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
4681	2025-10-06	A Review of Artificial Intelligence Models for Detecting Breast Arterial Calcification on Mammograms and Their Clinical Implications 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.86894 PMID:40726851	综述	本文综述了人工智能模型在乳腺钼靶图像中检测乳腺动脉钙化及其临床意义的研究进展	系统评估了多种深度学习模型在BAC检测中的性能，强调了AI技术解决BAC漏报和量化不一致问题的潜力	缺乏标准化的筛查协议和报告标准，模型在临床实践中的推广仍需验证	评估人工智能模型在乳腺钼靶图像中自动检测乳腺动脉钙化的应用价值	乳腺钼靶图像中的乳腺动脉钙化	计算机视觉	心血管疾病	乳腺钼靶成像	CNN, GAN	医学图像	NA	NA	U-Net, DU-Net, DoG-GAN, Simple Context U-Net	准确率, 诊断指标	NA
4682	2025-10-06	Recovery of GLRLM Features in Degraded Images using Deep Learning and Image Property Models 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047257 PMID:40727416	研究论文	提出一种基于深度学习的GLRLM特征恢复方法，用于改善医学图像放射组学特征的鲁棒性	首次将双域深度学习框架扩展到GLRLM特征恢复，并提出了GLRLM的可微分近似算法	研究仅针对肺部CT图像和COVID-19分类任务进行验证，未测试其他疾病类型	开发放射组学特征标准化方法以减少成像条件变化带来的特征变异	肺部CT图像块和GLRLM特征	计算机视觉	COVID-19	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	双域深度学习网络	MSE, 准确率	NA
4683	2025-10-06	AI-driven skin cancer detection from smartphone images: A hybrid model using ViT, adaptive thresholding, black-hat transformation, and XGBoost 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328402 PMID:40720382	研究论文	提出一种基于智能手机图像的皮肤癌检测混合模型，结合视觉Transformer和XGBoost算法	采用自适应阈值处理和黑帽变换进行图像预处理，结合ViT特征提取和图像相关变量构建堆叠模型	NA	提高皮肤癌筛查的准确性和效率	六类皮肤病变：光化性角化病、基底细胞癌、黑色素瘤、痣、鳞状细胞癌和脂溢性角化病	计算机视觉	皮肤癌	智能手机图像采集	ViT, XGBoost	图像	NA	NA	Vision Transformer	准确率, PVV, 召回率, F1分数	NA
4684	2025-10-06	Hyperparameter tuned deep learning-driven medical image analysis for intracranial hemorrhage detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326255 PMID:40720400	研究论文	提出一种基于超参数调优深度学习驱动的医学图像分析方法，用于颅内出血检测	结合改进的EfficientNet特征提取、黑猩猩优化算法进行超参数调优，以及集成LSTM、堆叠自编码器和双向LSTM的分类模型	NA	开发自动化的颅内出血检测系统以提高诊断准确率	计算机断层扫描（CT）图像中的颅内出血区域	计算机视觉	颅内出血	计算机断层扫描（CT）	CNN, LSTM, Autoencoder, Bi-LSTM	医学图像	NA	NA	EfficientNet, LSTM, Stacked Autoencoder, Bi-LSTM	准确率	NA
4685	2025-10-06	AMFormer-based framework for accident responsibility attribution: Interpretable analysis with traffic accident features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329107 PMID:40720535	研究论文	提出基于AMFormer的交通事故责任认定框架，通过时空特征建模实现可解释的多标签责任分类	开发AMFormer（算术特征交互Transformer）框架，结合SHAP分析提供责任认定的可解释性	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发准确且可解释的交通事故责任认定方法	交通事故数据及责任认定	自然语言处理	NA	深度学习，SHAP可解释性分析	Transformer	交通事故特征数据	真实世界数据集（未明确具体数量）	NA	AMFormer（算术特征交互Transformer）	准确率，F1分数	NA
4686	2025-10-06	Automatic Real-Time Detection and Diagnosis of Liver Tumor with Ultrasound 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S524311 PMID:40726618	研究论文	开发深度学习模型用于超声图像中肝脏肿瘤的自动实时检测和诊断	在大型数据集上比较多种深度学习模型对肝脏肿瘤的诊断性能，并实现基于超声的实时病变检测和分类	回顾性研究设计，数据集时间跨度较长（2002-2020年）	开发自动诊断和检测肝脏病变的深度学习模型，以肝细胞癌为主要恶性肿瘤	肝脏肿瘤患者，包括恶性和良性病变	计算机视觉	肝癌	超声成像	CNN, Transformer	超声图像	1576名患者，4599张图像，6001个病变	NA	ResNet50, Xception, Inception Resnet V2, EfficientNet-B5, EfficientNetV2-S, EfficientNetV2-L, Swin-T, Swin-B, YOLOR	AUC, mAP	NA
4687	2025-10-06	Pediatric BurnNet: Robust multi-class segmentation and severity recognition under real-world imaging conditions 2025, SAGE open medicine IF:2.3Q2 DOI:10.1177/20503121251360090 PMID:40726838	研究论文	开发并验证一种能够在复杂真实世界成像条件下同时分割儿童烧伤创面并分级烧伤深度的深度学习模型	在DeepLabv3-ResNet101架构中集成通道和空间注意力模块、dropout强化的空洞空间金字塔池化以及加权交叉熵损失函数，专门针对真实世界儿童烧伤图像的多类分割和严重程度识别	仅使用单中心回顾性数据，图像分辨率统一调整为256×256像素可能损失部分细节信息	开发适用于真实世界成像条件的儿童烧伤自动分割和深度分级系统	儿童烧伤患者的智能手机或相机拍摄照片	计算机视觉	烧伤	深度学习图像分析	CNN	图像	4785张照片，包含14,355个烧伤区域标注	PyTorch	DeepLabv3, ResNet101	Dice系数, 交并比, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NVIDIA GTX 1060 GPU
4688	2025-10-06	Cohort protocol: risk assessment of maternal inflammation and early brain development in infants and young children based on multi-source data modeling 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1530285 PMID:40726941	研究方案	基于多源数据建模评估母体炎症对婴幼儿早期大脑发育风险的研究方案	首次在'基因-影像-环境-行为'多因素复杂交互作用下，利用深度学习构建婴幼儿大脑发育早期风险评估模型	样本量相对有限（360对母子），随访时间仅至3岁	评估母体炎症对婴幼儿早期大脑发育的风险，理解早期发育机制并预防大脑发育障碍	360对孕妇及其后代组成的厦门儿童大脑发育队列	数字病理学	儿科疾病	全外显子组测序，神经影像学，行为评估，生物标志物分析	深度学习	问卷数据，医学记录，神经影像数据，行为评估数据，基因测序数据，生物标志物数据	360对孕妇及其后代	NA	NA	NA	NA
4689	2025-10-06	Enhancing action recognition in educational settings using AI-driven information systems for public health monitoring 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1592228 PMID:40726947	研究论文	提出一种融合自适应知识嵌入网络和动态个性化学习策略的AI驱动信息系统，用于教育场景中的行为识别和公共卫生监测	首次将自适应知识嵌入网络(AKEN)与动态个性化学习策略(DPLS)相结合，通过强化学习和可解释AI技术实现教育环境中复杂行为模式的实时识别与干预	未明确说明实验规模和数据采集的具体环境限制	提升教育环境中行为识别的准确性，增强公共卫生监测能力	学生行为模式（久坐行为、社交互动、卫生依从性等）	计算机视觉, 自然语言处理	公共卫生	深度学习, 强化学习, 可解释AI	深度学习模型	行为数据, 环境数据	NA	NA	自适应知识嵌入网络(AKEN)	识别准确率	NA
4690	2025-10-06	Integrating Gene Ontology Relationships for Protein Function Prediction Using PFresGO 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_9 PMID:40728613	研究论文	提出了一种基于注意力机制的深度学习模型PFresGO，利用基因本体层次结构关系进行高通量蛋白质功能预测	首次将基因本体图的层次结构关系整合到蛋白质功能预测中，克服了传统方法忽略功能间关系的局限性	NA	开发高效的计算方法进行蛋白质功能注释，弥合高通量序列数据与未知蛋白质功能之间的差距	蛋白质功能预测	生物信息学	NA	基因本体分析	深度学习,注意力机制	基因本体图数据,蛋白质序列数据	NA	NA	基于注意力的图神经网络	NA	NA
4691	2025-10-06	Machine Learning for Protein Function Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_2 PMID:40728606	综述	本章全面回顾和分类了基于Gene Ontology术语的蛋白质功能预测计算方法	系统梳理了蛋白质功能预测的计算方法分类体系，涵盖模板检测、统计机器学习、深度学习和组合方法	NA	开发高效准确的计算方法进行蛋白质功能预测	蛋白质功能	生物信息学	NA	计算预测方法	NA	蛋白质功能注释数据	NA	NA	NA	NA	NA
4692	2025-10-06	A Survey of Deep Learning Methods and Tools for Protein Binding Site Prediction 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_5 PMID:40728609	综述	全面综述深度学习在蛋白质结合位点预测中的方法和工具	系统整理并评估了最新的深度学习预测方法，提供了从数据收集到模型实现的完整指南	作为综述文章，不包含原创性实验验证	为开发和应用深度学习模型预测蛋白质结合位点提供全面指导	蛋白质与配体（肽段、小分子、离子、核酸）的相互作用	生物信息学	NA	深度学习	CNN, GNN	蛋白质结构数据	NA	NA	卷积神经网络, 图神经网络	NA	NA
4693	2025-10-06	Annotating genomes with DeepGO protein function prediction tools 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_10 PMID:40728614	综述	本章探讨了DeepGO蛋白质功能预测工具套件的演变及其在基因组注释中的应用	介绍了DeepGO系列工具的演进历程，重点展示了最新版本DeepGO-SE在细菌基因组注释中的实际应用效果	NA	为研究人员提供使用深度学习进行蛋白质功能预测和基因组注释的实用指南	蛋白质功能预测工具DeepGO系列及其在基因组注释中的应用	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据	NA	NA	DeepGO系列模型（包括DeepGO-SE）	效率, 准确率	NA
4694	2025-10-06	A Benchmarking Platform for Assessing Protein Language Models on Function-Related Prediction Tasks 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4662-5_14 PMID:40728618	研究论文	介绍了一个用于评估蛋白质语言模型在功能相关预测任务上性能的基准测试平台PROBE	开发了首个综合评估蛋白质表示方法的基准框架PROBE，支持评估传统方法和新兴的多模态蛋白质语言模型	基准测试任务范围有限，仅包含四个核心任务，可能无法覆盖所有蛋白质功能预测场景	建立标准化基准平台，系统评估不同蛋白质表示方法在功能预测任务上的性能	蛋白质序列、结构和功能数据	自然语言处理, 生物信息学	NA	蛋白质语言模型, 深度学习	蛋白质语言模型	蛋白质序列, 结构信息	NA	NA	ESM2, ESM3, ProstT5, SaProt	语义相似度推理, 本体功能预测, 药物靶点家族分类, 蛋白质-蛋白质结合亲和力估计	NA
4695	2025-10-06	Enhanced SqueezeNet model for detecting IoT-Bot attacks: A comprehensive approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103499 PMID:40704174	研究论文	提出一种基于改进SqueezeNet的增强检测框架，用于检测物联网僵尸网络攻击	将改进的SqueezeNet模型与深度卷积神经网络和优化的随机混合Lp层集成，在保持计算效率的同时提高检测精度	NA	开发适用于资源受限物联网环境的实时僵尸网络攻击检测方法	物联网僵尸网络攻击	机器学习	NA	NA	CNN, DCNN	网络入侵检测数据	大规模入侵检测数据集	NA	SqueezeNet, DCNN	准确率, 精确率, 召回率, 误报率	NA
4696	2025-10-06	PA OmniNet: A retraining-free, generalizable deep learning framework for robust photoacoustic image reconstruction 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100740 PMID:40703536	研究论文	提出一种无需重新训练即可泛化到不同系统配置的光声图像重建深度学习框架	通过少量示例图像（上下文集）使模型适应新系统配置，无需重新训练	未明确说明模型在极端稀疏采样条件下的性能表现	开发适用于稀疏采样光声成像的鲁棒图像重建方法	光声图像	计算机视觉	NA	光声成像	CNN	图像	包含小鼠和人类体内数据、合成数据及不同波长图像的多数据集	NA	U-net	结构相似性指数, 均方根误差, 峰值信噪比	NA
4697	2025-10-06	Using nursing data for machine learning-based prediction modeling in intensive care units: A scoping review 2025-Sep, International journal of nursing studies IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105133 PMID:40544524	综述	本范围综述系统分析了在ICU中使用护理数据和机器学习技术预测患者预后的研究现状	首次系统梳理了ICU环境中基于护理数据的机器学习预测模型，并对护理数据类型进行了详细分类	仅关注已发表文献，可能遗漏未发表的研究；仅纳入英文文献，存在语言偏倚	识别利用护理数据和机器学习预测ICU患者健康结局的研究现状	ICU成年住院患者	机器学习	危重症	机器学习	监督学习,深度学习,神经网络	护理量表,护理评估记录,护理活动记录,护理记录	151项研究（2004-2023年）	NA	回归,提升方法,随机森林	NA	NA
4698	2025-10-06	The role of data partitioning on the performance of EEG-based deep learning models in supervised cross-subject analysis: A preliminary study 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110608 PMID:40602315	研究论文	本研究系统评估了数据划分和交叉验证策略对基于EEG的深度学习模型在跨被试分析中性能的影响	首次在EEG深度学习领域对五种交叉验证设置进行大规模定量比较，涉及超过10万个训练模型	作为初步研究，仅针对三种特定分类任务和四种架构进行评估，未涵盖所有可能的EEG应用场景	为EEG深度学习研究提供数据划分和交叉验证的最佳实践指南	脑电图信号数据	机器学习	帕金森病,阿尔茨海默病	脑电图	CNN	脑电信号	超过100,000个训练模型	NA	ShallowConvNet, EEGNet, DeepConvNet, Temporal-based ResNet	准确率,可靠性,泛化性	NA
4699	2025-10-06	The artificial intelligence challenge in rare disease diagnosis: A case study on collagen VI muscular dystrophy 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110610 PMID:40602312	研究论文	本研究探讨人工智能技术在罕见病胶原VI型先天性肌营养不良诊断中的应用	证明了在有限训练数据情况下，通过适当的数据管理和训练流程，仍能开发出高精度分类器	研究聚焦于单一罕见病，样本量有限	解决罕见病诊断中因数据稀缺而难以应用人工智能技术的问题	胶原VI型先天性肌营养不良	数字病理学	先天性肌营养不良	共聚焦显微镜成像	经典机器学习, 深度学习	图像	有限样本量（具体数量未提及）	NA	NA	准确率	NA
4700	2025-10-06	A deep learning model combining convolutional neural networks and a selective kernel mechanism for SSVEP-Based BCIs 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110691 PMID:40602314	研究论文	提出一种结合CNN和选择性核机制的深度学习模型FBCNN-TKS，用于SSVEP脑机接口	引入时序核选择(TKS)模块扩大感受野，结合扩张卷积和分组卷积减少参数数量	NA	解决SSVEP脑机接口中训练数据不足导致的过拟合问题，提升时序特征提取能力	稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号	脑机接口	NA	滤波器组技术	CNN	脑电信号	NA	NA	FBCNN-TKS	分类准确率, 信息传输率(ITR)	NA