深度学习在生物医药领域中的应用

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
761	2025-07-30	Differential Analysis of Age, Gender, Race, Sentiment, and Emotion in Substance Use Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic: A Natural Language Processing Approach 2025-Jul-28, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/67333 PMID:40720823	研究论文	该研究通过自然语言处理技术分析了COVID-19大流行期间Twitter上关于物质使用的讨论，探讨了年龄、性别、种族等人口统计维度与情感、情绪的关系	首次在大规模社交媒体数据上结合人口统计属性和情感分析，研究物质使用趋势，并建立了一个基于RoBERTa模型的物质使用帖子识别系统	研究仅基于英语Twitter数据，可能无法代表其他语言或社交媒体平台的情况	分析COVID-19大流行期间不同人口统计群体在社交媒体上讨论物质使用的趋势，为公共卫生干预提供依据	Twitter上关于物质使用的帖子及其发布者	自然语言处理	NA	自然语言处理、深度学习	RoBERTa	文本	11.3亿条Twitter帖子，其中识别出900万条物质使用相关帖子
762	2025-07-30	Representation of Molecules by Sequences of Instructions 2025-Jul-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00354 PMID:40720985	研究论文	本文提出了一种全新的化学命名方法，通过定义一组精简指令集来表示分子结构	采用指令序列表示分子结构，确保所有字符串均为有效且微小变化对应分子结构的微小修改	未提及该方法在实际化学信息处理系统中的性能表现或与其他方法的比较	解决分子图结构复杂性带来的计算智能方法处理化学信息的挑战	分子结构表示方法	计算化学	NA	指令序列表示法	NA	分子结构数据	NA
763	2025-07-30	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2025-Jul-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	review	本文探讨了基于深度学习的磁共振成像加速技术的现状及其在神经放射学中的临床应用	介绍了深度学习图像重建技术（DLBIR）在减少MRI扫描时间的同时保持或提高图像质量方面的创新应用	技术在不同扫描器和成像条件下的泛化能力有限，易受伪影影响，且病理表示可能被潜在改变，此外，训练数据、底层算法和临床验证的不足也限制了用户信任和广泛采用	探索DLBIR在神经成像中的当前应用、厂商驱动的实现方式以及可能影响加速MRI采集的新兴趋势	磁共振成像（MRI）技术及其在神经放射学中的应用	医学影像	神经疾病	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习	医学影像	NA
764	2025-07-30	Identifying Cocoa Flower Visitors: A Deep Learning Dataset 2025-Jul-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05631-3 PMID:40721425	研究论文	该论文介绍了首个可可花访客数据集，包含5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，用于深度学习模型训练	首个针对可可花访客的深度学习数据集，使用嵌入式相机在海南可可种植园收集数据	数据集仅来自中国海南的可可种植园，可能无法代表其他地区的可可花访客情况	通过深度学习技术识别可可花访客，以提高可可产量	可可花访客（包括Ceratopogonidae、Formicidae、Aphididae、Araneae和Encyrtidae）	计算机视觉	NA	嵌入式相机图像采集	YOLOv8	图像	5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，从2,300万张原始图像中筛选
765	2025-07-30	Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck angiograms from MR vessel wall images 2025-Jul-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01866-x PMID:40721485	研究论文	开发了一个名为VWI Assistant的多序列集成深度学习平台，用于自动化头部和颈部血管造影的血管分割和重建	VWI Assistant是一个多序列集成深度学习平台，能够自动化血管分割和重建，显著提高了处理效率并减少了人工和时间成本	研究未提及对特定患者群体或病理类型的适用性限制	解决3D MR-VWI在临床应用中因后处理工作量大而受限的问题	头部和颈部血管造影的血管分割和重建	数字病理	脑血管疾病	3D磁共振血管壁成像(3D MR-VWI)	深度学习平台	磁共振成像(MRI)	1981名患者和影像数据集，实际部署中涉及1099名患者
766	2025-07-30	A new low-rank adaptation method for brain structure and metastasis segmentation via decoupled principal weight direction and magnitude 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11632-4 PMID:40721601	研究论文	提出了一种名为PDoRA的新型参数高效微调方法，用于脑部图像分割任务，减少对大量标注数据和计算资源的依赖	通过将模型权重分解为主权重和残差权重，并将主权重进一步分为幅度和方向，实现了独立微调，提升了模型捕捉任务特定特征的能力	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细评估	解决医学图像分割中对大量标注数据和计算资源的依赖问题	脑部结构和转移瘤的分割	数字病理	脑部疾病	深度学习	SwinUNETR	医学图像	三个不同的医学图像数据集
767	2025-07-30	Classification of skin diseases with deep learning based approaches 2025-Jul-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13275-x PMID:40721845	研究论文	该研究利用深度学习方法对三种皮肤疾病（湿疹、皮肤癌和脂溢性皮炎）进行分类	结合特征选择算法Relief和简化架构的AlexNet模型，提供了一种新的皮肤疾病分类方法	研究仅针对三种特定皮肤疾病，可能不适用于其他皮肤病症	提高皮肤疾病的自动分类准确率，以支持早期诊断和治疗	湿疹、皮肤癌和脂溢性皮炎患者	计算机视觉	皮肤癌	Relief算法	AlexNet, SVM	图像	2213名个体（693名湿疹患者，750名皮肤癌患者，770名脂溢性皮炎患者）
768	2025-07-30	Quantitative evaluation of hydrocarbon contamination in soil using hyperspectral data-a comparative study of machine learning models 2025-Jul-28, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14386-8 PMID:40721876	研究论文	本研究评估了机器学习和深度学习技术在利用高光谱数据快速预测土壤中碳氢化合物污染方面的适用性	比较了多种机器学习模型在高光谱数据预测碳氢化合物污染中的表现，并发现XGB回归器在准确性和鲁棒性之间取得了良好平衡	汽油污染模型的准确性较低，因为其光谱特征较难区分	评估机器学习和深度学习技术在高光谱数据预测土壤碳氢化合物污染中的适用性	三种类型土壤（黏土、粉土和砂土）中的碳氢化合物污染	机器学习	NA	高光谱成像、GC-MS	XGB regressor, 神经网络	高光谱数据	三种土壤类型（黏土、粉土和砂土）的合成污染样本，污染范围为0至10,000 mg/kg
769	2025-07-30	DBA-ViNet: an effective deep learning framework for fruit disease detection and classification using explainable AI 2025-Jul-28, BMC plant biology IF:4.3Q1 DOI:10.1186/s12870-025-07015-6 PMID:40721988	研究论文	本研究开发了一种名为DBA-ViNet的深度学习框架，用于水果病害的检测和分类，并利用可解释AI技术提高模型的透明度和可信度	提出了一种新的双分支注意力引导视觉网络（DBA-ViNet），能够有效整合全局和局部特征以提高病害识别准确率，并利用Grad-CAM可视化模型关注区域	未进行统计显著性检验，将在未来工作中探索	开发一个有效且稳健的模型，用于水果病害的识别和分类	苹果、番石榴、芒果、石榴和橙子等水果的病害图像	计算机视觉	水果病害	计算机视觉技术	DBA-ViNet（双分支注意力引导视觉网络），并比较了Swin Transformer、EfficientNetV2、ConvNeXt、YOLOv8和MobileNetV3等预训练CNN模型	图像	开源水果病害图像数据集，包含五种水果的病害和健康样本，数据分为70%训练、15%验证和15%测试，并采用5折交叉验证
770	2025-07-30	Prediction of 1p/19q state in glioma by integrated deep learning method based on MRI radiomics 2025-Jul-28, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14454-9 PMID:40722008	research paper	本研究开发了一种基于MRI影像组学的深度学习方法来预测低级别胶质瘤患者的1p/19q分子状态	提出了一种集成变分自编码器(VAE)、信息增益(IG)和卷积神经网络(CNN)的集成卷积神经网络(ECNN)方法	研究为回顾性研究，样本量相对有限(218例)	预测低级别胶质瘤患者的1p/19q分子状态	低级别胶质瘤患者	digital pathology	glioma	MRI radiomics	ECNN (集成VAE、IG和CNN)	MRI图像(增强T1加权和T2加权图像)	218例低级别胶质瘤患者(155例来自TCIA数据库，63例来自区域医疗中心)
771	2025-07-30	Diagnostic accuracy of artificial intelligence for obstructive sleep apnea detection: a systematic review 2025-Jul-28, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03129-x PMID:40722158	系统综述	本文系统评估了人工智能模型在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性	首次系统评估了多种AI模型在OSA诊断中的表现，并比较了不同架构的准确性	研究存在透明度、可解释性以及性能变异性的挑战，需要更多样化的训练数据集来提高临床应用的普适性	评估AI模型在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中的准确性	成人阻塞性睡眠呼吸暂停患者	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	AI算法（包括深度学习和机器学习）	深度学习、机器学习和混合模型	临床特征数据	13项研究纳入最终分析
772	2025-07-30	AFM-Based Deep Learning Decodes Human Macrophage Mechanophenotypes 2025-Jul-28, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500953 PMID:40722235	研究论文	本研究介绍了一种结合原子力显微镜（AFM）和深度学习的方法，用于无标记、单细胞分辨率的巨噬细胞机械表型分析	开发了一种集成AI-AFM平台，能够无标记、动态地分类巨噬细胞的机械表型，揭示了混合极化状态并关联了细胞骨架重塑与机械生物标志物	未提及具体样本量或实验重复次数，可能影响结果的普遍性	建立一种动态、非破坏性的免疫监测策略，重新定义细胞力学在诊断和治疗中的重要性	人类巨噬细胞的不同功能表型（M0、M1、M2）	生物医学工程	免疫相关疾病	原子力显微镜（AFM）、深度学习	深度神经网络（DNN）	纳米级力学映射数据（杨氏模量、粘附性、球形度等）	NA
773	2025-07-30	Toward data-driven predictive modeling of electrocatalyst stability and surface reconstruction 2025-Jul-28, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0271797 PMID:40728259	Perspective	本文系统评估了理论和计算催化科学中的经典与数据驱动方法，探讨其在电催化剂降解和重构预测建模中的应用	结合物理学驱动的机器学习最新进展，提出数据驱动计算方法以优化电催化剂的溶解动力学和重构动力学	现有方法在吞吐量、效率、准确性、偏差、可转移性和可扩展性方面存在局限	理解和优化电催化剂在恶劣操作条件下的稳定性和动力学	电催化剂的溶解和表面重构过程	computational catalysis	NA	first-principle simulations, neural network interatomic potentials, generative deep learning models	neural network, deep learning models	simulation data	NA
774	2025-07-30	Clinical application of a deep learning system for automatic mandibular alveolar bone quantity assessment and suggested treatment options using CBCT cross-sections 2025-Jul-25, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043257 PMID:40725950	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的系统，用于自动评估下颌牙槽骨量并通过CBCT横截面图像提供治疗建议	使用YOLOv8-seg卷积神经网络自动分割下颌牙槽骨和下牙槽神经管，并提供实时治疗建议，显著提高了评估效率和准确性	系统仍需未来改进以完全满足临床应用需求	开发一个临床可用的AI系统，用于牙槽骨量评估和治疗方案建议	下颌牙槽骨和下牙槽神经管	数字病理	牙科疾病	CBCT成像	YOLOv8-seg CNN	医学影像	自定义数据集中的CBCT横截面图像（具体数量未明确说明）
775	2025-07-30	CPI-MIF: Compound-Protein Interaction Prediction with Multiview Information Fusion 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00113 PMID:40727722	研究论文	提出了一种名为CPI-MIF的多视图信息融合模型，用于预测化合物与蛋白质的相互作用	CPI-MIF模型通过微观和宏观视图挖掘化合物和蛋白质的结构与生物信息，并利用多视图交互模块整合这些信息，从而提高了预测准确性	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率的具体限制	改进化合物与蛋白质相互作用（CPI）的预测方法，以支持药物发现过程	化合物与蛋白质的相互作用	机器学习	NA	多视图信息融合	CPI-MIF	化合物和蛋白质的结构与序列数据	三个真实世界数据集
776	2025-07-30	Reinforcement Learning-Based Nonlinear Model Predictive Controller for a Jacketed Reactor: A Machine Learning Concept Validation Using Jetson Orin 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c03219 PMID:40727728	研究论文	本研究通过实验验证了一种结合机器学习和非线性模型预测控制（NMPC）的框架，用于跟踪批量反应器（BR）的温度曲线，并采用演员-评论家强化学习（A2CRL）方法进行动态权重更新	提出的演员-评论家方法通过动态调节放热反应产生的热量，有效整合了策略优化和价值函数估计，相比现有的基于深度学习的NMPC实现，提高了控制器的性能	研究仅基于实验室规模的批量反应器数据，尚未在工业规模系统中验证	验证机器学习与非线性模型预测控制框架在批量反应器温度跟踪中的有效性	批量反应器（BR）的温度控制	机器学习	NA	演员-评论家强化学习（A2CRL），非线性模型预测控制（NMPC）	RNN	实验数据	实验室规模的批量反应器数据
777	2025-07-30	Stacking Ensemble Neural Network for Chemical Safety Assessment: A Case Study of Thyroid Peroxidase and Natural Product Screening 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c02188 PMID:40727784	研究论文	本研究开发了一种新颖的堆叠集成神经网络模型，用于预测甲状腺过氧化物酶（TPO）抑制活性，并应用于天然产物筛选	结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制，以及多种分子指纹特征，构建了一个堆叠集成神经网络模型，提高了对分子结构与生物活性复杂关系的捕捉能力	模型在召回率方面表现一般（0.55），可能对某些TPO抑制剂的识别能力有限	开发一种能够准确预测化学物质TPO抑制活性的模型，用于化学安全评估	甲状腺过氧化物酶（TPO）抑制剂及天然产物	机器学习	甲状腺功能障碍	深度学习（DL）	CNN, BiLSTM, 注意力机制	分子指纹数据	未明确说明样本数量，但包含外部测试集和泰国本土蔬菜筛选数据
778	2025-07-30	MCST-AFN: A Multichannel Spatiotemporal Feature Adaptive Fusion Network Framework Based on a Low-Fidelity Molecular Dynamics Model 2025-Jul-22, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01443 PMID:40727795	研究论文	提出了一种基于低保真分子动力学模型的多通道时空特征自适应融合网络框架（MCST-AFN），用于增强分子表示并预测分子性质	结合深度学习技术与分子动力学模拟，通过低保真模型降低计算成本，并设计注意力网络实现多通道时空特征的自适应融合	未明确提及具体局限性，但低保真模型可能在某些情况下牺牲精度	提升分子性质预测的准确性和效率	分子动力学模拟数据及分子性质预测任务	机器学习	NA	深度学习、分子动力学模拟	MCST-AFN（多通道时空特征自适应融合网络）	分子动力学模拟数据	13个基准数据集
779	2025-07-30	Deep Learning Network Selection and Optimized Information Fusion for Enhanced COVID-19 Detection: A Literature Review 2025-Jul-21, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15141830 PMID:40722579	review	本文综述了深度学习在COVID-19检测中的应用，特别是通过胸部影像学（如X光和CT）进行诊断的方法	探讨了卷积神经网络（CNNs）和新兴的视觉变换器（ViTs）在识别COVID-19相关肺部异常中的性能，并指出ViTs在性能和数据处理上的优势	COVID-19检测的进展受到数据集有限、非均匀以及图像标准差异等问题的限制，同时存在诊断过拟合和泛化能力差的问题	评估深度学习架构在COVID-19检测中的发展和性能，探索信息融合技术以提升诊断效果	深度学习架构（如CNNs和ViTs）在COVID-19检测中的应用	digital pathology	COVID-19	深度学习（DL），信息融合技术	CNN, ViT	image（CXR, CT）, 临床数据, 咳嗽声音评估	NA
780	2025-07-30	Smart Dairy Farming: A Mobile Application for Milk Yield Classification Tasks 2025-Jul-21, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15142146 PMID:40723610	研究论文	本研究利用基于图像的轻量级深度学习模型对奶牛的产奶量进行分类，分为低、中、高三个等级，通过自动检测奶牛的乳房区域实现	采用YOLOv11架构实现高效的实时目标检测与分类，并将模型部署到移动应用中，支持非专业用户进行现场评估	分类错误主要发生在类别边界附近，强调了图像采集条件一致性的重要性	支持奶牛生产系统中的决策制定，特别是在传统数据收集方法不可用或不切实际的场景中	奶牛的乳房区域图像	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11	图像	公开的奶牛图像数据集，标注有305天产奶量记录，并选择平衡的子集用于训练、验证和测试