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
861	2025-06-02	YOLOv8-G2F: A portable gesture recognition optimization algorithm 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107469 PMID:40245489	research paper	本文提出了一种名为YOLOv8-G2F的轻量级手势识别优化算法，基于YOLOv8进行改进，旨在降低硬件成本并提升应用场景	引入了改进的轻量级模块替代传统卷积模块，并采用线性变换、分组卷积和深度可分离卷积来简化网络结构，同时使用模型剪枝进一步减小模型尺寸并提高准确率	未明确提及具体限制，但可能受限于轻量级网络在复杂场景下的识别能力	开发一种轻量级高精度的手势识别算法，以满足端到端手势识别应用的需求	手势识别（HGR）	computer vision	NA	深度学习、模型剪枝	YOLOv8-G2F（基于YOLOv8改进）	video	nus-ii手势数据集
862	2025-06-02	PILOT: Deep Siamese network with hybrid attention improves prediction of mutation impact on protein stability 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107476 PMID:40252373	研究论文	提出了一种名为PILOT的新型深度学习框架，通过Siamese网络和混合注意力机制改进蛋白质稳定性突变影响（ΔΔG）的预测	利用多种注意力模块有效提取氨基酸、原子和蛋白质序列的表征，实现残基和原子层面结构信息的深度融合，以及结构和序列表征的无缝整合	NA	改进蛋白质稳定性突变影响的预测，以促进蛋白质工程研究和疾病相关突变的分子机制理解	蛋白质稳定性突变影响（ΔΔG）	机器学习	NA	深度学习	Siamese网络	蛋白质序列和结构数据	NA
863	2025-06-02	Broad learning system based on fractional order optimization 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107468 PMID:40273541	research paper	本文提出了一种基于分数阶优化的广度学习系统（FOBLS），以增强数据处理能力	创新性地将分数阶优化引入广度学习系统，利用分数阶微分方程的长期记忆特性优化权重	未明确提及具体局限性	提升广度学习系统（BLS）的数据处理能力	广度学习系统（BLS）及其优化方法	machine learning	NA	分数阶微分方程优化	BLS, FOBLS	NA	NA
864	2025-06-02	Adaptive token selection for scalable point cloud transformers 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107477 PMID:40273540	research paper	提出了一种名为AdaPT的自适应点云Transformer模型，通过动态减少推理过程中的token数量，实现了大规模点云的高效处理	引入了自适应token选择机制和预算机制，无需重新训练或微调即可灵活调整模型的计算成本	未提及模型在极端大规模点云或实时应用中的性能表现	解决点云Transformer模型在处理大规模点云时的可扩展性问题	点云数据	computer vision	NA	Transformer	AdaPT (Adaptive Point Cloud Transformer)	3D point cloud	NA
865	2025-06-02	Artificial intelligence automated solution for hazard annotation and eye tracking in a simulated environment 2025-Aug, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108075 PMID:40339543	研究论文	本文提出了一种基于AI的自动化解决方案，用于在模拟环境中进行危险标注和眼动追踪	扩展了先前仅进行危险检测的系统，整合了危险标注和眼动追踪数据，提供了对驾驶行为的统一详细视图	未提及具体的技术性能指标或验证结果	自动化驾驶模拟实验中的数据处理任务，提高研究效率	驾驶模拟器生成的原始数据	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型（未明确说明具体类型）	视频（眼动追踪）、传感器数据	未明确说明样本数量
866	2025-06-02	Enhancing motor imagery EEG classification with a Riemannian geometry-based spatial filtering (RSF) method 2025-Aug, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107511 PMID:40294568	研究论文	本文介绍了一种基于黎曼几何的空间滤波方法（RSF），用于提高运动想象（MI）脑电图（EEG）信号的分类准确性	提出了一种新的RSF方法，利用EEG数据的几何特性，最大化不同类别协方差矩阵之间的黎曼距离，从而增强特征的判别能力并保持对噪声的鲁棒性	研究未提及在实际临床环境中的验证情况，可能限制了其在实际应用中的普适性	提高运动想象脑电图信号的分类准确性，以增强脑机接口（BCI）系统的性能	运动想象（MI）脑电图（EEG）信号	脑机接口	NA	黎曼几何	RSF, CSP-LDA, FBCSP, MDM, TSM, EEGNet, sCNN, dCNN, FBCNet, Graph-CSPNet, LMDA-Net	EEG信号	六个公开可用的MI-BCI数据集
867	2025-06-02	The effect of cryopreservation on enamel microcracks - A μCT analysis using a deep learning algorithm 2025-Jun, Cryobiology IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.cryobiol.2025.105207 PMID:39929328	研究论文	本研究通过μCT分析和深度学习算法探讨了冷冻保存对牙釉质微裂纹的影响	首次提出了一种可扩展且精确的方法来量化冷冻保存后牙釉质微裂纹的变化	研究样本量较小，仅包含5颗牙齿	研究冷冻保存对牙釉质微裂纹的影响	牙釉质微裂纹	数字病理学	牙科疾病	μCT分析	U-Net	图像	5颗牙齿
868	2025-06-02	DeepCR: predicting cytokine receptor proteins through pretrained language models and deep learning networks 2025-May-31, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2025.2512448 PMID:40448687	研究论文	本文提出了一种结合预训练语言模型和多窗口卷积神经网络的分类框架，用于快速准确识别细胞因子受体蛋白	首次专门针对细胞因子受体蛋白进行分类研究，结合PLMs和mCNN架构，无需手动特征提取	未提及模型在更广泛蛋白质数据集上的泛化能力	开发高效识别细胞因子受体蛋白的计算方法	细胞因子受体蛋白	计算生物学	自身免疫性疾病	预训练语言模型(ProtTrans, ESM), 多窗口CNN	PLMs+mCNN	蛋白质序列	NA
869	2025-06-02	Relationship between spleen volume and diameter for assessment of response to treatment on CT in patients with hematologic malignancies enrolled in clinical trials 2025-May-31, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05030-7 PMID:40448843	research paper	研究血液恶性肿瘤患者脾脏直径与体积的关系，以确定与治疗反应评估相关的体积阈值	首次提出脾脏体积阈值和百分比变化，与Lugano标准的直径阈值相关性最佳	研究基于特定临床试验数据，可能不适用于所有血液恶性肿瘤患者	评估脾脏体积和直径在血液恶性肿瘤治疗反应中的相关性	382名血液恶性肿瘤患者	digital pathology	hematologic malignancies	deep learning segmentation, random forest model	random forest	CT images	382 patients with hematologic malignancies
870	2025-06-02	Dual-energy CT-based virtual monoenergetic imaging via unsupervised learning 2025-May-31, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01560-y PMID:40448904	研究论文	本研究提出了一种基于无监督学习的双能CT虚拟单能成像方法，以提高图像质量	采用无监督学习方法直接从双能CT图像生成虚拟单能图像，无需高质量标注数据	初步研究结果，样本量未明确说明，且骨骼部分的CT值存在显著差异	提高双能CT虚拟单能成像的图像质量	双能CT图像和虚拟单能图像	医学影像处理	NA	双能CT成像	深度学习模型	医学影像	患者数据（具体数量未说明）
871	2025-06-02	Attention-driven deep learning framework for EEG analysis in ADHD detection 2025-May-31, Applied neuropsychology. Child DOI:10.1080/21622965.2025.2512919 PMID:40449519	research paper	提出一种基于注意力机制的深度学习框架，用于分析EEG信号以检测ADHD	模型整合注意力机制以选择性关注关键EEG特征，提升分类性能	NA	提高ADHD检测的准确性	被诊断为ADHD的儿童及对照组儿童的EEG记录	machine learning	ADHD	EEG	深度学习框架（含注意力机制）	EEG信号	来自IEEE DataPort的EEG记录数据集，包含ADHD儿童和对照组
872	2025-06-02	Subclinical atrial fibrillation prediction based on deep learning and strain analysis using echocardiography 2025-May-31, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03385-z PMID:40450156	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和应变分析的超声心动图自动检测亚临床心房颤动（SCAF）的新框架	首次将深度学习模型应用于心房高频率事件（AHRE）的预测，结合左心房分割和应变特征提取	样本量较小（117例患者），且仅使用单一影像模态（超声心动图）	开发自动检测亚临床心房颤动的工具以改善临床决策	植入心脏电子设备的患者（117例）	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	Transformer	图像	117例患者（80%训练集，20%测试集）
873	2025-06-02	Accelerated proton resonance frequency-based magnetic resonance thermometry by optimized deep learning method 2025-May-31, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17909 PMID:40450352	research paper	本研究通过优化的深度学习方法提升基于质子共振频率的磁共振测温技术的时间分辨率，以支持聚焦超声治疗中的实时监测	提出了一种结合预训练/训练阶段数据增强、知识蒸馏和新型振幅-相位解耦损失函数的深度学习方法，显著提高了MR测温的准确性和效率	在4倍欠采样情况下，评估指标显示准确性降低了约10%	提升动态MR温度图重建的时间分辨率，支持聚焦超声治疗中的实时监测	子宫肌瘤患者的临床数据集以及体模和离体组织加热实验数据	medical imaging	uterine fibroids	proton resonance frequency-based magnetic resonance thermometry	ResUNet	MRI images	phantom and ex vivo tissue heating experiments, clinical dataset from patients with uterine fibroids
874	2025-06-02	Unified estimation of rice canopy leaf area index over multiple periods based on UAV multispectral imagery and deep learning 2025-May-30, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01398-1 PMID:40442795	研究论文	本研究利用无人机多光谱遥感技术和深度学习模型，实现了水稻冠层叶面积指数(LAI)的多时期统一估算	结合无人机多光谱遥感和CNN技术，提出了一种高效准确的水稻LAI多时期估算方法，并通过特征筛选提高了模型精度	未来可进一步探索更多特征提取和变量筛选方法，通过优化模型结构提高精度和稳定性	开发高效准确的水稻生长监测方法	水稻冠层叶面积指数(LAI)	农业遥感	NA	无人机多光谱遥感	MLP, CNN	多光谱图像	NA
875	2025-06-02	DeepUSPS: Deep Learning-Empowered Unconstrained-Structural Protein Sequence Design 2025-May-30, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26847 PMID:40448386	research paper	提出了一种名为DeepUSPS的深度学习模型，用于解决无约束结构蛋白质序列设计中的优化效率低、生成蛋白质与天然蛋白质相似性高及热稳定性差的问题	采用了创新的Inverted Dense Residual Network (IDRNet)解决热稳定性不足问题，构建了Sequence-Pairwise Features Extraction Synthetic Network (SPFESN)降低设计蛋白质的相似性，并引入了Warm Restart AngularGrad (WRA)优化器优化3D Position-Specific Scoring Matrix (3Dpssm)	研究主要基于计算机模拟实验，未涉及实际生物实验验证	提高无约束结构蛋白质序列设计的效率和生成蛋白质的质量	无约束结构蛋白质序列	machine learning	NA	深度学习	IDRNet, SPFESN	蛋白质序列数据	1000个理想化(IDE)蛋白质序列
876	2025-06-02	Intergenerational inequity from hydrological drought in a warming world 2025-May-30, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125988 PMID:40449421	research paper	该研究通过构建干旱模拟模型链，量化了不同世代人群面临的水文干旱风险，揭示了气候变化导致的代际不公平问题	首次构建了混合陆地模型链来量化水文干旱的代际暴露差异，并预测了未来极端干旱事件对年轻世代的严重影响	研究基于SSP5-85情景和有限数量的GCM输出，可能无法涵盖所有气候不确定性	量化气候变化背景下不同世代人群面临的水文干旱风险差异	全球4091个流域和不同出生年份的人群（1960年和2020年出生群体）	气候建模	NA	混合陆地模型链、深度学习方法	深度学习模型	气候模型输出、水文数据	4091个流域的模拟数据
877	2025-06-02	Evaluation of machine learning and deep learning algorithms for fire prediction in Southeast Asia 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00628-9 PMID:40442135	研究论文	评估机器学习和深度学习算法在东南亚火灾预测中的应用	比较了六种不同的ML和DL模型在东南亚火灾预测中的表现，并针对不同地区的时空动态特点推荐了最优模型	未提及模型在其他地区或不同时间尺度上的泛化能力	提高东南亚地区火灾预测的准确性以支持火灾管理决策	东南亚地区的植被火灾	机器学习	NA	VIIRS卫星数据	MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM	卫星图像数据	东南亚多国（文莱、印尼、马来西亚等）的火灾数据
878	2025-06-02	An efficient dual-branch framework via implicit self-texture enhancement for arbitrary-scale histopathology image super-resolution 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02503-z PMID:40442141	research paper	提出了一种基于隐式自纹理增强的双分支框架（ISTE），用于任意尺度病理图像超分辨率	ISTE框架通过特征聚合分支和纹理学习分支，结合两阶段纹理增强策略，有效提升病理图像超分辨率的局部细节和高频纹理细节	未明确提及具体局限性	解决病理图像任意尺度超分辨率问题，提升图像质量以支持下游病理分析任务	病理图像	digital pathology	lung cancer	deep learning-based single-image super-resolution (SISR), implicit neural representation (INR)	dual-branch framework (ISTE)	image	公开数据集（TMA、HistoSR和TCGA肺癌数据集）
879	2025-06-02	A deep learning model for prediction of lysine crotonylation sites by fusing multi-features based on multi-head self-attention mechanism 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04058-5 PMID:40442183	研究论文	提出了一种基于多头自注意力机制的深度学习模型DeepMM-Kcr，用于预测赖氨酸巴豆酰化位点	融合了自然语言处理特征和手工特征，并采用多头自注意力机制进行特征融合，构建了基于CNN、双向GRU和多层感知机的深度学习框架	NA	快速准确地识别赖氨酸巴豆酰化修饰位点，以研究其生物学效应	赖氨酸巴豆酰化位点	机器学习	NA	深度学习	CNN, 双向GRU, 多层感知机	蛋白质序列数据	NA
880	2025-06-02	Evaluating statistical consistency for the ocean component of earth system models using physics informed convolutional autoencoder 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03092-7 PMID:40442217	研究论文	本文提出了一种基于物理信息卷积自编码器（PIConvAE）的深度学习方法O-ESM-DCT，用于评估地球系统模型（ESMs）海洋组分的统计一致性	O-ESM-DCT采用物理信息卷积自编码器模型，在少量模拟数据下实现快速收敛，并通过数据保真度和物理驱动损失作为一致性评估指标	传统深度学习方法在小数据环境下缺乏鲁棒性且难以保证收敛	开发一种高效评估地球系统模型海洋组分统计一致性的方法	地球系统模型（ESMs）的海洋组分	机器学习	NA	深度学习	卷积自编码器（PIConvAE）	模型模拟数据	少量模拟数据