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
3861	2025-11-14	Development of charge reset multiplexing for SiPMs using deep learning architecture 2025-Nov-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae1a32 PMID:41172608	研究论文	开发了一种基于深度学习的硅光电倍增管电荷复位多路复用方法，将16个读出通道减少至单个线路	提出电荷复位多路复用方法，通过独特脉冲宽度编码通道身份，并利用自编码器从单个叠加信号中重建原始16个通道信号	NA	减少硅光电倍增管系统的读出通道数量同时保持通道波形信息	硅光电倍增管阵列和Ce:GAGG闪烁体阵列	核医学仪器	NA	电荷复位多路复用技术	自编码器	波形信号	4×4 SiPM阵列与4×4 Ce:GAGG闪烁体阵列，使用Cs和Na放射源	NA	自编码器	能量分辨率	NA
3862	2025-11-14	TorchANI 2.0: An Extensible, High-Performance Library for the Design, Training, and Use of NN-IPs 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01853 PMID:41105703	研究论文	介绍TorchANI 2.0——一个用于训练和评估ANI深度学习模型的扩展性高性能开源软件库	引入模块化系统添加任意成对势能、CUDA加速的局部原子特征计算优化、批处理系统提升网络集成性能	未明确说明具体性能提升的量化限制条件	开发适用于分子动力学应用的高性能神经网络势能模型框架	ANI（ANAKIN-ME）深度学习模型	机器学习	NA	深度学习	神经网络势能模型	分子结构数据	NA	PyTorch	ANI（ANAKIN-ME）	训练速度、推理速度、内存效率	CUDA加速
3863	2025-11-14	Combining GCN Structural Learning with LLM Chemical Knowledge for Enhanced Virtual Screening 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00950 PMID:41118289	研究论文	提出一种结合图卷积网络结构学习与大语言模型化学知识的混合架构，用于增强虚拟筛选性能	引入分层级联策略，在每层GCN后注入LLM嵌入，实现分子表征的渐进式全局化学上下文增强	未明确说明模型在更大规模或更复杂靶点数据集上的泛化能力	开发更准确的虚拟筛选方法以加速药物发现	激酶相关数据集（如治疗靶点）和非激酶数据集（如糖皮质激素受体和PPARG）	机器学习	NA	虚拟筛选	GCN, LLM	分子图数据	NA	NA	图卷积网络, Molformer	准确率	NA
3864	2025-11-14	Deep-Learning vs Physics-Based Docking Tools for Future Coronavirus Pandemics 2025-Nov-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02029 PMID:41126583	研究论文	比较深度学习和物理基础分子对接工具在未来冠状病毒药物发现中的性能	首次系统比较三种分子对接方法在冠状病毒药物发现中的表现，并展示AI技术如何加速药物发现过程	结合亲和力准确预测仍具挑战性，需要进一步方法学改进	评估AI技术如何加速未来冠状病毒爆发的药物发现过程	SARS-CoV-2和MERS-CoV数据集	机器学习	冠状病毒感染	分子对接	深度学习, 物理基础模型, 数据驱动模型	分子结构数据	NA	NA	Boltz-2, GNINA, AutoDock Vina	准确率	NA
3865	2025-11-14	Evaluation of Deep Learning Convolutional Neural Networks for Classification of Carcinoma Ex Pleomorphic Adenoma and Pleomorphic Adenoma in Whole-Slide Images 2025-Nov-10, Head and neck pathology DOI:10.1007/s12105-025-01858-z PMID:41212424	研究论文	本研究评估了八种卷积神经网络架构在全切片图像中区分涎腺肿瘤（多形性腺瘤和癌在多形性腺瘤中）的分类性能	首次系统比较多种CNN架构在涎腺肿瘤分类任务中的表现，发现ResNet50和DenseNet121在此特定任务中表现最佳	样本量相对有限（107张全切片图像），需要扩展数据集以提高泛化能力	评估深度学习卷积神经网络在涎腺肿瘤病理图像分类中的性能	涎腺肿瘤组织病理学全切片图像	数字病理学	涎腺肿瘤	苏木精-伊红染色	CNN	图像	107张全切片图像，来自83名患者（41例多形性腺瘤，42例癌在多形性腺瘤中），生成955,583个图像块	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, Xception, MobileNet, DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetV2B0	准确率, 精确率, 敏感度, 特异性, F1分数, AUC	NA
3866	2025-11-14	Artificial Intelligence-Based Electrocardiogram Model as a Predictor of Postoperative Atrial Fibrillation Following Cardiac Surgery: Retrospective Cohort Study 2025-Nov-10, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/77164 PMID:41213128	研究论文	开发基于人工智能的心电图模型用于预测心脏手术后房颤风险	首次将1D EfficientNet-B0架构应用于心电图分析，能够从非房颤心电图中检测与房颤相关的细微模式	单中心回顾性研究，样本量相对有限（2266名患者）	评估AI-ECG-AF模型作为心脏手术后房颤独立预测因子的价值	接受心脏手术的患者	机器学习	心血管疾病	标准12导联心电图	CNN	心电图信号	2266名患者（5402份心电图），训练数据包含405万份非房颤心电图（113万名患者）	NA	1D EfficientNet-B0	AUROC	NA
3867	2025-11-14	Attention guided feature fusion using marine predator algorithm for facial emotion recognition 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22653-4 PMID:41214001	研究论文	提出一种基于注意力引导特征融合和海洋捕食者算法的面部情绪识别方法	结合AlexNet和SqueezeNet的特征融合、双向LSTM与时间注意力机制、以及海洋捕食者算法进行超参数优化	未明确说明模型计算复杂度、实时性能以及在更复杂场景下的泛化能力	开发高效的面部情绪识别系统	面部表情图像	计算机视觉	NA	图像处理、深度学习	CNN, BiLSTM	图像	FER-2013和CK+数据集	NA	AlexNet, SqueezeNet, BiLSTM-TA	准确率	NA
3868	2025-11-14	Investigating vulnerabilities of gait recognition model using latent-based perturbations 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22869-4 PMID:41214009	研究论文	本研究提出了一种名为BLG攻击的新型黑盒对抗攻击方法，用于步态识别模型的漏洞分析	提出了首个利用潜在空间扰动的黑盒步态识别对抗攻击方法，结合AdvHelper代理模型和PerturbGen扰动生成器	研究仅在CASIA-gait数据集上进行验证，未在其他步态数据集测试泛化能力	开发更实用和可迁移的黑盒对抗攻击方法以分析步态识别模型漏洞	步态识别模型和视频监控系统	计算机视觉	NA	对抗攻击	编码器-解码器框架	视频, 步态能量图(GEI)	CASIA-gait基准数据集	NA	编码器-解码器	攻击成功率	NA
3869	2025-11-14	Simple yet effective heuristic community detection with graph convolution network 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22860-z PMID:41214035	研究论文	提出一种无需预设社区数量且无需对比学习的自适应图神经网络社区检测框架	提出自适应社区检测方法避免预设社区数量，通过节点-社区关系建模机制统一整合全局/局部结构和属性信息，采用重构的软模块度损失进行端到端优化	未明确说明模型在超大规模图数据上的可扩展性	开发无需预设社区数量且无需对比学习的图社区检测方法	图数据中的社区结构	图神经网络	NA	图卷积网络	GCN	图数据	多个图数据集（具体数量未说明）	PyTorch（基于代码仓库推断）	图卷积网络	检测效率，准确率	计算轻量级（具体硬件配置未说明）
3870	2025-11-14	Modelling of hybrid deep learning framework with recursive feature elimination for distributed denial of service attack detection systems 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22936-w PMID:41214059	研究论文	提出一种基于负责任人工智能的混合深度学习框架，用于分布式拒绝服务攻击检测	结合递归特征消除与LSTM-BiGRU混合模型，并采用改进的虎鲸捕食算法进行超参数优化	NA	分析和提出高效的网络安全策略，用于预防、缓解和检测DDoS攻击	网络流量数据	机器学习	NA	递归特征消除	LSTM, BiGRU	网络流量数据	CIC-IDS-2017和Edge-IIoT数据集	NA	LSTM-BiGRU混合架构	准确率	NA
3871	2025-11-14	Automated lumbar spine segmentation in MRI using an enhanced U-Net with inception module and dual-output mechanism 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20721-3 PMID:41214055	研究论文	提出一种改进的U-Net模型用于MRI图像中腰椎结构的自动分割	结合Inception模块进行多尺度特征提取，采用双输出机制提高训练稳定性和特征细化能力	NA	开发精确的腰椎MRI图像自动分割方法以支持脊柱疾病诊断	腰椎结构包括椎骨、椎间盘和椎管	医学影像分析	脊柱疾病	MRI	CNN	医学图像	SPIDER腰椎脊柱MRI数据集	NA	U-Net, Inception模块	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 平均交并比	NA
3872	2025-11-14	Identification and cause analysis on unplanned reoperations by text classification approach 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22791-9 PMID:41214063	研究论文	提出UR-Net框架，通过文本分类方法自动识别非计划再手术并进行原因分析	首次将深度学习应用于非计划再手术的自动识别和原因分类，提出基于XLNet的批量融合方法和结合多头注意力与双向门控循环单元的特征提取模块	未提及数据集的具体规模和来源限制，few-shot学习在多类原因分类中的泛化能力需进一步验证	开发自动化的非计划再手术识别和原因分析系统以改善医疗质量控制	医院产生的查房文档文本数据	自然语言处理	NA	文本分类，few-shot学习	XLNet, 多头注意力机制, 双向门控循环单元	文本	NA	NA	XLNet, 多头注意力, 双向GRU	加权F1分数, AUC	NA
3873	2025-11-14	The fatigue status feature of bicycle movement based on deep learning and signal processing technology 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22970-8 PMID:41214065	研究论文	基于深度学习和信号处理技术分析45岁以上人群自行车运动的疲劳状态特征	结合Keypoint RCNN算法和多种信号处理方法识别自行车运动中的疲劳状态变化点，并提出复杂度指数平均值作为疲劳状态指标	样本量较小（共40名参与者），仅针对健康成年人进行研究	开发准确评估自行车运动疲劳状态的方法，优化家庭康复锻炼效果	45岁以上中老年人和18-30岁年轻人的自行车运动数据	机器学习	NA	信号处理技术（傅里叶变换、短时傅里叶变换、多尺度熵分析）	CNN	生理信号、运动数据	40名健康成年人（20名45岁以上，20名18-30岁）	NA	Keypoint RCNN	准确率	NA
3874	2025-11-14	Deep learning-based approach for accurate detection of fetal QRS complexes in abdominal ECG signals 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22999-9 PMID:41214073	研究论文	提出一种基于一维卷积神经网络的自动化框架，用于从腹部心电信号中准确检测胎儿QRS波群	创新的100毫秒分辨率标注策略结合简化的五层架构，无需提取母体心电成分，显著降低计算复杂度和信号分解伪影	仅使用20个腹部心电信号进行训练，样本量相对较小	开发准确检测胎儿QRS波群的自动化方法，用于胎儿健康监测	胎儿心电信号中的QRS波群	生物医学信号处理	先天性心脏病	腹部心电信号采集	CNN	一维心电信号	20个腹部心电信号（来自PhysioNet非侵入性胎儿心电数据库）	NA	一维CNN（包含5个卷积层、7个批归一化层、3个dropout层、3个全连接层）	准确率, 均方误差, F1分数, 灵敏度, 特异性, 精确率	NA
3875	2025-11-14	Optimized fall detection using hybrid BiLSTM BiGRU additive attention model and BAOA driven feature selection system 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22909-z PMID:41214071	研究论文	提出一种结合双向长短期记忆网络、双向门控循环单元和加性注意力机制的混合模型，并采用二进制算术优化算法进行特征选择，用于老年人跌倒检测	首次将BiLSTM和BiGRU与加性注意力机制结合，并采用BAOA算法进行特征选择优化	仅使用三个公开数据集进行验证，未在更多实际场景中测试	开发高精度的实时跌倒检测系统	老年人跌倒检测	机器学习	老年疾病	可穿戴传感器数据采集	BiLSTM, BiGRU	传感器时序数据	三个数据集：SisFall、UMAFall、UP-Fall	NA	BiLSTM-BiGRU混合架构加加性注意力机制	准确率	NA
3876	2025-11-14	Automated rhinoceros detection in satellite imagery using deep learning 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24178-2 PMID:41214078	研究论文	使用基于YOLO的深度学习模型在卫星图像中自动检测犀牛	首次评估使用超高分辨率卫星图像和YOLOv12x模型检测犀牛的可行性，并测试合成图像增强效果	检测精度平均为0.65，合成增强仅带来边际改进	开发有效的犀牛监测技术以支持保护工作	白犀牛和非洲象	计算机视觉	NA	卫星遥感	YOLO	卫星图像	世界最大私人犀牛保护区（南非）的卫星图像数据	NA	YOLOv12x	平均精度(AP)	NA
3877	2025-11-14	Code vulnerability detection based on augmented program dependency graph and optimized CodeBERT 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23029-4 PMID:41214092	研究论文	提出一种基于增强程序依赖图和优化CodeBERT的代码漏洞检测方法	通过扩展传统程序依赖图结构捕获更丰富的代码语义和结构信息，并提出针对CodeBERT的混合损失函数优化策略	未明确说明方法在大规模软件系统中的实际部署效果和计算效率	提高代码漏洞检测的准确性和实用性	软件代码中的安全漏洞	自然语言处理	NA	代码嵌入特征提取	Transformer	代码文本	合成数据集和真实世界数据集	CodeBERT	CodeBERT	准确率, F1分数	NA
3878	2025-11-14	Abnormality prediction and forecasting of laboratory values from electrocardiogram signals using multimodal deep learning 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26715-5 PMID:41214165	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，利用心电图信号和患者元数据预测和监测实验室异常值	首次将心电图信号与患者元数据结合，采用结构化状态空间分类器和后期融合策略进行实验室异常值的预测和前瞻性监测	研究基于单一数据库MIMIC-IV，需要外部验证来确认模型的泛化能力	探索利用心电图信号和临床数据非侵入性预测实验室异常值的可行性	心电图波形、人口统计学数据、生物特征和生命体征	机器学习	多种疾病（心脏、肾脏、血液、代谢、免疫和凝血系统）	多模态深度学习	结构化状态空间分类器	心电图信号、结构化元数据	MIMIC-IV数据集	NA	结构化状态空间模型	AUROC	NA
3879	2025-11-12	Sensitivity analysis of data augmentation methods on performance of deep learning model for lung sounds classification 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23106-8 PMID:41214170	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3880	2025-11-14	Automated heart disease detection using Swin Transformer and ECG signal processing: a high-accuracy approach 2025-Nov-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23097-6 PMID:41214180	研究论文	本研究提出基于Swin Transformer的心电图信号处理方法，实现高精度的心脏疾病自动检测	首次将Swin Transformer架构应用于ECG分类，通过移位窗口自注意力机制有效捕获局部和全局依赖关系	计算复杂度较高且模型可解释性存在挑战	开发高精度自动心脏疾病检测方法	心电图信号和心脏疾病	计算机视觉	心血管疾病	心电图信号处理	Transformer	心电图信号	基准ECG数据集	NA	Swin Transformer	准确率,精确率,召回率,AUC	NA