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
81	2025-10-05	Chemical classification program synthesis using generative artificial intelligence 2025-Oct-01, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01092-3 PMID:41035053	研究论文	本研究提出了一种使用生成式人工智能自动编写化学分类程序的方法，用于对ChEBI数据库中的化学结构进行分类	首次使用生成式AI自动生成可解释的化学分类程序，创建了可计算的化学类别本体模型C3PO	C3PO的性能尚未达到最先进的深度学习方法水平	开发自动化的化学结构分类方法，解决现有方法可解释性不足的问题	ChEBI数据库中的化学结构和SMILES结构	生物信息学	NA	生成式人工智能	生成式AI	化学结构数据	ChEBI数据库中的化学结构
82	2025-10-05	Meta-learning provides a robust framework to discern taxonomic carnivore agency from the analysis of tooth marks on bone: reassessing the role of felids as predators of Homo habilis 2025-Oct, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.250548 PMID:41035507	研究论文	本研究开发了一种基于元学习的双方法框架，用于从骨骼上的齿痕中准确识别食肉动物分类群，并重新评估了猫科动物作为能人捕食者的角色	首次将少样本监督学习和模型无关元学习相结合应用于古生物学研究，显著提高了食肉动物齿痕分类的准确性和一致性	样本量不平衡可能影响模型性能，且方法主要针对非洲地区的四种主要食肉动物	开发更精确的食肉动物机构识别方法，研究早期人类与食肉动物的相互作用	非洲原始人类遗址中的骨骼齿痕，特别是奥杜威峡谷的OH7和OH65标本	机器学习	NA	少样本监督学习(FSSL)，模型无关元学习(MAML)	Xception，集成模型	图像数据（骨骼齿痕）	包含鳄鱼、鬣狗、豹子和狮子四种食肉动物的齿痕样本
83	2025-10-05	Fully ablative CO2 laser therapy for rhinophyma: long-term efficacy, safety and insights from an artificial intelligence-assisted predictive model in a large cohort 2025-Oct, Skin health and disease DOI:10.1093/skinhd/vzaf042 PMID:41035836	研究论文	评估完全消融性CO2激光治疗酒渣鼻的长期疗效、安全性及患者满意度，并利用人工智能模型分析治疗成功的预测因素	首次在大型队列研究中结合深度学习模型识别酒渣鼻治疗结果的关键预测因素	回顾性研究设计，样本量相对有限(152例患者)	评估CO2激光治疗酒渣鼻的长期效果并建立治疗结果预测模型	152例I-III级酒渣鼻患者	医疗人工智能	皮肤疾病	CO2激光治疗，深度学习模型	深度学习模型，逻辑回归	临床数据，患者评估量表	152例酒渣鼻患者
84	2025-10-05	A dataset of lung ultrasound images for automated AI-based lung disease classification 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112034 PMID:41036250	研究论文	本文介绍了一个用于AI肺病自动分类的肺部超声图像数据集	提供了首个在乌干达采集的标注肺部超声图像基准数据集，支持基于CNN的肺病自动分类模型开发	数据集仅包含1062张图像，样本量相对有限，且仅来自两个转诊医院	开发基于AI的肺部疾病自动诊断工具	肺部超声图像	计算机视觉	肺病	肺部超声(LUS)	CNN	图像	1062张标注图像，来自Mulago国家转诊医院和Kiruddu转诊医院的患者
85	2025-10-05	Sex classification from hand X-ray images in pediatric patients: How zero-shot Segment Anything Model (SAM) can improve medical image analysis 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111060 PMID:40946680	研究论文	本研究利用零样本SAM模型改进儿科患者手部X射线图像的性别分类	首次系统评估零样本SAM在X射线图像分割中的应用，提出基于几何标准的新型手部掩模检测算法，并实现从手部轮廓到史前手印性别预测的模型迁移	研究仅限于儿科患者的手部X射线图像，未在其他年龄段验证	开发基于手部X射线图像的性别分类方法并验证其有效性	儿科患者的手部X射线图像和史前手印	医学影像分析	NA	零样本SAM、深度学习模型、集成策略、归因图可视化	深度学习模型、集成学习	X射线图像	使用RSNA儿科骨龄数据集的手部X射线图像
86	2025-10-05	A hybrid quorum sensing model for neurodynamic feature optimization in EEG-based Parkinson's disease detection 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111012 PMID:40946679	研究论文	提出一种基于混合群体感应优化的特征选择方法，用于EEG帕金森病检测	开发了新型多阶段混合群体感应优化算法，结合元启发式探索与统计精炼及相关性剪枝	未明确说明样本规模和数据集的详细特征	优化EEG特征选择以提高帕金森病检测性能	帕金森病患者和健康对照的EEG数据	机器学习	帕金森病	EEG信号处理，深度学习	多层感知器(MLP)，混合群体感应优化算法(HQSO)	EEG信号数据	使用San Diego数据集和University of New Mexico数据集（具体样本数未明确说明）
87	2025-10-05	Magnetization transfer MRI (MT-MRI) detects white matter damage beyond the primary site of compression in degenerative cervical myelopathy using a novel semi-automated analysis 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111083 PMID:40953562	研究论文	本研究开发了一种基于磁化转移MRI的半自动分析流程，用于检测退行性颈髓病中超出主要压迫部位的白质损伤	开发了基于脊髓工具箱的半自动分析流程，整合深度学习CNN进行脊髓分割，实现了自动化的磁化转移率提取	样本量相对较小（30名患者和15名健康对照），需要进一步验证	评估磁化转移MRI在检测退行性颈髓病微结构损伤方面的诊断价值	退行性颈髓病患者和年龄匹配的健康对照者	医学影像分析	退行性颈髓病	磁化转移MRI、3T T2加权成像	CNN、k-means聚类	MRI图像	30名退行性颈髓病患者和15名健康对照
88	2025-10-05	Deep learning approach for classifying grazing behavior in yearling horses using triaxial accelerometer data: a pilot study 2025-Oct-01, Journal of equine veterinary science IF:1.3Q2 DOI:10.1016/j.jevs.2025.105706 PMID:41043567	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的三轴加速度计数据分类方法，用于自动识别周岁马的放牧行为	首次结合CNN和LSTM深度学习模型，利用颌部安装的加速度计数据对马匹放牧行为进行高精度分类	仅为初步研究，样本量较小（仅4匹马），需要在更大群体中验证	开发并验证基于加速度计数据和深度学习的马匹放牧行为自动分类方法	4匹纯血周岁马	机器学习	NA	三轴加速度计数据采集	CNN, LSTM, CNN+LSTM	加速度计时间序列数据	4匹马，230,286个数据点
89	2025-10-05	Screening and selection of a machine learning algorithm for development of a model to select cows for clinical examination using data from automated health monitoring technologies and other predictors of cow health 2025-Oct-01, Journal of dairy science IF:3.7Q2 DOI:10.3168/jds.2025-26511 PMID:41043704	研究论文	本研究开发了一个机器学习算法筛选框架，用于基于自动化健康监测系统数据对奶牛健康状况进行每日分类	结合多种自动化健康监测系统数据与非传感器数据，使用AutoML工具Lazy Predict Classifier系统筛选和比较多种机器学习算法	研究仅使用非深度学习算法与部分深度学习算法进行比较，样本来源局限于荷斯坦奶牛	开发用于识别需要临床检查的奶牛的健康状况预测模型	荷斯坦奶牛	机器学习	NA	自动化健康监测技术、AutoML	XGBoost, AdaBoost, Nearest Centroid, Bernoulli Naive Bayes, 多层感知机, 循环神经网络, LSTM, GRU	传感器数据、性能数据、管理数据	1,252头荷斯坦奶牛，22,415条奶牛-天记录
90	2025-10-05	TinyHLAnet: A Light-Weight 3D Structure-Aware Architecture for Rapid and Explainable Identification of CD8+ T-Cell Antigens 2025-Oct, HLA IF:5.9Q1 DOI:10.1111/tan.70410 PMID:41044839	研究论文	开发了一种名为TinyHLAnet的轻量级深度学习架构，用于快速且可解释地预测CD8+ T细胞抗原	基于肽-HLA复合物接触形成的领域知识约束开发新型架构，将结合亲和力估计分解为残基对相互作用子问题	NA	实现快速、可解释和个性化的CD8+ T细胞表位预测	肽-HLA（I类）复合物	生物信息学	免疫相关疾病	深度学习	TinyHLAnet	蛋白质结构数据	NA
91	2025-10-05	Deep Learning-Based Shape Classification for Hyperspectral-Imaged Microplastics 2025-Sep-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02683 PMID:40963100	研究论文	本研究利用深度学习技术实现高光谱成像微塑料形状的自动分类	首次将九种深度学习架构应用于微塑料高光谱图像形状分类，并系统比较了不同模型在四种数据集上的性能差异	模型架构和数据质量仍是主要挑战，需要更鲁棒的设计和高质量数据集支持	开发自动化微塑料形状分类方法以替代人工分类	11,042个环境微塑料颗粒的高光谱图像	计算机视觉	NA	微傅里叶变换红外光谱	CNN, VGG16, ResNet50, MobileNet等深度学习模型	高光谱图像	11,042个微塑料样本，来自7种环境基质（废水进水、出水、污泥、海水、雨水、雨水池沉积物和室内空气）
92	2025-10-05	SpaCross deciphers spatial structures and corrects batch effects in multi-slice spatially resolved transcriptomics 2025-Sep-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08810-5 PMID:41028333	研究论文	提出SpaCross深度学习框架，用于增强空间转录组数据的空间模式识别和跨切片一致性分析	采用交叉掩码图自编码器重建基因表达特征，提出自适应空间-语义图结构动态整合局部和全局上下文信息，实现有效的多切片整合	NA	解决空间转录组技术中空间域识别的无监督学习约束、潜在空间缺乏隐式监督以及多切片整合的挑战	胚胎小鼠组织和心脏发育组织的空间转录组数据	空间转录组学	NA	空间分辨转录组学(SRT)	交叉掩码图自编码器	空间基因表达数据	NA
93	2025-10-05	Multi scale self supervised learning for deep knowledge transfer in diabetic retinopathy grading 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85685-w PMID:41028406	研究论文	提出多尺度自监督学习模型用于糖尿病视网膜病变分级	结合Vision Transformers的全局上下文理解和CNN特征金字塔网络的多尺度特征提取	未具体说明数据集规模和实验设置的局限性	改进糖尿病视网膜病变的自动分级准确性	视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	自监督学习	Vision Transformer, CNN, FPN	图像	NA
94	2025-10-05	Optimizing breast cancer classification based on cat swarm-enhanced ensemble neural network approach for improved diagnosis and treatment decisions 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95481-1 PMID:41028518	研究论文	提出一种基于猫群优化增强集成神经网络的方法来优化乳腺癌分类	结合猫群优化算法与集成神经网络，通过优化网络架构和超参数提升分类性能	仅在公开数据集上进行实验验证，未提及临床实际应用效果	提高乳腺癌分类的准确性和鲁棒性以支持诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CS-EENN（猫群优化增强集成神经网络），包含EfficientNetB0、ResNet50和DenseNet121	图像	Kaggle上的'Breast Histopathology Images'公开数据集
95	2025-10-05	Intelligent pear variety classification models based on Bayesian optimization for deep learning and its interpretability analysis 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98420-2 PMID:41028538	研究论文	基于贝叶斯优化深度学习开发梨品种分类模型并进行可解释性分析	使用贝叶斯优化自动搜索CNN最优超参数，并采用多种可解释性方法揭示模型决策过程	NA	开发高精度的梨品种自动分类系统以提升农业效率	九种不同品种的梨	计算机视觉	NA	贝叶斯优化、特征可视化、最强激活区域、LIME可解释性分析	CNN	图像	43,200张梨图像，包含两个不同噪声强度的数据集
96	2025-10-05	A predictive approach to enhance time-series forecasting 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63786-4 PMID:41028729	研究论文	提出一种名为未来引导学习的新方法，通过动态反馈机制增强时间序列事件预测能力	引入受预测编码启发的动态反馈机制，通过检测模型和预测模型的协同工作实现参数动态调整	未明确说明方法在更广泛数据集上的泛化能力	提高时间序列预测的准确性，特别是对长期依赖关系和数据分布变化的适应能力	时间序列数据，包括EEG脑电数据和非线性动态系统数据	机器学习	癫痫	深度学习，预测编码	深度学习模型	时间序列数据	多种任务验证，具体样本数量未明确说明
97	2025-10-05	CPVPD-2024: A Chinese photovoltaic plant dataset derived via a topography-enhanced deep learning framework 2025-Sep-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05891-z PMID:41028734	研究论文	本研究开发了中国首个国家级光伏电站矢量数据集CPVPD-2024，采用深度学习框架进行语义分割和地理空间验证	首个国家级面板级光伏矢量数据集，在识别光伏阵列间隙和检测小型分布式电站方面有显著改进	NA	解决当前光伏数据集碎片化和不一致性问题，支持精确光伏选址和生态评估	中国34个省级行政区划的光伏电站	计算机视觉	NA	深度语义分割框架(DSFA-SwinNet)	深度学习	遥感图像	覆盖中国34个省级行政区划，测试区域总体精度90.38%，IoU 81.78%
98	2025-10-05	Hybrid deep learning framework for heart disease prediction using ECG signal images 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10062-6 PMID:41028772	研究论文	提出一种基于心电图信号图像的混合深度学习框架用于心脏病预测	开发了基于人工神经网络的混合深度学习框架，在降低计算复杂度的同时实现了高精度心脏病自动诊断	NA	开发自动诊断心脏疾病的深度学习系统	心电图信号图像	深度学习	心血管疾病	人工神经网络	ANN	图像	来自Kaggle的心电图心跳分类数据集
99	2025-10-05	Enhanced image registration based brain tumour segmentation using optical particle swarm intelligence technique with Resnet Inceptionv2 HCNN 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09373-5 PMID:41028790	研究论文	提出一种基于光学粒子群智能技术和Resnet Inceptionv2 HCNN的脑肿瘤分割方法	结合光学粒子群智能技术进行特征选择，使用Resnet-inceptionv2-超卷积神经网络提高脑肿瘤识别精度	NA	提高脑肿瘤图像分割和识别的准确率	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	光学粒子群智能技术(OPSIT)、级联绝对中值滤波(CAMF)、主动轮廓颜色直方图演化(ACCHE)	Resnet-inceptionv2-HCNN	医学图像	NA
100	2025-10-05	An effective image despeckling and reconstruction approach using U-Net based model and comparative analysis 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10220-w PMID:41028882	研究论文	提出一种基于U-Net的新型图像去噪架构U-Tunnel-Net，通过改进网络设计和引入新卷积块提升去斑性能	在Tunnel Blocks中重新定位池化操作，区别于传统U-Net变体，采用新颖网络设计策略和新卷积块	NA	评估U-Net模型在图像去噪中的性能并提出改进架构以提升去噪效果	含瑞利分布斑纹噪声的图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, U-Tunnel-Net	图像	使用UNS和Waterloo数据集训练，在UNS、BSD68和Set12数据集上评估，包含四个噪声强度级别(σ=0.10,0.25,0.50,0.75)