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
881	2025-10-06	Disruption of Hsp70.14-BAG2 Protein-Protein interactions using deep Learning-Driven peptide design and molecular simulations 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110443 PMID:40466244	研究论文	本研究通过深度学习驱动的肽设计和分子模拟，开发能够破坏Hsp70.14-BAG2蛋白质相互作用的抗菌肽	整合深度学习肽筛选、分子对接、分子动力学模拟和MM-GBSA自由能分析的计算框架，首次针对Hsp70.14-BAG2相互作用设计抗菌肽	尚未进行体外实验验证，肽的结构优化有待进一步研究	开发能够破坏Hsp70.14-BAG2蛋白质相互作用的新型治疗性抗菌肽	Hsp70.14和BAG2蛋白质相互作用系统	机器学习	癌症	深度学习肽筛选、分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA自由能分析	深度学习	蛋白质序列数据、分子结构数据	从公共数据库中筛选的抗菌肽候选物，重点分析DBAASPS_19370和DBAASPS_17167	NA	NA	结合自由能、解离常数、复合物稳定性、结构紧凑性、灵活性、溶剂暴露程度、原子堆积、残基参与度、溶剂化能量	NA
882	2025-10-06	UltraBones100k: A reliable automated labeling method and large-scale dataset for ultrasound-based bone surface extraction 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110435 PMID:40472504	研究论文	提出一种超声骨表面自动标注方法并构建了大规模数据集UltraBones100k	通过追踪CT模型与超声图像精确配准实现自动标注，特别解决了低强度区域和无回声区域的标注难题	基于离体样本数据，需要进一步验证在体应用的可行性	改进超声骨表面分割技术，建立有效的模型基准	人体下肢骨骼（腓骨、胫骨和足骨）	计算机视觉	骨科疾病	超声成像，CT扫描	神经网络	超声图像	10万张离体人体下肢超声图像	NA	NA	准确率，完整性，F1分数	NA
883	2025-10-06	Vascular segmentation of functional ultrasound images using deep learning 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110377 PMID:40472502	研究论文	本文提出首个基于深度学习的fUS图像血管分割方法，能够根据血流方向区分动静脉信号	首次将深度学习应用于fUS图像分割，利用ULM自动标注实现基于垂直血流方向的信号区分和动态CBV量化	无法达到ULM的完整粒度分辨率	开发功能超声图像中血管分割和血流方向识别的方法	大鼠大脑皮层血管系统	医学图像分析	NA	功能超声成像，超声定位显微镜	深度学习	功能超声图像序列	100个时间帧的fUS图像堆栈	NA	UNet	准确率，F1分数，IoU，线性相关系数	NA
884	2025-10-06	Comparative analysis of semantic-segmentation models for screen film mammograms 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110437 PMID:40479791	研究论文	本研究对十种语义分割模型在屏幕胶片乳腺X线摄影图像上的性能进行了比较分析	首次系统比较了十种语义分割模型在乳腺X线摄影图像上的性能，并确定了ResNet50为最优模型	研究仅使用了DDSM数据集中的518张图像，样本量相对有限	比较不同语义分割模型在乳腺X线摄影图像分割任务中的性能	乳腺X线摄影图像中的肿块分割	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	医学图像	518张来自DDSM数据集的图像，包括208张BIRAD3、150张BIRAD4和160张BIRAD5类肿块图像	NA	VGG16,VGG19,U-Net,ResNet18,ResNet50,ShuffleNet,XceptionNet,InceptionV2,MobileNetV2,混合U-Net	JI（Jaccard指数）,F1分数	NA
885	2025-10-06	Multivariate multi-horizon time-series forecasting for real-time patient monitoring based on cascaded fine tuning of attention-based models 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110406 PMID:40499368	研究论文	提出一种基于注意力机制模型级联微调的多变量多时间范围预测框架，用于ICU患者生命体征的实时监测	首次将时序融合变换器与级联微调策略相结合，并构建了基于Apache Kafka和Flink的实时部署流水线模拟	研究基于MIMIC-III数据库的回顾性数据，需在真实临床环境中进一步验证	开发实时预测ICU患者关键生理指标的AI系统，支持早期临床干预	ICU患者的血氧饱和度(SpO2)和呼吸频率(RR)等生命体征数据	时间序列预测	危重症监护	时间序列分析	TFT, TCN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU, CNN, Seq2Seq	生理时间序列数据	MIMIC-III数据库中的患者生理数据	TensorFlow, PyTorch	时序融合变换器, 时序卷积网络, 序列到序列模型	RMSE, MAE	NA
886	2025-10-06	Towards more reliable prostate cancer detection: Incorporating clinical data and uncertainty in MRI deep learning 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110440 PMID:40505283	研究论文	提出一种结合临床数据和MRI影像的双模态深度学习模型，用于前列腺癌检测并评估预测不确定性	首次将临床数据与MRI影像相结合的双模态模型，并引入不确定性评估框架以提高预测可靠性	NA	提高前列腺癌检测的可靠性和临床应用价值	前列腺癌病例	医学影像分析	前列腺癌	双参数磁共振成像(bpMRI)	深度学习	影像数据, 临床数据	NA	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异性, 不确定性准确度	NA
887	2025-10-06	Implementation of biomedical segmentation for brain tumor utilizing an adapted U-net model 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110531 PMID:40505287	研究论文	本研究通过改进U-Net模型实现脑肿瘤的医学图像分割	比较了三种U-Net架构（标准U-Net、注意力U-Net和自注意力U-Net）在脑肿瘤分割中的性能，证明自注意力机制能提升对模糊结构的分割质量	仅进行了5个训练周期，可能未充分挖掘模型潜力；仅使用单一MRI数据集	研究U-Net架构改进对脑肿瘤分割性能的提升	脑肿瘤MRI图像	数字病理	脑肿瘤	磁共振成像	U-Net	图像	3064张MRI图像	NA	U-Net, Attention U-Net, self-attention U-Net	损失函数, 验证损失函数, 准确率, 验证准确率	NA
888	2025-10-06	Accelerating Diffusion: Task-Optimized latent diffusion models for rapid CT denoising 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110517 PMID:40513477	研究论文	提出一种结合潜在扩散模型和冷扩散过程的低剂量CT去噪新框架	将潜在扩散模型与冷扩散过程相结合，在低维潜在空间进行扩散过程降低计算成本，并采用任务特定的退化方法替代高斯噪声	未提及具体的数据集限制或临床验证范围	开发高效实用的低剂量CT图像去噪方法	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	扩散模型	医学图像	NA	NA	潜在扩散模型, 冷扩散过程	PSNR, SSIM, RMSE	NA
889	2025-10-06	Multimodal deep learning for enhanced breast cancer diagnosis on sonography 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110466 PMID:40513478	研究论文	本研究开发了一种新型多模态深度学习模型，用于通过双视角乳腺超声图像和相应放射学报告区分良恶性乳腺肿块	首次将双视角乳腺超声图像与放射学报告相结合，通过专门设计的图像和文本编码器以及特征对齐转换层实现多模态特征融合	未明确说明研究样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高乳腺癌症诊断的准确性和可靠性	乳腺肿块（良性和恶性）	计算机视觉,自然语言处理	乳腺癌	超声成像	深度学习,多模态学习	图像,文本	NA	NA	多模态编码器,特征对齐转换层	AUC,Youden指数	NA
890	2025-10-06	A review: Lightweight architecture model in deep learning approach for lung disease identification 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110425 PMID:40517598	综述	本文系统回顾了2020-2025年间23项关于轻量级深度学习架构在肺部疾病识别中的应用研究	首次系统比较多种轻量级架构在肺部疾病检测中的性能表现，识别出SqueezeNet和EfficientNetV2+ELM组合为最优方案	仅基于23项研究进行综述，样本量有限；未涉及临床实际部署验证	评估轻量级深度学习架构在肺部疾病识别中的有效性和效率	肺部疾病医学图像	计算机视觉	肺部疾病	医学影像分析	CNN	医学图像（X光、CT扫描）	23项研究涉及的多个公共数据集	NA	SqueezeNet, UNet, SegNet, EfficientNetV2, VGG	准确率, 参数量, 计算时间	移动设备等低规格处理器
891	2025-10-06	Sign language detection dataset: A resource for AI-based recognition systems 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111703 PMID:40534917	研究论文	本研究构建了一个手语检测数据集并开发了基于CNN的手势识别系统	创建了包含26,000张图像的大规模标准化手语数据集，采用多参与者数据采集和多种数据增强技术	仅包含字母表手势，未涵盖完整的手语词汇和句子级表达	开发基于深度学习的手语自动检测系统	手语手势图像数据	计算机视觉	NA	图像采集与数据增强	CNN	图像	26,000张手语手势图像，涵盖26个字母符号，每个符号3,000张图像	NA	CNN	准确率	NA
892	2025-10-06	Statin use and longitudinal bone marrow lesion burden: analysis of knees without osteoarthritis from the Osteoarthritis Initiative study 2025-Aug, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04878-6 PMID:39890641	研究论文	本研究通过分析骨关节炎倡议研究数据，探讨了他汀类药物使用与无骨关节炎参与者膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	首次在无基线膝关节骨关节炎人群中，使用深度学习算法定量测量骨髓病变体积，并评估他汀类药物的长期影响	观察性研究设计无法确立因果关系，可能存在未测量的混杂因素	确定他汀类药物使用与膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	无放射学膝关节骨关节炎的参与者膝关节	医学影像分析	骨关节炎	磁共振成像，深度学习	深度学习算法	膝关节MRI图像	1502个膝关节（751个他汀使用者，751个非使用者）	NA	NA	回归系数，95%置信区间，P值	NA
893	2025-10-06	Deep learning predicts the effect of neoadjuvant chemotherapy for patients with triple negative breast cancer 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100448 PMID:40524708	研究论文	本研究利用深度学习技术基于术前活检H&E切片预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗效果	首次证明H&E术前活检图像通过深度学习可预测新辅助化疗反应，性能优于基于临床数据的预测方法	样本量相对较小，中度和不良反应病例数量不足需要合并分析	预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗的治疗效果	三阴性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	H&E染色	CNN	图像	训练集221个活检样本来自205名患者，测试集52个活检样本来自50名患者	NA	NA	AUC ROC	NA
894	2025-06-18	Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states 2025-Aug-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123721 PMID:40311292	研究论文	本研究通过深度学习识别关键微生物类群，探讨了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制	开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并揭示了这些类群对沉水植物根际磷代谢的影响	研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能无法推广到其他植物或生态系统	优化植物修复策略，提高水生生态系统富营养化管理的效率	沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum）及其根际微生物群落	生态学与深度学习	NA	深度学习	DLKTI框架	微生物群落数据	NA	NA	NA	NA	NA
895	2025-06-18	Comprehensive smartphone image dataset for fish species identification in Bangladesh's freshwater ecosystems 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111629 PMID:40521139	research paper	本文介绍了一个用于孟加拉国淡水生态系统鱼类物种识别的智能手机图像数据集	提供了一个包含24,925张图像、涵盖21种淡水鱼类物种的全面数据集，支持鱼类物种识别和生物多样性研究	数据集仅涵盖孟加拉国的淡水鱼类，可能不适用于其他地区或海洋鱼类	为水生生物多样性研究、渔业管理以及机器学习模型开发提供数据支持	孟加拉国淡水生态系统中的21种常见鱼类	computer vision	NA	智能手机图像采集	deep learning	image	24,925张图像，涵盖21种鱼类	NA	NA	NA	NA
896	2025-06-18	False data injection attack dataset for classification, identification, and detection for IIoT in Industry 5.0 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111692 PMID:40521148	research paper	该论文介绍了UKMNCT_IIoT_FDIA数据集，用于分类、识别和检测工业5.0中IIoT的虚假数据注入攻击	提出了一个独立且全面的数据集，覆盖多种网络配置和攻击场景，以反映IIoT中FDI攻击的动态特性	未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性	提高工业5.0中IIoT环境的安全性，通过有效检测虚假数据注入攻击	工业物联网（IIoT）设备和虚假数据注入（FDI）攻击	machine learning	NA	machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms	NA	network configurations and attack scenarios	NA	NA	NA	NA	NA
897	2025-06-18	High-resolution RGB image dataset for wheat seed varietal identification and purity assessment 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111690 PMID:40521154	research paper	该论文介绍了一个公开可用的高分辨率小麦种子图像数据集，用于小麦品种识别和纯度评估	提供了一个特定地区的高分辨率小麦种子图像数据集，填补了现有数据的空白	数据集仅包含巴基斯坦三个主要小麦品种，可能无法代表所有地区的小麦品种	解决小麦种子品种识别和纯度评估的问题，以提高小麦产量	小麦种子（Akbar-19, Dilkash-20, Urooj-22三个品种）	computer vision	NA	NA	NA	image	每个品种125粒纯种种子，共375粒	NA	NA	NA	NA
898	2025-06-17	Attain: Inclusive annotated pavement distress types and severity dataset 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111715 PMID:40521146	研究论文	介绍了一个名为Attain的多样化、注释详尽的路面病害数据集，用于支持机器学习和深度学习模型在路面病害分类和目标检测中的开发	数据集包含10种不同的路面病害类别，每种病害还标注了低、中、高三个严重程度级别，且使用智能手机摄像头收集数据显著降低了数据收集成本	数据集仅包含2293张图像，可能不足以覆盖所有可能的路面条件和病害类型	促进自动路面病害检测系统的开发，以提高路面维护过程的效率和准确性	路面病害图像	计算机视觉	NA	智能手机摄像头图像采集	NA	图像	2293张图像，包含19,761个病害实例	NA	NA	NA	NA
899	2025-10-06	Automatic deep learning segmentation of mandibular periodontal bone topography on cone-beam computed tomography images 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105813 PMID:40373868	研究论文	本研究开发了一种基于SegResNet的多阶段深度学习模型，用于自动分割牙周炎患者的锥形束CT图像	首次将多阶段SegResNet深度学习模型应用于牙周骨地形CBCT图像的自动分割，相比半自动方法将分割时间减少了47倍	模型在牙周区域颊侧的可靠性和一致性有待提高，需要增强模型的鲁棒性	评估深度学习模型在牙周炎患者CBCT图像自动分割中的性能	接受牙周康复治疗的III期和IV期牙周炎患者的CBCT扫描图像	计算机视觉	牙周病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)	深度学习	医学影像	70个CBCT扫描用于训练和验证，10个独立CBCT扫描用于测试	NA	SegResNet	Dice相似系数, IoU, Hausdorff距离95百分位数, 组内相关系数	NA
900	2025-06-15	Machine learning-based approaches for distinguishing viral and bacterial pneumonia in paediatrics: A scoping review 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108802 PMID:40349546	综述	本文综述了基于机器学习的儿科病毒性和细菌性肺炎分类研究	总结了机器学习在儿科肺炎分类中的应用现状，并指出了当前研究的局限性	研究主要依赖单一数据集（Kermany数据集），且方法学存在较大变异性，限制了结果的普适性和临床应用性	评估机器学习技术在区分儿科病毒性和细菌性肺炎方面的应用效果	0-18岁通过胸部X光确诊的肺炎患儿	数字病理学	肺炎	机器学习（ML）和深度学习（DL）	CNN	胸部X光图像	35项研究（主要使用Kermany数据集）	NA	NA	NA	NA