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
441	2025-10-05	Interpretable PROTAC Degradation Prediction With Structure-Informed Deep Ternary Attention Framework 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202508138 PMID:41026144	研究论文	提出一种基于结构信息的深度三元注意力网络框架PROTAC-STAN，用于可解释的PROTAC降解预测	首次在PROTAC降解预测中引入层次化分子表示和蛋白质结构数据，并设计专门针对PROTAC系统的三元注意力网络	NA	开发可解释的PROTAC降解预测深度学习方法	PROTAC分子、靶蛋白(POIs)和E3连接酶	机器学习	NA	蛋白质语言模型、深度学习	注意力网络	分子结构数据、蛋白质序列数据	NA	NA	三元注意力网络(STAN)	多种评估指标	NA
442	2025-10-05	Nanoconfinement and Interface Effects on Calcium Phosphate Aggregation within a 2D Nanochannel: Insights from Deep-Learning Molecular Dynamics 2025-Sep-30, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c04375 PMID:41026157	研究论文	通过深度学习分子动力学模拟研究二维纳米通道中钙磷物种的水合与聚集动力学	首次结合深度学习势函数与分子动力学模拟研究纳米限域环境下钙磷聚集行为	模拟结果需要实验验证，模型参数可能存在简化	阐明纳米限域和界面效应对钙磷聚集的影响机制	钙离子和磷酸盐物种在二维纳米通道中的聚集行为	计算化学	NA	分子动力学模拟，深度学习势函数	深度学习分子动力学	分子模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
443	2025-10-05	A phase-aware Cross-Scale U-MAMba with uncertainty-aware segmentation and Switch Atrous Bifovea EfficientNetB7 classification of kidney lesion subtype 2025-Sep-30, Lasers in medical science IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s10103-025-04644-z PMID:41026235	研究论文	提出一种集成多期相重建、病灶分割和亚型分类的统一框架PCU-SABENet，用于肾脏病变亚型识别	结合PhaseGAN-3D多期相合成、不确定性感知分割和Switch Atrous Bifovea EfficientNetB7分类的创新集成框架	未明确说明模型在更广泛人群中的验证情况	提高肾脏病变亚型识别的准确性和鲁棒性	肾脏病变的CT影像	数字病理	肾脏癌	多期相CT成像	GAN, CNN	CT影像	NA	NA	U-MAMba, EfficientNetB7, PhaseGAN-3D	准确率, Dice系数, IoU, 精确率, 召回率, 期相一致性得分, 亚型置信度偏差	0.138 GFLOPs计算量, 8.2 ms推理时间
444	2025-10-05	Deep Learning-Assisted Fingerprint-Inspired Flexible Pressure Sensor for Tension Monitoring in Carbon Fiber Production 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513680 PMID:41026329	研究论文	开发了一种受指纹启发的柔性压力传感器，用于监测碳纤维生产过程中的张力稳定性	通过激光蚀刻制造模拟指纹结构的柔性传感器，实现宽幅碳纤维束阵列的张力监测，并开发端到端张力异常分类卷积神经网络	NA	解决碳纤维大规模生产中张力稳定性控制的技术难题	宽幅碳纤维束阵列	智能制造	NA	激光蚀刻	CNN	压力传感器数据	NA	NA	端到端卷积神经网络	灵敏度, 分类准确率	NA
445	2025-10-05	Emerging trends and clinical challenges in AI-enhanced emotion diagnosis using physiological data 2025-Sep-30, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03435-6 PMID:41026457	综述	探讨生理参数与情绪的关系以及机器学习在情绪识别中的潜在价值和应用	将心率变异性（HRV）识别为情绪识别和生理参数分析的关键指标，并探索其在情绪管理和健康监测中的应用	生理数据采集困难、隐私安全问题、个体差异导致的个性化调整需求	研究生理参数与情绪的关系，探索机器学习在情绪识别中的应用价值	心率、呼吸、血压、皮肤电反应、脑电图和心率变异性等生理参数	机器学习	抑郁症、焦虑症、双相情感障碍、边缘型人格障碍	机器学习、深度学习	NA	生理数据	NA	NA	NA	NA	NA
446	2025-10-05	StratoLAMP-2: A Microfluidics-Free, Deep-Learning Platform for Multiplex Digital Molecular Diagnostics 2025-Sep-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04408 PMID:41026615	研究论文	开发了一种无需微流控、基于深度学习的多重数字分子诊断平台StratoLAMP-2	采用涡流生成的多分散液滴和焦磷酸镁沉淀作为视觉读数，通过引物浓度驱动的沉淀水平分层进行多重检测	液滴尺寸变异性和沉淀异质性带来的分析挑战	开发低成本、可扩展的数字核酸定量平台	核酸分子	机器学习	NA	数字核酸测试，环介导等温扩增(LAMP)	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确度，鲁棒性	NA
447	2025-10-05	TransFace++: Rethinking the Face Recognition Paradigm with a Focus on Accuracy, Efficiency, and Security 2025-Sep-30, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3616149 PMID:41026835	研究论文	提出TransFace和TransFace++两个人脸识别框架，分别探索了ViT和图像字节在人脸识别任务中的应用	首次将ViT和图像字节同时应用于人脸识别任务，提出了针对性的数据增强策略DPAP、难样本挖掘策略EHSM、字节压缩策略TIBC和交叉注意力模块SICA	未提及模型在极端光照、遮挡等复杂场景下的表现，也未讨论跨种族、跨年龄的泛化能力	解决现有人脸识别范式在全局特征捕捉、推理效率和用户隐私保护方面的问题	人脸识别任务	计算机视觉	NA	深度学习	ViT, Transformer	RGB人脸图像, 图像字节	NA	NA	Transformer, ViT	准确率, 效率, 安全性	NA
448	2025-10-05	Optimized Hybrid RNN-GRU Model for Predictive Diagnosis of Cardiovascular Disease 2025-Sep-30, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0d95 PMID:41027445	研究论文	本研究开发了一种结合RNN和GRU的混合深度学习模型，用于提高心血管疾病风险预测的准确性和效率	提出了一种优化的混合RNN-GRU模型，结合了RNN处理序列数据的能力和GRU的门控机制特性，在心血管疾病预测中实现了99.6%的准确率	研究仅使用了918个样本的数据集，样本规模相对较小，且数据来源单一	提高心血管疾病风险预测的准确性和效率	心血管疾病患者数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	RNN, GRU	数值型医疗数据	918个样本	Scikit-learn	混合RNN-GRU架构	准确率, F1分数, 精确率, 召回率	NA
449	2025-10-05	Serial 12-Lead ECG-Based Deep-Learning Model for Hospital Admission Prediction in Emergency Department Cardiac Presentations: Retrospective Cohort Study 2025-Sep-30, JMIR cardio DOI:10.2196/80569 PMID:41027578	研究论文	开发并验证一种融合连续12导联心电图波形、生命体征和临床数据的深度学习模型，用于早期预测急诊科心脏相关症状患者的住院需求	首次将连续12导联心电图波形与动态生命体征和常规临床数据融合，开发多模态深度学习模型进行早期住院预测	回顾性研究设计，依赖电子健康记录数据的完整性和质量	开发实时深度学习模型预测急诊科心脏相关症状患者的早期住院需求	因胸痛、呼吸困难、晕厥或近乎晕厥就诊于急诊科的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	12导联心电图	深度学习,随机森林	心电图波形,生命体征,结构化临床数据	30,421例就诊记录（至少1次心电图），11,273例就诊记录（至少2次心电图）	NA	多模态深度学习架构	AUROC	NA
450	2025-10-05	Artificial Intelligence for Postoperative Wound Monitoring: An Integrative Review of Digital Innovation and Clinical Feasibility 2025-Sep-30, The American surgeon DOI:10.1177/00031348251385104 PMID:41027651	综述	本文系统评估人工智能在术后伤口监测中的应用现状与发展前景	首次针对术后伤口护理领域进行AI技术的整合性评估，提出将先进AI方法整合到外科实践的路线图	缺乏大规模标准化数据集、可解释AI框架和稳健的临床验证研究	评估AI驱动的术后伤口监测技术现状，推动AI在外科实践中的整合应用	术后伤口护理相关研究文献	数字病理	术后并发症	深度学习、可穿戴生物传感器、移动应用、自然语言处理	NA	多模态数据	118篇符合严格纳入标准的相关文献	NA	NA	NA	NA
451	2025-10-05	Mapping the knowledge landscape of robotic colorectal cancer surgery: a visualization study 2025-Sep-30, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02838-9 PMID:41028391	研究论文	通过文献计量学和可视化方法揭示机器人结直肠癌手术领域的研究热点、新兴前沿和未来趋势	首次系统性地对2001-2024年间机器人结直肠癌手术研究进行知识图谱可视化分析	仅基于Web of Science数据库文献，可能存在收录偏差	探索机器人结直肠癌手术领域的研究格局和发展动态	2086篇机器人结直肠癌手术相关研究文献	医学信息学	结直肠癌	文献计量学分析，可视化分析	NA	文献数据	2086篇出版物	Citespace	NA	NA	NA
452	2025-10-05	3D Convolutional Neural Network for Predicting Clinical Outcome from Coronary Computed Tomography Angiography in Patients with Suspected Coronary Artery Disease 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01667-4 PMID:41028565	研究论文	开发并评估用于从冠状动脉CT血管造影图像预测主要心脏事件的优化3D卷积神经网络模型	首次将优化的3D DenseNet架构应用于无标注CCTA图像进行心脏事件预测，并与传统风险评分结合实现逐步性能提升	单中心回顾性研究，数据未对冠状动脉斑块存在进行标注	通过深度学习改进疑似冠状动脉疾病患者的预后风险分层	疑似冠状动脉疾病患者	计算机视觉	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影	CNN	3D医学图像	训练组5562名患者，测试组714名患者	NA	3D DenseNet	AUC	NA
453	2025-10-05	Deep Learning-Based Cardiac CT Coronary Motion Correction Method with Temporal Weight Adjustment: Clinical Data Evaluation 2025-Sep-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01683-4 PMID:41028564	研究论文	提出一种基于深度学习的冠状动脉运动校正方法，通过时间权重调整改善心脏CT图像质量	提出时间加权运动校正网络(TW-MoCoNet)，结合时间权重校正模块和可微分空间变换模块	NA	减少心脏CT冠状动脉运动伪影，提高图像质量和临床可解释性	冠状动脉CT血管造影(CCTA)图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	深度学习网络	医学图像	67例临床数据	NA	TW-MoCoNet	PSNR, SSIM, FOR, LIRS, MAS, 4点Likert量表	NA
454	2025-10-05	Commercially Available Artificial Intelligence Solutions for Gynaecologic Cytology Screening and Their Integration Into Clinical Workflow 2025-Sep-30, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70023 PMID:41028901	综述	全面评估商业化人工智能解决方案在妇科细胞学筛查中的应用现状及其临床工作流整合	系统分析AI技术在妇科细胞学筛查领域的商业化应用潜力及临床整合路径	未涉及具体临床验证数据及不同商业解决方案的横向性能对比	探讨人工智能技术如何改进妇科细胞学筛查流程并推动精准医疗发展	商业化AI软件在妇科细胞学（特别是宫颈涂片筛查）中的应用	数字病理	宫颈癌	巴氏涂片检测	机器学习,深度学习	细胞学图像	NA	NA	NA	准确性,一致性,效率	NA
455	2025-10-05	From Industrial Waste to Multistage Applications: Ultralight Lignin-Based Aerogel with Situ Vertically Oriented Structure for Photothermal-Assisted Pb2+ Adsorption in Wastewater and Reuse as Efficient Output and Stability Triboelectric Materials 2025-Sep-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202513337 PMID:41028951	研究论文	开发了一种具有原位垂直定向结构的超轻木质素气凝胶，用于废水中铅离子的光热辅助吸附，并再利用为摩擦电材料	首次将废弃吸附剂转化为木质素基摩擦电纳米发电机，实现木质素吸附剂的多阶段应用；结合深度学习算法实现98.5%的物体识别准确率	NA	实现工业废弃物到多功能材料的转化，开发高效废水处理和智能家居应用的新材料	铅离子废水处理、摩擦电纳米发电机、智能家居物体识别	材料科学	NA	定向冷冻法、离子交联法、磺化改性	深度学习模型	压力分布数据、电信号输出数据	11种不同物体的分类识别	NA	NA	识别准确率98.5%	NA
456	2025-10-05	Self-supervised Representation Learning on Gene Expression Data 2025-Sep-30, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533 PMID:41028963	研究论文	本研究探索了自监督学习方法在基因表达数据上的应用，用于表型预测任务	首次将自监督学习应用于批量RNA-Seq数据，减少了传统监督学习对标注数据的依赖	NA	开发基于自监督学习的基因表达数据分析方法，提高表型预测准确性	基因表达数据	机器学习	NA	RNA-seq	自监督学习	基因表达数据	多个公开可用的基因表达数据集	NA	NA	预测准确率	NA
457	2025-10-05	EEG-based motor execution classification of upper and lower extremities using machine learning 2025-Sep-30, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2566260 PMID:41028971	研究论文	本研究使用机器学习方法对基于脑电图的上肢和下肢运动执行进行分类	比较了统计特征和共空间模式两种特征提取方法在四肢运动分类中的性能，并验证了实时应用的可行性	存在受试者变异性和数据集特异性问题	开发用于脑机接口和神经假体的运动执行分类方法	上肢和下肢运动执行的脑电图信号	机器学习	NA	脑电图	K-近邻算法,线性判别分析,多层感知机,支持向量机	脑电图信号	NA	NA	NA	准确率,F1分数,精确率,召回率	NA
458	2025-10-05	FFM-ViT: an efficient fish species classification method based on deep features and transformers 2025-Sep-30, Journal of fish biology IF:1.7Q2 DOI:10.1111/jfb.70213 PMID:41028988	研究论文	提出一种基于深度特征和Transformer的高效鱼类物种分类方法FFM-ViT	放弃传统ViT的直接分块操作，引入MBConv和Fuse-MBConv模块获取更准确的高维信息，并新增通道空间合并注意力(CSMA)模块增强特征提取能力	NA	解决小规模鱼类数据集和高相似度物种的分类难题	鱼类物种	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像	包含78个类别的Oceanfish78数据集，并在fish4knowledge和Fish31等数据集上测试	NA	Vision Transformer, MBConv, Fuse-MBConv	准确率	NA
459	2025-10-05	A Resilient MEMS Sensor Array-AI System for DGA-Based Transformer Fault Monitoring in High-H2 Environments 2025-Sep-30, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02569 PMID:41029895	研究论文	提出一种集成MEMS混合传感器阵列与CNN-LSTM-AM深度学习模型的协同优化传感框架，用于高氢环境下变压器故障监测	结合Pd-Au与MOS传感器的混合阵列设计，以及集成1D CNN特征提取与LSTM注意力机制的深度学习模型，并引入平滑标签训练方法	基于定制数据集验证，在实际工业环境中的长期稳定性需要进一步验证	开发高氢环境下变压器溶解气体分析的可靠监测系统	电力变压器故障监测	机器学习和传感器技术	NA	MEMS气体传感器，溶解气体分析	CNN, LSTM	气体传感器信号数据	定制数据集D1和UCI-TGS基准数据集	NA	CNN-LSTM-AM（1D CNN与LSTM注意力机制）	均方误差，预测方差	NA
460	2025-10-05	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	首次开发专门用于识别二尖瓣脱垂的深度学习模型，并在大规模多中心数据集上进行验证	研究基于单中心数据开发，外部验证仅限于两个医疗中心	开发自动化诊断二尖瓣脱垂的深度学习模型	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, 平均精确率	NA