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	2025-11-14	Deep learning approach to energy consumption modeling in wastewater pumping systems 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23158-w PMID:41224784	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3602	2025-11-16	Deep learning-based metal artifact reduction in CT for total knee arthroplasty 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21012-7 PMID:41224803	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的膝关节金属伪影减少网络(KMAR-Net)，用于全膝关节置换术后CT图像中的金属伪影消除	开发了专门的深度学习网络KMAR-Net，在金属伪影减少方面优于传统的投影完成方法	研究样本量有限，仅包含50名无金属假体患者和44名TKA术后患者	评估基于深度学习的金属伪影减少技术在TKA术后CT评估中的性能	全膝关节置换术后患者的CT图像	医学影像处理	骨科疾病	CT扫描	深度学习网络	CT图像	50名无金属假体患者用于开发数据集，44名TKA术后患者用于临床测试	NA	KMAR-Net	面积测量、平均衰减值、标准差、视觉分级分析	NA
3603	2025-11-16	An enhanced deep learning-based framework for diagnosing apple leaf diseases 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23272-9 PMID:41224813	研究论文	提出一种改进的轻量级YOLOv8模型E-YOLOv8，用于苹果叶部病害的实时诊断	融合GhostConv和C3模块减少冗余特征提取和计算成本，结合CBAM注意力和定制FPN增强多尺度特征融合和小病变检测能力	仅针对苹果叶部病害进行验证，未测试在其他作物病害上的泛化能力	开发轻量级深度学习框架实现苹果叶部病害的实时准确诊断	苹果叶部病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	YOLO	图像	大规模苹果叶部病害数据集	NA	YOLOv8, E-YOLOv8, GhostConv, C3, CBAM, FPN	mAP0.5, GFLOPs, 参数量	边缘设备
3604	2025-11-16	D-TNet: a hybrid Dense Net-transformer model for robust diabetic retinopathy detection 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23234-1 PMID:41224814	研究论文	提出一种混合DenseNet-Transformer模型D-TNet，用于糖尿病视网膜病变的鲁棒检测和严重程度分级	首次将DenseNet121的空间特征提取能力与Transformer的长距离上下文依赖建模能力相结合，解决了传统AI方法在DR严重程度分级中的不平衡分类和泛化能力差的问题	需要跨数据集验证和实际部署测试，尚未整合多模态临床数据	开发可靠的糖尿病视网膜病变自动检测和严重程度分级系统	糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, Transformer	图像	来自APTOS2019和Messidor-2数据集的视网膜图像	NA	DenseNet121, Transformer	准确率, F1分数, Kappa分数	NA
3605	2025-11-16	Underwater dam image enhancement based on CNN-transformer fusion 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23746-w PMID:41224884	研究论文	提出融合CNN和Transformer的ESRTGAN网络用于水坝水下图像增强	首次将CNN的局部特征提取与Transformer的全局上下文建模相结合用于水坝水下图像增强	未明确说明模型在极端浑浊水域的泛化能力	解决水坝水下图像的光学退化问题，提升图像质量以支持安全检测	水坝水下结构图像	计算机视觉	NA	图像增强技术	GAN, CNN, Transformer	图像	真实水坝水下图像数据集（未明确具体数量）	NA	ESRTGAN（包含多尺度特征融合、自适应通道注意力机制）	PSNR, SSIM, LPIPS	NA
3606	2025-11-16	Multimodal deep learning for midpalatal suture assessment in maxillary expansion 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23500-2 PMID:41224896	研究论文	开发并验证了用于腭中缝成熟度评估的多模态深度学习框架DeepMSM	首个整合锥形束CT与临床指标的多模态深度学习框架，采用基于注意力的融合策略	回顾性研究，样本量相对有限（200例患者）	开发自动化的腭中缝成熟度评估系统以提高正畸治疗规划的可靠性	200名7-36岁正畸患者的腭中缝	医学影像分析	正颌畸形	锥形束CT，头影侧位片	深度学习	医学影像，临床变量	200名正畸患者	NA	基于注意力的融合架构	准确率，F1分数	NA
3607	2025-11-16	Integrating transfer learning with scalogram analysis for blood pressure estimation from PPG signals 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23350-y PMID:41224941	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和迁移学习的可靠方法，通过光电容积脉搏波信号进行血压估计	提出了一种独特的迁移学习框架，将尺度图深度特征提取与随机森林回归相结合，为血压估计提供了新途径	仅使用MIMIC-II公开数据库，未在其他数据集上验证模型泛化能力	开发并验证基于深度学习的可靠血压估计方法	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换	CNN	信号数据	来自MIMIC-II数据库的样本	NA	VGG16, ResNet50, InceptionV3, NASNetLarge, InceptionResNetV2, ConvNeXtTiny	平均绝对误差, 标准差	NA
3608	2025-11-16	Four-class classification of tumor-induced colorectal obstruction histopathology: A ResNet-mamba-mased study on cellular interaction pattern recognition 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23263-w PMID:41224975	研究论文	开发基于ResNet和状态空间模块的深度学习模型，用于识别肿瘤性结直肠梗阻病理切片中的细胞相互作用模式并进行四分类	结合残差卷积网络和双向状态空间模块，能够同时进行多尺度特征提取和细胞相互作用的时空动态建模	数据来自单中心回顾性收集，缺乏外部多中心验证；仅在离线环境中评估，缺少真实工作流程中的前瞻性临床验证	开发深度学习模型识别肿瘤性肠梗阻病理切片中的细胞相互作用模式	肿瘤诱导性肠梗阻患者的病理切片	数字病理	结直肠癌	病理切片分析	CNN, SSM	图像	来自蚌埠医科大学第一附属医院的回顾性病理切片数据集	PyTorch	ResNet, Mamba	准确率, 宏F1分数, ROC-AUC, 召回率	NA
3609	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
3610	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
3611	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
3612	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
3613	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
3614	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
3615	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
3616	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
3617	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
3618	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
3619	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
3620	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