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
261	2025-09-11	An explainable AI approach for mapping multivariate regional brain age and clinical severity patterns in Alzheimer's disease 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf051 PMID:40860594	研究论文	本研究开发了一种可解释的AI方法，用于绘制阿尔茨海默病中多变量区域脑年龄与临床严重程度的模式	首次结合深度学习模型与SHAP等特征重要性方法，探索多变量脑区与年龄的关联，而非传统的单变量关系	样本量相对有限（n=825），且仅基于MRI数据，未整合其他模态数据	通过可解释AI方法理解脑年龄模式及其与阿尔茨海默病临床严重性的关联	轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者以及认知正常（CN）参与者	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI脑影像分析	深度学习模型（AgeNet）结合SHAP、LIME、LRP等可解释性方法	MRI图像数据	825名受试者
262	2025-09-10	Mean pulmonary artery pressure prediction with explainable multi-view cardiovascular magnetic resonance cine series deep learning model 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2024.101133 PMID:39645082	研究论文	使用可解释的多视角心血管磁共振电影序列深度学习模型非侵入性预测平均肺动脉压	开发了首个基于多视角心脏MR电影序列的可解释CNN模型，能够同时预测mPAP并识别关键影像特征	研究基于1646例检查数据，需要更大样本量验证泛化能力	通过深度学习非侵入性估计右心导管术测量的血流动力学参数	肺动脉高压患者的心脏磁共振影像数据	医学影像分析	肺动脉高压	心脏磁共振成像	CNN	影像序列	1646例检查
263	2025-09-10	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal position in the C. elegans ventral nerve cord 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331188 PMID:40875629	研究论文	开发了一个基于机器学习的半自动化软件工具包VNC-Dist，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元细胞体的位置	结合深度学习（改进的SAM模型）和其他工具，用计算机辅助方法替代手动测量，实现更快速准确的神经元位置量化	NA	研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞和分子机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的运动神经元	计算机视觉	NA	深度学习，改进的Segment Anything Model (SAM)	SAM	显微镜图像	多个已知破坏神经元定位的遗传突变体
264	2025-09-10	Artificial intelligence in wearable biosensing: Enhancing data analysis and decision-making 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.06.012 PMID:40921531	研究论文	探讨人工智能与可穿戴生物传感器结合在个性化医疗中的数据分析和决策支持应用	提出多模态大语言模型(MLLM)与可穿戴设备融合的创新框架，实现复杂健康数据的实时分析和个性化推荐	NA	提升可穿戴生物传感器的数据处理效率和实时决策能力	可穿戴生物传感器和健康监测数据	机器学习	NA	机器学习、深度学习、MLLM	多模态大语言模型(MLLM)	生理数据	NA
265	2025-09-09	A deep learning and digital archaeology approach for mosquito repellent discovery 2025-Jan-22, Chemical senses IF:2.8Q2 DOI:10.1093/chemse/bjaf021 PMID:40598906	研究论文	提出一种结合深度学习和数字考古学方法的高通量筛选技术，用于发现新型驱蚊分子	首次将图神经网络(GNN)应用于驱蚊剂发现，并利用历史数据数字化构建大规模训练集	NA	开发高效计算筛选方法以发现新型驱蚊分子，解决虫媒疾病防控问题	蚊子驱避剂分子、多种病媒昆虫及人类志愿者	机器学习	虫媒传染病	图神经网络(GNN)、化学信息学模型、行为学实验、触角叶神经记录	GNN (图神经网络)	分子结构数据、驱避性测量数据、神经响应数据	约19,000个驱避性测量数据点，317个候选分子测试，多种病媒昆虫和人类志愿者试验
266	2025-09-09	Changes in Self-Directed Learning Among Doctor of Physical Therapy Students Across Didactic Curriculum: A Mixed-Methods Analysis 2025-Jan-07, Journal, physical therapy education DOI:10.1097/JTE.0000000000000382 PMID:39763033	研究论文	本研究采用混合方法分析物理治疗博士（DPT）学生在教学课程中自我导向学习（SDL）的变化	首次在DPT教育中追踪SDL的纵向变化，并将定量数据与定性主题结合，验证Master Adaptive Learning框架的适用性	样本量有限（50人定量，14人定性），且仅来自单一中西部DPT项目，结果可能缺乏普适性	探究传统DPT课程中学生自我导向学习能力的变化轨迹	物理治疗博士（DPT）学生	教育研究	NA	混合研究方法（Motivated Strategies of Learning Questionnaire问卷和Short Grit量表定量测量，焦点小组访谈定性分析）	NA	问卷数据、访谈文本	50名学生参与定量部分，14名学生参与定性部分
267	2025-09-09	ASAS-NANP symposium: mathematical modeling in animal nutrition: synthetic database generation for non-normal multivariate distributions: a rank-based method with application to ruminant methane emissions 2025-Jan-04, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skaf136 PMID:40319357	研究论文	提出一种基于秩的方法生成非正态多元分布的合成数据库，用于反刍动物甲烷排放预测	开发了一种新的基于秩的合成数据生成方法，在保持变量相关性和分布矩方面优于copula方法	可能在合成数据库的子集中引入未知的人工关系	解决动物科学中数据稀缺问题，提高预测模型的准确性和可靠性	反刍动物甲烷排放数据	机器学习	NA	合成数据生成，随机森林回归，多元线性回归	RF, LM	数值数据	生成两个合成数据库（正态和非正态分布）
268	2025-09-09	DeepLigType: Predicting Ligand Types of Protein-Ligand Binding Sites Using a Deep Learning Model 2025 Jan-Feb, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3493820 PMID:39509302	研究论文	提出DeepLigType深度学习模型，用于预测蛋白质-配体结合位点的配体类型	首次使用CBAM-ResNet深度学习架构对配体类型进行五分类预测，并创建了新颖的LigType5数据集	仅针对五种特定配体类型进行分类，未涵盖所有可能的配体类别	开发计算方法来预测蛋白质结合位点的配体类型，以辅助药物发现	蛋白质-配体结合位点及其对应的配体类型	生物信息学	NA	深度学习，卷积注意力模块	CBAM-ResNet	蛋白质结构数据	基于PDBbind和scPDB数据集构建的LigType5数据集
269	2025-09-09	Automatic analysis of three-dimensional cardiac tagged magnetic resonance images using neural networks trained on synthetic data 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101869 PMID:40021091	研究论文	提出一种基于神经网络和合成数据训练的深度学习方法，用于自动分析三维心脏标记磁共振图像中的位移	首次开发专门针对三维心脏标记MR图像位移分析的深度学习网络，并使用合成数据进行训练	NA	开发快速准确的三维心脏运动量化分析方法	左心室运动位移和应变测量	医学图像分析	心血管疾病	磁共振成像	神经网络	三维图像	合成数据集、外部验证人类数据集和猪体内研究数据
270	2025-09-09	The Potential Diagnostic Application of Artificial Intelligence in Breast Cancer 2025, Current pharmaceutical design IF:2.6Q2 DOI:10.2174/0113816128369168250311172823 PMID:40207818	综述	本文探讨人工智能在乳腺癌病理学中的潜在诊断应用，包括风险评估、早期检测及影像数据分析	AI平台可预测乳腺癌风险并在临床诊断前三年前识别肿瘤，深度学习技术达到与放射科专家相当的准确性	需要高质量数据集并解决临床工作流程整合的挑战	提升乳腺癌诊断和治疗策略	乳腺癌患者及病理学数据	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	组织病理学和乳腺X线影像数据	NA
271	2025-09-09	Cine cardiac magnetic resonance segmentation using temporal-spatial adaptation of prompt-enabled segment-anything-model: a feasibility study 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101909 PMID:40350082	研究论文	提出一种基于Segment Anything Model (SAM)的时序空间自适应方法，用于心脏电影磁共振图像分割	首次将基础分割模型SAM适配于心脏电影CMR分割，引入时序空间注意力机制和文本/框提示功能	NA	开发具有高泛化性能的心脏电影磁共振图像自动分割方法	心脏电影磁共振图像	医学图像分析	心血管疾病	深度学习，磁共振成像	Segment Anything Model (SAM) with temporal-spatial attention	医学图像	公共测试数据集136例，内部数据集93例（主动脉狭窄40例，HFpEF 53例）
272	2025-09-09	Decoding the Variable Velocity of Lower-Limb Stepping Movements From EEG 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3603635 PMID:40875414	研究论文	本研究通过脑电图解码健康参与者下肢步进运动的三维速度，比较线性回归和深度学习方法的性能	首次使用CNN-LSTM深度学习框架解码真实步行任务中下肢运动的三维速度，并发现皮层同步模式随运动情境变化	样本量较小（仅9名健康参与者），结果可能无法推广到患者群体	开发脑机接口控制的外骨骼用于神经康复，通过EEG准确解码下肢运动	健康人类参与者的下肢步进运动	脑机接口	NA	脑电图（EEG）记录和分析	CNN和LSTM结合的深度学习框架，以及线性回归（LR）	脑电信号（EEG）	9名健康参与者（分为两组：G1有5人，G2有4人）
273	2025-09-09	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	研究伽马波段双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口分类性能的增强作用	首次将伽马波段双耳节拍作为低成本、非侵入性神经调控方法应用于P300-BCI性能优化，并发现非周期性参数变化与BCI性能改善显著相关	研究仅涉及30名健康参与者，未在临床患者群体中验证效果	探索双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口性能的优化作用	健康人类参与者	脑机接口	NA	脑电图(EEG)、不规则重采样自动频谱分析(IRASA)	机器学习分类器和深度学习模型	脑电信号	30名健康参与者
274	2025-09-09	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	提出一种新型物理信息贝叶斯融合后处理器，用于提升基于表面肌电信号的步态相位识别性能	首次将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，抑制非生理性过渡并促进自然步态进展	NA	提升下肢假肢和外骨骼的肌电控制安全性、可靠性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号(sEMG)与步态周期五相位	生物医学信号处理	运动功能障碍	表面肌电信号采集与处理	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列信号	40名受试者的SIAT-LLMD数据集
275	2025-09-09	Hyperspectral anomaly detection leveraging spatial attention and right-shifted spectral energy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330640 PMID:40906778	研究论文	提出一种基于图注意力网络和β小波图神经网络的高光谱图像异常检测新算法	结合空间注意力机制和右移光谱能量特征，首次将β小波作为局部带通滤波器用于光谱异常检测，无需拉普拉斯矩阵分解	NA	提升高光谱图像异常检测的精度和效率	高光谱图像像素	计算机视觉	NA	图神经网络，小波分析，KNN	GAN-BWGNN	高光谱图像	6个真实高光谱数据集和1个模拟数据集
276	2025-09-09	HWANet: A Haar Wavelet-based Attention Network for remote sensing object detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330759 PMID:40906788	研究论文	提出一种基于Haar小波的注意力网络HWANet，用于解决遥感目标检测中的多尺度变化挑战	结合Haar小波变换与注意力机制，设计低频增强下采样模块和频域自注意力模块，减少信息丢失并降低计算复杂度	NA	提升遥感图像中多尺度目标检测的精度与效率	遥感图像中的目标	计算机视觉	NA	Haar小波变换	CNN, 注意力网络	遥感图像	NWPU VHR-10和SAR-Airport-1.0数据集
277	2025-09-09	Unlocking the power of L1 regularization: A novel approach to taming overfitting in CNN for image classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327985 PMID:40911635	研究论文	提出一种在CNN图像分类中引入L1正则化的新方法以抑制过拟合	首次系统探索不同系数L1正则化在CNN不同层（卷积层和全连接层）的应用效果	仅在三类数据集上验证，未涉及更复杂场景或大规模数据集	通过L1正则化优化CNN性能并解决过拟合问题	图像分类任务中的卷积神经网络	计算机视觉	NA	L1 regularization	CNN	image	三个数据集（MNIST手写数字、芒果树叶、QuickDraw手绘草图）
278	2025-09-08	Effective SMOTE boost with deep learning for IDC identification in whole-slide images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329078 PMID:40901930	研究论文	提出一种基于SMOTE和CNN的新方法，用于在全幻灯片图像中识别浸润性导管癌（IDC）区域	开发了SMO_CNN模型，结合SMOTE技术和卷积神经网络，在IDC检测准确率上显著超越传统CNN、VGG19和ResNet50模型	NA	提高乳腺癌早期诊断准确率，辅助制定合适的治疗计划	乳腺癌组织病理学图像中的浸润性导管癌（IDC）区域	数字病理学	乳腺癌	SMOTE（合成少数类过采样技术）	CNN（卷积神经网络），SMO_CNN	全幻灯片图像（WSI）	162名IDC患者的组织切片图像，其中训练集113张，测试集49张
279	2025-09-08	Multilayered SDN security with MAC authentication and GAN-based intrusion detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331470 PMID:40906752	研究论文	提出一种结合MAC认证和生成对抗网络的多层SDN安全系统，用于高效检测和防御网络入侵	采用四Q曲线认证系统提升安全性，结合DDcGAN和SFOA优化算法实现高精度入侵检测，显著降低误报率	未提及实际部署复杂度和兼容性问题	提升软件定义网络（SDN）的安全性，防御网络攻击	SDN网络中的数据传输和网络节点	网络安全	NA	椭圆曲线密码学，DDcGAN，SFOA，GSOM	GAN，DDcGAN	网络数据包	未明确指定样本数量，但测试包含50%恶意节点场景
280	2025-09-08	Deep Learning-Based Detection of Arrhythmia Using ECG Signals - A Comprehensive Review 2025, Vascular health and risk management IF:2.6Q2 DOI:10.2147/VHRM.S508620 PMID:40909176	综述	本文全面回顾了基于深度学习的ECG信号心律失常检测方法	系统评估了30篇论文，总结了CNN、RNN等混合架构的高精度性能（如99.93%准确率）	存在数据集异质性、模型可解释性不足及实时实施挑战	探索深度学习在心电图心律失常检测中的应用与发展趋势	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习、信号处理	CNN、RNN、混合架构	ECG信号	基于30篇论文的系统评估（未明确总样本量）