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
7061	2025-10-06	Estimation of lower limb joint moments using consumer realistic wearable sensor locations and deep learning - finding the balance between accuracy and consumer viability 2025-Jul-09, Sports biomechanics IF:2.0Q2 DOI:10.1080/14763141.2025.2526702 PMID:40631968	研究论文	使用消费级可穿戴传感器数据和深度学习模型估计下肢关节力矩，并评估传感器数量减少对精度的影响	首次在消费级可穿戴传感器现实位置（手表、臂带、胸带等）基础上，通过LSTM模型估计跑步时下肢关节力矩，并系统评估传感器数量减少对精度的影响	研究仅针对跑步机跑步场景，未涵盖其他运动模式；样本量相对有限（50名参与者）	开发一种能够在实际场景中为跑步者提供关节层面力矩洞察的现场工具	50名混合能力跑步者（25名男性，25名女性）	机器学习	NA	可穿戴传感器技术，逆向动力学分析	LSTM	传感器原始数据，运动学数据，动力学数据	50名混合能力跑步者	NA	LSTM	相对均方根误差（rRMSE）	NA
7062	2025-07-10	Correction: Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jul-09, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00251-z PMID:40632365	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7063	2025-10-06	A multi-pseudo-sensor fusion approach to estimating the lower limb joint moments based on deep neural network 2025-Jul-09, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03406-x PMID:40632380	研究论文	提出一种基于深度神经网络的多伪传感器融合方法，用于估计下肢关节力矩	提出新型多模态运动意图识别系统，融合传统深度学习模型，并设计数据增强模块和可变权重融合方法	NA	快速准确地在实验室外估计下肢关节力矩，为智能辅助设备控制器设计提供可靠反馈	下肢关节力矩	机器学习	NA	运动意图识别	CNN, RNN, 注意力机制	关节运动学数据，个体特征参数	NA	NA	DeepMPSF-Net	PCC（皮尔逊相关系数）	NA
7064	2025-10-06	Deep Learning-Enhanced Hand-Driven Spatial Encoding Microfluidics for Multiplexed Molecular Testing at Home 2025-Jul-08, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c04309 PMID:40627810	研究论文	开发了一种基于深度学习的便携式微流控系统，用于家庭多重分子检测	结合多维空间沙漏结构设计和双化学反应，无需核酸提取纯化和加热设备，首次实现人工翻转芯片即可完成精确的时空流体控制	NA	开发适用于家庭环境的便携式多重分子检测系统	HPV亚型和呼吸道病原体（SARS-CoV-2、甲型流感、乙型流感）	数字病理	传染病	RPA、CRISPR、微流控技术	YoLov8	图像	140份宫颈拭子标本和70份呼吸道样本	NA	YoLov8	灵敏度、特异性、准确度、诊断一致性	移动健康平台
7065	2025-10-06	Assessment of T2-weighted MRI-derived synthetic CT for the detection of suspected lumbar facet arthritis: a comparative analysis with conventional CT 2025-Jul-08, 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/s00586-025-08958-y PMID:40629162	研究论文	评估基于T2加权MRI通过深度学习生成的合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的性能	首次使用Pix2Pix-GAN框架从T2加权MRI生成合成CT图像，并与传统CT比较检测腰椎小关节关节炎	单中心回顾性研究，样本量较小(40例患者)，缺乏外部验证	评估合成CT在检测腰椎小关节关节炎结构病变方面的诊断性能	疑似腰椎小关节关节炎患者	医学影像分析	关节炎	T2加权MRI，CT成像	GAN	医学影像	40例患者(21名男性，19名女性)，平均年龄39±16.9岁	Pix2Pix-GAN	Pix2Pix	SSIM, MAE, PSNR, DSC, 敏感性, 特异性, 准确率, ICC	NA
7066	2025-10-06	DeepMolecules: a web server for predicting enzyme and transporter-small molecule interactions 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf343 PMID:40297998	研究论文	介绍DeepMolecules网络服务器，用于预测酶和转运蛋白与小分子之间的相互作用	集成四种最先进模型，使用深度学习生成的蛋白质和小分子数值表示作为梯度提升决策树模型的输入特征	NA	预测蛋白质-小分子相互作用，支持代谢工程、药物发现和生物催化剂优化应用	酶和转运蛋白与小分子的相互作用	机器学习	NA	深度学习，梯度提升决策树	梯度提升决策树	蛋白质氨基酸序列，小分子SMILES/InChI/KEGG ID格式	NA	NA	ESP, SPOT, TurNuP, KM预测模型	NA	网络服务器
7067	2025-10-06	HawkDock version 2: an updated web server to predict and analyze the structures of protein-protein complexes 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf379 PMID:40326522	研究论文	介绍HawkDock网络服务器的更新版本，该平台用于预测和分析蛋白质-蛋白质复合物的结构	集成了基于深度学习的柔性对接方法GeoDock，实现了更优的VD-MM/GBSA结合亲和力预测方法，新增了突变分析模块，并迁移到高性能计算集群	NA	开发改进的蛋白质-蛋白质复合物结构预测和分析计算平台	蛋白质-蛋白质相互作用复合物	计算生物学	NA	蛋白质对接，分子动力学模拟	深度学习	蛋白质结构数据	已成功处理超过234,000个计算任务	NA	GeoDock	对接准确性，结合亲和力预测准确性	高性能计算集群，Amber 24
7068	2025-10-06	DEMO-EMol: modeling protein-nucleic acid complex structures from cryo-EM maps by coupling chain assembly with map segmentation 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf416 PMID:40366028	研究论文	介绍了一种改进的服务器DEMO-EMol，通过结合深度学习图谱分割和链拟合技术，从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构	首次将深度学习图谱分割与链拟合相结合，专门针对蛋白质-核酸复合物结构建模，在广泛分辨率范围内展现优于现有方法的性能	NA	开发能够从冷冻电镜密度图中准确组装蛋白质-核酸复合物结构的计算方法	蛋白质-核酸复合物结构	计算结构生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度学习	冷冻电镜密度图	包含分辨率范围1.96至12.77 Å的综合基准测试集	NA	NA	整体质量和残基级质量评估	网络服务器
7069	2025-10-06	ASOptimizer: optimizing chemical diversity of antisense oligonucleotides through deep learning 2025-Jul-07, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf392 PMID:40377084	研究论文	开发基于深度学习的ASOptimizer网络服务器，用于优化反义寡核苷酸的化学多样性	首次提供用户友好的网络服务器，无需深度学习专业知识即可系统探索核酸修饰位点并返回有前景的修饰模式排名列表	NA	优化反义寡核苷酸序列和化学修饰，解决手动设计资源密集和耗时的问题	反义寡核苷酸序列和化学修饰模式	机器学习	NA	深度学习	NA	核酸序列数据	NA	NA	NA	NA	网络服务器平台
7070	2025-10-06	Battery management in IoT hybrid grid system using deep learning algorithms based on crowd sensing and micro climatic data 2025-Jul-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07868-9 PMID:40619453	研究论文	提出一种基于深度学习和群体感知的物联网混合电网系统电池管理方案	结合群体感知微气候数据与多种混合深度学习算法（SCO-LSTM、JO-LSTM、HBO-LSTM）优化电池管理系统	未明确说明实验样本规模和数据采集周期	开发高效的混合电网系统电池管理方案以应对住宅区不同负载需求	住宅区混合电网系统（光伏系统、风力系统、锂磷电池与超级电容）	物联网与能源管理	NA	群体感知数据采集、微气候数据监测	LSTM, 混合深度学习算法	微气候数据、电力负载数据	NA	NA	SCO-LSTM, JO-LSTM, HBO-LSTM	功率因数改善率、谐波减少率、阻尼比、暂态稳定性	NA
7071	2025-10-06	Multilayer perceptron deep learning radiomics model based on Gd-BOPTA MRI to identify vessels encapsulating tumor clusters in hepatocellular carcinoma: a multi-center study 2025-Jul-07, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00895-9 PMID:40624579	研究论文	基于Gd-BOPTA MRI开发多层感知器深度学习放射组学模型，用于预测肝细胞癌中血管包绕肿瘤簇的存在	首次将多层感知器深度学习算法与放射组学特征相结合，通过多中心研究构建融合模型预测VETC	回顾性研究设计，样本量相对有限（230例患者）	开发预测肝细胞癌中血管包绕肿瘤簇的预测模型	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	Gd-BOPTA增强MRI	多层感知器	医学影像	230例经病理证实的肝细胞癌患者（训练集144例，测试集54例，验证集32例）	NA	多层感知器	AUC, IDI, NRI	NA
7072	2025-10-06	A comparison between commercially available artificial intelligence-based and conventional human expert-based digital workflows for designing anterior crowns 2025-Jul-07, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.06.005 PMID:40628576	研究论文	比较商业人工智能与传统人工数字化工作流程在前牙冠设计中的效果	首次系统比较商业深度学习软件与传统人工方法在前牙冠设计中的表现	仅评估了三种前牙冠设计，样本量相对有限	评估基于深度学习的商业设计软件是否能达到牙科技师的设计水平	前牙全冠的数字化设计	数字病理	牙科疾病	深度学习	深度学习模型	数字化牙科模型	25个前牙全冠设计	商业软件解决方案	NA	非劣效性分析, Welch t检验, Mann-Whitney U检验	商业设计软件平台
7073	2025-07-10	Corrigendum to 'CT-Based Deep Learning Predicts Prognosis in Esophageal Squamous Cell Cancer Patients Receiving Immunotherapy Combined with Chemotherapy' [Acad Radiol 32/6 (2025) 3397-3409] 2025-Jul-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.036 PMID:40628644	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7074	2025-10-06	Deep Learning Model Based on Dual-energy CT for Assessing Cervical Lymph Node Metastasis in Oral Squamous Cell Carcinoma 2025-Jul-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.020 PMID:40628643	研究论文	本研究开发了一种基于双能CT的深度学习模型，用于评估口腔鳞状细胞癌患者的颈部淋巴结转移	首次将Crossformer_Transformer架构应用于双能CT多序列融合图像进行淋巴结转移检测，并在多中心数据上验证了其优越性能	样本量相对有限，仅包含两个中心的354名患者	提高口腔鳞状细胞癌患者颈部淋巴结转移的术前检测准确性	口腔鳞状细胞癌患者的颈部淋巴结	医学影像分析	口腔鳞状细胞癌	双能CT成像	深度学习	CT图像	354名患者（248名来自第一个中心，106名来自第二个中心）	NA	Crossformer, Densenet169, Squeezenet1_0, Transformer, Crossformer_Transformer	AUC	NA
7075	2025-10-06	Automated fluid monitoring to optimize the follow-up of neovascular age-related macular degeneration patients in the Brazilian population 2025-Jul-06, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00695-0 PMID:40619442	研究论文	本研究使用基于人工智能的液体监测工具评估巴西新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的液体体积与治疗效果的关系	首次在巴西人群中使用AI液体监测工具分析nAMD患者液体体积与视力结局、治疗频率和并发症发展的相关性	回顾性单中心研究，样本量相对有限，未发现液体体积与黄斑萎缩的显著相关性	评估AI液体监测工具在优化巴西nAMD患者随访管理中的效果	巴西新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	光谱域光学相干断层扫描	深度学习	医学图像	84名患者的99只眼睛，其中58只眼为初治患者	NA	Fluid Monitor	p值，Log-Rank检验	NA
7076	2025-10-06	Fault detection in electrical power systems using attention-GRU-based fault classifier (AGFC-Net) 2025-Jul-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06493-w PMID:40619447	研究论文	提出一种基于注意力机制和门控循环单元的故障分类器AGFC-Net，用于电力系统故障检测	融合注意力机制与GRU网络，增强特征提取和相关学习能力，在噪声环境下仍保持优越分类性能	NA	开发高精度、自适应和可扩展的自主故障诊断方法	电力系统中的故障检测	机器学习	NA	NA	GRU, 注意力机制	NA	NA	NA	AGFC-Net（基于注意力机制的GRU网络）	准确率	NA
7077	2025-10-06	Deep learning driven prediction and comparative study of surrounding rock deformation in high speed railway tunnels 2025-Jul-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09791-5 PMID:40619456	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习模型用于高速铁路隧道围岩变形预测	开发了新型WOA-CNN-GRU混合模型，结合数据预处理、特征提取和预测功能，在隧道工程变形预测中表现出优越性能	研究基于单一隧道（G隧道）的300小时监测数据，模型在其他隧道工程中的普适性需要进一步验证	解决高速铁路隧道施工中离散复杂监测数据的变形预测问题	高速铁路隧道围岩变形	机器学习	NA	深度学习预测模型	CNN,GRU,RNN,LSTM	时间序列变形监测数据	G隧道多个断面的300小时连续变形记录（2023年3月）	NA	WOA-CNN-GRU, CNN-GRU	RMSE,MAPE,平均绝对误差,相对误差	NA
7078	2025-10-06	GCSA-ResNet: a deep neural network architecture for Malware detection 2025-Jul-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10561-6 PMID:40619499	研究论文	提出一种集成全局通道空间注意力模块的深度神经网络架构GCSA-ResNet，用于提升恶意软件检测性能	首次协同设计通道注意力、通道混洗和空间注意力机制，同时捕获可视化恶意软件图像的局部纹理特征和全局依赖关系	未明确说明模型计算复杂度及在实时检测场景下的性能表现	提升恶意软件检测的准确性和鲁棒性	可视化恶意软件图像	机器学习	NA	深度学习	CNN	图像	Malimg和Microsoft BIG 2015数据集	NA	ResNet-50,GCSA	准确率,精确率,召回率,F1分数,假阳性率	NA
7079	2025-10-06	Exploratory development of human-machine interaction strategies for post-stroke upper-limb rehabilitation 2025-Jul-04, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01680-2 PMID:40611303	研究论文	开发用于脑卒中后上肢康复的人机交互策略和可穿戴外骨骼系统	提出结合CNN和Transformer结构的新深度学习模型，用于实时捕捉细微运动意图；设计具有14自由度的基础外骨骼结构；开发三种人机交互策略（机器人主导、治疗师主导和患者主导）	仅通过一例出血性脑卒中患者的概念验证研究进行验证，样本量有限	开发脑卒中后上肢康复的人机交互策略和外骨骼系统	脑卒中后上肢功能障碍患者	康复工程	脑卒中	运动捕捉技术、离散小波变换、核密度估计	CNN, Transformer	运动数据、电流信号、角度测量数据	1例接受开颅手术的出血性脑卒中患者	NA	基于CNN和Transformer的混合架构	分类准确率、响应时间、相位差、运动曲线匹配度	NA
7080	2025-10-06	Convolutional neural networks with transfer learning for natural river flow prediction in ungauged basins 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07088-1 PMID:40615452	研究论文	本研究开发了一种结合卷积神经网络和迁移学习的深度学习模型，用于无测量数据河流流域的流量预测	首次将迁移学习技术应用于河流流量预测，解决了水文数据稀缺流域的预测难题	模型性能在迁移学习应用后出现轻微下降，且仅验证于特定河流流域	开发高效的河流流量预测模型，解决数据稀缺流域的预测挑战	巴西的帕拉伊巴杜苏尔河、莫桑比克的赞比西河、巴西的圣弗朗西斯科河和印度德里的气候数据	机器学习	NA	时间序列分析，迁移学习	CNN	时间序列数据	四个不同地理位置的河流流域水文和气候数据集	NA	卷积神经网络	预测性能（文中以[Formula: see text]表示）	NA