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
2081	2025-12-01	Explainable OptiCNN-SLSTM hybrid model for enhanced lithium-ion battery state of health prediction 2025-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28091-6 PMID:41318802	研究论文	提出一种可解释的OptiCNN-SLSTM混合深度学习模型，用于提升锂离子电池健康状态的预测精度	结合1D CNN进行时序特征压缩和状态保持LSTM捕获样本内外依赖关系，采用Optuna优化的两步超参数优化方法	未明确说明模型在极端工况或不同电池化学体系下的泛化能力	提高锂离子电池健康状态预测精度以优化电动汽车性能和充电策略	锂离子电池	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM	时序数据	NASA数据集(B0005, B0007)、牛津数据集(cell-1, cell-2)和真实世界E-kart电池数据集	NA	1D CNN, Stacked LSTM	RMSE, MSE, MAE	NA
2082	2025-12-01	Recent advances in machine learning predictions of protein-ligand binding affinities 2025-Nov-28, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103193 PMID:41317487	综述	本综述系统梳理了机器学习在蛋白质-配体结合亲和力预测领域的最新进展	整合了基于结构、基于配体及混合框架等多种机器学习方法，涵盖从传统监督学习到深度学习架构的代表性算法	未涉及具体实验验证，主要聚焦方法学综述	提升蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和应用价值	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	机器学习，深度学习	监督学习，深度学习	三维构象数据，拓扑不变量	NA	NA	NA	NA	NA
2083	2025-12-01	Sequential and ensemble hybrid approaches for left ventricle segmentation in cardiac MR: A systematic mapping 2025-Nov-28, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111337 PMID:41317598	综述	本文系统回顾了心脏磁共振图像中左心室分割的混合方法，并提出新的分类体系	提出了将混合方法分类为顺序式和集成式的新分类框架，并系统分析了不同混合组合的优势与挑战	现有评估方法存在局限性，缺乏充分的评估指标、泛化性分析和统计显著性检验	系统梳理心脏MR左心室分割的混合方法，分析其特性和临床适用性	心脏磁共振短轴图像中的左心室分割方法	医学图像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像	深度学习网络	医学图像	包含35项研究	NA	NA	NA	NA
2084	2025-12-01	Accuracy comparative study of automatic landmarking and diagnostic models on lateral cephalograms 2025-Nov-27, Progress in orthodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40510-025-00598-8 PMID:41307859	研究论文	比较侧位头影测量片中自动标志点定位模型与自动诊断模型的性能差异	首次在相同数据集上直接比较自动标志点定位模型与自动诊断模型的性能、泛化能力和迁移能力	模型比较为间接对比，未进行直接性能对抗测试	评估深度学习模型在头影测量分析中的准确性和临床应用价值	侧位头影测量片	计算机视觉	口腔颌面畸形	深度学习	CNN	医学影像	中国北方人群外部测试数据集和IEEE ISBI 2015挑战赛数据集	NA	NA	准确率	NA
2085	2025-12-01	Development of a deep learning-based foreign object detection algorithm for coal mine conveyor belts 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22636-5 PMID:41309708	研究论文	提出一种基于改进YOLOv11的煤矿输送带异物检测算法，解决复杂井下环境中异物检测性能差的问题	通过集成ADown下采样模块、SegNext注意力机制、优化C3k2模块和轻量级检测头LSCD，显著提升小目标检测性能并降低模型复杂度	NA	开发适用于煤矿井下复杂环境的轻量级高效异物检测算法	煤矿输送带上的异物（细长异物和小目标异物）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11	图像	NA	NA	YOLOv11, ADown, SegNext, C3k2, CGNet, LSCD	mAP, Precision, Recall	NA
2086	2025-12-01	New intelligent music therapy method for applications of enhancing social skills of autism children based on TL-GCN and deep learning 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26307-3 PMID:41309722	研究论文	提出基于TL-GCN和深度学习的智能音乐疗法模型EmoMusik-Net，用于改善自闭症儿童的社交技能	结合Transformer时序建模和迁移学习图卷积网络，实现面部表情序列的高精度识别和个性化音乐推荐闭环机制	研究样本主要来自合作家庭，可能限制结果普适性	开发智能音乐疗法改善自闭症儿童社交技能和情绪调节能力	182名自闭症儿童	机器学习	自闭症	深度学习	Transformer, GCN	视频数据	182名自闭症儿童，三个公开情感视频数据集	NA	Transformer, TL-GCN	准确率, F1分数, AUC, 稳定性分数, ICC, 匹配准确率	NA
2087	2025-12-01	Explainable dual LSTM-autoencoders with exogenous features for anomaly detection and supply chain forecasting 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26449-4 PMID:41309764	研究论文	提出一种基于双头LSTM-自编码器的可解释模型，用于供应链异常检测和需求预测	结合LSTM和自编码器的双头架构，集成外生特征工程，并通过可解释性技术提供决策透明度	仅使用M5预测数据集进行验证，未在其他领域测试泛化能力	提高供应链需求预测准确性和异常检测能力	零售系统供应链数据	机器学习	NA	特征工程，特征选择	LSTM, Autoencoder	时间序列数据	M5预测数据集	NA	双头LSTM-自编码器	RMSE, MPIW, 准确率指标, 误差指标, 预测区间性能	NA
2088	2025-12-01	Resolving passage ambiguity in machine reading comprehension using lightweight transformer architectures 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26671-0 PMID:41309905	研究论文	本研究通过微调轻量级Transformer模型DistilBERT来解决机器阅读理解中的段落歧义问题	提出Distil-BERT-MRC模型，在保持竞争力的性能同时显著降低计算资源需求	未明确说明模型在更复杂或专业领域文本上的泛化能力	解决机器阅读理解中的段落歧义问题并降低计算成本	机器阅读理解任务中的文本段落和用户查询	自然语言处理	NA	自然语言处理	Transformer	文本	多个标准数据集（WikiQA、SQuAD 2.0、NewsQA、Natural Questions）	PyTorch, TensorFlow	DistilBERT, RoBERTa, XLNet	精确匹配率, F1分数	未明确指定，但强调资源效率优化
2089	2025-12-01	Deep learning-based framework for time-dependent reliability analysis of a cable-stayed bridge with corroded PSC box girders under gravity loads 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26472-5 PMID:41309928	研究论文	提出基于深度学习的框架评估腐蚀预应力混凝土箱梁斜拉桥在重力荷载下的时变可靠性	将深度神经网络与有限元模型结合，实现腐蚀环境下桥梁系统级可靠性高效分析	未明确说明模型验证的实测数据来源和适用范围	开发腐蚀环境下斜拉桥时变可靠性评估方法	含腐蚀PSC箱梁的斜拉桥结构系统	机器学习	NA	有限元模拟、蒙特卡洛模拟	DNN	数值模拟数据	基于Hwayang-Jobal桥梁模型的模拟数据集	NA	深度神经网络	可靠性指标、结构性能评估	NA
2090	2025-12-01	Multiscale attention generative adversarial networks for lesion synthesis in chest X-ray images 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26628-3 PMID:41309953	研究论文	提出一种多尺度注意力生成对抗网络用于在胸部X光图像中合成病灶，以解决尘肺病诊断中的数据稀缺问题	在CycleGAN基础上引入多尺度注意力生成器、局部-全局判别器和结构相似性损失，提升结构病理细节的保真度	未明确说明模型在更广泛疾病类型或不同影像设备上的泛化能力	解决尘肺病诊断中医学图像数据稀缺问题，通过生成合成病理图像增强数据集	胸部X光图像中的尘肺病病灶	计算机视觉	尘肺病	医学影像分析	GAN, CNN	图像	NA	NA	CycleGAN, 多尺度注意力GAN	准确率, 结构相似性	NA
2091	2025-12-01	Hybrid model for classifying Indo Aryan and Tamil texts from historic manuscripts 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26640-7 PMID:41309969	研究论文	提出一种BERT-LiScribe混合模型用于分类印度-雅利安语和泰米尔语历史手稿	结合BERT的上下文嵌入和LiScribe的字符级序列建模，专门针对印度-雅利安语和泰米尔语手稿的复杂语言结构	仅针对两种语言家族进行分类，样本量相对有限（1055份手稿）	开发能够准确分类印度-雅利安语和泰米尔语历史手稿的混合深度学习模型	印度-雅利安语（印地语、孟加拉语、马拉地语、古吉拉特语）和泰米尔语历史手稿	自然语言处理	NA	深度学习，语言特征提取	BERT, LiScribe	文本	1055份来自美国国会图书馆和汉堡大学的手稿	TensorFlow, PyTorch	BERT, LiScribe	准确率	NA
2092	2025-12-01	Phishing threat mitigation in E-commerce using a quantum-enhanced hybrid AI framework 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27515-7 PMID:41310009	研究论文	提出一种量子增强混合AI框架用于电子商务中的钓鱼网站威胁检测	将经典神经编码器与参数化量子电路相结合，利用量子纠缠和叠加态实现增强的特征表示	未明确说明模型的可解释性改进程度和具体应用场景限制	开发高效且可解释的钓鱼网站检测系统	钓鱼网站的URL结构特征	机器学习	NA	量子计算与深度学习融合技术	混合量子-经典神经网络	URL特征数据	NA	NA	经典神经编码器 + 参数化量子电路	准确率	NA
2093	2025-12-01	Deep convolutional neural network for isolated Arabic handwritten character recognition: design, evaluation, and comparative study 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26658-x PMID:41310017	研究论文	提出一种专门用于孤立阿拉伯手写字符识别的深度卷积神经网络架构	针对阿拉伯手写字符识别的特殊挑战设计专用CNN架构，通过精心平衡的数据集和增强流程，在统计验证的比较中显著优于传统方法	目前仅支持孤立字符识别，尚未扩展到连笔脚本和词级识别	开发高性能的阿拉伯手写字符识别系统	孤立阿拉伯手写字母	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	包含28个阿拉伯字母类别的平衡样本集	NA	深度卷积神经网络	准确率, 交叉验证, 混淆矩阵分析, 统计检验	NA
2094	2025-12-01	Hierarchical reasoning for lung cancer detection: from multi-scale perception to hypergraph inference with CR-YOLO 2025-Nov-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02106-y PMID:41310134	研究论文	提出CR-YOLO框架用于CT扫描中的肺癌检测，通过模拟放射科医生的分层工作流程实现精准诊断	引入认知推理C2f模块、多尺度卷积模块、全局-局部注意力瓶颈和超图卷积优化器，模拟放射科医生的分层推理过程	未明确说明数据集的规模和多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学影像上的泛化能力	提高CT扫描中肺癌检测的准确性和可解释性	肺部CT扫描图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, YOLO	医学影像	NA	YOLO	CR-YOLO, YOLOv8n	mAP	NA
2095	2025-12-01	Unsupervised generative AI for enhancing brain tumor segmentation in multi-center, incomplete real-world data scenarios 2025-Nov-27, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01173-4 PMID:41310177	研究论文	本研究开发了一种无监督生成模型UMMGAT，用于补全缺失的MRI序列并消除跨中心数据不一致性，以提升脑肿瘤分割性能	提出首个无监督多中心多序列生成对抗变换器，通过序列编码器解耦模态特征和病灶感知模块增强肿瘤区域生成，在T1ce序列缺失情况下实现了以往方法未能达到的分割性能提升	研究主要基于回顾性数据，需要在前瞻性临床环境中进一步验证	评估无监督生成模型在补全缺失MRI序列和消除跨中心数据不一致性方面的有效性，并验证生成图像对脑肿瘤分割的增强作用	921例胶质母细胞瘤患者和1000例脑膜瘤病例	医学影像分析	脑肿瘤	MRI	GAN, Transformer	医学影像	921例胶质母细胞瘤患者（来自BraTS、UCSF-PDGM和机构数据集）和1000例脑膜瘤病例（来自BraTS-MEN队列）	NA	UMMGAT（无监督多中心多序列生成对抗变换器）	分割性能指标	NA
2096	2025-12-01	Early prediction of thyroid capsule invasion in papillary microcarcinoma using ultrasound-based deep learning models: a retrospective multicenter study 2025-Nov-27, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02132-0 PMID:41310289	研究论文	本研究开发了一种结合手工放射组学特征和深度学习特征的集成模型，用于早期预测甲状腺微小乳头状癌的包膜侵犯	首次将肿瘤周围手工放射组学特征与肿瘤内深度学习特征相结合，构建集成模型用于甲状腺微小乳头状癌包膜侵犯的早期预测	回顾性研究设计，需要前瞻性验证；样本来源仅限于三个医疗中心	开发准确的甲状腺微小乳头状癌包膜侵犯早期预测模型以支持临床决策	964例经病理证实的甲状腺微小乳头状癌患者	数字病理	甲状腺癌	超声成像，放射组学分析，深度学习	深度学习模型，支持向量机	超声图像	964个病灶（来自964名患者），内外部测试集分别为177和84例	NA	Swin-Transformer	AUC	NA
2097	2025-12-01	Genetics of digital phenotypes of keel bone in layer chickens and correlations with keel bone fractures and deviations 2025-Nov-27, Genetics, selection, evolution : GSE DOI:10.1186/s12711-025-01016-7 PMID:41310424	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化放射影像分析方法，用于表型鸡龙骨骨特征，并分析其与龙骨骨折和变形的遗传相关性	首次开发了自动化放射影像分析方法来量化龙骨骨特征，并证明这些数字表型具有遗传性且与龙骨病理状况存在遗传相关	样本量相对有限（1051只鸡），仅包含两个商业品种	通过遗传选择减少蛋鸡龙骨骨折和变形，改善动物福利和生产性能	蛋鸡（Bovans Brown和Lohmann Brown品种）的龙骨骨	数字病理学	骨骼疾病	放射成像, SNP芯片基因分型	深度学习模型	放射影像	1051只蛋鸡	NA	NA	准确率	NA
2098	2025-12-01	Protocol to annotate and automate single-cell instance segmentation on stimulated Raman histology using deep learning 2025-Nov-27, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2025.104221 PMID:41317327	研究论文	提出一种基于深度学习的协议，用于在受激拉曼组织学图像上实现单细胞实例分割的标注和自动化	开发了首个用于SRH图像单细胞实例分割的完整协议，结合了基于网络的标注工具和专用Python库	NA	实现术中获取的SRH图像上自动细胞分割和单细胞空间分析	神经外科病例中获取的受激拉曼组织学图像	数字病理学	神经外科疾病	受激拉曼组织学成像	深度学习模型	光学图像	NA	Python	NA	NA	NA
2099	2025-12-01	An Explainable Deep Model for Risk Scoring and Accurate Radionecrosis Identification Following Brain Metastasis Stereotactic Radiosurgery 2025-Nov-27, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.11.038 PMID:41317799	研究论文	开发可解释深度学习模型用于脑转移瘤立体定向放疗后放射性坏死与局部复发的鉴别诊断	提出二阶重球神经常微分方程框架，构建图像-基因组-临床统一空间，实现样本轨迹可视化并量化非影像特征贡献	样本量有限（142个病灶），仅针对非小细胞肺癌患者	开发非侵入性方法区分放射性坏死与局部复发	103名非小细胞肺癌患者的142个脑转移病灶	数字病理	肺癌	MRI成像, 基因组测序	深度学习	医学影像, 临床数据, 基因组数据	142个脑转移病灶（来自103名患者）	HBNODE	神经常微分方程	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
2100	2025-12-01	Deep Learning reconstruction for fast cardiac MRI protocol: A Comparative Study with Conventional cardiac MR 2025-Nov-27, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.102017 PMID:41318031	研究论文	比较深度学习重建与传统SENSE重建在心脏磁共振成像中的性能	首次在前瞻性研究中验证压缩感知人工智能算法在加速CMR采集、提升图像质量和保持诊断准确性方面的综合性能	样本量相对有限（105名参与者），且仅在单中心进行研究	评估深度学习算法在加速心脏磁共振采集中的应用效果	心脏磁共振成像序列（Cine、T2 STIR、LGE）	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像（CMR）	深度学习	医学影像	105名临床CMR参与者	NA	压缩感知人工智能（CSAI）算法	SNR, CNR, 边缘锐度, 心室功能, T2信号强度比, LGE百分比, 主观图像质量评分	NA