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
4261	2025-03-28	Sparse-View CT Joint Reconstruction Strategy with Sparse Sampling Encoding Layer 2025-Mar-25, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056354972250221012822 PMID:40143696	research paper	提出了一种基于稀疏采样编码层的稀疏视角CT联合重建策略，旨在自动搜索有效的稀疏采样方案并提高重建质量	开发了一种端到端的稀疏角度CT重建方法，通过采样编码层自动搜索稀疏采样方案，并结合了基于Radon域和图像域绘制的联合重建策略	方法仅针对特定的剂量约束进行稀疏采样方案的搜索，可能不适用于所有剂量约束条件	开发一种能够自动搜索高效稀疏采样方案并提高CT图像重建质量的端到端方法	稀疏角度CT图像重建	machine learning	NA	deep learning	neural network	CT图像	基于公共CT数据集进行的实验
4262	2025-03-28	Image segmentation and coverage estimation of deep-sea polymetallic nodules based on lightweight deep learning model 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89952-8 PMID:40128230	研究论文	本文提出了一种名为YOLOv7-PMN的轻量级深度学习模型，用于深海多金属结核的图像分割和覆盖率估计	模型采用MobileNetV3-Small轻量级特征提取框架，并集成多级Squeeze-and-Excitation注意力机制，提高了检测精度和推理速度，同时减少了模型大小	未明确提及具体局限性	实时、准确、高效地计算深海多金属结核的覆盖率参数	深海多金属结核	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv7-PMN（基于YOLOv7改进的轻量级模型）	海底视频数据	未明确提及具体样本数量
4263	2025-03-28	A deep learning-based hybrid method for PM2.5 prediction in central and western China 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95460-6 PMID:40128263	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的混合方法，用于预测中国中部和西部地区的PM2.5浓度	结合Transformer和LSTM架构，并通过粒子群优化（PSO）算法进行参数优化，利用LSTM的门控机制、Transformer的位置编码和自注意力机制以及PSO的优化能力，提升了PM预测的性能	未提及模型在其他地区或不同污染条件下的适用性	提高PM2.5预测的准确性和可靠性	中国中部和西部地区的PM2.5浓度数据	machine learning	NA	deep learning, PSO	Transformer, LSTM	时间序列数据	未明确提及样本数量，但涉及多个城市和不同时期的数据
4264	2025-03-28	Detection of cyber attacks in electric vehicle charging systems using a remaining useful life generative adversarial network 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92895-9 PMID:40128270	research paper	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的剩余使用寿命（RUL）方法，用于检测电动汽车充电系统中的网络攻击	利用GAN结合RUL方法预测网络攻击的剩余时间，为网络安全策略带来革命性变化	研究仅针对电动汽车充电设备（EVSE）在空闲和充电状态下的网络和主机攻击场景进行了测试	提高电动汽车充电系统的网络安全，减少网络攻击带来的经济和声誉损失	电动汽车充电设备（EVSE）及其网络攻击	machine learning	NA	GAN, GRU, LSTM, RNN, CNN, MLP	GAN-GRU, GAN-LSTM, GAN-RNN, GAN-CNN, GAN-MLP, GAN-Dense Layer	网络攻击数据	NA
4265	2025-03-28	Two-tier nature inspired optimization-driven ensemble of deep learning models for effective autism spectrum disorder diagnosis in disabled persons 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93802-y PMID:40128287	研究论文	提出了一种基于两层级元启发式优化驱动的深度学习集成模型，用于有效诊断残疾人士中的自闭症谱系障碍	结合改进的蝴蝶优化算法进行特征选择，并采用包含AE、LSTM和DBN的深度学习集成方法，以及基于布朗运动和定向突变方案的COA算法进行超参数调优	仅使用了ASD-Toddler和ASD-Adult两个数据集进行验证，样本来源和多样性可能存在局限	分析和诊断残疾人士中不同阶段的自闭症谱系障碍	自闭症谱系障碍患者（特别是残疾人士）	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习集成方法（AE、LSTM、DBN）	集成模型（AE+LSTM+DBN）	医学数据	ASD-Toddler和ASD-Adult数据集（具体数量未说明）
4266	2025-03-28	A deep learning model based on Mamba for automatic segmentation in cervical cancer brachytherapy 2025-Mar-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94431-1 PMID:40128537	研究论文	本研究开发并评估了一种基于Mamba框架的自动分割模型（AM-UNet），用于宫颈癌近距离放射治疗中高风险临床靶区（HRCTV）和风险器官（OARs）的快速精确勾画	提出了基于Mamba框架的AM-UNet模型，在宫颈癌近距离放射治疗中实现了自动分割，性能优于其他四种模型	研究样本量相对有限（179例患者），且仅基于CT扫描数据	开发自动分割模型以改进宫颈癌近距离放射治疗的临床工作流程	宫颈癌患者的HRCTV和OARs（膀胱、直肠和乙状结肠）	数字病理	宫颈癌	CT扫描	AM-UNet（基于Mamba框架的改进UNet）	医学影像（CT）	179名宫颈癌患者的694次CT扫描
4267	2025-03-28	Intelligent detection and grading diagnosis of fresh rib fractures based on deep learning 2025-Mar-24, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01641-0 PMID:40128676	research paper	本文开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分级新鲜肋骨骨折	提出了一种改进的基于YOLO的深度学习模型，用于肋骨骨折的检测和分级，其性能优于不同经验水平的胸外科医生	研究仅基于回顾性数据，且外部测试集样本量较小（50例）	提高新鲜肋骨骨折的诊断准确性和效率	383例肋骨骨折患者的胸部CT图像	digital pathology	rib fractures	deep learning	modified YOLO	CT images	383 patients (306 for training, 77 for internal testing, plus 50 from RibFrac dataset for external testing)
4268	2025-03-28	Constructing an artificial intelligence-assisted system for the assessment of gastroesophageal valve function based on the hill classification (with video) 2025-Mar-24, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02973-1 PMID:40128700	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，用于辅助内镜医师进行胃食管瓣膜功能的Hill分类评估	结合CNN和Transformer架构的预训练模型进行迁移学习，实现了胃食管瓣膜形态的自动Hill分类，并通过多终端部署实现实时分类	模型在外部测试集上的准确率略低于资深内镜医师，且仍存在误分类情况	开发AI辅助系统以提升胃食管交界处功能评估的效率和准确性	胃食管瓣膜(GEFV)的形态学分类	digital pathology	gastroesophageal reflux disease (GERD)	endoscopy	EfficientNet-Hill (结合CNN和Transformer)	image, video	1143张GEFV图像和17段胃镜视频
4269	2025-03-28	Establishment of a deep-learning-assisted recurrent nasopharyngeal carcinoma detecting simultaneous tactic (DARNDEST) with high cost-effectiveness based on magnetic resonance images: a multicenter study in an endemic area 2025-Mar-24, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00853-5 PMID:40128777	研究论文	本研究探讨了使用非增强磁共振图像（MRI）检测局部复发性鼻咽癌（rNPC）的可行性，并基于深度学习模型优化了随访的分层管理策略	开发了一种基于3D DenseNet或ResNet框架的深度学习模型，用于检测局部rNPC，并优化了一种名为DARNDEST的深度学习辅助策略，该策略在特定人群中叠加了T1WIC模型和T1_T2模型	研究未提及样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	研究目的是探讨使用非增强MRI检测局部rNPC的可行性，并优化随访管理策略	研究对象为局部复发性鼻咽癌（rNPC）患者	数字病理	鼻咽癌	MRI	3D DenseNet, ResNet	磁共振图像	假设队列为1000名患者
4270	2025-03-28	High-speed threat detection in 5G SDN with particle swarm optimizer integrated GRU-driven generative adversarial network 2025-Mar-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95011-z PMID:40122918	研究论文	本文提出了一种结合粒子群优化器和GRU驱动的生成对抗网络的高效深度学习模型，用于5G软件定义网络中的威胁检测	创新点在于将粒子群优化器(PSO)与GRU驱动的生成对抗网络(GAN)相结合，优化网络权重并生成合成攻击数据，从而提高检测性能	NA	开发高效的深度学习模型以提高5G SDN环境中的攻击检测性能和响应能力	5G软件定义网络(SDN)中的网络流量数据	机器学习	NA	深度学习	PSO-GRUGAN-IDS（结合PSO、GRU和GAN的入侵检测系统分类器）	网络流量数据	使用InSDN数据集进行评估
4271	2025-03-28	Deep-ProBind: binding protein prediction with transformer-based deep learning model 2025-Mar-22, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06101-8 PMID:40121399	研究论文	本文提出了一种名为Deep-ProBind的深度学习模型，用于预测蛋白质结合位点	结合了序列和结构信息，采用transformer和进化注意力机制，以及SHAP算法进行特征选择，显著提高了预测准确性	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发一个高精度的蛋白质结合位点预测工具	蛋白质结合位点	生物信息学	NA	BERT, PsePSSM-DWT, SHAP, DNN	transformer, Deep Neural Network	序列数据, 结构数据	基准数据集和独立样本集
4272	2025-03-28	Machine learning-based radiomics using MRI to differentiate early-stage Duchenne and Becker muscular dystrophy in children 2025-Mar-22, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08538-7 PMID:40121488	研究论文	本研究利用MRI T2加权Dixon序列的放射组学特征，开发了一种机器学习分类模型，以提高早期杜氏肌营养不良症（DMD）和贝克肌营养不良症（BMD）的鉴别准确率	结合放射组学和机器学习方法，首次在早期阶段有效区分DMD和BMD	样本量相对较小（62例患者），且为回顾性研究	开发一种基于MRI和机器学习的早期DMD和BMD鉴别诊断工具	36-60月龄的肌营养不良症患儿（41例DMD，21例BMD）	数字病理学	肌营养不良症	MRI T2加权Dixon序列	机器学习算法（未指定具体模型）	MRI图像	62例患者（41例DMD，21例BMD）
4273	2025-03-28	Deformable image registration with strategic integration pyramid framework for brain MRI 2025-Mar-21, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110386 PMID:40122188	research paper	提出了一种基于金字塔结构的战略集成配准网络，用于脑部MRI的可变形图像配准	设计了一个CNN编码器和Transformer解码器，高效提取和增强全局与局部特征，并在金字塔结构的最低尺度引入渐进优化迭代以减少误差积累	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提高脑部MRI图像配准的准确性和鲁棒性	脑部MRI图像	digital pathology	NA	deep learning-based deformable registration	CNN, Transformer	image	多个脑部MRI数据集（未提及具体数量）
4274	2025-03-28	Global research trends and hotspots on imaging of bladder cancer: A bibliometric and visual analysis from 1981 to 2023 2025-Mar-21, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041907 PMID:40128048	研究论文	对1981年至2023年间膀胱癌影像学领域的文献进行全面的文献计量分析，揭示全球研究热点和未来趋势	首次对膀胱癌影像学领域进行文献计量分析，识别出最新的研究热点如'放射组学'、'深度学习'和'多参数MRI'	仅基于Web of Science Core Collection的数据，可能未涵盖所有相关文献	分析膀胱癌影像学领域的研究趋势和热点	4462篇关于膀胱癌影像学的文献	数字病理学	膀胱癌	文献计量分析工具VOSviewer, Bibliometrix, Citespace	NA	文献数据	4462篇文章
4275	2025-03-28	Identifying research activity on brain ultrasonography in craniocerebral diseases by bibliometric and visualized analysis of a 20-year journey of global publications 2025-Mar-21, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041927 PMID:40128044	研究论文	通过文献计量和可视化分析方法，研究过去20年全球关于脑超声在颅脑疾病中应用的研究趋势和未来方向	使用VOSviewer和CiteSpace工具对全球范围内的脑超声研究进行量化与可视化分析，揭示了核心国家、机构、作者及研究趋势	研究仅基于Web of Science数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	探讨脑超声在颅脑疾病中的应用趋势及未来研究方向	2004年至2024年间发表的关于脑超声的1251篇文献	医学影像	颅脑疾病	脑超声	NA	文献数据	1251篇文献，涉及5655位作者、1619家机构和84个国家/地区
4276	2025-03-28	Regulatory Plasticity of the Human Genome 2025-Mar-05, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf050 PMID:40056383	研究论文	该研究利用深度学习模型分析人类基因组中的调控元件动态变化，揭示了增强子在不同细胞类型间的重新利用及其在神经认知进化中的高可塑性	首次通过三种进化路径模拟（人-黑猩猩替换、现代人群变异、随机突变）系统量化增强子动态变化，发现神经发育基因旁侧增强子具有跨路径的高周转率特征	研究仅关注增强子区域，未涉及其他调控元件如启动子的动态变化；深度学习模型的可解释性存在局限	揭示人类基因组调控元件的进化可塑性及其在环境适应中的作用机制	人类基因组非编码调控区域（特别是增强子）	基因组学	NA	深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	基因组突变数据	全基因组范围分析（约6%基因组区域显示增强子周转）
4277	2025-03-26	Relational similarity-based graph contrastive learning for DTI prediction 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf122 PMID:40127181	研究论文	提出了一种基于关系相似性的图对比学习方法（RSGCL-DTI），用于提高药物-靶标相互作用（DTI）预测的准确性	结合药物和蛋白质的结构特征与关系特征，通过图对比学习提取关系特征，增强特征表示能力	未明确提及具体局限性	提高药物-靶标相互作用预测的准确性，以促进药物再利用	药物和靶标蛋白质	机器学习	NA	图对比学习	GNN, CNN, D-MPNN	图数据	四个基准数据集
4278	2025-03-28	DS-MVP: identifying disease-specific pathogenicity of missense variants by pre-training representation 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf119 PMID:40127180	研究论文	提出了一种名为DS-MVP的方法，用于预测人类基因组中错义变异与特定疾病相关的致病性	DS-MVP通过预训练深度学习模型学习错义变异的丰富表示，并针对特定疾病进行微调，优于现有最先进方法	未明确提及具体局限性	提高错义变异致病性预测的准确性，以改善疾病诊断和推进临床研究	人类基因组中的错义变异	机器学习	NA	深度学习预训练和XGBoost微调	深度学习模型和XGBoost	基因组数据	NA
4279	2025-03-28	PCLSurv: a prototypical contrastive learning-based multi-omics data integration model for cancer survival prediction 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf124 PMID:40127182	研究论文	介绍了一种名为PCLSurv的创新深度学习框架，用于基于多组学数据的癌症生存预测	结合了自编码器和样本级对比学习来提取组学特异性特征，并通过原型对比学习增强模型捕捉高级语义关系的能力	NA	提高癌症生存预测的准确性	多组学癌症数据	机器学习	癌症	多组学数据整合	深度学习框架（PCLSurv）	多组学数据	11个癌症数据集
4280	2025-03-28	MethPriorGCN: a deep learning tool for inferring DNA methylation prior knowledge and guiding personalized medicine 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf131 PMID:40131311	研究论文	提出了一种名为MethPriorGCN的深度学习工具，用于推断DNA甲基化先验知识并指导个性化医疗	通过整合层注意力机制和特征加权机制，MethPriorGCN不仅识别了可靠的甲基化数字生物标志物，还实现了卓越的疾病亚型分类准确性	NA	系统挖掘已知DNA甲基化与疾病关联中的可靠甲基化先验知识，并开发用于精准医疗应用的稳健计算方法	DNA甲基化与人类疾病的关联	机器学习	NA	DNA甲基化分析	GCN	甲基化数据	NA