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
6981	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
6982	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
6983	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
6984	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
6985	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
6986	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
6987	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
6988	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
6989	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
6990	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
6991	2025-10-06	Deep learning-enhanced clustering and classification of protein molecule tertiary structures using weighted distance matrices 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf331 PMID:40624848	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习和加权距离矩阵的方法，用于蛋白质三级结构的聚类与分类	提出了独特的核序列元素神经网络，通过整合Cα原子距离矩阵和Pfam注释构建加权距离矩阵，有效捕捉复杂的结构关系	研究仅限于Verticillium dahliae蛋白质，未在其他物种上验证方法的普适性	开发基于深度学习的蛋白质结构聚类与分类方法，提高结构生物学分析的准确性	Verticillium dahliae蛋白质的三级结构	机器学习	NA	AlphaFold2结构预测，BLAST序列比对	深度学习，神经网络	蛋白质三级结构数据，距离矩阵	Verticillium dahliae蛋白质数据集	NA	Unique Nuclear Sequence Element神经网络	Silhouette Score, Fmax, AUPR	NA
6992	2025-10-06	Comprehensive Production Index Prediction Using Dual-Scale Deep Learning in Mineral Processing 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3421570 PMID:39042548	研究论文	提出一种双尺度深度学习网络用于矿物加工过程中综合生产指标的预测	引入高频单元和低频单元的双尺度深度学习架构，结合云边协同机制解决工业数据双尺度特性问题	未明确说明模型在更广泛工业场景中的泛化能力	提高矿物加工过程中综合生产指标的预测精度	矿物加工过程中的综合生产指标	机器学习	NA	深度学习	深度学习网络	工业时序数据	NA	NA	双尺度深度学习网络	预测精度	云边协同架构
6993	2025-10-06	Graph Convolutional Network With Self-Augmented Weights for Semi-Supervised Multi-View Learning 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3456593 PMID:39302796	研究论文	提出一种具有自增强权重的图卷积网络，用于半监督多视图学习任务	提出基于指数级数积分的自增强权重策略，保留次要视图的互补信息同时增强关键视图，并引入正交约束层提升表示判别性	NA	解决多视图学习中传统权重策略忽略次要视图互补信息的问题	多视图数据	机器学习	NA	图卷积网络	GCN	图数据	NA	NA	图卷积网络	NA	NA
6994	2025-10-06	Exploring the Intersection Between Neural Architecture Search and Continual Learning 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3453973 PMID:39316489	综述	首次对神经架构搜索与持续学习的交叉领域进行系统性综述，提出终身自主深度神经网络的研究范式	首次系统性地探索NAS与CL的交叉领域，为构建终身自主深度神经网络提出新范式	作为综述性研究，未包含具体的实验验证和性能评估	研究神经架构搜索与持续学习的结合方法，开发更鲁棒和自适应的智能体	深度神经网络的设计方法和持续适应能力	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6995	2025-10-06	Multistage Spatial-Spectral Fusion Network for Spectral Super-Resolution 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3460190 PMID:39388330	研究论文	提出一种多阶段空谱融合网络用于从单张RGB图像重建高光谱图像	设计了多阶段U-Net架构和两种自注意力机制，创新性地提出空间融合模块和光谱融合模块，实现空间相关性和光谱自相似性的全面建模	NA	解决现有光谱超分辨率方法在空谱特征建模方面的不足，提高重建高光谱图像的保真度	高光谱图像重建	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, 自注意力机制	RGB图像, 高光谱图像	NTIRE2022和NTIRE2020两个最大光谱超分辨率数据集	PyTorch	U-Net, 多阶段空谱融合网络	定量指标, 定性评估	NA
6996	2025-10-06	Zero-Shot Relation Classification Through Inference on Category Attributes 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3474669 PMID:39418148	研究论文	提出一种通过类别属性推理处理零样本关系分类任务的新框架	引入基于标签词和描述的假设模板，将关系分类数据自动转换为文本蕴含格式，并提出蕴含差异机制增强模型推理能力	NA	解决零样本关系分类任务中识别未见关系类别的挑战	关系分类句子中的实体语义关系	自然语言处理	NA	文本蕴含	预训练语言模型	文本	FewRel和Wiki-ZSL数据集	NA	预训练文本蕴含模型	NA	NA
6997	2025-10-06	A Hierarchical Framework With Spatio-Temporal Consistency Learning for Emergence Detection in Complex Adaptive Systems 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3477320 PMID:39437286	研究论文	提出一种具有时空一致性学习的层次框架，用于复杂自适应系统中的涌现现象检测	通过分别学习系统表示和智能体表示，解决了现有方法无法捕捉涌现相关空间模式和非线性关系的问题	NA	检测复杂自适应系统中涌现现象的形成和消失	复杂自适应系统及其交互智能体	机器学习	NA	NA	Transformer	时空数据	三个包含已知但难以检测涌现行为的数据集	NA	空间Transformer, 时间Transformer	检测准确率	NA
6998	2025-10-06	Grid-Centric Traffic Scenario Perception for Autonomous Driving: A Comprehensive Review 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3495045 PMID:40030797	综述	本文系统回顾了自动驾驶领域中基于网格的场景感知技术发展历程	首次提出分层结构化综述框架，系统梳理从2D鸟瞰图网格到3D占据栅格再到4D占据预测的技术演进路线	作为综述文章不包含原始实验验证，主要基于现有文献进行分析总结	全面梳理自动驾驶网格中心感知技术的研究现状与发展趋势	自动驾驶车辆的网格中心感知系统	计算机视觉	NA	深度学习	占据网络,生成式人工智能	传感器数据,场景表示	NA	NA	NA	NA	NA
6999	2025-10-06	Adaptive Graph Convolutional Network for Unsupervised Generalizable Tabular Representation Learning 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3488087 PMID:40030226	研究论文	提出一种自适应图卷积网络用于无监督可泛化的表格数据表示学习	设计了自适应图学习模块，消除了传统GCN模型中的预定义规则，能够探索任意表格数据中更多局部模式	NA	解决表格数据表示学习中的挑战，提升学习表示的效率和实践性	表格数据	机器学习	NA	NA	图卷积网络	表格数据	NA	NA	自适应图卷积网络(AdaGCN)	NA	NA
7000	2025-10-06	Tiny Data Is Sufficient: A Generalizable CNN Architecture for Temporal Domain Long Sequence Identification 2025-Jul, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3494540 PMID:40030343	研究论文	提出一种适用于时序长序列识别的通用卷积神经网络架构，能够在少量数据下实现优越性能	提出通用卷积神经网络架构，通过非线性卷积增强特征表示能力，采用选择性CNN降低数据需求，结合多重池化减少信息损失	NA	开发适用于时序长序列识别的高效深度学习架构	时序长序列数据	机器学习	NA	深度学习	CNN	时序序列数据	GTZAN数据集使用0.18%数据训练，PLAID数据集使用1.56%数据训练	NA	GeCNN（包含通用CNN、选择性CNN和多重池化层）	准确率	NA