深度学习在生物医药领域中的应用

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
101	2025-07-17	Proposed SmartBarrel System for Monitoring and Assessment of Wine Fermentation Processes Using IoT Nose and Tongue Devices 2025-Jun-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133877 PMID:40648136	研究论文	本文介绍了SmartBarrel，一种基于物联网的创新感官系统，用于监测和预测葡萄酒发酵过程	提出了一种新型的深度学习模型V-LSTM，以及结合模糊逻辑模块进行酒精含量估计和发酵曲线生成	实验规模较小，可能需要在更大规模的发酵过程中进一步验证	开发一个智能系统来监测和预测葡萄酒发酵过程的关键参数	葡萄酒发酵过程	物联网	NA	IoT传感器、深度学习、模糊逻辑	V-LSTM	传感器数据（气体排放、酸度、残糖、颜色变化）	小规模发酵实验
102	2025-07-17	Automated chart filing on bitewings using deep learning: enhancing clinical diagnosis in a multi-center study 2025-Jun-21, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105919 PMID:40550354	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化咬翼片图表归档方法，旨在提高牙科临床诊断的效率和准确性	开发了Hierarchical Mask DINO模型进行多类别分层端到端实例分割，相比其他模型在牙齿发现分类上表现更优	样本主要来自欧洲三个国家，可能限制了模型在其他人群中的泛化能力	自动化咬翼片的全面图表归档，提高牙科诊断效率	咬翼片X光图像	数字病理	牙科疾病	深度学习	Hierarchical Mask DINO, Mask DINO, SparseInst, Mask R-CNN	图像	1045张咬翼片用于训练和验证，216张用于外部测试
103	2025-07-17	Design and Evaluation of a Soft Robotic Actuator with Non-Intrusive Vision-Based Bending Measurement 2025-Jun-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133858 PMID:40648117	研究论文	本文介绍了一种新型软体气动执行器的设计与评估，该执行器具有两个独立的弯曲腔室，用于康复目的	采用双腔室配置和基于视觉的非侵入式弯曲测量方法，减少了传统可穿戴设备的复杂性和布线	未提及长期使用下的耐用性或不同环境条件下的性能稳定性	开发用于康复和人机交互的软体执行器	软体气动执行器及其弯曲测量系统	机器人技术	康复医学	基于视觉的深度学习检测	深度学习模型	图像	未明确提及
104	2025-07-17	Deep Learning Improves Parameter Estimation in Reinforcement Learning Models 2025-Jun-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.21.644663 PMID:40666915	research paper	该研究探讨了深度学习在强化学习模型参数估计中的应用，并与传统方法进行比较	提出了一种结合神经网络和现代优化技术的深度学习流程，以提高强化学习模型参数估计的准确性和可靠性	尽管两种方法在预测性能上相当，但产生的参数估计存在差异，表明仅凭拟合性能不足以识别这些参数	研究深度学习是否能够改进强化学习模型中的参数估计	人类和动物的基于价值的决策数据集	machine learning	NA	deep learning, neural networks, modern optimization techniques	reinforcement learning (RL) models	value-based decision-making datasets	来自人类和动物的多样化数据集
105	2025-07-17	Graph Attention Neural Networks Reveal TnsC Filament Assembly in a CRISPR-Associated Transposon 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.17.659969 PMID:40666904	研究论文	本文结合多微秒自由能模拟和基于深度学习的图注意力网络（GAT）模型，揭示了CRISPR相关转座子中TnsC丝状体组装和生长的分子机制	利用GAT模型从复杂分子模拟中提供可解释的机制见解，并揭示了TnsC丝状体在5'→3'方向上的定向伸长动态补偿机制	NA	阐明TnsC丝状体形成和生长的分子机制，以促进CAST系统的理性设计	CRISPR相关转座子（CAST）系统中的AAA+ ATP酶TnsC	机器学习	NA	多微秒自由能模拟，深度学习	GAT（图注意力网络）	分子模拟数据	NA
106	2025-07-17	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.659181 PMID:40667230	研究论文	本文描述了成功识别和验证一种可选择性抑制RGS14 GTP酶加速蛋白(GAP)活性的可处理化学型	首次发现可抑制RGS14 GAP活性的小分子化合物，并通过机器学习增强的对接技术优化配体	研究主要基于计算机模拟和体外实验，尚未进行体内疗效验证	开发针对RGS14蛋白GAP活性的抑制剂	RGS14蛋白及其与Gα蛋白的相互作用	药物发现	中枢神经系统疾病和代谢紊乱	结构引导虚拟筛选、配体对接、荧光检测、放射性GTP水解测定	深度学习	分子结构数据	40多种第二代活性类似物
107	2025-07-17	Advancements in epilepsy classification: Current trends and future directions 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103257 PMID:40655433	综述	本文全面综述了利用脑电图（EEG）信号分类局灶性和非局灶性癫痫的最新进展	强调了机器学习和深度学习方法在克服现有分类挑战中的作用，并探讨了结合传统信号处理技术与机器学习算法的混合模型应用	未提及具体样本量或实验数据，可能缺乏实证支持	提高癫痫分类精度并探索未来研究方向	局灶性和非局灶性癫痫	机器学习	癫痫	EEG信号处理	混合模型（传统信号处理与机器学习结合）	EEG信号	NA
108	2025-07-17	XSE-TomatoNet: An explainable AI based tomato leaf disease classification method using EfficientNetB0 with squeeze-and-excitation blocks and multi-scale feature fusion 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103159 PMID:40655435	研究论文	本文提出了一种基于可解释AI的番茄叶病分类方法XSE-TomatoNet，通过结合EfficientNetB0、SE模块和多尺度特征融合技术，提高了分类性能	XSE-TomatoNet通过引入SE模块和多尺度特征融合技术，增强了模型对番茄叶病的分类能力，并利用LIME、SHAP、Grad-CAM等方法提高了模型的可解释性	NA	提高番茄叶病的自动分类准确率，并为种植者提供实用的诊断工具	番茄叶病	计算机视觉	植物疾病	深度学习	EfficientNetB0, SE模块, 多尺度特征融合	图像	NA
109	2025-07-17	Artificial Intelligence in Cardiovascular Diagnosis: Innovations and Impact on Disease Screenings 2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_557_25 PMID:40655749	研究论文	本文探讨了人工智能在心血管疾病诊断中的创新及其对疾病筛查的影响	利用AI技术（如机器学习和深度学习算法）提高心血管疾病的诊断准确性和早期检测能力	未提及具体AI模型在临床实践中的实际应用限制或数据隐私问题	探索AI在心血管疾病诊断和预测中的应用及其对医疗系统的潜在影响	心血管疾病（如心力衰竭、心房颤动、冠状动脉疾病和瓣膜性心脏病）	数字病理学	心血管疾病	机器学习和深度学习算法	CNN	图像（如ECG）	NA
110	2025-07-17	Evaluation of Artificial Intelligent Systems Based Analysis in Dental Periapical Lesions - A Radiological Study 2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_2002_24 PMID:40655781	研究论文	本研究评估了基于AI的牙科根尖周病变分析，使用CBCT扫描进行放射学研究	比较了手动机器学习AI和深度学习AI在牙科根尖周病变诊断中的准确性，发现手动机器学习AI表现更优	研究样本量有限（500例CBCT扫描），且仅在单一机构进行	评估AI系统在牙科根尖周病变放射学诊断中的性能	牙科根尖周病变（根尖周囊肿、脓肿和肉芽肿）	数字病理	牙科疾病	CBCT扫描	手动机器学习AI和深度学习AI	医学影像	500例CBCT扫描（400例训练，100例测试）
111	2025-07-17	Artificial Intelligence in Ultrasound-Based Diagnoses of Gynecological Tumors: A Systematic Review 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85884 PMID:40656430	系统综述	本文系统综述了人工智能在基于超声的妇科肿瘤诊断中的应用，评估了其性能指标、方法学优势和局限性	首次系统评估了AI在妇科肿瘤超声诊断中的综合表现，并提出了未来研究方向	研究间存在成像方案、样本量和验证方法的异质性，仅3项研究采用前瞻性设计，少数研究解决了算法偏差或真实世界临床整合问题	评估人工智能在妇科肿瘤超声诊断中的应用效果	妇科肿瘤（卵巢癌、子宫内膜癌和子宫肿块）	数字病理学	妇科肿瘤	超声成像	CNN, ResNet	图像	26项符合条件的研究（共252条初始记录）
112	2025-07-16	Artificial Intelligence in Cognitive Decline Diagnosis: Evaluating Cutting-Edge Techniques and Modalities 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250670 PMID:40588878	review	本文通过范围综述评估人工智能在认知衰退早期诊断中的潜力	整合临床数据和脑电图与深度学习方法，提高诊断准确性，并探索自然语言处理模型在早期认知衰退检测中的应用	综述主要基于2020至2025年的文献，可能未涵盖最新研究进展	评估人工智能在认知衰退早期诊断中的应用和潜力	认知衰退（CD）患者	digital pathology	geriatric disease	MRI, EEG, 深度学习, 自然语言处理	深度学习, NLP模型	医学影像（MRI）, 脑电图（EEG）, 临床数据, 文本数据	涵盖2020至2025年同行评审的期刊和会议论文中的研究
113	2025-07-16	Fault Identification Model Using Convolutional Neural Networks with Transformer Architecture 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133897 PMID:40648155	研究论文	提出了一种结合CNN和Transformer架构的新型混合深度学习框架，用于工业制造中的故障识别和剩余使用寿命预测	整合CNN特征提取与Transformer时间建模的混合架构，在NASA CMAPSS数据集上实现97%以上的准确率	仅验证于航空发动机数据，未涉及其他工业设备类型	开发智能维护系统，提升工业设备的自主故障检测能力	航空发动机多传感器时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	CNN-Transformer混合模型	时间序列传感器数据	NASA CMAPSS数据集（具体数量未说明）
114	2025-07-16	DeepFace: A High-Precision and Scalable Deep Learning Pipeline for Predicting Large-Scale Brain Activity from Facial Dynamics in Mice 2025-Jun-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.10.658952 PMID:40661434	研究论文	介绍了一种名为DeepFace的高精度、可扩展的深度学习流程，用于从小鼠面部动态预测大规模大脑活动	在DeepLabCut和Facemap的基础上，解决了可扩展性瓶颈并改进了行为量化，提供了高精度、关键点定制和跨多种GCaMP系列的稳健性能	NA	提升小鼠面部动态分析和大脑活动预测的精度和可扩展性	小鼠的面部动态和大脑活动	数字病理学	NA	深度学习	DeepFace	视频	NA
115	2025-07-16	Spatial multi-omics and deep learning reveal fingerprints of immunotherapy response and resistance in hepatocellular carcinoma 2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.656869 PMID:40661489	研究论文	本研究通过空间转录组学和蛋白质组学分析，结合深度学习框架，揭示了肝细胞癌免疫治疗反应和抵抗的多组学特征	开发了一种可解释的多模态深度学习框架，用于从空间转录组和蛋白质组数据中提取关键细胞和分子特征，并构建了预测患者治疗反应的图神经网络模型	研究样本可能有限，且结果需要在更大规模的队列中进行验证	探索肝细胞癌免疫治疗反应和抵抗的机制	肝细胞癌组织样本	数字病理学	肝细胞癌	空间转录组学、空间蛋白质组学	图神经网络	空间多组学数据	未明确提及具体样本数量
116	2025-07-16	Integrating structural homology with deep learning to achieve highly accurate protein-protein interface prediction for the human interactome 2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.09.658393 PMID:40661495	研究论文	提出了一种结合结构同源性和深度学习的计算流程PIONEER2.0，用于高精度预测人类蛋白质相互作用组中的蛋白质-蛋白质界面残基	整合3D结构相似性与几何深度学习，显著优于AlphaFold3在预测界面残基方面的表现，并提供了实验验证	AlphaFold3无法为约一半的人类相互作用组生成高质量结构模型，PIONEER2.0在这些情况下表现更优，但仍存在局限性	研究蛋白质-蛋白质界面残基的预测方法，以帮助理解疾病相关突变的分子机制	人类蛋白质相互作用组中的蛋白质-蛋白质界面	生物信息学	NA	几何深度学习	PIONEER2.0	蛋白质结构数据	1,866个突变和5,010个突变-相互作用对
117	2025-07-16	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal positioning in the C. elegans ventral nerve cord 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.16.623955 PMID:40661438	研究论文	介绍了一种名为VNC-Dist的半自动化软件工具包，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元的位置	结合机器学习和计算机辅助工具，替代手动测量，提高神经元位置量化的速度和准确性	需要手动使用Fiji的多点工具进行神经元细胞体定位	研究腹神经索中神经元定位和排列的发育机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的22个运动神经元	数字病理学	NA	深度学习	改进的Segment Anything Model (SAM)	显微镜图像	多个已知破坏腹神经索神经元定位的遗传突变体
118	2025-07-16	Simpatico: accurate and ultra-fast virtual drug screening with atomic embeddings 2025-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.08.658499 PMID:40661404	研究论文	介绍了一种名为simpatico的新方法，利用表示学习领域的技术，通过图神经网络生成蛋白质和小分子原子的高维嵌入，以快速准确地预测药物候选物与目标蛋白质口袋的相互作用潜力	simpatico方法在准确药物筛选中实现了超过1000倍的速度提升，同时保持了与最准确方法的竞争力，并能探索毒性风险和识别具有相似结合潜力的蛋白质	NA	开发一种快速准确的虚拟药物筛选方法	蛋白质和小分子	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子数据	6亿药物数据库
119	2025-07-16	Educational strategies for teaching metabolic profiles across three endurance training zones 2025-Jun-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00094.2024 PMID:39809450	research paper	本文探讨了一种创新的教育方法，使用代谢板来增强对三个耐力训练区肌肉代谢的理解	提出了一种基于代谢板的互动教育工具，用于简化复杂的生理过程并促进深度学习	NA	探索教育策略以增强对耐力训练区肌肉代谢的理解	肌肉代谢在三个耐力训练区（Z1、Z2、Z3）中的表现	运动科学	NA	NA	NA	NA	NA
120	2025-07-15	Software-Based Transformation of White Light Endoscopy Images to Hyperspectral Images for Improved Gastrointestinal Disease Detection 2025-Jun-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131664 PMID:40647664	研究论文	该研究提出了一种名为SAVE的新技术，将传统的白光内窥镜图像转换为类似高光谱成像的表示，以提高胃肠道疾病的诊断准确性	提出了一种无需专用设备即可提高诊断准确性的SAVE技术，通过软件方法将白光图像转换为高光谱成像表示	研究仅基于6000张标注图像，可能需要更大规模的数据验证	提高胃肠道疾病的早期识别和分类准确性	胃肠道疾病（食管炎、息肉、溃疡性结肠炎）	数字病理学	胃肠道疾病	高光谱成像(HSI)	EfficientNetB7, VGG16	图像	6000张标注照片（来自KVASIR和ETIS-Larib息肉数据库）