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
1781	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
1782	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
1783	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
1784	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
1785	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
1786	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
1787	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
1788	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
1789	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
1790	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
1791	2025-10-06	Multi-source Discriminant Dynamic Domain Adaptation for Cross-subject Motor Imagery EEG Recognition 2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3610446 PMID:40966137	研究论文	提出一种多源判别动态域自适应模型，用于提升跨被试运动想象脑电信号的分类准确率	通过动态最小化全局域和局部子域差异处理分类中的全局与局部差异，引入批量核范数最大化增强目标域判别性，设计基于相似度的加权联合预测机制	NA	提升跨被试运动想象脑电信号的分类准确率	运动想象脑电信号	脑机接口	NA	脑电图	域自适应模型	脑电信号	基于第四届脑机接口竞赛数据集1和2a及openBMI数据集	NA	多源判别动态域自适应模型	分类准确率	NA
1792	2025-10-06	Multi-Channel Fusion Deep Wavelet Spectrum Network for Epileptic Signal Classification 2025-Sep-18, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3610433 PMID:40966141	研究论文	提出一种多通道融合深度小波频谱网络MavenNet，用于癫痫信号分类	结合连续小波变换和多通道卷积操作，保持EEG信号空间结构并提升模型可解释性	未明确说明模型计算复杂度及在实时应用中的性能表现	改进癫痫自动检测和癫痫发作分类方法	脑电图(EEG)信号	机器学习	癫痫	连续小波变换	CNN	EEG信号	三个公开数据集和一个私有数据集	NA	MavenNet	NA	NA
1793	2025-09-20	Reply: Technical considerations in the development of a multimodal deep learning model for predicting hepatocellular carcinoma outcomes 2025-Sep-18, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001540 PMID:40966423	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1794	2025-10-06	MRI on a Budget: Leveraging Low and Ultra-Low Intensity Technology in Africa 2025-Sep-18, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A9014 PMID:40968019	综述	探讨低场和超低场磁共振成像技术在非洲资源受限地区的应用现状与发展前景	系统评估了永久哈尔巴赫阵列磁体、便携式扫描仪设计和深度学习算法在提升超低场MRI图像质量方面的创新应用	低场MRI存在信噪比较低、体素尺寸要求较大、易受运动伪影影响等局限，无法完全替代高场扫描仪检测细微病变	评估低场和超低场MRI技术在资源受限地区的应用可行性与临床价值	非洲地区的神经影像诊断基础设施与临床应用	医学影像	神经系统疾病	磁共振成像	CNN, U-Net	医学影像	NA	NA	Residual U-Net	信噪比, 图像质量	NA
1795	2025-10-06	MCMFPP: A Multifunctional Peptides Prediction Method Based on Class Feature Enhancement and Classifier Fusion 2025-Sep-18, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01693 PMID:40968106	研究论文	提出一种基于类别特征增强和分类器融合的多功能肽预测方法MCMFPP	引入两个子分类器SLFE和CFEC，分别通过大语言模型增强序列表示和改进类别特征学习，并通过加权融合提升预测性能	NA	开发计算工具以准确识别多功能治疗肽的功能	多功能治疗肽序列	自然语言处理	NA	深度学习	大语言模型,对比学习	肽序列数据	NA	NA	ESMC	精确率,覆盖率,准确率,绝对真值率,绝对假值率	NA
1796	2025-10-06	Rapid and robust quantitative cartilage assessment for the clinical setting: deep learning-enhanced accelerated T2 mapping 2025-Sep-18, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05034-w PMID:40968299	研究论文	开发了一种基于深度学习的加速软骨T2 mapping序列（DL CartiGram），用于临床定量软骨评估	结合并行成像和深度学习图像重建技术，显著缩短扫描时间同时保持优异的重复性和再现性	站点间存在微小偏差（1.56 ms），可能由温度效应引起	开发快速、稳健的定量软骨评估方法用于临床环境	软骨组织，特别是膝关节髌骨和股骨部位的软骨	医学影像分析	骨关节疾病	T2 mapping，2D多回波自旋回波序列，并行成像	深度学习	磁共振图像	43名患者，52个髌骨和股骨隔室	NA	NA	变异系数，Bland-Altman分析，一致性相关系数，Wilcoxon符号秩检验，配对t检验	3T磁共振扫描仪
1797	2025-10-06	Optimising Generalisable Deep Learning Models for CT Coronary Segmentation: A Multifactorial Evaluation 2025-Sep-18, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01677-2 PMID:40968338	研究论文	本研究通过多因素评估优化深度学习模型在CT冠状动脉分割中的泛化性能	首次定量分析对比度增强、边缘锐度、钙化程度和血管直径对分割性能的影响，为模型适应策略提供数据驱动基础	仅使用两个数据集（共110例），样本量相对有限；未考虑所有可能的成像变异因素	开发可泛化的深度学习模型用于CT冠状动脉分割	冠状动脉CT血管成像（CTCA）数据	医学影像分析	冠状动脉疾病	CT冠状动脉血管成像	深度学习分割模型	医学影像	110例（ASOCA数据集40例，GeoCAD数据集70例）	NA	U-Net, Swin-UNETR, EfficientNet-LinkNet	分割准确性	NA
1798	2025-10-06	Deep learning-based automated detection and diagnosis of gouty arthritis in ultrasound images of the first metatarsophalangeal joint 2025-Sep-17, Medical ultrasonography IF:1.8Q3 DOI:10.11152/mu-4495 PMID:40146981	研究论文	开发基于深度学习的自动化模型，用于在第一跖趾关节超声图像中检测和诊断痛风性关节炎	首次将深度残差卷积神经网络应用于第一跖趾关节超声图像的痛风性关节炎自动诊断，并采用Grad-CAM进行可视化解释	回顾性研究设计，样本量相对有限（260名患者），仅使用单一关节的超声图像	开发自动化深度学习模型用于痛风性关节炎的超声图像诊断	第一跖趾关节的超声图像	计算机视觉	痛风性关节炎	超声成像	CNN	图像	260名患者（149例痛风，111例对照）的2401张超声图像	NA	ResNet18	AUC, 准确率	NA
1799	2025-10-06	A novel hybrid model for actual evapotranspiration estimation in data-scarce arid regions: Integrating modified Budyko and machine learning models using deep learning 2025-Sep-17, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.180438 PMID:40966814	研究论文	本研究提出了一种结合改进Budyko框架与机器学习模型的混合方法，用于在数据稀缺的干旱地区估算月实际蒸散量	通过深度学习优化Budyko参数的时间尺度，并集成物理模型与数据驱动模型，成功解决了非稳态条件下流域蒸散量估算的难题	研究主要针对加利福尼亚中央山谷的一个流域，在更广泛地区的适用性仍需验证	开发一种在数据稀缺地区准确估算实际蒸散量的混合模型方法	加利福尼亚中央山谷流域的实际蒸散量	机器学习	NA	遥感数据，涡度协方差技术	XGBoost, 深度学习	遥感数据，气候数据，土壤数据，植被指数	使用ERA5和TerraClimate数据集以及涡度协方差塔观测数据	XGBoost	混合模型（改进Budyko框架与XGBoost集成）	预测精度评估	NA
1800	2025-10-06	Preoperative risk prediction of major cardiovascular events in noncardiac surgery using the 12-lead electrocardiogram: an explainable deep learning approach 2025-Sep-17, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.07.085 PMID:40967934	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，通过整合术前12导联心电图和临床数据来预测非心脏手术后的主要心血管不良事件	首次将深度学习应用于术前心电图分析，结合临床变量构建融合模型，并采用生成反事实框架提供波形级解释	回顾性研究设计，使用单一数据库(MIMIC-IV)，需要外部验证	改进非心脏手术患者术后主要心血管不良事件的风险预测	接受大型非心脏手术的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	12导联心电图分析	CNN	心电图波形信号，临床变量	37,081例患者	NA	卷积神经网络	AUROC	NA