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
7481	2025-10-06	Pollen morphology, deep learning, phylogenetics, and the evolution of environmental adaptations in Podocarpus 2025-Aug, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70250 PMID:40458972	研究论文	本研究结合深度学习和系统发育分析探讨了Podocarpus花粉形态与环境适应性的演化关系	首次将深度学习量化的花粉形态特征与系统发育框架相结合，揭示了温度和紫外线辐射对花粉形态演化的驱动作用	研究仅分析了31个新热带区Podocarpidites化石样本，样本数量相对有限	探究Podocarpus花粉形态演化与环境因素的关系	Podocarpus花粉形态和31个新热带区Podocarpidites化石	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习, 系统发育分析, 性状-环境回归模型	深度学习模型	花粉形态图像数据	31个新热带区Podocarpidites化石样本	NA	NA	NA	NA
7482	2025-10-06	Generation of ultrasonic and audible sound waves for the automatic classification of packaging waste in reverse vending machines 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114934 PMID:40489934	研究论文	提出一种基于声学传感器的包装废弃物自动分类方法，用于逆向回收机	首次将超声波和可听声波结合用于废弃物分类，采用参数声阵列效应同时采集两种频段的声学数据	仅在受控环境下的缩比混响室中进行验证，尚未在实际逆向回收机环境中测试	开发低成本、高精度的废弃物自动分类技术	塑料、玻璃、纸板和金属罐四种可回收包装材料	机器学习	NA	指数正弦扫频技术、参数声阵列效应	经典机器学习,深度学习	声学脉冲响应数据	NA	NA	NA	准确率	NA
7483	2025-10-06	Develop intelligent waste bin prototype based on fusion feature recognition of sounds and RGB images 2025-Aug-01, Waste management (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.wasman.2025.114959 PMID:40554027	研究论文	开发基于声音和RGB图像融合特征识别的智能垃圾桶原型，用于城市固体废物自动分类	首次将多模态深度学习方法应用于城市固体废物识别，融合声音和图像特征开发智能垃圾桶原型	多模态融合的性能提升相对有限，RGB图像数据量不足	通过多模态数据融合提升城市固体废物分类的准确性和自动化程度	城市固体废物（MSW）	计算机视觉，多模态学习	NA	多模态深度学习，特征融合	CNN，LSTM	音频信号，RGB图像	包含音频和RGB图像的城市固体废物数据集	NA	ResNet-101，LSTM	准确率	NA
7484	2025-10-06	BengalDeltaFish: A local dataset for fish detection in Bangladeshi markets 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111764 PMID:40612467	研究论文	提出了一个用于孟加拉国市场鱼类检测的本地数据集BengalDeltaFish	在非受控真实市场环境中采集的多样化大规模鱼类图像数据集，包含传统数据集中不常见的稀有物种	仅包含孟加拉国当地市场的33种鱼类，可能不适用于其他地区的鱼类识别	开发能够在真实鱼类市场环境中可靠工作的鱼类检测和分类应用	孟加拉国当地市场中常见的33种鱼类	计算机视觉	NA	图像采集与标注	YOLO	图像	4560张标注图像	NA	YOLOv11s	mAP@50	NA
7485	2025-10-06	teaLeafBD: A comprehensive image dataset to classify the diseased tea leaf to automate the leaf selection process in Bangladesh 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111769 PMID:40612469	研究论文	构建了一个包含5278张病害和健康茶叶图像的综合数据集teaLeafBD，用于自动化茶叶病害分类	创建了首个针对孟加拉国茶叶病害的全面图像数据集，涵盖多种病害类型和不同环境条件	NA	通过构建高质量图像数据集改进茶叶病害识别，实现自动化叶片选择过程	茶叶叶片（病害和健康状态）	计算机视觉	植物病害	图像采集	深度学习模型	图像	5278张茶叶叶片图像	NA	NA	NA	NA
7486	2025-10-06	Assessment model of blast injury: A narrative review 2025-Jul-18, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112830 PMID:40612508	综述	本文系统总结了爆炸冲击波的生物学效应、传统评估模型的应用与局限，以及新兴的细胞/类器官模型和人工智能技术在爆炸伤评估中的应用	首次系统整合了冲击波细胞模型、人源类器官模型和人工智能模型在爆炸伤评估中的最新应用进展	作为叙述性综述，缺乏对原始研究数据的定量分析和统计比较	评估爆炸伤的生物学效应和开发新型评估模型	爆炸冲击波引起的颅脑和肺部损伤	医学研究	爆炸伤	数值模拟、动物模型、尸体替代品(PMHS)、细胞模型、类器官模型	机器学习,深度学习	实验数据、模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
7487	2025-10-06	Mutualistic Multi-Network Noisy Label Learning (MMNNLL) Method and Its Application to Transdiagnostic Classification of Bipolar Disorder and Schizophrenia 2025-Jul-04, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585880 PMID:40614156	研究论文	提出一种互惠多网络噪声标签学习方法，用于双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类	通过多网络协作与竞争机制最大化网络间一致性，有效处理噪声标签数据	未明确说明方法在其他类型精神疾病或医学影像数据上的泛化能力	提高精神疾病诊断准确性，实现跨诊断分类	双相情感障碍和精神分裂症患者	机器学习	精神疾病	脑功能连接数据分析	DNN	神经影像数据	NA	NA	多网络架构	分类准确率	NA
7488	2025-10-06	A self-supervised robotic system for autonomous contact-based spatial mapping of semiconductor properties 2025-Jul-04, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adw7071 PMID:40614181	研究论文	提出一种自监督机器人系统，用于自主进行基于接触的半导体特性空间映射	将自监督学习与机器人系统结合，实现像素级精确定位和高通量测量，无需大量标注数据	NA	开发能够自主执行基于接触的材料表征技术的机器人系统	半导体钙钛矿薄膜的光电导特性	机器人技术	NA	接触式材料表征技术	自监督神经网络	空间位置数据，光电导测量数据	3025个独特预测位点的钙钛矿薄膜成分梯度	NA	NA	测量通量（每小时125次以上测量）	4自由度机器人探针系统
7489	2025-10-06	eNCApsulate: neural cellular automata for precision diagnosis on capsule endoscopes 2025-Jul-04, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03425-x PMID:40615761	研究论文	本研究开发了基于神经细胞自动机的胶囊内镜出血分割和深度估计算法，并成功部署到微型硬件平台	首次将神经细胞自动机应用于胶囊内镜图像分析，通过知识蒸馏将大型基础模型压缩到轻量级架构，实现在微型设备上的可靠诊断功能	模型性能依赖于伪真实标签的质量，在极端病例上的泛化能力需要进一步验证	开发适用于胶囊内镜的轻量级深度学习模型，实现出血分割和深度估计功能	胶囊内镜图像数据	计算机视觉	胃肠道疾病	无线胶囊内镜检查	神经细胞自动机	图像	NA	NA	神经细胞自动机	Dice系数	ESP32微控制器, ESP32-S3
7490	2025-07-06	Automated radiographic assessment of lower limb alignment using deep learning in a data-constrained clinical setting 2025-Jul-04, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08846-y PMID:40615817	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7491	2025-10-06	Deep learning-based approach to third molar impaction analysis with clinical classifications 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93783-y PMID:40603531	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于自动检测和分类阻生第三磨牙	首次将YOLOv11模型应用于第三磨牙阻生的自动化分类，结合了Pell and Gregory分类、Winter分类和Pederson难度指数三种临床分类系统	特定标签（如48-Distoangular-C-III）的F1分数较低，数据集多样性有待增强	开发自动化工具来辅助第三磨牙阻生的临床诊断和分类	阻生第三磨牙	计算机视觉	牙科疾病	全景放射摄影	YOLO	图像	训练集2,300张图像（7,624颗牙齿），验证集765张图像（2,580颗牙齿），测试集765张图像（2,493颗牙齿），共98个标签	NA	YOLOv11	精确度, 召回率, F1分数, mAP@50, mAP@50:95	NA
7492	2025-10-06	Accurate prediction of synergistic drug combination using a multi-source information fusion framework 2025-Jul-03, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02302-y PMID:40611149	研究论文	提出一种多源信息融合框架MultiSyn，用于准确预测协同药物组合	首次将蛋白质相互作用网络与药物药效团信息相结合，采用半监督图神经网络框架整合多源数据	NA	开发准确预测协同药物组合的计算方法	药物组合、细胞系、蛋白质相互作用网络	机器学习	复杂疾病	多组学数据分析	图神经网络,Transformer	基因表达数据,蛋白质相互作用网络,药物化学结构	NA	NA	异构图Transformer	NA	NA
7493	2025-10-06	BrainAGE latent representation clustering is associated with longitudinal disease progression in early-onset Alzheimer's disease 2025-Jul-03, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101365 PMID:40614437	研究论文	本研究通过基于BrainAGE的聚类算法对早发性阿尔茨海默病患者进行分层，分析不同疾病进展速率的生物标志物	首次将BrainAGE潜在表征聚类应用于早发性阿尔茨海默病的纵向疾病进展分析	样本量相对有限（142名参与者），且为回顾性研究设计	识别与早发性阿尔茨海默病进展相关的生物标志物，以推进临床试验和改进治疗策略	早发性阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	深度学习	3D T1加权MRI图像	142名早发性阿尔茨海默病患者，另使用3,227名健康受试者的MRI进行预训练	NA	Brain Age Gap Estimation模型	BrainAGE分数，MMSE评分，CDR评分，灰质体积	NA
7494	2025-07-06	Corrigendum to "Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions" [Forensic Sci. Intern., vol. 374 (2025) 112531] 2025-Jul-03, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112556 PMID:40615244	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7495	2025-10-06	Prioritizing perturbation-responsive gene patterns using interpretable deep learning 2025-Jul-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61476-9 PMID:40603296	研究论文	提出一种名为River的可解释深度学习框架，用于识别跨多个条件的差异空间表达模式基因	首次将DSEP基因优先排序定义为新的分析任务，开发具有双分支预测架构和事后归因策略的可解释深度学习框架	NA	识别在多个生物条件下表现出条件相关空间变化的基因模式	胚胎发生、糖尿病影响的精子发生、狼疮相关脾脏变化、三阴性乳腺癌等生物环境中的空间表达模式	空间转录组学	三阴性乳腺癌,糖尿病,狼疮	空间分辨转录组学	深度学习	空间基因表达数据	NA	NA	双分支预测架构	NA	NA
7496	2025-10-06	AI-enabled Barilai-Borwein-Blinder-Oaxaca-Bernoulli Deep Classifier for Enhanced Crop Yield Prediction 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03935-3 PMID:40603331	研究论文	本文提出了一种AI驱动的BBO-BDC深度分类器，用于提高作物产量预测的准确性	结合Barilai-Borwein梯度最小最大归一化、Blinder-Oaxaca统计分解和伯努利深度信念网络的新型集成方法	NA	提高作物产量预测的准确性、敏感性和特异性，减少假阳性和假阴性案例	作物产量预测	机器学习	NA	AI驱动的深度学习方法	深度信念网络	作物产量数据集	NA	NA	Bernoulli Deep Belief Network	准确率, 特异性, 敏感性, 收敛速度, 开销	NA
7497	2025-10-06	Dual smart sensor data-based deep learning network for premature infant hypoglycemia detection 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03864-1 PMID:40603339	研究论文	提出一种基于双智能传感器和深度学习算法的HAPI-BELT系统，用于早产儿低血糖的实时监测与检测	结合PPG传感器和智能摄像头的双传感器系统，采用CAT-Swarm优化进行特征提取，并首次应用GRU-LSTM网络进行早产儿低血糖检测	未提及系统在临床环境中的验证规模和具体性能数据	开发实时监测和检测早产儿低血糖的智能系统	早产新生儿	医疗健康监测	新生儿低血糖	光电体积描记法(PPG)，智能摄像监测	GRU-LSTM	传感器数据，图像数据	NA	NA	GRU-LSTM混合网络	NA	树莓派Zero 2 W
7498	2025-10-06	Explainable few-shot learning workflow for detecting invasive and exotic tree species 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05394-2 PMID:40603367	研究论文	提出一种可解释的小样本学习工作流，用于检测巴西大西洋雨林中的入侵和外来树种	将孪生网络与可解释AI相结合，在少量标注数据下实现树种分类并提供可视化案例解释	仅针对特定地理区域（巴西大西洋雨林）的树种检测，通用性有待验证	开发能够在数据稀缺条件下准确检测入侵和外来树种的方法	巴西大西洋雨林中的入侵和外来树种	计算机视觉	NA	无人机影像采集	Siamese network, CNN	图像	小样本学习（3-shot learning）	NA	MobileNet, 浅层CNN	F1-score, 正确性, 连续性, 对比性	轻量级骨干网络（MobileNet）
7499	2025-10-06	Advanced multiscale machine learning for nerve conduction velocity analysis 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08367-7 PMID:40603452	研究论文	提出一种结合多尺度信号处理和生理约束深度学习的先进机器学习框架，用于精确分析神经传导速度	整合熵优化小波分析、热力学正则化神经网络和随机进展模型，解决了传统NCV技术的三大局限	基于已有研究数据进行分析，未提及前瞻性验证	开发高精度神经传导速度分析框架，提升神经病变诊断和监测能力	神经传导速度信号分析	机器学习	神经病变	神经传导速度分析	深度学习神经网络	生理信号数据	来自28个医疗中心的1842名患者	NA	热力学正则化神经网络，随机进展模型	准确率，治疗反应预测准确率	NA
7500	2025-10-06	Ensemble methods and partially-supervised learning for accurate and robust automatic murine organ segmentation 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-05954-6 PMID:40603458	研究论文	本研究开发了用于小鼠μCT图像多器官自动分割的集成方法和部分监督学习框架	首次将部分监督学习(PSL)框架应用于临床前研究，并证明了3D模型在准确性和外部数据集泛化能力方面的优越性	部分监督学习框架在某些器官的外部数据泛化能力有待提升	开发准确且鲁棒的小鼠μCT图像自动器官分割方法	小鼠μCT图像中的多个器官	计算机视觉	NA	μCT成像	2D CNN, 3D CNN	医学图像	NA	NA	NA	Dice相似系数(DSC)	NA