深度学习在生物医药领域中的应用

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
541	2025-08-06	Deep learning for early detection of chronic kidney disease stages in diabetes patients: A TabNet approach 2025-08, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103153 PMID:40347843	research paper	本研究开发了一种基于TabNet的深度学习模型，用于糖尿病患者的慢性肾病（CKD）早期分期检测	采用了一种新颖的迭代后向特征选择策略确定CKD分期的关键预测因子，并应用了基于注意力的TabNet架构构建分类模型	研究依赖于特定队列（CRIC研究）的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一个多类CKD分期预测模型，以改善糖尿病患者的早期肾病检测	糖尿病患者的慢性肾病分期	machine learning	chronic kidney disease	deep learning, explainable AI (XAI)	TabNet, XGBoost, random forest, AdaBoost, multi-layer perceptron	longitudinal clinical data	来自慢性肾功能不全队列（CRIC）研究的数据
542	2025-08-06	Rapid identification of Litopenaeus vannamei pathogenic bacteria: a combined approach using surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) and deep learning 2025-Aug, Analytical and bioanalytical chemistry IF:3.8Q1 DOI:10.1007/s00216-025-05974-1 PMID:40613867	研究论文	本文提出了一种结合表面增强拉曼光谱(SERS)和深度学习的方法，用于快速识别凡纳滨对虾的病原细菌	整合了SERS、最小二乘生成对抗网络(LSGAN)和Transformer，通过数据增强提高了病原体分类的准确率	光谱数据的可用性有限可能影响模型性能	开发一种快速、准确的方法检测对虾养殖中的病原体，以帮助早期疾病预防和控制	凡纳滨对虾的四种常见病原细菌	机器学习	水产养殖疾病	表面增强拉曼光谱(SERS)	LSGAN和Transformer	光谱数据	原始数据集160个光谱，通过LSGAN增强至2160个
543	2025-08-06	Single-cell image-based screens identify host regulators of Ebola virus infection dynamics 2025-Aug, Nature microbiology IF:20.5Q1 DOI:10.1038/s41564-025-02034-3 PMID:40707832	研究论文	通过基于图像的全基因组CRISPR筛选，识别了埃博拉病毒感染的998个宿主调控因子，并利用深度学习模型关联每个宿主因子与病毒复制步骤	首次应用基于图像的全基因组CRISPR筛选技术，结合深度学习模型，系统识别并验证了埃博拉病毒感染的宿主调控因子及其作用机制	研究主要基于体外实验，未涉及动物模型或临床试验	识别埃博拉病毒感染的宿主调控因子，探索潜在的治疗靶点	埃博拉病毒(EBOV)及其宿主细胞	数字病理学	埃博拉病毒感染	CRISPR筛选, 深度学习	随机森林模型	图像	39,085,093个细胞
544	2025-08-06	Performance evaluation of enhanced deep learning classifiers for person identification and gender classification 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12474-w PMID:40750626	研究论文	本文提出了一种增强的深度学习分类器（EDLC）范式，用于基于眼周区域进行人员识别和性别分类	提出了一种新颖的六边形ROI提取方法，并采用了三种定制的EDLC模型，结合自适应优化算法调整超参数	未提及模型在其他数据集或实际应用场景中的泛化能力	提高基于眼周图像的人员识别和性别分类的准确性和计算效率	眼周区域图像	计算机视觉	NA	Laplacian变换, 自适应coati优化算法	dilated axial attention CNN, self-spectral attention-based relational transformer net, parameterized hypercomplex convolutional Siamese network	图像	UBIPr和UFPR数据集
545	2025-08-06	Transparent brain tumor detection using DenseNet169 and LIME 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13233-7 PMID:40750659	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的DenseNet169-LIME-TumorNet模型，用于提高脑肿瘤分类的性能和可解释性	结合DenseNet169和LIME，提升了脑肿瘤分类的准确性和可解释性，同时减少了计算开销	未来需要通过多模态学习、混合深度学习和实时应用开发来提高模型的泛化能力	提升脑肿瘤分类的性能和可解释性，以辅助临床诊断和治疗计划	脑肿瘤MRI图像	医学影像	脑肿瘤	深度学习	DenseNet169和LIME	图像	2,870张MRI图像，涵盖三种肿瘤类型
546	2025-08-06	Seasonal disparities in green exposure under the 15-minute city framework: a case study of Xi'an, China 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13757-y PMID:40750666	research paper	该研究提出了一个评估15分钟城市框架下季节性绿地暴露不平等的框架，并以中国西安为例进行了分析	首次在15分钟城市框架下考虑人类流动性带来的绿地暴露，并整合多种方法分析季节性绿地暴露不平等	研究仅针对西安一个城市，可能缺乏对其他城市的普适性	评估15分钟城市框架下季节性绿地暴露不平等及其与房价的关系	中国西安市的绿地暴露和房价数据	urban planning	NA	Green View Index, 空间统计方法, deep learning	NA	urban housing price big data, spatial data	NA
547	2025-08-06	Generating human facial animation by aggregation deep network and low-rank active learning with table tennis applications 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13779-6 PMID:40750813	研究论文	提出了一种基于情感和语音生成逼真人脸动画的新方法，结合深度网络和低秩主动学习技术，并应用于乒乓球直播	结合深度网络和低秩主动学习技术，通过语音信号分析生成与情感表达匹配的流畅人脸动画，并实现实时移动端部署	未明确说明模型在复杂光照或极端表情条件下的鲁棒性	开发实时生成与语音情感同步的高质量人脸动画技术	语音信号驱动的动态面部表情生成	计算机视觉	NA	深度网络、低秩主动学习、形变技术	深度学习模型（未指定具体架构）	语音信号、视频帧序列	NA
548	2025-08-06	PGBTR: a powerful and general method for inferring bacterial transcriptional regulatory networks 2025-Aug-01, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11863-9 PMID:40750847	研究论文	提出了一种名为PGBTR的强大、通用且稳定的计算框架，用于推断细菌转录调控网络	PGBTR采用CNN从基因表达数据和基因组信息中预测细菌转录调控关系，包含PDGD输入生成步骤和CNNBTR深度学习模型，性能优于现有方法	NA	预测细菌转录调控网络（TRNs）	大肠杆菌和枯草芽孢杆菌的转录调控网络	机器学习	NA	基因表达数据分析	CNN	基因表达数据和基因组信息	真实的大肠杆菌和枯草芽孢杆菌数据集
549	2025-08-06	Application of deep learning models in gastric cancer pathology image analysis: a systematic scoping review 2025-Aug-01, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14662-3 PMID:40750872	系统综述	本文系统评估了深度学习模型在胃癌病理图像分析中的应用、挑战及未来方向	首次系统综述了深度学习在胃癌病理图像分析中的全面应用及潜在问题	现有研究存在数据集规模有限、缺乏外部验证及数据多样性不足等问题	评估深度学习在胃癌病理图像分析中的当前应用与未来发展方向	胃癌病理图像	数字病理学	胃癌	深度学习	CNN	图像	22项符合纳入标准的研究（初始检索520篇）
550	2025-08-06	Deep learning-based super-resolution US radiomics to differentiate testicular seminoma and non-seminoma: an international multicenter study 2025-Aug-01, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02045-y PMID:40750949	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率超声放射组学模型在区分睾丸精原细胞瘤和非精原细胞瘤中的性能	首次将深度学习超分辨率技术与超声放射组学结合，用于睾丸生殖细胞肿瘤的亚型区分，并在国际多中心研究中验证其优越性	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证	提高睾丸生殖细胞肿瘤亚型术前无创鉴别的准确性	睾丸生殖细胞肿瘤患者（精原细胞瘤与非精原细胞瘤）	数字病理学	睾丸癌	超声成像、放射组学分析	深度学习超分辨率模型	超声图像	486名男性患者（338训练集，92国内验证集，59国际验证集）
551	2025-08-06	Performance validation of deep-learning-based approach in stool examination 2025-Aug-01, Parasites & vectors IF:3.0Q1 DOI:10.1186/s13071-025-06878-w PMID:40751198	研究论文	本研究评估了基于深度学习的肠道寄生虫识别方法的性能，并与人类专家的表现进行了比较	首次将深度学习模型（如YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny、YOLOv8-m、ResNet-50和DINOv2）应用于肠道寄生虫识别，并展示了其高准确性和特异性	研究未提及样本的具体数量，且可能仅针对特定寄生虫种类进行了验证	评估深度学习模型在肠道寄生虫识别中的性能，以改进现有的诊断方法	肠道寄生虫（寄生虫卵和幼虫）	数字病理学	肠道寄生虫感染	FECT和MIF技术，深度学习模型	YOLOv4-tiny, YOLOv7-tiny, YOLOv8-m, ResNet-50, DINOv2	图像	NA
552	2025-08-06	Co-Pseudo Labeling and Active Selection for Fundus Single-Positive Multi-Label Learning 2025-Aug, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565000 PMID:40293917	研究论文	提出一种名为FSP的共伪标签和主动选择方法，用于眼底单阳性多标签学习	通过课程共伪标签和主动样本选择生成伪标签，调整阈值并根据模型学习状态维护置信度高的预测	未提及具体局限性	解决眼底图像多标签标注不完整的问题，提高分类器性能	眼底图像	计算机视觉	视网膜疾病	深度学习	NA	图像	七个视网膜数据集
553	2025-08-06	Updating "BePLi Dataset v1: Beach Plastic Litter Dataset version 1, for instance segmentation of beach plastic litter" with 13 object classes 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111867 PMID:40761540	研究论文	本文介绍了BePLi Dataset v2，这是一个用于海滩塑料垃圾实例分割和目标检测的数据集更新版本，包含3722张原始图像和118,572个手动处理的标注	更新了BePLi Dataset v1，增加了13个塑料垃圾对象类别，提供了像素级和个体级的标注，支持从计数对象到估计垃圾覆盖范围的多重用途	数据收集仅限于日本西北海岸的自然海岸环境，可能无法代表其他地区的塑料垃圾分布情况	开发自动化图像处理方法，用于监测海滩上的宏观塑料垃圾分布	海滩塑料垃圾	计算机视觉	NA	深度学习	实例分割和目标检测方法	图像	3722张原始图像和118,572个标注
554	2025-08-06	Bridging technology and medicine: artificial intelligence in targeted anticancer drug delivery 2025-Aug-01, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d5ra03747f PMID:40761897	review	本文综述了人工智能在靶向抗癌药物递送中的应用及其对提高癌症治疗精确性和有效性的潜力	利用AI技术（如机器学习和深度学习）分析多组学数据，优化靶向药物递送系统，实现个性化癌症治疗	数据质量、AI模型的可解释性以及临床环境中稳健验证的需求	探索AI如何提升靶向抗癌药物递送的精确性和治疗效果	癌症患者的多组学数据（基因组、蛋白质组和临床数据）	machine learning	cancer	machine learning, deep learning, reinforcement learning	support vector machines, random forests, CNN	genomic, proteomic, clinical data, imaging data	NA
555	2025-08-06	External Testing of a Deep Learning Model for Lung Cancer Risk from Low-Dose Chest CT 2025-Aug, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243393 PMID:40762850	研究论文	本研究对开源深度学习模型Sybil在亚洲健康体检队列中进行外部测试，评估其通过低剂量CT预测肺癌风险的能力	首次在亚洲人群中测试Sybil模型对非重度吸烟者的肺癌预测性能	模型对非重度吸烟者未来肺癌的预测性能较差(AUC=0.56)	验证深度学习模型在肺癌风险预测中的泛化能力	50-80岁亚洲健康体检人群的低剂量CT扫描数据	数字病理	肺癌	低剂量CT(LDCT)	深度学习模型(Sybil)	医学影像	18,057名个体(11,267名男性)，其中92例确诊肺癌
556	2025-08-06	Integrating Generative Pretrained Transformer and Genetic Algorithms for Efficient and Diverse Molecular Generation 2025-Aug, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.70005 PMID:40762910	研究论文	介绍了一种创新的分子生成模型CCMol，结合了生成预训练变换器（GPT）和遗传算法（GA）的优势，用于高效且多样化的分子生成	整合了GPT的生成能力和GA的优化机制，提高了分子结构的有效性和创新性	未提及具体的数据集大小或实验的广泛性，可能限制了结果的普适性	加速药物开发过程，生成新颖且有效的候选药物分子	针对三种关键疾病相关蛋白（GLP1、WRN和JAK2）的分子生成	计算机辅助药物设计	NA	生成预训练变换器（GPT）、遗传算法（GA）	CCMol（结合GPT和GA）	分子结构数据	针对三种蛋白质的分子生成，具体样本量未提及
557	2025-08-06	Explainable machine learning for predicting ICU mortality in myocardial infarction patients using pseudo-dynamic data 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13299-3 PMID:40739438	研究论文	本研究开发了一种可解释的伪动态机器学习框架，用于预测心肌梗死患者在ICU的死亡率	提出了XMI-ICU框架，结合XGBoost模型和时间解析的Shapley值，实现了高准确率的死亡率预测和临床风险分析	研究依赖于回顾性数据，可能受到数据质量和完整性的影响	开发一种可解释的机器学习框架，用于预测心肌梗死患者在ICU的死亡率	心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	XGBoost, Shapley值	XGBoost	时间序列生理测量数据	来自eICU和MIMIC-IV数据库的两个回顾性队列
558	2025-08-06	An efficient fusion detector for road defect detection 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01399-z PMID:40744951	研究论文	提出了一种结合空间到深度卷积与瓶颈变换器的SCB-AF-Detector，用于复杂背景下道路图像中的多尺度细微缺陷检测	设计了SCB-Darknet53主干网络，结合SPD-Conv结构和瓶颈变换器，有效提取复杂背景下的细微和远距离缺陷特征，并开发了渐进式特征金字塔网络以融合特征	未提及模型在不同光照或天气条件下的性能表现	提高复杂背景下道路图像中多尺度细微缺陷的检测精度	道路图像中的多尺度细微缺陷	计算机视觉	NA	空间到深度卷积(SPD-Conv)、瓶颈变换器、渐进式特征金字塔网络	SCB-AF-Detector (基于SCB-Darknet53主干网络)	图像	25,000张道路图像（来自伊朗道路病害数据集IRRDD）
559	2025-08-06	Image dehazing algorithm based on deep transfer learning and local mean adaptation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13613-z PMID:40745205	research paper	提出了一种基于深度迁移学习和局部均值适应的图像去雾算法，有效解决了明亮区域失真和噪声抑制问题	结合深度迁移学习的大气光估计模块和局部均值适应的透射率图估计模块，同时引入图像增强和降噪模块	未提及在极端恶劣天气条件下的性能表现	提高图像去雾性能并增强噪声抑制能力	雾天图像	computer vision	NA	deep transfer learning, local mean adaptation	CNN-based framework	image	四个数据集（自建合成雾天数据集、SOTS室外数据集、NH-HAZE数据集和O-HAZE数据集）
560	2025-08-06	Multi-heat keypoint incorporation in deep learning model to tropical cyclone centering and intensity classifying from geostationary satellite images 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12733-w PMID:40745273	研究论文	本文提出了一种新的多任务深度学习模型，结合注意力门机制，用于从地球静止卫星图像中定位热带气旋中心并分类其强度	提出了多头部关键点设计(MHKD)与空间注意力机制(SAM)结合的解码器层结构，并采用新的损失函数通过欧几里得距离引导热图中心优化	主要问题来自热带气旋云模式的复杂性，其与实际强度等级之间存在非线性关系，以及不同等级之间的区分困难	提高热带气旋中心定位和强度分类的准确性	热带气旋(TCs)	计算机视觉	NA	深度学习	多任务深度学习模型(含注意力机制)	卫星图像	2015-2023年西北太平洋区域数据(来自日本Himawari 8/9卫星和WMO RSMC东京台风中心)