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
1641	2025-10-06	Identification of yellow vein clearing disease in lemons based on hyperspectral imaging and deep learning 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1554514 PMID:40589954	研究论文	本研究基于高光谱成像和深度学习技术开发了一种柠檬黄脉明病的识别方法	首次将高光谱成像技术应用于柠檬黄脉明病识别，并提出了一种结合3D和2D卷积层的混合3D-2D-LcNet架构	NA	开发高效准确的植物病害检测方法	柠檬黄脉明病	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	NA	NA	3D-2D-LcNet, 3D-ShuffleNetV2, 2D-LcNet, 2D-ShuffleNetV2	准确率	NA
1642	2025-10-06	Comparative analysis of adaptive and general labeling methods for soybean leaf detection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1582303 PMID:40589953	研究论文	比较自适应和通用标注方法在大豆叶片检测中的性能差异	提出了一种利用叶片长度和底部边缘信息的上下文感知标注方法	仅针对特定大豆品种进行了测试，未涵盖所有可能的大豆生长形态	研究不同标注方法对基于AI的大豆叶片检测效率的影响	大豆叶片	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5L	高分辨率图像	NA	PyTorch	YOLOv5L	准确率,效率	NA
1643	2025-10-06	Deep learning for enhanced prediction of diabetic retinopathy: a comparative study on the diabetes complications data set 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1591832 PMID:40589972	研究论文	本研究使用深度学习与传统机器学习模型比较预测糖尿病患者视网膜病变的效果	首次在糖尿病并发症数据集上系统比较深度学习与传统统计模型在糖尿病视网膜病变预测中的性能，并采用SHAP分析增强模型可解释性	研究仅基于单一数据集的3000个数据点，样本代表性可能有限	开发、比较和验证预测糖尿病患者视网膜病变的模型	糖尿病患者及合并视网膜病变的患者	机器学习	糖尿病视网膜病变	临床数据分析	DNN, 逻辑回归, 决策树, 朴素贝叶斯, 随机森林, 支持向量机	结构化临床数据	3000个数据点，来自国家人口健康科学数据中心的糖尿病并发症数据集	SPSS, 深度学习框架未明确说明	深度神经网络	准确率, F1分数, AUC	NA
1644	2025-10-06	Ranking Protein-Protein Models with Large Language Models and Graph Neural Networks 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_4 PMID:40601251	研究论文	介绍了一种基于图神经网络和大语言模型的蛋白质-蛋白质相互作用模型排序方法	结合蛋白质语言模型和图神经网络开发了DeepRank-GNN-esm算法，用于从大量生成的模型中识别近天然PPI构象	NA	解决蛋白质-蛋白质相互作用模型排序的挑战，识别近天然构象	蛋白质-蛋白质相互作用模型	生物信息学	癌症，感染性疾病，神经退行性疾病	蛋白质语言模型，图神经网络	GNN	蛋白质结构数据	NA	NA	DeepRank-GNN-esm	NA	NA
1645	2025-10-06	Using InterLabelGO+ for Accurate Protein Language Model-Based Function Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_7 PMID:40601254	研究论文	介绍InterLabelGO+蛋白质功能预测模型及其在CAFA5挑战中的优异表现	结合ESM2蛋白质语言模型与考虑GO术语复杂关系的深度学习模型，并通过与序列同源性搜索结果整合获得共识预测	NA	开发准确的蛋白质功能预测方法	蛋白质序列及其基因本体(GO)功能注释	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型，序列同源性搜索	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	ESM2	CAFA5评估指标	NA
1646	2025-10-06	Predicting the Pathogenicity of Human Protein Variants: Not Only a Matter of Residue Labeling 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4623-6_12 PMID:40601259	研究论文	本文介绍了一种预测人类蛋白质变异致病性的计算方法，并扩展了致病性预测后的结构功能分析	不仅预测变异致病性，还能在预测为致病性后提供其他重要的结构和功能特性计算分析	NA	开发能够预测人类蛋白质变异致病性并提供相关结构功能分析的计算工具	人类蛋白质变异	生物信息学	NA	蛋白质序列嵌入，机器学习和深度学习	NA	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
1647	2025-10-06	Application of a methodological framework for the development and multicenter validation of reliable artificial intelligence in embryo evaluation 2025-Jan-31, Reproductive biology and endocrinology : RB&E IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s12958-025-01351-w PMID:39891250	研究论文	本文提出了一种用于开发和验证胚胎评估AI模型的四步方法框架，并在多中心数据集上验证了其可靠性	提出确保AI在临床环境中一致性和可靠性的四步方法框架，包括数据筛选、模型开发、性能评估和可解释性验证	研究仅限于囊胚期胚胎评估，且数据来源于特定时间段的IVF诊所	开发并验证用于胚胎评估的可靠人工智能模型	体外受精过程中的囊胚期胚胎	计算机视觉	生殖医学	延时成像技术	深度学习分类器	延时图像、妊娠结局、形态学标注	训练验证集16,935个胚胎，盲测集1,708个胚胎，独立测试集7,445个胚胎	NA	NA	比值比, 判别能力	NA
1648	2025-10-06	Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1574413 PMID:40241894	研究论文	开发并验证基于卷积神经网络的自动化指甲银屑病严重程度评分工具	使用BEiT架构的CNN模型，无需标准化成像条件即可实现可靠的自动化评分	模型性能在验证数据集中略有下降（AUROC从86%降至80%）	开发自动化指甲银屑病严重程度评分系统	银屑病、银屑病关节炎患者及非银屑病对照组的指甲照片	计算机视觉	银屑病	图像采集与处理	CNN	图像	训练集460名患者4,400张指甲照片，验证集118名患者929张指甲照片	NA	BEiT	AUROC, Pearson相关系数	NA
1649	2025-10-06	Corrigendum: Advancement and independent validation of a deep learning-based tool for automated scoring of nail psoriasis severity using the modified nail psoriasis severity index 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1617441 PMID:40538405	修正	对先前发表的关于使用深度学习工具自动评估指甲银屑病严重程度的文章进行修正	NA	NA	NA	NA	NA	指甲银屑病	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1650	2025-10-06	Artificial intelligence in cancer pathology: Applications, challenges, and future directions 2025, CytoJournal IF:2.5Q2 DOI:10.25259/Cytojournal_272_2024 PMID:40469709	综述	本文综述了人工智能在癌症病理学中的应用现状、挑战与未来发展方向	系统梳理了AI在多种癌症病理中的综合应用，并前瞻性地探讨了解释性AI和实时诊断等未来方向	作为综述文章，未涉及具体实验验证和原始数据	探讨人工智能技术在癌症病理学领域的应用潜力与发展前景	乳腺癌、肺癌、前列腺癌和结直肠癌等多种癌症类型	数字病理学	癌症	机器学习，深度学习，计算机视觉	NA	组织病理学图像，多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
1651	2025-10-06	Decomposition-reconstruction-optimization framework for hog price forecasting: Integrating STL, PCA, and BWO-optimized BiLSTM 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324646 PMID:40577402	研究论文	本研究构建了一个集成STL分解、PCA降维和BWO优化的BiLSTM混合预测模型，用于生猪价格时间序列预测	提出了创新的'分解-重构-优化'框架，将时序分解、特征降维和智能优化算法协同集成	NA	提高生猪价格时间序列预测的准确性	生猪价格时间序列数据及其影响因素	机器学习	NA	时间序列分析，特征工程	BiLSTM, LSTM, Prophet, ARIMA	时间序列数据	NA	NA	BiLSTM	MAE, RMSE, MAPE, R²	NA
1652	2025-10-06	Identification of Intracranial Germ Cell Tumors Based on Facial Photos: Exploratory Study on the Use of Deep Learning for Software Development 2025-Jan-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58760 PMID:39883924	研究论文	本研究开发了一种基于面部照片识别颅内生殖细胞肿瘤的深度学习模型GVisageNet	首次将面部识别技术应用于颅内生殖细胞肿瘤的早期检测，并开发了结合临床数据的混合模型	研究样本量相对有限，且模型性能受下丘脑-垂体-靶轴损伤程度影响	探索深度学习在儿童和青少年颅内生殖细胞肿瘤早期诊断中的应用	儿童和青少年颅内生殖细胞肿瘤患者、中线脑肿瘤患者及正常对照	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	面部照片	训练集847例（iGCTs=358，正常对照=300，其他中线脑肿瘤=189），测试集212例，独立验证集336例来自4家医疗机构	NA	GVisageNet	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1653	2025-10-06	Improved swin transformer-based thorax disease classification with optimal feature selection using chest X-ray 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327099 PMID:40561187	研究论文	提出一种基于改进Swin Transformer和优化特征选择的胸部X光疾病分类方法	结合增强自编码器(EnAE)、混沌鲸鱼优化算法(ChWO)和改进Swin Transformer(IMSTrans)进行胸部疾病分类	NA	开发准确的胸部疾病自动分类系统	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	胸部X光成像	自编码器,Transformer	图像	广泛的胸部X光数据集和肺部疾病数据集	NA	增强自编码器(EnAE),改进Swin Transformer(IMSTrans)	准确率,精确率,召回率,F分数,MCC,MAE	NA
1654	2025-10-06	A large histological images dataset of gastric cancer with tumour microenvironment annotation for AI 2025-Jan-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04489-9 PMID:39843474	研究论文	本研究提供了一个带有肿瘤微环境注释的大规模胃癌组织学图像数据集	提供了首个完全标注8种肿瘤微环境组织类别的大规模胃癌组织学图像数据集	NA	为胃癌肿瘤微环境分析提供高质量的标注数据集	胃癌组织学图像	数字病理学	胃癌	组织学成像	深度学习模型	图像	来自300张全切片图像的近31,000张组织学图像	NA	NA	NA	NA
1655	2025-10-06	Elevating nanomaterial optical sensor arrays through the integration of advanced machine learning techniques for enhancing visual inspection of food quality and safety 2025, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2024.2376113 PMID:39015031	综述	总结基于纳米材料的光学传感器阵列结合机器学习技术在食品质量安全视觉检测中的最新应用	将先进机器学习技术与纳米材料光学传感器阵列相结合，提升食品质量安全视觉检测能力	未明确说明具体技术实现细节和性能对比数据	开发智能、有效、快速的食品质量评估与安全控制工具	农药残留、重金属离子、细菌污染、抗氧化剂、风味物质和食品新鲜度	机器视觉	NA	光学传感器阵列（比色传感器阵列、荧光传感器阵列）	机器学习,深度学习	高维光学传感数据	NA	NA	NA	NA	NA
1656	2025-10-06	Learning Dynamic Prompts for All-in-One Image Restoration 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3567205 PMID:40354220	研究论文	提出一种用于一体化图像复原的动态提示方法DPPD，通过解耦退化先验提取为两个新组件来提升多种退化类型的处理能力	首次将动态提示机制引入一体化图像复原，通过退化原型分配和提示分布学习实现自适应提示采样，突破传统静态提示的局限性	未明确说明计算复杂度增加程度及对实时应用的影响	开发能够处理多种退化类型的统一图像复原模型	遭受多种退化（如噪声、模糊等）的图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	NA	PyTorch	DPPD（包含DPA和PDL组件）	峰值信噪比，结构相似性	NA
1657	2025-10-06	MRI-based 2.5D deep learning radiomics nomogram for the differentiation of benign versus malignant vertebral compression fractures 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1603672 PMID:40438697	研究论文	开发并验证基于MRI的列线图，结合临床和深度学习放射组学特征用于区分良性与恶性椎体压缩性骨折	提出新型2.5D深度学习框架和综合特征融合策略，将手工放射组学特征、深度学习特征与临床数据整合到列线图中	回顾性研究设计，样本量相对有限（234例患者）	区分良性与恶性椎体压缩性骨折	椎体压缩性骨折患者	数字病理	椎体压缩性骨折	MRI	深度学习, 机器学习	医学影像	234例VCF患者，按7:3比例随机分为训练集和测试集	NA	ResNet50	AUC	NA
1658	2025-10-06	LSTA-CNN: A Lightweight Spatiotemporal Attention-Based Convolutional Neural Network for ASD Diagnosis Using EEG 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.2025.3580593 PMID:40526541	研究论文	提出一种基于轻量级时空注意力的卷积神经网络LSTA-CNN，用于通过脑电图诊断自闭症谱系障碍	提出新型时空注意力机制，能联合整合时域和空域特征；采用多尺度时空卷积层同时学习多样化表征；模型参数少且推理时间短	仅使用自收集的73名儿童脑电图数据，样本规模有限	开发轻量级深度学习模型用于自闭症谱系障碍的脑电图诊断	41名自闭症儿童和32名正常对照儿童的脑电图记录	机器学习	自闭症谱系障碍	脑电图	CNN	脑电图信号	73名儿童（41名自闭症患者，32名正常对照）	NA	LSTA-CNN	分类性能，参数数量，推理时间	NA
1659	2025-10-06	Scalable Coding for High-Resolution, High-Compression Ratio Snapshot Compressive Video 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3579208 PMID:40536862	研究论文	提出一种可扩展编码孔径方法，用于实现高分辨率、高压缩比的快照压缩视频	利用时分复用技术设计通用可扩展编码孔径方法，实现前所未有的时空可扩展性，提供实时高压缩比且计算负担和内存需求极低	NA	解决高速相机在存储、带宽和成本方面的挑战，提升快照压缩视频的时空分辨率可扩展性	动态场景的快照压缩视频	计算机视觉	NA	压缩感知，时分复用	深度学习算法	视频，图像	512帧2K×2K分辨率视频压缩为单个快照	NA	NA	PSNR	NA
1660	2025-10-06	High-precision deformation monitoring and intelligent early warning for wellbore based on BDS/GNSS 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325913 PMID:40549791	研究论文	本研究基于BDS/GNSS系统开发了井筒高精度变形监测与智能预警方法	采用改进的MLAMBDA算法进行高频动态计算，并首次将Bi-LSTM深度学习算法应用于井筒变形预警	基线长度增加会导致监测精度下降，在6公里范围内验证有效	实现井筒变形的高精度监测和智能预警	受周边采矿作业影响的井筒变形	机器学习	NA	BDS/GNSS观测，双差模型	Bi-LSTM	卫星观测时间序列数据	NA	NA	Bi-LSTM	监测精度（E,N,U方向），预测精度	NA