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
101	2025-09-15	Proximal near-infrared hyperspectral imaging dataset for identifying epicuticular wax loss in Masena blueberries to evaluate post-harvest quality 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111946 PMID:40821441	研究论文	本文提供了一个用于识别Masena蓝莓表皮蜡质损失的高光谱成像数据集，以评估采后品质	首次提供包含不同采收方式和表皮蜡质状态的高光谱图像数据集，支持机器学习方法在农业中的应用	样本量较小（39个果实），数据采集时间窗口较短（采收后9小时内）	开发基于高光谱成像的蓝莓采后品质评估方法	Masena蓝莓果实	计算机视觉	NA	高光谱成像（900-1700 nm, 224波段）	机器学习/深度学习	高光谱图像	39个蓝莓果实，共49个高光谱图像
102	2025-09-15	Enhancing photoacoustic trace gas detection via a CNN-transformer denoising framework 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100758 PMID:40832569	研究论文	提出一种结合CNN-Transformer深度学习框架的光声痕量气体检测去噪方法，显著提升低浓度气体信号的信噪比和测量精度	首次将1D CNN与Transformer网络结合用于光声信号去噪，有效融合局部特征与全局依赖关系，实现约70倍的信噪比提升	基于合成噪声信号训练，实际环境噪声的多样性可能影响模型泛化能力	提升低浓度气体检测的灵敏度和可靠性，解决噪声干扰问题	痕量气体（以500 ppb乙炔为例）的光声信号	信号处理	NA	光声光谱技术，深度学习去噪	1D CNN, Transformer	一维光声信号	使用合成噪声信号训练，实验验证采用500 ppb乙炔信号
103	2025-09-15	AI-MedLeafX: a large-scale computer vision dataset for medicinal plant diagnosis 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111945 PMID:40837485	研究论文	本研究构建了一个大规模、精细标注且人工验证的药用植物叶片图像数据集，用于叶片质量分类	创建了一个包含13个类别、覆盖四种药用植物且经过六种数据增强技术扩充的大规模数据集，支持自动化植物病害检测	NA	开发用于植物病害自动检测的系统，推动精准农业发展	四种药用植物的叶片图像（樟树、诃子、辣木、印楝）	计算机视觉	植物病害	数据增强（旋转、水平翻转、缩放、亮度调整）	深度学习架构	图像	原始图像10,858张，增强后65,148张高分辨率图像
104	2025-09-15	A complete, multi-layered quranic treebank dataset with hybrid syntactic annotations for classical arabic processing 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111940 PMID:40837480	研究论文	介绍扩展版古兰经树库（EQTB），一个为古典阿拉伯语处理设计的全面、多层、计算可访问的语言资源数据集	通过算法转换、深度学习解析和专家验证构建了新颖完整的混合句法层，克服了原始树库的局限性	未明确提及具体限制，但基于对原始资源的改进，可能仍存在古典阿拉伯语特殊语言现象的覆盖挑战	为古典阿拉伯语自然语言处理任务提供高质量的训练和评估数据，支持语言技术发展	古典阿拉伯语文本，特别是整部古兰经（约132,736个词元）	自然语言处理	NA	深度学习解析、算法处理与验证、自动化重标注、人工策展	Deep Learning-based parser（基于深度学习的解析器）	文本（结构化语言数据）	整部古兰经，包含约132,736个词元
105	2025-09-14	A novel contrastive Dual-Branch Network (CDB-Net) for robust EEG-Based Alzheimer's disease diagnosis 2025-Oct-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149863 PMID:40730254	研究论文	提出一种新颖的对比双分支网络（CDB-Net），用于提升基于EEG的阿尔茨海默病诊断的准确性和鲁棒性	采用对比学习训练双分支结构，使模型能够学习噪声干扰下保持一致的EEG特征	NA	提高基于脑电图（EEG）的阿尔茨海默病诊断的准确性和鲁棒性	阿尔茨海默病患者和健康对照的EEG信号	机器学习	阿尔茨海默病	EEG（脑电图）	CDB-Net（对比双分支网络），深度学习模型	EEG信号	公共EEG数据集（具体数量未说明）
106	2025-09-14	De Novo Design of Highly Stable Binders Targeting Dihydrofolate Reductase in Klebsiella pneumoniae 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26835 PMID:40371895	研究论文	本研究利用深度学习技术设计靶向肺炎克雷伯菌二氢叶酸还原酶（DHFR）的新型稳定抑制剂	首次结合深度学习模型（OmegaFold和ProteinMPNN）从头设计具有细胞穿透肽（CPP）基序的DHFR抑制剂，并通过分子对接和动力学模拟验证其结合亲和力与稳定性	计算模型预测体内行为存在局限性，需通过体外和体内实验进一步验证临床相关性	设计针对肺炎克雷伯菌DHFR蛋白的新型治疗性抑制剂，以应对细菌耐药性问题	肺炎克雷伯菌DHFR蛋白及其新型肽类抑制剂	生物信息学	细菌感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	OmegaFold, ProteinMPNN	蛋白质序列	从肺炎克雷伯菌菌株中获取DHFR蛋白序列，生成7200个抑制剂序列，最终筛选出10个候选序列
107	2025-09-14	3D-ΔΔG: A Dual-Channel Prediction Model for Protein-Protein Binding Affinity Changes Following Mutation Based on Protein 3D Structures 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26837 PMID:40375059	研究论文	提出一种基于蛋白质3D结构的双通道深度学习模型3D-ΔΔG，用于预测蛋白质-蛋白质结合亲和力在突变后的变化	结合侧链序列和3D结构信息处理多点突变，采用预训练蛋白质语言模型和图注意力网络的双通道架构	未明确说明模型在处理极罕见突变或跨物种泛化能力方面的限制	预测氨基酸残基突变引起的蛋白质-蛋白质结合亲和力变化(ΔΔG)	蛋白质-蛋白质复合物及其突变变体	计算生物学	NA	深度学习，预训练蛋白质语言模型，图注意力网络	双通道深度学习模型（结合序列编码器和GAT）	蛋白质3D结构数据和氨基酸序列数据	使用SKEMPIv1和SKEMPIv2数据集进行评估
108	2025-09-14	DeepUSPS: Deep Learning-Empowered Unconstrained-Structural Protein Sequence Design 2025-Oct, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26847 PMID:40448386	研究论文	提出DeepUSPS模型，用于无约束结构蛋白质序列设计，通过深度学习技术提升优化效率和蛋白质性能	引入IDRNet增强热稳定性，构建SPFESN降低序列相似性，并采用WRA优化器高效生成理想蛋白质序列	NA	解决无约束结构蛋白质序列设计中的优化效率低、天然蛋白质相似性高及热稳定性不足的问题	无约束结构蛋白质序列	计算生物学	NA	深度学习，3Dpssm优化，计算机模拟实验	IDRNet, SPFESN	蛋白质序列数据	生成1000条IDE蛋白质序列
109	2025-09-14	ComPtr: Toward Diverse Bi-Source Dense Prediction Tasks via a Simple Yet General Complementary Transformer 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3578494 PMID:40489289	研究论文	提出一种名为ComPtr的互补Transformer模型，用于处理多样化的双源密集预测任务	从通用的双源密集预测概念出发，通过一致性增强和差异感知组件提取不同图像源的重要视觉语义线索	NA	构建统一模型处理多种双源信息密集预测任务	遥感变化检测、RGB-T人群计数、RGB-D/T显著目标检测和RGB-D语义分割等多任务视觉数据	computer vision	NA	Transformer	sequence-to-sequence	image	NA
110	2025-09-14	SAS: A General Framework Induced by Sequence Association for Shape From Focus 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3577595 PMID:40489288	研究论文	提出一种基于序列关联的通用框架SAS，用于提升形状聚焦（SFF）方法的泛化能力	将图像序列视为完整3D数据进行多视图分解、选择性融合和多尺度特征聚合，并引入更紧密的多视图学习泛化误差界	未明确说明计算复杂度或实时性能表现	提升形状聚焦（SFF）技术的泛化性和场景适应性	多焦点图像序列和3D场景深度估计	计算机视觉	NA	多视图学习、选择性融合、多尺度特征聚合	深度学习框架	图像序列	7个合成数据集和2个真实场景
111	2025-09-14	Event-Based Stereo Depth Estimation: A Survey 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3586559 PMID:40644099	综述	本文系统综述了基于事件相机的立体深度估计方法，涵盖传统电路设计到深度学习技术，并首次全面评述相关数据集	首次全面涵盖深度学习方法和立体数据集，并提供创建新基准测试的实用建议	NA	为基于事件相机的立体深度估计领域提供综合性概述和未来研究方向	事件相机立体视觉系统和深度估计算法	computer vision	NA	深度学习，立体匹配，SLAM	DL methods	事件流数据，立体图像	NA
112	2025-09-14	Deep learning-based temporal muscle quantification on MRI predicts adverse outcomes in acute ischemic stroke 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112332 PMID:40716184	研究论文	开发基于深度学习的MRI颞肌自动量化流程，用于预测急性缺血性卒中患者的不良预后	提出端到端的深度学习流程，整合ResNet50切片选择和TransUNet分割算法，首次实现颞肌厚度和面积的自动量化并验证其预后价值	研究样本量有限（1020例），且为单中心研究，需要外部验证	开发自动量化颞肌参数的深度学习系统，并评估其在急性缺血性卒中预后预测中的价值	急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	深度学习，MRI成像	ResNet50, TransUNet	MRI图像	1020例急性缺血性卒中患者（分为三个数据集：295例用于切片选择，258例用于分割，467例用于预后评估）
113	2025-09-14	Rician Likelihood Loss for Quantitative MRI With Self-Supervised Deep Learning 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70136 PMID:40904047	研究论文	提出一种用于定量MRI自监督深度学习的Rician似然损失函数，以改善低信噪比下的参数估计偏差	首次将Rician分布特性融入自监督学习损失函数，替代传统MSE损失	在低信噪比下精度有所降低，性能随信噪比变化	提高定量MRI参数估计的准确性和鲁棒性	MRI magnitude信号	医学影像分析	NA	自监督深度学习，IVIM模型	深度学习网络	MRI影像数据	模拟数据和真实数据
114	2025-09-14	MOL: Joint Estimation of Micro-Expression, Optical Flow, and Landmark via Transformer-Graph-Style Convolution 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3581162 PMID:40536836	研究论文	提出一种端到端的微表情识别框架，联合估计微表情、光流和面部关键点	结合Transformer、图卷积和普通卷积的优势，设计F5C模块直接从原始帧序列提取局部-全局特征，无需关键帧先验知识	NA	提升面部微表情识别的准确性和鲁棒性	面部微表情、光流、面部关键点	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, GCN, CNN	视频序列	在CASME II、SAMM和SMIC基准数据集上进行实验
115	2025-09-14	Evidence-Based Multi-Feature Fusion for Adversarial Robustness 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3582518 PMID:40549525	研究论文	提出一种基于证据的多特征融合方法EMFF，以提升深度神经网络在对抗攻击下的鲁棒性	引入证据深度学习量化特征可信度，并基于Dempster规则设计多特征证据融合机制，避免单一受污染特征的误导	NA	提升深度神经网络对抗对抗攻击的鲁棒性	深度神经网络（DNNs）	计算机视觉	NA	证据深度学习，Dempster规则融合	CNN, Vision Transformers	图像	NA
116	2025-09-14	Accelerated Self-Supervised Multi-Illumination Color Constancy With Hybrid Knowledge Distillation 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3583090 PMID:40560704	研究论文	提出一种基于自监督学习和知识蒸馏的多光照颜色恒常性方法，以提升模型性能和部署效率	结合自监督预训练、监督微调和混合知识蒸馏三阶段框架，首次在颜色恒常性任务中应用Transformer和U-Net编码器与轻量解码器	受限于多光照数据集的规模，可能影响模型学习判别性特征的能力	解决多光照条件下的颜色恒常性问题，提升相机中的实际应用价值	多光照和单光照条件下的图像颜色一致性	计算机视觉	NA	自监督学习、知识蒸馏	Transformer、U-Net、CNN	图像	NA
117	2025-09-14	Revisiting Essential and Nonessential Settings of Evidential Deep Learning 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3583410 PMID:40569804	研究论文	本文重新审视了证据深度学习（EDL）中的核心与非核心设置，并提出了一种简化但更有效的变体Re-EDL	识别并修正EDL中三个非必要设置：先验权重固定、方差最小化优化项和KL散度正则化，提出可调超参数和直接优化Dirichlet PDF期望的方法	NA	改进证据深度学习的不确定性估计方法，提升其有效性和可靠性	证据深度学习（EDL）模型及其优化设置	机器学习	NA	主观逻辑、Dirichlet概率密度函数建模	神经网络（Evidential Deep Learning）	NA	NA
118	2025-09-13	A physics-informed deep learning approach to predicting bilateral ground reaction forces and centre of pressure from a single forceplate during gait 2025-Oct, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.07.005 PMID:40618708	研究论文	本研究开发了一种物理信息残差循环神经网络，用于从单个测力台数据预测步态中的双侧地面反作用力和压力中心	提出了一种新型的物理信息残差循环神经网络(PI-ResRNN)，首次实现了使用单个测力台数据准确预测双侧GRF和COP	NA	开发并验证从单个测力台预测步态中双侧地面反作用力(GRF)和压力中心(COP)的深度学习方法	健康参与者和六种神经肌肉骨骼疾病患者	机器学习	神经肌肉骨骼疾病	深度学习，力板数据采集	物理信息残差循环神经网络(PI-ResRNN)	力板传感器数据	315名参与者，6765次试验数据
119	2025-09-13	Recognition of Parkinson disease using Kriging Empirical Mode Decomposition via deep learning techniques 2025-Oct, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.06.024 PMID:40628146	研究论文	本文提出了一种使用克里金经验模态分解和深度学习技术识别帕金森病的方法	结合克里金经验模态分解与深度学习技术进行帕金森病识别	NA	开发帕金森病的识别方法	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	Kriging Empirical Mode Decomposition, deep learning	深度学习模型	NA	NA
120	2025-09-13	Pharmacoutilization data-driven artificial intelligence-assisted diagnosis algorithm to improve the pharmacological treatment of pain and agitation in patients suffering from severe dementia 2025-Oct, Current opinion in pharmacology IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.coph.2025.102563 PMID:40815967	研究论文	本研究开发了一种基于药物利用数据和人工智能的算法，用于改善重度痴呆患者的疼痛和躁动药物治疗，并辅助阿尔茨海默病的诊断	利用药理学时间序列数据和自编码器构建AI算法，从大规模社区回顾性研究中识别漏诊的阿尔茨海默病患者	需要进一步研究和纵向患者监测来改进疾病检测和管理	通过先进人工智能方法诊断阿尔茨海默病，改善痴呆患者的疼痛和躁动药物治疗	298,000名个体（其中84,235名60岁以上老年人），包括114,920名未诊断AD患者和1,150名已诊断患者	医疗人工智能	阿尔茨海默病	药理学数据分析、深度学习	自编码器	药理学时间序列数据	298,000名个体（84,235名60岁以上老年人）