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
4321	2025-10-06	Seasonal disparities in green exposure under the 15-minute city framework: a case study of Xi'an, China 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13757-y PMID:40750666	研究论文	本研究在15分钟城市框架下评估西安市季节性绿地暴露不平等现象	首次在15分钟城市框架下结合人类移动性分析季节性绿地暴露不平等，并整合绿视率指数、空间统计方法和深度学习技术	研究仅针对单一城市案例，缺乏多城市对比验证	评估15分钟城市框架下季节性绿地暴露不平等及其与房价的关系	西安市不同距离生活圈内的绿地暴露和房价数据	城市环境分析	NA	绿视率指数、空间统计方法、深度学习	深度学习模型	城市房价大数据、空间数据	西安市全域范围数据	NA	NA	空间自相关分析	NA
4322	2025-10-06	PGBTR: a powerful and general method for inferring bacterial transcriptional regulatory networks 2025-Aug-01, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11863-9 PMID:40750847	研究论文	提出一种名为PGBTR的强大通用计算方法，用于推断细菌转录调控网络	结合概率分布与图距离的输入生成方法PDGD和卷积神经网络模型CNNBTR，在细菌TRN推断中表现出优越性能和稳定性	NA	开发计算框架预测细菌转录调控网络	大肠杆菌和枯草芽孢杆菌	机器学习	NA	基因表达数据分析	CNN	基因表达数据和基因组信息	NA	NA	CNN	AUROC, AUPR, F1-score	NA
4323	2025-10-06	Deep learning-based super-resolution US radiomics to differentiate testicular seminoma and non-seminoma: an international multicenter study 2025-Aug-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02045-y PMID:40750949	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的超分辨率超声影像组学模型，用于区分睾丸精原细胞瘤和非精原细胞瘤	首次将深度学习超分辨率重建技术应用于超声影像组学分析，并通过国际多中心验证证明了其在睾丸生殖细胞肿瘤亚型鉴别中的优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限	提高睾丸生殖细胞肿瘤亚型术前鉴别的准确性	睾丸生殖细胞肿瘤患者	医学影像分析	睾丸癌	超声成像，影像组学分析	深度学习	超声图像	486例男性患者（训练集338例，国内验证集92例，国际验证集59例）	NA	超分辨率重建算法	AUC	NA
4324	2025-10-06	Performance validation of deep-learning-based approach in stool examination 2025-Aug-01, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-025-06878-w PMID:40751198	研究论文	本研究评估了基于深度学习的方法在肠道寄生虫识别中的性能，并与人类专家进行比较	首次系统比较多种先进深度学习模型在肠道寄生虫识别中的表现，包括YOLO系列、ResNet-50和DINOv2等模型	研究中使用的样本来源和数量未明确说明，可能影响结果的泛化能力	验证深度学习方法在粪便检查中识别肠道寄生虫的性能	人类肠道寄生虫（蠕虫和原虫）	计算机视觉	肠道寄生虫感染	福尔马林-乙酸乙酯离心技术（FECT），Merthiolate-iodine-formalin（MIF）技术	CNN, Transformer	图像	NA	CIRA CORE平台	YOLOv4-tiny, YOLOv7-tiny, YOLOv8-m, ResNet-50, DINOv2-base, DINOv2-small, DINOv2-large	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUROC, AUPR, Cohen's Kappa	NA
4325	2025-10-06	Integrating Generative Pretrained Transformer and Genetic Algorithms for Efficient and Diverse Molecular Generation 2025-Aug, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.70005 PMID:40762910	研究论文	提出一种结合生成预训练变换器和遗传算法的分子生成模型CCMol，用于高效生成多样化候选药物分子	首次将GPT的生成能力与遗传算法的优化机制相结合，在保持高性能的同时提高模型可解释性	仅针对三种疾病相关蛋白进行了验证，需要更广泛的靶点验证	开发高效且多样化的分子生成方法以加速药物发现过程	针对GLP1、WRN和JAK2三种疾病相关蛋白的候选药物分子	计算机辅助药物设计	多种疾病（涉及GLP1、WRN、JAK2相关疾病）	基于结构的药物设计，包含配体和蛋白质一级结构	GPT, 遗传算法	分子结构数据，蛋白质序列数据	针对三种疾病相关蛋白的分子生成	NA	生成预训练变换器(GPT)	结构多样性，药物相关性质指标	NA
4326	2025-10-06	Explainable machine learning for predicting ICU mortality in myocardial infarction patients using pseudo-dynamic data 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13299-3 PMID:40739438	研究论文	开发可解释的伪动态机器学习框架用于预测心肌梗死患者ICU死亡率	提出结合时间序列电子健康记录和SHAP值时间分辨解释性的预测框架，在多个预测时间窗口保持稳定性能	使用回顾性数据，可能存在选择偏倚；仅基于美国ICU数据库	开发可解释的机器学习模型预测心肌梗死患者ICU死亡率	ICU心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	XGBoost, 深度学习	时间序列临床数据	来自eICU和MIMIC-IV数据库的两个回顾性队列	XGBoost	XMI-ICU	AUROC, 平衡准确率	NA
4327	2025-10-06	An efficient fusion detector for road defect detection 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01399-z PMID:40744951	研究论文	提出一种结合空间深度卷积与瓶颈变换器的SCB-AF-Detector，用于复杂背景下道路图像的多尺度细微缺陷检测	集成SPD-Conv结构与瓶颈变换器的SCB-Darknet53主干网络，以及渐进式特征金字塔网络的多层次特征融合方法	仅在伊朗道路病害数据集上进行验证，未提及其他数据集或实际场景的泛化能力	解决复杂背景下道路图像中多尺度细微缺陷的检测难题	道路图像中的多尺度细微缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	25000张道路图像	NA	SCB-Darknet53, 渐进式特征金字塔网络	精确率, 召回率, mAP	NA
4328	2025-10-06	Image dehazing algorithm based on deep transfer learning and local mean adaptation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13613-z PMID:40745205	研究论文	提出一种基于深度迁移学习和局部均值适应的图像去雾算法	结合深度迁移学习的大气光估计和局部均值适应的透射率图估计，同时集成图像增强和降噪模块	NA	解决图像去雾中亮区失真和噪声抑制能力弱的问题	雾霾图像	计算机视觉	NA	图像去雾技术	深度学习	图像	四个数据集：自建合成雾霾数据集、SOTS（户外）数据集、NH-HAZE数据集和O-HAZE数据集	NA	基于深度迁移学习的大气光估计模块、局部均值适应的透射率图估计模块、无雾图像重建模块、图像增强模块、降噪模块	PSNR, SSIM	NA
4329	2025-10-06	Multi-heat keypoint incorporation in deep learning model to tropical cyclone centering and intensity classifying from geostationary satellite images 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12733-w PMID:40745273	研究论文	提出一种结合多头关键点设计和空间注意力机制的多任务深度学习模型，用于从静止卫星图像中定位热带气旋中心和分类强度	提出多头关键点设计(MHKD)与空间注意力机制(SAM)相结合的新架构，并采用基于欧几里得距离的新损失函数优化热图中心定位	热带气旋云模式的非线性复杂性导致不同等级间的区分困难，特别是在TD到TS、TS到STS的过渡阶段	改进热带气旋中心定位和强度分类的准确性	热带气旋(TC)	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习,注意力机制	卫星图像	2015-2023年西北太平洋区域日本Himawari 8/9静止卫星数据和WMO RSMC东京台风中心最佳路径数据	NA	编码器-解码器,多头注意力网络	准确率,平均误差	NA
4330	2025-10-06	Impact of large language models and vision deep learning models in predicting neoadjuvant rectal score for rectal cancer treated with neoadjuvant chemoradiation 2025-Jul-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01844-5 PMID:40745280	研究论文	本研究探索使用大语言模型和计算机视觉模型预测直肠癌新辅助放化疗后新辅助直肠评分	首次结合大语言模型处理放射学报告和卷积神经网络处理CT扫描来预测NAR评分	样本量较小（仅160例CT扫描），未提供具体模型架构细节	开发深度学习模型准确预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗后的NAR评分	局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗数据	计算机视觉,自然语言处理	直肠癌	CT扫描,MRI扫描	CNN,LLM	图像,文本	160例CT扫描及对应的放射学报告	NA	卷积神经网络,编码器架构	AUC	NA
4331	2025-10-06	VCPC: virtual contrastive constraint and prototype calibration for few-shot class-incremental plant disease classification 2025-Jul-31, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01423-3 PMID:40745353	研究论文	提出一种结合虚拟对比约束和原型校准的方法，用于小样本类增量植物病害分类	引入虚拟对比类约束模块和原型校准嵌入模块，增强基础类学习并为新病害类别分配足够嵌入空间	NA	开发能够持续适应新病害类别的小样本类增量学习模型	植物病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	FSCIL模型	图像	基于PlantVillage和CIFAR-100数据集，采用5-way 5-shot和3-way 5-shot设置	NA	虚拟对比约束模块(VCC)，原型校准嵌入模块(PCE)	准确率	NA
4332	2025-10-06	Deep learning for tooth detection and segmentation in panoramic radiographs: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul-30, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06349-9 PMID:40739210	系统评价与荟萃分析	系统评估深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割性能的研究	首次对深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割性能进行系统性综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（20项），部分分析仅基于少量研究（如正中额外牙分析仅6项）	总结和评估深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割的性能	全景X光片中的牙齿	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	深度学习	医学影像	20项研究（包含2207条记录）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, HSROC曲线	NA
4333	2025-10-06	Exploring the social life of urban spaces through AI 2025-Jul-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2424662122 PMID:40705424	研究论文	利用计算机视觉和深度学习技术分析纽约、波士顿和费城四个城市公共空间30年间行人行为的变化	首次将计算机视觉和深度学习应用于长期城市行人行为分析，实现了从传统人工观察到自动化分析的转变	仅分析了三个城市的四个公共空间，样本范围有限；依赖历史视频资料的质量和连续性	研究城市公共空间中行人行为随时间的变化趋势及其社会意义	城市公共空间中的行人行为模式	计算机视觉	NA	视频分析, 深度学习	CNN	视频	四个城市公共空间1979-80年和2008-10年两个时期的视频数据	NA	NA	NA	NA
4334	2025-10-06	Interpretable graph Kolmogorov-Arnold networks for multi-cancer classification and biomarker identification using multi-omics data 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13337-0 PMID:40730661	研究论文	提出一种基于图结构和Kolmogorov-Arnold定理的可解释深度学习框架MOGKAN，用于多组学数据的多癌种分类和生物标志物识别	首次将Kolmogorov-Arnold定理原理与图神经网络结合，利用可训练单变量函数增强模型可解释性，整合多种组学数据和蛋白质相互作用网络	未提及模型在独立验证集上的性能表现及临床部署的可行性分析	开发可解释的深度学习模型用于精准癌症诊断和多癌种分类	31种不同癌症类型的多组学数据样本	机器学习	多癌种	mRNA测序, micro-RNA测序, DNA甲基化测序, 蛋白质相互作用网络分析	图神经网络	多组学数据, 图数据	未明确说明具体样本数量	NA	基于Kolmogorov-Arnold定理的图神经网络	准确率	NA
4335	2025-10-06	Interpretable Graph Kolmogorov-Arnold Networks for Multi-Cancer Classification and Biomarker Identification using Multi-Omics Data 2025-Jul-27, ArXiv PMID:40740512	研究论文	提出一种基于图结构和多组学数据的可解释深度学习框架MOGKAN，用于多癌种分类和生物标志物识别	首次将Kolmogorov-Arnold定理原理应用于多组学数据整合，结合图神经网络和可训练单变量函数增强模型可解释性	未明确说明模型在不同癌症类型间的泛化能力及临床验证的详细结果	开发可解释的深度学习模型用于精准癌症诊断和多癌种分类	31种不同癌症类型的多组学数据	机器学习	多癌种	mRNA测序, micro-RNA测序, DNA甲基化测序, 蛋白质相互作用网络	图神经网络	多组学数据, 图数据	未明确说明具体样本数量	NA	Graph Kolmogorov-Arnold Network	准确率	NA
4336	2025-10-06	Whole tissue imaging of cellular boundaries at sub-micron resolutions for deep learning cell segmentation: Applications in the analysis of epithelial bending of ectoderm 2025-Jul-26, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists IF:2.0Q3 DOI:10.1002/dvdy.70061 PMID:40716088	研究论文	开发了一种名为MORPHOVIEW的成像和深度学习分割流程，用于在亚微米分辨率下分析细胞三维结构	提出保留细胞边界标记物并与水折射率匹配的组织处理方法，结合高倍水浸物镜实现亚微米分辨率成像	NA	研究器官形态发生过程中细胞和组织的三维结构量化	转基因小鼠下颌骨、猫鲨牙板和皮齿	数字病理	NA	组织透明化协议、荧光蛋白标记、水浸物镜成像	神经网络	三维组织图像	转基因小鼠和猫鲨组织样本	NA	NA	NA	NA
4337	2025-10-06	Segmentation of the Left Atrium in Cardiovascular Magnetic Resonance Images of Patients with Myocarditis 2025-Jul-18, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68664 PMID:40758568	研究论文	本研究开发了一种基于三维全卷积网络的左心房分割方法，用于心肌炎患者心血管磁共振图像分析	提出了三种关键技术创新：时空特征融合、动态跳跃连接和轻量化设计，显著提升了左心房分割精度	未明确说明训练数据的来源和多样性，可能影响模型泛化能力	开发准确分割心肌炎患者左心房的深度学习方法，以评估心房功能	心肌炎患者的心血管磁共振电影序列图像	计算机视觉	心血管疾病	心血管磁共振成像	3D-FCN	三维动态医学图像	NA	NA	三维全卷积网络，编码器-解码器架构	Dice系数，左心室射血分数预测误差	NA
4338	2025-10-06	Bayesian Posterior Distribution Estimation of Kinetic Parameters in Dynamic Brain PET Using Generative Deep Learning Models 2025-Jul-15, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3588859 PMID:40663684	研究论文	提出一种基于改进去噪扩散概率模型的深度学习方法，用于估计动态脑PET中动力学参数的后验分布	首次将改进的去噪扩散概率模型应用于动态PET动力学参数后验分布估计，相比传统MCMC方法计算效率提升230倍以上	研究仅基于[18F]MK6240示踪剂数据验证，未在其他PET示踪剂上测试泛化能力	开发高效准确的动力学参数后验分布估计方法以量化PET成像中的参数不确定性	动态脑PET图像中的超磷酸化tau蛋白聚集物和脑灌注参数	医学影像分析	阿尔茨海默病	正电子发射断层扫描，动力学建模	iDDPM, CVAE-DD, WGAN-GP	动态PET图像	NA	NA	改进去噪扩散概率模型，条件变分自编码器双解码器，Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚	平均误差，标准差误差	NA
4339	2025-10-06	Cascade learning in multi-task encoder-decoder networks for concurrent bone segmentation and glenohumeral joint clinical assessment in shoulder CT scans 2025-07, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103131 PMID:40279875	研究论文	提出一种级联深度学习框架，用于肩部CT扫描中的骨骼分割和盂肱关节临床评估	采用级联CNN架构同时实现骨骼分割和三种骨关节炎相关病症的分期评估	基于回顾性数据集，需要进一步前瞻性验证	开发人工智能工具以优化肩关节置换术的术前规划流程	肩部CT扫描中的近端肱骨和肩胛骨	数字病理	骨关节炎	CT扫描	CNN	3D医学图像	571例包含不同程度盂肱关节骨关节炎病变的CT扫描	NA	3D CEL-UNet, 3D Arthro-Net	均方根误差, Hausdorff距离, 准确率	NA
4340	2025-10-06	A comprehensive review of ICU readmission prediction models: From statistical methods to deep learning approaches 2025-07, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103126 PMID:40300338	综述	本文系统综述了ICU再入院预测模型的研究进展，涵盖从统计方法到深度学习的各类方法	首次全面分类比较统计方法、机器学习和深度学习在ICU再入院预测中的应用，并探讨可解释AI在医疗领域的进展	现有方法精度仍不足以构建可靠的计算机化决策支持工具	评估ICU再入院预测模型的研究现状、挑战和未来发展方向	ICU再入院预测相关研究文献	机器学习	危重症疾病	NA	统计方法,机器学习,深度学习	医疗数据	NA	NA	NA	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA