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
4201	2025-11-08	JUHCCR-v1: a database for hand-drawn electrical and electronics circuit component recognition 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22404-5 PMID:41188314	研究论文	开发了一个用于手绘电路元件识别的数据库JUHCCR-v1，并提出了基于加权集成和注意力机制的分类方法	创建了首个公开的手绘电路元件识别数据集，包含原始数据和合成增强数据，并提出了基于卷积块注意力模块和DenseNet-121的集成识别方法	数据集仅包含20种常见电路元件，可能无法覆盖所有电路设计场景	解决手绘电路图中电子元件自动识别的挑战性问题	手绘电路图中的电气和电子元件符号	计算机视觉	NA	数据增强技术	CNN, 集成学习	图像	包含20种不同手绘电路元件的原始数据集及合成增强数据集	未明确说明	DenseNet-121, 卷积块注意力模块	准确率	NA
4202	2025-11-08	Leveraging fundus images for on device eye disease diagnosis with AI powered lightweight software hardware framework 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20990-y PMID:41188316	研究论文	提出一种集成边缘AI的软硬件框架，使用改进的EfficientNetB0模型和空间注意力CNN块，通过眼底图像快速准确诊断八种眼部疾病	将EfficientNet-B0作为特征提取器与ImageNet预训练模型结合构建新型混合流程，并针对低成本硬件优化模型架构	未明确说明模型在临床环境中的实际验证效果和泛化能力	开发智能、低延迟、成本效益高的眼部疾病诊断设备，用于资源有限地区	八种眼部疾病	计算机视觉	眼部疾病	眼底成像	CNN	图像	13,300张眼底图像（包含公开数据集和私立医院图像）	TensorFlow, TensorFlow Lite	EfficientNetB0, UNet, DenseNet169	准确率	树莓派5平台
4203	2025-11-08	Web based AI-driven framework combining multi-modal data with CNN and LLM for Parkinson's disease diagnosis 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22448-7 PMID:41188323	研究论文	提出一种结合多模态数据和AI技术的网络框架，用于帕金森病的诊断和个性化报告生成	首次将多模态数据融合、深度学习分类和生成式语言建模集成到统一的诊断框架中，并开发了基于云的实时交互界面	研究基于PPMI数据集，样本量有限，需要进一步的外部验证	提高帕金森病诊断的准确性和临床实用性	帕金森病患者的多模态医学数据	医学人工智能	帕金森病	多模态数据融合，特征工程，数据增强	CNN, LLM	MRI图像，SPECT图像，脑脊液生物标志物，临床评估数据	PPMI数据集中的样本（具体数量未明确说明）	TensorFlow/PyTorch（未明确指定）	1D-CNN, Mini ChatGPT-4.0	准确率，自定义语义对齐评分（0.0-5.0）	基于云的部署架构
4204	2025-11-08	A deep hybrid inception network model with entropy based attention for automated iron ore image characterization 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22441-0 PMID:41188341	研究论文	开发一种基于深度混合Inception网络和熵注意力机制的自动化铁矿石图像表征模型	提出结合多种预训练模型的混合Inception拓扑结构，引入注意力通道增强特征提取能力，通过编码器通道实现特征降维以提升模型泛化能力	仅使用来自印度东部Singhbhum Craton矿区的铁矿石图像数据，模型在其他地理区域铁矿石的适用性需要进一步验证	开发用于铁矿石自动分级表征的鲁棒通用模型	四种不同品级的铁矿石反射光显微镜图像	计算机视觉	NA	反射光显微镜成像	深度学习,CNN	图像	来自印度东部Singhbhum Craton多个矿区的铁矿石图像数据集	NA	MobileNetV2,InceptionV3,Xception,混合Inception拓扑	分类准确率	NA
4205	2025-11-08	Variational quantum enhanced deep transfer learning for small underwater aqua species image classification 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22524-y PMID:41188344	研究论文	提出一种轻量变分量子增强深度迁移学习框架，用于小型水下养殖物种图像分类	将预训练经典卷积神经网络与变分量子电路结合的混合深度迁移学习模型，利用量子特征提取技术提升特征表示和分类效率	NA	解决水下图像分类中因能见度差、光照变化、遮挡等因素导致的图像失真问题，并降低传统深度学习模型的高计算复杂度	小型水产养殖物种	计算机视觉	NA	量子特征提取	CNN, 变分量子电路	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络与变分量子电路混合架构	分类准确率	NA
4206	2025-11-08	Advanced phenotyping features utilizing deep learning techniques for automated analysis of stomatal guard cell orientation 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22412-5 PMID:41188350	研究论文	提出一种基于YOLOv8深度学习模型的自动化高通量方法，用于精确分析气孔保卫细胞方向和新型表型特征	引入气孔角度作为新型表型特征，并提出基于保卫细胞和气孔孔道面积计算的新开度比率指标	NA	开发自动化气孔特征分析方法以提升植物表型研究的效率和精度	植物气孔保卫细胞	计算机视觉	NA	深度学习，高分辨率成像	YOLOv8	高分辨率图像	NA	YOLOv8	YOLOv8	NA	NA
4207	2025-11-08	Deep learning based personalized tourism recommendation for behavior analysis and route optimization 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22592-0 PMID:41188382	研究论文	提出一种基于深度学习的个性化旅游推荐框架，用于行为分析和路线优化	包含三个领域特定创新：遗产感知图神经网络、文化时空变换器和遗产自适应迁移强化学习	NA	提升文化遗产旅游的个性化体验并支持可持续站点管理	文化遗产旅游游客	自然语言处理,机器学习	NA	深度学习	GNN,Transformer,强化学习	时空数据,行为数据	NA	NA	图神经网络,Transformer	行为预测准确率,路线优化时间,推荐相关性	NA
4208	2025-11-08	An interpretable crop leaf disease and pest identification model based on prototypical part network and contrastive learning 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22521-1 PMID:41188383	研究论文	提出基于原型部分网络和对比学习的可解释作物叶片病虫害识别模型CPNet	结合原型部分网络和对比学习，通过计算卷积特征图与可学习潜在原型特征表示的相似度来识别关键决策区域，提供内在可解释性	作物叶片病虫害图像数据资源有限	开发可解释的作物叶片病虫害识别方法	作物叶片病虫害图像	计算机视觉	作物病虫害	深度学习	原型部分网络, 对比学习	图像	四个公开数据集	NA	CPNet	NA	NA
4209	2025-11-08	Empowering people with intellectual disabilities using integrated deep learning architecture driven enhanced text-based emotion classification 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22525-x PMID:41188388	研究论文	提出一种基于混合深度学习模型的智能文本情感识别方法，用于帮助智力障碍人士改善沟通	提出IERT-HDLMWEP模型，整合Word2Vec词向量、TF-DF权重和词性特征，并采用卷积神经网络与双向门控循环单元加注意力机制的混合架构	NA	开发基于深度学习的准确文本情感识别系统以支持残障人士沟通	文本数据中的情感识别	自然语言处理	智力障碍	文本情感分析	CNN, BiGRU	文本	NA	NA	C-BiG-A（CNN+BiGRU+Attention）	NA	NA
4210	2025-11-08	Machine learning approaches for enhanced estimation of reference evapotranspiration (ETo): a comparative evaluation 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23166-w PMID:41188446	研究论文	本研究比较评估静态机器学习模型在参考蒸散量估算中的性能，为数据稀缺地区提供实用解决方案	创新性地应用静态机器学习模型并通过时间依赖性分析进行验证，探索从全特征到单变量输入的多种场景	仅评估了三种静态机器学习模型，未包含深度学习方法或其他先进模型的比较	开发在数据稀缺环境下准确估算参考蒸散量的实用方法	参考蒸散量(ET₀)的日估算值	机器学习	NA	机器学习建模	KNN, DT, RF	气象数据	NA	NA	K-近邻算法, 决策树, 随机森林	均方根误差, 决定系数	NA
4211	2025-11-08	Deep segmentation of 3+1D radar point cloud for real-time roadside traffic user detection 2025-Nov-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23019-6 PMID:41188458	研究论文	提出一种基于深度学习的3+1D雷达点云实时分割方法，用于路边交通参与者检测	首次将深度学习方法应用于3+1D雷达点云分割，能够检测传统方法容易漏检的单点目标	NA	开发实时路边交通参与者检测系统以提升智能城市道路安全	路边交通参与者（包括易受伤害的道路使用者）	计算机视觉	NA	雷达点云处理	深度神经网络	3+1D雷达点云数据	RoadsideRadar数据集（具体数量未在摘要中说明）	PyTorch（基于代码仓库推断）	NA	F1-macro score, mAP, IoU, 帧率	Nvidia Jetson AGX Orin边缘设备
4212	2025-11-08	Development and validation of a clinical wearable deep learning based continuous inhospital deterioration prediction model 2025-Nov-03, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-65219-8 PMID:41184270	研究论文	开发并验证基于临床可穿戴设备的深度学习模型，用于连续监测住院患者病情恶化风险	首次将临床级可穿戴设备与循环神经网络结合，实现连续监测并提前17小时预测病情恶化	样本量相对有限（888例住院患者访问，135个结局事件），验证集规模较小	开发连续监测系统以早期识别住院患者病情恶化风险	成年非ICU住院患者	机器学习	住院患者病情恶化	连续生命体征监测	RNN	连续生命体征数据和人口统计学数据	888例成年非ICU住院患者访问，包含135个临床结局事件	NA	循环神经网络	AUC, 精确召回曲线下面积, 准确率	NA
4213	2025-11-05	Deep learning technique for plant disease classification and pest detection and model explainability elevating agricultural sustainability 2025-Nov-03, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-07377-x PMID:41184784	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4214	2025-11-08	ProGraphTrans: multimodal dynamic collaborative framework for protein representation learning 2025-Nov-03, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02432-3 PMID:41184947	研究论文	提出ProGraphTrans多模态动态协作框架用于蛋白质表示学习	构建动态注意力多模态融合机制，探索结构信息在多模态特征交互中的引导机制	NA	提高蛋白质表示学习在下游功能预测中的准确性	蛋白质序列、结构和化学特征	机器学习	NA	多模态深度学习	CNN	序列数据, 结构数据	NA	NA	多尺度卷积神经网络	多种指标	NA
4215	2025-11-08	Longitudinal change of idiopathic inflammatory myopathy-associated interstitial lung disease on high-resolution computed tomography, a prospective cohort study 2025-Nov-03, BMC pulmonary medicine IF:2.6Q2 DOI:10.1186/s12890-025-03962-w PMID:41184994	研究论文	本研究通过前瞻性队列分析探讨了特发性炎症性肌病相关间质性肺病在高分辨率CT上的纵向变化特征	首次使用深度学习算法量化HRCT间质病变，并系统比较了不同抗体亚型（抗MDA5阳性皮肌炎与抗合成酶综合征）在快速进展期和缓慢进展期的影像演变差异	研究为单中心前瞻性队列，样本代表性可能受限，且未涉及分子机制层面的深入探讨	探究IIM-ILD的影像学纵向演变规律及预后影响因素	514例IIM-ILD患者（女性367例，中位年龄54岁）	数字病理	间质性肺病	高分辨率CT，深度学习算法，肺功能测试，血清生物标志物，动脉血气分析	深度学习	医学影像（HRCT），临床参数	514例患者（2016-2022年）	NA	NA	OR，HR，95% CI	NA
4216	2025-11-08	Accurate structure-activity relationship prediction of antioxidant peptides using a multimodal deep learning framework 2025-Nov-03, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01102-4 PMID:41185073	研究论文	开发用于抗氧化肽结构-活性关系预测的多模态深度学习框架	整合6种序列结构表征与堆叠集成神经架构（CNN、BiLSTM、Transformer）的多模态深度学习框架	NA	提高抗氧化肽结构-活性关系预测的准确性和鲁棒性	抗氧化肽（AOPs）	自然语言处理	氧化应激相关疾病	定量结构-活性关系（QSAR）	CNN, BiLSTM, Transformer, 生成模型	序列数据	604个高置信度AOPs	NA	堆叠集成神经网络	准确率, AUROC, AUPRC, MCC	NA
4217	2025-11-08	A Multimodel-Based Screening Framework for C-19 Using Deep Learning-Inspired Data Fusion 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3400878 PMID:38923476	研究论文	提出一种基于深度学习的多模态筛查框架，通过数据融合提升COVID-19筛查效果	提出变分编码器(VEN)设计结合YoLo识别感兴趣区域测量皮肤温度，采用多数据融合模型整合电子记录与可穿戴传感器数据，并引入数据缩减机制和条件概率方法优化特征权重	仅使用实验室数据集进行验证，未在真实临床环境中充分测试	开发适用于轻量级环境的高效COVID-19远程筛查框架	SARS-CoV和COVID-19疑似患者	数字病理	COVID-19	可穿戴传感器监测，热成像技术	YoLo, 变分编码器(VEN), 数据融合模型	热成像数据，可穿戴传感器数据，电子健康记录	实验室数据集（具体数量未提及）	NA	YoLo, 变分编码器(VEN)	精确度	轻量级计算环境，边缘计算框架
4218	2025-11-08	GIAE-DTI: Predicting Drug-Target Interactions Based on Heterogeneous Network and GIN-Based Graph Autoencoder 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3458794 PMID:39259623	研究论文	提出基于异质网络和图同构网络图自编码器的药物-靶点相互作用预测框架GIAE-DTI	融合跨模态相似性构建异质网络，采用图同构网络图自编码器进行特征提取，通过双解码器实现自监督学习	未明确说明模型对未知药物或靶点的泛化能力及计算复杂度分析	提升药物-靶点相互作用预测准确性以促进药物发现和重定位	药物、蛋白质靶点及其相互作用关系	机器学习	精神疾病	异质网络分析, 图神经网络	图自编码器, 深度神经网络	网络数据, 生物医学关系数据	基准数据集（具体规模未明确说明），案例研究涉及4个5-羟色胺受体相关靶点和5种精神疾病相关药物	NA	图同构网络, 深度神经网络	AUC, AUPR	NA
4219	2025-11-08	Hierarchical Graph Representation Learning With Multi-Granularity Features for Anti-Cancer Drug Response Prediction 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3492806 PMID:39504283	研究论文	提出一种分层图表示学习算法HLMG，通过多粒度特征预测抗癌药物反应	结合细胞系和药物的多粒度特征（基因表达/通路亚结构、分子指纹/亚结构），在异质图中通过图卷积网络聚合多级邻居特征	NA	准确预测患者对抗癌药物的反应，指导治疗决策并改善癌症预后	癌细胞系和抗癌药物	机器学习	癌症	基因表达分析、药物筛选数据	图卷积网络	基因组数据、药物结构数据	GDSC和CCLE数据库中的细胞系和药物数据	NA	图卷积网络	NA	NA
4220	2025-11-08	MHAN-DTA: A Multiscale Hybrid Attention Network for Drug-Target Affinity Prediction 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3518619 PMID:40030699	研究论文	提出一种多尺度混合注意力网络MHAN-DTA用于药物-靶点亲和力预测	开发了基于自注意力机制的靶点特征聚合提取模块，并引入跨模态融合和跨实体交互模块挖掘结合位点的多尺度分子内和分子间特征	NA	改进药物-靶点亲和力预测性能	药物-靶点复合物	机器学习	NA	深度学习	注意力网络	分子结构数据	四个基准测试集（一个内部和三个外部数据集）	NA	多尺度混合注意力网络	NA	NA