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
3201	2025-11-22	Screening and selection of a machine learning algorithm for development of a model to select cows for clinical examination using data from automated health monitoring technologies and other predictors of cow health 2025-Dec, Journal of dairy science IF:3.7Q2 DOI:10.3168/jds.2025-26511 PMID:41043704	研究论文	开发基于自动化健康监测技术和奶牛健康预测因子的机器学习算法框架，用于筛选需要临床检查的奶牛	结合多种自动化健康监测系统数据和非传感器数据，采用AutoML工具Lazy Predict Classifier系统筛选和比较多种机器学习算法	仅针对荷斯坦奶牛进行研究，未包含其他品种；模型精度(42.6%)有待提高	开发能够每日分类奶牛健康状态的机器学习模型，用于商业奶牛场识别需要临床检查的健康异常奶牛	荷斯坦奶牛	机器学习	NA	自动化健康监测技术，包括可穿戴和非可穿戴传感器	XGBoost, AdaBoost, Nearest Centroid, Bernoulli Naive Bayes, 多层感知机, 循环神经网络, 长短期记忆网络, 门控循环单元	传感器数据（反刍、进食、活动量、温度等）和奶牛管理数据	1,252头荷斯坦奶牛，22,415条奶牛-天记录	Lazy Predict Classifier, XGBoost, Scikit-learn	集成学习模型，XGBoost	灵敏度, 精确度, 特异性, 阴性预测值, F1分数, AUC	NA
3202	2025-11-22	Reconstruction of structured illumination microscopy for live imaging in low light with lightweight neural networks 2025-Dec, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70009 PMID:40844333	研究论文	提出轻量级MCU-Net网络用于低光照条件下结构光照明显微镜的活细胞超分辨率成像重建	集成多卷积技术与多尺度注意力机制的轻量化网络架构，在降低模型参数量的同时保持超分辨率重建性能	NA	解决结构光照明显微镜在活细胞成像中因高光照强度导致的成像速度慢和光毒性问题	活细胞显微图像	计算机视觉	NA	结构光照明显微镜	CNN	图像	NA	NA	MCU-Net, UNet, ScUNet, EDSR, DFCAN	MS-SSIM, NRMSE	NA
3203	2025-11-22	Early detection of apple bruises using spectral-spatial enhanced 3D CNN and region-based hyperspectral analysis 2025-Dec, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.117630 PMID:41267243	研究论文	提出一种基于光谱空间增强3D CNN和区域超光谱分析的苹果早期瘀伤检测方法	构建了结合3D卷积和特征增强模块的网络架构，采用区域检测头替代逐像素分类，显著提升计算效率和损伤区分能力	未明确说明模型在不同苹果品种和存储条件下的泛化能力	开发高效的苹果早期瘀伤检测方法	苹果果实	计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)	3D CNN	高光谱图像	NA	NA	3D-HDI, 3D-EfficientNet, 3D-MobileNet, 3D-AlexNet	识别率	NA
3204	2025-11-22	FetalDenseNet: multi-scale deep learning for enhanced early detection of fetal anatomical planes in prenatal ultrasound 2025-Nov-25, Journal of perinatal medicine IF:1.7Q2 DOI:10.1515/jpm-2025-0249 PMID:40983600	研究论文	本研究开发了FetalDenseNet多尺度深度学习模型，用于增强产前超声中胎儿解剖平面的早期检测	比较了五种CNN架构在胎儿超声图像分类中的性能，发现DenseNet169在大型临床验证数据集上表现最佳	仅评估了五种CNN架构，可能未涵盖所有先进的深度学习模型	提高胎儿解剖平面的分类准确性以改善胎儿超声解读	胎儿超声图像中的解剖平面	计算机视觉	产前诊断	超声成像	CNN	图像	12,400张超声图像来自1,792名患者	NA	VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet169, MobileNetV2	准确率	NA
3205	2025-11-22	Cortical surface electric field estimation for real-time TMS with graph neural networks 2025-Nov-21, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1ee7 PMID:41223543	研究论文	开发了一种基于图神经网络的实时经颅磁刺激皮层表面电场估计方法	无需构建3D解剖头部模型，通过图神经网络直接在二维皮层表面网格上实现电场估计	NA	实现经颅磁刺激中皮层表面电场的实时估计	人类头部磁共振图像和皮层表面电场	医学图像分析	神经系统疾病	经颅磁刺激，磁共振成像	图神经网络，U-Net	三维头部磁共振图像	NA	NA	GNN，U-Net	估计精度，计算速度	NA
3206	2025-11-22	TEMC-Cas: Accurate Cas Protein Classification via Combined Contrastive Learning and Protein Language Models 2025-Nov-21, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00631 PMID:41100703	研究论文	提出一种结合对比学习和蛋白质语言模型的Cas蛋白准确分类框架TEMC-Cas	将精细调优的ESM蛋白质语言模型与对比学习相结合，利用进化尺度建模捕捉远缘同源性，通过对比学习区分密切相关的亚型	NA	开发准确的Cas蛋白分类方法以理解CRISPR-Cas系统和开发基因组编辑工具	Cas1-Cas13家族和17种Cas12亚型的蛋白质	机器学习	NA	蛋白质序列分析	深度学习, 对比学习	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	ESM蛋白质语言模型	分类准确率	NA
3207	2025-11-22	A hybrid model combining 1D-CNN and BERT for intelligent ECG arrhythmia classification 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28023-4 PMID:41266734	研究论文	提出结合1D-CNN和BERT的混合模型ECGBert，用于心电信号心律失常的智能分类	首次将1D-CNN的局部特征提取能力与BERT的全局上下文建模优势相结合用于心电分类	NA	开发高精度的心律失常自动分类方法	心电图信号中的心律失常类型	医疗信号处理	心血管疾病	心电信号分析	1D-CNN, BERT	心电信号	MIT-BIH心律失常数据库	NA	1D-CNN, Transformer	多种评估指标	NA
3208	2025-11-22	Spinal Cord Segmentation and Injury Detection based on Siamese Conventional WideRes Network using CT Image 2025-Nov-21, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09587-1 PMID:41266913	研究论文	提出基于孪生卷积宽残差网络的CT图像脊髓分割与损伤检测新方法	首次将孪生卷积神经网络与宽残差网络结合用于脊髓损伤检测，并集成Mask R-CNN分割和主动轮廓椎间盘定位技术	未明确说明数据集规模和类别不平衡问题的具体处理方式	开发精确的脊髓分割和损伤检测深度学习系统	脊髓CT图像中的脊髓区域和损伤病变	医学影像分析	脊髓损伤	CT成像	CNN, Siamese Network	CT图像	NA	NA	Mask R-CNN, WideResNet, Siamese CNN	准确率, 真阴性率, 真阳性率	NA
3209	2025-11-22	Deep Learning-Based Prediction of Enzyme Optimal pH and Design of Point Mutations to Improve Acid Resistance 2025-Nov-21, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00679 PMID:41269167	研究论文	开发了一种基于深度学习的酶最适pH预测工具CatOpt，并用于指导点突变设计以提高酶酸耐受性	开发了优于现有方法的酶最适pH预测模型，并提供具有信息性的残基注意力权重以增强可解释性	NA	定量描述pH对酶催化活性的影响，并设计点突变改善酶酸耐受性	酶的最适pH特性及点突变对酶活性的影响	机器学习	NA	深度学习	NA	酶序列数据	NA	NA	NA	RMSE, 决定系数	NA
3210	2025-11-22	A Paradigm Shift in Congenital Heart Disease: A Scientometric Portrait of the Rise of Computational Intelligence 2025-Nov-21, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-025-04102-1 PMID:41269260	文献计量分析	通过文献计量学方法分析人工智能在先天性心脏病研究领域的全球发展态势	首次系统描绘人工智能在先天性心脏病研究领域的全球知识图谱和发展轨迹	仅基于Web of Science数据库文献，可能遗漏部分相关研究	揭示人工智能在先天性心脏病研究领域的全球研究格局和发展趋势	500篇与先天性心脏病人工智能应用相关的科学出版物	机器学习	先天性心脏病	文献计量分析	深度学习	文献元数据	500篇出版物	VOSviewer, Bibliometrix R	NA	NA	NA
3211	2025-11-22	Emerging trends in AI-integrated optical biosensors for point-of-care diagnostics: current status and future prospects 2025-Nov-20, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04899k PMID:41200923	综述	本文综述了人工智能集成光学生物传感器在即时诊断领域的发展现状与未来前景	系统探讨了人工智能技术与光学生物传感器的融合创新，重点关注传感器设计、数据科学和小型化的最新进展	面临数据隐私保护、系统集成复杂性和临床验证等挑战	分析人工智能增强型光学生物传感器在即时诊断领域的应用潜力与发展方向	光学生物传感器及其与人工智能的集成系统	生物医学工程	NA	SPR、荧光、比色法、拉曼光谱等光学传感技术	机器学习、深度学习	光学传感信号	NA	NA	NA	灵敏度、特异性、多重检测能力	物联网、云计算
3212	2025-11-22	Estimating concentrations of atmospheric pollutants in mixed gases based on deep convolutional network with time series decomposition 2025-Nov-20, Analytical methods : advancing methods and applications IF:2.7Q1 DOI:10.1039/d5ay01235j PMID:41222504	研究论文	提出一种基于时间序列分解的深度卷积网络模型，用于混合气体中大气污染物浓度的估计和成分识别	首次将时间序列高低频分解与CNN结合用于混合气体分析，通过分解信号分别估计浓度均值和偏差	仅针对四种特定大气污染物（CO、NO、SO、HCHO）进行研究，未验证对其他气体的适用性	开发混合气体中污染物浓度估计和成分识别的新方法	四种大气污染物（CO、NO、SO、HCHO）及其混合气体	机器学习和信号处理	NA	气体传感器阵列技术	CNN	时间序列传感器数据	通过自动化气体混合采集系统生成的预设比例混合气体数据集	NA	基于CNN的深度学习模型	估计精度	NA
3213	2025-11-22	A global bibliometric and visualization study of the adaptive radiotherapy research landscape 2025-Nov-20, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-04066-x PMID:41264148	文献计量分析	通过文献计量学方法分析自适应放疗领域的研究格局、发展趋势和合作网络	首次对自适应放疗领域进行全面的文献计量和可视化分析，揭示该领域的研究演变轨迹和未来方向	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析时间范围有限	揭示自适应放疗领域的研究模式、新兴趋势和合作网络，指导未来临床研究方向	自适应放疗领域的学术出版物	医学信息学	癌症	文献计量分析，网络可视化	NA	文献数据，引文数据	3,941篇自适应放疗出版物（1999-2024年），63,951次引用	CiteSpace，Excel	NA	NA	NA
3214	2025-11-22	A transfer learning framework for PTP1B inhibitor activity prediction: differential modeling of natural and non-natural products with web platform implementation 2025-Nov-20, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11400-6 PMID:41264203	研究论文	开发了一个基于迁移学习的PTP1B抑制剂活性预测框架，专门针对天然产物和非天然产物分别建模，并实现了在线预测平台	首次将PTP1B抑制剂数据集按天然产物和非天然产物分离建模，并应用迁移学习技术提升天然产物的预测性能	未明确说明数据集的具体规模和来源限制	开发针对PTP1B抑制剂的深度学习活性预测模型，提高药物筛选效率	PTP1B抑制剂和诱饵分子，包括天然产物和非天然产物	机器学习	糖尿病,肥胖症,癌症	深度学习,迁移学习	图神经网络,多层感知机,Transformer	分子结构数据,SMILES字符串,分子指纹	NA	NA	Attentive FP,多层感知机-ECFP4,PubChem10M_SMILES_BPE_450k	五折交叉验证	NA
3215	2025-11-22	DeepMCL-DTI: predicting drug-target interactions using multi-channel deep learning with attention mechanism 2025-Nov-20, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11402-4 PMID:41264204	研究论文	提出一种基于注意力机制的多通道深度学习模型DeepMCL-DTI，用于预测药物-靶点相互作用	采用四通道特征提取架构（GraphSAGE和CNN用于药物特征，ProtBert和BiConvLSTM用于蛋白质特征）和跨空间与通道维度的交互注意力模块	未明确说明模型的可解释性和计算效率限制	开发更准确的药物-靶点相互作用预测方法以加速药物发现	药物分子和蛋白质靶点	生物信息学，机器学习	NA	深度学习，注意力机制	CNN, LSTM, Graph Neural Network, Transformer	药物分子图数据，蛋白质序列数据	DrugBank和Davis数据集	NA	GraphSAGE, CNN, ProtBert, BiConvLSTM	NA	NA
3216	2025-11-22	IMF-DDI: Information Mapping and Fusion Framework for Drug-drug Interaction Prediction 2025-Nov-20, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00781-9 PMID:41264226	研究论文	提出一种结合多源外部实体信息的药物相互作用预测框架IMF-DDI	通过信息映射模块捕获药物分子与多外部实体的关联，并利用多源信息融合模块整合信息生成药物分子表征	未明确说明模型对未知药物相互作用的泛化能力验证	提升药物相互作用预测的准确性和泛化能力	药物分子及其相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	NA	药物分子结构数据，药物相互作用数据	DrugBank和TWOSIDES数据集	NA	信息映射模块，多源信息融合模块	NA	NA
3217	2025-11-22	NeuralFlux: Estimation of Reaction Fluxes at a Genome-Scale Level From Time-Resolved Isotope Labelling Patterns Using Deep Learning 2025-Nov-20, Plant biotechnology journal IF:10.1Q1 DOI:10.1111/pbi.70470 PMID:41264380	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3218	2025-11-22	Multirate Industrial Process Forecasting With Hybrid Deep Learning and Adaptive Filtering 2025-Nov-20, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3631923 PMID:41264431	研究论文	提出一种混合深度学习框架解决多速率工业过程预测中采样频率变化和缺失数据的挑战	结合时间序列分解、倒置Transformer特征提取和改进最小门控单元网络，并引入基于死区卡尔曼滤波的自适应参数更新算法处理缺失质量变量	NA	提高多速率工业过程预测的准确性和鲁棒性	工业过程数据	机器学习	NA	时间序列分解，自适应滤波	Transformer, MGU	时间序列数据	真实工业数据集	NA	iTransformer, 改进最小门控单元	平均绝对误差, 均方根误差, 合格率	NA
3219	2025-11-22	Deep Feature Learning from Electromyographic Signals for Gesture Recognition Systems 2025-Nov-20, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3635419 PMID:41264458	综述	本文系统综述了基于肌电信号的深度学习手势识别方法，并从数据表示视角对先进架构进行了分类	首次从数据表示视角对肌电信号深度学习架构进行分类，并探讨了半监督和自监督学习框架作为全监督范式的补充方法	肌电数据集有限，特别是高质量标注数据稀缺，阻碍研究成果向实际应用的转化	开发可泛化和鲁棒的深度学习模型用于实际肌电信号解码	肌电信号和手势识别系统	机器学习	NA	肌电信号采集	深度学习	时间序列波形、空间图像、频谱域、图结构	NA	NA	NA	NA	NA
3220	2025-11-22	The Pathway-informed Deep Learning Models in Cancer Research: a Survey 2025-Nov-20, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3635014 PMID:41264457	综述	本文系统综述了癌症研究中基于生物通路的深度学习模型的应用策略与分类	首次专门针对通路信息在深度学习模型中的应用策略进行系统分类，提出三主类七亚类的分类体系	作为综述性文章，不包含原始实验数据验证	总结癌症研究中通路信息在深度学习模型中的应用方法与发展现状	已发表的通路信息驱动的深度学习模型研究	生物信息学	癌症	深度学习	深度学习模型	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA