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
3601	2025-11-16	Short-term and long-term solar irradiance forecasting with advanced machine learning techniques in Zafarana, Egypt 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24853-4 PMID:41225071	研究论文	本文提出了一种结合特征选择技术和机器学习模型的集成框架，用于埃及Zafarana地区的短期和长期太阳辐照度预测	将多种特征选择方法（单因素方差分析、Boruta、随机森林）与机器学习和深度学习模型相结合，针对特定地区开发预测框架	研究仅限于埃及Zafarana地区，模型在其他地理区域的适用性需要进一步验证	提高太阳辐照度预测精度，优化太阳能能源管理	太阳辐照度历史数据	机器学习	NA	NA	线性回归,决策树,梯度提升,随机森林,CNN,LSTM,CNN-LSTM混合模型	时间序列数据	NASA Power项目提供的历史数据	NA	CNN,LSTM,CNN-LSTM	R²分数	NA
3602	2025-11-16	Identification of novel triazolopyrimidines as potent α-glucosidase inhibitor through design, synthesis, biological evaluations, and computational analysis 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23387-z PMID:41225142	研究论文	通过设计合成新型三唑并嘧啶衍生物并评估其α-葡萄糖苷酶抑制活性	发现新型5,7-二芳基-[1,2,4]三唑并[1,5-a]嘧啶-6-胺类化合物，其中9s的抑制活性比阿卡波糖强30倍以上	NA	开发具有更高选择性和效力的新型α-葡萄糖苷酶抑制剂	α-葡萄糖苷酶和合成的新型三唑并嘧啶衍生物	计算化学与药物设计	2型糖尿病	分子对接、分子动力学模拟、光谱分析（CD和荧光）、酶动力学	BERT	化学结构（SMILES）、光谱数据、酶活性数据	20个合成化合物（9a-9t）	深度学习	BERT	IC50值、抑制活性倍数	NA
3603	2025-11-16	Harnessing droplet microfluidics and morphology-based deep learning for the label-free study of polymicrobial-phage interactions 2025-Nov-12, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08925-9 PMID:41225150	研究论文	本研究开发了一种基于微滴微流控和形态学深度学习的无标记方法，用于研究多微生物-噬菌体相互作用	结合微滴封装技术与AI自动对焦的Z-stack明场显微镜成像，无需平板培养即可量化两种形态不同细菌的生长动态	仅针对两种形态不同的细菌物种进行研究，方法可能不适用于形态相似的菌种	评估噬菌体对细菌群落的影响，为噬菌体治疗提供研究方法	铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌的单一或共培养体系	数字病理	NA	微滴微流控，Z-stack明场显微镜	深度学习	图像	11皮升微滴中培养长达20小时的细菌样本	NA	NA	生长速率，细菌密度，裂解动力学	NA
3604	2025-11-16	SmartPLR: a digital solution for AI-powered smartphone pupillometry 2025-Nov-12, BMC ophthalmology IF:1.7Q3 DOI:10.1186/s12886-025-04462-5 PMID:41225382	研究论文	开发基于深度学习的智能手机瞳孔测量应用并与商业瞳孔计进行准确性比较	首个无需红外光源或附加设备的深度学习智能手机瞳孔测量方案	样本量相对有限（158名志愿者），需进一步验证临床适用性	开发高精度的智能手机瞳孔光反射测量方法	人类瞳孔光反射	计算机视觉	神经系统疾病	智能手机成像	深度学习	图像	158名志愿者的336次瞳孔光反射检测	NA	UNet, UNet++, DeepLabV3, DeepLabV3+, Mask R-CNN, ResNet50, Swin Transformer, ConvNeXt V2	交并比, 分割平均精度, 边界框平均精度, 皮尔逊相关系数	NA
3605	2025-11-14	Clinical implementation of deep learning-based synthetic CT for MRI-only volumetric modulated arc therapy in head and neck and pelvic cancer patients 2025-Nov-12, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02744-2 PMID:41225562	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3606	2025-11-16	Precise detection of Eimeria oocysts in sheep: a deep learning model based on microscopic images 2025-Nov-12, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-025-07092-4 PMID:41225607	研究论文	提出基于深度学习的YOLO-GA模型，用于精确检测绵羊粪便显微镜图像中的艾美耳球虫卵囊	在YOLOv5架构基础上引入两种轻量级注意力模块：上下文变换器(CoT)块用于局部-全局上下文增强，归一化注意力机制(NAM)用于自适应特征重校准	需要进一步验证才能扩展到其他小型反刍动物球虫病(如山羊艾美耳球虫)	开发自动化检测系统用于绵羊艾美耳球虫病的智能诊断	绵羊艾美耳球虫卵囊	计算机视觉	寄生虫病	显微镜成像	YOLO	图像	2000张显微镜图像(200倍放大)	PyTorch	YOLOv5, YOLO-GA	平均精度(mAP@0.5), 精确率	NA
3607	2025-11-16	How evaluation choices distort the outcome of generative drug discovery 2025-Nov-12, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01108-y PMID:41225661	研究论文	本文批判性分析生成式药物发现中的评估方法，揭示评估选择对结果的影响并提出改进策略	发现生成分子库规模对评估结果的重大影响，提出计算效率高的新指标和大规模评估方法	研究主要基于化学语言模型，可能不涵盖所有类型的生成模型	提高生成式药物发现中评估实践的稳健性和可靠性	约10亿个由深度学习模型生成的分子设计	机器学习	NA	化学语言模型	深度学习模型	分子结构数据	约10亿个分子设计	NA	化学语言模型	独特性, 分布相似性, 多样性	NA
3608	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
3609	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
3610	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
3611	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
3612	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
3613	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
3614	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
3615	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
3616	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
3617	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
3618	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
3619	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
3620	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