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
6421	2025-10-06	Discovering Molecular Insights in Organic Optoelectronics with Knowledge-Informed Interpretable Deep Learning 2025-Jul-10, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00713 PMID:40637148	研究论文	提出一种融合化学知识的可解释深度学习框架LUMIA，用于有机光电分子的性质预测与分子设计	整合化学信息对比学习和蒙特卡洛树搜索，通过显式嵌入π共轭和取代基效应实现分子层次表示学习	NA	加速分子筛选和材料设计，生成新的化学知识	有机光电分子	机器学习	NA	深度学习	对比学习, 蒙特卡洛树搜索	分子结构数据	约140万个有机分子	NA	LUMIA	重组能预测性能	NA
6422	2025-10-06	Research on a deep learning-based model for measurement of X-ray imaging parameters of atlantoaxial joint 2025-Jul-10, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09075-6 PMID:40637839	研究论文	本研究构建基于深度学习的SCNet模型，用于自动测量颈椎张口位X线片中寰枢椎半脱位相关影像学参数	首次提出基于深度学习的SCNet模型实现寰枢椎X线影像参数的自动测量，并通过内外测试集验证了模型的准确性和泛化能力	样本量相对有限（1973张图像），仅来自两家医院，需要更多外部验证	开发自动化测量寰枢椎X线影像参数的深度学习模型	颈椎张口位X线片中的寰枢椎解剖结构	计算机视觉	寰枢椎半脱位	X射线成像	CNN	X射线图像	1973张颈椎张口位X线片（医院A：1729张，医院B：244张）	NA	SCNet	PCK, ICC, MAE, Pearson相关系数, MSE, RMSE, Bland-Altman图	NA
6423	2025-10-06	A Composable Channel-Adaptive Architecture for Seizure Classification 2025-Jul-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3587103 PMID:40633043	研究论文	提出一种可组合的通道自适应架构，用于处理通道数可变的颅内脑电图信号并进行癫痫分类	开发了通道自适应架构，能够处理任意通道数的多变量信号，解决了传统模型需要固定通道数的限制	NA	开发适用于个性化iEEG设置的癫痫分类模型	颅内脑电图(iEEG)信号	机器学习	癫痫	颅内脑电图(iEEG)	深度学习	多变量时间序列	短期数据集(约15小时)和长期数据集(约2600小时)	NA	CA-EEGWaveNet, CA-EEGNet, EEGWaveNet, EEGNet	F1分数	NA
6424	2025-10-06	Development of a deep learning-based MRI diagnostic model for human Brucella spondylitis 2025-Jul-09, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01404-6 PMID:40635011	研究论文	开发基于深度学习的MRI诊断模型用于区分人类布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎	首次将卷积块注意力模块(CBAM)集成到ResNeXt-50架构中，用于脊柱感染的MRI图像分类	样本量相对有限，仅包含310名受试者，且外部验证集仅来自一家医院	探索基于常规MRI的深度学习模型区分布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎的可行性	布鲁氏菌脊柱炎和结核性脊柱炎患者	计算机视觉	脊柱感染	磁共振成像	CNN	医学图像	310名受试者（209名BS，101名TS），训练集217例，测试集93例，外部验证集74例	NA	CBAM-ResNeXt, ResNet50, GoogleNet, EfficientNetV2, VGG16	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
6425	2025-10-06	Deep learning-based allergic rhinitis diagnosis using nasal endoscopy images 2025-Jul-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10087-x PMID:40624181	研究论文	提出一种基于深度学习分析鼻内窥镜图像诊断过敏性鼻炎的新方法	首次结合CIE-Lab色彩空间分析下鼻甲区域颜色分布，并融合CNN特征提取和直方图特征进行过敏性鼻炎诊断	数据集规模有限，未来需要扩展包含更广泛症状和无症状图像	开发基于鼻内窥镜图像的过敏性鼻炎定量诊断方法	过敏性鼻炎患者的鼻内窥镜图像	计算机视觉	过敏性鼻炎	鼻内窥镜成像	CNN, SVM	图像	NA	NA	CNN, 全连接分类器	准确率	NA
6426	2025-10-06	DeepNanoHi-C: deep learning enables accurate single-cell nanopore long-read data analysis and 3D genome interpretation 2025-Jul-08, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf640 PMID:40637236	研究论文	提出DeepNanoHi-C深度学习框架，专门用于分析单细胞纳米孔长读长数据并解释3D基因组结构	首次开发专门针对scNanoHi-C数据的深度学习框架，采用多步自编码器和稀疏门控专家混合模型，能够准确预测染色质相互作用并捕获细胞特异性结构特征	未明确说明模型的计算复杂度和对计算资源的具体要求	开发专门针对单细胞纳米孔长读长连接子测序数据的分析方法，解决3D基因组结构解析的挑战	单细胞染色质相互作用数据，3D基因组结构	生物信息学，计算生物学	NA	单细胞纳米孔长读长连接子测序，3D基因组分析	自编码器，稀疏门控专家混合模型	染色质接触图谱，基因组相互作用数据	NA	深度学习框架	多步自编码器，SGMoE，双通道预测网络	细胞类型区分能力，数据插补性能	NA
6427	2025-10-06	Automated cell annotation and classification on histopathology for spatial biomarker discovery 2025-Jul-07, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61349-1 PMID:40624052	研究论文	提出一种结合实验与计算的自动化方法，用于H&E染色组织病理图像的细胞注释与分类	使用多重免疫荧光代替人工标注定义细胞类型，结合自监督学习与域适应的深度学习模型	仅针对四种细胞类型进行分类，模型性能有待进一步提升	开发可扩展的标准组织病理学单细胞分析方法，发现新型空间生物标志物	组织微阵列芯片上的H&E染色组织病理图像	数字病理学	肿瘤学	H&E染色，多重免疫荧光，共配准技术	深度学习	组织病理图像	1,127,252个细胞	NA	结合自监督学习与域适应的深度学习架构	准确率	NA
6428	2025-10-06	An enhanced fusion of transfer learning models with optimization based clinical diagnosis of lung and colon cancer using biomedical imaging 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10246-0 PMID:40624106	研究论文	提出一种基于迁移学习模型融合和优化的临床生物医学影像方法，用于准确诊断肺癌和结肠癌	结合多种迁移学习模型进行特征提取，并采用TPA-BiGRU分类器与白鲸鲸优化算法进行超参数优化	仅在LCC-HI数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发高效的肺癌和结肠癌自动诊断方法	肺癌和结肠癌的临床生物医学影像	计算机视觉	肺癌,结肠癌	生物医学影像分析	深度学习,迁移学习	医学影像	NA	NA	CapsNet,EffcientNetV2,MobileNet-V3 Large,TPA-BiGRU	准确率	NA
6429	2025-10-06	AG-MS3D-CNN multiscale attention guided 3D convolutional neural network for robust brain tumor segmentation across MRI protocols 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09351-x PMID:40624142	研究论文	提出一种注意力引导多尺度3D卷积神经网络AG-MS3D-CNN，用于跨MRI协议的鲁棒脑肿瘤分割	集成多尺度特征提取与空间注意力机制，引入蒙特卡洛dropout进行不确定性估计，采用多任务学习框架同时实现分割、分类和体积估计，并整合领域自适应模块	未明确说明模型计算复杂度及在临床实时应用中的性能表现	开发鲁棒的脑肿瘤自动分割方法以支持神经肿瘤学临床决策	多模态磁共振成像(MRI)中的脑肿瘤	医学图像分析	脑肿瘤	多模态磁共振成像(MRI)	3D CNN	3D医学图像	BraTS 2021数据集及外部数据集(OASIS, ADNI, IXI)	NA	注意力引导多尺度3D卷积神经网络	Dice系数	NA
6430	2025-10-06	Deep learning-based video analysis for automatically detecting penetration and aspiration in videofluoroscopic swallowing study 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10397-0 PMID:40624237	研究论文	开发基于深度学习的视频分析模型，用于自动检测吞咽造影研究中的渗透和误吸现象	首次使用深度学习自动分析VFSS视频中的渗透和误吸，通过自动提取舌骨最高和最低位置的关键图像帧	模型对渗透和误吸的检测灵敏度较低，未分析完整视频帧数据，数据集来源单一	开发自动检测吞咽功能障碍的深度学习模型	吞咽造影研究视频和患者吞咽过程	计算机视觉	吞咽障碍	视频荧光吞咽研究	CNN	视频, 图像	1,467名患者的18,145张图像	NA	卷积神经网络	AUC, 灵敏度	NA
6431	2025-10-06	Spatio-temporal transformer and graph convolutional networks based traffic flow prediction 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10287-5 PMID:40624240	研究论文	提出一种融合时空变换器和图卷积网络的交通流预测模型TDMGCN	设计卷积多头自注意力模块同时捕获长期时间依赖和局部趋势信息，结合空间嵌入模块和多图卷积模块动态提取复杂空间相关性	未明确说明模型计算复杂度及在超大规模路网中的适用性	提升交通流预测精度以支持智能交通系统和城市规划	交通流数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GCN	时空序列数据	五个真实交通数据集	NA	多头自注意力机制，多图卷积网络	预测精度	NA
6432	2025-10-06	PolSAR image classification using shallow to deep feature fusion network with complex valued attention 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10475-3 PMID:40624319	研究论文	提出一种用于极化合成孔径雷达图像分类的三分支复数注意力特征融合网络	提出CV-ASDF2Net模型，实现浅层到深层特征融合，并引入复数注意力机制	NA	提升极化合成孔径雷达图像的分类精度	极化合成孔径雷达图像	计算机视觉	NA	极化合成孔径雷达成像	CNN	图像	使用AIRSAR Flevoland、San Francisco和ESAR Oberpfaffenhofen三个数据集	NA	CV-ASDF2Net（三分支复数卷积神经网络）	总体准确率	NA
6433	2025-10-06	Gender difference in cross-sectional area and fat infiltration of thigh muscles in the elderly population on MRI: an AI-based analysis 2025-Jul-07, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00606-w PMID:40624409	研究论文	基于深度学习的MRI图像分析老年人群大腿肌肉横截面积和脂肪浸润的性别差异	使用经过验证的深度学习模型自动化分割六组大腿肌肉，首次系统分析老年人群大腿肌肉CSA和FI的性别差异	样本量相对较小（141人），为回顾性研究设计	评估老年人群大腿肌肉横截面积和脂肪浸润的性别差异及其与年龄的相关性	141名52-82岁老年人（67名女性，74名男性）	数字病理	老年疾病	磁共振成像，双能X线吸收测定法	深度学习	MRI图像	141名参与者（67名女性，74名男性）	NA	NA	交并比	NA
6434	2025-10-06	Multi-task genomic prediction using gated residual variable selection neural networks 2025-Jul-07, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06188-z PMID:40624470	研究论文	本研究提出了一种使用门控残差变量选择神经网络进行多任务基因组预测的新方法	开发了GRVSNN模型，首次将系谱信息与基因组标记整合到神经网络框架中，避免了传统方法中计算密集的矩阵求逆操作	方法仅在松树、小鼠和猪数据集上进行了验证，尚未在更广泛的物种或人类疾病数据中测试	通过整合系谱信息和基因组数据提高基因组预测的准确性和可解释性	火炬松、小鼠和猪的基因组和表型数据	机器学习	NA	高通量测序	神经网络	基因组数据、系谱数据	多个真实世界数据集（火炬松、小鼠、猪）	NA	门控残差变量选择神经网络	均方误差, Pearson相关系数, 距离相关系数	NA
6435	2025-10-06	Deep learning method for cucumber disease detection in complex environments for new agricultural productivity 2025-Jul-07, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-06841-y PMID:40624628	研究论文	提出基于YOLOv11n改进的轻量级检测算法YOLO-Cucumber，用于复杂环境下黄瓜病害检测	引入四种关键创新：可变形卷积网络增强不规则目标特征提取、P2预测层实现早期病变细粒度检测、目标感知损失函数解决类别不平衡、通过批量归一化进行通道剪枝实现模型压缩	仅针对黄瓜病害检测，未验证在其他作物病害检测的泛化能力	开发适用于复杂农业环境的高效轻量级黄瓜病害检测算法	黄瓜病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11n, YOLO-Cucumber	mAP@50, 推理速度(FPS)	NA
6436	2025-10-06	Explainable deep learning unveils critical scenarios driving soil cadmium pollution in a coastal industrial city in China: A geospatial AI approach 2025-Jul-05, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.126769 PMID:40623589	研究论文	本研究提出一种可解释深度学习模型，结合遥感技术识别土壤重金属污染源	首次将可解释深度学习与遥感技术结合用于土壤镉污染源识别，通过遮挡敏感性分析提供模型解释性	研究仅针对中国东莞市六个区域，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发精确识别土壤重金属污染源的新方法	中国东莞市土壤镉污染	地理空间人工智能	NA	遥感技术	深度学习	遥感图像	中国东莞市六个区域	NA	SI-LICNet（轻量级图像分类网络）	ROC AUC	NA
6437	2025-10-06	Pairwise Attention: Leveraging Mass Differences to Enhance De Novo Sequencing of Mass Spectra 2025-Jul-04, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00063 PMID:40454436	研究论文	提出一种基于质量差异的成对注意力机制，用于增强质谱数据的从头测序性能	在Transformer编码器中引入基于成对质量差异的学习偏置，将质谱手动解释的启发式方法融入深度学习模型	NA	提高基于质谱的蛋白质组学中肽段序列预测的准确性	MS2质谱数据	机器学习	NA	质谱分析	Transformer	质谱数据	九物种基准数据集	NA	Transformer编码器	肽段精确度	NA
6438	2025-10-06	CNN based method for classifying cervical cancer cells in pap smear images 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10009-x PMID:40615498	研究论文	提出一种基于CNN的宫颈癌细胞分类方法，直接在WSI图像上对细胞簇进行分类而无需分割	无需分割步骤直接对WSI宫颈细胞簇进行分类，证明了分割对分类结果并非必需	NA	早期宫颈癌检测	宫颈癌细胞	数字病理学	宫颈癌	NA	CNN	图像	SIPaKMeD和Herlev数据集	NA	多个预训练CNN模型	准确率	NA
6439	2025-10-06	Critical review of the model description in 'Kurdish handwritten character recognition using deep learning techniques' 2025-Jul-03, Gene expression patterns : GEP IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.gep.2025.119399 PMID:40617480	comments	对一篇关于库尔德手写字符识别的深度学习论文中的模型描述不一致性进行批判性评论	识别并详细指出了原始论文中模型架构描述、类别标注和模型总结方面的关键不一致性问题	仅针对已发表论文的描述性问题进行评论，未提供新的实验验证或替代解决方案	提高原始论文的透明度和可重复性	库尔德手写字符识别研究	natural language processing	NA	NA	deep learning	handwritten characters	NA	NA	NA	NA	NA
6440	2025-10-06	Deep Learning for Fluorescence Lifetime Predictions Enables High-Throughput In Vivo Imaging 2025-Jul-02, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c03749 PMID:40515693	研究论文	提出深度学习模型FLIMngo，能够在光子匮乏环境下准确预测荧光寿命，显著提高荧光寿命成像显微镜的吞吐量	首次开发能够从少于50光子/像素的衰减曲线中准确预测荧光寿命的深度学习模型，利用原始FLIM数据中的时间和空间信息	NA	解决荧光寿命成像显微镜在光子匮乏环境下的数据采集和解释挑战	活体动态样本中的疾病相关蛋白聚集体	生物医学成像	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	深度学习	荧光衰减曲线，图像数据	NA	NA	NA	荧光寿命预测准确性	NA