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
4381	2025-10-06	Advanced drug-target interaction prediction using convolutional graph attention networks in expert systems 2025-Aug-02, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11290-8 PMID:40751775	研究论文	提出一种结合图注意力网络与特征选择机制的深度学习框架用于药物-靶点相互作用预测	提出CMEAG-ANN模型结合FC-GNBBPS算法，通过图注意力机制捕获分子图复杂关系并实现生物意义特征提取	NA	提高药物-靶点相互作用预测的准确性和可靠性	药物分子和靶点蛋白质	机器学习	NA	DNA分子衍生数据分析	图神经网络,注意力机制	分子指纹,PSSM注释,图结构数据	基准数据集（approved_drug_target、ImDrug、DrugProt、Drug Combination Extraction Dataset）	NA	卷积多层极端对抗图注意力神经网络(CMEAG-ANN)	准确率,精确率,召回率,F1分数,特异性	NA
4382	2025-10-06	Temporal consistency-aware network for renal artery segmentation in X-ray angiography 2025-Aug-02, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03486-y PMID:40751864	研究论文	提出TCA-Net深度学习模型用于X射线血管造影视频中肾动脉分割，通过利用局部和全局上下文信息提升分割一致性	提出结合局部时间窗口血管增强模块和全局血管细化模块的深度学习框架，引入时间感知一致性损失函数	NA	改进肾动脉血管造影视频的分割一致性，评估肾交感神经消融术	肾动脉血管造影视频	计算机视觉	心血管疾病	X射线血管造影	深度学习	视频	195个肾动脉血管造影序列用于开发，44名患者的外部数据集用于测试	NA	TCA-Net	F1-score	NA
4383	2025-10-06	Deep learning-driven incidental detection of vertebral fractures in cancer patients: advancing diagnostic precision and clinical management 2025-Aug-02, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02058-z PMID:40751896	研究论文	本研究评估了基于深度学习的应用在癌症患者中 incidental 椎体骨折检测的诊断性能	开发了深度学习应用来检测常规临床放射学中经常被漏诊的椎体压缩性骨折	回顾性研究设计，假阳性病例包括硬化性椎体转移瘤、脊柱侧凸和椎体识别错误	评估深度学习应用在高风险癌症人群中减少 incidental 椎体骨折漏诊率的潜力	1556名IV期癌症患者的胸腹盆腔CT扫描	计算机视觉	癌症	CT扫描	深度学习	医学图像	1556名IV期癌症患者	NA	NA	阳性预测值	NA
4384	2025-10-06	Possibilities and limitations of artificial intelligence in food-derived peptides 2025-Aug-02, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70099 PMID:40751946	综述	本文评估人工智能在食源性肽研究中的应用潜力与当前局限	系统分析AI技术与食源性肽研究的深度整合范式，提出标准化多维数据库与异质AI架构融合策略	面临数据集完整性不足、模型架构优化困难、可解释性受限及实验验证需求等关键挑战	探讨人工智能技术在食源性肽功能优化与精准设计领域的应用前景	食源性肽及其结构-活性关系	机器学习	NA	代谢组学-肠道微生物组跨学科策略	随机森林, 卷积神经网络	多维数据库	NA	NA	NA	准确率	高通量验证平台
4385	2025-10-06	xEEGNet: Towards explainable AI in EEG dementia classification 2025-Aug-02, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adf6e6 PMID:40752516	研究论文	提出xEEGNet，一种新颖、紧凑且可解释的神经网络，用于脑电图数据分析和痴呆症分类	将EEGNet系列中的ShallowNet从'黑盒'模型转变为完全可解释的模型，参数量减少200倍同时保持可比性能	主要针对阿尔茨海默症和额颞叶痴呆的分类，在其他神经系统疾病中的应用需要进一步验证	开发可解释的AI模型用于脑电图数据分析，特别关注痴呆症分类	阿尔茨海默症、额颞叶痴呆患者与健康对照组的脑电图数据	机器学习	痴呆症	脑电图(EEG)	CNN	脑电图信号	NA	NA	xEEGNet, ShallowNet	准确率, 训练-验证损失相关性, 训练速度	NA
4386	2025-10-06	Diagnostic Accuracy and Interobserver Reliability of Rotator Cuff Tear Detection With Ultrasonography Are Improved With Attentional Deep Learning 2025-Aug, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2024.12.024 PMID:39725049	研究论文	本研究通过改进YOLOv7模型，开发了YOLOv7-CBAM注意力深度学习模型，用于超声图像中肩袖撕裂的自动检测	在YOLOv7模型中引入卷积块注意力模块(CBAM)，提高了单阶段目标检测的准确性	研究样本量相对有限(280名患者)，且仅针对特定类型的肩袖损伤	提高超声检测肩袖撕裂的诊断准确性和观察者间可靠性	肩痛超过3个月并接受超声和磁共振成像检查的患者	计算机视觉	肩袖损伤	超声成像, 磁共振成像	CNN, YOLO	图像	280名患者，840张超声图像	NA	YOLOv7, YOLOv7-CBAM	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, 平均精度均值	NA
4387	2025-10-06	Editorial Commentary: Imaging Results in Data Usefully Analyzed by Artificial Intelligence Machine Learning 2025-Aug, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2025.02.024 PMID:40021066	评论	探讨人工智能机器学习在医学影像分析中的应用价值与方法框架	提出结合检测器、注意力模块和可解释性的三步法医学影像分析框架	需要外部验证来确定模型的泛化能力	研究人工智能在医学影像分析中的有效应用方法	医学影像数据	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4388	2025-10-06	Applications of machine learning in glaucoma diagnosis based on tabular data: a systematic review 2025-Aug-01, BMC biomedical engineering DOI:10.1186/s42490-025-00095-3 PMID:40745560	系统综述	系统评估基于表格数据的机器学习技术在青光眼诊断中的应用效果	首次系统性地比较不同机器学习方法在青光眼诊断中的表现，并识别最有前景的方法和数据集	数据不平衡和样本量有限影响了模型的泛化能力	评估机器学习技术在青光眼诊断中的应用效果	青光眼诊断相关的表格数据	机器学习	青光眼	光学相干断层扫描(OCT), 视野(VF)测试	支持向量机(SVM), 深度学习(DL), 随机森林, 集成方法	表格数据	35项研究	NA	NA	准确率, AUC	NA
4389	2025-10-06	A Decision Support System Based on multi-head convolutional and Recurrent Neural Networks for assisting physicians in diagnosing ADHD 2025-Aug-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110826 PMID:40752402	研究论文	提出基于多头部卷积和循环神经网络的决策支持系统MCRNet，利用脑电图和深度学习技术辅助医生诊断注意力缺陷多动障碍	采用创新的两阶段多头部方法进行特征提取，结合并行卷积和循环神经网络架构	模型可解释性有待提升，需要在更多脑电图数据集上验证有效性	开发客观可靠的ADHD诊断工具	注意力缺陷多动障碍患者	机器学习	注意力缺陷多动障碍	脑电图	CNN, RNN	脑电图信号	NA	NA	多头部卷积和循环神经网络	准确率, 召回率	NA
4390	2025-10-06	Shaping the Future of Personalized Therapy in Bladder Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Aug-01, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2025.07.011 PMID:40753031	综述	本文综述了人工智能在膀胱癌个体化管理中的应用现状与潜力	系统整合AI在膀胱癌诊疗全流程（检测、分级、分期、风险分层、治疗及预后预测）中的应用前景	存在阻碍AI在临床工作流程中广泛应用的重大障碍，需要更多研究才能投入常规临床实践	探索人工智能在膀胱癌个体化治疗中的应用潜力	膀胱癌患者诊疗流程	数字病理	膀胱癌	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4391	2025-10-06	AI-assisted intraoperative navigation for safe right liver mobilization in pure laparoscopic donor hepatectomy: an experimental multi-institutional validation study 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11627-1 PMID:40744949	研究论文	本研究开发并验证了一种用于纯腹腔镜供体右肝切除术中血管结构和无血管平面实时分割的深度学习模型	首次将人工智能辅助导航技术应用于纯腹腔镜供体右肝切除术中的安全右肝游离操作	血管结构的定量指标较低，需要改进标注策略并进一步研究以将该技术应用于真实手术环境	探索人工智能在主要微创肝脏手术中通过实时分割安全解剖平面提供术中导航的潜力	纯腹腔镜供体右肝切除术中的血管结构和无血管平面	计算机视觉	肝脏疾病	深度学习	CNN	视频	来自三个机构的48个纯腹腔镜供体右肝切除术视频	PyTorch	U-Net with Mix Transformer encoder	Dice相似系数, 精确率, 召回率, 特异性	NA
4392	2025-10-06	A dataset for recognition of Arabic accents from spoken L2 English speech (ArL2Eng) 2025-Jul-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05561-0 PMID:40745170	研究论文	本文介绍了ArL2Eng数据集，这是一个包含阿拉伯母语者说L2英语的语音语料库，用于支持自动语言评估研究	创建了首个专门针对阿拉伯母语者说L2英语的语音数据集，包含丰富的语音标注和流利度指标	数据集规模相对有限（640条记录），且主要针对阿拉伯语背景的学习者	开发自动语言评估系统，特别是针对阿拉伯母语者的英语流利度评估	阿拉伯母语者的L2英语语音数据	自然语言处理	NA	语音分析，梅尔频率倒谱系数特征提取	深度学习	音频	640条语音记录，其中471条包含人工专家标注的流利度指标	NA	NA	NA	NA
4393	2025-10-06	A novel flexible identity-net with diffusion models for painting-style generation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12434-4 PMID:40744991	研究论文	提出一种用于绘画风格生成的创新网络架构PDANet，结合扩散模型和轻量级Identity-Net实现高级风格转换	提出轻量级Identity-Net，将图像提示无缝集成到U-Net编码器中，使大规模文本到图像模型能够生成多样且一致的图像	NA	通过深度学习增强绘画风格创意设计，解决传统创作过程中的创新速度慢、成本高和可扩展性有限等挑战	中国画艺术作品风格生成与转换	计算机视觉	NA	深度学习，扩散模型	扩散模型，U-Net	图像	4055幅来自42位著名中国画家的艺术作品	NA	U-Net, Identity-Net	定量评估，定性评估	NA
4394	2025-10-06	Impact of agricultural industry transformation based on deep learning model evaluation and metaheuristic algorithms under dual carbon strategy 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14073-1 PMID:40745031	研究论文	本研究开发了一种结合CNN和LSTM的混合深度学习模型，用于评估农业产业转型效果并支持双碳战略	提出CNN与LSTM混合模型，结合黏菌算法进行参数优化，实现了静态与动态农业数据的自适应融合	未明确说明数据来源和样本规模，缺乏与其他先进深度学习方法的对比	支持可持续农业发展并推进双碳目标	农业产业转型效果评估	机器学习	NA	深度学习	CNN,LSTM	空间数据,时间序列数据	NA	NA	卷积神经网络,长短期记忆网络	预测准确率,平均误差	NA
4395	2025-10-06	Higher glass transition temperatures reduce thermal stress cracking in aqueous solutions relevant to cryopreservation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13295-7 PMID:40745362	研究论文	本研究通过实验和计算分析揭示了玻璃化转变温度对低温保存中热应力开裂的影响机制	首次系统研究玻璃化转变温度对热应力开裂的依赖性，开发了定制低温宏观观测平台并结合深度学习算法分析开裂程度	仅研究了四种水溶液化学体系，玻璃化溶液化学组成范围有限	探究低温保存中热应力开裂的物理机制并指导新一代玻璃化溶液设计	四种不同玻璃化转变温度的水溶液体系	材料科学, 生物医学工程	NA	低温宏观成像, 热力学有限元模拟	语义分割深度学习算法	图像数据	四种水溶液化学体系，玻璃化转变温度跨度>50°C	NA	NA	NA	NA
4396	2025-10-06	TA-SSM net: tri-directional attention and structured state-space model for enhanced MRI-Based diagnosis of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment 2025-Jul-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01836-5 PMID:40745641	研究论文	提出TA-SSM Net深度学习模型，通过三向注意力和结构化状态空间模型改进基于MRI的阿尔茨海默病和轻度认知障碍诊断	结合三向注意力机制从三个方向捕获3D MRI空间信息，并在SSM中应用梯度检查点技术提升处理效率	仅使用ADNI数据集，需要更多外部验证	改进基于MRI的阿尔茨海默病和轻度认知障碍的早期诊断方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI)	深度学习	3D MRI图像	300名AD患者、400名MCI患者和400名正常对照	NA	TA-SSM Net（三向注意力机制+结构化状态空间模型）	准确率	NA
4397	2025-10-06	Multimodal deep learning for allergenic proteins prediction 2025-Jul-31, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02347-z PMID:40745646	研究论文	提出基于多模态深度学习算法Multimodal-AlgPro，通过整合理化性质、氨基酸序列和进化信息来预测过敏原蛋白	开发了统一的多模态深度学习框架，引入穷举搜索策略寻找最优模态配置，并能够识别可解释的序列基序和分子描述符	NA	提高过敏原预测准确性，促进过敏反应机制解析和表位设计	过敏原蛋白	机器学习	过敏性疾病	多模态深度学习	深度学习	蛋白质理化性质、氨基酸序列、进化信息	NA	NA	多模态融合架构	准确性	NA
4398	2025-10-06	Enhanced stroke risk prediction in hypertensive patients through deep learning integration of imaging and clinical data 2025-Jul-31, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03120-6 PMID:40745655	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态卒中风险预测模型，通过整合颈动脉超声影像和多维临床数据来精确识别高血压患者中的高危人群	首次将Vision Transformer和径向基概率神经网络结合，实现了颈动脉超声影像特征与临床数据的有效融合	研究样本仅来自单一中心的高血压患者，需要多中心验证以证明模型的泛化能力	提高高血压患者卒中风险预测的准确性	高血压患者	计算机视觉	心血管疾病	颈动脉超声成像	CNN, Transformer, RBPNN	图像, 临床数据	1,088名高血压患者的2,176张颈动脉超声图像	NA	ResNet50, Vision Transformer, 径向基概率神经网络	AUC, Dice系数, IoU, 精确率-召回率曲线	NA
4399	2025-10-06	Predicting ROS1 and ALK fusions in NSCLC from H&E slides with a two-step vision transformer approach 2025-Jul-30, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01037-x PMID:40739404	研究论文	使用两步视觉Transformer方法从H&E切片预测NSCLC中的ROS1和ALK融合	提出专门的两步训练程序处理ROS1阳性样本有限的问题，首次将视觉Transformer应用于从H&E切片预测基因融合	ROS1阳性样本数量有限（仅306例），需要进一步验证临床适用性	开发从常规H&E切片预测NSCLC中ROS1和ALK基因融合的深度学习方法	非小细胞肺癌患者的H&E染色FFPE肿瘤标本	数字病理	肺癌	H&E染色，全切片成像	Transformer	图像	33,014名患者，其中ROS1阳性306例，ALK阳性697例	NA	MoCo-V3, Transformer	ROC AUC	NA
4400	2025-10-06	Improving rainfall forecasting using deep learning data fusing model approach for observed and climate change data 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13567-2 PMID:40739447	研究论文	本研究通过融合观测降雨数据和气候变化预测数据，利用深度学习模型提高日、3日和周降雨预报精度	提出结合观测数据与气候变化预测的数据融合方法，并比较多种先进机器学习模型在降雨预报中的表现	模型在日预报中的R²值仅为0.3868，周预报中LSTM的R²值仅为0.1662，预测精度仍有提升空间	提高降雨预报的准确性和可靠性，支持水资源管理和灾害预防	降雨数据	机器学习	NA	数据融合技术	ELSVM, Exponential GPR, LSTM	时间序列数据	NA	NA	NA	R², MAE, MSE, RMSE	NA