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
7701	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
7702	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
7703	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
7704	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
7705	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
7706	2025-10-06	Conditional autoregressive model based on next scale prediction for missing data reconstruction 2025-Jul-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08830-5 PMID:40615591	研究论文	提出一种基于下一尺度预测的条件自回归模型用于地震缺失数据重建	采用从最小尺度开始逐步预测更大尺度数据的策略，避免了传统方法将二维数据展平为一维序列导致的空间结构破坏问题	未明确说明计算效率与传统方法的对比，也未讨论模型在不同缺失率下的性能表现	解决复杂野外条件下采集的地震数据中缺失轨迹的重建问题	包含缺失轨迹的二维地震数据	计算机视觉	NA	深度学习	自回归模型	二维地震数据	NA	NA	条件自回归模型	重建精度	NA
7707	2025-10-06	Semantic ECG hash similarity graph 2025-Jul-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07838-1 PMID:40610475	研究论文	提出一种结合语义哈希编码的图生成学习框架，用于增强心电图信号的关联捕获和检索效率	首次将语义哈希编码引入心电图图结构生成，通过全局哈希字典和汉明相似度构建图拓扑，克服传统方法忽略全局语义相关性和易受噪声干扰的问题	未明确说明方法对特定类型心电图噪声的鲁棒性，且哈希函数设计可能影响不同信号类型的泛化能力	提升基于图的心电图信号分析方法对全局语义关联的捕获能力	心电图时间序列信号	机器学习	心血管疾病	语义哈希编码	GCN	心电图时间序列数据	多个公开心电图数据集（未指定具体样本数量）	NA	快速图卷积网络	NA	NA
7708	2025-10-06	A Deep Learning Approach for Infant Pain Assessment Using Facial Expressions Through Convolutional Neural Network 2025-Jul-01, Computers, informatics, nursing : CIN DOI:10.1097/CIN.0000000000001302 PMID:40164059	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的婴儿疼痛评估方法，通过卷积神经网络分析面部表情	首次将CNN应用于婴儿疼痛表情识别，为临床提供客观疼痛评估工具	样本量较小、需要外部验证、存在伦理考量	开发可靠的婴儿疼痛自动评估系统	婴儿面部表情	计算机视觉	儿科疼痛评估	面部表情分析	CNN	图像	使用COPE数据库（样本量未明确说明）	NA	CNN	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
7709	2025-10-06	Investigating Bubble Formation and Evolution in Vanadium Redox Flow Batteries via Synchrotron X-Ray Imaging 2025-Jul-01, ChemSusChem IF:7.5Q1 DOI:10.1002/cssc.202500282 PMID:40202080	研究论文	通过同步辐射X射线成像研究钒液流电池中气泡的形成与演化规律	结合深度学习模型与形态学分析工具对气泡进行识别表征，首次系统揭示不同电极电位下气泡的分布与形态演化规律	研究聚焦于静态电极条件下的气泡行为，未涉及实际流动工况下的动态效应	探究钒液流电池负极副反应氢气泡的形成演化机制及其对电池性能的影响	钒液流电池电极中的氢气泡	能源材料	NA	同步辐射X射线断层扫描	深度学习模型	X射线断层图像	NA	NA	NA	NA	NA
7710	2025-10-06	Estimation method of dynamic range parameters for cochlear implants based on neural response telemetry threshold 2025-Jul, Acta oto-laryngologica IF:1.2Q3 DOI:10.1080/00016489.2025.2492359 PMID:40347195	研究论文	本研究探索人工耳蜗植入患者神经反应遥测阈值与主观行为测试阈值之间的相关性，并构建基于深度学习的预测模型辅助设备调机	首次将深度学习技术应用于人工耳蜗调机参数预测，并比较了正常耳蜗结构与内耳畸形患者的不同调机策略	样本量有限（共77例患者），仅测试了5个特定电极位置	建立客观可靠的人工耳蜗调机参数预测方法，指导术后设备调试	57例正常耳蜗结构患者和20例内耳畸形患者	医疗人工智能	听力障碍	神经反应遥测，主观行为测试	CNN	电生理数据，行为测试数据	77例人工耳蜗植入患者（57例正常耳蜗结构，20例内耳畸形）	NA	卷积神经网络	预测准确性，线性回归相似度	NA
7711	2025-10-06	Enhancing ultrasonographic detection of hepatocellular carcinoma with artificial intelligence: current applications, challenges and future directions 2025-Jul-01, BMJ open gastroenterology IF:3.3Q2 DOI:10.1136/bmjgast-2025-001832 PMID:40592728	综述	本文全面分析人工智能在肝细胞癌超声检测中的当前应用、挑战与未来发展方向	聚焦深度学习在超声影像中增强肝细胞癌早期检测的潜力，探讨多模态整合、可解释AI和实时诊断等新兴趋势	面临数据异质性、缺乏标准化、模型可解释性担忧、监管限制和临床实际应用障碍等挑战	改善肝细胞癌的超声检测效果，提升患者预后	肝细胞癌（HCC）患者	医学影像分析	肝细胞癌	超声成像（B-mode US）	深度学习, CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
7712	2025-10-06	Muscle-Driven prognostication in gastric cancer: A multicenter deep learning framework integrating Iliopsoas and erector spinae radiomics for 5-Year survival prediction 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09083-y PMID:40596621	研究论文	本研究开发了一种结合放射组学和深度学习的胃癌5年生存预测模型，重点关注基于CT的髂腰肌和竖脊肌2D和3D特征	首次将髂腰肌和竖脊肌的放射组学特征与深度学习相结合用于胃癌生存预测，并比较了2D和3D方法的性能差异	3D模型因包含不相关数据而表现不佳，研究为回顾性设计	开发胃癌患者5年生存预测模型	胃癌患者	数字病理	胃癌	CT成像，放射组学	深度学习	医学影像（CT图像）	705名来自两个中心的患者	NA	NA	AUC	NA
7713	2025-10-06	Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Radiology: From Theory to Practice 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240790 PMID:40464682	综述	本文综述了基于检索增强生成的大型语言模型在放射学领域的理论与实践应用	将检索增强生成技术引入放射学工作流程，解决传统LLM的幻觉问题和来源不透明问题	需要持续改进以处理大量输入数据和复杂多智能体对话	探索大型语言模型在放射学工作流程优化中的应用	放射学工作流程和诊断实践	自然语言处理	NA	检索增强生成，少样本学习，零样本学习，多步推理	大型语言模型	文本数据	NA	NA	NA	NA	NA
7714	2025-10-06	Establish a simple and quantitative deep learning-based method to analyse complicated intra- and inter-species social interaction behaviour for four stag beetle species 2025-Jul, Open biology IF:4.5Q1 DOI:10.1098/rsob.250060 PMID:40628294	研究论文	开发基于深度学习的简单定量方法分析四种锹形虫物种复杂的社会互动行为	首次将DeepLabCut™姿态估计工具应用于昆虫社会行为量化分析，实现客观定量的行为测量	研究基于实验室环境下的 staged encounters，可能与自然行为存在差异	建立定量分析方法理解锹形虫社会行为的生态和进化意义	四种锹形虫物种的社会互动行为	计算机视觉	NA	视频行为分析，姿态估计	CNN	视频	四种锹形虫物种的高分辨率视频数据	DeepLabCut™	NA	姿态估计准确性，行为参数提取精度	NA
7715	2025-10-06	Deep Learning of Suboptimal Spirometry to Predict Respiratory Outcomes and Mortality 2025-Jun-30, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6296752/v1 PMID:40630516	研究论文	本研究开发了一种基于对比学习的深度学习模型，利用次优肺活量测定数据预测呼吸系统结局和死亡率	首次证明次优肺活量测定数据（包括质量控制失败和次最大努力数据）可用于预测呼吸系统结局，通过对比学习框架整合所有肺活量测定曲线	在COPDGene队列中添加次优数据未改善预测性能，需要在特定临床场景中进一步验证性能	探索机器学习模型能否基于次优肺活量测定数据预测呼吸系统结局和死亡率	UK Biobank和COPDGene队列参与者，年龄40-80岁，有吸烟史	机器学习	呼吸系统疾病	肺活量测定	深度学习	时间序列数据（容量-时间曲线）	UK Biobank：352,684名参与者，940,705条容量-时间曲线；COPDGene：10,110名参与者	NA	对比学习框架（Spiro-CLF）	AUROC, concordance index	NA
7716	2025-10-06	Broadscale reconnaissance of coral reefs from citizen science and deep learning 2025-Jun-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14261-6 PMID:40571887	研究论文	通过公民科学与深度学习相结合的方法对珊瑚礁进行大规模勘测	结合公民科学的大视场底栖图像采集与深度学习分析，实现了对关键珊瑚类群覆盖度的准确估算	'所有其他珊瑚'单一类别的估算精度仅在60%的站点和10-30%珊瑚覆盖度的图像中达到95%准确率	评估公民科学与新技术结合在珊瑚礁监测中的准确性和可行性	珊瑚礁底栖生物群落	计算机视觉	NA	大视场底栖图像采集	深度学习	图像	8086张底栖图像	NA	NA	准确率	NA
7717	2025-10-06	De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape 2025-Jun-20, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf611 PMID:40613715	研究论文	提出基于深度学习预测适应度景观的绝缘顺式调控元件从头设计策略	通过整合异源配对顺式和反式调控模块建立正交宿主系统，结合深度学习算法实现宿主非依赖性转录活性的建模与序列设计	NA	开发能够精确预测基因调控活性的生物工程方法	顺式调控元件、转录启动子序列	生物信息学	NA	深度学习算法、实验数据纯化流程	深度学习	生物序列数据、转录活性数据	在大肠杆菌和中国仓鼠卵巢细胞系中验证	NA	NA	转录活性预测准确性	NA
7718	2025-10-06	Knowledge Graph-Enhanced Deep Learning Model (H-SYSTEM) for Hypertensive Intracerebral Hemorrhage: Model Development and Validation 2025-Jun-12, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66055 PMID:40505141	研究论文	开发了一种基于知识图谱增强的深度学习模型H-SYSTEM，用于高血压性脑出血的诊断和治疗决策支持	将医学领域知识图谱与深度学习模型相结合，提高决策准确性和可解释性	NA	开发可解释且高效的高血压性脑出血诊疗决策支持系统	高血压性脑出血患者	自然语言处理, 数字病理	高血压性脑出血	命名实体识别, 语义分析, 知识图谱构建	BERT, IDCNN, BiLSTM, CRF	电子病历文本	来自6个医疗中心的605名患者	NA	BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, κ系数	NA
7719	2025-10-06	Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jun-05, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00239-9 PMID:40468050	研究论文	本研究开发基于图像的深度学习模型，用于无创预测单细胞力学特性	首次将深度学习应用于单细胞水平力学特性评估，实现高通量、非侵入性的细胞刚度预测	NA	开发基于图像的深度学习方法来评估单细胞力学特性	间充质干细胞和巨噬细胞	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	灵敏度	NA
7720	2025-10-06	Predicting ustekinumab treatment response in Crohn's disease using pre-treatment biopsy images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	提出一种基于预治疗活检图像的聚类增强弱监督学习框架，用于预测克罗恩病患者对乌司奴单抗的治疗反应	结合预训练视觉基础模型与k-means聚类识别代表性形态模式，采用多示例学习方法整合局部组织学特征和全局组织背景	研究样本量有限，需要在更大规模数据集中验证模型泛化能力	开发能够准确预测克罗恩病患者对乌司奴单抗治疗反应的深度学习模型	克罗恩病患者的预治疗全切片图像	数字病理学	克罗恩病	全切片成像	CNN, 多示例学习	图像	独立测试集（具体数量未明确说明）	PyTorch	DenseNet	AUC, 灵敏度, 特异性	NA