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
881	2025-10-06	Exploration of Pharmacological Mechanisms of Dapagliflozin against Type 2 Diabetes Mellitus through PI3K-Akt Signaling Pathway based on Network Pharmacology Analysis and Deep Learning Technology 2025, Current computer-aided drug design IF:1.5Q3 DOI:10.2174/0115734099274407231207070451 PMID:38204223	研究论文	本研究通过网络药理学分析和深度学习技术探索达格列净治疗2型糖尿病的药理机制	首次结合网络药理学与DeepPurpose深度学习算法系统分析达格列净作用机制，识别出PI3K-Akt信号通路中的关键靶点	研究主要基于生物信息学预测，缺乏实验验证	探索达格列净治疗2型糖尿病的作用机制	达格列净药物靶点与2型糖尿病相关靶点	生物信息学	2型糖尿病	网络药理学分析, 深度学习技术, GO/KEGG富集分析	深度学习	基因靶点数据, 蛋白质相互作用数据	155个重叠靶点	DeepPurpose, clusterProfiler, STRING, Cytoscape	NA	结合亲和力评估	NA
882	2025-10-06	FLPneXAINet: Federated deep learning and explainable AI for improved pneumonia prediction utilizing GAN-augmented chest X-ray data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324957 PMID:40674439	研究论文	提出结合联邦学习、深度学习和可解释AI的FLPneXAINet框架，用于基于胸部X光图像的肺炎预测	首次将联邦学习与可解释AI技术结合用于肺炎诊断，采用CycleGAN数据增强和多模型集成特征提取	仅使用单一Kaggle数据集，未在更多临床环境中验证	开发安全准确的肺炎自动诊断系统，保护患者隐私	胸部X光图像	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN,集成学习,机器学习模型	图像	8,402张胸部X光图像（3,904正常，4,498肺炎）	TensorFlow,Keras,Scikit-learn	VGG16, NASNetMobile, MobileNet, CycleGAN	准确率, F1分数, 召回率, 精确率	NA
883	2025-10-06	Frequency domain manipulation of multiple copy-move forgery in digital image forensics 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327586 PMID:40674455	研究论文	提出一种基于离散小波变换的频域方法来生成和分析数字图像中的多重复制-移动篡改	利用离散小波变换在频域处理多重复制-移动篡改，能够模拟对复制区域进行变换的复杂篡改场景	方法主要针对多重复制-移动篡改的生成和分析，对其它类型图像篡改的检测能力未经验证	开发更鲁棒的多重复制-移动篡改检测技术	数字图像中的复制-移动篡改	数字图像取证	NA	离散小波变换(DWT)	NA	图像	NA	NA	NA	与现有最先进技术的对比评估	NA
884	2025-10-06	Predicting receptor-ligand pairing preferences in plant-microbe interfaces via molecular dynamics and machine learning 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.06.029 PMID:40677241	研究论文	开发了一种结合分子动力学和机器学习的混合方法，用于预测植物-微生物界面中大分子配体与受体的结合亲和力	针对大尺寸、高柔性信号分子（如LCOs）开发了MD/ML混合方法，在有限实验结构信息下仍能准确预测结合亲和力排序	依赖于粗粒度初始结构模型，实验结构信息有限	预测植物-微生物界面中受体-配体配对偏好，揭示内共生起始阶段的分子机制	豆科植物LysM-RLKs（LYR3）受体与脂质几丁寡糖（LCOs）及几丁寡糖的相互作用	机器学习	NA	分子动力学模拟，机器学习	NA	分子结构数据，结合亲和力数据	四种豆科植物LysM-RLKs（LYR3）与LCOs及几丁寡糖的结合系统	NA	NA	结合亲和力排序准确性，与实验趋势的一致性	NA
885	2025-10-06	Deep latent force models: ODE-based process convolutions for Bayesian deep learning 2025, Machine learning IF:4.3Q2 DOI:10.1007/s10994-025-06824-y PMID:40677904	研究论文	提出一种基于常微分方程过程卷积的深度隐力模型，用于非线性动态系统的贝叶斯深度学习	将物理知识融入深度高斯过程，通过ODE推导的核函数构建分层物理信息内核	诱导点框架对基于LFM的模型外推能力产生负面影响	开发具有稳健不确定性量化的非线性动态系统建模方法	多输出时间序列数据和基准单变量回归任务	机器学习	NA	过程卷积框架	深度高斯过程	时间序列数据	NA	NA	深度隐力模型	NA	NA
886	2025-10-06	Swarm learning network for privacy-preserving and collaborative deep learning assisted diagnosis of fracture: a multi-center diagnostic study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1534117 PMID:40678137	研究论文	开发基于区块链的群体学习框架用于隐私保护的骨折影像分析	首次将群体学习应用于骨折识别，实现多中心协作训练同时保护数据隐私	研究仅针对膝关节损伤，未验证其他部位骨折	开发隐私保护的分布式AI模型用于骨折诊断	膝关节损伤患者影像数据	计算机视觉	骨折	医学影像分析	目标检测算法	医学影像	4,581名患者（回顾性研究）+ 112名患者（前瞻性队列）	YOLOv8	YOLOv8n-cls	AUROC, 准确率	NA
887	2025-10-06	CT radiomics combined with neural networks predict the malignant degree of pulmonary grinding glass nodules 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1603472 PMID:40678142	研究论文	本研究通过CT影像组学结合卷积神经网络预测肺磨玻璃结节恶性程度	首次将CT影像组学特征与卷积神经网络结合用于肺磨玻璃结节恶性程度预测，相比传统Mayo和Brock模型显著提升预测性能	单中心回顾性研究，需要外部验证和多中心前瞻性队列验证	提高肺磨玻璃结节的诊断准确性，支持个性化治疗规划	肺磨玻璃结节患者	计算机视觉	肺癌	CT影像组学	CNN	CT图像	670例肺结节患者（2019-2023年）	MATLAB Deep Learning Toolbox	CNN	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
888	2025-10-06	Using Convoluted Neural Networks in Diagnosing Lung Cancer on Computed Tomography Scans 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.09 PMID:40678299	研究论文	开发卷积神经网络用于CT扫描图像中肺部良恶性结节的分类诊断	提出新型卷积神经网络模型用于肺部CT图像的良恶性分类，并在不平衡数据集上实现良好性能	样本量相对有限（176例），模型精度有待进一步提升	开发计算机辅助工具用于肺部癌症的早期诊断	肺部CT图像中的可疑结节	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	176例患者（192个病例），其中男性135例（76.7%），城市居民111例（63%），右肺肿瘤103例	NA	NA	准确率, 召回率, 精确率	常规硬件
889	2025-10-06	Deep Learning and The Retina: A New Frontier in Multiple Sclerosis Diagnosis 2025 Jan-Mar, Current health sciences journal DOI:10.12865/CHSJ.51.01.03 PMID:40678297	综述	探讨深度学习在视网膜影像分析中对多发性硬化症诊断与进展追踪的应用价值	首次系统综述人工智能（特别是深度学习）如何通过视网膜影像这一无创窗口检测多发性硬化症的早期生物标志物	面临数据标准化不足、模型可解释性有限及临床整合困难等挑战	评估人工智能技术在多发性硬化症眼科诊断中的临床应用潜力	多发性硬化症患者的视网膜影像特征	计算机视觉	多发性硬化症	OCT（光学相干断层扫描）、眼底摄影、扫描激光检眼镜	CNN, GAN, 可解释AI	视网膜影像	NA	NA	NA	准确率	NA
890	2025-10-06	Synergistic fusion: An integrated pipeline of CLAHE, YOLO models, and advanced super-resolution for enhanced thermal eye detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328227 PMID:40679961	研究论文	提出一种结合CLAHE图像增强、YOLO模型和超分辨率技术的综合流程，用于提升热成像图像中的眼睛检测效果	首次将CLAHE图像增强、先进YOLO模型和多种超分辨率技术协同融合，构建端到端的眼睛检测与增强流程	未明确说明数据集的具体样本数量和多样性，超分辨率技术的主观评估可能存在偏差	解决热成像图像中因低分辨率和对比度差导致的眼睛检测精度不足问题	热成像面部图像中的眼睛区域	计算机视觉	NA	热成像技术，图像增强，目标检测，超分辨率	YOLO, GAN, Transformer	热成像图像	NA	NA	YOLOv8, YOLOv9, BSRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR, SwinIR-Large with ResShift	准确率, 召回率, mAP50, mAP50-95, 主观质量评估	NA
891	2025-10-06	Fault analysis of chemical equipment based on an improved hybrid model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326370 PMID:40680025	研究论文	提出一种基于改进混合模型的化工设备故障检测方法，通过多模态数据融合和深度学习技术提升故障检测精度	结合变分模态分解、最小均方处理、非对称注意力机制和预激活ResNet-BiGRU模型，构建高效的多模态数据融合分析框架	NA	提高化工设备故障检测的准确性和效率，为智能预测性维护提供技术支持	化工设备	机器学习	NA	变分模态分解(VMD)，最小均方(LMS)处理	ResNet, BiGRU	多模态数据，非平稳信号	NA	NA	预激活ResNet-BiGRU	分类准确率	NA
892	2025-10-06	Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327738 PMID:40680021	研究论文	本研究使用卷积神经网络自动识别岩心图像中的沉积结构	首次将YOLOv4和Faster R-CNN两种目标检测算法应用于沉积结构自动识别，建立了自动化岩心解释框架	模型在区分形态相似特征（如泥质披盖和生物扰动介质）时存在困难，对未见数据集的泛化能力有限	开发自动化沉积结构识别方法以提升岩心分析效率	三角洲、滨面、河流和湖泊环境的硅质碎屑沉积物岩心图像	计算机视觉	NA	岩心图像分析	CNN	图像	包含15种沉积结构类型的标注数据集	NA	YOLOv4, Faster R-CNN	精确度, 平均精确度, 召回率, 推理时间	NA
893	2025-10-06	Identification of cardiac wall motion abnormalities in diverse populations by deep learning of the electrocardiogram 2025-Jan-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01407-y PMID:39799179	研究论文	利用深度学习分析心电图识别心脏壁运动异常	开发了新型深度学习模型ECG-WMA-Net，能够从心电图中识别传统Q波指标无法捕捉的生理差异特征	研究主要基于美国加州和乔治亚州的患者数据，需要在更广泛人群中验证	提高心脏壁运动异常的筛查准确性	来自加州和乔治亚州的37,548名患者	医疗人工智能	心血管疾病	心电图，超声心动图	深度神经网络	心电图信号，超声心动图报告	训练集35,210名患者，外部验证集2,338名患者	NA	ECG-WMA-Net	AUROC, AUC, 置信区间	NA
894	2025-10-06	Approximating Human-Level 3D Visual Inferences With Deep Neural Networks 2025, Open mind : discoveries in cognitive science DOI:10.1162/opmi_a_00189 PMID:40013087	研究论文	本研究探索如何通过深度神经网络实现人类水平的3D形状推理能力	首次系统比较多种3D感知DNN架构在形状推理任务上的表现，发现多视角学习目标和3D归纳偏置对实现人类水平性能的关键作用	多视角学习目标对于实现人类水平3D形状推理是必要但不充分的，DNN建模方法在捕获人类形状推理能力方面存在固有局限	缩小深度神经网络与人类在3D形状表征和推理能力上的差距	3D物体的形状推理和表征	计算机视觉	NA	深度神经网络	3D神经场网络, 自编码器, 卷积神经网络	3D物体图像	NA	NA	Light Field Network, 自编码器, 卷积架构	匹配样本任务性能, 人类模型对齐度	NA
895	2025-10-06	MMRT: MultiMut Recursive Tree for predicting functional effects of high-order protein variants from low-order variants 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.012 PMID:40070521	研究论文	提出一种名为MMRT的新型深度学习模型，用于从低阶变异预测高阶蛋白质变异的功能效应	首次将深度学习与递归树框架结合，利用低阶变异信息预测高阶变异功能效应	未明确说明模型对超过三阶变异的预测能力及计算复杂度	解决高阶蛋白质变异功能效应预测的挑战	蛋白质序列的高阶变异	机器学习	复杂疾病	高通量实验扫描技术	深度学习	蛋白质序列变异数据	685,593个高阶变异	NA	递归树框架	Spearman相关系数	NA
896	2025-10-06	Deep linear matrix approximate reconstruction with integrated BOLD signal denoising reveals reproducible hierarchical brain connectivity networks from multiband multi-echo fMRI 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1577029 PMID:40309655	研究论文	提出一种集成BOLD信号去噪的深度线性矩阵近似重建方法，用于从多波段多回波fMRI数据中揭示可重复的层次性脑连接网络	将多回波BOLD信号去噪集成到DELMAR模型的第一层，无需单独的多回波独立成分分析去噪步骤，提高了层次性脑连接网络的重建准确性和可重复性	NA	开发更准确和可重复的层次性脑连接网络映射方法	人脑功能连接网络	医学影像分析	神经系统疾病，精神疾病	多波段多回波功能磁共振成像	深度线性模型	功能磁共振成像数据	NA	NA	DELMAR（深度线性矩阵近似重建）	准确性，可重复性，精度	NA
897	2025-10-06	Automatic identification and characteristics analysis of crack tips in rocks with prefabricated defects based on deep learning methods 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327906 PMID:40663529	研究论文	基于深度学习方法实现含预制缺陷岩石中裂纹尖端的高精度自动识别与特性分析	首次将U-Net和Deeplabv3网络应用于多角度预制裂纹岩石样本的尖端识别，并比较了三种图像均衡化方法的预处理效果	研究仅针对砂岩材料，且裂纹角度限定在0°-60°范围内，未验证其他岩性或更广角度范围的适用性	实现岩石裂纹尖端的高精度自动识别，为岩体稳定性评估提供智能检测方法	含预制裂纹（0°,15°,30°,45°,60°）的砂岩SCB半圆盘试样	计算机视觉	NA	超高速摄像技术、图像均衡化处理（HE,AHE,CLAHE）	深度学习	图像	5个不同角度裂纹的岩石样本数据集	NA	U-Net, Deeplabv3	准确率,精确率,召回率	NA
898	2025-10-06	Driven early detection of chronic kidney cancer disease based on machine learning technique 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326080 PMID:40663560	研究论文	提出一种基于蛇优化器和深度学习的肾癌检测与分类方法，通过病理图像分析实现肾癌早期识别	结合蛇优化器(SO)与SE-DenseNet模型进行特征提取，并采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行分类，通过SO优化超参数提升模型性能	未提及数据集具体规模和多样性，准确率为88.90%仍有提升空间	开发自动化的肾癌早期检测与分类系统	肾癌病理图像，特别是肾细胞癌(RCC)	数字病理学	肾癌	深度学习，病理图像分析	SE-DenseNet, BiLSTM	病理图像	NA	NA	SE-DenseNet, BiLSTM	准确率	NA
899	2025-10-06	Mapping burnt areas using very high-resolution imagery and deep learning algorithms - a case study in Bandipur, India 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327125 PMID:40668808	研究论文	本研究使用深度学习算法和超高分辨率影像对印度班迪普尔地区的火烧迹地进行分类制图	提出了一种新型的UNET-GRU混合架构，相比传统UNET在火烧迹地分类中表现出更好的性能	研究仅限于印度班迪普尔特定区域，需要进一步验证在其他地区的适用性	开发准确的 burnt area 分类方法以评估野火影响和指导恢复工作	印度班迪普尔地区的火烧迹地	计算机视觉	NA	PlanetScope 超高分辨率遥感影像	CNN, RNN	遥感影像	NA	NA	Custom UNET, UNET-GRU	Precision, Recall, F1-Score, Accuracy, Mean IoU, Dice Coefficient, AUC	NA
900	2025-10-06	The intelligent evaluation model of the English humanistic landscape in agricultural industrial parks by the SPEAKING model: From the perspective of fish-vegetable symbiosis in new agriculture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325332 PMID:40668851	研究论文	本研究提出了一种基于SPEAKING模型的智能翻译评估框架，用于评估鱼菜共生农业产业园中英语人文景观的多模态翻译	将SPEAKING模型与深度学习技术相结合，从翻译准确性和适应性双重视角构建多模态翻译评估框架	未明确说明实验数据的具体规模和来源，缺乏对模型泛化能力的深入验证	提升农业产业园英语人文景观多模态翻译的评估准确性和适应性	鱼菜共生农业产业园中的英语人文景观多模态翻译	自然语言处理	NA	多模态翻译，深度学习	Transformer	文本，图像，语音	NA	NA	mT5, mBART, DeltaLM, M2M-100, MarianMT	Setting得分, Instrumentalities得分, Ends得分, Genre得分, Key得分, Norms得分	NA