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
561	2025-10-06	HLAIIPred: cross-attention mechanism for modeling the interaction of HLA class II molecules with peptides 2025-Jul-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08500-2 PMID:40739437	研究论文	开发了一种名为HLAIIPred的深度学习模型，用于预测II类人类白细胞抗原呈递的肽段	采用基于Transformer的神经网络和交叉注意力机制来建模肽段与HLAII分子的相互作用，能够识别形成相互作用的核心肽段残基	NA	预测II类人类白细胞抗原呈递的肽段，并为癌症免疫治疗提供支持	II类人类白细胞抗原呈递的肽段、治疗性抗体、新抗原	生物信息学	癌症	质谱分析	Transformer	肽段序列数据	NA	NA	Transformer	准确率	NA
562	2025-10-06	Deep learning-driven brain tumor classification and segmentation using non-contrast MRI 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13591-2 PMID:40745383	研究论文	本研究利用深度学习技术对非对比MRI图像进行脑肿瘤分类和分割	将T1加权、T2加权图像及其平均值融合为RGB三通道输入，显著提升了模型性能	尚未整合到临床工作流程中	提高基于MRI的脑肿瘤诊断的准确性和效率	脑肿瘤患者和正常对照的MRI数据	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN, FCN	图像	203名受试者（100例正常，103例包含13种脑肿瘤类型）	NA	Darknet53, ResNet50	准确率, Dice系数	NA
563	2025-10-06	Diagnosis of unilateral vocal fold paralysis using auto-diagnostic deep learning model 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09797-z PMID:40730807	研究论文	开发用于单侧声带麻痹自动诊断的深度学习系统，结合图像和视频模型分析喉部视频内窥镜数据	首次将视频时序运动信息纳入UVFP诊断，实现多任务评估（检测、偏侧性判断和麻痹类型分类）	图像模型在预测偏侧性和麻痹类型方面性能有限，研究样本量相对有限	开发自动诊断系统辅助临床医生评估单侧声带麻痹	单侧声带麻痹患者	计算机视觉	喉部疾病	喉部视频内窥镜	深度学习模型	图像,视频	500名参与者的2639个视频片段	NA	NA	准确率	NA
564	2025-10-06	Supervised learning of the Jaynes-Cummings Hamiltonian 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02611-w PMID:40730829	研究论文	本研究探讨使用深度神经网络从能谱中估计Jaynes-Cummings哈密顿量参数的方法	提出结合去噪U-Net与普通深度神经网络的新模型，在噪声数据下将参数估计误差降低约77%	普通深度神经网络对高斯噪声的鲁棒性有限，仅在一定程度内有效	从能谱数据中准确估计量子系统哈密顿量参数	Jaynes-Cummings哈密顿量系统	机器学习	NA	能谱分析	DNN, U-Net	能谱数据	NA	NA	U-Net	均方根误差	NA
565	2025-10-06	Harnessing infrared thermography and multi-convolutional neural networks for early breast cancer detection 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09330-2 PMID:40721416	研究论文	本研究提出了一种名为Thermo-CAD的计算机辅助诊断系统，利用红外热成像技术和多卷积神经网络进行早期乳腺癌检测	结合多种CNN架构并采用非负矩阵分解和Relief-F进行特征转换与选择，有效降低分类复杂度	在区分良性与恶性病例时准确率较低（79.3%），对恶性病例的识别能力有待提升	开发基于热成像的非侵入性乳腺癌早期检测系统	乳腺热成像数据	计算机视觉	乳腺癌	红外热成像技术	CNN	热成像图像	DMR-IR数据库和新型热成像数据集	NA	多卷积神经网络	准确率	NA
566	2025-10-06	An efficient intelligent transportation system for traffic flow prediction using meta-temporal hyperbolic quantum graph neural networks 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10794-5 PMID:40721612	研究论文	提出一种融合双曲嵌入、元学习、量子图和神经常微分方程的深度学习框架，用于智能交通系统中的交通流预测	首次将双曲嵌入、元学习、量子图神经网络和神经常微分方程集成到统一框架中，能够有效处理大规模路网和长程时间依赖关系	未明确说明模型在极端交通状况下的表现，且计算资源需求可能较高	开发可扩展、实时和自适应的交通流预测模型以提升城市交通流动性	城市交通流量数据	智能交通系统	NA	深度学习	图神经网络, 量子图神经网络	时空交通流量数据	Los-loop和SZ-taxi数据集	NA	Meta Temporal Hyperbolic Quantum Graph Neural Networks (MTH-QGNN)	RMSE, MAE, 准确率, R值, 方差分数	NA
567	2025-10-06	Determining the scanning range of coronary computed tomography angiography based on deep learning 2025-Jul-28, World journal of radiology IF:1.4Q3 DOI:10.4329/wjr.v17.i7.110394 PMID:40746516	研究论文	开发一种基于深度学习的方法，利用前后位定位像自动确定冠状动脉CT血管成像的扫描范围	首次使用深度学习技术自动化确定CCTA扫描范围，实现从传统手动方法向智能化的转变	研究为单中心回顾性分析，样本量相对有限，需要进一步多中心验证	开发自动化确定冠状动脉CT血管成像扫描范围的深度学习模型	1388例患者的胸部CT数据，包括前后位定位像	计算机视觉	心血管疾病	CT扫描，冠状动脉CT血管成像	深度学习模型	医学图像	1388例患者（训练集672例，验证集167例，测试集167例）	NA	NA	mAP50, mAP50-95	NA
568	2025-10-06	Ultra-early detection of S100B biomarkers using a nanophotonic biosensor with deep learning quantification: A clinical model based on EDAS patients 2025-Jul-24, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117810 PMID:40752476	研究论文	开发了一种集成纳米光子生物传感器和深度学习平台，用于超灵敏S100B生物标志物检测	结合毛细管组装异质链阵列的纳米光子生物传感器和专用深度学习框架ProSpect，实现超早期脑损伤生物标志物检测	研究样本量较小（n=25），仅基于EDAS患者模型验证	开发超早期脑损伤生物标志物检测技术，改善轻度创伤性脑损伤管理	EDAS患者的血清、尿液、唾液和脑脊液样本	生物医学工程	创伤性脑损伤	纳米光子生物传感器，ELISA	深度学习	图像	25名EDAS患者，匹配生物样本（血清、尿液、唾液、脑脊液）	PyTorch	ResNet-50	准确率，ROC-AUC，检测限，动态范围，相关系数R2，变异系数	NA
569	2025-10-06	Shallow learning model for long-term cyanobacterial bloom forecasting in real-time monitoring system 2025-Jul-23, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124283 PMID:40752389	研究论文	提出一种用于实时监测系统的浅层LSTM神经网络模型，用于长期蓝藻水华预测	开发了适用于边缘计算的浅层LSTM模型，通过量化处理嵌入微控制器单元，实现实时现场预测	模型在28天时间范围内的预测准确率为70%，仍有提升空间	开发成本效益高、低功耗且易于实现的边缘AI系统，用于蓝藻水华监测	蓝藻水华	机器学习	NA	实时监测系统	LSTM	时间序列数据	NA	NA	LSTM	准确率, MAPE	微控制器单元, 边缘计算设备
570	2025-10-06	The Role of Artificial Intelligence in Heart Failure Diagnostics, Risk Prediction, and Therapeutic Strategies: A Comprehensive Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87130 PMID:40747166	综述	本文全面回顾了人工智能在心力衰竭诊断、风险预测和治疗策略中的应用现状与潜力	系统整合了AI在心力衰竭全流程管理中的多种应用场景，包括早期诊断、风险分层、个性化治疗和患者自我管理	存在实施成本高、数据隐私问题、算法偏见等伦理考量	探讨人工智能如何改善心力衰竭患者的诊断准确性、风险预测能力和治疗策略	心力衰竭患者群体及相关临床数据	医疗人工智能	心血管疾病	神经网络、深度学习算法、基于规则的系统、机器学习方法	神经网络、深度学习	结构化健康记录、心脏影像数据（如超声心动图）、远程监测数据	NA	NA	NA	诊断准确性、再住院率、生活质量改善	NA
571	2025-10-06	Real-time guidance and automated measurements using deep learning to improve echocardiographic assessment of left ventricular size and function 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf094 PMID:40747448	研究论文	本研究评估深度学习引导和自动测量对超声心动图左心室大小和功能测量可重复性的影响	首次将实时深度学习引导与自动测量相结合应用于超声心动图检查	样本量较小（46名患者），需要未来研究评估临床效果	提高超声心动图左心室功能测量的可重复性	46名患者（24名乳腺癌患者和22名普通心脏病患者）	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习	超声心动图影像	46名患者，共208次超声心动图检查	NA	NA	测试-重测变异性，最小可检测变化	NA
572	2025-10-06	Three-Dimensional Choroidal Vessel Analysis in Asymmetric Bilateral Age-Related Macular Degeneration: A Comparison of Active Neovascular AMD and Dry AMD Fellow Eyes 2025-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.9.64 PMID:40719538	研究论文	本研究使用三维深度学习算法分析双侧不对称年龄相关性黄斑变性患者的脉络膜血管特征	首次在双侧不对称AMD患者中应用三维算法比较新生血管性AMD与干性AMD眼的脉络膜血管差异	样本量较小（30例患者），研究设计为回顾性横断面研究	评估双侧不对称年龄相关性黄斑变性患者的脉络膜血管结构差异	30例双侧不对称AMD患者（60只眼），平均年龄78.63±8.01岁	数字病理	年龄相关性黄斑变性	扫频源光学相干断层扫描	深度学习	三维医学影像	30例患者（60只眼）	NA	NA	P值	NA
573	2025-10-06	Advanced air quality prediction using multimodal data and dynamic modeling techniques 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11039-1 PMID:40738914	研究论文	提出一种结合多模态数据和动态建模技术的混合深度学习模型用于空气质量预测	采用自适应池化机制优化空间特征提取，结合CNN、BiLSTM、注意力机制、GNN和神经ODE等多种先进技术	NA	提高空气质量预测精度以支持环境监测和决策制定	PM2.5、PM10、CO和臭氧等空气污染物	机器学习	NA	地面传感器监测、气象数据采集、卫星遥感	CNN, BiLSTM, GNN, Neural ODE	卫星图像、气象数据、传感器数据	空气质量开放数据集(AQD)	NA	CNN, BiLSTM, 注意力机制, GNN, 神经ODE	RMSE, MAE, R	NA
574	2025-10-06	Deep learning for property prediction of natural fiber polymer composites 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10841-1 PMID:40738916	研究论文	本研究应用深度学习技术预测天然纤维聚合物复合材料的力学性能	首次系统研究四种天然纤维（亚麻、棉、剑麻、大麻）与三种聚合物基体在不同表面处理下的性能预测，并采用DNN模型捕捉纤维-基体相互作用的非线性协同效应	样本量相对有限（180个实验样本），虽通过bootstrap技术增强至1500个，但仍可能影响模型泛化能力	开发准确的预测模型来评估天然纤维聚合物复合材料的力学性能	天然纤维聚合物复合材料（包含四种天然纤维和三种聚合物基体）	材料科学, 机器学习	NA	挤出成型, 注射成型, 铸造, 阿基米德法密度测定	DNN, CNN-MLP, 前馈ANN, 图卷积网络, 线性回归, 随机森林, 梯度提升	实验数据, 材料性能数据	180个实验样本，通过bootstrap技术增强至1500个	Optuna	DNN（四隐藏层：128-64-32-16神经元）, 混合CNN-MLP	R², MAE	NA
575	2025-10-06	Ultrasound derived deep learning features for predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer using graph convolutional networks in a multicenter study 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13086-0 PMID:40738938	研究论文	开发并验证基于超声的图卷积网络模型，用于预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移	首次将超声深度学习特征与图卷积网络结合用于乳腺癌腋窝淋巴结转移预测的多中心研究	回顾性研究设计，需要前瞻性研究提供更高级别的临床证据	开发非侵入性方法预测乳腺癌腋窝淋巴结转移状态	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	超声成像	图卷积网络(GCN)	超声图像	820例乳腺癌患者（训练队列621例，验证队列1为112例，验证队列2为87例）	NA	图卷积网络	AUC, 准确率	NA
576	2025-10-06	A hybrid deep learning model for sentiment analysis of COVID-19 tweets with class balancing 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97778-7 PMID:40738947	研究论文	提出一种结合BERT和LSTM的混合深度学习模型，用于COVID-19推文的情感分析	集成BERT上下文特征提取与LSTM序列学习，结合随机过采样解决类别不平衡问题	未提及模型在不同语言或文化背景下的泛化能力	准确分析COVID-19相关社交媒体情感	COVID-19相关推文	自然语言处理	COVID-19	文本预处理（Unicode标准化、缩略扩展、表情符号转换）	BERT, LSTM	文本	NA	NA	BERT, LSTM	准确率, 精确率, 敏感度, 特异度	NA
577	2025-10-06	Compressive strength modelling of cenosphere and copper slag-based geopolymer concrete using deep learning model 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13176-z PMID:40738956	研究论文	本研究使用人工神经网络模型预测含空心微珠和铜渣的地质聚合物混凝土的28天抗压强度	首次将人工神经网络应用于含空心微珠和铜渣的地质聚合物混凝土抗压强度预测	NA	开发高精度预测地质聚合物混凝土抗压强度的深度学习模型	含空心微珠和铜渣的地质聚合物混凝土	机器学习	NA	人工神经网络	ANN	材料性能数据	NA	NA	人工神经网络	准确率	NA
578	2025-10-06	Refined prognostication of pathological complete response in breast cancer using radiomic features and optimized InceptionV3 with DCE-MRI 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08565-3 PMID:40739101	研究论文	本研究开发了一种结合放射组学特征和优化InceptionV3模型的创新方法，用于预测乳腺癌新辅助治疗后病理完全缓解	首次将高级放射组学特征（面积、周长、熵、高强度区域强度）与优化的InceptionV3模型相结合，并采用先进的验证方法	样本量相对有限（255例患者），仅基于单一数据库（SPY 2 MRI数据库）	提高乳腺癌新辅助治疗后病理完全缓解的预测准确性	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI（动态对比增强磁共振成像）	CNN	医学影像	255例独特患者ID	TensorFlow, Keras	InceptionV3	准确率, AUC, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
579	2025-10-06	A privacy preserving machine learning framework for medical image analysis using quantized fully connected neural networks with TFHE based inference 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07622-1 PMID:40739149	研究论文	提出一种基于全同态加密的隐私保护机器学习框架，用于医学图像分析	将量化全连接神经网络与TFHE加密相结合，实现医疗数据在加密状态下的安全推理	仅在MedMNIST数据集上进行验证，未在更复杂的医学图像数据上测试	开发隐私保护的医学图像分析方法	医学图像数据	计算机视觉	NA	全同态加密	FCNN	图像	MedMNIST数据集	TensorFlow	全连接神经网络	准确率, 推理时间	NA
580	2025-10-06	Ensemble of deep learning and IoT technologies for improved safety in smart indoor activity monitoring for visually impaired individuals 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09716-2 PMID:40739295	研究论文	提出一种结合深度学习和物联网技术的智能室内活动监测系统，用于提升视障人士的安全性	开发了EDLES-SIAM集成深度学习技术，结合自适应双边滤波、ResNet50特征提取和三种深度学习模型的集成分类器	仅基于跌倒检测数据集进行验证，未提及其他活动类型的检测性能	通过深度学习和物联网技术提升视障人士的室内活动安全监测	视障人士的室内活动监测	计算机视觉	视力障碍	物联网传感器技术	DNN, BiLSTM, SSAE	图像传感器数据	NA	NA	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA