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
5061	2025-10-06	Progressive Training for Learning From Label Proportions 2025-Jul-23, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3590131 PMID:40699973	研究论文	提出一种用于标签比例学习的渐进式训练方法PT-LLP，通过从袋级到实例级的约束优化提升分类性能	首次将渐进式训练策略引入标签比例学习，结合知识蒸馏和最优传输算法实现从袋级比例约束到实例级分类器的过渡	方法依赖于初始袋级比例估计的准确性，且需要额外的优化计算步骤	改进标签比例学习方法的分类性能，确保模型输出更符合给定的比例约束	基于分组标签比例数据的实例级分类器	机器学习	NA	NA	深度学习	分组比例标签数据	NA	NA	师生框架	分类准确率	NA
5062	2025-10-06	Deep learning-based prognosis of major adverse cardiac events in patients with acute myocardial infarction: a retrospective observational study in the Republic of Korea 2025-Jul-23, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0120 PMID:40701813	研究论文	本研究开发了基于深度神经网络的心肌梗死患者出院后主要不良心脏事件预测模型	首次针对心肌梗死患者出院后1、6、12个月三个不同随访期构建深度神经网络预测模型，相比传统机器学习方法展现出更优的预测性能	回顾性观察研究设计，数据仅来自韩国单一地区	预测急性心肌梗死患者出院后主要不良心脏事件的发生风险	急性心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	NA	DNN	临床数据	NA	NA	深度神经网络	准确率	NA
5063	2025-10-06	Dynamic Early Survival Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma Patients Treated With Atezolizumab and Bevacizumab: A Longitudinal Deep Learning Analysis 2025-Jul-23, Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/hepr.70005 PMID:40702678	研究论文	开发用于预测接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗的肝细胞癌患者早期总生存期的动态深度学习模型	首次将随机生存森林方法与深度学习架构结合，构建动态生存预测模型DynSurv-HCC，能够实现跨不同病因和基线AFP水平的稳健预测	样本量相对有限（415例患者），验证集仅报告了6个月的AUC结果	改善不可切除肝细胞癌患者在接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗时的早期总生存期预测	不可切除肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	纵向生存分析	深度学习, 随机生存森林	临床试验数据	415例不可切除肝细胞癌患者（训练集291例，验证集124例）	NA	DynSurv-HCC	AUC	NA
5064	2025-10-06	Anatomically Based Multitask Deep Learning Radiomics Nomogram Predicts the Implant Failure Risk in Sinus Floor Elevation 2025-Jul-23, Clinical oral implants research IF:4.8Q2 DOI:10.1111/clr.70011 PMID:40702787	研究论文	开发基于解剖结构的多任务深度学习放射组学列线图系统，用于预测上颌窦底提升术中的种植体失败风险	结合关键解剖结构自动分割与多任务深度学习放射组学模型，实现术前种植体失败风险预测	回顾性研究设计，样本量有限	预测上颌窦底提升术中种植体失败风险	患者术前锥形束CT图像和电子病历记录	数字病理	口腔种植	锥形束CT成像	nn-UNet, 3D-Attention-ResNet	医学影像, 临床数据	未明确具体样本数量	nn-UNet v2	nn-UNet, 3D-Attention-ResNet	DICE系数, 准确率, AUC	NA
5065	2025-10-06	2D Materials for Emerging Neuromorphic Vision: From Devices to In-Sensor Computing 2025-Jul-23, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202503717 PMID:40702832	综述	本文系统综述了二维材料在神经形态视觉领域的最新进展，重点探讨了从器件到传感内计算的应用潜力	首次全面整合二维材料系统在神经形态视觉中的多功能应用，提出将器件创新与深度学习算法架构相结合的新型传感内计算范式	未提供具体实验数据验证，主要基于现有研究进展的理论性综述	探索二维材料在突破冯·诺依曼架构限制、实现高效视觉处理方面的应用前景	二维材料系统（包括铁电二维材料、拓扑绝缘体和扭曲系统）及其在视觉神经突触器件中的应用	神经形态计算	NA	NA	深度学习	视觉感知数据	NA	NA	NA	NA	NA
5066	2025-10-06	Complete AI-Enabled Echocardiography Interpretation With Multitask Deep Learning 2025-Jul-22, JAMA DOI:10.1001/jama.2025.8731 PMID:40549400	研究论文	开发并验证了名为PanEcho的多任务深度学习AI系统，用于自动化超声心动图解读	首个能够全面解读超声心动图并处理39个标签和测量值的完整AI系统，在完整和有限成像协议中均保持高精度	回顾性研究，需要在各自临床工作流程中进行前瞻性评估	开发自动化超声心动图解读的AI系统并评估其准确性	经胸超声心动图(TTE)研究	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	多任务深度学习	视频	来自24,405名患者的32,265项TTE研究，包含120万段超声心动图视频	NA	NA	AUC, 平均绝对误差, 归一化平均绝对误差	NA
5067	2025-10-06	Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11413-z PMID:40695914	研究论文	开发基于音频频谱变换器的深度学习模型，用于自动检测狼嚎声	首次将音频频谱变换器架构应用于狼嚎声检测，实现了高精度的动物声音分类和狼嚎声识别	仅针对狼嚎声进行检测，未验证对其他野生动物声音的适用性	提高狼群生态监测中声音检测的效率和准确性	灰狼的嚎叫声	自然语言处理	NA	音频信号处理	Transformer	音频	NA	NA	Audio Spectrogram Transformer	精确率, 召回率	NA
5068	2025-10-06	Sequencing validates deep learning models for EHR-based detection of Noonan syndrome in pediatric patients 2025-Jul-21, NPJ genomic medicine IF:4.7Q1 DOI:10.1038/s41525-025-00512-5 PMID:40691161	研究论文	评估深度学习模型利用电子健康记录数据识别努南综合征儿科患者的真实世界性能	通过基因测序和临床评估验证深度学习模型在真实世界电子健康记录数据中识别罕见遗传病的性能	模型精度低于先前验证结果，反映了疾病患病率的预期差异	开发基于电子健康记录的努南综合征早期检测计算方法	儿科患者电子健康记录数据	医疗人工智能	努南综合征	基因测序，临床评估	深度学习模型	电子健康记录数据	92,428名患者，其中171名高风险个体接受全面审查	NA	NA	精确度，特异性	NA
5069	2025-10-06	Advancements in predicting soil liquefaction susceptibility: a comprehensive analysis of ensemble and deep learning approaches 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04280-1 PMID:40691180	研究论文	本研究通过集成学习和深度学习模型评估土壤液化敏感性，使用锥贯入试验数据和历史地震观测数据进行比较分析	首次对双向长短期记忆网络(BI-LSTM)在土壤液化预测中的应用进行综合评估，并与传统集成学习方法进行对比	模型性能可能受限于数据集规模和特征多样性，未考虑不同地质条件下的适用性	开发评估土壤液化敏感性的可靠预测工具，提升地震风险缓解策略	土壤沉积物的液化敏感性	机器学习	NA	锥贯入测试(CPT)，现场液化性能观测	BI-LSTM, LSTM, XGBoost, RF	结构化表格数据，序列数据	包含历史地震观测的大型数据库	NA	双向长短期记忆网络，长短期记忆网络，极端梯度提升，随机森林	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数，马修斯相关系数，平衡准确率，ROC曲线分析，AUC	NA
5070	2025-10-06	Deep learning models to predict CO2 solubility in imidazolium-based ionic liquids 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12004-8 PMID:40691294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测咪唑类离子液体中CO2的溶解度	首次系统比较多种深度学习模型与PC-SAFT模型在预测CO2溶解度方面的性能，并识别压力为关键影响因素	仅针对咪唑类离子液体进行研究，未扩展到其他类型离子液体	预测CO2在咪唑类离子液体中的溶解度	咪唑类离子液体中的CO2溶解度	机器学习	NA	深度学习建模	BNN, DNN, GrowNet, TabNet, RF, SVR	表格数据	NA	NA	贝叶斯神经网络, 深度神经网络, 梯度提升神经网络, 表格神经网络, 随机森林, 支持向量回归	均方根误差, 决定系数, 皮尔逊相关系数	NA
5071	2025-10-06	Sub-regional radiomics combining multichannel 2-dimensional or 3-dimensional deep learning for predicting neoadjuvant chemo-immunotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma: a multicenter study 2025-Jul-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01047-9 PMID:40691312	研究论文	本研究开发并比较了结合亚区域放射组学与多通道2D和3D深度学习的融合模型，用于预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的病理完全缓解	首次结合亚区域放射组学特征与多通道2D/3D深度学习，开发融合模型预测食管鳞癌新辅助 chemo-immunotherapy 疗效	样本量相对有限（271例患者），需进一步多中心验证	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemo-immunotherapy 的治疗反应	局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞状细胞癌	放射组学分析，K-means聚类	深度学习	医学影像数据	271例来自三家医院的患者，分为训练集、内部验证集和外部验证集	PyRadiomics	多通道2D深度学习，多通道3D深度学习	AUC	NA
5072	2025-10-06	Deep learning using nasal endoscopy and T2-weighted MRI for prediction of sinonasal inverted papilloma-associated squamous cell carcinoma: an exploratory study 2025-Jul-21, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00610-0 PMID:40691342	研究论文	本研究探索了基于深度学习整合鼻内镜和T2加权MRI预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤相关鳞状细胞癌的价值	首次将鼻内镜和T2加权MRI双模态整合到深度学习框架中，实现SIP-SCC的自动预测	回顾性研究，样本量有限，仅为探索性研究	开发自动预测鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤恶性转化为鳞状细胞癌的深度学习工具	174例诊断为鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤的患者	医学影像分析	鼻腔鼻窦肿瘤	鼻内镜检查，T2加权磁共振成像	深度学习	图像	174例患者（训练队列121例，测试队列53例）	NA	FCN_ResNet101, VNet, DenseNet121	Dice相似系数, AUROC	NA
5073	2025-10-06	Multi-scale feature fusion keypoint detection network for ship draft line localization 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10594-x PMID:40691468	研究论文	提出一种多尺度特征融合关键点检测网络用于船舶吃水线精确定位	将关键点检测与双阶段训练策略相结合，通过多尺度特征融合模块提升对不同环境条件的适应性	未明确说明模型在极端环境条件下的性能表现	开发高效准确的船舶吃水线检测方法	船舶吃水线	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	Dilated Residual-Channel Recalibration Module, Feature Enhancement Extraction Modules, Multi-scale Feature Weighted Integration	检测精度, 执行速度	NA
5074	2025-10-06	Hare escape optimization algorithm with applications in engineering and deep learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10289-3 PMID:40691471	研究论文	提出一种受野兔逃避捕食者行为启发的新型元启发式优化算法HEO，并在工程设计和深度学习领域验证其性能	首次将Levy飞行动力学和自适应方向转换相结合，改进了探索与开发的平衡机制，增强了逃离局部最优解的能力	NA	开发一种新型元启发式优化算法并验证其在工程优化和深度学习中的有效性	优化算法性能评估、工程设计问题、卷积神经网络超参数优化	机器学习	NA	元启发式优化算法	CNN	图像	43个基准测试函数（来自CEC 2015和CEC 2020测试集），4个工程优化问题	NA	NA	收敛效率、解可行性、计算效率、模型精度、收敛速度	NA
5075	2025-10-06	A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10870-w PMID:40691480	研究论文	提出了一种基于原型网络的小样本学习框架GRCornShot，用于玉米病害检测	将Gabor滤波器集成到ResNet-50主干网络中提取纹理特征，结合原型网络的小样本学习方法解决有限标注数据问题	仅针对玉米病害进行验证，未在其他作物或更广泛场景中测试	开发能够使用少量数据进行精确玉米病害检测的智能诊断方法	玉米作物及其病害	计算机视觉	植物病害	小样本学习	原型网络	图像	使用4-way 2-shot, 3-shot, 4-shot, 5-shot学习策略	NA	ResNet-50	准确率	NA
5076	2025-10-06	A deep ensemble framework for human essential gene prediction by integrating multi-omics data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99164-9 PMID:40691502	研究论文	提出一种基于快照集成深度神经网络的方法DeEPsnap，通过整合多组学数据预测人类必需基因	提出快照集成机制可在不增加额外训练成本的情况下训练多个模型，并整合DNA/蛋白质序列特征与四种功能数据特征	NA	预测人类必需基因以促进对基础生命过程和人类疾病的理解及新药开发	人类必需基因	机器学习	NA	多组学数据整合分析	深度神经网络	DNA序列, 蛋白质序列, 基因本体, 蛋白质复合体, 蛋白质结构域, 蛋白质-蛋白质相互作用网络	NA	NA	快照集成深度神经网络	AUROC, AUPRC, 准确率	NA
5077	2025-10-06	Establishment of AI-assisted diagnosis of the infraorbital posterior ethmoid cells based on deep learning 2025-Jul-21, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01831-w PMID:40691526	研究论文	基于深度学习建立眼眶下后筛窦细胞AI辅助诊断模型	首次使用矢状位CT图像和nnUNet框架构建IPECs识别模型	样本量有限（共419例），且为回顾性研究	开发AI辅助识别眼眶下后筛窦细胞的诊断工具	人类矢状位CT图像（包含有和无IPECs的样本）	计算机视觉	鼻窦疾病	CT成像	深度学习	医学图像	277例有IPECs样本，142例无IPECs样本，共541侧训练集，97侧测试集	nnUNet	nnUNet	Dice系数, 精确度, 灵敏度	NA
5078	2025-10-06	Multiclass classification of thalassemia types using complete blood count and HPLC data with machine learning 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06594-6 PMID:40691682	研究论文	本研究使用机器学习方法对地中海贫血类型进行多分类，基于全血细胞计数和高效液相色谱数据	首次使用CBC和HPLC诊断报告预测α和β地中海贫血的主要和次要类型	研究基于巴基斯坦患者数据，未结合深度学习技术	评估机器学习方法在检测地中海贫血类型中的性能	巴基斯坦地中海贫血患者	机器学习	地中海贫血	全血细胞计数，高效液相色谱	KNN, SVM, XGBoost	临床检测数据	NA	NA	NA	准确率	NA
5079	2025-10-06	Predicting wheat yield using deep learning and multi-source environmental data 2025-Jul-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11780-7 PMID:40691684	研究论文	本研究开发了DeepAgroNet深度学习框架，通过整合卫星影像、气象数据和土壤特征来预测巴基斯坦南部地区冬小麦产量	提出了新颖的三分支深度学习框架，首次将CNN、RNN和ANN模型集成用于作物产量预测，能够有效融合空间、时间和静态数据	研究仅限于巴基斯坦南部地区，模型在其他农业区域的适用性需要进一步验证	开发准确的冬小麦产量预测方法以保障粮食安全和促进可持续农业发展	巴基斯坦南部地区冬小麦	机器学习	NA	遥感监测、卫星影像分析	CNN,RNN,ANN	卫星影像、气象数据、土壤特征数据	2017-2022年区域级产量数据	Google Earth Engine	DeepAgroNet（三分支架构）	R值,预测准确率,产量误差率	Google Earth Engine平台
5080	2025-10-06	The topology of molecular representations and its influence on machine learning performance 2025-Jul-21, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01045-w PMID:40691856	研究论文	提出TopoLearn模型，通过特征空间的拓扑特征预测分子表示在数据集上的有效性	首次建立特征空间拓扑与分子表示机器学习性能之间的经验联系，并提供持久同调描述符与模型误差指标的关联分析	NA	系统化理解和选择分子表示方法，提高机器学习在化学数据集上的性能	分子表示方法和化学数据集	机器学习	NA	持久同调	深度学习模型	化学数据	NA	NA	TopoLearn	误差指标	NA