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
3501	2025-11-30	Opportunistic screening of type 2 diabetes with deep metric learning using electronic health records 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25759-x PMID:41290832	研究论文	提出一种基于深度度量学习的模型，利用电子健康记录进行2型糖尿病的机会性筛查，统一了发病预测和亚型分型任务	首次将深度度量学习应用于2型糖尿病筛查，通过样本相似性学习潜在空间，统一了发病预测和亚型分型两个任务	未明确说明模型在其他人群或医疗系统中的泛化能力	开发统一的深度学习模型用于2型糖尿病的机会性筛查和亚型分型	2型糖尿病患者	机器学习	2型糖尿病	电子健康记录分析	深度度量学习	电子健康记录	All of Us项目7567例T2D患者，麻省总医院布里格姆生物银行3298例T2D患者	NA	深度度量学习模型	AUC	NA
3502	2025-11-30	Structured panendoscopy reports improve report completeness and documentation time 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27738-8 PMID:41290910	研究论文	比较结构化全内窥镜报告与传统自由文本报告在报告完整性和记录时间方面的表现	首次系统评估结构化全内窥镜报告在临床实践中的优势，证明其能显著提高报告完整性和用户满意度	样本量较小（仅64例全内窥镜检查），仅涉及三位头颈外科医生	评估结构化报告在全内窥镜检查中的临床应用价值	全内窥镜检查手术报告	医学信息学	头颈疾病	内窥镜检查	NA	医疗报告文本	64例全内窥镜检查，由三位头颈外科医生完成	NA	NA	报告完整性百分比，完成时间，视觉模拟量表评分	NA
3503	2025-11-30	A comprehensive deep learning framework for real time emotion detection in online learning using hybrid models 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26381-7 PMID:41291007	研究论文	提出了一种集成ResNet-50、CBAM、3D CNN和AGTO的深度学习框架，用于在线学习中的实时情绪检测	首次将ResNet-50、CBAM注意力机制、3D CNN和蚁群遗传算法优化器结合，能够捕捉面部表情的时空动态特征	未提及模型计算复杂度及在低配置设备上的适用性	开发实时情绪识别系统以监测在线学习者的参与度	在线学习者的面部情绪数据	计算机视觉	NA	面部情绪识别	CNN, 3D CNN	图像, 视频序列	多个FER数据集（FER2013、CK+、KDEF）及专有数据集	NA	ResNet-50, CBAM, 3D CNN	准确率	NA
3504	2025-11-30	Automated segmentation of the fibula from CT imaging using two-stepped deep learning in 3D U-Net architectures 2025-Nov-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29130-y PMID:41291031	研究论文	提出基于两步深度学习的3D U-Net架构，实现CT图像中腓骨的自动分割	采用两步分割方法处理左右腓骨对称性，将右侧图像镜像至左侧进行训练	NA	优化重建手术的术前规划流程并降低成本	CT图像中的腓骨	计算机视觉	面部重建手术	CT成像	3D U-Net	CT图像	NA	NA	3D U-Net	Dice系数, 平均表面距离	NA
3505	2025-11-30	An end-to-end fault interpretation method driven by visual foundation model with domain adaptation fine-tuning 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23044-5 PMID:41285932	研究论文	提出一种基于视觉基础模型和领域自适应微调的端到端地质断层解释方法	采用视觉基础模型驱动框架，结合故障感知自动增强算法、不确定性驱动的自标注优化机制和地球物理约束特征对齐微调	NA	解决地震样本稀缺、低信噪比区域标注不可靠以及通用模型忽略地球物理原理等挑战	地下储气库地质断层	计算机视觉	NA	强化学习，领域自适应	基础模型	地震数据	NA	NA	NA	分割结果符合地质认知	NA
3506	2025-11-30	Deep learning-reconstructed hepatobiliary MRI: Enhancing biliary delineation, lesion margin sharpness, and small lesion detection 2025-Nov-24, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112574 PMID:41314015	研究论文	评估深度学习重建的T1加权VIBE序列在肝胆MRI中相对于传统VIBE在胆道可视化、病灶检测和伪影抑制方面的性能	首次系统比较深度学习重建的1.5mm薄层VIBE序列与传统3mm VIBE序列在肝胆期MRI中的表现，显著提高了三级胆管显示率和微小病灶检测率	纹理自然度略低于传统方法，研究为回顾性设计且样本量有限	评估深度学习重建MRI技术在肝胆成像中的临床应用价值	94例疑似肝脏病变患者（共145个病灶）	医学影像分析	肝脏疾病	MRI，钆塞酸增强扫描，深度学习重建	深度学习模型	医学影像	94例患者，145个病灶	NA	NA	边缘上升距离，对比噪声比，检测率，定性评分	NA
3507	2025-11-30	Autotrinet YOLO triple attention framework for robust traffic sign detection 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26446-7 PMID:41272000	研究论文	提出一种集成三重注意力增强的AutoTriNet-YOLO框架，用于提升交通标志检测的鲁棒性和实时性能	通过TriplePathBlock模块并行整合CBAM、Non-local Blocks和Lite Transformer三种注意力机制，并引入动态融合门和选择性插入机制实现自适应计算	未明确说明在极端天气或严重遮挡条件下的性能表现	解决交通标志检测中小目标尺寸、环境变化和实时性要求的挑战	交通标志	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO, CNN, Transformer	图像	综合交通标志数据集（未明确具体数量）	NA	AutoTriNet-YOLO, CBAM, Non-local Blocks, Lite Transformer	mAP@50, mAP@50-95	边缘计算设备（适合自动驾驶系统部署）
3508	2025-11-30	Artificial intelligence in clinical nutrition. A narrative review 2025-Nov-22, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.11.142 PMID:41285366	综述	本文综述了人工智能在临床营养领域的应用现状、潜力与挑战	系统性地探讨了AI在临床营养中的实践应用，并提出了促进临床医生与AI技术融合的关键策略	作为叙述性综述，未对现有研究进行系统性质量评价或定量分析	概述人工智能基础概念及其在临床营养中的实际应用	临床营养领域的AI技术应用	医疗人工智能	营养相关疾病	机器学习，深度学习，大语言模型	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3509	2025-11-30	Enhancing AI-based diabetic retinopathy diagnosis through universal cross-camera image adaptation 2025-Nov-21, BMJ open ophthalmology IF:2.0Q2 DOI:10.1136/bmjophth-2025-002238 PMID:41274670	研究论文	本研究评估了基于深度学习的风格适应策略在提高AI诊断糖尿病视网膜病变准确性和跨相机泛化能力方面的有效性	提出Style-Consistent Retinal Image Transformation Network (SCR-Net)来对齐不同眼底相机的图像风格，解决跨相机变异性问题	单中心研究，使用的眼底相机种类有限，可能影响结果的泛化性	提高AI在糖尿病视网膜病变诊断中的准确性和跨相机泛化能力	50岁及以上在印度南部三级眼科医院门诊就诊的患者	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底成像	CNN	视网膜图像	前瞻性招募的患者，使用两种眼底相机（Optain Resolve和Topcon NW400）采集配对图像	NA	InceptionNeXt-T, SCR-Net	诊断准确率, Cohen's kappa, 峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
3510	2025-11-30	FBCA: Flexible Besiege and Conquer Algorithm for Multi-Layer Perceptron Optimization Problems 2025-Nov-19, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110787 PMID:41294459	研究论文	提出一种用于多层感知器优化问题的灵活围攻征服算法FBCA	通过正弦引导软非对称高斯扰动、指数调制螺旋扰动和非线性认知系数驱动速度更新三大新机制，提升搜索灵活性和收敛能力	仅基于基准函数和MLP优化问题验证，未在更复杂深度学习模型中测试	解决多层感知器训练中的非凸优化问题，提升全局优化能力	多层感知器的优化训练过程	机器学习	NA	NA	MLP	基准函数数据	IEEE CEC 2017基准函数测试集和6个MLP优化问题	NA	多层感知器	收敛精度, 鲁棒性, 胜率	NA
3511	2025-11-30	Ensemble Deep Learning for Real-Bogus Classification with Sky Survey Images 2025-Nov-17, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110781 PMID:41294453	研究论文	提出一种集成深度学习方法，用于天空巡天图像中的真实-虚假瞬变事件分类	采用生物启发的集成深度学习框架，结合迁移学习、数据增强和集成策略来提升瞬变事件分类性能	NA	提高天文瞬变事件在天空巡天图像中的分类准确性和可靠性	引力波光学瞬变观测器(GOTO)项目中的天文瞬变事件图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	基于ImageNet预训练的CNN模型	精度, 可靠性	NA
3512	2025-11-30	Robust Federated-Learning-Based Classifier for Smart Grid Power Quality Disturbances 2025-Nov-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25226880 PMID:41305086	研究论文	开发基于联邦学习的智能电网电能质量扰动分类器，并评估其对抗数据投毒攻击的鲁棒性	首次在电能质量扰动分类任务中系统研究联邦学习框架及其对抗数据投毒攻击的脆弱性，并提出了有效的防御机制	联邦学习模型性能相比集中式训练略有下降，准确率从97%降至96%，误报率从0.19%升至4%	开发能够在保护数据隐私前提下准确分类智能电网电能质量扰动的鲁棒机器学习模型	智能电网中的电能质量扰动（电压、电流或频率变化）	机器学习	NA	联邦学习	深度学习	电网传感器数据	NA	NA	NA	准确率, 误报率	NA
3513	2025-11-30	Deep Learning-Based Prediction of Individual Cell α-Dispersion Capacitance from Morphological Features 2025-Nov-10, Biosensors DOI:10.3390/bios15110753 PMID:41294763	研究论文	开发基于深度学习的计算方法，通过细胞形态特征预测α-色散频率域电容值	首次建立细胞形态与电学特性之间的直接计算关系，能够从形态图像预测电容谱并分离形态依赖成分	研究仅使用HeLa细胞系，需要在更多细胞类型中验证模型的普适性	解决细胞电学测量中形态变化对电容值的干扰问题，提高癌症诊断的精确性	HeLa细胞	计算机视觉	癌症	光学捕获技术、电容测量	CNN	图像	HeLa细胞在DPBS处理和EGF刺激两种实验条件下的数据集	NA	卷积神经网络	误差率	NA
3514	2025-11-30	Research on Gas Pipeline Leakage Prediction Model Based on Physics-Aware GL-TransLSTM 2025-Nov-05, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10110743 PMID:41294416	研究论文	提出一种基于物理感知的GL-TransLSTM生物启发混合深度学习模型，用于天然气管道泄漏预测	结合Transformer全局自注意力机制与LSTM门控记忆，引入物理感知门控注意力机制嵌入气体扩散动力学，采用自适应滑动窗口调整时间粒度	NA	提升天然气管道泄漏监测在噪声环境和非平稳信号下的预测精度与鲁棒性	天然气管道泄漏监测	机器学习	NA	CEEMDAN多尺度特征分解	LSTM, Transformer	传感器数据（甲烷浓度、温度、压力）	工业数据集	NA	GL-TransLSTM, LSTM-Transformer	准确率, 召回率, F1分数	NA
3515	2025-11-30	Mycobacterium tuberculosis FAS-II pathway targeted integrative deep learning based identification of potential anti-tubercular agents 2025-Nov-04, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00695-0 PMID:41186754	研究论文	本研究开发了一种针对结核分枝杆菌FAS-II途径的集成深度学习方法，用于识别潜在抗结核药物	采用多靶点范式同时靶向FAS-II途径中的关键合成酶，结合深度学习和分子动力学模拟进行药物发现	需要进一步的药物化学优化来提高化合物效力	开发针对结核分枝杆菌FAS-II途径的新型抗结核药物	结核分枝杆菌的脂肪酸合酶II系统蛋白质	机器学习	结核病	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、体外验证	ANN	化合物数据	NA	NA	具有隐藏层的人工神经网络	抑制活性	NA
3516	2025-11-30	Design, synthesis, deep learning-guided prediction, and biological evaluation of novel pyridine-thiophene-based imine-benzalacetophenone hybrids as promising antimicrobial agent 2025-Nov-04, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00687-0 PMID:41186782	研究论文	设计合成新型吡啶-噻吩基亚胺-苯亚甲基苯乙酮杂合分子作为抗菌剂，并通过深度学习预测和生物学评估验证其活性	首次将吡啶和噻吩骨架整合到亚胺-苯亚甲基苯乙酮杂合分子中，并采用深度学习QSAR模型进行活性预测	数据集规模有限可能影响模型泛化能力	开发新型抗菌剂以应对抗菌素耐药性问题	多重耐药病原菌和真菌病原体	药物化学	细菌感染	FTIR, H-NMR, LC-MS, 元素分析, 分子对接, 分子动力学模拟	全连接前馈神经网络	分子描述符数据	10种杂合衍生物（7a-7j）	NA	全连接神经网络	预测pMIC值, SHAP分析	分子动力学模拟（200 ns）
3517	2025-11-30	Deep learning-guided rational engineering of synergistic PD-1 and LAG-3 blockade for enhanced tumor immunomodulation 2025-Nov-04, Journal of computer-aided molecular design IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10822-025-00702-4 PMID:41186834	研究论文	利用深度学习指导工程化改造靶向PD-1和LAG-3的协同抗体以增强肿瘤免疫调节	开发基于图神经网络的逆向建模流程，通过深度学习预测功能性氨基酸替换，实现抗体结合亲和力与治疗潜力的协同优化	研究主要依赖计算模拟验证，需进一步实验验证临床效果	设计具有协同阻断PD-1和LAG-3功能的下一代免疫检查点抑制剂	靶向PD-1和LAG-3的单克隆抗体	机器学习	癌症	深度学习，分子动力学模拟，图神经网络	图神经网络	蛋白质序列，结构数据	基于临床验证的基准抗体模板	NA	消息传递图神经网络	结合亲和力，网络稳定性，热稳定性，免疫原性	分子动力学模拟
3518	2025-11-30	The value of deep learning and radiomics models in predicting preoperative serosal invasion in gastric cancer: a dual-center study 2025-Nov, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04949-1 PMID:40285792	研究论文	本研究通过深度学习、影像组学特征和临床特征建立并验证了预测胃癌术前浆膜侵犯的联合模型	首次将手工提取的影像组学特征与8种迁移学习模型的深度学习特征相结合，构建了多中心验证的联合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（335例患者）	预测胃癌患者术前浆膜侵犯状态	胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT静脉期影像分析	深度学习, 机器学习	医学影像, 临床数据	335例来自两个中心的患者	NA	8种迁移学习模型	AUC	NA
3519	2025-11-30	Identification and characterization of clusters of potentially new vocalizations in broiler chickens using advanced acoustic analysis 2025-Nov, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105769 PMID:40972419	研究论文	本研究使用先进声学分析和机器学习技术识别并表征了1-35日龄肉鸡的潜在新型发声集群	发现了42个不同于4种已知发声的独特声音集群，最终筛选出10个可能代表新型发声的关键集群	样本量有限且缺乏统计重复	理解肉鸡的发声行为以改善动物福利	1-35日龄的健康肉鸡	机器学习	NA	声学分析	深度学习	音频	有限样本量的肉鸡录音	NA	NA	频率、时长、声学功率分析	NA
3520	2025-11-30	Feature-driven optimization for growth and mortality prevention in poultry farms 2025-Nov, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105869 PMID:40992324	研究论文	开发基于特征驱动的优化模型预测家禽死亡率与平均体重，为家禽养殖提供智能决策支持	提出集成神经网络模型，将传统畜牧管理与深度学习软传感器相结合，实现家禽生长多指标精准预测	环境变量在稳定饲养条件下影响较小，模型在极端环境变化下的适应性需进一步验证	通过机器学习方法降低家禽死亡率并优化生长性能	台湾本土肉鸡	机器学习	NA	机器学习	Random Forest, Gradient Boosting Machine, Support Vector Machine, Linear Regression, Neural Network, Ensemble NN	数值数据（时间序列）	20,000只肉鸡的88天养殖数据	MATLAB	集成神经网络（5个并行网络）	RMSE, Coefficient of Variation of RMSE	NA