深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-06-04	Accelerating high-concentration monoclonal antibody development with large-scale viscosity data and ensemble deep learning 2025-Dec, mAbs IF:5.6Q1 DOI:10.1080/19420862.2025.2483944 PMID:40170162	研究论文	本研究开发了DeepViscosity，一个基于大规模粘度数据和集成深度学习的模型，用于预测高浓度单克隆抗体的粘度	使用229个单克隆抗体的粘度数据训练模型，显著提高了预测的泛化能力，超越了以往仅基于少量数据的方法	模型仅针对单克隆抗体的粘度进行分类预测，可能不适用于其他类型的蛋白质溶液	加速高浓度单克隆抗体的开发，提高皮下注射药物的可制造性和配方特性	229个单克隆抗体(mAbs)	机器学习	NA	深度学习	集成人工神经网络(ensemble ANN)	序列数据	229个单克隆抗体，其中两个独立测试集分别包含16和38个已知实验粘度的mAbs
2	2025-06-04	Robust evaluation of tissue-specific radiomic features for classifying breast tissue density grades 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22010 PMID:40453545	研究论文	本研究评估了一种用于分类乳腺组织密度等级的特征选择方法（RFE-SHAP）的鲁棒性，并探讨了其在乳腺密度自动评估中的应用	结合传统和可解释AI方法（RFE-SHAP）进行特征选择，提高了模型的可解释性和预测性能	模型在外部验证中对某些密度等级的AUC值较低（如D级0.673），可能存在泛化能力限制	开发鲁棒的乳腺组织密度自动评估方法以改善乳腺癌风险评估	数字乳腺断层合成筛查的原始中央投影图像	数字病理	乳腺癌	RFE-SHAP特征选择方法	逻辑回归（LR）	医学影像	751例（651例训练集，100例验证集）
3	2025-06-04	Detection and classification of supraspinatus pathologies on shoulder magnetic resonance images using a code-free deep learning application 2025-Oct, Asia-Pacific journal of sports medicine, arthroscopy, rehabilitation and technology DOI:10.1016/j.asmart.2025.04.005 PMID:40454208	research paper	评估无代码深度学习应用在肩部磁共振成像中诊断冈上肌腱病变的性能	使用无代码深度学习应用LobeAI和ResNet-50 V2模型进行冈上肌腱病变的分类和检测	当前迭代的无代码深度学习应用在临床实践中的可靠性有待提高	评估无代码深度学习应用在诊断冈上肌腱病变中的性能	肩部磁共振成像中的冈上肌腱病变（部分撕裂、全层撕裂和肌腱病）	digital pathology	supraspinatus pathologies	MRI	ResNet-50 V2	image	患者肩部MRI图像，包括正常、部分撕裂、全层撕裂和肌腱病
4	2025-06-04	A Multihead Attention Deep Learning Algorithm to Detect Amblyopia Using Fixation Eye Movements 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100775 PMID:40458668	research paper	开发一种基于多注意力头的深度学习模型，通过简单的视觉注视任务中的眼动数据检测不同类型的弱视及其严重程度	首次使用多注意力头的transformer编码器模型分析眼动数据来检测弱视，且不受弱视类型、严重程度及眼球震颤的影响	样本量相对较小（135名受试者），且仅在单一医疗中心收集数据	开发客观的弱视检测方法以辅助临床评估	40名对照组和95名弱视患者（包括不同类型和严重程度）	machine learning	amblyopia	infrared video-oculography	multihead attention-based transformer encoder	eye movement data	135 subjects (40 controls + 95 amblyopia patients)
5	2025-06-04	The environmental risk of heterogeneous oxidation is unneglectable: Time-resolved assessments beyond typical intermediate investigation 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123572 PMID:40184704	研究论文	本文提出了一种环境风险评估方法，用于区分高级氧化过程中解毒效应的优选氧化路径，从而为每种污染物选择最合适的处理系统	通过深度学习回归建模和理论化学辅助评估，量化了高级氧化过程中的环境风险，重新发现了超过40%被忽视的毒性	当前研究仅限于目标污染物副产物的定性毒性调查，异相高级氧化过程的解毒效应尚不明确	提高高级氧化过程中污染物解毒评估的准确性，并量化环境风险	高级氧化过程中的污染物及其副产物	环境科学	NA	密度泛函理论，深度神经网络回归建模	深度神经网络	化学数据	NA
6	2025-06-04	Temporal and spatial feature extraction using graph neural networks for multi-point water quality prediction in river network areas 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123561 PMID:40184707	研究论文	提出了一种时空特征图神经网络（STF-GNN），用于河流网络区域多点水质预测，整合了图卷积网络、门控循环单元和自注意力机制	首次整合GCN、GRU和自注意力机制，显式建模分布式监测站之间的多尺度时空依赖关系	未提及模型在极端天气或突发事件下的预测性能	提高河流网络区域多点水质预测的准确性	河流网络中的分布式监测站	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）、门控循环单元（GRU）、自注意力机制	STF-GNN（时空特征图神经网络）	多元时间序列数据	未明确提及具体样本数量，但涉及多个监测站的跨流域验证
7	2025-06-04	Ultrasound-based deep learning to differentiate salivary gland tumors 2025-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.014 PMID:40379502	研究论文	本研究开发了一种基于超声成像的深度学习模型DeepSGT，用于准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤	使用多种CNN模型处理超声图像，并采用Focal Loss微调ResNet50d模型以解决类别不平衡问题，模型性能显著超过超声医师的诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	开发一种准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤的深度学习模型，以辅助临床决策	唾液腺肿瘤患者的超声图像	计算机视觉	唾液腺肿瘤	超声成像	CNN（包括Inception v3、ResNet101d、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer和ResNet50d）	图像	315例经手术切除后病理证实的唾液腺肿瘤患者
8	2025-06-04	Video-Based Lifting Action Recognition Using Rank-Altered Kinematic Feature Pairs 2025-Jul, Human factors IF:2.9Q2 DOI:10.1177/00187208241309748 PMID:39723832	研究论文	该研究提出了一种基于视频的举重动作识别方法，通过鲁棒的类别预测和简化的流程实现实时监控	使用基于计算机视觉的运动学特征对和集成分类器，实现了高效且准确的举重动作识别与计数	未明确提及方法在不同光照条件或复杂背景下的泛化能力	开发一种能够在有限硬件资源上实时监控举重任务的方法	视频中的举重动作	计算机视觉	职业性腰背损伤	BlazePose姿态估计模型	集成分类器	视频	NA
9	2025-06-04	Enhancing Functional Protein Design Using Heuristic Optimization and Deep Learning for Anti-Inflammatory and Gene Therapy Applications 2025-Jul, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26810 PMID:39985803	研究论文	本研究开发了一种结合启发式优化和深度学习的蛋白质序列设计方法，旨在增强蛋白质的功能性，特别是抗炎和基因治疗应用	提出了一种新的启发式优化方法，专注于增强蛋白质的功能性（如溶解性、灵活性和稳定性），同时保持其结构完整性，这在现有深度学习方法中未得到充分重视	未明确提及具体样本量或实验验证的广泛性	开发功能性更强且易于实验室生产的蛋白质序列设计方法	蛋白质序列设计，特别是具有抗炎特性和用于基因治疗的蛋白质	机器学习	NA	启发式优化、深度学习、遗传算法	AlphaFold	蛋白质序列	NA
10	2025-06-04	A Deep Learning Survival Model for Evaluating the Survival Prognosis of Papillary Thyroid Cancer: A Population-Based Cohort Study 2025-Jul, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17290-0 PMID:40254654	研究论文	本研究构建了一个基于临床风险因素的深度学习模型，用于预测甲状腺乳头状癌患者的生存预后	首次在甲状腺乳头状癌（PTC）中探索深度学习生存模型的性能，并利用DeepSurv模型对患者进行风险分层	研究依赖于回顾性数据，可能存在选择偏倚	评估深度学习模型在甲状腺乳头状癌患者生存预后预测中的性能	甲状腺乳头状癌患者	数字病理学	甲状腺癌	深度学习	DeepSurv（基于Cox比例风险的深度神经网络）	临床数据	来自17个美国SEER癌症登记处（2000-2020年）的连续PTC患者，以及MDACC和TCGA两个外部测试数据集
11	2025-06-04	Temporal insights into ecological community: Advancing waterbird monitoring with dome camera and deep learning 2025-Jul, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125769 PMID:40403671	研究论文	本研究通过整合半球形摄像头和级联神经网络（CNNs），开发了一个自动化观测系统，用于监测中国西南部滇池半封闭湿地的水鸟群落动态	提出了一种结合半球形摄像头和级联神经网络（CNNs）的自动化观测系统，实现了对水鸟群落的高精度、高频率、连续和长期监测	研究仅在一个半封闭湿地（滇池）进行，可能无法代表其他类型湿地的水鸟群落动态	开发一个自动化观测系统，用于高效监测水鸟群落的动态，以支持物种保护和栖息地管理策略的制定	滇池半封闭湿地的水鸟群落	计算机视觉	NA	级联神经网络（CNNs）	CNN	图像	595个监测时段，识别出5目6科17种鸟类
12	2025-06-04	Empirical analysis on retinal segmentation using PSO-based thresholding in diabetic retinopathy grading 2025-Jun-26, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0299 PMID:39754503	研究论文	本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的自动阈值算法，用于糖尿病视网膜病变分级中的视网膜分割，以提高特征提取和分级的准确性	提出了一种基于PSO的自动阈值算法，减少背景像素对特征提取的负面影响，并通过可解释AI（XAI）分析视网膜分割的重要性	数据量有限，可能影响模型的泛化能力	提高糖尿病视网膜病变（DR）分级的准确性和效率	糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	PSO-based thresholding, Explainable AI (XAI)	ResNet50	图像	IDRiD眼底数据集（具体数量未提及）
13	2025-06-04	Gesture recognition from surface electromyography signals based on the SE-DenseNet network 2025-Jun-26, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2024-0282 PMID:39873377	research paper	提出了一种基于SE-DenseNet网络的手势识别方法，用于从表面肌电信号中识别手势	结合了Squeeze-and-Excitation Networks (SE)和DenseNet，通过在DenseBlock和Transition之间插入注意力机制来关注最重要的信息，提高了特征表示能力并有效解决了梯度消失问题	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他数据集上的泛化能力	提高表面肌电信号手势识别的准确性和泛化能力，为人机交互和康复技术提供更自然、方便和个性化的解决方案	表面肌电信号（sEMG）	machine learning	NA	深度学习	SE-DenseNet	sEMG信号	NinaPro DB2和DB4数据集
14	2025-06-04	Deep learning reveals pathology-confirmed neuroimaging signatures in Alzheimer's, vascular and Lewy body dementias 2025-Jun-03, Brain : a journal of neurology IF:10.6Q1 DOI:10.1093/brain/awae388 PMID:39657969	研究论文	本文介绍了一种基于神经病理学的多标签深度学习框架，用于识别和量化阿尔茨海默病、血管性痴呆和路易体痴呆的生物标志物	提出了创新的DeepSPARE指数，能够通过非侵入性神经影像学指标精确识别与特定病理相关的脑部改变	研究样本主要来自特定数据库，可能限制了结果的普遍适用性	解决神经退行性和血管性病理共存的诊断挑战	阿尔茨海默病、血管性痴呆和路易体痴呆患者	数字病理学	阿尔茨海默病、血管性痴呆、路易体痴呆	T1加权MRI扫描	深度学习模型	影像数据	423名痴呆患者和361名对照参与者
15	2025-06-04	Deep Learning-Assisted Multiplexed Electrochemical Fingerprinting for Chinese Tea Identification 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06651 PMID:40207593	research paper	开发了一种结合多重电化学指纹技术和1D-CNN的激光雕刻传感器阵列，用于快速精确检测三种茶多酚并区分24种中国茶	利用深度学习辅助的多重电化学指纹技术，相比其他机器学习方法，提高了茶叶识别的准确性	NA	提高复杂基质中相似化学结构天然成分的选择性差异识别能力	三种茶多酚和24种中国茶	machine learning	NA	multiplex electrochemical fingerprinting technology	1D-CNN	electrochemical fingerprints	24 distinct types of Chinese teas
16	2025-06-04	Multiplexing and Sensing with Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy Empowered by Phasor U-Net 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02028 PMID:40378347	research paper	提出了一种名为Phasor U-Net的深度学习方法，用于快速准确的荧光寿命成像显微镜(FLIM)成像	Phasor U-Net通过两个轻量级U-Net子网络进行去噪和解卷积，提高了寿命估计的准确性并减少了数据处理时间	方法仅在计算机生成的数据集上进行训练，未使用大规模实验数据集	开发一种快速准确的FLIM成像方法，用于前沿领域的多重成像和传感	荧光寿命成像显微镜(FLIM)数据	计算机视觉	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	U-Net	图像	小鼠小肠样本标记的两种荧光染料
17	2025-06-04	Deep Learning-Assisted Sensor Array Based on Host-Guest Chemistry for Accurate Fluorescent Visual Identification of Multiple Explosives 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01326 PMID:40380950	研究论文	本文提出了一种基于主客体化学的深度学习辅助传感器阵列，用于高精度荧光视觉识别多种爆炸物	结合环糊精保护的多色荧光金纳米团簇和DenseNet算法，实现了对七种爆炸物的高精度识别	NA	开发一种快速准确识别多种爆炸物的方法	七种爆炸物	机器视觉	NA	荧光传感器阵列	DenseNet	图像	NA
18	2025-06-04	The Application of Anisotropically Collapsing Gels, Deep Learning, and Optical Microscopy for Chemical Characterization of Nanoparticles and Nanoplastics 2025-Jun-03, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00769 PMID:40387864	研究论文	本文提出了一种结合各向异性塌陷凝胶、深度学习和光学显微镜的方法，用于纳米颗粒和纳米塑料的化学表征	结合各向异性塌陷琼脂糖凝胶、荧光显微镜和酸碱滴定法，精确量化每个纳米颗粒上的羧基数量	纳米颗粒浓度和滴定条件对检测性能有重要影响，荧光标记的纳米颗粒需要额外的染色步骤	精确表征纳米材料的表面化学性质，研究其结构与功能的关系	聚丙烯酸涂层的上转换纳米颗粒（UCNPs）和荧光标记的聚苯乙烯纳米颗粒（PNs）	纳米材料表征	NA	各向异性塌陷凝胶、荧光显微镜、酸碱滴定	NA	光学显微镜图像	UCNPs和PNs两种纳米颗粒
19	2025-06-04	Analysis of the Evolutionary Process of Spatial Microdamage Propagation in Silicon Nitride Bearings Using Deep Learning-Driven Molecular Dynamics 2025-Jun-03, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00466 PMID:40389365	研究论文	本研究提出了一种基于3D点云重建和机器学习势函数的分子动力学建模方法，用于揭示氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制	首次揭示了氮化硅轴承中微损伤扩展与弹塑性变形之间的动态耦合机制，阐明了损伤闭合行为的区域变异性	NA	揭示氮化硅轴承表面空间微损伤的动态演化机制，为陶瓷轴承的寿命预测和抗损伤设计提供原子尺度理论支持	氮化硅轴承表面的空间微损伤	分子动力学模拟	NA	3D点云重建、机器学习势函数、深度势原子相互作用模型	深度势原子相互作用模型	3D点云数据	NA
20	2025-06-04	Unveiling Spectrum-Structure Correlation in Vibrational Spectroscopy: Task-Driven Deep Learning Classification Balancing Global Fusion and Local Extraction 2025-Jun-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05842 PMID:40399767	研究论文	本文开发了两种基于CNN的算法，分别针对混合物分类和功能基团识别任务，通过多尺度卷积和注意力机制提升光谱-结构关联分析的效率和准确性	针对光谱数据中全局和局部信息关注度的差异，设计了两种任务导向的CNN算法（CNN-Peak和ResNet-ResPeak），实现了特征融合与局部提取的平衡	算法性能可能受限于光谱数据固有的特征丰富度和数据量不足的问题	提升光谱-结构关联分析在混合物分类和功能基团识别任务中的准确性和泛化能力	振动光谱数据	机器学习	NA	多尺度卷积、注意力机制	CNN、ResNet	光谱数据	NA