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
9881	2025-10-06	Interpretable Dynamic Directed Graph Convolutional Network for Multi-Relational Prediction of Missense Mutation and Drug Response 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3483316 PMID:39423073	研究论文	提出一种可解释的动态有向图卷积网络框架，用于预测错义突变与药物反应之间的多关系	首次将动态有向图卷积网络应用于错义突变-药物反应预测，通过方向性图结构区分敏感性与耐药性关系，并集成加权机制提升模型可解释性	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力及计算效率	解决肿瘤异质性背景下错义突变与药物反应间的复杂关系预测问题	错义突变与药物反应间的多关系数据	机器学习	肿瘤癌症	图神经网络	GCN	图数据	NA	NA	动态有向图卷积网络	预测准确性, 可解释性评估	NA
9882	2025-10-06	UnBias: Unveiling Bias Implications in Deep Learning Models for Healthcare Applications 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3484951 PMID:39495690	研究论文	本研究提出UnBias方法评估深度学习模型中的偏见，并通过COVID-19检测案例研究分析不同神经网络架构的偏见影响	提出UnBias方法用于检测深度学习模型中偏见渗入学习过程的实例，揭示模型注意力从主要特征偏移的现象	NA	评估深度学习模型在医疗应用中的偏见及其伦理影响，推动公平可信AI发展	深度学习模型在医疗应用中的偏见表现	机器学习	COVID-19	深度学习	CNN	胸部X光扫描图像	来自多个公开数据库的胸部X光扫描数据集	NA	ResNet50V2, DenseNet121, InceptionV3, Xception	NA	NA
9883	2025-10-06	Forecasting Epidemic Spread With Recurrent Graph Gate Fusion Transformers 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3488274 PMID:39475731	研究论文	提出一种名为ReGraFT的新型序列到序列模型，用于COVID-19的长期预测	整合多图门控循环单元与自适应图结构，结合滞后政策数据，系统比较不同图类型	过度依赖历史COVID-19数据，对时滞数据的利用潜力有限	改进流行病传播预测的准确性和鲁棒性	美国各州的感染率、政策变化和州际旅行数据	机器学习	COVID-19	深度学习	Seq2Seq, GNN, RNN, Transformer	时间序列数据、图数据	NA	NA	多图门控循环单元(MGRU)、自归一化启动(SNP)层、全连接层、池化机制、注意力结构	均方根误差(RMSE)	NA
9884	2025-10-06	DSANIB: Drug-Target Interaction Predictions With Dual-View Synergistic Attention Network and Information Bottleneck Strategy 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3497591 PMID:40030194	研究论文	提出一种名为DSANIB的新方法，通过双视图协同注意力网络和信息瓶颈策略预测药物-靶点相互作用	结合双视图注意力网络显式学习药物-靶点对的局部相互作用，并采用信息瓶颈策略过滤冗余信息	NA	改进药物-靶点相互作用预测的准确性和可解释性	药物和靶点分子	机器学习	NA	深度学习	注意力网络	分子结构数据	NA	NA	双视图协同注意力网络	NA	NA
9885	2025-10-06	Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis: A Game-changer in Healthcare 2025, Current pharmaceutical biotechnology IF:2.2Q3 DOI:10.2174/0113892010298852240528123911 PMID:38847160	综述	本文综述了人工智能在癌症早期检测中的潜在应用、技术方法和实施挑战	系统整合了AI在癌症筛查、风险分层和诊断复发的多场景应用，并强调深度学习处理复杂医学数据的优势	存在数据质量、算法偏见、资源需求和实施标准化等挑战	探讨人工智能在癌症早期诊断中的临床应用价值	无症状高危人群、有症状患者和癌症复发监测群体	医疗人工智能	癌症	CT、乳腺X线摄影、病理切片分析、外周血分析	逻辑回归, 神经网络, 深度学习	医学影像、病理数据、血液检测数据	NA	NA	NA	NA	NA
9886	2025-10-06	Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056335065250426150739 PMID:40357785	研究论文	本研究探讨基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积对经皮冠状动脉介入治疗患者预后的预测价值	首次证明基于深度学习的右冠状动脉周脂肪组织衰减和斑块体积比CT-FFR更能预测主要不良心血管事件	回顾性研究设计，样本量相对较小（183例患者）	评估深度学习提取的影像特征对冠心病患者预后的预测能力	接受经皮冠状动脉介入治疗和冠状动脉CTA检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	183例接受PCI治疗的患者	NA	NA	风险比, 95%置信区间, p值	人工智能辅助工作站
9887	2025-10-06	Hybrid deep learning optimization for smart agriculture: Dipper throated optimization and polar rose search applied to water quality prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327230 PMID:40690512	研究论文	提出一种结合Dipper Throated优化和Polar Rose搜索的混合元启发式框架，用于智能农业中的水质预测	首次将DTO生物启发算法与PRS搜索相结合，通过二元特征选择和元启发式优化的统一流程增强深度学习模型性能	NA	开发精准的水质预测模型以支持智能农业灌溉决策	马铃薯等需高质量灌溉的农作物	机器学习	NA	水质预测	RBFN	水质数据	NA	NA	径向基函数网络	分类准确率, ANOVA检验, Wilcoxon检验	NA
9888	2025-10-06	Evolution from the physical process-based approaches to machine learning approaches to predicting urban floods: a literature review 2025, Environmental systems research DOI:10.1186/s40068-025-00409-3 PMID:40692624	文献综述	本文综述了过去二十年来从物理过程模型到机器学习方法的城市洪水预测研究演变	重点关注AI驱动、实时和社区集成方法在城市洪水预测中的最新进展，并系统比较了不同方法的优劣	许多城市缺乏应用这些先进工具所需的数据、传感器或系统，且许多模型独立运行，未与城市规划或社区工作有效整合	分析城市洪水预测方法从传统物理过程模型到机器学习方法的发展历程	城市洪水预测模型和方法	机器学习	NA	GIS, LiDAR, 卫星影像, 物联网, 深度学习	混合模型, 深度学习	气象数据, 传感器数据, 社交媒体数据, 卫星图像	NA	NA	NA	NA	NA
9889	2025-10-06	High-throughput end-to-end aphid honeydew excretion behavior recognition method based on rapid adaptive motion-feature fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1609222 PMID:40692669	研究论文	提出一种基于快速自适应运动特征融合的端到端蚜虫蜜露排泄行为识别方法	开发了首个包含蚜虫细粒度行为的数据集，提出快速自适应运动特征融合算法，并在RT-DETR检测模型中引入样条自适应非线性激活函数和Kolmogorov-Arnold网络	NA	开发高效实时的蚜虫蜜露排泄行为自动识别方法	蚜虫的爬行运动、腿部弹动和蜜露排泄行为	计算机视觉	NA	深度学习	RT-DETR	视频图像	NA	PyTorch	RT-DETR, ResNet50, RK50模块	平均精度, mAP50	NA
9890	2025-10-06	Classifying office workers with and without cervicogenic headache or neck and shoulder pain using posture-based deep learning models: a multicenter retrospective study 2025, Frontiers in pain research (Lausanne, Switzerland) DOI:10.3389/fpain.2025.1614143 PMID:40692757	研究论文	基于习惯性坐姿图像开发深度学习模型，用于分类有无颈源性头痛或颈肩痛的办公室工作人员	首次使用深度学习模型从习惯性坐姿图像中自动识别颈源性头痛和颈肩痛，并利用类激活映射可视化模型关注区域	静态姿势与肌肉骨骼疼痛之间的复杂关系需要临床实践中采用多模式评估方法	开发用于分类办公室工作人员有无颈源性头痛和颈肩痛的深度学习模型	531名办公室工作人员（135名颈源性头痛，365名颈肩痛，108名同时患有两种病症，139名对照组）	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	数字图像分析	CNN	图像	904张习惯性坐姿图像，来自531名办公室工作人员	NA	VGG19, ResNet50, EfficientNet B5	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
9891	2025-10-06	Deep learning for enhancement of low-resolution and noisy scanning probe microscopy images 2025, Beilstein journal of nanotechnology IF:2.6Q2 DOI:10.3762/bjnano.16.83 PMID:40692894	研究论文	本研究使用深度学习方法提升低分辨率和噪声扫描探针显微镜图像的质量与分辨率	首次系统比较传统方法与深度学习模型在AFM图像增强中的表现，并证明深度学习能完全消除常见伪影	未详细说明具体使用的深度学习模型架构和训练数据规模	提升原子力显微镜图像的分辨率和质量，减少测量时间	低分辨率AFM图像	计算机视觉	NA	原子力显微镜	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	保真度, 图像质量, 专家评估	NA
9892	2025-10-06	Multidisciplinary Evaluation of an AI-Based Pneumothorax Detection Model: Clinical Comparison with Physicians in Edge and Cloud Environments 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S535405 PMID:40693169	研究论文	评估基于Google Cloud Vertex AI开发的气胸检测深度学习模型在云环境和边缘环境中的诊断性能，并与多专科医师进行临床对比	首次在云环境和边缘环境中同时评估AI气胸检测模型性能，并与不同经验水平的医师进行多学科比较，特别关注微小气胸病例的检测能力	单中心回顾性研究，样本量有限(152例)，缺乏外部验证	评估AI模型在气胸检测中的诊断准确性及其临床适用性	152例匿名胸部X光片(76例气胸，76例正常)，15名来自4个专科的医师	计算机视觉	肺疾病	胸部X光成像，计算机断层扫描(CT)	深度学习	医学图像	152例胸部X光片，患者年龄中位数50岁(范围18-95)，67.1%为男性	Google Cloud Vertex AI, AutoML Vision	AutoML Vision自动生成的深度学习架构	敏感度，特异度，F1分数，诊断准确度	Google Cloud Vertex AI平台，云环境和边缘环境部署
9893	2025-10-06	MSPO: A machine learning hyperparameter optimization method for enhanced breast cancer image classification 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251361603 PMID:40693252	研究论文	提出一种多策略鹦鹉优化器(MSPO)用于改进乳腺癌图像分类的机器学习超参数优化方法	在原始鹦鹉优化器基础上集成Sobol序列初始化、非线性递减惯性权重和混沌参数等策略，增强全局探索能力和收敛稳定性	NA	开发高效的超参数优化方法以提升乳腺癌图像分类性能	乳腺癌图像分类	计算机视觉	乳腺癌	NA	CNN	图像	BreaKHis乳腺癌图像数据集	NA	ResNet18	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
9894	2025-10-06	QCAE-QOC-SVM: A hybrid quantum machine learning model for DoS and Fuzzy attack detection on autonomous vehicle CAN bus 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103471 PMID:40687355	研究论文	提出一种混合量子机器学习模型用于检测自动驾驶车辆CAN总线上的DoS和Fuzzy攻击	结合量子卷积自编码器和基于支持向量机的量子正交分类器，首次将混合量子机器学习应用于车辆网络安全检测	NA	开发针对自动驾驶车辆CAN总线网络攻击的检测方法	自动驾驶车辆CAN总线信号	机器学习	NA	量子机器学习	QCAE, QOC-SVM	CAN总线流量数据	300,000个实例	NA	量子卷积自编码器, 量子正交分类器	F1分数	高性能计算设施
9895	2025-10-06	Advancing non-invasive melanoma diagnostics with deep learning and multispectral photoacoustic imaging 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100743 PMID:40686556	研究论文	提出结合深度学习与多光谱光声成像的非侵入性黑色素瘤诊断框架	首次将一维卷积神经网络与主动轮廓算法结合，实现无需人工干预的黑色素瘤3D边界自动划定	研究未提及模型在更大样本群体中的泛化能力验证	开发非侵入性黑色素瘤边界自动识别技术以改进临床诊断流程	人类黑色素瘤多光谱光声成像数据	计算机视觉	黑色素瘤	多光谱光声成像	CNN	光谱数据	NA	NA	一维卷积神经网络	NA	NA
9896	2025-10-06	Multimodal integration of longitudinal noninvasive diagnostics for survival prediction in immunotherapy using deep learning 2025-Aug-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf074 PMID:40418276	研究论文	本研究开发了一种新型多模态Transformer时序注意力网络，通过整合纵向非侵入性诊断数据来预测免疫治疗患者的生存率	提出了MMTSimTA网络架构，结合了时序注意力和多模态融合技术，专门用于处理纵向多模态医疗数据	研究基于单一中心的694名患者数据，需要外部验证来确认模型的泛化能力	利用深度学习整合多模态纵向数据改进免疫治疗患者的生存预测	694名接受免疫治疗的泛癌种患者	医疗人工智能	癌症	CT成像、血液检测、药物治疗记录	Transformer, 人工神经网络	纵向多模态数据（血液测量值、用药记录、CT器官体积）	694名患者	NA	MMTSimTA（多模态Transformer时序注意力网络）	AUC（曲线下面积）	NA
9897	2025-10-06	Continual learning across population cohorts with distribution shift: insights from multi-cohort metabolic syndrome identification 2025-Aug-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf070 PMID:40498469	研究论文	本研究通过持续学习方法解决代谢综合征识别中因医院与非医院环境分布偏移导致的灾难性遗忘问题	提出在医疗环境中应用持续学习策略，并发现训练顺序（从医院到非医院环境）对模型性能有显著影响	仅使用三个医疗数据集，可能无法完全代表所有现实医疗场景的分布偏移情况	开发能够适应不同医疗环境分布偏移的深度学习模型，提高代谢综合征识别的准确性和泛化能力	代谢综合征患者	机器学习	代谢综合征	深度学习	深度学习模型	医疗数据	三个医疗数据集（MIMIC、NHANES和专有数据集）	NA	NA	AUROC, 精确召回曲线下面积	NA
9898	2025-10-06	StarNet: Indian star gooseberries dataset for quality and maturity assessment 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111825 PMID:40687364	研究论文	本文介绍了用于印度星醋栗质量与成熟度评估的StarNet数据集	创建了首个专门针对印度星醋栗的多类别图像数据集，包含不同成熟阶段、排列方式和标注样本	数据集仅包含792张图像样本，可能需要在更大规模数据上验证模型性能	开发自动化计算机视觉模型用于水果质量评估和分级	印度星醋栗水果	计算机视觉	NA	图像采集	NA	图像	792张星醋栗图像样本	NA	NA	NA	NA
9899	2025-10-06	Okra disease dataset for classification and segmentation: Dataset collection, analysis and applications 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111662 PMID:40687361	研究论文	本文介绍了一个用于秋葵叶片疾病分类和分割的综合数据集，包含2500张在印度实地采集的图像	这是首个公开的印度秋葵叶片疾病数据集，在真实世界条件下采集，包含光照、叶片位置和环境因素的自然变化	数据集规模有限，未来需要扩展更多图像以包含不同生长阶段和环境条件	为早期植物疾病分类、检测和分割研究提供基准资源	秋葵叶片图像，包括健康叶片和五种疾病类别	计算机视觉	植物疾病	图像采集	深度学习模型	图像	2500张秋葵叶片图像，包含6个类别（1个健康类+5个疾病类）	NA	NA	NA	NA
9900	2025-10-06	InterDuPa-UAV: A UAV-based dataset for the classification of intercropped durian and papaya trees 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111843 PMID:40687368	研究论文	本文提出了一个基于无人机图像的榴莲和木瓜间作树木分类数据集	创建了首个专门针对榴莲和木瓜间作树木的无人机图像数据集，为多树种分类和精准农业决策提供资源	数据集仅包含两种树种，且来自单一混合种植园，可能限制模型的泛化能力	开发用于精准农业的多树种分类和空间模式分析的数据资源	间作种植的榴莲树和木瓜树	计算机视觉	NA	无人机航拍	NA	图像	311张无人机图像，包含3327张榴莲树图像和2872张木瓜树图像	NA	NA	NA	NA