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
941	2025-09-15	Exhale-Dx™: A non-invasive, real-time breath analysis system using deep learning for asthma diagnosis 2025, Journal of biological methods DOI:10.14440/jbm.2024.0142 PMID:40937370	研究论文	开发了一种基于深度学习的非侵入性实时呼吸分析系统Exhale-Dx™，用于哮喘诊断和监测	结合挥发性有机化合物（VOC）生物标志物与肺功能数据，利用先进深度神经网络ADENA提升诊断精度，可提前三天预测哮喘急性发作	NA	解决哮喘诊断延迟和误诊问题，提供即时、非侵入性的呼吸健康诊断方案	哮喘患者及非哮喘人群的呼吸样本	机器学习	哮喘	呼吸挥发性有机化合物（VOC）分析	深度神经网络（ADENA）	呼吸化合物数据、肺功能数据、临床评分	NA
942	2025-09-15	Multi-parameter MRI-based model for the prediction of early recurrence of hepatitis B-associated hepatocellular carcinoma after microwave ablation 2025, Frontiers in cellular and infection microbiology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcimb.2025.1638779 PMID:40937437	研究论文	基于多参数MRI和临床特征构建并验证了预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后早期复发的模型	结合transformer深度学习网络融合多序列MRI图像，并整合临床特征构建联合预测模型	回顾性研究，样本量有限（总166例），需多中心前瞻性验证	预测乙型肝炎相关肝细胞癌微波消融术后1年内早期复发	乙型肝炎相关肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	MRI，深度学习放射组学	transformer-based deep learning network，nomogram	医学影像（MRI），临床数据	166例患者（训练集116例，外部验证集50例）
943	2025-09-15	A Physics-Informed Deep Learning Deformable Medical Image Registration Method Based on Neural ODEs 2025, International journal of computer vision IF:11.6Q1 DOI:10.1007/s11263-025-02476-6 PMID:40937462	研究论文	提出一种基于物理信息深度学习的无监督医学图像配准方法，结合神经ODE处理大变形弹性与生长重塑生物物理问题	将固体力学最小势能原理与深度学习结合，通过预测-校正两步法同时实现图像配准和物理方程求解	NA	开发能够处理大变形且符合生物物理规律的医学图像配准方法	医学图像（斑马鱼鳍再生数据、脑部MRI数据、胎儿脑发育数据）	医学图像分析	脑部疾病	深度学习，神经ODE，无监督学习	物理信息神经网络	3D医学图像	多个数据集（斑马鱼胚胎鳍、纵向脑部MRI、胎儿脑发育数据）
944	2025-09-15	Research on the robustness of the open-world test-time training model 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1621025 PMID:40832673	研究论文	本文提出一种针对开放世界测试时训练模型的新型测试时投毒攻击方法，并验证其有效性	首次针对开放世界测试时训练模型设计动态梯度更新的单步查询式测试时投毒攻击方法	未在论文标题和摘要中明确说明	研究开放世界环境下测试时训练模型的安全脆弱性及攻击方法	开放世界测试时训练模型	机器学习	NA	测试时训练/适应(TTT/TTA)，对抗扰动生成	OWTTT模型	NA	NA
945	2025-09-15	Resolution of physics and deep learning-based protein engineering filters: A case study with a lipase for industrial substrate hydrolysis 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332409 PMID:40938899	研究论文	本研究结合物理计算与深度学习工具，对铜绿假单胞菌LipA脂肪酶进行工程改造，以提升其工业底物Roche酯的水解效率	整合分子动力学模拟、密度泛函理论计算和深度学习结构分析，系统评估单点突变对酶活性的影响，并揭示现有方法在分辨细微功能差异上的局限性	现有计算和深度学习方法无法区分5-15 kcal/mol的能量障碍差异，难以对突变体进行活性排序	优化脂肪酶LipA对工业底物Roche酯的水解催化效率	铜绿假单胞菌LipA脂肪酶及其单点突变体	蛋白质工程	NA	分子动力学(MD)模拟、密度泛函理论(DFT)计算、AlphaFold3深度学习模型	深度学习结构预测模型	蛋白质结构数据、能量计算数据	一组基于活性位点结构邻近性设计的单点突变体
946	2025-09-15	Tokenization and deep learning architectures in genomics: A comprehensive review 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.038 PMID:40821715	综述	本文全面回顾了基因组学中分词技术和深度学习架构的应用现状与挑战	系统梳理了当前深度学习模型与分词技术在基因组数据中的适配性问题，并指出生物相关性分词技术的缺失	作为综述文章，未提出原创性方法，主要基于现有文献分析	综述基因组学领域深度学习架构与分词技术的研究进展和发展方向	基因组测序数据及其分析处理方法	自然语言处理	NA	DNA测序技术	深度学习架构	基因组序列数据	NA
947	2025-09-15	Enhancing head and neck cancer detection accuracy in digitized whole-slide histology with the HNSC-classifier: a deep learning approach 2025, Frontiers in molecular biosciences IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fmolb.2025.1652144 PMID:40821698	研究论文	开发基于深度学习的HNSC-Classifier模型，用于头颈部鳞状细胞癌的自动检测和TNM分期预测	首次系统应用深度学习技术实现头颈部鳞癌数字化病理切片的自动TNM分期和整体分期预测	NA	提高头颈部鳞状细胞癌的诊断效率和准确性	头颈部鳞状细胞癌患者的数字化病理切片	数字病理学	头颈部癌症	深度学习	Inception-ResNet34 CNN	全幻灯片图像(WSI)	来自500名患者的791张全幻灯片图像
948	2025-09-15	Efficacy of artificial intelligence-based FFR technology for coronary CTA stenosis detection in clinical management of coronary artery disease: a systematic review 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1635923 PMID:40821942	系统综述	综述人工智能基于FFR技术结合冠脉CTA在冠脉狭窄检测中的临床应用与发展	整合AI-FFR技术与CCTA，提升冠脉狭窄诊断准确性及临床管理效率	算法鲁棒性不足、数据异质性及临床实施存在挑战	评估AI-FFR技术在冠脉疾病诊断与管理中的效能	冠脉狭窄检测及冠脉疾病患者	医疗人工智能	心血管疾病	AI-based FFR, CCTA, 深度学习算法	深度学习	医学影像（冠脉CTA）	NA
949	2025-09-15	Molecular Merged Hypergraph Neural Network for Explainable Solvation Gibbs Free Energy Prediction 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0740 PMID:40822120	研究论文	提出一种分子合并超图神经网络（MMHNN），用于可解释的溶剂化吉布斯自由能预测	通过预定义子图集和超节点替换构建超图表示，降低计算复杂度同时保留关键分子相互作用，并引入基于图信息瓶颈理论的解释机制	未明确说明模型在处理极端大规模分子系统时的具体性能边界或数据需求限制	准确预测分子在溶剂中的溶剂化吉布斯自由能，并提升模型的可解释性	溶质分子与溶剂分子间的相互作用	计算化学	NA	超图神经网络，图信息瓶颈理论	MMHNN（分子合并超图神经网络）	分子结构数据	未明确说明具体样本数量，但经过广泛实验验证
950	2025-09-15	Attention-enhanced hybrid deep learning model for robust mango leaf disease classification via ConvNeXt and vision transformer fusion 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1638520 PMID:40822714	研究论文	提出一种基于ConvNeXt和Vision Transformer融合的混合深度学习模型MangoLeafCMDF-FAMNet，用于芒果叶病害多分类	结合ConvNeXt和Vision Transformer同时提取局部纹理和全局语义特征，引入特征注意力模块（FAM）增强特征判别力，并采用新颖的跨模态动态融合策略	NA	实现芒果叶病害的准确、及时自动分类，以支持植物健康管理和可持续农业生产	芒果叶片	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN, Transformer, 混合模型	图像	三个基准数据集（MangoLeafDataset1: 8类, MangoLeafDataset2: 5类, MangoLeafDataset3: 8类）
951	2025-09-15	Exploring subthreshold processing for next-generation TinyAI 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1638782 PMID:40822709	观点论文	探讨亚阈值处理原理在下一代微型人工智能（TinyAI）设计中的应用与潜力	首次系统地将生物神经系统的亚阈值动态机制引入AI架构设计，提出基于分级激活函数、树突启发分层处理和混合模拟-数字系统的创新路径	NA	开发能源高效的新型AI计算架构与方法，推动资源受限环境下的可持续智能系统发展	人工智能计算架构与硬件平台	机器学习	NA	神经形态计算、存内计算	NA	NA	NA
952	2025-09-15	Contrast-enhanced CT-based deep learning model assists in preoperative risk classification of thymic epithelial tumors 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1616816 PMID:40823066	研究论文	本研究开发并评估了一种基于对比增强CT的深度学习模型，用于辅助放射科医生对胸腺上皮肿瘤进行术前风险分层	首次使用对比增强CT图像结合多种深度学习模型（包括ResNet 101等）进行胸腺上皮肿瘤风险分类，并证明其优于传统影像组学模型	回顾性研究，样本量有限（仅266例患者），且仅来自两个中心	开发并评估深度学习模型以辅助胸腺上皮肿瘤的术前风险分类	266例经组织病理学确诊的胸腺上皮肿瘤患者	计算机视觉	胸腺上皮肿瘤	对比增强CT成像	DenseNet 121, ResNet 101, Inception V3, VGG 11, MobileNet V2, ShuffleNet V2	医学影像（CT图像）	266例患者（训练集205例，外部测试集61例）
953	2025-09-15	AI-driven dynamic orthodontic treatment management: personalized progress tracking and adjustments-a narrative review 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1612441 PMID:40823526	综述	本文系统回顾了人工智能在动态正畸治疗管理中多维应用，包括个性化进展追踪与调整	揭示了AI通过多模态数据融合与深度学习实现牙齿移动轨迹预测和牙根吸收早期检测等技术突破	当前研究仍需解决数据隐私保护框架、算法可解释性增强及多中心验证等核心问题	提升临床疗效和患者体验，推动正畸诊疗向更精准和个性化方向发展	正畸治疗过程与患者数据	医疗人工智能	口腔正畸	多模态数据分析（锥束CT、口内扫描、3D面部图像）	CNN（卷积神经网络）	医学影像数据	NA
954	2025-09-15	Deep learning-based time series prediction in multispectral and hyperspectral imaging for cancer detection 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1605865 PMID:40823576	研究论文	提出一种基于深度学习的多光谱和高光谱医学影像时间序列预测框架，用于癌症检测	整合多尺度特征提取、注意力机制和领域自适应策略，并引入自监督学习和知识引导正则化模块	NA	提升基于光谱成像的癌症检测性能，包括病变分割和疾病分类	多光谱和高光谱医学影像数据	计算机视觉	癌症	多光谱成像、高光谱成像	深度学习框架（含注意力机制和自监督学习）	时间序列影像数据	NA
955	2025-09-15	Artificial intelligence in acupuncture: bridging traditional knowledge and precision integrative medicine 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1633416 PMID:40823583	综述	本文综述人工智能在针灸研究中的应用，推动传统经验医学向数据驱动的精准整合医学发展	整合多种AI技术（如深度学习、NLP、计算机视觉）实现舌象分类、证候模式识别及古典文献知识自动化提取	受限于数据集的有限性与异质性、标注一致性不足以及临床验证缺失	通过AI技术提升针灸诊断客观性、治疗标准化及个体化疗效建模	针灸临床数据（舌图像、文本文献、神经影像等）	自然语言处理	NA	深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉、神经影像分析	CNN、Transformer	图像、文本、神经影像数据	NA
956	2025-09-15	A lightweight intelligent compression method for fast Sea Level Anomaly data transmission 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327220 PMID:40824961	研究论文	提出一种轻量级智能压缩方法CompressGAN，用于高效传输海平面异常数据并保留关键中尺度海洋特征	结合全局-局部双判别器确保涡旋时空一致性，引入物理感知的涡旋识别率评估指标，并采用参数剪枝和自适应量化优化硬件效率	在泛化测试中PSNR降低4.2±0.3 dB，SSIM降低0.7126，识别率降低4.1%	解决船载计算限制与实时海洋数据传输需求之间的关键平衡问题	海平面异常数据中的中尺度海洋涡旋特征	计算机视觉	NA	深度学习，生成对抗网络	GAN	海洋再分析数据集图像	多组海洋再分析数据集（具体数量未明确说明）
957	2025-09-15	AI-ming backwards: Vanishing archaeological landscapes in Mesopotamia and automatic detection of sites on CORONA imagery 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330419 PMID:40824971	研究论文	通过利用CORONA卫星影像重新训练深度学习模型，提升考古遗址在已严重变迁环境中的自动检测能力	将历史CORONA卫星影像与深度学习结合，首次实现高精度检测已消失考古遗址，并发现4个新遗址	研究区域限于巴格达西部的Abu Ghraib地区，未验证模型在其他地理环境的泛化能力	开发自动检测因人为活动而消失的考古遗址的AI方法	美索不达米亚冲积平原的考古遗址景观	计算机视觉	NA	卫星遥感成像、深度学习	CNN（卷积神经网络）	卫星图像（灰度）	Abu Ghraib地区的CORONA卫星影像数据集
958	2025-09-15	Detecting infrared UAVs on edge devices through lightweight instance segmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330074 PMID:40825008	研究论文	提出一种轻量级实例分割框架YOLO11-AU-IR，用于在边缘设备上实时检测红外无人机	通过三重架构创新实现性能平衡：EADown双分支处理保留小目标特征，HSAN多尺度注意力增强特征表示，ATFL自适应损失函数解决前景-背景不平衡	NA	解决红外无人机检测中精度、实时性和边缘部署可行性的冲突需求	红外无人机热信号	计算机视觉	NA	实例分割	YOLO11-AU-IR	红外图像	AUVD-Seg300数据集
959	2025-09-15	Research on a virtual-real fusion experimental system for the cutting part of a boom-type roadheader 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330291 PMID:40825028	研究论文	提出一种用于掘进机截割部的虚实融合实验系统，结合深度学习与数字孪生技术优化截割控制	开发了离散化数字煤岩体构建方法和链式数字映射体构建方法，实现虚拟实验主导物理实验标定	未提及系统在复杂地质条件下的泛化能力或长期稳定性验证	降低掘进机实验研究的安全风险和经济成本，提高实验效率	掘进机截割模块	工业智能	NA	深度学习、数值模拟、数字孪生、强化学习	DDPG	仿真数据、物理传感器数据	未明确样本数量，基于虚拟-物理实验平台
960	2025-09-15	Deep learning applications for diabetic retinopathy and retinopathy of prematurity diseases diagnosis: a systematic review 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.08.23 PMID:40827296	系统综述	本文系统回顾了深度学习在糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变诊断中的应用	首次系统评估了深度学习模型在这两种视网膜疾病诊断中的研究质量，并应用了IJMEDI清单进行质量评估	大多数研究存在数据规模和模型验证的挑战，部分研究未包含数据来源和规模等关键信息	评估深度学习在糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变诊断中的应用现状和研究质量	26篇相关研究文献，包含36个深度学习模型	数字病理学	糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变	深度学习	深度学习模型	视网膜图像数据	基于1476篇文献筛选出的26篇研究，具体样本规模因研究而异