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
1121	2025-10-06	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模型中的玩家和统计物理学中的粒子，通过Shapley值和Banzhaf权力指数实现模型正则化和可解释性增强	仅在人脸年龄估计和性别分类任务上验证，未在其他领域测试	通过融合博弈论和统计物理学原理重新设计深度神经网络架构	深度神经网络中的神经元和网络层	机器学习	NA	深度图表示	深度神经网络	图像数据	NA	NA	多层感知机,卷积神经网络	效率,准确率	NA
1122	2025-10-06	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	未明确说明模型在更复杂任务或更大规模数据集上的扩展性	探索脉冲神经网络与Transformer模型的融合，实现低功耗高性能计算	脉冲神经网络(SNNs)和Transformer模型	计算机视觉, 机器学习	NA	脉冲神经网络, 自注意力机制	Transformer, SNN	图像数据, 事件相机数据	在CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、DVS128-Gesture和CIFAR10-DVS数据集上评估	NA	SAFormer, Spike Aggregated Self-Attention (SASA), Depthwise Convolution Module (DWC)	准确率, 能耗	NA
1123	2025-10-06	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用于中风患者脑电信号识别	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，缓解梯度爆炸和梯度消失问题	仅在中风患者数据集上验证，未在其他疾病或更大规模数据集上测试	提高中风患者运动想象脑电信号的识别准确率	中风患者的运动想象脑电信号	脑机接口	中风	脑电信号采集	CNN	脑电信号	中风患者数据集	NA	注意力机制卷积神经网络	识别率	NA
1124	2025-10-06	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	提出一种用于脑电信号幅相信息联合学习的复数值图网络	首次构建复数值图网络同时编码幅相信息，设计双尺度卷积、空间注意力模块和动态图卷积来捕获局部时空信息和全局时间依赖	NA	开发能够联合学习脑电信号幅相信息的深度学习模型	基于脑电信号的脑机接口系统	机器学习	NA	脑电信号分析	图神经网络,CNN	脑电信号	NA	NA	CGNet,FBCGNet	分类准确率	NA
1125	2025-10-06	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来解决非示例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增量学习中模型更新导致的特征空间变化，并提出基于相似性的原型重建方法选择新数据特征重建旧数据特征	NA	缓解深度学习在增量学习中的灾难性遗忘问题	非示例类增量学习场景下的深度学习模型	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	在CIFAR-100、TinyImageNet和ImageNet-Sub三个基准数据集上验证	NA	NA	NA	NA
1126	2025-10-06	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	提出一种用于临床异步时间序列建模的简单注意力神经网络SimTA++	引入简单时间依赖注意力机制和非线性时间注意力机制，能够捕捉异步时间步之间的关系和非单调时间关系	NA	解决临床实践中异步时间序列数据的建模挑战	临床异步时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	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）	PyTorch	SimTA, SimTA++	NA	NA
1127	2025-10-06	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图谱和视盘照片的深度学习模型在青光眼检测中的性能差异	首次系统比较基于OCT客观定量测量与视盘照片的深度学习模型在青光眼功能损伤诊断中的性能，并分析不同人口学群体的诊断差异	回顾性单中心研究，数据来源于特定时间段(2011-2022年)，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，基于视野检查定义的功能损伤	医学影像分析	青光眼	OCT光学相干断层扫描，视野检查	深度学习模型	医学影像(OCT RNFLT图谱，视盘照片)	16,936组视盘照片和OCT图像数据集	NA	NA	AUC曲线下面积，准确率	NA
1128	2025-10-06	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	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综述	首次系统整合机器学习与生物信息学方法，通过深度学习增强的视网膜成像和多组学网络研究视网膜静脉阻塞	存在数据标准化不一致和模型泛化能力有限的问题	推进视网膜静脉阻塞研究并优化患者护理	视网膜静脉阻塞(RVO)患者	机器学习,生物信息学	视网膜静脉阻塞	多模态数据整合,深度学习增强视网膜成像,多组学网络	深度学习	多模态数据,视网膜图像,多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1129	2025-10-06	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	本研究通过多种分析技术和深度学习模型，分析并预测不同烘烤条件下带壳核桃仁中挥发性有机化合物的变化和含量	首次结合电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS和深度学习模型综合分析核桃烘烤过程中的挥发性有机物变化	仅针对带壳核桃仁进行研究，未涉及其他核桃制品或不同品种的对比分析	优化核桃烘烤工艺，提升风味品质	带壳核桃仁在不同烘烤条件下的挥发性有机化合物	机器学习	NA	电子鼻, HS-GC-IMS, HS-SPME-GC-MS, 定量描述分析	BP神经网络	化学分析数据	不同烘烤条件（温度和时间）下的核桃仁样本	NA	反向传播神经网络	准确率	NA
1130	2025-10-06	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	开发了一种基于深度学习辅助便携式拉曼光谱的虾中甲醛掺假快速无损检测方法	首次将InceptionTime深度学习模型与便携式拉曼光谱仪结合用于虾中甲醛的无样品前处理检测	未明确说明样本数量和研究范围	开发虾中甲醛掺假的快速无损检测方法	虾样本	计算机视觉	NA	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	NA	NA	InceptionTime	准确率	便携式拉曼光谱仪
1131	2025-10-06	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	本研究提出基于多光谱融合的深度学习方法实现普洱茶产地精准溯源	设计改进的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	需要进一步将光谱特征与具体化学标志物关联以增强方法可解释性	实现普洱茶地理产地的智能溯源	来自五个主要产地的普洱茶样品	计算机视觉	NA	拉曼光谱，近红外光谱	CNN	光谱数据	五个主要产地的普洱茶样品	NA	ECA-ResNet	分类准确率	NA
1132	2025-10-06	A dual-view deep learning-driven discovery of cinnamoyl anthranilic acid derivatives against orthopoxvirus through targeting host ITGB3 2025-Nov-15, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118002 PMID:40749255	研究论文	本研究开发了一种双视角深度学习模型，用于发现具有抗正痘病毒活性的肉桂酰氨基苯甲酸衍生物	结合BERT和图神经网络的双视角深度学习模型，首次应用于抗正痘病毒药物发现，并成功识别出通过靶向宿主ITGB3发挥作用的候选化合物	NA	开发新型抗正痘病毒药物	正痘病毒属，特别是猴痘病毒(MPXV)	机器学习	病毒感染	深度学习	BERT, 图神经网络	分子序列, 结构图	NA	NA	BERT, 图神经网络	NA	NA
1133	2025-10-06	Interpretable deep learning unlocks high-fidelity prediction for medical radioisotope production 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112110 PMID:40825264	研究论文	本研究开发了一种基于贝叶斯优化深度神经网络的可解释AI框架，用于高精度预测医学放射性同位素生产的核反应截面	首次将贝叶斯优化的深度神经网络与SHAP可解释性分析相结合，在核反应截面预测中实现了前所未有的准确性和可解释性	模型训练依赖于IAEA数据库的评估数据，数据覆盖范围和准确性可能影响模型性能	优化医学放射性同位素的生产策略，提高核医学应用效率	用于医学诊断成像和靶向放射治疗的放射性同位素-Sc、In、I和Tm	机器学习	NA	核反应截面测量，放射性同位素生产	深度神经网络	核反应截面数据	IAEA数据库中的评估数据	NA	深度神经网络	皮尔逊相关系数R	NA
1134	2025-10-06	Robust multi-coil MRI reconstruction via self-supervised denoising 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30591 PMID:40457510	研究论文	本研究探讨了将自监督去噪作为预处理步骤对基于深度学习的多线圈MRI重建方法性能的影响	首次将广义Stein无偏风险估计(GSURE)自监督去噪技术应用于多线圈MRI重建的预处理阶段	研究仅针对高斯噪声污染的数据，且实验数据限于T2加权脑部和脂肪抑制质子密度膝部扫描	提高基于深度学习的加速多线圈磁共振成像重建质量	T2加权脑部扫描和脂肪抑制质子密度膝部扫描的MRI数据	医学影像处理	NA	磁共振成像(MRI)	扩散概率模型(DPMs), 基于模型的深度学习(MoDL)	多线圈k空间数据, MRI图像	NA	NA	NA	归一化均方根误差(NRMSE), 结构相似性指数(SSIM), 峰值信噪比(PSNR)	NA
1135	2025-10-06	SMART MRS: A Simulated MEGA-PRESS ARTifacts toolbox for GABA-edited MRS 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30597 PMID:40485116	研究论文	开发了一个基于Python的工具箱，用于模拟GABA编辑MRS数据中常见的伪影	创建了首个专门用于模拟GABA编辑MRS伪影的Python工具箱，提供多种伪影模拟功能	工具箱主要基于模拟数据，在真实数据中的应用效果需要进一步验证	开发MRS伪影模拟工具以增强模拟编辑MRS数据的多样性和质量	伽马氨基丁酸编辑的磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱，GABA编辑MRS	深度学习模型	MRS数据，MATLAB FID-A.mat文件，NIfTI-MRS文件	NA	Python	NA	视觉评估	NA
1136	2025-10-06	MC-RED: A deep learning network for motion correction in 3D CEST imaging 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30609 PMID:40495308	研究论文	开发了一种基于深度学习的运动校正方法MC-RED，用于提高3D CEST成像的图像质量	提出了一种结合频率特定信息和静态参考图像的残差编码-解码网络，用于生成无运动参考帧来校正CEST图像	NA	开发和验证用于3D CEST成像的深度学习运动校正方法	健康志愿者模拟数据和脑炎患者临床数据	医学影像分析	脑炎	化学交换饱和转移(CEST)成像	深度学习网络	3D医学影像	健康志愿者和脑炎患者数据	NA	残差编码-解码网络(Residual Encoding-Decoding Network)	峰值信噪比(PSNR), 结构相似性指数(SSIM), 均方误差(MSE), 洛伦兹差异(LD)分析	NA
1137	2025-10-06	Deep learning-based automatic dose optimization for brachytherapy 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.111988 PMID:40532513	研究论文	本研究探索了基于深度学习的近距离放射治疗剂量预测最佳方法，并验证了逆向剂量优化算法提升治疗计划质量的可行性	首次系统比较不同剂量归一化方法对3D U-Net剂量预测性能的影响，并创新性地将深度学习预测结果与梯度优化算法结合	研究仅针对宫颈癌患者数据，样本量有限（186例），且未在其他癌症类型中验证	优化近距离放射治疗的剂量预测和计划质量	186例宫颈癌患者的近距离放射治疗数据	医学影像分析	宫颈癌	近距离放射治疗	CNN	3D剂量分布数据	186例患者（训练集150例，验证集18例，测试集18例）	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 适形指数, 均匀性指数, D1cc, D2cc	NA
1138	2025-10-06	Synergistic analysis based on chemometrics and deep learning: An innovative Kolmogorov-Arnold neural network (CKAN) model combined with ternary hybrid SERS substrate (Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO) for highly sensitive detection of trace quinolone antibiotics in milk 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145193 PMID:40544590	研究论文	提出一种基于三元复合SERS基底和化学计量学与深度学习相结合的方法，用于牛奶中痕量喹诺酮类抗生素的高灵敏度检测	创新性地结合三元杂化SERS基底(Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO)与Kolmogorov-Arnold神经网络(CKAN)模型，实现了对多种抗生素的高灵敏度检测	NA	开发高灵敏度的牛奶中痕量喹诺酮类抗生素检测方法	牛奶中的恩诺沙星(ENR)、依诺沙星(ENO)和诺氟沙星(NOR)三种喹诺酮类抗生素	分析化学	NA	表面增强拉曼光谱(SERS), 有限差分时域(FDTD)方法	Kolmogorov-Arnold神经网络(CKAN)	光谱数据	NA	NA	CKAN	准确率, 决定系数(R)	NA
1139	2025-10-06	Fast MR signal simulations of microvascular and diffusion contributions using histogram-based approximation and recurrent neural networks 2025-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30629 PMID:40626426	研究论文	提出一种结合直方图近似和循环神经网络的快速MR信号模拟方法，用于模拟微血管结构和扩散效应	通过磁场不均匀性矩阵降维与深度学习相结合，实现了比传统方法快近13000倍的MR信号模拟速度	NA	开发高效的MR信号模拟工具，准确模拟微血管结构和水分扩散对MR信号的影响	MR信号模拟，特别是fMRI BOLD建模和MR血管指纹识别中的信号	医学影像分析	NA	MR信号模拟，磁共振指纹识别	循环神经网络	MR信号数据	NA	NA	NA	模拟速度，准确性	NA
1140	2025-10-06	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	研究论文	开发了一种基于剂量体积直方图评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗	提出新型权重剂量体积直方图评分算法和T-Net网络架构，实现PSQA结果的自动预测和分类	样本量相对有限(200例)，特异性表现有待提升(TV组33.33%)	开发自动化的患者特异性质量保证方法，提高宫颈癌VMAT治疗的PSQA效率和准确性	宫颈癌患者VMAT治疗计划	医学影像分析	宫颈癌	容积旋转调强放疗(VMAT)，剂量体积直方图(DVH)分析	深度学习，U-Net变体	CT影像，计划剂量分布，PSQA剂量分布	200例宫颈癌患者(109例Infinity，91例Synergy直线加速器)	NA	T-Net(U-shape-like network with skip-connection modules)	灵敏度，特异性，准确率，精确率，召回率，F1分数	NA