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
4541	2025-10-06	Sequence-based virtual screening using transformers 2025-Jul-28, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61833-8 PMID:40721411	研究论文	提出基于Transformer架构的Ligand-Transformer深度学习方法，用于预测蛋白质与小分子之间的结合亲和力	首次将Transformer架构应用于基于序列的虚拟筛选，能够预测蛋白质-小分子复合物的构象空间和结合自由能景观变化	NA	开发深度学习方法来准确预测蛋白质与小分子的相互作用，包括结合亲和力和构象变化	蛋白质-小分子相互作用，重点关注EGFR激酶突变体和ABL激酶抑制剂	自然语言处理	NA	深度学习虚拟筛选	Transformer	序列数据（蛋白质氨基酸序列和小分子拓扑结构）	NA	NA	Transformer	结合亲和力预测准确度，纳摩尔级效力验证	NA
4542	2025-10-06	Predicting geriatric environmental safety perception assessment using LightGBM and SHAP framework 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12541-2 PMID:40721444	研究论文	本研究使用LightGBM和SHAP框架分析口袋公园视觉元素对老年人环境安全感知的影响	结合图像语义分割与机器学习方法，首次系统识别影响老年人环境安全感知的关键视觉元素及其交互作用	研究仅限于厦门岛29个口袋公园的497张图像，样本来源相对局限	探索口袋公园环境中视觉元素如何影响老年人的安全感知	老年人对城市公共空间的环境安全感知	计算机视觉	老年疾病	图像语义分割	LightGBM	全景图像	来自29个口袋公园的497张图像	LightGBM, SHAP	NA	NA	NA
4543	2025-10-06	HAVIT: research on vision-language gesture interaction mechanism for smart furniture 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10758-9 PMID:40721440	研究论文	提出基于Vision Transformer和ALBEF的混合深度学习模型HAVIT，用于提升智能家具手势识别性能	将Vision Transformer的特征提取能力与ALBEF的语义理解机制有机整合，在数据稀缺条件下实现高效手势识别	未明确说明具体数据稀缺程度对模型性能的影响边界	提升智能家具手势识别系统在数据稀缺条件下的性能	智能家具手势交互	计算机视觉	NA	深度学习	Vision Transformer, ALBEF	视觉数据	未明确具体样本数量	NA	Vision Transformer, ALBEF	准确率, AUC	NA
4544	2025-10-06	Creating interpretable deep learning models to identify species using environmental DNA sequences 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09846-7 PMID:40721613	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于通过环境DNA序列识别物种	引入了基于ProtoPNet框架的可解释原型CNN模型，并提出了一种新颖的跳跃连接结构以提高模型可解释性	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发可解释的深度学习模型用于环境DNA物种识别	环境DNA序列数据	机器学习	NA	环境DNA测序	CNN	DNA序列数据	NA	ProtoPNet	原型网络架构	准确率	NA
4545	2025-10-06	An efficient deep learning approach with frequency and channel optimization for underwater acoustic target recognition 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12452-2 PMID:40717158	研究论文	提出一种针对水下声学目标识别的高效深度学习方法FCResNet5	通过频率优化和通道优化技术，专注于关键频段并采用频率通道化增强频谱表示	未明确说明具体的数据集规模和实际部署环境限制	解决船舶辐射噪声识别中的环境噪声和宽频段信号处理问题	船舶辐射噪声信号	机器学习	NA	深度学习	CNN	声学信号	NA	NA	FCResNet5, ResNet	准确率	NA
4546	2025-10-06	Harnessing deep learning to optimize induction chemotherapy choices in nasopharyngeal carcinoma 2025-Jul-28, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111047 PMID:40738344	研究论文	本研究开发基于深度学习的模型，用于预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应并指导个性化治疗方案选择	首次将放射组学和图卷积网络结合，构建能够预测不同诱导化疗方案（TPF和GP）疗效的深度学习模型	样本量相对有限（1438例患者），仅来自两个医疗中心	开发深度学习模型预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应，指导个性化治疗方案选择	局部晚期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	磁共振成像	GCN	图像	1438例局部晚期鼻咽癌患者（训练集969例，内部验证243例，测试集226例）	NA	图卷积网络	AUC	NA
4547	2025-10-06	Application and challenges of artificial intelligence in predicting perioperative complications of colorectal cancer 2025-Jul-27, World journal of gastrointestinal surgery IF:1.8Q2 DOI:10.4240/wjgs.v17.i7.106340 PMID:40740901	综述	探讨人工智能在预测结直肠癌围手术期并发症中的应用与挑战	系统回顾了机器学习和深度学习在结直肠癌手术并发症预测中的新兴应用	面临数据质量、模型泛化能力、临床数据复杂性以及伦理监管等挑战	改善结直肠癌手术风险分层和临床决策	结直肠癌手术患者	机器学习	结直肠癌	机器学习，深度学习	NA	电子健康记录，医学影像，术前标志物	NA	NA	NA	NA	NA
4548	2025-10-06	Integrating molecular generation and fingerprints transferring for single-molecule theranostics targeting endoplasmic reticulum stress 2025-Jul-26, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.07.042 PMID:40721023	研究论文	提出一种结合分子生成和指纹转移的AI驱动双靶向策略，设计能精确靶向内质网应激的多功能诊疗分子	开发了基于机器学习的分子指纹转移方法和基于深度学习的3D分子生成模型PM-1，实现被动靶向和主动靶向的有机结合	NA	设计能精确靶向Grp78生物标志物的多功能诊疗分子，实现内质网应激的同步成像和调控	内质网应激相关疾病，特别是肿瘤	机器学习, 深度学习	肿瘤	分子指纹转移, 3D分子生成, 动态模拟, 定量计算	机器学习, 深度学习	分子结构数据, 荧光成像数据	NA	NA	PM-1	Pearson相关系数, IC50	NA
4549	2025-10-06	Accelerating cardiac radial-MRI: Fully polar based technique using compressed sensing and deep learning 2025-Jul-26, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103732 PMID:40749276	研究论文	开发基于全极坐标傅里叶变换的压缩感知和深度学习算法，用于加速心脏径向磁共振成像	使用极坐标傅里叶变换直接重建图像，消除频率插值误差，并通过变量分裂方案简化深度学习框架的数据一致性计算	优先关注小感兴趣区域的重建质量而非全图像质量	开发更优质的心脏径向磁共振快速成像方法	心脏磁共振图像	医学影像	心血管疾病	径向磁共振成像	深度学习	医学图像	NA	NA	NA	SSIM, 放射学评估分数	NA
4550	2025-10-06	Edge learning applications in the prediction and classification of combined hepatocellular-cholangiocarcinoma: A comprehensive narrative review 2025-Jul-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i7.107246 PMID:40741203	综述	本文全面评述了边缘学习在预测和分类混合型肝细胞-胆管癌中的应用	首次系统探讨边缘学习技术在cHCC-CCA诊断中的临床应用潜力	叙述性综述缺乏原始数据分析和定量评估	研究边缘学习在cHCC-CCA预测和分类中的应用价值	混合型肝细胞-胆管癌(cHCC-CCA)	数字病理学	肝癌	边缘学习, 深度学习	深度学习模型	组织病理学图像, 放射学影像	NA	NA	NA	NA	本地设备部署
4551	2025-10-06	Research and Implementation of Travel Aids for Blind and Visually Impaired People 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144518 PMID:40732644	研究论文	提出一种基于深度学习的实时旅行辅助系统，帮助盲人和视障人士解决出行中的感知、导航和安全问题	开发了轻量级目标检测与分割算法，包含多尺度注意力特征提取骨干网络、融合Mamba架构的双流融合模块和自适应上下文感知检测/分割头	这是正在进行的工作，需要与盲人和视障参与者进行全面的现场试验来充分验证其有效性	开发实时旅行辅助系统，提升盲人和视障人士的出行安全性和自主性	盲人和视障人士	计算机视觉	视力障碍	深度学习	CNN	深度图像	NA	PyTorch, TensorFlow	多尺度注意力网络, Mamba架构, 双流融合模块	实时性能, 计算效率	NVIDIA Jetson Nano控制器, Intel D435i深度相机
4552	2025-10-06	SAM2-DFBCNet: A Camouflaged Object Detection Network Based on the Heira Architecture of SAM2 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144509 PMID:40732639	研究论文	提出基于SAM2 Hiera架构的伪装目标检测网络SAM2-DFBCNet，通过三个关键模块提升复杂场景下的分割性能	首次将SAM2 Hiera架构应用于伪装目标检测，并设计了三个创新模块：CACEM增强上下文感知、CSFIB实现多尺度特征动态融合、DBRM优化边界定位精度	未提及模型计算复杂度与推理速度的具体分析，也未讨论在极端伪装场景下的性能表现	解决伪装目标检测中因低对比度、复杂纹理和模糊边界导致的准确分割难题	高度融入背景的伪装目标	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	三个公开数据集（CAMO、COD10K、NC4K）	NA	SAM2 Hiera, 双向卷积GRU	Sα, Fβ, Eϕ, MAE	NA
4553	2025-10-06	Wearable Sensors-Based Intelligent Sensing and Application of Animal Behaviors: A Comprehensive Review 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144515 PMID:40732643	综述	本文全面评述了基于可穿戴传感器的动物行为智能感知技术及其在精准畜牧业中的应用	系统梳理了接触式传感技术在动物行为监测中的独特优势，并指出微型机器学习（Tiny ML）作为未来解决计算需求和复杂环境适应性的创新方向	当前技术在高频数据采集下表现良好，但在降低采集率时难以维持高保真识别性能，特别是集成多行为识别场景	探讨可穿戴传感器在动物行为监测中的技术特点、数据处理方法和实际应用挑战	畜牧业中的动物行为监测	机器学习	NA	加速度计、压力传感器等嵌入式传感器技术	传统机器学习,深度学习	传感器时序数据	NA	NA	NA	识别性能	微型机器学习（Tiny ML）
4554	2025-10-06	Deep learning-based localization and lesion detection in capsule endoscopy for patients with suspected small-bowel bleeding 2025-Jul-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i27.106819 PMID:40741104	研究论文	开发基于深度学习的AI模型，用于胶囊内镜中小肠定位和病变检测	首个同时实现小肠定位和多种异常检测的AI模型	样本量相对有限，需要更大规模的外部验证	开发自动区分小肠与胃结肠并诊断小肠异常的AI模型	疑似小肠出血患者的胶囊内镜图像	计算机视觉	胃肠道出血	胶囊内镜	深度学习	图像	87005张器官定位图像（胃11925张，小肠33781张，结肠41299张）和28405张异常检测图像（糜烂/溃疡1337张，血管发育不良126张，出血494张，正常26448张）	NA	NA	AUC, 准确率	NA
4555	2025-10-06	Hybrid Deep-Geometric Approach for Efficient Consistency Assessment of Stereo Images 2025-Jul-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144507 PMID:40732635	研究论文	提出一种混合深度-几何方法HGC-Net，用于评估立体图像对的几何一致性	将经典极线几何与深度学习组件相结合，生成可解释的一致性评分，能检测从严重到细微的几何失真	未在真实世界复杂场景中进行广泛验证，主要依赖合成失真数据进行评估	开发高效的立体图像几何一致性评估方法	立体图像对	计算机视觉	NA	立体视觉，几何一致性评估	深度学习混合模型	立体图像	Middlebury 2014立体数据集及其合成失真变体	NA	HGC-Net	检测率，几何误差敏感度，实时帧率	实时处理能力（1080p输入下12.5 fps），嵌入式立体系统
4556	2025-10-06	Spatial-Channel Multiscale Transformer Network for Hyperspectral Unmixing 2025-Jul-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144493 PMID:40732622	研究论文	提出一种新颖的空间-通道多尺度Transformer网络用于高光谱解混	首次提出统一机制联合探索空间和通道依赖关系，设计多尺度多头自注意力模块平衡精度与效率	仅在三个真实高光谱数据集和一个合成数据集上验证，未在更复杂场景测试	解决高光谱解混中空间和光谱通道的多尺度上下文表示问题	高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	Transformer, CNN	高光谱图像	三个真实数据集(Samson, Jasper, Apex)和一个合成数据集	PyTorch, TensorFlow	Spatial-Channel Multiscale Transformer Network (SCMT-Net), 包含CFP模块, SMT模块, CMT模块, MMSA模块, E-FFN模块	丰度估计精度, 端元提取精度	NA
4557	2025-10-06	Extraction of Clinically Relevant Temporal Gait Parameters from IMU Sensors Mimicking the Use of Smartphones 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144470 PMID:40732598	研究论文	本研究通过模拟智能手机使用的IMU传感器数据提取临床相关步态参数	使用单个IMU传感器在自然位置（手持、裤子口袋、夹克口袋）采集数据，结合CNN-LSTM混合模型实现步态参数提取	双支撑时间预测误差较高（>20%），部分步态参数存在中等变异性	开发可在真实环境中使用的远程步态监测方法	52名参与者在三种步行速度下的步态数据	机器学习	步态障碍	惯性测量单元（IMU）传感技术	CNN, LSTM	IMU传感器数据	52名参与者	NA	CNN-LSTM混合架构	预测误差百分比, 相关性分析	NA
4558	2025-10-06	Hierarchical Sensing Framework for Polymer Degradation Monitoring: A Physics-Constrained Reinforcement Learning Framework for Programmable Material Discovery 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144479 PMID:40732607	研究论文	提出一种用于聚合物降解监测的分层感知框架，结合物理约束强化学习实现可编程材料发现	融合图同构网络的光谱特征与基于Transformer的时间降解模式的双通道感知架构；确保符合热力学原理的物理约束策略网络；通过实验反馈学习自适应加权方案的分层信号处理系统	实验验证仅限于847种新型聚合物，需要进一步扩大样本规模验证通用性	开发智能感知框架以表征和预测聚合物降解动力学，实现可编程材料发现	聚合物材料及其降解过程	材料科学, 机器学习	NA	光谱分析, 原位表征, 加速老化研究	强化学习, 图神经网络, Transformer	分子感知数据, 光谱数据, 时间序列数据	847种新型聚合物	PyTorch, TensorFlow	Graph Isomorphism Networks, Transformer	合成成功率(73.2%), 有效性(94.7%), 多样性(0.82 Tanimoto距离)	GPU加速计算
4559	2025-10-06	Leakage Detection in Subway Tunnels Using 3D Point Cloud Data: Integrating Intensity and Geometric Features with XGBoost Classifier 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144475 PMID:40732605	研究论文	提出一种基于XGBoost分类器的地铁隧道渗漏检测方法，通过融合强度特征和几何特征实现三维点云数据中的渗漏区域识别	首次将强度特征与基于k邻域的几何特征相结合，并采用RANSAC算法过滤隧道设施噪声，通过多尺度优化确定最佳邻域尺度	方法性能依赖于点云数据质量，在噪声极端严重的环境中可能效果受限	解决移动激光扫描获取的隧道点云中渗漏检测的挑战	地铁隧道点云数据中的渗漏区域	计算机视觉	NA	移动激光扫描	XGBoost	三维点云数据	四个异质数据集	NA	NA	F分数	NA
4560	2025-10-06	Automated Discrimination of Appearance Quality Grade of Mushroom (Stropharia rugoso-annulata) Using Computer Vision-Based Air-Blown System 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144482 PMID:40732610	研究论文	开发基于计算机视觉的自动气流分选系统用于蘑菇外观质量等级分类	提出结合YOLOv8-seg分割算法和OpenCV后处理的SegGrade算法，并集成自动气流分选系统	系统最终平均分选准确率为80.66%，仍有提升空间	实现蘑菇外观质量等级的自动化分选	皱环球盖菇（Stropharia rugoso-annulata）	计算机视觉	NA	计算机视觉	深度学习	图像	150个随机选取的蘑菇	YOLOv8, OpenCV	YOLOv8-seg	准确率	NA