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	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
1782	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
1783	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
1784	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
1785	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
1786	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
1787	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
1788	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
1789	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
1790	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
1791	2025-10-06	Neural xenografts contribute to long-term recovery in stroke via molecular graft-host crosstalk 2025-Sep-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63725-3 PMID:40957886	研究论文	本研究通过移植iPSC来源的神经祖细胞促进脑卒中小鼠的神经修复和长期功能恢复	首次通过单核RNA测序揭示神经移植物通过GABA能和谷氨酸能表型与宿主组织建立分子对话机制	研究仅使用小鼠模型，临床转化潜力需进一步验证	探索神经异种移植促进脑卒中后长期功能恢复的分子机制	脑卒中损伤小鼠模型	神经科学	脑卒中	单核RNA测序, iPSC分化, 深度学习分析	NA	基因表达数据, 行为学数据	脑卒中小鼠模型	NA	NA	步态分析, 精细运动功能评估	NA
1792	2025-10-06	Deep learning-Guided optimization of cobalt catalysts for antibiotic degradation 2025-Sep-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122811 PMID:40962004	研究论文	本研究结合机器学习和优化算法，通过深度学习指导钴催化剂优化以提升抗生素降解效率	首次将TabNet深度学习模型与新型麻雀搜索算法(SSA)相结合用于催化剂优化，并成功识别自由基与非自由基降解机制的关键贡献因素	研究基于207篇文献数据，样本来源相对有限；模型验证仅针对三种钴基催化剂	优化高级氧化过程中抗生素去除效率并加速无机催化剂开发	钴基催化剂（单原子钴催化剂Co-CuO、氧化钴CoO、钴铁氧体CoFeO）	机器学习	NA	高级氧化过程	TabNet, Sparrow Search Algorithm	文献数据	207篇论文数据	NA	TabNet	准确率82.02%, R值0.96, 降解率预测误差2%	NA
1793	2025-10-06	Novel BDefRCNLSTM: an efficient ensemble deep learning approaches for enhanced brain tumor detection and categorization with segmentation 2025-Sep-11, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2555950 PMID:40934072	研究论文	提出一种新型集成深度学习模型BDefRCNLSTM，用于脑肿瘤的检测、分类和分割	提出结合增强可变形残差卷积网络和双向卷积长短期记忆的集成模型，集成熵基局部二值模式特征提取和增强燕鸥优化算法进行特征选择	NA	开发自动化脑肿瘤检测和分类方法以提高诊断准确性和效率	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	集成深度学习,CNN,LSTM	医学图像	Figshare、Brain MRI和Kaggle数据集	NA	BDefRCNLSTM,X-Net	准确率	NA
1794	2025-10-06	[Artificial intelligence in epidemiology: a decade-long bibliometric analysis] 2025-Sep-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20250118-00049 PMID:40967857	文献计量分析	通过文献计量方法系统分析近十年来人工智能在流行病学领域的研究热点与发展趋势	首次系统梳理人工智能在流行病学领域十年间的应用趋势，识别中英文文献的研究热点差异和前沿关键词	研究基于文献计量分析，未深入评估具体AI方法的技术细节和实际应用效果	描述人工智能在流行病学领域的应用热点和发展趋势，分析其优势与挑战	2014-2024年间Web of Science和中国知网收录的AI与流行病学相关文献	文献计量学	流行病学	文献计量分析，关键词共现分析，聚类分析	NA	文献数据	英文论文5389篇，中文论文1659篇	CiteSpace	NA	NA	NA
1795	2025-10-06	[Epidemiological characteristics of chronic hepatitis B and establishment of prediction model based on socio-demographic index in Shenzhen, 2005-2023] 2025-Sep-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20250218-00096 PMID:40967854	研究论文	分析深圳市2005-2023年慢性乙型肝炎流行病学特征并建立基于社会人口指数的预测模型	首次将社会人口指数(SDI)与LSTM深度学习模型结合用于乙肝发病预测，并提出分级预警机制	仅基于深圳市数据，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	分析慢性乙肝流行病学特征并建立预测模型，为针对性预防策略提供依据	深圳市2005-2023年报告的235,703例慢性乙肝病例	流行病学	慢性乙型肝炎	描述性流行病学方法，深度学习建模	LSTM, 贝叶斯结构时间序列模型	传染病监测数据，社会人口指数数据	235,703例病例	NA	LSTM	均方根误差，平均绝对百分比误差	NA
1796	2025-10-06	Multi-view learning meets state-space model: A dynamical system perspective 2025-Sep-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108088 PMID:40966932	研究论文	本文提出了一种基于状态空间模型的多视图学习方法，将多视图表示学习建模为连续时间动态系统	将多视图学习问题重新表述为受控制理论启发的连续时间动态系统，统一了特征集成和标签预测	NA	解决多视图学习中缺乏原则性框架来捕捉特征表示动态演化的问题	多模态数据的特征表示和动态演化	机器学习	NA	多视图学习	状态空间模型	多模态数据	NA	NA	MvSSM, MvSSM-Lap, MvSSM-iLap	准确率, F1分数	NA
1797	2025-10-06	Explainable artificial intelligence predicts inflammatory and spatial heterogeneity from nasal polyp histology 2025-Sep-02, The Journal of allergy and clinical immunology IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jaci.2025.08.016 PMID:40902945	研究论文	开发基于组织学的可解释深度学习模型HE2Signature，用于从鼻息肉组织学预测炎症基因特征和空间分子异质性	首个基于组织学的可解释深度学习模型，能够从H&E染色全切片图像预测炎症基因特征和空间分子异质性	样本量相对有限，需要进一步多中心验证	开发深度学习网络预测慢性鼻窦炎伴鼻息肉的炎症基因特征和空间模式	鼻息肉组织样本	数字病理学	慢性鼻窦炎伴鼻息肉	H&E染色，转录组测序，免疫组织化学	深度学习	全切片图像，基因表达数据	训练集70例，内部验证30例，外部验证224例（来自4个医疗中心）	NA	HE2Signature	相关性分析，混淆矩阵，ROC曲线，AUC值	NA
1798	2025-10-06	Validation of a Deep Learning-Assisted Evaluation of Total Corneal Endothelial Cells Viability 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.20 PMID:40952053	研究论文	验证一种用于评估全角膜内皮细胞存活率的深度学习辅助自动化分析方法	开发了名为V-CHECK的深度学习辅助自动化分割方法，用于分析台盼蓝染色阳性区域，实现角膜内皮细胞存活率的可重复评估	仅使用19个不适合移植的角膜样本，样本量有限	验证深度学习辅助的自动化角膜内皮细胞存活率评估方法	角膜巩膜缘的死亡内皮细胞和裸露的Descemet膜区域	计算机视觉	眼科疾病	台盼蓝染色，深度学习分割	深度学习	图像	19个不适合移植的角膜	NA	NA	Pearson相关系数，Bland-Altman分析	NA
1799	2025-10-06	Ophthalmic Segmentation and Analysis Software (OASIS): A Comprehensive Tool for Quantitative Evaluation of Meibography Images 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.22 PMID:40952051	研究论文	开发用于睑板腺成像定量分析的交互式图像编辑软件OASIS	结合手动标注与深度学习辅助的睑板腺分割，显著提升分析效率	未提及外部验证数据集或跨中心验证结果	改进睑板腺功能障碍的定量评估方法	睑板腺成像图像	数字病理	眼科疾病	睑板腺成像	深度学习模型	图像	325名患者的2,439张睑板腺图像	NA	NA	kappa系数	NA
1800	2025-10-06	Deep Learning-Based Retinoblastoma Protein Subtyping of Pulmonary Large-Cell Neuroendocrine Carcinoma on Small Hematoxylin and Eosin-Stained Specimens 2025-Sep, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104192 PMID:40345665	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络，用于通过小组织样本的H&E染色图像预测肺大细胞神经内分泌癌的pRb蛋白表达亚型	首次将深度学习应用于小组织样本的pRb蛋白亚型分类，显著优于病理学家的传统H&E评估方法	样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	开发能够替代免疫组化pRb检测的深度学习模型，指导化疗决策	肺大细胞神经内分泌癌(LCNEC)患者组织样本	数字病理	肺癌	苏木精-伊红(H&E)染色，免疫组化	CNN	图像	143例切除标本的组织芯片核心和21例额外患者的活检样本	NA	自定义卷积神经网络	平衡准确度，AUC	NA