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
821	2025-10-06	Real-time detection of Wi-Fi attacks using hybrid deep learning models on NodeMCU 2025-Sep-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18947-2 PMID:40954170	研究论文	提出一种基于NodeMCU的实时轻量级Wi-Fi去认证攻击检测系统	首次在超低成本嵌入式设备上集成混合时序深度学习与可解释分类器，填补了现有入侵检测研究在边缘计算和模型可解释性方面的空白	仅在5600多个标记样本上验证，网络条件多样性可能有限	开发实时轻量级Wi-Fi入侵检测系统	Wi-Fi去认证攻击	机器学习	NA	实时数据包嗅探	LSTM, GRU, RNN, 逻辑回归	网络流量数据	5600多个标记样本	NA	LSTM, GRU, RNN	准确率	NodeMCU ESP8266微控制器
822	2025-10-06	Multi-scale based Network and Adaptive EfficientnetB7 with ASPP: Analysis of Novel Brain Tumor Segmentation and Classification 2025-Sep-15, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056419990250904093436 PMID:40965060	研究论文	提出一种结合多尺度分割网络和自适应分类模型的新型脑肿瘤分割与分类方法	提出MBANet多尺度双边感知网络进行肿瘤分割，并设计RVAEB7-ASPP分类架构结合Vision Transformer和自适应EfficientNetB7，采用改进的河马优化算法进行超参数调优	NA	开发鲁棒高效的深度学习框架，辅助临床医生进行精确早期诊断和有效治疗规划	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习,Transformer,CNN	医学图像	NA	NA	MBANet,Region Vision Transformer,Adaptive EfficientNetB7,ASPP	准确率	NA
823	2025-09-19	Reply to "A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer" 2025-Sep-13, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110616 PMID:40962607	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
824	2025-09-19	A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer 2025-Sep-11, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110615 PMID:40962606	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
825	2025-10-06	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Sep, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	研究论文	本研究探讨甘氨酸残基左手构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	首次系统揭示左手构象甘氨酸在疾病变异位点的过度表达现象及其通过破坏β-链排列抑制蛋白质聚集的分子机制	研究主要基于已有变异位点的构象分析，需要进一步实验验证分子机制	阐明甘氨酸左手构象在蛋白质稳定性和抗聚集中的生物学功能	1104个疾病相关变异位点和343个良性变异位点的甘氨酸残基构象	结构生物学	蛋白质构象疾病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据、变异位点数据	1447个变异位点（1104个疾病相关，343个良性）	NA	NA	准确率, AUC	NA
826	2025-10-06	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-Sep, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生和深度学习模型在使用1.3mm视频内窥镜探头预测周围型肺结节恶性性质的能力	首次将深度学习应用于1.3mm视频内窥镜探头图像，用于周围型肺结节的恶性预测	样本量较小（61例患者），深度学习模型性能未超越资深医生	评估人类医生和AI在周围型肺结节恶性预测中的诊断能力	周围型肺结节患者	计算机视觉	肺癌	视频内窥镜成像	深度学习	视频序列，图像	61例患者（37例癌症，24例良性病变）	NA	NA	诊断准确率，敏感性，特异性，F1分数，平衡准确率	NA
827	2025-10-06	Deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study 2025-Sep-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002667 PMID:40557542	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，通过组织病理学图像对平滑肌肉瘤进行分子亚型分层和生存预测	首次使用单张H&E染色全切片图像开发深度学习模型进行平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测	需要大型前瞻性队列进一步验证	开发用于平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测的深度学习算法	平滑肌肉瘤患者	数字病理学	平滑肌肉瘤	H&E染色全切片图像	CNN	图像	训练集154例(1,579,215个图块)，外部测试集80例(555,211个图块)	NA	DenseNet121, ResNet50	AUROC, 准确率, 召回率, 特异性, 精确率, F1分数	NA
828	2025-10-06	Peripheral neural interfaces for reading high-frequency brain signals 2025-Sep, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01445-1 PMID:40579488	研究论文	本文提出利用外周神经接口通过肌肉传感器非侵入式读取中枢神经系统高频信号的方法	首次提出通过运动神经元输出信号逆向估计中枢神经系统输入信号的创新方法	需要进一步在受控环境和真实场景中验证运动神经元中枢接口的性能	开发非侵入式中枢神经系统活动监测技术	运动神经元和中枢神经系统信号	神经工程	神经系统疾病	肌肉信号记录, 深度学习解码	深度学习	神经信号, 肌肉信号	NA	NA	NA	实时解码精度	NA
829	2025-10-06	Dynamics-informed reservoir computing with visibility graphs 2025-Sep-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0293030 PMID:40965304	研究论文	提出一种基于可见性图的动态信息储备计算框架，通过从训练序列直接推断储备网络结构来改进时间序列预测	首次将可见性图技术引入储备计算，直接从训练数据构建储备网络结构，避免昂贵的超参数调优	在某些条件下，密度匹配的Erdős-Rényi图可能优于所提方法	提高复杂非线性时间序列预测的准确性和一致性	非线性时间序列数据	机器学习	NA	可见性图技术	储备计算	时间序列数据	NA	NA	可见性图网络结构	预测准确性, 一致性	NA
830	2025-10-06	Hepatocellular Carcinoma Risk Stratification for Cirrhosis Patients: Integrating Radiomics and Deep Learning Computed Tomography Signatures of the Liver and Spleen into a Clinical Model 2025-Sep-28, Journal of clinical and translational hepatology IF:3.1Q2 DOI:10.14218/JCTH.2025.00091 PMID:40951530	研究论文	开发并验证了一种整合肝脏和脾脏CT影像特征的肝细胞癌风险预测模型	将放射组学和深度学习特征整合到现有的aMAP临床模型中，显著提高了肝细胞癌风险预测性能	研究队列中慢性乙型肝炎病毒感染占主导地位（91.5%），可能限制模型在其他病因肝硬化患者中的泛化能力	改善肝硬化患者肝细胞癌风险分层	肝硬化患者	数字病理	肝细胞癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	2411名患者，其中118人发展为肝细胞癌	PyRadiomics	ResNet-18	受试者工作特征曲线下面积	NA
831	2025-10-06	Enhanced Detection, Using Deep Learning Technology, of Medial Meniscal Posterior Horn Ramp Lesions in Patients with ACL Injury 2025-Sep-17, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01530 PMID:40743295	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习技术和风险因素的MRI诊断模型，用于提高前交叉韧带损伤患者内侧半月板后角斜坡病变的检测准确率	首次将深度学习技术与临床风险因素相结合，使用Swin Transformer Large架构构建预测模型，显著提高了斜坡病变的诊断准确率	研究为回顾性设计，样本量相对有限（236例患者），证据等级为III级	开发基于深度学习的MRI诊断工具，提高内侧半月板后角斜坡病变的检测准确性	接受关节镜手术的前交叉韧带损伤患者	计算机视觉	膝关节损伤	磁共振成像	深度学习, Swin Transformer, XGBoost, 随机森林, 逻辑回归	医学影像	236例患者	NA	Swin Transformer Large	准确率, 特异性, 敏感性	NA
832	2025-10-06	Deep Learning Analysis of Crystallization Using Polarized Light Microscopy and U-Net Segmentation 2025-Sep-17, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c03681 PMID:40958672	研究论文	本研究结合偏光显微镜和深度学习技术分析液晶化合物9BA4的结晶过程	首次将U-Net卷积神经网络应用于偏光显微镜图像分析，实现结晶相和层列相的自动识别与量化	仅研究单一液晶化合物9BA4，方法在其他材料体系中的适用性有待验证	开发结合传统光学技术和神经网络图像分析的方法来研究材料结晶行为	液晶化合物9BA4的结晶过程	计算机视觉	NA	偏光显微镜，非等温冷却实验	CNN	显微镜图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
833	2025-10-06	Deep Learning-Driven Discovery of Novel Antimicrobial Peptides from Large-Scale Protist Genomes and Experimental Characterization 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01196 PMID:40958742	研究论文	本研究利用深度学习技术从大规模原生生物基因组中识别新型抗菌肽，并通过实验验证其抗菌活性	首次对2000多个原生生物基因组进行大规模新型抗菌肽探索，结合优化的BERT和CNN模型进行多模型综合识别	仅对18个候选肽进行了实验验证，需要进一步扩大验证规模	发现新型抗菌分子以应对抗生素耐药性问题	原生生物基因组中的抗菌肽	机器学习	细菌感染	基因组测序，深度学习	BERT, CNN	基因组序列数据	2120个原生生物基因组数据集，约66亿条序列	NA	BERT, CNN	抗菌活性验证，溶血率	NA
834	2025-10-06	Integrating Machine Learning into Free Energy Perturbation Workflows 2025-Sep-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01449 PMID:40958764	综述	探讨机器学习如何提升自由能微扰工作流程在药物设计中的效率与精度	提出将主动学习和深度学习整合到自由能微扰工作流程的混合方法，实现采样策略、协议优化和力场开发三方面的创新应用	机器学习衍生的神经网络势能计算成本较高，且依赖量子力学训练数据	提升自由能微扰方法在基于结构的药物设计中的计算效率与预测精度	蛋白质-配体结合亲和力预测	机器学习	NA	自由能微扰，量子力学计算	主动学习，深度学习，神经网络	量子力学数据，蛋白质-配体复合结构	NA	NA	AlphaFold, NeuralPLexer, DragonFold	NA	NA
835	2025-10-06	Graph Neural Networks in Modern AI-Aided Drug Discovery 2025-Sep-17, Chemical reviews IF:51.4Q1 DOI:10.1021/acs.chemrev.5c00461 PMID:40959983	综述	本文全面综述了图神经网络在AI辅助药物发现中的方法基础、代表性应用及最新进展	重点关注几何图神经网络、可解释模型、不确定性量化、可扩展图架构和图生成框架等最新方法进展	讨论了将图神经网络应用于实际药物发现流程时遇到的实际挑战和方法瓶颈	AI辅助药物发现	药物样分子	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子图	NA	NA	几何图神经网络,图生成框架	NA	NA
836	2025-10-06	Leveraging Transformer Models to Capture Multi-Scale Dynamics in Biomolecules by Nano-GPT 2025-Sep-17, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00180 PMID:40960089	研究论文	本文提出了一种基于GPT架构的深度学习模型nano-GPT，用于捕捉分子系统中的长期动力学行为	采用GPT架构专门设计用于分子系统长期动力学建模，引入两阶段训练机制逐步替换MD标记以减轻累积误差	未明确说明模型在更复杂生物分子系统上的泛化能力限制	开发能够捕捉分子系统长期动力学和复杂转变的深度学习模型	分子系统动力学，包括四态模型势、丙氨酸二肽和Fip35 WW结构域	机器学习	NA	分子动力学模拟	Transformer, GPT	分子动力学轨迹数据	三个不同系统：四态模型势、丙氨酸二肽、Fip35 WW结构域	NA	GPT	NA	NA
837	2025-10-06	Habitat-aware radiomics and adaptive 2.5D deep learning predict treatment response and long-term survival in ESCC patients undergoing neoadjuvant chemoimmunotherapy 2025-Sep-17, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07522-6 PMID:40960691	研究论文	提出一种可解释的多模态框架，通过栖息地放射组学和自适应2.5D深度学习预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	结合体素级栖息地放射组学定量映射肿瘤内/瘤周异质性，使用2.5D深度学习建模横断面肿瘤生物学，并通过SHAP可解释性建立机制驱动的生物标志物	双中心回顾性研究，样本量有限（269例患者）	预测食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 的治疗反应和长期生存	269例初治食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	PET/CT影像分析，栖息地放射组学，深度学习	ResNet50，多示例学习，集成学习	PET/CT影像	269例患者（训练集：144例；验证集：62例；测试集：63例）	PyTorch（推断自ResNet50使用）	ResNet50，Crossformer	AUC，敏感性，特异性，校准曲线，决策曲线分析，C-index，Kaplan-Meier	NA
838	2025-10-06	Disentangled deep learning method for interior tomographic reconstruction of low-dose x-ray CT 2025-Sep-16, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae02dc PMID:40902618	研究论文	提出一种解耦深度学习方法用于低剂量X射线CT的内部断层重建	开发了两种新颖的深度学习重建流程：通过双域深度神经网络解耦提取噪声和背景投影贡献的ROI重建方法，以及采用渐进式'由粗到精'策略扩展可恢复区域的增强方法	NA	解决低剂量内部断层扫描中噪声和数据截断耦合的逆问题，实现高质量ROI重建和可恢复区域扩展	模拟躯干数据集和真实CT扫描的躯干体模	医学影像处理	NA	低剂量CT成像	深度神经网络	CT投影数据，图像数据	NA	NA	双域深度神经网络	重建质量，噪声抑制，截断伪影减轻	NA
839	2025-10-06	Clinical validation of a deep learning based application for quantitative assessment of dental plaque in fluorescence imaging 2025-Sep-16, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06550-8 PMID:40956351	研究论文	开发并验证基于深度学习的网络应用程序，用于在荧光图像中客观量化牙菌斑	首次将YOLO v11模型应用于牙菌斑检测，开发了基于网络的深度学习应用程序，实现了牙菌斑的客观量化评估	研究主要关注下颌前牙舌侧表面，样本来源相对局限	开发能够客观量化牙菌斑的深度学习应用程序，改善牙周健康评估	牙菌斑在牙齿荧光图像中的检测和量化	计算机视觉	牙周病	荧光成像	YOLO	图像	498名参与者的2,490张荧光图像用于训练测试，另外30名参与者用于临床验证	NA	YOLO v11	F1分数, mAP50, 平均精度, ICC	NA
840	2025-10-06	Hyperspectral Texture Metrology Based on Distance Measures in an Information-Theoretic Framework 2025-Sep-16, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3608667 PMID:40956709	研究论文	提出基于信息论框架的光谱距离度量方法，实现高光谱纹理特征的直接计算	提出具有信息论基础的REID光谱距离度量，可直接计算高光谱图像的GLCM、LBP和Gabor特征而无需预处理	NA	为现有高光谱纹理特征提取方法建立计量学基础	高光谱图像纹理特征	计算机视觉	癌症	高光谱成像	NA	高光谱图像	NA	NA	NA	分类准确率，图像检索性能，癌症检测准确率	NA