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
11721	2025-10-06	Deep learning-based time series prediction for precision field crop protection 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1575796 PMID:40551773	研究论文	提出一种基于深度学习的时空感知数据融合网络(SADF-Net)和资源感知自适应决策算法(RAADA)，用于精准农业中的时间序列预测和资源优化	开发了结合空间特征提取、时序建模和注意力机制的多模态数据融合架构，并引入基于强化学习的自适应决策算法实现动态资源分配	NA	解决传统时间序列模型在处理复杂农业数据时的局限性，为精准农业提供可操作的资源优化和环境保护方案	农作物保护与资源管理	机器学习	NA	卫星影像、物联网传感器、气象预报	CNN, RNN, 注意力机制, 强化学习	多模态数据（图像、传感器读数、气象数据）	大规模农业数据集	NA	SADF-Net, RAADA	产量预测准确率、资源优化效果、环境影响缓解程度	NA
11722	2025-10-06	A BERT-based rice enhancer identification model combined with sequence-representation differential entropy interpretation 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1618174 PMID:40551770	研究论文	提出了一种结合BERT特征提取和SVM分类的水稻增强子识别模型，并通过序列表示微分熵分析解释模型性能优化机制	首次将DNABERT-2与SVM结合用于水稻增强子识别，并引入微分熵分析提供模型性能优化的可视化解释框架	未明确说明模型在其他作物基因组中的泛化能力，也未讨论计算资源需求	开发高效准确的水稻增强子识别方法并探索模型性能优化机制	水稻基因增强子序列	自然语言处理,生物信息学	NA	基因组序列分析	BERT,SVM	DNA序列数据	NA	PyTorch（基于DNABERT-2推断）,Scikit-learn（SVM）	DNABERT-2	准确率	NA
11723	2025-10-06	Recent Applications of Artificial Intelligence and Related Technical Challenges in MALDI MS and MALDI-MSI: A Mini Review 2025, Mass spectrometry (Tokyo, Japan) DOI:10.5702/massspectrometry.A0175 PMID:40551965	综述	本文综述了人工智能在MALDI质谱和质谱成像中的最新应用及相关技术挑战	重点关注AI在MALDI-TOF MS和MALDI-MSI数据分析中的监督机器学习应用，并强调样本制备技术对深度学习模型数据质量的重要性	该技术仍处于早期初步阶段，在鉴定、定量和解释方面需要更有效的方法	回顾人工智能在质谱数据分析中的应用现状和技术挑战	MALDI-TOF质谱和质谱成像数据	机器学习	NA	MALDI-TOF质谱，质谱成像	人工神经网络	质谱数据，二维空间映射数据	NA	NA	NA	NA	NA
11724	2025-10-06	Tooth image segmentation and root canal measurement based on deep learning 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1565403 PMID:40552111	研究论文	基于深度学习的牙齿图像分割与根管测量方法研究	采用注意力U-Net网络进行牙齿描述符识别，结合集成深度学习方法实现自动分割与测量	未明确说明样本来源及数据多样性限制	开发自动化的牙齿分割和根管测量方法，辅助临床根管诊疗	锥形束CT图像中的牙齿结构	计算机视觉	牙科疾病	锥形束CT成像	CNN	医学图像	NA	NA	Attention U-Net	Dice系数,Jaccard系数,Hausdorff距离,平均表面距离,相对误差	NA
11725	2025-10-06	Multi-atlas ensemble graph neural network model for major depressive disorder detection using functional MRI data 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1537284 PMID:40552311	研究论文	提出一种基于多图谱集成图神经网络模型，利用静息态功能磁共振成像数据检测重度抑郁症	首次将多脑区分割图谱的功能连接特征集成到图神经网络模型中，相比单图谱模型能更准确捕捉大脑复杂性并检测区分性特征	未明确说明模型在不同人群和临床环境中的泛化能力验证	开发能够从rs-fMRI图像中检测区分性特征的集成GNN模型，用于MDD诊断	重度抑郁症患者的功能磁共振成像数据	医学影像分析	重度抑郁症	静息态功能磁共振成像	图神经网络	功能磁共振成像图像	大型多中心MDD数据集（具体样本数未明确说明）	NA	集成图神经网络	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
11726	2025-10-06	Recognition of common shortwave protocols and their subcarrier modulations based on multi-scale convolutional GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326536 PMID:40554517	研究论文	提出一种多尺度卷积GRU模型用于短波通信协议及其子载波调制方式的自动识别	结合多尺度卷积和双向GRU的混合架构，同时增强空间特征多样性和序列学习能力	仅针对三种特定短波协议(CLOVER-2000, 2GALE, 3GALE)及其十二种子载波调制格式进行验证	解决复杂环境下短波通信协议和调制方式的自动识别问题	短波通信信号	信号处理	NA	短波通信信号分析	CNN, GRU	时序信号	45,000个标注样本（包含仿真和USRP采集的真实数据）	NA	多尺度卷积GRU (MSC-GRU)	准确率	标准GPU
11727	2025-10-06	Systematic review of generative adversarial networks (GANs) in cell microscopy: Trends, practices, and impact on image augmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291217 PMID:40554529	系统综述	系统回顾生成对抗网络在细胞显微镜图像增强中的应用趋势、实践方法和影响	首次系统性地总结分析GAN在细胞显微镜图像增强中的配置模式和实践标准	仅纳入46项符合条件的研究，存在选择偏倚风险，且未在PROSPERO注册	分析GAN在细胞显微镜图像增强中的应用趋势、常见实践和影响	使用GAN生成细胞显微镜图像的研究文献	计算机视觉	NA	细胞显微镜成像	GAN	图像	46项研究，29个公开数据集	NA	StyleGAN	NA	NA
11728	2025-10-06	A flow pattern recognition method for gas-liquid two-phase flow based on dilated convolutional channel attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325784 PMID:40554565	研究论文	提出一种基于扩张卷积通道注意力机制的气液两相流流型识别方法ED-DenseNet	通过引入多分支结构，在Dense Blocks中集成ECA注意力机制和在Transition Layers中使用扩张卷积，实现多尺度特征提取和精细化通道信息处理	实验数据集规模有限	提高气液两相流流型图像识别准确率	气液两相流图像，包含环状流、泡状流、搅动流、分散流和段塞流五种流型	计算机视觉	NA	图像识别	CNN	图像	NA	NA	DenseNet, ED-DenseNet	准确率	NA
11729	2025-10-06	An integrated IKOA-CNN-BiGRU-Attention framework with SHAP explainability for high-precision debris flow hazard prediction in the Nujiang river basin, China 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326587 PMID:40554568	研究论文	提出一种可解释的深度学习框架用于中国怒江流域泥石流灾害高精度预测	集成改进开普勒优化算法、CNN、双向门控循环单元和注意力机制的可解释深度学习框架，首次结合SHAP方法量化关键影响因素	研究区域限定于怒江流域云南段，模型在其他地理区域的适用性需进一步验证	开发高精度可解释的泥石流灾害预测方法	怒江流域云南段159条泥石流易发沟谷	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiGRU, Attention	泥石流监测数据	159条泥石流易发沟谷	NA	IKOA-CNN-BiGRU-Attention	均方根误差, 平均绝对误差, 平均绝对百分比误差	NA
11730	2025-10-06	Deep learning based automation of mean linear intercept quantification in COPD research 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1461016 PMID:40556856	研究论文	提出基于深度学习的自动化方法用于慢性阻塞性肺病研究中平均线性截距的量化分析	首次使用AutoML软件实现组织切片中平均线性截距的自动化测量，解决了传统手动方法的主观性和复杂性问题	自动化方法与传统手动测量结果存在系统性差异，需要进一步验证其生物学意义	开发自动化工具用于肺气肿病理特征的定量分析	C57BL/6小鼠的染色组织切片图像	数字病理学	慢性阻塞性肺病	组织染色, 显微镜成像	深度学习, 语义分割	图像	两组C57BL/6小鼠（吸烟组与对照组）的组织切片图像	AutoML	NA	IoU	NA
11731	2025-10-06	Deep learning for MRI-based acute and subacute ischaemic stroke lesion segmentation-a systematic review, meta-analysis, and pilot evaluation of key results 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1491197 PMID:40556872	系统综述	本文系统回顾了基于深度学习的MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割方法，并通过荟萃分析和实验评估探讨最优架构	首次系统评估深度学习架构在卒中病灶分割中的最优配置，并挑战了注意力机制在此任务中的必要性	纳入研究数量有限（41篇），算法泛化能力普遍不足	确定MRI急性及亚急性缺血性卒中病灶分割的最优深度学习架构	急性及亚急性缺血性卒中患者的脑部MRI影像	医学影像分析	缺血性卒中	磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	41项研究（来自1485篇论文筛选）	NA	U-Net, ResNet, 注意力机制	Dice相似系数	NA
11732	2025-10-06	Auto-branch multi-task learning for simultaneous prediction of multiple correlated traits associated with Alzheimer's disease 2025, Frontiers in genetics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fgene.2025.1538544 PMID:40557283	研究论文	提出一种自动分支多任务学习模型，用于同时预测阿尔茨海默病相关的多个相关表型	在深度学习框架内开发自动分支多任务学习模型，能够动态从硬参数共享结构分支，防止负信息传递	NA	通过联合建模相关表型提高预测性能，实现高效信息传递	阿尔茨海默病相关的七个表型	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	多任务学习	遗传数据	NA	深度学习框架	自动分支多任务学习模型	预测性能	NA
11733	2025-10-06	A deep learning model for predicting the outcome of persistent type 2 endoleaks after endovascular abdominal aortic aneurysm repair 2025-Jun, Acta chirurgica Belgica IF:0.6Q4 DOI:10.1080/00015458.2022.2129282 PMID:36189479	研究论文	开发深度学习模型预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局	首次将端到端深度学习模型应用于持续性2型内漏的预后预测，并采用可视化技术提升模型可解释性	单中心回顾性研究，样本量有限（94例患者），需外部验证确认泛化能力	预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局	94例持续性2型内漏患者	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	94例患者，10240张CTA图像	MATLAB	端到端深度学习模型	AUC, 准确率, F1分数	NA
11734	2025-10-06	Physically grounded deep learning-enabled gold nanoparticle localization and quantification in photonic resonator absorption microscopy for digital resolution molecular diagnostics 2025-Aug-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117455 PMID:40233489	研究论文	提出一种基于深度学习的LOCA-PRAM方法，通过金纳米颗粒实现数字分辨率分子诊断	结合光子晶体-金纳米颗粒共振耦合增强信号对比度，无需样品分区或酶扩增即可实现精确分子定量	NA	开发数字分辨率分子生物标志物检测技术	金纳米颗粒作为分子标签的生物分子	数字病理学	分子诊断	光子谐振吸收显微镜，扫描电子显微镜	深度学习	显微镜图像	NA	NA	NA	准确度，灵敏度，亚像素分辨率，假阳性率，假阴性率，动态范围	NA
11735	2025-10-06	Deep learning approaches to surgical video segmentation and object detection: A scoping review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110482 PMID:40460561	综述	对2014-2024年间手术视频中解剖结构分割与目标检测的深度学习研究进行范围综述	系统评估了深度学习在手术视频分析中的最新进展，特别关注实时推理能力与不同器官分割性能差异	仅涵盖三个数据库的研究，未进行质量评估，且主要关注语义分割任务	评估深度学习模型在手术视频中解剖结构分割与目标检测的最新技术水平	手术视频中的解剖结构（器官、组织等）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	61项已发表研究	NA	U-Net, DeepLab	Dice系数, 帧率(fps)	NA
11736	2025-10-06	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	系统回顾CT影像中基于机器学习的影像组学和深度学习模型在肝脏恶性肿瘤特征分析中的方法、成果和性能表现	全面比较了影像组学与深度学习在肝脏恶性肿瘤分析中的最新应用进展，特别关注了两种技术结合的研究趋势	数据稀缺性和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT影像分析中的应用效果	肝脏恶性肿瘤的CT影像	医学影像分析	肝癌	CT成像	CNN	CT图像	49项研究（17项影像组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）	NA	卷积神经网络	NA	NA
11737	2025-10-06	Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529 PMID:40505289	研究论文	开发并验证基于深度学习的正颌手术术后面部软组织实时预测方法	结合可变形模型、主成分分析和前馈神经网络实现多种正颌手术效果的实时软组织预测	NA	开发实时预测正颌手术后面部软组织变化的方法	接受正颌手术的458名患者	计算机视觉	颌面畸形	3D摄影	前馈神经网络	3D图像	458名患者	NA	前馈神经网络	表面距离误差	NA
11738	2025-10-06	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2025-Jul, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	研究论文	本研究使用基于深度学习的卷积神经网络模型，通过口腔内X光片对三壁骨内缺损进行分类	首次应用多种CNN模型对牙周三壁骨内缺损进行自动分类，为牙周疾病诊断提供新方法	数据集仅包含1,369张X光片，样本量相对有限；某些模型AUC值仅达到可接受阈值	开发能够准确区分三壁和非三壁骨内缺损的深度学习模型	牙周手术患者的牙槽骨缺损	计算机视觉	牙周疾病	口腔内X光摄影	CNN	X光图像	来自556名患者的1,369张X光片	NA	InceptionV3,InceptionResNetV2,ResNet50V2,MobileNetV3Large,EfficientNetV2B1,VGG19	AUC,准确率,精确率,召回率,特异性,阴性预测值,F1分数	NA
11739	2025-10-06	Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI 2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29720 PMID:39868626	研究论文	本研究开发并验证了使用非增强MRI识别脊柱转移瘤原发部位的人工智能模型	比较了基于专家特征的模型与深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的性能	回顾性研究设计，样本量有限（514例患者）	开发AI模型提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率	514例经病理证实的脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	非增强MRI（T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列）	ResNet50	MRI图像	514例患者（开发集360例，测试集154例）	NA	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
11740	2025-10-06	Artificial Intelligence Iterative Reconstruction for Dose Reduction in Pediatric Chest CT: A Clinical Assessment via Below 3 Years Patients With Congenital Heart Disease 2025-Jul-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000827 PMID:40013381	研究论文	评估基于深度学习的AI迭代重建算法在降低3岁以下先天性心脏病患儿胸部CT辐射剂量中的性能	首次在3岁以下先天性心脏病患儿中评估新型AI迭代重建算法对胸部CT的剂量降低效果	研究仅针对3岁以下先天性心脏病患者，样本量相对有限(191例)	评估AI迭代重建算法在儿科胸部CT中的剂量降低潜力	3岁以下先天性心脏病患儿	医学影像	先天性心脏病	CT血管造影，低剂量CT扫描	深度学习重建算法	医学CT图像	191例3岁以下先天性心脏病患者	NA	人工智能力迭代重建(AIIR)	图像质量评分，肺炎严重程度指数，气道狭窄分级一致性	NA