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
5741	2025-11-23	VDCRL: vulnerability detection with supervised contrastive code representation learning 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107861 PMID:40690875	研究论文	提出基于监督对比代码表示学习的漏洞检测框架VDCRL，通过代码增强和特征融合提升泛化能力	结合输入空间和特征空间的代码增强技术，集成源代码和汇编指令特征的双模态融合方法	仅在合成数据集上训练，真实场景适用性有待进一步验证	提升代码漏洞检测的泛化能力和检测性能	软件源代码和汇编指令	自然语言处理	NA	代码增强，特征融合	BGRU	代码文本	合成数据集训练，两个真实数据集测试	NA	BGRU, SAFE	检测性能，泛化能力	NA
5742	2025-11-23	Dual branch neural network with dynamic learning mechanism for P300-based brain-computer interfaces 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107876 PMID:40712216	研究论文	提出一种双分支神经网络与动态学习机制来解决P300脑机接口中的类别不平衡问题	同时考虑特征表示和类别不平衡的双分支学习方法，采用动态学习机制逐步增强少数类样本的权重	采用被试内实验方案，可能限制模型的泛化能力	解决P300脑机接口系统中的类别不平衡问题以提高分类性能	P300脑电信号	脑机接口	残疾相关疾病	脑电信号采集	深度学习	脑电信号	公开数据集和自采集数据集	NA	双分支神经网络	准确率	NA
5743	2025-11-23	A comprehensive assessment benchmark for rigorously evaluating deep learning image classifiers 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107801 PMID:40714476	研究论文	提出一个全面评估深度学习图像分类器性能的基准测试方法	倡导使用多种数据类型和统一指标进行综合性能评估，揭示当前先进模型的脆弱性	未具体说明评估数据的具体规模和来源	开发更全面可靠的深度学习模型评估方法	深度学习图像分类器	计算机视觉	NA	NA	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	统一评估指标	NA
5744	2025-11-23	Nucleotide-level circRNA-RBP binding sites prediction based on hybrid encoding scheme and enhanced feature extraction 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107923 PMID:40753814	研究论文	提出基于混合编码方案和增强特征提取的核苷酸级circRNA-RBP结合位点预测框架circdpb	整合one-hot和高斯调制位置编码，采用扩张卷积特征金字塔和双向门控循环单元增强特征提取，实现核苷酸级精度的结合位点预测	未明确说明模型在跨物种或新型circRNA上的泛化能力	开发高精度的circRNA与RNA结合蛋白结合位点预测方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）的结合位点	生物信息学	NA	深度学习	CNN, BiGRU	circRNA序列数据	37个基准数据集	NA	扩张卷积特征金字塔（DCFP）, 双向门控循环单元（BiGRU）	NA	NA
5745	2025-11-23	Advances in computational nephropathology 2025-Dec, Kidney international IF:14.8Q1 DOI:10.1016/j.kint.2025.06.029 PMID:40976424	综述	本文全面概述了计算病理学在肾脏病理学领域的进展与应用	提出将计算病理学方法整合到肾脏病理学工作流程中，并首次提出“kidnAI病理学”概念	存在技术实施、监管和伦理方面的挑战，包括计算基础设施、数据隐私和环境可持续性等问题	探讨计算病理学在肾脏病理学领域的应用与发展前景	肾脏组织病理图像及相关临床数据	数字病理学	肾脏疾病	人工智能、深度学习	深度学习模型	组织病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
5746	2025-11-23	Machine Learning-Based Identification of Natural History Studies in Rare Diseases: A Step toward Understanding Disease Development and Outcome 2025-Dec, Journal of rare diseases (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s44162-025-00115-9 PMID:41245678	研究论文	提出基于机器学习的自然史研究自动识别方法，用于罕见病研究中的文献筛选	首次开发专门用于识别自然史研究的机器学习模型，并证明二元分类在此任务中的优越性	仅基于PubMed文献数据，模型性能在四分类任务中仍有提升空间	开发自动识别自然史研究的方法以支持罕见病药物研发	PubMed文献数据库中的自然史研究相关论文	自然语言处理	罕见病	文本挖掘，文献分析	BERT	文本	手动标注的自然史研究语料库	PyTorch, Transformers	PubMedBERT-base-uncased-abstract	精确率, 召回率, F1分数, AUCPR	NA
5747	2025-11-23	Generative AI and foundation models in medical image 2025-Dec, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00968-1 PMID:41051729	综述	本文概述了生成式AI和基础模型在医学影像领域的应用与发展趋势	系统分析了生成式AI和基础模型如何从根本上改变医疗AI开发框架，并提出利用国家数据和计算资源开发医学基础模型的路径	NA	探讨生成式AI和基础模型在医学影像处理中的应用与发展方向	医学影像处理与医疗支持任务	医学影像处理	NA	扩散模型, 大语言模型	生成模型, 基础模型	医学影像, 文本数据	NA	NA	DALL·E 3, Stable Diffusion, ChatGPT, Gemini	NA	基于扩展定律的大规模计算资源
5748	2025-11-23	Accelerated RAKI reconstruction for multi-slice cardiac cine applications 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70145 PMID:41261061	研究论文	本研究针对心脏电影MRI提出了一种加速的RAKI重建方法，通过优化训练策略和利用时空冗余性来减少重建时间	通过简化RAKI算法结构（移除非线性激活单元并减少层数），并仅训练特定切片和心脏时相，显著加速了重建过程	该方法仍存在与k空间优化过程直接相关的条纹伪影	优化心脏电影MRI的重建速度同时保证图像质量	心脏电影MRI数据	医学影像重建	心血管疾病	MRI, 深度学习重建	CNN	医学影像, k空间数据	10个完全采样的多切片电影数据（来自OCMR公共数据库）	NA	简化版卷积神经网络（单卷积层）	PSNR, NMSE, SSIM, 重建时间	NA
5749	2025-11-23	Real-time quality feedback on Doppler data for community midwives using edge-AI 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae1bad PMID:41262494	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和边缘AI的实时胎儿多普勒数据质量评估技术框架	首次将边缘AI技术集成到低成本移动系统中，与危地马拉农村地区的土著助产士共同设计，实现实时数据质量反馈	训练数据主要来自单一农村地区，测试数据量较小（仅5个录音），需要更多样化的数据验证泛化能力	通过实时质量评估改善胎儿多普勒数据收集，支持低收入地区的临床研究	胎儿多普勒信号	医疗AI	妊娠相关疾病	多普勒超声	深度神经网络	音频信号	危地马拉农村191个录音（训练验证），德国医院5个录音（测试）	Android, mHealth框架	深度神经网络	F1分数, 准确率, 微平均F1, 宏平均F1	边缘计算系统, Android手机
5750	2025-11-23	DMCA-Net: Dual-branch multi-granularity hierarchical contrast and cross-attention network for cervical abnormal cell detection 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107890 PMID:40743896	研究论文	提出一种用于宫颈异常细胞检测的双分支多粒度分层对比和交叉注意力网络DMCA-Net	设计了双分支结构分别检测异常和正常细胞，引入细胞间成对交叉注意力机制和多粒度分层对比学习来增强特征学习和分类能力	NA	提高宫颈异常细胞检测的准确性	宫颈细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	两个公开数据集	PyTorch	DMCA-Net	准确率	NA
5751	2025-11-23	A novel number-theoretic sampling method for neural network solutions of partial differential equations 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107945 PMID:40795504	研究论文	提出一种基于数论确定性采样点的新型深度学习框架，用于求解低正则性或高维偏微分方程	采用数论采样点替代传统均匀随机采样，通过生成向量实现最小差异度，结合物理信息神经网络提供严格的数学误差界保证	NA	提高偏微分方程数值求解在低正则性和高维情况下的计算效率	偏微分方程的数值解	机器学习	NA	数论采样方法	PINNs	数值模拟数据	NA	NA	物理信息神经网络	误差界	NA
5752	2025-11-23	Study of fractional order epidemic compartmental model by using artificial deep neural networks 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107944 PMID:40811929	研究论文	本研究使用深度神经网络分析具有分形分数阶微分方程的轮状病毒疾病仓室数学模型	将深度神经网络应用于分形分数阶流行病动力学系统研究，并采用Caputo Fabrizio意义的指数核分形分数阶导数	仅使用9个神经元和最多1000次训练周期，模型复杂度可能不足	研究轮状病毒传播动力学模型并验证深度神经网络在流行病学建模中的应用	轮状病毒引起的胃肠炎传播动力学模型	机器学习	传染病	分形分数阶微分方程，深度神经网络	DNN	数值模拟数据	NA	NA	多层人工深度神经网络	回归R值，均方误差，均方根误差	NA
5753	2025-11-23	SSCLMix: A self-supervised contrastive learning-based data mixing augmentation method 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108171 PMID:41110259	研究论文	提出一种基于自监督对比学习的医学图像混合数据增强方法SSCLMix，用于提升医学图像分割模型的性能	提出基于图像结构相似度的样本分类方法，结合双编码器对比学习和交叉自注意力机制进行跨样本建模，并引入双空间特征感知残差模块保护图像边缘纹理和区域信息	计算效率处于中上水平，未达到最优计算效率	解决医学图像分割中训练数据不足和类别不平衡问题	医学图像分割任务	医学图像处理	NA	数据增强	自监督对比学习, 注意力机制	医学图像	七个医学图像分割任务的数据集	NA	双编码器对比学习, 交叉自注意力机制, 双空间特征感知残差模块	分割模型指标	NA
5754	2025-11-23	Data Augmentation Via Digital Twins to Develop Personalized Deep Learning Glucose Prediction Algorithms for Type 1 Diabetes in Poor Data Context 2025-Nov-21, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3635264 PMID:41269845	研究论文	提出利用数字孪生生成个性化合成数据的数据增强策略，以改善1型糖尿病葡萄糖预测深度学习模型的性能	首次将数字孪生技术应用于1型糖尿病数据增强，通过生成个性化合成数据解决数据稀缺问题	仅基于12名患者的开源数据集进行验证，样本规模较小	开发用于1型糖尿病葡萄糖水平预测的个性化深度学习算法	1型糖尿病患者的葡萄糖-胰岛素动态数据	机器学习	1型糖尿病	数字孪生技术，数据增强	深度神经网络	时间序列生理数据	12名患者的开源数据集	NA	NA	葡萄糖预测准确度	NA
5755	2025-11-23	Leveraging Rich Mechanical Features and Long-Range Physical Constraints for Lumbar Spine Stress Analysis 2025-Nov-21, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3635426 PMID:41269846	研究论文	提出一种结合3D生成对抗网络和双通道视觉Transformer的框架，用于腰椎生物力学分析	引入物理引导机制确保模型符合力学原理，并采用数据增强和双通道架构提取几何与物理信息	数据依赖性和物理一致性仍是挑战	开发高效准确的腰椎生物力学分析方法	腰椎脊柱	计算机视觉	脊柱疾病	有限元分析，深度学习	GAN, Transformer	3D图像数据	NA	NA	3D生成对抗网络，双通道视觉Transformer	交并比，均方误差	NA
5756	2025-11-23	Deep learning-based mismatch repair prediction using colorectal cancer macroscopic images: a diagnostic study 2025-Nov-21, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-025-02326-9 PMID:41272313	研究论文	开发基于深度学习的大肠癌大体图像错配修复状态预测模型	首次使用大体图像结合深度学习进行错配修复状态预测，提供快速免费的筛查工具	单中心研究，样本量相对有限，需要外部验证	为结直肠癌患者提供快速、免费的错配修复状态筛查方法	809名接受手术切除的结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	免疫组织化学染色	深度学习	图像	809名结直肠癌患者的手术标本大体图像	NA	DeepLabV3+, Vision Transformer (ViT)	AUC, NPV	NA
5757	2025-11-23	AttenUNeT X with iterative feedback mechanisms for robust deep learning skin lesion segmentation 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23830-1 PMID:41257867	研究论文	提出一种名为AttenUNeT X的新型皮肤病变分割模型，通过集成反馈机制和注意力模块提升分割精度	在U-Net架构中引入三项关键改进：解码器块的迭代反馈机制、定制顺序统计层捕获极值病变模式、增强注意力模块聚焦诊断相关区域	NA	开发鲁棒的深度学习模型用于皮肤病变分割以改善皮肤癌早期诊断	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习图像分割	CNN	图像	ISIC 2018数据集、PH2数据集和ISIC 2017数据集	NA	U-Net, AttenUNeT X	Dice系数, IoU, 像素准确率	NA
5758	2025-11-23	Deep learning twined spatial analysis for detection of mysterious fairy circles 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03691-4 PMID:41257873	研究论文	本研究结合计算建模和地貌图像数据开发基于CNN的预测模型，用于从卫星图像中检测神秘仙女圈	首次将预训练CNN模型应用于全球范围内仙女圈的自动检测和定位	研究主要基于特定地区（马里、纳米比亚、澳大利亚）的数据，可能对其他地区的适用性有限	开发能够从卫星图像中自动检测仙女圈的人工智能模型	卫星图像中的仙女圈地貌特征	计算机视觉	NA	卫星遥感成像	CNN	卫星图像	NA	NA	预训练CNN	准确率	NA
5759	2025-11-23	CyberDetect MLP a big data enabled optimized deep learning framework for scalable cyberattack detection in IoT environments 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24459-w PMID:41257897	研究论文	提出一个名为CyberDetect-MLP的可扩展、可解释的大数据驱动深度学习框架，用于物联网环境中的网络攻击检测	结合大数据分析与可解释深度学习，填补了网络安全领域大数据分析与可解释深度学习之间的空白，提供端到端的入侵检测系统方法	NA	开发可扩展、可解释的物联网网络攻击检测框架	物联网环境中的网络攻击检测	机器学习	NA	互信息特征选择，可解释人工智能	MLP	多维数据流，网络数据	完整TON_IoT数据集	Apache Spark, TensorFlow/PyTorch	多层感知机，包含批归一化、dropout和余弦退火调度	准确率，ROC-AUC	分布式计算框架Apache Spark
5760	2025-11-23	Coevolutionary signals in multiple sequence alignments improve virulence factor prediction with an MSA Transformer 2025-Nov-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24298-9 PMID:41257887	研究论文	提出一种基于MSA Transformer的新方法MVP，通过利用多序列比对中的共进化信号来预测细菌毒力因子	首次将共进化信息整合到毒力因子预测中，提出MSA-composition特征表示方法	未明确说明模型在哪些类型的毒力因子预测上表现较差	改进细菌毒力因子的预测准确性	细菌毒力因子相关蛋白序列	生物信息学	细菌感染性疾病	多序列比对，深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA	PyTorch	MSA Transformer	准确率	NA