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
461	2025-10-31	Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3592788 PMID:40748812	研究论文	提出一种结合时间和异构图神经网络的新模型THGNN，用于工业系统传感器数据的剩余使用寿命预测	首次在时序传感器图中同时建模时间动态、空间相关性和传感器异质性，采用细粒度方法避免时间信息丢失，并利用FiLM技术处理传感器类型多样性	仅在N-CMAPSS数据集上验证，未提及其他工业场景的泛化能力	提高工业系统剩余使用寿命预测的准确性	工业系统中的多传感器时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	时间序列传感器数据	N-CMAPSS数据集	NA	Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network (THGNN)	两种不同评估指标	NA
462	2025-10-31	DCEM-TCRCN: an innovative approach to depression detection using wearable IoT devices and deep learning 2025-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03479-x PMID:40965800	研究论文	提出一种基于可穿戴物联网设备和深度学习的抑郁症检测创新方法DCEM-TCRCN	结合动态卷积与时间循环残差卷积网络，采用MBConv块和动态卷积最大化特征提取能力，通过循环扩张卷积处理长时间序列关系	NA	开发有效准确的抑郁症诊断模型	抑郁症患者	机器学习	抑郁症	可穿戴物联网传感器技术	CNN	生理信号数据	NA	NA	DCEM-TCRCN, MBConv, DConv, 时间循环残差卷积网络	准确率, 精确率, 召回率, Cohen-Kappa分数	NA
463	2025-10-31	Paternal periconceptional exposure to reserpine and antidepressants causes developmental abnormalities and ADHD-like behavior in offspring: A deep learning analysis 2025-Nov, Journal of psychiatric research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.jpsychires.2025.09.039 PMID:41033272	研究论文	通过深度学习分析父代围受孕期暴露于利血平和抗抑郁药对后代发育异常和ADHD样行为的影响	首次使用深度学习Twin Network准确分期F1代胚胎发育并量化发育速度，利用EmbryoNet预测与多巴胺通路相关的发育异常信号	仅研究了特定抗抑郁药物组合的影响，未涉及其他药物或环境因素	评估父代围受孕期暴露于抗抑郁药物对后代发育和行为的影响	F1代小鼠胚胎及其发育过程	深度学习	ADHD	深度学习分析	Twin Network, EmbryoNet	胚胎发育图像数据	NA	NA	Twin Network, EmbryoNet	NA	NA
464	2025-10-31	Intentional creation of suboptimal, realistic dose distributions 2025-Nov, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70305 PMID:41144809	研究论文	开发了直接修改高质量放疗剂量分布以创建可控亚优化剂量分布的技术	首次提出直接在现有剂量分布上操作生成可控亚优化剂量分布的方法，无需治疗计划系统	仅评估了三种特定类型的亚优化剂量分布，临床医生评估样本有限	解决放疗肿瘤学住院医师在计划质量评估培训中的不足	放疗剂量分布	医学教育技术	癌症	深度学习模型，剂量分布修改技术	深度学习模型	放疗剂量分布数据	NA	NA	预训练深度学习模型	剂量-体积直方图指标，统计学显著性(p值)，临床医生真实性评分	NA
465	2025-10-31	Knowledge-Guided Semantic Transfer Network for Few-Shot Image Recognition 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3240195 PMID:37022403	研究论文	提出一种知识引导的语义迁移网络（KSTNet），通过引入辅助先验知识解决小样本图像识别问题	将视觉推理、知识迁移和分类器学习整合到统一框架中，提出类别引导的视觉学习模块和知识迁移网络	仅在Mini-ImageNet和Tiered-ImageNet基准数据集上验证，未在其他领域测试	解决小样本图像识别问题，使机器能够从极有限的标注样本中学习	图像数据中的新颖类别识别	计算机视觉	NA	深度学习	神经网络	图像	使用Mini-ImageNet和Tiered-ImageNet基准数据集	NA	KSTNet, 知识引导的语义迁移网络	准确率	NA
466	2025-10-31	SimAD: A Simple Dissimilarity-Based Approach for Time-Series Anomaly Detection 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590220 PMID:40729708	研究论文	提出一种基于差异性的简单时间序列异常检测方法SimAD	引入基于分块的特征提取器处理扩展时间窗口、设计对比融合模块增强异常检测鲁棒性、提出两种改进评估指标UAff和NAff	NA	解决时间序列异常检测中时间上下文有限、正常模式表示不足和评估指标缺陷等问题	时间序列数据	机器学习	NA	NA	深度学习	时间序列数据	7个不同的时间序列数据集	NA	EmbedPatch编码器, ContrastFusion模块	F1分数, Aff-F1, NAff-F1, AUC	NA
467	2025-10-31	Insights into the Impact of Artificial Intelligence on Psoriasis Treatment Strategies: A Mini Review 2025-Nov-01, Indian dermatology online journal IF:1.9Q3 DOI:10.4103/idoj.idoj_1055_24 PMID:40788101	综述	探讨人工智能在银屑病治疗策略中的应用前景和临床价值	系统梳理AI在银屑病治疗四大领域的创新应用：光疗预后预测、皮损分割评估、远程影像监测和生物制剂疗效预测	数据集多样性不足、标准化缺失和验证体系不完善	评估人工智能技术对银屑病精准治疗策略的推动作用	银屑病患者的临床数据、影像资料和多组学数据	数字病理学	银屑病	临床数据分析、影像分析、多组学数据分析	随机森林,CNN,梯度提升决策树	临床数据,图像,多组学数据	NA	NA	多尺度超像素聚类	灵敏度,准确率,像素精度,组内相关系数	NA
468	2025-10-31	Learning a Better SPD Network for Signal Classification: A Riemannian Batch Normalization Method 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3589362 PMID:40824982	研究论文	提出一种基于对数-乔列斯基度量的黎曼批量归一化方法，用于改进SPD网络的信号分类性能	首次将log-Cholesky度量应用于SPD网络的批量归一化，相比传统基于仿射不变黎曼度量的方法具有更好的数值稳定性和计算效率	论文未明确说明方法在极端病态条件下的性能表现，且实验仅限于四个基准数据集	开发更稳定高效的SPD网络批量归一化方法以提升信号分类性能	对称正定矩阵和基于黎曼流形的神经网络	机器学习	NA	黎曼几何方法，Cholesky分解	SPD神经网络	信号数据，矩阵数据	四个基准数据集	NA	SPD网络，黎曼批量归一化	分类准确率，计算效率，数值稳定性	NA
469	2025-10-31	Gen-GraphEx: Generative In-Distribution Graph Explanations for Time-Efficient Model-Level Interpretability of GNNs 2025-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3589330 PMID:40824981	研究论文	提出了一种名为Gen-GraphEx的模型无关、模型级图神经网络解释方法，通过生成符合原始数据分布的图结构来解释GNN的决策过程	无需访问GNN隐藏层即可生成解释图；能够通过插值两个目标类的图生成模型生成决策边界附近的实例；不依赖后续深度学习模块生成解释；支持多种节点和边特征的图生成；计算效率更高	NA	提高图神经网络的可解释性和可信度	图神经网络模型	图神经网络	NA	图生成模型	图生成模型	图数据	多个真实和合成数据集	NA	图生成模型	NA	NA
470	2025-10-31	Egg Freshness Safety and Detection Techniques: A Comprehensive Review and Future Perspective 2025-Nov, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70317 PMID:41164900	综述	系统综述鸡蛋新鲜度安全与检测技术，重点分析传统与新型检测方法在带壳鸡蛋和液态蛋中的适用性	首次系统比较传统与新型检测技术在带壳鸡蛋和液态蛋中的适用性，并提出在食品工业4.0背景下整合多元模型与前沿技术的前瞻性观点	当前新鲜度评估体系主要针对带壳鸡蛋，液态蛋几乎无全球统一标准	为建立液态蛋新鲜度全球标准提供关键参考，推动检测技术向在线化、连续化和自动化发展	带壳鸡蛋和液态蛋的新鲜度检测技术	食品检测技术	NA	拉曼光谱、电化学化学计量检测、低场核磁共振、嗅觉传感器、机器视觉、微波近场成像、高光谱成像、介电谱	深度学习、机器学习、堆叠集成策略	光谱数据、电化学数据、图像数据、传感器数据	NA	NA	NA	准确率	NA
471	2025-10-31	CS-Net: convolutional spider neural network for surface-EMG-based hybrid gesture recognition 2025-Oct-30, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0c38 PMID:41005324	研究论文	提出一种新颖的卷积蜘蛛神经网络(CS-Net)结合迁移学习策略，用于基于表面肌电信号的混合手势识别	设计了多流信息融合机制的CS-Net架构，结合迁移学习策略利用复合手势与组成动作之间的内在关系提升分类性能	仅使用6名受试者的数据进行离线实验，样本规模有限	开发基于表面肌电信号的混合手势识别系统	结合手腕姿势和手部动作的混合手势	机器学习	NA	表面肌电信号(sEMG)采集，快速傅里叶变换(FFT)	CNN	肌电信号，频域特征	6名受试者的12种混合手势数据，Ninapro公共数据库(DB1,DB4,DB5)	NA	CS-Net(卷积蜘蛛神经网络)	准确率	NA
472	2025-10-31	Predicting prognosis of light-chain cardiac amyloidosis by magnetic resonance imaging and deep learning 2025-Oct-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf248 PMID:40891072	研究论文	开发基于磁共振成像和深度学习的全心脏分析方法，用于预测轻链心脏淀粉样变性的个体化预后	首次使用基于Transformer的深度学习模型对LGE图像进行全心脏分析，采用对比预训练策略增强特征区分度，并通过集成学习整合多个时间点的预测	研究样本量相对有限（394例患者），仅针对接受标准化化疗的AL-CA患者	开发个体化的AL-CA预后预测方法	轻链心脏淀粉样变性（AL-CA）患者	医学影像分析	心脏淀粉样变性	心血管磁共振晚期钆增强（LGE）成像	Transformer, 深度学习	医学影像	394例AL-CA患者（测试集79例）	NA	Transformer	C-index, AUC, HR	NA
473	2025-10-31	Developing a novel deep learning-based model for automatic right ventricular parameters assessment on ctpa in pulmonary embolism 2025-Oct-30, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-025-02404-8 PMID:41162742	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
474	2025-10-31	Super Time-Resolved Tomography 2025-Oct-30, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202511933 PMID:41164925	研究论文	提出了一种名为超时间分辨断层扫描的新方法，通过深度学习算法显著提升断层扫描的时间分辨率	引入4D深度学习重建算法，在保持空间分辨率的同时将时间分辨率提高至少一个数量级	需要验证在实际应用中的稳定性和普适性	提升X射线时间分辨断层扫描的时间分辨率	液滴碰撞模拟和增材制造过程	计算机视觉	NA	X射线时间分辨断层扫描	深度学习	4D断层扫描数据	模拟和实验数据	NA	4D深度学习重建算法	时间分辨率提升倍数，空间分辨率保持	NA
475	2025-10-31	Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications 2025-Oct-30, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01944c PMID:41165199	综述	本文综述了人工智能在水凝胶设计与性能优化中的创新及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等多场景应用	将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化发展	人工智能驱动的水凝胶研究仍存在局限性、挑战和待解决的策略问题	探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用与发展趋势	水凝胶材料及其在3D打印、组织工程、药物递送和生物传感等领域的应用	机器学习	NA	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
476	2025-10-31	An optimized, high-throughput workflow for the collection, processing, and visualization of histology data in comparative vertebrate morphogenesis 2025-Oct-30, Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists IF:2.0Q3 DOI:10.1002/dvdy.70092 PMID:41165208	研究论文	提出针对脊椎动物胚胎薄层组织学的高通量优化工作流程，涵盖样本收集、处理和玻片制备	整合了常被胚胎组织研究忽略的分散方法学文献，并对脱水、二甲苯渗透和切片等常见技术提出优化调整	主要针对脊椎动物胚胎组织，可能不适用于其他类型样本	建立高质量组织学数据制备流程以支持现代发育生物学研究	脊椎动物胚胎组织	数字病理学	NA	薄层组织学技术	深度学习算法	2D组织学切片图像	NA	NA	NA	NA	NA
477	2025-10-31	Durative Monitoring of Sulfur Hexafluoride Characteristic Gases under Hydrogen Interference Using a Time2Vec-Encoded CNN-Transformer-LSTM Model Based on a Heterogeneous Gas Sensor Array 2025-Oct-30, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02740 PMID:41165229	研究论文	提出一种基于异构气体传感器阵列和Time2Vec编码的CNN-Transformer-LSTM深度学习模型，用于六氟化硫分解气体的持续监测	首次将Time2Vec编码与CNN-Transformer-LSTM混合模型结合，并设计异构气体传感器阵列来降低交叉敏感性干扰	实验数据仅收集两天，样本时间跨度有限，需进一步验证长期监测性能	实现六氟化硫绝缘设备中分解气体的定性和定量检测	六氟化硫分解产生的HS、SO、CO和H₂四组分混合气体	传感器技术	NA	气体传感器阵列技术	CNN,Transformer,LSTM	气体传感器时序数据	连续两天采集的实验数据集，第一天数据进行了增强	NA	CNN-Transformer-LSTM混合架构	准确率,F1-score,R²,RMSE	NA
478	2025-10-31	Development and validation of a predictive model for adherent perirenal fat based on CT radiomics and deep learning 2025-Oct-29, World journal of urology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s00345-025-06049-7 PMID:41160174	研究论文	本研究开发并验证了基于CT影像组学和深度学习的粘连性肾周脂肪预测模型	首次结合CT影像组学和深度学习技术预测术前粘连性肾周脂肪	样本量相对有限，外部验证集仅包含43例患者	开发术前预测粘连性肾周脂肪的预测模型	肾肿瘤患者	医学影像分析	肾肿瘤	CT影像组学	深度学习,逻辑回归	CT图像	460例患者（291例交叉验证集，126例内部测试集，43例外部测试集）	NA	3D-UNet	AUC,Dice相似系数	NA
479	2025-10-31	Integrated multi-task learning framework for hepatocellular carcinoma segmentation and histological grading using fused multi-phase MRI 2025-Oct-29, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05266-3 PMID:41160193	研究论文	开发并验证了一个集成多任务学习框架，通过融合多期相MRI实现肝细胞癌分割和组织学分级	提出结合深度学习分割和放射组学特征的多任务学习框架，采用融合多期相MRI数据和Transformer-RFE-Fused模型	回顾性研究设计，样本来源单一	提高肝细胞癌肿瘤分割和分级的准确性	经病理证实的肝细胞癌患者	计算机视觉	肝细胞癌	多期相MRI成像	Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost	MRI图像	1673例患者（875例高级别，798例低级别）	NA	Vision Transformer, nnU-Net, U-Net, DeepLabV3+, Swin Transformer, SegNet, TabTransformer, TabNet, XGBoost, CatBoost	DSC, 准确率, AUC	NA
480	2025-10-31	Leveraging quantum chemical properties in transfer learning for predicting blood-brain barrier permeability of drugs 2025-Oct-29, Drug delivery and translational research IF:5.7Q1 DOI:10.1007/s13346-025-02005-5 PMID:41160380	研究论文	本研究探索利用机器学习、深度学习和迁移学习模型预测药物分子的血脑屏障渗透性	首次将量子化学性质应用于迁移学习来预测血脑屏障渗透性，并证明其超越传统分子描述符的预测价值	实验验证仅使用18种化合物，样本量较小	开发计算模型以快速筛选药物的血脑屏障渗透性，加速中枢神经系统疾病治疗开发	药物分子及其血脑屏障渗透性	机器学习	中枢神经系统疾病	PAMPA-BBB体外测定	SVM, DNN, D-MPNN, 迁移学习	分子结构数据，量子化学性质	B3DB数据库中约8,000种化合物，EEBL库中18种实验验证化合物	NA	直接消息传递神经网络	准确率, ROC-AUC	NA