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
61	2025-11-16	Improved CRISPR/Cas9 off-target prediction with DNABERT and epigenetic features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335863 PMID:41223195	研究论文	提出结合DNABERT预训练模型和表观遗传特征的CRISPR/Cas9脱靶效应预测新方法	首次将预训练的DNA基础模型与多模态表观遗传特征整合用于脱靶预测，通过可解释性技术揭示模型决策机制	未明确说明模型在临床环境中的实际验证效果和泛化能力	提高CRISPR/Cas9脱靶效应的计算预测准确性	CRISPR/Cas9基因编辑系统的脱靶效应	生物信息学	NA	CRISPR/Cas9, DNABERT, 表观遗传特征(H3K4me3, H3K27ac, ATAC-seq)	深度学习, 预训练语言模型	基因组序列, 表观遗传数据	七个不同的脱靶数据集	DNABERT	DNABERT	预测准确性	NA
62	2025-11-16	Automatic uterus segmentation in transvaginal ultrasound using U-Net and nnU-Net 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336237 PMID:41223242	研究论文	本研究使用U-Net和nnU-Net深度学习模型在经阴道超声图像中实现子宫自动分割	首次在经阴道超声数据上系统比较U-Net和nnU-Net两种先进分割模型，并发现针对特定成像类型单独训练能获得更好性能	需要进一步验证模型在经阴道超声数据集上的鲁棒性	开发自动子宫分割方法以辅助妇科疾病诊断	124名子宫腺肌症患者的经阴道超声数据	医学图像分析	子宫腺肌症	经阴道超声	CNN	图像, 视频截图, 3D体积截图	124名患者，包含静态图像122张、视频截图472张、3D体积截图452张	NA	U-Net, nnU-Net	Dice分数	NA
63	2025-11-16	"Good and bad investments" in public health stocks amid the COVID-19 shock: evidence from a transformer-based model 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1644055 PMID:41229468	研究论文	基于Transformer深度学习模型分析COVID-19疫情期间公共卫生相关股票的投资表现和动态演变	首次将Transformer架构应用于公共卫生危机期间的资本市场研究，揭示疫情不同阶段对投资行为的动态影响	仅涵盖中国证券市场55只公共卫生指数成分股，样本范围有限	研究公共卫生紧急事件对资本市场风险结构和投资行为的影响	中证公共卫生指数55只成分股	自然语言处理,机器学习	COVID-19	深度学习	Transformer	金融时间序列数据	55只股票	NA	Transformer	投资回报率,预测准确性,筛选能力	NA
64	2025-11-16	More than just a heatmap: elevating XAI with rigorous evaluation metrics 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1674343 PMID:41229616	研究论文	提出结合CNN和SNN的SpikeNet框架及XAlign评估指标，用于医学影像的可解释性分析	提出混合CNN-SNN框架实现高效处理与原生可解释性，并创新性地开发了量化解释与专家标注对齐程度的XAlign指标	仅在TCGA-LGG和BUSI两个数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	提升医学影像深度学习的可解释性和计算效率	脑胶质瘤MRI影像和乳腺超声影像	计算机视觉,数字病理	脑肿瘤,乳腺肿瘤	磁共振成像,超声成像	CNN,SNN	医学影像	TCGA-LGG数据集(22折交叉验证),BUSI数据集(5折交叉验证)	PyTorch	SpikeNet(CNN-SNN混合架构)	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUROC,AUPRC,XAlign	NVIDIA RTX 3090,批大小16,FP32精度
65	2025-11-16	Abnormal classification of electrocardiogram scatter plot based on token selection vision transformer 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251395553 PMID:41229940	研究论文	提出一种基于令牌选择视觉变换器的ECG散点图异常分类方法	在网络深层引入令牌选择模块，动态筛选最具判别性的图像块用于最终分类	NA	改进心律失常自动分类技术	心电图散点图	计算机视觉	心血管疾病	ECG散点图分析	Vision Transformer	图像	NA	NA	Transformer	准确率	NA
66	2025-11-16	A scoping review of TSR analysis in colorectal cancer: implications for automated solutions 2025, Oncology reviews IF:3.1Q2 DOI:10.3389/or.2025.1605383 PMID:41230203	综述	本文通过范围综述评估结直肠癌中肿瘤-间质比(TSR)的预后价值、评分方法差异及其自动化量化进展	首次系统评估TSR自动化量化方法在结直肠癌中的应用现状与挑战	自动化TSR量化方法仍处于早期阶段，特别是在感兴趣区域选择和风险分层方面存在不足	评估TSR的预后价值、评分方法差异并探索自动化TSR量化解决方案	结直肠癌组织样本中的肿瘤-间质比例	数字病理学	结直肠癌	组织病理学分析	深度学习	组织病理图像	76篇符合纳入标准的文献（来自950篇初筛文献）	NA	NA	Kappa分数, 像素级精度, 区块级精度	NA
67	2025-11-16	Deep learning-based temporal change detection of broadleaved weed infestation in rice fields using UAV multispectral imagery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1655391 PMID:41230234	研究论文	本研究提出基于深度学习的时序变化检测方法，利用无人机多光谱影像监测水稻田中阔叶杂草的时空动态	首次将深度前馈神经网络与无人机多光谱影像结合，实现水稻田阔叶杂草侵染的时序变化检测和精准施药潜力评估	研究仅针对阔叶杂草，未考虑其他杂草类型；分析时段限于营养生长阶段	开发精准农业中的杂草监测方法，优化除草剂施用策略	水稻田中的阔叶杂草侵染动态	计算机视觉	NA	无人机多光谱成像	DFNN	多光谱影像	PadiU Putra水稻田的多时序无人机影像数据	NA	深度前馈神经网络	R²	NA
68	2025-11-16	Reimagining Mental Health with Artificial Intelligence: Early Detection, Personalized Care, and a Preventive Ecosystem 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S559626 PMID:41230404	综述	探讨人工智能在心理健康领域早期检测、个性化治疗和预防症状升级方面的应用潜力	提出'心理数字签名'概念，构建以患者为中心的预防性心理健康生态系统	许多高准确率报告来自单中心或有限数据集，外部验证方法存在差异，样本量和人群多样性不足	探索人工智能在心理健康管理中的创新应用	心理健康障碍患者	自然语言处理,机器学习	精神疾病	自然语言处理,深度学习,多模态数据分析	深度学习	语音,文本,生物传感器数据	NA	NA	NA	准确率	NA
69	2025-11-16	A Deep Learning Model to Predict the ncRNA-Protein Interactions Based on Sequences Information Only 2025, Bioinformatics and biology insights IF:2.3Q3 DOI:10.1177/11779322251391075 PMID:41230504	研究论文	提出一种基于序列信息预测非编码RNA与蛋白质相互作用的深度学习模型RPI-SDA-XGBoost	结合堆叠降噪自编码器和XGBoost元学习器，仅使用序列信息即可预测ncRNA-蛋白质相互作用	未明确说明模型的计算资源需求和训练时间	开发计算方法来研究ncRNA-蛋白质相互作用	非编码RNA和蛋白质的相互作用	生物信息学	癌症	序列特征提取	深度学习,集成学习	生物序列数据	五个基准数据集：RPI_369, RPI_488, RPI_1807, RPI_2241, NPInterv2.0	XGBoost	堆叠降噪自编码器	准确率,精确率	NA
70	2025-11-16	Long short-term memory-based deep learning model for the discovery of antimicrobial peptides targeting Mycobacterium tuberculosis 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf274 PMID:41230490	研究论文	开发基于长短期记忆网络的深度学习模型，用于发现针对结核分枝杆菌的抗菌肽	首次将长短期记忆网络与迁移学习相结合，构建可分类和生成结核病特异性抗菌肽的可重复深度学习协议	结核病特异性抗菌肽数据稀缺限制了靶向开发	发现针对结核分枝杆菌的新型抗菌肽	抗菌肽，特别是针对结核分枝杆菌的活性肽	自然语言处理	结核病	深度学习，序列分析	LSTM, BiLSTM	肽序列数据	大型通用抗菌肽语料库和精选的结核病特异性序列	NA	单向LSTM，双向LSTM，带注意力机制的LSTM	准确率，AUC	NA
71	2025-11-16	A poisson flow-based data augmentation and lightweight diagnosis framework for imbalanced rolling bearing faults 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332994 PMID:41052065	研究论文	提出一种基于泊松流的数据增强和轻量级诊断框架，用于解决不平衡滚动轴承故障诊断问题	首次将泊松流生成模型与轻量级残差网络结合，通过建模高维潜在空间中的样本演化来合成真实的少数类样本	仅在CWRU基准数据集上验证，未在其他工业场景中测试	解决滚动轴承故障诊断中的类别不平衡问题	滚动轴承故障振动信号	机器学习	NA	连续小波变换(CWT)	生成模型, CNN	振动信号，时频表示	CWRU基准数据集	NA	残差网络(ResNet)	诊断准确率，鲁棒性，泛化能力	NA
72	2025-11-15	The Current Research Landscape on the Machine Learning Application in Autism Spectrum Disorder: A Bibliometric Analysis From 1999 to 2023 2025, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X332833241222191422 PMID:40143686	文献计量分析	通过文献计量分析方法研究1999-2023年间机器学习在自闭症谱系障碍领域应用的研究现状和热点趋势	首次系统分析机器学习在自闭症谱系障碍领域应用的文献计量特征和发展轨迹	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的局限性	探索机器学习在自闭症谱系障碍领域的研究趋势、热点主题和未来发展方向	1999-2023年间发表的1357篇相关学术文献	机器学习	自闭症谱系障碍	文献计量分析，神经影像技术，脑电图	NA	文献元数据	1357篇论文	Microsoft Excel, VOSviewer, CiteSpace	NA	NA	NA
73	2025-11-15	Advancements in Image-Based Analyses for Morphology and Staging of Colon Cancer: A Comprehensive Review 2025, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/bmri/9214337 PMID:41031243	综述	本文系统回顾了基于图像的结肠癌形态学分析和分期技术的最新进展	全面整合了多种影像模态与人工智能技术的临床应用，特别关注AI在诊断准确性和预后预测中的突破性表现	存在观察者间变异性、数据集偏差、监管问题以及缺乏标准化AI验证协议等挑战	评估影像学技术和人工智能在结肠癌检测、分期和治疗规划中的应用效果	结肠癌的影像学特征和分期标准	数字病理	结肠癌	结肠镜检查、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、内镜超声(EUS)、组织病理学分析	深度学习	医学影像	基于过去十年PubMed、Scopus和IEEE Xplore数据库的同行评审研究	NA	NA	敏感性、分期准确性、5年生存预测准确率	NA
74	2025-11-15	An explainable hybrid deep learning framework for precise skin lesion segmentation and multi-class classification 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1681542 PMID:41158448	研究论文	提出一种可解释的混合深度学习框架，用于皮肤病变的精确分割和多分类	集成U-Net分割网络和EfficientNet-B0分类模块的双任务架构，并引入Grad-CAM增强模型可解释性	存在类别不平衡问题，对代表性不足的类别处理有待改进，需要在实际场景中进一步验证	开发用于皮肤病变分割和分类的可靠AI诊断工具	皮肤病变的dermoscopic图像	计算机视觉	皮肤癌	dermoscopic成像	深度学习,CNN	图像	HAM10000数据集	NA	U-Net,EfficientNet-B0	Dice系数,准确率	NA
75	2025-11-15	Detection and classification of venous thromboembolism through image test reports analysis using active learning and deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335262 PMID:41212856	研究论文	本研究通过主动学习和深度学习模型分析影像检查报告，实现静脉血栓栓塞症的检测与分类	结合主动学习策略与深度学习模型，在样本量有限和类别不平衡的真实临床数据中实现高效分类	存在ICD-10编码欠文档化问题，且在某些分类任务中模型性能会下降	评估主动学习在静脉血栓栓塞症报告分类中的效率，比较深度学习与传统机器学习模型的性能	5,839份影像检查报告，其中1,088份(18.6%)为VTE阳性	自然语言处理	静脉血栓栓塞症	影像报告分析	LSTM, 1D-CNN, BERT, RF, SVM, GBM	文本	5,839份影像报告	NA	LSTM, multi-kernel 1D-CNN with GloVe, BERT, BioBERT	F1分数	NA
76	2025-11-15	Railway fastener defect detection using RFD-DETR: A lightweight real-time transformer-based approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331513 PMID:41212928	研究论文	提出一种基于Transformer的轻量级实时铁路扣件缺陷检测方法RFD-DETR	引入三个创新模块：小波变换卷积模块(WTConv)增强多尺度特征提取并减少计算量，跨尺度特征融合模块(CSPPDC)结合通道门控注意力下采样优化缺陷检测，小波变换特征提升(WFU)模块改善特征融合效果	NA	开发高效的铁路扣件缺陷自动检测方法	铁路轨道扣件	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, DETR	图像	扩展后的铁路扣件数据集	NA	RFD-DETR, DETR	mAP, IoU	NA
77	2025-11-15	GAM-enhanced deepLabv3+ for accurate burn scar extraction in karst regions from remote sensing images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336384 PMID:41218024	研究论文	提出一种结合全局注意力机制的DeepLabv3+模型，用于喀斯特地区遥感图像中火烧迹地的精确提取	通过优化ASPP模块的扩张率(1,3,5)避免网格伪影，并在解码器后引入全局注意力模块(GAM)动态重校准通道-空间依赖关系	在参数量和推理速度方面仍有优化空间	解决喀斯特地区地形破碎和植被模式复杂等挑战，实现火烧迹地的精确语义分割	喀斯特地区森林火烧迹地	计算机视觉	NA	遥感技术	语义分割	遥感图像	贵州省贵阳市花溪区2024年典型火灾事件构建的单区域数据集	NA	DeepLabv3+, ResNet50	mIoU, mAcc	NA
78	2025-11-15	Hybrid deep learning framework for real-time fault detection in squirrel-cage induction motors 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336323 PMID:41218031	研究论文	提出一种基于混合深度学习的实时故障检测框架，用于鼠笼式感应电机的故障诊断	开发了结合CNN和GRU/LSTM的混合深度学习架构，能同时捕捉时空特征，在实时故障检测中实现高精度和计算效率	需要大量计算资源和标注数据集，未与最先进方法直接对比，缺乏真实工业噪声数据的验证	开发智能可靠的预测性维护系统，实现鼠笼式感应电机的实时故障检测	鼠笼式感应电机(SCIMs)	机器学习	NA	传感器数据分析	CNN, GRU, LSTM, BiLSTM, ANN	传感器时序数据	100万样本(健康与故障状态各半)	MATLAB Simulink	CNN-GRU, CNN-LSTM, LSTM, BiLSTM, Stacked LSTM, GRU, CNN, ANN	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 推理时间, 延迟, 吞吐量	需要大量计算资源(具体型号未指定)
79	2025-11-15	Enhancing museum visitor forecasting using deep learning and sentiment analysis: A transformer-based approach for sustainable management 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335623 PMID:41218039	研究论文	本研究开发了一种结合结构化数据和情感分析的博物馆访客预测模型，采用Transformer架构提升预测精度	首次将博物馆相关新闻和用户评论的情感分析融入访客预测，通过比较七种算法证明Transformer模型的优越性	未明确说明数据来源的具体时间跨度和地理范围，模型在极端事件下的适应性有待验证	建立融合多源数据的博物馆访客预测框架以支持可持续管理决策	博物馆年度访客量及相关结构化数据、新闻文章和用户评论的情感数据	自然语言处理,机器学习	NA	情感分析,深度学习	Transformer,RNN,GAN,CNN,LSTM	结构化数据,文本数据	NA	NA	Transformer	RMSE,MSLE,MAPE	NA
80	2025-11-15	SH-DETR: Enhancing steel surface defect detection and classification with an improved transformer architecture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334048 PMID:41218093	研究论文	提出一种改进的Transformer架构SH-DETR，用于增强钢铁表面缺陷检测与分类性能	结合多通道随机编码与多尺度特征融合模块，引入多通道混洗编码模块和参数无关的UPC-SimAM注意力模块	NA	解决传统模型在钢铁表面缺陷检测中识别精度低和分类能力不足的问题	钢铁表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	NEU-DET和GC10-DE数据集	NA	ResNet18, Transformer, UPC-SimAM	分类准确率, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95	NA