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	2025-09-07	Enhanced bi-branch deep learning network for in vivo hyperspectral imaging recognition of organs and tissues 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126815 PMID:40845607	研究论文	开发了一种增强型双分支深度学习网络，用于活体高光谱成像中器官和组织的识别	整合图卷积网络(GCN)和Transformer的双分支架构，结合特征增强模块提升模型性能	NA	提高活体高光谱图像中器官和组织的识别精度	猪和斑马鱼的多个器官和组织	计算机视觉	NA	高光谱成像，漫反射近红外光谱	GCN, Transformer, 双分支网络	高光谱图像	公共猪数据集和斑马鱼活体测量数据
2	2025-09-07	Detection of aging-induced vascular remodeling based on Raman imaging and deep learning 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126832 PMID:40848497	研究论文	本研究结合拉曼成像和深度学习技术检测小鼠主动脉的老化诱导血管重塑	首次使用拉曼成像同时分析五种组织成分，并成功通过MCR-ALS和深度学习区分年轻与老化主动脉组织	NA	早期检测动脉老化以预防和控制慢性疾病	小鼠主动脉组织	数字病理	心血管疾病	拉曼成像，代谢组学，MCR-ALS分析	深度学习	光谱图像数据	NA
3	2025-09-07	A novel colorimetric detection based on bifunctionalized gold nanoparticle combined with machine learning and deep learning models to identify microbial transglutaminase in foods 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128533 PMID:40602019	研究论文	开发一种结合双功能化金纳米粒子、机器学习和深度学习的比色检测方法，用于食品中微生物转谷氨酰胺酶的识别与预测	首次将双功能化金纳米粒子比色传感与机器学习及深度学习模型结合，实现对多种食品中mTG活性的高精度检测与预测	NA	建立高效检测食品中微生物转谷氨酰胺酶活性的方法	微生物转谷氨酰胺酶(mTG)在食品中的活性	机器学习	NA	比色检测、金纳米粒子(AuNPs)	Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron (MLP)	浓度-吸光度数据	648个数据点，来自6种不同食品类型
4	2025-09-07	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，特别是糖尿病视网膜病变及其他常见眼病	全面总结了AI在多种眼病（如糖尿病视网膜病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性）诊断中的集成应用及与远程医疗的结合前景	在发展中国家实施AI算法仍存在挑战	探讨人工智能在眼科疾病诊断和预后中的应用及未来发展	糖尿病视网膜病变、糖尿病性黄斑水肿、青光眼、年龄相关性黄斑变性等眼病	医学人工智能	眼科疾病	机器学习、深度学习	深度学习算法	医学影像数据	NA
5	2025-09-07	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	系统性综述	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与未来方向	首次系统评估AI整合多组学数据与先进影像技术（如CBCT和MRI）在牙周-系统性疾病双向相互作用中的诊断与预测价值	仅纳入2010-2024年样本量≥500的研究，可能存在发表偏倚	提升牙周病与全身性疾病相互作用的早期诊断准确性和风险预测能力	牙周病患者（特别伴2型糖尿病等系统性疾病）	医疗人工智能	牙周病及相关系统性疾病（糖尿病、心血管疾病等）	多组学数据分析、锥形束CT（CBCT）、磁共振成像（MRI）	机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）	多模态数据（临床数据、影像数据、文本记录）	1000-1500名参与者（纳入研究要求≥500样本量）
6	2025-09-07	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	本研究提出使用生成对抗网络（GANs）将平面波DAS超声图像转换为类似F-DMAS方法生成的高质量图像	首次将对抗学习应用于超声波束形成域迁移，利用GAN在无法获取原始RF数据的情况下提升B模式图像质量，并引入纹理分析作为生成模型的验证手段	依赖模拟数据验证，临床实际应用效果需进一步验证；未说明模型在不同超声设备和扫描参数下的泛化能力	改善超声医学图像质量，特别是在无法获取原始射频数据的情况下实现图像增强	超声B模式图像	医学图像处理	NA	生成对抗网络（GANs），包括Pix2Pix、金字塔Pix2Pix和CycleGAN架构	GAN	超声图像	NA
7	2025-09-07	Integration of pre-trained GRU and molecular docking for virtual screening of quinoa seed derived ACE inhibitory peptides: An innovative prediction strategy 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145591 PMID:40712418	研究论文	本研究开发了一种结合预训练GRU模型和分子对接的创新策略，用于高效筛选藜麦种子来源的ACE抑制肽	采用迁移学习预训练GRU模型解决数据稀缺问题，结合平衡MSE损失函数处理标签不平衡，并整合分子对接评分实现多维度肽筛选	仅针对特定长度的ACE抑制肽进行验证，样本规模有限且需实验合成验证	开发高效的生物活性肽虚拟筛选方法	藜麦种子蛋白衍生的ACE抑制肽	自然语言处理	心血管疾病	分子对接、迁移学习	GRU (Gated Recurrent Unit)	序列数据	7条合成肽（其中4条显示活性）
8	2025-09-07	Deep learning algorithm-assisted non-destructive detection of TBARS values of salmon flesh using multi-modal molecular spectra fusion 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145649 PMID:40712430	研究论文	提出一种基于多模态分子光谱融合和卷积神经网络的深度学习框架，用于无损检测鲑鱼肉脂质氧化程度	首次将近红外和拉曼光谱融合与CNN结合，实现端到端的TBARS值预测，在动态存储条件下提升预测精度和鲁棒性	NA	开发非破坏性方法评估鲑鱼肉在多种存储条件下的脂质氧化情况	鲑鱼肉样本	机器学习	NA	近红外光谱、拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA
9	2025-09-07	Decoding olfactory response from neurophysiological signal with a multi modal deep learning framework 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107775 PMID:40609506	研究论文	提出一种多模态深度学习框架TACAF，用于从脑电和呼吸信号解码嗅觉响应	引入Token对齐和交叉注意力融合网络，结合小波特征和时间窗口选择，首次实现呼吸信号与EEG的语义同步	仅基于20名受试者数据，样本规模有限；长时间气味暴露会导致嗅觉适应，影响识别性能	通过解码神经生理信号更好地理解嗅觉感知的神经特征	人类嗅觉系统的时域动态特性及对愉快/不愉快气味的神经响应	神经科学计算	NA	EEG信号处理，小波变换，频谱分析	多模态深度学习框架（TACAF），多头自注意力机制	脑电信号（EEG），呼吸信号	20名受试者的EEG记录和呼吸信号
10	2025-09-07	MSC-transformer-based 3D-attention with knowledge distillation for multi-action classification of separate lower limbs 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107806 PMID:40614457	研究论文	提出基于MSC-transformer的三维注意力模型结合知识蒸馏，用于下肢分离动作的多动作分类	首次在EEG分析中引入维度特异性注意力机制（空间、滤波和时间注意力），并采用多尺度可分离卷积提升计算效率，结合在线知识蒸馏优化概率分布学习	未明确说明模型计算复杂度或实时性能，且针对下肢分离动作的数据集规模可能有限	解决运动想象（MI）、真实运动（RM）和运动观察（MO）的多动作分类问题，特别关注下肢分离动作	基于脑电图（EEG）的下肢运动信号	脑机接口	NA	EEG信号处理，知识蒸馏（KD）	MSC-T3AM（基于Transformer的注意力模型），CNN	时间序列脑电信号	NA
11	2025-07-06	Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531] 2025-Nov, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112556 PMID:40615244	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
12	2025-09-07	Flexible visually secure image encryption with meta-learning compression and chaotic systems 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107799 PMID:40618469	研究论文	提出一种结合元学习、混沌系统和深度学习的视觉安全图像加密方案，实现高质量压缩与安全加密	设计动态辅助输入的元学习压缩重建网络，构建新型IS-DP混沌系统，并采用LSB-2校正嵌入方法	NA	提升视觉安全图像加密的安全性和解密图像质量	数字图像	计算机视觉	NA	元学习、混沌系统、深度学习、LSB嵌入	深度学习网络	图像	NA
13	2025-09-07	Redesigning deep neural networks: Bridging game theory and statistical physics 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107807 PMID:40633289	研究论文	提出一种结合博弈论和统计物理学的深度图表示方法，用于统一特征提取和模式分类	将神经网络神经元重新设计为博弈论中的玩家和统计物理学中的粒子，通过Shapley值和能量函数进行神经元筛选	NA	改进深度神经网络的设计，提升模型性能和可解释性	神经网络神经元及其在分类任务中的行为	机器学习	NA	博弈论、统计物理学、Shapley值、Banzhaf权力指数	深度图神经网络	图像数据	NA
14	2025-09-07	Combining aggregated attention and transformer architecture for accurate and efficient performance of Spiking Neural Networks 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107789 PMID:40633294	研究论文	提出一种结合脉冲神经网络低功耗特性与Transformer高性能优势的新型模型架构SAFormer	设计了脉冲聚合自注意力机制(SASA)，仅使用脉冲矩阵计算注意力权重，显著简化计算过程并降低能耗	NA	探索SNN与Transformer的融合，以同时实现低功耗和高性能计算	脉冲神经网络(SNN)与Transformer模型的结合架构	机器学习	NA	脉冲聚合自注意力机制(SASA)，深度卷积模块(DWC)	SAFormer (Spike Aggregation Transformer)	图像数据	CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、DVS128-Gesture和CIFAR10-DVS数据集
15	2025-09-07	CosELU: An improved activation deep neural network for EEG signal recognition in stroke patients 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107800 PMID:40633296	研究论文	本文提出了一种改进的激活函数CosELU和注意力机制卷积神经网络，用于提升中风患者运动想象脑电信号的识别效果	开发了自适应激活函数CosELU，通过可调参数a和自适应参数λ监控梯度，缓解深度神经网络训练中的梯度爆炸和梯度消失问题	NA	解决中风患者脑电信号在深度学习训练中的梯度问题，提高信号识别率	中风患者的运动想象脑电信号（MI-EEG）	数字病理学	中风	脑电信号分析	AMCNN（注意力机制卷积神经网络）	脑电信号	中风患者数据集（具体数量未说明）
16	2025-09-07	CGNet: A Complex-valued Graph Network for jointly learning amplitude-phase information in EEG-based brain-computer interfaces 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107795 PMID:40644990	研究论文	提出一种用于脑机接口的复数值图网络CGNet，联合学习脑电信号的幅值和相位信息	首次构建复数值图网络同时编码幅值和相位信息，突破传统实数计算范式限制	NA	开发能联合学习脑电信号幅值和相位信息的深度学习模型	基于脑电信号的脑机接口系统	脑机接口	NA	EEG信号处理，复数值神经网络	CGNet, FBCGNet, 图卷积网络	脑电信号(EEG)	NA
17	2025-09-07	Similarity-based prototype reconstruction and feature reorganization for non-exemplar class incremental learning 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107837 PMID:40664157	研究论文	提出一种基于相似性的原型重建和特征重组方法，用于解决非样本类增量学习中的灾难性遗忘问题	设计了特征重组机制持续更新原型以适应特征空间映射变化，并提出基于相似性的原型重建方法选择新数据特征重构旧数据特征	NA	缓解深度学习模型在增量学习过程中的灾难性遗忘问题	计算机视觉中的图像分类任务	computer vision	NA	增量学习	深度学习模型	图像	三个基准数据集（CIFAR-100、TinyImageNet和ImageNet-Sub）
18	2025-09-07	SimTA++: Simple attention neural network for clinical asynchronous time series 2025-Nov, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107735 PMID:40570801	研究论文	提出SimTA++，一种用于临床异步时间序列建模的简单注意力神经网络	引入非线性时间注意力机制捕捉时间数据中的非单调关系，相比现有方法在多个基准数据集上表现更优	NA	解决临床实践中异步时间序列数据的建模挑战	临床医疗时间序列数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列分析	注意力神经网络	异步时间序列数据	三个基准数据集（包括合成概念验证数据集、PhysioNet 2019和内部免疫治疗响应预测数据集）
19	2025-09-07	A Survey of Deep Learning in Sports Applications: Perception, Comprehension, and Decision 2025-Oct, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3554801 PMID:40138241	综述	本文全面综述了深度学习在体育应用中的算法、数据集、虚拟环境及挑战	系统梳理了深度学习在体育领域的感知、理解和决策三层结构，并总结未来趋势	NA	为体育领域的深度学习研究提供参考材料	体育应用中的深度学习技术	machine learning	NA	深度学习	NA	NA	NA
20	2025-09-07	PixelPrint 4D : A 3D Printing Method of Fabricating Patient-Specific Deformable CT Phantoms for Respiratory Motion Applications 2025-Oct-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001182 PMID:40173424	研究论文	提出一种名为PixelPrint 4D的3D打印方法，用于制造患者特异性可变形肺部CT体模以模拟呼吸运动	开发了能逐体素复制组织密度并呈现真实非刚性变形模式的患者特异性体模制造技术	NA	为呼吸运动补偿技术提供高保真测试环境	肺癌患者的肺部结构与呼吸运动模式	数字病理	肺癌	3D打印，CT成像	NA	4DCT图像数据	基于1例肺癌患者的4DCT数据集开发并验证体模