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
1921	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
1922	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
1923	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
1924	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
1925	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
1926	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
1927	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
1928	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
1929	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
1930	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
1931	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
1932	2025-10-06	Bridging spatiotemporal wildfire prediction and decision modeling using transformer networks and fuzzy inference systems 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103498 PMID:40735517	研究论文	本研究提出了一种结合Transformer网络和模糊推理系统的时空野火预测与决策建模方法	将符号模糊推理层集成到基于深度注意力架构中，实现了高精度预测与可解释决策规则的结合	NA	开发准确且可解释的野火预测系统，支持实时决策制定	野火时空预测与响应决策	机器学习	NA	卫星遥感(哨兵数据)、气候再分析(ERA5)、地形测量(SRTM)	Transformer, 模糊推理系统	多源卫星数据、气候数据、地形数据、植被数据	NA	NA	Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
1933	2025-10-06	Enhanced SqueezeNet model for detecting IoT-Bot attacks: A comprehensive approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103499 PMID:40704174	研究论文	提出一种基于改进SqueezeNet的增强检测框架，用于检测物联网僵尸网络攻击	将改进的SqueezeNet模型与深度卷积神经网络和优化的随机混合Lp层集成，在保持计算效率的同时提高检测精度	NA	开发适用于资源受限物联网环境的实时僵尸网络攻击检测方法	物联网僵尸网络攻击	机器学习	NA	NA	CNN, DCNN	网络入侵检测数据	大规模入侵检测数据集	NA	SqueezeNet, DCNN	准确率, 精确率, 召回率, 误报率	NA
1934	2025-10-06	QCAE-QOC-SVM: A hybrid quantum machine learning model for DoS and Fuzzy attack detection on autonomous vehicle CAN bus 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103471 PMID:40687355	研究论文	提出一种混合量子机器学习模型用于检测自动驾驶车辆CAN总线上的DoS和Fuzzy攻击	结合量子卷积自编码器和基于支持向量机的量子正交分类器，首次将混合量子机器学习应用于车辆网络安全检测	NA	开发针对自动驾驶车辆CAN总线网络攻击的检测方法	自动驾驶车辆CAN总线信号	机器学习	NA	量子机器学习	QCAE, QOC-SVM	CAN总线流量数据	300,000个实例	NA	量子卷积自编码器, 量子正交分类器	F1分数	高性能计算设施
1935	2025-07-23	Reduction of photobleaching effects in photoacoustic imaging using noise agnostic, platform-flexible deep-learning methods 2025-Dec, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.S3.S34102 PMID:40443946	研究论文	本文提出了一种平台灵活的深度学习方法，用于减少光声成像中的光漂白效应，从而提高图像质量和实时可视化能力	引入了一种平台灵活的深度学习框架，能够从单激光脉冲数据中增强信噪比，无需多脉冲信号平均，从而减少光漂白效应	实验主要基于体外和离体样本，尚未在临床环境中进行大规模验证	解决分子光声成像中因光漂白导致的组织可视化问题，提高成像质量和临床决策支持	光声成像中的外源性染料	医学影像处理	NA	光声成像，深度学习	cGAN, U-Net	图像	体外和离体样本，包括ICG填充管的3D扫描实验	NA	NA	NA	NA
1936	2025-07-23	AlphaBind, a domain-specific model to predict and optimize antibody-antigen binding affinity 2025-Dec, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2534626 PMID:40693434	研究论文	本文介绍了AlphaBind，一种特定领域的模型，用于预测和优化抗体-抗原结合亲和力	AlphaBind利用蛋白质语言模型嵌入和基于数百万抗体-抗原结合强度定量实验室测量的预训练，实现了在指导亲本抗体亲和力优化方面的最先进性能	仅针对四种亲本抗体进行了验证，且每种亲本抗体仅进行了一轮数据生成	通过深度学习预测和优化抗体序列，以设计具有最佳特性的抗体	抗体-抗原结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	蛋白质语言模型	定量实验室测量数据	四种亲本抗体	NA	NA	NA	NA
1937	2025-10-06	Predictive modeling of adolescent suicidal behavior using machine learning: Key features and algorithmic insights 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103454 PMID:40678447	综述	系统分析机器学习技术在青少年自杀行为早期检测中的应用现状	首次系统比较不同机器学习算法在自杀意念预测中的表现，强调可解释性和混合模型的必要性	缺乏跨文化泛化能力，混合深度学习模型缺乏深入分析	通过AI和机器学习技术实现青少年自杀意念的早期检测	学生群体的自杀意念和行为	机器学习	精神健康疾病	问卷调查(PHQ-9, GAD-7量表)	Random Forest, SVM, 深度学习	调查问卷数据	28项研究	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率	NA
1938	2025-10-06	Missing data imputation of climate time series: A review 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103455 PMID:40678450	综述	本文系统回顾了近十年来气候时间序列缺失数据插补方法的研究进展	首次全面总结全球范围内气候时间序列缺失数据插补方法的地理分布和应用趋势，特别指出生成对抗网络在深度学习方法中的优势	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证不同方法的实际性能	综述气候时间序列缺失数据插补方法的研究现状和发展趋势	气候时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	人工神经网络,生成对抗网络	时间序列数据	NA	NA	GAN	NA	NA
1939	2025-10-06	AI-driven pharmacovigilance: Enhancing adverse drug reaction detection with deep learning and NLP 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103460 PMID:40678458	研究论文	本研究提出了一种混合AI驱动框架，通过整合结构化和非结构化数据来增强药物警戒中的不良反应检测	结合深度学习和自然语言处理技术，整合结构化与非结构化医疗数据，解决了传统监测方法的局限性	数据异质性、类别不平衡问题以及传统监测技术范围有限	提高药物警戒中严重不良事件的检测准确性，确保临床试验期间和之后的药物安全	临床试验数据，包括患者人口统计学、实验室结果和临床笔记	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习, 自然语言处理	随机森林, 梯度提升机, 卷积神经网络, BERT, GPT	结构化数据, 非结构化文本	NA	NA	CNN, BERT, GPT	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1940	2025-10-06	Integrated deep learning for cardiovascular risk assessment and diagnosis: An evolutionary mating algorithm-enhanced CNN-LSTM 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103466 PMID:40678461	研究论文	提出一种基于进化交配算法优化的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于心血管疾病风险评估和诊断	采用进化交配算法优化双输出CNN-LSTM模型的超参数，实现连续风险评分和二元诊断结果的同步预测	NA	开发准确高效的心血管疾病预测模型，支持定量评估和早期临床决策	心血管疾病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	CNN,LSTM	NA	NA	NA	CNN-LSTM	平均绝对误差,均方误差,均方根误差,决定系数,准确率,精确率	NA