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
41	2025-09-27	Using economic value signals from primate prefrontal cortex in neuro-engineering applications 2025-Sep-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0bf6 PMID:40997885	研究论文	本研究探索在脑机接口中使用与经济价值相关的神经信号来辅助目标导向行为	首次将抽象认知信号（经济价值信号）应用于神经工程，开发了基于深度学习的自适应神经解码器	研究仅限于非人灵长类动物模型，尚未在人类或临床环境中验证	开发利用抽象认知信号的神经工程设备来辅助用户的目标导向行为	非人灵长类动物的眶额皮层神经信号	神经工程	NA	深度学习、强化学习、神经信号解码	神经网络解码器（含神经预测模型）	多变量时间序列神经信号数据	非人灵长类动物实验数据（具体数量未明确说明）
42	2025-09-27	Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding Apis mellifera Health and Resilience 2025-Sep-25, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00294 PMID:40997916	综述	探讨整合多组学与人工智能在解码蜜蜂健康与恢复力分子机制中的应用	提出结合蛋白质组学、代谢组学和脂质组学的多组学框架，并集成深度学习、图神经网络等多层网络模型解析非模式生物复杂系统	面临样本输入量有限和跨组学异质性等挑战	解码蜜蜂分子恢复力机制并建立可推广的系统生物学框架	蜜蜂（Apis mellifera）及其群体健康	系统生物学	NA	蛋白质组学、代谢组学、脂质组学、空间组学、单细胞平台、质谱分析	深度学习、图神经网络、多层网络模型	多组学数据	NA
43	2025-09-27	Multi-Scale Attention Fusion With Depthwise Separable Convolutions for Efficient Skin Cancer Detection 2025-Sep-25, Journal of cutaneous pathology IF:1.6Q3 DOI:10.1111/cup.14870 PMID:40998452	研究论文	提出MAF-DermNet深度学习框架，通过多尺度注意力融合和深度可分离卷积实现高效皮肤癌检测	集成多尺度注意力融合机制与深度可分离卷积，结合DCGAN数据增强提升模型鲁棒性	未整合临床元数据，需针对不同医疗场景优化模型	开发高效准确的皮肤癌自动检测方法	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	DCGAN数据增强、多分辨率输入、残差注意力机制	CNN（深度可分离卷积架构）	图像	未明确说明具体样本数量
44	2025-09-27	Voice of Mind, a Deep Learning Model for Depression and Anxiety Assessment From Acoustic and Lexical Vocal Biomarkers 2025-Sep-25, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.09.012 PMID:40998607	研究论文	开发一种基于语音声学和词汇特征的深度学习模型，用于从意大利心理治疗录音中评估抑郁和焦虑症状	提出结合CNN和MLP的混合架构，能够同时分析声学特征和词汇标记，并开发了三个模型变体针对不同检测需求	样本量较小（仅5名患者），缺乏大规模临床验证	开发能够从语音数据中自动识别抑郁和焦虑症状的辅助诊断工具	心理治疗录音中的声学和词汇特征	自然语言处理	精神疾病	语音信号处理，特征提取	CNN，MLP，混合神经网络	音频	5名患者（重度抑郁症或广泛性焦虑症）的7段录音，超过1000个标注音频片段
45	2025-09-27	Attention-Enhanced CNNs and transformers for accurate monkeypox and skin disease detection 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12216-y PMID:40998853	研究论文	提出一种基于注意力增强的深度学习架构，用于提高猴痘和其他皮肤疾病的图像分类准确率	在EfficientNetB7基础上引入坐标注意力机制，通过边缘检测技术增强特征表示，实现了99.99%的突破性准确率	NA	开发高精度的AI诊断工具用于猴痘和皮肤疾病的自动检测	皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	深度学习、图像处理	EfficientNetB7、坐标注意力机制、CNN、Transformer	图像	Monkeypox Skin Lesion Dataset (MSLD v2.0)数据集，采用五折交叉验证
46	2025-09-27	Automated segmentation of brain metastases in magnetic resonance imaging using deep learning in radiotherapy 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15630-4 PMID:40998856	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的脑转移瘤自动分割方法BUC-Net，用于放疗中的MRI图像分析	提出了结合级联策略和瓶颈模块的BUC-Net模型，在脑转移瘤分割任务中表现出优于传统U-Net的性能	研究为回顾性设计，样本量有限（158例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动分割脑转移瘤的深度学习模型以提高放疗规划效率	脑转移瘤患者的磁共振成像数据	医学影像分析	脑转移瘤	深度学习，磁共振成像	BUC-Net（基于U-Net的改进模型）	医学影像（MRI）	158例符合条件的脑转移瘤患者
47	2025-09-27	Multimodal text guided network for chest CT pneumonia classification 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14165-y PMID:40998864	研究论文	提出一种多模态文本引导网络（MTGNet），用于胸部CT序列的肺炎分类	设计序列图池化网络编码CT序列，提出模态转换模块生成模拟文本特征，并通过跨模态注意力融合CT序列与文本语义信息	基于自建数据集进行实验，外部验证和泛化能力需进一步验证	开发融合多模态信息的肺炎自动诊断方法	胸部CT序列和对应文本报告	医学影像分析	肺炎	深度学习、对比学习	图神经网络、注意力机制	CT影像序列、文本报告	自建肺炎CT序列数据集（具体样本量未明确说明）
48	2025-09-27	Steel surface defect detection algorithm based on improved YOLOv10 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16725-8 PMID:40998876	研究论文	提出一种基于改进YOLOv10的钢材表面缺陷检测算法LAM-YOLOv10n	引入轻量级ghost模块降低计算成本，设计空间多尺度注意力模块增强缺陷特征提取，采用多分支特征融合网络提升多尺度特征聚合效果	NA	解决工业实时缺陷检测中计算复杂度高和复杂背景下关键特征丢失的问题	钢材表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv10改进模型（LAM-YOLOv10n）	图像	NA
49	2025-09-27	A deep learning approach for improving spatiotemporal resolution of numerical weather prediction forecasts 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17867-5 PMID:40998886	研究论文	提出一种基于深度学习的时空融合模型，用于提高数值天气预报中风力预报的时空分辨率和准确性	首次将GFS与ERA5数据通过1D卷积层和双向LSTM网络进行融合，将时间分辨率从3小时提升至1小时，风向预测准确率提升18.39%	NA	改进航空运营中的风力数值天气预报精度	风力预报数据（风速和风向）	机器学习	NA	深度学习、时空数据融合	1D CNN、双向LSTM	气象数据	基于GFS和ERA5气象数据集（具体样本量未明确说明）
50	2025-09-27	End-to-end CNN-based deep learning enhances breast lesion characterization using quantitative ultrasound (QUS) spectral parametric images 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15772-5 PMID:40998883	研究论文	本研究探索使用基于CNN的端到端深度学习模型对乳腺病变的定量超声光谱参数图像进行分类	首次将端到端CNN模型应用于QUS光谱参数图像进行乳腺病变特征分析，相比传统影像组学和机器学习方法表现更优	样本量相对有限（276例），未提及外部验证结果	提升乳腺病变的自动分类准确性	乳腺病变患者（184例恶性，92例良性）	医学影像分析	乳腺癌	定量超声光谱参数成像	CNN（包括ResNet、Inception-v3、Xception、EfficientNet等）	图像	276名参与者（184例恶性病变，92例良性病变），生成1764张QUS光谱参数图像
51	2025-09-27	Improved Inception-Capsule deep learning model with enhanced feature selection for early prediction of heart disease 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18551-4 PMID:40998899	研究论文	提出一种结合改进鲸鱼优化算法和混合Inception-Capsule网络的深度学习框架，用于心脏病早期预测	首次将改进鲸鱼优化算法(EWOA)与混合Inception-Capsule网络(IDLHICNet)结合，通过改进K均值聚类去噪和SMOTE过采样处理高维不平衡医疗数据	仅在三个基准数据集上验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发高精度的心脏病早期预测模型	心脏病患者医疗数据	机器学习	心血管疾病	EWOA特征选择、SMOTE过采样、改进K均值聚类	Inception-Capsule混合网络	结构化医疗数据	三个基准数据集（Faisalabad、CVD、心衰数据集）
52	2025-09-27	A multinational study of deep learning-based image enhancement for multiparametric glioma MRI 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17993-0 PMID:40998920	研究论文	一项多国研究验证商用深度学习图像增强软件在胶质瘤多参数MRI图像质量改善中的应用价值	首次在多国多中心环境下验证商用供应商无关深度学习软件对胶质瘤多参数MRI的图像增强效果	回顾性研究设计，样本量相对有限（294例），仅评估特定商用软件	验证深度学习图像增强技术在胶质瘤多参数MRI图像质量改善中的效用	胶质瘤患者的MRI图像数据	医学影像分析	胶质瘤	深度学习图像增强技术	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（MRI）	来自三个医疗中心（NYU、Severance、SNUH）的294名患者
53	2025-09-27	Non-invasive detection of choroidal melanoma via tear-derived protein corona on gold nanoparticles: a machine learning approach 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17835-z PMID:40998935	研究论文	本研究探索通过泪液样本中金纳米颗粒蛋白冠分析结合机器学习技术实现脉络膜黑色素瘤无创检测的新方法	首次将金纳米颗粒蛋白冠形成技术与泪液分析相结合，并创新性地采用连续小波变换将质谱数据转化为图像进行深度学习分析	样本量较小（每组18个样本），m/z参数差异未达到统计学显著性	开发脉络膜黑色素瘤的无创检测方法	健康个体和脉络膜黑色素瘤患者的泪液样本	机器学习	脉络膜黑色素瘤	电喷雾电离质谱(ESI-MS)、连续小波变换(CWT)	Random Forest, SVM, Decision Tree, DNN, VGG16, ResNet50, Xception	质谱数据、图像数据	6名健康个体和6名患者（通过数据增强扩展到每组18个样本）
54	2025-09-27	Epileptic seizure detection from electroencephalogram signals based on 1D CNN-LSTM deep learning model using discrete wavelet transform 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18479-9 PMID:40998985	研究论文	提出基于1D CNN-LSTM深度学习模型结合离散小波变换的癫痫发作检测方法	首次将1D CNN与LSTM结合用于EEG信号分析，通过DWT特征提取实现时空特征融合	NA	开发自动检测癫痫发作的脑电信号分析方法	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	离散小波变换	1D CNN-LSTM混合模型	脑电图信号	TUSZ语料库、BONN数据集和CHB-MIT数据集三个公开EEG数据集
55	2025-09-27	MRI grading of lumbar disc herniation based on AFFM-YOLOv8 system 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18417-9 PMID:40999029	研究论文	开发基于AFFM-YOLOv8深度学习系统的腰椎间盘突出MRI自动分级模型	首次将自适应多尺度特征融合模块集成到YOLOv8架构中，实现基于MSU分类标准的11种LDH亚型自动识别	研究仅使用轴向T2加权MRI序列，未纳入其他MRI序列或影像模态	开发自动化腰椎间盘突出诊断系统以提升诊断标准化程度	8428名腰椎间盘突出患者的轴向腰椎MRI影像	计算机视觉	腰椎间盘突出症	深度学习、磁共振成像	AFFM-YOLOv8（基于YOLOv8改进的目标检测模型）	医学影像（MRI）	8428名患者（包含100000张轴向腰椎MRI图像）
56	2025-09-27	A modified transformer based on adaptive frequency enhanced attention, large kernel convolution, and multiscale implementation for bearing fault diagnosis 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18187-4 PMID:40999054	研究论文	提出一种结合自适应频率增强注意力、大核卷积和多尺度CNN的改进Transformer模型，用于轴承故障诊断	将时空特征建模与自适应频域增强相结合，通过大核卷积和多尺度结构增强噪声抑制能力	NA	开发鲁棒的轴承故障诊断方法以应对强噪声干扰	旋转机械轴承	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	振动信号数据	帕德博恩大学和凯斯西储大学数据集
57	2025-09-27	Spatiotemporal assessment and background climate drivers of atmospheric urban heat island in Guangdong province, China 2025-Sep-25, International journal of biometeorology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00484-025-03022-2 PMID:40999209	研究论文	本研究评估广东省大气城市热岛强度的时空变化及其与背景气候因子的关系	结合计量经济学技术与深度学习模型（CNN-LSTM）分析气候变量对城市热岛的长期影响	NA	探究背景气候变量（降水、相对湿度、风速）对大气城市热岛强度的长期影响	广东省城市地区的大气城市热岛现象	机器学习	NA	Fully Modified Ordinary Least Squares, Dynamic Ordinary Least Squares, 随机森林, CNN-LSTM	随机森林, CNN-LSTM	气候时间序列数据	广东省多个城市的长时期气候观测数据
58	2025-09-27	A Deep Learning-Based EffConvNeXt Model for Automatic Classification of Cystic Bronchiectasis: An Explainable AI Approach 2025-Sep-25, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01688-z PMID:40999297	研究论文	提出一种结合EfficientNetB1和ConvNeXtTiny的EffConvNeXt深度学习模型，用于胸部X光片中囊性支气管扩张、肺炎和正常病例的自动分类	首次将EfficientNetB1的高效性与ConvNeXtTiny的先进特征提取能力相结合，通过混合模型设计实现分类精度的显著提升	研究仅使用单一医疗中心（Dicle大学医学院）的5899张胸部X光图像，需要更多外部验证	开发高精度的自动分类模型以区分囊性支气管扩张、肺炎和正常胸部X光片	胸部X光图像中的囊性支气管扩张、肺炎病例及正常对照	计算机视觉	呼吸系统疾病	深度学习	EffConvNeXt（EfficientNetB1与ConvNeXtTiny混合模型）	医学图像（胸部X光片）	5899张胸部X光图像
59	2025-09-27	HKDE-LACM: a hybrid model for lactic acid bacteria classification via k-mer and DNABERT-2 embedding fusion with cyclic DE-BO optimization 2025-Sep-25, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12009-7 PMID:40999328	研究论文	提出一种融合k-mer频率特征和DNABERT-2语义嵌入的混合模型HKDE-LACM，用于乳酸菌基因组分类	首次将高维k-mer特征与DNABERT-2上下文嵌入相结合，并引入循环差分进化与贝叶斯优化框架进行超参数优化	仅在三组乳酸菌数据集上验证，未提及其他微生物分类的泛化能力	提升乳酸菌基因组序列分类的准确性和鲁棒性	乳酸菌基因组序列	生物信息学	NA	k-mer频率分析、DNABERT-2嵌入、机器学习优化	混合模型（k-mer+DNABERT-2融合）	基因组序列数据	三个乳酸菌数据集（具体数量未明确）
60	2025-09-27	Development of deep learning-based narrow-band imaging endocytoscopic classification for predicting colorectal lesions from a retrospective study 2025-Sep-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63812-5 PMID:40993107	研究论文	开发基于深度学习的窄带成像内镜细胞镜分类系统，用于预测结直肠病变	采用多阶段预训练策略结合监督深度聚类，首次将大规模语言模型的渐进式预训练思想应用于内镜细胞镜图像分析	基于回顾性多中心数据，需进一步扩大样本量验证	提高结直肠病变诊断的准确性和一致性	结直肠病变（非肿瘤性病变、腺瘤和浸润癌）	计算机视觉	结直肠癌	窄带成像内镜细胞镜（EC-NBI）	深度学习	内镜图像	回顾性多中心队列数据