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
201	2025-11-07	Dynamic Hierarchical Convolutional Attention Network for Recognizing Motor Imagery Intention 2025-May, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3549583 PMID:40131750	研究论文	提出动态分层卷积注意力网络(DH-CAN)，通过综合学习脑电图信号的全局/局部空间特征和时频特征来识别运动想象意图	首次将脑区映射与图注意力网络结合，通过参数共享机制捕捉对称脑区的不对称运动想象模式，实现多层级特征融合	未明确说明模型计算复杂度及实时性表现，在更广泛数据集上的泛化能力有待验证	开发更有效的脑电图解码模型以准确识别运动想象意图	脑电图信号中的运动想象神经活动模式	脑机接口	NA	脑电图信号处理	CNN,图注意力网络	脑电图时序信号	两个公开数据集（具体数量未说明）	NA	动态分层卷积注意力网络(DH-CAN)，包含多尺度卷积块和图注意力网络	多种评估指标（具体指标未列明）	NA
202	2025-11-05	ProtFun: A Protein Function Prediction Model Using Graph Attention Networks with a Protein Large Language Model 2025-May-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.13.653854 PMID:40463264	研究论文	提出一种名为ProtFun的多模态深度学习架构，用于预测蛋白质功能	将蛋白质大语言模型嵌入作为蛋白质家族网络中的节点特征，并应用图注意力网络学习蛋白质嵌入	未在摘要中明确说明	开发计算方法来自动预测蛋白质功能	蛋白质序列和蛋白质家族网络	生物信息学	NA	蛋白质大语言模型，图注意力网络	GAT	蛋白质序列，蛋白质家族网络，InterPro蛋白质特征表示	三个基准数据集	NA	图注意力网络(GAT)	NA	NA
203	2025-11-05	The epigenomic landscape of single vascular cells reflects developmental origin and identifies disease risk loci 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.05.18.492517 PMID:40655014	研究论文	通过单细胞表观基因组和转录组分析揭示血管细胞发育起源与疾病风险位点的关联	首次在单细胞分辨率上系统分析不同血管部位的表观基因组景观，发现血管部位特异性的增强子调控网络	研究仅限于健康成年小鼠血管组织，人类样本验证不足	探究血管部位特异性疾病风险的生物学基础	健康成年小鼠三个血管部位（主动脉根和升主动脉、头臂动脉和颈动脉、降胸主动脉）的血管组织	生物信息学	心血管疾病	scATACseq, scRNAseq, GWAS, 深度学习	深度学习模型	表观基因组数据, 转录组数据, 基因组关联数据	三个血管部位的血管组织单细胞数据	ChromBPNet	base resolution深度学习模型	染色质可及性预测准确性	NA
204	2025-10-05	Performance of Artificial Intelligence in Diagnosing Lumbar Spinal Stenosis: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-May-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005174 PMID:39451133	系统评价与荟萃分析	本系统评价与荟萃分析评估人工智能在诊断腰椎管狭窄症中的表现	首次通过系统评价和荟萃分析全面评估AI技术对腰椎管狭窄症及其不同狭窄类型的诊断价值	需要进一步的外部验证以增强对不同狭窄类别的分析并提高轻中度狭窄的诊断准确性	评估人工智能诊断腰椎管狭窄症的价值，为智能诊断工具开发提供循证支持	腰椎管狭窄症及其不同类型和狭窄程度	医学影像分析	腰椎管狭窄症	深度学习, 机器学习	深度学习模型, 机器学习模型	医学影像数据	48篇纳入研究的样本汇总	NA	NA	准确率, 95%置信区间	R4.4.0统计软件
205	2025-10-05	Deep Learning of Cellular Metabolic Flux Distributions Predicts Lifespan 2025-May-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.22.623650 PMID:39651232	研究论文	本研究通过深度学习分析酵母代谢通量分布来预测寿命差异	首次发现代谢网络冗余性是寿命差异的根本原因，并识别出控制衰老速率的核心反应网络	研究仅限于单倍体酵母细胞，尚未在更复杂生物体中验证	探究遗传相同生物在相同环境下寿命差异的根本机制	单倍体单细胞酵母	机器学习	衰老相关疾病	代谢网络建模，基因敲除	RNN, CfNN, CNN	代谢通量分布数据，图像化通量数据	812个可行突变体，66,400个单个细胞，406,500个通量分布	NA	回归神经网络，分类神经网络，卷积神经网络	NA	NA
206	2025-10-05	Estimation of 3D Ground Reaction Force and 2D Center of Pressure Using Deep Learning and Load Cells Across Various Gait Conditions 2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113357 PMID:40968943	研究论文	提出一种使用鞋内三轴载荷传感器和深度学习模型估计三维地面反作用力和二维压力中心的方法	使用最小传感器配置在多种步态条件下实现精确的GRF和CoP估计，性能优于或相当于先前研究	内外侧方向分量精度较低，斜坡条件下垂直GRF误差相对较高	开发适用于真实环境的地面反作用力和压力中心估计系统	健康年轻成年人的步态数据	机器学习	NA	载荷传感器测量	FCNN, CNN, LSTM, Transformer	传感器数据	40名健康年轻成年人	NA	全连接神经网络, 卷积神经网络, 序列到序列LSTM, Transformer	均方根误差	NA
207	2025-10-05	LivecellX: A Scalable Deep Learning Framework for Single-Cell Object-Oriented Analysis in Live-Cell Imaging 2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.23.639532 PMID:40060645	研究论文	介绍LivecellX——一个基于深度学习的可扩展框架，用于活细胞成像中的单细胞定向分析	提出了分割校正新任务，开发了创新的评估指标和机器学习技术，并设计了轨迹级校正算法	NA	解决活细胞成像中细胞分割和追踪的准确性问题	活细胞成像中的单细胞动态	计算机视觉	NA	活细胞成像	CNN	图像	来自两种不同类型显微镜的新型成像数据集	PyTorch, TensorFlow	CS-Net	分割精度，轨迹分析准确性	并行计算
208	2025-10-05	Explainable deep learning for identifying cancer driver genes based on the Cancer Dependency Map 2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.28.651122 PMID:40654945	研究论文	开发可解释深度学习模型识别癌症驱动基因并分析突变模式	结合生物信息学知识构建监督学习模型xNNDriver和无监督可解释自编码器xAEDriver，同时识别单个驱动基因和多重驱动变异模式	未明确说明模型验证的具体数据集规模和外部验证结果	识别癌症驱动基因和突变模式，理解肿瘤进展机制	癌症细胞系和肿瘤样本中的驱动基因与突变	生物信息学	癌症	基因组依赖图谱分析	深度学习, 自编码器	基因组突变数据, 依赖评分数据	NA	NA	自编码器	NA	NA
209	2025-10-05	Harnessing machine learning for predicting successful weaning from mechanical ventilation: A systematic review 2025-05, Australian critical care : official journal of the Confederation of Australian Critical Care Nurses IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.aucc.2025.101203 PMID:40058181	系统综述	本文系统评估了机器学习模型在预测成人机械通气患者成功脱机方面的应用效果	首次系统评估机器学习在机械通气脱机预测中的应用，发现XGBoost模型表现最优，并指出该领域尚未使用Transformer等新架构	缺乏使用Transformer等新型架构的研究，研究数量有限（仅11项研究）	评估机器学习模型预测机械通气患者成功脱机的效果	接受机械通气的成人患者	机器学习	呼吸系统疾病	机器学习	XGBoost, LightGBM, 随机森林, 多层感知机, 逻辑回归, 人工神经网络, 卷积神经网络	临床数据	18,336例患者	NA	XGBoost, Light Gradient-Boosting Machine, 随机森林, 多层感知机, 人工神经网络, 卷积神经网络	准确率, 精确率, AUC	NA
210	2025-10-05	Deep learning predicts HER2 status in invasive breast cancer from multimodal ultrasound and MRI 2025-May-16, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2025.12475 PMID:40392960	研究论文	本研究开发基于超声和MRI的多模态深度学习模型，用于术前预测浸润性乳腺癌HER2状态	首次结合超声和MRI多模态影像构建深度学习模型预测乳腺癌HER2状态，相比单一模态显著提升诊断性能	研究为单中心回顾性研究，样本量有限，需要多中心前瞻性研究验证模型泛化能力	开发基于多模态影像的深度学习模型，实现乳腺癌HER2状态的术前无创预测	浸润性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像，磁共振成像	深度学习模型	医学影像	2021年1月至2024年7月期间在本机构接受超声和MRI检查的乳腺癌女性患者	NA	NA	AUC，灵敏度，特异性	NA
211	2025-10-05	Red Tide Detection Method Based on a Time Series Fusion Network Model: A Case Study of GOCI Data in the East China Sea 2025-May-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113455 PMID:40968987	研究论文	提出一种基于时间序列融合网络模型CSF-RTDNet的赤潮检测方法，应用于东海GOCI数据	融合多时序GOCI数据捕获赤潮时空特征，引入NDVI增强特征区分度，结合ECA通道注意力机制和新型ASPC-DSC特征提取模块，集成ConvLSTM解决连续多日检测中的时序特征挖掘不足问题	方法主要针对东海区域GOCI数据，在其他海域和传感器数据的适用性有待验证	提高赤潮检测精度，实现连续多日赤潮动态监测	东海海域的赤潮现象	计算机视觉	NA	GOCI遥感数据	ConvLSTM, 注意力机制	多时序遥感图像	NA	NA	CSF-RTDNet, ASPC-DSC, ECA	准确率, 精确率, 召回率, Kappa系数	NA
212	2025-10-05	StructScan3D v1: A First RGB-D Dataset for Indoor Building Elements Segmentation and BIM Modeling 2025-May-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113461 PMID:40969010	研究论文	本文提出了首个用于室内建筑元素分割和BIM建模的RGB-D数据集StructScan3D v1，并评估了基于Transformer的D-Former模型在该数据集上的语义分割性能	首个专门为室内建筑元素分割和BIM建模设计的RGB-D数据集，填补了该领域的数据空白	数据集仍在发展中，场景多样性有待扩展，注释需要进一步细化	推动计算机视觉和深度学习在建筑信息建模工作流程中的集成应用	室内建筑元素，包括墙壁、地板、天花板、窗户、门和杂项物体	计算机视觉	NA	RGB-D数据采集	Transformer	RGB-D图像	2594个标注帧，来自不同的室内环境（住宅和办公室空间）	NA	D-Former, Gemini, TokenFusion	平均交并比(mIoU)	NA
213	2025-10-05	Person Recognition via Gait: A Review of Covariate Impact and Challenges 2025-May-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113471 PMID:40969020	综述	本文全面回顾了步态识别方法，评估了协变量因素对识别性能的影响并探讨了实际应用挑战	系统分析协变量因素（如视角、服装、环境条件）对步态识别系统性能的影响，对比传统方法与深度学习技术	现有数据集存在局限性，先前研究常忽视协变量因素的影响	评估步态识别方法性能，分析协变量影响，为开发鲁棒的步态识别框架提供理论见解	人类步态识别系统	计算机视觉	NA	生物识别技术	深度学习	视频,图像	多种图像源数据库	NA	NA	NA	NA
214	2025-10-05	Uncertainty-Aware Parking Prediction Using Bayesian Neural Networks 2025-May-30, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113463 PMID:40969061	研究论文	提出一种基于贝叶斯神经网络的停车位可用性预测框架，能够显式建模认知不确定性和偶然不确定性	将贝叶斯神经网络应用于停车预测领域，首次同时建模认知和偶然不确定性，并集成上下文特征增强预测能力	贝叶斯神经网络计算复杂度较高，早期方法缺乏实时上下文集成	开发不确定性感知的停车可用性预测方法，减少交通拥堵并改善城市交通流动性	停车位占用率预测	智能交通系统	NA	贝叶斯神经网络	BNN, LSTM	时间序列数据，上下文特征数据	在不同训练数据条件下评估（90%，50%，10%训练数据）	NA	贝叶斯神经网络	准确率	NA
215	2025-10-05	MDFN: Enhancing Power Grid Image Quality Assessment via Multi-Dimension Distortion Feature 2025-May-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113414 PMID:40968964	研究论文	提出基于CNN和Transformer的多维度失真特征网络(MDFN)，用于提升电网图像质量评估的准确性	结合高频和低频特征、噪声和亮度特征，设计频率选择模块实现全局空间信息融合，改进CLS令牌的使用方式	未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界和计算效率	开发更准确的盲图像质量评估方法以筛选高质量电网图像	电网图像数据	计算机视觉	NA	盲图像质量评估(BIQA)	CNN, Transformer	图像	三个公共数据集和一个电网图像数据集	NA	多维度失真特征网络(MDFN)，包含双分支特征提取器和频率选择模块(FSM)	NA	NA
216	2025-10-05	Remaining Useful Life Prediction of Airplane Engine Based on Bidirectional Mamba and Causal Discovery 2025-May-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113429 PMID:40968998	研究论文	提出一种基于双向Mamba和因果发现的多模态飞机发动机剩余使用寿命预测模型	首次将Mamba深度学习模型与因果发现相结合，构建了Cau-BiMamba-LSTM混合架构，在预测性能和计算成本之间取得良好平衡	仅使用C-MAPSS数据集进行验证，未在其他工业设备数据集上测试泛化能力	开发高精度且计算效率高的设备剩余使用寿命预测方法	飞机发动机	机器学习	NA	因果发现，时间序列分析	BiMamba, LSTM, Attention机制	时间序列数据	C-MAPSS数据集	NA	Cau-BiMamba-LSTM（包含双向状态空间模型、注意力机制和LSTM）	预测精度，鲁棒性，响应速度	NA
217	2025-10-05	Multi-Dimensional Anomaly Detection and Fault Localization in Microservice Architectures: A Dual-Channel Deep Learning Approach with Causal Inference for Intelligent Sensing 2025-May-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113396 PMID:40968945	研究论文	提出一种双通道深度学习框架，用于微服务架构中的异常检测和故障定位	结合时序卷积网络与变分自编码器的双通道架构，并集成因果推理机制追踪故障传播路径	未明确说明模型在超大规模微服务集群中的扩展性表现	解决分布式微服务架构中的异常检测和故障定位挑战	微服务架构中的异构指标数据和故障传播路径	机器学习	NA	对比学习、因果推理	TCN, VAE	时序指标数据	NA	NA	时序卷积网络, 变分自编码器	准确率, F1分数, 精确率	适合实时监控的计算效率
218	2025-10-05	A Review of Optical-Based Three-Dimensional Reconstruction and Multi-Source Fusion for Plant Phenotyping 2025-May-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113401 PMID:40968971	综述	本文综述了基于光学技术的植物三维重建与多源融合方法在植物表型分析中的应用	系统比较了主动视觉技术、被动视觉技术和基于深度学习的植物三维重建方法，并探讨了多源数据融合策略	NA	总结植物三维重建技术在精准农业和植物表型分析中的研究进展与应用	植物三维重建技术及其在农业领域的应用	计算机视觉	NA	结构光、飞行时间法、激光扫描、立体视觉、运动恢复结构	NeRF, CNN, 3DGS	三维图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
219	2025-10-05	A Multimodal Deep Learning Approach for Legal English Learning in Intelligent Educational Systems 2025-May-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113397 PMID:40968969	研究论文	提出一种基于视觉和声学传感器输入的多模态法律英语问答系统，通过统一编码机制和动态注意力建模提升学习者的法律语境理解和表达能力	集成图像、文本和语音信息的多模态法律英语问答系统，采用统一的视觉-语言-语音编码机制和动态注意力建模	NA	提升法律英语教学中的多模态输入处理和复杂推理任务能力	法律英语学习者	自然语言处理	NA	多模态深度学习	深度学习	图像,文本,语音	NA	NA	统一视觉-语言-语音编码机制	BLEU,ROUGE,精确率,召回率,准确率,匹配准确率,Recall@1,Recall@5,MRR	NA
220	2025-10-05	Sustainable Self-Training Pig Detection System with Augmented Single Labeled Target Data for Solving Domain Shift Problem 2025-May-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113406 PMID:40968996	研究论文	提出一种基于自训练的猪只检测系统，通过单标签目标数据和遗传算法数据增强解决猪舍环境中的域偏移问题	引入单标签目标样本(SLOT)、基于遗传算法的数据增强搜索(DAS)和超低阈值伪标签策略，显著提升域适应性能	仅依赖单标签目标数据，可能在某些极端域偏移情况下性能有限	解决猪舍监控系统中因环境差异导致的域偏移问题，提升检测模型在真实场景中的适应性	猪舍环境中的猪只检测	计算机视觉	NA	深度学习，域适应，数据增强	目标检测模型	图像	使用单标签目标样本(SLOT)数据	NA	NA	平均精度(AP)	NA