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
16381	2025-10-07	Role of Artificial Intelligence in Congenital Heart Disease and Interventions 2025-Mar, Journal of the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions DOI:10.1016/j.jscai.2025.102567 PMID:40230672	综述	探讨人工智能在先天性心脏病患者心脏成像、电生理学、介入手术和重症监护监测中的应用与作用	系统总结了人工智能在复杂先天性心脏病解剖诊断、心功能评估和长期预后预测中的创新应用，特别是在减少观察者变异性和提升心电图信号细微变化检测能力方面	人工智能算法仍受限于数据标准化、算法验证、模型漂移和可解释性等障碍	评估人工智能在先天性心脏病诊疗各环节中的应用价值和发展前景	儿童和成人先天性心脏病患者	医疗人工智能	先天性心脏病	机器学习, 深度学习	深度学习模型	医学影像, 心电图信号, 重症监护数据	NA	NA	NA	诊断准确性, 风险分层准确性, 心律失常预测准确性	NA
16382	2025-10-07	Depression diagnosis: EEG-based cognitive biomarkers and machine learning 2025-02-26, Behavioural brain research IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.bbr.2024.115325 PMID:39515528	综述	探讨基于EEG的认知生物标志物和机器学习在抑郁症诊断中的应用	整合EEG生物标志物与机器学习方法，强调其在优化个性化治疗方案和提高诊断准确性方面的潜力	NA	研究抑郁症诊断的新兴生物标志物和计算方法	抑郁症患者和EEG数据	机器学习	抑郁症	EEG	机器学习,深度学习	EEG数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
16383	2025-10-07	Residue-Level Multiview Deep Learning for ATP Binding Site Prediction and Applications in Kinase Inhibitors 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01255 PMID:39690486	研究论文	开发了一种结合一维序列和三维结构信息的多视图深度学习模型，用于精确预测ATP结合位点并应用于激酶抑制剂研究	提出了Multiview-ATPBind端到端深度学习模型和ResiBoost残基级提升算法，解决了传统方法依赖耗时预计算特征和数据不平衡问题	未明确说明模型在其他类型蛋白结合位点预测中的泛化能力	开发准确预测ATP结合位点的方法并应用于药物发现	蛋白质ATP结合位点、激酶抑制剂（如伊马替尼和达沙替尼）	生物信息学, 深度学习	癌症	深度学习, 分子对接模拟	深度学习模型	一维序列数据, 三维结构数据	基准数据集	NA	Multiview-ATPBind	平衡指标	NA
16384	2025-10-07	MGT: Machine Learning Accelerates Performance Prediction of Alloy Catalytic Materials 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01065 PMID:39698829	研究论文	提出一种基于掩码图变换器的机器学习方法，用于预测合金催化材料在析氢反应中的吸附能	通过掩码图变换器网络分别处理完整分子图和忽略固定原子的掩码图，增强对催化反应关键位点的识别能力；引入非线性消息传递机制改进Transformer的点积注意力，通过深度张量积整合分子几何信息	仅在OC20-Ni小数据集上进行验证，需要更多数据验证泛化能力	提高合金催化材料吸附能预测的准确性	合金催化材料在析氢反应中的吸附能	机器学习	NA	深度学习	Transformer, MPNN	分子图数据	OC20-Ni小数据集	PyTorch	Masked Graph Transformer (MGT), NLMP-TransNet	误差率(eV)	NA
16385	2025-10-07	Deep Learning-Driven Insights into Enzyme-Substrate Interaction Discovery 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01801 PMID:39721977	研究论文	开发了一种名为MEI的机器学习框架，用于高精度预测分子与酶之间的相互作用	通过分层神经网络中的先进注意力机制，将原子环境数据与氨基酸序列特征无缝结合	NA	准确预测特定酶的分子底物，特别是针对新型实体	酶与分子间的相互作用	机器学习	NA	机器学习	分层神经网络	酶促反应数据、酶序列数据	包含广泛酶促反应和酶序列信息的综合数据集	NA	具有注意力机制的分层神经网络	预测准确率, AUROC	NA
16386	2025-10-07	Evaluations of the Perturbation Resistance of the Deep-Learning-Based Ligand Conformation Optimization Algorithm 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01096 PMID:39724561	研究论文	评估基于深度学习的配体构象优化算法DeepRMSD+Vina对输入扰动的抵抗能力	首次系统评估深度学习构象优化算法对输入结构扰动的鲁棒性，并揭示其物理启发的神经网络设计优势	对大扰动（RMSD 3-4 Å）的成功率显著下降至11%	评估深度学习配体构象优化算法的鲁棒性和可靠性	蛋白质-配体复合物结构	机器学习	NA	深度学习构象优化	深度学习神经网络	分子结构数据	多种蛋白质-配体案例	NA	DeepRMSD+Vina	成功率, RMSD	NA
16387	2025-10-07	Robust soybean seed yield estimation using high-throughput ground robot videos 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1554193 PMID:40230608	研究论文	提出一种基于地面机器人和深度学习的大豆种子产量估算新方法	结合鱼眼图像校正和随机传感器效应的数据增强技术，提高种子计数和产量估算架构的准确性和泛化能力	仅基于两年数据验证（2021年8500个地块和2023年650个地块），需要更多年份数据验证长期稳定性	开发高效准确的大豆产量估算方法以替代传统劳动力密集型方法	大豆种植地块	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	深度学习框架	视频，图像	2021年8500个地块，2023年650个地块	NA	P2PNet-Yield（包含特征提取模块和产量回归模块）	基因型排名准确率	NA
16388	2025-10-07	A weakly supervised deep learning framework for automated PD-L1 expression analysis in lung cancer 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1540087 PMID:40230846	研究论文	开发了一种基于弱监督深度学习的自动化PD-L1表达分析框架，用于肺癌免疫治疗评估	创新性地开发了多示例学习框架MiLT，显著减少对细胞级标注的需求，同时保持高准确性	需要在前瞻性临床试验中进一步验证	开发可靠的人工智能工具来标准化PD-L1表达评估，改善肺癌免疫治疗患者选择	肺癌患者的全玻片图像	数字病理学	肺癌	全玻片图像分析	多示例学习	图像	内部和外部队列验证	NA	MiLT	组内相关系数	NA
16389	2025-10-07	Unlocking chickpea flour potential: AI-powered prediction for quality assessment and compositional characterisation 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101030 PMID:40231315	研究论文	本研究探索将深度学习模型与近红外光谱技术相结合，用于鹰嘴豆粉质量评估和成分表征	首次将多种先进深度学习模型（CNN、ViT、GCN）应用于鹰嘴豆粉质量评估，并与传统PLSR方法进行对比	数据集规模有限，可能影响模型的泛化能力	提高鹰嘴豆粉质量评估的准确性和效率	136种不同品种的鹰嘴豆粉	机器学习	NA	近红外光谱技术	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	光谱数据	136个鹰嘴豆品种	NA	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	预测准确性	NA
16390	2025-10-07	Enhancing the application of near-infrared spectroscopy in grain mycotoxin detection: An exploration of a transfer learning approach across contaminants and grains 2025-Jul-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143854 PMID:40117813	研究论文	本研究将迁移学习策略引入化学计量学，用于改进不同谷物或毒素光谱数据的深度学习模型	首次将迁移学习方法应用于谷物真菌毒素的近红外光谱检测，解决了单源模型适应性差的问题	仅针对小麦玉米赤霉烯酮和花生黄曲霉毒素B1进行了验证，未涵盖更多谷物和毒素类型	提高近红外光谱在谷物真菌毒素检测中的应用效果	谷物中的真菌毒素（小麦玉米赤霉烯酮和花生黄曲霉毒素B1）	化学计量学	NA	近红外光谱法，FT-NIR光谱法	深度学习模型	光谱数据	小麦玉米赤霉烯酮和花生黄曲霉毒素B1样本集	NA	NA	相关系数R，相对预测偏差RPD	NA
16391	2025-10-07	Applying deep learning algorithms for non-invasive estimation of carotenoid content in the foot muscle of Pacific abalone with different colors 2025-Jul-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143913 PMID:40157001	研究论文	本研究应用深度学习算法基于颜色测量非侵入性估计太平洋鲍鱼足肌中类胡萝卜素含量	开发了基于颜色的类胡萝卜素估计套件(CCES)，相比传统方法效率提升450倍，成本降低47-77倍	模型的决定系数为0.415，预测精度仍有提升空间	开发非侵入性快速估计鲍鱼类胡萝卜素含量的方法	太平洋鲍鱼(Haliotis discus hannai)的足肌组织	计算机视觉	NA	靶向代谢组学，CIELAB颜色空间测量	LSTM	颜色测量数据	344个鲍鱼样本	NA	LSTM	RMSE, 决定系数R	NA
16392	2025-10-07	Autonomous Screening for Diabetic Macular Edema Using Deep Learning Processing of Retinal Images 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100722 PMID:40225408	研究论文	开发并验证一种基于深度学习处理视网膜图像的自主筛查糖尿病黄斑水肿模型	在多样化多设备临床环境中验证深度学习模型对糖尿病黄斑水肿的检测能力	需要进一步的前瞻性研究验证	开发适用于糖尿病黄斑水肿筛查的深度学习模型	糖尿病患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病黄斑水肿	彩色眼底成像	深度学习	图像	EyePACS数据集包含32,049张图像来自15,892名患者，其中开发集14,246例，验证集1,583例	NA	NA	灵敏度,特异度,AUC	NA
16393	2025-10-07	Enhanced Macular Telangiectasia Type 2 Detection: Leveraging Self-Supervised Learning and Ensemble Models 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100710 PMID:40225407	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习和集成模型的黄斑毛细血管扩张症2型检测方法	结合自监督学习和集成模型方法，在有限标注数据下提升罕见疾病分类性能	仅使用419个OCT体积数据进行训练，样本量相对有限	开发准确且可解释的黄斑毛细血管扩张症2型自动检测方法	黄斑毛细血管扩张症2型患者和非患者的OCT图像	医学影像分析	黄斑毛细血管扩张症	OCT成像	深度学习,集成学习	OCT图像	5200张OCT图像（780名MacTel患者和1900名非MacTel患者）	NA	NA	AUROC,AUPRC,准确率,灵敏度,特异性	NA
16394	2025-10-07	DCE-MRI based deep learning analysis of intratumoral subregion for predicting Ki-67 expression level in breast cancer 2025-Jun, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110370 PMID:40089082	研究论文	基于DCE-MRI的瘤内亚区深度学习分析预测乳腺癌Ki-67表达水平	首次结合k-means聚类与3D ResNet18深度学习模型分析瘤内异质性亚区，提出亚区联合模型显著提升Ki-67表达预测性能	回顾性研究设计，样本量有限（290例），未说明模型泛化能力到其他医疗中心的情况	评估基于DCE-MRI的瘤内亚区深度学习分析对乳腺癌Ki-67表达水平的预测能力	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	深度学习, 逻辑回归	医学影像	290例来自两家医院的乳腺癌患者	NA	3D ResNet18	AUC, 决策曲线分析	NA
16395	2025-10-07	URDD: An open dataset for urban roadway disease detection and classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111499 PMID:40226197	研究论文	本文介绍了一个用于城市道路病害检测与分类的开放数据集URDD	创建了专门针对道路病害检测与分类任务的专业数据集，推动人工智能在自主道路病害检测中的应用	NA	提高道路病害检测的效率和准确性，改善城市道路维护管理	城市道路病害	计算机视觉	NA	探地雷达	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
16396	2025-10-07	GeNIS: A modular dataset for network intrusion detection and classification 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111487 PMID:40226195	研究论文	本文介绍了一个用于网络入侵检测和分类的模块化数据集GeNIS	针对中小型企业网络攻击场景，提供包含多阶段攻击序列和真实正常网络活动的模块化数据集	数据集主要针对中小型企业场景，可能不适用于大型企业或特殊网络环境	为网络入侵检测系统开发提供高质量标注数据集	网络流量数据和网络攻击场景	机器学习	NA	网络流量分析，特征提取	NA	网络流量数据，CSV文件，PCAPNG文件	超过3700万个网络数据包，280万个网络流	NA	NA	NA	空客网络靶场平台
16397	2025-10-07	Weed-crop dataset in precision agriculture: Resource for AI-based robotic weed control systems 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111486 PMID:40226192	研究论文	本文提出了一个用于精准农业中杂草识别的RGB图像数据集，支持基于AI的机器人杂草控制系统开发	提供了在多样化环境条件下收集的真实田间杂草-作物数据集，包含多种杂草和作物物种	数据集规模相对有限，仅包含1120张标注图像	开发用于精准农业中实时杂草识别的高精度深度学习模型	五种杂草物种和八种作物物种	计算机视觉	NA	RGB图像采集	深度学习模型	图像	1120张标注图像，包含5种杂草和8种作物	NA	NA	目标检测准确率	NA
16398	2025-10-07	A hybrid network based on multi-scale convolutional neural network and bidirectional gated recurrent unit for EEG denoising 2025-Apr-19, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.02.035 PMID:40024428	研究论文	提出基于多尺度卷积神经网络和双向门控循环单元的混合网络用于脑电图信号去噪	结合多尺度CNN和双向GRU的混合网络架构，集成通道注意力机制，能够同时提取多尺度频率特征和时间依赖特征	NA	开发有效的脑电图信号去噪方法以提高神经科学研究的准确性和可靠性	脑电图信号及其中的肌电、眼电和心电伪迹	信号处理	神经系统疾病	脑电图信号处理	CNN, BiGRU, GAN	脑电图时间序列数据	公开数据集	NA	多尺度卷积神经网络, 双向门控循环单元, 生成对抗网络	相对均方根误差, 相关系数, 信噪比	NA
16399	2025-10-07	Automated comprehensive evaluation of coronary artery plaque in IVOCT using deep learning 2025-Apr-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112169 PMID:40224006	研究论文	开发了一种基于深度学习的语义分割模型(EDA-UNet)，用于自动评估IVOCT图像中的冠状动脉斑块	首次提出专门针对IVOCT图像冠状动脉斑块组织的深度学习语义分割模型EDA-UNet	研究使用了来自三个中心的数据，但样本来源仍有限	实现冠状动脉斑块的自动特征分析和定量评估	冠状动脉斑块组织	计算机视觉	心血管疾病	血管内光学相干断层扫描(IVOCT)	深度学习语义分割模型	医学图像	来自三个医疗中心的IVOCT图像数据集	NA	EDA-UNet	Dice系数, 相关性分析, 一致性检验	NA
16400	2025-10-07	Selective Single-Bacterium Analysis and Motion Tracking Based on Conductive Bulk-Surface Imprinting 2025-Apr-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00198 PMID:40231794	研究论文	本研究开发了一种基于导电体表印迹的选择性单细菌分析和运动追踪方法	通过密度泛函理论预测理想单体，制备具有清晰高精度识别位点的分子印迹材料，并开发深度学习辅助的单细菌运动轨迹追踪方法	NA	开发高选择性细菌检测和单细菌监测技术	细菌（使用脂多糖和细胞作为模板）	生物传感器	NA	导电分子印迹、电化学传感、单细菌运动追踪	深度学习模型	细菌运动轨迹数据	NA	NA	NA	检测限（10 CFU/mL）、选择性（提高433%）	NA