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
881	2025-10-05	Graph neural network and diffusion model for modeling RNA interatomic interactions 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf515 PMID:40971857	研究论文	本研究探索使用图神经网络和扩散模型来学习RNA原子间相互作用并预测RNA三维结构	首次将图神经网络和去噪扩散概率模型结合用于RNA结构预测，采用粗粒度的五原子表示法建模RNA	方法在合成或新型RNA家族上的性能可能下降，仅在小RNA子结构数据集上评估	开发准确的计算机RNA结构预测工具	RNA分子及其三维结构	机器学习	NA	图神经网络，扩散模型	GNN, DDPM	RNA结构数据	训练集包含rRNA和tRNA结构，测试集包含其他RNA家族描述符	PyTorch	图神经网络，去噪扩散概率模型	结构预测准确性，用户定义约束遵循度	NA
882	2025-10-05	Longitudinal methods for Alzheimer's cognitive status prediction with deep learning 2025-Sep, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70488 PMID:40994414	研究论文	开发了一种基于深度学习的纵向方法，用于预测3-10年内的阿尔茨海默病认知状态	提出了两种新的建模技术：分离标准化基线特征与基线偏差的方法，以及基于线性注意力的新型插补方法	3-10年遗忘型轻度认知障碍的预测仍然具有挑战性	开发新的机器学习技术来扩展认知状态的长期预测时间范围	阿尔茨海默病和遗忘型轻度认知障碍患者	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	神经心理学数据、患者病史数据	NA	NA	基于线性注意力的架构	1vA准确率	NA
883	2025-10-05	Fast-RF-Shimming: Accelerate RF shimming in 7T MRI using deep learning 2025-Sep, Meta-radiology DOI:10.1016/j.metrad.2025.100166 PMID:40995422	研究论文	提出一种基于深度学习的快速RF匀场方法Fast-RF-Shimming，用于加速7T MRI中的射频匀场过程	提出整体学习框架，相比传统MLS方法实现5000倍加速，结合随机初始化Adam优化器、ResNet映射和非均匀场检测器	未明确说明训练数据量、计算资源需求和模型泛化能力	解决超高场MRI中射频场不均匀性问题，提高图像质量	7T MRI系统中的射频匀场过程	医学影像分析	NA	MRI，射频匀场	深度学习，ResNet	多通道B1场数据	NA	NA	ResNet	处理速度，预测精度	NA
884	2025-10-05	Artificial intelligence applications in refractive error management: A systematic review and meta-analysis 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000904 PMID:40997051	系统评价与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了人工智能在屈光不正管理中的应用效果	首次对AI在屈光不正诊断、检测、预测、进展和治疗中的临床应用进行全面系统评价和定量荟萃分析	仅纳入英文文献，研究间异质性可能影响结果，部分治疗研究性能指标变异较大	评估人工智能技术在屈光不正管理中的有效性和应用价值	屈光不正相关临床研究	医疗人工智能	屈光不正	深度学习，机器学习	深度学习，机器学习	临床数据，医学影像	45项研究纳入系统评价，19项研究纳入荟萃分析	R软件(版本4.5.0)	NA	灵敏度，特异度，诊断比值比，SROC曲线下面积，AUC，R²，平均绝对误差	NA
885	2025-10-05	Nanopore-Aware Embedded Detection for Mobile DNA Sequencing: A Viterbi-HMM Design Versus Deep Learning Approaches 2025-Sep-01, Biosensors DOI:10.3390/bios15090569 PMID:41002309	研究论文	提出了一种基于Viterbi-HMM的嵌入式DNA序列检测框架，用于解决移动纳米孔DNA测序中的能耗问题	将Viterbi-HMM算法与定制64位RISC-V核心集成，相比深度学习方案在嵌入式平台上实现显著能效提升	未明确说明模型在复杂基因组区域或高错误率情况下的性能表现	开发适用于移动DNA测序的低功耗嵌入式检测系统	纳米孔DNA测序信号	生物信息学	NA	纳米孔DNA测序	HMM	生物传感信号	NA	NA	Viterbi-HMM	能效比, 推理准确率, 吞吐量	Virtex-7 FPGA, 定制64位RISC-V核心
886	2025-10-05	Deep Learning-Enhanced Nanozyme-Based Biosensors for Next-Generation Medical Diagnostics 2025-Sep-01, Biosensors DOI:10.3390/bios15090571 PMID:41002311	综述	探讨深度学习与纳米酶生物传感融合在下一代医疗诊断中的变革性策略	首次系统阐述深度学习架构如何增强纳米酶设计、功能优化和预测建模，揭示双原子活性位点等催化机制	缺乏标准化生物医学数据集，模型在不同人群中的鲁棒性需提升，AI增强纳米酶系统的临床转化存在挑战	推动智能生物传感技术和精准医疗诊断发展	纳米酶生物传感器、疾病生物标志物、医疗影像、即时诊断设备	机器学习	NA	纳米酶生物传感	深度学习	生物传感信号、医疗影像	NA	NA	NA	NA	NA
887	2025-10-05	AI-Enhanced Electrochemical Sensing Systems: A Paradigm Shift for Intelligent Food Safety Monitoring 2025-Aug-28, Biosensors DOI:10.3390/bios15090565 PMID:41002305	综述	探讨人工智能在电化学生物传感系统中的应用及其对食品安全监测的变革性影响	系统综述AI与电化学传感的跨学科融合，重点关注机器学习与深度学习在传感器设计、材料优化和信号处理中的创新应用	数据质量不足、模型泛化能力有限、算法可解释性待提升	构建支持可扩展食品安全监测的智能生物传感系统	食源性病原体（如大肠杆菌、沙门氏菌、李斯特菌）	机器学习	食源性疾病	电化学传感技术	机器学习, 深度学习	电化学信号数据	NA	NA	NA	灵敏度, 多重检测能力	NA
888	2025-10-05	Test-Time Augmentation for Cross-Domain Leukocyte Classification via OOD Filtering and Self-Ensembling 2025-Aug-28, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090295 PMID:41003346	研究论文	提出一种通过OOD过滤和自集成的方法改进测试时增强在跨域白细胞分类中的性能	引入OOD样本过滤机制和基于距离的加权策略，结合轻量级自集成方法提升跨域鲁棒性	未明确说明方法在极端域偏移情况下的性能边界	解决医学图像分析中的域偏移问题，提升白细胞分类的跨域泛化能力	白细胞图像数据	计算机视觉	血液疾病	深度学习	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	分类准确率	NA
889	2025-10-05	Colorectal Polyp Segmentation Based on Deep Learning Methods: A Systematic Review 2025-Aug-27, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090293 PMID:41003344	系统综述	本文系统综述了基于深度学习的结直肠息肉分割方法	首次系统分析了2018-2024年间146篇息肉分割论文，全面评估了44个模型的性能，并涵盖了Mamba方法和视频息肉分割技术	仅涵盖2018-2024年间的文献，可能遗漏早期重要研究	系统整理和评估结直肠息肉分割领域的研究进展和方法	结直肠息肉分割的深度学习方法和相关数据集	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	NA	图像, 视频	基于146篇论文的分析	NA	NA	分割性能指标, 实时分析能力	NA
890	2025-10-05	A Flexible Multi-Channel Deep Network Leveraging Texture and Spatial Features for Diagnosing New COVID-19 Variants in Lung CT Scans 2025-Aug-27, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090099 PMID:41003482	研究论文	提出一种基于双通道CNN的深度学习方法，利用纹理和空间特征从肺部CT扫描中诊断新型COVID-19变异株	采用动态学习纹理模式的双通道CNN架构，无需依赖预定义特征，通过改进的LBP技术提取矩阵形式纹理数据	NA	开发自动诊断COVID-19变异株的深度学习方法	COVID-19变异株的肺部CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	肺部计算机断层扫描(CT)	CNN	医学图像	两个基准数据集：COVID-349和Italian COVID-Set	NA	双通道卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
891	2025-10-05	Optimising personalised antibiotic treatment for methicillin-resistant Staphylococcus aureus bloodstream infections in ICU patients using a deep learning-based causal inference approach 2025-Aug-27, Journal of global antimicrobial resistance IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.jgar.2025.08.012 PMID:40882869	研究论文	本研究使用基于深度学习的因果推断方法评估三种抗生素对ICU患者MRSA血流感染的治疗效果	首次将深度学习因果推断模型应用于ICU患者MRSA血流感染的个性化抗生素治疗决策	样本量相对有限（270例患者），仅使用MIMIC数据库数据	评估万古霉素、达托霉素和利奈唑胺对MRSA血流感染患者住院死亡率的影响	ICU中MRSA血流感染患者	机器学习	血流感染	深度学习因果推断	深度学习模型	临床数据	270例ICU患者	NA	NA	平均处理效应，P值	NA
892	2025-10-05	Directional Lighting-Based Deep Learning Models for Crack and Spalling Classification 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090288 PMID:41003339	研究论文	提出两种基于定向照明的深度学习算法用于混凝土裂缝和剥落分类	首次使用定向照明而非均匀漫射照明来分类混凝土缺陷，提出融合神经网络和多通道神经网络两种新方法	未明确说明样本数量和具体计算资源需求	改进低光环境下混凝土结构的自动检测能力	混凝土结构的裂缝和剥落缺陷	计算机视觉	NA	定向照明技术	深度学习模型	图像	NA	NA	融合神经网络, 多通道神经网络	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
893	2025-10-05	Solar Panel Surface Defect and Dust Detection: Deep Learning Approach 2025-Aug-25, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090287 PMID:41003338	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化太阳能电池板表面缺陷检测系统	采用YOLOv11模型结合计算机视觉技术，构建了包含五种异常类别的检测系统，并集成到实时监控仪表板中	NA	提高太阳能电池板维护效率，实现自动化缺陷检测	太阳能电池板表面缺陷和灰尘	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	YOLO	图像	8973张图像	NA	YOLOv11	mAP@0.5, 准确率, 召回率, F1分数	边缘设备
894	2025-10-05	Performance of a Deep Learning Reconstruction Method on Clinical Chest-Abdomen-Pelvis Scans from a Dual-Layer Detector CT System 2025-Aug-25, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11090094 PMID:41003477	研究论文	比较深度学习重建方法与现有方法在软组织CT图像重建中的性能和鲁棒性	首次在双层探测器CT系统上评估深度学习重建方法，并与传统滤波反投影和迭代模型重建进行系统比较	样本量相对较小（99例扫描），其中1例因恶病质被排除，可能影响统计功效	评估深度学习重建方法在临床胸腹盆CT扫描中的性能	临床胸腹盆CT扫描图像	医学影像	NA	CT扫描	深度学习重建	CT图像	99例胸腹盆CT扫描（最终分析98例）	NA	NA	衰减稳定性，图像噪声水平，Likert量表评分	NA
895	2025-10-05	An Enhanced MIBKA-CNN-BiLSTM Model for Fake Information Detection 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090562 PMID:41002796	研究论文	提出一种名为MIBKA-CNN-BiLSTM的混合检测模型，用于虚假信息检测	通过三策略增强的黑鸢优化算法(MIBKA)和优化的双通道深度学习架构，显著提升检测精度和效率	NA	提高虚假信息检测的准确性和效率	社交媒体平台上的虚假信息	自然语言处理	NA	NA	CNN, BiLSTM	文本	自建数据集和Weibo21数据集	NA	CNN-BiLSTM双通道特征提取网络	准确率, F1-score	NA
896	2025-10-05	Mobile Mental Health Screening in EmotiZen via the Novel Brain-Inspired MCoG-LDPSNet 2025-Aug-23, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10090563 PMID:41002797	研究论文	本研究提出了一种名为MCoG-LDPSNet的脑启发模型，用于移动心理健康筛查，通过新型激活函数解决类别不平衡问题	提出结合双正交编码通路与新型损失驱动参数化Swish激活函数的脑启发模型，通过可学习β参数实现神经生物学启发的自适应增益机制	NA	开发能够处理严重类别不平衡的移动心理健康筛查解决方案	焦虑和抑郁患者	自然语言处理	心理健康疾病	深度学习	MCoG-LDPSNet	文本数据	NA	NA	MCoG-LDPSNet	AUROC, G-mean	NA
897	2025-10-05	An integrative assay for measuring social aversion and motivation in freely behaving mice 2025-Aug-18, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101108 PMID:40680732	研究论文	开发了一种名为SAUSI的行为测试方法，用于综合评估自由行为小鼠的社会厌恶和动机	整合了社会动机、犹豫和自由互动元素，能够对社会厌恶进行多重评估	NA	开发评估社会厌恶的行为工具并研究其神经机制	小鼠	行为神经科学	精神健康障碍	行为测试，深度学习	深度学习模型	行为数据	NA	NA	NA	NA	NA
898	2025-10-05	Performance Degradation between Development and Deployment of a Predictive Model for Central Line-Associated Bloodstream Infections in Hospitalized Children 2025-Aug, Applied clinical informatics IF:2.1Q4 DOI:10.1055/a-2605-1847 PMID:40355126	研究论文	本研究探讨儿科中心静脉导管相关血流感染预测模型从开发到临床部署过程中的性能退化问题	创建了新型数据基础设施来处理实时和历史数据，并系统分析了预测模型从开发到部署性能下降的根本原因	模型在部署后性能显著下降（AUROC从0.97降至<0.60），存在训练/服务偏差、特征泄漏和过拟合等问题	前瞻性实施儿科CLABSI预测模型并在临床实践中实现足够的性能	住院儿童中心静脉导管相关血流感染	机器学习	血流感染	深度学习	深度学习模型	临床特征数据	NA	NA	NA	AUROC	NA
899	2025-10-05	Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation 2025-Aug, IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE) : [proceedings]. IEEE Conference on Automation Science and Engineering DOI:10.1109/case58245.2025.11163942 PMID:41000371	研究论文	开发了一种集成深度学习和实时视网膜运动补偿的自主机器人视网膜下注射系统	首次将LSTM神经网络用于预测视网膜内界膜运动，并开发了实时配准框架和动态比例速度控制策略	仅在模拟和猪眼实验中验证，尚未进行人体临床试验	提高视网膜下注射手术的安全性和精确性	视网膜疾病患者（特别是遗传性视网膜疾病和年龄相关性黄斑变性患者）	计算机视觉, 机器人技术	视网膜疾病	术中光学相干断层扫描成像	LSTM	医学影像序列	猪眼实验	NA	LSTM	平均跟踪误差	NA
900	2025-10-05	A vision transformer approach for fully automated and scalable dementia screening using clock drawing test images 2025 Jul-Sep, Alzheimer's & dementia (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1002/dad2.70171 PMID:41001422	研究论文	开发了一种基于视觉变换器的全自动痴呆筛查系统，通过分析手绘时钟测试图像实现痴呆预测	首次将视觉变换器应用于时钟绘图测试的自动化分析，结合卷积神经网络预处理技术处理图像质量问题	模型在独立测试集上的平衡准确率为76.5%，仍有提升空间	开发全自动、可扩展的痴呆筛查系统，解决传统时钟绘图测试需要专业评分员和缺乏标准化标准的问题	痴呆患者和正常认知受试者	计算机视觉	痴呆症	时钟绘图测试图像分析	Vision Transformer, CNN	图像	训练集54,027个样本，测试集862个患者（522例痴呆，340例正常认知）	NA	Vision Transformer, MiniVGG, MobileNetV2, 变分自编码器	平衡准确率	NA