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
721	2025-10-31	Lightweight Deep Learning Approaches on Edge Devices for Fetal Movement Monitoring 2025-Oct-02, Biosensors DOI:10.3390/bios15100662 PMID:41149316	研究论文	本研究提出了一种用于边缘设备实时胎儿运动监测的轻量级深度学习框架	采用知识蒸馏技术将大型教师模型的知识迁移到紧凑学生架构，并结合训练后整数量化使内存占用减少74.8%	研究样本量相对有限（120名参与者），在资源受限环境下的实际应用效果需进一步验证	开发适用于边缘设备的实时胎儿运动监测系统	胎儿运动监测数据	机器学习	产科疾病	惯性测量单元（IMU）数据采集，短时傅里叶变换	深度学习模型	加速度计和陀螺仪数据转化的频谱图	120名参与者	NA	知识蒸馏框架（教师模型-学生模型）	灵敏度, 精确率, F1分数	边缘设备，微控制器
722	2025-10-31	A Wearable Electrochemical Biosensor for Salivary Detection of Periodontal Inflammation Biomarkers: Molecularly Imprinted Polymer Sensor with Deep Learning Integration 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202509658 PMID:40714834	研究论文	开发了一种用于唾液检测牙周炎症生物标志物的可穿戴电化学生物传感器，结合分子印迹聚合物和深度学习技术	将分子印迹聚合物传感器与深度学习集成，开发了可穿戴口腔防护平台，实现牙周炎症的连续监测和早期干预	NA	开发用于牙周炎症检测的新型可穿戴生物传感器	唾液中的基质金属蛋白酶-8（MMP-8）生物标志物	生物医学工程	牙周病	电化学生物传感，分子印迹聚合物，密度泛函理论模拟	深度学习	电化学阻抗数据	患者样本	NA	NA	特异性，重现性，诊断准确性	NA
723	2025-10-31	VLM-CPL: Consensus Pseudo-Labels From Vision-Language Models for Annotation-Free Pathological Image Classification 2025-Oct, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3595111 PMID:40758498	研究论文	提出一种基于视觉语言模型的无需人工标注的病理图像分类方法VLM-CPL	结合两种噪声标签过滤技术和半监督学习策略，提出提示-特征一致性选择和开放集提示策略	由于预训练数据集与目标数据集之间的领域差距，初始伪标签可能包含大量噪声	开发无需人工标注的病理图像自动分类方法	病理图像	数字病理	癌症	视觉语言模型	VLM	图像	五个公共病理图像数据集	NA	VLM-CPL	准确率	NA
724	2025-10-31	Fully Automated Anatomy Labeling for Intracardiac Echocardiography Using Deep Learning 2025-Oct, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2025.06.009 PMID:40767798	研究论文	开发基于深度学习的全自动算法用于心内超声心动图的解剖结构标注	首次提出全自动的心内超声解剖结构标注算法，使用来自两个机构的196,768张图像的大规模数据集	21个解剖结构中仅有15个达到70%以上的精确率和召回率，部分结构识别精度有待提升	开发自动化解剖结构标注工具以辅助电生理手术导航和医学教育	心内超声心动图图像中的右心房解剖结构	计算机视觉	心血管疾病	心内超声心动图	深度学习	医学图像	605次电生理手术，196,768张图像	NA	NA	精确率, 召回率	NA
725	2025-10-31	Histopathological Image Analysis and Enhanced Diagnostic Accuracy Explainability for Oral Cancer Detection 2025-Oct, Cancer investigation IF:1.8Q3 DOI:10.1080/07357907.2025.2559103 PMID:40952069	研究论文	提出一种用于口腔癌组织病理学图像分类的深度学习模型，通过特征选择和可解释性增强诊断准确性	结合Vahadane三染色参数归一化、加权Fisher评分特征选择和可解释人工智能技术，改进了U-Net分类器使用特征输入而非完整图像	NA	开发能够提高口腔癌诊断准确性和可解释性的深度学习模型	口腔癌组织病理学图像	数字病理学	口腔癌	组织病理学图像分析	U-Net	图像	NA	NA	U-Net	准确率, 精确度, 可靠性	NA
726	2025-10-31	AI-Enhanced Wearable Technology for Human Physiological Signal Detection: Challenges and Future Directions 2025-Oct, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202504078 PMID:40990059	综述	本文综述了人工智能技术在可穿戴生理信号监测领域的最新进展、优势、应用及挑战	系统探讨AI在提升信号提取分类精度、实现个性化健康监测与疾病预测、优化人机交互方面的优势，并分析多模态数据融合的创新解决方案	存在数据隐私、算法泛化性、实时处理和模型可解释性等挑战	回顾人工智能在可穿戴生理信号监测领域的最新进展并展望未来发展趋势	可穿戴设备监测的生理信号（生物电、机械、化学和温度信号）	机器学习	老年疾病	深度学习，机器学习，多模态数据融合	NA	多模态生理信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
727	2025-10-31	AI-Driven De Novo Design of Ultra Long-Acting GLP-1 Receptor Agonists 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507044 PMID:40787887	研究论文	提出一种结合深度学习与功能筛选的AI驱动肽类药物设计方法，成功设计出超长效GLP-1受体激动剂	首次将深度学习蛋白设计与功能性筛选相结合，实现两周内完成从设计到筛选的全流程，成功获得半衰期延长三倍的候选分子	仅针对GLP-1受体激动剂进行验证，尚未在其他肽类药物体系中测试通用性	开发高效肽类药物设计方法以解决传统设计效率低、耗时长的难题	胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RAs）	机器学习	糖尿病	深度学习，虚拟功能筛选，体外验证，体内实验	深度学习模型	蛋白质序列数据，生物活性数据	设计10,000个全新GLP-1RAs，其中60个通过虚拟筛选，2个先导化合物（D13和D41）进行深入验证	NA	NA	成功率（52%），半衰期，血糖水平，体重减轻效果	NA
728	2025-10-31	Personalized Medication for Chronic Diseases Using Multimodal Data-Driven Chain-of-Decisions 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504079 PMID:40788064	研究论文	提出一种多模态数据驱动的决策链框架，用于慢性疾病的个性化用药决策	首次将思维链提示思想应用于临床决策过程，构建三阶段深度学习任务来模拟临床决策逻辑依赖关系	研究仅涵盖四种慢性疾病，需要进一步验证在其他疾病上的适用性	开发一个能够从综合视角捕捉患者-药物关系的个性化用药决策框架	慢性肾病患者、膜性肾病患者、类风湿关节炎患者、结直肠癌患者和膝骨关节炎患者	机器学习	慢性疾病	多模态数据分析	深度学习	临床表型数据、药物属性数据、专家知识	3675名患者的3173条单模态记录、502条多模态记录和2187条用药记录	NA	NA	预测性能	NA
729	2025-10-31	Comparison of convergent and independent pathways in neural networks during second-order conditioning and blocking procedures 2025-Oct, Journal of experimental psychology. Animal learning and cognition DOI:10.1037/xan0000413 PMID:41143816	研究论文	本研究通过神经网络模型比较收敛连接与独立通路在二阶条件作用和阻塞程序中的作用	比较了五种不同收敛连接程度的网络架构在模拟阻塞和二阶条件作用中的表现，揭示了连接方式对学习现象模拟的影响	观察到一些例外情况，未来工作需要整合刺激-刺激和刺激-反应关联的潜在机制理论	探索神经网络中收敛通路与独立通路在模拟学习现象中的作用	神经网络模型中的连接架构	机器学习	NA	神经网络模拟	前馈神经网络	模拟数据	五种网络架构	NA	前馈神经网络	现象模拟准确度	NA
730	2025-10-31	A semi-automated algorithm for image analysis of respiratory organoids 2025-Oct, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013589 PMID:41144388	研究论文	开发用于呼吸道类器官图像分析的半自动算法	首次将U-Net架构与CellProfiler结合用于呼吸道类器官分割，无需荧光染料即可量化CFTR通道活性差异	算法为半自动化而非全自动化	开发高精度的呼吸道类器官图像分析工具	鼻类和肺类器官	数字病理学	囊性纤维化	明场成像，z-stack融合与拼接	CNN	图像	827张标注的呼吸道类器官图像	CellProfiler	U-Net	IoU, F1-score, 准确率	NA
731	2025-10-31	LRR-UNet: A Deep Unfolding Network With Low-Rank Recovery for EEG Signal Denoising 2025-Oct, CNS neuroscience & therapeutics IF:4.8Q1 DOI:10.1111/cns.70632 PMID:41146476	研究论文	提出一种结合低秩恢复和深度展开网络的EEG信号去噪方法	将传统低秩恢复算法的迭代过程转换为可学习的神经网络架构，用神经网络模块替代耗时的奇异值分解和稀疏优化过程	NA	开发兼具深度学习性能和传统方法可解释性的EEG去噪模型	脑电图信号	信号处理	NA	脑电图信号采集	深度展开网络	EEG信号	NA	NA	LRR-Unet	定量指标,定性指标,分类准确率	NA
732	2025-10-31	Achieving Low-Power Analog Resistive Switching in Filamentary Memristive Devices for Energy-Efficient Analog In-Memory Computing 2025-Oct, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202505708 PMID:40948129	研究论文	提出一种降低忆阻器件工作电压和模拟开关电流的工程策略，实现低功耗模拟电阻开关	采用双矩阵细丝开关方法解决离子供应瓶颈，利用GeSe高迁移率矩阵和致密非晶硅低迁移率矩阵结合Ag/Pt纳米团簇层	NA	开发能量高效的模拟内存计算技术	细丝型忆阻器件	机器学习	NA	双矩阵细丝开关方法	NA	NA	NA	电阻处理单元框架	Spiking-VGG9	准确率, 能耗降低百分比	NA
733	2025-10-31	Similarity-based transfer learning with deep learning networks for accurate CRISPR-Cas9 off-target prediction 2025-Oct, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013606 PMID:41134871	研究论文	本研究提出基于相似性的迁移学习方法，使用深度学习网络提高CRISPR-Cas9脱靶预测准确性	首次将相似性预评估方法应用于迁移学习源数据集选择，提出双层次框架优化CRISPR-Cas9脱靶预测	未明确说明数据集规模和具体实验条件限制	开发高效的迁移学习方法以提高CRISPR-Cas9基因编辑中的脱靶预测准确性	CRISPR-Cas9基因编辑系统的脱靶效应	机器学习	NA	基因编辑技术	MLP, CNN, FNN, RNN, Logistic Regression, Random Forest	基因序列数据	NA	NA	RNN-GRU, 5层FNN, MLP变体	预测准确性	NA
734	2025-10-31	EMAT: Enhanced Multi-Aspect Attention Transformer for Financial Time Series Forecasting 2025-Oct-01, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27101029 PMID:41148987	研究论文	提出一种用于金融时间序列预测的增强型多维度注意力Transformer架构	设计了多维度注意力机制，同时捕捉时间衰减模式、趋势动态和波动机制，并采用SwiGLU激活函数的前馈网络	未明确说明模型在极端市场条件下的表现和泛化能力	改进金融时间序列预测的准确性和鲁棒性	股票市场数据	机器学习	NA	NA	Transformer	时间序列数据	多个股票市场数据集	NA	Transformer,编码器-解码器架构	点预测精度,波动一致性	NA
735	2025-10-31	Research on Wind Field Correction Method Integrating Position Information and Proxy Divergence 2025-Oct-01, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100651 PMID:41149181	研究论文	提出一种融合位置信息和物理约束的风场校正深度学习方法PPWNet	直接使用稀疏观测数据作为真值，融合观测点位置编码和物理一致性约束，采用并行双分支DenseInception网络模拟生物视觉系统的分层处理机制	未明确说明模型在不同地理区域和气象条件下的泛化能力	提高数值模型初始风场的校正精度	风场数据	机器学习	NA	深度学习	CNN,注意力机制	网格数据,观测数据	NA	NA	DenseInception,PointNet,并行双分支网络	MAE,RMSE	NA
736	2025-10-31	Development of Semi-Automatic Dental Image Segmentation Workflows with Root Canal Recognition for Faster Ground Tooth Acquisition 2025-Oct-01, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100340 PMID:41150016	研究论文	本研究开发了两种半自动牙科图像分割工作流程，用于加速深度学习模型训练数据的获取	提出了结合种子生长法和分水岭算法的半自动分割工作流程，专门针对牙科结构特别是根管区域的分割	需要大量标注数据集，模型泛化能力仍需验证	提高牙科图像分割的诊断准确性并加速分割过程	牙齿和根管区域	计算机视觉	牙科疾病	图像分割	3D U-Net, GAN	3D牙科图像	三个独立数据集，包含上颌中切牙和上颌第二磨牙	3D Slicer	3D U-Net, GAN	Dice系数	NA
737	2025-10-31	Deep Learning Predicts Cardiac Output from Seismocardiographic Signals in Heart Failure 2025-Sep-30, The American journal of cardiology DOI:10.1016/j.amjcard.2025.09.037 PMID:41038524	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，通过心震图信号无创预测心力衰竭患者的心输出量	首次将深度学习与可穿戴心震图传感器结合，实现无创心输出量估计，特别在低输出状态下表现优异	需要前瞻性多中心验证来确认普适性和评估临床影响	开发并评估直接从心震图、心电图和体重指数估计心输出量的深度学习模型	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	心震图, 心电图	CNN	生理信号	73名心力衰竭患者（训练集），64名患者（验证集）	NA	深度卷积神经网络	平均偏差, 一致性界限	NA
738	2025-10-31	Identification of Hybrid Indica Paddy Rice Grain Varieties Based on Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-Sep-30, Biosensors DOI:10.3390/bios15100647 PMID:41149299	研究论文	本研究基于高光谱成像和深度学习技术开发了一种杂交籼稻稻谷品种分类方法	提出结合CNN-Transformer混合模型，并采用SNV预处理、CARS特征波长选择和可解释性分析来优化分类性能	NA	实现杂交籼稻稻谷品种的精确分类，为水稻质量控制提供自动化工具	杂交籼稻稻谷品种	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN,Transformer	高光谱图像	NA	NA	CNN-Transformer	准确率,F1分数	NA
739	2025-10-31	Interpretability of Deep High-Frequency Residuals: A Case Study on SAR Splicing Localization 2025-Sep-28, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100338 PMID:41150014	研究论文	本研究评估深度高频残差在SAR图像拼接定位中的可解释性特性	发现深度高频残差不仅能识别图像篡改区域，还能揭示所应用的编辑技术特性	研究主要针对SAR振幅图像的拼接定位，未涉及其他类型图像或篡改技术	评估深度高频残差在多媒体取证中的可解释性特性	合成孔径雷达图像中的拼接篡改区域	多媒体取证	NA	深度高频残差分析	神经网络	SAR图像	NA	NA	NA	NA	NA
740	2025-10-31	Image-Based Telecom Fraud Detection Method Using an Attention Convolutional Neural Network 2025-Sep-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27101013 PMID:41148971	研究论文	提出一种基于注意力卷积神经网络的图像化电信欺诈检测方法	采用特征转换方法将用户通信行为转化为图像表示，并结合Focal Loss函数解决数据极端不平衡问题	未明确说明模型在跨区域或跨运营商场景下的泛化能力	开发能有效识别电信欺诈行为的深度学习检测系统	电信用户的通信行为数据	计算机视觉	NA	特征转换技术	CNN	图像化通信数据	真实通信数据集（具体数量未说明）	NA	注意力卷积神经网络	召回率,AUC	NA