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
21	2025-11-16	Optimizing solar power forecasting with metaheuristic algorithms and deep learning models for photovoltaic grid connected systems 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23822-1 PMID:41238665	研究论文	本研究提出了一种结合元启发式算法和深度学习模型的新型太阳能功率预测方法，用于光伏并网系统	提出了FHO-GRU-LSTM混合模型，首次将火鹰优化算法与GRU和LSTM网络顺序结合，利用自然启发式优化策略优化超参数	仅针对两种特定光伏技术（多晶硅和单晶硅）进行了评估，未涵盖其他光伏技术类型	优化太阳能功率预测精度，提高电网可靠性和可再生能源大规模生产的可持续性	光伏并网系统的太阳能功率预测	机器学习	NA	时间序列预测，递归预测策略	GRU, LSTM	时间序列数据	PEARL系统中的两个光伏阵列（多晶硅阵列1和单晶硅阵列2）	NA	FHO-GRU-LSTM（GRU和LSTM顺序组合）	R2分数, 均方根误差, 平均绝对误差, 残差偏差分析	NA
22	2025-11-16	Revealing new associations between lncRNAs and diseases through cross attention mechanism and multiple level feature fusion 2025-Nov-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23627-2 PMID:41238720	研究论文	提出一种基于深度学习的新方法LDA-CAMF，用于预测lncRNA与疾病之间的新型关联	设计交叉注意力机制动态解码lncRNA与疾病间的高阶相互依赖关系，采用多层次特征融合策略聚合不同层级的节点表示	NA	推断新的lncRNA-疾病关联候选者，为复杂疾病的诊断和治疗提供新线索	lncRNA与疾病之间的关联关系	生物信息学	前列腺癌, 糖尿病	深度学习, XGBoost	注意力机制, 集成学习	生物分子关联数据	基于lncRNADisease和MNDR数据库的5折交叉验证	XGBoost	交叉注意力机制, 多层次特征融合	AUC, AUPR	NA
23	2025-11-16	Generating synthetic task-based brain fingerprints for population neuroscience using deep learning 2025-Nov-14, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-09158-6 PMID:41238730	研究论文	提出一种名为DeepTaskGen的深度学习方法，能够从静息态功能磁共振成像数据生成未获取的任务态对比图	首次开发能够从静息态fMRI合成多种认知任务对比图的深度学习框架，解决了任务态fMRI数据获取的扩展性挑战	方法依赖于静息态fMRI数据的质量和可用性，生成的任务对比图可能受限于原始数据的局限性	为群体神经科学研究生成合成任务态脑功能指纹，促进个体差异研究和生物标志物开发	人类大脑功能活动模式	医学影像分析, 深度学习	神经科学相关疾病	功能磁共振成像, 静息态fMRI, 任务态fMRI	深度学习模型	功能磁共振成像数据	Human Connectome Project寿命数据及英国生物银行超过20,000名个体	NA	DeepTaskGen	重建性能, 预测性能	NA
24	2025-11-16	Towards automated fetal brain biometry reporting for 3-dimensional T2-weighted 0.55-3T magnetic resonance imaging at 20-40 weeks gestational age range 2025-Nov-14, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06403-2 PMID:41238791	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的全自动胎儿大脑生物测量报告流程，用于3D T2加权胎儿脑MRI	首个提出全自动生物测量报告流程的研究，整合了深度学习测量、百分位数和z值计算与报告生成	研究基于特定场强(0.55-3T)和孕周范围(20-40周)，尚未建立通用的胎儿生物测量协议	实现3D T2加权胎儿脑MRI生物测量报告的自动化，提高临床工作流程效率	胎儿大脑生物测量	医学影像分析	胎儿发育	3D T2加权磁共振成像，切片到体积重建(SVR)	3D UNet	3D MRI图像	回顾性研究90例，前瞻性研究111例，正常对照组406例	NA	3D UNet	绝对差异测量，可接受性评分，处理时间	NA
25	2025-11-16	Tumor cell- and infiltrating immune cell-based supervised learning artificial intelligence multimodal platform for tumor prognosis 2025-Nov-14, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01125-y PMID:41238821	研究论文	开发基于肿瘤细胞和浸润免疫细胞的人工智能多模态平台用于口腔鳞状细胞癌预后评估	首次开发能同时识别肿瘤细胞和肿瘤浸润免疫细胞作为关键预测特征的AI平台，并构建结合病理特征和临床特征的多模态列线图	样本量相对有限（240张全切片图像），仅针对口腔鳞状细胞癌	开发人工智能平台用于口腔鳞状细胞癌患者的总体生存评估	口腔鳞状细胞癌患者	数字病理	口腔鳞状细胞癌	全切片图像分析	CNN	图像	240张全切片图像，来自多中心队列	NA	四种不同的卷积神经网络架构	c-index	NA
26	2025-11-16	Application of AI-assisted magnifying colonoscopy system in the diagnosis of colorectal tumors: a multicenter exploratory diagnostic study 2025-Nov-14, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-12196-0 PMID:41238992	研究论文	开发基于JNET分类的AI辅助诊断模型用于结直肠肿瘤诊断的多中心探索性研究	首次将改进的DeepLabV3+模型应用于放大结肠镜图像分析，并基于JNET分类标准开发AI辅助诊断系统	需要进一步研究评估其在真实临床环境中的有效性和成本效益	评估AI辅助诊断模型在结直肠肿瘤诊断中的性能	结直肠肿瘤患者	数字病理	结直肠肿瘤	放大内窥镜	深度学习	图像	219名患者的2645张放大图像	NA	DeepLabV3+	准确率,敏感度,特异度,AUC	NA
27	2025-11-16	Genomic Prediction of Feed Efficiency in Boars by Deep Learning 2025-Nov-14, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkaf274 PMID:41239183	研究论文	本研究通过深度学习模型预测公猪的饲料效率性状，并与传统线性基因组预测模型进行对比	首次将深度学习应用于公猪饲料效率的基因组预测，能够捕捉传统线性模型忽略的非加性遗传效应	计算成本显著增加，且非加性方差的捕获并未显著提升预测能力	比较深度学习与线性模型在预测公猪饲料效率性状方面的表现，评估深度学习捕捉非加性遗传方差的能力	两个公猪群体（父系和母系品系）	机器学习	NA	基因组选择	MLP, CNN	基因组数据	两个公猪群体（具体数量未提及）	NA	MLP, CNN	预测能力	NA
28	2025-11-16	Artificial intelligence-driven kidney organ allocation: systematic review of clinical outcome prediction, ethical frameworks, and decision-making algorithms 2025-Nov-14, BMC nephrology IF:2.2Q2 DOI:10.1186/s12882-025-04576-4 PMID:41239278	系统综述	系统综述人工智能在肾脏器官分配中的应用，包括临床结局预测、伦理框架和决策算法	首次系统评估AI在肾脏分配中的预测性能、操作算法和伦理考量，识别临床转化关键障碍	纳入研究数量有限（16项），多数研究仅停留在模拟环境，缺乏真实世界验证和前瞻性偏倚审计	评估人工智能在改善肾脏移植分配效率和公平性方面的应用潜力	肾脏移植的供体-受体匹配和临床结局预测	医疗人工智能	终末期肾病	机器学习，深度学习	深度学习，集成方法	临床数据，移植登记数据	16项符合纳入标准的研究	NA	NA	C-index，公平性指标	NA
29	2025-11-16	Real-time deep learning for tumor segmentation and tool tracking: development and validation of an AI navigation system in vacuum-assisted breast biopsy 2025-Nov-13, World journal of surgical oncology IF:2.5Q1 DOI:10.1186/s12957-025-04087-4 PMID:41225484	研究论文	开发并验证基于YOLOv11深度学习架构的实时AI导航系统，用于真空辅助乳腺活检中的肿瘤分割和器械追踪	首个专门为真空辅助乳腺活检设计的实时AI导航系统，采用两阶段深度学习架构实现肿瘤定位和器械实时追踪	研究样本量相对有限（167例手术），需要在更大多中心数据集中进一步验证	开发实时AI导航系统以辅助缺乏放射学经验的初级外科医生在真空辅助乳腺活检中准确定位病灶和活检针	真空辅助乳腺活检手术中的肿瘤组织和手术器械	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	YOLOv11	超声图像	167例真空辅助乳腺活检手术的22,278张标注超声图像	NA	YOLOv11	mAP50, 处理速度	GPU和CPU平台
30	2025-11-16	SCG systolic detection in the wild: A static-dynamic cross-dataset analysis 2025-Nov-13, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111297 PMID:41237503	研究论文	本研究通过静态-动态跨数据集分析，探索地震心动图收缩期检测在真实环境中的挑战	首次系统研究地震心动图收缩期检测在真实环境中的域偏移问题，提出结合多数据集的实验框架	传统模型适应策略仅能部分克服域偏移问题，真实环境检测性能仍有待提升	研究地震心动图收缩期检测在真实动态环境中的域偏移问题	地震心动图信号中的收缩期复合波	生物医学信号处理	心血管疾病	地震心动图	U-Net	生物医学信号	多个数据集组合	NA	U-Net	检测性能指标	NA
31	2025-11-16	BTOB-T: Bilateral orchesTrated deep learning framework based on proteogenOmics for drug-repositioning of Breast cancer Treatment 2025-Nov-13, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111287 PMID:41237504	研究论文	提出基于蛋白质基因组学的双边协调深度学习框架BTOB-T，用于乳腺癌治疗的药物重定位	结合Transformer模型提取基因表征并构建乳腺癌网络，通过图核方法计算与药物扰动网络的差异分数	NA	开发深度学习框架以加速乳腺癌药物重定位	乳腺癌多组学数据	机器学习	乳腺癌	蛋白质基因组学，多组学数据整合	Transformer, 图神经网络	多组学数据，基因表达数据	NA	NA	Transformer	临床验证，细胞活力测定	NA
32	2025-11-16	Automatic detection of knee medial collateral ligament (MCL) tear from magnetic resonance imaging using deep neural network 2025-Nov-13, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.10.028 PMID:41238423	研究论文	使用深度神经网络从膝关节磁共振成像中自动检测内侧副韧带撕裂	首次使用深度神经网络解决MCL撕裂检测问题，设计了三种不同场景的深度学习模型进行比较	数据集仅来自单一医院，样本量相对有限，需要未来研究在更广泛人群中验证	开发自动检测膝关节内侧副韧带撕裂的方法	膝关节磁共振图像	计算机视觉	膝关节损伤	磁共振成像	CNN	图像	60名患者的3575张膝关节MRI图像	NA	自定义CNN, VGG19	准确率, 损失值, AUC	NA
33	2025-11-16	Detection of Polyphonic Alarm Sounds From Medical Devices Using Frequency-Enhanced Deep Learning: Simulation Study 2025-Nov-12, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/35987 PMID:41223383	研究论文	本研究开发了一种基于频率增强深度学习的多音报警声音分类方法，用于在嘈杂环境中检测医疗设备报警声	提出结合卷积神经网络和循环神经网络的混合模型，在0dB信噪比下仍能实现高精度报警声音检测	在临床环境中的性能仍有提升空间，静脉足泵类报警声检测效果相对较差	设计在嘈杂环境中对单声道麦克风采集的多种报警声音进行分类的方法	医疗设备发出的多音报警声音	机器学习	NA	梅尔滤波器组特征提取	CNN, RNN, BiGRU	音频	7种报警声音与医院病房噪声的混合数据集	NA	卷积循环神经网络, CNN+双向门控循环单元	F1分数, 精确率, 召回率	NA
34	2025-11-16	Screening and analysis of malt pentapeptide DPP-IV inhibitory activity 2025-Nov-12, NPJ science of food IF:6.3Q1 DOI:10.1038/s41538-025-00584-8 PMID:41224748	研究论文	本研究通过多学科方法从麦芽中鉴定出具有DPP-IV抑制活性的五肽YPQPQ，并揭示其通过ERK信号通路发挥作用的机制	首次从麦芽醇溶蛋白中鉴定出五肽YPQPQ作为新型天然DPP-IV抑制剂，并阐明其通过调控ERK信号通路发挥作用的分子机制	研究主要基于计算模拟和体外实验，缺乏体内实验验证和临床前研究数据	从麦芽中筛选和验证具有DPP-IV抑制活性的天然化合物，为2型糖尿病治疗提供新候选药物	麦芽来源的五肽化合物，特别是YPQPQ五肽	计算生物学, 药物发现	2型糖尿病	分子对接, 分子动力学模拟, 网络药理学, 深度学习, 体外活性测试	ConPlex, KPGT	分子结构数据, 蛋白质序列, 活性测试数据	麦芽醇溶蛋白来源的五肽YPQPQ	NA	NA	IC50值(23.87 μM), ERK磷酸化水平	NA
35	2025-11-16	A Large-Scale Synthetic Benchmark Dataset for Non-Cooperative Space Target Perception 2025-Nov-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06056-8 PMID:41224761	研究论文	构建了一个用于空间目标感知的大规模合成基准数据集NCSTP	创建了首个支持空间目标检测、识别和部件分割的多任务合成数据集，通过Blender模拟真实空间环境生成多样化图像	数据为合成生成而非真实空间图像，可能与实际空间环境存在差异	解决空间目标感知研究中缺乏大规模标注数据集的问题	卫星、空间碎片和太空岩石等空间目标	计算机视觉	NA	Blender三维建模与渲染	目标检测模型,语义分割模型	合成图像	200,000张图像	NA	NA	NA	NA
36	2025-11-16	Deep generative optimization of mRNA codon sequences for enhanced mRNA translation and therapeutic efficacy 2025-Nov-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-64894-x PMID:41224770	研究论文	提出深度学习框架RiboDecode，通过优化mRNA密码子序列增强mRNA翻译效率和治疗效果	直接从大规模核糖体分析数据学习，在大型序列空间进行生成式探索，实现数据驱动且考虑细胞环境的mRNA设计	未明确说明模型在更广泛疾病模型中的适用性	优化mRNA密码子序列以提高mRNA翻译效率和治疗效果	mRNA密码子序列、流感血凝素mRNA、神经生长因子mRNA	机器学习	流感病毒感染、视网膜神经节细胞损伤	核糖体分析、深度生成模型	深度学习生成模型	序列数据、核糖体分析数据	小鼠模型研究	NA	NA	预测准确性、蛋白表达水平、中和抗体反应强度、神经保护效果	NA
37	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
38	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
39	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
40	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