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
1981	2025-09-05	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	提出一种结合无监督伪标签生成与注意力增强混合深度学习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并结合多头自注意力机制与LSTM的MobileNet混合架构	NA	解决胎儿超声图像分类中标注数据有限和类别不平衡的挑战	胎儿超声图像	计算机视觉	NA	PCA, K-means聚类, 过采样技术	MobileNet, 多头自注意力机制, LSTM	图像	NA
1982	2025-09-05	Electronic nose, HS-GC-IMS, HS-SPME-GC-MS, and deep learning model were used to analyze and predict the changes and contents of VOCs in in-shell walnut kernels under different roasting conditions 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145342 PMID:40609363	研究论文	本研究使用多种技术分析不同烘烤条件下带壳核桃仁中挥发性有机化合物的变化与含量，并通过深度学习模型进行预测	首次综合应用电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC-MS和深度学习模型对核桃烘烤过程中的VOCs进行多维度分析与预测	NA	分析不同烘烤条件下核桃仁挥发性有机化合物的变化规律并建立预测模型	带壳核桃仁	机器学习	NA	Electronic-nose, HS-SPME-GC-MS, HS-GC-IMS, 定量描述分析	BP神经网络	化学分析数据	NA
1983	2025-09-05	Rapid and non-destructive detection of formaldehyde adulteration in shrimp based on deep learning-assisted portable Raman spectroscopy 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145343 PMID:40609364	研究论文	基于深度学习辅助便携式拉曼光谱技术实现虾中甲醛掺假的快速无损检测	首次结合便携式拉曼光谱仪与InceptionTime深度学习模型，无需样品预处理即可实现甲醛残留的现场检测	模型准确率在84-85%范围内，可能存在误判风险	开发一种现场可部署的甲醛快速检测方法	虾样本表面	机器学习	NA	Raman spectroscopy, metabolomic analysis	InceptionTime	spectral data	使用甲醛阴性和阳性虾样本的拉曼光谱数据进行模型训练
1984	2025-09-05	Intelligent geographical origin traceability of Pu-erh tea based on multispectral feature fusion 2025-Nov-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145375 PMID:40618601	研究论文	本研究提出一种基于多光谱融合的深度学习方法来精确追溯普洱茶的地理起源	设计了改进的ECA-ResNet网络结构，结合优化的通道注意力机制实现自适应特征提取与融合，有效整合拉曼光谱和近红外光谱的优势	未明确说明样本具体数量，且未来需要进一步将光谱特征与具体化学标志物关联以增强可解释性	实现普洱茶的精准地理起源追溯	来自五个主要产地的普洱茶	机器学习	NA	拉曼光谱，近红外光谱，多光谱融合	改进的ECA-ResNet	光谱数据	来自五个主要产地的普洱茶样本（具体数量未说明）
1985	2025-09-05	A dual-view deep learning-driven discovery of cinnamoyl anthranilic acid derivatives against orthopoxvirus through targeting host ITGB3 2025-Nov-15, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118002 PMID:40749255	研究论文	本研究开发了一种双视角深度学习模型，用于发现通过靶向宿主ITGB3蛋白抗正痘病毒的新型肉桂酰氨基苯甲酸衍生物	结合BERT和图神经网络的双视角深度学习模型，首次成功预测并验证了具有抗正痘病毒活性的肉桂酰氨基苯甲酸衍生物（化合物6）及其作用靶点ITGB3	NA	开发新型抗正痘病毒药物，特别是针对猴痘病毒(MPXV)	正痘病毒属病毒，特别是猴痘病毒(MPXV)	机器学习	病毒感染	深度学习，药物发现	BERT, 图神经网络(GNN)	分子序列数据，分子结构图数据	NA
1986	2025-09-05	Interpretable deep learning unlocks high-fidelity prediction for medical radioisotope production 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112110 PMID:40825264	研究论文	利用贝叶斯优化的深度神经网络预测医学放射性同位素生产中的核反应截面，并通过SHAP分析提供可解释性	首次将贝叶斯优化的深度神经网络与SHAP可解释性分析相结合，显著超越传统物理模型TALYS-2.0的性能（R从0.9783提升至0.9997）	模型训练依赖于IAEA数据库中有限且可能存在不确定性的评估数据	优化基于回旋加速器的医用放射性同位素生产策略	Sc、In、I和Tm等临床重要放射性同位素的(p,2n)反应截面	机器学习	NA	贝叶斯优化、SHAP分析	深度神经网络	核反应截面数据	基于IAEA数据库的评估数据（具体样本量未明确说明）
1987	2025-09-05	DiffRaman: A conditional latent denoising diffusion probabilistic model for enhancing bacterial identification via Raman spectra generation under limited data 2025-Oct-22, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344372 PMID:40903108	研究论文	提出一种基于条件潜在去噪扩散概率模型的数据生成方法DiffRaman，用于在有限数据下增强细菌拉曼光谱识别	首次将条件潜在去噪扩散概率模型(DDPM)与VQ-VAE结合应用于拉曼光谱生成，在数据有限场景下提升生成质量和计算效率	方法性能依赖于初始数据质量，在极端数据稀缺情况下可能仍有局限	解决拉曼光谱数据不足问题，提升细菌自动识别准确率	细菌拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱技术，深度学习	条件DDPM，VQ-VAE	光谱数据，图像数据	有限拉曼光谱数据集
1988	2025-09-05	Prediction of Nursing Need Proxies Using Vital Signs and Biomarkers Data: Application of Deep Learning Models 2025-Oct, Journal of clinical nursing IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jocn.17612 PMID:39654010	研究论文	本研究开发深度学习模型预测住院患者的护理需求代理指标，并与传统回归模型比较预测效果	首次将RNN和LSTM深度学习模型应用于护理需求预测，通过时序数据建模提升预测性能	在病情快速变化期间预测准确性显著下降	开发预测护理需求代理指标的深度学习模型，优化护理资源分配	20,855名成年住院患者	医疗健康信息学	NA	深度学习，电子健康记录分析	RNN, LSTM	生命体征、生物标志物、人口统计学数据等时序医疗数据	20,855名成年患者
1989	2025-09-05	Development of a Deep Learning-Based Model for Pressure Injury Surface Assessment 2025-Oct, Journal of clinical nursing IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jocn.17645 PMID:39809598	研究论文	开发了一种基于深度学习的压力性损伤创面智能评估模型	利用深度学习技术实现压力性损伤创面的自动化精确评估，为临床决策提供关键工具	数据仅来自四家医院，样本多样性可能存在限制	开发智能伤口评估模型以提升护理精度和资源利用效率	压力性损伤创面图像	计算机视觉	压力性损伤	深度学习	神经网络	图像	1063张来自四家广州医院的伤口图像
1990	2025-09-05	Artificial Intelligence in Sincalide-Stimulated Cholescintigraphy: A Pilot Study 2025-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005967 PMID:40359029	研究论文	本研究探索了基于U-Net深度学习模型的人工智能应用，用于胆囊放射性自动追踪和胆囊喷射分数计算	首次在核医学实践中开发了集成实时图像处理和器官功能计算的人工智能驱动工作流程	AI在患者运动或低计数活动情况下容易出错，且样本量较小（仅20例检查）	开发人工智能驱动的实时胆囊追踪和功能评估方法	胆囊显像检查中的胆囊区域	医学影像分析	胆囊功能性疾病	sincalide-stimulated cholescintigraphy (SSC)	U-Net	医学影像	20例SSC检查（10例简单病例和10例挑战性病例）
1991	2025-09-05	A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124059 PMID:40591990	研究论文	本研究开发了一种模块化深度学习代理模型，用于高效模拟有害藻华（HABs）的动态过程	通过结合代理模型生成数据与概率参数优化，显著提升预测精度并大幅降低计算时间，同时模块化结构支持针对性更新和近实时预测	研究基于特定湖泊（韩国大青湖）数据，在其他水体的普适性需进一步验证	解决过程模型（PBMs）计算成本高和参数校准难的问题，提升有害藻华模拟效率	淡水生态系统中的有害藻华现象，重点关注水动力、水质和浮游植物动态过程	环境模拟与生态预测	NA	深度学习代理模型，概率参数优化，时间维度约减	模块化深度学习结构（FLOW-WAQ-BLOOM序列）	环境观测数据（水文、水质、藻类数据）	2022年校准期和2023年验证期的韩国大青湖观测数据
1992	2025-09-05	Comparison of image quality of 40 keV virtual monoenergetic images of vertebral arteries using DLIR and ASIR-V algorithms under a dual-low scanning protocol 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112276 PMID:40639023	研究论文	比较DLIR和ASIR-V算法在双低扫描协议下重建40 keV虚拟单能图像对椎动脉图像质量的影响	首次在双低扫描协议（同时降低辐射剂量和造影剂剂量）下系统比较DLIR和ASIR-V算法对椎动脉40 keV虚拟单能图像质量的提升效果	样本量较小（88例患者），未评估不同病理状态下算法的表现差异	评估两种图像重建算法在低剂量CT扫描中的图像质量性能	人类椎动脉血管影像	医学影像处理	脑血管疾病	双能CT血管成像（DE-CTA），虚拟单能成像（VMI）	深度学习图像重建（DLIR），自适应统计迭代重建（ASIR-V）	CT影像数据	88例患者（实验组44例，对照组44例）
1993	2025-09-05	From tissue architecture to clinical insights: Spatial transcriptomics in solid tumor studies 2025-Oct, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152389 PMID:40664120	综述	本文深入探讨空间转录组学技术在实体瘤研究中的进展与应用	整合空间转录组学与单细胞多组学及先进计算算法，揭示肿瘤分子景观并识别新型生物标志物	技术分辨率、数据处理、样本制备和临床标准化方面仍存在挑战	推动空间转录组学在精准肿瘤学中的应用，优化癌症生物标志物研究	实体瘤及其微环境中的细胞空间组织	数字病理学	实体瘤	空间转录组学（包括基于成像和测序的平台）	深度学习	空间基因表达数据	NA
1994	2025-09-05	Predicting ADC map quality from T2-weighted MRI: A deep learning approach for early quality assessment to assist point-of-care 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112317 PMID:40690835	研究论文	提出一种基于深度学习的创新方法，利用T2加权MRI图像早期预测前列腺ADC图质量，以辅助实时干预	首次使用仅T2加权图像通过神经网络预测ADC图质量，无需依赖传统技术参数标准化方法	研究基于回顾性多中心数据，需要前瞻性验证临床适用性	开发早期影像质量评估方法以提高前列腺癌诊断准确性	前列腺MRI图像，特别是ADC图和T2加权图像	医学影像分析	前列腺癌	深度学习，MRI成像	神经网络	医学图像	486名患者的多中心数据集，涵盖62家外部诊所和内部影像数据
1995	2025-09-05	MobileYOLO-Cyano: An enhanced deep learning approach for precise classification of cyanobacterial genera in water quality monitoring 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124081 PMID:40578097	研究论文	提出一种名为MobileYOLO-Cyano的深度学习模型，用于精确分类水质监测中的蓝藻属	整合YOLOv8与MobileNetV4，优化无锚检测框架，并引入新设计的AdaptiveChannelHead模块以增强特征提取和属级分类	NA	开发高精度蓝藻属分类方法以支持水质评估与管理	九个具有产生多种蓝藻毒素潜力的蓝藻属	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, MobileNetV4	图像	包含九个蓝藻属的数据集
1996	2025-09-05	Revealing two decades of chlorophyll-a dynamics in arid oligotrophic lakes of Xinjiang, China using a deep recurrent approach 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124058 PMID:40578106	研究论文	利用深度学习模型分析新疆贫营养湖泊二十年叶绿素a动态变化	首次将遥感波段作为动态序列处理，采用循环神经网络框架，突破了传统算法对贫营养湖泊的局限性	研究仅针对面积大于100km²的湖泊，且依赖MODIS遥感数据	揭示新疆干旱区贫营养湖泊水质长期变化规律	新疆地区大型贫营养湖泊	遥感与环境监测	NA	MODIS遥感成像、深度学习建模	RNN（循环神经网络）	遥感影像序列	新疆地区面积大于100km²的湖泊，2002-2023年共二十年MODIS数据
1997	2025-09-05	Brain Tumor Detection Based on Hybrid Convolutional Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Using MRI Image 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70124 PMID:40903832	研究论文	提出一种结合卷积神经网络和自适应神经模糊推理系统的混合模型Conv-ANFIS，用于从MRI图像中检测脑肿瘤	设计Conv-ANFIS混合模型，整合CNN和ANFIS优势，并采用NLM滤波去噪和SCAN网络分割，提升检测精度和泛化能力	未提及模型在不同医疗机构MRI设备间的泛化性能验证或临床部署挑战	提高脑肿瘤在MRI图像中的检测准确性和鲁棒性	脑部MRI图像及其中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像、非局部均值滤波、深度学习分割	CNN、ANFIS、SCAN	图像	NA
1998	2025-09-05	Detecting the Undetected: Machine Learning in Early Disease Diagnosis 2025-Oct, Basic & clinical pharmacology & toxicology IF:2.7Q3 DOI:10.1111/bcpt.70104 PMID:40905080	综述	本文综述了机器学习在早期疾病诊断中的应用及其挑战与未来方向	综合探讨了从传统机器学习到深度学习、强化学习及量子机器学习在早期疾病检测中的前沿应用与跨学科协作框架	NA	推动机器学习技术在早期疾病诊断领域的转化应用	疾病早期生物标志物	机器学习	多疾病领域（癌症、心血管疾病、神经系统疾病、传染性疾病）	机器学习与深度学习技术	SVM, 决策树, 随机森林, K-means, 分层聚类, PCA, CNN, RNN, Transformer, 强化学习	多模态医疗数据	NA
1999	2025-09-05	Energy-efficient human-like trajectory planning for wheeled robots in unstructured environments based on the RCSM-PL network 2025-Sep-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113296 PMID:40894869	研究论文	提出一种基于深度学习的人形轨迹规划方法，用于提升轮式机器人在非结构化环境中的能源效率	结合多维注意力CNN和改进LSTM网络，融合功率、速度和角速度约束，实现类人操作行为学习和高效轨迹预测	NA	解决轮式机器人在城市巡检和非结构化环境中能耗过高的问题	轮式机器人	机器学习和计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络(CNN)，长短期记忆网络(LSTM)	CNN with multi-dimensional attention, improved LSTM	驾驶场景图像，雷达地图	NA
2000	2025-09-05	Advancements in deep learning for image-guided tumor ablation therapies: a comprehensive review 2025-Sep-04, Progress in biomedical engineering (Bristol, England) DOI:10.1088/2516-1091/adfeab PMID:40845893	综述	本文全面回顾了深度学习在图像引导肿瘤消融治疗各阶段的应用与潜力	系统总结了深度学习在术前、术中、术后全流程中的创新应用，包括图像分割增强、实时手术规划和复发监测	NA	探讨深度学习如何提升图像引导肿瘤消融治疗的精准度和疗效	图像引导肿瘤消融治疗流程及深度学习技术	计算机视觉	肿瘤	深度学习	NA	医学影像（超声、CT、MRI）	NA