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
181	2025-11-14	Deep learning for the identification of Candida spp. directly from blood culture gram stains from candidemia patients 2025-Nov-04, Medical mycology IF:2.7Q1 DOI:10.1093/mmy/myaf097 PMID:41105137	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络方法，直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属不同菌种	首次使用深度学习直接从血液培养革兰氏染色图像中识别念珠菌属多个菌种，无需传统亚培养方法	研究数据来源于两个医疗中心，样本量相对有限，且包含模拟血液培养图像	开发快速识别念珠菌属菌种的方法以指导抗真菌治疗	念珠菌属不同菌种的血液培养革兰氏染色图像	计算机视觉	念珠菌血症	革兰氏染色，血液培养	CNN	图像	531张完整照片和2804个图像块，来自2012年1月至2024年5月墨西哥城两家三级教学医院的图像数据库	NA	GoogLeNet, InceptionV3, AlexNet, ResNet18, ResNet50, DenseNet161	准确率	NA
182	2025-11-14	Detection and Maturity Classification of Dense Small Lychees Using an Improved Kolmogorov-Arnold Network-Transformer 2025-Nov-04, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14213378 PMID:41225928	研究论文	提出一种结合Kolmogorov-Arnold网络的改进Transformer模型，用于密集荔枝果实的检测和成熟度分类	提出GRN-KAN-Transformer模型，引入可堆叠多层级GhostResNet模块、大规模特征融合层、多层交叉融合注意力模块和改进KAN分类定位头	在训练样本有限的情况下进行密集荔枝簇检测，未提及模型在其他水果或场景的泛化能力	实现密集荔枝果实的准确检测和成熟度分类，用于产量估计和收获	密集生长的荔枝果实	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, KAN	图像	公共数据集（具体数量未提及）	NA	GRN-KAN-Transformer, GhostResNet, YOLOv8n, YOLOv12n, CenterNet, EfficientNet	mAP50, mAP50-95, GFLOPs, 参数量	NA
183	2025-11-14	A Deep Learning Framework for Early Parkinson's Disease Detection: Leveraging Spiral and Wave Handwriting Tasks with EfficientNetV2-S 2025-Nov-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15212795 PMID:41226087	研究论文	提出基于手写螺旋和波浪图案的深度学习框架用于早期帕金森病检测	首次将EfficientNetV2-S架构应用于帕金森病手写图案分析，并结合综合预处理流程	依赖单一数据集（PaHaW），未在更广泛人群中进行外部验证	开发早期帕金森病的自动检测方法	帕金森病患者和健康受试者的手写图案	计算机视觉	帕金森病	手写图案分析	CNN	图像	PaHaW数据集中的螺旋和波浪手写图案样本	NA	EfficientNetV2-S, CNN	准确率, ROC-AUC, 灵敏度, 特异性	NA
184	2025-11-14	Deep Learning-Driven Bus Short-Term OD Demand Prediction via a Physics-Guided Adaptive Graph Spatio-Temporal Attention Network 2025-Nov-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216739 PMID:41228961	研究论文	提出一种融合物理机制的自适应图时空注意力网络，用于公交短期OD需求预测	引入多注意力机制的单一输入序列设计，结合物理引导机制与自适应图卷积，构建编码器-解码器架构	基于小规模数据集（单周数据，30分钟采集间隔）进行验证	提升公交短期起点-终点需求预测精度	公交乘客出行OD需求	机器学习	NA	深度学习	BiLSTM, 图卷积网络, 注意力机制	时序数据	一周数据（30分钟采集间隔）	NA	自适应图卷积LSTM, 双向LSTM, 编码器-解码器	RMSE, MAE, WMAPE, R	NA
185	2025-11-14	Transformer-CNN Hybrid Framework for Pavement Pothole Segmentation 2025-Nov-04, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216756 PMID:41228978	研究论文	提出一种Transformer-CNN混合框架PoFormer，用于路面坑洞的精确分割	结合Transformer的全局特征提取能力和CNN的细粒度定位能力，构建混合神经网络架构	NA	开发精确自动化的路面缺陷检测方法	路面坑洞缺陷	计算机视觉	NA	多传感器路面检测技术，线扫描相机，红外/激光辅助照明	Transformer, CNN	图像，3D表面成像数据	开源图像与高分辨率现场数据组合的代表性数据集	NA	Transformer-CNN混合架构	平均IoU，平均像素精度	NA
186	2025-11-14	Passive vs Active Nighttime Smartphone Use as Markers of Next-Day Suicide Risk 2025-Nov-03, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.42675 PMID:41217755	研究论文	本研究探讨夜间智能手机使用类型（被动与主动）与次日自杀风险之间的关联	首次区分夜间智能手机使用的主动与被动模式，并发现深夜使用与自杀风险增加相关，而午夜主动使用可能具有保护作用	样本量较小（79名参与者），仅来自特定地区，EMA依从率为68.8%	研究夜间智能手机使用的时间和类型是否与次日自杀意念和自杀计划相关	有自杀风险成年人（18岁及以上，过去一个月有自杀念头或行为）	数字健康	精神健康疾病	生态瞬时评估（EMA），被动数据感知，深度学习模型	深度学习	智能手机截图，自我报告数据	79名参与者，生成750万张截图	NA	NA	贝叶斯多水平模型，可信区间（CrI）	NA
187	2025-11-14	Research on Geographical Origin Traceability of Salvia miltiorrhiza by Combining Two-Trace Two-Dimensional (2T2D) Correlation Spectroscopy and Improved DeiT Model 2025-Nov-03, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14213365 PMID:41225915	研究论文	本研究结合二维相关光谱和改进DeiT模型实现丹参地理溯源	首次将同步二维相关光谱与改进的DeiT-CBAM模型结合用于中药材地理溯源	仅针对特定光谱范围(873-1720 nm)和特定物种进行研究	开发可靠的中药材地理起源溯源技术	丹参(Salvia miltiorrhiza)样品	计算机视觉	NA	高光谱成像,二维相关光谱	DeiT,CNN	光谱图像	来自6个正品产地和3个掺假产地的样本	PyTorch	DeiT-CBAM	准确率	NA
188	2025-11-14	Multi-Scale Feature Attention Network for Rapid and Non-Destructive Quantification of Aflatoxin B1 in Maize Using Hyperspectral Imaging 2025-Nov-03, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14213769 PMID:41227739	研究论文	开发基于近红外高光谱成像和深度学习的MSFNet-ECA模型，用于玉米中黄曲霉毒素B1的快速无损定量检测	提出结合高效通道注意力的多尺度特征网络(MSFNet-ECA)，并系统比较三种数据增强方法对模型性能的影响	NA	开发准确检测玉米中黄曲霉毒素含量的高效方法	玉米中的黄曲霉毒素B1(AFB)	计算机视觉	食品安全污染	近红外高光谱成像	CNN, GAN	高光谱图像	NA	NA	MSFNet-ECA, 1D-CNN, WGAN	RMSEP, Rp2, RPD	NA
189	2025-11-14	TD U-Net for Shell Segmentation and Thickness Evaluation in Core-Shell TiO2 TEM Images 2025-Nov-02, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18215007 PMID:41227966	研究论文	提出TD U-Net深度学习模型用于核壳结构二氧化钛TEM图像的壳层分割和厚度评估	开发专门针对核壳结构二氧化钛TEM图像的深度学习分割方法，有效解决边界模糊和对比度低的挑战	仅针对实验室制备的特定核壳结构二氧化钛粉末，未涉及其他材料体系	开发自动化、客观的核壳结构二氧化钛涂层质量评估方法	核壳结构二氧化钛粉末的TEM图像	计算机视觉	NA	透射电子显微镜	CNN	图像	1479张TEM图像	NA	U-Net	Dice系数, 厚度测量误差	NA
190	2025-11-14	GSF-LLM: Graph-Enhanced Spatio-Temporal Fusion-Based Large Language Model for Traffic Prediction 2025-Nov-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216698 PMID:41228919	研究论文	提出一种融合大语言模型与图时空学习的交通预测框架GSF-LLM	首次将大语言模型与图时空学习结合，提出部分冻结图注意力机制和低秩自适应策略	未明确说明模型在极端交通场景下的表现	解决交通预测中时空依赖关系建模和过拟合问题	大规模交通网络数据	机器学习	NA	时空融合学习	LLM, GAT	交通时空数据	多个真实世界交通数据集	NA	GSF-LLM, PFGA, LoRA	NA	NA
191	2025-11-14	Deep Learning Algorithms for Human Activity Recognition in Manual Material Handling Tasks 2025-Nov-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216705 PMID:41228930	研究论文	本研究提出四种深度学习算法用于手动物料搬运任务中的人类活动识别	针对手动物料搬运活动开发了四种深度学习算法，并首次在该领域进行系统性性能比较	样本量相对较小（14名受试者），需要更大规模验证	开发高效的人类活动识别算法用于手动物料搬运任务	手动物料搬运活动中的人类动作	机器学习	职业健康	可穿戴传感器数据采集	BiLSTM, Sp-DAE, RCNN	传感器时序数据	14名受试者	NA	双向长短期记忆网络, 稀疏去噪自编码器, 循环稀疏去噪自编码器, 循环卷积神经网络	F1-score, MAC操作数, MA操作数	NA
192	2025-11-14	An improved empirical mode decomposition method with ensemble classifiers for analysis of multichannel EEG in BCI emotion recognition 2025-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2369257 PMID:38920119	研究论文	提出一种基于改进经验模态分解和集成分类器的混合模型，用于多通道脑电信号的情感识别	提出IEMD-KW-Ens混合技术，结合改进的筛选停止准则和中值滤波器优化脑电信号分解	NA	开发有效的脑电信号情感识别方法	多通道脑电信号中的情感识别	脑机接口	NA	经验模态分解, 特征提取	集成分类器, CNN, RUSBoosted trees	多通道脑电信号	DEAP和DREAMER数据集	NA	卷积神经网络, 集成树模型	效价、唤醒度、支配度分类评估	NA
193	2025-11-14	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2025-Nov, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脂质优化方法，用于设计肺基因治疗用脂质纳米颗粒	首次引入定向消息传递神经网络进行离子化脂质设计，相比传统实验筛选和理性设计方法具有更强的预测能力和结构外推能力	训练数据集仅包含9000多个脂质纳米颗粒活性测量值，模型在更广泛结构空间的应用仍需验证	开发基于深度学习的新型脂质设计方法，提高肺基因治疗中mRNA递送效率	离子化脂质、脂质纳米颗粒、mRNA递送系统	机器学习	肺疾病	深度学习、计算机辅助设计	神经网络	化学结构数据、活性测量数据	9000多个脂质纳米颗粒活性测量值，160万种脂质结构的计算机筛选	PyTorch	定向消息传递神经网络	体外和体内RNA递送效率预测准确率	GPU计算资源
194	2025-11-14	Predictive models for posttransplant diabetes mellitus in kidney transplant recipients using machine learning and deep learning approach: a nationwide cohort study from South Korea 2025-Nov, Kidney research and clinical practice IF:2.9Q1 DOI:10.23876/j.krcp.24.113 PMID:40176402	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习方法开发预测肾移植受者术后糖尿病风险的模型	首次在韩国全国性队列中综合比较多种机器学习算法和深度学习模型预测肾移植后糖尿病风险	研究仅限于韩国人群，需要外部验证以确认模型的泛化能力	预测肾移植受者术后糖尿病风险	肾移植受者	机器学习	糖尿病	NA	XGBoost, CatBoost, LightGBM, Logistic Regression, Deep Learning	临床数据	3,213名肾移植受者（其中497人发生PTDM）	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
195	2025-11-14	Effect of New Generation Snapshot Freeze Combined With Deep Learning Image Reconstruction on Image Quality of Coronary Artery Calcifications and Their Quantification 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001765 PMID:40338070	研究论文	评估新一代快照冻结算法结合深度学习图像重建对冠状动脉钙化图像质量及定量分析的改善效果	首次将新一代快照冻结算法(SSF2)与深度学习图像重建(DLIR)技术结合应用于冠状动脉钙化评分CT成像	样本量有限（69例患者），未评估不同钙化负荷分组的差异	评估SSF2结合DLIR对冠状动脉钙化图像质量和定量分析的改善效果	69例接受心电图触发非增强CT扫描的患者	医学影像分析	心血管疾病	心电图触发非增强CT扫描，图像重建算法	深度学习图像重建	CT医学影像	69例患者	NA	NA	图像质量评分，观察者间一致性(kappa)，CT值，图像噪声，Agatston评分，体积评分，质量评分，风险分层	NA
196	2025-11-14	Deep Learning-Enhanced Noninvasive Detection of Pulmonary Hypertension and Subtypes via Chest Radiographs, Validated by Catheterization 2025-Nov, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.06.008 PMID:40541737	研究论文	本研究开发了基于胸片和深度学习的非侵入性方法，用于检测肺动脉高压及其亚型	首次开发专门针对先天性心脏病相关肺动脉高压亚型的深度学习检测模型	需要在更多样化人群中进一步验证以增强临床通用性	开发非侵入性、可访问且准确的肺动脉高压诊断工具	肺动脉高压患者，特别是先天性心脏病相关肺动脉高压亚型患者	数字病理	心血管疾病	胸部X射线摄影，右心导管检查，经胸超声心动图	深度学习	医学影像	4,576名患者（内部测试2,140名，外部验证90名）	NA	CXR-PH-Net, CXR-CHD-PAH-Net	AUC, 敏感性, 特异性	NA
197	2025-11-14	Automatic Multiclass Tissue Segmentation Using Deep Learning in Brain MR Images of Tumor Patients 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001750 PMID:40576335	研究论文	开发基于深度学习的自动多类别脑组织分割方法，用于脑肿瘤患者的MR图像分析	提出基于深度残差U-Net框架的鲁棒分割流程，专门针对包含病变区域的脑组织分割，在SPM12软件表现不佳的情况下仍能生成满意的分割结果	仅在脑肿瘤患者数据上进行验证，未测试其他神经系统疾病；本地医院测试集样本量相对较小（100例）	开发快速自动的脑组织分割方法，包括肿瘤病变区域，用于神经学和肿瘤学研究	脑肿瘤患者的MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	MR成像	CNN	医学图像	训练数据1251例（BraTS'21），测试数据100例（本地医院）	NA	深度残差U-Net	Dice相似系数, 体积相似度	NA
198	2025-11-14	Anatomically Based Multitask Deep Learning Radiomics Nomogram Predicts the Implant Failure Risk in Sinus Floor Elevation 2025-Nov, Clinical oral implants research IF:4.8Q2 DOI:10.1111/clr.70011 PMID:40702787	研究论文	开发基于解剖结构的多任务深度学习放射组学列线图系统，用于预测上颌窦底提升术中种植体失败风险	首次结合解剖结构自动分割与多任务深度学习放射组学模型，实现术前种植体失败风险预测	回顾性研究设计，样本量有限，需要外部验证	预测上颌窦底提升术中的种植体失败风险	接受上颌窦底提升术的患者	数字病理	口腔种植	锥形束计算机断层扫描	深度学习, 放射组学	医学影像, 电子病历	未明确具体样本数量	nnU-Net	nn-UNet v2, 3D-Attention-ResNet	DICE系数, 准确率, AUC	NA
199	2025-11-14	Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG During Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation 2025-Nov, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70028 PMID:40709543	研究论文	开发一种基于深度学习的人工智能模型，利用窦性心律期间的短程动态心电图监测预测隐藏性心房颤动	首次结合ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习架构，通过窦性心律期间的短程心电图预测隐藏性房颤	回顾性研究设计，第二阶段分析中较长时程可能稀释与房颤相关的特征导致特异性下降	开发人工智能模型预测无症状/隐匿性心房颤动	接受24小时动态心电图监测的患者	数字病理	心血管疾病	动态心电图监测	CNN, LSTM	心电图信号	934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550段窦性心律心电图片段	NA	ConvNeXt, LSTM	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
200	2025-11-14	Artificial Intelligence and the Evolving Landscape of Immunopeptidomics 2025-Nov, Proteomics. Clinical applications DOI:10.1002/prca.70018 PMID:40741879	综述	本文综述了人工智能在免疫肽组学领域的应用进展，重点分析了AI在肽段鉴定、免疫原性预测和新抗原优先排序中的关键作用	系统阐述AI如何克服传统免疫肽组学的挑战，特别是在乳腺癌等低免疫原性肿瘤中发现隐藏免疫特征	存在建模非经典肽段、抗原处理缺陷和避免靶向非肿瘤毒性等瓶颈	探讨人工智能技术在免疫肽组学工作流程各阶段的应用与优化	主要组织相容性复合体呈递的肽段、新抗原和癌症免疫治疗	机器学习	乳腺癌	质谱分析、多组学整合	深度学习、迁移学习	质谱数据、多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA