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
561	2025-11-09	Deep learning-based automated quantification system for abdominal aortic calcification: multicenter cohort study for algorithm development and clinical validation 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1647882 PMID:41195129	研究论文	开发基于深度学习的腹主动脉钙化自动量化系统，并通过多中心研究进行算法开发和临床验证	首次建立结合nnUnet分割和ResNet回归的自动化腹主动脉钙化评分系统，实现多中心标准化定量分析	研究样本仅来自浙江省五个医疗中心，可能存在地域局限性	建立自动化腹主动脉钙化评分系统以支持动脉粥样硬化管理的临床决策	2,941名个体的腹主动脉X射线图像	计算机视觉	心血管疾病	X射线成像	CNN	图像	2,941例（训练集1,737例，内部验证471例，外部验证733例）	PyTorch	nnUnet, ResNet	平均绝对误差, Spearman相关系数, 组内相关系数, 敏感性, 特异性	NA
562	2025-11-09	A hybrid AI approach for predicting academic performance in RBE students 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1651100 PMID:41195199	研究论文	本研究提出一种混合人工智能方法，用于预测RBE学生的学业表现	首次在私立宗教性质的EBR机构中应用机器学习预测学业表现，并采用结合深度学习和机器学习的集成模型	研究局限于特定类型的私立教育机构，未提及其他潜在限制因素	开发预测学业表现的决策支持工具	常规基础教育学生	机器学习	NA	机器学习，深度学习	Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, GRU, BiGRU, AlexNet, 集成模型	教育数据	NA	NA	AlexNet, Gated Recurrent Unit, Bidirectional Gated Recurrent Unit	准确率，精确率，灵敏度	NA
563	2025-11-09	Enhancing drug-target interaction prediction with graph representation learning and knowledge-based regularization 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1649337 PMID:41195325	研究论文	提出结合图表示学习和知识正则化的新框架，用于提升药物-靶点相互作用预测性能	开发了结合图神经网络与知识整合的新方法，通过定制化图消息传递机制和知识正则化策略将生物医学知识融入表示学习	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及计算效率分析	提高药物-靶点相互作用预测的准确性和可解释性，加速药物发现和重定位	药物分子结构和蛋白质序列	机器学习	NA	图表示学习，知识整合	图神经网络	分子结构图，蛋白质序列	多个基准数据集（具体数量未明确说明）	NA	图神经网络，消息传递网络	AUC, AUPR	NA
564	2025-11-09	Enhancing deep learning models for predicting smoking Status using clinical data in patients with chronic obstructive pulmonary disease 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251393380 PMID:41195375	研究论文	本研究开发并评估了深度学习模型，通过整合行为和心理社会变量与临床数据来改善COPD患者持续吸烟状态的预测	将行为和心理社会变量与临床数据整合到深度学习模型中，提高了COPD患者吸烟状态预测的准确性，同时通过SHAP分析保持模型可解释性	研究样本相对有限（350名患者），缺乏大型外部数据集中常见的行为变量，需要在更多样化人群中验证模型性能	开发改进的深度学习模型来预测慢性阻塞性肺疾病患者的持续吸烟状态	350名COPD患者，其中包括51名当前吸烟者	机器学习	慢性阻塞性肺疾病	临床数据分析，行为和心理社会变量整合	深度学习，机器学习	临床数据，行为数据，心理社会数据	350名COPD患者（51名当前吸烟者）	Optuna	Residual Neural Network	macro F1 score, 95%置信区间	NA
565	2025-11-08	Multi-Scale Autoencoder Suppression Strategy for Hyperspectral Image Anomaly Detection 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3595408 PMID:40779374	研究论文	提出一种多尺度自编码器抑制策略用于高光谱图像异常检测	结合局部特征提取器与全局特征提取器实现多尺度特征提取，并设计自注意力抑制模块降低异常像素影响	未明确说明计算复杂度及实时性表现	提高高光谱图像异常检测的准确性	高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	自编码器	高光谱图像	八个数据集	NA	Transformer, ODConv	检测准确率	NA
566	2025-11-08	Delineating SARS-CoV-2 spike protein and antibodies interaction interfaces via siamese neural networks: A geometric and image-based analysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335270 PMID:41187146	研究论文	通过孪生神经网络结合深度图和几何描述符分析SARS-CoV-2刺突蛋白与抗体相互作用界面	首次将深度图与分子表面几何描述符集成到孪生神经网络中，通过几何形状互补性区分稳定与不稳定蛋白质复合物	NA	开发能够准确预测抗体-抗原相互作用稳定性的深度学习模型	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域的结合体与非结合体	生物信息学	COVID-19	深度学习方法	Siamese Neural Network	图像数据（深度图）和几何描述符	NA	NA	Siamese Neural Network	准确率	NA
567	2025-11-08	E-RespiNet: An LLM-ELECTRA driven triple-stream CNN with feature fusion for asthma classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334528 PMID:41187139	研究论文	提出E-RespiNet多模态深度学习架构，通过集成ELECTRA和三流CNN实现哮喘呼吸音自动分类	首次将ELECTRA的判别式预训练与三流CNN框架结合，并采用基于对立学习的和声搜索优化	跨机构验证准确率为75.7%，存在23.3%的泛化差距	开发自动呼吸音分类系统以改善资源受限环境下的呼吸疾病诊断	哮喘患者的呼吸音数据	数字病理	哮喘	呼吸音分析	CNN,ELECTRA	音频	两个临床数据集：哮喘检测数据集V2（1,211条录音，5种条件）和KA大学医院数据集（940个样本，81名受试者，4种条件）	PyTorch,TensorFlow	三流CNN,ELECTRA	准确率,AUC	GPU
568	2025-11-08	Attention to detail: A conditional multi-head transformer for traffic sign recognition 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335341 PMID:41187177	研究论文	提出一种条件多头Transformer模型用于交通标志识别，通过动态调整特征提取和注意力机制提升分类性能	提出条件视觉Transformer(CViT)，能够根据输入标志类型动态调整特征聚合、Q/K/V投影和注意力机制	未明确说明模型在极端天气或严重遮挡条件下的鲁棒性测试	提升自动驾驶应用中交通标志识别的准确性和可靠性	交通标志	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer, 条件视觉Transformer(CViT)	准确率, 微精确率, 宏召回率, 宏F1分数	NA
569	2025-11-08	Application of deep learning in behavior recognition and early warning system for campus safety management 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335040 PMID:41187211	研究论文	提出基于深度学习的校园行为识别与预警系统DeepCARE，通过视频分析检测异常行为	结合CNN与LSTM的混合模型架构，并集成自编码器异常检测模块以提高准确率并降低误报	NA	提升校园安全管理中的行为识别能力与预警响应速度	校园监控视频中的异常行为（如攻击行为、未授权进入、禁区滞留）	计算机视觉	NA	实时视频分析	CNN, LSTM, Autoencoder	视频	NA	NA	CNN-LSTM混合架构	准确率	NA
570	2025-11-08	Meta analysis of the diagnostic efficacy of transformer-based multimodal fusion deep learning models in early Alzheimer's disease 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1641548 PMID:41189652	荟萃分析	通过荟萃分析系统评估基于Transformer的多模态融合深度学习模型在早期阿尔茨海默病诊断中的效能	首次系统评估Transformer多模态融合模型在早期AD诊断中的表现，发现多模态整合、特征级融合和多中心数据应用是关键优势	单中心数据比例较高，模型可解释性不足	评估Transformer多模态融合深度学习模型在早期阿尔茨海默病诊断中的效能	早期阿尔茨海默病患者	医学人工智能	阿尔茨海默病	多模态数据融合	Transformer, CNN	多模态医学数据	20项临床研究，12,897名参与者	NA	Transformer, Dual-3DM3AD, 混合Transformer模型(Transformer+CNN)	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
571	2025-11-08	Finding differentially expressed genes between cell fates predicted by image-based deep learning 2025, Biophysics and physicobiology IF:1.6Q4 DOI:10.2142/biophysico.bppb-v22.0022 PMID:41189733	研究论文	开发了一种整合基于图像的深度学习细胞命运预测与单细胞转录组分析的方法，用于发现不同预测命运间的差异表达基因	首次将基于图像的细胞命运深度学习预测与单细胞全转录组分析相结合，在转录组谱未显示明显聚类时仍能检测差异表达基因	仅作为原理验证应用于热应激诱导的细胞死亡模型，尚未在其他细胞命运决定过程中验证	发现细胞命运决定过程中的早期触发基因	哺乳动物细胞系中经历热应激后命运不同的细胞	计算生物学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 延时成像	深度学习模型	细胞图像, 转录组数据	经历热应激的哺乳动物细胞系细胞	NA	NA	差异表达基因检测	NA
572	2025-11-08	FROG: a new people detection dataset for knee-high 2D range finders 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1671673 PMID:41189740	研究论文	提出名为FROG的新型膝高2D测距仪人员检测数据集及端到端深度学习检测方法	创建了激光分辨率更高、扫描频率更快、标注更完整的膝高2D测距仪数据集，并提出无需手工特征处理的端到端深度学习检测方法	未明确说明数据集的采集环境多样性及模型在极端场景下的泛化能力	提升移动机器人使用膝高2D测距仪进行人员检测的性能	移动机器人膝高2D测距仪采集的激光扫描数据	计算机视觉	NA	2D激光测距技术	深度学习	激光扫描数据	17倍于DROW数据集的标注扫描数，100倍的人员标注数	ROS	端到端深度学习架构	检测频率（Hz）	未明确说明
573	2025-11-08	Exploring the ethical issues posed by AI and big data technologies in drug development 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1585180 PMID:41189967	综述	系统分析人工智能与大数据技术在药物开发中的技术突破、潜在风险与治理路径	首次系统探讨AI与大数据在药物研发效率革命中的伦理底线与责任创新生态系统构建	未涉及具体技术实施方案的伦理验证	探索AI与大数据技术在药物开发中引发的伦理问题及治理方案	药物开发过程中的人工智能与大数据技术应用	生物医学信息学	NA	大数据分析, 深度学习	深度学习	生物医学大数据	NA	NA	NA	NA	NA
574	2025-11-08	WOAENet: a whale optimization-guided ensemble deep learning with soft voting for uterine cancer diagnosis based on MRI images 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1664201 PMID:41190038	研究论文	提出一种基于鲸鱼优化算法引导的集成深度学习框架WOAENet，用于子宫癌MRI图像的自动诊断	首次将鲸鱼优化算法应用于深度学习模型超参数调优，并构建软投票集成框架用于子宫癌诊断	研究基于单一医疗机构的数据集，需要更多外部验证	开发准确高效的子宫癌自动诊断方法	子宫MRI图像	计算机视觉	子宫癌	MRI成像	CNN,集成学习	医学图像	来自King Abdullah University Hospital的子宫癌MRI数据集	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV2, DenseNet121, LVM	准确率,特异性,F1分数	NA
575	2025-11-07	Enhanced diagnosis of pes planus and pes cavus using deep learning-based segmentation of weight-bearing lateral foot radiographs: a comparative observer study 2025-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00439-3 PMID:39781051	研究论文	开发基于深度学习的足部承重侧位X线片语义分割模型，用于增强扁平足和高弓足的诊断	首次将U-Net模型应用于足部承重X线片的语义分割，并采用混合损失函数结合Dice Loss和边界损失来提升分割精度	研究样本仅来自韩国年轻男性，缺乏更广泛人群的验证	通过深度学习模型改进扁平足和高弓足的诊断准确性	足部承重侧位X线片	数字病理学	足部畸形	X射线成像	CNN	医学影像	300张韩国年轻男性足部X线片（200训练，100内部验证），外加两个外部验证数据集	NA	U-Net	角度测量误差，诊断准确率	NA
576	2025-11-07	Diagnosis of colorectal cancer using residual transformer with mixed attention and explainable AI 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335418 PMID:41183063	研究论文	提出一种结合残差网络和混合注意力Transformer的混合模型RNTNet，用于结直肠癌图像诊断，并通过可解释AI技术可视化模型决策过程	提出Residual Next Transformer Network (RNTNet)，结合ResNeXt的细粒度特征提取能力和带混合注意力机制的ViT编码器，实现局部与全局特征的协同建模	仅使用两个公开数据集进行验证，未在更大规模或更多样化的临床数据上进行测试	提高结直肠癌图像诊断的准确性和可解释性	结直肠癌组织图像	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN, Transformer	图像	Kather和KvasirV1两个公开数据集	NA	ResNeXt, Vision Transformer (ViT), RNTNet	准确率, AUC	NA
577	2025-11-07	Multiview state-of-health estimation for lithium-ion batteries using time-frequency image fusion and attention-based deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335351 PMID:41183084	研究论文	提出一种基于时频图像融合和注意力机制的多视角锂离子电池健康状态估计方法	首次将时域信号转换为时频图像并与原始时序特征通过双分支注意力机制进行融合	未明确说明模型在不同电池类型和工况下的泛化能力	实现锂离子电池健康状态的准确早期预测	锂离子电池	机器学习	NA	小波变换	CNN, LSTM	时域信号, 时频图像	NA	NA	CNN-LSTM融合架构	预测精度	NA
578	2025-11-07	Artificial Intelligence in Cancer Oncology Through Comprehensive Bibliometric Mapping of Global Trends Impact and Conceptual Structures 2025, Journal of healthcare leadership IF:3.4Q1 DOI:10.2147/JHL.S550933 PMID:41185664	研究论文	通过文献计量学映射分析人工智能在肿瘤学领域的全球研究趋势、知识影响和概念结构	首次对2022-2025年间人工智能在肿瘤学领域的研究进行全面文献计量分析，揭示了多模态学习、放射基因组学等主导主题以及基于Transformer的模型、联邦学习等新兴方向	低收入和中等收入国家参与有限、缺乏标准化数据集、多学科合作不足	分析人工智能在肿瘤学领域的全球研究趋势和概念结构	19,627篇同行评审文章（从34,218篇初始数据集中筛选）	机器学习	癌症	文献计量分析、对应分析(CA)、多重对应分析(MCA)	NA	文献数据	19,627篇文章	RStudio	NA	解释方差（第一维度80.01%，第二维度8.76%）	NA
579	2025-11-07	Predictive value of artificial intelligence and radiomics for atrial fibrillation recurrence after catheter ablation for pulmonary vein isolation 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251393276 PMID:41185683	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能和影像组学的无创模型，用于预测肺静脉隔离导管消融术后房颤复发风险	首次结合SwinUNETR深度学习模型进行心脏区域分割和影像组学特征提取，并提供了基于影像组学的可解释性分析方法	样本量相对有限（311例患者），模型预测性能仍有提升空间（AUC 0.79）	提高肺静脉隔离术后房颤复发的预测准确性，优化患者选择策略	311例接受肺静脉隔离导管消融术的房颤患者，包括复发组（160例）和非复发组（151例）	医学影像分析	心血管疾病	影像组学分析	深度学习, 机器学习	医学影像	311例房颤患者	NA	SwinUNETR	Dice系数, AUC	NA
580	2025-11-06	Deep learning approach to parameter optimization for physiological models 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf064 PMID:41141323	研究论文	提出一种使用神经网络同时解决生物建模、参数化和参数推断的新方法	使用卷积神经网络从模拟的生理数据时间序列中推断数学模型参数，为非线性生物动力学模型提供新的参数优化方法	基于有限临床数据生成模拟数据，可能无法完全覆盖真实生理情况的所有变异	开发数学模型中参数推断的深度学习框架	葡萄糖、胰岛素和游离脂肪酸动力学的生理脂解模型	机器学习	代谢疾病	频繁采样静脉葡萄糖耐量测试	CNN	时间序列数据	有限临床数据和模拟数据集	NA	卷积神经网络	R²值, p值, 轨迹重建精度	NA