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	2025-07-22	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	research paper	提出了一种混合量子机器学习模型QCAE-QOC-SVM，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(QCAE)和基于支持向量机的量子正交分类器(QOC-SVM)，首次在CAN总线攻击检测中应用混合量子机器学习方法	模型在特定批次大小比例(7741:31)下表现最佳，其他比例下的性能未充分验证	提升自动驾驶车辆CAN总线的网络安全防御能力	自动驾驶车辆CAN总线通信数据	quantum machine learning	NA	QCAE, QOC-SVM	hybrid quantum machine learning model	CAN bus traffic data	300,000个实例(来自CARLA模拟器和自定义数据集)
2	2025-07-22	Advancing non-invasive melanoma diagnostics with deep learning and multispectral photoacoustic imaging 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100743 PMID:40686556	研究论文	本文介绍了一种结合深度学习和多光谱光声成像的非侵入性黑色素瘤诊断方法	提出了一种结合K-means聚类、一维CNN和主动轮廓算法的计算框架，用于自动确定黑色素瘤边界	未提及具体样本量或模型验证的广泛性	提高黑色素瘤诊断效率，减少手术切口	人类黑色素瘤的多光谱光声成像数据	数字病理学	黑色素瘤	多光谱光声成像	一维CNN, K-means聚类, 主动轮廓算法	多光谱光声成像数据	NA
3	2025-07-22	Accelerating 3D radial MPnRAGE using a self-supervised deep factor model 2025-Sep, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30549 PMID:40457622	研究论文	开发了一种自监督且内存高效的深度学习图像重建方法，用于高分辨率和多参数维度的4D非笛卡尔MRI	提出了深度因子模型（DFM），通过神经网络表示多对比图像序列，并采用自监督单次学习（SSL）方式从k空间数据中学习模型参数，同时开发了兼容的迁移学习（TL）方法以减少重建时间	在训练神经网络时，若无专用高端GPU阵列，计算需求可能较高	开发高效的多对比MRI图像重建方法	4D非笛卡尔MRI图像	医学影像处理	NA	MRI	DFM（深度因子模型）	图像	幻影和体内实验
4	2025-07-22	Multimodal integration of longitudinal noninvasive diagnostics for survival prediction in immunotherapy using deep learning 2025-Aug-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf074 PMID:40418276	research paper	该研究开发了一种新型的人工神经网络架构MMTSimTA，用于整合多模态非侵入性纵向数据，以预测接受免疫治疗的癌症患者的生存率	提出了一种基于transformer的多模态时序注意力网络MMTSimTA，整合了治疗前后的血液测量、处方药物和CT扫描数据，提高了短期生存预测的准确性	研究仅基于694名患者的队列，可能需要更大样本量验证模型的泛化能力	探索利用人工智能整合多模态非侵入性数据来改善免疫治疗癌症患者的个性化预后预测	694名接受免疫治疗的泛癌患者	digital pathology	cancer	deep learning	MMTSimTA (multimodal transformer-based simple temporal attention network)	multimodal data (血液测量、处方药物、CT扫描)	694名患者
5	2025-07-22	Ensemble learning approach for detecting breast invasive ductal carcinoma from histopathological images 2025-Aug, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.156041 PMID:40460639	研究论文	本文提出了一种集成学习方法，用于从组织病理学图像中检测乳腺浸润性导管癌	结合多种深度学习模型的优势，提出加权平均集成算法，显著提高诊断准确性和鲁棒性	未提及模型在临床环境中的实际应用验证及对不同分辨率图像的普适性	提高乳腺浸润性导管癌的诊断准确率	乳腺组织病理学切片图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习集成方法	ResNet50, Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19的集成模型	图像	未明确提及具体样本数量
6	2025-07-22	READRetro web: A user-friendly platform for predicting plant natural product biosynthesis 2025-Aug, Molecules and cells IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.mocell.2025.100235 PMID:40466944	research paper	介绍了一个用户友好的网络平台READRetro web，用于预测植物天然产物的生物合成路径	开发了一个基于现代网络技术的用户友好平台，使不具备深厚计算背景的研究人员也能轻松使用高级机器学习驱动的逆合成预测	未提及具体的技术局限性或平台适用范围	促进天然产物的大规模生产，通过预测其生物合成路径	植物天然产物及其生物合成路径	machine learning	NA	deep learning-based retrosynthesis models	READRetro ML model	chemical compounds data	NA
7	2025-07-22	Unsupervised deep clustering of high-resolution satellite imagery reveals phenotypes of urban development in Sub-Saharan Africa 2025-Aug-01, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179739 PMID:40480170	研究论文	利用无监督深度聚类方法分析高分辨率卫星图像，揭示撒哈拉以南非洲城市发展的表型特征	采用新颖的层次化深度学习框架对高分辨率卫星图像进行分析，实现了对多维城市环境的无监督聚类	研究仅覆盖了撒哈拉以南非洲的四个城市，可能无法完全代表该地区所有城市的发展模式	开发一种基于无监督深度学习的城市环境监测方法，用于资源匮乏地区的实时城市监测	撒哈拉以南非洲多个城市（阿克拉、达喀尔、达累斯萨拉姆、基加利）的高分辨率卫星图像	计算机视觉	NA	无监督深度学习	层次化深度学习框架	卫星图像	四个非洲城市（阿克拉、达喀尔、达累斯萨拉姆、基加利）的高分辨率卫星图像
8	2025-07-22	Continual learning across population cohorts with distribution shift: insights from multi-cohort metabolic syndrome identification 2025-Aug-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocaf070 PMID:40498469	研究论文	本研究探讨了在医疗保健环境中应用深度学习模型时，如何通过持续学习策略解决分布偏移导致的灾难性遗忘问题，特别是在代谢综合征识别中	提出了一个结合持续学习策略的代谢综合征识别流程，有效缓解了分布偏移导致的灾难性遗忘，并研究了训练顺序对模型性能的影响	研究仅使用了三个数据集，可能无法涵盖所有可能的分布偏移情况	解决深度学习模型在真实医疗环境中部署时面临的分布偏移和灾难性遗忘问题	代谢综合征患者	机器学习	代谢综合征	深度学习	持续学习模型	医疗健康数据	来自三个数据集（MIMIC、NHANES和一个专有数据集）的样本
9	2025-07-22	Machine learning-based histopathological features of histological slides and clinical characteristics as a novel prognostic indicator in diffuse large B-cell lymphoma 2025-Aug, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.156071 PMID:40499499	研究论文	本研究开发并验证了一种基于临床和组织病理学特征的深度学习模型，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的预后	结合临床特征和组织病理学特征，开发了一种新型的非侵入性预后预测方法	样本量相对较小（194例患者），且仅基于单一机构的回顾性数据	预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的预后	194例DLBCL患者的全切片图像和临床特征	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习，Cox回归分析，AUC分析，校准曲线，决策曲线分析（DCA）	深度学习模型	图像（全切片图像），临床数据	194例患者
10	2025-07-22	Cutoff SUVR of [18F]Florapronol PET for Differentiating Alzheimer's Dementia from Normal Controls: Insights from ROC Analysis and Partial Volume Correction 2025-Aug, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-025-00911-7 PMID:40686829	研究论文	本研究旨在通过[18F]florapronol PET成像和深度学习自动量化软件，建立可靠的SUVR截止阈值以区分阿尔茨海默病(AD)患者与正常对照(NC)个体	结合部分容积校正(PVC)与SUVR分析提高AD诊断准确性，并利用深度学习自动量化软件建立标准化的SUVR阈值	研究排除了轻度认知障碍(MCI)患者，样本量相对较小(n=141)	建立可靠的SUVR截止阈值以区分AD患者与NC个体，并评估PVC对诊断准确性的影响	55名AD患者(排除MCI)和86名NC对照	数字病理学	阿尔茨海默病	[18F]florapronol PET成像，部分容积校正(PVC)	深度学习自动量化软件	PET图像	141名参与者(55名AD患者和86名NC对照)
11	2025-07-22	StarNet: Indian star gooseberries dataset for quality and maturity assessment 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111825 PMID:40687364	研究论文	介绍了一个名为StarNet的印度星醋栗数据集，用于质量和成熟度评估	开发了一个专门用于星醋栗检测、质量评估、重量估计和不同成熟度分类的公开数据集	数据集仅包含来自印度Mysuru地区的星醋栗图像，可能无法代表其他地区的品种	开发自动化计算机视觉模型以更准确评估水果质量	印度星醋栗	计算机视觉	NA	机器学习和深度学习	NA	图像	792张星醋栗图像样本
12	2025-07-22	Okra disease dataset for classification and segmentation: Dataset collection, analysis and applications 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111662 PMID:40687361	研究论文	本文介绍了一个用于秋葵叶片疾病分类和分割的综合数据集，旨在支持深度学习模型的开发	该数据集是首批公开的印度秋葵叶片疾病数据集之一，包含了真实农业环境下的自然变化	数据集规模有限，未来计划扩展更多图像以包括不同生长阶段和环境条件	为早期植物疾病分类、检测和分割研究提供基准资源	秋葵叶片	计算机视觉	植物疾病	NA	深度学习	图像	2500张秋葵叶片图像
13	2025-07-22	InterDuPa-UAV: A UAV-based dataset for the classification of intercropped durian and papaya trees 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111843 PMID:40687368	research paper	介绍了一个基于无人机采集的间作榴莲和木瓜树分类数据集	提出了一个专门用于间作榴莲和木瓜树分类的无人机数据集，支持多树种分类和空间模式分析	数据集仅包含榴莲和木瓜两种树种，可能不适用于其他间作树种的分类	提升农业生产力，支持精准农业决策	间作榴莲和木瓜树	computer vision	NA	无人机航拍	machine learning, deep learning	image	311张无人机航拍图像，包含3327张榴莲树图像和2872张木瓜树图像
14	2025-07-22	Current challenges and opportunities in active and passive data collection for mobile health sensing: a scoping review 2025-Aug, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf025 PMID:40688708	综述	本文综述了移动健康感知中主动和被动数据收集的当前挑战与机遇	分析了移动健康感知中主动和被动数据收集的具体挑战，并提出了机器学习技术和用户界面设计的创新解决方案	仅包括同时收集主动和被动数据的研究，排除了使用现有数据集的研究	识别和分析移动健康感知中数据收集的挑战与机遇	移动健康感知中的数据收集	机器学习	NA	机器学习（ML）	NA	主动和被动移动感知数据	77项研究
15	2025-07-22	A Deep Learning Approach to Assessing Cell Identity in Stem Cell-Based Embryo Models 2025-Jul-22, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/7651_2025_654 PMID:40690128	research paper	该研究利用深度学习技术评估干细胞胚胎模型中细胞身份	开发了一个整合早期人类发育的深度学习模型，能够对体外细胞类型进行身份鉴定并提供分类可靠性评分	未提及具体样本量或模型验证的详细限制	评估干细胞胚胎模型中细胞身份与真实胚胎细胞的相似性	胚胎干细胞(ESCs)和体外培养的细胞类型	machine learning	NA	scRNA-seq, scvi-tools	DL	RNA-seq数据	NA
16	2025-07-22	Deep learning for echocardiographic assessment and risk stratification of aortic, mitral, and tricuspid regurgitation: the DELINEATE-regurgitation study 2025-Jul-21, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf248 PMID:40156921	research paper	开发了一个AI系统用于评估心脏瓣膜反流并预测二尖瓣反流进展风险	使用深度学习技术对心脏瓣膜反流进行分类和风险分层，并首次预测二尖瓣反流进展	研究仅基于两个站点的数据，外部验证集的性能略低于内部测试集	开发AI系统以改善心脏瓣膜反流的评估和风险分层	主动脉反流(AR)、二尖瓣反流(MR)和三尖瓣反流(TR)患者	digital pathology	cardiovascular disease	深度学习	NA	video	71,660例经胸超声心动图(TTE)和1,203,980个彩色多普勒视频
17	2025-07-22	CoxKAN: Kolmogorov-Arnold networks for interpretable, High-Performance survival analysis 2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf413 PMID:40685627	研究论文	介绍了一种名为CoxKAN的可解释高性能生存分析模型，结合了Cox比例风险模型和Kolmogorov-Arnold网络的优势	提出了一种结合可解释性和高性能的生存分析方法，能够揭示预测变量之间的复杂相互作用并提供符号公式	未提及具体局限性	开发一种既保持高性能又具有可解释性的生存分析模型	生存分析模型在医学中的应用	机器学习	NA	Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)	CoxKAN	临床数据和基因组生物标志物数据	四个合成数据集和九个真实数据集（包括五个临床数据队列和四个基因组生物标志物队列）
18	2025-07-22	Colorimetric detection of bisphenol A in water: a smartphone-based sensor using inverse opal molecularly imprinted photonic crystal hydrogel 2025-Jul-21, The Analyst DOI:10.1039/d4an01426j PMID:40685994	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机的逆蛋白石分子印迹光子晶体水凝胶传感器，用于水中双酚A的高灵敏度和高选择性检测	结合智能手机和深度学习回归模型，实现了实时、便携的双酚A定量检测	NA	开发一种高灵敏度、高选择性的双酚A检测方法	水样中的双酚A	传感器技术	NA	分子印迹技术、光子晶体技术	深度学习回归模型	图像	NA
19	2025-07-22	Noninvasive Deep Learning System for Preoperative Diagnosis of Follicular-Like Thyroid Neoplasms Using Ultrasound Images: A Multicenter, Retrospective Study 2025-Jul-21, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006841 PMID:40689491	research paper	提出一种基于深度学习的非侵入性系统，用于利用常规超声图像对滤泡状甲状腺肿瘤进行术前诊断	开发了一种深度学习系统，能够比ACR TI-RADS更准确地诊断滤泡状甲状腺肿瘤，并减少不必要的侵入性干预	研究为回顾性研究，可能受到数据收集时的偏差影响	提高滤泡状甲状腺肿瘤的术前诊断准确性	滤泡状甲状腺肿瘤患者	digital pathology	thyroid cancer	ultrasound imaging	Inception-v3, ResNet50, Inception-ResNet-v2, DenseNet161	image	3634名患者，来自11个中心，包括1748例甲状腺滤泡腺瘤、299例滤泡癌和1587例乳头状甲状腺癌滤泡变异型
20	2025-07-22	SOLeNNoID: A Deep Learning Pipeline For Solenoid Residue Detection in Protein Structures 2025-Jul-21, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf415 PMID:40689530	研究论文	介绍了一种基于深度学习的管道SOLeNNoID，用于预测蛋白质结构中的螺线管残基	利用CNN架构分析蛋白质距离矩阵，准确识别螺线管区域，覆盖所有三种螺线管亚类，并在性能上优于现有方法	未明确提及具体限制	开发一种结构基础的螺线管残基检测方法，以解决序列基础方法的局限性	蛋白质结构中的螺线管残基	生物信息学	NA	深度学习	CNN	蛋白质距离矩阵	整个Protein Data Bank (PDB)数据库