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
6161	2025-10-06	DeepPSA: A Geometric Deep Learning Model for PROTAC Synthetic Accessibility Prediction 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00366 PMID:40560790	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的PROTAC合成可行性预测模型DeepPSA	首个专门针对PROTAC合成可行性预测的深度学习模型	基于3644个PROTACs的内部数据集训练，样本规模有限	预测PROTACs的合成可行性	PROTACs分子	机器学习	NA	几何深度学习	图神经网络	分子图数据	3644个具有实验合成数据的PROTACs	NA	图神经网络	准确率, AUROC	NA
6162	2025-10-06	Ultra-Elastic, Transparent, and Conductive Gelatin/Alginate-Based Bioadhesive Hydrogel for Enhanced Human-Machine Interactive Applications 2025-Jul-14, Biomacromolecules IF:5.5Q1 DOI:10.1021/acs.biomac.5c00425 PMID:40569129	研究论文	开发了一种具有超弹性、透明和导电特性的明胶/藻酸盐基生物粘附水凝胶，用于增强人机交互应用	首次开发了能同时实现高拉伸性、透明度、强粘附性和交互精度的离子水凝胶（AGG-M水凝胶）	NA	开发用于智能电子设备的高性能柔性粘附传感器	基于明胶/藻酸盐的离子水凝胶材料	人机交互	NA	自由基聚合加离子配位策略	深度学习算法	生理信号、手势数据	NA	NA	NA	准确率	NA
6163	2025-07-15	Auxiliary diagnosis of hyperpigmented skin diseases using multimodal deep learning 2025-Jul-14, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003637 PMID:40653928	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6164	2025-10-06	Deep Learning-Based Prediction for Bone Cement Leakage During Percutaneous Kyphoplasty Using Preoperative Computed Tomography: MODEL Development and Validation 2025-Jul-14, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005448 PMID:40658115	研究论文	开发基于术前CT的深度学习模型预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型	首个基于术前影像预测骨水泥渗漏亚型的深度学习模型，结合三维U-Net分割定位和三维ResNet-50分类模块	回顾性研究设计，证据等级为3级	预测经皮椎体后凸成形术中骨水泥渗漏亚型	骨质疏松性椎体压缩骨折患者	医学影像分析	骨质疏松性椎体压缩骨折	计算机断层扫描(CT)	深度学习	三维CT图像	内部数据集901名患者包含997个合格节段，另有多中心外部数据集	NA	3D U-Net, 3D ResNet-50	准确率, AUC, 敏感度, Cohen's kappa系数	NA
6165	2025-10-06	Automated multiclass segmentation of liver vessel structures in CT images using deep learning approaches: a liver surgery pre-planning tool 2025-Jul-14, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01581-7 PMID:40658328	研究论文	本研究提出基于UNETR架构的深度学习方法，实现CT图像中肝脏血管结构的多类别自动分割	首次将UNETR（U-Net Transformers）架构应用于肝脏门静脉和肝静脉的多类别分割，通过基于Transformer的编码器有效捕捉长距离依赖关系	门静脉分割的Dice系数相对较低（49.71%），模型性能在不同血管类型和数据集上存在差异	开发自动化的肝脏血管分割工具以支持肝脏手术预规划	肝脏CT图像中的门静脉和肝静脉血管结构	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	UNETR	CT图像	IRCAD公共数据集和本地医院数据集	PyTorch	UNETR（U-Net Transformers）	Dice系数	NA
6166	2025-10-06	Impact of three-dimensional prostate models during robot-assisted radical prostatectomy on surgical margins and functional outcomes 2025-Jul-13, BJU international IF:3.7Q1 DOI:10.1111/bju.16850 PMID:40653671	研究论文	评估三维前列腺模型在机器人辅助根治性前列腺切除术中对手术切缘和功能结局的影响	首次比较3D虚拟模型和3D打印模型在机器人辅助前列腺切除术中的临床应用效果	单中心可行性研究，样本量有限（270例患者）	研究三维前列腺模型对手术切缘状态和术后功能结局的影响	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	多参数磁共振成像，深度学习分割	深度学习	医学影像	270例患者（54例3D虚拟模型组，54例3D打印模型组，54例回顾性对照组，108例前瞻性对照组）	NA	AutoProstate, AutoLesion	阳性手术切缘状态，尿失禁功能，性功能	NA
6167	2025-10-06	Towards energy-efficient joint relay selection and resource allocation for D2D communication using hybrid heuristic-based deep learning 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08290-x PMID:40646067	研究论文	提出一种基于混合启发式深度学习的能效联合中继选择和资源分配方法用于D2D通信	首次将混合蝠鲼觅食与厨师优化算法(HMRFCO)与自适应残差门控循环单元(AResGRU)相结合，优化中继选择和资源分配	未提及具体实验验证规模和实际部署场景	解决D2D通信中中继选择和资源分配的能量效率问题	5G网络中的设备到设备通信系统	机器学习	NA	深度学习	AResGRU	通信系统参数数据	NA	NA	自适应残差门控循环单元	频谱效率, 能量效率, 吞吐量, 时延, 网络容量	NA
6168	2025-10-06	Optimization-based image reconstruction regularized with inter-spectral structural similarity for limited-angle dual-energy cone-beam CT 2025-Jul-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade843 PMID:40562072	研究论文	提出一种基于光谱间结构相似性正则化的优化重建方法，用于解决有限角度双能锥束CT的图像重建问题	将光谱间结构相似性作为正则化项集成到迭代重建过程中，无需X射线光谱测量或配对数据集训练	方法仅在物理模型和数字模型上验证，尚未进行大规模临床验证	开发实用的图像重建方法以促进快速低剂量双能锥束CT的临床应用	双能锥束CT投影数据	医学影像重建	NA	双能锥束CT成像	优化重建模型	CT投影数据	2个物理模型和3个数字模型	NA	基于优化的迭代重建	平均绝对误差, 峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
6169	2025-10-06	Integrated deep learning framework for driver distraction detection and real-time road object recognition in advanced driver assistance systems 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08475-4 PMID:40645997	研究论文	提出集成深度学习框架，同时实现驾驶员分心检测和实时道路物体识别	首次将驾驶员分心检测与实时道路物体识别集成到统一框架中，通过决策模块综合评估危险等级	未明确说明模型在极端天气条件下的性能下降程度	开发能够同时监控驾驶员状态和道路环境的先进驾驶辅助系统	驾驶员行为（物理/视觉分心和认知分心）和道路物体（车辆、行人、车道标记、交通信号）	计算机视觉	NA	深度学习，数据增强，迁移学习	CNN, YOLO	图像，视频	State Farm Distracted Driver Dataset, KITTI, MS COCO基准数据集	NA	CNN, YOLO	准确率，效率，帧率（25 FPS）	NVIDIA Jetson Xavier NX平台
6170	2025-10-06	Mobile malware detection method using improved GhostNetV2 with image enhancement technique 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07742-8 PMID:40646017	研究论文	提出一种基于改进GhostNetV2模型和图像增强技术的移动恶意软件检测方法	在Ghost模块中引入通道混洗、用更高效的通道注意力机制替代压缩激励机制、优化激活函数，同时提升对正常恶意软件和对抗样本的检测性能	NA	解决恶意软件检测模型对对抗样本识别效果显著下降的问题	Android classes.dex文件转换的图像数据	计算机视觉	NA	图像增强技术、局部直方图均衡化、Gabor变换	CNN	图像	NA	NA	GhostNetV2	准确率	NA
6171	2025-10-06	Digital security risk identification and model construction of smart city based on deep learning 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09894-z PMID:40646059	研究论文	提出基于深度学习的数字安全识别模型DL-DSIM，用于智能城市中的网络安全风险识别	结合鸡群优化算法和遗传算法的入侵检测特征选择方法，采用三层架构框架增强安全漏洞检测能力	NA	提高智能城市环境下的数据传输效率和系统安全性	工业物联网在智能城市建设中的网络安全风险	机器学习	NA	深度学习	DNN	网络安全数据	NA	NA	深度神经网络	准确率,召回率,F值,精确率,特异性	NA
6172	2025-10-06	A meta fusion model combining geographic data and twitter sentiment analysis for predicting accident severity 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91484-0 PMID:40646141	研究论文	提出融合地理数据和Twitter情感分析的元融合模型ConvoseqNet，用于预测交通事故严重程度	结合传统交通数据与实时社交媒体洞察，提出CNN与LSTM顺序架构的ConvoseqNet模型，并开发元融合网络MetaFusionNetwork整合不同模型预测结果	NA	通过创新数据融合技术提高交通事故预测准确性，支持实时数据驱动的交通管理	交通事故数据、地理数据、Twitter社交媒体数据	自然语言处理,计算机视觉	NA	情感分析,深度学习	CNN,LSTM,随机森林	地理数据,文本数据,交通数据	NA	NA	ConvoseqNet(CNN+LSTM顺序架构),MetaFusionNetwork	预测准确率	NA
6173	2025-10-06	RMDNet: RNA-aware dung beetle optimization-based multi-branch integration network for RNA-protein binding sites prediction 2025-Jul-11, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06197-y PMID:40646507	研究论文	提出一种基于深度学习的RNA-蛋白质结合位点预测框架RMDNet，集成多分支网络结构和改进的优化算法	首次将改进的蜣螂优化算法用于特征融合权重分配，并集成CNN、CNN-Transformer和ResNet多分支架构	NA	开发准确高效的RNA-蛋白质结合位点预测方法	RNA结合蛋白（RBPs）及其结合位点	生物信息学	神经退行性疾病, 肝癌, 肺癌	CLIP-seq	CNN, Transformer, ResNet, GNN	RNA序列, RNA二级结构图	RBP-24基准数据集, RBP-31数据集, RBPsuite2.0	NA	CNN, CNN-Transformer, ResNet, Graph Neural Network with DiffPool	多指标评估（具体指标未明确列出）	NA
6174	2025-10-06	PediMS: A Pediatric Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Dataset 2025-Jul-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05346-5 PMID:40640191	研究论文	本文介绍了首个专门用于儿科多发性硬化病灶分割的公开MRI数据集PediMS	首个专门针对儿科多发性硬化病灶分割的公开MRI数据集，填补了儿科病例在医学研究中的空白	样本量较小（仅9名患者），数据来源有限	推进儿科多发性硬化研究，改善病灶分割模型，支持联邦学习方法	儿科多发性硬化患者的MRI扫描数据	数字病理	多发性硬化	MRI（T1加权、T2加权、FLAIR序列）	深度学习模型	医学影像	9名儿科患者，共28次MRI扫描（纵向数据，每名患者1-6个时间点）	NA	NA	分割性能指标	NA
6175	2025-10-06	Digital twin based deep learning framework for personalized thermal comfort prediction and energy efficient operation in smart buildings 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10086-y PMID:40634515	研究论文	提出一种基于数字孪生和注意力LSTM的个性化热舒适预测框架，用于智能建筑的节能运行	首次将数字孪生与注意力LSTM模型结合，实现个性化热舒适预测和可解释AI分析	使用ASHRAE数据库子集，数据覆盖范围可能有限	开发个性化热舒适预测模型以优化智能建筑HVAC系统能效	建筑室内热环境与居住者热舒适感知	机器学习	NA	数字孪生技术	LSTM	时间序列数据	ASHRAE全球热舒适数据库II子集	TensorFlow/PyTorch	Attention-based LSTM	准确率	NA
6176	2025-10-06	Hybrid deep learning framework for real-time DO prediction in aquaculture 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10786-5 PMID:40634584	研究论文	提出一种结合CNN、自注意力机制和双向简单循环单元的混合深度学习框架，用于水产养殖中溶解氧的实时预测	首次将一维CNN、自注意力机制和BiSRU相结合，通过特征提取、权重分配和序列建模的协同作用提升预测精度	研究仅在中国广州南沙集约化养殖基地进行验证，未在其他地区或养殖模式中测试	开发高精度的溶解氧实时预测模型以改善水产养殖水质管理	水产养殖环境中的溶解氧浓度	机器学习	NA	水质监测技术	CNN, Self-Attention, BiSRU	水质参数时间序列数据	广州南沙集约化养殖基地的监测数据	NA	CNN-SA-BiSRU混合架构	MSE, MAE, RMSE, R	NA
6177	2025-10-06	Exploring single-head and multi-head CNN and LSTM-based models for road surface classification using on-board vehicle multi-IMU data 2025-Jul-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10573-2 PMID:40634639	研究论文	本研究探索基于单头和多头CNN及CNN-LSTM模型，利用车载多IMU数据进行路面分类	首次系统比较单头与多头架构在路面分类任务中的性能，并发现CNN-LSTM组合模型优于纯CNN模型	对更具挑战性的路面类别分类精度有待提升，数据集需要进一步扩充	开发准确的路面状况监测方法以提升车辆和行人安全	车载多IMU传感器采集的路面数据	机器学习	NA	惯性测量单元(IMU)数据采集	CNN, LSTM	IMU传感器数据（加速度和角速度特征）	NA	NA	CNN, CNN-LSTM组合架构	宏F1分数	NA
6178	2025-10-06	A simple interpolation-based data augmentation method for implicit sentiment identification 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00197-x PMID:40628746	研究论文	提出一种基于插值的隐式情感识别数据增强方法ISIMIX	在隐空间进行无标签混合的插值操作，有效解决数据稀缺问题并提升隐式情感识别性能	未提及方法在更大规模数据集或跨领域场景下的泛化能力	解决隐式情感识别中的数据稀缺和模型过拟合问题	隐式情感文本数据	自然语言处理	NA	数据增强技术	深度学习模型	文本	三个公开隐式情感数据集	NA	NA	NA	NA
6179	2025-10-06	Explainable deep learning approaches for high precision early melanoma detection using dermoscopic images 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09938-4 PMID:40629062	研究论文	本研究开发了一种可解释的深度学习模型，用于通过皮肤镜图像实现高精度早期黑色素瘤检测	提出结合全局平均池化、批量归一化、Dropout以及ReLU和Swish激活函数的先进层结构，并集成可解释AI技术揭示模型决策过程	NA	开发用于早期皮肤癌检测的自动化诊断系统	皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确率	NA
6180	2025-10-06	A novel VOC mixtures classification methods based on GBLinear and TabNet and informative feature selection from gas sensors (E-Nose) data 2025-Jul-08, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128554 PMID:40652634	研究论文	提出一种基于GBLinear和TabNet算法结合特征选择技术的电子鼻系统精油分类新方法	首次将GBLinear和TabNet算法与特征选择技术结合用于电子鼻数据分析，提高了精油分类的准确性和可解释性	NA	开发一种能够准确分类复杂精油混合物的电子鼻数据分析方法	精油中的挥发性有机化合物(VOCs)	机器学习	NA	电子鼻技术	GBLinear, TabNet	气体传感器数据	NA	NA	GBLinear, TabNet	分类准确率	NA