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
421	2025-12-12	Evaluation of paediatric head CT radiation dose in Jordan: A new national diagnostic reference level survey 2025-Oct, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.103158 PMID:40939270	研究论文	本研究评估了约旦八家医院儿科头部CT扫描的辐射剂量，并建立了国家诊断参考水平	首次在约旦开展全国性儿科头部CT辐射剂量调查并建立基于年龄分组的国家诊断参考水平	患者体重数据在各医院间不完整，无法建立基于体重的诊断参考水平	评估儿科头部CT辐射剂量并建立国家诊断参考水平以减少剂量差异	约旦八家医院2024年2月至11月期间进行的1550例儿科头部CT检查	医学影像	神经系统疾病	CT扫描	NA	医疗影像剂量数据	1550例儿科头部CT检查	SPSS	NA	CTDIvol, DLP	NA
422	2025-12-12	Global Growth and Distribution of CyberKnife Stereotactic Radiosurgery: A Bibliometric Analysis 2025-Sep, Neurosurgery practice DOI:10.1227/neuprac.0000000000000150 PMID:41163657	研究论文	本文通过文献计量学方法分析了CyberKnife立体定向放射外科的全球增长趋势和分布，特别关注其在神经外科疾病中的应用	首次使用文献计量学方法全面评估CyberKnife立体定向放射外科的出版趋势、作者合作网络及疾病应用演变，并识别了新兴的跨学科关键词如机器学习和深度学习	研究仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他来源的文献；且为回顾性分析，无法直接评估临床效果	探索CyberKnife立体定向放射外科相关出版物的当前趋势和演变，重点关注神经外科疾病应用	3980篇相关学术文章及其作者、机构、关键词和疾病应用	医学信息学	脑转移瘤、前庭神经鞘瘤、脑膜瘤、垂体腺瘤、血管瘤、海绵窦疾病	文献计量分析、网络可视化	NA	文本数据（学术文章元数据）	3980篇文章，来自12,077位作者	R	NA	NA	NA
423	2025-12-12	Memory kernel minimization-based neural networks for discovering slow collective variables of biomolecular dynamics 2025-Jul, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00815-8 PMID:40495006	研究论文	本文提出了一种基于记忆核最小化的神经网络框架MEMnets，用于准确识别生物分子动力学中的慢集体变量	MEMnets基于积分广义主方程理论，通过编码非马尔可夫动力学到记忆核中，并通过并行编码器网络最小化时间积分记忆核的上界来识别最优集体变量	NA	识别生物分子动力学中捕捉最慢时间尺度的集体变量，以理解蛋白质构象变化等生物过程	FIP35 WW结构域的折叠过程和细菌RNA聚合酶的钳口开放构象变化	机器学习	NA	深度学习	神经网络	生物分子动力学数据	NA	NA	并行编码器网络	NA	NA
424	2025-12-12	Detection and segmentation of brain metastases on MRI using 3D-MedDCNet 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18001 PMID:40665544	研究论文	本文提出了一种名为3D-MedDCNet的新型深度学习模型，用于MRI中脑转移瘤的检测与分割，旨在提高对小转移病灶的检测敏感性和分割准确性	在nnUNet框架中集成了3D可变形卷积（3D-DCN），以增强对小转移病灶的检测敏感性，同时不增加假阳性率	模型尚未在更多样化的数据集上进行验证，未来需要探索基础模型和改进实例分割策略	提高MRI中脑转移瘤的自动化检测与分割精度，以支持临床决策和治疗规划	脑转移瘤	数字病理学	脑转移瘤	MRI	CNN	图像	两个数据集：UCSF脑转移数据集（560个MRI扫描）和BraTS-METS 2023数据集（1,297个MRI扫描）	nnUNet	3D-MedDCNet（基于nnUNet集成3D-DCN）	敏感性, 精确度, 病灶级Dice系数, 患者级Dice系数, 假阳性率	NA
425	2025-12-12	Cyber-physical security of biochips: A perspective 2025-May, Biomicrofluidics IF:2.6Q2 DOI:10.1063/5.0252554 PMID:40454326	综述	本文从视角角度探讨了微流控生物芯片面临的网络安全威胁及相应的多层防护对策	系统性地从结构、材料、样本和知识产权四个层面，综述了针对生物芯片的新兴攻击向量与基于深度学习、分子标记等技术的创新防护措施	NA	探讨微流控生物芯片的网络安全威胁并提出多层防护框架，以确保其在关键应用中的可靠性、安全性和可信度	微流控生物芯片	网络安全	NA	深度学习异常检测、分子条形码、光谱水印、物理不可克隆功能	NA	显微结构图像、光学变化数据、化学光谱数据、DNA序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
426	2025-12-12	Decoding the effects of mutation on protein interactions using machine learning 2025-Mar, Biophysics reviews IF:2.9Q2 DOI:10.1063/5.0249920 PMID:40013003	综述	本文综述了利用机器学习预测突变对蛋白质相互作用影响的近期进展	全面概述了不同蛋白质相互作用类型中突变影响的预测方法，并探讨了人工智能技术推动预测工具改进的未来方向	讨论了突变数据存在的偏差、数据质量和数据集规模等限制，以及开发准确预测工具的困难	理解遗传变异如何影响蛋白质与其他生物分子（如蛋白质、DNA/RNA、配体）的相互作用，以阐明疾病机制、识别生物标志物和开发靶向疗法	蛋白质相互作用及其突变引起的结合自由能变化（ΔΔGs）	机器学习	癌症	NA	机器学习,深度学习	突变数据	NA	NA	NA	NA	NA
427	2025-12-12	Building extraction from remote sensing imagery using SegFormer with post-processing optimization 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0338104 PMID:41359638	研究论文	本研究提出了一种基于SegFormer模型并结合后处理优化的高效、准确的遥感影像建筑物提取方法	采用先进的基于Transformer的SegFormer模型进行语义分割，并引入噪声过滤、边界清理和建筑物规则化等后处理技术来优化提取结果	NA	实现从遥感影像中高效、准确地提取建筑物	遥感影像中的建筑物	计算机视觉	NA	NA	Transformer	图像	使用公开的WHU建筑物数据集，涵盖城市、乡村和山区场景	NA	SegFormer, MiT-B5	交并比	NA
428	2025-12-12	Forecasting China's shipping indices based on modal decomposition and optimized deep learning integrated model 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336906 PMID:41359688	研究论文	本研究提出了一种创新的混合预测模型VMD-CPSO-BiLSTM，用于提高中国航运指数的预测精度	提出了一种结合变分模态分解、混沌粒子群优化和双向长短期记忆网络的三阶段混合模型，有效处理时间序列的非线性、非平稳性和多尺度特征	未明确说明模型在其他国家航运市场或不同时间尺度下的泛化能力	提高中国航运市场时间序列预测的准确性和稳定性	中国航运指数	机器学习	NA	变分模态分解，混沌粒子群优化	BiLSTM	时间序列数据	未明确说明具体样本数量，但使用了关键的中国航运指数数据进行实证验证	NA	双向长短期记忆网络	预测准确性，模型稳定性	NA
429	2025-12-12	Hybrid quantum neural network models for fruit quality assessment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332528 PMID:41370242	研究论文	本研究探索了用于水果质量评估的混合量子神经网络，重点分析了纠缠门选择的影响	提出了两种基于不同纠缠门（CNOT与CZ）的混合量子神经网络架构，并从门分解和硬件感知噪声角度提供了理论依据，表明CZ架构可能更稳定	研究为基础性计算研究，量子电路在经典硬件上执行，未在真实量子硬件上验证	研究量子机器学习算法在水果质量评估中的应用，并分析门级设计选择对模型性能的影响	水果质量评估，包括通用水果数据集和特定苹果数据集	机器学习	NA	量子计算，混合量子神经网络	混合量子神经网络	图像数据	使用了MNIST、FruitQ数据集和一个自定义的数据稀缺苹果数据集	NA	NNQEv1（基于CNOT门），NNQEv2（基于CZ门）	测试准确率	经典硬件（用于量子电路的计算执行）
430	2025-12-12	Data-driven prediction of future purchase behavior in cross-border e-commerce using sequence modeling with PSO-tuned LSTM 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337932 PMID:41370290	研究论文	本研究提出了一种结合VMD、LSTM和PSO的混合深度学习框架，用于预测跨境电子商务中的用户购买行为	创新点在于将变分模态分解（VMD）与LSTM网络结合，并利用粒子群优化（PSO）自动调整超参数，以提升预测准确性和鲁棒性	NA	预测跨境电子商务中的用户购买行为，以提升平台运营效率和用户体验	跨境电子商务用户	机器学习	NA	NA	LSTM	时间序列数据	NA	NA	LSTM	预测准确性, 鲁棒性	NA
431	2025-12-12	Artificial intelligence in Brazilian Primary Health Care: scoping review 2025, Revista brasileira de enfermagem IF:1.2Q3 DOI:10.1590/0034-7167-2024-0363 PMID:41370529	综述	本文通过范围综述，探讨了人工智能在巴西初级卫生保健中的应用情况	首次系统性地综述了人工智能在巴西初级卫生保健中的具体应用、优势与挑战	研究仅基于截至2025年2月的文献，可能未涵盖最新进展；且为叙述性综述，缺乏定量分析	提供关于人工智能在巴西初级卫生保健中应用的证据	巴西初级卫生保健系统及相关人工智能应用研究	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	NA	从981篇检索文献中纳入27项研究	NA	NA	NA	NA
432	2025-12-12	A cross-domain framework for emotion and stress detection using WESAD, SCIENTISST-MOVE, and DREAMER datasets 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1659002 PMID:41376700	研究论文	本文提出了一种基于双深度学习框架的跨域情绪和压力检测方法，结合了WESAD、SCIENTISST-MOVE和DREAMER数据集	采用双深度学习框架，结合1D-CNN进行压力分类和时序Conformer架构进行多维情绪预测，并应用可解释AI技术和迁移学习	Grad-CAM生成的可解释性结果信息不足，未能清晰指示信号中影响预测的具体部分	开发准确、鲁棒且可解释的情绪识别系统，用于心理健康监测和日常活动检测	生理和行为数据，包括生物信号（如ECG）和运动信号	机器学习	NA	深度学习，可解释AI，特征工程	CNN, Transformer	生理信号数据，运动信号数据	基于WESAD、SCIENTISST-MOVE和DREAMER三个数据集	NA	1D-CNN, 时序Conformer	准确率, 精确率, 召回率, R2分数	NA
433	2025-12-12	Scoping review of image-based overall survival prediction in glioma using machine learning 2025, Polish journal of radiology IF:0.9Q4 DOI:10.5114/pjr/209963 PMID:41376800	综述	本文通过范围综述系统评估了基于图像的胶质瘤总生存期预测模型，重点关注肿瘤特征、成像模态、预处理技术和机器学习方法	系统性地总结了胶质瘤总生存期预测领域的最新进展，强调了数据质量、特征选择和多模态成像融合的重要性，并指出混合模型的潜力与挑战	纳入研究存在图像质量有限、模型可解释性不足以及混合模型性能不一致等问题	评估胶质瘤患者总生存期预测的先进图像模型，以优化治疗决策	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多模态磁共振成像	深度学习模型, 传统机器学习方法, 混合模型	图像	约450例病例（平均）	NA	NA	NA	NA
434	2025-12-12	Towards standardizing mitral transcatheter edge-to-edge repair with deep-learning algorithm: a comprehensive multi-model strategy 2025, Frontiers in network physiology DOI:10.3389/fnetp.2025.1701758 PMID:41376828	研究论文	本研究开发了三种深度学习算法，用于标准化经导管二尖瓣缘对缘修复术的资格评估，结合超声心动图数据进行质量控制、动态4D瓣膜量化和瓣叶水平解剖结构分析	提出了一种综合多模型策略，结合了TTE和TEE超声心动图的关键视图识别、4D TEE分割自动二尖瓣面积量化以及2D TEE瓣叶水平分割，以支持二尖瓣反流评估的全过程	研究样本量相对有限（TTE n=530，TEE n=2,222，4D分割 n=221，2D分割 n=992），且结果仅为初步测试集表现，需要进一步外部验证	开发AI算法以标准化经导管二尖瓣缘对缘修复术的资格评估，辅助非专家中心完成从严重二尖瓣反流诊断到M-TEER手术的整个过程	接受M-TEER手术患者的经胸超声心动图和经食管超声心动图数据	数字病理学	心血管疾病	超声心动图（TTE, TEE）	深度学习算法	图像（超声心动图）	TTE n=530，TEE n=2,222，4D分割 n=221，2D分割 n=992	NA	NA	准确率，相关系数R，p值，Dice系数	NA
435	2025-12-12	Artificial intelligence in hemovigilance: A narrative review on advancing blood safety and monitoring systems 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251406306 PMID:41376849	综述	本文是一篇叙述性综述，探讨了人工智能在血液安全监测系统（血液警戒）中的应用潜力	系统性地综述了人工智能（包括机器学习、深度学习、自然语言处理和预测分析）如何解决传统血液警戒系统在数据整合、不良事件检测、个性化风险管理和供应链优化方面的挑战	存在数据隐私、算法偏见、监管缺口以及对数据质量的依赖等挑战	审查新兴人工智能技术增强血液警戒的潜力，以提高输血安全和运营效率	血液警戒系统、输血相关不良事件、血液供应链	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 预测分析	NA	非结构化临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
436	2025-12-12	Interpretable Artificial Intelligence Decodes the Chemical Structural Essence of Twisted Intramolecular Charge Transfer and Planar Intramolecular Charge Transfer Fluorophores 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.1021 PMID:41377019	研究论文	本研究利用可解释人工智能解码了扭曲分子内电荷转移和平面分子内电荷转移荧光团的化学结构本质	首次构建真实世界的TICT和PICT数据集，并基于可解释机器学习建立平衡可解释性与准确性的预测模型，提出了AI指导的包含5个结构因子的规则	未明确说明模型在更大规模或更复杂分子体系中的泛化能力	解码TICT和PICT荧光团的化学结构本质，以指导荧光探针设计	D-π-A型荧光材料，特别是TICT和PICT荧光团	机器学习	NA	可解释机器学习，深度学习	深度学习	化学结构数据	未明确说明具体样本数量，但提及首个真实世界TICT和PICT数据集	未明确说明	未明确说明	AUC	NA
437	2025-12-12	Deep learning approach for objective differentiation of kidney deficiency syndrome in reproductive age females: a tongue-face fusion model 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1701545 PMID:41377689	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的舌面融合模型，用于客观区分育龄女性肾虚综合征	首次采用并行DenseNet结构结合深度监督网络策略，融合舌象和面部图像的深度特征，实现肾虚综合征的客观诊断	样本量相对有限（总计506例），且外部验证集规模较小（130例），可能影响模型的泛化能力	探索通过机器学习技术实现育龄女性肾虚综合征的客观证候区分方法	育龄女性的舌象和面部图像数据	计算机视觉	肾虚综合征	图像采集	CNN	图像	376对舌面和面部图像（训练集），130例患者（外部验证集）	NA	DenseNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC, AUC	NA
438	2025-12-12	A Systematic Review of Species Classification Using Deep Learning Algorithms and Gender Identification of Tribolium castaneum Using Convolutional Neural Networks 2025, Zoological studies IF:1.5Q2 DOI:10.6620/ZS.2025.64-24 PMID:41377859	研究论文	本文系统综述了深度学习算法在物种分类中的应用，并利用卷积神经网络对赤拟谷盗进行性别识别	首次应用CNN智能技术基于显微图像识别赤拟谷盗的性别差异，实现自动化特征提取和分类，减少人工干预	数据集仅包含116张显微图像，样本量较小；F1分数为0.67，表明模型在精确率和召回率平衡方面有改进空间	开发基于深度学习的动物识别与分类方法，特别关注赤拟谷盗的性别自动识别	赤拟谷盗（Tribolium castaneum）的蛹期昆虫	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	116张赤拟谷盗蛹的背侧和腹侧显微图像	NA	NA	准确率, F1分数	NA
439	2025-12-12	Plug-and-play high-frequency feature enhancement for plant image super-resolution 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1723354 PMID:41378185	研究论文	本文提出了一种可插拔的高频特征增强模块，用于提升植物图像超分辨率重建中精细结构细节的恢复能力	提出了一种可无缝集成到现有超分辨率架构中的高频特征增强模块，通过选择性放大高频信息来改善如叶脉、病变边界等细微细节的重建	未明确讨论模块在不同类型植物图像或极端噪声条件下的泛化性能极限	旨在通过增强植物图像超分辨率重建的精细细节，支持更准确的表型分析、疾病监测和精准农业	植物图像，包括大规模种植园图像、水生植物图像和作物病害图像	计算机视觉	NA	深度学习超分辨率	CNN	图像	三个植物数据集：油棕数据集、AqUAVPlant数据集（基于无人机的水生植物）和Plant Pathology 2020数据集（作物病害）	NA	NA	PSNR, SSIM	NA
440	2025-12-12	Multimodal deep learning model for enhanced early detection of aortic stenosis integrating ECG and chest x-ray with cooperative learning 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1698680 PMID:41378244	研究论文	本研究开发了一种整合心电图和胸部X光的多模态深度学习模型，通过协同学习框架提升主动脉瓣狭窄的早期检测能力	首次将1D ResNet50-Transformer架构与EfficientNet架构结合，通过协同学习损失函数实现心电图和胸部X光模型的相互预测优化	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚；模型性能仍需在前瞻性临床环境中进一步验证	开发多模态人工智能模型以提升主动脉瓣狭窄的早期检测效果	接受心电图、胸部X光和超声心动图检查的7,483名患者（共23,886条记录）	数字病理学	心血管疾病	心电图, 胸部X光, 超声心动图	深度学习	心电图信号, 医学影像	7,483名患者（608例主动脉瓣狭窄病例），共23,886条记录	NA	1D ResNet50-Transformer, EfficientNet	AUROC	NA