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
3501	2025-11-16	Hybrid Synthetic Minority Over-sampling Technique (HSMOTE) and Ensemble Deep Dynamic Classifier Model (EDDCM) for big data analytics 2025-Nov-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23062-3 PMID:41219284	研究论文	提出一种结合混合合成少数类过采样技术和集成深度动态分类器模型的大数据分类框架	提出HSMOTE方法处理类别不平衡问题，开发OEFSM集成特征选择模型，并构建EDDCM动态集成分类器	NA	提升大数据分类在类别不平衡和高维特征下的性能	二分类和多分类数据集	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM, Autoencoder	大数据	NA	MATLAB	DWCNN, DWBi-LSTM, WAE	精确率, 召回率, F值, 准确率	NA
3502	2025-11-16	Predicting breast cancer response to neoadjuvant therapy by integrating radiomic and deep-learning features from early-and-peak phases of DCE-MRI 2025-Nov-11, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15095-8 PMID:41219899	研究论文	本研究通过整合DCE-MRI早期和峰值期的传统影像组学和3D深度学习特征，开发预测乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解的模型	首次将DCE-MRI不同时相的传统影像组学特征与3D深度学习特征相结合，构建乳腺癌新辅助治疗疗效预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限，外部验证集仅包含30例患者	预测乳腺癌患者新辅助治疗的病理完全缓解，为手术策略调整和治疗方案优化提供依据	234例接受新辅助治疗的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像	逻辑回归	医学影像	234例乳腺癌患者（开发集204例，外部验证集30例）	NA	3D深度学习	AUC, 95%置信区间	NA
3503	2025-11-16	Hippocampal auto-segmentation based on deep learning for identifying magnetic resonance imaging biomarkers of early mild cognitive impairment 2025-Nov-10, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.11.014 PMID:41223925	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的海马体自动分割模型，结合影像组学特征构建机器学习诊断模型用于早期轻度认知障碍识别	提出基于CNN的新型深度学习网络实现海马体自动分割，并首次将影像组学特征与XGBoost算法结合用于MCI诊断	样本量较小（150例），缺乏外部验证集	开发自动海马体分割方法并建立轻度认知障碍诊断模型	150名受试者（正常对照和轻度认知障碍患者）	医学影像分析	轻度认知障碍	磁共振成像（3D T1WI）	CNN, 机器学习分类器	医学影像	150名受试者，按7:3比例分为训练集和验证集	NA	基于CNN的3D深度学习网络	AUC, 95%CI	NA
3504	2025-11-16	Multi-task learning on microscopic hyperspectral data enables accurate classification of graphene oxide films 2025-Nov-09, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127169 PMID:41237732	研究论文	提出结合显微高光谱成像和多任务学习深度学习架构的新框架，实现氧化石墨烯薄膜的精确分类	首次将显微高光谱成像与多任务学习深度学习相结合用于氧化石墨烯表征，显著提升分类精度	未提及模型在其他材料体系中的泛化能力及计算效率的具体数据	开发高通量、精确的氧化石墨烯薄膜表征方法	氧化石墨烯薄膜	计算机视觉	NA	显微高光谱成像	深度学习	高光谱图像	未明确说明具体样本数量	未明确说明	多任务学习深度神经网络	分类准确率	NA
3505	2025-11-16	Green Synthesis of Chitosan Silver Nanoparticle Composite Materials: A Comparative Study of Microwave and One-Pot Reduction Methods 2025-Nov-06, Polymers IF:4.7Q1 DOI:10.3390/polym17212960 PMID:41228720	研究论文	比较微波辅助法和一锅还原法在壳聚糖银纳米颗粒复合材料绿色合成中的性能差异	首次将深度学习图像处理流程应用于纳米颗粒表征，并系统比较两种绿色合成方法的优劣	未进行抗菌性能评估，仅局限于材料表征层面	开发环保可持续的纳米材料合成方法	壳聚糖银纳米颗粒复合材料	材料科学	NA	UV-Visible光谱、拉曼光谱、X射线衍射、扫描电子显微镜	深度学习模型	图像	两种方法合成的纳米颗粒样品	NA	NA	颗粒尺寸变异性(σ)	NA
3506	2025-11-16	Deep learning based label-free virtual staining and classification of human tissues using digital slide scanner 2025-Nov-05, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103865 PMID:41237448	研究论文	提出一种基于深度学习的高通量虚拟组织学框架，实现无标记组织切片的虚拟染色和分类	将深度学习虚拟染色与高通量数字多玻片扫描仪集成，采用NEGCUT模型生成虚拟H&E图像，并联合利用VHE和UBF图像进行分类	未明确说明样本规模的具体数值和模型泛化能力的验证	开发无需化学染色的高通量组织病理学分析方法	福尔马林固定石蜡包埋组织切片（淋巴结、脑、肝脏样本）	数字病理学	癌症	数字玻片扫描，无标记明场成像	对比学习，残差网络	图像	NA	NA	NEGCUT, ResNet	准确率	NA
3507	2025-11-16	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的KAN分类定位头	在密集荔枝簇且训练样本有限的情况下进行研究，可能受限于特定场景	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	密集荔枝果实簇	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, KAN	图像	公共数据集	NA	GhostResNet, Transformer, KAN	mAP50, mAP50-95, GFLOPs, 参数量	NA
3508	2025-11-16	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帕金森病早期检测	首次将预训练的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	仅使用单一数据集(PaHaW)，未提及外部验证结果	开发帕金森病早期检测方法	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	未明确指定	EfficientNetV2-S, CNN	准确率, ROC-AUC, 灵敏度, 特异性	NA
3509	2025-11-16	Iterative improvement of deep learning models using synthetic regulatory genomics 2025-Nov-03, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.280540.125 PMID:41125441	研究论文	本研究通过合成调控基因组学方法评估并改进深度学习模型Enformer在非参考基因组序列上的预测性能	首次系统评估深度学习模型在工程化基因组序列上的表现，并利用合成调控基因组数据对模型进行微调以提升泛化能力	模型在DHS顺序或方向发生重排的序列上预测性能较差	提高深度学习模型在非参考基因组序列上的预测准确性和泛化能力	工程化基因组序列（缺失、倒位、重排的DNase I超敏感位点）	计算生物学	NA	合成调控基因组学，DNA可及性检测，RNA转录分析	深度学习	基因组序列，表观遗传数据	数十个工程化DHS变异	NA	Enformer	预测误差，相关性	NA
3510	2025-11-16	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	提出结合二维相关光谱和改进DeiT模型的中药材丹参地理溯源新方法	首次将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，仅需79个波长即可实现高精度识别	仅针对丹参进行验证，未涉及其他中药材或食品	开发可靠的中药材地理起源溯源技术解决方案	丹参及其地理起源	计算机视觉	NA	高光谱成像，二维相关光谱	DeiT, CNN	光谱图像	6个正品产地和3个掺假产地的样本	PyTorch	DeiT-CBAM	准确率	NA
3511	2025-11-16	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)，并比较三种数据增强方法对模型性能的影响	NA	准确检测玉米中的黄曲霉毒素含量，为食品质量安全监测提供高效可靠工具	玉米样本中的黄曲霉毒素B1(AFB)	计算机视觉	NA	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
3512	2025-11-16	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图像分割和壳层厚度评估	开发专门针对核壳结构TiO₂颗粒的U-Net变体，有效解决边界模糊和低对比度问题	仅针对实验室制备的特定核壳TiO₂粉末，未涉及其他材料体系	开发自动化TEM图像分析方法替代人工涂层质量评估	核壳结构二氧化钛颗粒的无机壳层	计算机视觉	NA	透射电子显微镜成像	CNN	图像	1479张TEM图像	NA	U-Net	Dice系数, 厚度测量误差	NA
3513	2025-11-16	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	提出一种融合图增强时空特征的大语言模型GSF-LLM，用于交通流量预测	首次将大语言模型与图时空学习相结合，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状况下的表现	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	时空数据建模	LLM, GNN	时空序列数据	多个真实交通数据集	NA	图注意力网络, 大语言模型	NA	NA
3514	2025-11-16	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模型预测肾移植受者术后糖尿病风险	首次在韩国全国性队列中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，模型性能仍有提升空间	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名发生术后糖尿病）	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3515	2025-11-16	Magnetic resonance imaging (MRI)-derived radiomics and deep learning models for predicting epidermal growth factor receptor status in glioma: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107049 PMID:40974758	系统综述与荟萃分析	系统评估放射组学和深度学习模型在预测胶质瘤表皮生长因子受体状态中的性能	首次对放射组学和深度学习模型预测胶质瘤EGFR状态的性能进行系统评价和荟萃分析	仅纳入12项研究，其中6项参与荟萃分析，样本量有限	评估放射组学和深度学习模型预测胶质瘤EGFR改变的能力	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像	深度学习, 放射组学模型	医学影像	12项研究（荟萃分析包含6项）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, AUC	NA
3516	2025-11-16	Surrogate modeling of Cellular-Potts agent-based models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013626 PMID:41183124	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的卷积神经网络替代模型，用于加速细胞-波茨模型的仿真计算	首次将Cellular-Potts模型的仿真建模为分割任务，并采用考虑周期性边界条件的U-Net架构构建替代模型	模型仅适用于最多300个蒙特卡洛步的短期预测，长期预测性能未验证	开发深度学习替代模型以加速计算密集的细胞-波茨模型仿真	体外血管生成过程的计算仿真	计算生物学	血管生成相关疾病	Cellular-Potts模型，偏微分方程	CNN	仿真数据	NA	NA	U-Net	仿真加速比	CPU单核执行
3517	2025-11-16	An Investigation on Cross-Tracer Generalizability of Deep Learning-based PET Attenuation Correction 2025-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2025.3566630 PMID:41221103	研究论文	本研究探索深度学习模型在不同PET示踪剂间的跨示踪剂泛化能力，主要研究FDG训练的模型能否有效应用于其他示踪剂	首次系统研究深度学习衰减校正模型在不同PET示踪剂间的泛化能力，突破了传统认为需要针对每种示踪剂单独训练模型的限制	研究仅针对特定几种示踪剂（Ga-DOTATE和F-Fluciclovine），未涵盖所有PET示踪剂类型	探索深度学习PET衰减校正模型的跨示踪剂泛化性能	PET成像中的衰减校正	医学影像分析	NA	PET成像，深度学习衰减校正	深度学习	PET影像数据，CT衰减图	多种示踪剂（F-FDG，Ga-DOTATE，F-Fluciclovine）的PET影像数据	NA	NA	CT生成质量评估，PET重建质量评估	NA
3518	2025-11-16	SpaMWGDA: Identifying spatial domains of spatial transcriptomes using multi-view weighted fusion graph convolutional network and data augmentation 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013667 PMID:41223185	研究论文	提出基于多视图加权融合图卷积网络和数据增强的空间转录组空间域识别方法SpaMWGDA	通过多相似度度量建模空间信息、结合数据增强与对比学习、采用视图级注意力机制进行加权融合	未明确说明方法在特定组织类型或数据规模下的适用性限制	提升空间转录组数据中空间域的识别准确性	空间转录组数据中的细胞点位	生物信息学	NA	空间转录组技术	图卷积网络, 对比学习	基因表达数据, 空间位置数据	NA	NA	多视图图卷积网络	空间域识别准确率, 轨迹推断性能	NA
3519	2025-11-16	Single-fibril Förster resonance energy transfer imaging and deep learning reveal concentration dependence of amyloid β 42 aggregation pathways 2025-Nov, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf342 PMID:41229410	研究论文	通过单纤维FRET成像和深度学习技术研究Aβ42淀粉样蛋白纤维形成的浓度依赖性异质聚集途径	首次结合单纤维FRET实时成像和深度学习技术揭示Aβ42在不同浓度下形成不同结构纤维的异质聚集机制	仅研究了2μM和4μM两个浓度点，未覆盖更广泛的浓度范围	阐明淀粉样蛋白纤维形成的异质性和浓度依赖性聚集机制	淀粉样β42蛋白单体及其形成的纤维结构	生物物理学	阿尔茨海默病	FRET成像,荧光寿命成像,深度学习	深度学习模型	荧光图像,FRET效率数据,荧光寿命数据	不同浓度(2μM和4μM)的Aβ42蛋白样品	NA	NA	NA	NA
3520	2025-11-16	Mesoscale mineral clusters in osteonal bone follow the twisted plywood structure of collagen 2025-Nov, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.10.003 PMID:41046939	研究论文	通过FIB-SEM纳米断层扫描技术揭示骨组织中矿物簇与胶原纤维的空間排列关系	首次发现中尺度矿物簇遵循胶原纤维的扭曲胶合板结构排列，并揭示先前被认为是孔隙的结构实为胶原纤维	受限于3D纳米尺度成像技术挑战和图像处理工具不足	研究骨组织中介观尺度矿物簇与纳米尺度特征的空间组织关系	矿化骨组织中的矿物簇和胶原纤维	生物医学成像	NA	FIB-SEM纳米断层扫描	深度学习分割	3D图像数据	NA	NA	NA	NA	NA