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
4181	2025-11-09	Implications of waterfowl impoundments as a response to sea-level driven saltwater intrusion 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127567 PMID:41100935	研究论文	利用深度学习模型检测切萨皮克湾地区水禽蓄水池的分布及其对海平面上升背景下盐沼迁移的影响	首次使用高分辨率地形水深数据和卷积神经网络自动检测私人水禽蓄水池，并分析其与海平面上升导致的盐沼迁移路径的空间关系	缺乏私有蓄水池的公开记录数据，且小型土质围堤和茂密植被增加了卫星影像检测难度	评估水禽蓄水池在海平面上升导致的盐碱化背景下的分布特征及其生态影响	切萨皮克湾地区的水禽蓄水池	计算机视觉	NA	高分辨率地形水深测量	CNN	地形水深数据	检测到1684个蓄水池，总面积6.6平方公里（1627英亩）	NA	卷积神经网络	NA	NA
4182	2025-11-09	Modelling cultural ecosystem services of river landscapes in the Iberian Peninsula with deep learning and social media images 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127667 PMID:41109087	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习图像识别和机器学习建模的AI框架，用于评估伊比利亚半岛河流景观的文化生态系统服务	首次将深度学习图像分类与可解释的机器学习模型相结合，实现区域尺度河流景观文化生态系统服务的自动化评估和空间热点识别	依赖社交媒体图像数据，可能无法完全代表所有人群的景观偏好，且仅针对伊比利亚半岛区域	开发可转移、可复制的AI框架来评估河流景观的文化生态系统服务，支持保护规划	伊比利亚半岛的河流景观及其提供的文化生态系统服务	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习图像识别, 机器学习建模	CNN, XGBoost	图像	6911张Flickr图片	PyTorch/TensorFlow (基于ResNet实现推断)	ResNet-152	NA	NA
4183	2025-11-09	AI Applications in Depression Detection and Diagnosis: Bibliometric and Visual Analysis of Trends and Future Directions 2025-Oct-22, JMIR mental health IF:4.8Q1 DOI:10.2196/79293 PMID:41022381	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析方法，系统梳理2015-2024年人工智能在抑郁症检测与诊断领域的研究趋势和发展方向	首次对AI在抑郁症诊断领域的全球研究趋势进行系统性文献计量分析，揭示从传统机器学习向深度学习、多模态融合的关键转变	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录偏差；分析时间范围截止2024年，无法反映最新发展	分析人工智能在抑郁症检测与诊断领域的全球研究趋势、知识结构和前沿方向	2015-2024年间发表的2304篇相关学术文献	自然语言处理, 机器学习	抑郁症	文献计量分析, 共引分析	机器学习, 深度学习	文献元数据, 引文数据	2304篇学术论文	CiteSpace	NA	NA	NA
4184	2025-11-09	Shallow and ensemble deep randomized neural network for anomaly detection 2025-Oct-21, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108240 PMID:41202707	研究论文	提出一种用于异常检测的单类集成深度随机向量函数链接网络模型	融合深度学习和集成学习原理，在OC-RVFL基础上构建多层输出结构的OC-edRVFL模型	OC-RVFL的单隐藏层结构限制了其捕获复杂模式的能力	提升异常检测或单类分类任务的泛化能力和性能	异常检测算法模型	机器学习	NA	NA	RVFL, 集成深度学习	人工数据集, UCI数据集, NDC数据集, MNIST图像数据	最多500万样本的数据集	NA	随机向量函数链接网络(RVFL), 集成深度RVFL(edRVFL)	泛化误差上界	NA
4185	2025-11-09	Evaluating microplastics and antibiotics induced genotoxicity in marine mussels through deep learning-based processing images of comet assay 2025-Oct-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119295 PMID:41138450	研究论文	开发基于深度学习的彗星试验图像分析方法，用于评估微塑料和抗生素对海洋贻贝的基因毒性	首次将YOLOv8深度学习模型应用于彗星试验图像分析，实现高通量自动化DNA损伤评估	训练数据集规模有限（1453张训练图像），仅针对特定污染物组合进行研究	建立自动化高通量彗星试验分析方法，评估新兴污染物基因毒性	海洋贻贝鳃组织暴露于聚乙烯微塑料和磺胺甲恶唑的DNA损伤	计算机视觉	NA	彗星试验	YOLOv8	图像	1453张训练图像，364张验证图像，6749个人工标注彗星目标	NA	YOLOv8	准确率	NA
4186	2025-11-09	Deep learning approach for tooth numbering and restoration detection on pediatric periapical radiographs in mixed dentition 2025-Oct-11, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06542-8 PMID:41074996	研究论文	使用YOLOv8深度学习模型在混合牙列期儿童根尖片中实现牙齿编号和修复体检测	首次将YOLOv8模型应用于混合牙列期儿童根尖片的牙齿编号和修复体自动检测	NA	评估深度学习模型在混合牙列期根尖片中牙齿编号和修复体检测的效率	6-12岁混合牙列期儿童的根尖片	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	YOLOv8	医学影像	1,504张用于牙齿编号的根尖片，1,599张用于修复体检测的根尖片	Python	YOLOv8	准确率, 精确率, F1分数, 召回率, IoU, 混淆矩阵	NA
4187	2025-11-09	Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases 2025-Oct, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664 PMID:40902973	研究论文	本研究揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究激酶DCLK3的独特自调控机制和底物特异性	首次发现DCLK3通过自磷酸化其截短尾部实现与催化结构域的结合，揭示了不同于其旁系同源物DCLK1的调控机制，并鉴定Tau蛋白为其潜在底物	研究主要基于体外实验和计算预测，需要在体内模型中进一步验证DCLK3的功能和调控机制	阐明DCLK3激酶的自调控机制和底物特异性，为神经退行性疾病提供潜在治疗靶点	双皮质素样激酶3(DCLK3)及其与神经退行性疾病的关联	计算生物学	神经退行性疾病	质谱分析, 肽库筛选, 体外测定	深度学习模型	肽序列数据, 质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
4188	2025-11-09	Developing inhibitors of the guanosine triphosphate hydrolysis accelerating activity of Regulator of G protein Signaling-14 2025-Oct, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110611 PMID:40848973	研究论文	本研究开发了选择性非共价抑制RGS14 GTP酶加速活性的小分子抑制剂	首次发现可靶向RGS14浅表蛋白相互作用界面的非共价小分子抑制剂，并采用机器学习增强的分子对接技术指导配体优化	未明确说明化合物在疾病模型中的具体疗效验证	开发针对RGS14 GTP酶加速活性的选择性抑制剂	RGS14蛋白及其小分子抑制剂	计算药物设计	中枢神经系统疾病,代谢疾病	结构引导虚拟筛选,分子对接,深度学习评分,荧光检测,放射性GTP水解测定	深度学习	分子结构数据,生物活性数据	40多个第二代类似物	NA	NA	抑制活性,细胞毒性,药代动力学参数	NA
4189	2025-11-09	Accelerating myelin defect detection in neurodegenerative disorders: a human-in-the-loop deep learning approach with birefringence microscopy 2025-Oct, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.4.045007 PMID:41195092	研究论文	开发了一种人机协同深度学习方法，用于加速神经退行性疾病中髓鞘缺陷的检测	首次将人机协同循环与YOLOv8模型结合应用于双折射显微镜图像中的髓鞘缺陷检测	样本量相对较小（15名受试者），需要进一步验证在更大样本和更多疾病类型中的适用性	加速神经退行性疾病中髓鞘缺陷的检测和分析	人脑背外侧前额叶皮质组织样本	数字病理学	神经退行性疾病	RGB圆形交叉偏振双折射显微镜	YOLOv8	3D体积显微镜图像	15名受试者（5名对照，5名阿尔茨海默病，5名慢性创伤性脑病）的脑组织样本，包含5600个手动标注的髓鞘缺陷	NA	YOLOv8	mAP@50	能够处理高达300GB的完整3D体积图像
4190	2025-11-09	Advancing deep learning-based segmentation for multiple lung cancer lesions in real-world multicenter CT scans 2025-Aug-18, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00617-7 PMID:40826204	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化多实例肺癌症病灶分割方法，在真实世界多中心CT扫描中实现准确分割	开发了包含胸腔边界框提取、多实例病灶分割和新型多尺度级联分类器的三步流程，专门针对多病灶分割问题	研究基于回顾性数据，需要在前瞻性研究中进一步验证	开发能够准确分割肺癌症多病灶的自动化方法	肺癌症患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌症	CT扫描	深度学习	医学图像	1,081例CT扫描，包含5,322个标注病灶（训练集868例，测试集213例），外部验证集188例	NA	多尺度级联分类器	Dice相似系数, 病灶检测灵敏度	NA
4191	2025-11-09	Integrating computational pathology and multi-transcriptomics to characterize lung adenocarcinoma heterogeneity and prognostic modeling 2025-Aug-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002639 PMID:40474806	研究论文	本研究通过整合计算病理学和单细胞多组学分析，构建了一个多维框架来表征肺腺癌异质性并开发预后模型	首次将计算病理学特征与单细胞多组学数据系统整合，识别出与拷贝数变异相关的影像学特征和关键分子调控因子	主要基于回顾性生物信息学分析，缺乏前瞻性队列和实验研究验证，临床实用性需进一步确认	探索肺腺癌病理组织学特征与基因组不稳定性之间的关系，并开发预后预测模型	TCGA-LUAD数据集中的全切片图像和单细胞多组学数据	计算病理学	肺腺癌	单细胞多组学分析, 拷贝数变异分析, 基因共表达网络分析	CNN, 机器学习	全切片图像, 基因表达数据	TCGA-LUAD数据集	CellProfiler, inferCNV, hdWGCNA, CellChat, Monocle2	ResNet-50	生存预测准确性	NA
4192	2025-11-09	Cross-level Cross-Scale Inference and Imputation of Single-cell Spatial Proteomics 2025-Jul-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7108570/v1 PMID:40766228	研究论文	提出scProSpatial深度学习框架，从单细胞RNA测序数据推断和填补高保真单细胞空间蛋白质组学数据	开发首个统一的多模态多尺度深度学习框架，能够在缺乏共享转录组特征的情况下准确预测蛋白质空间丰度，将蛋白质覆盖度提升50倍	未明确说明模型在更广泛生物系统中的泛化能力限制	解决跨生物层级和尺度的分子驱动因子识别及其相互作用分析的挑战	单细胞空间蛋白质组学数据	计算生物学	转移性乳腺癌	scRNA-seq, 空间蛋白质组学	深度学习	单细胞RNA测序数据, 空间蛋白质组数据	NA	NA	NA	蛋白质空间丰度预测准确度, 分布外泛化能力	NA
4193	2025-11-09	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Jun-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.20.25329926 PMID:40585085	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	首次将3D剂量分布、器官分割和CT扫描数据结合到深度学习模型中，相比传统NTCP模型能更全面捕捉吞咽困难的复杂性	研究样本量相对有限（1484例），且为多中心回顾性研究	提高头颈癌患者放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	头颈癌放疗患者	数字病理学	头颈癌	放射治疗，CT扫描	CNN	3D剂量分布，器官分割，CT图像，患者临床数据	1484例头颈癌患者（多中心队列）	NA	Residual Network (ResNet)	AUC，校准曲线	NA
4194	2025-11-09	Health Misinformation Detection: Approaches, Challenges and Opportunities 2025 Jan-Dec, Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing DOI:10.1177/00469580251384784 PMID:41189452	文献综述	本文对健康虚假信息检测领域的研究进展、挑战与机遇进行了系统性综述	首次系统梳理了2016-2025年间健康虚假信息检测的研究现状，分析了检测方法的优势局限，并提出了跨学科合作、以人为本设计和伦理考量等未来发展路径	仅纳入英文全文研究，存在类别不平衡和标注标准不一致等数据质量问题	通过系统综述健康虚假信息检测方法，为开发有效的临床相关检测系统提供指导	100项关于健康虚假信息检测的研究文献	自然语言处理	NA	文献系统检索	机器学习,深度学习	文本数据	100项研究	NA	集成方法,基于嵌入的表示方法	准确率,可解释性	高计算成本
4195	2025-11-09	Optimization of house price evaluation model based on multi-source geographic big data and deep neural network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335722 PMID:41191568	研究论文	基于多源地理大数据和深度神经网络优化房价评估模型	提出融合注意力机制与空间特征提取的混合深度学习网络，并采用蝙蝠优化算法提升模型可解释性和准确性	未明确说明模型在其他房地产市场或经济环境下的泛化能力	优化房价预测模型的准确性、计算效率和可解释性	房地产价格数据	机器学习	NA	多源地理大数据分析	深度神经网络, 注意力机制	多源地理数据, 房价数据	NA	NA	混合深度学习网络, 空间特征提取网络	特征稳定性, 平均绝对误差(MAE), 收敛速度, 训练时间	NA
4196	2025-11-09	Football sports automatic judgment model based on improved YOLOv7 and RNN 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334158 PMID:41191562	研究论文	提出基于改进YOLOv7和RNN的足球运动自动判罚模型，用于运动视频场景的识别与分析	引入聚类算法和注意力机制改进YOLOv7目标检测，采用麻雀搜索算法优化RNN参数搜索	NA	提高运动视频场景识别的准确性和公平性，推动足球运动自动化发展	足球运动视频场景	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7, RNN	视频	NA	NA	改进YOLOv7, 循环神经网络	准确率, F1分数, 交并比, 召回率, AUC, R平方值	NA
4197	2025-11-09	Interpretable weakly-supervised learning through kernel density matrices: A digital pathology use case 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335826 PMID:41191610	研究论文	提出一种基于核密度矩阵的可解释弱监督学习框架WiSDoM，应用于数字病理图像分类	首次将核密度矩阵用于统一全监督和弱监督学习模式，提供可量化的解释性指标	NA	开发一种同时支持全监督和弱监督学习的可解释分类框架	数字病理图像中的组织切片	数字病理	前列腺癌	核密度矩阵，注意力机制，原型生成	深度学习	图像	NA	NA	局部-全局注意力机制，核空间采样	AUC	NA
4198	2025-11-09	Deep learning-based automated detection of supernumerary teeth in pediatric panoramic radiographs 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335845 PMID:41191613	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8的深度学习模型，用于在儿童全景X光片中自动检测和定位多生牙	首次将YOLOv8模型应用于儿童全景X光片中多生牙的自动检测和定位	验证样本量有限，分割模型的召回率较低，存在漏检情况	评估基于卷积神经网络的深度学习模型在儿童全景X光片中自动定位和分类多生牙的诊断准确性和临床适用性	儿童患者的多生牙	计算机视觉	口腔疾病	全景X光摄影	CNN	医学影像	2000张儿童全景X光片，其中140张用于标注（71张阳性，69张阴性），20张用于独立验证	YOLOv8	YOLOv8	精确率, 召回率, F1分数, McNemar检验	NA
4199	2025-11-08	FastKAN-DDD: A novel fast Kolmogorov-Arnold network-based approach for driver drowsiness detection optimized for TinyML deployment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332577 PMID:41191636	研究论文	提出一种基于快速Kolmogorov-Arnold网络的轻量级驾驶员疲劳检测模型FastKAN-DDD，专为TinyML部署优化	首次将FastKAN架构应用于驾驶员疲劳检测，采用基于径向基函数的可学习非线性激活函数，并通过后训练量化技术实现极致轻量化	仅使用单一数据集UTA-RLDD进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发适用于资源受限环境的实时驾驶员疲劳检测系统	驾驶员疲劳状态	机器学习	NA	TinyML, 后训练量化	FastKAN	图像	UTA-RLDD数据集	TensorFlow Lite Micro	FastKAN with RBF激活函数	准确率, 推理延迟, 内存占用	微控制器
4200	2025-11-09	Deep-learning-based automatic liver segmentation using computed tomography images in dogs 2025, Frontiers in veterinary science IF:2.6Q1 DOI:10.3389/fvets.2025.1681820 PMID:41195076	研究论文	开发基于3D U-Net的深度学习模型用于犬类腹部CT图像的肝脏自动分割	首次将深度学习应用于犬类肝脏CT图像分割，填补了兽医领域自动化分割的技术空白	样本量相对有限（221例），未明确说明模型在更广泛犬种和病理条件下的泛化能力	开发并验证用于犬类肝脏自动分割的深度学习模型	犬类腹部CT扫描图像	计算机视觉	肝脏疾病	计算机断层扫描（CT）	3D U-Net	医学影像（CT图像）	221例犬类腹部CT扫描（159例无肝脏肿块，62例有肝脏肿块）	NA	3D U-Net	Dice相似系数	NA