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
961	2026-01-26	Reconstruction of Antarctic sea ice thickness from sparse satellite laser altimetry data via deep learning 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06390-x PMID:41372249	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于稀疏的卫星激光测高数据，重建了高时空分辨率的南极海冰厚度数据集	首次开发了基于深度学习、覆盖全南极、具有5天和12.5公里高时空分辨率的连续海冰厚度数据集，并具备近实时更新能力	数据重建依赖于稀疏的卫星轨道观测，可能在某些区域或时段存在不确定性	重建高时空分辨率的南极海冰厚度数据，以支持大规模海冰质量平衡过程的研究	南极海冰厚度	机器学习	NA	卫星激光测高	深度学习	卫星遥感数据	ICESat (2003-2009) 和 ICESat-2 (2018-2024) 的沿轨激光测高海冰厚度反演数据	NA	NA	准确性	NA
962	2026-01-26	Exploring the social life of urban spaces through AI 2025-Jul-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2424662122 PMID:40705424	研究论文	本研究利用计算机视觉和深度学习技术，分析了纽约、波士顿和费城四个城市公共空间在30年间（1979-80年至2008-10年）的行人行为变化	首次将计算机视觉和深度学习技术应用于长期历史视频数据，以量化分析城市公共空间中行人行为的时间演变，扩展了William Whyte的传统观察方法	研究仅涵盖三个美国城市的四个公共空间，样本代表性可能有限；依赖于历史视频质量，可能影响分析准确性	探究城市公共空间中行人行为随时间的变化趋势及其对社会互动的影响	纽约、波士顿和费城四个城市公共空间的行人	计算机视觉	NA	计算机视觉, 深度学习	NA	视频	1979-80年和2008-10年两个时期的视频数据，覆盖四个城市公共空间	NA	NA	NA	NA
963	2026-01-26	SAHVAI-3D and 4D: Automated AI Volumetric Measurement of Subarachnoid Hemorrhage on Noncontrast Head CT 2025-May, Stroke (Hoboken, N.J.) DOI:10.1161/SVIN.124.001620 PMID:41573412	研究论文	本文开发了基于人工智能的自动化蛛网膜下腔出血体积测量方法SAHVAI-3D和4D，用于非增强头部CT扫描，并与手动测量方法进行比较	首次实现了蛛网膜下腔出血体积的自动化三维和四维测量，并创建了SAH脑图作为新型影像生物标志物	研究仅基于10名患者的训练集，样本量较小，需要更大规模验证	开发自动化蛛网膜下腔出血体积测量工具，探索其作为影像生物标志物在延迟性脑缺血风险评估和神经治疗干预中的潜力	动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者	数字病理学	脑血管疾病	非增强头部计算机断层扫描	深度学习算法	医学影像	10名连续患者，共92次CT扫描（每次182个切片）	NA	NA	准确率, Dice系数, 假阳性率, 阴性预测值, 平均绝对误差	NA
964	2026-01-26	Acute Infarct Core Volume Estimation on Noncontrast Computed Tomography With a Deep Learning Algorithm 2025-Mar, Stroke (Hoboken, N.J.) DOI:10.1161/SVIN.124.001509 PMID:41573179	研究论文	本文开发并验证了一种深度学习算法，用于在非对比增强计算机断层扫描上估计急性缺血性卒中患者的梗死核心体积	提出了一种基于深度学习的方法，能够在非对比增强CT上估计梗死核心体积，其性能至少与CT灌注相当，简化了患者选择流程	研究主要针对前循环大血管闭塞患者，外部验证集样本量相对有限，且算法性能在特定指标上仍有提升空间	开发并验证一种深度学习算法，用于在非对比增强CT上估计急性缺血性卒中患者的基线梗死核心体积	急性缺血性卒中前循环大血管闭塞患者	数字病理学	心血管疾病	非对比增强计算机断层扫描, CT血管造影, CT灌注, 扩散加权磁共振成像	深度学习算法	医学影像	训练和内部验证使用2858例卒中警报患者研究，外部验证使用230例大血管闭塞患者	NA	NA	组内相关系数, 交并比, Spearman相关系数	NA
965	2026-01-26	SEAFEC: a spatial-edge adaptive convolution for multi-scale and boundary-aware plant disease and weed imagery 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1695076 PMID:41573215	研究论文	本文提出了一种名为SEAFEC的新型卷积模块，用于增强农业图像分析中的尺度适应性和边界精度	SEAFEC模块采用双分支设计，动态调整感受野并显式增强边缘特征，以应对多尺度变化和模糊边界的挑战	NA	解决植物病害和杂草图像分析中的多尺度变化和边界模糊问题，以支持可靠的病害诊断和精准杂草管理	植物病害分类、玉米叶病害检测和甘蔗-杂草分割任务	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	SEAFEC	准确率, mAP, mIoU	NA
966	2026-01-26	Multi-modal AI in precision medicine: integrating genomics, imaging, and EHR data for clinical insights 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1743921 PMID:41573270	综述	本文探讨了多模态人工智能在精准医疗中的应用，重点介绍了其如何整合基因组学、影像学和电子健康记录数据以提供临床洞见	提出了一个整合多模态数据（包括基因组、转录组、蛋白质组、影像、环境和电子健康记录）的统一分析框架，并强调了AI在早期疾病检测、生物标志物发现和药物开发中的创新应用	面临数据互操作性、算法偏见以及患者隐私相关的伦理挑战	研究多模态人工智能在精准医疗中的变革潜力，特别是在多组学数据整合、预测建模和临床决策支持方面的作用	精准医疗中的多模态数据整合，包括基因组、影像和电子健康记录数据	机器学习	肿瘤学、神经学、心血管疾病	NA	机器学习、深度学习	基因组数据、影像数据、电子健康记录数据	NA	NA	NA	NA	NA
967	2026-01-26	Advances in protein-protein interaction prediction: a deep learning perspective 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1710937 PMID:41574108	综述	本文从深度学习视角全面分析了蛋白质-蛋白质相互作用预测的进展，包括各种模型、特征表示、学习策略和评估基准	系统性地比较了多种深度学习模型在PPI预测中的应用，并强调了它们在捕捉复杂依赖和结构关系方面的优势与局限	NA	综述深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用预测领域的最新进展，并指出未来的研究方向	蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	NA	NA	CNN, RNN, DNN, GCN, 集成架构	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	卷积神经网络, 循环神经网络, 深度神经网络, 图卷积网络	NA	NA
968	2026-01-25	Graph attention-based heterogeneous multi-agent deep reinforcement learning for adaptive portfolio optimization 2025-Dec-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32408-w PMID:41455760	研究论文	本文提出了一种基于图注意力的异构多智能体深度强化学习框架，用于自适应投资组合优化	创新性地整合了图神经网络和异构智能体架构，利用图注意力网络建模时变的资产关联性，并部署了风险、收益和市场感知三种异构智能体	未明确说明框架在极端市场事件或高频率交易环境下的表现	解决传统投资组合优化方法在捕捉复杂资产关系和适应动态市场条件方面的局限性	金融市场中的投资组合	机器学习	NA	深度强化学习, 图神经网络	深度强化学习, 图注意力网络	金融市场时间序列数据	S&P 500, NASDAQ 100, 和 Russell 2000 数据集	NA	图注意力网络	年化收益率, 夏普比率, 最大回撤	NA
969	2026-01-25	Deep learning-based disease detection in potato and mango leaves: a comparative study of CNN, AlexNet, ResNet, and EfficientNet 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32607-5 PMID:41436834	研究论文	本研究使用深度学习模型对马铃薯和芒果叶片病害进行自动检测，并比较了CNN、AlexNet、ResNet和EfficientNet四种架构的性能	在植物病害检测领域，首次对CNN、AlexNet、ResNet和EfficientNet四种深度学习架构进行了系统性比较，并验证了EfficientNet在叶片病害分类中的优越泛化能力	研究仅使用了两个公开数据集（马铃薯和芒果叶片），样本多样性可能有限，且未在更广泛的植物种类或实际田间环境中进行验证	开发一个自动化的植物叶片病害识别系统，以支持精准农业和早期病害防治	马铃薯和芒果植物的叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, AlexNet, ResNet, EfficientNet	图像	马铃薯叶片病害数据集2,152张图像，芒果叶片病害数据集4,000张图像	NA	CNN, AlexNet, ResNet, EfficientNet	准确率, 精确率, 召回率, 损失值	NA
970	2026-01-25	Generalizable compound protein interaction prediction with a model incorporating protein structure aware and compound property aware language model representations 2025-Dec-19, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01844-0 PMID:41413187	研究论文	本文提出了一种名为GenSPARC的深度学习模型，用于预测化合物-蛋白质相互作用，该模型整合了蛋白质结构感知和化合物性质感知的语言模型表示	提出GenSPARC模型，首次将AlphaFold2预测的蛋白质结构表示与FoldSeek的三维相互作用字母表相结合，并利用图卷积网络和预训练化学语言模型提取化合物特征，通过注意力机制增强相互作用建模	未明确提及具体局限性，但暗示当前模型仍受限于标记数据的缺乏	提高化合物-蛋白质相互作用预测的准确性和泛化能力，以推动人工智能驱动的药物发现	小分子化合物与蛋白质之间的相互作用	机器学习	NA	深度学习，图卷积网络，语言模型	深度学习模型，图卷积网络，注意力机制	蛋白质序列与结构数据，化合物分子图数据	多个CPI基准数据集（具体数量未提及）	NA	GenSPARC（整合AlphaFold2, FoldSeek, 图卷积网络，化学语言模型，注意力机制）	泛化能力评估，虚拟筛选任务中的竞争性结果（具体指标未提及）	NA
971	2026-01-25	Probing the thermal decomposition mechanism of CF3SO2F by deep learning molecular dynamics 2025-Dec-19, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01847-x PMID:41420003	研究论文	本研究利用深度学习分子动力学方法，探究了绝缘气体替代品CF3SO2F的热分解机理及其产物	首次将深度学习势函数与分子动力学结合，用于研究CF3SO2F的热分解，实现了从头算精度与经验分子动力学效率的统一	研究主要基于模拟，实验验证仅针对特征分解产物，未涵盖所有可能的中间产物或反应路径	评估CF3SO2F作为SF6环保替代绝缘气体的环境可行性，理解其热分解路径以指导安全应用	三氟甲磺酰氟（CF3SO2F）气体分子	机器学习	NA	深度学习分子动力学，热分解实验平台	深度学习势函数	分子动力学模拟数据，实验产物数据	NA	NA	NA	NA	NA
972	2026-01-25	Air quality prediction using multi-source remote sensing data integration with hybrid deep learning framework 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32466-0 PMID:41398224	研究论文	本文提出了一种结合LSTM和CNN的混合深度学习框架，利用多源遥感数据预测空气质量	提出了一种新颖的多模态注意力时空网络（MAST-Net），整合卫星影像、气象变量和地面观测数据，并引入动态特征选择策略和不确定性量化以提高可靠性	NA	空气质量预测，用于城市环境管理中的实时空气质量控制系统	PM2.5、PM10、NO₂和O₃的浓度	机器学习	NA	多源遥感数据集成	LSTM, CNN	卫星影像、气象变量、地面观测数据	NA	NA	MAST-Net	RMSE, 相关系数	NA
973	2026-01-25	PhenoProfiler: advancing phenotypic learning for image-based drug discovery 2025-Dec-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67479-w PMID:41392045	研究论文	本文介绍了一个名为PhenoProfiler的端到端深度学习框架，用于将高内涵多通道细胞图像转化为低维定量表示，以提升基于图像的药物发现中的表型分析能力	PhenoProfiler通过高效的端到端深度学习框架，直接处理高内涵细胞图像，避免了传统多步骤流程的计算密集和易错问题，并引入了定制的表型校正策略以增强处理诱导的变异检测	NA	提升基于图像的药物发现中细胞表型响应的准确捕获能力，以理解药物机制和预测疗效	高内涵多通道细胞图像	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习框架	图像	近400,000张高内涵图像和8.42百万张单细胞图像	NA	NA	准确性, 鲁棒性	NA
974	2026-01-25	Development of a deep learning model to classify choroidal melanoma risk factors based on color fundus photographs 2025-Dec-11, AJO international DOI:10.1016/j.ajoint.2025.100167 PMID:41567739	研究论文	本研究开发了一种基于彩色眼底照片的深度学习模型，用于分类脉络膜黑色素瘤的风险因素	首次利用深度学习模型仅基于眼底图像来识别脉络膜痣转化为黑色素瘤的五个关键风险因素，无需多模态成像设备	模型依赖于眼底图像，可能无法完全替代需要专业设备和专家的多模态评估	开发一种基于深度学习的方法，以在资源有限的环境中识别高风险脉络膜痣	脉络膜痣的眼底图像	计算机视觉	脉络膜黑色素瘤	彩色眼底摄影	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	预测性能评估	NA
975	2026-01-25	Auxiliary Teaching and Student Evaluation Methods Based on Facial Expression Recognition in Medical Education 2025-May-22, JMIR human factors IF:2.6Q3 DOI:10.2196/72838 PMID:40402552	研究论文	提出一种基于面部表情识别技术的医学教育辅助教学与学生评估方法	将面部表情识别技术应用于医学教育，通过计算机视觉和深度学习算法识别学生情绪状态，以优化教学策略	面临技术准确性、设备依赖性和隐私保护等挑战	改善医学教育中的教学效果、优化个性化学习并促进师生互动	医学教育中的学生	计算机视觉	NA	面部表情识别	深度学习算法	面部表情图像	NA	NA	NA	NA	NA
976	2026-01-25	A multimodal and fully automated system for prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer 2025-05-02, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr1576 PMID:40305609	研究论文	本研究开发了一种多模态集成全自动管道系统（MIFAPS），用于预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解	通过整合多模态数据（包括磁共振成像、全切片图像和临床风险因素）并采用全自动化流程，显著提升了预测性能	NA	预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解	1004名局部晚期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	磁共振成像, 全切片图像	深度学习	图像, 临床数据	1004名患者	NA	NA	AUC	NA
977	2026-01-25	FlyVISTA, an integrated machine learning platform for deep phenotyping of sleep in Drosophila 2025-Mar-14, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adq8131 PMID:40073129	研究论文	本文介绍了FlyVISTA，一个用于果蝇睡眠深度表型分析的集成机器学习平台	开发了结合高分辨率闭环视频成像系统、深度学习网络和计算流程的平台，用于注释35个身体部位并提取高维数据中的行为，揭示了睡眠和觉醒相关微行为的时空动态	NA	深入分析果蝇睡眠的表型特征	果蝇	机器学习	NA	高分辨率闭环视频成像系统	深度学习网络	视频	NA	NA	NA	NA	NA
978	2026-01-25	Deep Unsupervised Clustering for Prostate Auto-segmentation With and Without Hydrogel Spacer 2025-Mar, Machine learning: science and technology DOI:10.1088/2632-2153/ada8f3 PMID:41078605	研究论文	本文提出了一种基于深度无监督聚类和文本引导分割的方法，用于前列腺自动分割，以处理临床数据集中的异质性问题，特别是针对使用水凝胶间隔物的患者	结合UMAP降维和k-means聚类识别数据集中的隐藏簇，并开发了CLIP-UNet模型，通过文本编码器整合簇信息以提升分割性能	研究仅基于909名患者的数据，可能未涵盖所有临床异质性情况，且聚类方法依赖于特定降维和聚类算法	提高前列腺自动分割在异质临床数据集中的准确性，特别是在使用水凝胶间隔物的场景下	前列腺癌患者的CT图像，包括使用两种类型水凝胶间隔物及未使用的患者	数字病理学	前列腺癌	CT成像	深度学习模型	图像	909名患者	NA	UNet, CLIP-UNet	Dice系数	NA
979	2026-01-25	Rewiring protein sequence and structure generative models to enhance protein stability prediction 2025-Feb-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.13.638154 PMID:40027759	研究论文	本文提出了一种名为SPURS的新型深度学习框架，通过整合蛋白质语言模型和逆折叠模型，以增强蛋白质稳定性预测	提出了一种轻量级神经网络模块，将ProteinMPNN学习的结构表示重新连接到ESM的注意力层，从而整合序列和结构数据中的进化模式	未明确说明模型在特定蛋白质家族或极端条件下的泛化能力限制	提高蛋白质热稳定性变化的预测准确性，以理解人类疾病并设计用于临床和工业应用的蛋白质	蛋白质氨基酸替换对热稳定性的影响	机器学习	NA	深度学习	神经网络, 蛋白质语言模型, 逆折叠模型	序列数据, 结构数据	基于最新发布的大规模热稳定性数据集进行监督训练	PyTorch	ESM, ProteinMPNN	准确性, 速度, 可扩展性, 泛化能力	NA
980	2026-01-25	Advanced EEG signal classification for neural prosthetic devices using metaheuristic and deep learning techniques 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1706660 PMID:41567346	研究论文	本文提出了一种结合改进的浣熊优化算法特征选择与多种机器学习/深度学习分类器的统一优化驱动框架，用于提高基于EEG的运动想象信号解码精度	提出了一种动态且无参数的浣熊优化算法，结合对立学习机制，在高维特征空间中实现更好的探索与利用平衡，用于特征选择	NA	提高神经假体设备中高维脑电图信号的分类准确性，以增强分类器泛化能力和计算效率	脑电图信号，特别是运动想象任务相关的信号	机器学习	NA	脑电图信号处理	SVM, RF, CNN, RNN	脑电图信号	使用了PhysioNet运动运动/想象数据集等常用基准EEG数据集	NA	卷积神经网络，循环神经网络	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA