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
1	2025-11-16	Advancing biomedical waste classification through a hybrid ensemble of deep Learning, reinforcement Learning, and differential evolution algorithms 2026-Jan-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.115210 PMID:41151359	研究论文	提出一种结合深度学习、强化学习和差分进化算法的混合集成模型，用于生物医学废物分类	首次将深度学习、强化学习和差分进化算法通过双异质集成方式结合，并开发了专用的生物分类机器Biosorter	仅在小型医疗中心进行实际部署验证，需要更大规模的应用测试	开发高效的生物医学废物分类系统，改善医疗废物管理	制药和生物医学废物，特别是感染性废物的分类	计算机视觉	NA	图像增强、集成图像分割、决策融合	CNN, 强化学习, 差分进化算法	图像	专有数据集和基准数据集	NA	U-Net, Mask R-CNN, DeepLab Version 3 Plus, Inception Version 3, Residual Network 50, Mobile Network Version 2, Densely Connected Convolutional Network 121	准确率, 处理吞吐量, 系统可用性量表(SUS)评分	NA
2	2025-11-16	Accelerating the discovery and optimization of metal-organic framework materials via machine learning 2025-Dec, Advances in colloid and interface science IF:15.9Q1 DOI:10.1016/j.cis.2025.103671 PMID:40957153	综述	系统回顾机器学习在金属有机框架材料研究中的应用进展	整合最新机器学习技术与MOF研究进展，提供跨学科合作视角	未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述	加速MOF材料的发现与优化过程	金属有机框架材料	机器学习	NA	机器学习	回归分析,分类算法,聚类分析,深度学习,强化学习	材料特性数据	NA	NA	NA	模型评估指标	NA
3	2025-11-16	A Hybrid Bidirectional Deep Learning Model Using HRV for Prediction of ICU Mortality Risk in TBI Patients 2025-Dec, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00209-5 PMID:41230239	研究论文	本研究开发了一种结合权重预测器和双向长短期记忆网络的混合深度学习模型，通过分析心率变异性来预测创伤性脑损伤患者的ICU死亡风险	提出了一种结合权重预测器和BiLSTM的混合深度学习架构，通过特征加权和时序模式捕捉来提升心率变异性数据的预测性能	模型完全依赖ICU监测的心电图数据，可能受限于数据质量和采集条件	通过分析心率变异性准确预测创伤性脑损伤患者在ICU的早期死亡风险	创伤性脑损伤患者	医疗健康分析	创伤性脑损伤	心电图信号分析，心率变异性分析	混合深度学习模型，BiLSTM	心电图信号，心率变异性数据	来自黄金海岸大学医院和CHARIS系统的创伤性脑损伤患者数据	NA	双向长短期记忆网络，权重预测器	准确率，AUROC，AUPRC	NA
4	2025-11-16	Multi-Cohort Federated Learning Shows Synergy in Mortality Prediction for MRI-Based and Metabolomics-Based Age Scores 2025-Dec, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00208-6 PMID:41230244	研究论文	本研究通过联邦学习分析基于脑MRI的BrainAge和基于代谢物的MetaboAge两种生物年龄评分在死亡率预测中的协同作用	首次使用联邦学习研究不同生物年龄评分之间的相互作用，并发现BrainAge和MetaboAge在死亡率预测中具有互补价值	研究仅基于三个大型人群队列，数据共享限制可能影响更广泛的应用	研究基于脑MRI和代谢物的两种生物年龄评分之间的关系及其在死亡率和痴呆预测中的协同作用	三个大型人群队列的脑MRI数据和代谢物数据	机器学习	老年疾病	脑MRI, 代谢组学	深度学习	医学影像, 代谢物数据	三个大型人群队列	联邦学习框架	深度学习模型	年龄预测误差, 关联分析, 生存分析	NA
5	2025-11-16	Binding mode prediction of imidazothiadiazoles against insect ecdysone receptors via a combination of AlphaFold3 and molecular simulations 2025-Dec, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.70141 PMID:40808334	研究论文	结合AlphaFold3和分子模拟预测咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的结合模式	首次使用AlphaFold3深度学习模型结合分子动力学模拟阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的诱导契合结合机制	标准对接算法难以模拟诱导契合机制，实验验证尚不充分	阐明咪唑噻二唑类化合物与昆虫蜕皮激素受体的分子结合机制	咪唑噻二唑类化合物和鳞翅目昆虫蜕皮激素受体	计算生物学	害虫防治	AlphaFold3, 分子动力学模拟, 结合自由能计算, QSAR分析	深度学习, 分子模拟	蛋白质结构, 配体结构, 结合亲和力数据	包括新合成的咪唑噻二唑类化合物	AlphaFold3, 分子模拟软件	AlphaFold3架构	结合自由能, 结合模式合理性评估	NA
6	2025-11-16	Weed mapping using UAV imagery and AI techniques: current trends and challenges 2025-Dec, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.70151 PMID:40836577	综述	分析基于无人机影像和人工智能技术的杂草识别研究现状、方法及挑战	系统梳理无人机杂草识别领域的最新研究趋势，重点关注非可见光谱通道的应用和深度学习方法的多尺度特征提取能力	主要关注无人机影像的杂草识别，未涵盖其他遥感平台；实时嵌入式系统识别仍存在挑战	分析机器学习/深度学习技术在杂草识别中的应用现状和发展趋势	农田杂草	计算机视觉	NA	无人机影像采集	机器学习,深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率	嵌入式系统
7	2025-11-16	Classification of neurological and mental health disorders based on multimodal approaches: A comprehensive review 2025-Dec, Neuroscience and biobehavioral reviews IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.neubiorev.2025.106399 PMID:41052735	综述	本文对基于深度学习的多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的应用进行了全面综述	首次系统综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的联合应用，涵盖十种主要疾病类型	存在数据不平衡、模型可解释性不足以及缺乏大规模高质量数据集等挑战	综述深度学习多模态方法在神经系统和精神健康疾病分类中的研究进展	十种主要疾病（五种神经系统疾病和五种精神健康疾病）	机器学习	神经系统疾病,精神健康疾病	多模态数据融合	深度学习	神经影像,生物信号,临床评估	NA	NA	NA	NA	NA
8	2025-11-16	3D anatomical atlas of the heads of male and female adult Chamaeleo calyptratus 2025-Nov-15, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.70077 PMID:41239830	研究论文	本研究通过数字解剖图谱首次完整描述了变色龙头部的骨骼和软组织结构	创建了首个变色龙头部数字解剖图谱，首次绘制了颅缝和肌肉附着位点图谱，并探索了性别差异	仅使用两个成年样本进行研究，样本量有限	描述变色龙头部解剖结构并分析性别差异	成年雄性及雌性变色龙（Chamaeleo calyptratus）头部解剖结构	数字病理学	NA	对比增强染色技术，显微CT扫描	深度学习模型	3D图像数据	2个成年标本（雌雄各一）	NA	NA	NA	NA
9	2025-11-16	Diagnostic value of a second-generation super-resolution deep learning-based reconstruction combined with a metal artifact reduction algorithm for pelvic CT 2025-Nov-15, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05080-4 PMID:41240086	研究论文	评估第二代超分辨率深度学习重建算法结合金属伪影减少算法在金属髋关节植入物患者CT图像中的诊断价值	首次将第二代超分辨率深度学习重建算法与金属伪影减少算法结合应用于盆腔CT成像	样本量较小（仅40例患者），且为回顾性研究设计	评估深度学习重建算法结合金属伪影减少算法对CT图像质量的改善效果	金属髋关节植入物患者的盆腔CT图像	医学影像处理	骨科植入物相关	CT成像	深度学习重建算法	CT图像	40例患者（30例女性，年龄范围54-93岁）	NA	第二代超分辨率深度学习重建(DLR2)，第一代深度学习重建(DLR1)	标准差，伪影指数，5点评分，组内相关系数	NA
10	2025-11-16	The application of artificial intelligence-based algorithms in predicting the progression of keratoconus: a systematic review 2025-Nov-15, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03855-1 PMID:41240157	系统评价	系统评价人工智能算法在预测圆锥角膜进展中的应用	首次系统评估多种AI模型在圆锥角膜进展预测中的性能，并识别关键预测因素	缺乏外部验证、进展标准不一致、设备依赖性、校准和决策曲线分析报告不充分	评估人工智能算法在预测圆锥角膜进展中的有效性和应用前景	圆锥角膜患者	医学人工智能	圆锥角膜	机器学习、深度学习	多种AI模型	医学影像数据、临床风险因素	10,940只眼睛	NA	NA	AUC, 准确率	NA
11	2025-11-16	Deep Multi-View Clustering with Meta Information Compression 2025-Nov-14, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3630899 PMID:41237033	研究论文	提出一种基于元学习的深度多视图聚类方法，通过信息压缩和语义拼图机制学习低冗余的聚类友好表示	从元学习角度提出信息压缩器来最小化冗余信息，结合双层优化和语义拼图机制增强表示判别力	未明确说明方法在超大规模数据集上的可扩展性	解决多视图聚类中互补信息选择与关键细节捕获的平衡问题	多视图数据样本	机器学习	NA	多视图聚类	深度学习	多视图数据	多种规模的数据集（未指定具体数量）	NA	信息压缩器，语义拼图机制	聚类性能指标（未具体说明）	NA
12	2025-11-16	Graph-based deep reinforcement learning for haplotype assembly with Ralphi 2025-Nov-14, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.280569.125 PMID:41238397	研究论文	提出了一种基于图深度强化学习的单倍型组装新方法Ralphi	首次将深度强化学习与图表示相结合用于单倍型组装问题，通过片段图构建奖励目标函数	NA	开发更准确的单倍型组装方法以重建二倍体基因组中的两个单倍型	人类二倍体基因组的单倍型组装	生物信息学	NA	深度强化学习，图表示学习	深度强化学习	基因组测序数据，片段图	1000基因组计划中的多样化基因组数据集	NA	NA	错误率，单倍型块长度	NA
13	2025-11-16	A parcel-level cropland dataset with field shape indicators for Xizang (Tibet) from VHR remote sensing 2025-Nov-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06064-8 PMID:41238553	研究论文	本研究利用深度学习和高分辨率遥感影像创建了西藏首个地块级别的耕地数据集	首次开发了西藏地块级别的耕地数据集，并提供了地块形状指标	仅使用155个无人机样本进行验证，样本数量有限	为区域农业研究提供高分辨率耕地数据，支持作物分布监测、产量估算和土地管理规划	西藏地区的耕地地块	遥感图像分析	NA	深度学习，高分辨率遥感影像（Google Earth影像）	深度学习模型	遥感图像	1,072,110个地块，总面积约290,721.35公顷，验证使用155个无人机样本	NA	NA	面积匹配准确率90%，线性相关系数R=0.87和0.90	NA
14	2025-11-16	Deep learning based medical image compression using cross attention learning and wavelet transform 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23582-y PMID:41238565	研究论文	提出一种结合离散小波变换和交叉注意力学习的混合医学图像压缩框架	首次将交叉注意力学习模块与离散小波变换结合，通过动态特征加权保留临床相关细节	未在更广泛的医学影像数据集上进行验证	开发在保持诊断准确性的前提下实现高效医学图像压缩的方法	医学影像数据	计算机视觉	肺病	离散小波变换	VAE, 注意力机制	医学图像	LIDC-IDRI、LUNA16和MosMed基准数据集	NA	变分自编码器, 交叉注意力模块	PSNR, SSIM, MSE	NA
15	2025-11-16	Quantum-enhanced dual-layer graph attention network for time-series forecasting 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23574-y PMID:41238579	研究论文	提出一种结合量子傅里叶变换和双图层注意力网络的时间序列预测模型QFreqFormer	首次将量子傅里叶变换与图注意力网络结合，提出量子频率分解-重建模块(Q-FR-Q)实现多频率模式分离	NA	解决时间序列预测中趋势、季节性和潜在结构交织的复杂模式识别问题	时间序列数据	机器学习	NA	量子傅里叶变换	图卷积网络,注意力机制	时间序列数据	基准数据集	NA	双图层图注意力网络(D-PAD),量子频率变换器(QFreqFormer)	均方误差(MSE),平均绝对误差(MAE)	NA
16	2025-11-16	Trustworthy pneumonia detection in chest X-ray imaging through attention-guided deep learning 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23664-x PMID:41238604	研究论文	提出一种结合注意力机制的深度学习框架用于胸部X光图像中肺炎的可靠检测	集成空间特征提取、时序依赖捕获和脉冲神经处理的注意力引导深度学习框架，提高噪声容忍度和可解释性	仅使用公开数据集进行验证，未在真实临床环境中进行大规模测试	开发可靠且可解释的肺炎自动检测方法	胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN, RNN, SNN	图像	公开胸部X光数据集	NA	注意力机制引导的深度学习架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
17	2025-11-16	Real-time deforestation anomaly detection using YOLO and LangChain agents for sustainable environmental monitoring 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23617-4 PMID:41238617	研究论文	提出一种结合YOLOv8目标检测和LangChain智能代理的实时森林砍伐异常检测框架	首次将YOLOv8视觉识别与LangChain代理AI相结合，实现动态阈值调整、强化学习反馈和GIS驱动报告	平均精度较低(mAP50≈0.07)，检测性能有待进一步提升	开发实时森林砍伐监测解决方案以保护全球生态系统和生物多样性	森林砍伐异常指标，包括树桩、伐木机械和未经授权的人类活动	计算机视觉	NA	卫星和无人机影像分析	YOLO	图像	带标注的卫星和无人机影像数据集	PyTorch	YOLOv8	mAP50, box_loss, cls_loss, distribution focal loss, 召回率	NA
18	2025-11-16	Multiscale neural assimilation scheme for high-resolution sea surface temperature reconstruction from satellite observations 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23682-9 PMID:41238614	研究论文	提出一种多尺度神经同化方案，通过深度学习框架从卫星观测重建高分辨率海表温度	将自注意力嵌入变分自编码器作为先验模型集成到4DVarNet框架中，实现概率重建和高效采样	缺乏稳健的不确定性量化机制	解决卫星海表温度观测在动态沿海区域时空分辨率不足的问题	北海和波罗的海等沿海区域的海表温度数据	机器学习	NA	卫星观测，深度学习	变分自编码器，自注意力机制	卫星图像，海表温度数据	NA	4DVarNet	变分自编码器，自注意力机制	空间分辨率，收敛速度，小尺度海洋特征表示能力	NA
19	2025-11-16	A novel approach integrating topological deep learning from EEG Data in Alzheimer's disease 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23686-5 PMID:41238639	研究论文	提出一种结合拓扑深度学习和机器学习模型的新方法，用于从脑电图数据中分类阿尔茨海默病	首次将拓扑深度学习与多种机器学习模型结合，提取脑电图数据的拓扑和神经特征，增强对疾病特异性模式的识别能力	作为概念验证研究，需要在更大规模、多样化的多中心队列中进行验证以确认泛化能力	开发更准确的阿尔茨海默病诊断和鉴别工具	阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和认知正常对照者	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图分析	神经网络,SVM,随机森林,逻辑回归	脑电图信号	88名个体的脑电图记录	NA	拓扑深度学习	准确率	NA
20	2025-11-16	Measured multi-source semi-supervised working condition recognition based on curvelet pooling and attention mechanism learning 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23732-2 PMID:41238661	研究论文	提出一种基于曲波池化和注意力机制的多源半监督抽油机井工况识别方法	将第二代曲波变换引入ResNet-50池化层，采用多源注意力机制融合特征提取技术，结合动态调整伪标签置信度和自适应类别公平正则化的半监督分类策略	实验数据仅来自中国某油田的高压低渗透薄油藏区块，未在其他类型油藏验证	提高抽油机井多种工况识别的准确性和实用性	抽油机井的实测地面示功图和实测电功率图	计算机视觉	NA	曲波变换，注意力机制	深度学习	图像数据	来自高压低渗透薄油藏区块的实测数据，包含大量未标注样本	NA	ResNet-50	NA	NA