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
9261	2025-10-06	Deep-Learning-Based Integration of Sequence and Structure Information for Efficiently Predicting miRNA-Drug Associations 2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00038 PMID:40380921	研究论文	提出一种整合序列和结构信息的深度学习方法DLST-MDA，用于预测miRNA-药物关联	创新性地使用miRNA和药物的属性信息而非传统的相互作用图信息，通过多尺度CNN和图神经网络整合序列与结构特征	未明确说明模型的计算复杂度或可扩展性限制	开发计算方法来预测miRNA与药物之间的关联关系	microRNAs（miRNAs）和药物分子	机器学习	癌症	深度学习方法	CNN, 图神经网络	序列数据, 分子图结构数据	基于最新数据库构建的基准数据集（具体数量未说明）	NA	多尺度卷积神经网络	与现有先进方法比较的性能表现	NA
9262	2025-10-06	EMOCPD: Efficient Attention-Based Models for Computational Protein Design Using Amino Acid Microenvironment 2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00378 PMID:40418077	研究论文	提出一种基于注意力机制的高效计算蛋白质设计模型EMOCPD，通过分析氨基酸微环境进行蛋白质设计	采用多头注意力机制关注稀疏蛋白质微环境中的重要特征，并使用逆残差结构优化网络架构	模型预测结果受20种氨基酸含量影响，更适用于设计负向氨基酸含量较低的蛋白质	开发高效的计算蛋白质设计方法以提高蛋白质设计的准确性和效率	蛋白质氨基酸序列及其三维原子微环境	计算生物学	NA	蛋白质三维结构分析	注意力机制模型	蛋白质三维结构数据	NA	NA	多头注意力机制, 逆残差结构	热稳定性, 蛋白质表达水平	NA
9263	2025-10-06	GICL: A Cross-Modal Drug Property Prediction Framework Based on Knowledge Enhancement of Large Language Models 2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00895 PMID:40432191	研究论文	提出一种基于大语言模型知识增强的跨模态药物性质预测框架GICL，通过对比学习整合文本和图像表示	首次将大语言模型生成的分子嵌入与分子图像表示通过跨模态对比学习相结合，实现更全面的分子特征理解	未具体说明数据质量问题和结构复杂性的具体解决程度	提升药物性质预测的准确性和可解释性，促进高效药物设计与发现	药物分子	机器学习	NA	跨模态对比学习	大语言模型	SMILES字符串，分子图像	NA	NA	GICL	ADMET任务性能指标	NA
9264	2025-10-06	Femtosecond Laser Treatment of Ti Surfaces: Antibacterial Mechanisms and Deep Learning-Based Surface Recognition 2025-Jun-09, ACS biomaterials science & engineering IF:5.4Q2 DOI:10.1021/acsbiomaterials.5c00155 PMID:40435514	研究论文	本研究通过飞秒激光处理钛表面并开发深度学习模型，探究其抗菌性能和表面识别能力	结合飞秒激光表面改性和深度学习表面识别技术，开发了ResNet50-TL模型用于钛表面结构分类	使用的小规模扫描电镜图像数据集可能限制模型泛化能力	研究钛表面飞秒激光处理对抗菌性能和成骨细胞粘附的影响，并开发表面识别方法	钛基板表面、细菌粘附、成骨细胞粘附	计算机视觉, 材料科学	植入物感染	飞秒激光加工, 扫描电子显微镜, 转录组分析	CNN	图像	小规模钛表面扫描电镜图像数据集	NA	ResNet50	分类准确率, 抗菌效率	NA
9265	2025-10-06	ADC-MambaNet: a lightweight U-shaped architecture with mamba and multi-dimensional priority attention for medical image segmentation 2025-Jun-09, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adde66 PMID:40441168	研究论文	提出一种轻量级U形架构ADC-MambaNet，结合Mamba算法和多维优先级注意力机制用于医学图像分割	提出和谐Mamba-卷积块和多维优先级注意力块，结合深度卷积与Mamba算法解决Transformer计算复杂度问题，并引入平衡归一化交叉熵损失函数	NA	开发轻量级且计算效率高的医学图像分割模型	医学图像分割	计算机视觉	NA	NA	U-Net, Mamba	医学图像	五个公共医学图像数据集：ISIC 2018病变分割、PH2、Data Science Bowl 2018、GlaS和肺部X射线	NA	ADC-MambaNet, U形架构, HMC块, MDPA块	评估分数	资源受限或边缘计算环境
9266	2025-10-06	Decoding the Structure-Activity Relationship of the Dopamine D3 Receptor-Selective Ligands Using Machine and Deep Learning Approaches 2025-Jun-09, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00575 PMID:40442044	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习方法解码多巴胺D3受体选择性配体的构效关系	开发了包含新型超参数优化协议的深度神经网络模型，并首次将多种算法集成到共识指标中以提高预测准确性	数据来源于公开数据库，可能存在数据质量限制；模型主要基于配体结构特征	开发能够预测多巴胺D2和D3受体结合亲和力及D3选择性的定量构效关系模型	多巴胺D2和D3受体选择性配体	机器学习	物质使用障碍	定量构效关系建模	XGBoost,随机森林,深度神经网络	化学结构数据	来自ChEMBL数据库的配体数据	NA	深度神经网络	预测准确性,鲁棒性	NA
9267	2025-06-10	Employment of artificial intelligence for an unbiased evaluation regarding the recovery of right ventricular function after mitral valve transcatheter edge-to-edge repair 2025-Jun-09, European journal of heart failure IF:16.9Q1 DOI:10.1002/ejhf.3705 PMID:40488515	research paper	本研究使用传统超声心动图和人工智能技术评估严重二尖瓣反流患者在接受经导管二尖瓣缘对缘修复术（M-TEER）后右心室功能的恢复情况	首次结合传统超声心动图和深度学习模型评估M-TEER对右心室功能的影响	研究仅基于双中心注册数据，样本量有限，且随访时间较短（3个月）	评估M-TEER对严重二尖瓣反流患者右心室功能恢复的影响	接受M-TEER治疗的严重二尖瓣反流患者	数字病理学	心血管疾病	超声心动图、深度学习	深度学习模型	视频（二维心尖四腔视图超声心动图）	851名患者	NA	NA	NA	NA
9268	2025-06-10	Colloidoscope: detecting dense colloids in 3D with deep learning 2025-Jun-09, Soft matter IF:2.9Q2 DOI:10.1039/d4sm01307g PMID:40488586	研究论文	介绍了一种名为Colloidoscope的深度学习流程，用于通过共聚焦显微镜增强密集胶体悬浮液的3D追踪	采用3D残差U-net架构，利用模拟训练数据集反映多种真实成像条件，特别是在高胶体体积分数和低对比度场景下优于传统检测方法	NA	提升密集胶体悬浮液的3D追踪能力	密集胶体悬浮液	计算机视觉	NA	共聚焦显微镜	3D残差U-net	3D图像	模拟和实验数据集	NA	NA	NA	NA
9269	2025-06-10	From Aphrodite to Algorithm: Assessing the Unassessable 2025-Jun-09, The Journal of craniofacial surgery IF:1.0Q3 DOI:10.1097/SCS.0000000000011542 PMID:40488729	research paper	本文探讨了从神话理想到现代算法量化美的演变历程	研究了从神话到现代算法对美的量化尝试，并揭示了算法评估的局限性	算法评估可能同质化审美标准，忽视种族多样性，并引发不切实际的期望	探讨美是否可以通过科学方法精确评估	美的量化历史和现代算法评估	machine learning	NA	deep learning	CNN	image	SCUT-FBP5500数据集	NA	NA	NA	NA
9270	2025-06-10	Multi-task and multi-scale attention network for lymph node metastasis prediction in esophageal cancer 2025-Jun-09, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03391-1 PMID:40488960	研究论文	本文提出了一种创新的多任务多尺度注意力网络（M ANet），用于精确预测食管癌中的淋巴结转移	提出了一种多任务多尺度注意力网络，通过软扩展节点掩膜区域并利用扩展掩膜聚合图像特征，增强了节点上下文信息，同时采用双分支训练策略，使模型能同时预测转移概率和节点掩膜	研究仅基于自收集的177名患者的数据集，样本量相对较小	提高食管鳞状细胞癌淋巴结转移的准确诊断	食管癌患者的淋巴结	数字病理学	食管癌	深度学习	多任务多尺度注意力网络（M ANet）	医学图像	177名患者，共577个淋巴结	NA	NA	NA	NA
9271	2025-10-06	Deep learning-based applicator selection between Syed and T&O in high-dose-rate brachytherapy for locally advanced cervical cancer: a retrospective study 2025-Jun-06, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/addea5 PMID:40444332	研究论文	开发基于深度学习的施源器选择决策支持工具，用于局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中Syed施源器和T&O施源器的选择	首次将深度学习应用于宫颈癌近距离放疗施源器选择，替代传统依赖医生临床经验的方法	回顾性研究，样本量有限，需要更多数据进一步验证	提高局部晚期宫颈癌高剂量率近距离放疗中施源器选择的准确性和一致性	局部晚期宫颈癌患者	医学影像分析	宫颈癌	高剂量率近距离放疗	3D CNN	3D医学影像数据	184名患者，422次施源器置入	NA	3D卷积-池化-ReLU块	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
9272	2025-06-10	RBPseg: Toward a complete phage tail fiber structure atlas 2025-Jun-06, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adv0870 PMID:40479047	研究论文	本文介绍了一种名为RBPseg的方法，用于研究噬菌体尾部纤维的完整结构	结合单体ESMFold预测和基于结构的域识别方法，将尾部纤维序列分割为可管理的部分，以便用AF2M进行高置信度建模	尾部纤维的完整结构难以通过实验解析，且研究仅覆盖了已知尾部纤维宇宙的24%	研究噬菌体尾部纤维的结构多样性和进化功能	噬菌体尾部纤维	蛋白质结构预测	NA	AlphaFold2-multimer (AF2M), ESMFold, 单颗粒冷冻电子显微镜	ESMFold, AF2M	蛋白质序列和结构数据	67种尾部纤维，包括来自3种噬菌体的5种纤维的冷冻电镜验证	NA	NA	NA	NA
9273	2025-10-06	Exploring deep learning in third-year undergraduate nursing students: a mixed methods study 2025-Jun-05, BMC nursing IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s12912-025-03303-6 PMID:40474169	研究论文	本研究通过混合方法探讨基于CoI框架的展开案例学习对护理本科生深度学习的影响	首次将CoI框架与展开案例学习相结合应用于护理教育，并采用混合研究方法评估干预效果	样本量有限（132名学生），研究时间较短（2023年9月至2024年1月），仅针对单一院校学生	开发基于CoI框架的展开案例学习干预方案，并评估其对护理本科生深度学习的影响	三年级护理本科学生	教育技术	NA	混合研究方法（定量与定性相结合）	NA	问卷调查数据、学业评估成绩、半结构化访谈记录	132名护理本科生（定量研究）+ 12名访谈学生（定性研究）	NA	NA	深度学习评分、学业评估成绩、统计显著性（P值）	NA
9274	2025-10-06	Construction of a deep learning-based predictive model to evaluate the influence of mechanical stretching stimuli on MMP-2 gene expression levels in fibroblasts 2025-Jun-05, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01399-0 PMID:40474209	研究论文	构建基于深度学习的预测模型，评估机械拉伸刺激对成纤维细胞MMP-2基因表达水平的影响	首次开发基于反向传播神经网络的人工智能预测框架，解析机械拉伸对MMP-2基因表达的调控机制	模型基于有限数据集开发，需要进一步实验验证其临床适用性	研究机械拉伸刺激对MMP-2基因表达的调控机制，为慢性难愈性伤口治疗提供新策略	成纤维细胞	机器学习	慢性难愈性伤口	RT-PCR，机械拉伸刺激	反向传播神经网络	基因表达数据	336个MMP-2基因表达数据点	NA	反向传播神经网络	R2, RMSE, MAE	NA
9275	2025-10-06	A hybrid steganography framework using DCT and GAN for secure data communication in the big data era 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01054-7 PMID:40467689	研究论文	提出一种结合离散余弦变换和生成对抗网络的混合隐写框架，用于大数据时代的安全数据通信	将传统DCT变换与深度学习GAN算法相结合，在空间域和频域同时利用深度学习技术，提供更灵活有效的隐写解决方案	NA	开发安全数据通信的隐写技术，确保数据传输的安全性	数字图像和敏感信息的安全隐藏与传输	计算机视觉	NA	离散余弦变换，生成对抗网络	GAN	图像	NA	NA	Xu Net, SR Net	均方误差，峰值信噪比，结构相似性指数，均方根误差，重建准确率	NA
9276	2025-10-06	Advancing prenatal healthcare by explainable AI enhanced fetal ultrasound image segmentation using U-Net++ with attention mechanisms 2025-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04631-y PMID:40467763	研究论文	开发了一种结合注意力机制的U-Net++胎儿超声图像分割框架，并通过可解释AI增强临床实用性	将U-Net++与ResNet骨干网络及注意力机制相结合，在低对比度噪声超声数据中实现最先进的分割精度，并集成Grad-CAM++提供模型决策解释	NA	开发准确自动化的胎儿超声图像分割技术以推动产前医疗发展	胎儿超声图像	计算机视觉	产前医疗	超声成像	CNN	图像	大量胎儿超声图像集合	NA	U-Net++, ResNet-34	Dice系数, IoU, Hausdorff距离	NA
9277	2025-10-06	Deep learning model applied to real-time delineation of colorectal polyps 2025-Jun-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03047-y PMID:40468304	研究论文	本研究开发了一种基于YOLACT的实时结直肠息肉分割模型，并在前瞻性记录的结肠镜视频中评估其性能	首次将YOLACT模型应用于医学领域的实时实例分割，开发了专门用于结直肠息肉实时描绘的RTPoDeMo模型	研究仅在有限的数据集上进行验证，需要更大规模的临床验证	评估深度学习模型在结肠镜检查中实时分割结直肠息肉的性能	结直肠息肉	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜检查	实例分割模型	结肠镜图像和视频	2,188张结肠镜图像，36个专家检测的息肉	NA	YOLACT, YOLACT++, Mask-RCNN, ResNet50, ResNet101, DarkNet53	mAP, FPS, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, Cohen's Kappa系数	NA
9278	2025-10-06	Machine learning in dentistry and oral surgery: charting the course with bibliometric insights 2025-Jun-04, Head & face medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13005-025-00521-w PMID:40468381	综述	通过文献计量学方法全面分析机器学习在牙科和口腔外科领域的应用现状与发展趋势	首次系统性地运用文献计量学分析机器学习在牙科和口腔外科领域的研究热点与演进路径	数据来源仅限于WoSCC数据库，可能存在收录偏差；未对原始研究的方法学质量进行深入评估	探索机器学习在牙科和口腔外科领域的研究趋势、热点主题和未来方向	2010-2024年间发表的2234篇相关学术文献	机器学习	口腔疾病	文献计量分析	传统机器学习算法,深度学习算法	文献元数据	2234篇出版物	VOSviewer, CiteSpace	基础模型	NA	NA
9279	2025-10-06	Multimodal deep learning for chemical toxicity prediction and management 2025-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95720-5 PMID:40461585	研究论文	本研究提出了一种结合化学性质数据和分子结构图像的多模态深度学习模型，用于化学毒性预测	整合Vision Transformer架构处理图像数据和多层感知机处理数值数据，采用联合融合机制有效结合多模态特征，实现多标签毒性预测	化学毒性预测的综合数据集开发仍受安全限制和化学数据结构复杂性的制约	提高化学毒性预测的准确性，支持化学、生物技术和国防领域的研究	化学物质及其毒性特性	机器学习	NA	深度学习	Vision Transformer, MLP	图像, 数值数据	NA	NA	Vision Transformer, 多层感知机	准确率, F1分数, 皮尔逊相关系数	NA
9280	2025-10-06	Identification of Gingival Inflammation Surface Image Features Using Intraoral Scanning and Deep Learning 2025-Jun, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.01.002 PMID:39875279	研究论文	开发结合口内扫描和深度学习算法的自动化方法识别牙龈炎表面特征	首次将口内扫描技术与深度学习相结合，为牙龈炎表面特征提供量化识别方法	样本量有限（120名患者），模型性能仍有提升空间	开发牙龈炎表面特征的自动化识别方法并评估其准确性	120名牙周炎患者	计算机视觉	牙周炎	口内扫描	深度学习	图像	120名牙周炎患者	NA	GC-U-Net	Dice系数,IoU,像素精度	NA