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
1781	2025-05-17	SagMSI: A graph convolutional network framework for precise spatial segmentation in mass spectrometry imaging 2025-Jul-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344098 PMID:40374250	研究论文	提出了一种基于图卷积网络（GCN）的无监督分割策略SagMSI，用于质谱成像（MSI）数据的精确空间分割	结合了MSI数据的空间感知图构建与GCN模块，能够灵活、有效且精确地进行空间分割	未提及具体局限性	解决MSI数据在空间分割中的复杂性问题，提升分割精度	质谱成像（MSI）数据	数字病理	NA	质谱成像（MSI）	图卷积网络（GCN）	图像	模拟数据和多种MSI实验数据集
1782	2025-05-17	PursuitNet: A deep learning model for predicting competitive pursuit-like behavior in mice 2025-Jul-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149634 PMID:40210144	research paper	介绍了一种名为PursuitNet的深度学习模型，用于预测小鼠在竞争性追逐行为中的实时动态	PursuitNet采用轻量级架构，结合图卷积网络（GCN）和时序卷积网络（TCN），显式建模动态交互和空间关系，融合速度和加速度数据以预测变化	该框架专注于快速变化的轨迹，可能不适用于其他类型的运动行为	研究捕食者-猎物动态，为交互式机器人和自主系统的设计提供信息	实验室小鼠追逐磁控机器人诱饵的行为	machine learning	NA	deep learning	Graph Convolutional Networks (GCN), Temporal Convolutional Networks (TCN)	trajectory data	Pursuit-Escape Confrontation (PEC) dataset
1783	2025-05-17	μGlia-Flow, an automatic workﬂow for microglia segmentation and classification 2025-Jul, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110446 PMID:40220906	research paper	提出了一种名为μGlia-Flow的自动工作流程，用于小胶质细胞的分割和分类	结合了Frangi滤波算法和边缘引导注意力TransUNet（EGA-Net）进行分割，并采用Vision Transformer（ViT）网络进行分类，显著提高了分割精度并解决了现有分类方法的参数依赖问题	NA	开发一种自动工作流程，用于小胶质细胞的分割和分类，以支持不同形态分析	小胶质细胞	digital pathology	brain diseases	Frangi filtering algorithm, edge-guided attention TransUNet (EGA-Net), Vision Transformer (ViT)	TransUNet, ViT	image	NA
1784	2025-05-17	TasteNet: A novel deep learning approach for EEG-based basic taste perception recognition using CEEMDAN domain entropy features 2025-Jul, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110463 PMID:40315923	研究论文	提出了一种名为TasteNet的新型深度学习框架，用于基于EEG信号的基本味觉感知识别	结合了CEEMDAN域熵特征、CNN模块、多头注意力模块和Att-BiPLSTM网络，显著提高了味觉感知分类的准确性	NA	开发一个深度学习框架，用于从EEG信号中有效识别基本味觉刺激	EEG信号	机器学习	NA	CEEMDAN, 熵特征提取	CNN, 多头注意力模块, Att-BiPLSTM	EEG信号	NA
1785	2025-05-14	Rapid diagnosis of lung cancer by multi-modal spectral data combined with deep learning 2025-Jul-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125997 PMID:40073660	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态光谱信息融合网络（MSIF），用于肺腺癌细胞的快速诊断	引入了自适应深度卷积（ADConv）进行特征提取，设计了跨模态交互融合（CMIF）模块实现多模态特征学习	未提及模型在更大规模数据集上的泛化能力验证	开发快速、低成本的肺癌早期诊断方法	肺腺癌细胞	数字病理	肺癌	傅里叶变换红外光谱、UV-vis吸收光谱、荧光光谱	ResNet、Transformer、一维CNN混合模型	光谱图像和文本数据	正常细胞和患者细胞的多模态光谱数据
1786	2025-05-14	Zero-shot and few-shot multimodal plastic waste classification with vision-language models 2025-Jul, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114815 PMID:40273572	研究论文	本文探讨了利用视觉语言模型(VLMs)进行建筑和拆除塑料废物的树脂类型分类，通过零样本和小样本学习减少对大量标注数据的依赖	首次将视觉语言模型应用于塑料废物分类，实现了零样本和小样本学习，显著提高了数据效率和模型的可扩展性	零样本分类的准确率(70.15%)仍有提升空间，且未说明模型在更复杂塑料混合物分类中的表现	开发一种数据高效的塑料废物分类方法，减少对大规模标注数据的依赖	建筑和拆除过程中产生的塑料废物	计算机视觉	NA	视觉语言模型(VLMs)	VLM	图像和文本	未明确说明具体样本数量，但强调使用少量或零训练样本
1787	2025-05-14	Sepsis Important Genes Identification Through Biologically Informed Deep Learning and Transcriptomic Analysis 2025-Jul, Clinical and experimental pharmacology & physiology DOI:10.1111/1440-1681.70031 PMID:40356040	研究论文	通过生物信息学深度学习和转录组分析识别脓毒症重要基因	使用P-NET（一种生物信息学可解释人工智能模型）评估脓毒症基因重要性，并识别出688个重要基因，这些基因在炎症和免疫调节通路中富集	未提及样本量大小及具体实验验证步骤	识别调控脓毒症免疫反应的关键基因	脓毒症患者基因表达数据	生物信息学	脓毒症	转录组分析、单细胞分析	P-NET	基因表达数据	NA
1788	2025-05-13	From classical approaches to artificial intelligence, old and new tools for PDAC risk stratification and prediction 2025-Jul, Seminars in cancer biology IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.semcancer.2025.03.004 PMID:40147701	review	本文探讨了胰腺导管腺癌（PDAC）风险分层的演变，比较了传统流行病学框架与AI驱动的方法	提出将AI技术整合到PDAC风险分层中，以动态模型整合多种数据集，发现新的相互作用和风险特征	临床转化中的挑战包括数据稀缺、模型可解释性和外部验证	开发可扩展的个性化预测工具，以改善PDAC的早期检测和患者预后	胰腺导管腺癌（PDAC）	machine learning	pancreatic cancer	genome-wide association studies, polygenic risk scores, radiomics	machine learning, deep learning	genetic, clinical, lifestyle, imaging data	NA
1789	2025-05-13	Emittance minimization for aberration correction I: Aberration correction of an electron microscope without knowing the aberration coefficients 2025-Jul, Ultramicroscopy IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.ultramic.2025.114137 PMID:40222084	research paper	该论文提出了一种基于深度学习的电子显微镜像差校正方法，通过最小化束流发射度增长来实现自动校正	从加速器物理角度重新定义像差校正问题，提出基于发射度最小化的新方法，并开发了可快速执行的深度学习模型	需要依赖高速电子相机进行快速测量，第二部分才展示在线调谐方法	开发无需知道像差系数的电子显微镜自动像差校正方法	扫描透射电子显微镜(STEM)的电子束	电子显微镜技术	NA	深度学习	深度学习模型	Ronchigrams图像数据	NA
1790	2025-05-13	Evaluating crash risk factors of farm equipment vehicles on county and non-county roads using interpretable tabular deep learning (TabNet) 2025-Jul, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108048 PMID:40252392	研究论文	本研究利用可解释的表格深度学习模型TabNet评估了农用设备车辆在县道和非县道上的碰撞风险因素	首次应用TabNet模型分析农用设备车辆事故严重性因素，并比较县道与非县道差异，提供特征重要性和SHAP图的可解释性	研究基于特定数据集，可能无法完全代表所有地区的农用设备车辆事故情况	评估农用设备车辆在不同类型道路上的碰撞风险因素，为制定针对性安全措施提供依据	涉及农用设备车辆的交通事故	机器学习	NA	TabNet, SMOTE, SHAP	TabNet	表格数据	未明确说明具体样本量（农用设备车辆事故数据）
1791	2025-05-12	Deformable image registration with strategic integration pyramid framework for brain MRI 2025-Jul, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110386 PMID:40122188	research paper	提出了一种基于金字塔结构的战略集成配准网络，用于脑部MRI的可变形图像配准	设计了CNN编码器和Transformer解码器，有效提取和增强全局与局部特征，并在金字塔结构的最低尺度引入渐进优化迭代以减少误差积累	未提及具体的数据集大小或多样性限制	提高脑部MRI图像配准的准确性和鲁棒性	脑部MRI图像	digital pathology	NA	deep learning-based deformable registration	CNN, Transformer	image	多个脑部MRI数据集（未提及具体数量）
1792	2025-05-09	A review of denoising methods in single-particle cryo-EM 2025-Jul, Micron (Oxford, England : 1993) DOI:10.1016/j.micron.2025.103817 PMID:40164016	review	本文全面回顾了单粒子冷冻电镜图像去噪方法的最新进展，涵盖了从传统滤波方法到最新的基于深度学习的策略	通过分析和比较主流去噪方法，推动单粒子冷冻电镜去噪领域的发展，促进获取更高质量的图像	未提及具体方法的局限性	提高冷冻电镜图像的信噪比，使下游分析更准确可靠	冷冻电镜图像	digital pathology	NA	冷冻电镜	深度学习	图像	NA
1793	2025-05-08	A deep learning model for structure-based bioactivity optimization and its application in the bioactivity optimization of a SARS-CoV-2 main protease inhibitor 2025-Jul-05, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.117602 PMID:40239482	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的结构生物活性优化模型Pocket-StrMod，并将其应用于SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂的生物活性优化	开发了Pocket-StrMod模型，采用自回归流架构，在蛋白质结合口袋内同步优化所有取代基，显著提高了生物活性优化的效率和效果	模型的应用范围可能受限于特定蛋白质结合口袋的结构特征	通过深度学习技术优化药物发现早期阶段的生物活性	SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂Hit1及其优化后的化合物	药物发现	COVID-19	深度学习	自回归流架构	分子结构数据	6个合成化合物
1794	2025-05-08	A lightweight spatial and spectral CNN model for classifying floating marine plastic debris using hyperspectral images 2025-Jul, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117965 PMID:40252351	研究论文	提出了一种轻量级的空间和光谱CNN模型（LSS-HCNN），用于利用高光谱图像对漂浮的海洋塑料垃圾进行分类	LSS-HCNN模型通过空间和光谱卷积提取特征，并结合Squeeze-and-Excitation（SE）块提高可解释性，显著降低了计算复杂度和参数数量	未提及具体局限性	开发高效且自动化的海洋塑料垃圾检测方法，以应对海洋塑料污染问题	漂浮的海洋塑料垃圾	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	高光谱图像	三个高光谱数据集和四个专门的漂浮塑料数据集，包括一个新的塑料垃圾数据集
1795	2025-05-06	Multimodal depression recognition and analysis: Facial expression and body posture changes via emotional stimuli 2025-Jul-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.03.155 PMID:40187420	research paper	开发一种结合面部表情和身体姿势的多模态识别模型，用于抑郁症的快速初步筛查	结合面部表情和身体姿势的多模态识别模型，利用深度学习技术进行抑郁症筛查	样本量较小，仅包含146名受试者	提高抑郁症检测效率，辅助医生早期识别患者	抑郁症患者和健康个体的面部表情及身体姿势变化	digital pathology	geriatric disease	深度学习技术	ResNet-50, OpenFace	视频图像	146名受试者（73名患者组和73名对照组）
1796	2025-05-06	Interpretable machine learning and graph attention network based model for predicting PAMPA permeability 2025-Jul, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.109050 PMID:40245571	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测PAMPA渗透性	结合可解释机器学习和图注意力网络（GAT）模型预测PAMPA渗透性，并在外部数据集上验证模型性能	GAT模型在初始验证数据集上的准确率相对较低（74%）	预测药物化合物在脂质膜中的渗透性和吸收性	5447种具有PAMPA渗透性评分的化合物	机器学习	NA	PAMPA（平行人工膜渗透性测定）	Random forest (RF), Explainable boosting machine (EBM), Adaboost, Graph attention network (GAT)	化合物数据	5447种化合物
1797	2025-05-03	Sliding-window enhanced olfactory visual images combined with deep learning to predict TVB-N content in chilled mutton 2025-Jul, Meat science IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.meatsci.2025.109791 PMID:40048988	研究论文	本研究提出了一种新颖的嗅觉可视化图像数据增强方法，结合深度学习准确预测冷藏羊肉中的总挥发性盐基氮（TVB-N）含量	提出滑动窗口方法增强嗅觉可视化图像，结合深度学习模型提高TVB-N含量预测的准确性	NA	准确预测冷藏羊肉中的TVB-N含量，用于现场评估羊肉新鲜度	冷藏羊肉	计算机视觉	NA	嗅觉可视化传感器阵列	InceptionNetV3, ResNet50, MobileNetV3, PLSR, SVR, RF	图像	NA
1798	2025-04-29	Outer lumen arterial imaging with CTA: A potential tool to diagnose vertebral artery dissection 2025-Jul, Radiology case reports DOI:10.1016/j.radcr.2025.03.041 PMID:40292153	技术说明	介绍了一种新的3D CTA后处理技术，用于区分椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）	通过突出显示外腔的新3D CTA后处理技术，能够区分VAD和VAH	技术尚需进一步扩展和改进，可能通过深度学习（DL）分割技术	开发一种更准确的诊断工具，以区分椎动脉夹层和椎动脉发育不全	椎动脉夹层（VAD）和椎动脉发育不全（VAH）患者	数字病理	心血管疾病	3D CTA后处理技术	NA	图像	个案报告（一例右侧VAD患者）
1799	2025-04-27	Generalizable, sequence-invariant deep learning image reconstruction for subspace-constrained quantitative MRI 2025-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30433 PMID:39834093	research paper	开发一种能够在不同脉冲序列间通用的深度子空间学习网络，用于定量MRI图像重建	提出了一种对比度不变的逐组件（CBC）网络结构，相比先前报道的时空多组件（MC）结构，在图像重建中表现出更好的性能和通用性	研究仅针对特定类型的MRI序列进行了验证，可能不适用于所有MRI应用场景	开发一种通用的深度学习方法，用于定量MRI图像重建	MRI图像	machine learning	NA	MRI	deep subspace learning network (CBC)	image	313名受试者（130名T1，167名T1-T2，16名T1-T2-T2*-脂肪分数映射序列）
1800	2025-04-27	Accelerated EPR imaging using deep learning denoising 2025-Jul, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30473 PMID:40096518	research paper	本研究利用深度学习技术对3D EPR振幅和pO2图进行去噪，以提高图像信噪比并加速成像	首次将深度学习技术应用于EPRI去噪，结合UNet和联合双边滤波器(JBF)显著提升图像信噪比，实现10倍加速成像	研究样本量有限(227张3D图像)，且仅在特定实验条件下验证(25 mT EPR成像仪)	开发一种基于深度学习的EPRI图像去噪方法，以提高成像速度和图像质量	3D EPR振幅图和pO2图	medical imaging	fibrosarcoma	pulse electron paramagnetic resonance imaging (EPRI)	UNet, autoencoder, Attention UNet, UNETR	3D medical images	227张3D图像(56张体内，171张体外)