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
1121	2025-05-12	Comparison of deep learning models for facial attractiveness assessment on 3D photos 2025-Jun, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105735 PMID:40199417	研究论文	本研究比较了几种著名的CNN模型在中国6-18岁正畸患者面部吸引力评估中的准确性和精确性	首次在3D照片上比较了多种CNN模型在面部吸引力评估中的表现，并分析了模型准确性与训练效率之间的权衡	研究仅针对中国6-18岁正畸患者，样本多样性可能有限	评估不同CNN模型在面部吸引力评估中的性能	中国6-18岁正畸患者的面部3D照片	计算机视觉	正畸	3D摄影	CNN (包括ResNet18, ResNet50, ResNet101, VGG-16, VGG-19, Inception-v3, MobileNet-v2, DenseNet121)	3D照片转换的2D RGB图像	1272名患者的3D照片	NA	NA	NA	NA
1122	2025-05-12	SapFlower: an automated tool for sap flow data preprocessing, gap-filling, and analysis using deep learning 2025-Jun, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70107 PMID:40200603	research paper	介绍了一个名为SapFlower的自动化工具，用于处理、填补和分析植物液流数据	整合了自动清洗、机器学习和深度学习模型，能够高效处理液流数据中的噪声和缺失值	未来需要针对不同树种进行特定校正，并支持更多测量方法	提高植物液流数据处理的效率和可访问性	植物液流数据	machine learning	NA	thermal dissipation probes (TDP)	random forest, Gaussian process regression, LSTM, BiLSTM	sap flow data	NA	NA	NA	NA	NA
1123	2025-05-12	Predicting lung cancer bone metastasis using CT and pathological imaging with a Swin Transformer model 2025-Jun, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2025.100681 PMID:40342492	research paper	开发了一种基于Swin Transformer的多模态深度学习模型，用于通过整合CT成像和病理数据预测肺癌患者的骨转移风险	首次将Swin Transformer模型应用于多模态（CT和病理图像）数据融合，以预测肺癌骨转移风险	样本量相对较小（215例患者），且未提及外部验证集的结果	早期预测肺癌患者的骨转移风险，以实现及时干预并改善患者预后	215例确诊肺癌患者（包括有和无骨转移的患者）	digital pathology	lung cancer	CT成像和数字化组织病理学成像	Swin Transformer	image	215例肺癌患者	NA	NA	NA	NA
1124	2025-05-11	Food-derived DPP4 inhibitors: Drug discovery based on high-throughput virtual screening and deep learning 2025-Jun-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143505 PMID:40015027	研究论文	本研究通过高通量虚拟筛选和深度学习技术，从食物来源中开发了六种改良化合物，作为治疗2型糖尿病的潜在候选药物	结合虚拟筛选、深度学习算法、ADMET特性评估和分子动力学模拟，发现并改良了六种食物来源的DPP-4抑制剂	未提及临床试验结果，仅进行了体外和计算机模拟评估	发现新型食物来源的DPP-4抑制剂用于治疗2型糖尿病	六种食物来源的DPP-4抑制化合物	药物发现	2型糖尿病	高通量虚拟筛选、深度学习算法、ADMET评估、分子动力学模拟	深度学习模型	化学化合物数据	六种化合物	NA	NA	NA	NA
1125	2025-10-07	A deep learning-based, real-time image report system for linear EUS 2025-Jun, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2024.10.030 PMID:39427992	研究论文	开发基于深度学习的超声内镜自动图像报告系统，实现实时自动图像采集和报告生成	首个基于深度学习的实时超声内镜自动图像报告系统，集成八个深度学习模型	研究样本量相对有限，仅在一家医院进行前瞻性测试	提高超声内镜检查图像采集的完整性和质量	接受超声内镜检查的胆胰疾病患者	计算机视觉	胆胰疾病	超声内镜	深度学习模型	医学图像	235,784张图像用于训练测试，114名患者参与前瞻性测试	NA	NA	完整性百分比，置信区间，P值	NA
1126	2025-10-07	Incorporating Radiologist Knowledge Into MRI Quality Metrics for Machine Learning Using Rank-Based Ratings 2025-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29672 PMID:39690114	研究论文	本研究开发了一种基于放射科医生图像排序和深度学习模型的MRI图像质量评估指标	将放射科医生的专业知识通过图像排序方式融入深度学习模型，开发专门针对MRI的图像质量评估指标	研究为回顾性设计，观察者间一致性相对较低(61.47%)	开发专门针对MRI图像的深度学习质量评估指标	NYU fastMRI Initiative神经数据库中的MRI图像	医学影像分析	神经系统疾病	MRI成像	深度学习	医学图像	2916个独特图像对的19,344个排序，来自7名放射科医生评估	NA	EfficientNet, IQ-Net	准确率, Cohen's kappa, 均方误差, 结构相似性	NA
1127	2025-10-07	Computer-Aided Detection (CADe) and Segmentation Methods for Breast Cancer Using Magnetic Resonance Imaging (MRI) 2025-Jun, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29687 PMID:39781684	综述	本文全面综述了基于磁共振成像的乳腺癌计算机辅助检测系统技术现状与发展方向	系统梳理了从传统算法到先进深度学习模型的演进，特别关注多参数MRI采集的CADe实现	系统面临假阳性和假阴性率波动、大数据解读复杂性、性能变异性、缺乏大规模多中心研究等问题	提升乳腺癌早期检测效果，优化计算机辅助检测系统在临床实践中的应用	乳腺癌磁共振成像数据	计算机视觉	乳腺癌	磁共振成像	监督学习,无监督学习,深度学习	医学影像	NA	NA	U-Net	NA	NA
1128	2025-10-07	A bioinspired microbial taste chip with artificial intelligence-enabled high selectivity and ultra-short response time 2025-Jun-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117264 PMID:39987654	研究论文	开发了一种基于人工智能的生物启发式无线微流控微生物味觉芯片，用于实时水污染监测	首次将门控循环单元深度学习算法与微生物味觉芯片结合，实现了高选择性和超短响应时间	目前仅针对铜、铅、铬三种重金属离子进行了验证，未扩展到更多污染物类型	解决微生物味觉芯片在选择性方面的技术难题，提升水污染监测性能	水中的重金属离子污染物（铜、铅、铬）	机器学习	NA	微流控技术，电化学传感	GRU	时间序列电流数据	NA	深度学习框架	门控循环单元	准确率，响应时间，线性度	NA
1129	2025-10-07	Learning from leading indicators to predict long-term dynamics of hourly electricity generation from multiple resources 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107268 PMID:39987713	研究论文	本研究提出了一种基于领先指标的深度学习方法，用于多资源多区域的长期电力发电预测	识别电网中具有早期波动的时间序列作为领先指标，并提出了ALI-GC全局交互建模方法和ALI-GRU深度学习模型	NA	通过长期电力发电预测实现不同能源之间的发电平衡和可再生能源管理	美国多个区域的电力发电数据	机器学习	NA	时间序列分析	GRU	时间序列数据	2018年至2024年美国区域级小时级电力发电数据	NA	ALI-GRU	预测准确率提升百分比	NA
1130	2025-10-07	Taylor-dingo optimized RP-net for segmentation toward Alzheimer's disease detection and classification using deep learning 2025-Jun, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108359 PMID:39987743	研究论文	提出一种基于泰勒野狗优化器的递归原型网络结合深度神经模糊网络，用于阿尔茨海默病的检测和分类	开发了泰勒野狗优化器（TaylorDOX），将泰勒级数与野狗优化器相结合，用于优化网络参数	NA	阿尔茨海默病的自动检测和严重程度分类	脑部图像	医学图像分析	阿尔茨海默病	深度学习	RP-Net, DCNN, DNFN	图像	NA	NA	递归原型网络，深度卷积神经网络，深度神经模糊网络	分割准确率，准确率，灵敏度，特异性	NA
1131	2025-10-07	Fragment-level feature fusion method using retrosynthetic fragmentation algorithm for molecular property prediction 2025-Jun, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.108985 PMID:40009893	研究论文	提出一种基于逆合成碎片算法的片段级特征融合方法，用于分子性质预测	整合多视角分子表征，通过两种逆合成方法生成片段进行对比学习，并在分子层次结构的不同级别融合化学信息	NA	提高分子性质预测的准确性	分子性质（毒性和血脑屏障通透性）	机器学习	乙型肝炎	逆合成碎片算法	图对比学习	分子图数据	NA	NA	RFA-FFM	ROC-AUC	NA
1132	2025-10-07	A novel deep learning model combining 3DCNN-CapsNet and hierarchical attention mechanism for EEG emotion recognition 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107267 PMID:40010290	研究论文	提出一种结合3DCNN-CapsNet和分层注意力机制的新型深度学习模型HA-CapsNet用于EEG情绪识别	首次将3DCNN-CapsNet与分层注意力机制结合，同时捕获通道间相关性和各频段贡献度，胶囊网络相比传统CNN能提取更多空间特征信息	未明确说明模型计算复杂度及实时性表现	提升EEG情绪识别的准确性和鲁棒性	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)	3DCNN, CapsNet	EEG信号	DEAP和DREAMER数据集	NA	3DCNN-CapsNet, 分层注意力机制	准确率	NA
1133	2025-10-07	Advertising or adversarial? AdvSign: Artistic advertising sign camouflage for target physical attacking to object detector 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107271 PMID:40010291	研究论文	提出一种基于艺术化伪装广告牌的物理对抗攻击方法AdvSign，用于误导自动驾驶场景中的目标检测器	首次将艺术图案（品牌标识和广告牌）与可训练对抗补丁结合，创建具有强隐蔽性和不可追踪性的物理对抗攻击	实验主要在仿真环境中进行，真实世界部署可能受环境因素影响	开发在物理环境中鲁棒、灵活且隐蔽的对抗攻击方法	自动驾驶场景中的目标检测器	计算机视觉	NA	对抗攻击，物理攻击	目标检测模型	2D合成场景图像，真实世界打印图像	在CARLA自动驾驶模拟器中生成的多视角合成场景图像	NA	YOLOv5	攻击成功率	NA
1134	2025-10-07	CNN-Transformer and Channel-Spatial Attention based network for hyperspectral image classification with few samples 2025-Jun, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107283 PMID:40010294	研究论文	提出一种基于CNN-Transformer和通道空间注意力的新型网络CTA-net，用于小样本高光谱图像分类	结合CNN的局部特征提取和Transformer的非局部特征提取能力，并引入通道空间注意力模块优化特征	NA	解决高光谱图像分类中样本数量不足的问题	高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN, Transformer	高光谱图像	小样本	NA	CNN-Transformer, 通道空间注意力网络	NA	NA
1135	2025-05-10	Non-destructive origin and ginsenoside analysis of American ginseng via NIR and deep learning 2025-Jun-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125913 PMID:39987608	研究论文	本研究开发了一种结合近红外光谱和多任务深度学习网络MMTDL的方法，用于无损分析西洋参的产地和人参皂苷含量	提出了一种混合多任务深度学习网络MMTDL，结合残差网络、注意力机制和混合头网络，用于同时进行西洋参的产地溯源和人参皂苷含量预测	样本量相对较小，仅包含150个样本，可能影响模型的泛化能力	开发一种无损方法，同时识别西洋参的产地并预测其人参皂苷含量	西洋参	深度学习	NA	近红外光谱（NIR）	MMTDL（混合多任务深度学习网络）	光谱数据	150个样本，来自四个不同产地	NA	NA	NA	NA
1136	2025-10-07	Automated Cone Beam Computed Tomography Segmentation of Multiple Impacted Teeth With or Without Association to Rare Diseases: Evaluation of Four Deep Learning-Based Methods 2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.12890 PMID:39744906	研究论文	评估四种基于深度学习的解决方案在锥形束计算机断层扫描中对多颗阻生牙进行自动分割的准确性	首次系统比较三种商业化和一种开源深度学习解决方案在包含罕见疾病患者的多颗阻生牙CBCT图像中的分割性能	样本量较小（20例CBCT扫描），且无法基于当前结果预测深度学习解决方案的未来性能	评估深度学习解决方案在复杂牙科病例（多颗阻生牙）中的自动分割准确性	20例多颗牙阻生患者的CBCT扫描图像，其中12例伴有罕见疾病	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	深度学习	医学影像	20例患者（20个CBCT扫描），平均每例12颗滞留牙	NA	NA	Dice相似系数（DSC），归一化表面距离（NSD）	NA
1137	2025-10-07	Deep Learning-Based Three-Dimensional Analysis Reveals Distinct Patterns of Condylar Remodelling After Orthognathic Surgery in Skeletal Class III Patients 2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.12895 PMID:39754473	研究论文	本研究利用深度学习技术对骨性III类错颌畸形患者正颌手术后髁突形态变化进行三维分析	首次结合深度学习算法和三维图像分析技术，自动化评估正颌手术后髁突的骨吸收和骨沉积模式	样本量较小（17例患者），回顾性研究设计	评估骨性III类错颌畸形患者正颌手术后髁突形态变化模式	骨性III类错颌畸形患者	医学影像分析	颌面畸形	锥形束计算机断层扫描（CBCT），三维图像分析	深度学习算法	三维医学影像	17例患者（平均年龄24.8±3.5岁）	3DSlicer	NA	统计显著性（p值），平均变化量（毫米）	NA
1138	2025-05-10	A breakthrough computational strategy for efficient enzymatic digestion of walnut protein to prepare antioxidant peptides 2025-Jun-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143311 PMID:39970520	research paper	提出一种结合深度学习模型与虚拟消化的高效计算策略CAE-VD，用于制备具有特定活性的核桃蛋白抗氧化肽	首次将高精度深度学习模型（卷积自编码器，CAE）与虚拟消化（VD）相结合，指导酶的选择以高效制备天然生物活性肽（NBAPs）	研究仅针对核桃蛋白，未验证其他蛋白来源的适用性	开发高效计算策略以优化天然生物活性肽的酶法制备过程	核桃蛋白及其酶解产物	机器学习	NA	虚拟消化（VD）与深度学习建模	卷积自编码器（CAE）	肽序列数据与活性数据	未明确样本量（涉及核桃蛋白、碱性蛋白酶、胃蛋白酶和胰蛋白酶）	NA	NA	NA	NA
1139	2025-05-10	A Tc1- and Th1-T-lymphocyte-rich tumor microenvironment is a hallmark of MSI colorectal cancer 2025-Jun, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6415 PMID:40181205	research paper	该研究通过分析MSI和MSS结直肠癌患者的肿瘤微环境，揭示了T细胞亚群的组成和功能差异	首次详细描述了MSI结直肠癌中Tc1和Th1 T细胞的富集及其与免疫检查点治疗反应的关系	样本量相对有限，且仅针对结直肠癌，未涉及其他癌症类型	探究MSI和MSS结直肠癌患者肿瘤微环境中T细胞亚群的组成和功能差异	79例MSI和1,045例MSS结直肠癌患者	digital pathology	colorectal cancer	multiplex-fluorescence immunohistochemistry	CNN	image	79 MSI和1,045 MSS结直肠癌样本	NA	NA	NA	NA
1140	2025-05-10	Canine EEG helps human: cross-species and cross-modality epileptic seizure detection via multi-space alignment 2025-Jun, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf086 PMID:40330047	研究论文	提出一种基于跨物种和跨模态脑电图数据的多空间对齐方法，以提高癫痫发作的检测能力和理解	首次展示整合不同物种和模态的异质数据以提高基于EEG的癫痫发作检测性能的有效性	是一项初步研究，仅提供了多物种和多模态数据整合的挑战和潜力的见解	提高癫痫发作的检测能力和理解	人类和犬类的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图(EEG)	深度学习，包括领域适应和知识蒸馏	EEG信号	多个人类和犬类的表面和颅内EEG数据集	NA	NA	NA	NA