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
361	2025-10-07	EBMGP: a deep learning model for genomic prediction based on Elastic Net feature selection and bidirectional encoder representations from transformer's embedding and multi-head attention pooling 2025-Apr-19, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-04894-z PMID:40253568	研究论文	提出一种基于弹性网络特征选择和Transformer嵌入与多头注意力池化的深度学习基因组预测模型EBMGP	将SNP视为'单词'，相似LD水平的相邻SNP组视为'句子'，采用BERT式嵌入方法建模遗传互作，并提出多头注意力池化机制	NA	通过基因组估计育种值增强早期选择能力，加速育种进程	植物和动物基因组数据	机器学习	NA	基因组预测	Transformer	基因组数据	四个不同的动植物数据集	NA	Transformer,多头注意力机制	准确率	NA
362	2025-10-07	Self-Supervised Learning with Adaptive Frequency-Time Attention Transformer for Seizure Prediction and Classification 2025-Apr-07, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15040382 PMID:40309845	研究论文	提出一种结合自适应频时注意力Transformer的自监督学习方法，用于癫痫发作预测和分类	在Transformer架构中引入自适应频时注意力机制，通过自适应频率滤波模块在频域进行全局和局部滤波，并与时序注意力机制结合	未明确说明对EEG信号中特定类型噪声的处理效果，以及在不同医疗设备采集数据上的泛化能力	提高癫痫发作预测和分类的准确性，减少对标注数据的依赖	脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图分析	Transformer	脑电图信号	TUSZ、TUAB和TUEV数据集	NA	Transformer with Adaptive Frequency-Time Attention	AUROC, 平衡准确率, 加权F1分数, Cohen's kappa	NA
363	2025-10-07	Flood resilience through hybrid deep learning: Advanced forecasting for Taipei's urban drainage system 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124835 PMID:40056592	研究论文	本研究提出混合深度学习模型用于台北市中山抽水站的城市排水系统洪水预测	结合知识图谱整合多源数据，并首次将CNN-BP混合模型应用于城市排水系统的多输入多输出多步预测	研究仅针对台北市特定抽水站，模型在其他地区的适用性有待验证	通过先进预测技术提升城市排水系统的洪水抵御能力	台北市中山抽水站的排水系统水位数据	深度学习	NA	深度学习预测	CNN, BPNN	水位时间序列数据	台北市中山抽水站的实时监测数据	NA	CNN-BP混合架构	R, RMSE	NA
364	2025-10-07	Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803 PMID:40056595	研究论文	本研究探讨训练样本量、图像分辨率和训练周期对基于机器学习的丝状和絮状细菌分类性能的影响	系统量化了三个关键模型变量（样本量、分辨率、训练周期）对细菌分割模型精度和计算需求的综合影响	研究主要关注特定类型的丝状和絮状细菌，结果可能不适用于其他微生物形态	优化人工智能分割模型在废水处理厂细菌检测中的准确性和计算效率	废水处理中的丝状细菌和絮状细菌	计算机视觉	NA	图像分析	深度学习	图像	最多500张细菌图像	NA	NA	准确率	NA
365	2025-10-07	Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833 PMID:40058039	研究论文	开发了一种整合火灾风险和生态共存能力的空间优化方法，用于指导计划烧除的区域规划	首次将植物适应性、动物行为和传统土地管理实践等'共存因素'整合到区域尺度的计划烧除空间优化框架中	研究仅应用于嘉陵江流域，方法在其他地区的适用性需要进一步验证	开发可持续的火灾管理策略，通过空间优化实现火灾与生态系统的共存	嘉陵江流域（中国）的火险易发山区生态系统	空间优化	NA	空间优化、机器学习、深度学习	NA	空间数据、生态数据、火险数据	嘉陵江流域整个研究区域	Zonation 5	NA	空间相关性分析、优先级分类	NA
366	2025-10-07	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-Apr-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程开发出一种能高效阻断疟原虫入侵红细胞的环肽抑制剂	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键的化学工程策略，设计出比天然配体亲和力提高20倍的环肽	研究主要基于体外实验，尚未进行体内验证	设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用	疟原虫入侵红细胞过程及相关蛋白(AMA1/RON2)	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验	AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA	ColabFold	AlphaFold2	亲和力倍数增强、抑制效力	NA
367	2025-10-07	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	提出基于深度神经网络的快速准确系统发育重建方法Phyloformer	结合无似然推断和几何深度学习，实现比传统方法更快的进化距离估计和系统发育重建	序列数量增加时拓扑准确性落后于最大似然方法	开发快速准确的系统发育重建方法	基因序列和系统发育树	机器学习	NA	深度神经网络	深度学习模型	多序列比对数据	3,801个经验基因比对数据集	NA	Phyloformer	Kuhner-Felsenstein度量, 拓扑准确性	GPU加速
368	2025-10-07	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	提出一种抗模仿混合深度学习模型用于提高短期藻华预测精度	开发了结合TCN、注意力机制和BiLSTM的混合深度学习模型，并采用新型DILATE损失函数同时考虑形状和时间损失	研究基于单一水库数据，模型在其他水域的泛化能力有待验证	提高藻华短期预测准确性，解决时间序列预测中的数据复制问题	中国九龙江东水库的藻华动态数据	机器学习	NA	原位监测	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库叶绿素a小时监测数据	NA	Temporal Convolutional Network, Bidirectional LSTM, 注意力机制	R, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, Kling-Gupta效率	NA
369	2025-10-07	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	研究论文	本研究结合深度学习和蒙特卡洛模拟揭示了苹果泥中光传播的基本规律，用于监测不同品种、贮藏期和加热时长引起的质量变化	首次将深度学习与蒙特卡洛模拟相结合，系统研究苹果泥在900-1650 nm波段的光学特性与质量参数的关系	仅针对苹果泥进行研究，未涉及其他果蔬制品；研究波段限定在900-1650 nm	通过光学特性监测苹果泥的化学、结构和流变学参数变化	不同品种（金冠苹果和红冠苹果）、不同贮藏期和不同加热时长的苹果泥样品	食品科学与工程	NA	近红外光谱分析，蒙特卡洛模拟	BP神经网络	光谱数据，光学特性参数	涵盖多个苹果品种、不同贮藏期和加热时长的苹果泥样品	NA	反向传播神经网络	RPD（相对预测偏差）	NA
370	2025-10-07	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文系统评估了基于人工智能的深度学习算法在胸部CT磨玻璃结节检测中的性能表现	首次系统评估多种深度学习模型在磨玻璃结节检测中的性能，并比较了DenseNet和WOANet等模型的优劣	纳入研究数量有限（18篇），部分模型性能指标报告不完整，存在发表偏倚风险	评估人工智能模型在胸部CT磨玻璃结节检测中的诊断性能	磨玻璃结节（GGO）	计算机视觉	肺癌	高分辨率CT扫描	深度学习	医学影像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇记录中筛选）	NA	DenseNet, WOANet	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数, AUC, 精确率	NA
371	2025-10-07	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	通过内容分析方法分析医学生在心理学相关课程教育论坛中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下探索电子同伴辅助反思在心理学课程论坛中的应用效果	样本仅来自单一大学，研究结果可能缺乏普适性	分析医学生对电子同伴辅助反思在教育论坛中应用的意见和体验	医学、检验科学和公共卫生专业的389名学生	医学教育	NA	内容分析	NA	文本数据	389名来自Jahrom医科大学的学生，涵盖16个论坛	NA	NA	NA	NA
372	2025-10-07	De novo design of transmembrane fluorescence-activating proteins 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08598-8 PMID:39972138	研究论文	本文通过整合深度学习和能量计算方法，实现了跨膜荧光激活蛋白的从头设计	首次成功设计出能够特异性结合小分子配体的跨膜蛋白，并实现了荧光激活功能	NA	开发能够精确识别小分子配体的跨膜蛋白设计方法	跨膜蛋白和荧光配体的相互作用	蛋白质设计	NA	深度学习、能量计算、梯度引导幻觉、晶体学、冷冻电镜	深度学习模型	蛋白质结构数据、荧光数据	NA	NA	NA	结合亲和力（纳摩尔级）、亮度、量子产率	NA
373	2025-10-07	Improving explanations for medical X-ray diagnosis combining variational autoencoders and adversarial machine learning 2025-Apr, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109857 PMID:39999495	研究论文	提出一种结合变分自编码器和对抗机器学习的深度学习架构，用于改进医学X射线诊断的可解释性	利用变分自编码器在低维嵌入空间产生线性修改，再重构到原始图像空间的非线性解释；通过全局和局部正则化潜在空间；设计多目标遗传算法搜索解释	NA	改进医学计算机视觉中人工智能系统的可解释性	医学X射线诊断图像	计算机视觉	NA	深度学习	VAE, 遗传算法	医学图像	NA	NA	变分自编码器	精度	NA
374	2025-10-07	A dual-stage framework for segmentation of the brain anatomical regions with high accuracy 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01233-7 PMID:40042762	研究论文	提出一种基于深度学习的双阶段框架，用于精确分割大脑MR图像中的解剖区域	采用双阶段3D分割技术，第二阶段专门针对海马体、丘脑等小区域进行精细化分割	NA	开发精确的大脑解剖区域分割方法，识别不同脑部结构的位置和形状细节	成年受试者，包括认知正常者和认知衰退个体	医学图像分析	认知障碍疾病	磁共振成像(MRI)	CNN	3D医学图像	NA	NA	3D U-Net, SegResNet	DSC, HD95	NA
375	2025-10-07	Analysis of AI foundation model features decodes the histopathologic landscape of HPV-positive head and neck squamous cell carcinomas 2025-Apr, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107207 PMID:40043423	研究论文	利用AI基础模型分析HPV阳性头颈部鳞状细胞癌的组织病理学特征	首次使用基础模型UNI和生成对抗网络HistoXGAN解码HPV阳性HNSCC的组织病理学景观，并识别出三种HPV阳性亚型	研究样本主要来自公共和机构数据集，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	表征与HPV存在相关的组织病理学特征，客观描述HPV阳性空间中的变异模式	头颈部鳞状细胞癌患者的H&E染色切片	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	H&E染色	自监督学习, GAN	病理图像	981名HNSCC患者	NA	UNI, HistoXGAN	灵敏度, 特异性	NA
376	2025-05-13	Explainable deep learning models for predicting water pipe failures 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124738 PMID:40054363	研究论文	本研究提出了一种利用深度学习算法预测水管故障的新方法，并通过优化模型超参数和数据缩放提升预测性能	首次将Deep Neural Networks (DNN)、Convolutional Neural Networks (CNN)和TabNet应用于水管故障预测，并结合贝叶斯优化(BO)和数据缩放技术优化模型性能	研究仅基于香港地区的水管网络数据，可能在其他地区的适用性有待验证	开发可解释的深度学习模型来预测水管网络中泄漏和爆裂的概率	水管网络中的管道	机器学习	NA	贝叶斯优化(BO)、Copeland算法、SHapley Additive exPlanations (SHAP)	DNN、CNN、TabNet	结构化数据	香港水管网络数据	NA	NA	NA	NA
377	2025-05-13	Bayesian uncertainty estimation of adsorption closure models in the computational simulation of contaminant transport 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124708 PMID:40054364	research paper	研究吸附闭合模型在污染物传输计算模拟中的贝叶斯不确定性估计	采用嵌入式贝叶斯误差方法来理解吸附等温线在描述污染物吸附中的限制，并提出深度学习替代模型	吸附闭合模型参数需满足特定地球化学条件，使用需谨慎	评估污染物传输模型中吸附闭合模型的不确定性影响	污染物在多孔介质中的吸附过程	computational simulation	NA	Bayesian error approach, deep learning surrogate	probabilistic error model, deep learning surrogate	simulation data	NA	NA	NA	NA	NA
378	2025-10-07	Determining the Importance of Lifestyle Risk Factors in Predicting Binge Eating Disorder After Bariatric Surgery Using Machine Learning Models and Lifestyle Scores 2025-Apr, Obesity surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1007/s11695-025-07765-0 PMID:40045153	研究论文	本研究使用机器学习模型和生活方式评分评估腹腔镜袖状胃切除术后生活方式风险因素与暴食症发生的关联	首次结合生活方式评分和多种机器学习模型分析减肥手术后暴食症的预测因素	样本量相对有限，仅包含450名参与者，且仅评估了术后2年的情况	评估生活方式风险因素对减肥手术后暴食症发生的预测价值	接受腹腔镜袖状胃切除术的450名患者	机器学习	暴食症	问卷调查	逻辑回归,KNN,决策树,随机森林,SVM,XGBoost,人工神经网络	临床数据	450名接受腹腔镜袖状胃切除术的患者	NA	NA	准确率	NA
379	2025-05-12	Localization and Classification of Adrenal Masses in Multiphase Computed Tomography: Retrospective Study 2025-Apr-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/65937 PMID:40273442	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的肾上腺肿块检测模型MA-YOLO，用于CT图像中肾上腺肿块的自动定位和分类	提出了Multi-Attention YOLO (MA-YOLO)模型，能够自动定位和分类6种常见肾上腺肿块	研究为回顾性分析，可能受到数据选择和标注偏差的影响	提高肾上腺肿块的诊断效率，改变当前临床术前诊断实践	肾上腺肿块患者	计算机视觉	肾上腺疾病	多期相CT成像	MA-YOLO (改进的YOLO模型)	CT图像	516名患者（内部数据集21,649张训练图像，2,406张验证图像；外部数据集12,857张测试图像）	NA	NA	NA	NA
380	2025-05-12	Prediction of Reactivation After Antivascular Endothelial Growth Factor Monotherapy for Retinopathy of Prematurity: Multimodal Machine Learning Model Study 2025-Apr-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/60367 PMID:40267476	研究论文	本研究开发并验证了使用多模态机器学习算法预测早产儿视网膜病变（ROP）抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗后复发的模型	结合传统机器学习、深度学习和融合模型，构建了预测ROP复发的多模态机器学习模型，其中融合模型表现最佳	样本量相对较小（239例），且仅来自3家医院，可能存在选择偏差	预测ROP患者接受anti-VEGF治疗后复发的风险	接受anti-VEGF治疗的ROP婴儿	数字病理学	早产儿视网膜病变	多模态机器学习算法	传统机器学习模型、深度学习模型、融合模型	临床数据	239例ROP婴儿（90例复发，149例未复发）	NA	NA	NA	NA