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
41	2025-10-05	A deep learning-enriched framework for analyzing brain functional connectivity 2025-Oct-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17635-5 PMID:41044470	研究论文	提出一种深度学习增强框架用于分析脑功能连接性，特别关注信息流动方向	开发可解释的卷积神经网络FCNet，定义非线性流入流出测量方法，结合DeepLIFT解释网络决策	仅应用于运动想象任务，未验证其他脑功能状态	分析脑功能连接性的信息流动方向	脑功能连接网络	机器学习	NA	脑电图功能连接性分析	CNN	脑电图功能连接数据	NA	NA	Functional-Connectivity-Net (FCNet)	与图论测量方法比较（入度、出度、权威性、枢纽性）	NA
42	2025-10-05	Optimized deep learning framework for pomegranate disease detection using nature-inspired algorithms 2025-Oct-03, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01447-9 PMID:41044589	研究论文	提出一种结合改进ResNet101架构与混合遗传算法-粒子群优化方法的自动化框架，用于石榴病害检测	采用双流处理原始图像和噪声增强图像，结合混合遗传算法-粒子群优化方法进行特征融合和维度缩减	未来研究需要探索轻量级优化方法、模型可解释性以及在资源有限农业环境中的应用	开发自动化的石榴病害检测框架，提高检测精度和鲁棒性	石榴植物的五种状态（四种病害，一种健康）	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像处理	CNN, MLP	图像	5000张图像，涵盖五个类别	NA	ResNet101, Multi-Layer Perceptron	准确率，ROC-AUC，精确率，召回率，F1分数	NA
43	2025-10-05	Data driven approaches in nanophotonics: a review of AI-enabled metadevices 2025-Oct-03, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr02043c PMID:41044943	综述	本文综述了人工智能方法在纳米光子学超构器件设计优化中的革命性应用	采用以模型为中心的视角，系统整合新兴设计策略，展示深度学习框架如何取代传统试错法和计算密集型电磁仿真	面临变压器模型实现、制造限制和复杂互耦效应等挑战	探讨人工智能在纳米光子学超构器件设计与优化中的应用	光子超构器件和纳米光子器件	机器学习	NA	深度学习, 大语言模型	深度学习框架, 变压器模型	NA	NA	NA	变压器模型	NA	NA
44	2025-10-05	MMFmiRLocEL: A Multi-Model Fusion and Ensemble Learning Approach for Identifying miRNA Subcellular Localization Using RNA Structure Language Model 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3548940 PMID:40053625	研究论文	提出一种基于多模型融合和集成学习的深度学习方法MMFmiRLocEL，用于识别miRNA亚细胞定位	首个结合序列、结构和功能三种信息进行miRNA亚细胞定位预测的方法，采用多模型融合和集成学习策略	NA	开发高精度的miRNA亚细胞定位计算预测方法	miRNA亚细胞定位	生物信息学	NA	RNA结构语言模型	CNN, 深度残差神经网络	序列数据, 结构数据, 功能关联数据	NA	NA	卷积神经网络, 深度残差神经网络	准确率, 鲁棒性	NA
45	2025-10-05	TPNET: A Time-Sensitive Small Sample Multimodal Network for Cardiotoxicity Risk Prediction 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3552819 PMID:40106240	研究论文	开发了一种用于预测癌症治疗相关心功能障碍风险的时间敏感小样本多模态网络模型	提出结合组织多普勒成像特征与深度学习技术的时间多模态模式网络，能够在少量样本情况下有效预测心功能障碍风险	样本量相对较小（270例患者），需要进一步验证模型的泛化能力	预测乳腺癌患者癌症治疗相关心功能障碍的发生风险	乳腺癌患者	数字病理	心血管疾病	组织多普勒成像	深度学习多模态网络	医学影像、功能数据、临床数据	270例患者	NA	TPNET	AUC, 敏感度	NA
46	2025-10-05	Enhancing Herbal Medicine-Drug Interaction Prediction Using Large Language Models 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3558667 PMID:40193268	研究论文	提出一种基于大语言模型、独热编码和变分图自编码器的草药-药物相互作用预测模型	首次将大语言模型与图神经网络结合用于草药-药物相互作用预测，通过节点度区分缓解高连接节点在消息传递中的主导问题	未明确说明数据质量和分布不平衡问题的具体改善程度	预测草药与药物之间的相互作用，优化联合治疗策略	草药和药物分子	自然语言处理, 机器学习	NA	SMILES编码, 图神经网络	大语言模型, 变分图自编码器	分子结构数据, 图数据	NA	NA	VGAE	NA	NA
47	2025-10-05	Enhancing ECG Classification in Cardiac Diagnostics: A Novel Approach Using Adaptive Focal Cross-Entropy Loss Function 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3566531 PMID:40333100	研究论文	提出一种基于深度可分离残差注意力网络和自适应焦点交叉熵损失函数的心电图分类新方法	提出DRA-ECG深度可分离残差注意力网络和自适应焦点交叉熵损失函数，结合边缘特征检测预处理技术	未明确说明计算成本和模型可解释性的具体改进程度	改进心电图分类性能，解决类别不平衡问题	心电图信号	计算机视觉	心血管疾病	连续小波变换	CNN	图像	NA	NA	Depthwise Separable Residual Attention	准确率,召回率,F1分数,精确率	NA
48	2025-10-05	Mpox diagnosis at POC 2025-Oct, Trends in biotechnology IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.tibtech.2025.04.015 PMID:40393854	综述	本文综述了猴痘（Mpox）即时诊断（POC）工具的现状、挑战及未来发展方向	系统分析阻碍猴痘POC诊断平台广泛应用的瓶颈问题，并提出整合机器学习和深度学习模型的新型解决方案	NA	促进猴痘快速、准确和用户友好型诊断工具的发展	猴痘（Mpox）诊断工具	医学诊断	猴痘	PCR, 机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
49	2025-10-05	TTFNet: Temporal-Frequency Features Fusion Network for Speech Based Automatic Depression Recognition and Assessment 2025-Oct, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3574864 PMID:40440151	研究论文	提出一种基于时频特征融合的语音自动抑郁识别与评估方法TTFNet	创新性地使用四元数表示法编码语音特征，设计四元数VisionLSTM捕获频域特征，结合XConformer块实现时频特征的交叉交互	NA	开发客观便捷的早期抑郁筛查方法	抑郁患者的语音特征	自然语言处理	抑郁症	语音分析，深度学习	LSTM, Transformer, CNN	语音信号	AVEC 2013、AVEC 2014、DAIC-WOZ和E-DAIC数据集	PyTorch	VisionLSTM, sLSTM, wav2vec 2.0, XConformer	抑郁识别准确率，严重程度预测精度	NA
50	2025-10-05	Artificial intelligence and the electrocardiogram: A modern renaissance 2025-Oct, European journal of internal medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.ejim.2025.04.036 PMID:40413058	综述	探讨人工智能与心电图技术融合在心血管医学中的最新进展与潜力	通过深度学习识别人眼难以察觉的细微心电图模式，并将AI-ECG技术扩展到可穿戴设备实现实时监测	需要高质量训练数据、算法泛化能力不足、存在模型训练偏差、缺乏证明改善患者预后的高质量研究	提升心电图诊断准确性，预测心血管事件并实现个性化患者护理	结构性和电性心脏病患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	心电图技术	深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
51	2025-10-05	Combined Study of Behavior and Spike Discharges Associated with Negative Emotions in Mice 2025-Oct, Neuroscience bulletin IF:5.9Q1 DOI:10.1007/s12264-025-01455-8 PMID:40665179	研究论文	本研究开发了一种整合行为测试和电生理记录的新方法NeuroSync，探索小鼠慢性压力诱导负面情绪的神经机制	提出NeuroSync新方法，首次将开放场行为测试与情绪相关脑区电生理记录同步整合，结合深度学习与机器学习分析神经-行为动态关系	研究仅聚焦于中央杏仁核和下丘脑室旁核两个脑区，未涵盖其他可能参与情绪调节的脑区	探索慢性压力诱导负面情绪的神经机制，阐明特定行为与神经放电模式之间的关联	小鼠	机器视觉, 机器学习	精神障碍	电生理记录, 开放场行为测试, 信号处理算法	深度学习, 机器学习	视频, 电生理信号	NA	NA	NA	NA	NA
52	2025-10-05	Deep learning reconstruction enhances image quality in contrast-enhanced CT venography for deep vein thrombosis 2025-Oct, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-025-02366-x PMID:40679754	研究论文	评估深度学习重建在深静脉血栓CT静脉造影中的图像质量提升效果	首次系统比较深度学习重建与混合迭代重建、滤波反投影在CT静脉造影中的性能差异	样本量较小（51例患者），且为回顾性研究	评估不同图像重建算法在深静脉血栓CT诊断中的性能	接受下肢CT静脉造影的51例患者（20例有深静脉血栓，31例无血栓）	医学影像分析	深静脉血栓	CT静脉造影	深度学习重建	CT影像	51例患者	NA	NA	对比噪声比, 图像噪声, 敏感性, AUC	NA
53	2025-10-05	Bond-centric modular design of protein assemblies 2025-Oct, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-025-02297-5 PMID:40745093	研究论文	提出了一种基于键合中心的模块化蛋白质组装设计方法	将原子价键的化学多样性原理应用于蛋白质纳米材料设计，结合深度学习工具实现可编程组装	NA	开发模块化蛋白质纳米材料设计方法	蛋白质构建模块及其组装结构	计算生物学	NA	深度学习生成工具，电子显微镜	生成模型	蛋白质结构数据	超过20种多组分多面体蛋白质笼、二维阵列和三维蛋白质晶格	NA	NA	成功率（10%-50%），电子显微镜数据与设计模型匹配度	NA
54	2025-10-05	EEGOpt: A performance efficient Bayesian optimization framework for automated EEG signal classification 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111023 PMID:40934551	研究论文	提出EEGOpt贝叶斯优化框架，用于自动化优化脑电图信号处理和分类的方法选择	开发了基于树结构Parzen估计器的贝叶斯优化框架，结合模块化缓存机制，能够自动优化脑电图信号处理的完整流程	仅在三个数据集上进行了评估，需要更多样化的数据集验证通用性	自动化优化脑电图信号处理和分类的方法选择	脑电图信号	机器学习	NA	脑电图信号处理	贝叶斯优化, k-近邻分类器	脑电图信号	三个数据集	Tree-Structured Parzen Estimator	EEGNet, ShallowConvNet, DeepConvNet	准确率, 计算时间	NA
55	2025-10-05	Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS) challenge results 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111024 PMID:40934552	研究论文	介绍CURVAS挑战赛的结果，该挑战赛关注医学图像分割中的校准和不确定性估计问题	首次系统性地评估多标注者环境下深度学习模型的分割校准和不确定性估计能力	仅包含七个团队的参与，样本规模有限	开发可靠且临床适用的医学图像分割深度学习模型	多器官医学图像分割	医学图像分析	多器官疾病	深度学习	深度学习分割模型	医学图像	NA	NA	NA	Dice相似系数, 期望校准误差, 连续排序概率得分	NA
56	2025-10-05	PCGMMF: a prediction method for breast cancer prognostic recurrence and metastasis risk based on enhanced multimodal feature fusion 2025-Oct, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104907 PMID:40935222	研究论文	提出一种基于增强多模态特征融合的乳腺癌预后复发和转移风险预测方法PCGMMF	提出双向注意力和自注意力增强多模态特征融合模块BSAMF，整合组织病理学图像、临床数据、基因表达数据和DNA甲基化数据	未明确说明样本数据集的具体规模和来源限制	开发更准确的乳腺癌预后复发和转移风险预测方法	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像,基因表达分析,DNA甲基化分析	Vision-LSTM,注意力机制	图像,临床数据,基因表达数据,DNA甲基化数据	NA	NA	Vision-LSTM,BSAMF	准确率,AUC	NA
57	2025-10-05	A Gabor-enhanced deep learning approach with dual-attention for 3D MRI brain tumor segmentation 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111047 PMID:40939459	研究论文	提出一种结合Gabor卷积和双注意力机制的3D MRI脑肿瘤分割深度学习方法	在U-Net输入层添加可训练Gabor卷积层增强纹理特征提取，并集成双注意力机制（SE模块和注意力门）	NA	提高3D脑肿瘤MRI分割的准确性和鲁棒性	脑肿瘤MRI图像	医学影像分析	脑肿瘤	MRI	U-Net	3D医学图像	BraTS2021数据集	NA	U-Net, Gabor卷积, Squeeze-and-Excitation, Attention Gates	Dice系数	NA
58	2025-10-05	Regional attention-enhanced vision transformer for accurate Alzheimer's disease classification using sMRI data 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111065 PMID:40945221	研究论文	提出一种区域注意力增强视觉变换器(RAE-ViT)用于基于sMRI数据的阿尔茨海默病分类	引入区域注意力机制优先关注疾病关键脑区，结合分层自注意力和多尺度特征提取建模局部和全局结构模式	未明确说明模型计算复杂度，多模态扩展仅处于初步阶段	开发准确诊断阿尔茨海默病的AI模型	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	结构磁共振成像(sMRI)	Vision Transformer	医学图像	1152个sMRI扫描(255个AD, 521个MCI, 376个NC)	NA	Regional Attention-Enhanced Vision Transformer (RAE-ViT)	准确率, 敏感度, 特异度, AUC, Dice系数	NA
59	2025-10-05	Advancements in breast cancer therapy: Integrating AI tools for drug discovery and clinical trials 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111067 PMID:40945222	综述	探讨人工智能在乳腺癌治疗中整合计算机辅助药物设计方法的应用与进展	将深度学习等AI技术整合到传统CADD方法中，提升药物发现的效率和预测准确性	传统CADD方法存在高资源需求和时间效率低下的局限性	探索AI技术在乳腺癌药物发现和临床试验中的应用前景	乳腺癌治疗方法与药物开发	机器学习	乳腺癌	计算机辅助药物设计(CADD), 深度学习, 分子动力学	DNN	分子结构数据, 临床数据	NA	NA	深度神经网络	药物疗效预测准确性, 安全性预测	NA
60	2025-10-05	Dynamic cheek surface modeling for enhanced hypomimia detection in Parkinson's disease 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110896 PMID:40961563	研究论文	提出基于脸颊表面变异性的新方法，用于增强帕金森病面部表情减少症状的检测	首次利用脸颊表面变异性捕捉不同时间粒度下的细微渐进变化，并开发了鲁棒的预处理流程消除头部旋转和姿势偏差	样本仅包含112名新发未用药PD患者和90名健康对照，需要更大样本验证	开发更精确的帕金森病面部表情减少症状自动检测方法	帕金森病患者和健康对照者的自发语音视频样本	计算机视觉	帕金森病	视频分析	3D CNN, 机器学习	视频	112名新发未用药帕金森病患者和90名健康对照者	NA	3D CNN	未加权平均召回率	NA