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
14161	2025-10-07	HD-6mAPred: a hybrid deep learning approach for accurate prediction of N6-methyladenine sites in plant species 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19463 PMID:40386224	研究论文	开发了一种混合深度学习模型HD-6mAPred，用于准确预测植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	结合双向门控循环单元、卷积神经网络和注意力机制的混合深度学习架构，采用多种DNA序列编码方案和保留搜索策略优化特征选择	NA	开发一种鲁棒的方法来提高6mA位点预测的准确性和跨物种泛化能力	植物物种中的N6-甲基腺嘌呤位点	生物信息学	NA	DNA序列编码	BiGRU, CNN	DNA序列数据	蔷薇科、水稻和拟南芥数据集	NA	双向门控循环单元, 卷积神经网络, 注意力机制	准确率, 马修斯相关系数, 灵敏度, 特异性	NA
14162	2025-10-07	Significance of multi-task deep learning neural networks for diagnosing clinically significant prostate cancer in plain abdominal CT 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1543230 PMID:40386561	研究论文	本研究评估了基于3DUnet架构的多任务深度学习网络在腹部平扫CT中诊断临床显著性前列腺癌的有效性	首次将多任务深度学习神经网络应用于腹部平扫CT的前列腺癌诊断，并开发了结合预测结果和PSAD、年龄的诊断列线图	样本量相对有限，且来自单一机构的放射科和核医学科患者	评估多任务深度学习神经网络在早期前列腺癌CT诊断中的有效性	临床显著性前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	CT扫描	深度学习神经网络	CT图像	539名患者（放射科461名，核医学科78名）	NA	3DUnet, ResNet18	AUC, ROC曲线	NA
14163	2025-10-07	Intelligent rehabilitation in an aging population: empowering human-machine interaction for hand function rehabilitation through 3D deep learning and point cloud 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1543643 PMID:40386804	研究论文	提出基于3D深度学习模型处理激光传感器点云数据的方法，实现非接触式手势表面特征分析，应用于人机交互手功能智能康复领域	集成手部表面点云采集、局部特征提取和维度信息抽象增强等关键技术，构建精准的手势表面特征分析系统	NA	开发非接触式智能手功能康复技术，改善老年人和康复患者的交互方式	老年人群和康复患者的手功能	计算机视觉	老年疾病	激光传感器点云数据采集	3D深度学习	点云数据	NA	NA	NA	准确率	NA
14164	2025-10-07	Hybrid deep learning model for accurate and efficient android malware detection using DBN-GRU 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310230 PMID:40388500	研究论文	提出一种结合深度信念网络和门控循环单元的混合深度学习模型，用于安卓恶意软件的准确高效检测	首次将DBN静态分析与GRU动态行为建模相结合，实现了静态和动态检测方法的有效融合	仅在Drebin数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	提高安卓恶意软件检测的准确性和效率	安卓应用程序（APK文件）	机器学习	NA	静态分析和动态行为分析	DBN, GRU	静态特征（权限、API调用、意图过滤器）和动态特征（系统调用、网络活动、进程间通信）	129,013个应用程序（5,560个恶意软件，123,453个良性应用）	NA	DBN-GRU混合架构	准确率, 精确率, 召回率, AUC	NA
14165	2025-10-07	FADE: Forecasting for anomaly detection on ECG 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108780 PMID:40300434	研究论文	提出一种名为FADE的深度学习系统，用于正常心电图预测和异常检测	采用自监督学习方式训练正常心电图预测模型，使用新型形态学启发的损失函数，无需大量标注异常数据	仅在两个公开数据集上进行验证，需要进一步测试在不同传感器和患者群体中的适应性	开发心电图异常检测系统以减少对标注数据和人工解读的依赖	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习	心电图信号	MIT-BIH NSR和MIT-BIH Arrythmia两个公开数据集	NA	NA	准确率	NA
14166	2025-10-07	A multi-task neural network for full waveform ultrasonic bone imaging 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108807 PMID:40311439	研究论文	提出一种名为CEDD-Unet的多任务神经网络，用于实现高分辨率超声骨成像	采用双解码器架构分别重建声速模型和检测骨组织边界，集成ConvLSTM模块捕捉多尺度时空特征，并引入EMA模块增强特征表示	未明确说明数据集的样本数量限制和模型泛化能力验证	开发基于深度学习的全波形反演方法实现高分辨率超声骨成像	人类骨骼和小鼠骨骼的声速模型数据集	医学影像处理	骨骼疾病	超声射频信号采集，全波形反演	CNN, LSTM	超声射频信号	NA	NA	CEDD-Unet, Unet, Unet++, Att-Unet, InversionNet, DD-Net, UPFWI, DEFE-Unet	MAE, SSIM, PSNR	NA
14167	2025-10-07	TransAnno-Net: A Deep Learning Framework for Accurate Cell Type Annotation of Mouse Lung Tissue Using Self-supervised Pretraining 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108809 PMID:40315689	研究论文	提出一种基于自监督预训练和Transformer架构的深度学习框架TransAnno-Net，用于小鼠肺组织单细胞RNA测序数据的细胞类型注释	采用自监督预训练策略利用未标记数据学习基因-基因相似性，通过迁移学习在小规模标注数据上微调，显著降低标注成本并提升模型效率与可迁移性	方法主要针对小鼠肺组织数据，在其他器官或物种的泛化能力需进一步验证	开发高效准确的小鼠肺组织单细胞RNA测序数据细胞类型注释方法	小鼠肺器官单细胞RNA测序数据	生物信息学	肺部疾病	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	约100,000个细胞	NA	Transformer	AUC	NA
14168	2025-10-07	Deep learning modelling to forecast emergency department visits using calendar, meteorological, internet search data and stock market price 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108808 PMID:40315688	研究论文	本研究使用深度学习模型结合日历、气象、互联网搜索数据和股票市场价格预测急诊科就诊量	首次将股票市场价格与互联网搜索数据结合日历和气象数据用于急诊科就诊量预测，并比较了多种混合深度学习架构的性能	研究仅基于2010-2012年新加坡综合医院的数据，可能缺乏泛化性	提高急诊科患者就诊量的预测准确性以优化医疗资源分配	新加坡综合医院急诊科每日就诊患者	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, 1D CNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	2010-2012年新加坡综合医院急诊科每日就诊数据	NA	LSTM, 1D CNN, stacked 1D CNN-LSTM, CNN-LSTM混合模块	平均绝对百分比误差(MAPE)	NA
14169	2025-10-07	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	开发并评估了一种基于混合人工智能的角膜图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像	提出了一种新颖的混合先验网络（HP-Net），将基于ResNet的分类分支与利用霍夫圆变换和频域模糊检测的先验知识分支相结合	NA	开发用于裂隙灯图像分类的混合AI图像质量控制系统，提高诊断准确性和效率	角膜裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	霍夫圆变换，频域模糊检测	深度学习，CNN	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集23507张图像（AGEH 13554张，新疆阿克苏地区第一人民医院9853张）	NA	ResNet，HP-Net	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数	NA
14170	2025-10-07	ConnectomeAE: Multimodal brain connectome-based dual-branch autoencoder and its application in the diagnosis of brain diseases 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108801 PMID:40294455	研究论文	提出基于多模态脑连接组的双分支自编码器ConnectomeAE，用于脑部疾病诊断	首次将多模态脑连接组信息与区域影像组学特征相结合，通过双分支自编码器分别学习节点特征和连接特征	NA	开发深度学习方法来整合多模态脑连接组信息和区域影像组学特征以增强脑部疾病诊断	脑部疾病患者的多模态脑网络数据	医学影像分析	脑部疾病	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	自编码器	医学影像, 脑网络数据	两个公开数据集	NA	双分支自编码器	准确率	NA
14171	2025-10-07	A method for evaluating the degree of Adipogenic differentiation of porcine cells cultured in suspension based on deep learning 2025-Jul, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116324 PMID:40382025	研究论文	提出基于深度学习评估悬浮培养猪细胞脂肪生成分化程度的方法	首次将高通量技术与深度学习结合用于悬浮脂肪细胞分化评估，替代传统荧光染色和分子生物学方法	仅针对猪细胞验证，未提及其他物种的适用性	开发快速准确的脂肪细胞分化评估技术	悬浮培养的猪脂肪细胞	计算机视觉	NA	高通量明场成像	深度学习	图像	96孔板中的12个孔	NA	NA	RMSE, R	NA
14172	2025-10-07	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-Jun, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析	系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用	现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析	评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状	非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型	医学预后研究	肾癌	机器学习，深度学习	预后预测模型	临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
14173	2025-10-07	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能方法识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像学生物标志物	首次结合多种机器学习模型和SHAP特征重要性分析，识别出5个易于测量的1维形态测量生物标志物	研究样本量有限，仅针对非正常压力脑积水患者	开发实用准确的脑积水诊断工具	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	医学影像分析	脑积水	神经影像学测量，手动图像处理	机器学习，集成学习，深度学习	神经影像数据	NA	NA	梯度提升(Gradient Boosting)	准确率，AUC(曲线下面积)	NA
14174	2025-10-07	A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009 PMID:40022961	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和统计形状建模的方法，用于评估前交叉韧带重建中的髁间窝体积	结合深度学习和统计形状建模技术实现髁间窝的快速三维建模和自动分割	NA	深入了解髁间窝这一复杂三维解剖区域，为前交叉韧带重建提供更精确的解剖评估	前交叉韧带损伤患者的髁间窝解剖结构	医学影像分析	前交叉韧带损伤	三维体积分析，统计形状建模	CNN	医学影像	NA	NA	SegResNet	Dice相似系数，Hausdorff距离，相对误差	NA
14175	2025-10-07	Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001 PMID:40023913	研究论文	开发用于胫骨平台骨折检测和Schatzker分类的深度学习模型	首个使用Schatzker分类系统开发胫骨平台骨折计算机视觉模型的研究	Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低，影响分类准确性	开发用于胫骨平台骨折检测和分类的深度学习模型	胫骨平台骨折患者的膝关节X光片	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN	图像	753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折，385例健康膝盖）	NA	GoogleNet, ResNet	敏感度, 准确率, 阳性预测值	NA
14176	2025-10-07	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究在模型架构、时空多尺度和可解释性方面的最新进展	系统评估了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构可行性，并全面分析了数据集、基准测试和云计算在海洋预报中的应用	讨论了当前研究的局限性，包括物理过程表示不清晰、观测同化应用不足和模型参数化不准确等问题	探索深度学习在海洋预报领域的应用潜力与方法论	海洋预报相关的深度学习模型、数据集和应用场景	机器学习	NA	深度学习	NA	海洋时空数据	NA	NA	NA	NA	云计算
14177	2025-10-07	Deep-learning-assisted medium optimization improves hyaluronic acid production by Streptococcus zooepidemicus 2025-Jun, Journal of bioscience and bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.03.001 PMID:40189954	研究论文	利用深度学习算法优化链球菌培养基以提高透明质酸生产效率	首次将深度学习算法应用于链球菌培养基优化过程，通过算法自动生成候选培养基配方	研究仅针对特定菌株进行优化，未验证在其他菌株或工业条件下的适用性	提高透明质酸的生产效率	兽疫链球菌及其透明质酸生产过程	机器学习	NA	深度学习，正交阵列实验设计，分批培养，补料分批培养	深度学习	实验数据，培养基成分数据，产量数据	18个初始训练样本（OA01-18）和54个候选优化培养基（OM01-54）	NA	NA	透明质酸产量（g/L），生产效率（g/L/h）	NA
14178	2025-10-07	Histological tumor necrosis predicts decreased survival after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma 2025-Jun, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107287 PMID:40245786	研究论文	本研究探讨头颈部鳞状细胞癌新辅助放化疗后肿瘤免疫微环境变化及组织学肿瘤坏死对患者生存的预测价值	首次发现治疗前肿瘤坏死是预测新辅助放化疗不良预后的有效生物标志物，并成功开发基于深度学习的AI方法自动识别组织病理标本中的肿瘤坏死	样本量有限（新辅助治疗组53例），为回顾性研究设计	研究新辅助放化疗对HNSCC肿瘤免疫景观的影响及其与患者生存的关系	头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理	头颈部鳞状细胞癌	免疫组织化学染色，深度学习	深度学习	组织病理图像	新辅助治疗组53例，验证组171例，共分析588个全切片染色	NA	NA	风险比，置信区间，p值，5年总生存率	NA
14179	2025-10-07	Exploring the Limitations of Virtual Contrast Prediction in Brain Tumor Imaging: A Study of Generalization Across Tumor Types and Patient Populations 2025-Jun, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70062 PMID:40386872	研究论文	本研究探讨深度学习模型在脑肿瘤影像中预测虚拟对比增强效果的泛化能力	首次系统分析脑肿瘤虚拟对比预测模型在不同肿瘤类型和患者群体中的泛化局限性	模型在特定肿瘤类型和数据集上表现良好，但难以泛化到其他肿瘤类型和多样化患者群体	研究神经网络在脑肿瘤非对比MRI扫描中预测全对比增强能力的泛化特性	脑肿瘤患者和不同类型的脑肿瘤	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像（MRI），钆基对比剂（GBCAs）	神经网络	医学影像（MRI扫描）	NA	NA	NA	NA	NA
14180	2025-10-07	Baseline correction of Raman spectral data using triangular deep convolutional networks 2025-May-19, The Analyst DOI:10.1039/d5an00253b PMID:40384579	研究论文	提出一种基于三角深度卷积网络的新型拉曼光谱基线校正方法	设计了一种新颖的深度卷积网络架构，在保持峰值强度和形状方面表现更优	NA	提升拉曼光谱基线校正的准确性和效率	拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	三角深度卷积网络	校正精度, 计算时间, 峰值强度保持度, 峰值形状保持度	NA