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
1541	2025-11-05	HSSAM-Net: hyper-scale shifted aggregation network for precise colorectal polyp segmentation in endoscopic images 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21954-y PMID:41173911	研究论文	提出一种轻量级深度学习框架HSSAM-Net，用于内窥镜图像中结直肠息肉的精确分割	集成超尺度偏移聚合模块捕获多尺度上下文信息，提出渐进式重用注意力机制和新型双分支采样方案Max-Diagonal池化/反池化	NA	开发实时精确的结直肠息肉分割方法以辅助结肠镜检查	内窥镜图像中的结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN	图像	五个基准数据集（Kvasir, CVC-ClinicDB, ETIS, CVC-300, EndoCV2020）	NA	HSSAM-Net	Dice系数, mIoU, FPS	NA
1542	2025-11-05	A multimodal multitask deep learning model for predicting stroke lesion and functional outcomes using 4D CTP imaging and clinical metadata 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21945-z PMID:41173916	研究论文	开发了一种多模态多任务深度学习模型CTPredict，用于同时预测卒中病灶和功能结局	首个结合4D CTP影像和临床元数据同时预测卒中病灶和功能结局的多模态多任务深度学习模型	仅在111名AIS患者的多中心数据集上评估，样本量相对有限	预测急性缺血性卒中的病灶结局和功能结局	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	卒中	4D CT灌注成像	深度学习	影像, 临床元数据	111名AIS患者	NA	多模态融合模块, 跨注意力机制	Dice系数, 准确率	NA
1543	2025-11-05	Development and application of a deep learning-based tuberculosis diagnostic assistance system in remote areas of Northwest China 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22037-8 PMID:41173931	研究论文	开发并应用基于深度学习的结核病诊断辅助系统，以解决新疆喀什地区基层医疗机构诊断能力不足的问题	针对偏远地区医疗条件开发定制化的TB-UNET模型，并在多中心真实场景中部署应用	研究仅针对喀什地区，模型在其他地区的泛化能力有待验证	提高基层医疗机构结核病筛查效率，降低误诊和漏诊率	结核病患者胸部X光影像	计算机视觉	结核病	胸部X光成像	深度学习	医学影像	10,897例患者（10,002例训练，895例测试）	NA	TB-UNET	敏感度, 准确率, 诊断时间	NA
1544	2025-11-05	Labeled dataset of X-ray protein ligand images in 3D point cloud and validated deep learning models 2025-Oct-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06002-8 PMID:41173949	研究论文	本文介绍了首个化学标记的蛋白质配体3D点云数据集LigPCDS及其验证的深度学习模型	首个化学标记的3D蛋白质配体点云数据集，采用类似积木的标记方法解释配体化学结构	NA	从实验X射线蛋白质晶体学数据构建已知和未知蛋白质配体	蛋白质配体（小有机分子）	计算机视觉	NA	X射线蛋白质晶体学	语义分割深度学习模型	3D点云图像	来自蛋白质数据库的X射线蛋白质晶体学实验数据集	NA	NA	NA	NA
1545	2025-11-05	Multi-feature deep learning framework for predicting CO adsorption mechanisms at metal oxide interfaces: a transformer-based approach 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22059-2 PMID:41173954	研究论文	提出一种集成Transformer架构与分子描述符的多特征深度学习框架，用于预测金属氧化物界面的CO吸附机制	首次将Transformer架构与可计算分子描述符结合，通过交叉特征注意力机制捕捉催化过程的多方面特性，无需昂贵DFT计算	仅针对七种金属氧化物系统进行验证，未涵盖所有可能的金属氧化物类型	开发高效预测CO在金属氧化物界面吸附机制的深度学习方法	单金属氧化物界面的CO吸附过程	机器学习	NA	分子描述符计算，DFT计算	Transformer	分子描述符（结构、电子、动力学）	七种不同的金属氧化物系统	NA	Transformer	平均绝对误差，相关系数	NA
1546	2025-11-05	Enhancing gesture recognition for assisting visually impaired persons using deep learning in an IoT environment-based improved snake optimisation algorithm 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22070-7 PMID:41173994	研究论文	提出一种基于深度学习和改进蛇优化算法的手势识别方法，用于在物联网环境中辅助视觉障碍人士	结合Sobel滤波器、SqueezeNet特征提取、LSTM分类器和改进蛇优化算法，在物联网环境中实现高效实时手势识别	仅在手势数据集上进行实验验证，未提及在真实视觉障碍人群中的实际应用效果	开发高效的手势识别系统以辅助视觉障碍人士的日常交流和环境交互	视觉障碍人士的手势动作	计算机视觉	视觉障碍	深度学习，手势识别	LSTM, SqueezeNet	手势图像数据	手势数据集（具体数量未提及）	NA	SqueezeNet, LSTM	准确率	NA
1547	2025-11-05	An intrusion detection system in the Internet of Things with deep learning and an improved arithmetic optimization algorithm (AOA) and sine cosine algorithm (SCA) 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22074-3 PMID:41173998	研究论文	提出一种结合生成对抗网络、混合优化算法和并行卷积神经网络-长短期记忆网络的物联网入侵检测系统	使用博弈论生成对抗网络平衡数据集，结合改进算术优化算法和正弦余弦算法进行特征选择，采用并行CNN-LSTM架构进行攻击检测	NA	开发高效的物联网入侵检测系统以应对网络攻击	物联网网络流量数据	机器学习	NA	深度学习	GAN, CNN, LSTM	网络流量数据	NSL-KDD和UNSW-NB15数据集	NA	PCNN, LSTM	精确度, 检测准确率	NA
1548	2025-11-05	Climate modeling for South Asia: statistical and deep learning for rainfall and temperature prediction 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22149-1 PMID:41174025	研究论文	本研究通过可重复的预测流程，对南亚七国的月降雨量和温度进行预测，比较了四种水文气象预测方法的性能	首次在世纪尺度数据上对经典模型和深度学习模型进行联合跨国比较，采用统一预处理、早停法和交叉验证评估，并开发了混合模型选择指南	模型性能随变量和区域变化，未明确说明计算资源限制	开发水文气象预测框架以支持农业和水资源管理决策	南亚七国的月降雨量和温度数据	机器学习	NA	水文气象预测	SARIMA, TDNN, LSTM, XGBoost	时间序列数据	1901-2023年共1,476个月的数据，涵盖七个南亚国家	NA	TDNN, LSTM	RMSE, MAPE, R², CV-RMSE	NA
1549	2025-11-05	Enhancing PI control in microgrids using machine-learning techniques 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20781-5 PMID:41174042	研究论文	提出结合机器学习技术与传统PI控制器的微电网控制框架，提升可再生能源系统的稳定性	首次将人工神经网络和强化学习与传统PI控制器结合，实现控制器参数的动态实时调整	仅通过仿真验证，未进行实际硬件部署测试	提升微电网在可再生能源集成环境下的控制性能	包含太阳能和风能等分布式能源的微电网系统	机器学习	NA	机器学习，深度强化学习	ANN, RL	实时运行数据，历史性能指标	基于分布式能源的微电网仿真系统	NA	人工神经网络，强化学习控制器	电压总谐波失真，稳定时间，频率稳定性	NA
1550	2025-11-05	Deep learning for motion classification in ankle exoskeletons using surface EMG and IMU signals 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22103-1 PMID:41174104	研究论文	提出一种结合表面肌电信号和惯性测量单元的运动分类框架，用于踝关节外骨骼的实时控制	使用毛巾基纺织电极替代传统凝胶电极提升舒适度和耐用性，并展示仅需少量样本即可适应新用户的迁移学习能力	未明确说明具体达到的准确率数值	开发高精度、实时且适用于真实环境的踝关节外骨骼运动分类系统	踝关节外骨骼使用者	机器学习	老年疾病	表面肌电信号(sEMG)、惯性测量单元(IMU)	CNN	多通道时间序列信号	包含五种日常功能动作的多通道记录	NA	卷积神经网络	准确率	NA
1551	2025-11-05	Integrating event information and multi dimensional relationships for improved financial time series forecasting 2025-Oct-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22926-y PMID:41174155	研究论文	提出一种融合事件信息和多维关系的双流Alpha因子融合网络(DAFF-Net)用于金融时间序列预测	创新性地结合事件驱动时序模式提取与多维关系感知通道软聚类，通过事件感知路由器融合时序数据与上下文事件信息，构建综合资产关系网络	主要验证基于亚马逊股票数据，仅对四个不同行业股票进行跨资产验证，样本覆盖范围有限	提高金融时间序列预测准确率，解决传统模型难以区分相似价格模式背后不同驱动因素的问题	金融时间序列数据，包括股票价格数据和相关事件信息	机器学习	NA	事件信息编码，多维关系融合	深度学习框架	时间序列数据，新闻文本，公司公告，宏观经济数据	亚马逊2010-2025年股票数据，四个不同行业(医疗保健、金融、能源、电动汽车)股票数据	NA	DAFF-Net, 事件驱动时序模式提取器, 多维关系感知通道软聚类模块	MSE, R²	NA
1552	2025-11-05	Characteristics of brain glucose metabolism in Parkinson's disease patients with freezing of gait: a study based on 18F-FDG PET imaging and deep learning 2025-Oct-31, BMC neurology IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12883-025-04468-y PMID:41174540	研究论文	本研究基于18F-FDG PET成像和深度学习探讨帕金森病冻结步态患者脑葡萄糖代谢特征	首次结合18F-FDG PET成像与3D卷积神经网络分析PD-FOG患者特异性脑代谢模式	样本量较小（共46名参与者），需更大样本验证	探究帕金森病冻结步态患者的脑葡萄糖代谢特征并开发自动识别方法	帕金森病伴冻结步态患者、不伴冻结步态患者及健康对照者	医学影像分析	帕金森病	18F-FDG PET成像	3D CNN, 传统机器学习模型	PET影像数据	18名PD-FOG患者、11名PD-NFOG患者、17名健康对照	NA	3D CNN	准确率, 均方误差	NA
1553	2025-11-05	A novel modality contribution confidence-enhanced multimodal deep learning framework for multiomics data 2025-Oct-31, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06219-9 PMID:41174554	研究论文	提出一种模态贡献置信度增强的多模态深度学习框架，用于多组学数据分类任务	引入非参数高斯过程评估各模态的单模态置信度，并利用KL散度对齐多模态特征，解决了传统方法假设各模态贡献相等的问题	NA	改进多模态学习中的特征融合方法，提升多组学数据分类性能	多组学数据	生物信息学	NA	多组学分析	深度学习	静态信息、DNA、mRNA、miRNA、蛋白质数据	四个多组学数据集	NA	多模态深度学习框架	分类性能指标	NA
1554	2025-11-05	Skel-Net: automatic prediction of skeletal pattern on scanned lateral cephalograms using anatomical prior-guided deep learning network 2025-Oct-31, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06771-z PMID:41174644	研究论文	提出一种基于解剖先验引导的深度学习网络Skel-Net，用于自动预测侧位头颅X光片上的骨骼模式变化	结合头颅测量标志点检测和多通道输入（包括二维热图和ANB先验）的两阶段方法，增强了对儿童和青少年颅面生长动态变化的预测能力	样本量相对有限（612张侧位头颅X光片来自245名患者），模型泛化能力需进一步验证	开发自动预测8-16岁儿童和青少年五年内ANB角度变化的深度学习模型	8-16岁儿童和青少年的侧位头颅X光片	计算机视觉	正畸疾病	X光成像	深度学习网络	医学图像	612张侧位头颅X光片来自245名患者	NA	Skel-Net, DenseNet121, MobileNetV2, ResNet101, VGG16	平均绝对误差, 均方根误差, R2值	NA
1555	2025-11-05	Deep learning-driven TCRβ repertoire analysis enhances diagnosis and enables mining of immunological biomarkers in systemic lupus erythematosus 2025-Oct-31, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00490-5 PMID:41174657	研究论文	开发基于深度学习的TCRβ repertoire分析框架DeepTAPE，用于系统性红斑狼疮的诊断和免疫生物标志物挖掘	提出整合TCR分类器的诊断新方法，能生成与疾病活动度相关的自身免疫风险评分，并识别SLE特异性氨基酸基序	未明确说明研究样本量的具体限制和模型泛化能力验证	提高系统性红斑狼疮的诊断准确性并挖掘免疫机制相关生物标志物	系统性红斑狼疮患者的TCRβ链CDR3序列	生物信息学	系统性红斑狼疮	TCR repertoire测序	深度学习	序列数据	NA	NA	DeepTAPE	AUC	NA
1556	2025-11-05	A robust deep learning framework for RNA 5-methyluridine modification prediction using integrated features 2025-Oct-31, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02433-2 PMID:41174762	研究论文	开发了一个名为5-meth-Uri的深度学习框架，用于预测RNA 5-甲基尿苷修饰	结合二核苷酸和三核苷酸的自交叉协方差与六种物理化学参数生成特征向量，并采用无监督主成分分析进行特征选择	NA	提高RNA 5-甲基尿苷修饰预测的准确性	RNA 5-甲基尿苷修饰	计算生物学	NA	RNA修饰预测	DNN	序列数据	两个基准数据集（成熟mRNA和完整转录本）	NA	深度神经网络	准确率	NA
1557	2025-11-05	Path2Omics Enhances Transcriptomic and Methylation Prediction Accuracy from Tumor Histopathology 2025-Oct-30, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-25-4350 PMID:41166699	研究论文	开发了Path2Omics深度学习框架，可从肿瘤组织病理学图像预测基因表达和甲基化数据	首次开发能够从常规组织病理切片独立预测基因表达和甲基化的深度学习框架，并在30种TCGA癌症类型中验证	仅使用TCGA数据集进行训练，外部验证数据集数量有限	通过深度学习从组织病理学图像预测分子特征，推动精准肿瘤学发展	30种TCGA癌症类型的组织病理学图像和对应的分子数据	数字病理学	多种癌症	组织病理学成像，基因表达分析，甲基化分析	深度学习	组织病理学图像，基因表达数据，甲基化数据	30种TCGA癌症类型，7个外部验证数据集	NA	Path2Omics框架（包含FFPE模型、FF模型和集成模型）	预测准确率，患者生存预测，治疗反应预测	NA
1558	2025-11-05	Comparative Analysis of Deep Learning Models for Predicting Causative Regulatory Variants 2025-Oct-15, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16101223 PMID:41153440	研究论文	通过统一基准比较深度学习模型在预测调控变异和因果SNP优先排序任务中的性能	建立了首个在一致训练和评估条件下对领先深度学习模型进行标准化评估的基准	仅评估了54,859个SNP和四种人类细胞系的数据	评估深度学习模型在预测非编码区变异效应和因果SNP优先排序中的性能	54,859个单核苷酸多态性(SNP)在四种人类细胞系中的调控影响	机器学习	NA	MPRA, raQTL, eQTL实验	CNN, Transformer, 混合CNN-Transformer	基因组变异数据	54,859个SNP	NA	TREDNet, SEI, Borzoi	NA	NA
1559	2025-11-04	Hybrid attention-based deep learning for multi-label ophthalmic disease detection on fundus images 2025-Oct, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06858-x PMID:40439748	研究论文	提出一种基于混合注意力的深度学习模型HAM-DNet，用于眼底图像的多标签眼科疾病检测	结合EfficientNetV2和Vision Transformers的混合深度学习架构，集成SE注意力模块和U-Net病变定位模块，提升多标签分类性能和可解释性	NA	开发准确、可解释且高效的多标签眼科疾病自动检测方法	眼底图像中的多种眼科疾病	计算机视觉	眼科疾病	NA	CNN, Transformer	图像	多个眼底图像数据集（ODIR-5K, Messidor, G1020, Joint Shantou International Eye Centre）	NA	EfficientNetV2, Vision Transformers, SE blocks, U-Net	准确率, 精确率, 召回率, AUC, F1分数	低计算成本（9.7 GFLOPS）
1560	2025-11-05	Artificial Intelligence in Traditional Chinese Medicine: Multimodal Fusion and Machine Learning for Enhanced Diagnosis and Treatment Efficacy 2025-Oct, Current medical science IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s11596-025-00103-6 PMID:40773005	综述	本文综述了人工智能在中医诊疗中的应用现状与未来发展方向	提出基于证候要素构建大规模高质量中医数据集，并利用AI多模态融合和集成学习技术处理多样化原始特征	NA	提升中医诊疗的临床疗效	中医诊疗过程	自然语言处理,机器学习	中医相关疾病	深度学习,自然语言处理	CNN,LSTM,Transformer,神经网络,支持向量机,随机森林	图像,文本,结构化数据	NA	NA	卷积神经网络,长短期记忆网络,Transformer	NA	NA