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
981	2025-10-06	The Use of Deep Learning in Primary Agricultural Products Freshness Assessment: A Systematic Review 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70535 PMID:40914846	综述	本文系统综述了深度学习在初级农产品新鲜度评估中的应用现状与发展趋势	首次系统整合机器视觉、光谱技术和电子鼻与深度学习相结合的农产品新鲜度评估方法，并指出当前技术局限与未来发展方向	现有技术仍存在数据标准化不足、模型泛化能力有限等挑战	探讨深度学习技术在初级农产品新鲜度评估领域的应用潜力	初级农产品（包括水果、蔬菜等生鲜产品）	计算机视觉, 机器学习	NA	机器视觉, 高光谱成像, 近红外光谱, 荧光光谱, 拉曼光谱, 电子鼻	深度学习神经网络	图像数据, 光谱数据, 传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
982	2025-10-06	The association of retinal age gap with schizophrenia: a cross-sectional analysis 2025-Sep, Schizophrenia research IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.schres.2025.07.018 PMID:40712190	研究论文	本研究通过深度学习分析视网膜图像，探讨精神分裂症与视网膜年龄差距的关联	首次使用视网膜年龄作为生物衰老标志物研究精神分裂症患者的神经系统加速衰老现象	横断面研究设计无法确定因果关系，且样本中精神分裂症患者数量相对较少	研究精神分裂症与视网膜年龄差距的关联及其机制	98,629名40岁及以上眼科医院就诊者，其中214名精神分裂症患者	数字病理学	精神分裂症	彩色视网膜摄影	CNN	图像	98,629名参与者（214名精神分裂症患者）	NA	卷积神经网络	NA	NA
983	2025-10-06	Artificial intelligence in advancing optical coherence tomography for disease detection and cancer diagnosis: A scoping review 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110188 PMID:40839924	综述	本文探讨人工智能在光学相干断层扫描技术中用于疾病检测和癌症诊断的应用范围综述	系统性地综述了AI与OCT技术结合在多种医学领域中的应用潜力，特别是实时手术决策和肿瘤边缘检测方面的创新	存在模型有效性不确定和临床数据集不完整的问题，需要解决数据集偏差和模型优化	研究人工智能如何提升光学相干断层扫描技术的临床性能	眼科、心脏病学、皮肤病学和肿瘤学领域的疾病检测与诊断	医学影像分析	视网膜疾病、心血管疾病、上皮癌	光学相干断层扫描	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
984	2025-10-06	[Artificial intelligence-enhanced ECG interpretation: a new era for electrocardiography?] 2025-Sep, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4542.45427 PMID:40864481	综述	本文探讨人工智能技术如何革新心电图解读，将其从静态诊断工具转变为动态预测工具	AI-ECG能够检测亚临床心室功能障碍、进行长期风险分层，并在明显临床症状出现前预测主要不良事件	AI模型可解释性差、算法偏见、过拟合、数据治理和监管不确定性等问题仍需严格方法学审查	研究人工智能技术在心电图解读中的应用潜力与挑战	心血管疾病患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	机器学习,深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	联邦学习架构
985	2025-10-06	A Comparative Analysis on the Classification of Pineapple Varieties Using Thermal Imaging Coupled With Transfer Learning 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70530 PMID:40923325	研究论文	本研究利用热成像技术和迁移学习对菠萝品种进行分类比较分析	首次将热成像技术与迁移学习相结合用于菠萝品种分类，并在三种温度条件下进行数据采集	模型架构创新不是主要目标，仅对现有CNN模型进行基准测试	开发基于热成像和深度学习的菠萝品种无损分类方法	三种菠萝品种（Moris、Josapine和N36）	计算机视觉	NA	热成像技术	CNN	热成像图像	3240张热成像图像，涵盖3个菠萝品种在3种温度条件（5°C、10°C、25°C）下的数据	NA	ResNet, VGG16, InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
986	2025-10-06	MASSISTANT: A deep learning model for De Novo molecular structure prediction from EI‑MS spectra via SELFIES encoding 2025-Sep-27, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466216 PMID:40706264	研究论文	开发了一种名为MASSISTANT的深度学习模型，能够直接从低分辨率EI-MS谱图预测分子结构	首次使用SELFIES编码实现从EI-MS谱图的从头分子结构预测	模型性能对数据集质量敏感，分子量限制在600 Da以下	开发从EI-MS谱图自动预测分子结构的深度学习方法	挥发性半挥发性化合物的EI-MS谱图	机器学习	NA	气相色谱-电子轰击质谱(GC-EI-MS)	深度神经网络	质谱数据	NIST数据集18万张谱图，分子量低于600 Da的化合物	NA	NA	准确率,Tanimoto得分	NA
987	2025-10-06	Deep Learning Modeling to Differentiate Multiple Sclerosis From MOG Antibody-Associated Disease 2025-Sep-23, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000214075 PMID:40906978	研究论文	本研究开发深度学习模型结合临床/MRI算法区分多发性硬化与MOG抗体相关疾病	首次结合临床/MRI算法与深度学习模型，并利用概率注意力图识别关键鉴别区域	回顾性研究，缺乏前瞻性验证，样本来源相对集中	区分多发性硬化(MS)与髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病(MOGAD)	成人非急性期MS和MOGAD患者的脑部MRI扫描	医学影像分析	神经系统疾病	MRI扫描(T2-FLAIR, T1加权)	CNN	医学影像	406例MRI扫描(218例RRMS, 188例MOGAD)	NA	ResNet-10	准确率, 敏感度, 特异度	NA
988	2025-10-06	Label-free chimeric antigen receptor T-cell expression analysis using neural networks and statistical distribution modeling 2025-Sep-16, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.152454 PMID:40795576	研究论文	本研究开发了一种基于亮场显微镜和深度学习的无标记方法，用于预测CAR-T细胞的CAR表达率	首次成功实现T细胞中CAR表达率的无标记预测，通过卷积神经网络结合高斯拟合的分类分数分布分析	仅在四个供体样本上验证，样本规模有限	优化CAR-T细胞疗法的治疗效果和患者安全性监测	CAR-T细胞	计算机视觉	血液恶性肿瘤	亮场显微镜	CNN	图像	四个供体	NA	卷积神经网络	预测准确率, 最大预测误差	NA
989	2025-10-06	Selection of representative electrodes for stereoscopic visual comfort studies in conjunction with brain mechanism analysis 2025-Sep-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149800 PMID:40544932	研究论文	通过立体视觉脑机制分析寻找评估立体视觉舒适度的代表性电极	首次通过脑机制分析为立体视觉舒适度研究的电极选择提供科学依据	样本量相对较小，仅分析了15个电极	寻找评估立体视觉舒适度的代表性电极	立体视觉舒适度与不适状态的脑电信号	脑机接口	视觉不适	脑电图(EEG)、事件相关电位、功率谱分析	机器学习模型、深度学习模型	脑电信号	15个电极的脑电活动数据	NA	NA	分类准确率	NA
990	2025-10-06	Deep learning for named entity recognition in Turkish radiology reports 2025-09-08, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.243100 PMID:40018795	研究论文	本研究开发并评估了用于土耳其语放射学报告中命名实体识别的深度学习框架	针对土耳其语放射学报告特点，结合自适应跨度枚举和跨度图传播技术，优化了DYGIE++模型在土耳其语医疗文本上的表现	由于隐私问题无法使用真实患者数据，仅使用合成的放射学报告数据集	提高从放射学报告中提取信息的准确性和效率	土耳其语放射学报告	自然语言处理	NA	命名实体识别(NER)	BERT, 前馈神经网络	文本	1,056份土耳其语放射学报告	DYGIE++	BERTurk, BioBERTurk, PubMedBERT, XLM-RoBERTa	F1分数, 精确率, 召回率	NA
991	2025-10-06	Automatic bone age assessment: a Turkish population study 2025-09-08, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.242999 PMID:40094318	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动骨龄评估模型，特别针对土耳其人群进行优化	首次针对土耳其人群开发深度学习骨龄评估模型，并比较了单一数据集与混合数据集的性能差异	数据来源存在异质性，土耳其人群样本量相对较少，模型性能仍有提升空间	开发针对土耳其人群的自动骨龄评估模型，研究人口统计学因素对模型性能的影响	手部X光片及对应的骨龄和性别信息	计算机视觉	生长发育评估	X光成像	CNN	图像	土耳其人群2,730张手部X光片，公开数据集18,757张（RSNA 12,572张，RHPE 6,185张）	TensorFlow	改进的InceptionV3	平均绝对误差(MAE)	NA
992	2025-10-06	AMPGP: Discovering Highly Effective Antimicrobial Peptides via Deep Learning 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00647 PMID:40825014	研究论文	提出一种名为AMPGP的深度学习模型，用于生成和预测高效抗菌肽	将注意力机制整合到seqGAN框架中生成高质量抗菌肽，并构建四通道特征预测模型克服单一信息源局限	未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力及潜在的计算资源需求	开发深度学习方法来加速高效抗菌肽的发现过程	抗菌肽(AMPs)	机器学习	NA	深度学习	GAN, 注意力机制	序列数据	独立测试集评估，具体样本量未明确说明	seqGAN	seqGAN with attention mechanism, 四通道特征模型	准确率	NA
993	2025-10-06	Uncertainty-Aware Deep Learning and Structural Feature Analysis for Reliable Nephrotoxicity Prediction 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01532 PMID:40827867	研究论文	本研究开发了用于肾毒性预测的不确定性感知深度学习模型，并进行了结构特征分析	构建了最大的公开肾毒性化合物数据库，结合不确定性量化方法定义模型适用域，并采用多尺度特征分析提供药物设计见解	NA	开发可靠且精确的肾毒性预测计算方法	1831种高质量肾毒性相关化合物	机器学习	肾毒性	分子图分析，ChemoPy2D描述符	传统机器学习算法，基于图的深度学习方法，Directed Message Passing Neural Network	分子结构数据	1831种肾毒性相关化合物	NA	Directed Message Passing Neural Network	Kappa值	NA
994	2025-10-06	PepBAN: A Deep Learning Framework with Bilinear Attention and Adversarial Learning for Peptide-Protein Interaction Prediction 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01713 PMID:40854162	研究论文	提出了一种名为PepBAN的深度学习框架，用于预测肽-蛋白质相互作用	结合双线性注意力网络和条件域对抗学习，能够识别关键残基并解释相互作用机制，特别针对环肽相互作用预测进行了优化	在结合数据有限的情况下可能面临挑战，环肽中非标准氨基酸需要特殊处理	开发准确预测肽-蛋白质相互作用的计算方法	肽-蛋白质复合物	机器学习	NA	蛋白质语言模型，图基础模型	深度学习框架	序列数据，结构数据，分子图数据	NA	NA	BAN（双线性注意力网络），ESM-2	预测性能	NA
995	2025-10-06	Enhancing Toxicity Prediction of Synthetic Chemicals via Novel SMILES Fragmentation and Interpretable Deep Learning 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01042 PMID:40856693	研究论文	提出一种结合SMILES片段化策略与一维卷积神经网络的深度学习框架，用于预测合成化学品的毒性和结构警报	开发了四种SMILES片段化方法并生成专用分词器，构建了可解释的深度学习模型SFDL-GenTok	在10个毒性终点中仅对6个表现出稳健预测性能	提高合成化学品的毒性预测准确性和可解释性	合成化学品	机器学习	NA	SMILES片段化	CNN	化学结构数据	581537个PubChem化合物用于训练，28160个合成化学品用于预测	NA	1D CNN	AUC, PRAUC	NA
996	2025-10-06	MultiSAAl: Sequence-Informed Antibody-Antigen Interaction Prediction Using Multiscale Deep Learning 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01511 PMID:40874985	研究论文	提出一种基于多尺度深度学习的序列信息抗体-抗原相互作用预测框架MultiSAAI	首次明确考虑抗体重链和轻链在抗原结合中的不同作用，整合多尺度特征并采用多尺度网络架构同时评估全局残基对兼容性和局部氨基酸适应性	未明确说明模型的计算复杂度和对特定抗体类型的泛化能力	开发准确的序列信息抗体-抗原相互作用预测方法以支持治疗性抗体开发	抗体-抗原相互作用	生物信息学	传染病	深度学习，语言模型嵌入	多尺度深度学习网络	蛋白质序列数据，理化性质，几何约束，残基可替换性	通用抗体-抗原相互作用数据集和SARS-CoV-2数据集	NA	多尺度网络架构	AUROC	NA
997	2025-10-06	Optimized node-level capsule graph neural network for subject-independent emotion recognition from EEG signals 2025-Sep-08, Electromagnetic biology and medicine IF:1.6Q4 DOI:10.1080/15368378.2025.2541792 PMID:40916628	研究论文	提出一种基于优化节点级胶囊图神经网络的主体独立脑电信号情绪识别方法	首次将食人鱼觅食优化算法与节点级胶囊图神经网络结合，用于主体独立的脑电情绪识别	未提及数据集规模和多样性限制，未说明计算资源需求	开发高精度主体独立脑电情绪识别模型	脑电信号对应的平静、快乐、悲伤和愤怒四种情绪状态	机器学习	NA	脑电信号处理，振动模式分解	图神经网络，胶囊网络	脑电信号	NA	Python	节点级胶囊图神经网络	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数，RoC	NA
998	2025-10-06	A transfer learning-enhanced deep learning framework for efficient and interpretable soil heavy metal pollution prediction under data scarcity and spatial heterogeneity 2025-Sep-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138926 PMID:40516468	研究论文	提出一种基于迁移学习的深度学习框架，用于在数据稀缺和空间异质性条件下预测土壤重金属污染	结合迁移学习与卷积神经网络，集成多源异构数据，并引入GradSHAP可解释性模块	研究区域限于韶关市，数据稀缺问题可能在其他地区表现不同	开发高效可解释的土壤重金属污染预测方法	土壤重金属污染	机器学习	NA	遥感技术、网络数据采集、现场采样	CNN	遥感数据、网络数据、现场采样数据、空间区域化特征	韶关市2018-2022年数据	NA	TL-CNN	准确率	NA
999	2025-10-06	Enhancing cybersecurity in virtual power plants by detecting network based cyber attacks using an unsupervised autoencoder approach 2025-Sep-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01863-w PMID:40913053	研究论文	提出一种基于无监督自编码器的深度学习方法，用于检测虚拟电厂中的虚假数据注入攻击	首次将无监督自编码器应用于虚拟电厂网络安全领域，通过重构误差分析实现高精度异常检测	研究基于仿真数据，未在真实虚拟电厂环境中验证	增强物联网能源系统的网络安全，保护虚拟电厂运营安全	虚拟电厂系统中的网络攻击检测	机器学习	NA	深度学习	Autoencoder	时间序列数据	1000天的时间序列数据	NA	Autoencoder	准确率	MATLAB Simulink
1000	2025-10-06	[Generative artificial intelligence ChatGPT in clinical nutrition - Advances and challenges] 2025-Sep-04, Nutricion hospitalaria IF:1.2Q4 DOI:10.20960/nh.05692 PMID:40066572	综述	探讨生成式人工智能ChatGPT在临床营养领域的应用进展与挑战	系统评估ChatGPT在临床营养管理中的创新应用，包括营养评估、个性化干预和患者监测	缺乏非语言线索解读能力、无法进行体格检查、多病症整合能力不足、膳食计划存在热量偏差和微量营养素失衡	分析ChatGPT在临床营养管理中的应用潜力与局限性	临床营养管理中的患者数据与营养干预策略	自然语言处理	NA	机器学习,深度学习	生成式AI	临床记录文本数据	NA	NA	ChatGPT	准确率	NA