深度学习在生物医药领域中的应用

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
401	2025-06-06	MSFHNet: a hybrid deep learning network for multi-scale spatiotemporal feature extraction of spatial cognitive EEG signals in BCI-VR systems 2025-Jun-05, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03386-y PMID:40471491	research paper	提出了一种名为MSFHNet的混合深度学习网络，用于在BCI-VR系统中提取空间认知EEG信号的多尺度时空特征	MSFHNet采用分层架构，时间模块使用多尺度扩张卷积捕捉动态EEG变化，空间模块集成通道-空间注意力机制建模通道间依赖和空间分布，通过跨堆叠模块进行深层融合优化特征提取	NA	提升BCI-VR系统中空间认知训练和评估的EEG信号表征能力	空间认知EEG信号	脑机接口	NA	EEG信号分析	MSFHNet（混合神经网络）	EEG信号	NA
402	2025-06-06	Physics-Assisted Machine Learning for the Simulation of the Slurry Drying in the Manufacturing Process of Battery Electrodes: A Hybrid Time-Dependent VGG16-DEM Model 2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.4c23103 PMID:40327815	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习与离散元方法的混合物理辅助机器学习模型，用于模拟锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程	提出了一种混合物理辅助机器学习模型，结合了深度学习与离散元方法，显著提高了模拟效率并保持了物理合理性	模型训练基于特定配方（96%活性材料和4%碳粘合剂），虽然展示了良好的泛化能力，但未测试更广泛配方范围的适用性	提高锂离子电池电极制造过程中浆料干燥模拟的效率和准确性	锂离子电池电极制造过程中的浆料干燥过程	机器学习	NA	深度学习（DL）、离散元方法（DEM）	VGG16-DEM混合模型	模拟数据	NA
403	2025-06-06	Advances in Machine Learning-Driven Flexible Strain Sensors: Challenges, Innovations, and Applications 2025-Jun-04, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c06453 PMID:40418062	综述	本文系统评估了柔性应变传感器的最新进展，重点探讨了机器学习在提升传感器性能中的关键作用	强调了机器学习特别是深度学习在提升柔性应变传感器稳定性、灵敏度和适应性方面的创新应用	传感器材料优化面临挑战，机器学习算法存在局限性、复杂环境下的噪声容忍度低以及模型可解释性有限	探讨机器学习驱动的柔性应变传感器的创新、挑战及应用	柔性应变传感器及其在健康监测、人机交互和智能家居中的应用	机器学习	NA	机器学习和深度学习	传统机器学习方法和深度学习	传感器数据	NA
404	2025-06-06	Trajectory-Ordered Objectives for Self-Supervised Representation Learning of Temporal Healthcare Data Using Transformers: Model Development and Evaluation Study 2025-Jun-04, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/68138 PMID:40465350	研究论文	该研究提出了一种名为TOO-BERT的基于Transformer的模型，通过整合新的轨迹顺序目标（TOO）来改进电子健康记录（EHR）序列的建模	引入了轨迹顺序目标（TOO）来增强模型对医疗事件间复杂时序依赖关系的理解，并通过条件选择过程进一步优化上下文理解和时序感知	研究仅评估了两种EHR数据集，可能在其他数据集上的泛化能力有待验证	改进电子健康记录（EHR）序列的建模，以更好地捕捉复杂的时序依赖关系	电子健康记录（EHR）数据	自然语言处理	心力衰竭、阿尔茨海默病	自监督学习、掩码语言建模（MLM）	Transformer、TOO-BERT	文本	MIMIC-IV数据集约1000万条医疗代码，MDC数据集约800万条医疗代码
405	2025-06-06	GONet: A Generalizable Deep Learning Model for Glaucoma Detection 2025-Jun-04, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3576688 PMID:40465450	research paper	介绍了一种名为GONet的深度学习模型，用于从彩色眼底照片中检测青光眼性视神经病变	GONet采用DINOv2预训练的自监督视觉变换器，并通过多源域策略进行微调，展现出较高的跨分布泛化能力	模型在不同种族、疾病群体和检查环境中的泛化能力仍有待进一步验证	开发一种能够自动检测青光眼性视神经病变的深度学习模型	青光眼性视神经病变患者	digital pathology	glaucoma	deep learning	vision transformers	image	超过119,000张彩色眼底照片，以及一个新的包含747张标记CFPs的数据集
406	2025-06-06	Early diagnosis model of mycosis fungoides and five inflammatory skin diseases based on multi-modal data-based convolutional neural network 2025-Jun-04, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf212 PMID:40465821	research paper	开发了一种基于多模态数据和卷积神经网络的AI模型，用于早期诊断蕈样肉芽肿和五种炎症性皮肤病	首次提出基于多模态信息（临床信息、临床图像和皮肤镜图像）的卷积神经网络模型，用于早期诊断蕈样肉芽肿和炎症性皮肤病	单中心回顾性研究，样本来源有限	构建AI辅助的早期诊断模型，提高蕈样肉芽肿和炎症性皮肤病的诊断准确性	蕈样肉芽肿（MF）和五种炎症性皮肤病患者	digital pathology	cutaneous T-cell lymphoma	deep learning	CNN (RegNetY-400MF)	multimodal data (clinical information, clinical images, dermoscopic images)	1157例患者（2452张临床图像和6550张皮肤镜图像）
407	2025-06-06	Screening and Risk Analysis of Atrial Fibrillation After Radiotherapy for Breast Cancer: Protocol for the Cross-Sectional Cohort Study "Watch Your Heart (WATCH)" 2025-Jun-04, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/67875 PMID:40466092	研究论文	该研究旨在评估乳腺癌放疗后心房颤动的发生率，并探讨心脏辐射暴露与心房颤动发生的关系	研究乳腺癌放疗后心房颤动的发生率及其与心脏辐射暴露的关系，填补了这一领域的空白	样本量较小（200名患者），且仅限于65岁以上的乳腺癌患者	评估乳腺癌放疗后心房颤动的发生率，并探讨心脏辐射暴露与心房颤动发生的关系	65岁以上、5年前接受过乳腺癌放疗且无心房颤动病史的患者	数字病理学	乳腺癌	心电图（ECG）、经胸超声心动图（TTE）、深度学习算法	深度学习算法	心电图数据、超声心动图数据、医疗记录	200名65岁以上的乳腺癌患者
408	2025-06-06	Deep learning-based cone-beam CT motion compensation with single-view temporal resolution 2025-Jun-04, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17911 PMID:40467957	research paper	提出了一种基于深度学习的锥束CT运动补偿方法（SAMoCo），用于处理周期性和非周期性运动	通过U-net-like网络预测位移矢量场（DVFs），无需门控策略，适用于任意运动模式	方法依赖于模拟的4D CBCT扫描数据，可能在实际应用中存在泛化性问题	提高锥束CT扫描在运动补偿中的时间分辨率，减少运动伪影	呼吸患者的4D CBCT扫描数据	digital pathology	lung cancer	4D CBCT扫描模拟	U-net-like network	image	4D临床CT扫描模拟的呼吸患者数据
409	2025-06-06	Development and validation of a deep learning-powered system for multi-version global alignment and proportion score to predict mechanical complications after adult degenerative scoliosis surgery 2025-Jun-04, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08995-7 PMID:40468028	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
410	2025-06-06	Unified deep learning framework for many-body quantum chemistry via Green's functions 2025-Jun-04, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00810-z PMID:40468046	研究论文	提出一个针对多体格林函数的深度学习框架，统一预测基态和激发态的电子性质，并提供对多电子关联效应的物理见解	通过从平均场特征学习多体微扰理论或耦合簇自能，图神经网络在预测单粒子和双粒子激发以及可从一个单粒子密度矩阵导出的量方面实现了竞争性性能	NA	解决大规模应用中量子多体方法的高计算成本问题，利用机器学习解决多电子问题	分子和材料的电子性质	机器学习	NA	图神经网络	GNN	量子化学数据	多个分子和纳米材料基准
411	2025-06-06	Latent space reconstruction for missing data problems in CT 2025-Jun-04, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17910 PMID:40468155	research paper	提出了一种基于深度学习的潜在空间重建（LSR）框架，用于校正CT图像中因数据缺失或损坏引起的伪影	首次提出利用生成神经网络的潜在空间进行迭代搜索，以匹配受损的投影数据，从而修复CT图像中的伪影	未提及该方法对于其他类型伪影的适用性及计算效率的具体数据	解决CT图像重建中因数据缺失或损坏导致的伪影问题	CT图像中的截断伪影和金属伪影	digital pathology	NA	deep learning	generative neural network	image	NA
412	2025-06-06	Deep Learning Based Models for CRISPR/Cas Off-Target Prediction 2025-Jun-04, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500122 PMID:40468633	综述	本文回顾了基于深度学习的CRISPR/Cas脱靶预测工具，评估了六种深度学习模型在公共数据集上的性能	强调将经过验证的脱靶位点数据集整合到模型训练中，提高了预测的鲁棒性，特别是在高度不平衡的数据集上	没有模型在所有场景中始终优于其他模型	改进CRISPR/Cas脱靶位点预测，确保更安全的基因组编辑应用	CRISPR/Cas脱靶位点预测工具	机器学习	NA	深度学习	CRISPR-Net, CRISPR-IP, R-CRISPR, CRISPR-M, CrisprDNT, Crispr-SGRU	序列数据	六个公共数据集和CRISPRoffT数据库中的验证数据
413	2025-06-06	Artificial intelligence in bone metastasis analysis: Current advancements, opportunities and challenges 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110372 PMID:40466242	综述	本文综述了人工智能在骨转移分析中的当前进展、机遇与挑战	总结了人工智能在骨转移分析中的最新技术，包括传统机器学习和现代深度学习架构如CNN和Transformer的应用	数据不平衡、过拟合风险、模型透明度不足以及临床转化面临的监管和验证障碍	探讨人工智能在骨转移分析中的应用及其潜力	骨转移（BM）	医学影像分析	癌症骨转移	CT、MRI、PET、SPECT和骨闪烁扫描	CNN、Transformer	医学影像	NA
414	2025-06-06	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	本文综述了基于机器学习的放射组学和深度学习在CT图像中表征肝脏恶性肿瘤的方法、成就、局限性和性能结果	综合评估了放射组学和深度学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用及性能比较	数据稀缺和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用	肝脏恶性肿瘤的CT图像	数字病理学	肝癌	CT成像、机器学习、深度学习	CNN	图像	49项研究（17项放射组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）
415	2025-06-06	Disruption of Hsp70.14-BAG2 Protein-Protein interactions using deep Learning-Driven peptide design and molecular simulations 2025-Jun-03, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110443 PMID:40466244	研究论文	本研究利用深度学习驱动的肽设计和分子模拟技术，破坏Hsp70.14与BAG2之间的蛋白质相互作用	结合深度学习肽筛选、分子对接、分子动力学模拟和MM-GBSA自由能分析的综合计算框架，用于识别能破坏Hsp70.14-BAG2相互作用的抗菌肽	需要进一步的体外验证和结构优化以支持其转化潜力	开发针对Hsp70.14-BAG2相互作用的治疗性肽	Hsp70.14和BAG2蛋白质相互作用	计算生物学	癌症	深度学习、分子对接、分子动力学模拟、MM-GBSA自由能分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	从公共数据库中筛选的抗菌肽候选物
416	2025-06-06	Chromatin Accessibility Dynamics and Transcriptional Regulatory Networks Underlying the Primary Nitrogen Response in Rice Roots 2025-Jun-03, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101392 PMID:40468596	研究论文	本研究通过时间序列ATAC-seq和RNA-seq分析，探索了水稻根系中初级氮响应（PNR）的动态调控机制	发现了OsLBD38和OsLBD39作为早期响应调控因子，以及OsbZIP23作为新型调控因子直接结合氮吸收/代谢基因启动子的新机制	研究仅关注了铵硝酸盐补给后两小时内的响应，未涵盖更长期的氮响应动态	阐明水稻根系初级氮响应的转录调控网络	两个水稻品种（珍汕97和日本晴）的根系	植物分子生物学	NA	ATAC-seq, RNA-seq	深度学习	基因组数据，转录组数据	两个水稻品种在不同时间点的根系样本
417	2025-06-06	Automated periodontal assessment in orthodontic patients: a dual CNN framework 2025-Jun-02, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06410-5 PMID:40455084	研究论文	本研究开发了基于卷积神经网络（CNN）的系统，用于在正畸患者的口内图像中诊断牙结石、牙菌斑、牙龈增生和牙龈炎症	采用双CNN框架（YOLOv8和混合U-Net + ResNet50模型）进行牙周评估，提供快速客观的牙周疾病诊断	最终诊断结论仍需依赖临床医生的专业知识和判断	开发自动牙周评估系统以辅助正畸患者的牙周诊断	正畸患者的口内图像	计算机视觉	牙周疾病	深度学习	YOLOv8, U-Net + ResNet50	图像	1000张正畸患者的侧位和正面口内图像
418	2025-06-06	Real-time multiple people gait recognition in the edge 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02351-x PMID:40456749	research paper	该研究探讨了在边缘设备上部署步态识别模型，以实现实时多目标处理，同时优化延迟和能耗	将步态识别模型部署问题视为多目标选择问题，同时优化延迟、能耗和准确性，并利用批处理和并发执行提高吞吐量	研究仅在NVIDIA Jetson Orin Nano和Jetson AGX Orin设备上进行实验，可能不适用于其他硬件平台	优化边缘设备上的步态识别模型，实现实时多目标处理	步态识别模型在边缘设备上的部署与优化	computer vision	NA	deep learning	CNN	video	42至188个同时处理的目标
419	2025-06-06	Single-molecule direct RNA sequencing reveals the shaping of epitranscriptome across multiple species 2025-Jun-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60447-4 PMID:40456740	研究论文	本研究开发了一种名为SingleMod的深度学习模型，用于从直接RNA测序数据中精确检测单个RNA分子上的m6A修饰	创新性地采用了多实例回归框架，利用定量NGS方法提供的广泛甲基化率标签，实现了对单个RNA分子m6A修饰的高精度预测	NA	全面表征m6A在转录组范围内的分布格局和生物发生机制	人类细胞系和八个不同物种的RNA分子	生物信息学	NA	直接RNA测序(DRS), 下一代测序(NGS)	深度学习模型(SingleMod), 多实例回归(MIR)	RNA测序数据	人类细胞系和八个不同物种的RNA分子
420	2025-06-06	Research on prediction algorithm of effluent quality and development of integrated control system for waste-water treatment 2025-Jun-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03612-5 PMID:40456765	研究论文	本研究提出了一种用于废水处理厂出水质量预测的深度学习算法及集成控制系统，旨在提高废水处理效率和资源利用率	结合QR-RF元学习器与CNN、LSTM和GRU的深度学习预测算法，以及能显著降低能耗的集成控制系统	研究仅在江苏某都市废水处理厂进行测试，未说明在其他地区或规模的适用性	开发高效废水处理预测算法和控制系统以应对水污染问题	废水处理厂的出水质量	机器学习	NA	深度学习	QR-RF, CNN, LSTM, GRU	废水处理数据	亚洲江苏省某都市废水处理厂的实际运行数据