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
14201	2025-10-07	Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling 2025-May, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109496 PMID:40344874	研究论文	提出一种基于视频的低成本空气质量估计系统AQP-Mamba，通过选择性状态空间建模实现多污染物浓度和空气质量指数的准确预测	首次将选择性状态空间模型(SSM)与混合预测器结合用于视频空气质量分析，通过四种扫描技术双向处理时空特征，实现线性复杂度的长距离依赖捕捉	研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据，需要在更广泛地理区域验证模型泛化能力	开发高效且成本效益高的空气质量预测模型，支持主动污染控制	室外空气质量，包括PM2.5、PM10污染物浓度和空气质量指数(AQI)	计算机视觉	NA	视频分析，深度学习	选择性状态空间模型(SSM)，混合预测器	视频	13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔六个监测站的每小时空气质量数据	NA	AQP-Mamba，选择性状态空间模型，混合预测器	R平方(PM2.5: 0.91, PM10: 0.90, AQI: 0.92)，准确率(94.57%)，精确率(93.86%)，召回率(94.20%)，F1分数(93.44%)	实时性能，每个视频处理延迟1.98秒
14202	2025-10-07	Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis 2025-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036754 PMID:40387613	研究论文	提出结合深度学习和声级分析的创新方法，用于自动检测列车通过事件	首次将通用车辆噪声分类器与声级分析和梅尔频谱图分类相结合，专门针对列车通过检测	NA	开发自动声音事件检测和分类方法以控制高噪声水平	列车通过时产生的声音信号	机器学习	NA	声级分析，梅尔频谱图分析	深度学习分类器	音频信号	多种长期信号	NA	NA	时间重叠度90%	NA
14203	2025-10-07	Food Freshness Prediction Platform Utilizing Deep Learning-Based Multimodal Sensor Fusion of Volatile Organic Compounds and Moisture Distribution 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00254 PMID:40123082	研究论文	开发了一种基于深度学习的多模态传感器融合平台，用于通过挥发性有机化合物和水分分布预测牛肉新鲜度	将自注意力机制和SENet缩放特征引入多模态深度学习模型，实现传感器重要特征的自适应融合和聚焦	仅针对牛肉样品进行研究，未验证在其他食品类型上的适用性	开发能够精确监测牛肉腐败过程的多模态传感技术	牛肉样品	机器学习	NA	表面增强拉曼散射(SERS), 低场核磁共振(LF-NMR)	深度学习	传感器数据, 挥发性有机化合物数据, 水分分布数据	NA	NA	自注意力机制, SENet	R², 准确率	NA
14204	2025-10-07	Spider-Inspired Ion Gel Sensor for Dual-Mode Detection of Force and Speed via Magnetic Induction 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00403 PMID:40152352	研究论文	基于蜘蛛感知机制设计了一种可同时检测风速和压力的双模式离子凝胶柔性传感器	结合蜘蛛感知机制开发了集成磁感应和电容设计的双模式传感器，实现了力与速度的同时检测	NA	开发多功能、高灵敏度、宽检测范围且耐用的柔性传感器	风速和压力检测，人体运动监测	传感器技术	NA	磁感应共振原理，电容设计	深度学习算法	阻抗信号，电容信号	NA	NA	NA	准确率	NA
14205	2025-10-07	Deep Learning-driven Microfluidic-SERS to Characterize the Heterogeneity in Exosomes for Classifying Non-Small Cell Lung Cancer Subtypes 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03621 PMID:40167999	研究论文	开发了一种结合深度学习、微流控芯片和表面增强拉曼散射的技术，用于通过外泌体表征实现非小细胞肺癌的早期诊断和分子分型	首次将深度学习与微流控-SERS技术集成，实现了外泌体的高效捕获、富集和分析，能够区分不同NSCLC细胞系	未提及临床样本验证规模及多中心验证数据	实现非小细胞肺癌的早期诊断和精确分子分型	非小细胞肺癌细胞系的外泌体	生物医学工程	肺癌	微流控技术, 表面增强拉曼散射(SERS), 外泌体分析	深度学习	拉曼光谱数据	三种NSCLC细胞系和正常细胞系	NA	NA	准确率, AUC曲线	NA
14206	2025-04-26	Informing Deep Learning of Sensing Data with Physics and Chemistry 2025-04-25, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01075 PMID:40275811	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
14207	2025-10-07	Blood cancer prediction model based on deep learning technique 2025-01-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84475-0 PMID:39805996	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习技术的血癌预测模型，旨在提高血癌早期诊断的准确性	首次系统比较了ResNetRS50、RegNetX016、AlexNet、Convnext、EfficientNet、Inception_V3、Xception和VGG19等多种深度学习模型在血癌预测中的性能，并发现ResNetRS50在准确性和速度方面表现最优	NA	通过早期诊断血癌来降低死亡率，为患者提供更好的生存机会	血癌患者	机器学习	血癌	深度学习	CNN	NA	NA	NA	ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, VGG19	准确率, 错误率, 速度	NA
14208	2025-10-07	Importance of Computer-aided Drug Design in Modern Pharmaceutical Research 2025, Current drug discovery technologies DOI:10.2174/0115701638361318241230073123 PMID:39810447	综述	本文探讨计算机辅助药物设计在现代药物研发中的重要性及其基本原理	系统综述CADD在加速药物发现过程、提高准确性和降低资源消耗方面的综合价值	基于文献综述的方法可能受限于已有研究的覆盖范围和质量	研究计算机辅助药物设计在药物研发中的意义和价值	药物发现和开发过程中的生物活性化合物	计算化学与药物设计	NA	分子对接、基于片段的药物发现、从头药物设计、药效团建模、定量构效关系、3D-QSAR、同源建模、计算机ADMET、机器学习/深度学习	NA	文献数据	NA	NA	NA	NA	NA
14209	2025-10-07	Application of deep learning on quantitative analysis of binary solid dispersions by UV Raman spectroscopy for planetary exploration 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126154 PMID:40279879	研究论文	提出一种结合注意力机制的深度学习模型IRMSE，用于行星探测中紫外拉曼光谱的矿物和有机物定量分析	首次将带有压缩激励模块的Inception-ResNet-v1模型应用于紫外拉曼光谱定量分析，通过注意力机制从冗余特征中选择关键信息	NA	验证深度学习在行星探测拉曼光谱定量分析中的可行性	矿物与有机物组成的二元固体分散体系	机器学习	NA	紫外拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	Inception-ResNet-v1	预测准确度	NA
14210	2025-10-07	A high-throughput framework for predicting three-dimensional structural-mechanical relationships of human cranial bones using a deep learning-based method 2025-Aug, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107007 PMID:40328110	研究论文	提出基于深度学习的高通量框架，用于预测人类颅骨三维结构与力学响应之间的关系	首次将三维颅骨微观结构与三维力学响应相关联，克服了传统方法仅能预测一维序列或二维截面力学属性的局限性	样本数量有限（40个颅骨样本），年龄分布较集中（平均82.5岁）	建立颅骨三维微观结构与力学响应之间的关联关系	人类颅骨样本	医学影像分析	颅骨损伤	micro-CT扫描，有限元模拟，准静态压缩实验	深度学习	三维医学影像	40个人类颅骨样本，从中提取2000个代表性体积单元	NA	优化后的U-Net	预测值与真实值之间的相似度	NA
14211	2025-10-07	The role of deep learning in diagnostic imaging of spondyloarthropathies: a systematic review 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11261-x PMID:39658683	系统评价	本系统评价评估了深度学习模型在脊柱关节病影像诊断中的应用效果	首次系统评价深度学习在脊柱关节病多模态影像（MRI、CT、X线）诊断中的综合表现，特别关注先进CNN和U-Net架构的性能	部分研究样本量较小，需要更大数据集和进一步前瞻性及外部验证以提高AI模型的泛化能力	评估深度学习模型在提高脊柱关节病影像诊断准确性方面的作用	脊柱关节病的医学影像数据	医学影像分析	脊柱关节病	医学影像分析	CNN, U-Net	医学影像（MRI、CT、X线）	21项研究（具体样本量未明确说明）	NA	CNN, U-Net	AUC, 诊断准确率	NA
14212	2025-10-07	Advances in MRI optic nerve segmentation 2025-Jun, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106437 PMID:40220726	综述	本文系统回顾了2007至2024年间视神经MRI分割技术的发展历程	首次全面梳理视神经MRI分割从传统强度方法到深度学习算法的演进路径，涵盖多图谱解决方案	仅纳入27篇同行评审文献，可能未覆盖所有相关研究	提升视神经相关疾病的早期诊断和治疗规划能力	视神经结构与神经退行性疾病（如多发性硬化症）	医学影像分析	神经退行性疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	医学影像	基于27篇文献的系统回顾	NA	NA	NA	NA
14213	2025-10-07	Identification of therapeutics against PfPK6 protein of Plasmodium falciparum: Structure and Deep Learning approach 2025-Jun, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108947 PMID:40288672	研究论文	通过结构方法和深度学习模型识别恶性疟原虫PfPK6蛋白的新型抑制剂	结合基于结构的虚拟筛选和深度学习模型识别新型PfPK6抑制剂，并验证其结合稳定性	仅通过计算模拟验证，需要实验验证抑制剂的实际效果	识别针对恶性疟原虫PfPK6蛋白的治疗药物	恶性疟原虫PfPK6蛋白及其抑制剂	计算生物学	疟疾	虚拟筛选,分子动力学模拟	深度学习	化合物结构数据	来自Tres Cantos抗疟数据集的小分子抑制剂化合物	NA	NA	结合亲和力(-13.553 kcal/mol),结合模式稳定性	NA
14214	2025-10-07	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的循环血小板全面分析直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用深度学习技术对循环血小板进行全面图像分析，直接观察血栓状态并评估抗血小板治疗效果	样本量相对有限（207例患者），需要更大规模研究验证	开发直接评估冠状动脉疾病抗血小板治疗效果的新方法	冠状动脉疾病患者	数字病理学	冠状动脉疾病	基于图像的细胞分析，深度学习分析	深度学习	全血样本图像	207例冠状动脉疾病患者	NA	NA	血小板聚集体浓度测量	NA
14215	2025-10-07	An efficient trustworthy cyberattack defence mechanism system for self guided federated learning framework using attention induced deep convolution neural networks 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01561-7 PMID:40374691	研究论文	提出一种基于注意力机制深度卷积神经网络的联邦学习框架网络攻击防御系统	将自引导联邦学习与攻击情报相结合，采用多模型融合架构和优化算法提升网络安全防御能力	NA	开发隐私保护且高效的网络攻击防御机制	分布式系统中的网络攻击防御	机器学习	NA	联邦学习	CNN, BiLSTM, GRU, 注意力机制	网络流量数据	CIC-IDS-2017和UNSW-NB15数据集	NA	卷积神经网络、双向长短期记忆网络、门控循环单元、注意力机制融合模型(CBLG-A)	准确率	NA
14216	2025-10-07	Research on agricultural disease recognition methods based on very large Kernel convolutional network-RepLKNet 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01553-7 PMID:40374696	研究论文	本研究提出了一种基于超大核卷积网络RepLKNet的植物病害识别方法	采用超大核卷积设计显著扩大感受野，增强特征表示能力，克服传统小核卷积在捕获长距离依赖和全局上下文信息方面的局限性	NA	提高植物病害识别的准确性和效率	植物病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	95,865张图像，涵盖61种病害类别	NA	RepLKNet	总体准确率(OA), 平均准确率(AA), Kappa系数	NA
14217	2025-10-07	SpectroFusionNet a CNN approach utilizing spectrogram fusion for electric guitar play recognition 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00287-w PMID:40374708	研究论文	提出SpectroFusionNet深度学习框架，通过声谱图融合实现电吉他演奏技术的自动识别	采用多种声谱图融合策略（早期融合和晚期融合）结合轻量级模型提取判别性特征	在实时音频数据集上准确率仅为70.9%，泛化能力有待提升	开发自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架	电吉他演奏音频信号	机器学习	NA	声谱图分析（MFCC、CWT、Gammatone）	CNN	音频	9种不同的吉他声音类别	NA	MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50	准确率, 精确率, 召回率	NA
14218	2025-10-07	The analysis of entrepreneurship evaluation system for talent cultivation in artistic creativity and animation under artificial intelligence 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01437-w PMID:40374747	研究论文	本研究构建了基于BPNN与StyleGAN融合的艺术创意创新评估模型，旨在为高校动画专业人才培养提供新的技术手段	首次将BP神经网络与StyleGAN算法融合应用于艺术创意评估，解决了传统方法主观性强和缺乏量化指标的问题	未提及模型在不同艺术风格和文化背景下的泛化能力验证	探索深度学习与人工智能在艺术创意评估系统中的应用，为高校动画专业人才培养提供新视角	艺术创意图像数据及高校动画专业人才培养体系	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	BPNN, GAN	图像	NA	NA	Backpropagation Neural Network, Style-Based Generative Adversarial Network	损失函数值, 拟合效果, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
14219	2025-10-07	Enhancing medical explainability in deep learning for age-related macular degeneration diagnosis 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01496-z PMID:40374798	研究论文	提出一种用于年龄相关性黄斑变性诊断的多任务学习框架，通过同时进行分类和病变分割增强深度学习模型的可解释性	引入多任务学习框架结合分类和病变分割，并提出医学可解释性指数(MXI)量化热图的医学相关性	仅在ADAM数据集上进行训练和评估，分割任务的Dice相似系数(0.59)仍有提升空间	增强深度学习模型在年龄相关性黄斑变性诊断中的医学可解释性	年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	多任务学习框架	眼底图像	ADAM数据集	NA	NA	AUC, Dice相似系数	NA
14220	2025-10-07	A monocular endoscopic image depth estimation method based on a window-adaptive asymmetric dual-branch Siamese network 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96804-y PMID:40374825	研究论文	提出一种基于窗口自适应非对称双分支孪生网络的单目内窥镜图像深度估计方法	设计了窗口自适应非对称双分支孪生网络架构，结合改进的轻量级SE模块和交叉注意力特征融合模块	NA	解决内窥镜图像低纹理和光照不均条件下的深度估计问题	医学内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	孪生网络	图像	使用EAD2019、Hamlyn、M2caiSeg、UCL医学数据集和NYUDepthV2非医学数据集	NA	非对称双分支孪生网络，改进的Squeeze-and-Excitation模块	RMSE, AbsRel, FLOPs, 运行时间	NA