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
521	2025-10-07	A simple yet effective approach for predicting disease spread using mathematically-inspired diffusion-informed neural networks 2025-Apr-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98398-x PMID:40301427	研究论文	提出一种结合传统数学建模与深度学习的创新模型，用于预测疾病传播	将数学流行病模型与深度学习相结合，通过简化参数估计提高预测准确性	仅针对西班牙COVID-19数据进行了验证，需要更多地区数据验证泛化能力	提高疾病传播预测的准确性和参数估计效率	COVID-19在西班牙的传播情况	机器学习	COVID-19	深度学习，图卷积网络	ANN, GCN	流行病学数据，图结构数据	西班牙COVID-19发病率数据	NA	人工神经网络，图卷积神经网络	相关系数	NA
522	2025-10-07	SPLIF-Enhanced Attention-Driven 3D CNNs for Precise and Reliable Protein-Ligand Interaction Modeling for METTL3 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00538 PMID:40321522	研究论文	开发了一种结合3D CNN、多头注意力机制和SPLIF的新型评分函数DeepMETTL3，用于精确预测蛋白质-配体相互作用	首次将3D卷积神经网络与多头注意力机制和高维结构蛋白质-配体相互作用指纹(SPLIF)相结合，用于METTL3靶点的特异性建模	研究主要针对METTL3靶点，需要进一步验证在其他生物靶点上的适用性	开发更精确可靠的蛋白质-配体相互作用评分函数，用于结构基础虚拟筛选	METTL3蛋白质及其配体化合物	机器学习	NA	结构基础虚拟筛选，分子对接	3D CNN, 多头注意力机制	3D结构数据，化学化合物数据	采用基于骨架的数据分割策略和多个测试集，训练集活性化合物与诱饵化合物比例为1:50	NA	3D CNN与多头注意力机制结合架构	准确度，鲁棒性，可扩展性	NA
523	2025-10-07	Single Molecule Localization Super-resolution Dataset for Deep Learning with Paired Low-resolution Images 2025-Apr-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04979-w PMID:40268962	研究论文	本文介绍了一个用于深度学习超分辨率显微镜的生物图像数据集DL-SMLM，包含配对的低分辨率荧光图像和超分辨率SMLM数据	提供了首个包含六种不同亚细胞结构配对标定数据的公共超分辨率数据集，支持通过数据分割生成数千个训练对	数据集仅包含六种特定亚细胞结构，可能无法覆盖所有生物学研究需求	解决深度学习超分辨率显微镜领域公共数据集稀缺的问题	微管、内质网腔体和膜、网格蛋白包被小窝、线粒体外膜和内膜等亚细胞结构	计算机视觉	NA	单分子定位显微镜(SMLM), DNA折纸技术	深度学习超分辨率模型	生物荧光图像	188组原始SMLM数据，每个低分辨率图像包含100个信号水平	NA	NA	NA	NA
524	2025-10-07	Efficient urban flood control and drainage management framework based on digital twin technology and optimization scheduling algorithm 2025-Apr-22, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123711 PMID:40319783	研究论文	提出基于数字孪生技术和优化调度算法的城市防洪排涝管理框架	融合数字孪生平台与深度学习多目标优化算法，实现排水泵站调度规则的智能优化	未明确说明模型在不同城市规模下的泛化能力	提升城市防洪排涝系统的综合管理能力	河湖水系与城市排水系统	智慧城市	NA	数字孪生技术,PLC技术,Unity3D引擎	深度学习模型,多目标优化算法	实时监测数据,水位数据,泵站运行数据	多种河流入流和排水操作场景	Unity3D	NA	NSE系数,相对误差,水位降低百分比	NA
525	2025-10-07	Large-Scale Deep Learning-Enabled Infodemiological Analysis of Substance Use Patterns on Social Media: Insights From the COVID-19 Pandemic 2025-Apr-17, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/59076 PMID:40244656	研究论文	利用深度学习分析社交媒体数据研究COVID-19大流行期间物质使用模式的变化	首次在大规模社交媒体数据上应用RoBERTa模型进行信息流行病学分析，结合人机协同策略增强模型性能，并开发实时监测应用	研究基于社交媒体数据，可能存在选择偏差和代表性不足的问题	分析COVID-19大流行期间物质使用模式的变化趋势，为公共卫生干预提供依据	2019年1月至2021年12月的11.3亿条Twitter推文	自然语言处理	物质使用障碍	社交媒体数据分析，主题建模，聚类分析	RoBERTa	文本	11.3亿条推文，识别出900万条物质使用相关推文	PyTorch	RoBERTa	NA	NA
526	2025-10-07	Generating Artificial Patients With Reliable Clinical Characteristics Using a Geometry-Based Variational Autoencoder: Proof-of-Concept Feasibility Study 2025-Apr-17, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63130 PMID:40245392	研究论文	本研究开发了一种基于几何变分自编码器的人工患者生成方法，用于增强医疗数据	首次将几何变分自编码器应用于高维度、小样本的表格数据，实现了人工患者的可靠生成	需要进一步研究整合纵向动态数据以映射患者轨迹	测试生成具有可靠临床特征的人工患者的可行性	521名使用数字对话代理准备麻醉的真实患者	机器学习	麻醉相关疾病	变分自编码器(VAE)	VAE	表格数据	521名真实患者，可生成多达10,000名人工患者	NA	几何变分自编码器	保真度评分, 过滤相似度评分, κ一致性系数	NA
527	2025-10-07	A CT-based deep learning-driven tool for automatic liver tumor detection and delineation in patients with cancer 2025-Apr-15, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102032 PMID:40118052	研究论文	开发了一种基于CT的深度学习工具SALSA，用于自动检测和勾画癌症患者的肝脏肿瘤	开发了全自动肝脏肿瘤检测和分割工具，在外部验证队列中表现优于现有最先进模型和放射科医生间的一致性	NA	开发自动肝脏肿瘤检测和分割工具以改善癌症患者管理	癌症患者的肝脏肿瘤（原发性和转移性）	计算机视觉	肝癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习	医学影像（CT扫描）	1,598个CT扫描和4,908个肝脏肿瘤	NA	NA	精确度, Dice相似系数（DSC）	NA
528	2025-10-07	Deep Learning Cerebellar Magnetic Resonance Imaging Segmentation in Late-Onset GM2 Gangliosidosis: Implications for Phenotype 2025-Apr-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.08.25325262 PMID:40297453	研究论文	使用深度学习MRI分割技术分析晚发型GM2神经节苷脂沉积症患者小脑萎缩的区域特异性差异	首次使用深度学习小脑特异性分割技术揭示晚发型Tay-Sachs病和Sandhoff病在小脑萎缩模式上的差异	样本量较小（特别是LOSD组仅5例），需要更多研究直接比较表型特征和分子病理差异	确定晚发型GM2神经节苷脂沉积症中小脑萎缩是否具有区域特异性	晚发型Tay-Sachs病患者（n=20）、晚发型Sandhoff病患者（n=5）和神经典型对照组（n=1038）	医学影像分析	神经退行性疾病	磁共振成像	深度学习	MRI图像	LOTS患者20例，LOSD患者5例，神经典型对照1038例	NA	NA	NA	NA
529	2025-10-07	Fine extraction of multi-crop planting area based on deep learning with Sentinel- 2 time-series data 2025-Apr, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36405-4 PMID:40257731	研究论文	基于深度学习和Sentinel-2时间序列数据开发多作物种植面积精细提取模型	结合CNN-LSTM和Bi-LSTM深度学习模型，利用月度合成NDVI时间序列数据进行多作物分类	NA	为多作物分类提供有效的深度学习模型	山东省西北部、西南部和东部地区的多作物种植面积	计算机视觉	NA	遥感技术，NDVI时间序列分析	CNN-LSTM, Bi-LSTM	遥感时间序列图像数据	NA	NA	CNN-LSTM, Bi-LSTM	总体准确率，决定系数(R)	NA
530	2025-10-07	Contrastive pretraining improves deep learning classification of endocardial electrograms in a preclinical model 2025-Apr, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.01.008 PMID:40321744	研究论文	本研究通过对比预训练方法提升深度学习模型对犬类心房颤动模型中心内膜电图的分类性能	首次将SimCLR对比学习框架应用于心内膜电图分析，通过无监督预训练提升小样本驱动灶检测任务的性能	研究基于动物模型数据，尚未在人类临床数据上验证	提高心房颤动驱动灶检测算法的准确性	犬类心房颤动模型的心内膜电图数据	机器学习	心血管疾病	心内膜电图记录	CNN	电生理信号	113,000个未标记的64电极测量数据	SimCLR, PyTorch	残差神经网络	准确率	NA
531	2025-10-07	Quantitative assessment of in vivo nuclei and layers of human skin by deep learning-based OCT image segmentation 2025-Apr-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.558675 PMID:40321995	研究论文	本研究使用基于深度学习的OCT图像分割方法对人体皮肤层和角质形成细胞核进行定量评估	采用深度监督学习目标函数分别考虑皮肤层全局特征和细胞核局部特征的多类别分割模型	显微镜系统分辨率的限制和人工标注的变异性	开发基于深度学习的OCT图像分割方法用于人体皮肤结构的定量测量	人体皮肤层和角质形成细胞核	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	图像	NA	NA	U-Net	Dice系数	NA
532	2025-05-04	HoRNS-CNN model: an energy-efficient fully homomorphic residue number system convolutional neural network model for privacy-preserving classification of dyslexia neural-biomarkers 2025-Apr-30, Brain informatics DOI:10.1186/s40708-025-00256-z PMID:40304880	研究论文	介绍了一种名为HoRNS-CNN的能效高、全同态加密的卷积神经网络模型，用于保护隐私的阅读障碍神经生物标志物分类	结合了残数系统全同态加密方案(RNS-FHE)的能效特性和预训练深度CNN模型的高准确性，解决了现有FHE CNN模型在准确性、加密/解密延迟、能效、特征提取时间和密文图像扩展方面的问题	NA	开发一种能效高、隐私保护的深度学习模型，用于神经影像数据的分类	与阅读障碍相关的神经生物标志物	数字病理学	神经发育障碍	全同态加密(FHE), 残数系统(RNS)	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
533	2025-05-04	Automatic melanoma and non-melanoma skin cancer diagnosis using advanced adaptive fine-tuned convolution neural networks 2025-Apr-30, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02279-8 PMID:40304929	research paper	提出了一种使用自适应微调卷积神经网络（CNN）的智能计算机辅助系统，用于自动诊断黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌	采用两阶段迁移学习方法和预训练CNN，通过PCA替换全连接层以挖掘皮肤癌图像的判别性特征，有效缓解过拟合问题	训练数据有限，可能存在过拟合风险，且传统方法存在高计算成本和缺乏可解释性的问题	开发一种高效、准确的自动皮肤癌诊断系统，以辅助医疗专业人员进行早期筛查	皮肤癌图像	computer vision	skin cancer	deep learning, transfer learning, principal component analysis (PCA)	CNN	image	NA	NA	NA	NA	NA
534	2025-05-04	Self-supervised learning for label-free segmentation in cardiac ultrasound 2025-Apr-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59451-5 PMID:40307208	研究论文	本文提出了一种结合计算机视觉、临床知识和深度学习的自监督学习流程，用于心脏超声的无标签分割	开发了一种无需手动标注的自监督分割方法，其性能与监督学习相当，且具有临床有效性	虽然在大规模数据集上进行了测试，但部分结果的置信区间较宽，可能需要进一步验证	开发一种无需手动标注的心脏超声分割方法，提高分割效率和可重复性	心脏超声图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	自监督学习	超声图像	450例超声心动图用于训练，18,423例用于测试（包括外部数据），其中553例有对应的心脏MRI	NA	NA	NA	NA
535	2025-05-04	Blockchain based solid waste classification with AI powered tracking and IoT integration 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97030-2 PMID:40307309	研究论文	本研究提出了一种结合AI、物联网和区块链技术的智能垃圾分类模型，旨在优化垃圾收集和回收过程	整合了AI、物联网和区块链技术，实现了实时垃圾分类和安全透明的数据存储	未提及具体性能评估结果和系统实际部署的可行性	通过智能决策和安全数据处理改善垃圾管理和可持续性	智能城市中的垃圾管理系统	机器学习	NA	机器学习和深度学习	ML和DL模型	物联网传感器数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
536	2025-05-04	A hybrid deep learning framework for early detection of diabetic retinopathy using retinal fundus images 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99309-w PMID:40307328	研究论文	提出了一种结合CNN和RNN的混合深度学习框架，用于通过视网膜眼底图像早期检测糖尿病视网膜病变	结合CNN和RNN，利用多时间点视网膜扫描的时间信息提高检测准确性，并引入注意力机制捕捉最相关的数据特征	未提及模型在临床环境中的实际应用效果验证	开发自动化的糖尿病视网膜病变早期检测系统	糖尿病视网膜病变患者	数字病理学	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN+RNN混合模型	视网膜眼底图像	使用了DRIVE、Kaggle和Eyepacs三个公开数据集	NA	NA	NA	NA
537	2025-05-04	Selective laser cleaning of microbeads using deep learning 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99646-w PMID:40307358	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和飞秒激光技术的选择性激光清洁方法，用于高效、精确地去除表面污染物	通过集成神经网络预测每次激光脉冲后的样本外观，实现了自适应、实时的清洁过程，显著提高了清洁效率和精度	研究仅使用了直径为15微米的聚苯乙烯微珠作为污染物模型，可能无法完全代表所有实际应用场景中的污染物类型	开发一种高效、精确的选择性激光清洁方法，以减少能源消耗和基材损伤	聚苯乙烯微珠（直径15微米）作为表面污染物模型	机器视觉	NA	飞秒激光脉冲技术	神经网络	图像	使用聚苯乙烯微珠作为污染物模型，具体样本数量未提及	NA	NA	NA	NA
538	2025-05-04	A deep learning based framework for enhanced reference evapotranspiration estimation: evaluating accuracy and forecasting strategies 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99713-2 PMID:40307385	研究论文	本文评估了三种深度学习序列模型（LSTM、N-BEATS和TCN）在预测日参考蒸散发（ET）中的性能，并进一步利用表现最佳的TCN模型评估了两种ET预测策略	首次比较了LSTM、N-BEATS和TCN三种深度学习模型在ET预测中的性能，并提出了递归策略以提高数据稀缺情况下的预测准确性	研究仅针对特定数据集进行评估，未考虑不同地理区域和气候条件下的模型泛化能力	开发高效准确的参考蒸散发预测方法以优化农业水资源管理	参考蒸散发（ET）的时间序列数据	机器学习	NA	深度学习时间序列预测	LSTM, N-BEATS, TCN	时间序列数据	未明确说明样本数量	NA	NA	NA	NA
539	2025-05-04	Targeted molecular generation with latent reinforcement learning 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99785-0 PMID:40307420	research paper	提出了一种利用强化学习在预训练生成模型的潜在空间中优化分子的新方法	采用近端策略优化（PPO）在生成模型的潜在空间中导航，无需显式定义化学规则，且方法对底层架构不可知	NA	开发计算方法来生成具有特定理化性质或生物活性的分子，以辅助药物发现	分子生成与优化	machine learning	NA	reinforcement learning, proximal policy optimization (PPO)	autoencoder	molecular data	NA	NA	NA	NA	NA
540	2025-05-04	Deep learning-based classification of coronary arteries and left ventricle using multimodal data for autonomous protocol selection or adjustment in angiography 2025-Apr-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99651-z PMID:40307429	研究论文	该研究提出了一种基于深度学习的算法，用于自主检测冠状动脉和左心室，并调整血管造影中的成像参数	开发了一种多模态深度学习模型，能够在无血管结构的单X射线帧上准确分类心脏解剖结构，实现成像参数的自动选择和调整	研究仅使用了275个放射序列进行训练和验证，可能限制了模型的泛化能力	优化血管造影中的X射线成像参数选择，以提高图像质量并减少辐射暴露	左冠状动脉（LCA）、右冠状动脉（RCA）和左心室（LV）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	ResNet-50, MLP, 多模态模型	X射线图像和C臂角度数据	275个放射序列用于训练和验证，146个独立测试序列用于评估	NA	NA	NA	NA