深度学习在生物医药领域中的应用

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
4561	2025-07-06	SE(3)-equivariant ternary complex prediction towards target protein degradation 2025-Jul-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61272-5 PMID:40593782	研究论文	本文介绍了一种名为DeepTernary的新型深度学习方法，用于预测靶向蛋白质降解中的三元复合物结构	提出了一种端到端的深度学习方法，结合SE(3)-等变编码器和基于查询的解码器，能够准确快速地预测三元复合物结构	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	开发一种能够预测靶向蛋白质降解中三元复合物结构的工具，以促进靶向蛋白质降解剂的设计	靶向蛋白质降解中的三元复合物（包括PROTACs和分子胶降解剂MGD）	机器学习	NA	深度学习	SE(3)-等变编码器和基于查询的解码器	蛋白质结构数据	基于精心整理的TernaryDB数据集，但未提及具体样本数量
4562	2025-07-06	Artificial intelligence derived grading of mustard gas induced corneal injury and opacity 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08042-x PMID:40594758	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的临床分类模型，用于客观评估活兔眼角膜损伤和不透明度水平	首次使用AI评估活兔化学性角膜损伤，结合Mask-RCNN和ResNet50模型实现可靠分级	研究仅基于兔眼角膜图像，未涉及人类数据	开发客观评估化学性角膜损伤的AI分类模型	硫芥子气暴露后的活兔眼角膜	数字病理学	角膜损伤	深度学习	Mask-RCNN, CNN (VGG16, ResNet101, DenseNet121, InceptionV3, ResNet50)	图像	401张兔眼角膜图像
4563	2025-07-06	Associations of street-view greenspace exposure with cardiovascular health (Life's Essential 8) among women in midlife 2025-Jul-01, Biology of sex differences IF:4.9Q1 DOI:10.1186/s13293-025-00718-3 PMID:40598663	研究论文	该研究探讨了街道绿化景观暴露与中年女性心血管健康（Life's Essential 8）之间的关联	使用Google街景图像和深度学习算法量化街道绿化暴露，而非传统的卫星数据，并首次将整体心血管健康评分（LE8）纳入分析	研究样本主要来自美国马萨诸塞州东部，可能限制结果的普遍性，且未考虑其他潜在的环境或生活方式因素	评估街道绿化景观暴露对中年女性心血管健康的影响	Project Viva队列中的中年女性（平均年龄46-51岁）	环境流行病学	心血管疾病	深度学习算法	线性回归模型	图像（Google街景）和问卷数据	767名参与者（68%非西班牙裔白人，74%大学毕业生）
4564	2025-07-06	Advancing Spike Sorting Through Gradient-Based Preprocessing and Nonlinear Reduction With Agglomerative Clustering 2025-Jul, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.70650 PMID:40607611	research paper	该论文提出了一种基于梯度预处理和非线性降维的尖峰排序方法，结合凝聚聚类以提高分类准确性	引入了数学技术进行数据预处理，并结合非线性变换（如UMAP和谱嵌入）优化特征提取，显著提高了尖峰分类的准确性	方法在特定神经元群体中的效果未充分验证，可能仍存在视觉上难以区分的相似尖峰问题	开发一种全自动尖峰排序方法，以提高神经电信号分类的准确性	神经电信号（尖峰）	机器学习	NA	UMAP, 谱嵌入	密度聚类算法	电信号数据	未明确提及具体样本数量，但包含非重叠和重叠尖峰数据集
4565	2025-07-06	Deep learning approaches for attenuation correction in myocardial perfusion imaging 2025-Jul, Journal of nuclear cardiology : official publication of the American Society of Nuclear Cardiology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.nuclcard.2025.102277 PMID:40615168	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4566	2025-07-06	Sequence and Structure-based Prediction of Allosteric Sites 2025-Jun-24, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169305 PMID:40571274	综述	本文综述了基于蛋白质序列和结构的变构位点预测方法，并讨论了计算机辅助变构药物设计的挑战和未来方向	强调了多模态数据整合和可解释深度学习模型在改进变构位点预测和合理变构药物设计中的潜力	临床应用中变构药物的存在仍然有限	促进对变构机制的理解并促进变构药物设计	蛋白质序列、结构和变构调控	生物信息学	NA	计算机辅助药物设计	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	NA
4567	2025-07-06	An Integrated Framework for Automated Image Segmentation and Personalized Wall Stress Estimation of Abdominal Aortic Aneurysms 2025-Jun-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6630234/v1 PMID:40585219	研究论文	提出一个集成框架，用于自动分割腹部主动脉瘤（AAA）图像并个性化估计壁应力	结合基于块的扩张改进U-Net模型、非线性弹性膜分析（NEMA）和非均匀有理B样条（NURBS）来精确分割和估计AAA壁应力	未提及样本量或具体临床验证结果	开发自动化方法以改进腹部主动脉瘤的监测和手术规划	腹部主动脉瘤（AAA）患者	数字病理学	心血管疾病	CT血管造影（CTA）	改进的U-Net模型	图像	NA
4568	2025-07-06	Multicenter Histology Image Integration and Multiscale Deep Learning for Machine Learning-Enabled Pediatric Sarcoma Classification 2025-Jun-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.10.25328700 PMID:40585079	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的计算流程，用于从数字化组织学切片中准确分类儿科肉瘤亚型	采用先进的ViT基础模型（UNI、CONCH）和多尺度特征提升分类准确性，同时优化了轻量级SAMPLER分类器	研究依赖于有限的数据集（867张全切片图像），且仅针对特定儿科肉瘤亚型	开发一种计算流程以准确分类儿科肉瘤亚型，减少诊断中的观察者间变异	儿科肉瘤的数字化组织学切片	数字病理学	儿科肉瘤	深度学习	CNN, ViT, SAMPLER	图像	867张全切片图像（来自三个医疗中心和儿童肿瘤学组）
4569	2025-07-06	Fine-Grained Classification of Pressure Ulcers and Incontinence-Associated Dermatitis Using Multimodal Deep Learning: Algorithm Development and Validation Study 2025-May-01, JMIR AI DOI:10.2196/67356 PMID:40605794	研究论文	开发并验证了一种多模态深度学习框架，用于压力性溃疡（PUs）和失禁性皮炎（IAD）的精细分类	提出了一种结合伤口图像和分类患者数据的多模态深度学习框架，显著提高了PUs和IAD的分类准确性，并在某些任务上超越了人类专家	细粒度分类性能仍有提升空间，特别是IAD分类的F1-score较低（53.20%），且需要进一步验证实际临床应用效果	开发一个强大的多模态深度学习框架，以提高PUs和IAD的诊断准确性并支持临床决策	压力性溃疡（PUs）和失禁性皮炎（IAD）的伤口图像及其严重程度分类	数字病理	皮肤疾病	深度学习	CNN, Transformer (TinyViT, ConvNeXtV2)	图像, 分类数据	1555张伤口图像，由4位伤口专家标注
4570	2025-07-06	Deep learning-based reconstruction for three-dimensional volumetric brain MRI: a qualitative and quantitative assessment 2025-Mar-27, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01647-8 PMID:40148785	研究论文	评估基于深度学习的自适应压缩感知网络在脑部MRI三维体积重建中的性能，并在临床环境中进行验证	提出了一种基于深度学习的重建方法，能够在显著减少扫描时间的同时保持图像质量和体积量化准确性	样本量较小（10名健康志愿者和22名患者），且仅在脑部MRI中进行了验证	评估和验证深度学习重建在脑部MRI中的性能	健康志愿者和患者的脑部MRI数据	医学影像分析	脑部疾病	深度学习重建（DLR）和自适应压缩感知（CS）	深度学习网络	MRI图像	10名健康志愿者和22名患者
4571	2025-07-06	Deep learning and explainable artificial intelligence for investigating dental professionals' satisfaction with CAD software performance 2025-Feb, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists DOI:10.1111/jopr.13900 PMID:39010644	研究论文	本研究利用深度学习和可解释人工智能技术调查牙科专业人员对CAD软件性能的满意度	首次将DL-XAI行为分析方法应用于牙科领域，识别影响CAD软件满意度的关键因素	样本仅包含436名牙科专业人员，可能无法代表所有用户群体	评估牙科专业人员对CAD软件性能的满意度及其影响因素	牙科学生、牙医和牙科技师等牙科专业人员	医疗人工智能	牙科疾病	深度学习(DL)、可解释人工智能(XAI)、排列特征重要性分析(PFIA)、Shapley加性解释方法	多层感知器人工神经网络(MLP-ANN)	行为数据、问卷调查数据	436名具有不同CAD经验的牙科专业人员
4572	2025-07-06	Few-shot network intrusion detection method based on multi-domain fusion and cross-attention 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327161 PMID:40601763	研究论文	提出了一种基于多域融合和交叉注意力的少样本网络入侵检测方法，旨在解决现实场景中攻击样本有限和域偏移问题	结合多域特征融合和双向交叉注意力机制，设计了双分支特征提取器和双域双向交叉注意力模块，并引入了基于改进Mamba架构的分层特征编码模块	未提及方法在更复杂或更大规模网络环境中的表现	提高少样本条件下网络入侵检测的准确性和跨域泛化能力	网络流量数据	机器学习	NA	二维离散余弦变换(2D-DCT), 状态空间建模	Mamba架构	网络流量序列数据	在两个基准数据集CICIDS2017和CICIDS2018上进行实验
4573	2025-07-06	Feasibility of real-time artificial intelligence-assisted anatomical structure recognition during endoscopic submucosal dissection 2025, Endoscopy international open IF:2.2Q2 DOI:10.1055/a-2615-8008 PMID:40611836	研究论文	本研究评估了实时人工智能辅助在内镜黏膜下剥离术(ESD)中识别解剖结构的可行性	首次开发并验证了用于ESD术中实时解剖结构识别的AI算法	样本量较小(仅12例ESD手术)，且仅在猪模型中进行验证	提高ESD手术的安全性和操作速度	内镜黏膜下剥离术(ESD)中的解剖结构识别	数字病理	NA	深度学习	深度学习算法	内镜静态图像	30例ESD手术的1011张图像用于训练，12例猪模型ESD手术用于验证
4574	2025-07-06	Update of machine learning for ultrasound diagnosis of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: a bright future for deep learning 2025, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.19645 PMID:40611943	综述	本文回顾并分析了各种机器学习算法在代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）超声诊断中的应用，强调了人工智能在该领域的优势和潜力	重点关注深度学习在超声诊断中的卓越图像识别和分类能力	未提及具体研究样本量或数据集的局限性	提高诊断准确性，扩大MASLD在初级保健中的筛查范围，支持早期诊断、预防和治疗	代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）	机器学习	代谢功能障碍相关脂肪性肝病	超声诊断	深度学习（DL）	超声和放射影像	NA
4575	2025-07-06	Identification of atrial fibrillation using heart rate variability: a meta-analysis 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1581683 PMID:40612371	meta-analysis	通过心率变异性识别心房颤动的荟萃分析	利用人工智能算法分析心率变异性模式，提高心房颤动的识别准确率	仅纳入12项诊断研究，样本量有限	评估人工智能算法在识别心房颤动中的效果	心房颤动患者的心率变异性数据	machine learning	cardiovascular disease	AI算法	deep learning	ECG数据	12项诊断研究
4576	2025-07-06	Biologically inspired hybrid model for Alzheimer's disease classification using structural MRI in the ADNI dataset 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1590599 PMID:40612382	研究论文	提出了一种混合卷积神经网络-脉冲神经网络（CNN-SNN）架构，用于利用结构MRI数据对阿尔茨海默病（AD）阶段进行分类	结合CNN的空间特征提取能力和SNN的生物启发性时间动态处理能力，提出了一种新型混合模型	研究仅基于ADNI数据集，可能无法完全代表所有AD患者群体	开发一种计算高效且生物学合理的AD诊断框架	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常受试者	数字病理学	老年疾病	结构MRI（sMRI）	CNN-SNN混合模型	图像	ADNI数据集中的三类受试者（AD、MCI、CN）
4577	2025-07-06	Comparing machine learning models with a focus on tone in grooming chat logs 2025, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2025.1591828 PMID:40612489	研究论文	本研究比较了深度学习模型与传统机器学习模型在检测在线聊天室中的儿童性诱骗对话和捕食者作者方面的效果，并探讨了捕食者使用的语气对检测能力的影响	使用大型语言模型LLaMA 3.2 1B进行性诱骗检测，并分析了不同语气对检测性能的影响	研究仅基于PAN12聊天日志数据集，可能无法涵盖所有性诱骗对话的模式	更好地理解捕食者的策略并推进自动性诱骗检测技术以保护在线儿童	在线聊天室中的性诱骗对话和捕食者作者	自然语言处理	NA	DistilBERT分类器，SVM，LLaMA 3.2 1B大型语言模型	SVM，LLaMA 3.2 1B	文本	PAN12聊天日志数据集中的性诱骗对话
4578	2025-07-06	Transfer deep learning and explainable AI framework for brain tumor and Alzheimer's detection across multiple datasets 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1618550 PMID:40612575	research paper	该研究提出了一种结合迁移学习和可解释AI（XAI）技术的MRI图像分类新方法，用于脑肿瘤和阿尔茨海默病的检测	结合迁移学习和可解释AI（XAI）技术，使用混合CNN-VGG16模型，并通过SHAP提供模型决策过程的透明视图	未提及具体的数据集样本量细节及模型在更广泛数据集上的泛化能力	提高脑肿瘤和阿尔茨海默病的诊断准确性，并增强AI在医疗保健中的可信度	MRI图像，包括脑肿瘤分类、阿尔茨海默病检测和另一脑肿瘤数据集	digital pathology	brain tumor, Alzheimer's	transfer learning, Explainable AI (XAI), SHAP	hybrid CNN-VGG16	MRI image	三个MRI数据集（具体样本量未提及）
4579	2025-07-06	Corn variety identification based on improved EfficientNet lightweight neural network 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1603073 PMID:40612609	研究论文	本文提出了一种改进的EfficientNet轻量级模型，用于玉米穗图像的分类与识别	减少了EfficientNetB0模型中的MBConv模块数量，引入了CBAM注意力机制和扩张卷积以增强特征提取能力，并使用Swish激活函数提高梯度传递的稳定性	NA	保护玉米品种的知识产权并实现玉米穗的智能筛选	五个品种的玉米穗	计算机视觉	NA	深度学习	改进的EfficientNet（SCD_EFTNet）	RGB图像	6529张玉米穗图像
4580	2025-07-06	P4CN-YOLOv5s: a passion fruit pests detection method based on lightweight-improved YOLOv5s 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1612642 PMID:40612616	研究论文	提出了一种基于轻量化改进YOLOv5s的百香果害虫检测方法P4CN-YOLOv5s	结合PLDIoU、四个CBAM模块和一个新Anchors，改进了YOLOv5s模型，提高了检测精度和效率	未提及模型在其他作物害虫检测上的泛化能力	开发高效准确的百香果害虫检测方法	百香果害虫	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5s改进模型P4CN-YOLOv5s	图像	6000张百香果害虫图像