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
6301	2025-04-12	Performance of deep learning algorithm based on Xception in evaluating morphological characteristics reflecting the activity of vitiligo 2025-Jul-17, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf133 PMID:40209097	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6302	2025-10-06	Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: a review 2025-Jul-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ade9c7 PMID:40587976	综述	本文综述了人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断和管理中的应用现状与前景	整合了AI在遗传性视网膜疾病领域的碎片化知识，提出可解释AI在临床应用中的重要性，并构建了推进临床应用的系统化路径	作为综述文章，不包含原始研究数据，主要基于现有文献进行分析和总结	探讨人工智能技术在遗传性视网膜疾病诊断、预后和管理中的应用潜力	遗传性视网膜疾病相关研究和临床数据	数字病理	遗传性视网膜疾病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6303	2025-10-06	Inverse Design of Manufacturable Infrared Metasurfaces Based on Multimodal Deep Learning Methods 2025-Jul-16, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c07116 PMID:40623946	研究论文	提出基于多模态深度学习方法的可制造红外超表面逆向设计框架	提出多模态神经网络框架解决复合周期性微结构的逆向设计问题，生成速度比传统方法快数个数量级	NA	实现复杂光子系统的按需逆向设计	复合周期性微结构和红外隐身超表面	机器学习	NA	红外辐射控制技术	深度学习,神经网络	光谱数据,结构参数	NA	NA	多模态神经网络	红外发射率	NA
6304	2025-10-06	The Second Skin: A Wearable Sensor Suite that Enables Real-Time Human Biomechanics Tracking Through Deep Learning 2025-Jul-16, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3589996 PMID:40668712	研究论文	开发了一种基于深度学习的可穿戴传感器系统，用于实时追踪人体生物力学数据	提出了一种用户无关、任务无关的深度学习方法，能够通过可穿戴传感器实时精确估计下肢关节状态	研究样本量较小（N=10），仅针对建筑和危险废物清理任务进行验证	研究实时确定人体运动学和动力学的方法，推进生物力学研究并实现生物反馈和通用外骨骼控制应用	人体下肢关节运动学和动力学	机器学习	NA	惯性测量单元(IMUs)，压力鞋垫	深度学习	传感器数据	10名参与者，收集33种常见任务数据	NA	NA	均方根误差(RMSE)	NA
6305	2025-10-06	LCwmcaR: Learning Cross-Window Cross-Modality Correlation-Aware Representation for Human Activity Recognition 2025-Jul-16, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3581226 PMID:40668703	研究论文	提出一种名为LCwmcaR的跨窗口跨模态相关性感知框架，用于人类活动识别任务	首次提出同时建模时空依赖的跨窗口跨模态相关性学习框架，设计了可学习时间二维化策略和跨窗口相关性感知特征生成模块	NA	解决人类活动识别中空间分布信息建模不足和跨窗口交互学习缺失的问题	人类活动识别数据	机器学习	NA	深度学习	Mamba, CNN	传感器序列数据	四个公共数据集	NA	双分支网络	准确率等指标（具体未明确说明）	NA
6306	2025-10-06	Multi-View Fused Nonnegative Matrix Completion Methods for Drug-Target Interaction Prediction 2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3589662 PMID:40668724	研究论文	提出两种多视图融合非负矩阵补全方法用于药物-靶点相互作用预测	结合非负矩阵补全框架、线性多视图融合机制和多图拉普拉斯正则化，避免启发式秩选择并确保生物可解释性	未明确说明方法在极大规模数据集上的性能表现	提高药物-靶点相互作用预测的准确性、可解释性和可扩展性	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	多视图数据融合	非负矩阵补全	异构相似性矩阵	四个黄金标准数据集和一个更大的真实世界数据集	NA	多视图融合非负矩阵补全	准确性, 可解释性, 可扩展性	NA
6307	2025-10-06	VGRF Signal-Based Gait Analysis for Parkinson's Disease Detection: A Multi-Scale Directed Graph Neural Network Approach 2025-Jul-16, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3589772 PMID:40668723	研究论文	提出一种基于多尺度有向图神经网络的方法，利用垂直地面反作用力信号进行帕金森病步态检测	首次将VGRF信号建模为多尺度有向图，同时考虑足底传感器分布关系和行走过程中的动态压力传导特性	未在文中明确说明研究的局限性	区分帕金森病患者与健康对照者的步态模式	帕金森病患者和健康对照者的垂直地面反作用力信号	机器学习	帕金森病	VGRF信号分析	图神经网络, 时序卷积网络	垂直地面反作用力信号	三个广泛使用的数据集	NA	多尺度自适应有向图神经网络, 自适应有向图网络单元, 多尺度时序卷积网络单元	准确率, F1分数, 几何平均数	NA
6308	2025-10-06	Super-resolution deep learning in pediatric CTA for congenital heart disease: enhancing intracardiac visualization under free-breathing conditions 2025-Jul-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11800-0 PMID:40670764	研究论文	评估超分辨率深度学习重建在儿科先天性心脏病CT血管造影中的图像质量和诊断性能提升效果	首次在自由呼吸条件下对儿科患者应用超分辨率深度学习重建技术，显著提升心内结构可视化能力	研究样本量有限（91例），仅针对1-10岁儿科患者，未包含其他年龄段患者	比较不同重建算法在儿科先天性心脏病CT血管造影中的性能差异	91例疑似先天性心脏病的1-10岁儿科患者	医学影像分析	先天性心脏病	CT血管造影	深度学习	医学影像	91例儿科患者	NA	超分辨率深度学习重建，传统深度学习重建，混合迭代重建	准确率，灵敏度，阴性预测值，信噪比，对比噪声比，标准差	NA
6309	2025-10-06	DNA Methylation Recognition Using Hybrid Deep Learning with Dual Nucleotide Visualization Fusion Feature Encoding 2025-Jul-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00737-z PMID:40670806	研究论文	提出一种名为DeepDNA-DNVFF的新型DNA甲基化预测方法，通过改进的双核苷酸可视化融合特征编码和混合深度学习模型提高预测性能	提出双核苷酸可视化融合特征编码方法，并整合CNN、BiLSTM和注意力机制的混合深度学习架构	在17个物种数据集中仅在其中10个表现最优，未在所有数据集中达到最佳性能	开发稳健的通用DNA甲基化预测方法	DNA序列和甲基化位点	机器学习	NA	DNA甲基化分析	CNN, BiLSTM, 注意力机制	DNA序列数据	17个物种数据集	NA	CNN, BiLSTM, 注意力机制混合架构	马修斯相关系数	NA
6310	2025-10-06	AMPred-MFG: Investigating the Mutagenicity of Compounds Using Motif-Based Graph Combined with Molecular Fingerprints and Graph Attention Mechanism 2025-Jul-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00742-2 PMID:40670804	研究论文	提出一种结合分子指纹和基序图的新型深度学习模型AMPred-MFG，用于预测药物分子的致突变性	首次将分子指纹特征、分子图特征与基序图相结合，并利用图注意力机制提取关键分子片段特征	未明确说明模型对特定类型分子的预测局限性及数据集的潜在偏差	开发准确预测化合物致突变性的计算工具以辅助药物早期开发	药物分子化合物	机器学习	NA	深度学习	图Transformer, 多层感知机	分子图数据, 分子指纹数据	未明确说明具体样本数量	未明确说明	图Transformer, 多层感知机	AUC, ACC, SEN, NPV, PPV, MCC	NA
6311	2025-10-06	Prediction of Epilepsy Seizure Based on Cepstrum Analysis and Deep Learning 2025-Jul-16, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00741-3 PMID:40670805	研究论文	提出基于倒谱分析和深度学习的癫痫发作预测模型	结合梅尔频率倒谱系数和线性预测编码倒谱系数处理EEG信号，并集成CNN和LSTM提取更全面的特征	NA	提高癫痫发作预测的准确性和稳定性	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	MFCC, LPCC	CNN, LSTM	脑电图信号	CHB-MIT癫痫EEG公开数据集	NA	CNN, LSTM	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
6312	2025-10-06	Deep learning-assisted comparison of different models for predicting maxillary canine impaction on panoramic radiography 2025-Jul-16, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.05.008 PMID:40673857	研究论文	本研究使用深度学习辅助的自动标志点检测系统比较三种基于全景片的上颌尖牙阻生预测模型	首次采用深度学习自动标志点定位系统辅助测量几何参数，并对现有预测模型进行外部验证比较	最佳模型仍存在逻辑和计算方面的挑战需要进一步改进	比较不同上颌尖牙阻生预测模型的准确性	7-14岁接受全景放射检查并被诊断为尖牙阻生的患者	计算机视觉	口腔疾病	全景放射摄影	深度学习	医学影像	102张全景片（102颗阻生尖牙和102颗非阻生尖牙）	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, AUC	NA
6313	2025-10-06	Machine and deep learning models for predicting high pressure density of heterocyclic thiophenic compounds based on critical properties 2025-Jul-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09600-z PMID:40659686	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测七种噻吩衍生物的高压密度	首次将临界性质作为输入参数，并比较多种先进机器学习模型在噻吩衍生物高压密度预测中的性能	仅针对七种特定噻吩衍生物进行研究，模型泛化能力需进一步验证	开发准确预测噻吩衍生物高压密度的计算模型	七种噻吩衍生物（噻吩、2-甲基噻吩、3-甲基噻吩、2,5-二甲基噻吩、2-噻吩甲醇、2-噻吩甲醛和2-乙酰噻吩）	机器学习	NA	临界性质分析	DT, AdaBoost-DT, LightGBM, GBoost, TabNet, DNN	数值数据	NA	NA	决策树, 自适应提升决策树, 轻量梯度提升机, 梯度提升, 表格神经网络, 深度神经网络	AAPRE, RMSE, 决定系数R	NA
6314	2025-10-06	Evaluating the strength properties of high-performance concrete in the form of ensemble and hybrid models using deep learning techniques 2025-Jul-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10860-y PMID:40659776	研究论文	本研究开发了基于深度学习的混合和集成模型来预测高性能混凝土的抗压强度和坍落度流动性能	结合元启发式算法(GWO, QPSO)与机器学习模型(T-SFIS, GBMBoost, Decision Tree)构建混合和集成框架，显著提高了预测精度	研究仅基于191种混合物的数据集，样本规模相对有限	开发高精度预测高性能混凝土力学性能的计算模型	高性能混凝土的抗压强度和坍落度流动性能	机器学习	NA	深度学习	集成模型, 混合模型, Decision Tree	混凝土混合物性能数据	191种混凝土混合物	NA	T-SFIS, GBMBoost, Decision Tree, GWO, QPSO	R², RMSE	NA
6315	2025-10-06	NeXtMD: a new generation of machine learning and deep learning stacked hybrid framework for accurate identification of anti-inflammatory peptides 2025-Jul-15, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02314-8 PMID:40660190	研究论文	提出了一种名为NeXtMD的新型机器学习与深度学习混合框架，用于准确识别抗炎肽	开发了双模块堆叠框架，整合机器学习和深度学习组件，采用四类序列衍生描述符和两阶段预测策略	NA	准确识别抗炎肽以支持药物开发和炎症疾病治疗	抗炎肽序列	机器学习	炎症疾病	序列分析	机器学习,深度学习	肽序列数据	NA	NA	ResNeXt	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
6316	2025-10-06	Assessing MRI-based Artificial Intelligence Models for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis 2025-Jul-15, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.030 PMID:40670226	系统评价与荟萃分析	评估基于MRI的人工智能模型在肝细胞癌微血管侵犯术前预测中的性能	首次对MRI-based AI预测HCC微血管侵犯进行系统评价和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法的表现差异	存在显著的异质性和低GRADE证据等级，可能影响证据强度	评估基于MRI的人工智能在肝细胞癌微血管侵犯术前预测中的诊断性能	肝细胞癌患者的MRI影像数据	医学影像分析	肝细胞癌	磁共振成像	传统机器学习,深度学习	医学影像	2838例内部验证病例和1161例外部队验证病例	NA	NA	敏感度,特异度,诊断比值比,曲线下面积	NA
6317	2025-10-06	Harnessing AlphaFold to reveal hERG channel conformational state secrets 2025-Jul-14, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.104901 PMID:40658102	研究论文	本研究利用AlphaFold结合结构模板预测hERG离子通道的不同构象状态，揭示其功能机制和药物结合特性	首次展示通过精心选择结构模板可引导AlphaFold预测特定功能状态，发现hERG通道失活机制和增强药物结合的新分子特征	方法依赖于结构模板的选择质量，计算预测仍需实验验证	解析跨膜离子通道蛋白的离散构象状态，提升药物安全性筛选能力	hERG钾离子通道（K11.1）	计算生物学	心律失常	AlphaFold蛋白质结构预测，分子对接，分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据，实验验证数据	NA	AlphaFold	AlphaFold	与实验药物亲和力的一致性，结构特征验证	NA
6318	2025-10-06	Pathological omics prediction of early and advanced colon cancer based on artificial intelligence model 2025-Jul-14, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03119-5 PMID:40658261	研究论文	本研究开发了一种基于全切片图像的AI模型用于预测结肠癌分期	结合病理组学诊断开发深度学习模型预测结肠癌分期，相比传统机器学习方法具有更高识别精度	外部验证集性能相对较低（AUC 0.700），样本量有限	开发基于病理切片的AI模型预测结肠癌分期	结肠癌患者病理切片	数字病理	结肠癌	全切片图像分析	机器学习算法,深度学习算法	病理图像	100张训练集病理切片 + 421张TCGA外部验证集病理切片	CellProfiler, CLAM	NA	AUC, 准确率	NA
6319	2025-10-06	Identification of a 10-species microbial signature of inflammatory bowel disease by machine learning and external validation 2025-Jul-14, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00246-w PMID:40658318	研究论文	本研究通过机器学习方法识别出与炎症性肠病相关的10种微生物标志物，并进行了外部验证	首次开发了基于10种微生物特征的XGBoost分类模型，并采用标准化方法确保宏基因组和16S测序数据的可比性	模型性能在不同人群和数据质量下存在差异，需要进一步验证	开发非侵入性生物标志物以提高炎症性肠病的诊断精度	炎症性肠病患者和健康对照的粪便样本	机器学习	炎症性肠病	宏基因组测序,16S测序	XGBoost	微生物组测序数据	181份粪便样本（验证集）	XGBoost	XGB-IBD10	准确率	NA
6320	2025-10-06	Uncertainty aware domain incremental learning for cross domain depression detection 2025-Jul-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10917-y PMID:40659724	研究论文	提出一种不确定性感知的领域增量学习框架用于跨领域抑郁症检测	整合了不确定性引导的自适应类别阈值学习和无数据领域对齐方法，解决了领域间隙、类别不平衡和模型不确定性问题	仅在四个基准数据集上进行验证，需要进一步在真实临床场景中测试	开发可靠的跨领域抑郁症检测方法	重度抑郁症患者的文本数据	自然语言处理	抑郁症	深度学习	深度学习模型	文本数据	四个基准数据集(CMDC, DIAC-WoZ, MODMA, EATD)	NA	UDIL-DD框架（包含UACTL和DFDA模块）	NA	NA