深度学习在生物医药领域中的应用

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
101	2025-03-29	YO-AFD: an improved YOLOv8-based deep learning approach for rapid and accurate apple flower detection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1541266 PMID:40144752	研究论文	提出了一种基于YOLOv8改进的YO-AFD深度学习方法，用于快速准确地检测苹果花	设计了新的注意力模块ISAT，结合了IRMB和SCSA模块，并引入了基于FIoU的回归损失函数，以提高模型对不同尺度特征的关注和关键特征的提取能力	未提及具体的数据集规模或多样性限制，可能影响模型的泛化能力	提高苹果花的检测准确性和速度，以评估果树生长状态、预测花期和早期产量估计	苹果花	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, ISAT, C2f-IS	图像	未明确提及具体样本数量
102	2025-03-29	Feasibility study of single-image super-resolution scanning system based on deep learning for pathological diagnosis of oral epithelial dysplasia 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1550512 PMID:40144879	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率扫描系统在口腔上皮异常增生（OED）数字扫描和诊断中的可行性	结合深度学习和超分辨率扫描技术，提高了口腔上皮组织病理切片的成像清晰度，解决了现有数字扫描仪成像速度慢、数据量大等问题	研究样本量较小，仅使用了40张病理切片进行模型训练	评估基于深度学习的超分辨率数字切片扫描系统在OED病理诊断中的可行性	口腔上皮异常增生（OED）的病理切片	数字病理	口腔潜在恶性疾病	深度学习	NA	图像	40张口腔上皮组织病理切片和200张确诊OED的切片
103	2025-03-28	Predicting noncoding RNA and disease associations using multigraph contrastive learning 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81862-5 PMID:39747154	研究论文	提出一种名为K-MGCMLD的多图对比学习方法，用于预测miRNA、lncRNA与疾病之间的关联	结合K-means聚类和多图对比学习（包括局部和全局图对比学习），提高了预测准确性并能同时预测多种非编码RNA与疾病的关联	未明确提及具体局限性	提高非编码RNA与疾病关联预测的准确性，并实现多种类型关联的同时预测	miRNA、lncRNA与疾病之间的关联	机器学习	肺癌、阿尔茨海默病	多图对比学习	GCN、XGBoost	图数据	未明确提及具体样本量
104	2025-03-28	Validation of musculoskeletal segmentation model with uncertainty estimation for bone and muscle assessment in hip-to-knee clinical CT images 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83793-7 PMID:39747203	研究论文	本研究验证了一种改进的深度学习模型，用于从临床CT图像中进行髋部和股骨的肌肉骨骼体积分割及不确定性估计	改进了深度学习模型，增加了不确定性估计功能，并在多厂商/扫描仪、不同疾病状态和患者体位的大规模CT数据库上进行了验证	基线模型的训练数据库较小（N=20）	验证改进的深度学习模型在肌肉骨骼分割中的准确性和可靠性	髋部至膝部的临床CT图像	数字病理	肌肉骨骼疾病	临床CT成像	深度学习模型	3D医学图像	大规模CT数据库（具体数量未明确说明），基线模型训练样本N=20
105	2025-03-28	Varying pixel resolution significantly improves deep learning-based carotid plaque histology segmentation 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83948-6 PMID:39747244	研究论文	本研究探讨了通过改变像素分辨率显著提升基于深度学习的颈动脉斑块组织学分割效果	通过大幅变化像素分辨率（从[公式：见文本]到[公式：见文本]）来提供神经网络更多上下文信息，模拟病理学家的观察方式	出血类别被排除，因为34个颈动脉内膜切除标本中仅1个有足够出血用于标注	优化基于斑块成分的医疗治疗方案或干预措施	颈动脉斑块（胆固醇、钙化、细胞碎片和纤维组织的堆积）	数字病理学	心血管疾病	深度学习	Mask R-CNN	图像	从323张全切片图像中采样的1944个感兴趣区域
106	2025-03-28	Drug discovery and mechanism prediction with explainable graph neural networks 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83090-3 PMID:39747341	研究论文	本文提出了一种可解释的基于图的药物反应预测方法XGDP，旨在精确预测药物反应并揭示药物与靶点之间的作用机制	XGDP方法不仅提高了药物反应预测的准确性，还能捕捉药物的关键功能基团与癌细胞重要基因的相互作用	未提及具体的数据集规模或实验验证的广泛性	药物发现和机制预测	药物分子与基因之间的相互作用	机器学习	癌症	图神经网络和卷积神经网络	GNN和CNN	分子图和基因表达数据	NA
107	2025-03-28	DNA promoter task-oriented dictionary mining and prediction model based on natural language technology 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84105-9 PMID:39747934	研究论文	本文提出了一种基于自然语言处理技术的DNA启动子任务导向词典挖掘和预测模型，旨在提高启动子预测的准确性	引入了一种新的DNA序列分割方法，开发了更精细的DNA序列词典，并采用BERT-Inception架构以捕获多粒度信息	未提及具体的样本量或实验数据规模，可能影响模型泛化能力的评估	提高DNA启动子预测的准确性，并增强对DNA序列信息的解释和理解	DNA启动子序列	自然语言处理	NA	自然语言处理技术，BERT预训练	CNN, LSTM, BERT, Inception神经网络	DNA序列数据	NA
108	2025-03-28	Weakly supervised deep learning-based classification for histopathology of gliomas: a single center experience 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84238-x PMID:39748069	研究论文	本研究探讨了弱监督深度学习在胶质瘤组织病理学诊断中的应用	结合ResNet-50和注意力机制开发了一种弱监督深度学习模型，用于胶质瘤的分类诊断	研究仅基于单中心数据，外部验证的样本量相对较小	评估弱监督深度学习在胶质瘤组织病理学诊断中的辅助作用	胶质瘤患者的全切片图像(WSIs)	数字病理学	胶质瘤	弱监督深度学习	ResNet-50结合注意力机制	图像	226名患者的472张WSIs(华西医院数据集)和880名患者的1604张WSIs(TCGA数据集)
109	2025-03-28	Enhancing the performance of SSVEP-based BCIs by combining task-related component analysis and deep neural network 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84534-6 PMID:39748063	research paper	提出了一种结合任务相关成分分析和深度神经网络的分类框架eTRCA+sbCNN，用于增强基于SSVEP的脑机接口性能	结合了eTRCA算法和sbCNN模型，通过整合两种方法的优势显著提高了SSVEP信号的分类性能	未提及具体的局限性	提升基于SSVEP的脑机接口系统的性能	SSVEP信号	脑机接口	NA	任务相关成分分析(eTRCA)和子带卷积神经网络(sbCNN)	eTRCA + sbCNN	SSVEP信号	在两个SSVEP BCI数据集上验证
110	2025-03-28	Mapping the functional network of human cancer through machine learning and pan-cancer proteogenomics 2025-Jan, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-024-00869-z PMID:39663389	研究论文	通过机器学习和泛癌蛋白质组学构建人类癌症功能网络FunMap，用于解释体细胞突变和癌症相关蛋白的功能	FunMap网络通过监督机器学习构建，连接功能相关基因的精度超过传统蛋白质-蛋白质相互作用图谱，并利用图神经网络深度学习发现低频突变驱动基因	NA	构建一个强大的无偏工具，用于解释体细胞突变和未被充分研究的蛋白质，推动癌症生物学和指导治疗策略	1,194名涵盖11种癌症类型的个体的蛋白质组学和RNA测序数据	机器学习	癌症	RNA测序，蛋白质组学	监督机器学习，图神经网络	蛋白质组学和RNA测序数据	1,194名个体
111	2025-03-28	Leveraging Extended Windows in End-to-End Deep Learning for Improved Continuous Myoelectric Locomotion Prediction 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3552530 PMID:40100693	研究论文	本研究探讨了通过延长窗口长度（250毫秒至1500毫秒）来改进端到端卷积神经网络（CNN）处理原始表面肌电信号（sEMG）在连续运动模式预测中的性能	利用扩展窗口长度结合深度学习，平衡了提取更丰富信息与保持系统对活动变化响应能力之间的固有权衡	研究仅针对八种运动模式和16种转换进行了评估，可能未涵盖所有可能的运动场景	改进基于表面肌电信号的连续运动模式预测方法	表面肌电信号（sEMG）和连续运动模式预测	机器学习	NA	表面肌电信号（sEMG）采集	CNN	生物电信号	涉及八种运动模式和16种转换的连续运动任务
112	2025-03-28	Optimization of Decision Support Technology for Offshore Oil Condition Monitoring with Carbon Neutrality as the Goal in the Enterprise Development Process 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0319858 PMID:40131882	研究论文	本研究探讨了在追求碳中和的企业发展过程中，将Faster R-CNN算法与MobileNet v2架构相结合，开发了一种用于海洋油况监测和分类的模型	通过融合MobileNet v2和Faster R-CNN算法，开发了一种新的海洋油况监测和分类模型，显著提高了识别准确率	研究中未提及模型在不同环境条件下的泛化能力，以及实际应用中的计算资源需求	优化决策支持技术，以支持企业在碳中和目标下的海洋油况监测	海洋油况监测和分类	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN与MobileNet v2融合模型	图像	未明确提及具体样本数量
113	2025-03-28	A predictive machine learning model for cannabinoid effect based on image detection of reactive oxygen species in microglia 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320219 PMID:40131976	研究论文	本文介绍了一种基于图像检测的机器学习模型，用于预测大麻素对微胶质细胞中活性氧(ROS)的影响	结合深度学习模型与共聚焦显微镜图像，预测大麻二酚(CBD)对免疫细胞ROS水平的影响	研究仅基于人类微胶质细胞(HMC3)系，未涵盖其他细胞类型或体内模型	开发评估大麻素在免疫细胞中效果的深度学习平台	人类微胶质细胞(HMC3)中的活性氧(ROS)水平	数字病理	神经退行性疾病	共聚焦显微镜成像，CellROX荧光ROS指示剂	CNN	图像	人类微胶质细胞(HMC3)系在三种免疫激活剂(LPS、Aβ42和HIV GP120)条件下的ROS图像数据
114	2025-03-28	Exploring Deep Learning Approaches for Walnut Phenotype Variety Classification 2025, International journal of food science IF:2.7Q3 DOI:10.1155/ijfo/9677985 PMID:40134410	研究论文	本文探讨了深度学习在核桃表型品种分类中的应用	结合深度学习与机器学习方法（如SVM、LR、k-NN）进行特征提取和分类，提高了分类准确率	仅针对四种核桃品种进行了分类，可能无法推广到其他品种	评估深度学习在农产品分类中的有效性	核桃（Chandler、Fernor、Howard、Oguzlar品种）	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3、VGG-19、VGG-16、SVM、LR、k-NN	图像	四种核桃品种的图像数据集
115	2025-03-28	Multimodal deep learning for predicting PD-L1 biomarker and clinical immunotherapy outcomes of esophageal cancer 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1540013 PMID:40134428	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，用于预测食管癌患者的PD-L1生物标志物水平和免疫治疗结果	提出了一种整合病理特征、放射组学特征和临床信息的新型多模态深度学习模型，用于预测PD-L1水平和免疫治疗反应	研究样本量相对较小，且仅来自单一医疗中心	预测食管癌患者的PD-L1生物标志物水平和免疫治疗结果	食管鳞状细胞癌(ESCC)患者	数字病理	食管癌	免疫组织化学、CT扫描	多模态深度学习模型	病理图像、CT扫描图像、临床数据	220例PD-L1表达水平患者和75例接受免疫治疗的患者
116	2025-03-28	Cyclic peptide membrane permeability prediction using deep learning model based on molecular attention transformer 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1566174 PMID:40134508	research paper	开发了一种基于分子注意力变换器（MAT）的循环肽膜渗透性预测模型CPMP	首次将分子注意力变换器（MAT）框架应用于循环肽膜渗透性预测，性能优于传统机器学习方法和基于图的神经网络模型	实验膜渗透性测试成本高且精确预测工具稀缺	提高循环肽药物开发中膜渗透性的预测准确性	循环肽的膜渗透性	machine learning	NA	deep learning	Molecular Attention Transformer (MAT)	molecular data	NA
117	2025-03-28	Optimized deep learning model for diagnosing tonsil and adenoid hypertrophy through X-rays 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1508525 PMID:40134602	研究论文	探讨基于深度学习模型在诊断儿童扁桃体和腺样体肥大中的应用	结合YOLOv8n和ResNet18模型，显著提高了诊断准确性和一致性	研究仅基于单中心的回顾性数据，可能影响模型的泛化能力	探索深度学习在诊断扁桃体和腺样体肥大中的应用	2-12岁儿童患者的侧位鼻咽X光片	计算机视觉	扁桃体和腺样体肥大	X光成像	YOLOv8n, ResNet18	图像	819张训练和验证图像，484张独立测试图像
118	2025-03-28	AI-driven balance evaluation: a comparative study between blind and non-blind individuals using the mini-BESTest 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2695 PMID:40134862	研究论文	本研究首次使用mini-BESTest和惯性测量单元分析盲人平衡能力，并通过机器学习模型预测评分	首次使用mini-BESTest和惯性测量单元分析盲人平衡能力，并开发机器学习模型预测评分	惯性数据无法区分三个评估水平，且样本量较小（29名参与者）	分析盲人和非盲人的平衡能力差异，并开发客观评估方法	盲人和非盲人的平衡能力	数字病理学	NA	惯性测量单元，机器学习，深度学习	机器学习模型，深度学习模型	惯性测量数据	29名盲人和非盲人参与者
119	2025-03-28	Facial expression recognition using visible and IR by early fusion of deep learning with attention mechanism 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2676 PMID:40134864	研究论文	本文提出了一种结合可见光和红外图像特征的早期融合方法，用于面部表情识别，通过引入注意力机制和深度学习方法提高了识别准确率	在ResNet-18架构中引入注意力机制，并提出多模态早期融合方法，结合CNN和迁移学习技术，显著提高了面部表情识别的准确率	仅使用了VIRI和NVIE两个公开数据库，可能在其他数据集上的泛化能力有待验证	解决面部表情识别中因表情变化和不同表情相似性带来的挑战	可见光和红外图像中的面部表情	计算机视觉	NA	深度学习，迁移学习	ResNet-18 with attention mechanism, CNN	可见光和红外图像	VIRI和NVIE数据库中的面部表情图像
120	2025-03-28	Fake news detection: state-of-the-art review and advances with attention to Arabic language aspects 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.2693 PMID:40134874	review	本文全面回顾了假新闻的类型、领域、特征、生命周期及检测方法，特别关注了阿拉伯语假新闻检测的最新进展	特别关注阿拉伯语假新闻检测的挑战与解决方案，包括复杂的语法、多样的方言及标注数据稀缺问题	阿拉伯语假新闻检测领域的研究相对较少，且缺乏足够的标注数据集	探讨假新闻检测的最新方法，特别是针对阿拉伯语的检测技术	假新闻，尤其是阿拉伯语假新闻	natural language processing	NA	machine learning, deep learning, transformer-based techniques	NA	text	NA