT脑区分割模型，用于无MRI的淀粉样蛋白PET定量分析	首次使用深度学习直接从CT图像进行脑区分割，无需高分辨率MRI即可实现淀粉样蛋白PET定量	回顾性研究，样本量相对有限(226人)，仅使用单一数据集	开发不依赖MRI的淀粉样蛋白PET定量方法	226名受试者(157名轻度认知障碍或痴呆患者，69名健康对照)	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET/CT成像，T1加权MRI	UNet	CT图像，PET图像，MRI图像	226人(训练/验证集60%，测试集40%)	NA	UNet	Dice相似系数，线性回归分析，组内相关系数，SUVR	NA
17846	2025-10-07	Multiplex Detection and Quantification of Virus Co-Infections Using Label-free Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Deep Learning Algorithms 2025-Jan-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03209 PMID:39874586	研究论文	开发了一种结合表面增强拉曼光谱和深度学习的无标记诊断平台，用于快速定量检测呼吸道病毒共感染	首次将表面增强拉曼光谱与深度学习算法结合，实现病毒共感染的无标记快速检测和定量分析	NA	开发快速检测和定量分析呼吸道病毒共感染的新方法	11种病毒、9种双病毒混合物和4种三病毒混合物	机器学习	呼吸道感染	表面增强拉曼光谱	深度学习	光谱数据	超过120万条SERS光谱，来自唾液样本中的多种病毒组合	NA	MultiplexCR	准确率, 平均绝对误差	NA
17847	2025-10-07	Artificial Intelligence and Identification of the Deceased: a Narrative Review With Implications in Forensic Science 2025-Jan-28, Behavioral sciences & the law IF:1.0Q4 DOI:10.1002/bsl.2718 PMID:39875344	综述	本文综述人工智能在法医科学中死者身份识别领域的应用现状与前景	系统整合AI技术在法医人类学生物特征预测中的应用，预见AI与人类学方法融合将带来调查技术的范式转变	作为叙述性综述，未进行定量荟萃分析，主要基于现有文献的定性总结	探讨人工智能工具在灾难遇难者识别和法医案件工作中建立生物特征档案的应用价值	未知身份死者的生物特征参数（性别、年龄、身高、生物地理亲缘关系和DNA图谱）	法医科学	NA	文献检索（PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect）	机器学习,深度学习	文献数据	NA	NA	NA	准确性,时间效率	NA
17848	2025-10-07	Dataset for developing deep learning models to assess crack width and self-healing progress in concrete 2025-Jan-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04485-z PMID:39875392	研究论文	本文提出了一个用于评估混凝土裂缝宽度和自愈合进程的深度学习数据集	开发了结合亮度分布特征和参考测量值的大规模数据集，适用于基于图像的深度CNN模型开发	技术验证研究仅探讨了样本位置、表面湿度水平和操作人员三个影响因素	开发用于混凝土裂缝宽度评估和自愈合评价的深度学习元传感器	高强度混凝土试件	计算机视觉	NA	高分辨率扫描、尺度不变图像处理	CNN	图像	19,098条亮度分布记录，包含参考测量值和基准测量值	NA	NA	NA	NA
17849	2025-10-07	Superpixel guided spectral-spatial feature extraction and weighted feature fusion for hyperspectral image classification with limited training samples 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87030-7 PMID:39875499	研究论文	提出一种基于超像素引导的光谱-空间特征提取和加权特征融合模型，用于解决高光谱图像在有限训练样本下的分类问题	通过超像素引导从多角度和多阶段充分挖掘高光谱图像中未被利用的光谱和空间特征，并设计像素级CNN和双尺度超像素级GCN的加权特征融合框架	仅在每类5个训练样本的极端条件下验证，未探讨在不同样本数量下的性能变化	解决高光谱图像在有限训练样本情况下的分类精度问题	高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN, GCN	高光谱图像	三个广泛使用的数据集，每类仅5个训练样本	NA	基于像素的CNN，基于双尺度超像素的GCN	分类精度	NA
17850	2025-10-07	Leveraging synthetic data to improve regional sea level predictions 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88078-1 PMID:39875524	研究论文	提出一种结合TimesGAN和ConvLSTM的深度学习方法，利用卫星测高数据提升区域海平面预测精度	首次将TimesGAN生成合成数据与ConvLSTM模型结合应用于海平面预测，显著提升预测准确率	仅针对六个特定区域进行测试，需要更多区域验证通用性	改进区域海平面预测模型，特别关注潮位计稀疏的发展中国家	上海、纽约、里斯本三个发达地区以及利比里亚、加蓬、索马里三个发展中地区的海平面数据	机器学习	NA	卫星测高	GAN, LSTM	时间序列数据	6个区域（3个发达地区，3个发展中地区）	NA	TimesGAN, ConvLSTM	均方误差	NA
17851	2025-01-30	Author Correction: AIVariant: a deep learning-based somatic variant detector for highly contaminated tumor samples 2025-Jan-28, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01405-4 PMID:39875568	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
17852	2025-10-07	A novel arc detection and identification method in pantograph-catenary system based on deep learning 2025-Jan-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88109-x PMID:39875621	研究论文	提出一种基于深度学习的弓网系统电弧检测与识别方法ArcMSD	改进了Inception V3模型，引入引导锚点机制、注意力机制和上采样技术	NA	提高弓网系统电弧检测的准确性和效率	弓网系统中的电弧现象	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	从ISCS系统视频中截取的连续帧图像	NA	改进的Inception V3	平均精度均值(mAP)	NA
17853	2025-10-07	Impacted lower third molar classification and difficulty index assessment: comparisons among dental students, general practitioners and deep learning model assistance 2025-Jan-28, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05425-4 PMID:39875882	研究论文	本研究评估卷积神经网络在下颌阻生第三磨牙分类和难度指数评估中的有效性，并与牙科学生和全科牙医的表现进行比较	首次比较深度学习模型辅助下牙科学生和全科牙医在下颌阻生第三磨牙分类和难度评估中的表现差异	研究样本量有限（1200张全景X光片），未包含更广泛的临床病例	评估CNN在下颌阻生第三磨牙手术难度预测中的辅助诊断价值	下颌阻生第三磨牙的全景X光影像	计算机视觉	口腔疾病	全景X光摄影	CNN	图像	1200张下颌阻生第三磨牙的裁剪全景X光片	NA	NA	准确率,kappa分数	NA
17854	2025-10-07	hERGAT: predicting hERG blockers using graph attention mechanism through atom- and molecule-level interaction analyses 2025-Jan-28, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-00957-x PMID:39875959	研究论文	提出了一种基于图注意力机制的hERG阻断剂预测模型hERGAT，通过原子和分子层面的相互作用分析提高预测性能和可解释性	结合图注意力机制(GAT)和门控循环单元(GRU)来捕捉原子和分子层面的复杂相互作用，提高模型的可解释性	NA	开发高性能且可解释的hERG阻断剂预测模型，用于药物安全性评估	hERG通道阻断剂化合物	机器学习	心血管疾病	图神经网络，注意力机制	GNN, GAT, GRU	分子图数据，物理化学性质	NA	NA	图注意力网络(GAT)，门控循环单元(GRU)	AUC-ROC, AUC-PR	NA
17855	2025-10-07	Machine learning and deep learning to improve prevention of anastomotic leak after rectal cancer surgery 2025-Jan-27, World journal of gastrointestinal surgery IF:1.8Q2 DOI:10.4240/wjgs.v17.i1.101772 PMID:39872776	研究论文	探讨机器学习和深度学习在预测和预防直肠癌手术后吻合口漏的应用	首次系统评估人工智能技术在直肠癌手术吻合口漏预测和预防中的潜力，相比传统统计方法展现出更优的预测能力	NA	通过人工智能技术改善直肠癌手术后吻合口漏的预防策略	直肠癌手术患者	机器学习	直肠癌	机器学习, 深度学习	NA	临床数据, 影像学特征	NA	NA	NA	预测能力	NA
17856	2025-10-07	Ethical and security challenges in AI for forensic genetics: From bias to adversarial attacks 2025-Jan-27, Forensic science international. Genetics DOI:10.1016/j.fsigen.2025.103225 PMID:39874746	研究论文	探讨人工智能在法医遗传学应用中面临的伦理和安全挑战，特别是偏见和对抗性攻击问题	首次系统分析AI在法医遗传学中的伦理和安全风险，通过模拟场景展示AI模型可能误导法医解释的具体案例	使用模拟场景作为概念验证，未涉及真实案例数据	评估AI在法医遗传学应用中的潜在风险并推动建立严格的评估和伦理监督机制	法医遗传学中的AI模型应用	机器学习	NA	深度学习, 机器学习	深度学习模型	模拟数据	NA	NA	NA	似然比	NA
17857	2025-10-07	Detecting IDH and TERTp mutations in diffuse gliomas using 1H-MRS with attention deep-shallow networks 2025-Jan-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109736 PMID:39874812	研究论文	本研究开发了一种基于注意力机制的深浅层网络，利用质子磁共振波谱数据非侵入性检测弥漫性胶质瘤中的IDH和TERTp基因突变	首次将注意力机制与深浅层网络结合用于1H-MRS数据分析，实现了无需手动特征提取的基因突变检测	样本量相对有限（225例患者），仅针对半球弥漫性胶质瘤	开发深度学习分类器用于术前无创检测胶质瘤中的IDH和TERTp突变	225例成人半球弥漫性胶质瘤患者的1H-MRS数据	医学影像分析	胶质瘤	质子磁共振波谱（1H-MRS），LCModel谱处理	CNN	磁共振波谱数据	225例患者（117例IDH突变，108例IDH野生型；99例TERTp突变，100例TERTp野生型）	NA	一维卷积神经网络（1D-CNN），注意力深浅层网络（ADSN）	F1分数	NA
17858	2025-10-07	Deep 3D-DIC using a coarse-to-fine network for robust and accurate 3D shape and displacement measurements 2025-Jan-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.549759 PMID:39876362	研究论文	提出一种基于深度学习的粗到精网络G-RAFT，用于实现鲁棒且精确的三维形状和位移测量	结合大位移估计网络GMA与高精度RAFT-DIC，通过粗到精策略解决传统学习型DIC方法位移估计范围有限和精度不足的问题	NA	开发能够处理大位移并实现高精度三维形状和位移测量的深度学习数字图像相关方法	三维形状和位移测量	计算机视觉	NA	数字图像相关(DIC)	深度学习网络	图像	NA	NA	G-RAFT, GMA, RAFT-DIC	精度, 泛化能力	NA
17859	2025-10-07	Deep learning-based polarization 3D imaging method for underwater targets 2025-Jan-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.541298 PMID:39876365	研究论文	提出一种基于深度学习的偏振3D成像方法，用于水下目标的三维形状重建	开发了水下偏振图像数据集，提出基于Attention UNet的网络框架解决方位角模糊问题并减少纹理损失	使用模拟Jerlov Type I水条件的数据集，在真实水下环境中的性能需要进一步验证	开发高精度的水下三维成像技术	水下目标	计算机视觉	NA	偏振成像	深度学习	偏振图像	模拟Jerlov Type I水条件下采集的水下偏振图像数据集	NA	Attention UNet	表面法线估计精度	NA
17860	2025-10-07	Accurate deep learning based method for real-time directly modulated laser modeling 2025-Jan-27, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.549604 PMID:39876387	研究论文	提出一种基于深度学习的直接调制激光器建模方法，实现高精度实时仿真	首次将双向长短期记忆网络结合特征重校准和非线性拟合技术应用于激光器建模	未明确说明训练数据规模和模型泛化能力	开发计算复杂度低且精度高的直接调制激光器实时建模方法	直接调制激光器的动态行为建模	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM, LSTM, RNN	时序数据	NA	NA	双向长短期记忆网络	输出波形质量、频谱分析	NA