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
201	2025-10-06	PreAIS: Prediction of A-to-I editing sites based on DNN-CNN deep learning models 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108612 PMID:40749520	研究论文	提出基于DNN-CNN深度学习模型的PreAIS方法用于预测A-to-I RNA编辑位点	结合K-mer特征提取与DNN-CNN混合架构，在准确性和泛化能力上优于现有最佳模型	NA	开发高精度的A-to-I RNA编辑位点预测工具	A-to-I RNA编辑位点	机器学习	NA	Sanger测序	DNN, CNN	基因组序列数据	数据集1和数据集2（具体数量未明确），包含58个经Sanger验证的人类A-to-I编辑位点	NA	DNN-CNN混合架构	准确率, 特异性, 灵敏度	NA
202	2025-10-06	Fertilizer prediction using serial exponential newton meta-heuristic algorithm-based convolutional neural network in IoT-based WSNs 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108561 PMID:40570467	研究论文	提出一种基于序列指数牛顿元启发式算法优化的一维卷积神经网络，用于物联网无线传感器网络中的肥料预测	整合牛顿元启发式算法和序列指数加权移动平均法开发SExpNMA算法，用于簇头路由选择和优化CNN分类器参数	NA	通过深度学习模型提高物联网无线传感器网络中肥料预测的准确性	无线传感器网络采集的农业数据	机器学习	NA	物联网无线传感器网络	1D CNN, BiLSTM	传感器时序数据	NA	NA	一维卷积神经网络, 双向长短期记忆网络	准确率, 敏感度, 特异度	NA
203	2025-10-06	AI-Driven molecule generation and bioactivity prediction: A multi-model approach combining VAE, graph and language-based neural networks 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108532 PMID:40550191	研究论文	本文提出一种结合VAE、图神经网络和语言模型的多模型方法，用于抗癌小分子生成和生物活性预测	首次将变分自编码器、多种图神经网络和预训练语言模型集成到统一框架中，采用平均和堆叠两种集成方法进行生物活性预测	研究仅针对乳腺癌肿瘤的6种癌细胞系进行验证，未扩展到其他癌症类型	开发深度学习模型加速抗癌药物发现过程	抗癌小分子化合物	机器学习	乳腺癌	深度学习	VAE, GNN, Transformer	分子结构数据, SMILES序列	包含多个化合物的乳腺癌肿瘤数据集，涵盖6种癌细胞系	PyTorch, TensorFlow	VAE, GAT, GCN, MPNN, ChemBERTa	皮尔逊相关系数	NA
204	2025-10-06	MJnet: A lightweight RNN-based model for microRNA target site prediction 2025-Dec, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108603 PMID:40737827	研究论文	提出一种基于双向门控循环单元的轻量级深度学习模型MJnet，用于microRNA靶位点预测	结合简单C2编码、多尺度一维卷积网络和自注意力机制，在保持低计算成本的同时捕获局部序列特征和全局上下文依赖	NA	开发轻量高效且可解释的microRNA靶位点预测方法	microRNA靶位点	自然语言处理	NA	深度学习	RNN, BiGRU, CNN	序列数据	实验验证数据集	NA	BiGRU, TextCNN, 自注意力机制	准确率, F1分数, 鲁棒性	NA
205	2025-10-06	A multi-task deep sequential neural network for IgA nephropathy Oxford classification and prognosis prediction 2025-Dec, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106052 PMID:40743805	研究论文	开发了一个用于IgA肾病牛津分类和预后预测的多任务深度序列神经网络	首次提出集成病变分割、肾小球分类、牛津MEST-C评分和预后预测的多任务模型	样本量相对有限，仅在中国两家医院进行验证	开发集成多任务的深度学习模型以改善IgA肾病的病理分析和预后预测	IgA肾病患者的肾脏病理数据	数字病理学	IgA肾病	深度学习	深度序列神经网络	病理图像	PLAG医院数据集245例，中日友好医院数据集32例	NA	深度序列神经网络	Dice系数, Kappa值, AUC	NA
206	2025-10-06	Artificial intelligence-based apps for screening and diagnosing diabetic retinopathy and common ocular disorders 2025-Dec-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i4.107166 PMID:40900875	综述	本文综述了人工智能在眼科疾病筛查与诊断中的应用，重点关注糖尿病视网膜病变及其他常见眼部疾病	系统总结了AI在多种眼部疾病诊断中的综合应用，并探讨了AI与远程医疗整合的未来前景	在发展中国家实施AI算法仍面临挑战	探讨人工智能在眼科疾病诊断和筛查中的应用现状与未来发展	糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、青光眼、年龄相关性黄斑变性等眼部疾病	医学人工智能	眼科疾病	深度学习、机器学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
207	2025-10-06	Artificial intelligence for early diagnosis and risk prediction of periodontal-systemic interactions: Clinical utility and future directions 2025-Dec-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i4.105516 PMID:40900876	系统综述	评估人工智能在牙周病与全身性疾病相互作用早期诊断和风险预测中的临床应用价值	首次系统评估AI整合多组学数据和先进影像技术在牙周-全身性疾病相互作用中的诊断和预测能力	仅纳入2010-2024年期间样本量≥500的研究，可能存在发表偏倚	评估人工智能在牙周-全身性疾病相互作用诊断和风险预测中的作用	牙周病患者及其与全身性疾病的相互作用	医疗人工智能	牙周病及相关全身性疾病	多组学数据整合，锥形束CT，磁共振成像	机器学习，深度学习，自然语言处理	临床数据，影像数据，文本数据	500-1500名参与者	NA	NA	准确率，特异性，敏感性	NA
208	2025-10-06	Adversarial learning for beamforming domain transfer in ultrasound medical imaging 2025-Dec, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107749 PMID:40674811	研究论文	本研究利用生成对抗网络将平面波DAS超声图像转换为类似F-DMAS质量的图像	首次将GAN应用于超声波束形成域转换，提出使用纹理分析验证生成图像质量	需要依赖专家定性评估，且原始RF数据不可得时的方法限制	提升B模式超声图像质量，实现波束形成域转换	超声医学图像	医学影像处理	NA	超声成像，生成对抗网络	GAN	超声图像	NA	NA	Pix2Pix, Pyramidal Pix2Pix, CycleGAN	RMSE, PSNR, 对比度改善指数, 纹理特征参数	NA
209	2025-10-06	mbSparse: an autoencoder-based imputation method to address sparsity in microbiome data 2025-Dec, Gut microbes IF:12.2Q1 DOI:10.1080/19490976.2025.2552347 PMID:40888610	研究论文	提出一种基于自编码器的微生物组数据插补方法mbSparse，用于解决微生物组数据高稀疏性问题	采用深度学习而非传统预定义计数分布，结合特征自编码器和条件变分自编码器(CVAE)进行数据重建	NA	解决微生物组数据高稀疏性带来的分析挑战	微生物组数据	机器学习	结直肠癌	微生物组测序	自编码器,条件变分自编码器	计数矩阵数据	NA	NA	自编码器,CVAE	均方误差,精确召回曲线下面积,皮尔逊相关系数	NA
210	2025-10-06	Diagnostic performance of dual-layer spectral CT Radiomics and deep learning for differentiating osteoblastic bone metastases from bone islands 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100679 PMID:40895390	研究论文	比较双层光谱CT影像组学特征和深度学习模型在鉴别成骨性骨转移与骨岛方面的诊断性能	首次将双层光谱探测器CT的影像组学特征与深度学习模型在骨病变鉴别诊断中进行系统比较	回顾性研究设计，样本量相对有限，仅纳入特定时间段内的患者	评估不同影像学方法在鉴别成骨性骨转移和骨岛方面的诊断效能	成骨性骨病变患者	医学影像分析	骨肿瘤	双层光谱探测器CT，常规CT	深度学习模型	CT影像	94名患者的216个病灶（125个骨岛，91个成骨性骨转移）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
211	2025-10-06	Unraveling bladder cancer-related circRNA biomarkers: a hybrid model combining deep learning and statistics 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00373-3 PMID:40893176	研究论文	开发结合深度学习和统计分析的混合模型识别膀胱癌相关的环状RNA生物标志物	提出集成深度学习、特征选择和统计分析的综合计算方法，发现34个新型膀胱癌环状RNA生物标志物	样本量相对有限（454例患者和19例健康对照），需要进一步实验验证	识别膀胱癌诊断和预后的非侵入性环状RNA生物标志物	膀胱癌患者和健康对照的RNA测序数据	生物信息学	膀胱癌	RNA测序，CIRCexplorer3工具	深度学习	RNA测序数据	454例膀胱癌患者和19例健康对照	NA	NA	NA	NA
212	2025-10-06	Method for fetal ultrasound image classification using pseudo-labelling with PCA-KMeans and an attention-augmented MobileNet-LSTM model 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103563 PMID:40896717	研究论文	提出一种结合伪标签生成和注意力增强MobileNet-LSTM模型的胎儿超声图像分类方法	使用PCA-KMeans进行无监督伪标签生成解决数据稀缺问题，并设计融合多头自注意力和LSTM的混合架构增强特征学习和时序上下文	未提及外部验证或临床部署的可行性评估	开发高精度的胎儿超声图像自动分类方法	胎儿超声图像	计算机视觉	胎儿医学	超声成像	CNN, LSTM, 注意力机制	医学图像	NA	NA	MobileNet, LSTM, 多头自注意力	准确率, 宏F1分数	NA
213	2025-10-06	Deep learning with ensemble-based hybrid AI model for bipolar and unipolar depression detection using demographic and behavioral based on time-series data 2025-12, Dialogues in clinical neuroscience DOI:10.1080/19585969.2025.2524337 PMID:40588165	研究论文	提出基于人口统计学和行为时间序列数据的集成混合AI模型，用于双相和单相抑郁症检测	结合结构化人口统计特征与合成活动记录时间序列数据的混合AI框架，集成XGBoost和深度CNN模型	尚未经过临床验证，使用合成数据而非真实世界数据集	开发自动化的抑郁症分类方法	双相和单相抑郁症患者	机器学习	精神疾病	行为时间序列分析	XGBoost, CNN	时间序列数据，结构化人口统计数据	NA	XGBoost, TensorFlow/PyTorch	卷积神经网络	准确率，灵敏度，特异性	NA
214	2025-10-06	Automatic recognition of adrenal incidentalomas using a two-stage cascade network: a multicenter study 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2540596 PMID:40772430	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的两阶段级联网络，用于在多中心非增强CT图像中自动识别肾上腺偶发瘤	首次提出两阶段级联网络架构，结合3D Res-Unet分割网络和分类器，实现肾上腺偶发瘤的自动识别	回顾性研究设计，样本量相对有限（778例患者）	开发自动识别肾上腺偶发瘤的深度学习系统	肾上腺偶发瘤患者	计算机视觉	肾上腺疾病	CT成像	CNN	3D医学图像	778名患者（来自三个医疗中心）	NA	3D Res-Unet	Dice相似系数, AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
215	2025-10-06	A multi-model deep learning approach for human emotion recognition 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10304-3 PMID:40761311	研究论文	提出一种融合音频、视觉和文本的多模态深度学习框架用于人类情绪识别	提出基于注意力的多模态融合机制，结合图注意力网络、Wav2Vec 2.0和BERT-BiGRU等先进技术实现跨模态情绪分析	NA	开发高效的多模态情绪识别系统	人类情绪表达	自然语言处理,计算机视觉,语音处理	NA	深度学习,多模态融合	Transformer,GCN,CNN,BiGRU	音频,图像,文本	NA	PyTorch/TensorFlow	Graph Attention Network, Wav2Vec 2.0, CNN, BERT, BiGRU	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
216	2025-10-06	An adaptive mechanism of improved heuristic algorithm and multiscale feature integration with residual GRU for emotion with mental health recognition 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10302-5 PMID:40756004	研究论文	提出一种结合改进启发式算法和多尺度特征融合的自适应深度学习模型用于情绪与心理健康识别	提出多尺度融合特征自适应残差门控循环单元(MFF-ARGRU)和改进随机变量雕刻优化算法(IRV-SOA)用于情绪识别	NA	开发自动化系统用于早期精确识别心理健康问题	从在线公共数据源收集的文本数据	自然语言处理	心理健康疾病	文本挖掘	BiLSTM, GRU	文本	NA	NA	BiLSTM-HA, MFF-ARGRU	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
217	2025-10-06	Deep learning approach with ConvNeXt-SE-attn model for in vitro oral squamous cell carcinoma and chemotherapy analysis 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103519 PMID:40747534	研究论文	提出基于ConvNeXt-SE-attn模型的深度学习方法用于口腔鳞状细胞癌体外分析和化疗评估	结合残差连接、Squeeze-and-Excitation模块、混合注意力系统和改进的激活函数与优化算法，增强特征提取中的梯度流动	NA	开发高效的口腔鳞状细胞癌检测和分类方法	口腔鳞状细胞癌体外样本	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ConvNeXt, SE模块, 混合注意力机制	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC, MCC	NA
218	2025-10-06	Deep-learning-based 3D content-based image retrieval system on chest HRCT: Performance assessment for interstitial lung diseases and usual interstitial pneumonia 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100670 PMID:40741449	研究论文	开发基于深度学习的3D内容图像检索系统，用于胸部高分辨率CT中间质性肺病和普通型间质性肺炎的辅助诊断	首次将3D内容图像检索系统应用于间质性肺病的自动分类和UIP模式识别	样本量相对有限（2058例评估检索性能，301例评估临床实用性），需要进一步验证	开发辅助放射科医生鉴别间质性肺病和UIP模式的智能诊断系统	胸部高分辨率CT薄层全肺图像	计算机视觉	间质性肺病	HRCT成像	深度学习	3D医学图像	2058例用于检索性能评估，301例来自57种疾病用于临床实用性评估	NA	NA	视觉相似度评分（5点量表），标签一致性	NA
219	2025-10-06	Automated removal of corrupted tilts in cryo-electron tomography 2025-Dec, Journal of structural biology: X DOI:10.1016/j.yjsbx.2025.100130 PMID:40741136	研究论文	开发基于深度学习的自动化方法用于冷冻电子断层扫描中损坏倾斜图像的识别与去除	首次系统评估13种不同神经网络架构在冷冻电子断层扫描数据损坏检测中的性能，并提供可直接应用的训练模型框架	模型性能依赖于435个标注倾斜序列数据集的质量和规模	解决冷冻电子断层扫描中倾斜图像损坏的自动化检测问题	冷冻电子断层扫描采集的倾斜序列图像	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描(cryo-ET)	CNN, Transformer	图像	435个标注倾斜序列	NA	多种CNN和Transformer架构	效率, 可靠性	NA
220	2025-10-06	Comparative evaluation of four reconstruction techniques for prostate T2-weighted MRI: Sensitivity encoding, compressed sensing, deep learning, and super-resolution 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100671 PMID:40735490	研究论文	比较四种前列腺T2加权MRI重建技术的图像质量和病灶显着性	首次系统比较传统SENSE、压缩感知、基于模型的深度学习重建和深度学习超分辨率重建四种技术在前列腺T2加权MRI中的应用效果	样本量较小（仅49例患者），病灶分析仅基于18例病理确诊患者，需要更大规模研究验证	评估不同重建技术对前列腺T2加权MRI图像质量和病灶检测能力的影响	疑似前列腺癌患者的多参数或双参数MRI数据	医学影像	前列腺癌	T2加权磁共振成像	深度学习	医学影像	49例患者（其中18例病理确诊前列腺癌）	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 锐度指数, Likert评分, PI-RADS评分	NA