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
6361	2025-10-06	ResNet-based image processing approach for precise detection of cracks in photovoltaic panels 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09101-z PMID:40628943	研究论文	提出基于ResNet深度学习的图像处理方法，用于精确检测光伏面板裂纹	设计高效裂纹检测系统，在大规模光伏EL图像数据集上实现性能与计算效率的平衡	数据集存在一定缺陷，样本量相对有限	开发光伏面板早期缺陷诊断方法，提升太阳能系统维护效率	光伏面板电致发光图像	计算机视觉	NA	电致发光成像	CNN	图像	2000张EL图像（多晶硅和单晶硅电池）	PyTorch	ResNet34, ResNet50, ResNet152	F1-score	NA
6362	2025-10-06	Structural health monitoring and evaluation method for an immersed tunnel based on deep learning 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10643-5 PMID:40628967	研究论文	基于深度学习的沉管隧道结构健康监测与评估方法研究	提出基于多源信息融合的结构健康评估模型，并比较LSTM和Transformer在结构状态预测中的性能	NA	开发沉管隧道结构健康监测与评估方法，实现早期异常检测和长期运营安全	海底沉管隧道	机器学习	NA	传感器数据分析	LSTM, Transformer	时间序列数据	NA	NA	LSTM, Transformer	可靠性	NA
6363	2025-10-06	A novel model for expanding horizons in sign Language recognition 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09643-2 PMID:40628976	研究论文	本文提出了一种名为SNDA的新型手语识别架构，并在ASL数据集上实现了最先进的性能	提出了融合注意力机制的Sign Nevestro Densenet Attention (SNDA)新型架构	NA	提高美国手语识别的准确性和鲁棒性	美国手语手势和字母识别	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	超过64,000张标注图像	NA	DenseNet, 注意力机制	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率	NA
6364	2025-10-06	Efficient pretraining of ECG scalogram images using masked autoencoders for cardiovascular disease diagnosis 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10773-w PMID:40628987	研究论文	本研究提出一种基于掩码自编码器的心电图时频谱图预训练方法，用于提高心血管疾病的诊断准确率	首次将掩码自编码器应用于心电图时频谱图的预训练，在仅使用ImageNet数据集1/12规模的小数据集上实现优越性能	研究主要关注七种特定心血管疾病，在资源有限环境下的临床应用潜力尚未完全验证	开发自动化深度学习模型以提高心血管疾病诊断精度	心电图时频谱图	计算机视觉	心血管疾病	心电图时频谱图分析	MAE, ViT	图像	未明确指定具体样本数量，但仅使用ImageNet数据集1/12规模	NA	ViT-S, ResNet-34	AUC, 准确率	NA
6365	2025-10-06	Effectiveness of machine learning models in diagnosis of heart disease: a comparative study 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09423-y PMID:40629019	研究论文	比较多种机器学习和深度学习模型在心脏病诊断中的效果	系统比较了12种不同机器学习算法在心脏病预测中的性能，并深入分析了不同特征缩放方法对模型效果的影响	仅使用表格数据集进行二元分类任务，未涉及其他类型数据	评估机器学习模型在心脏病诊断中的有效性	心脏病患者数据	机器学习	心血管疾病	机器学习预测分析	LR, NB, SVM, DT, RF, KNN, AB, GBM, LGBM, CB, LDA, ANN	表格数据	NA	NA	人工神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, Cohen's Kappa, Logloss	NA
6366	2025-10-06	Interpretability-guided RNA N6-methyladenosine modification site prediction with invertible neural networks 2025-Jul-08, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08265-8 PMID:40629144	研究论文	本研究开发了一种可解释性引导的可逆神经网络模型，用于准确预测RNA N6-甲基腺苷修饰位点	首次将可逆神经网络应用于m6A位点预测，整合RNA一级和二级结构信息，并提供跨物种和组织保守性分析	未明确说明模型在处理稀有修饰位点或特定组织类型时的性能限制	开发高精度预测RNA m6A修饰位点的深度学习方法	RNA N6-甲基腺苷修饰位点	生物信息学	癌症	RNA修饰位点预测	可逆神经网络	RNA序列数据和二级结构信息	来自不同物种和组织的11个基准数据集	NA	可逆耦合框架	NA	NA
6367	2025-10-06	FeatureForest: the power of foundation models, the usability of random forests 2025-Jul-08, Npj imaging.. DOI:10.1038/s44303-025-00089-9 PMID:40629147	研究论文	提出FeatureForest方法，利用基础模型的特征嵌入训练随机森林分类器，实现快速语义分割	将大型基础模型的特征嵌入能力与随机森林的易用性相结合，仅需少量标注笔划即可完成复杂图像分割	需要依赖预训练基础模型，且在不同数据集上的泛化能力需进一步验证	开发更便捷高效的生物图像分割方法	生物图像中的目标对象	计算机视觉	NA	深度学习，随机森林分类	基础模型，随机森林	生物图像	NA	napari	SAM	NA	NA
6368	2025-10-06	Artificial intelligence-driven discovery of YH395A: A novel TGFβR1 inhibitor with potent anti-tumor activity against triple-negative breast cancer 2025-Jul-08, Cell communication and signaling : CCS IF:8.2Q1 DOI:10.1186/s12964-025-02337-2 PMID:40629347	研究论文	通过人工智能驱动的虚拟筛选发现新型TGFβR1抑制剂YH395A，并验证其对三阴性乳腺癌的抗肿瘤活性	使用生成式深度学习方法构建虚拟分子库进行筛选，发现具有全新结构的四氢-β-咔啉衍生物YH395A	需要扩展临床前验证研究	开发针对三阴性乳腺癌的新型TGFβ通路抑制剂	三阴性乳腺癌细胞系和小鼠模型	药物发现	三阴性乳腺癌	生成式深度学习，虚拟筛选	深度学习	分子结构数据	细胞系实验和动物模型（包括PDX模型）	NA	NA	细胞迁移抑制率，细胞侵袭抑制率，肿瘤生长抑制率，转移抑制效果	NA
6369	2025-10-06	From Binary to Higher-Order Organic Cocrystals: Design Principles and Performance Optimization 2025-Jul-07, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202507102 PMID:40471124	研究论文	本文探讨了从二元到高阶有机共晶的设计原理与性能优化	系统阐述了从二元到高阶有机共晶的演化路径，提出了同系化取代、分级分子间相互作用和长程合成子构建模块等合成策略	分子筛选、比例优化、可扩展合成和长期稳定性仍是实际应用中的关键挑战	优化有机共晶材料的设计原理与性能	二元和高阶有机共晶材料	材料科学	NA	π-π堆积、电荷转移、氢键/卤键相互作用	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6370	2025-10-06	Rapid forensic differentiation of human and animal bones using handheld near-infrared spectroscopy and deep learning 2025-Jul-07, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126657 PMID:40639120	研究论文	本研究开发了一种基于手持近红外光谱和深度学习的人骨与动物骨快速法医鉴别方法	首次将手持近红外光谱技术与人工神经网络结合，实现快速无损的骨骼物种鉴别	样本数量有限（225个股骨样本），多分类准确率相对较低（77.8%）	开发快速、便携的法医骨骼物种鉴别技术	人类和动物股骨样本	机器学习	NA	近红外光谱分析	人工神经网络	光谱数据	225个股骨样本（包含人类和动物标本）	NA	人工神经网络	准确率	NA
6371	2025-10-06	MPNN-CWExplainer: An enhanced deep learning framework for HIV drug bioactivity prediction with class-weighted loss and explainability 2025-Jul-04, Life sciences IF:5.2Q1 DOI:10.1016/j.lfs.2025.123835 PMID:40617525	研究论文	提出一种增强的深度学习框架MPNN-CWExplainer，用于HIV药物生物活性预测，并具备类别加权损失和可解释性功能	将消息传递神经网络与类别加权损失函数相结合，并集成GNNExplainer提供事后可解释性，有效解决HIV数据集中的类别不平衡问题	NA	改进HIV生物活性预测并提供对影响生物活性的分子决定因素的可解释性见解	HIV药物分子	机器学习	HIV/AIDS	深度学习	MPNN, GNN	分子图数据	NA	PyTorch, TensorFlow	消息传递神经网络	AUC-ROC, AUC-PRC	NA
6372	2025-10-06	Long short-term memory (LSTM) networks for precision prediction of Schottky barrier photodiode behavior at different ıllumination levels 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06809-w PMID:40596142	研究论文	本研究使用长短期记忆网络预测不同光照水平下肖特基势垒光电二极管的电学特性	首次将LSTM网络应用于肖特基二极管的电学特性预测，提供了一种替代传统实验测量的高效深度学习方法	在50和250 mW/cm光照条件下对Diode 3的预测误差较高，模型性能在不同二极管和光照条件下存在差异	开发能够准确预测肖特基二极管在不同掺杂浓度和光照水平下电学行为的稳健预测模型	CdZnO夹层Al/p-Si肖特基二极管	机器学习	NA	I-V测量法，Cheung分析，Norde方法	LSTM	电学参数数据	3个具有不同Cd掺杂比例（10%、20%、30%）的Al/CdZnO/p-Si肖特基二极管，在5个不同光照水平（50、100、150、200、250 mW/cm）下测量	NA	长短期记忆网络	RMSE, R², MAE	NA
6373	2025-10-06	Combining Low-energy Images in Dual-energy Spectral CT With Deep Learning Image Reconstruction Algorithm to Improve Inferior Vena Cava Image Quality 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001713 PMID:39876519	研究论文	本研究探索将双能谱CT低能量图像与深度学习图像重建算法结合，以提升下腔静脉图像质量	首次将深度学习图像重建算法应用于双能谱CT低能量图像，显著提升下腔静脉血管边缘清晰度和管腔显示效果	研究样本量较小（仅30例患者），且仅针对下腔静脉综合征患者	改善下腔静脉CT成像质量	下腔静脉综合征患者	医学影像处理	下腔静脉综合征	双能谱CT，对比增强CT	深度学习图像重建算法	CT图像	30例下腔静脉综合征患者	NA	DLIR（深度学习图像重建算法）	CT值，标准差，信噪比，对比噪声比，主观评分	NA
6374	2025-10-06	Artificial Intelligence in Computed Tomography Image Reconstruction: A Review of Recent Advances 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001734 PMID:40008975	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描图像重建领域的最新进展	系统总结了AI技术在低剂量、稀疏视图、有限角度和内部断层扫描等挑战性CT重建条件下的突破性表现	NA	探讨人工智能技术在CT图像重建中的应用与发展	计算机断层扫描图像重建算法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	CT图像	NA	NA	NA	图像质量、噪声纹理	NA
6375	2025-10-06	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Jul, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文全面回顾了人工智能在临床微生物学中的应用、进展和整合挑战	系统分析了AI在病原体检测、抗菌药物耐药性预测和诊断成像中的最新应用，并提出了可解释AI和联邦学习框架的未来发展方向	面临数据异质性、模型可解释性和伦理问题等挑战，需要更强大的验证	评估人工智能在临床微生物学诊断中的应用价值和挑战	临床微生物诊断中的病原体识别和抗菌药物耐药性评估	机器学习	传染病	RT-PCR, 诊断成像	机器学习, 深度学习, CNN	微生物数据, 诊断图像	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确性, 工作流程效率, 临床验证	NA
6376	2025-10-06	Artificial Intelligent-Enhanced Metabolite Profiling for Intraoperative IDH1 Genotyping in Glioma Using an Orthogonally Responsive SERS Probe 2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503360 PMID:40171868	研究论文	开发了一种结合人工智能的表面增强拉曼散射探针，用于神经胶质瘤术中IDH1基因分型	通过正交响应拉曼信号同时检测两种氧化还原相关代谢物，并采用深度学习算法提升测量速度和准确性	研究样本量较小（31例患者），需要更大规模验证	实现神经胶质瘤术中IDH1基因型的快速准确识别	神经胶质瘤患者	数字病理	神经胶质瘤	表面增强拉曼散射（SERS）	深度学习	拉曼光谱	31例神经胶质瘤患者	NA	多任务学习	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
6377	2025-10-06	Deep Learning-accelerated MRI in Body and Chest 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001762 PMID:40360272	综述	探讨深度学习重建技术在加速身体和胸部磁共振成像中的应用与挑战	提出深度学习重建作为磁共振加速的优雅解决方案，在保持图像质量的同时显著缩短采集时间	存在病灶检测率轻微降低、心脏运动相关信号丢失、区域信噪比变化和ADC测量变异等挑战	研究深度学习重建技术在磁共振成像中的加速应用与性能评估	腹部、盆腔和胸部器官系统（特别是肝脏和前列腺）的磁共振成像	医学影像分析	多器官系统疾病	磁共振成像（T2、T1、弥散加权成像）	监督深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	变分网络	图像质量指标、病灶显着性、信噪比、对比噪声比、ADC测量	NA
6378	2025-10-06	Application of Hyperspectral Imaging and Machine Learning for Differential Diagnosis of Hashimoto's Thyroiditis and Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500123 PMID:40364460	研究论文	本研究应用高光谱成像和深度学习模型区分桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌	首次结合高光谱成像技术和自适应光谱特征选择网络模型分析甲状腺疾病的光谱特征差异	研究样本量有限，仅针对两种特定甲状腺疾病进行分析	开发基于高光谱成像的甲状腺疾病精确诊断方法	桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌患者组织样本	计算机视觉	甲状腺疾病	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	自适应光谱特征选择网络	准确率	NA
6379	2025-10-06	Development of 3D Intelligent Quantitative Phase Microscope for Sickle Cells Screening 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400512 PMID:40364484	研究论文	开发用于镰状细胞筛查的3D智能定量相位显微镜系统	结合干涉测量法和深度学习UNET模型，实现镰状细胞的自动语义分割和分类	系统鲁棒性需进一步提升，尚未经过广泛临床验证	开发自动化的镰状细胞病筛查系统	镰状细胞和健康红细胞	计算机视觉	镰状细胞病	干涉测量法	UNET, 梯度提升模型	3D相位图像	NA	NA	UNET	准确率	NA
6380	2025-10-06	A fully open AI foundation model applied to chest radiography 2025-Jul, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09079-8 PMID:40500447	研究论文	开发了名为Ark的胸部X光基础模型，通过循环积累和重用多数据集专家标注知识训练而成	首个完全开放的医学影像基础模型，能够通过循环积累异构专家标注知识实现多疾病诊断、适应新疾病、小样本学习和联邦学习	NA	开发一个诊断范围广、泛化性强、适应性强、鲁棒性好且可扩展的胸部X光AI基础模型	胸部X光影像	医学影像分析	肺部疾病	深度学习	基础模型	医学影像	多个公共数据集（大小不一）的异构数据	NA	NA	NA	NA