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
681	2025-10-05	Dual Encoder-Decoder-Encoder with Adversarial Training for Unsupervised Traffic Accident Detection in Surveillance Videos 2025-Sep-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68731 PMID:40982396	研究论文	提出一种基于双编码器-解码器-编码器框架和对抗训练的无监督监控视频交通事故检测方法	采用双EDE框架双向映射图像分布，结合两阶段训练和对抗机制增强对异常事件的敏感性	未明确说明模型在极端天气或低光照条件下的性能表现	开发无监督的交通事故自动检测系统以提高道路安全和应急响应效率	监控视频中的交通事故和危险驾驶行为	计算机视觉	NA	深度学习	编码器-解码器, GAN	监控视频	真实交通监控数据集	NA	双编码器-解码器-编码器(EDE)	准确率, 鲁棒性	NA
682	2025-10-05	Deep learning-based classification and segmentation of interictal epileptiform discharges using multichannel electroencephalography 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18463 PMID:40411529	研究论文	开发了一种基于深度学习的框架U-IEDNet，用于多通道脑电图记录中发作间期癫痫样放电的分类和分割	提出结合卷积层、双向门控循环单元和Transformer网络的U型架构，同时保留空间信息和通道间交互特征，并基于脑网络理论分析注意力权重增强模型可解释性	NA	开发高精度的发作间期癫痫样放电自动检测方法	多通道脑电图记录中的发作间期癫痫样放电	医疗人工智能	癫痫	脑电图	CNN, BiGRU, Transformer	多通道脑电图信号	公共数据库370例患者记录和自建数据库43例患者记录	NA	U-IEDNet（U型架构）	召回率, 精确率, F1分数, 假阳性率	NA
683	2025-10-05	Deep learning-driven abbreviated knee MRI protocols: diagnostic accuracy in clinical practice 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02038-3 PMID:40613973	研究论文	评估深度学习加速膝关节MRI协议在临床实践中的诊断准确性	首次系统评估不同加速因子（2倍、4倍、6倍）的深度学习重建膝关节MRI协议对多种病理的诊断性能	样本量相对较小（71例患者），DL6协议对细微病变敏感性降低，特别是经验较少的阅片者	评估深度学习加速MRI协议在膝关节成像中的诊断性能	71例连续接受膝关节MRI检查的患者	医学影像	膝关节疾病	深度学习重建MRI	深度学习	MRI图像	71例患者	NA	NA	敏感性, 特异性, 观察者间一致性	NA
684	2025-10-05	Diurnal variation mapping of urban NO2 concentrations at high spatial resolution using mobile phone signaling data 2025-Sep, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109758 PMID:40886398	研究论文	利用手机信令数据开发新型深度学习模型，实现高时空分辨率城市NO₂浓度日变化监测	首次实现基于手机信令数据的250米/1小时时空分辨率NO₂浓度连续估算，开发了专门针对环境变量建模的新型深度学习架构	研究仅在中国宁波市进行验证，模型在其他城市的适用性有待进一步测试	解决高时空分辨率亚日尺度NO₂浓度监测的技术难题	城市大气NO₂浓度分布与日变化特征	环境信息学	NA	手机信令数据分析，深度学习建模	深度学习模型	手机信令数据，环境监测数据，气象数据	宁波市区域数据	NA	新型深度学习架构	R²，5折交叉验证，空间预测验证	NA
685	2025-10-05	An Ensemble Approach to Emergency Medicine Skill Assessment 2025-Sep-01, Military medicine IF:1.2Q2 DOI:10.1093/milmed/usaf327 PMID:40984092	研究论文	开发一种集成方法用于急诊医学技能的形成性评估，利用多模态数据和可解释深度学习模型	首次将脑成像、眼动追踪和头戴式视频记录相结合，通过集成方法客观评估急诊医学技能	研究专注于气管插管技能评估，可能不适用于其他急诊医学程序	开发客观的急诊医学技能评估方法，解决当前主观评估的局限性	急诊医学培训学员的气管插管技能表现	机器学习	急诊医学	脑成像、眼动追踪、视频记录	可解释深度学习模型	多模态数据（脑成像、眼动追踪、视频）	NA	NA	NA	准确率	NA
686	2025-10-05	Enhanced detection of Argulus and epizootic ulcerative syndrome in fish aquaculture through an improved deep learning model 2025-Sep-22, Journal of aquatic animal health IF:1.5Q2 DOI:10.1093/jahafs/vsaf001 PMID:40662570	研究论文	开发改进的YOLOV5深度学习模型用于检测水产养殖中感染流行性溃疡综合征和鱼虱的鱼类	在YOLOV5基础上进行改进，采用预训练模型进行迁移学习，并将模型部署到树莓派开发板	NA	及时检测水产养殖中感染流行性溃疡综合征和鱼虱的鱼类，防止疾病传播	水产养殖鱼类	计算机视觉	水产疾病	深度学习	YOLO	图像	NA	PyTorch	YOLOV5	精确率, 召回率, mAP50, mAP50-95	树莓派开发板
687	2025-10-05	3D Spatial Learning for Adsorption Energy Prediction in Multi-Temporal Solution Systems: The MTSS Data Set and a GCN-Based Network 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00645 PMID:40903277	研究论文	本文提出了一种用于多时间溶液系统中吸附能预测的3D空间学习方法，包括MTSS数据集和基于GCN的网络	引入了首个包含时间分辨配置的MTSS数据集，并提出双通道图网络SEP-Net，整合旋转不变几何学习和分子SMILES嵌入	在未知溶剂上的预测误差较大(MAE 507.37 kJ/mol)，模型泛化能力有待提升	解决复杂溶液系统中吸附能的预测问题	多时间溶液系统中的分子配置和吸附能	机器学习	NA	几何深度学习，分子SMILES嵌入	GCN	3D原子坐标，吸附能标签	500,000个时间分辨配置，涵盖五种溶剂	NA	SEP-Net（双通道图网络）	MAE（平均绝对误差）	NA
688	2025-10-05	Multiview Deep Learning Framework for Precise Prediction of Transcription Factor Binding Sites 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01054 PMID:40914877	研究论文	提出一种多视角深度学习框架MDNet-TFP，用于精确预测转录因子结合位点	开发了双向反向互补模块(BiRC-Mamba)和多尺度卷积循环注意力网络(MCRAN)，能够有效建模DNA序列的双向特性和多维度特征	NA	提高转录因子结合位点预测的准确性	DNA序列中的转录因子结合位点	生物信息学	NA	ChIP-seq	深度学习	基因组序列数据	165个ChIP-seq数据集（主要评估），690个ChIP-seq数据集（扩展验证）	NA	BiRC-Mamba, MCRAN	准确率, ROC-AUC, PR-AUC	NA
689	2025-10-05	SERS mapping combined with explainable deep learning for exosome analysis to enhance lung cancer detection 2025-Sep-22, The Analyst DOI:10.1039/d5an00685f PMID:40859702	研究论文	本研究结合表面增强拉曼散射图谱与可解释深度学习模型，通过全面分析外泌体表面和内部生物标志物来提升肺癌检测准确率	首次将Grad-CAM增强的深度学习模型应用于外泌体SERS信号分析，同时检测表面和内部生物标志物，并提供模型决策的可视化解释	未明确说明样本来源的具体肺癌亚型及临床分期信息，模型在独立验证集上的性能有待进一步验证	开发一种结合SERS图谱和可解释深度学习的方法，提高肺癌检测的准确性和可解释性	肺癌细胞来源的外泌体生物标志物	生物医学工程	肺癌	表面增强拉曼散射，金纳米立方体超晶格自组装	深度学习	SERS光谱图谱	正常细胞和肺癌细胞来源的外泌体SERS信号数据	NA	Grad-CAM增强的深度学习模型	准确率	NA
690	2025-10-05	From AI-Driven Sequence Generation to Molecular Simulation: A Comprehensive Framework for Antimicrobial Peptide Discovery 2025-Sep-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00892 PMID:40879040	研究论文	提出结合深度学习和分子模拟的综合计算框架，用于系统性设计和筛选新型抗菌肽	首次将基于字符序列的生成对抗网络与分子动力学模拟相结合，建立从序列生成到功能验证的完整AMP发现流程	仅生成50个候选序列，样本规模有限；分子模拟时间范围受限	开发新型抗菌肽以解决细菌耐药性问题	抗菌肽(AMPs)	机器学习	细菌感染	分子动力学模拟, 体外合成测试	GAN, 判别网络	氨基酸序列, 分子结构数据	50个候选序列，最终验证2个肽	NA	GAN, PGAT-ABPp	抗菌活性验证	NA
691	2025-10-05	Deep Raman Quantitative Profiling and Augmented Features for Biologically Interpretable GI Cancer Detection 2025-Sep-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04073 PMID:40977515	研究论文	开发结合拉曼光谱和深度学习的胃肠道癌症检测框架，通过定量光谱分解实现生物可解释的癌症诊断	提出协同框架整合拉曼光谱和CNN进行定量光谱分解，引入生物可解释的比率特征，并应用SMOTE解决类别不平衡问题	样本数量相对有限（927个组织样本），恶性样本较少（82例），需更大规模验证	开发基于拉曼光谱的胃肠道癌症早期诊断方法	胃肠道组织样本（恶性和良性）	医学影像分析	胃肠道癌症	拉曼光谱，合成少数类过采样技术	CNN, LightGBM	光谱数据	927个胃肠道组织样本（82个恶性，845个良性），平衡后1090个样本（545良性 vs 545 SMOTE恶性）	LightGBM	CNN	准确率，灵敏度，特异性，AUC	NA
692	2025-10-05	A multi-class segmentation model of deep learning on contrast-enhanced computed tomography to segment and differentiate lipid-poor adrenal nodules: a dual-center study 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12007-z PMID:40981992	研究论文	开发基于深度学习的多类别分割模型，用于在增强CT图像上分割和区分脂质贫乏肾上腺结节	提出Mamba-USeg模型，这是首个基于状态空间模型的多类别分割方法，能够同时实现分割和分类任务	回顾性研究，样本量有限（164例患者），仅包含两个医疗中心数据	开发能够准确分割和分类肾上腺结节的深度学习模型	脂质贫乏腺瘤和结节性增生的肾上腺结节	计算机视觉	肾上腺疾病	对比增强计算机断层扫描	深度学习	医学影像	164例患者（内部中心128例，外部验证36例）	NA	Mamba-USeg, MultiResUNet, CPFNet	平均Dice相似系数, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
693	2025-10-05	Deep-learning-based prediction of significant portal hypertension with single cross-sectional non-enhanced CT 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12010-4 PMID:40981991	研究论文	基于单张非增强CT图像开发深度学习模型预测临床显著性门静脉高压	首次使用单张非增强CT图像通过深度学习预测CSPH，无需图像后处理	研究样本量有限，仅包含单一机构的421名患者	建立非侵入性CSPH预测方法，替代侵入性肝静脉压力梯度测量	慢性肝病患者	医学影像分析	慢性肝病，门静脉高压	CT成像	CNN	医学影像	421名慢性肝病患者	NA	卷积神经网络配合多层感知机分类器	AUC, 敏感度, 特异度, Youden指数	NA
694	2025-10-05	MRI-based habitat analysis for pathologic response prediction after neoadjuvant chemoradiotherapy in rectal cancer: a multicenter study 2025-Sep-22, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11997-0 PMID:40981989	研究论文	本研究通过MRI影像进行生境分析，预测直肠癌患者新辅助放化疗后的病理反应	首次在多中心研究中结合临床因素、影像组学特征和瘤内异质性特征构建融合模型预测直肠癌新辅助放化疗反应	未发现融合模型与ITH模型之间存在显著差异，需要进一步验证	预测直肠癌患者接受新辅助放化疗后的病理反应	1021例直肠癌患者	数字病理	直肠癌	MRI影像分析	深度学习	医学影像	训练测试集319例，内部验证集317例，外部验证集1（158例），外部验证集2（227例）	NA	NA	AUC, 疾病无进展生存期	NA
695	2025-10-05	COLDLNA: Enhancing long-range node features extraction to improve robust generalization ability of drug-target binding affinity prediction in cold-start scenarios 2025-Sep-20, Journal of bioinformatics and computational biology IF:0.9Q4 DOI:10.1142/S0219720025500131 PMID:40977369	研究论文	提出一种名为COLDLNA的新型药物-靶点结合亲和力预测模型，通过增强长程节点特征提取提升冷启动场景下的鲁棒泛化能力	设计了长程节点注意力模块优化药物结构表征，并利用卷积注意力模块从蛋白质氨基酸序列中提取关键长程信息以阐明结合位点	未明确说明模型在更广泛生物数据集上的性能表现及计算效率分析	提升冷启动场景下药物-靶点结合亲和力预测的鲁棒泛化能力	药物分子结构和蛋白质氨基酸序列	机器学习	NA	深度学习	图神经网络,注意力机制	分子图数据,蛋白质序列数据	Davis数据集,KIBA数据集,Human数据集,C. elegans数据集	NA	长程节点注意力模块,卷积注意力模块	MSE	NA
696	2025-10-05	Deep learning approach for flow visualization in background-oriented schlieren 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.572042 PMID:40981953	研究论文	提出一种基于深度学习的背景纹影法流场可视化方法，用于提高条纹图案解调的鲁棒性	开发了深度学习辅助的子空间方法，能够在严重噪声和不均匀条纹畸变情况下实现可靠的条纹图案解调	NA	提高背景纹影法中条纹图案解调的准确性和鲁棒性	背景纹影法记录的条纹图案	计算机视觉	NA	背景纹影法，衍射光学元件	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
697	2025-10-05	Cascade deep polarization network for precise image semantic segmentation 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.561465 PMID:40981975	研究论文	提出一种级联深度偏振网络，通过将预处理模块集成到端到端深度学习框架中，提升光学偏振图像的语义分割精度	首次将图像去噪、融合和增强等预处理模块直接集成到端到端深度学习网络中，通过自监督损失函数协同训练预处理模块和骨干网络	未明确说明具体的数据集规模和计算资源需求	提高光学偏振图像的语义分割性能	光学偏振图像，包括线性偏振角、线性偏振度和斯托克斯参数	计算机视觉	NA	光学偏振成像技术	深度学习网络	偏振图像	NA	NA	级联深度偏振网络(CDPN)	分割精度，计算速度	NA
698	2025-10-05	Deep learning-enhanced holographic wavefront sensor for high-order aberration sensing 2025-Sep-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.574070 PMID:40981974	研究论文	提出一种深度学习增强的全息波前传感器，用于高精度波前像差检测	采用深度神经网络处理计算机生成全息图产生的多幅偏置图像，克服传统全息模态波前传感器的测量误差和模式限制	DLHWS-p方法需要更多计算资源	开发高精度波前传感技术以检测高阶像差	波前像差，特别是大气湍流引起的高阶像差	计算机视觉	NA	全息波前传感，计算机生成全息图	CNN, UNet	图像	NA	NA	轻量级CNN, UNet	精度，推理速度	需要较多计算资源（针对DLHWS-p方法）
699	2025-10-05	Full-Spectrum phototherapy in hair loss management: a systematic review of wavelength-dependent mechanisms, clinical efficacy, and future directions 2025-Sep-19, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-025-04616-3 PMID:40968340	综述	系统综述全光谱光疗在脱发治疗中的波长依赖性机制、临床疗效及未来发展方向	提出新型'波长-穿透深度-靶向机制'模型，阐明全光谱光疗对毛囊再生的多层次调控作用	存在治疗窗口窄、患者反应差异大、组织穿透有限等未解决挑战	阐明光疗在脱发管理中的机制、疗效及未来发展方向	斑秃(AA)、雄激素性脱发(AGA)和瘢痕性脱发患者	医学光疗	脱发	全光谱光疗（紫外至中红外波长）	双网络深度学习	临床研究数据	NA	NA	NA	多维疗效评估	NA
700	2025-10-05	MorphoITH: a framework for deconvolving intra-tumor heterogeneity using tissue morphology 2025-Sep-19, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01504-x PMID:40968388	研究论文	提出了一种利用组织形态学解析肿瘤内异质性的新框架MorphoITH	开发了首个通过常规组织病理切片量化表型多样性来推断分子水平肿瘤内异质性的框架	方法验证主要基于透明细胞肾细胞癌，在其他癌症类型中的适用性有待验证	开发可扩展的方法来量化肿瘤内异质性，支持精准肿瘤学	透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的组织病理切片	数字病理	肾癌	组织病理学分析，多区域测序	深度学习	组织病理切片图像	NA	NA	自监督深度学习模型	与遗传进化模式的对应性验证	NA