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
4201	2025-12-21	Comparison of image quality in carotid dual-energy computed tomography angiography at 55 keV virtual monoenergetic imaging using deep learning and adaptive iterative reconstruction algorithm 2025, Journal of clinical imaging science IF:1.1Q3 DOI:10.25259/JCIS_109_2025 PMID:41409389	研究论文	本研究比较了在颈动脉双能CT血管成像中，使用深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法在55 keV虚拟单能成像下的图像质量	首次在颈动脉双能CT血管成像的55 keV虚拟单能成像中，系统比较了深度学习图像重建算法（DLIR）与传统自适应统计迭代重建算法（ASIR-V）对图像质量的提升效果，并特别关注了在高体重指数患者中的表现	样本量较小（48例患者），且为单中心前瞻性研究，可能影响结果的普遍性	评估深度学习图像重建算法在颈动脉双能CT血管成像中提升图像质量的效果	接受颈动脉双能CT血管成像检查的患者	医学影像	心血管疾病	双能CT血管成像，虚拟单能成像	深度学习图像重建算法	CT图像	48例患者	NA	NA	背景噪声，信噪比，对比噪声比	NA
4202	2025-12-21	Non-destructive detection of microplastics stress in rice seedling: an interpretable deep learning approach using excitation emission matrix fluorescence spectra of root exudates 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1653451 PMID:41409486	研究论文	本研究提出了一种基于根分泌物激发发射矩阵荧光光谱与深度学习的非破坏性方法，用于早期检测水稻幼苗中的微塑料胁迫	首次结合激发发射矩阵荧光光谱与增强视觉Transformer模型，开发了一种非破坏性、可解释的微塑料胁迫早期检测框架	研究仅针对三种特定微塑料（PET、PS、PVC）和两种浓度（10 mg/L、100 mg/L），未涵盖更广泛的微塑料类型和环境浓度	开发一种非破坏性方法，用于早期检测水稻幼苗中的微塑料胁迫，以应对全球粮食安全威胁	暴露于聚乙烯对苯二甲酸酯、聚苯乙烯和聚氯乙烯微塑料的水稻幼苗	机器学习	NA	激发发射矩阵荧光光谱	Transformer	光谱数据	水稻幼苗在不同微塑料类型（PET、PS、PVC）和浓度（0、10、100 mg/L）下的培养样本	NA	增强视觉Transformer	分类准确率	NA
4203	2025-12-21	The role of bioinformatics algorithms in modern biopharmaceutical design: Progress, challenges, and future perspectives 2025, BioImpacts : BI IF:2.2Q3 DOI:10.34172/bi.33072 PMID:41409583	综述	本文综述了人工智能驱动的生物信息学算法在现代生物制药设计中的作用、进展、挑战及未来展望	强调了生成式与混合框架（如结合AI与物理信息神经网络PINNs）在蛋白质工程中的可解释性建模，并讨论了AlphaFold 3、OpenFold等最新进展	面临新型治疗模式数据有限、算法可解释性不足及计算可扩展性等挑战	探讨生物信息学算法在加速生物制药设计与开发中的应用与前景	生物制药设计中的蛋白质结构、功能、免疫原性预测及多组学整合	机器学习	NA	人工智能、机器学习、深度学习、多组学整合、图网络算法	物理信息神经网络	多组学数据、蛋白质结构数据	NA	NA	AlphaFold 3, OpenFold, NeuralPlexer	NA	NA
4204	2025-12-20	Uterine collagen deposition fluctuates throughout the estrous cycle and provides a scaffold for gland visualization via the SHG-casting method 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113989 PMID:41403834	研究论文	本研究利用二次谐波产生显微镜，分析了小鼠子宫内膜组织在发情周期各阶段中纤维状胶原的沉积变化，并开发了一种基于深度学习的快速腺体分割模型	首次量化了发情周期中子宫内膜纤维状胶原的2D和3D动态变化，并提出了SHG-casting方法，实现了胶原与腺体的同步无标记3D成像	研究仅使用小鼠模型，未在人类或其他物种中验证；SHG-casting方法的应用范围可能受限于胶原丰富的ECM环境	探究子宫内膜细胞外基质（特别是纤维状胶原）在发情周期中的动态变化及其与子宫腺体形态的关系	小鼠子宫内膜组织	数字病理学	NA	二次谐波产生显微镜	深度学习分割模型	3D显微图像	跨发情周期各阶段的小鼠子宫内膜组织样本	NA	NA	NA	NA
4205	2025-12-20	Evaluating the efficacy of the ResNet50 deep learning model utilizing thyroid scintigraphy images for predicting the outcomes of initial iodine-131 therapy in patients with Graves' disease 2025-Dec-19, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000002094 PMID:41414958	研究论文	本研究利用ResNet50深度学习模型分析甲状腺闪烁扫描图像，以预测Graves病患者首次碘-131治疗的疗效	首次将ResNet50深度学习模型与甲状腺闪烁扫描图像结合，通过Grad-CAM实现特征可视化，并提取16个关键影像组学特征构建随机森林分类器，提高了预测的泛化性能	研究为回顾性单中心设计，样本量较小（121例患者），需要多中心队列验证以优化精准治疗方案	构建基于深度学习的影像组学模型，预测Graves病患者首次碘-131治疗的结果	121名确诊为Graves病并接受治疗前甲状腺闪烁扫描的患者	数字病理学	甲状腺疾病	甲状腺闪烁扫描（使用高锝酸盐-99mTcO4-）	CNN	图像	121例患者	TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn	ResNet50	AUC, 敏感性, 特异性	NA
4206	2025-12-20	Dual-channel TRCA-net based on cross-subject positive transfer for SSVEP-BCI 2025-Dec-18, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae291c PMID:41360014	研究论文	提出了一种基于跨被试正向迁移的双通道TRCA-net方法，用于提升SSVEP-BCI系统的解码性能	提出了创新的基于迁移精度的被试选择策略和集成SSVEP领域自适应网络的深度学习网络，以增强模型泛化能力并降低负迁移风险	NA	提升稳态视觉诱发电位脑机接口系统的解码精度和信息传输率，减少被试间变异性	稳态视觉诱发电位脑机接口系统	机器学习	NA	稳态视觉诱发电位	深度学习网络	脑电信号	在两个大规模公共基准数据集上进行验证	NA	双通道TRCA-net, SSVEP-DAN	解码精度, 信息传输率	NA
4207	2025-12-20	High Volume Rate 3D Ultrasound Reconstruction with Diffusion Models 2025-Dec-18, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3645849 PMID:41411351	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的新型3D超声重建方法，旨在从减少的仰角平面中实现更高的空间和时间分辨率	首次将扩散模型应用于3D超声重建，利用扩散后验采样的概率特性量化重建不确定性，并通过利用超声序列固有的时间一致性来加速推理	未明确说明模型在临床环境中的实时性能评估或对不同解剖结构的泛化能力	解决3D超声成像中高体积率与高图像质量之间的权衡挑战	3D心脏超声数据集	医学影像重建	心血管疾病	3D超声成像	扩散模型	3D超声图像序列	NA	NA	扩散模型	图像质量，下游任务性能，召回率	NA
4208	2025-12-20	Phylo-Spec: a phylogeny-fusion deep learning model advances microbiome status identification 2025-Dec-17, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01453-25 PMID:41283667	研究论文	提出一种名为Phylo-Spec的系统发育融合深度学习模型，用于改进基于微生物组的健康状态识别	首次将微生物的系统发育关系整合到深度学习框架中，通过自底向上的迭代融合卷积特征，动态处理未分类物种，并利用基于信息增益的机制增强模型可解释性	模型在真实世界数据中的泛化能力仍需更多验证，且计算复杂度可能较高	开发一种能够整合微生物多维度信息以提升健康状态分类性能的计算模型	人类微生物组数据	机器学习	NA	宏基因组测序，扩增子测序	深度学习	微生物丰度数据，分类学数据，系统发育数据	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
4209	2025-12-20	Unveiling the landscape of prokaryotic global regulators through deep protein language models 2025-Dec-17, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.00950-25 PMID:41283681	研究论文	本研究利用深度蛋白质语言模型，对原核生物全局调控因子进行了大规模系统性鉴定与图谱绘制	首次将深度蛋白质语言模型应用于大规模原核生物全局调控因子的系统性鉴定，克服了传统方法在检测远程同源物和新类型方面的局限，发现了大量未知功能的蛋白质和新的调控因子类型	研究主要基于基因组序列数据，缺乏对鉴定出的调控因子进行全面的实验验证，且功能预测依赖于计算模型	系统性揭示原核生物全局调控因子的多样性、分布模式和进化动态，为合成生物学提供可调控的遗传电路设计工具	14,800个细菌和古菌模式菌株基因组中的全局调控因子	计算生物学, 生物信息学	NA	深度蛋白质语言模型, 深度学习	蛋白质语言模型	蛋白质序列数据	14,800个细菌和古菌模式菌株基因组, 74,872条经过人工注释的GR序列用于训练	NA	NA	灵敏度, 泛化能力	NA
4210	2025-12-20	Real-time retail planogram compliance application using computer vision and virtual shelves 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27773-5 PMID:41402356	研究论文	本研究提出了一种用于便利店货架图合规性的实时自动化监控系统，该系统利用计算机视觉和深度学习技术，在超过7000家7-Eleven门店中部署	提出了一种集成了货架检测、产品识别和货架布局比对功能的统一流水线，并引入了多图像拼接技术构建虚拟货架以克服空间限制，显著提高了系统的适应性和准确性	未明确讨论系统在极端光照条件、高度遮挡或新型/未训练产品出现时的性能，也未提及部署和维护成本	解决便利店中货架图合规性检查的自动化问题，以替代传统的人工审核	便利店货架、货架上的产品	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	CNN, Transformer	图像	货架检测数据集15,232张图像，产品检测数据集99,135张图像，分类数据集包含471个产品类别，平均每个类别210张图像	NA	YOLOv8, ResNet101, FAN-based Transformer, Deformable DETR	精确率，召回率，mAP@50，mAP@50-b，准确率，Top-1准确率，Top-5准确率	NA
4211	2025-12-20	MCrossFormer: multi-level cross-scale transformer for photovoltaic power and lifespan prediction 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27638-x PMID:41402373	研究论文	本研究提出了一种结合加权功率退化耦合模型与深度学习预测框架的集成方法，用于光伏组件寿命和功率输出的准确预测	提出了新颖的多级跨尺度Transformer（MCrossFormer）架构，采用三个并行的编码器-解码器结构分别捕获趋势、周期和邻近特征，并设计了长短期注意力机制来动态识别光伏功率时间序列中的关键模式	未在摘要中明确说明	准确预测光伏组件的寿命和功率输出，以确保系统可靠性和经济可行性	光伏组件	机器学习	NA	深度学习	Transformer	时间序列数据	三个公共基准数据集	NA	MCrossFormer（多级跨尺度Transformer）	NA	NA
4212	2025-12-20	Advancing animal behavior recognition with self-supervised pre-training on unlabeled data 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27736-w PMID:41402417	研究论文	本研究提出了一种基于对比学习的自监督学习框架，利用跨物种未标记数据来缓解动物活动识别中的标注数据稀缺问题	引入了一种结合时间-频率一致性目标的自监督预训练方法，并设计了一种新颖的分类模型，该模型通过基于PatchTST的编码器整合轴内局部动态，通过深度可分离卷积整合跨轴全局模式	未在论文标题和摘要中明确说明	减少动物活动识别对大规模标注数据的依赖，实现可扩展且标签高效的动物行为监测	跨物种的动物行为数据	机器学习	NA	对比学习，自监督学习	Transformer, CNN	时间序列数据	未在论文标题和摘要中明确说明	NA	PatchTST	准确率, F1分数	NA
4213	2025-12-20	Blockchain-based secure MEC model for VANETs using hybrid networks 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27682-7 PMID:41402461	研究论文	本文提出了一种基于区块链和深度学习的混合网络模型，用于增强车载自组织网络（VANETs）中的数据安全性和处理效率	结合区块链、边缘计算（MEC）和深度学习，提出了一种三层架构（感知层、边缘计算层、服务层），并引入了自适应扩张混合网络（ADHyNet）进行节点认证，使用随机数更新技能优化算法（RNU-SOA）优化超参数，以及采用同态加密与椭圆曲线密码学（HECC）结合的方式保护数据	NA	开发一个安全、高效的车载自组织网络（VANETs）数据处理与通信模型	车载自组织网络（VANETs）中的数据安全、隐私保护和通信性能	机器学习	NA	区块链技术、边缘计算（MEC）、深度学习	Res-LSTM, GRU	网络通信数据、车辆节点数据	NA	NA	Residual LSTM with GRU (ADHyNet)	数据安全性、吞吐量、服务质量（QoS）	NA
4214	2025-12-20	RAUM-GANs: a multi-layer GAN-enhanced framework for accurate multiple sclerosis lesion segmentation in MRI 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27787-z PMID:41402470	研究论文	本文提出了一种名为RAUM-GANs的多层深度学习框架，用于提高多发性硬化症MRI图像中病灶分割的准确性	采用多层GAN增强框架，包括噪声去除、缺失数据填补和数据集扩展，结合Residual Attention U-Net进行分割，显著提升了分割性能	未明确提及框架在其他疾病或数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体限制	开发一个准确、鲁棒的多发性硬化症病灶分割框架，以克服MRI数据中的噪声、缺失数据和标签图像有限等挑战	多发性硬化症患者的MRI图像	数字病理学	多发性硬化症	MRI成像	GAN, CNN	图像	基于MICCAI MSSEG-2数据集，具体样本数量未明确说明	未明确指定，但可能涉及TensorFlow或PyTorch等深度学习框架	Denoising GAN (DGAN-Net), Multi-level Identity GAN (MGAN), Residual Attention U-Net (RAU-Net)	Dice分数, Fréchet Inception Distance (FID), Inception Score (IS), 峰值信噪比 (PSNR)	未明确说明
4215	2025-12-20	Associations between out of home food sector outlet menu healthiness scores, menu characteristics and energy consumed by customers in England during 2021-2022 2025-Dec-15, Appetite IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.appet.2025.108424 PMID:41407206	研究论文	本研究探讨了英格兰外卖餐饮店菜单健康评分、菜单特征与顾客能量摄入之间的关联	结合通用健康评分和深度学习健康评分，并利用随机森林模型分析菜单特征对能量摄入的预测作用	研究依赖顾客回忆数据，可能引入回忆偏倚；仅覆盖英格兰四个地方当局，样本代表性可能有限	识别外卖餐饮店健康评分工具和菜单特征是否能解释顾客在外用餐时的能量摄入差异	英格兰外卖餐饮店的顾客及其点餐记录	机器学习	NA	深度学习, 随机森林模型, 稳健线性回归	随机森林, 线性回归	文本数据（菜单特征、餐饮店名称）, 数值数据（能量摄入）	3718名顾客	NA	NA	方差解释率（29%）	NA
4216	2025-12-20	TFSolver: a numerical Python toolkit for parallel electromagnetic calculation of planar multilayer thin films at multi-wavelength and multi-angle 2025-Dec-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.578518 PMID:41414396	研究论文	介绍了一个用于平面多层薄膜电磁计算的Python工具包TFSolver，支持并行模拟、GPU加速和自动微分	利用PyTorch库实现4×4矩阵方法，支持多波长和多角度的并行电磁计算，并集成自动微分功能以支持基于梯度的优化任务	NA	开发一个高效、可并行化且支持自动微分的电磁计算工具包，用于各向同性和各向异性多层薄膜的表征与设计	平面各向同性和各向异性多层薄膜	计算电磁学	NA	4×4矩阵方法	NA	电磁模拟数据	NA	PyTorch	NA	计算精度、计算效率	GPU加速
4217	2025-12-20	Video reconstruction through dynamic scattering media based on physics-informed spatio-temporal transformer 2025-Dec-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.576675 PMID:41414418	研究论文	提出了一种基于物理信息时空Transformer的视频重建方法，用于动态散射介质下的视频重建	提出PISTA框架，将物理原理与注意力机制结合，解决了现有方法在时间相关性建模、物理约束融入和时变散射参数估计方面的不足	未明确提及具体局限性	改进动态散射介质下的视频重建质量	动态散射介质下的视频数据	计算成像	NA	深度学习	Transformer	视频	NA	NA	PISTA（Physics-Informed Spatio-Temporal Transformer Architecture）	NA	NA
4218	2025-12-20	Polarization-informed deep learning for 3D integral imaging restoration in turbidity 2025-Dec-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.579903 PMID:41414429	研究论文	本文提出了一种偏振信息引导的深度学习与3D积分成像结合的方法，用于在浑浊介质中恢复斯托克斯参数和线性偏振度	首次将偏振信息引导的深度学习应用于3D成像，同时恢复偏振信息和估计穆勒矩阵，在退化环境中实现创新	NA	在部分遮挡或浑浊介质（如散射、衰减、浑浊水）中恢复偏振图像，估计传输介质特性	斯托克斯参数、线性偏振度、穆勒矩阵	计算机视觉	NA	偏振成像、3D积分成像	CNN	图像	NA	NA	多输出卷积神经网络	NA	NA
4219	2025-12-20	Computationally efficient self-attention assisted signal detection method for SIMO FSO communications with atmospheric turbulence 2025-Dec-15, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.579567 PMID:41414448	研究论文	本文提出了一种用于单输入多输出自由空间光通信系统的低复杂度自注意力神经网络，以高效地进行信号合并与检测	提出了一种采用轻量级自注意力机制的新型神经网络，能在显著降低计算开销的同时，保持或超越现有方法的误码率性能	未明确说明模型在不同湍流强度或更广泛信道条件下的泛化能力	解决自由空间光通信系统中由大气湍流引起的性能下降问题，并降低信号检测的计算复杂度	单输入多输出自由空间光通信系统在湍流信道下的信号	机器学习	NA	NA	自注意力神经网络	信号数据	NA	NA	自注意力神经网络	误码率, 计算复杂度	NA
4220	2025-12-15	Photovoltaic power interval prediction with conditional error dependency using Bayesian optimized deep learning 2025-Dec-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-19602-6 PMID:41390756	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA