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
4661	2025-10-06	Automated Analysis of Vertebral Body Surface Roughness for Adult Age Estimation: Ellipse Fitting and Machine-Learning Approach 2025-Jul-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15141794 PMID:40722542	研究论文	开发基于椎体表面粗糙度的自动化成人年龄估计方法	提出客观的椎体表面粗糙度指标（平均距离得分），采用椭圆拟合和多种机器学习方法实现自动化年龄估计	样本量有限（176人），需要在更多样化人群中验证方法	开发客观、自动化的成人年龄估计方法	176名成年人（94名男性，82名女性，年龄21-94岁）的CT扫描图像	医学影像分析	脊柱退行性病变	CT成像	支持向量回归, 随机森林, k近邻, 高斯朴素贝叶斯伪回归器	CT图像	176名成年人	Scikit-learn	NA	估计标准误差, 相关系数	NA
4662	2025-10-06	Application of Image Computing in Non-Destructive Detection of Chinese Cuisine 2025-Jul-16, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14142488 PMID:40724316	研究论文	本研究开发了一种结合高光谱成像和深度学习算法的无损检测框架，用于中餐食品的质量评估与分类	首次将空间-光谱卷积网络与注意力机制应用于中餐食品检测，能够解析中餐特有食材的细微光谱特征	仅针对15种主要中餐类别进行验证，未涵盖所有中餐品种	提升中餐食品质量安全评估的准确性和自动化水平	中餐菜肴及其食材（如麻婆豆腐中的辣椒油、虾饺的新鲜度）	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	高光谱图像	15种主要中餐类别	NA	空间-光谱卷积网络（含注意力机制）	分类准确率, 平均绝对误差(MAE)	NA
4663	2025-10-06	Digital Alchemy: The Rise of Machine and Deep Learning in Small-Molecule Drug Discovery 2025-Jul-16, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26146807 PMID:40725054	综述	本文全面分析了人工智能和机器学习在现代药物设计中的变革性影响，重点关注小分子药物发现领域	系统阐述了生成模型和强化学习等先进ML/DL技术如何革新化学空间探索、增强结合亲和力预测、改进蛋白质灵活性建模并自动化关键设计任务	面临数据质量、模型可解释性、伦理考量和不断变化的监管环境等挑战	探讨AI和ML技术如何解决传统小分子药物设计方法的固有局限性	小分子药物发现过程	机器学习	NA	结构基于虚拟筛选(SBVS), 配体基于虚拟筛选(LBVS)	生成模型, 强化学习	化学数据, 蛋白质结构数据	NA	NA	NA	发现时间加速, 成功概率提升	NA
4664	2025-10-06	Implementation of a Conditional Latent Diffusion-Based Generative Model to Synthetically Create Unlabeled Histopathological Images 2025-Jul-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070764 PMID:40722456	研究论文	本研究实现了一种基于条件潜在扩散的生成模型，用于合成未标记的组织病理学图像	将潜在扩散模型应用于医疗领域，通过聚类结果作为条件机制实现可控图像生成，并融合专家知识增强可解释性	NA	探索条件潜在扩散模型在医疗领域的应用，特别是组织病理学图像的合成	未标记的组织病理学图像	数字病理学	NA	扩散模型, 潜在空间嵌入, 聚类分析	扩散模型, VQ-GAN	组织病理学图像	NA	NA	潜在扩散模型, VQ-GAN	聚类验证指标, 定量质量评估	NA
4665	2025-10-06	Harnessing YOLOv11 for Enhanced Detection of Typical Autism Spectrum Disorder Behaviors Through Body Movements 2025-Jul-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15141786 PMID:40722535	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv11深度学习模型的实时系统，用于通过身体运动检测自闭症谱系障碍典型行为	首次将YOLOv11模型应用于自闭症典型行为的实时检测，并设计了包含监控、网络、云和分析的多层系统架构	数据集规模有限，仅包含72个视频和13,640张图像，且仅涵盖四种行为类别	开发实时自闭症谱系障碍筛查系统，辅助早期干预和行为监测	自闭症谱系障碍典型行为（手部拍打、身体摇摆、头部摇晃）	计算机视觉	自闭症谱系障碍	视频分析	YOLO, CNN, LSTM	视频, 图像	72个视频，13,640张图像	NA	YOLOv11, MobileNet-SSD	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	云平台
4666	2025-10-06	Predictive Ability of an Objective and Time-Saving Blastocyst Scoring Model on Live Birth 2025-Jul-15, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13071734 PMID:40722804	研究论文	本研究通过iDAScore模型评估胚胎评分与活产率之间的相关性	首次在多个临床中心对基于深度学习的胚胎评分系统进行外部验证	排除了未使用时差成像培养箱培养的囊胚，且为回顾性研究	验证智能胚胎评分系统预测活产率的有效性	6291个单囊胚玻璃化冷冻-解冻移植周期	数字病理	生殖医学	时差成像技术	深度学习	胚胎时差成像序列	6291个移植周期	NA	iDAScore	临床妊娠率、流产率、活产率	NA
4667	2025-10-06	A Multi-Modal Deep Learning Approach for Predicting Eligibility for Adaptive Radiation Therapy in Nasopharyngeal Carcinoma Patients 2025-Jul-15, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17142350 PMID:40723234	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习方法来预测鼻咽癌患者是否适合接受自适应放射治疗	提出结合ResNet-50、交叉注意力机制、多尺度特征和临床数据的多模态融合神经网络	研究为回顾性研究，样本量相对有限（305例患者）	预测鼻咽癌患者接受自适应放射治疗的资格	鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	CT扫描，T1加权MRI，T2加权MRI	深度学习，分类神经网络	医学影像，临床数据	305名鼻咽癌患者	NA	ResNet-50	AUC	NA
4668	2025-10-06	BBSNet: An Intelligent Grading Method for Pork Freshness Based on Few-Shot Learning 2025-Jul-15, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14142480 PMID:40724301	研究论文	提出一种基于小样本学习的猪肉新鲜度智能分级方法BBSNet	引入批量通道归一化层增强特征区分度，采用BiFormer优化细粒度特征提取，在数据稀缺条件下实现高精度新鲜度分类	仅针对猪肉单一食品类型验证，尚未在便携设备上部署优化	开发数据依赖度低的猪肉新鲜度智能分级方法	猪肉样本图像	计算机视觉	NA	微生物细胞浓度分级	小样本学习	图像	600张猪肉图像	NA	BBSNet, BiFormer	准确率	NA
4669	2025-10-06	Genomic and Precision Medicine Approaches in Atherosclerotic Cardiovascular Disease: From Risk Prediction to Therapy-A Review 2025-Jul-14, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13071723 PMID:40722793	综述	本综述综合了基因组学与精准医学在动脉粥样硬化性心血管疾病中的应用进展，涵盖风险预测到治疗方法	整合多组学分析与深度学习算法，探索基因编辑技术在心血管疾病治疗中的新兴应用	NA	总结动脉粥样硬化性心血管疾病的个体化预防和治疗策略研究进展	动脉粥样硬化性心血管疾病相关的基因组机制、治疗靶点和计算工具	生物信息学	心血管疾病	基因组测序, 多组学分析, 基因编辑	深度学习	基因组数据, 多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
4670	2025-10-06	From Detection to Prediction: Advances in m6A Methylation Analysis Through Machine Learning and Deep Learning with Implications in Cancer 2025-Jul-12, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26146701 PMID:40724951	综述	本文综述了m6A甲基化分析的机器学习与深度学习进展及其在癌症中的意义	强调机器学习算法在m6A位点预测中的整合应用，结合序列特征、结构特征和进化保守性特征以提高预测准确性	NA	全面理解m6A生物学及其转化潜力，为未来研究和治疗创新提供新视角	m6A甲基化修饰及其在生理和病理条件下的功能	机器学习	癌症	miCLIP, MeRIP-seq, 高通量测序	NA	序列数据, 结构数据, 进化保守性数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
4671	2025-10-06	Accelerating Wound Healing Through Deep Reinforcement Learning: A Data-Driven Approach to Optimal Treatment 2025-Jul-11, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070756 PMID:40722448	研究论文	提出一种结合深度学习、最优控制和强化学习的自适应闭环控制框架，用于加速伤口愈合过程	无需复杂非线性伤口愈合动力学的数学模型，通过深度强化学习实时调整治疗策略	研究主要基于计算机模拟实验，体内实验仅展示了转化潜力	开发数据驱动的自适应治疗策略以加速伤口愈合	伤口愈合过程，猪伤口模型	机器学习	伤口愈合	深度强化学习，闭环控制	深度强化学习	生物传感器数据	NA	NA	NA	伤口愈合加速率（17.71%）	NA
4672	2025-10-06	Decentralized Consensus Protocols on SO(4)N and TSO(4)N with Reshaping 2025-Jul-11, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27070743 PMID:40724459	研究论文	本文提出了在SO(4)李群及其切丛TSO(4)上的多智能体一致性协议，通过重构策略实现几乎全局稳定性	在SO(4)N和TSO(4)N上提出利用重构策略的一致性协议，能够破坏非一致性平衡点的稳定性并实现几乎全局稳定性	NA	设计在特殊正交群SO(4)及其切丛上的去中心化一致性协议	多智能体网络系统	机器学习	NA	李群理论，一致性协议	NA	NA	NA	NA	NA	稳定性分析	NA
4673	2025-10-06	Use of Radiomics in Characterizing Tumor Hypoxia 2025-Jul-11, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26146679 PMID:40724929	综述	本文探讨了影像组学在肿瘤缺氧表征中的应用及其临床潜力	系统阐述了影像组学结合机器学习和深度学习技术实现无创缺氧评估的创新方法	缺乏影像标准化和带缺氧标签数据集的有限可用性阻碍了临床转化	开发无创的肿瘤缺氧评估方法以指导个性化癌症治疗	肿瘤缺氧微环境	医学影像分析	癌症	MRI, PET, CT	机器学习, 深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
4674	2025-10-06	AI-Powered Precision: Revolutionizing Atrial Fibrillation Detection with Electrocardiograms 2025-Jul-11, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14144924 PMID:40725616	综述	本文探讨人工智能技术在基于心电图的心房颤动检测与预测中的应用与前景	揭示AI能识别心电图信号中房颤的细微模式，包括非发作期特征，并整合至可穿戴设备实现临床外筛查	存在数据偏差、模型在不同人群中的可靠性问题以及监管考量等挑战	通过AI技术提升房颤的早期诊断与风险分层能力	心电图信号与房颤患者	机器学习	心血管疾病	心电图分析	深度学习, 机器学习	心电图信号	NA	NA	NA	准确率	NA
4675	2025-10-06	Breast Cancer Classification with Various Optimized Deep Learning Methods 2025-Jul-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15141751 PMID:40722501	研究论文	本研究使用11种不同的深度学习算法对乳腺活检病理图像进行良恶性分类	比较了11种深度学习算法在乳腺癌分类中的性能，包括集成方法和调优模型	数据集规模有限，仅使用10,000张图像，缺乏多模态成像数据和数据集多样性	开发优化的深度学习方法来提高乳腺癌分类的准确性	乳腺活检病理图像，包括良性和恶性两类	计算机视觉	乳腺癌	病理图像分析	CNN, 集成学习	图像	10,000张乳腺活检病理图像（6,172例IDC阴性，3,828例IDC阳性）	NA	Vanilla, ResNet50, ResNet152, VGG16, DenseNet152, MobileNetv2, EfficientB1, NasNet, DenseNet201, ensemble, Tuned Model	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
4676	2025-10-06	Machine Learning Framework for Ovarian Cancer Diagnostics Using Plasma Lipidomics and Metabolomics 2025-Jul-10, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26146630 PMID:40724878	研究论文	开发集成脂质组学和代谢组学的机器学习框架用于卵巢癌诊断	首次系统整合HPLC-MS脂质组学和NMR代谢组学数据，通过对比多种特征选择方法与机器学习架构，发现最优生物标志物组合	临床实施需要进一步标准化验证	开发基于血浆代谢组学的卵巢癌早期诊断方法	229名受试者（103例浆液性卵巢癌患者，107例良性病例，19例健康对照）的血浆样本	机器学习	卵巢癌	脂质组学（HPLC-MS，正/负离子模式），NMR代谢组学	CNN, XGBoost, SVM	代谢组学数据	229例血浆样本	NA	CNN, XGBoost	准确率	NA
4677	2025-10-06	Harnessing Multi-Omics and Predictive Modeling for Climate-Resilient Crop Breeding: From Genomes to Fields 2025-Jul-10, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16070809 PMID:40725465	综述	本文综述了多组学技术与预测模型在培育气候韧性作物中的整合应用	系统整合多组学数据与预测模型，提出从基因组到田地的综合育种框架	存在计算瓶颈、性状复杂性、数据标准化和伦理共享等挑战	加速培育具有气候适应性的作物品种	作物植物及其分子网络	机器学习	NA	基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 表型组学	机器学习, 深度学习	多组学数据, 环境数据, 表型数据	NA	NA	NA	NA	NA
4678	2025-10-06	Hybrid Attention-Enhanced Xception and Dynamic Chaotic Whale Optimization for Brain Tumor Diagnosis 2025-Jul-09, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070747 PMID:40722439	研究论文	提出一种结合混合注意力机制和动态混沌鲸鱼优化算法的脑肿瘤诊断新方法	将Xception模型与混合注意力机制和渐进式图像调整相结合，并采用动态混沌鲸鱼优化算法优化超参数	NA	提高脑肿瘤分类的准确性和效率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	医学图像	NA	NA	Xception	准确率	NA
4679	2025-10-06	Deep Learning-Based Detection of Separated Root Canal Instruments in Panoramic Radiographs Using a U2-Net Architecture 2025-Jul-09, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15141744 PMID:40722496	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的深度学习模型，用于在全景X光片中自动检测和分割分离的根管器械	首次将U-Net架构应用于全景X光片中分离根管器械的自动检测和分割任务	样本量相对较小（仅191张符合严格纳入标准的X光片），需要多中心研究验证泛化能力	开发自动化检测工具辅助根管治疗中分离器械的识别	全景X光片中的分离根管器械	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	医学影像	36,800张全景X光片回顾性筛选，其中191张符合纳入标准	NA	U-Net	Dice系数,IoU,精确率,召回率,F1分数	NA
4680	2025-10-06	In Silico Discovery and Sensory Validation of Umami Peptides in Fermented Sausages: A Study Integrating Deep Learning and Molecular Modeling 2025-Jul-09, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14142422 PMID:40724243	研究论文	本研究结合宏基因组学和深度学习技术，在发酵香肠中发现并验证了鲜味肽	首次将宏基因组学与深度学习模型结合用于鲜味肽发现，并采用SHAP可解释性分析和分子对接验证	仅针对发酵香肠中的鲜味肽进行研究，未涉及其他食品体系	开发高效发现功能性肽的高通量策略	发酵香肠中的鲜味肽	机器学习	NA	宏基因组学, 分子对接, 分子动力学模拟	深度学习	序列数据	NA	NA	集成深度学习模型	预测概率, 结合稳定性, 感官评价阈值	NA