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
7841	2025-10-06	A Multi-Task Deep Learning Pipeline Integrating Vessel Segmentation and Radiomics for Multiclass Retinal Disease Classification 2025-Sep-04, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.105209 PMID:40914189	研究论文	开发了一个整合血管分割和影像组学的多任务深度学习框架，用于四种视网膜疾病的自动分类	首次将基于Transformer的分割模型与影像组学特征相结合用于多类别视网膜疾病分类	研究仅包含来自八个医疗中心的数据，需要更多外部验证	开发稳健的自动化视网膜疾病分类系统	糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、视乳头水肿和正常眼底	计算机视觉	视网膜疾病	影像组学分析	U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3+, HRNet, Swin-Unet, XGBoost, CatBoost, Random Forest, Ensemble	眼底图像	2,165名患者来自八个医疗中心，外部测试集769名患者	PyRadiomics, Mahotas	U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3+, HRNet, Swin-Unet	准确率, AUC, 召回率, ROC分析, Dice相似系数	NA
7842	2025-10-06	Comparative multi-task deep learning models for protein-nucleic acid interaction prediction: Unveiling the superior efficacy of the PNI-MAMBA architecture 2025-Sep-04, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.147419 PMID:40914361	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多任务学习框架，用于预测蛋白质-核酸相互作用	引入了新颖的结合位点注意力机制以捕捉关键结合位点信息，并开发了基于Mamba网络架构的PNI-MAMBA模型系列	NA	准确预测蛋白质-核酸相互作用并识别结合位点	蛋白质-核酸相互作用	机器学习	NA	深度学习	多任务学习框架	DNA和RNA数据集	NA	NA	FCN, Transformer, Mamba	准确率, 鲁棒性	NA
7843	2025-10-06	PreRBP: Interpretable Deep Learning for RNA-Protein Binding Site Prediction with Attention Mechanism 2025-Sep-04, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.115968 PMID:40914406	研究论文	本研究开发了名为PreRBP的可解释深度学习模型，用于预测RNA-蛋白质结合位点	结合了RNA序列和二级结构特征，采用注意力机制提高模型可解释性，并应用四种欠采样算法处理类别不平衡问题	仅使用27个公开数据集，模型输入特征可能仍有改进空间	开发更准确的RNA-蛋白质结合位点预测方法	RNA-蛋白质结合位点	生物信息学	NA	RNA二级结构分析，高阶编码方法	CNN, BiLSTM	RNA序列数据，结构数据	27个RNA-蛋白质结合位点公开数据集	NA	卷积神经网络，双向长短时记忆网络	AUC	NA
7844	2025-10-06	Soft Bioelectronic Interfaces for Continuous Peripheral Neural Signal Recording and Robust Cross-Subject Decoding 2025-Sep, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202414732 PMID:40433949	研究论文	本研究开发了软性生物电子接口用于连续记录外周神经信号，并建立了跨被试的稳健解码模型	采用低阻抗软性导电聚合物电极实现与神经组织的稳定接触，结合手工特征和深度学习特征并引入参数共享与适应训练策略	目前仅在清醒动物中进行验证，尚未在人类被试中测试	提升外周神经信号解码的准确性以促进神经科学研究、神经疾病治疗和人机接口开发	外周神经组织和神经生理信号	生物医学工程	神经系统疾病	神经信号记录技术	神经网络	神经电生理信号	动物实验样本	NA	NA	泛化能力	NA
7845	2025-10-06	Protein Spatial Structure Meets Artificial Intelligence: Revolutionizing Drug Synergy-Antagonism in Precision Medicine 2025-Sep, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507764 PMID:40775740	综述	系统探讨蛋白质三维空间结构与人工智能技术相结合在药物协同-拮抗作用预测中的最新研究进展与应用前景	整合蛋白质空间结构与人工智能技术预测药物协同-拮抗作用，为精准医疗提供新方法	NA	评估蛋白质位点可药性及预测药物协同-拮抗作用	蛋白质三维空间结构、药物相互作用、多靶点药物	机器学习	癌症、传染病、代谢疾病	分子对接技术	机器学习、深度学习	多源生物数据	NA	NA	NA	NA	NA
7846	2025-10-06	Automated Honey Bee Subspecies Identification Using Advanced Wing Venation Analysis and Adaptive Hierarchical Clustering 2025-Sep, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.72101 PMID:40909012	研究论文	提出一种结合自适应图像处理和拓扑感知聚类的计算框架，用于实现可扩展、无标签的蜜蜂亚种识别	整合自适应图像处理与拓扑感知聚类，无需预定义标签即可动态推断亚种聚类，能够有效识别杂交种群和表型中间体	未明确说明在极端噪声条件下的性能表现，且对图像质量有一定依赖	开发可扩展的蜜蜂亚种自动识别方法以支持生物多样性保护和授粉韧性	蜜蜂翅膀脉序图像	计算机视觉	NA	翅膀脉序分析	自适应层次聚类(AHC)	图像	26,481张翅膀图像	NA	NA	轮廓系数, 分类准确率	NA
7847	2025-10-06	stImage: a versatile framework for optimizing spatial transcriptomic analysis through customizable deep histology and location informed integration 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf429 PMID:40905789	研究论文	介绍stImage这一开源R包，通过可定制的深度组织学和位置信息整合优化空间转录组分析	首个在统一框架中完全协同基因表达、组织学特征和精确空间坐标的方法，提供54种整合策略	NA	开发一个全面灵活的空间转录组分析框架	空间转录组数据	生物信息学	NA	空间转录组学	深度学习	基因表达数据、组织学图像、空间坐标	NA	R	NA	诊断图	NA
7848	2025-10-06	A dedicated deep learning workflow for automatic Fasciola hepatica and Calicophoron daubneyi egg detection using the Kubic FLOTAC microscope 2025-Aug-27, International journal for parasitology IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.ijpara.2025.08.007 PMID:40882888	研究论文	开发基于Kubic FLOTAC显微镜的深度学习工作流，用于自动检测肝片形吸虫和道氏杯殖吸虫虫卵	结合FLOTAC技术的高灵敏度与人工智能预测模型，通过额外处理步骤和鲁棒检测模型优化两种寄生虫虫卵的区分能力	NA	改进寄生虫虫卵的粪便显微镜检查诊断方法	肝片形吸虫和道氏杯殖吸虫的虫卵	计算机视觉	寄生虫病	FLOTAC/Mini-FLOTAC技术，数字显微镜成像	深度学习模型	显微镜图像	使用两种方案的数据集：虫卵加标样本和自然感染样本，以及经光学显微镜验证的现场样本数据集	NA	NA	平均绝对误差	集成AI服务器
7849	2025-10-06	Effective SMOTE boost with deep learning for IDC identification in whole-slide images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329078 PMID:40901930	研究论文	提出一种基于SMOTE的卷积神经网络方法用于全切片图像中浸润性导管癌的识别	将SMOTE数据增强技术与CNN结合，提出SMO_CNN模型，在IDC识别任务中表现优于传统CNN、VGG19和ResNet50模型	样本量相对较小（162个病例），未提及外部验证结果	开发有效的深度学习方法用于乳腺癌组织病理学图像分析	浸润性导管癌（IDC）组织区域	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像	CNN	全切片图像	162名IDC患者的组织切片图像（训练集113张，测试集49张）	NA	SMO_CNN, CNN, VGG19, ResNet50	准确率	NA
7850	2025-10-06	Multilayered SDN security with MAC authentication and GAN-based intrusion detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331470 PMID:40906752	研究论文	提出一种结合MAC认证和GAN入侵检测的多层SDN安全系统	首次将四Q曲线认证系统与双判别器条件生成对抗网络相结合用于SDN入侵检测，并采用羊群优化算法优化模型性能	未提及系统在更大规模网络环境中的测试结果和实时性能表现	提高软件定义网络的安全性，降低入侵检测的误报率	SDN网络中的网络数据包和恶意节点	网络安全	NA	椭圆曲线密码学，入侵检测技术	GAN, GSOM	网络数据包	NA	NA	DDcGAN, GSOM	准确率，精确率，F1分数，敏感度，误报率，功耗，网络吞吐量	NA
7851	2025-10-06	Deep Learning-Based Detection of Arrhythmia Using ECG Signals - A Comprehensive Review 2025, Vascular health and risk management IF:2.6Q2 DOI:10.2147/VHRM.S508620 PMID:40909176	综述	本文系统综述了基于深度学习的ECG信号心律失常检测方法的研究进展	对30篇文献进行结构化分析，全面评估深度学习在心律失常检测中的最新进展和混合架构应用	存在数据集异质性、模型可解释性不足和实时实施等关键问题	研究深度学习在心电图心律失常检测中的应用	心律失常检测相关研究文献	机器学习	心血管疾病	ECG信号处理	CNN, RNN	ECG信号	30篇研究论文	NA	卷积神经网络，混合架构(CNN+RNN)	准确率，F1分数	NA
7852	2025-10-06	Quantitative video analysis of head acceleration events: a review 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1658222 PMID:40909217	综述	本文综述了基于视频分析量化头部加速事件的当前研究进展	系统整合了传统视频测量方法与新兴计算机视觉和深度学习技术，探讨视频在头部加速事件量化分析中的潜力	当前视频方法在可扩展性、准确性和生物力学洞察力方面仍存在局限	评估视频分析在体育运动中头部加速事件量化测量的应用价值	体育运动中发生的头部加速事件	计算机视觉	神经退行性疾病	视频测量技术	深度学习	视频	NA	NA	NA	NA	NA
7853	2025-10-06	A novel MRI-based deep learning-radiomics framework for evaluating cerebrospinal fluid signal in central nervous system infection 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1659653 PMID:40909443	研究论文	提出一种结合手工放射组学特征和深度学习的MRI框架，用于评估中枢神经系统感染患者的脑脊液信号变化	首次将手工放射组学特征与深度学习特征融合，开发混合模型用于中枢神经系统感染的脑脊液信号评估	样本量较小（52例患者），单中心回顾性研究，需要在多中心进行验证	开发非侵入性方法替代腰椎穿刺，用于中枢神经系统感染的诊断	急性中枢神经系统感染患者和正常神经学表现的对照受试者	数字病理	中枢神经系统感染	磁共振成像	深度学习, 放射组学	医学影像	52例急性中枢神经系统感染患者和52例对照受试者	NA	DenseASPP-RadFusion, MobileASPP-RadFusion, DenseNet-201, MobileNet-V3Large	准确率, 精确率, F1分数	NA
7854	2025-10-06	A review of plant leaf disease identification by deep learning algorithms 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1637241 PMID:40909895	综述	本文综述了基于深度学习算法的植物叶片病害识别方法的研究进展与应用	整合多国植物叶片病害数据集，系统评述不同深度学习网络在病害识别中的应用，并提出解决光照条件、病害相似性等挑战的研究方向	未提出新的算法模型，主要基于现有研究进行系统性综述	推动植物叶片病害识别领域的发展，为未来研究提供理论基础	植物叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	深度学习网络	叶片图像	多国数据集（未指定具体数量）	NA	多种深度学习网络架构	NA	NA
7855	2025-10-06	YOLOv11-GSF: an optimized deep learning model for strawberry ripeness detection in agriculture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1584669 PMID:40909907	研究论文	提出一种基于YOLOv11优化的草莓成熟度实时检测算法YOLOv11-GSF	引入Ghost卷积生成丰富特征图、C3K2-SG模块结合自移动点卷积和卷积门控线性单元、F-PIoUv2损失函数加速模型收敛	NA	解决复杂温室环境中草莓成熟度检测的效率和精度问题	草莓果实	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11-GSF	平均精度,准确率,召回率	NA
7856	2025-10-06	Diagnosis methods for pancreatic cancer with the technique of deep learning: a review and a meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1597969 PMID:40909977	综述与荟萃分析	本文系统综述了深度学习技术在胰腺癌诊断中的应用方法，并通过荟萃分析评估其诊断性能	首次结合系统综述与荟萃分析方法全面评估深度学习在胰腺癌早期诊断中的性能表现，并探索非影像学诊断方法的潜力	仅纳入7篇文献进行荟萃分析，样本量有限；主要基于过去5年的研究，可能存在发表偏倚	总结深度学习技术在胰腺癌诊断中的应用现状并展望未来发展方向	胰腺导管腺癌（PDAC）患者	医学影像分析，机器学习	胰腺癌	深度学习，内镜超声（EUS），增强计算机断层扫描（CE-CT），尿液标志物分析	深度学习算法	医学影像数据，尿液标志物数据，疾病轨迹数据	基于7项研究的汇总分析	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性，AUC，阳性似然比，阴性似然比	使用StataMP 17进行统计分析
7857	2025-10-06	Novel deep learning for multi-class classification of Alzheimer's in disability using MRI datasets 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1567219 PMID:40910023	研究论文	提出一种基于迁移学习和融合架构的深度学习模型，用于MRI数据的阿尔茨海默病多分类	提出融合Inception和ResNet架构的'IncepRes'模型，并采用改进的ResNet152V2作为特征提取器	仅使用公开数据集，未提及临床验证和实际部署效果	实现阿尔茨海默病不同严重程度的精确多分类	阿尔茨海默病患者MRI扫描数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI扫描	CNN, 迁移学习	医学影像	三个数据集：ADNI、OASIS及合并数据集，包含四种类别：中度痴呆、轻度痴呆、极轻度痴呆、非痴呆	TensorFlow, Keras	ResNet152V2, VGG16, InceptionV3, MobileNet, IncepRes	准确率	NA
7858	2025-10-06	Enhanced bi-branch deep learning network for in vivo hyperspectral imaging recognition of organs and tissues 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126815 PMID:40845607	研究论文	开发了一种增强型双分支深度学习网络，用于活体高光谱成像中器官和组织的识别	结合图卷积网络(GCN)和Transformer的双分支架构，通过特征增强模块提升模型性能，能够同时提取局部区域信息和长程边界依赖关系	NA	提高活体高光谱成像中器官和组织结构的识别精度	猪器官数据集和斑马鱼活体器官组织	计算机视觉	NA	高光谱成像，漫反射近红外光谱	GCN, Transformer	高光谱图像	公共猪数据集和斑马鱼活体测量数据	NA	双分支网络，图卷积网络，Transformer	精度	NA
7859	2025-10-06	Detection of aging-induced vascular remodeling based on Raman imaging and deep learning 2026-Jan-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126832 PMID:40848497	研究论文	本研究结合拉曼成像和深度学习技术检测小鼠主动脉的老化诱导血管重塑	首次使用拉曼成像同时分析主动脉组织中五种成分的含量和分布变化，并结合深度学习实现年轻与老化组织的准确区分	研究仅基于小鼠主动脉组织，尚未在人类样本中验证	开发早期检测血管老化的无标记成像方法	小鼠主动脉组织切片	医学影像分析	血管老化相关疾病	拉曼成像，代谢组学，MCR-ALS分析	深度学习	拉曼光谱图像	未明确说明样本数量的小鼠主动脉组织	NA	NA	AUC	NA
7860	2025-10-06	A novel colorimetric detection based on bifunctionalized gold nanoparticle combined with machine learning and deep learning models to identify microbial transglutaminase in foods 2026-Jan-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128533 PMID:40602019	研究论文	开发了一种结合双功能化金纳米颗粒与机器学习/深度学习的比色检测方法，用于食品中微生物转谷氨酰胺酶的识别与预测	首次将双功能化金纳米颗粒的比色检测与机器学习和深度学习模型相结合，用于检测食品中的微生物转谷氨酰胺酶活性	NA	开发高效检测食品中微生物转谷氨酰胺酶活性的方法	食品中的微生物转谷氨酰胺酶	机器学习	NA	比色检测、金纳米颗粒技术	决策树,随机森林,多层感知器	吸光度数据	648个mTG浓度-吸光度数据点，来自6种不同食品类型	NA	多层感知器	准确率	NA