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
8601	2025-10-05	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Aug-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.659181 PMID:40667230	研究论文	本研究开发了选择性非共价抑制RGS14 GTP酶加速活性的小分子抑制剂	首次发现可靶向RGS14蛋白浅表Gα结合峡谷的非共价小分子抑制剂，并采用机器学习增强的分子对接技术指导配体优化	未明确说明样本规模，且部分抑制剂仅进行了初步体内药代动力学评估	开发针对RGS14 GTP酶加速活性的选择性抑制剂	RGS14蛋白及其GTP酶加速活性	计算生物学	中枢神经系统疾病,代谢疾病	结构导向虚拟筛选,配体对接,深度学习评分,荧光检测,放射性GTP水解测定	深度学习	分子结构数据,生物活性数据	40多个第二代类似物	NA	NA	抑制活性,细胞毒性,药代动力学参数	NA
8602	2025-10-05	Reinforcing Deep Learning-Enabled Surveillance with Smart Sensors 2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113345 PMID:40968866	研究论文	提出一种集成智能传感器和深度学习技术的监控强化系统，用于资源受限的移动设备	在异构传感器环境中引入深度学习辅助的监控强化方法，为高动态公共环境提供前所未有的监控灵活性	NA	优化监控节点部署并确保系统实时响应能力，增强高人员流动性环境中的监控适应性和有效性	资源受限的网络物理设备和移动元素	机器学习	NA	深度学习	NA	传感器数据	NA	NA	NA	准确性,效率	资源受限的移动设备
8603	2025-10-05	Deep learning imputes DNA methylation states in single cells and enhances the detection of epigenetic alterations in schizophrenia 2025-Mar-12, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100774 PMID:39986279	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型scMeFormer，用于填补单细胞DNA甲基化数据中的缺失值并增强精神分裂症表观遗传改变的检测	首次将Transformer架构应用于单细胞DNA甲基化数据填补，能在仅保留10%原始CpG位点覆盖度的情况下实现高保真填补	NA	解决单细胞DNA甲基化测序技术中CpG位点覆盖度低的问题，提高表观遗传学研究的检测能力	人类和小鼠的单细胞DNA甲基化数据，特别关注精神分裂症患者前额叶皮层的表观遗传变化	计算生物学	精神分裂症	单细胞DNA甲基化测序	Transformer	DNA甲基化数据	五个单核DNA甲基化数据集（来自人类和小鼠）	NA	Transformer	填补保真度	NA
8604	2025-10-05	Robust emotion recognition for complex environments: ChildEmoNet model based on DETR-ResNet50 cascaded architecture 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332130 PMID:40966300	研究论文	提出一种基于DETR-ResNet50级联架构的儿童情感识别模型ChildEmoNet，用于复杂环境下的鲁棒情感识别	开发了DETR-ResNet50级联架构，同时解决多人检测和分类挑战，并针对面部遮挡场景设计了增强鲁棒性机制	NA	开发在复杂现实环境中具有鲁棒性的情感识别技术	儿童情感识别，特别是在面部遮挡条件下的情感识别	计算机视觉	NA	深度学习	DETR, CNN	图像	OMG情感数据集	PyTorch	DETR, ResNet50	AUC, 准确率, 一致性相关系数(CCC)	NA
8605	2025-10-05	An AI-powered framework for assessing teacher performance in classroom interactions: a deep learning approach 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1553051 PMID:40969168	研究论文	提出基于人工智能的框架，通过深度学习技术评估课堂互动中的教师表现	首次将三种先进目标检测模型应用于课堂互动分析，实现教师表现的客观评估	研究仅基于7,259张图像数据，未涉及音频或其他教学情境因素	开发客观评估课堂互动中教师表现的AI框架	课堂互动中的教师行为	计算机视觉	NA	目标检测	CNN	图像	7,259张来自真实课堂环境的标注图像	NA	YOLOv8, Faster R-CNN, RetinaNet	mAP（平均精度均值）	NA
8606	2025-10-05	Deep learning in breast cancer risk prediction: a review of recent applications in full-field digital mammography 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1656842 PMID:40969257	综述	本文综述了深度学习在全视野数字乳腺摄影中乳腺癌风险预测的最新应用进展	填补了文献中关于利用影像生物标志物进行AI风险预测研究的空白，探索了个性化筛查的新途径	尚未实现临床应用，存在需要克服的技术挑战	探索人工智能在乳腺癌风险预测领域的应用潜力	全视野数字乳腺摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	全视野数字乳腺摄影	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
8607	2025-10-05	Enhanced prediction of gene mutation and risk stratification in non-small-cell lung cancer through dual-pathway fusion of radiomics and pathomics 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1646851 PMID:40969259	研究论文	开发并验证了一种融合影像组学、病理组学和临床特征的多模态模型，用于预测非小细胞肺癌的EGFR突变状态和风险分层	首次将影像组学、病理组学和临床特征通过双路径融合，构建综合预测模型，并采用弱监督学习和多示例学习开发病理组学特征	回顾性研究设计，样本量相对有限（387例患者）	精确预测非小细胞肺癌的EGFR突变状态和风险分层	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	影像组学、病理组学、深度学习	CNN, 弱监督学习, 多示例学习	医学影像、病理图像、临床数据	387例NSCLC患者（训练集193例，内部验证集83例，外部验证集111例）	NA	3D CNN	AUC, 95%CI, log rank检验	NA
8608	2025-10-05	Diagnostic performance of ultrasound characteristics-based artificial intelligence models for thyroid nodules: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1614603 PMID:40969266	系统评价与荟萃分析	系统评估基于超声特征的人工智能模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的诊断性能	首次通过系统评价和荟萃分析全面比较不同AI辅助诊断模型在甲状腺结节诊断中的表现，并确定最优诊断模型	纳入研究间存在显著异质性，部分亚组分析结果需谨慎解读	评估基于超声的人工智能诊断模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的性能	甲状腺结节患者及其超声图像	医学影像分析	甲状腺疾病	超声成像	深度学习, 人工智能诊断模型	超声图像	28项研究，134,028名患者，158,161个甲状腺结节，529,479张超声图像	NA	EDLC-TN	敏感度, 特异度, 诊断比值比, 汇总受试者工作特征曲线下面积, 阳性似然比, 阴性似然比	NA
8609	2025-10-05	Key parameters in intratumoral-peritumoral region fusion models: optimizing deep learning radiomics for breast cancer diagnosis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587879 PMID:40969275	研究论文	本研究探索关键参数选择对乳腺肿瘤内-瘤周区域融合模型性能的影响，以优化深度学习影像组学在乳腺癌诊断中的应用	系统评估了伪彩色图像、原始精确ROI和直接扩展策略等关键参数组合对瘤周区域融合模型性能的优化效果	回顾性研究设计，样本量相对有限（411例），仅使用CEUS影像数据	提升深度学习影像组学模型在乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断中的非侵入性诊断能力	411例女性乳腺病变患者	医学影像分析	乳腺癌	对比增强超声（CEUS）	深度学习影像组学模型	医学影像	411例来自四家医院的女性乳腺病变患者	NA	瘤周区域融合模型	AUC（曲线下面积）	NA
8610	2025-10-05	Federated learning-based virtual dual-energy CT generation from single-energy CT for gout detection 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251375570 PMID:40969395	研究论文	开发基于联邦学习的虚拟双能CT生成框架，用于痛风检测	首创基于深度学习的虚拟双能CT图像生成方法，并集成联邦学习实现多机构协作训练	NA	开发早期准确诊断痛风的联邦学习框架，解决现有诊断方法的局限性	痛风患者	医学影像分析	痛风	CT成像	深度学习	医学影像	NA	NA	U-Net	PSNR, SSIM, IoU, Dice score	NA
8611	2025-10-05	Gene regulatory network prediction using machine learning, deep learning, and hybrid approaches 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0014 PMID:40969532	研究论文	本研究开发并评估了机器学习、深度学习和混合方法在构建基因调控网络中的应用	提出结合卷积神经网络与传统机器学习的混合模型，并采用跨物种迁移学习策略解决非模式物种数据稀缺问题	未明确说明训练数据的具体规模和非模式物种数据稀缺程度的具体量化指标	开发高效的基因调控网络预测方法以阐明植物代谢途径的调控机制	拟南芥、杨树和玉米的转录组数据及木质素生物合成途径相关转录因子	机器学习	NA	转录组测序	CNN, 机器学习混合模型	转录组数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
8612	2025-10-05	Assessing the accuracy of forest above-ground biomass and carbon storage estimation by meta-analysis based close-range remote sensing 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0017 PMID:40969538	研究论文	通过荟萃分析评估近距离遥感在森林地上生物量和碳储量估算中的准确性	首次系统评估不同近距离遥感技术（地面激光雷达、无人机、光谱和RGB传感器）在多个尺度（单木、样地和林分）的生物量估算精度	随着研究尺度扩大，精度和样本量均有所下降；不同森林类型间差异显著，需要分别建模	定量评估近距离遥感技术估算森林地上生物量的准确性	全球187项研究和233个数据集	遥感	NA	近距离遥感、地面激光雷达、无人机、光谱传感器、RGB传感器	荟萃分析	遥感数据、生物量测量数据	187项全球研究，233个数据集	NA	NA	R²（决定系数）	NA
8613	2025-10-05	S2DB-mmWave YOLOv8n: Multi-object detection for millimeter-wave radar using YOLOv8n with optimized multi-scale features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332931 PMID:40971952	研究论文	提出基于YOLOv8n改进的毫米波雷达多目标检测框架S2DB-mmWave YOLOv8n，通过优化多尺度特征提升检测精度	设计了包含新卷积层和SimSPPF模块的主干网络、引入动态上采样技术、集成双向特征金字塔网络(BiFPN)进行特征融合优化	NA	解决毫米波雷达在多目标检测场景中难以有效区分多个物体和检测算法性能不佳的问题	毫米波雷达热图中的多类目标检测	计算机视觉	NA	毫米波雷达成像	YOLO	图像	2500张标注图像	NA	YOLOv8n, SimSPPF, BiFPN	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, precision, recall	NA
8614	2025-10-06	A Transformer-based framework with generative spectral augmentation for online monitoring of hyaluronic acid fermentation 2025-Dec-01, Carbohydrate polymers IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.carbpol.2025.124278 PMID:40973290	研究论文	提出结合数据增强和深度学习的在线监测框架，用于透明质酸发酵过程中分子量和浓度的实时监测	首次将Wasserstein GAN with gradient penalty (WGAN-GP)数据增强技术与改进的Transformer模型相结合，用于近红外光谱分析	未明确说明训练数据的具体规模和发酵过程的变异范围	开发精确实时的透明质酸发酵过程监测方法	透明质酸发酵过程	机器学习	NA	近红外光谱分析	GAN, Transformer, CNN, LSTM	光谱数据	NA	NA	WGAN-GP, Transformer, 1D-CNN, LSTM	预测精度, 泛化能力	NA
8615	2025-10-06	Artificial Intelligence-Based Approaches for Brain Tumor Segmentation in MRI: A Review 2025-Nov, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70141 PMID:40962716	综述	本文综述了基于人工智能的MRI脑肿瘤分割方法	系统梳理了脑肿瘤分割领域的技术进展，涵盖网络架构设计、不平衡设置分割和多模态处理等关键技术主题	作为综述文章，不包含原始实验数据和新方法验证	回顾MRI脑肿瘤分割的人工智能方法	脑肿瘤MRI图像	医学影像分析	脑肿瘤	MRI	CNN, ViT	医学影像	基于200多篇学术文献的分析	NA	NA	NA	NA
8616	2025-10-05	Therapeutic targets in lung diseases identified through single-cell analysis and mendelian randomization 2025 Nov-Dec, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.07.015 PMID:40716288	研究论文	通过单细胞分析和孟德尔随机化方法识别肺部疾病的治疗靶点	整合单细胞转录组数据和孟德尔随机化分析，首次构建了跨12种肺部特征的泛肺病靶点谱	仅对部分肺部特征（肺癌、FVC和FEV1/FVC比值）建立了因果关系，其他特征的因果验证有限	识别肺部疾病的因果治疗靶点并验证其遗传作用	12种肺部特征（10种疾病和2种功能指标：FVC和FEV1/FVC比值）	生物信息学	肺癌	单细胞转录组测序, 孟德尔随机化, cis-eQTL分析	深度学习模型	单细胞转录组数据, 遗传数据	人类肺细胞图谱数据及独立验证队列	Geneformer	NA	共定位检验	NA
8617	2025-10-06	Self-AttentionNeXt: Exploring schizophrenic optical coherence tomography image detection investigations 2025-Sep-19, World journal of psychiatry IF:3.9Q1 DOI:10.5498/wjp.v15.i9.108359 PMID:40933157	研究论文	开发了一种名为Self-AttentionNeXt的新型深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描图像检测精神分裂症	将分组自注意力机制、残差和倒置瓶颈块相结合，构建了融合Transformer注意力机制和卷积神经网络的新型架构	NA	开发先进的深度学习模型对OCT图像进行分类，利用视网膜生物标志物区分精神分裂症患者和健康对照	精神分裂症患者的OCT图像和健康对照的OCT图像	计算机视觉	精神分裂症	光学相干断层扫描	CNN, 自注意力机制	图像	自定义收集的精神分裂症OCT数据集和公开可用的OCT2017数据集	NA	Self-AttentionNeXt（包含分组自注意力机制、残差块、倒置瓶颈块和1×1卷积）	准确率	NA
8618	2025-10-06	Quantum-Resistant Privacy Preservation for Mobile Healthcare Services in Connected Transportation Systems via Deep Neural Architectures 2025-Sep-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3612210 PMID:40971270	研究论文	提出了一种用于车联网移动医疗服务的量子抗性隐私保护框架，结合格密码学和深度神经网络架构	首次将基于格的量子抗性密码学（Ring-LWE）与深度神经网络架构相结合，用于保护车联网环境中的移动医疗数据隐私	未明确说明实验数据的具体规模和来源，且未与其他量子抗性方案进行直接比较	开发量子计算时代下移动医疗服务的隐私保护解决方案	车联网环境中的移动医疗服务和敏感医疗数据	网络安全, 机器学习	NA	格密码学, 深度神经网络	CNN, 注意力机制	网络数据, 医疗数据	NA	NA	卷积模块, 注意力模块	准确率, 端到端延迟, 加密开销, 入侵检测效果	NA
8619	2025-10-06	Deep Learning for simulating the evolution of condensed matter systems at the continuum scale: methods and applications 2025-Sep-19, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/ae096d PMID:40972655	综述	本文系统回顾了深度学习在模拟凝聚态物质系统连续尺度演化方面的最新方法与应用	系统化整理了神经网络处理时间依赖演化的多种策略与架构，区分了数据驱动和物理信息策略，并讨论了混合方法	神经网络方法作为传统计算方法有效替代方案仍面临主要挑战和缺陷	研究凝聚态物理中复杂系统时间演化的模拟方法	凝聚态物质系统的连续尺度演化	机器学习	NA	神经网络方法	NA	偏微分方程解的大型数据集	NA	NA	NA	NA	NA
8620	2025-10-06	OcuViT: A Vision Transformer-Based Approach for Automated Diabetic Retinopathy and AMD Classification 2025-Sep-19, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01676-3 PMID:40973913	研究论文	提出基于视觉Transformer的OcuViT模型，用于自动分类糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性	首次将视觉Transformer通过迁移学习应用于眼科诊断，并设计了高效的预处理流程	未明确说明模型在计算效率方面的具体表现	开发自动化的视网膜疾病分类系统以提高诊断精度和可靠性	糖尿病视网膜病变(DR)和年龄相关性黄斑变性(AMD)	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习，迁移学习	Vision Transformer (ViT)	视网膜眼底图像	APTOS数据集和IChallenge-AMD数据集	PyTorch	ViT-Base-Patch16-224	准确率，鲁棒性	NA