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
6961	2025-10-06	Proximal near-infrared hyperspectral imaging dataset for identifying epicuticular wax loss in Masena blueberries to evaluate post-harvest quality 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111946 PMID:40821441	研究论文	本文提供了一个用于识别Masena蓝莓表皮蜡质损失并评估采后质量的近红外高光谱成像数据集	首次提供了包含不同采收方式和表皮蜡质状态的蓝莓高光谱成像数据集，支持农业质量检测研究	样本量相对较小（39个蓝莓果实），仅包含单一品种和特定采收时间的数据	开发基于高光谱成像的蓝莓采后质量评估方法	Masena蓝莓果实	计算机视觉	NA	高光谱成像	NA	高光谱图像	39个蓝莓果实，49个高光谱图像	ENVI, MATLAB	NA	NA	Specim FX17e高光谱相机
6962	2025-10-06	Enhancing photoacoustic trace gas detection via a CNN-transformer denoising framework 2025-Oct, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100758 PMID:40832569	研究论文	提出一种结合差分共振光声池和深度学习信号去噪模型的气体浓度测量新方法	首次将1D CNN与Transformer网络结合用于光声信号去噪，有效解决低浓度气体检测中的噪声干扰问题	模型使用合成信号加噪声进行训练，可能与真实场景存在差异	提高痕量气体检测的灵敏度和可靠性	500 ppb乙炔气体信号	信号处理	NA	光声光谱技术	1D CNN, Transformer	一维信号数据	NA	NA	CNN-Transformer混合架构	信噪比, 决定系数(R²)	NA
6963	2025-10-06	AI-MedLeafX: a large-scale computer vision dataset for medicinal plant diagnosis 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111945 PMID:40837485	研究论文	本研究构建了一个大规模药用植物叶片质量分类数据集，用于自动植物病害检测	创建了首个涵盖四种药用植物、13个叶片质量类别的大规模计算机视觉数据集，并通过多种数据增强技术显著扩展了数据规模	数据收集时间窗口较短（2024年11月至2025年1月），仅包含四种特定药用植物物种	开发自动植物病害检测系统，支持精准农业发展	四种药用植物叶片：肉桂、诃子、辣木和印楝	计算机视觉	植物病害	移动摄像采集，数据增强技术	深度学习模型	图像	原始图像10,858张，增强后65,148张	NA	NA	NA	NA
6964	2025-10-06	A complete, multi-layered quranic treebank dataset with hybrid syntactic annotations for classical arabic processing 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111940 PMID:40837480	研究论文	本文介绍了扩展古兰经树库(EQTB)，这是一个为古典阿拉伯语处理开发的多层次综合语言资源数据集	通过算法转换先前图形数据构建了新颖完整的句法层，在混合成分-依存框架下实现深度学习解析的全面覆盖，并经过专家验证	NA	为古典阿拉伯语自然语言处理提供全面的语言资源	古兰经全文(约132,736个词元)	自然语言处理	NA	深度学习解析，算法处理与验证	NA	文本数据	古兰经全文，包含约132,736个词元	NA	NA	NA	NA
6965	2025-10-06	LncMamba: A deep learning model for LncRNA localization prediction based on the Mamba model 2025-Sep-25, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.152521 PMID:40876294	研究论文	提出基于Mamba模型的深度学习框架LncMamba，用于长链非编码RNA亚细胞定位预测	首次将Mamba网络引入LncRNA定位预测任务，改进定位特异性注意力机制，并揭示核苷酸基序与亚细胞定位的潜在关系	NA	准确预测长链非编码RNA的亚细胞定位以理解其生物学功能	长链非编码RNA	生物信息学	NA	深度学习	Mamba网络, FPN	RNA序列数据	NA	NA	双层FPN网络, Mamba网络	NA	NA
6966	2025-10-06	Image analysis of cardiac hepatopathy secondary to heart failure: Machine learning vs gastroenterologists and radiologists 2025-Sep-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i34.108807 PMID:40937455	研究论文	本研究利用深度学习模型分析心力衰竭继发淤血性肝病的CT影像特征	首次将ResNet架构应用于淤血性肝病影像分析，并与临床专家进行性能对比	回顾性研究，样本量有限（179例），仅使用单一CT层面图像	利用机器学习捕捉淤血性肝病的影像学特征	慢性心力衰竭患者	医学影像分析	心力衰竭，淤血性肝病	计算机断层扫描（CT）	CNN	医学影像	179例慢性心力衰竭患者（120例男性，平均年龄73.1±14.4岁）	NA	ResNet	准确率	NA
6967	2025-10-06	ACP-EPC: an interpretable deep learning framework for anticancer peptide prediction utilizing pre-trained protein language model and multi-view feature extracting strategy 2025-Sep-13, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11352-x PMID:40946136	研究论文	开发了一种名为ACP-EPC的可解释深度学习框架，用于直接从蛋白质序列预测抗癌肽	整合了预训练蛋白质语言模型ESM-2的上下文表征与手工物理化学描述符，并采用跨注意力机制进行多模态特征融合	未明确提及具体局限性	开发高效准确的抗癌肽预测方法以替代传统生物实验	抗癌肽(ACPs)	生物信息学	癌症	深度学习	深度学习框架	蛋白质序列	ACP135和ACP99两个测试集	NA	Cross-Attention机制	准确率	NA
6968	2025-10-06	DeepInMiniscope: Deep learning-powered physics-informed integrated miniscope 2025-Sep-12, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr6687 PMID:40938981	研究论文	开发了一种基于深度学习的小型化集成显微镜，用于高效三维成像	结合定制光学掩模和物理信息深度学习模型，显著降低计算需求，实现大规模数据的高质量快速重建	NA	开发高效的计算重建算法用于集成显微镜的大规模三维成像	小鼠皮层神经元活动	计算机视觉	NA	荧光显微镜，掩模成像	深度学习	三维图像	NA	NA	物理信息深度学习模型	重建质量，重建速度	NA
6969	2025-10-06	A switchable dynamic-static tactile system for augmented haptic secret communication 2025-Sep-12, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adx6959 PMID:40938980	研究论文	开发了一种可通过光调制在动态和静态模式间快速切换的仿生触觉系统	实现了1毫秒级动态-静态模式快速切换、全一体化结构、高灵敏度与宽压力范围的平衡、可调灵敏度及传感-反馈闭环	未明确说明系统在极端环境下的稳定性及长期使用耐久性	开发具有动态静态双模式快速切换能力的仿生触觉系统	触觉传感系统及其在增强触觉秘密通信中的应用	人机交互	NA	光调制技术	深度学习	触觉压力数据、振动数据	NA	NA	NA	灵敏度(198.45/kPa)、压力范围(0.0137-207 kPa)	NA
6970	2025-10-06	Enhancing Oral Health Diagnostics With Hyperspectral Imaging and Computer Vision: Clinical Dataset Study 2025-Sep-11, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76148 PMID:40935589	研究论文	本研究开发了一个大规模口腔内窥镜高光谱成像数据集，并利用深度学习模型实现口腔组织的自动分割和分类	创建了首个大规模口腔内窥镜高光谱成像临床数据集，并验证了深度学习模型在该数据上的组织分割性能	样本量相对有限（226名参与者），且年龄分布可能不够均衡	开发口腔内窥镜高光谱成像数据集并实现口腔组织的自动可靠区分	226名参与者（166名女性，60名男性，年龄24-87岁）的口腔组织	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	内窥镜高光谱成像	深度学习	高光谱图像	226名参与者	TensorFlow, PyTorch	DeepLabv3, U-Net, ResNet-50, ResNet-101, EfficientNet-B0	精确率, 召回率, F1分数	NA
6971	2025-10-06	The Combined Use of Cervical Ultrasound and Deep Learning Improves the Detection of Patients at Risk for Spontaneous Preterm Delivery 2025-Sep-11, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2025.09.012 PMID:40945809	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的AI模型，用于通过宫颈超声图像预测自发性早产，并与传统宫颈长度测量方法进行比较	首次大规模多中心研究证明AI在预测自发性早产方面比宫颈长度测量更敏感，能够整合更多解剖特征信息	超声检查指征未系统记录，扫描可能基于风险因素或早产症状进行	开发并验证用于自发性早产预测的AI模型	接受宫颈超声扫描的孕妇	医学影像分析	早产	宫颈超声	深度学习	超声图像	4,224例妊娠和7,862张宫颈超声图像	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度, 似然比	NA
6972	2025-10-06	Biological Age Estimation From the Age Gap Using Deep Learning Integrating Morbidity and Mortality: Model Development and Validation Study 2025-Sep-10, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71592 PMID:40930058	研究论文	开发并验证一种基于Transformer的生物年龄估计模型，整合发病率和死亡率数据以提高预测准确性	提出首个整合发病率和死亡率信息的Transformer架构生物年龄估计模型，采用多目标学习策略	女性群体的死亡率预测趋势未达到统计学显著性，需要在更多样化人群中进一步验证	开发更准确的生物年龄估计模型以改善年龄相关疾病风险的早期识别	151,281名18岁及以上接受常规健康检查的成年人	机器学习	老年疾病	健康检查数据	Transformer	临床健康数据	151,281名成年人	NA	自定义Transformer架构	BA差距分布，健康状态分层，死亡率预测，Kaplan-Meier分析	NA
6973	2025-10-06	Research Progress in Artificial Intelligence for Central Serous Chorioretinopathy: A Systematic Review 2025-Sep, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01209-9 PMID:40694226	系统综述	本文系统综述了人工智能在中心性浆液性脉络膜视网膜病变中的应用进展、挑战和未来研究方向	首次系统总结AI在CSCR领域的应用进展，从疾病分类发展到动态预后预测，并引入可解释AI增强临床适用性	存在单中心数据依赖、观察者间标注变异、静态框架无法捕捉动态病变进展等局限性	指导个性化诊断和治疗策略，促进AI在CSCR领域的临床转化	中心性浆液性脉络膜视网膜病变(CSCR)相关研究	计算机视觉	中心性浆液性脉络膜视网膜病变	光学相干断层扫描(OCT)、OCT血管成像(OCTA)、眼底荧光血管造影(FFA)	深度学习,神经网络	多模态医学影像	73项原始研究(从698条记录中筛选)	NA	NA	定性诊断准确率,定量诊断准确率	NA
6974	2025-10-06	Network and pharmacophore guided and BCL2 and HSP90AA1 targeted drug repurposable approaches against rheumatoid arthritis mediated diffuse large B-cell lymphoma 2025-Sep, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146985 PMID:40889653	研究论文	本研究开发了一种GCNConv深度学习流程，通过网络和药效团引导的方法识别类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的潜在治疗靶点并进行药物重定位	首次将GCNConv深度学习应用于RA和DLBCL共享基因网络分析，发现BCL2和HSP90AA1作为双重治疗靶点，并识别出优于现有FDA批准药物的候选化合物	研究基于计算预测和虚拟筛选，需要实验验证；分析局限于804种非专利FDA批准药物	探索类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的分子机制并开发治疗干预策略	RA和DLBCL共享的失调基因网络及FDA批准药物	生物信息学，计算生物学	类风湿关节炎，弥漫大B细胞淋巴瘤	网络分析，药效团建模，虚拟筛选，深度学习	GCNConv	基因表达数据，药物分子结构数据	86个RA和DLBCL共享失调基因，804种FDA批准药物	NA	GCNConv	R值（训练集0.9480，验证集0.9288，测试集0.9117），结合能（kcal/mol）	NA
6975	2025-10-06	The detection of algebraic auditory structures emerges with self-supervised learning 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013271 PMID:40911653	研究论文	本研究通过自监督学习训练深度学习模型，探索人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制	首次使用深度学习模型验证人类检测代数结构能力可以通过经验学习自发形成，无需先天特定机制	模型训练数据仅限于自然声音、语音和音乐，未涵盖所有可能的听觉刺激类型	探究人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制	深度学习模型在听觉代数结构检测任务中的表现	机器学习	NA	自监督学习	深度学习模型	音频	多种自然声音、语音和音乐数据集	NA	NA	序列重复检测能力、概率组块检测能力、复杂代数结构检测能力	NA
6976	2025-10-06	Automatic quantitative analysis of atherosclerotic aortic plaques in patients with embolic cerebral infarction using deep learning 2025-Sep, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2024.360 PMID:40859808	研究论文	本研究基于U-net开发了自动斑块分割模型，用于分析栓塞性脑梗死患者的动脉粥样硬化主动脉斑块	首次将U-net深度学习模型应用于经食道超声心动图主动脉斑块的自动定量分析，并评估其在预测心血管事件中的临床价值	模型预测的斑块面积和比例在预测主要不良心脑血管事件方面未显示出额外价值，需要结合斑块活动性和形态等更多特征	开发自动斑块分割模型并评估其在栓塞性卒中患者中的临床应用价值	栓塞性脑梗死患者和心血管中心就诊患者的主动脉斑块	数字病理	心血管疾病	经食道超声心动图	CNN	图像	711名患者来自两个心血管中心，临床测试集来自三个心血管中心的ESUS患者	NA	U-net	交并比	NA
6977	2025-10-06	The Role of Deep Cerebral Tracts in Predicting Postoperative Aphasia: An nTMS-Based Investigation of the Corticothalamic Fibers 2025-Sep, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70344 PMID:40931689	研究论文	本研究利用nTMS语言映射和DTI纤维束成像结合深度学习算法预测术后失语症	首次将nTMS语言映射与DTI纤维束成像结合深度学习算法用于预测术后失语症，特别关注皮质丘脑纤维的作用	皮质丘脑纤维在模型中的个体预测贡献有限，研究为回顾性设计	提高术后失语症的预测准确性	100例左半球病变患者（43例术后失语，57例无失语）	医学影像分析	神经系统疾病	导航经颅磁刺激(nTMS), 扩散张量成像(DTI), 纤维束成像	深度学习	医学影像数据	100例患者	NA	二分类深度学习模型	敏感性, 特异性, AUC	NA
6978	2025-10-06	AI-based satellite survey offers independent assessment of migratory wildebeest numbers in the Serengeti 2025-Sep, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf264 PMID:40933365	研究论文	本研究首次利用AI驱动的卫星调查，通过深度学习模型对塞伦盖蒂-马拉生态系统的角马迁徙数量进行独立评估	首次采用AI赋能的卫星调查方法，结合U-Net和YOLOv8两种深度学习模型，实现了大范围角马自动检测与计数	调查方法在时空覆盖范围上可能存在差异，可能导致与传统估算方法的偏差	开发独立监测工具以改进角马种群数量估算，深化对角马迁徙动态的理解	塞伦盖蒂-马拉生态系统的迁徙角马种群	计算机视觉	NA	卫星遥感技术	深度学习	卫星图像	超过4,000平方公里区域，覆盖2022年8月和2023年8月两个连续年份	NA	U-Net,YOLOv8	F1分数,精确率,召回率	NA
6979	2025-10-06	araCNA: somatic copy number profiling using long-range sequence models 2025-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf124 PMID:40933674	研究论文	提出一种名为araCNA的新型深度学习方法，用于从全基因组测序数据中准确预测体细胞拷贝数变异	使用仅基于模拟数据训练的零样本方法，采用新型transformer替代方案（如Mamba）处理基因组尺度序列长度，无需匹配正常样本即可进行准确预测	仅在50个TCGA全基因组测序样本上进行了验证，需要更大规模的真实数据验证	开发能够准确预测癌症体细胞拷贝数变异的深度学习算法	癌症全基因组测序数据	机器学习	癌症	全基因组测序	Transformer, Mamba	基因组序列数据	50个来自癌症基因组图谱的全基因组测序样本	NA	Mamba	准确性	NA
6980	2025-10-06	Artificial Intelligence in Upper Gastrointestinal Diagnosis 2025-Sep, The Korean journal of helicobacter and upper gastrointestinal research DOI:10.7704/kjhugr.2025.0024 PMID:40935625	综述	探讨人工智能在上消化道内镜诊断中的变革性作用及其临床应用	整合基于图像和非图像的人工智能技术实现全面诊断与个性化治疗规划	需要稳健验证、用户中心设计和针对性培训，存在过度依赖和技能退化风险	提升上消化道疾病诊断准确性和优化临床工作流程	上消化道疾病（巴雷特食管、萎缩性胃炎、胃肠上皮化生、早期胃癌）	医学影像分析	上消化道疾病	拉曼光谱，内镜成像	CNN，深度学习，机器学习	内镜图像，分子光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确性，观察者间变异性	NA