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
1041	2025-11-22	Increased Expression of Secreted Form A Disintegrin and Metalloproteinase 28 (ADAM28s) in Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Implication for Carcinoma Cell Proliferation via Interleukin 6 Receptor Shedding 2025-Nov, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104222 PMID:40744225	研究论文	本研究探讨ADAM28s在食管鳞状细胞癌中的过表达及其通过白细胞介素6受体脱落促进癌细胞增殖的机制	首次揭示ADAM28s在食管鳞癌中的活性形式过表达及其与IL-6信号通路协同促进癌细胞增殖的新机制	研究仅涉及有限细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型，临床样本量未明确说明	探究ADAM28在食管鳞状细胞癌中的表达特征、临床意义及其介导癌细胞增殖的分子机制	食管鳞状细胞癌组织、癌细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）、小鼠异种移植模型	数字病理学	食管鳞状细胞癌	免疫印迹、免疫组织化学、深度学习人工智能分析、siRNA干扰、异种移植模型	深度学习模型	蛋白质印迹数据、免疫组织化学图像、细胞增殖数据	三种食管鳞癌细胞系和小鼠异种移植模型，临床组织样本数量未明确	NA	NA	5年总生存率、疾病特异性生存率、肿瘤生长抑制率	NA
1042	2025-11-22	Deep Learning on Histologic Slides Accurately Predicts Consensus Molecular Subtypes and Spatial Heterogeneity in Colon Cancer 2025-Nov, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100877 PMID:40865918	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用组织学切片预测结肠癌的共识分子亚型和空间异质性	首次使用深度学习模型从常规H&E染色全切片图像中预测结肠癌共识分子亚型和肿瘤内异质性	研究依赖于特定队列数据，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发基于深度学习的结肠癌分子亚型和肿瘤异质性预测方法	结肠癌患者的数字化组织学切片	数字病理学	结肠癌	苏木精-伊红±藏红染色全切片成像	自监督学习,弱监督学习	图像	1996名患者来自PETACC-8、TCGA-COAD和PRODIGE-13队列	NA	NA	宏平均曲线下面积	NA
1043	2025-11-22	Improving the accuracy of automated labeling of specimen images datasets via a confidence-based process 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013650 PMID:41223204	研究论文	提出一种基于置信度的自动化标签方法，显著提高标本图像数据集的标注准确率	通过分析网络对生成标签的置信度并结合用户定义阈值，拒绝低置信度标签，实现准确率从86%提升至95%以上	需要牺牲部分标签覆盖率（拒绝40%-65%的标签）来换取更高准确率	提高标本图像自动标注的准确率，使其成为生物学研究的可靠工具	自然历史收藏的标本图像数据集	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	超过60万份植物标本图像	NA	卷积神经网络	准确率	NA
1044	2025-11-22	Artificial Intelligence in Autism Spectrum Disorder Diagnosis: A Scoping Review of Face, Voice, and Text Analysis Methods 2025-Nov, Health science reports IF:2.1Q3 DOI:10.1002/hsr2.71476 PMID:41255386	综述	本文系统综述了人工智能在自闭症谱系障碍诊断中面部、声音和文本分析方法的现状与应用	首次全面整合了基于面部图像、声音特征和文本分析三种模态的AI诊断方法在自闭症领域的应用进展	采用叙述性综合方法，缺乏定量meta分析；未评估不同AI方法的临床适用性	评估人工智能在自闭症谱系障碍诊断中的应用效果	自闭症诊断相关的面部图像、声音数据和文本资料	自然语言处理,计算机视觉,机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习,机器学习,自然语言处理	CNN,随机森林,混合模型	图像,音频,文本	NA	NA	Xception,VGG16-MobileNet,随机森林	准确率	NA
1045	2025-11-22	Evaluation of deep learning reconstruction in accelerated knee MRI: comparison of visual and diagnostic performance metrics 2025-Nov, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-025-01464-8 PMID:40548970	研究论文	评估深度学习重建在加速膝关节MRI中的临床应用价值，比较其与传统序列的视觉质量和诊断性能指标	首次系统评估深度学习重建技术在膝关节加速MRI中的临床价值，证实其在保持诊断准确性的同时显著缩短扫描时间	样本量相对有限（116例），仅使用1.5T MRI扫描器，未评估其他类型膝关节病变	研究深度学习重建在膝关节加速MRI中的临床应用价值	116例膝关节损伤患者	医学影像分析	膝关节损伤	磁共振成像，深度学习重建	深度学习重建模型	MRI图像	116例膝关节损伤患者	NA	NA	信噪比，对比噪声比，图像质量评分，病变检测率，Cohen's kappa	1.5T MRI扫描器
1046	2025-11-22	Development and validation of an artificial intelligence algorithm for cervical vertebral maturation staging using lateral cephalograms 2025 Nov-Dec, Medical journal, Armed Forces India DOI:10.1016/j.mjafi.2025.08.012 PMID:41268013	研究论文	开发并验证基于侧位头颅X光片的颈椎骨成熟度分期人工智能算法	首次使用VGG19卷积神经网络实现颈椎骨成熟度的自动分期，显著提升诊断效率和准确性	样本量相对有限（525例），仅包含7-17岁人群，模型在CVS1阶段表现相对较差	开发自动评估颈椎骨成熟度的人工智能算法，改善传统手动分析的不足	7-17岁青少年的侧位头颅X光片	医学影像分析	骨骼发育评估	X射线成像	CNN	医学影像	525例侧位头颅X光片（249名男性，276名女性，平均年龄12.67岁）	PLAINSIGHT	VGG19	准确率, F1分数, 混淆矩阵	NA
1047	2025-11-22	Artificial intelligence in dermatology: The shifting paradigms 2025 Nov-Dec, Medical journal, Armed Forces India DOI:10.1016/j.mjafi.2025.08.016 PMID:41268018	观点论文	探讨人工智能在皮肤病学领域的现状、挑战及未来发展前景，特别关注印度医疗背景下的应用	提出将视觉语言模型与协作学习相结合的新范式，强调在资源有限地区提升皮肤病学知识可及性的独特机遇	存在数据集偏差（特别是深色皮肤代表不足）、监管不确定性以及缺乏全面培训计划	分析人工智能在皮肤病学中的整合现状并规划未来发展路线	皮肤病学诊断方法、治疗方式和患者护理系统	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	皮肤图像	NA	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性	NA
1048	2025-11-21	Explainable End-to-End Seizure Prediction via Stationary Wavelet Transform-Driven Dynamic Multiscale Fuzzy Clustering 2025-Nov-19, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3633739 PMID:41259173	研究论文	提出一种基于平稳小波变换的动态多尺度模糊聚类框架，用于可解释的癫痫发作预测	结合平稳小波变换与几何注意力机制，开发黎曼流形模糊聚类算法，并采用对比学习和混合监督/自监督策略增强模型鲁棒性	未明确说明模型在跨数据集泛化能力及计算复杂度方面的具体限制	解决癫痫发作预测中存在的个体差异性和时空耦合复杂性难题，提升特征判别性和模型可解释性	癫痫患者的脑电图信号	生物医学信号处理	癫痫	平稳小波变换，脑电图分析	CNN，模糊聚类	脑电图信号	NA	PyTorch，TensorFlow	三层卷积网络，多尺度卷积核	FPR，预测性能指标	NA
1049	2025-11-21	A rapidly evolving female-controlled lock-and-key mechanism determines Aedes mosquito mating success 2025-Nov-17, Current biology : CB IF:8.1Q1 DOI:10.1016/j.cub.2025.09.066 PMID:41161314	研究论文	本研究揭示了雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配的锁钥机制	首次发现雌性伊蚊通过生殖器尖端伸长行为主动控制交配启动，并揭示这种快速进化的锁钥机制决定交配成功率	NA	探究伊蚊交配机制及雌性防止重复交配的生物学基础	入侵性埃及伊蚊和白纹伊蚊	生物医学	蚊媒传染病	双色荧光精子系统、行为追踪、深度学习、定量分析	深度学习	行为视频、图像数据	NA	NA	NA	交配成功率统计（86%-96%单次交配率）	NA
1050	2025-11-21	An intelligent brain tumor detection model using lightweight hybrid twin attentive pyramid convolutional network 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23813-2 PMID:41249242	研究论文	提出一种用于脑肿瘤检测的轻量级混合双注意力金字塔卷积网络模型	结合双层级注意力模块和混合金字塔卷积块，采用恒星振荡优化器进行超参数调优，并集成Grad-CAM实现检测区域可视化	NA	开发高效的脑肿瘤早期检测方法	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	BT Detection 2020数据集	Python	ResNet, LHTA-PCNet, TwinL-A, HPC	准确率	NA
1051	2025-11-21	CT-based radiomics and deep learning models for predicting thyroid cartilage invasion and patient prognosis in laryngeal carcinoma 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23809-y PMID:41249227	研究论文	本研究比较了基于CT的影像组学和深度学习模型在预测喉鳞状细胞癌甲状腺软骨侵犯及患者预后方面的性能	首次系统比较二维深度学习模型与影像组学模型在预测甲状腺软骨侵犯方面的性能，并构建了结合深度学习特征和临床风险因素的列线图	在外部验证队列中未发现模型性能存在显著差异，样本量相对有限	预测喉鳞状细胞癌患者的甲状腺软骨侵犯情况并评估预后价值	经病理证实的喉鳞状细胞癌患者	医学影像分析	喉癌	CT成像	深度学习, 影像组学	CT图像	418例来自两个中心的患者（训练队列247例，内部验证110例，外部验证61例）	NA	2D深度学习模型	AUC, 疾病无进展生存期	NA
1052	2025-11-21	Explainable convolutional neural network architectures for high-performance taxonomic classification of gasteroid macrofungi 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23974-0 PMID:41249260	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的高性能胃菌类大型真菌分类框架	首次将可解释AI技术应用于胃菌类真菌分类，实现了高精度且可解释的深度学习模型	仅针对六种胃菌类真菌物种，样本多样性有限	开发高精度且可解释的真菌分类方法	六种胃菌类大型真菌：Battarrea phalloides, Crucibulum laeve, Cyathus olla, C. striatus, Tulostoma brumale, T. fimbriatum	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	1200张高分辨率图像	NA	DenseNet121, ResNeXt, RepVGG, ShuffleNetV2	准确率, F1分数, AUC, 推理时间, 能效	NA
1053	2025-11-21	Enhancing image based classification for crop disease detection using a multiclass SVM approach with kernel comparison 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23568-w PMID:41249263	研究论文	本文提出了一种基于机器学习的作物叶片病害检测框架，通过多类SVM核函数比较提升图像分类性能	结合双边滤波和GraphCut分割与基于纹理的特征提取，并在多作物数据集上系统比较多类SVM核函数	未与深度学习方法进行直接对比，仅提供了未来比较的基础	开发有效的作物病害检测系统以最小化农业损失	作物叶片病害（包括黄锈病、红锈病和炭疽病）	计算机视觉	植物病害	图像处理，机器学习	SVM	图像	9,111张经过增强平衡的精选图像	NA	多类SVM（线性核、多项式核、RBF核等）	准确率，精确率，召回率，F1分数	NA
1054	2025-11-21	Mitigating distributed denial of service-based cyberattack in federated computing framework using deep reinforcement learning with frilled lizard algorithm 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23899-8 PMID:41249288	研究论文	提出一种基于深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法的联邦学习框架DDoS攻击缓解技术	结合联邦学习、深度强化学习和皱褶蜥蜴优化算法，提出新型DDoS攻击检测与分类方法	联邦学习在网络安全领域的应用仍处于早期阶段，多个关键方面有待探索	缓解联邦计算框架中的分布式拒绝服务网络攻击	网络攻击流量数据	机器学习	NA	深度强化学习，优化算法	D3QN	网络流量数据	CICIDIS 2017和ToN-IoT数据集	NA	Dueling Double Deep Q-Network	准确率	NA
1055	2025-11-21	Automated meningioma detection using skull X ray images with deep learning and machine learning classifiers 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23933-9 PMID:41249305	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和传统机器学习分类器的自动化脑膜瘤检测方法，使用颅骨X射线图像	首次将EfficientNetB0与注意力机制和迁移学习结合，并集成随机森林等传统分类器，实现基于颅骨X射线的脑膜瘤自动检测	外部验证准确率相对较低（0.74），样本量有限，仅来自两家韩国医院	探索利用成本效益高且广泛可用的颅骨X射线成像技术实现脑膜瘤自动检测的潜力	脑膜瘤患者和对照受试者的颅骨X射线图像	计算机视觉	脑膜瘤	X射线成像	CNN, Random Forest, XGBoost	图像	359名受试者（158名脑膜瘤患者，201名对照），共1436张颅骨X射线图像（内部验证612张，外部验证824张）	TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn	EfficientNetB0	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC	NA
1056	2025-11-21	Evaluation of VITA shade-based tooth color categories using deep learning 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23954-4 PMID:41249330	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的牙齿颜色评估模型，与经验丰富的牙医进行准确性比较	首次使用六种改进的CNN架构进行牙齿颜色分类，并通过McNemar检验与专业牙医进行统计显著性比较	样本量相对较小（70名成人参与者），仅使用VITA Classic比色板	开发客观可靠的牙齿颜色评估方法以减少传统方法的主观性	成人牙齿颜色	计算机视觉	NA	深度学习，高分辨率口内成像	CNN	图像	70名成人参与者	NA	ResNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1057	2025-11-21	Graph attention networks-based prediction of MicroRNA-disease causality in head and neck neoplasms 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24130-4 PMID:41249334	研究论文	本研究使用图注意力网络预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	首次将图注意力网络应用于头颈部肿瘤的miRNA-疾病关联预测，通过注意力机制捕捉网络节点和边的重要性与相互依赖性	数据集规模有限，模型可解释性有待提升，模型评估方法需要改进	预测头颈部肿瘤中microRNA与疾病的因果关系	头颈部肿瘤相关的microRNA和疾病	机器学习	头颈部肿瘤	生物网络分析	GAT	图数据	来自HMDD v4.0数据库的头颈部肿瘤数据集，包含miRNA、疾病、因果关系、类别和PMID信息	NA	图注意力网络	准确率	NA
1058	2025-11-21	Multimodal deep learning for entity relation extraction and spatiotemporal decision knowledge graph construction in earthquake emergency rescue 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24135-z PMID:41249373	研究论文	提出融合多模态深度学习与时空知识表示的新型框架，用于提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	提出跨模态注意力融合网络动态对齐文本、视觉和时空模态的语义信息，并开发具有专门推理机制的时空知识图谱表示	NA	提升地震应急救援中的信息处理和决策支持能力	地震应急救援场景中的实体关系提取和时空决策知识图谱构建	自然语言处理,计算机视觉	NA	多模态深度学习	Transformer,注意力机制	文本,视觉,时空数据	NA	NA	Cross-modal Attention Fusion Network,Transformer	F1-score	NA
1059	2025-11-21	HashWave: blockchain-powered perceptual hashing for resilient audio piracy detection against signal-processing attacks in decentralized networks 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24016-5 PMID:41249384	研究论文	提出一种结合区块链技术的感知哈希框架HashWave，用于在去中心化网络中实现抗信号处理攻击的音频盗版检测	融合多种音频特征（MFCC、色度、CQT等）并通过操作感知加权和约束DTW处理时间尺度编辑，结合区块链实现防篡改验证	未明确说明在极端信号失真情况下的性能表现，且区块链部署可能带来额外成本	开发一个既具有编辑弹性又可验证的去中心化音频盗版检测系统	音频信号及其在信号处理攻击下的鲁棒性识别	数字信号处理, 区块链应用	NA	感知哈希, 区块链技术, 信号处理	NA	音频数据	GTZAN、FMA-A音乐分析数据集和MUSAN (SLR17)数据集，包含超过20种信号处理变换	Ethereum, IPFS	基于MFCC、色度、色度CENS、CQT、频谱对比度和轻量级节奏/能量线索的多特征融合架构	AUC, TPR@1%FPR	CPU计算，区块链部署基于Ethereum和IPFS
1060	2025-11-21	Transformer-aided skin cancer classification using VGG19-based feature encoding 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24081-w PMID:41249393	研究论文	提出一种结合VGG19特征编码和视觉Transformer的混合模型用于皮肤癌分类	首次系统地将特征图级旋转/平移增强与CNN-Transformer混合模型结合用于皮肤镜图像分类	NA	开发具有更强泛化能力的皮肤病变自动分类模型	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	CNN, Transformer	图像	MSK10000数据集(10,000张图像), HAM10000数据集(10,000张训练图像), PH2数据集	NA	VGG19, Vision Transformer (ViT)	准确率, 宏平均精确率, 宏平均召回率, 特异性, F1分数	NA