深度学习在生物医药领域中的应用

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
641	2025-09-26	Reinforcement Learning-Based Nonlinear Model Predictive Controller for a Jacketed Reactor: A Machine Learning Concept Validation Using Jetson Orin 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c03219 PMID:40727728	研究论文	本研究通过实验验证了结合机器学习和非线性模型预测控制的框架，用于跟踪间歇反应器的温度曲线	采用演员-评论家强化学习方法进行动态权重更新，将策略优化和值函数估计相结合来动态调节放热反应产生的热量	NA	开发并验证一种基于强化学习的非线性模型预测控制器，用于提高间歇反应器的温度控制性能	实验室规模的间歇反应器系统	机器学习	NA	演员-评论家强化学习(A2CRL)、非线性模型预测控制(NMPC)、循环神经网络(RNN)	RNN	实验数据	NA
642	2025-09-26	Stacking Ensemble Neural Network for Chemical Safety Assessment: A Case Study of Thyroid Peroxidase and Natural Product Screening 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c02188 PMID:40727784	研究论文	开发了一种新型堆叠集成神经网络模型，用于预测甲状腺过氧化物酶抑制活性	首次将卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制与分子指纹结合，通过元决策模型增强学习概率	模型召回率相对较低（0.55），可能对某些TPO抑制剂的识别能力有限	提高化合物毒性筛查的预测准确性，特别是针对甲状腺过氧化物酶抑制活性的评估	化学化合物，特别是泰国本土蔬菜中的潜在有毒化合物	机器学习	甲状腺疾病	深度学习，分子指纹分析	堆叠集成神经网络（CNN + BiLSTM + 注意力机制）	化学结构数据	包含外部测试集和泰国本土蔬菜化合物的验证数据
643	2025-09-26	MCST-AFN: A Multichannel Spatiotemporal Feature Adaptive Fusion Network Framework Based on a Low-Fidelity Molecular Dynamics Model 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01443 PMID:40727795	研究论文	提出基于低精度分子动力学模型的多通道时空特征自适应融合网络框架（MCST-AFN），用于提升分子性质预测性能	首次将深度学习分子动力学技术与多保真度学习策略结合，通过低精度模型生成多通道原子级嵌入并实现时空特征的自适应融合	未明确说明模型对特定分子类型的泛化能力及计算效率的具体量化指标	开发计算效率更高的分子表示学习方法以提升分子性质预测精度	分子动力学模拟数据与分子性质标注数据	机器学习	NA	分子动力学模拟、深度学习、多保真度学习	自适应融合网络、注意力机制	分子结构数据、时间序列数据	13个基准数据集（包含12个主要测试集和1个ESOL数据集）
644	2025-09-26	UM-CPP: A Universal Model for Efficient Classification of Protein Particles in cryo-EM Micrographs with Feature Engineering 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01660 PMID:40686975	研究论文	提出一种融合特征工程与深度学习的冷冻电镜蛋白质颗粒分类通用模型UM-CPP	首次将经典机器学习特征与先进深度学习技术结合，实现可解释性特征分析	NA	提升冷冻电镜图像中蛋白质颗粒检测的准确性与可解释性	冷冻电镜图像中的蛋白质颗粒和病毒结构	计算机视觉	NA	冷冻电镜技术	深度学习与特征工程混合模型	冷冻电镜显微图像	NA
645	2025-09-26	Enhancing Accuracy and Feature Insights in Hydration Free Energy Predictions for Small Molecules with Machine Learning 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04249 PMID:40687018	研究论文	利用机器学习技术提升小分子水合自由能预测精度并提取物理特征洞察	提出结合K近邻特征处理、集成建模和降维的轻量级机器学习方案，仅用二维特征在FreeSolv数据集上实现0.53 kcal/mol误差	未使用大型数据库进行预训练，仅基于二维分子特征	提高小分子溶剂化自由能预测精度并解析其物理决定因素	小分子化合物	机器学习	NA	K近邻算法、集成学习、降维技术	Ensemble modeling	分子结构数据	FreeSolv数据集
646	2025-09-26	A Deep-Learning-Aided Drug Screening Based on Visualization of a Hidden Layer as Chemical Space 2025-Jul-10, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.5c00124 PMID:40666467	研究论文	提出一种基于图卷积神经网络隐藏层可视化的药物筛选方法	通过可视化深度学习模型的隐藏层作为化学空间，实现从预测活性化合物中优先选择实验测试对象	NA	开发基于深度学习的药物筛选新方法	组蛋白去乙酰化酶抑制剂候选化合物	机器学习	NA	图卷积神经网络	GCN	化学结构数据	NA
647	2025-09-26	A survey on deep learning for polygenic risk scores 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf373 PMID:40802796	综述	本文综述了深度学习在多基因风险评分（PRS）建模中的应用现状与方法分类	首次系统梳理深度学习神经网络在PRS建模中的架构分类，并指出序列架构、图神经网络和生物知识融合模型的潜力	缺乏统一数据集和表型的模型基准测试，深度学习PRS的可解释性存在挑战	探索深度学习神经网络如何改进多基因风险评分的预测性能	多基因风险评分（PRS）的深度学习建模方法	机器学习	NA	深度学习神经网络	序列架构、图神经网络、自编码器	遗传变异数据	NA
648	2025-09-26	Automated Deep Learning Approach for Post-Operative Neonatal Pain Detection and Prediction through Physiological Signals 2025-Jun, Proceedings. IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems DOI:10.1109/cbms65348.2025.00164 PMID:40978767	研究论文	提出一种结合生理信号监测与深度学习的新方法，用于新生儿术后疼痛的自动检测和预测	首次开发早期疼痛检测方法，可在疼痛发作前5-10分钟预警，并创建干预时间窗口	NA	实现新生儿术后疼痛的自动检测和早期预测	新生儿重症监护室中的术后新生儿	计算机视觉/深度学习	新生儿术后疼痛	深度学习	深度学习模型	生理信号数据（心率、呼吸频率、血氧饱和度）	NA
649	2025-09-26	Artificial intelligence automation of echocardiographic measurements 2025-Mar-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.03.18.25324215 PMID:40166567	研究论文	开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习模型	首次提出可自动测量18种超声心动图参数的开放源代码深度学习模型，并在多中心数据验证中达到与专业技师相当的准确性	模型性能验证主要基于两家医疗中心数据，需要更广泛的外部验证	通过人工智能技术实现超声心动图测量的自动化，减轻临床医生工作负担	超声心动图图像和测量参数	医学影像分析	心血管疾病	深度学习语义分割	深度学习模型（EchoNet-Measurements）	医学图像（超声心动图）	155,215项研究中的877,983个超声心动图测量值，来自Cedars-Sinai医学中心和斯坦福医疗中心
650	2025-09-26	VASCilia (Vision Analysis StereoCilia): A Napari Plugin for Deep Learning-Based 3D Analysis of Cochlear Hair Cell Stereocilia Bundles 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.17.599381 PMID:38948743	研究论文	开发了一个名为VASCilia的Napari插件，用于基于深度学习的耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析	首个专门针对耳蜗毛细胞立体纤毛束分析的开源深度学习工具套件，包含五个自动化分析模型	NA	开发自动化工具以解决耳蜗毛细胞立体纤毛束3D形态分析的挑战	耳蜗毛细胞立体纤毛束	计算机视觉	听力障碍	共聚焦显微镜、深度学习	CNN（基于深度学习的分割和分类模型）	3D图像	约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞和1,703个外毛细胞纤毛束的3D标注
651	2025-09-26	Innovative laboratory techniques shaping cancer diagnosis and treatment in developing countries 2025-Feb-08, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-01877-w PMID:39921787	综述	探讨实验室技术进步对发展中国家癌症诊断与治疗的影响	聚焦发展中国家特定挑战，系统整合人工智能与新型检测技术的应用前景	未涉及具体临床验证数据，主要基于技术现状分析	评估实验室技术在癌症诊疗中的应用潜力与实施障碍	发展中国家癌症诊疗体系	数字病理	癌症	液体活检、单细胞技术、流式细胞术、分子影像、免疫分析、分子诊断	深度学习、CNN	多模态医学数据	NA
652	2025-09-26	Gaussianmorph: deformable medical image registration with Gaussian noise constraints 2025-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00428-6 PMID:39781058	研究论文	提出一种基于级联VoxelMorph网络和噪声约束的医学图像配准方法GaussianMorph	通过引入高斯噪声约束的级联网络结构和EF-encoder注意力模块提升配准精度	NA	提高医学图像配准的精度和性能	医学图像（脑部图像）	医学图像处理	NA	深度学习图像配准	级联VoxelMorph CNN	医学图像	LPBA40和HBN数据集
653	2025-09-26	Relationships Between Familial Factors, Learning Motivation, Learning Approaches, and Cognitive Flexibility Among Vocational Education and Training Students 2025, The Journal of psychology IF:2.2Q2 DOI:10.1080/00223980.2025.2456801 PMID:40184534	研究论文	本研究探讨家庭因素与职业教育学生认知灵活性之间的关系	首次在职业教育背景下建立家庭因素通过学习动机和学习方式影响认知灵活性的结构方程模型	采用横断面研究设计，无法推断因果关系；样本仅来自曼谷地区，存在地域局限性	探究家庭因素如何通过学习动机和学习方式影响职业教育学生的认知灵活性	泰国曼谷10所职业学校的557名职业教育学生	教育心理学	NA	结构方程模型分析	结构方程模型	问卷调查数据	557名职业教育学生（男性56.7%，女性43.3%；平均年龄18.41岁）
654	2025-09-26	UPFP-SG: A New Benchmark for Unilateral Peripheral Facial Paralysis Severity Grading 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3608463 PMID:40928920	研究论文	提出用于单侧周围性面瘫严重程度分级的新基准UPFP-SG，包含数据集和分级方法	建立了首个公开的面瘫数据集并改进了主观评价系统，提出整合多特征的面神经分支区域分级方法	NA	开发自动化的面瘫严重程度分级系统以辅助临床诊断	单侧周围性面瘫患者的面部神经功能	计算机视觉	面瘫	深度学习	回归模型	面部图像数据	NA
655	2025-09-26	Harnessing interpretable novel combination of GloVe embedding with deep CNN-BiLSTM neural network for fake news detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330154 PMID:40982565	研究论文	本研究提出了一种结合GloVe嵌入与深度CNN-BiLSTM神经网络的可解释性假新闻检测方法	首次将GloVe嵌入与CNN-BiLSTM神经网络结合，并集成可解释人工智能技术提升模型透明度	仅使用单一公开数据集进行验证，未涉及多语言或多领域假新闻检测	开发高精度且可解释的假新闻检测系统	假新闻文本数据	自然语言处理	NA	GloVe嵌入、FastText嵌入、TF-IDF、LIME可解释性分析	CNN-BiLSTM、Bi-LSTM、逻辑回归	文本	公开假新闻数据集（具体数量未提及）
656	2025-09-26	CT-Based 2.5D Deep Learning-Multi-Instance Learning for Predicting Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma and Correlating with Recurrence-Related Pathological Indicators 2025, Journal of hepatocellular carcinoma IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JHC.S541402 PMID:40984863	研究论文	基于CT动脉期图像开发2.5D深度学习-多示例学习模型，用于预测肝细胞癌早期复发并分析模型特征的生物学意义	首次将2.5D DL-MIL模型应用于HCC早期复发预测，并验证了MIL特征与微血管侵犯、Ki-67表达等病理指标的相关性	回顾性研究且样本量有限（191例患者），需要更大规模的前瞻性验证	评估2.5D DL-MIL模型在预测肝细胞癌早期复发方面的优势	191例肝细胞癌术后患者（79例早期复发组，112例非早期复发组）	数字病理	肝细胞癌	CT动脉期成像、SHAP分析	2.5D深度学习-多示例学习（2.5D DL-MIL）、放射组学模型、临床模型	CT医学图像、临床数据	191例HCC患者（训练集133例，验证集58例）
657	2025-09-26	A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1625891 PMID:40995028	研究论文	提出一种融合多种机器学习和深度学习算法的混合异常网络入侵检测系统	首次整合XGBoost、随机森林、图神经网络、LSTM和自编码器等多种算法，并采用加权软投票集成策略	NA	开发能够检测已知和新兴网络攻击的高级入侵检测系统	网络流量数据	机器学习	NA	SMOTE过采样技术、5折交叉验证	XGBoost、Random Forest、GNN、LSTM、Autoencoders	网络流量记录	超过560万条网络流量记录
658	2025-09-26	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模平行报告实验系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测10万多个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础	NA	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的综合目录	人类中期妊娠皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	NA	大规模平行报告实验(MPRA)、深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	102,767个开放染色质区域
659	2025-09-26	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型的比较，实现了摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难以处理问题	贝叶斯分层模型和证据积累模型	机器学习	NA	深度学习、摊销推理、迁移学习	深度学习模型	模型参数和概率程序	通过系列验证研究进行基准测试，并应用四个先前难以处理的证据积累模型
660	2025-09-26	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的三维病理人工智能分诊方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	首次开发能够自动识别三维病理数据集中最关键二维切片的AI分诊系统，通过生成三维肿瘤风险热图实现图像优先级排序	NA	改善巴雷特食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织样本	数字病理	食管肿瘤	三维病理成像	深度学习	三维病理图像	临床验证研究中涉及的食管活检样本（具体数量未明确说明）