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	2025-08-03	Integrating deep learning for post-translational modifications crosstalk on Hsp90 and drug binding 2025-Jul-25, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110519 PMID:40716748	研究论文	本研究利用深度学习技术探索Hsp90蛋白的翻译后修饰（PTM）交叉作用及其与药物结合的关联	首次将深度学习AI预测模型与质谱分析数据结合，用于解析Hsp90等复杂蛋白的PTM交叉作用	研究仅针对HDAC3和HDAC8敲除的人类细胞，未涵盖其他可能的PTM调控因子	解析Hsp90蛋白PTM交叉作用及其对药物结合的影响	热休克蛋白90（Hsp90）及其翻译后修饰	机器学习	癌症	质谱分析、深度学习	深度学习AI预测模型	蛋白质组学数据	HDAC3和HDAC8敲除的人类细胞样本
82	2025-08-03	A dual-view deep learning-driven discovery of cinnamoyl anthranilic acid derivatives against orthopoxvirus through targeting host ITGB3 2025-Jul-25, European journal of medicinal chemistry IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ejmech.2025.118002 PMID:40749255	研究论文	本研究通过双视角深度学习模型发现具有抗正痘病毒活性的肉桂酰氨基苯甲酸衍生物	结合BERT和图神经网络的双视角深度学习模型，用于分析分子序列和结构图，成功预测并验证了一种新型抗正痘病毒化合物	未提及模型在其他病毒或疾病上的泛化能力	开发新型抗正痘病毒药物	正痘病毒属（特别是猴痘病毒）	机器学习	正痘病毒感染	深度学习	BERT, 图神经网络	分子序列, 结构图	未明确提及样本数量
83	2025-08-03	Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning and Habitat Radiomics for Analysing the Predictive Capability for Oral Squamous Cell Carcinoma 2025-Jul-24, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100914 PMID:40712385	研究论文	本研究通过比较基于对比增强CT的深度学习和生境分析模型，探索预测口腔鳞状细胞癌颈淋巴结转移和病理亚型的新方法	结合生境分析与临床特征的集成模型在预测口腔癌方面表现出更高的性能	研究为回顾性分析，样本量较小（132例），可能影响模型的泛化能力	预测口腔鳞状细胞癌的颈淋巴结转移和病理亚型	口腔鳞状细胞癌患者	数字病理	口腔癌	对比增强CT（CECT）	CNN, FCNN, K-means聚类	图像	132例口腔鳞状细胞癌患者的CECT图像
84	2025-08-03	Edge learning applications in the prediction and classification of combined hepatocellular-cholangiocarcinoma: A comprehensive narrative review 2025-Jul-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i7.107246 PMID:40741203	综述	本文综述了边缘学习在预测和分类混合型肝细胞-胆管细胞癌（cHCC-CCA）中的应用及其临床潜力	探讨了边缘学习在实时处理、数据隐私保护和带宽使用减少方面的优势，及其在cHCC-CCA诊断中的应用	未提及具体的研究数据或实验验证，主要基于理论探讨和现有技术的综述	探索边缘学习技术在cHCC-CCA预测和分类中的临床应用	混合型肝细胞-胆管细胞癌（cHCC-CCA）	数字病理学	肝癌	边缘学习，深度学习	NA	图像	NA
85	2025-08-03	Artificial Intelligence Empowers Novice Users to Acquire Diagnostic-Quality Echocardiography 2025-Jul-22, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102005 PMID:40700992	研究论文	本研究评估了AI辅助软件如何帮助无超声经验的护士获取诊断质量的心脏超声图像	首次证明AI可赋能新手操作者获取符合诊断要求的心脏超声图像	研究仅在两个医疗中心开展，样本量相对有限	验证AI辅助系统能否使新手获得诊断级心脏超声图像	240名需进行临床心脏超声检查的成年患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习算法	NA	超声图像	240名患者（平均年龄62.6岁，48.8%为女性）
86	2025-08-03	Research and Implementation of Travel Aids for Blind and Visually Impaired People 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144518 PMID:40732644	研究论文	提出了一种基于深度学习的实时旅行辅助系统，旨在帮助盲人和视力受损人群解决感知、导航和安全问题	系统采用轻量级目标检测和分割算法，创新性地引入了多尺度注意力特征提取主干、融合Mamba架构的双流融合模块以及自适应上下文感知检测/分割头	目前仍处于开发阶段，需要与盲人和视力受损用户进行全面的实地试验以验证其有效性	开发一种能够实时检测障碍物并纠正路径偏差的旅行辅助系统	盲人和视力受损人群	计算机视觉	视力障碍	深度学习	轻量级目标检测和分割算法	图像数据	NA
87	2025-08-03	SAM2-DFBCNet: A Camouflaged Object Detection Network Based on the Heira Architecture of SAM2 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144509 PMID:40732639	research paper	提出了一种基于SAM2 Hiera架构的新型伪装目标检测网络SAM2-DFBCNet，用于解决低对比度、复杂纹理和模糊边界等挑战	引入了三个关键模块：CACEM用于增强低对比度场景的上下文感知，CSFIB用于动态融合多尺度特征，DBRM用于优化边界定位精度	未明确提及具体限制，但可能包括计算复杂度或对特定场景的适应性	提升伪装目标检测的准确性和鲁棒性	伪装目标	computer vision	NA	deep learning	SAM2-DFBCNet (基于SAM2 Hiera架构)	image	三个公共数据集（CAMO、COD10K和NC4K）
88	2025-08-03	Wearable Sensors-Based Intelligent Sensing and Application of Animal Behaviors: A Comprehensive Review 2025-Jul-21, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144515 PMID:40732643	综述	本文全面回顾了基于可穿戴传感器的动物行为智能监测及其应用	重点探讨了接触式传感技术，并提出了Tiny ML作为未来研究方向以解决计算需求和复杂环境适应性问题	当前行为分类主要依赖传统机器学习或深度学习，且在高频数据采集下保持高保真识别性能存在困难	提高精准畜牧业中动物行为监测的准确性和应用效率	动物行为	机器学习和传感器技术	NA	可穿戴传感器（如加速度计、压力传感器）	传统机器学习或深度学习	高频传感器数据	NA
89	2025-08-03	Deep learning-based localization and lesion detection in capsule endoscopy for patients with suspected small-bowel bleeding 2025-Jul-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i27.106819 PMID:40741104	research paper	开发一种AI模型，用于胶囊内窥镜中的小肠定位和病变检测，以评估疑似小肠出血	该AI模型能同时进行小肠定位和异常检测，显著减少解读时间，性能与经验丰富的内镜医师相当	外部验证中，AI辅助阅读与传统阅读在小肠定位准确性和异常检测率上表现相当，但样本量较小（32个SBCE视频）	开发一种自动区分小肠与胃和结肠并诊断小肠异常的AI模型	疑似小肠出血患者的胶囊内窥镜图像	digital pathology	gastrointestinal bleeding	deep learning	CNN	image	87005张胶囊内窥镜图像（胃11925张，小肠33781张，结肠41299张）和28405张SBCE图像（1337张糜烂/溃疡，126张血管畸形，494张出血，26448张正常）
90	2025-08-03	Hybrid Deep-Geometric Approach for Efficient Consistency Assessment of Stereo Images 2025-Jul-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144507 PMID:40732635	research paper	提出了一种混合深度几何方法HGC-Net，用于评估立体图像对的几何一致性	结合经典极线几何与深度学习组件，计算可解释的标量分数A，可靠检测严重和轻微的几何失真	未提及具体局限性	开发高效评估立体图像对几何一致性的方法	立体图像对	computer vision	NA	deep learning, epipolar geometry	HGC-Net	image	Middlebury 2014 stereo dataset及其合成失真变体
91	2025-08-03	Spatial-Channel Multiscale Transformer Network for Hyperspectral Unmixing 2025-Jul-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144493 PMID:40732622	research paper	提出了一种新型空间-通道多尺度Transformer网络（SCMT-Net）用于高光谱解混，通过结合空间和通道多尺度建模提升解混性能	首次在Transformer框架中统一建模空间和通道多尺度依赖关系，提出MMSA模块平衡精度与效率	未在更复杂的大规模场景数据集（如城市遥感）验证泛化性	提升高光谱解混任务中丰度估计和端元提取的精度	高光谱图像数据	computer vision	NA	deep learning	Transformer (SCMT-Net), CNN	hyperspectral image	3个真实数据集（Samson/Jasper/Apex）+1个合成数据集
92	2025-08-03	Extraction of Clinically Relevant Temporal Gait Parameters from IMU Sensors Mimicking the Use of Smartphones 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144470 PMID:40732598	研究论文	本研究探讨了使用模仿智能手机的IMU传感器提取临床相关步态参数的可行性	结合IMU传感器和CNN-LSTM机器学习模型，在非实验室环境下进行步态评估	双支撑时间预测误差较高（>20%）	开发可访问的健康评估方法，特别是在老龄化社会背景下	52名参与者在三种速度下行走时的步态参数	机器学习	老年疾病	IMU传感器数据采集	CNN-LSTM	传感器数据	52名参与者
93	2025-08-03	Hierarchical Sensing Framework for Polymer Degradation Monitoring: A Physics-Constrained Reinforcement Learning Framework for Programmable Material Discovery 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144479 PMID:40732607	研究论文	本文介绍了一种新颖的物理信息深度学习框架，用于聚合物的降解监测和可编程材料发现	结合多尺度分子传感数据与强化学习算法，提出双通道传感架构、物理约束策略网络和分层信号处理系统三大创新点	实验验证仅限于847种新型聚合物，可能无法涵盖所有可能的材料类型	开发智能传感技术以监测和预测聚合物降解动态，促进可持续材料的发现	聚合物材料	机器学习	NA	深度学习、强化学习	Graph Isomorphism Networks、transformer-based models	分子传感数据、光谱特征	847种新型聚合物
94	2025-08-03	Leakage Detection in Subway Tunnels Using 3D Point Cloud Data: Integrating Intensity and Geometric Features with XGBoost Classifier 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144475 PMID:40732605	研究论文	本研究提出了一种基于XGBoost分类器的泄漏检测方法，结合强度和几何特征，用于地铁隧道中的泄漏检测	整合强度和几何特征，使用XGBoost分类器提高泄漏检测的准确性和计算效率	隧道点云中噪声较多，且难以准确捕捉泄漏模式的三维形态特征	提高地铁隧道泄漏检测的准确性和效率	地铁隧道中的泄漏区域	计算机视觉	NA	移动激光扫描(MLS)	XGBoost	3D点云数据	两个评估数据集
95	2025-08-03	Automated Discrimination of Appearance Quality Grade of Mushroom (Stropharia rugoso-annulata) Using Computer Vision-Based Air-Blown System 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144482 PMID:40732610	研究论文	本研究利用深度学习和计算机视觉技术开发了一种自动化气流分级系统，用于将蘑菇分为三个质量等级	提出了结合YOLOv8-seg算法和OpenCV后处理的SegGrade算法，并开发了自动气流分级系统	系统最终的平均分级准确率为80.66%，仍有提升空间	开发自动化蘑菇外观质量分级系统，提高分级效率和一致性	蘑菇（Stropharia rugoso-annulata）	计算机视觉	NA	深度学习、计算机视觉	YOLOv8-seg	图像	150个随机选择的蘑菇
96	2025-08-03	Review of Acoustic Emission Detection Technology for Valve Internal Leakage: Mechanisms, Methods, Challenges, and Application Prospects 2025-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144487 PMID:40732615	综述	本文系统回顾了基于声发射技术的阀门内漏检测的理论基础、信号处理方法及最新研究进展	详细分析了多种信号处理技术及其优化策略，并提出了未来研究方向如多模态传感器融合、轻量级深度学习模型部署等	未提及具体实验数据或案例验证	为阀门内漏声发射检测技术的工程应用和理论发展提供系统参考	阀门内漏	无损检测	NA	声发射技术(AE)	智能算法(未具体说明)	声发射信号	NA
97	2025-08-03	Single-Sensor Impact Source Localization Method for Anisotropic Glass Fiber Composite Wind Turbine Blades 2025-Jul-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144466 PMID:40732595	研究论文	提出了一种用于各向异性玻璃纤维复合材料风力涡轮机叶片的单传感器冲击源定位方法	创新性地将冲击源定位问题转化为分类任务，无需传统定位算法所需的各向异性补偿和校正，仅需单个传感器即可实现定位	NA	风力涡轮机叶片结构健康监测中的冲击源精确定位	风力涡轮机叶片	结构健康监测	NA	深度学习框架	NA	传感器数据	NA
98	2025-08-03	Deep Neural Network-Based Design of Planar Coils for Proximity Sensing Applications 2025-Jul-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144429 PMID:40732560	research paper	本研究开发了一种深度学习程序，能够根据所需的磁场图识别平面线圈的几何形状	该方法能够高精度、高效地发现产生所需磁场特性的合适线圈设计	NA	开发一种用于平面线圈设计的深度学习方法	平面线圈的几何形状及其产生的磁场特性	machine learning	NA	deep learning	Deep Neural Network	magnetic field map	NA
99	2025-08-03	Detecting Malicious Anomalies in Heavy-Duty Vehicular Networks Using Long Short-Term Memory Models 2025-Jul-16, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25144430 PMID:40732561	研究论文	本文利用LSTM模型检测重型商用车J1939协议网络中的恶意异常流量	首次将LSTM模型应用于J1939协议网络的异常检测，并与CAN总线安全系统进行性能比较	实验基于模拟攻击数据，未在真实攻击场景中进行验证	提升重型商用车网络安全性	J1939协议网络流量	机器学习	NA	LSTM	LSTM	网络流量数据	未明确说明样本数量
100	2025-08-03	Bayesian Posterior Distribution Estimation of Kinetic Parameters in Dynamic Brain PET Using Generative Deep Learning Models 2025-Jul-15, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3588859 PMID:40663684	研究论文	本研究提出了一种基于改进的去噪扩散概率模型(iDDPM)的方法，用于估计动态脑PET中动力学参数的后验分布，以提高计算效率	利用深度学习的高计算效率，提出iDDPM方法替代传统的MCMC技术，显著减少计算时间（超过230倍）并保持高精度	未明确说明方法在其他类型PET数据或不同疾病模型中的泛化能力	开发高效准确的动力学参数后验分布估计方法，以解决PET图像噪声带来的参数估计不确定性问题	动态PET图像中的动力学参数	医学影像分析	阿尔茨海默病	动态PET成像，[18F]MK6240示踪剂	iDDPM, CVAE-DD, WGAN-GP	医学影像(PET图像)	未明确说明具体样本量，但基于[18F]MK6240研究数据