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
4461	2025-11-04	DRCNN-Lesion Proxy: a hybrid CNN with lesion-inspired feature simulation for diabetic retinopathy severity classification 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21337-3 PMID:41168219	研究论文	提出一种融合病灶特征模拟的混合CNN架构DRCNN-Lesion Proxy，用于糖尿病视网膜病变严重程度分类	通过病灶代理模块模拟病灶特征线索，无需显式病灶边界框标注，实现异构特征融合	未明确说明样本量的具体数值和模型计算资源需求	开发准确且可扩展的糖尿病视网膜病变自动筛查解决方案	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, 混合架构	图像	NA	NA	ResNet34, 混合CNN	准确率, F1分数, AUC	NA
4462	2025-11-04	Application of AI and deep learning technology for IPE education under dual track cultivation model 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21875-w PMID:41168276	研究论文	探索基于人工智能深度学习模型的双轨培养模式在职业院校思政教育中的有效性	将AI深度学习技术与思政教育双轨培养模式相结合，优化模型在思政知识掌握、政治意识、实践能力和学生满意度等方面显著优于传统模式	NA	评估AI驱动的双轨培养模式在职业院校思政教育中的效果	职业院校学生	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	教育评估数据	NA	NA	NA	政治信仰得分、理论知识掌握得分、社会实践参与得分、活动满意度得分	NA
4463	2025-11-04	Explainable attention-based deep learning for classification and interpretation of heart murmurs using phonocardiograms 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21971-x PMID:41168299	研究论文	提出一种基于可解释注意力机制的深度学习框架，用于心音图的心杂音分类和解释	采用Transformer架构进行时频特征提取，并结合Grad-CAM生成可视化解释，显著提升诊断准确性和临床可解释性	需要在多样化临床环境中进一步验证模型的鲁棒性，未来将探索与多模态数据的整合	开发结合高准确性和临床可解释性的心血管疾病诊断方法	心音图信号中的心杂音	机器学习	心血管疾病	心音图	Transformer	音频信号	超过1,300条录音，包含HeartWave、CirCor DigiScope、PhysioNet和深圳数据集	NA	Transformer	准确率, 宏F1分数, AUC	NA
4464	2025-11-04	Evaluation of normalized T1 signal intensity obtained using an automated segmentation model in lower leg MRI as a potential imaging biomarker in Charcot-Marie-Tooth disease type 1 A 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21901-x PMID:41168314	研究论文	评估基于深度学习自动分割模型获取的下肢MRI标准化T1信号强度作为CMT1A疾病影像学生物标志物的潜力	首次使用深度学习自动分割模型从下肢MRI四个肌肉区域提取标准化信号强度，并验证其与临床参数的相关性	回顾性研究设计，样本量有限（107例患者）	开发CMT1A疾病的定量影像学生物标志物	107名CMT1A患者的下肢MRI数据	数字病理	神经系统疾病	MRI T1加权成像	深度学习分割模型	医学影像	107例CMT1A患者	NA	NA	相关系数	NA
4465	2025-11-04	Improving stage-discharge relationship modeling accuracy using a hybrid ViT-CNN framework 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21926-2 PMID:41168348	研究论文	本研究提出了一种混合ViT-CNN框架来提高河流水位-流量关系建模的准确性	首次将Vision Transformer与CNN结合形成混合模型用于水文建模，并采用VAR方法优化模型输入	研究仅针对Nahand河流数据，未在其他河流验证模型的普适性	提高河流水位-流量关系建模的预测精度	Nahand河流的水位和流量数据	水文建模	NA	深度学习，时间序列分析	Vision Transformer, CNN, 混合模型	时间序列数据	NA	NA	ViT, CNN, ViT-CNN混合架构	相关系数(CC), Nash-Sutcliffe效率系数(NSE), 均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE)	NA
4466	2025-11-04	Enhancing lymphoma cancer detection using deep transfer learning on histopathological images 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21888-5 PMID:41168354	研究论文	开发基于深度迁移学习和模拟联邦学习的AI系统用于淋巴瘤组织病理学图像分类	结合深度迁移学习与模拟联邦学习方法，在淋巴瘤分类任务中评估多种模型性能并探索去中心化学习场景	联邦学习未在真实分布式环境中完全部署，其广泛适用性仍需未来探索	通过AI技术提高淋巴瘤癌症检测的准确性和早期诊断能力	慢性淋巴细胞白血病(CLL)和滤泡性淋巴瘤(FL)两种淋巴瘤类型	数字病理学	淋巴瘤	组织病理学成像	CNN	图像	4500张组织病理学图像	NA	VGG-16,VGG-19,MobileNetV2,ResNet50,DenseNet161,Inception V3	准确率,精确率,召回率,F1分数,RMSE,损失值	NA
4467	2025-11-04	Diagnostic assistance method for RR-TB/MDR-TB patients under treatment based on CNN-LSTM 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21955-x PMID:41168391	研究论文	提出基于CNN-LSTM的深度学习模型，用于预测RR-TB/MDR-TB患者的治疗结果	首次将CNN图像特征提取与LSTM时序分析相结合，整合胸部CT影像和免疫监测数据预测结核病治疗结果	NA	辅助临床医生及时调整RR-TB/MDR-TB患者的治疗策略，提高治疗成功率	利福平耐药结核/多重耐药结核患者	计算机视觉	结核病	胸部计算机断层扫描	CNN,LSTM	图像,时序监测数据	NA	NA	DenseNet201,ResNet-50,CheXNet	准确率	NA
4468	2025-11-04	MDG-DDI: multi-feature drug graph for drug-drug interaction prediction 2025-Oct-30, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06288-w PMID:41168694	研究论文	提出一种融合多特征药物图的深度学习框架MDG-DDI，用于预测药物相互作用	首次将基于频繁连续子序列的Transformer编码器与深度图网络结合，同时捕获药物序列的语义信息和分子图的结构特征	未明确说明模型在更大规模数据集上的可扩展性	提高药物相互作用预测的准确性和泛化能力	药物分子及其相互作用关系	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GCN, DGN	药物序列数据、分子图结构数据	三个基准数据集	NA	Transformer, Graph Convolutional Network, Deep Graph Network	NA	NA
4469	2025-11-04	Assessment of a Grad-CAM interpretable deep learning model for HAPE diagnosis: performance and pitfalls in severity stratification from chest radiographs 2025-Oct-30, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03256-5 PMID:41168790	研究论文	本研究开发了一种基于Grad-CAM可解释性深度学习模型，用于从胸部X光片中诊断高原肺水肿并评估其严重程度	首次将迁移学习应用于高原肺水肿诊断，并探索了使用异质数据集进行罕见疾病诊断的可行性	模型在识别中间严重程度等级（1级和2级）时性能显著较低，灵敏度仅为0.16和0.37	研究深度学习模型在高原肺水肿诊断和严重程度分层中的可行性	高原肺水肿患者的胸部X光片	计算机视觉	高原肺水肿	胸部X光成像	CNN	医学图像	预训练集3,923张图像，HAPE专用训练集1,705张图像，外部验证集1,115张图像	NA	DeepLabV3_ResNet-50, MobileNet_V2, VGG19	Dice系数, AUC, 灵敏度	NA
4470	2025-11-04	Artificial intelligence in cancer: applications, challenges, and future perspectives 2025-Oct-30, Molecular cancer IF:27.7Q1 DOI:10.1186/s12943-025-02450-3 PMID:41168799	综述	本文系统回顾了人工智能在癌症研究中的应用、挑战与未来展望	整合了人工智能在癌症研究中的三大发展支柱：算法方法、专用硬件和大规模癌症数据，并提出了多领域应用框架	未涉及具体实验验证，主要基于现有研究成果的归纳分析	探讨人工智能在肿瘤学领域的应用潜力与发展方向	癌症研究中的各类数据（影像、基因组、临床信息）及相关人工智能应用	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	影像数据,基因组数据,临床数据,流行病学数据,行为数据,真实世界数据	NA	NA	NA	NA	专用计算硬件
4471	2025-11-04	Advancements in Personalized Medicine for Leukemia: Integrating Genetic, Transcriptomic, and Artificial Intelligence Insights 2025-Oct-29, Current pharmaceutical design IF:2.6Q2 DOI:10.2174/0113816128402252251005215721 PMID:41177784	综述	本文综述了遗传学、转录组学和人工智能在白血病精准医疗中的整合应用与进展	整合多组学数据与人工智能技术推动白血病个性化治疗策略的优化	面临克隆进化、遗传异质性和治疗耐药性等挑战	推进白血病精准医疗发展	白血病患者群体	自然语言处理, 机器学习	白血病	RNA测序, 单细胞RNA测序(scRNA-seq)	机器学习(ML), 深度学习(DL)	遗传数据, 分子数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
4472	2025-11-04	Artificial intelligence, machine learning and omic data integration in osteoarthritis 2025-Oct-28, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.10.012 PMID:41167326	综述	本综述总结了人工智能和机器学习在骨关节炎多组学数据整合中的最新应用进展	重点介绍了变分自编码器、对比学习和多模态变换器等新兴多组学整合方法在骨关节炎研究中的应用	存在样本量小、过拟合、缺乏外部验证、模型可解释性差以及人口统计学代表性不足等问题	推进对复杂多因素疾病骨关节炎的理解，实现个性化诊断和治疗	人类骨关节炎样本和相关临床前模型的转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组和多组学数据	机器学习	骨关节炎	转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、多组学整合	监督学习、无监督聚类、深度学习、集成建模、变分自编码器、对比学习、多模态变换器	多组学数据	NA	NA	变分自编码器、多模态变换器	NA	NA
4473	2025-11-04	Seasonal Inactivation of Cryptosporidium parvum Oocysts in Soil and Manure Microenvironments Using the LSTM-based Environmental Model 2025 Oct-Nov, Journal of food protection IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.jfp.2025.100617 PMID:40935338	研究论文	本研究利用LSTM深度学习模型模拟季节性温湿度变化，研究隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活规律	首次将LSTM深度学习模型应用于环境病原体风险评估，模拟真实季节性昼夜温湿度循环	研究基于美国巴吞鲁日地区历史气候数据，结果可能受地域限制	研究隐孢子虫卵囊在不同季节条件下于土壤和粪便环境中的灭活动力学	隐孢子虫卵囊在农业土壤和粪便微环境中的存活特性	机器学习	寄生虫感染	LSTM深度学习, 环境模拟实验	LSTM	气候数据, 实验观测数据	30天的连续观测实验	NA	LSTM	灭活速率常数, ANOVA分析	NA
4474	2025-11-04	A Deep Learning Model to Identify Mitral Valve Prolapse From the Echocardiogram 2025-Sep-30, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.011 PMID:41031982	研究论文	开发深度学习模型DROID-MVP用于从超声心动图视频中自动识别二尖瓣脱垂	首次开发专门用于二尖瓣脱垂识别的深度学习模型，并在大规模多中心数据集上进行验证	研究数据主要来自单一医疗系统，需要进一步外部验证	开发自动化二尖瓣脱垂诊断工具，减轻超声心动图诊断负担	心脏病患者和初级保健患者的超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	深度学习	视频	总计1,043,893个超声心动图视频（48,829项研究），来自16,902名心脏病患者和9,145名初级保健患者	NA	DROID-MVP	AUROC, 平均精度	NA
4475	2025-11-04	OpenSpliceAI: An efficient, modular implementation of SpliceAI enabling easy retraining on non-human species 2025-Jul-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.20.644351 PMID:40166201	研究论文	开发了一个高效、模块化的开源SpliceAI实现OpenSpliceAI，支持跨物种剪接信号识别	使用PyTorch重新实现SpliceAI，支持从头训练和迁移学习，解决了原版对人类中心训练数据的依赖	NA	开发一个可训练、高效的剪接信号识别深度学习系统	DNA序列中的剪接信号	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	DNA序列数据	NA	PyTorch	SpliceAI	处理速度，内存使用量，模型一致性	单GPU
4476	2025-11-04	Decoding thoughts, encoding ethics: A narrative review of the BCI-AI revolution 2025-Mar-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2024.149423 PMID:39719191	综述	本文对脑机接口与人工智能融合的技术机制、最新进展和应用前景进行了系统性分析	综合评估了BCI-AI融合领域的最新突破，包括高密度电极阵列、深度学习解码器和自适应算法的显著性能提升	作为叙述性综述，缺乏原始实验数据和定量分析，主要依赖已有文献的定性总结	分析BCI与AI融合的机制，评估信号采集处理技术的进展，探索AI增强的神经解码策略	脑机接口与人工智能融合相关的研究文献和技术发展	脑机接口,人工智能	NA	高密度电极阵列,深度学习解码,自适应算法,闭环优化框架	深度学习	神经信号数据,生物医学文献	基于2014-2024年主要生物医学和科学数据库的文献分析	NA	NA	空间分辨率,信息传输率,成功率,准确率,训练时间减少	NA
4477	2025-11-04	Physically Consistent Image Augmentation for Deep Learning in Mueller Matrix Polarimetry 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3618390 PMID:41082429	研究论文	提出一种用于穆勒矩阵偏振测量中深度学习应用的物理一致性图像增强框架	开发了专门针对偏振数据特性的物理一致性数据增强方法，解决了传统增强技术会破坏偏振特性的问题	NA	提升深度学习在偏振成像领域的泛化能力和性能	穆勒矩阵偏振图像	计算机视觉	NA	穆勒矩阵偏振测量	深度学习模型	偏振图像	多个数据集（具体数量未明确说明）	NA	NA	语义分割性能指标	NA
4478	2025-11-04	Correction: Image recognition technology for bituminous concrete reservoir panel cracks based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335901 PMID:41171705	correction	对一篇关于基于深度学习的沥青混凝土水库面板裂缝图像识别技术的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	computer vision	NA	NA	NA	image	NA	NA	NA	NA	NA
4479	2025-11-04	The group-housed pigs attacking and daily behaviors detection and tracking based on improved YOLOv5s and DeepSORT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334783 PMID:41171718	研究论文	基于改进YOLOv5s和DeepSORT开发猪只攻击行为和日常行为的检测与追踪方法	引入注意力机制和Shape-IoU优化边界框回归损失函数，提升模型在遮挡和重叠情况下的鲁棒性	未明确说明数据集规模和具体实验环境限制	开发稳定高精度的猪只行为自动检测与追踪深度学习方法	群养猪只的进食、站立、躺卧和攻击四种行为类型	计算机视觉	NA	视频监控	YOLOv5s, DeepSORT	视频	NA	PyTorch	YOLOv5s with attention mechanism, DeepSORT	mAP@0.5, MOTA, MOTP	NA
4480	2025-11-04	Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) and colour difference histogram (CDH) feature merging capsule network (CCFMCapsNet) for complex image recognition 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335393 PMID:41171751	研究论文	提出一种结合CLAHE和CDH特征融合的胶囊网络CCFM-CapsNet，用于复杂图像识别和植物病害检测	在原始CapsNet基础上集成CLAHE降噪和CDH特征提取，并加入最大池化和dropout层，有效提升复杂图像识别能力	胶囊网络存在编码器网络考虑图像所有元素和拥挤问题，在复杂图像处理上仍有局限	开发高精度的植物叶片病害检测模型，支持可持续发展目标2（零饥饿）	苹果、香蕉、葡萄、玉米、芒果、辣椒、土豆、水稻、番茄的叶片病害，以及fashion-MNIST和CIFAR-10数据集	计算机视觉	植物病害	CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化），CDH（颜色差异直方图）	CapsNet, CNN	图像	多个植物病害数据集及标准数据集（fashion-MNIST, CIFAR-10）	NA	CCFM-CapsNet, CapsNet	准确率	NA