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
681	2025-11-21	Reliability of artificial intelligence algorithms in automated age estimation using orthopantomograms: A scoping review 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251390556 PMID:41246208	综述	评估人工智能算法在利用口腔全景片进行自动年龄估计的可靠性	首次系统评估AI算法在口腔全景片年龄估计中的性能表现，比较了多种深度学习架构与传统方法的优劣	纳入研究数量有限（24篇），尚未完全验证AI模型能否完全替代传统年龄估计技术	评估AI算法在口腔全景片自动年龄估计中的效率和应用价值	口腔全景片（OPGs）图像数据	医学影像分析	法医齿科学	口腔全景摄影术	CNN, 深度学习	医学影像	基于24篇研究文献的综合分析	NA	EfficientNet, DenseNet, Age-Net	准确率, 精确度, 可靠性	NA
682	2025-11-21	Comparing two deep learning algorithms for acute infarct segmentation on diffusion-weighted imaging in routine clinical practice 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251396985 PMID:41246204	研究论文	比较SegMamba和3D U-Net两种深度学习算法在常规临床实践中对弥散加权成像急性梗死分割的性能	开发基于SegMamba的模型以增强全局体积特征提取，并与传统3D U-Net在多病理DWI数据集上进行系统比较	研究主要关注算法比较，未详细探讨模型在不同亚组患者中的性能差异	评估两种深度学习算法在急性脑梗死分割中的性能，并验证其在多样化临床环境中的实用性	弥散加权成像中的急性脑梗死病灶	数字病理学	脑卒中	弥散加权成像	SegMamba, 3D U-Net	医学影像	训练集10820例DWI扫描，外部测试集2731例新鲜DWI扫描，临床队列1194例患者	NA	SegMamba, 3D U-Net	Dice相似系数, 平均豪斯多夫距离, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
683	2025-11-21	A systematic review of machine learning in heart disease prediction 2025, Turkish journal of biology = Turk biyoloji dergisi DOI:10.55730/1300-0152.2766 PMID:41246228	系统综述	系统综述机器学习在心脏病预测领域的应用现状、算法性能和数据利用情况	全面评估机器学习在心脏病预测中的转化挑战，强调外部验证不足和模型可解释性问题	基于文献综述，缺乏原始实验验证，仅包含截至2025年的65项研究	评估机器学习在心脏病预测中的应用现状和临床转化挑战	心脏病预测相关的机器学习研究文献	机器学习	心血管疾病	机器学习，深度学习	集成学习，深度学习	结构化数据，非结构化数据（心电图信号，心脏影像）	65项研究（从2500多篇文献中筛选）	NA	NA	准确率	NA
684	2025-11-21	A review of deep learning architectures for plant disease detection 2025, Turkish journal of biology = Turk biyoloji dergisi DOI:10.55730/1300-0152.2761 PMID:41246232	综述	系统综述了基于深度学习的植物病害检测方法，涵盖数据获取到部署的全流程	首次系统性地按照建模流程组织深度学习在植物病害检测中的方法，并强调可解释人工智能的重要性	NA	总结深度学习在植物病害检测中的最佳实践和方法进展	植物病害检测的深度学习模型和方法	计算机视觉	植物病害	图像分析	CNN, GAN	图像	NA	NA	VGG, ResNet, EfficientNet, DenseNet, YOLO, SSD, Faster R-CNN	NA	边缘计算
685	2025-11-21	Green carbon dots in the era of AI: sustainable synthesis, intelligent drug delivery, advanced diagnostics, and bioimaging 2025, Turkish journal of biology = Turk biyoloji dergisi DOI:10.55730/1300-0152.2762 PMID:41246234	综述	探讨绿色碳点在可持续合成、智能药物递送、先进诊断和生物成像中的应用及其与人工智能的协同作用	首次系统阐述绿色碳点与人工智能的协同效应，提出AI驱动优化合成流程和深度学习增强分析精度的创新路径	未涉及具体临床转化案例，缺乏标准化和监管路径的实操方案	构建绿色碳点与人工智能融合发展的技术路线图	绿色碳点纳米材料及其生物医学应用	纳米医学,人工智能	NA	绿色化学合成,深度学习	DL	光学特性数据,生物相容性数据	NA	NA	NA	分析精度,实时性能	NA
686	2025-11-21	Applications of transfer learning in sunflower disease detection: advances, challenges, and future directions 2025, Turkish journal of biology = Turk biyoloji dergisi DOI:10.55730/1300-0152.2763 PMID:41246236	综述	系统回顾了迁移学习在向日葵病害检测中的应用进展、挑战与未来方向	首次对向日葵病害检测中的迁移学习研究进行系统性分析，识别了从基础深度学习向可解释性和隐私保护框架的演进趋势	纳入研究数量有限（30篇），数据集多样性不足，缺乏跨区域验证	评估迁移学习在向日葵病害检测中的应用效果与发展前景	向日葵叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	图像分析	CNN, Transformer, 混合模型	图像	NA	NA	ResNet, VGG, Inception, EfficientNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	边缘设备
687	2025-11-21	Integrative multi-omics analysis of gastric cancer evolution from precancerous lesions to metastasis identifies a deep learning-based prognostic model 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1680517 PMID:41246350	研究论文	通过整合单细胞RNA测序、空间转录组学和深度学习技术，构建胃癌从癌前病变到转移的演化图谱并开发预后模型	首次在胃癌研究中整合多组学数据揭示肿瘤微环境动态重塑过程，并开发基于深度学习的预后分层模型	样本量相对有限（252,399个细胞），需要更大规模验证	解析胃癌演进过程中的肿瘤微环境异质性和细胞间通讯网络	胃炎、肠上皮化生、原发肿瘤、癌旁正常组织和转移病灶的细胞	数字病理	胃癌	单细胞RNA测序, 空间转录组学, WGCNA	深度学习	基因表达数据, 空间定位数据	252,399个细胞，来自6种组织类型	NA	NA	生存分层准确性, 临床特征相关性	NA
688	2025-11-21	Predicting gene expression using millions of yeast promoters reveals cis-regulatory logic 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf130 PMID:40567341	研究论文	本研究使用深度学习模型Camformer预测酵母启动子与基因表达之间的关系，揭示了顺式调控逻辑	开发了基于残差卷积神经网络的Camformer模型，在Random Promoter DREAM Challenge 2022中排名第四，提供了对顺式调控逻辑的详细洞察	仅针对酵母启动子进行研究，未涉及其他生物体的调控机制	研究启动子与基因表达之间的关联，探索深度学习在基因调控研究中的最佳应用方式	670万个酵母启动子序列	生物信息学	NA	并行报告基因检测，深度学习	CNN	DNA序列	670万个启动子序列	NA	残差卷积神经网络	r², ρ	NA
689	2025-11-21	CEAF: Capsule network enhanced feature fusion architecture for Chinese Named Entity Recognition 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332622 PMID:41056347	研究论文	提出一种用于中文命名实体识别的胶囊网络增强特征融合架构CEAF，解决嵌套实体和边界歧义问题	创新性地引入深度上下文特征注意力模块，将胶囊路由协议与位置感知注意力机制相结合，通过双并行路径处理信息	未明确说明模型的计算复杂度和在实际应用场景中的性能表现	解决中文命名实体识别中的嵌套实体层次结构依赖建模和边界歧义消解问题	中文和英文文本中的命名实体	自然语言处理	NA	NA	胶囊网络, BiLSTM, BERT, 注意力机制	文本	三个中文基准数据集和一个英文数据集	NA	CEAF, DCAM, AFFN, BiLSTM-CRF, Transformer	NA	NA
690	2025-11-20	Machine learning applications in risk management: Trends and research agenda 2025, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.161993.2 PMID:41059130	综述	通过文献计量分析探讨机器学习在风险管理中的应用趋势和研究议程	识别机器学习在风险管理中的新兴趋势（如城市树木评估和SARS-CoV-2疫情风险管理）和跨领域应用	基于文献计量分析，缺乏对具体技术实施效果的实证研究	分析机器学习在风险管理领域的研究趋势和发展方向	Scopus和Web of Science数据库中的相关科学文献	机器学习	SARS-CoV-2	文献计量分析	随机森林,支持向量机,深度学习	文献数据	2018-2023年间相关文献（增长98.99%）	NA	NA	NA	NA
691	2025-11-19	Application Value of Intelligent Quick Magnetic Resonance for Accelerating Brain MR Scanning and Improving Image Quality in Acute Ischemic Stroke 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056418245250912095159 PMID:41088976	研究论文	评估智能快速磁共振在急性缺血性脑卒中患者中加速脑部MRI扫描和改善图像质量的应用价值	无需硬件改造即可显著缩短MRI扫描时间，同时通过智能算法提升加速序列的图像质量	样本量较小且未包含功能序列	评估智能快速磁共振技术在急性缺血性脑卒中诊断中的应用效果	58例急性缺血性脑卒中患者	医学影像分析	急性缺血性脑卒中	磁共振成像，扩散加权成像，T1加权，T2加权，T2-FLAIR序列	深度学习	磁共振图像	58例患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，定性评分，ASPECTS评分，组内相关系数	NA
692	2025-11-18	Comparing machine learning, deep learning, and reinforcement learning performance in Culex pipiens predictive modeling 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333536 PMID:41231961	研究论文	比较机器学习、深度学习和强化学习方法在预测库蚊分布中的性能	首次将强化学习方法应用于物种分布预测，并证明其在特征较少时仍能保持有效性能	仅针对单一物种在美国的地理分布进行研究，未验证其他物种或地区的适用性	比较不同机器学习方法在预测库蚊历史分布中的性能差异	尖音库蚊（Culex pipiens）在美国的潜在地理分布	机器学习	西尼罗河病毒感染	物种分布建模	逻辑回归, 随机森林, 深度神经网络, Q-learning, DQN, REINFORCE, Actor-Critic	生物气候变量数据	NA	NA	深度神经网络, DQN	预测性能	NA
693	2025-11-18	Obscured-ensemble models for genomic prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334239 PMID:41237109	研究论文	提出一种基于遮蔽标记的集成模型方法用于基因组预测	开发了不依赖基因组内容的遮蔽模型和集成学习方法，仅需20%的标记即可实现准确预测	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	研究基因组预测中的捷径学习问题并开发高效预测方法	作物品种的基因型和农艺性状	机器学习	NA	全基因组标记分析	深度学习,集成学习	基因组标记数据	NA	NA	遮蔽集成模型	准确性	NA
694	2025-11-18	MRI-based 2.5D deep learning and radiomics effectively predicted microvascular invasion and Ki-67 expression in hepatocellular carcinoma 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336579 PMID:41237121	研究论文	开发并验证基于钆塞酸增强MRI肝胆期图像的2.5D深度学习和影像组学模型，结合临床特征术前预测肝细胞癌微血管侵犯和高Ki-67表达双阳性	首次将2.5D深度学习与影像组学结合，整合临床特征构建综合模型预测HCC的MVI和Ki-67双阳性状态	回顾性研究设计，样本量相对有限（235例患者），需外部验证确认泛化能力	术前预测肝细胞癌微血管侵犯和高Ki-67表达双阳性状态	235例经病理证实的肝细胞癌患者（129例双阳性，106例非双阳性）	数字病理	肝细胞癌	钆塞酸增强MRI，影像组学分析	深度学习，逻辑回归	医学影像（MRI），临床数据	235例HCC患者	NA	2.5D深度学习架构	AUROC, 敏感度, 特异度, 精确度, 准确率, F1分数	NA
695	2025-11-18	Deepfake defense: Combining spatial and temporal cues with CNN-BiLSTM-transformer architecture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334980 PMID:41237199	研究论文	提出一种结合CNN、双向LSTM和Transformer编码器的混合深度学习架构用于深度伪造视频检测	首次将CNN、BiLSTM和Transformer编码器集成到统一框架中，实现空间特征与局部/全局时间特征的双路径建模	未提及模型在极端遮挡或复杂光照条件下的性能表现	开发能够有效检测深度伪造视频的鲁棒检测系统	深度伪造视频数据	计算机视觉	NA	NA	CNN, BiLSTM, Transformer	视频	FaceForensics++和DeepFake Detection Challenge数据集	TensorFlow	MobileNetV2, BiLSTM, Transformer	F1-score, AUC	NA
696	2025-11-17	Automated framework for multi-domain social media text analysis for business strategy employing multilayer perceptron with Word2Vec features and LIME XAI 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336240 PMID:41231814	研究论文	提出一种基于多层感知机和Word2Vec特征的情感分析框架MultiSentiNet，用于社交媒体文本分析以支持商业策略	结合多层感知机深度网络与词嵌入特征，并采用LIME XAI技术增强模型可解释性	NA	开发高效准确的情感分析框架以支持商业决策	Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体平台生成的文本数据	自然语言处理	NA	情感分析	多层感知机	文本	三个不同领域的数据集（女性电子商务、美国航空情感、仇恨言论检测）	NA	MultiSentiNet	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
697	2025-11-17	Improving detection accuracy of heterogeneity in biological tissues through the combination of modulation-demodulation frame accumulation techniques and enhanced vgg16 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329009 PMID:41231817	研究论文	通过调制-解调帧累积技术与增强VGG16相结合，提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的分类准确率	首次将调制-解调帧累积技术与增强VGG16模型结合用于多光谱图像异质性检测，提出VGG16_BN_SE_GAP改进架构	研究基于仿体实验，尚未在真实人体组织上验证	提高生物组织异质性在多光谱透射图像中的检测准确率	生物组织仿体的多光谱透射图像	计算机视觉	乳腺癌	多光谱透射成像，调制-解调帧累积技术	CNN	多光谱图像	NA	NA	VGG16, U-Net, VGG16_BN_SE_GAP	分类准确率, 信噪比	NA
698	2025-11-17	A comparative study of MLP and LSTM neural networks for shale gas production prediction based on numerical simulation data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336782 PMID:41231836	研究论文	基于数值模拟数据，比较MLP和LSTM神经网络在页岩气产量预测中的性能	首次系统比较MLP和LSTM在页岩气产量预测中的表现，证明LSTM的门控机制能有效捕捉生产数据中的长期依赖关系	仅基于数值模拟数据验证，需要实际油田数据进一步验证模型泛化能力	提高页岩气产量预测精度，优化储层开发效率	页岩气生产数据	机器学习	NA	数值模拟	MLP, LSTM	数值模拟数据	多种工程参数组合下的日产量数据	NA	多层感知机, 长短期记忆网络	相对误差	NA
699	2025-11-17	CattleNet-XAI: An explainable CNN framework for efficient cattle weight estimation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336434 PMID:41231892	研究论文	提出一种可解释的CNN框架CattleNet-XAI，用于从牛只图像中高效估计体重	结合定制CNN架构与可解释AI技术(LIME可视化)，在保持高效性的同时提供模型决策过程的透明度	未明确说明数据集规模和多样性限制，可能影响模型泛化能力	开发自动化牛只体重估计方法以替代传统人工测量	牛只图像及对应体重数据	计算机视觉	NA	图像预处理(归一化、直方图均衡化)、特征提取	CNN, Random Forest, Linear Regression	图像	NA	NA	定制CNN(3Conv3Dense), EfficientNetB3, YOLOv5	MAE, MSE, RMSE	NA
700	2025-11-17	DSA-DeepFM: a dual-stage attention-enhanced DeepFM model for predicting anticancer synergistic drug combinations 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf269 PMID:41234327	研究论文	提出一种融合双阶段注意力机制和因子分解机的深度学习模型DSA-DeepFM，用于预测抗癌协同药物组合	首次将双阶段注意力机制与因子分解机结合，通过处理复杂生物特征交互来提升预测性能	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及对多药物组合的适用性	开发机器学习方法预测抗癌药物协同组合，克服传统生物实验的局限性	抗癌药物组合	机器学习	癌症	NA	DeepFM, 注意力机制	分类特征, 数值特征	NA	NA	DSA-DeepFM, 双阶段注意力机制, 因子分解机	预测准确性, t-SNE可视化	NA