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
801	2025-10-07	Towards automated and reliable lung cancer detection in histopathological images using DY-FSPAN: A feature-summarized pyramidal attention network for explainable AI 2025-May-10, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108500 PMID:40381571	研究论文	提出DY-FSPAN深度学习框架用于肺组织病理图像的自动癌症检测，平衡性能与可解释性	结合Y形模块和注意力机制增强空间特征表示，同时保持感受野一致性，通过Grad-CAM实现特征可视化	NA	开发可靠且可解释的肺癌自动检测方法	肺组织病理图像	数字病理	肺癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	DY-FSPAN, Y-blocks, 注意力机制	准确率	NA
802	2025-10-07	IBDome: An integrated molecular, histopathological, and clinical atlas of inflammatory bowel diseases 2025-May-06, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6443303/v1 PMID:40386420	研究论文	本研究构建了一个整合分子、组织病理学和临床数据的炎症性肠病图谱IBDome	首次整合多组学数据与组织病理学图像，开发了基于基础模型的深度学习方法来预测疾病活动度	样本量相对有限（1002例），且为多队列研究设计	通过多组学和 multimodal 分析提升对炎症性肠病的理解和临床管理	1002例IBD患者和非IBD对照的临床样本	数字病理学	炎症性肠病	全外显子组测序, RNA测序, 血清蛋白质组学, 组织病理学评估	深度学习, 基础模型	基因组数据, 转录组数据, 蛋白质组数据, 组织病理学图像	1002例患者和对照	NA	基础模型	组织学疾病活动度评分预测准确性	NA
803	2025-10-07	A Bi-modal Temporal Segmentation Network for Automated Segmentation of Focal Liver Lesions in Dynamic Contrast-enhanced Ultrasound 2025-May, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2024.12.014 PMID:39952824	研究论文	开发并验证用于动态对比增强超声视频中局灶性肝脏病变自动分割的双模态时序分割网络	提出BTS-Net双模态时序分割网络，首次实现动态CEUS视频中FLL的自动分割，并支持自动生成时间-强度曲线	回顾性研究，样本量相对有限（232例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动化的深度学习模型用于局灶性肝脏病变的医学图像分割	接受动态对比增强超声检查的局灶性肝脏病变患者	医学图像分析	肝脏疾病	动态对比增强超声	深度学习分割网络	超声视频序列	232例单发局灶性肝脏病变患者（160名男性，中位年龄56岁）	NA	BTS-Net	Dice分数, IoU, Hausdorff距离, 组内相关系数, Pearson相关系数	NA
804	2025-10-07	Artificial intelligence in drug resistance management 2025-May, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-025-04282-w PMID:40235844	综述	本文综述了人工智能在抗菌药物耐药性管理中的应用，重点探讨了深度学习与机器学习在预测耐药模式和发现新型抗生素方面的作用	系统总结了多种AI模型（朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络）在抗菌药物耐药性管理中的创新应用，包括耐药表型预测、新抗生素发现和耐药相关突变检测	面临数据隐私保护、算法透明度不足、数据稀缺性、伦理考量以及需要加强跨学科合作等挑战	探讨人工智能技术在抗菌药物耐药性管理中的应用潜力与挑战	抗菌药物耐药性（AMR）	机器学习	传染病	深度学习，机器学习	Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks	NA	NA	NA	NA	NA	NA
805	2025-10-07	Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling 2025-May, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109496 PMID:40344874	研究论文	提出一种基于视频的低成本空气质量估计系统AQP-Mamba，通过选择性状态空间建模实现多污染物浓度和空气质量指数的准确预测	首次将选择性状态空间模型(SSM)与混合预测器结合用于视频空气质量分析，通过四种扫描技术双向处理时空特征，实现线性复杂度的长距离依赖捕捉	研究仅基于巴基斯坦拉合尔六个监测站的数据，需要在更广泛地理区域验证模型泛化能力	开发高效且成本效益高的空气质量预测模型，支持主动污染控制	室外空气质量，包括PM2.5、PM10污染物浓度和空气质量指数(AQI)	计算机视觉	NA	视频分析，深度学习	选择性状态空间模型(SSM)，混合预测器	视频	13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔六个监测站的每小时空气质量数据	NA	AQP-Mamba，选择性状态空间模型，混合预测器	R平方(PM2.5: 0.91, PM10: 0.90, AQI: 0.92)，准确率(94.57%)，精确率(93.86%)，召回率(94.20%)，F1分数(93.44%)	实时性能，每个视频处理延迟1.98秒
806	2025-10-07	Robust automatic train pass-by detection combining deep learning and sound level analysis 2025-May-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036754 PMID:40387613	研究论文	提出结合深度学习和声级分析的创新方法，用于自动检测列车通过事件	首次将通用车辆噪声分类器与声级分析和梅尔频谱图分类相结合，专门针对列车通过检测	NA	开发自动声音事件检测和分类方法以控制高噪声水平	列车通过时产生的声音信号	机器学习	NA	声级分析，梅尔频谱图分析	深度学习分类器	音频信号	多种长期信号	NA	NA	时间重叠度90%	NA
807	2025-10-07	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的循环血小板全面分析直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用深度学习技术对循环血小板进行全面图像分析，直接观察血栓状态并评估抗血小板治疗效果	样本量相对有限（207例患者），需要更大规模研究验证	开发直接评估冠状动脉疾病抗血小板治疗效果的新方法	冠状动脉疾病患者	数字病理学	冠状动脉疾病	基于图像的细胞分析，深度学习分析	深度学习	全血样本图像	207例冠状动脉疾病患者	NA	NA	血小板聚集体浓度测量	NA
808	2025-10-07	An efficient trustworthy cyberattack defence mechanism system for self guided federated learning framework using attention induced deep convolution neural networks 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01561-7 PMID:40374691	研究论文	提出一种基于注意力机制深度卷积神经网络的联邦学习框架网络攻击防御系统	将自引导联邦学习与攻击情报相结合，采用多模型融合架构和优化算法提升网络安全防御能力	NA	开发隐私保护且高效的网络攻击防御机制	分布式系统中的网络攻击防御	机器学习	NA	联邦学习	CNN, BiLSTM, GRU, 注意力机制	网络流量数据	CIC-IDS-2017和UNSW-NB15数据集	NA	卷积神经网络、双向长短期记忆网络、门控循环单元、注意力机制融合模型(CBLG-A)	准确率	NA
809	2025-10-07	Research on agricultural disease recognition methods based on very large Kernel convolutional network-RepLKNet 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01553-7 PMID:40374696	研究论文	本研究提出了一种基于超大核卷积网络RepLKNet的植物病害识别方法	采用超大核卷积设计显著扩大感受野，增强特征表示能力，克服传统小核卷积在捕获长距离依赖和全局上下文信息方面的局限性	NA	提高植物病害识别的准确性和效率	植物病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	95,865张图像，涵盖61种病害类别	NA	RepLKNet	总体准确率(OA), 平均准确率(AA), Kappa系数	NA
810	2025-10-07	SpectroFusionNet a CNN approach utilizing spectrogram fusion for electric guitar play recognition 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00287-w PMID:40374708	研究论文	提出SpectroFusionNet深度学习框架，通过声谱图融合实现电吉他演奏技术的自动识别	采用多种声谱图融合策略（早期融合和晚期融合）结合轻量级模型提取判别性特征	在实时音频数据集上准确率仅为70.9%，泛化能力有待提升	开发自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架	电吉他演奏音频信号	机器学习	NA	声谱图分析（MFCC、CWT、Gammatone）	CNN	音频	9种不同的吉他声音类别	NA	MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50	准确率, 精确率, 召回率	NA
811	2025-10-07	The analysis of entrepreneurship evaluation system for talent cultivation in artistic creativity and animation under artificial intelligence 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01437-w PMID:40374747	研究论文	本研究构建了基于BPNN与StyleGAN融合的艺术创意创新评估模型，旨在为高校动画专业人才培养提供新的技术手段	首次将BP神经网络与StyleGAN算法融合应用于艺术创意评估，解决了传统方法主观性强和缺乏量化指标的问题	未提及模型在不同艺术风格和文化背景下的泛化能力验证	探索深度学习与人工智能在艺术创意评估系统中的应用，为高校动画专业人才培养提供新视角	艺术创意图像数据及高校动画专业人才培养体系	计算机视觉	NA	深度学习，图像处理	BPNN, GAN	图像	NA	NA	Backpropagation Neural Network, Style-Based Generative Adversarial Network	损失函数值, 拟合效果, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
812	2025-10-07	Enhancing medical explainability in deep learning for age-related macular degeneration diagnosis 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01496-z PMID:40374798	研究论文	提出一种用于年龄相关性黄斑变性诊断的多任务学习框架，通过同时进行分类和病变分割增强深度学习模型的可解释性	引入多任务学习框架结合分类和病变分割，并提出医学可解释性指数(MXI)量化热图的医学相关性	仅在ADAM数据集上进行训练和评估，分割任务的Dice相似系数(0.59)仍有提升空间	增强深度学习模型在年龄相关性黄斑变性诊断中的医学可解释性	年龄相关性黄斑变性患者的眼底图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	深度学习	多任务学习框架	眼底图像	ADAM数据集	NA	NA	AUC, Dice相似系数	NA
813	2025-10-07	A monocular endoscopic image depth estimation method based on a window-adaptive asymmetric dual-branch Siamese network 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96804-y PMID:40374825	研究论文	提出一种基于窗口自适应非对称双分支孪生网络的单目内窥镜图像深度估计方法	设计了窗口自适应非对称双分支孪生网络架构，结合改进的轻量级SE模块和交叉注意力特征融合模块	NA	解决内窥镜图像低纹理和光照不均条件下的深度估计问题	医学内窥镜图像	计算机视觉	NA	深度学习	孪生网络	图像	使用EAD2019、Hamlyn、M2caiSeg、UCL医学数据集和NYUDepthV2非医学数据集	NA	非对称双分支孪生网络，改进的Squeeze-and-Excitation模块	RMSE, AbsRel, FLOPs, 运行时间	NA
814	2025-10-07	A hybrid super learner ensemble for phishing detection on mobile devices 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02009-8 PMID:40374830	研究论文	本文提出了一种名为Phish-Jam的混合超级学习器集成模型，专门用于移动设备上的钓鱼网站检测	提出了一种新型混合超级学习器集成模型，结合多种机器学习算法的预测结果，专注于从URL中提取特征，包括手工特征、基于Transformer的文本嵌入和其他深度学习架构	NA	开发适用于移动设备的钓鱼网站检测解决方案	钓鱼网站和合法网站	机器学习	NA	机器学习，深度学习	集成学习，Transformer	URL数据	NA	NA	Transformer	准确率，精确率，MCC，F1分数	移动设备
815	2025-05-19	Dual-Domain deep prior guided sparse-view CT reconstruction with multi-scale fusion attention 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02133-5 PMID:40374874	研究论文	提出了一种双域深度先验引导的多尺度融合注意力模型（DPMA），用于稀疏视图CT重建，以提高重建精度并确保数据一致性和稳定性	结合残差正则化策略、多尺度融合注意力机制和基于物理信息的一致性模块，有效整合深度学习先验与基于模型的优化	未明确提及具体样本量或实验规模	提高稀疏视图CT重建的精度和稳定性	稀疏视图CT图像	计算机视觉	NA	CT重建	DPMA（双域深度先验引导的多尺度融合注意力模型）	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
816	2025-05-19	Deep Learning Reaction Framework (DLRN) for kinetic modeling of time-resolved data 2025-May-15, Communications chemistry IF:5.9Q1 DOI:10.1038/s42004-025-01541-y PMID:40374886	research paper	介绍了一种基于深度学习的框架DLRN，用于从时间分辨数据集中快速提供动力学反应网络、时间常数和振幅	DLRN框架在性能上与经典拟合分析相当，甚至在某些情况下表现更优，能够处理复杂动力学和多时间尺度数据集	未明确提及具体局限性	开发一种深度学习框架，用于化学动力学建模和时间分辨数据分析	时间分辨数据集，包括时间分辨光谱和琼脂糖凝胶电泳数据等	machine learning	NA	深度学习	DLRN	时间分辨数据	未明确提及样本数量	NA	NA	NA	NA
817	2025-05-19	Segmentation of the thoracolumbar fascia in ultrasound imaging: a deep learning approach 2025-May-15, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01720-2 PMID:40375198	研究论文	本研究探讨了使用深度学习方法从超声图像中分割胸腰筋膜的可行性	首次应用深度学习技术对胸腰筋膜进行自动分割，以解决超声检查中操作者和设备设置带来的挑战	研究样本量相对有限，且需要进一步验证模型在其他临床环境中的适用性	填补胸腰筋膜在临床常规检查中难以有效评估的技术空白	腰痛患者的胸腰筋膜超声图像	医学影像分析	腰痛	超声成像	U-Net	图像	538张超声图像（来自腰痛患者），外加87张测试图像和另一个中心的额外测试集	NA	NA	NA	NA
818	2025-05-19	Deep learning-based prediction of individualized Real-time FSH doses in GnRH agonist long protocols 2025-May-15, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06562-8 PMID:40375277	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于预测接受控制性卵巢刺激（COS）患者的个性化每日FSH剂量	首次应用跨时间和跨特征的深度学习框架，在整个COS过程中进行每日个性化FSH剂量预测	目前受限于回顾性、单中心设计	优化辅助生殖中的控制性卵巢刺激（COS）结果	接受GnRH激动剂长方案COS的患者	机器学习	生殖健康	深度学习	CTFE（跨时间和跨特征编码）	临床数据	13,788个IVF/ICSI周期（2018年1月至2020年12月）	NA	NA	NA	NA
819	2025-05-19	EnGCI: enhancing GPCR-compound interaction prediction via large molecular models and KAN network 2025-May-15, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02238-3 PMID:40375308	研究论文	本文提出了一种名为EnGCI的新模型，用于增强G蛋白偶联受体-化合物相互作用（GCI）的预测能力	EnGCI模型结合了两种互补模块：一种从零开始学习分子特征，另一种利用预训练的大型分子模型提取分子特征，通过KAN网络进行决策，显著提高了预测准确性	NA	研究旨在提高G蛋白偶联受体-化合物相互作用（GCI）的预测能力，以促进药物发现和化学基因组学	G蛋白偶联受体（GPCRs）和化合物	机器学习	NA	深度学习	GIN, CNN, KAN	分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
820	2025-05-19	Applications of machine learning and deep learning in musculoskeletal medicine: a narrative review 2025-May-15, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02511-9 PMID:40375335	综述	本文综述了机器学习和深度学习在肌肉骨骼医学中的应用	提供了机器学习和深度学习在肌肉骨骼医学中的全面应用概述，包括不同机器学习概念及其临床应用	数据标注标准化不足，结果有效性不够，法律方面尚未明确	探讨机器学习和深度学习在肌肉骨骼医学中的应用及其潜力	肌肉骨骼医学领域	机器学习	肌肉骨骼疾病	机器学习，深度学习	监督学习，无监督学习，强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA