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
61	2025-09-08	SpaOmicsVAE: A deep learning framework for integrative analysis of spatial multi-omics data 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109032 PMID:40848558	研究论文	提出SpaOmicsVAE深度学习框架，用于整合分析空间多组学数据	结合变分自编码器与双图神经网络，通过注意力机制整合空间和特征信息，有效处理数据稀疏性和噪声	NA	解决空间多组学数据的有效整合与分析挑战	胸腺、脾脏、海马体和脑组织等多种组织样本	机器学习	NA	空间多组学技术	VAE, GNN	空间多组学数据	多种组织样本（实验和模拟数据集）
62	2025-09-08	AIBSD: Deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109034 PMID:40876083	研究论文	提出基于深度学习的AIBSD方法，用于校正扩散张量成像中的空间系统误差	首次使用深度神经网络解决DTI中磁场梯度空间分布误差校正问题，无需额外体模扫描	基于130个回顾性数据集，需要进一步验证临床适用性	开发深度学习方法来消除DTI中的空间系统误差	扩散张量成像数据和体模测量数据	医学影像分析	NA	扩散张量成像(DTI)	CNN（卷积神经网络）	医学影像数据	130个DTI数据集（包含体内和体模配对测量）
63	2025-09-08	Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109022 PMID:40886696	研究论文	提出一种融合多位置血流声音和位置元数据的架构，用于动静脉瘘狭窄诊断	首次引入多位置融合策略（通道融合和时间融合）并结合位置元数据编码，充分利用血管通路多个段落的声学信息	NA	开发动静脉瘘狭窄诊断方法，解决狭窄存在性和位置定位两个关键问题	动静脉瘘患者的血流声音数据	生物医学信号处理	肾脏疾病相关血管病变	声学特征提取，深度学习	MPFA（多位置融合架构），深度学习分类器	声音信号	从5个连续位置采集声学数据
64	2025-09-07	Integration of pre-trained GRU and molecular docking for virtual screening of quinoa seed derived ACE inhibitory peptides: An innovative prediction strategy 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145591 PMID:40712418	研究论文	本研究开发了一种结合预训练GRU模型和分子对接的创新策略，用于高效筛选藜麦种子来源的ACE抑制肽	采用迁移学习预训练GRU模型解决数据稀缺问题，结合平衡MSE损失函数处理标签不平衡，并整合分子对接评分实现多维度肽筛选	仅针对特定长度的ACE抑制肽进行验证，样本规模有限且需实验合成验证	开发高效的生物活性肽虚拟筛选方法	藜麦种子蛋白衍生的ACE抑制肽	自然语言处理	心血管疾病	分子对接、迁移学习	GRU (Gated Recurrent Unit)	序列数据	7条合成肽（其中4条显示活性）
65	2025-09-07	Deep learning algorithm-assisted non-destructive detection of TBARS values of salmon flesh using multi-modal molecular spectra fusion 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145649 PMID:40712430	研究论文	提出一种基于多模态分子光谱融合和卷积神经网络的深度学习框架，用于无损检测鲑鱼肉脂质氧化程度	首次将近红外和拉曼光谱融合与CNN结合，实现端到端的TBARS值预测，在动态存储条件下提升预测精度和鲁棒性	NA	开发非破坏性方法评估鲑鱼肉在多种存储条件下的脂质氧化情况	鲑鱼肉样本	机器学习	NA	近红外光谱、拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA
66	2025-09-07	Decoding olfactory response from neurophysiological signal with a multi modal deep learning framework 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107775 PMID:40609506	研究论文	提出一种多模态深度学习框架TACAF，用于从脑电和呼吸信号解码嗅觉响应	引入Token对齐和交叉注意力融合网络，结合小波特征和时间窗口选择，首次实现呼吸信号与EEG的语义同步	仅基于20名受试者数据，样本规模有限；长时间气味暴露会导致嗅觉适应，影响识别性能	通过解码神经生理信号更好地理解嗅觉感知的神经特征	人类嗅觉系统的时域动态特性及对愉快/不愉快气味的神经响应	神经科学计算	NA	EEG信号处理，小波变换，频谱分析	多模态深度学习框架（TACAF），多头自注意力机制	脑电信号（EEG），呼吸信号	20名受试者的EEG记录和呼吸信号
67	2025-09-07	MSC-transformer-based 3D-attention with knowledge distillation for multi-action classification of separate lower limbs 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107806 PMID:40614457	研究论文	提出基于MSC-transformer的三维注意力模型结合知识蒸馏，用于下肢分离动作的多动作分类	首次在EEG分析中引入维度特异性注意力机制（空间、滤波和时间注意力），并采用多尺度可分离卷积提升计算效率，结合在线知识蒸馏优化概率分布学习	未明确说明模型计算复杂度或实时性能，且针对下肢分离动作的数据集规模可能有限	解决运动想象（MI）、真实运动（RM）和运动观察（MO）的多动作分类问题，特别关注下肢分离动作	基于脑电图（EEG）的下肢运动信号	脑机接口	NA	EEG信号处理，知识蒸馏（KD）	MSC-T3AM（基于Transformer的注意力模型），CNN	时间序列脑电信号	NA
68	2025-07-06	Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531] 2025-Nov, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112556 PMID:40615244	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
69	2025-09-07	Flexible visually secure image encryption with meta-learning compression and chaotic systems 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107799 PMID:40618469	研究论文	提出一种结合元学习、混沌系统和深度学习的视觉安全图像加密方案，实现高质量压缩与安全加密	设计动态辅助输入的元学习压缩重建网络，构建新型IS-DP混沌系统，并采用LSB-2校正嵌入方法	NA	提升视觉安全图像加密的安全性和解密图像质量	数字图像	计算机视觉	NA	元学习、混沌系统、深度学习、LSB嵌入	深度学习网络	图像	NA
70	2025-09-07	Redesigning deep neural networks: Bridging game theory and statistical physics 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107807 PMID:40633289	研究论文	提出一种结合博弈论和统计物理学的深度图表示方法，用于统一特征提取和模式分类	将神经网络神经元重新设计为博弈论中的玩家和统计物理学中的粒子，通过Shapley值和能量函数进行神经元筛选	NA	改进深度神经网络的设计，提升模型性能和可解释性	神经网络神经元及其在分类任务中的行为	机器学习	NA	博弈论、统计物理学、Shapley值、Banzhaf权力指数	深度图神经网络	图像数据	NA
71	2025-09-07	Combining aggregated attention and transformer architecture for accurate and efficient performance of Spiking Neural Networks 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107789 PMID:40633294	研究论文	提出一种结合脉冲神经网络低功耗特性与Transformer高性能优势的新型模型架构SAFormer	设计了脉冲聚合自注意力机制(SASA)，仅使用脉冲矩阵计算注意力权重，显著简化计算过程并降低能耗	NA	探索SNN与Transformer的融合，以同时实现低功耗和高性能计算	脉冲神经网络(SNN)与Transformer模型的结合架构	机器学习	NA	脉冲聚合自注意力机制(SASA)，深度卷积模块(DWC)	SAFormer (Spike Aggregation Transformer)	图像数据	CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、DVS128-Gesture和CIFAR10-DVS数据集
72	2025-09-07	CosELU: An improved activation deep neural network for EEG signal recognition in stroke patients 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107800 PMID:40633296	研究论文	本文提出了一种改进的激活函数CosELU和注意力机制卷积神经网络，用于提升中风患者运动想象脑电信号的识别效果	开发了自适应激活函数CosELU，通过可调参数a和自适应参数λ监控梯度，缓解深度神经网络训练中的梯度爆炸和梯度消失问题	NA	解决中风患者脑电信号在深度学习训练中的梯度问题，提高信号识别率	中风患者的运动想象脑电信号（MI-EEG）	数字病理学	中风	脑电信号分析	AMCNN（注意力机制卷积神经网络）	脑电信号	中风患者数据集（具体数量未说明）
73	2025-09-07	CGNet: A Complex-valued Graph Network for jointly learning amplitude-phase information in EEG-based brain-computer interfaces 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107795 PMID:40644990	研究论文	提出一种用于脑机接口的复数值图网络CGNet，联合学习脑电信号的幅值和相位信息	首次构建复数值图网络同时编码幅值和相位信息，突破传统实数计算范式限制	NA	开发能联合学习脑电信号幅值和相位信息的深度学习模型	基于脑电信号的脑机接口系统	脑机接口	NA	EEG信号处理，复数值神经网络	CGNet, FBCGNet, 图卷积网络	脑电信号(EEG)	NA
74	2025-09-07	Similarity-based prototype reconstruction and feature reorganization for non-exemplar class incremental learning 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107837 PMID:40664157	研究论文	提出一种基于相似性的原型重建和特征重组方法，用于解决非样本类增量学习中的灾难性遗忘问题	设计了特征重组机制持续更新原型以适应特征空间映射变化，并提出基于相似性的原型重建方法选择新数据特征重构旧数据特征	NA	缓解深度学习模型在增量学习过程中的灾难性遗忘问题	计算机视觉中的图像分类任务	computer vision	NA	增量学习	深度学习模型	图像	三个基准数据集（CIFAR-100、TinyImageNet和ImageNet-Sub）
75	2025-09-07	SimTA++: Simple attention neural network for clinical asynchronous time series 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107735 PMID:40570801	研究论文	提出SimTA++，一种用于临床异步时间序列建模的简单注意力神经网络	引入非线性时间注意力机制捕捉时间数据中的非单调关系，相比现有方法在多个基准数据集上表现更优	NA	解决临床实践中异步时间序列数据的建模挑战	临床医疗时间序列数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列分析	注意力神经网络	异步时间序列数据	三个基准数据集（包括合成概念验证数据集、PhysioNet 2019和内部免疫治疗响应预测数据集）
76	2025-09-06	Deep Learning with Disc Photos or OCT Scans in Glaucoma Detection 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100877 PMID:40893625	研究论文	比较基于OCT RNFLT图和视盘照片的深度学习模型在青光眼检测中的性能差异	首次系统比较OCT与视盘照片在深度学习辅助青光眼诊断中的效果，并分析不同人口学组间的性能差异	回顾性研究，数据来源于单一三级青光眼中心，可能存在选择偏倚	评估基于OCT和视盘照片的深度学习模型在青光眼检测中的诊断准确性	青光眼患者（基于视野缺损定义）	医学影像分析	青光眼	OCT扫描，视野检查	深度学习模型	医学影像（OCT图像和视盘照片）	16,936个图像集，经过质量筛选后用于模型训练和测试
77	2025-09-06	Multimodal data-driven approaches in retinal vein occlusion: A narrative review integrating machine learning and bioinformatics 2025 Nov-Dec, Advances in ophthalmology practice and research DOI:10.1016/j.aopr.2025.07.002 PMID:40893475	综述	本文综述了整合机器学习和生物信息学的多模态数据驱动方法在视网膜静脉阻塞研究中的应用与进展	通过融合多模态数据、机器学习与生物信息学方法，构建预测模型并探索分子机制，为RVO研究提供新范式	存在数据标准化不一致和模型泛化能力有限的问题，临床转化仍需解决这些挑战	推动视网膜静脉阻塞的病理机制研究，实现早期诊断和个性化治疗策略	视网膜静脉阻塞（RVO）患者及相关多模态数据	数字病理学	视网膜静脉阻塞	多组学分析、深度学习增强的视网膜成像	深度学习	多模态数据（包括影像和组学数据）	NA
78	2025-09-05	Electronic nose, HS-GC-IMS, HS-SPME-GC-MS, and deep learning model were used to analyze and predict the changes and contents of VOCs in in-shell walnut kernels under different roasting conditions 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145342 PMID:40609363	研究论文	本研究使用多种技术分析不同烘烤条件下带壳核桃仁中挥发性有机化合物的变化与含量，并通过深度学习模型进行预测	首次综合应用电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS和深度学习模型对核桃烘烤过程中的VOCs进行多维度分析与预测	NA	分析不同烘烤条件下核桃仁挥发性有机化合物的变化规律并建立预测模型	带壳核桃仁	机器学习	NA	Electronic-nose, HS-SPME-GC-MS, HS-GC-IMS, 定量描述分析	BP神经网络	化学分析数据	NA
79	2025-09-05	Rapid and non-destructive detection of formaldehyde adulteration in shrimp based on deep learning-assisted portable Raman spectroscopy 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145343 PMID:40609364	研究论文	基于深度学习辅助便携式拉曼光谱技术实现虾中甲醛掺假的快速无损检测	首次结合便携式拉曼光谱仪与InceptionTime深度学习模型，无需样品预处理即可实现甲醛残留的现场检测	模型准确率在84-85%范围内，可能存在误判风险	开发一种现场可部署的甲醛快速检测方法	虾样本表面	机器学习	NA	Raman spectroscopy, metabolomic analysis	InceptionTime	spectral data	使用甲醛阴性和阳性虾样本的拉曼光谱数据进行模型训练
80	2025-09-05	Intelligent geographical origin traceability of Pu-erh tea based on multispectral feature fusion 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145375 PMID:40618601	研究论文	本研究提出一种基于多光谱融合的深度学习方法来精确追溯普洱茶的地理起源	设计了改进的ECA-ResNet网络结构，结合优化的通道注意力机制实现自适应特征提取与融合，有效整合拉曼光谱和近红外光谱的优势	未明确说明样本具体数量，且未来需要进一步将光谱特征与具体化学标志物关联以增强可解释性	实现普洱茶的精准地理起源追溯	来自五个主要产地的普洱茶	机器学习	NA	拉曼光谱，近红外光谱，多光谱融合	改进的ECA-ResNet	光谱数据	来自五个主要产地的普洱茶样本（具体数量未说明）