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
3041	2025-10-06	A novel MRI-based deep learning-radiomics framework for evaluating cerebrospinal fluid signal in central nervous system infection 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1659653 PMID:40909443	研究论文	提出一种结合手工放射组学特征和深度学习的MRI框架，用于评估中枢神经系统感染患者的脑脊液信号变化	首次将手工放射组学特征与深度学习特征融合，开发混合模型用于中枢神经系统感染的脑脊液信号评估	样本量较小（52例患者），单中心回顾性研究，需要在多中心进行验证	开发非侵入性方法替代腰椎穿刺，用于中枢神经系统感染的诊断	急性中枢神经系统感染患者和正常神经学表现的对照受试者	数字病理	中枢神经系统感染	磁共振成像	深度学习, 放射组学	医学影像	52例急性中枢神经系统感染患者和52例对照受试者	NA	DenseASPP-RadFusion, MobileASPP-RadFusion, DenseNet-201, MobileNet-V3Large	准确率, 精确率, F1分数	NA
3042	2025-10-06	A review of plant leaf disease identification by deep learning algorithms 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1637241 PMID:40909895	综述	本文综述了基于深度学习算法的植物叶片病害识别方法的研究进展与应用	整合多国植物叶片病害数据集，系统评述不同深度学习网络在病害识别中的应用，并提出解决光照条件、病害相似性等挑战的研究方向	未提出新的算法模型，主要基于现有研究进行系统性综述	推动植物叶片病害识别领域的发展，为未来研究提供理论基础	植物叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	深度学习网络	叶片图像	多国数据集（未指定具体数量）	NA	多种深度学习网络架构	NA	NA
3043	2025-10-06	YOLOv11-GSF: an optimized deep learning model for strawberry ripeness detection in agriculture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1584669 PMID:40909907	研究论文	提出一种基于YOLOv11优化的草莓成熟度实时检测算法YOLOv11-GSF	引入Ghost卷积生成丰富特征图、C3K2-SG模块结合自移动点卷积和卷积门控线性单元、F-PIoUv2损失函数加速模型收敛	NA	解决复杂温室环境中草莓成熟度检测的效率和精度问题	草莓果实	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11-GSF	平均精度,准确率,召回率	NA
3044	2025-10-06	Diagnosis methods for pancreatic cancer with the technique of deep learning: a review and a meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1597969 PMID:40909977	综述与荟萃分析	本文系统综述了深度学习技术在胰腺癌诊断中的应用方法，并通过荟萃分析评估其诊断性能	首次结合系统综述与荟萃分析方法全面评估深度学习在胰腺癌早期诊断中的性能表现，并探索非影像学诊断方法的潜力	仅纳入7篇文献进行荟萃分析，样本量有限；主要基于过去5年的研究，可能存在发表偏倚	总结深度学习技术在胰腺癌诊断中的应用现状并展望未来发展方向	胰腺导管腺癌（PDAC）患者	医学影像分析，机器学习	胰腺癌	深度学习，内镜超声（EUS），增强计算机断层扫描（CE-CT），尿液标志物分析	深度学习算法	医学影像数据，尿液标志物数据，疾病轨迹数据	基于7项研究的汇总分析	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性，AUC，阳性似然比，阴性似然比	使用StataMP 17进行统计分析
3045	2025-10-06	Novel deep learning for multi-class classification of Alzheimer's in disability using MRI datasets 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1567219 PMID:40910023	研究论文	提出一种基于迁移学习和融合架构的深度学习模型，用于MRI数据的阿尔茨海默病多分类	提出融合Inception和ResNet架构的'IncepRes'模型，并采用改进的ResNet152V2作为特征提取器	仅使用公开数据集，未提及临床验证和实际部署效果	实现阿尔茨海默病不同严重程度的精确多分类	阿尔茨海默病患者MRI扫描数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI扫描	CNN, 迁移学习	医学影像	三个数据集：ADNI、OASIS及合并数据集，包含四种类别：中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、非痴呆	TensorFlow, Keras	ResNet152V2, VGG16, InceptionV3, MobileNet, IncepRes	准确率	NA
3046	2025-10-06	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	结合图卷积网络(GCN)和Transformer的双分支架构，通过特征增强模块提升模型性能，能够同时提取局部区域信息和长程边界依赖关系	NA	提高活体高光谱成像中器官和组织结构的识别精度	猪器官数据集和斑马鱼活体器官组织	计算机视觉	NA	高光谱成像，漫反射近红外光谱	GCN, Transformer	高光谱图像	公共猪数据集和斑马鱼活体测量数据	NA	双分支网络，图卷积网络，Transformer	精度	NA
3047	2025-10-06	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主动脉组织中五种成分的含量和分布变化，并结合深度学习实现年轻与老化组织的准确区分	研究仅基于小鼠主动脉组织，尚未在人类样本中验证	开发早期检测血管老化的无标记成像方法	小鼠主动脉组织切片	医学影像分析	血管老化相关疾病	拉曼成像，代谢组学，MCR-ALS分析	深度学习	拉曼光谱图像	未明确说明样本数量的小鼠主动脉组织	NA	NA	AUC	NA
3048	2025-10-06	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	开发了一种结合双功能化金纳米颗粒与机器学习/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颗粒的比色检测与机器学习和深度学习模型相结合，用于检测食品中的微生物转谷氨酰胺酶活性	NA	开发高效检测食品中微生物转谷氨酰胺酶活性的方法	食品中的微生物转谷氨酰胺酶	机器学习	NA	比色检测、金纳米颗粒技术	决策树,随机森林,多层感知器	吸光度数据	648个mTG浓度-吸光度数据点，来自6种不同食品类型	NA	多层感知器	准确率	NA
3049	2025-10-06	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，重点关注糖尿病视网膜病变及其他常见眼部疾病	系统总结了AI在多种眼部疾病诊断中的综合应用，并探讨了AI与远程医疗整合的未来前景	在发展中国家实施AI算法仍面临挑战	探讨人工智能在眼科疾病诊断和筛查中的应用现状与未来发展	糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑水肿、青光眼、年龄相关性黄斑变性等眼部疾病	医学人工智能	眼科疾病	深度学习、机器学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
3050	2025-10-06	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价值	首次系统评估AI整合多组学数据和先进影像技术在牙周-全身性疾病相互作用中的诊断和预测能力	仅纳入2010-2024年期间样本量≥500的研究，可能存在发表偏倚	评估人工智能在牙周-全身性疾病相互作用诊断和风险预测中的作用	牙周病患者及其与全身性疾病的相互作用	医疗人工智能	牙周病及相关全身性疾病	多组学数据整合，锥形束CT，磁共振成像	机器学习，深度学习，自然语言处理	临床数据，影像数据，文本数据	500-1500名参与者	NA	NA	准确率，特异性，敏感性	NA
3051	2025-10-06	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	本研究利用生成对抗网络将平面波DAS超声图像转换为类似F-DMAS质量的图像	首次将GAN应用于超声波束形成域转换，提出使用纹理分析验证生成图像质量	需要依赖专家定性评估，且原始RF数据不可得时的方法限制	提升B模式超声图像质量，实现波束形成域转换	超声医学图像	医学影像处理	NA	超声成像，生成对抗网络	GAN	超声图像	NA	NA	Pix2Pix, Pyramidal Pix2Pix, CycleGAN	RMSE, PSNR, 对比度改善指数, 纹理特征参数	NA
3052	2025-10-06	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，用于从藜麦种子蛋白中筛选ACE抑制肽	提出预训练门控循环单元模型结合分子对接的创新预测策略，通过迁移学习解决数据稀缺问题，使用平衡MSE损失缓解标签不平衡	数据稀缺和标签不平衡问题仍需进一步解决	开发高效的生物活性肽虚拟筛选方法	发芽藜麦种子蛋白衍生的ACE抑制肽	自然语言处理, 生物信息学	心血管疾病	分子对接, 虚拟筛选	GRU	序列数据	NA	NA	预训练GRU	R平方值	NA
3053	2025-10-06	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	提出一种基于深度学习框架的非破坏性检测方法，通过融合多模态分子光谱评估鲑鱼肉脂质氧化程度	首次将多模态分子光谱（近红外和拉曼）与卷积神经网络结合，实现动态存储条件下TBARS值的端到端预测	NA	开发非破坏性检测方法评估鲑鱼肉在多种存储条件下的脂质氧化程度	鲑鱼肉样品	计算机视觉	NA	多模态分子光谱（近红外光谱和拉曼光谱）	CNN	光谱数据	NA	NA	CNN	Rₚ, RPD	NA
3054	2025-10-06	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，通过融合脑电图和呼吸信号来解码嗅觉反应	开发了Token对齐和交叉注意力融合网络(TACAF)，首次将呼吸信号与脑电图同步融合用于嗅觉解码	样本量较小(20名受试者)，未考虑个体差异对结果的影响	通过多模态深度学习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征	机器学习	NA	脑电图(EEG)，呼吸信号监测	深度学习，注意力机制	神经生理信号，时间序列数据	20名受试者	NA	TACAF，多头自注意力机制，TTSA模块	识别性能	NA
3055	2025-10-06	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	提出基于多尺度可分离卷积Transformer的滤波器-空间-时间注意力模型(MSC-T3AM)，用于下肢多动作分类	首次在EEG分析中结合维度特异性注意力机制与多尺度可分离卷积，并采用在线知识蒸馏技术提升模型性能	未明确说明数据集规模和多样性限制，模型复杂度可能较高	解决下肢运动想象、真实运动和运动观察的多动作分类问题	下肢分离动作的脑电图信号	脑机接口, 机器学习	运动功能障碍	脑电图(EEG)	Transformer, CNN	脑电图时序信号	NA	PyTorch (基于代码仓库推断)	MSC-T3AM, 多尺度可分离卷积, 自注意力机制	分类准确率	NA
3056	2025-10-06	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	提出一种融合元学习、混沌系统和深度学习的视觉安全图像加密方案	设计了具有动态辅助输入的元学习压缩重建网络，构建了新型IS-DP混沌系统，结合LSB-2校正嵌入方法实现灵活可调的加密方案	NA	解决现有图像加密方案安全性不足和解密图像质量低的问题	数字图像的加密与压缩	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	NA	元学习压缩重建网络	运行时间, 解密图像质量	NA
3057	2025-10-06	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模型中的玩家和统计物理学中的粒子，通过Shapley值和Banzhaf权力指数实现模型正则化和可解释性增强	仅在人脸年龄估计和性别分类任务上验证，未在其他领域测试	通过融合博弈论和统计物理学原理重新设计深度神经网络架构	深度神经网络中的神经元和网络层	机器学习	NA	深度图表示	深度神经网络	图像数据	NA	NA	多层感知机,卷积神经网络	效率,准确率	NA
3058	2025-10-06	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	未明确说明模型在更复杂任务或更大规模数据集上的扩展性	探索脉冲神经网络与Transformer模型的融合，实现低功耗高性能计算	脉冲神经网络(SNNs)和Transformer模型	计算机视觉, 机器学习	NA	脉冲神经网络, 自注意力机制	Transformer, SNN	图像数据, 事件相机数据	在CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、DVS128-Gesture和CIFAR10-DVS数据集上评估	NA	SAFormer, Spike Aggregated Self-Attention (SASA), Depthwise Convolution Module (DWC)	准确率, 能耗	NA
3059	2025-10-06	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用于中风患者脑电信号识别	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，缓解梯度爆炸和梯度消失问题	仅在中风患者数据集上验证，未在其他疾病或更大规模数据集上测试	提高中风患者运动想象脑电信号的识别准确率	中风患者的运动想象脑电信号	脑机接口	中风	脑电信号采集	CNN	脑电信号	中风患者数据集	NA	注意力机制卷积神经网络	识别率	NA
3060	2025-10-06	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	提出一种用于脑电信号幅相信息联合学习的复数值图网络	首次构建复数值图网络同时编码幅相信息，设计双尺度卷积、空间注意力模块和动态图卷积来捕获局部时空信息和全局时间依赖	NA	开发能够联合学习脑电信号幅相信息的深度学习模型	基于脑电信号的脑机接口系统	机器学习	NA	脑电信号分析	图神经网络,CNN	脑电信号	NA	NA	CGNet,FBCGNet	分类准确率	NA