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
741	2025-10-06	ACP-DPE: A Dual-Channel Deep Learning Model for Anticancer Peptide Prediction 2025 Jan-Dec, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/syb2.70010 PMID:40119615	研究论文	提出一种基于双通道深度学习的抗癌肽预测模型ACP-DPE	结合双向门控循环单元和扩张卷积的双通道架构，分别捕捉肽序列依赖关系和氨基酸局部关系	NA	开发深度学习模型用于抗癌肽预测	抗癌肽序列	机器学习	癌症	深度学习	Bi-GRU, CNN	肽序列数据	NA	NA	双通道架构（Bi-GRU模块+扩张卷积模块）	准确率, 灵敏度	NA
742	2025-10-06	TNFR-LSTM: A Deep Intelligent Model for Identification of Tumour Necroses Factor Receptor (TNFR) Activity 2025 Jan-Dec, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/syb2.70007 PMID:40156875	研究论文	开发了一种名为DEEP-TNFR的深度学习模型，用于准确预测肿瘤坏死因子受体（TNFR）活性	结合相对位置、反向位置和统计矩特征，系统比较六种深度学习分类器，其中LSTM表现最佳并超越先前研究	NA	提高TNFR活性识别的准确性，支持炎症、癌症和自身免疫疾病相关研究	肿瘤坏死因子受体（TNFR）	自然语言处理	癌症	深度学习	FCN, CNN, RNN, LSTM, Bi-LSTM, GRU	序列数据	NA	NA	全连接网络, 卷积神经网络, 简单循环神经网络, 长短期记忆网络, 双向长短期记忆网络, 门控循环单元	准确率, 特异性, 灵敏度, 马修斯相关系数	NA
743	2025-10-06	Improved in Silico Identification of Protein-Protein Interactions Using Deep Learning Approach 2025 Jan-Dec, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/syb2.70008 PMID:40275540	研究论文	开发了一种基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用预测模型Deep_PPI	提出使用双卷积头架构处理蛋白质对，并采用Keras二进制轮廓编码技术和PaddVal长度均衡策略	NA	改进蛋白质-蛋白质相互作用的计算机识别方法	多种物种的蛋白质-蛋白质相互作用	生物信息学	癌症，自身免疫性疾病，恶性贫血	深度学习	CNN	蛋白质序列	人类、秀丽隐杆线虫、大肠杆菌和智人等多个物种数据集	Keras	一维卷积神经网络	交叉验证准确率	NA
744	2025-10-06	LTR-Net: A deep learning-based approach for financial data prediction and risk evaluation in enterprises 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328013 PMID:40748872	研究论文	提出一种结合LSTM、Transformer和ResNet的深度学习模型LTR-Net，用于企业金融数据预测和风险评估	首次将LSTM、Transformer和ResNet集成到统一框架中，通过时序依赖建模、全局信息捕获和深度特征提取模块协同处理金融数据	NA	解决金融数据预测和风险评估这一复杂多任务问题	企业金融数据	机器学习	NA	深度学习	LSTM, Transformer, ResNet	时间序列数据	Kaggle金融困境预测数据集和雅虎财经股市数据	NA	LSTM, Transformer, ResNet	MSE, RMSE, MAE, AUC	NA
745	2025-10-06	A comparative study of machine learning models for automated detection and classification of retinal diseases in Ghana 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327743 PMID:40748964	研究论文	本研究开发并比较了多种CNN模型在加纳视网膜疾病自动检测和分类中的性能	首次在加纳地区使用多种先进CNN模型进行视网膜疾病自动检测，并采用高斯过程贝叶斯优化方法进行超参数调优	数据集规模有限，需要在临床环境中进一步验证模型性能	开发和比较机器学习模型用于视网膜疾病的自动检测和分类	视网膜疾病患者的光学相干断层扫描图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	来自WATBORG眼科诊所的OCT图像	NA	DenseNet121, ResNet50, Inception V3, MobileNet	F1分数, 精确率, 召回率, AUC	NA
746	2025-10-06	AI-Driven fetal distress monitoring SDN-IoMT networks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328099 PMID:40743297	研究论文	本研究提出了一种基于生成对抗网络和自编码器的AI驱动框架，用于解决胎儿监护中数据不平衡问题	首次将Wasserstein距离的GAN与自编码器结合应用于SDN-IoMT网络，解决胎儿监护数据不平衡问题	仅使用CTU-UHB单一数据集进行验证，未在其他临床数据集上测试	改善产前胎儿监护性能，解决胎心监护数据不平衡问题	孕妇临床数据，特别是胎心率和减速特征	医疗物联网	产科疾病	胎心宫缩监护	GAN, 自编码器	临床监护数据	CTU-UHB数据集	NA	生成对抗网络, 自编码器	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	Mininet仿真平台
747	2025-10-06	Dynamic Personalized Federated Learning for Cross-Spectral Palmprint Recognition 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3592508 PMID:40737152	研究论文	提出一种动态个性化联邦学习模型DPFed-Palm用于解决跨光谱掌纹识别中的隐私保护和数据非独立同分布问题	提出动态权重选择策略和组合损失函数，结合FedAvg与个性化联邦学习的聚合策略，有效提升模型特征表示能力	NA	开发隐私保护的跨光谱掌纹识别方法	多光谱掌纹图像	计算机视觉	NA	多光谱成像	深度学习	图像	三个公共数据集（PolyU multispectral, IITD, CASIA）	联邦学习	DPFed-Palm	识别性能, 隐私保护效果	NA
748	2025-10-06	Machine learning outperforms the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) in predicting need for early critical care 2025-01, CJEM DOI:10.1007/s43678-024-00807-z PMID:39560909	研究论文	本研究比较机器学习模型与加拿大分诊急迫度量表在预测急诊患者12小时内需要重症监护的能力	首次大规模比较多种机器学习模型与CTAS分诊系统在预测重症监护需求方面的性能	使用单中心回顾性数据，需要未来研究验证	改进急诊分诊系统，提高重症患者识别准确性	急诊科就诊患者	机器学习	急重症	机器学习建模	LASSO回归,梯度提升树,深度学习	临床医疗数据	670,841次急诊就诊记录	NA	嵌入层深度学习模型	ROC曲线下面积,PRC曲线下面积	NA
749	2025-10-06	Improving synergistic drug combination prediction with signature-based gene expression features in oncology 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1614758 PMID:40746727	研究论文	本研究提出了一种整合药物耐药特征的新方法，用于改进肿瘤学中协同药物组合的预测	首次将药物耐药特征作为生物学信息化的药物表征整合到预测模型中，相比传统方法能更全面地捕捉药物功能信息	研究主要依赖于现有数据库的转录组数据，未涉及其他类型的分子特征	提高协同药物组合预测的准确性和可解释性	肿瘤细胞系和药物组合	机器学习	癌症	转录组分析	LASSO, Random Forest, AdaBoost, XGBoost, 深度学习模型	基因表达数据，化学结构数据	多个独立数据集（ALMANAC, O'Neil, OncologyScreen, DrugCombDB）	Scikit-learn, 深度学习框架	SynergyX	预测准确性，鲁棒性，泛化能力	NA
750	2025-10-06	Deep learning-based classification of multiple fundus diseases using ultra-widefield images 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1630667 PMID:40746855	研究论文	开发基于深度学习的混合模型用于超广角眼底图像的多疾病分类	首次将DenseNet121特征提取器与XGBoost分类器结合应用于超广角眼底图像的多疾病分类，涵盖16种眼底疾病包括罕见视网膜病变	回顾性研究，数据来源于两家医院，需要进一步前瞻性验证	提高眼底疾病诊断效率和准确性，为临床决策提供辅助工具	超广角眼底图像	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底成像	CNN, XGBoost	图像	10,612张超广角眼底图像，涵盖16种眼底疾病	NA	DenseNet121	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, AUC-ROC	NA
751	2025-10-06	Relationship between personality and sleep: a dual validation study combining empirical and big data-driven approaches 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1596269 PMID:40747256	研究论文	通过深度学习模型分析人格特质与睡眠质量之间的关系	结合小规模调查数据和大规模微博数据，使用深度学习技术同时验证人格与睡眠的关系	模型训练基于社交媒体数据，可能无法完全代表一般人群	研究人格特质与睡眠问题及自评睡眠质量之间的关系	微博活跃用户及其发布的帖子	自然语言处理	睡眠障碍	深度语义理解技术	深度学习模型	文本数据	336名活跃用户（调查数据集）+ 15,251名用户的4,860,000条帖子（大规模数据集）	NA	NA	NA	NA
752	2025-10-06	Enhancing Deep Learning-Based Subabdominal MR Image Segmentation During Rectal Cancer Treatment: Exploiting Multiscale Feature Pyramid Network and Bidirectional Cross-Attention Mechanism 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/7560099 PMID:40747370	研究论文	提出一种结合多尺度特征金字塔网络和双向交叉注意力机制的直肠癌治疗中腹部MR图像分割方法	在U-Net中引入多尺度特征金字塔网络缓解语义鸿沟，并通过双向交叉注意力机制保持空间信息对齐	NA	改进直肠癌治疗过程中腹部MR图像的分割精度	直肠癌患者的腹部MR图像	计算机视觉	直肠癌	MR成像	U-Net	医学图像	NA	NA	U-Net, 多尺度特征金字塔网络	NA	NA
753	2025-10-06	Artificial intelligence for diagnosing bladder pathophysiology: An updated review and future prospects 2025, Bladder (San Francisco, Calif.) DOI:10.14440/bladder.2024.0054 PMID:40747464	综述	本文对人工智能在膀胱病理生理学诊断中的应用进行了全面更新的回顾，并展望了未来发展前景	提供了AI在膀胱病理生理学诊断领域的最新进展综述，强调了关键AI技术及其临床应用，并提出了未来发展路径	面临数据质量、算法可解释性和临床工作流程整合等挑战	探讨人工智能在膀胱病理生理学诊断中的整合与应用	膀胱病理生理学相关疾病，包括膀胱癌、间质性膀胱炎、膀胱过度活动症和活动不足、膀胱出口梗阻等	医学人工智能	膀胱疾病	机器学习、深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	准确性、临床效用	NA
754	2025-10-06	CLGB-Net: fusion network for identifying local and global information of lesions in digital mammography images 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1600057 PMID:40746601	研究论文	提出融合局部和全局信息的CLGB-Net深度学习模型用于乳腺X线影像的早期乳腺癌筛查	集成ResNet-50、Swin Transformer、FPN和CAM四种网络架构，实现局部特征与全局上下文信息的高效融合	NA	提高乳腺X线影像中病灶识别的准确性和鲁棒性，减少漏诊和误诊风险	数字乳腺X线摄影图像中的病灶	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺X线摄影	深度学习,融合网络	医学影像	3552个样本（正常、良性和恶性病例）	NA	ResNet-50,Swin Transformer,FPN,CAM	精确度,召回率,F1分数,准确率	NA
755	2025-10-06	Foundation models in ophthalmology: opportunities and challenges 2025-Jan-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001091 PMID:39329204	综述	探讨眼科领域基础模型的机遇与挑战，重点关注RETFound和大型语言模型在眼科的应用	首次系统评述眼科领域基础模型的发展现状，特别关注多模态模型的潜在优势	高质量眼科数据集有限，训练多模态模型需要大量计算资源	分析眼科基础模型的技术进展、应用前景和发展障碍	眼科基础模型（如RETFound）和大型语言模型（如GPT-4、Gemini）	医学人工智能	眼科疾病	基础模型、迁移学习	基础模型, LLM	医学图像, 文本数据	NA	NA	RETFound, GPT-4, Gemini	任务适应性, 泛化能力	需要大量计算资源训练多模态模型
756	2025-10-06	Deep learning-based prediction of rheumatoid arthritis-associated deformity on MRI 2025, Brain & spine DOI:10.1016/j.bas.2025.104328 PMID:40741519	研究论文	开发基于深度学习的算法预测类风湿关节炎患者上颈椎畸形的早期风险	首次使用深度学习模型在RA诊断前或接近诊断时预测颈椎畸形风险	样本量有限，需要多中心大规模验证，未考虑下颈椎在畸形风险中的作用	早期风险分层和预测RA相关上颈椎畸形	类风湿关节炎患者	医学影像分析	类风湿关节炎	MRI	深度学习	医学影像	220例RA患者（153例训练，67例验证）	NA	NA	准确率, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
757	2025-10-06	Hybrid framework for automated generation of mammography radiology reports 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.018 PMID:40741541	研究论文	提出一种用于自动生成乳腺X光放射学报告的混合框架	结合编码器-解码器架构与图像强度增强技术，并采用命名实体识别进行关键临床概念提取和自动化精度评估	仅基于西班牙语放射学文本语料库进行训练和微调，未验证在其他语言环境下的适用性	开发自动化临床文本生成系统以辅助放射科医生进行乳腺X光检查	乳腺X光影像及其对应的放射学报告	自然语言处理,计算机视觉	乳腺癌	图像强度增强技术,命名实体识别(NER)	编码器-解码器架构	医学图像,文本数据	NA	NA	编码器-解码器	NLG指标	NA
758	2025-10-06	Investigating the impact of social media images on users' sentiments towards sociopolitical events based on deep artificial intelligence 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326936 PMID:40737276	研究论文	本研究利用深度学习分析社交媒体图像对用户关于社会政治事件情感态度的影响	首次结合视觉内容和文本情感分析，系统研究社交媒体图像与社会政治事件公众情感之间的相关性	研究局限于特定社会政治运动的数据，可能无法完全代表所有类型的社交媒体内容	探究社交媒体视觉内容如何影响用户对社会政治事件的情感态度	包含相关标签和关键词的社交媒体帖子及其图像和评论	自然语言处理,计算机视觉	NA	情感分析,深度学习	深度学习模型	图像,文本	来自Black Lives Matter、Women's March、Climate Change Protests和Anti-war Demonstrations等运动的社交媒体帖子	NA	NA	PLCC（皮尔逊线性相关系数）, SROCC（斯皮尔曼等级相关系数）	NA
759	2025-10-06	Low-cost computation for isolated sign language video recognition with multiple reservoir computing 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322717 PMID:40737309	研究论文	提出一种基于多储层计算和MediaPipe关键点提取的低成本孤立手语视频识别方法	引入具有不同泄漏率的多储层结构以提取多样化特征，结合MediaPipe关键点提取和归一化预处理增强系统鲁棒性	仅在WLASL100数据集上验证，未在更大规模数据集上测试	开发适用于边缘设备的低成本手语识别系统	孤立手语视频	计算机视觉	听力障碍	MediaPipe关键点提取	储层计算	视频	WLASL100数据集	NA	多储层计算	准确率(top-1, top-5, top-10), 训练时间, 推理时间	边缘设备
760	2025-10-06	Machine learning approaches for predicting the link of the global trade network of liquefied natural gas 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326952 PMID:40737339	研究论文	本研究应用机器学习算法预测全球液化天然气贸易网络的未来链接关系	首次将复杂网络理论与机器学习相结合，使用局部和全局相似性指标预测LNG贸易网络链接，并开发图注意力网络模型利用边和模体数据进行预测	研究时间范围限于2001-2020年，未考虑突发地缘政治事件对贸易网络的冲击	预测全球液化天然气贸易网络的未来贸易伙伴关系	全球液化天然气贸易网络	机器学习	NA	复杂网络分析，机器学习	随机森林, 决策树, 图注意力网络	网络节点和边数据	2001-2020年全球LNG贸易网络数据	NA	图注意力网络	ROC曲线	NA