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	2025-06-03	Formation mechanism analysis and the prediction for compound flood arising from rainstorm and tide using explainable artificial intelligence 2025-May-31, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125858 PMID:40450943	研究论文	本研究提出了一种可解释人工智能框架，用于分析暴雨和潮汐引发的复合洪水的形成机制并进行预测	结合LSTM网络与多头注意力机制作为替代模型，并采用SHAP方法解释模型决策过程，揭示了复合洪水关键驱动因素及其相互作用	模型性能略低于基于物理的模型	提高沿海城市复合洪水模拟的准确性和透明度	暴雨和潮汐引发的复合洪水	机器学习	NA	深度学习	LSTM-MHA	洪水模拟数据	NA
82	2025-06-03	Application of Deep Neural Networks in the Manufacturing Process of Mesenchymal Stem Cells Therapeutics 2025-May-30, International journal of stem cells IF:2.5Q3 DOI:10.15283/ijsc24070 PMID:39322430	研究论文	本文应用深度神经网络分析间充质干细胞培养过程中的细胞融合度和状态，以提高细胞治疗产品的质量和产量	首次使用深度学习方法直接分析影响干细胞治疗产品关键参数（产量和质量）的细胞图像	多叠层培养仅在单叠层培养无异常细胞时进行，因此异常细胞检测仅限于单叠层图像	提高干细胞治疗产品制造过程中的质量控制	间充质干细胞	数字病理学	NA	深度学习	深度神经网络	图像	多种培养容器中培养的间充质干细胞图像
83	2025-06-03	HVAngleEst: A Dataset for End-to-end Automated Hallux Valgus Angle Measurement from X-Ray Images 2025-May-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05261-9 PMID:40447606	research paper	本文介绍了HVAngleEst，一个专为自动测量拇外翻角度设计的大规模开放数据集	首个大规模、开放获取的拇外翻角度估计数据集，支持全自动端到端测量	现有X射线数据集通常仅限于裁剪的足部区域图像，且公开可用的数据集样本量极少	开发有效的算法以减少人工劳动并消除评估者偏差	拇外翻角度（HVA）和跖骨间角度（IMA）的自动测量	digital pathology	hallux valgus	X-ray imaging	deep learning	image	1,382张X射线图像来自1,150名患者
84	2025-06-03	Bayesian deep-learning structured illumination microscopy enables reliable super-resolution imaging with uncertainty quantification 2025-May-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60093-w PMID:40447610	research paper	本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的结构光照明显微镜（BayesDL-SIM）方法，用于实现高保真超分辨率成像并量化不确定性	开发了BayesDL-SIM方法，首次在SIM中引入贝叶斯深度学习框架，实现了超分辨率不确定性的量化，并提升了密集标记结构的重建质量	未明确说明该方法在计算资源需求或处理速度方面的局限性	提高结构光照明显微镜（SIM）成像的可靠性和透明度，实现超分辨率不确定性的量化	生物过程的超分辨率成像，特别是活细胞成像	computational microscopy	NA	structured illumination microscopy (SIM), Bayesian deep learning	Bayesian deep learning	microscopy images	NA（涉及活细胞成像实验，但未明确样本数量）
85	2025-06-03	Pixel super-resolved virtual staining of label-free tissue using diffusion models 2025-May-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60387-z PMID:40447613	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的像素超分辨率虚拟染色方法，用于将无标记组织显微镜图像转换为等效的组织化学染色样本	利用布朗桥过程增强空间分辨率和保真度，显著降低生成图像的方差，提高稳定性和准确性	NA	提高无标记组织虚拟染色的分辨率和图像质量，增强临床诊断的可靠性	无标记人类肺组织样本的自动荧光图像	数字病理学	肺癌	扩散模型	扩散模型	图像	NA
86	2025-06-03	DeepDTAGen: a multitask deep learning framework for drug-target affinity prediction and target-aware drugs generation 2025-May-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59917-6 PMID:40447614	研究论文	本文提出了一种多任务深度学习框架DeepDTAGen，用于预测药物-靶标亲和力并生成靶标感知的新药物	开发了一个多任务学习框架，能够同时预测药物-靶标结合亲和力并生成新的靶标感知药物变体，解决了现有方法单任务设计的局限性	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	加速药物发现和开发过程，提高药物-靶标相互作用预测和新药生成的效率	药物分子和靶标蛋白质	机器学习	NA	深度学习	多任务深度学习框架	药物分子和蛋白质的结构数据	三个真实世界的数据集
87	2025-06-03	Automated diagnosis for extraction difficulty of maxillary and mandibular third molars and post-extraction complications using deep learning 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00236-7 PMID:40447616	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的方法，用于自动预测上下颌第三磨牙的拔牙难度及拔牙后并发症	首次提出一种同时预测拔牙难度和并发症（如上颌窦穿孔和下牙槽神经损伤）的自动化诊断方法	NA	开发一种自动化诊断方法，以辅助临床医生在手术前预测第三磨牙的拔牙难度和可能的并发症	上下颌第三磨牙（M3）	数字病理学	口腔疾病	深度学习	语义分割和分类模型	图像（正颌全景片，OPGs）	4,903张由专家标注的正颌全景片
88	2025-06-03	Assessing and improving reliability of neighbor embedding methods: a map-continuity perspective 2025-May-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60434-9 PMID:40447630	research paper	本文提出了一种评估和改进邻域嵌入方法可靠性的框架LOO-map，旨在解决t-SNE和UMAP等方法在可视化高维数据时可能引入的误导性视觉伪影问题	利用留一法原则，将嵌入映射扩展到整个输入空间，并开发了两种点状诊断分数来检测不可靠的嵌入点并改进超参数选择	NA	评估和改进邻域嵌入方法的可靠性，以更准确地可视化高维数据	高维数据，特别是计算机视觉和单细胞组学数据	machine learning	NA	LOO-map框架	t-SNE, UMAP	高维数据	NA
89	2025-06-03	Upper limb human-exoskeleton system motion state classification based on semg: application of CNN-BiLSTM-attention model 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02864-5 PMID:40447649	research paper	该研究基于表面肌电信号对上肢五种典型运动状态进行分类，以支持辅助上肢外骨骼的实时控制系统	提出了一种结合CNN、BiLSTM和注意力机制的深度学习模型，提高了复杂场景下运动状态识别的准确性	样本量较小（仅10名参与者），且仅针对特定肌肉群	开发一种能够准确分类上肢运动状态的模型，以支持外骨骼实时控制系统	上肢运动状态（静止、轻度活动、快速运动、动态负重和静态负重）	machine learning	NA	表面肌电信号采集	CNN-BiLSTM-attention	生物电信号	10名参与者的肱二头肌、肱三头肌和三角肌的肌电数据
90	2025-06-03	MCOA: A Comprehensive Multimodal Dataset for Advancing Deep Learning in Corneal Opacity Assessment 2025-May-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05205-3 PMID:40447652	research paper	该论文介绍了一个名为MCOA的多模态数据集，旨在通过深度学习技术推进角膜混浊评估的研究	建立了目前最大规模的角膜混浊数据集，结合了AS-OCT图像和前段照片，为深度学习算法的发展提供了高质量数据	未提及具体算法的性能表现或与其他数据集的比较	通过深度学习技术改善角膜混浊的评估和诊断	角膜混浊患者	digital pathology	眼科疾病	AS-OCT成像技术	深度学习	图像	6,272张AS-OCT图像和392张前段照片
91	2025-06-03	Deep learning based motion correction in ultrasound microvessel imaging approach improves thyroid nodule classification 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02728-y PMID:40447670	研究论文	提出了一种基于深度学习的运动校正技术，用于改善超声定量高清微血管成像中的甲状腺结节分类	引入了一种新颖的基于深度学习的运动校正技术，用于补偿由颈动脉搏动引起的帧间运动伪影，从而提高甲状腺结节分类的准确性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	改善超声定量高清微血管成像中的甲状腺结节分类准确性	甲状腺结节	数字病理学	甲状腺疾病	超声定量高清微血管成像（qHDMI）	深度学习	图像	NA
92	2025-06-03	Assessing the performance of domain-specific models for plant leaf disease classification: a comprehensive benchmark of transfer-learning on open datasets 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03235-w PMID:40447674	research paper	本文通过评估多种CNN模型在公开植物叶片病害数据集上的性能，旨在确定最适合植物叶片病害分类的模型架构	首次对23种最先进的CNN模型在18个公开数据集上进行了全面基准测试，并比较了迁移学习和微调的效果	研究仅基于公开数据集，可能无法完全代表实际田间条件下的病害识别情况	确定最适合植物叶片病害分类的深度学习模型架构	植物叶片病害图像	computer vision	植物病害	迁移学习	CNN	image	18个公开数据集，共训练4140个模型
93	2025-06-03	Deep learning-driven automated mitochondrial segmentation for analysis of complex transmission electron microscopy images 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03311-1 PMID:40447684	研究论文	介绍了一种结合概率交互式分割与线粒体形态自动量化的深度学习框架，用于复杂透射电子显微镜图像的线粒体分割分析	结合不确定性分析和实时用户反馈，模型在保持分割精度的同时将分析时间减少了90%	NA	开发一种自动化工具，用于高效、可重复地分析线粒体形态及其与细胞功能和疾病机制的关系	小鼠骨骼肌的透射电子显微镜图像	计算机视觉	杜氏肌营养不良症	透射电子显微镜(TEM)	深度学习框架	图像	基准Lucchi++数据集和真实世界的小鼠骨骼肌TEM图像
94	2025-06-03	A global object-oriented dynamic network for low-altitude remote sensing object detection 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02194-6 PMID:40447715	研究论文	本文提出了一种名为GOOD-Net的全局面向对象动态网络算法，用于低空遥感图像中的目标检测	引入了ReSSD Block、GPSA和DECBS等新模块组件，实现了细粒度特征提取，同时保持计算和参数效率	NA	开发一种高效、实时的低空遥感目标检测算法	低空遥感图像中的目标	计算机视觉	NA	深度学习	GOOD-Net	图像	VisDrone数据集
95	2025-06-03	Intelligent deep learning model for targeted cancer drug delivery 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96149-6 PMID:40447713	research paper	该论文提出了一种基于分子通信技术的多室模型，用于智能靶向癌症药物递送	结合人工智能生物网络接口（AIBCI）和分子通信技术，设计了一个能够连接人体内外的新型多室模型，提高了靶向细胞对治疗药物的响应能力并减少对健康细胞的副作用	NA	开发一种智能靶向药物递送系统，以提高药物在靶向细胞中的浓度并减少对健康细胞的影响	肿瘤细胞和纳米级生物纳米机器	digital pathology	cancer	分子通信技术	多室模型	NA	NA
96	2025-06-03	Histopathological image based breast cancer diagnosis using deep learning and bio inspired optimization 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04136-8 PMID:40447726	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和生物启发优化算法的先进框架，用于基于组织病理学图像的乳腺癌诊断	整合了AlexNet和GRU网络，并采用河马优化算法(HOA)进行超参数调优，显著提高了分类准确率	仅在BreakHis和BACH基准数据集上进行了验证，需要更多临床数据验证其泛化能力	开发准确且自动化的乳腺癌诊断方法	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	AlexNet, GRU, DenseNet-41	图像	BreakHis和BACH基准数据集
97	2025-06-03	Quantitative benchmarking of nuclear segmentation algorithms in multiplexed immunofluorescence imaging for translational studies 2025-May-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08184-8 PMID:40447729	research paper	该研究对多重免疫荧光成像中常用的核分割工具进行了定量基准测试，评估了它们在7种组织类型中的性能	首次在多重免疫荧光数据中对核分割工具进行大规模基准测试，并推荐了最优工具	研究仅评估了7种组织类型，可能无法涵盖所有临床场景	评估和比较核分割工具在多重免疫荧光成像中的性能	约20,000个来自人类组织样本的标记核	digital pathology	NA	multiplexed immunofluorescence imaging	deep learning models (Mesmer, StarDist)	image	约20,000个标记核，来自7种组织类型的人类样本
98	2025-06-03	Secure IoV communications for smart fleet systems empowered with ASCON 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04061-w PMID:40447743	研究论文	本文提出了一种结合ASCON轻量级加密算法和MQTT协议的安全车联网通信框架，并集成深度学习模型进行实时异常检测和入侵预测	该研究的创新点在于采用轻量级加密方法与基于深度学习的威胁防护相结合的混合框架，能够抵御多种网络攻击	NA	增强智能车队系统的安全车联网通信，提升自动驾驶车辆网络的安全性、可持续性和操作稳健性	车联网通信系统	物联网安全	NA	ASCON加密算法, MQTT协议, 深度学习	深度学习模型	工业车辆数据集	使用Raspberry Pi板和真实工业车辆数据集
99	2025-06-03	Deep convolutional fuzzy neural networks with stork optimization on chronic cardiovascular disease monitoring for pervasive healthcare services 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02924-w PMID:40447750	research paper	该论文提出了一种结合深度卷积模糊神经网络与鹳优化算法的心血管疾病分类技术（DCFNN-SOCVDC），用于普适医疗服务中的慢性心血管疾病监测	创新点在于结合了深度卷积模糊神经网络（DCFNN）和鹳优化算法（SOA）进行心血管疾病分类，并通过算术优化算法进行特征选择，实现了99.05%的高准确率	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在实时监测环境中的实际应用挑战	开发一种高效的心血管疾病检测与分类方法，以提升普适医疗服务的质量	心血管疾病（CVD）患者	digital pathology	cardiovascular disease	Z-score归一化、算术优化算法、鹳优化算法	DCFNN（深度卷积模糊神经网络）	临床医疗数据	NA（未明确提及具体样本量）
100	2025-06-03	A review of enhanced biosignature immunotherapy tools for predicting lung cancer immune phenotypes using deep learning 2025-May-30, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02771-1 PMID:40447924	综述	本文综述了深度学习在增强生物标志物免疫治疗工具中的应用，用于预测肺癌患者的免疫表型	系统分析了整合多模态生物医学数据的深度学习预测模型，并强调了关键预测生物标志物在个性化免疫治疗中的重要性	NA	探索深度学习技术在肺癌免疫表型预测中的应用，以改善免疫治疗效果	肺癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	DL	多模态生物医学数据（放射组学、基因组学、转录组学、组织病理学图像）	NA