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
1881	2025-07-12	Automated phenotypic analysis and classification of drug-treated cardiomyocytes via synergized time-lapse holographic imaging and deep learning 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108890 PMID:40505199	研究论文	本研究通过结合时间推移全息成像和深度学习，开发了一个自动化平台，用于分析和分类药物处理的心肌细胞	结合时间推移全息成像和深度学习技术，实现单细胞水平的药物毒性自动分类	研究仅针对三种药物，可能不适用于其他药物或更复杂的药物组合	探索药物浓度对单细胞收缩动力学的影响，并实现基于细胞运动行为的自动分类	人诱导多能干细胞衍生的心肌细胞（CM）	数字病理学	心血管疾病	时间推移全息成像，Farneback光流法	深度全卷积网络，深度迁移学习模型	图像	单细胞水平的心肌细胞
1882	2025-07-12	Predicting clinical prognosis in gastric cancer using deep learning-based analysis of tissue pathomics images 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108895 PMID:40513510	研究论文	利用基于深度学习的组织病理学图像分析预测胃癌患者的临床预后	结合病理组学模型和临床参数构建综合列线图，显著提高了预测准确性，并揭示了模型通过反映肿瘤免疫状态和NRP1表达来预测生存期的潜在机制	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对较小（160例）	评估基于机器学习的病理组学模型在预测胃癌患者术后总生存期（OS）中的效用	接受根治性手术的胃癌患者	数字病理学	胃癌	机器学习方法（包括GBM）	深度学习	图像（组织病理学图像）	160例胃癌患者，并使用TCGA和GEO数据库进行验证
1883	2025-07-12	SmartAlert: Machine learning-based patient-ventilator asynchrony detection system in intensive care units 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108927 PMID:40582190	研究论文	开发并验证了一种基于机器学习的实时系统SmartAlert，用于从ICU患者的呼吸机屏幕数据中检测和分类患者-呼吸机异步（PVA）	首次提出了一种完全在线、实时的系统，直接从呼吸机屏幕数据中检测和分类PVA，并根据严重程度向临床医生发出警报	系统的潜在减少警报疲劳、优化呼吸机设置和改善患者预后的效果尚需在临床试验中进一步验证	开发一种实时检测和分类患者-呼吸机异步（PVA）的系统，以改善ICU患者的治疗效果	ICU患者	机器学习	呼吸系统疾病	深度学习	深度神经网络	视频记录和时间序列数据	381,280个双呼吸单元
1884	2025-07-12	Generative adversarial network (GAN) model-based design of potent SARS-CoV-2 Mpro inhibitors using the electron density of ligands and 3D binding pockets: insights from molecular docking, dynamics simulation, and MM-GBSA analysis 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11047-9 PMID:39613993	研究论文	本研究利用生成对抗网络（GAN）模型设计SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）抑制剂，通过分子对接、动力学模拟和MM-GBSA分析验证分子活性	采用两种不同的GAN算法生成新型小分子，一种基于配体的实验电子密度数据，另一种基于靶点结合口袋的空间和键合关系	生成的分子数量差异较大（ED-based方法生成26,000个分子，而结合口袋方法仅生成100个分子），可能影响结果的广泛性	加速药物发现过程，设计针对SARS-CoV-2主蛋白酶的有效抑制剂	SARS-CoV-2主蛋白酶（Mpro）及其抑制剂	药物发现	COVID-19	分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA分析	GAN	3D分子结构数据	ED-based方法生成约26,000个分子，结合口袋方法生成约100个分子，最终筛选出6个最有前景的分子进行进一步分析
1885	2025-07-12	A 4D tensor-enhanced multi-dimensional convolutional neural network for accurate prediction of protein-ligand binding affinity 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11044-y PMID:39714563	研究论文	本研究提出了一种基于4D张量特征和多维卷积神经网络的蛋白质-配体结合亲和力预测模型MCDTA	引入了4D张量特征来捕捉结合口袋区域的关键相互作用，并开发了基于该特征的三维卷积神经网络模型	未明确提及具体局限性	准确预测蛋白质-配体结合亲和力，以促进药物新用途的发现	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	多维卷积神经网络	CNN	序列、结构、三维交互特征	PDBbind v.2020数据集
1886	2025-07-12	Deep Learning Approach Readily Differentiates Papilledema, Non-Arteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy, and Healthy Eyes 2025-Aug, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.04.006 PMID:40220884	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于区分由特发性颅内高压（IIH）、非动脉炎性前部缺血性视神经病变（NAION）引起的视盘肿胀与健康眼的眼底照片	利用深度学习技术，首次实现了对IIH、NAION和健康眼的自动区分，且具有高准确率	研究依赖于眼底照片的质量和标准化处理，且外部验证集的样本量相对较小	开发一种能够准确区分IIH、NAION和健康眼的深度学习诊断工具	眼底照片，包括IIH、NAION患者及健康对照者的眼底图像	数字病理	眼科疾病	深度学习	ResNet-50	图像	训练和验证集包含15,088张眼底照片（来自5,866只眼），外部验证集包含1,126张照片（来自928只眼）
1887	2025-07-12	Deep learning Radiopathomics based on pretreatment MRI and whole slide images for predicting overall survival in locally advanced nasopharyngeal carcinoma 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110949 PMID:40409367	research paper	开发了一种基于深度学习的放射病理学整合模型，用于预测局部晚期鼻咽癌患者的总体生存期	结合MRI和全切片图像的深度学习模型，首次在局部晚期鼻咽癌患者中预测总体生存期	样本量相对较小，外部测试集仅包含50例患者	预测局部晚期鼻咽癌患者的总体生存期	343例局部晚期鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	MRI, whole slide imaging	multimodal fusion model with self-attention mechanism and multilayer perceptron	image (MRI and whole slide images)	343例患者（训练集202例，验证集91例，外部测试集50例）
1888	2025-07-12	Deep learning dosiomics for the pretreatment prediction of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma patients treated with radiotherapy 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110951 PMID:40412532	研究论文	开发一种结合剂量组学和深度学习（DL）的模型，用于预测接受放疗的鼻咽癌患者中≥2级放射性皮炎（RD）的发生	首次将剂量组学特征与深度学习特征结合，构建端到端模型预测放射性皮炎，并通过整合临床因素进一步提高了预测效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限（290例患者），且仅来自两个医疗中心	预测鼻咽癌患者放疗后放射性皮炎的发生风险	接受放疗的鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	剂量组学分析、深度学习	XGBoost、ResNet-34	放射剂量分布数据	290例鼻咽癌患者（167例训练集，72例内部验证集，51例外部验证集）
1889	2025-07-12	Screening of bioactive compounds and deep learning-driven quality control of Angong Niuhuang pills 2025-Jul-24, Journal of ethnopharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jep.2025.120095 PMID:40490229	研究论文	本研究通过深度学习驱动的质量控制方法，筛选并验证了安宫牛黄丸中的关键活性化合物，并建立了全面的质量控制系统	结合LC-MS、网络药理学和深度学习模型（BiGRU-MAR）进行安宫牛黄丸的质量控制，提高了准确性和效率	研究未涉及安宫牛黄丸在临床治疗中的实际效果验证	探索深度学习驱动的质量控制方法，实现安宫牛黄丸大规模质量控制和产量监测	安宫牛黄丸及其关键活性化合物	数字病理学	中风	LC-MS, 网络药理学, NIR	BiGRU-MAR	化学分析数据	NA
1890	2025-07-12	ModelS4Apnea: leveraging structured state space models for efficient sleep apnea detection from ECG signals 2025-Jul-11, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adebdd PMID:40609595	研究论文	提出了一种名为ModelS4Apnea的深度学习框架，用于从心电图（ECG）频谱图中高效检测睡眠呼吸暂停	结合结构化状态空间模型（S4）进行时序建模，相比现有方法具有更高的分类性能和更少的可训练参数，同时保持计算效率	未来工作可能探索多模态数据集成、实际部署和进一步优化以增强其临床适用性和可靠性	开发一种高效、准确的睡眠呼吸暂停自动检测方法	心电图（ECG）信号	数字病理学	睡眠呼吸暂停	深度学习	CNN, S4	ECG信号	Apnea-ECG数据集
1891	2025-07-12	Three-dimensional digital quantitative analysis of periodontal and peri-implant phenotype-A narrative review 2025-Jul-11, Periodontology 2000 IF:17.5Q1 DOI:10.1111/prd.12639 PMID:40641458	综述	本文综述了使用CBCT和口内扫描技术评估牙周和种植体周围组织的3D数字分析方法，比较了其与传统方法的优缺点	强调了人工智能在未来数字技术发展中的应用潜力，以及如何超越传统评估协议	当前3D数字临床数据的全部潜力尚未被充分挖掘	验证3D数字分析在牙周和种植体周围组织评估中的可靠性	牙周和种植体周围组织	数字病理学	牙周病	CBCT, 口内扫描, 光学表面扫描, 超声检查	NA	3D数字数据	NA
1892	2025-07-12	Current Applications and Limitations of Augmented Reality in Urological Surgery: A Practical Primer and 'State of the Field' 2025-Jul-11, Current urology reports IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s11934-025-01283-3 PMID:40643724	综述	本文综述了增强现实（AR）在泌尿外科手术中的当前应用、技术基础、最新进展及局限性	探讨了人工智能和深度学习技术在解决软组织变形挑战中的应用，并指出了AR/MR在重建和男科等亚专科中的潜在应用	重建和男科等亚专科在研究中代表性不足，且当前研究存在样本量有限等问题	为泌尿外科医生提供AR技术的基础知识，并探讨该领域的最新进展和限制	泌尿外科手术中的AR/MR技术应用	数字病理	前列腺癌	AR/MR技术，人工智能，深度学习	NA	图像	NA
1893	2025-07-12	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jul-10, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	研究论文	本文开发了一种目标驱动的闭环框架，用于高效发现潜在的双折射材料，并成功识别出一批性能优异的红外双折射晶体	提出了一种结合功能基团与晶体结构筛选、深度学习辅助高通量光学性质计算、针对性实验和机理研究的目标驱动闭环框架，实现了高效发现潜在双折射材料	未明确提及具体局限性	探索具有大双折射和宽带隙的红外双折射材料，以满足高功率光电应用的需求	红外双折射晶体，特别是含有平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子（SCALP）基团（[SbS], [SnS]）的晶体	材料科学	NA	深度学习辅助高通量光学性质计算	NA	晶体结构数据、光学性质数据	识别出六种具有巨大双折射（Δ > 1.0）和三种同时具有大双折射（Δ > 0.5）和宽带隙（> 3.5 eV）的晶体
1894	2025-07-11	Intelligent quality assessment of ultrasound images for fetal nuchal translucency measurement during the first trimester of pregnancy based on deep learning models 2025-Jul-10, BMC pregnancy and childbirth IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s12884-025-07863-y PMID:40634883	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1895	2025-07-12	An Efficient FoG-M3 Method for Self-Adaptive Labeling and Predicting Freezing of Gait 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587734 PMID:40638345	研究论文	提出了一种名为FoG-M3的深度学习方法，用于预测帕金森病患者的步态冻结现象	采用非固定长度的Pre-FoG标记方法，结合Mixup、MoCo和MU-Net模块，解决了数据不平衡和特征表示不足的问题	未提及方法在其他疾病或更大规模数据集上的泛化能力	提高帕金森病患者步态冻结现象的预测准确性和效率	帕金森病患者的步态数据	机器学习	帕金森病	深度学习	U-Net, Mamba模块, ResNet	步态数据	Daphnet和BHXC两个数据集
1896	2025-07-12	BSN with Explicit Noise-Aware Constraint for Self-Supervised Low-Dose CT Denoising 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587639 PMID:40638344	research paper	本文提出了一种名为NA-BSN的自监督深度学习方法，用于低剂量CT图像去噪，减少了传统方法对配对训练数据的依赖	引入了显式噪声感知约束机制，解决了现有自监督方法在处理空间相关噪声时的局限性	未明确提及具体局限性，但可能包括对不同噪声类型的适应性或计算效率	开发一种不依赖配对训练数据的自监督低剂量CT图像去噪方法	低剂量CT图像	digital pathology	NA	self-supervised deep learning	Blind Spot Network (BSN)	CT images	多种临床数据集（未明确数量）
1897	2025-07-12	A Study of Data Augmentation for Learning-Driven Scientific Visualization 2025-Jul-10, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3587685 PMID:40638349	研究论文	本文全面研究了九种数据增强技术在科学可视化任务中的有效性，包括空间超分辨率和环境光遮蔽预测	首次系统比较了多种数据增强技术在科学可视化中的效果，并分析了数据量、单域多样性和跨域多样性对模型性能的影响	研究仅针对科学可视化领域的特定任务，结论可能不适用于其他领域	探索数据增强技术在科学可视化深度学习中的效果和应用	科学可视化数据集和深度学习模型	科学可视化	NA	噪声注入、插值、缩放、翻转、旋转、变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型和隐式神经表示	深度学习模型（未指定具体类型）	科学可视化数据	多个具有不同特性的科学数据集（未明确数量）
1898	2025-07-12	DeepBindi: An End-to-End Fear Detection System Optimized for Extreme-Edge Deployment 2025-Jul-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587961 PMID:40638343	研究论文	本文介绍了一种专为极端边缘部署设计的端到端恐惧检测系统DeepBindi	结合高级特征工程技术和优化的轻量级1D-CNN模型架构，整合了手工特征和深度学习卷积技术的优势	现有方法未能满足极端边缘设计需求，难以在现实条件下的可穿戴系统中部署	开发适用于极端边缘环境的恐惧识别系统	基于生理信号的恐惧识别	机器学习	NA	1D-CNN	CNN	生理信号	WEMAC数据集
1899	2025-07-12	Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning 2025-Jul-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adv9817 PMID:40638710	研究论文	介绍了一种名为BioEmu的深度学习系统，用于模拟蛋白质平衡集合	BioEmu通过生成数千个统计独立的结构，每小时在单个GPU上运行，整合了超过200毫秒的分子动力学模拟、静态结构和实验蛋白质稳定性数据，使用新颖的训练算法	NA	预测功能相关的蛋白质结构变化	蛋白质平衡集合	机器学习	NA	分子动力学模拟(MD), 深度学习	深度学习系统	蛋白质结构数据	整合了超过200毫秒的分子动力学模拟数据
1900	2025-07-12	MRI sequence focused on pancreatic morphology evaluation: three-shot turbo spin-echo with deep learning-based reconstruction 2025-Jul-10, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851251355844 PMID:40641210	research paper	本研究比较了一种新型T2加权高对比度薄层成像序列（3S-TSE-DLR）与三种传统序列在胰腺成像中的质量	提出了一种结合深度学习重建的三次激发涡轮自旋回波序列（3S-TSE-DLR），提高了胰腺成像的空间分辨率和图像清晰度	研究仅涉及50名健康志愿者，未包括胰腺癌患者	比较新型MRI序列与传统序列在胰腺成像中的质量	50名健康志愿者的胰腺图像	医学影像	胰腺癌	MRI（磁共振成像）	深度学习	医学影像	50名健康志愿者