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
4321	2025-11-27	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	提出一种基于生物学诱导稀疏注意力的长上下文蛋白质语言模型，可扩展到整个病毒基因组规模	将Transformer模型的上下文大小扩展到整个病毒基因组，利用基于蛋白质相互作用的稀疏注意力机制捕获长程跨蛋白质相互作用	目前仅针对病毒基因组进行验证，尚未扩展到更复杂的真核生物基因组	开发能够捕获基因组范围内蛋白质相互作用的蛋白质语言模型	病毒基因组及其编码的蛋白质序列	自然语言处理	病毒感染	蛋白质序列分析	Transformer	蛋白质序列数据	支持长达61,000个氨基酸的序列	NA	Transformer with sparse attention	嵌入质量评估	NA
4322	2025-11-27	SNRAware: Improved Deep Learning MRI Denoising with SNR Unit Training and G-factor Map Augmentation 2025-Mar-23, ArXiv PMID:40735077	研究论文	提出一种名为SNRAware的新型深度学习MRI去噪方法，利用重建过程中的定量噪声分布信息提升去噪性能和泛化能力	通过(1)模拟大规模高质量多样化合成数据集和(2)向模型提供噪声分布的定量信息，利用MRI重建过程知识改进去噪性能	回顾性研究，主要基于心脏MRI数据，需要进一步验证在其他解剖部位和成像序列的泛化能力	开发并评估利用重建过程定量噪声分布信息的深度学习MRI去噪方法	心脏回顾性门控电影复杂序列、心脏实时电影、首次通过心脏灌注、神经和脊柱MRI图像	医学影像处理	心血管疾病	MRI成像	Transformer, CNN	医学图像	2,885,236张图像来自96,605个心脏回顾性门控电影复杂序列	NA	Transformer, 卷积神经网络	PSNR, SSIM, CNR	NA
4323	2025-11-27	VARGG: a deep learning framework advancing precise spatial domain identification and cellular heterogeneity analysis in spatial transcriptomics 2025-Jan-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf018 PMID:41275376	研究论文	提出VARGG深度学习框架，通过结合视觉Transformer和图神经网络提升空间转录组学中空间域识别和细胞异质性分析的精度	首次将预训练视觉Transformer与图神经网络自编码器结合，利用自注意力机制捕获全局上下文信息，并通过多层门控残差图神经网络和高斯噪声增强特征表示和模型泛化能力	NA	开发能够准确识别空间域并分析细胞异质性的深度学习框架	空间转录组学数据	生物信息学, 计算生物学	胶质母细胞瘤, 乳腺癌	空间转录组学	Vision Transformer, 图神经网络, 自编码器	空间基因表达数据	多平台数据集（10x Visium, Slide-seqV2, Stereo-seq, MERFISH），包括人类胶质母细胞瘤、小鼠胚胎和乳腺癌样本	深度学习框架	Vision Transformer, 图神经网络自编码器, 多层门控残差图神经网络	NA	NA
4324	2025-11-27	RSA-TransUNet: a robust structure-adaptive TransUNet for enhanced road crack segmentation 2025, Frontiers in neurorobotics IF:2.6Q3 DOI:10.3389/fnbot.2025.1633697 PMID:41035484	研究论文	提出一种用于道路裂缝分割的鲁棒结构自适应TransUNet模型RSA-TransUNet	提出轴向移位MLP注意力机制、自适应样条线性单元和多阶段进化优化策略，增强对细粒度纹理和多尺度裂缝特征的建模能力	未明确说明模型在极端天气条件或严重破损路面的性能表现	提升道路裂缝分割在复杂环境下的准确性和鲁棒性	道路裂缝图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	Crack500、CFD和DeepCrack三个数据集	NA	TransUNet	分割精度、鲁棒性	NA
4325	2025-11-27	Artificial intelligence in prostate cancer: navigating the new frontier of precision uro-oncology 2025, American journal of clinical and experimental urology IF:1.5Q3 DOI:10.62347/ZTWJ5779 PMID:41278308	综述	本文综述人工智能在前列腺癌精准诊疗中的应用与挑战	系统阐述AI如何通过机器学习与深度学习解决前列腺癌诊疗中的主观性和过度治疗问题，并引入可解释AI应对黑箱问题	需要更大规模多样化数据集验证算法普适性，面临FDA监管等临床转化障碍	探讨人工智能技术在前列腺癌精准泌尿肿瘤学领域的应用前景	前列腺癌患者的诊断、治疗和预后管理	数字病理学	前列腺癌	放射组学, 数字病理学, 增强现实	机器学习, 深度学习	医学影像, 病理图像, 临床数据	NA	NA	NA	分级准确性, 阅片者间变异度	NA
4326	2025-11-27	Clinical phenotypes of atrial fibrillation: A review of machine learning applications in personalized treatment 2025 Jan-Dec, JRSM cardiovascular disease IF:1.4Q3 DOI:10.1177/20480040251399275 PMID:41280326	综述	综述机器学习在心房颤动临床表型识别及个体化治疗中的应用进展	系统阐述机器学习驱动的数据驱动表型分析在优化抗凝治疗和导管消融策略中的创新应用，包括AI引导解剖标测、心脏数字孪生模拟等技术	前瞻性验证不足、临床整合困难及模型可解释性有限	推动心房颤动的精准医疗发展	心房颤动患者临床表型	机器学习	心血管疾病	机器学习, 深度学习	NA	临床数据	涉及十余项关键表型研究的多国队列	NA	NA	NA	NA
4327	2025-11-27	Sobel neural network for EEG-based major depressive disorder screening 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1667107 PMID:41280444	研究论文	提出一种用于基于EEG的重性抑郁障碍筛查的Sobel神经网络架构	将Sobel算子操作内在地集成到卷积层中，实现端到端学习梯度模式和边缘信息，而非仅用于预处理	NA	开发用于重性抑郁障碍自动筛查的准确工具	重性抑郁障碍患者和健康对照者的脑电图信号	机器学习	重性抑郁障碍	脑电图	CNN	脑电图信号	34名MDD患者和30名健康对照者	NA	Sobel Network	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
4328	2025-11-27	Explainable detection: a transformer-based language modeling approach for Bengali news title classification with comparative explainability analysis using ML and DL 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1537432 PMID:41280879	研究论文	本研究采用基于Transformer的语言建模方法进行孟加拉语新闻标题分类，并结合可解释性分析技术	首次在孟加拉语低资源语言文本分类中系统比较传统机器学习、LSTM和Transformer模型性能，并集成XAI技术进行预测解释	孟加拉语数据集存在固有噪声，需要大量预处理工作，且低资源语言数据获取困难	开发具有可解释性的孟加拉语新闻标题分类方法，推动低资源语言自然语言处理发展	孟加拉语新闻标题文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，特征工程	机器学习模型，LSTM，Transformer	文本	从网上收集的近期孟加拉语新闻文章	NA	LSTM，XLM-RoBERTa Base	准确率	NA
4329	2025-11-27	MobileNet-GDR: a lightweight algorithm for grape leaf disease identification based on improved MobileNetV4-small 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1702071 PMID:41281328	研究论文	提出基于改进MobileNetV4-small的轻量级葡萄叶片病害识别算法MobileNet-GDR	构建基于深度可分离卷积和分组卷积的高效特征提取模块，优化特征融合过程并引入PReLU激活函数增强非线性表示能力	仅针对葡萄叶片病害识别，未验证在其他作物病害上的泛化能力	解决现有深度学习模型在移动设备上计算复杂度高、部署困难的问题	葡萄叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	图像分类	CNN	图像	NA	NA	MobileNetV4-small, MobileNet-GDR	准确率, FPS, 参数量, FLOPs	移动设备
4330	2025-11-27	Biomarker integration and biosensor technologies enabling AI-driven insights into biological aging 2025, Frontiers in aging IF:3.3Q2 DOI:10.3389/fragi.2025.1703698 PMID:41281356	综述	探讨生物标志物整合与生物传感技术如何通过人工智能推动对生物衰老机制的深入理解	首次系统整合CRP、IGF-1、IL-6和GDF-15四种关键生物标志物，结合AI与生物传感技术构建精准衰老评估框架	未涉及具体临床验证数据，缺乏不同人群队列的适用性分析	开发基于AI和生物传感技术的生物年龄精准量化方法	四种关键生物标志物（CRP、IGF-1、IL-6、GDF-15）及其在衰老过程中的作用机制	机器学习	老年疾病	生物传感技术	机器学习,深度学习,生成模型	高维生物标志物数据	NA	NA	NA	NA	NA
4331	2025-11-27	Using artificial intelligence and radiomics to analyze imaging features of neurodegenerative diseases 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1624867 PMID:41281560	研究论文	提出一种结合人工智能和影像组学的框架，用于分析神经退行性疾病的影像特征和疾病进展模式	开发了名为NeuroSage的生物信息架构，结合符号推理、深度学习和多模态特征对齐，并引入符号对齐策略(CAIS)确保临床可解释性	NA	改善神经退行性疾病的早期诊断和个性化治疗规划	阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者	医学影像分析	神经退行性疾病	影像组学分析	图神经网络,深度学习	结构影像,行为数据	多个数据集包括ADNI、PPMI、ABIDE、YouTubePD和PDVD	NA	NeuroSage	F1分数	NA
4332	2025-11-27	Parkinson's disease detection using spectrogram-based multi-model feature fusion networks 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1706317 PMID:41281573	研究论文	提出一种基于声谱图多模型特征融合的帕金森病检测方法	使用三种预训练CNN模型进行特征融合，克服单一模型过拟合和泛化能力差的问题	样本量相对较小（131名受试者），需要在更大数据集上验证泛化能力	开发非侵入性、低成本的帕金森病辅助诊断工具	帕金森病患者和健康对照者的语音数据	数字病理学	帕金森病	语音分析	CNN	声谱图	61名PD患者和70名健康对照，共生成2,476张声谱图	NA	DenseNet121, MobileNetV3-Large, ShuffleNetV2	准确率, AUC	NA
4333	2025-11-27	Triboelectric nanogenerators for neural data interpretation: bridging multi-sensing interfaces with neuromorphic and deep learning paradigms 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1691017 PMID:41281720	综述	探讨摩擦纳米发电机与深度学习及神经形态计算相结合在神经数据解析中的应用	首次系统综述自驱动摩擦纳米发电机与深度学习模型、神经形态计算范式在神经信号解析中的协同创新	属于小型综述，未包含原始实验数据验证	推动神经数据采集与解析技术在计算神经科学和脑机接口领域的发展	神经信号（脑电图、肌电图、心肺动力学信号）和老年人群健康监测	计算神经科学	老年疾病	摩擦纳米发电机传感技术	CNN, RNN, SNN	生物物理信号	NA	NA	NA	NA	神经形态计算系统
4334	2025-11-27	Target fishing: from "needle in haystack" to "precise guidance"--new technology, new strategy and new opportunity 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1673688 PMID:41282634	综述	系统讨论药物靶点捕获技术的最新进展，重点分析人工智能与深度学习对药物研发范式的变革作用	提出深度学习与知识图谱深度融合的新策略，实现从'广谱筛选'到'精准捕获'的研究方法转变	NA	为学术界提供理论框架，构建从基础研究到临床应用的桥梁，推动精准药物研发进入智能驱动新时代	药物靶点发现技术	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习, 知识图谱, 多组学数据整合	深度表示学习模型	多组学数据, 临床数据	NA	NA	NA	靶点预测准确性	NA
4335	2025-11-26	Decoding the spectrum of meat quality: advances in hyperspectral imaging for multi-attribute analysis 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146912 PMID:41197306	综述	本文系统评述了高光谱成像技术在新鲜肉类多属性质量分析中的最新进展与应用	全面探讨了人工智能、深度学习和数据融合等前沿数据分析方法在提升高光谱成像预测可靠性和实际应用中的作用	NA	评估高光谱成像技术在新鲜肉类质量多参数同时检测中的应用价值	新鲜牛肉、猪肉和禽肉的质量参数	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	预测可靠性	NA
4336	2025-11-26	Food defect detection technologies based on deep learning and prospects in detection of unsound wheat kernels 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146910 PMID:41207261	综述	本文系统综述了基于深度学习的食品缺陷检测技术在不完善小麦籽粒检测中的研究现状与发展前景	聚焦深度学习技术在不完善小麦籽粒检测中的创新应用，涵盖图像采集系统、特征提取、模型优化、多模态融合和轻量化部署等关键技术进展	主要关注技术层面综述，缺乏具体实验数据验证和实际应用效果的系统评估	推动智能小麦质量检测技术发展，为智慧农业实践提供理论支持和方法指导	不完善小麦籽粒及其对粮食加工和储存的影响	计算机视觉	NA	机器视觉，深度学习	深度学习模型	图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
4337	2025-11-26	Automated lesion detection in endoscopic imagery for small animal models - a pilot study 2025-Dec-17, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0179 PMID:40960131	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv7的自动化系统，用于检测和分类小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	首次将预训练于人类息肉图像的YOLOv7模型应用于小鼠结肠肿瘤检测，并结合粪便检测器和颜色过滤器提升检测性能	仅为初步研究，需要进一步评估系统性能	开发自动化工具以解决小鼠结肠镜检查视频分析中资源有限和人工审查耗时的问题	小鼠结肠镜检查视频中的肿瘤病变	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	CNN	视频	28只小鼠的150个视频，其中125个包含肿瘤，时间跨度为6周	NA	YOLOv7	精确度, 召回率, 准确率	NA
4338	2025-10-06	Research progress and future prospects in intelligent lung sound diagnosis: models, lightweight design, and hardware platform implementation 2025-Dec-17, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2025-0197 PMID:40968576	综述	系统回顾了智能肺音诊断技术的研究进展，重点关注肺音分类模型构建、模型轻量化设计及硬件平台部署	深入探讨了基于软硬件协同设计的嵌入式平台部署路径，推动健康监测系统发展	NA	智能肺音识别技术在医疗辅助诊断领域的应用与发展	肺音信号	数字病理	呼吸系统疾病	深度学习	NA	音频信号	NA	NA	NA	NA	边缘设备、嵌入式系统、FPGA
4339	2025-11-26	Robust Radiomic Signatures of Intervertebral Disc Degeneration From MRI 2025-Dec-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005435 PMID:40539398	研究论文	本研究通过深度学习分割和影像组学特征识别，开发了用于椎间盘退变分类的稳健影像组学特征	首次通过深度学习分割结合影像组学特征识别出对椎间盘退变分类具有稳健性的特征，特别是2D球形度和四分位距	回顾性研究设计，样本仅来自芬兰北部出生队列，可能限制结果的普适性	从T2加权MRI中识别稳健的影像组学特征用于椎间盘退变分类	椎间盘退变患者	数字病理学	椎间盘退变疾病	T2加权磁共振成像	深度学习分割模型	医学影像	1397名45-47岁受试者的腰椎MRI扫描	NA	NA	平衡准确率, Cohen's kappa, Spearman相关系数	NA
4340	2025-11-26	Application of deep learning reconstruction in abdominal magnetic resonance cholangiopancreatography for image quality improvement and acquisition time reduction 2025-Dec, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.10.017 PMID:39455401	研究论文	比较深度学习与传统重建方法在腹部磁共振胰胆管成像中的应用，评估其对图像质量和采集时间的改善效果	首次系统评估深度学习重建在腹部MRI中的临床应用价值，证明其能同时提升图像质量和缩短采集时间	回顾性研究设计，样本量相对有限（144例患者），需多中心前瞻性研究进一步验证	评估深度学习重建方法在腹部磁共振成像中改善图像质量和加速采集的潜力	接受腹部MRI检查的患者	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像（MRI），磁共振胰胆管成像（MRCP）	深度学习	医学影像	144例患者（平均年龄62.2±14.1岁，83名男性）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），主观图像质量评分	NA