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
1401	2025-11-11	Graph convolution network based on meta-paths and mutual information for drug-target interaction prediction 2025-Nov-07, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06295-x PMID:41204097	研究论文	提出基于元路径和互信息的图卷积网络GCNMM用于药物-靶点相互作用预测	结合元路径和图注意力网络构建融合DTI网络，采用空间拓扑一致性和互信息最大化作为双重优化目标	未明确说明数据稀疏性问题是否完全解决	预测药物-靶点相互作用以加速药物重定位	药物-靶点异质网络	机器学习	NA	图卷积网络	GCN, 图注意力网络, 图卷积自编码器	图数据	NA	NA	GCNMM	NA	NA
1402	2025-11-11	Incremental 2D self-labelling for effective 3D medical volume segmentation with minimal annotations 2025-Nov-07, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01991-9 PMID:41204141	研究论文	提出一种增量式2D自标注框架，通过极少量标注实现有效的3D医学体积分割	利用单一切片标注通过迭代自标注和伪标签过滤逐步扩展训练集，实现从稀疏标注到完整3D分割	仅验证于脑部MRI和肝脏CECT数据集，在其他医学影像模态上的泛化性有待验证	在严重标注限制下优化医学图像分割性能，同时最小化标注成本	3D医学体积数据（脑部MRI、肝脏CECT）	医学图像分割	脑部疾病, 肝脏疾病	MRI, CECT	U-Net	3D医学影像体积	每个体积仅使用单个中心切片标注	NA	U-Net	Dice相似系数, 交并比, 95百分位Hausdorff距离	NA
1403	2025-11-11	Impact of Neural network-quantified musical groove on cyclists' joint coordination and muscle synergy: a repeated measures study 2025-Nov-07, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01778-7 PMID:41204282	研究论文	本研究探讨了神经网络量化的音乐律动水平对自行车运动员关节协调性和肌肉协同模式的影响	首次使用经过验证的深度学习模型客观量化音乐律动水平，并系统分析其对下肢运动学和神经肌肉控制的影响机制	需要额外的动力学和代谢指标验证直接性能收益，样本仅限于训练有素的右利手自行车运动员	研究音乐律动水平如何系统性改变高扭矩骑行时的下肢运动学和神经肌肉控制	24名训练有素的右利手自行车运动员	机器学习	NA	三维运动捕捉，表面肌电图，非负矩阵分解	深度学习模型	运动捕捉数据，肌电信号	24名自行车运动员，每个受试者在三种条件下测试	NA	NA	R²=0.85，p值	NA
1404	2025-11-11	Prediction of pathological risk subtypes of thymic anterior mediastinal cysts and thymic epithelial tumors based on CT radiomics and deep learning methods: a retrospective study 2025-Nov-07, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03169-z PMID:41204379	研究论文	基于CT影像组学和深度学习方法开发预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤病理风险亚型的非侵入性模型	首次将影像组学特征与深度学习特征融合构建深度学习影像组学模型，用于胸腺肿瘤病理风险分类预测	回顾性研究且样本量有限（144例患者），需进一步前瞻性验证	术前无创预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤的病理风险分类，支持个性化治疗规划	144例经病理证实的胸腺前纵隔囊肿或胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺肿瘤	CT影像分析	深度学习, 影像组学	CT图像	144例患者（训练集101例，测试集43例）	Pyradiomics, PyTorch	ResNet50	AUC	NA
1405	2025-11-11	Hyperspectral image analysis for classification of multiple infections in wheat 2025-Nov-07, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01461-x PMID:41204393	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习技术对小麦多重感染病害进行分类识别	首次将高光谱成像技术应用于小麦多重并发感染的分类识别，揭示了病原体共存时的光谱特征变化	Septoria和黄锈病+Septoria样本数量有限，需要在田间条件下使用更大更平衡的数据集进一步验证	开发基于高光谱成像的小麦多重感染病害分类方法	小麦叶片上的黄锈病、白粉病和Septoria三种病原体的单一和双重感染	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	1447张小麦叶片高光谱图像	NA	Inception, EfficientNet	准确率	NA
1406	2025-11-11	ProteinFormer: protein subcellular localization based on bioimages and modified pre-trained transformer 2025-Nov-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12194-5 PMID:41204400	研究论文	提出基于生物图像和改进预训练Transformer的蛋白质亚细胞定位新方法	首次将生物图像与改进的预训练Transformer架构结合，解决传统方法无法捕捉蛋白质空间动态的问题	在数据稀缺场景下性能仍有提升空间	开发高效准确的蛋白质亚细胞定位方法	蛋白质亚细胞定位	计算机视觉	NA	生物图像分析	Transformer, CNN	生物图像	Cyto_2017和IHC_2021数据集	PyTorch	ResNet, Transformer	F1-score, Accuracy	NA
1407	2025-11-11	Approaches to Scaffold Hopping for Identifying New Bioactive Compounds and the Contribution of Artificial Intelligence 2025-Nov-05, Current medicinal chemistry IF:3.5Q2 DOI:10.2174/0109298673383467250929220205 PMID:41208066	综述	本文综述了人工智能在骨架跃迁策略中识别新生物活性化合物的应用与贡献	将传统骨架跃迁策略与基于深度学习的人工智能模型相结合，提高了新药发现的成功率	面临输入数据质量、结果可解释性、监管问题、技术投资和多学科团队建设等挑战	提高药物开发效率，降低研发成本和时间消耗	生物活性化合物和新治疗剂	药物发现	NA	计算机辅助药物设计，深度学习	深度学习模型	化学结构数据，药效团模型	来自Web of Science、PubMed和Google Scholar数据库的文献数据	NA	NA	NA	NA
1408	2025-11-10	Toward robust surgical phase recognition via deep ensemble learning 2025-Nov-08, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03543-6 PMID:41206386	研究论文	本研究通过深度集成学习方法提升手术阶段识别的鲁棒性	首次系统研究集成学习在手术阶段识别中的应用，通过组合多种深度学习架构的互补优势来提升性能	研究仅限于Cholec80数据集，未在其他手术数据集上验证泛化能力	提高手术阶段自动识别的准确性和鲁棒性	手术视频中的阶段识别	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习	手术视频	Cholec80数据集	NA	多种深度学习架构集成	F1-score, 准确率, Jaccard Index	NA
1409	2025-11-10	Performance of Machine Learning Models Based on Medical Imaging in Predicting the expression of PD-L1 and CD8+TILs in Thoracic cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Nov-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.002 PMID:41206268	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估基于医学影像的AI模型在预测胸部肿瘤免疫微环境（PD-L1表达和CD8+TILs）中的性能	首次系统评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤PD-L1和CD8+TILs中的表现，并进行定量荟萃分析	研究间存在显著异质性（I² > 75%），限制了模型的普适性	评估AI驱动医学影像在预测胸部肿瘤免疫微环境中的进展	胸部肿瘤患者的医学影像数据	医学影像分析	胸部肿瘤	医学影像分析	深度学习模型	医学影像	68项研究（其中25项符合荟萃分析条件）	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度	NA
1410	2025-11-10	Accuracy and time efficiency of deep learning-based method for single-crown design compared with a conventional CAD software program: A systematic review 2025-Nov-07, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.10.046 PMID:41206332	系统综述	系统评价基于深度学习的单颗牙冠设计与传统CAD软件在准确性和时间效率方面的比较	首次系统评估深度学习技术在牙冠设计领域相较于传统CAD系统的性能优势	仅纳入体外研究，研究数量有限（7项），可能存在发表偏倚	比较深度学习软件与传统CAD系统在单颗牙冠设计中的准确性和时间效率	单颗牙冠的形态重建和工作时间	数字病理	牙科疾病	计算机辅助设计与制造（CAD-CAM）	深度学习	牙科图像数据	7项符合条件的研究	NA	NA	准确性, 时间效率, 内部适合度差异	NA
1411	2025-11-10	A deep learning framework for lysine 2-hydroxyisobutyrylation site prediction using evolutionary feature representation 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15883-z PMID:41198716	研究论文	开发基于深度学习的赖氨酸2-羟基异丁酰化位点预测框架BLOS-Khib，利用进化特征表示实现跨物种预测	首次将BLOSUM62矩阵编码的进化信息与卷积神经网络结合用于Khib位点预测，发现43个氨基酸肽段长度是最优序列上下文，并验证了跨物种预测的可行性	仅基于序列信息进行预测，未考虑蛋白质三维结构和细胞环境等影响因素	开发准确预测赖氨酸2-羟基异丁酰化位点的计算方法	六种分类学多样性生物（人类、小麦、弓形虫、水稻、白色念珠菌、灰葡萄孢菌）的蛋白质序列	生物信息学	NA	序列分析，进化特征表示	CNN	蛋白质序列数据	六种不同物种的独立测试集	NA	卷积神经网络	AUC	NA
1412	2025-11-10	Using the improved YOLOv11 model to enhance computer vision applications for building crack detection algorithms 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22160-6 PMID:41198750	研究论文	本研究提出基于YOLOv11改进的模型，用于提升建筑裂缝检测的精度和实时效率	引入C3K2-SG模块增强复杂背景下的裂缝检测能力，FPSConv模块优化多尺度裂缝检测，Inner_MPDIoU损失函数提升小目标定位精度	NA	提升建筑裂缝检测算法的精度和实时效率	建筑裂缝（垂直裂缝、水平裂缝、多级裂缝、复杂裂缝）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11改进模型	mAP@0.5, 精确率, 召回率	NA
1413	2025-11-10	Deep learning for sports motion recognition with a high-precision framework for performance enhancement 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22701-z PMID:41198767	研究论文	提出一种结合小波变换的进化并行循环网络(EPRN)，用于高精度体育动作识别	提出EPRN框架，通过并行循环路径增强时序建模，并结合小波变换特征提取保留多分辨率运动细节	未涉及多模态数据融合，实时应用需要开发轻量级变体	提高体育动作识别的精度和鲁棒性，用于运动表现分析和损伤预防	体育动作数据	计算机视觉	NA	小波变换	LSTM, GRU, CNN, EPRN	运动数据	基准体育动作数据集	NA	进化并行循环网络(EPRN)	均方根误差(RMSE), 结构相似性指数(SSIM)	NA
1414	2025-11-10	A two-stage architecture for soundscape classification and preservation 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22819-0 PMID:41198782	研究论文	提出一种结合深度学习与声景理论的两阶段开放集音频分类系统	将变分自编码器与卷积神经网络结合，通过重建误差分析识别独特声音，首次实现沙弗声景理论的量化验证	仅在有限数据集上进行验证，需要更多真实场景数据测试泛化能力	开发能够自动分类和保护声景的计算方法	环境声音和城市声景	音频信号处理	NA	双耳录音，梅尔频谱分析	VAE, CNN	音频，梅尔频谱图	UrbanSound8K, ESC-50, URBAN-SED, TUT城市声场景数据集，以及意大利佩斯卡拉大学社区的双耳录音数据集	NA	变分自编码器，卷积神经网络	准确率	NA
1415	2025-11-10	IoT assisted fetal health classification using mother optimization algorithm with deep learning approach on cardiotocogram data 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22827-0 PMID:41198785	研究论文	提出一种基于物联网和深度学习的胎儿健康分类方法，通过优化算法和GCN模型实现胎儿健康状态的自动识别	结合物联网技术、母亲优化算法和图卷积神经网络，实现胎儿健康的多类别分类	未明确说明样本数据的具体规模和多样性限制	准确分类胎儿健康状态为正常、可疑和病理三类	胎儿健康相关的卡托科图数据	机器学习	产科疾病	物联网传感器数据采集	GCN	时间序列生理信号数据	使用Kaggle胎儿健康分类数据集，具体数量未明确说明	未明确指定	图卷积神经网络	未明确列出具体指标	未明确说明
1416	2025-11-10	An interpretable statistical approach to photovoltaic power forecasting using factor analysis and ridge regression 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22838-x PMID:41198787	研究论文	提出一种结合层次因子分析和岭回归的可解释光伏功率预测框架	通过层次因子分析将高维气象数据压缩为三个具有物理意义的二阶因子，结合岭回归提供系数级透明度和正则化	基于单参数岭模型在压缩空间中进行预测，可能无法完全捕捉复杂非线性关系	开发透明可解释的光伏功率预测方法	光伏电站发电功率	机器学习	NA	层次因子分析，岭回归	岭回归	时间序列数据，气象数据	土耳其阿德亚曼93.6 kWp电站2021年5月17日至2025年1月12日的15分钟测量数据	NA	层次因子分析结合岭回归	NA	NA
1417	2025-11-10	Optimization of deep learning-based faster R-CNN network for vehicle detection 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22828-z PMID:41198791	研究论文	本研究系统优化了Faster R-CNN模型在车辆检测任务中的关键超参数	系统评估了不同CNN架构、优化器、学习率和检测阈值对车辆检测性能的影响，提出了最优参数组合	仅针对车辆检测任务进行优化，未验证在其他物体检测任务中的泛化能力	优化深度学习目标检测模型的超参数以提高车辆检测性能	车辆检测	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN	图像	NA	NA	VGG-16, ResNet-50, Inceptionv3	平均精确率-召回率	NA
1418	2025-11-10	Lightweight dual-stage feature refinement for black gram leaf disease classification using ConViTSE 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22847-w PMID:41198798	研究论文	提出一种轻量级混合深度学习架构ConViTSE，用于黑绿豆叶部病害分类	结合ConvMixer、Vision Transformer和Squeeze-Excitation模块，引入局部通道注意力优化(LCAR)和全局通道注意力优化(GCAR)模块	NA	开发自动化的黑绿豆叶部病害检测方法	黑绿豆叶部病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	混合架构(ConvMixer, ViT, SE)	图像	NA	NA	ConViTSE(ConvMixer+Vision Transformer+Squeeze-Excitation)	准确率	NA
1419	2025-11-10	Transformer-based multiclass segmentation pipeline for basic kidney histology 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22814-5 PMID:41198807	研究论文	开发基于Transformer的多类别分割流程用于肾脏组织学分析	比较CNN和Transformer模型在模态/域偏移能力上的差异，并在严重肾损伤区域验证模型性能	数据不足时可能影响模型性能	探索深度学习模型在肾脏病理学中的多类别分割性能	肾脏全切片图像(WSI)	数字病理学	肾脏疾病	组织学分析	CNN, Transformer	图像	多中心收集的肾脏WSI	NA	UNet-ResNet18, M2F-Swin-B, Mask2Former	平均交并比(A-IoU), 每类交并比(IoU)	NA
1420	2025-11-10	Precision detection of micro-damage on conveyor belt surfaces using laser scanning and deep learning techniques 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22818-1 PMID:41198816	研究论文	提出一种结合激光扫描与深度学习的输送带表面微损伤高精度检测系统	融合激光增强成像与改进YOLOv7模型，通过F-ReLU激活函数、SPPFCSPC模块、EIoU损失函数和SE-Net注意力机制四项创新提升检测性能	未明确说明模型在极端工业环境下的泛化能力及对不同材质输送带的适应性	实现工业环境下输送带表面微损伤的早期精准检测	输送带表面微损伤	计算机视觉	NA	激光扫描技术	YOLO	图像	实验室测试台和焦化厂现场采集的综合性数据集	PyTorch	YOLOv7	mAP@0.5	NA