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
121	2025-11-14	GeoGenIE: a deep learning approach to predict geographic provenance of biodiversity samples from genomic SNPs 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf250 PMID:41216217	研究论文	提出GeoGenIE深度学习软件包，用于从基因组SNP数据预测生物多样性样本的地理来源	结合新颖的地理遗传数据增强和预处理技术，减少参考面板需求并在稀疏采样区域提高准确性	NA	开发从基因组数据预测地理来源的深度学习方法	生物多样性样本，以白尾鹿(Odocoileus virginianus)为例	机器学习	NA	双酶切限制性位点相关DNA测序(ddRAD-seq)	多层感知机(MLP)	基因组SNP数据	NA	PyTorch	多层感知机	地理位置准确性，空间偏差	并行化执行
122	2025-11-14	Explainable Transfer Learning with Residual Attention BiLSTM for Prognosis of Ischemic Heart Disease 2025, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.166307.2 PMID:41216267	研究论文	提出一种可解释的迁移学习残差注意力双向LSTM模型用于缺血性心脏病的预后预测	结合迁移学习、残差注意力机制、SHAP可解释性分析和人口统计学重加权策略，提升模型准确性、可解释性和公平性	仅在UCI心脏病数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发准确、可解释且公平的缺血性心脏病预后预测模型	缺血性心脏病患者临床数据	机器学习	心血管疾病	深度学习，可解释人工智能	BiLSTM, 注意力机制	临床数据	UCI心脏病数据集，采用10折交叉验证	NA	X-TLRABiLSTM（可解释迁移学习残差注意力双向LSTM）	准确率，F1分数，AUC，错误率	NA
123	2025-11-13	A systematic review of decision tools for process selection and performance improvement in manufacturing 2025, The International journal, advanced manufacturing technology DOI:10.1007/s00170-025-16806-y PMID:41208918	系统综述	系统评估制造业中用于工艺选择和性能改进的决策工具	提出结构化框架指导未来研究，重点关注数据管理、人工智能集成和工具可扩展性	仅包含37篇期刊文章，高级工具在超越工艺层面扩展方面面临挑战	比较评估应用于制造业单元工艺层面的决策工具	制造业中的工艺选择和特定工艺优化	制造业	NA	多标准决策分析(MCDA)、生命周期评估(LCA)、直接比较、深度学习、计算模拟	深度学习	NA	37篇期刊文章	NA	NA	NA	NA
124	2025-11-13	Improving predictions of convective storm wind gusts through statistical post-processing of neural weather models 2025, npj natural hazards DOI:10.1038/s44304-025-00142-y PMID:41210164	研究论文	通过神经天气模型的统计后处理改进对流风暴阵风预测	首次将卷积神经网络用于神经天气模型输出的空间模式后处理，在阵风预测中超越直接预测方法	研究区域仅限于瑞士五个地区，需要进一步验证在其他地理区域的适用性	改进对流风暴引起的极端阵风预测精度	瑞士五个地区的每小时阵风分布	机器学习	NA	统计后处理、深度学习	CNN	大气环境数据、空间模式数据	瑞士五个区域的三天提前量小时级预测数据	NA	卷积神经网络	预测准确率、极端值预测性能	NA
125	2025-11-12	AllerTrans: a deep learning method for predicting the allergenicity of protein sequences 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf040 PMID:40656558	研究论文	开发了一种基于深度学习的蛋白质序列过敏性预测方法AllerTrans	结合两种蛋白质语言模型提取不同特征向量，并通过集成建模技术提升预测性能	NA	预测蛋白质序列的过敏性	蛋白质序列	生物信息学	过敏性疾病	蛋白质语言模型	DNN	蛋白质序列	NA	NA	深度神经网络	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
126	2025-11-11	BMR-YOLO: A deep learning approach for fall detection in complex environments 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335992 PMID:41202040	研究论文	提出一种基于YOLOv8n架构优化的BMR-YOLO深度学习框架，用于复杂环境下的跌倒检测	在YOLOv8n基础上引入四项改进：BiFormer视觉变换器与双层路由注意力、C2f_rvb模块替换、MultiSEAM注意力机制检测头、方向感知SIoU回归指标	NA	提升复杂环境下（特别是遮挡和光照不良条件）跌倒检测的准确性和鲁棒性	跌倒检测	计算机视觉	老年疾病	深度学习	YOLO, CNN, Transformer	图像	超过10,000张标注图像（BMR-fall数据集）并使用UR跌倒检测数据集进行交叉验证	PyTorch	YOLOv8n, BiFormer, C2f_rvb, MultiSEAM	mAP@0.5	6.5 GFLOPs计算成本
127	2025-11-10	Adaptive dual-window enhancement and multi-scale texture prior fusion for robust kidney CT classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335585 PMID:41202049	研究论文	提出结合自适应双窗增强和多尺度纹理先验融合的肾脏CT分类框架	提出自适应双窗增强模块动态调整窗宽窗位生成互补视图，并结合多尺度纹理先验实现细粒度结构建模	NA	提升肾脏CT图像的自动分类性能	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏疾病	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	ConvNeXtV2	准确率,F1分数,AUC	NA
128	2025-11-11	Novel dual convolution adaptive focus neural network for book genre classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331011 PMID:41202081	研究论文	提出一种新型双卷积自适应聚焦神经网络CPPDE-YOLO，用于提升书籍封面分类的准确性	整合PConv和PWConv算子、动态采样技术和高效多尺度注意力机制，优化YOLOv8框架	NA	通过改进算法显著提升图像分类准确率，提高现代图书检索系统的管理效率	书籍封面图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, YOLO	图像	NA	YOLOv8	CPPDE-YOLO, DualConv, 跨阶段部分网络融合残差块	Top_1 Accuracy, Top_5 Accuracy	NA
129	2025-11-10	Towards better Hebrew clickbait detection: Insights from BERT and data augmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332342 PMID:41196869	研究论文	本研究通过深度学习方法和数据增强策略提升希伯来语点击诱饵检测性能	首次将BERT模型与多样化数据增强技术结合应用于低资源希伯来语的点击诱饵检测，实现了性能突破	针对低资源语言的研究，数据规模可能有限，方法在其他语言的泛化性需进一步验证	提升希伯来语点击诱饵检测准确率，改善数字媒体内容质量	希伯来语点击诱饵标题	自然语言处理	NA	数据增强技术	BERT	文本	NA	NA	BERT	准确率	NA
130	2025-11-10	Impact of blood culture positivity at intensive care unit admission on mortality in infective endocarditis: Machine learning and deep learning-based causal inference models 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333351 PMID:41196883	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习因果推断模型分析血培养阳性对感染性心内膜炎ICU患者住院死亡率的影响	首次将GANITE因果推断模型应用于感染性心内膜炎预后分析，结合传统机器学习模型和SHAP解释性分析	样本量相对有限（484例），来自单一数据库（MIMIC-III），可能存在选择偏倚	评估ICU入院时血培养阳性对感染性心内膜炎患者住院死亡率的影响	484例成人感染性心内膜炎ICU患者	机器学习	感染性心内膜炎	血培养，临床数据分析	Random Forest, XGBoost, GAN, 集成模型	临床数据，实验室数据，人口统计学数据	484例患者（训练集339例，测试集145例）	Scikit-learn, XGBoost, GANITE	Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Generative Adversarial Nets	AUROC, 准确率	NA
131	2025-11-10	Broad-spectrum eye disease classification using a deep learning-based tailored software lens 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335419 PMID:41196894	研究论文	提出一种基于深度学习的新型架构，通过定制软件透镜利用视网膜眼底图像特征实现广谱眼病的稳健分类	首次通过定制软件透镜利用视网膜眼底图像特定特征（如图像噪声和精细结构）实现广谱眼病的高性能诊断	NA	开发能够稳健分类多种眼病的深度学习系统	视网膜眼底图像	计算机视觉	眼病	深度学习	CNN	图像	16,242张图像，包含九种疾病和健康样本	NA	定制深度学习架构	平衡准确率	NA
132	2025-11-10	Monitoring of granite quarries using deep learning and UAV photogrammetry in Bengaluru, India 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334493 PMID:41196908	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和无人机摄影测量的多模态框架，用于监测印度班加罗尔的花岗岩采石场	首次将深度学习与多时相Sentinel-2卫星影像和无人机SfM-MVS摄影测量相结合，实现采石场自动分割和体积量化	研究基于干季数据，可能无法反映雨季变化；外部验证样本有限	开发自动化监测花岗岩采石场的框架，支持环境管理和监管	印度班加罗尔地区的花岗岩采石场	计算机视觉,遥感监测	NA	UAV摄影测量,SfM-MVS,卫星遥感	CNN	卫星影像,无人机影像	252个候选采石场，227个经实地验证，总面积740公顷	NA	U-Net,PSPNet,DeepLabV3+,FCN,EMANet	F1-score,IoU,95%置信区间,McNemar检验	NA
133	2025-11-10	Machine learning based fault classification for improved induction motor performance 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335367 PMID:41196920	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的故障分类算法，用于提高三相感应电机的性能	通过综合应用多种数据预处理技术（SMOTE、FFT、PCA）和比较多种机器学习算法，实现了高效的电机故障分类	仅考虑了特定类型的轴承和转子故障，XGBoost模型性能不佳需要进一步优化，未涵盖多种故障类型和电机规格	开发准确高效的感应电机故障检测算法	三相感应电机的轴承和转子故障	机器学习	NA	振动数据分析，FFT频域分析	Random Forest, Decision Tree, KNN, XGBoost	三轴振动电流数据	在100W、200W和300W负载下的0.7mm轴承和转子故障数据	Scikit-learn	NA	准确率	NA
134	2025-11-10	aiGeneR 3.0: an enhanced deep network model for resistant strain identification and multi-drug resistance prediction in Escherichia coli causing urinary tract infection using next-generation sequencing data 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1651917 PMID:41199746	研究论文	提出增强型深度学习模型aiGeneR 3.0，用于识别尿路感染大肠杆菌的耐药菌株和预测多药耐药性	首次将SNP水平分析与深度学习相结合，采用简化的LSTM架构处理不平衡和小型数据集	未明确说明样本数据集的具体规模和来源限制	开发有效的抗生素耐药性检测和分类方法	引起尿路感染的大肠杆菌及其抗生素耐药基因	机器学习	尿路感染	二代测序	LSTM	基因序列数据	NA	NA	LSTM	ROC-AUC, F1-score, 准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
135	2025-11-10	Legal Logit Model for predicting judicial disagreement in Indian courts 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1671474 PMID:41199807	研究论文	提出一种结合离散选择理论与神经网络的法律Logit模型，用于预测印度最高法院对下级法院判决的推翻情况	将离散选择理论的可解释性与神经网络的灵活性相结合，在保持特征影响透明度的同时建模复杂非线性交互	最高法院意见中可能存在动机推理，限制了因果关系的解释	预测司法分歧并理解驱动法官决策的因素	印度最高法院的上诉案件和法官决策行为	自然语言处理	NA	NA	神经网络	最高法院意见文本数据	NA	NA	Legal Logit Model (LLM)	准确率	NA
136	2025-11-10	Multicenter evaluation of machine and deep learning methods to predict glaucoma surgical outcomes 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1636410 PMID:41199806	研究论文	开发机器学习和深度学习模型，利用术前电子健康记录预测青光眼手术结果	首次在大型多中心队列中使用1D-CNN和传统机器学习方法预测青光眼手术结果，并在内部和外部测试集上验证模型性能	仅使用术前EHR特征，未考虑术中或术后因素；外部测试集性能略有下降	预测青光眼手术结果，包括眼压控制、抗青光眼药物使用和是否需要再次手术	来自10个机构的9,386名接受青光眼手术的患者	医疗人工智能	青光眼	电子健康记录分析	CNN, 随机森林	结构化电子健康记录数据	13,173例手术，其中8,743例(66.4%)符合失败标准	NA	一维卷积神经网络(1D-CNN)	AUROC, 准确率	NA
137	2025-11-10	The inclusion of psychological factors in the evaluation of a curriculum enrichment program for students with high ability 2025, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2025.1699593 PMID:41200045	研究论文	本研究评估了针对高能力学生的课程丰富项目Sakonduz对学业表现和心理因素的影响	在评估课程丰富项目时首次系统性地纳入了自尊、学习方法和创造力等心理变量	存在较高的流失率，项目持续时间较短，需要学校与教师更深入的参与以收集更多有效性证据	评估课程丰富项目对高能力学生学业表现和心理因素的影响	9所教育中心的5-6年级小学和1-2年级中学高能力学生，年龄9-13岁，68%男生，32%女生	教育心理学	NA	准实验研究设计，重复测量设计	NA	心理测评量表数据，学业成绩数据	来自9所教育中心的高能力学生，分为实验组和对照组	NA	NA	学业成绩评分，罗森伯格自尊量表，修订学习过程调查，CREA创造力测试	NA
138	2025-11-09	Health Misinformation Detection: Approaches, Challenges and Opportunities 2025 Jan-Dec, Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing DOI:10.1177/00469580251384784 PMID:41189452	文献综述	本文对健康虚假信息检测领域的研究进展、挑战与机遇进行了系统性综述	首次系统梳理了2016-2025年间健康虚假信息检测的研究现状，分析了检测方法的优势局限，并提出了跨学科合作、以人为本设计和伦理考量等未来发展路径	仅纳入英文全文研究，存在类别不平衡和标注标准不一致等数据质量问题	通过系统综述健康虚假信息检测方法，为开发有效的临床相关检测系统提供指导	100项关于健康虚假信息检测的研究文献	自然语言处理	NA	文献系统检索	机器学习,深度学习	文本数据	100项研究	NA	集成方法,基于嵌入的表示方法	准确率,可解释性	高计算成本
139	2025-11-09	Optimization of house price evaluation model based on multi-source geographic big data and deep neural network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335722 PMID:41191568	研究论文	基于多源地理大数据和深度神经网络优化房价评估模型	提出融合注意力机制与空间特征提取的混合深度学习网络，并采用蝙蝠优化算法提升模型可解释性和准确性	未明确说明模型在其他房地产市场或经济环境下的泛化能力	优化房价预测模型的准确性、计算效率和可解释性	房地产价格数据	机器学习	NA	多源地理大数据分析	深度神经网络, 注意力机制	多源地理数据, 房价数据	NA	NA	混合深度学习网络, 空间特征提取网络	特征稳定性, 平均绝对误差(MAE), 收敛速度, 训练时间	NA
140	2025-11-09	Football sports automatic judgment model based on improved YOLOv7 and RNN 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334158 PMID:41191562	研究论文	提出基于改进YOLOv7和RNN的足球运动自动判罚模型，用于运动视频场景的识别与分析	引入聚类算法和注意力机制改进YOLOv7目标检测，采用麻雀搜索算法优化RNN参数搜索	NA	提高运动视频场景识别的准确性和公平性，推动足球运动自动化发展	足球运动视频场景	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7, RNN	视频	NA	NA	改进YOLOv7, 循环神经网络	准确率, F1分数, 交并比, 召回率, AUC, R平方值	NA