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
1021	2025-06-10	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-May-11, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括临床实践、专业教育和公众自我护理	探讨了AI在龋齿风险评估、图像分析、治疗计划制定以及口腔卫生教育中的创新应用	未具体提及研究的局限性	概述AI在个性化龋齿管理中的当前应用和潜力	龋齿患者、牙科专业人士及公众	数字病理	龋齿	机器学习和深度学习	NA	图像和患者数据	NA
1022	2025-05-07	Code Error in "Diagnostic Classification and Prognostic Prediction Using Common Genetic Variants in Autism Spectrum Disorder: Genotype-Based Deep Learning" 2025-05-06, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/66556 PMID:40327366	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1023	2025-06-10	Cyber-physical security of biochips: A perspective 2025-May, Biomicrofluidics IF:2.6Q2 DOI:10.1063/5.0252554 PMID:40454326	perspective	本文探讨了微流控生物芯片（MBs）面临的多种安全威胁及相应的防护措施	提出了基于深度学习的异常检测方法、材料级防护措施（如机械响应染料和光谱水印）以及样本级保护（如分子条形码）等多层次安全框架	未提及具体实验数据或案例研究来验证这些防护措施的有效性	提高微流控生物芯片的安全性和可靠性	微流控生物芯片（MBs）及其安全威胁	生物医学工程	NA	深度学习、机械响应染料、光谱水印、分子条形码	深度学习	NA	NA
1024	2025-06-10	RLEAAI: improving antibody-antigen interaction prediction using protein language model and sequence order information 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf238 PMID:40462512	研究论文	提出了一种新的深度学习方法RLEAAI，用于提高抗体-抗原相互作用（AAIs）的预测性能	结合了序列顺序提取策略和预训练蛋白质语言模型，整合了三种神经网络模块以提高预测准确性	未提及具体的数据集限制或模型泛化能力的局限性	提高抗体-抗原相互作用预测的准确性	抗体-抗原相互作用	机器学习	NA	预训练蛋白质语言模型、序列顺序提取策略	CNN、双向LSTM、循环交叉注意力机制	蛋白质序列数据	在两个独立测试集上进行基准测试
1025	2025-06-10	The Advances in Deep Learning Modeling of Polyadenylation Codes 2025 May-Jun, Wiley interdisciplinary reviews. RNA DOI:10.1002/wrna.70017 PMID:40468587	综述	本文总结了深度学习模型在解析多聚腺苷酸化调控方面的进展及其应用	深度学习模型能够无偏地量化基序间的相互作用，解决序列复杂性，并捕捉顺式调控基序间复杂的位置相互作用	NA	探讨深度学习模型在多聚腺苷酸化调控研究中的应用	多聚腺苷酸化位点的形成及其调控机制	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习模型	序列数据	NA
1026	2025-06-10	Deep learning reveals determinants of transcriptional infidelity at nucleotide resolution in the allopolyploid line by goldfish and common carp hybrids 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf260 PMID:40471993	研究论文	本研究利用深度学习模型探究金鱼和鲤鱼杂交异源多倍体品系中转录不忠实的决定因素	开发深度学习模型在核苷酸分辨率上识别转录不忠实序列，并揭示位置特异性转录因子家族和类别对转录不忠实的影响	研究局限于金鱼和鲤鱼杂交异源多倍体品系，未在其他生物系统中验证	探究金鱼和鲤鱼杂交异源多倍体品系中转录不忠实的深层决定因素	金鱼和鲤鱼杂交异源多倍体品系的转录不忠实现象	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	DNA序列数据	NA
1027	2025-06-10	Deep learning reconstruction algorithm and high-concentration contrast medium: feasibility of a double-low protocol in coronary computed tomography angiography 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11059-x PMID:39299952	研究论文	评估在非肥胖患者中使用高强度深度学习图像重建（DLIR-H）与标准自适应统计迭代重建（ASiR-V）协议在冠状动脉CT血管造影中的辐射剂量和图像质量	提出了一种结合DLIR-H和80-kVp CCTA的双低协议，显著减少辐射和对比剂暴露，同时提高图像质量	研究仅针对非肥胖患者，BMI限制在30 kg/m2以下	评估双低CCTA协议在减少辐射和对比剂剂量同时保持图像质量的可行性	非肥胖患者（BMI < 30 kg/m2）	医学影像	心血管疾病	深度学习图像重建（DLIR-H），自适应统计迭代重建（ASiR-V）	深度学习	医学影像	255名患者（每组85人）
1028	2025-06-10	Deep learning-based segmentation of OCT images for choroidal thickness 2025 Apr-Jun, Journal of optometry IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.optom.2025.100556 PMID:40328135	research paper	开发并验证了一种基于深度学习的自动化分割方法，用于光学相干断层扫描（OCT）图像的脉络膜厚度测量	使用Deeplabv3+网络和ResNet50架构开发了一种自动化分割算法，与手动分割方法相比表现出色	测试集样本量较小（130例），且仅与一种开源算法进行了比较	开发并验证一种自动化分割方法，用于OCT图像的脉络膜厚度测量	光学相干断层扫描（OCT）图像	digital pathology	NA	光学相干断层扫描（OCT）	Deeplabv3+, ResNet50	image	训练集10,798例手动分割OCT扫描，测试集130例独特扫描
1029	2025-06-10	AUTOENCODER FOR 4-DIMENSIONAL FIBER ORIENTATION DISTRIBUTIONS FROM DIFFUSION MRI 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi60581.2025.10981302 PMID:40475178	研究论文	本文提出了一种用于压缩扩散MRI中纤维取向分布（FODs）的平衡阶数级自编码器（OBOL）	提出了一种平衡阶数级的自编码器（OBOL），通过为不同阶数的FODs使用单独的编码器来平衡特征图大小，从而在解码后高精度压缩FODs	未明确提及具体限制	提高扩散MRI中纤维取向分布（FODs）的压缩精度和内存效率	扩散MRI中的纤维取向分布（FODs）	医学影像分析	NA	扩散MRI	自编码器（Autoencoder）	医学影像数据	未明确提及具体样本数量
1030	2025-06-10	Strategies to include prior knowledge in omics analysis with deep neural networks 2025-Mar-14, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101203 PMID:40182174	review	该文章探讨了在深度学习模型中整合生物先验知识以提高分子图谱预测性能的策略	总结了三种利用先验知识指导深度神经网络处理分子图谱的主要策略，并回顾了相关深度学习架构，包括图神经网络的新思路	NA	提高基于分子图谱的深度学习模型预测性能	分子图谱数据	machine learning	NA	high-throughput molecular profiling	deep neural networks, graph neural networks	molecular profiles	NA
1031	2025-06-10	Fuzz Testing Molecular Representation Using Deep Variational Anomaly Generation 2025-Feb-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01876 PMID:39908426	research paper	使用深度变分异常生成方法对分子表示进行模糊测试	利用变分自编码器（VAE）生成SELFIES分子字符串的异常示例，挑战了SELFIES可转换为有效SMILES字符串的断言，并探索了影响分子表示可靠性的因素	仅针对SELFIES 2.1.1版本进行了测试，可能不适用于其他版本或其他分子表示方法	通过生成异常示例来压力测试和验证分子表示的鲁棒性	SELFIES分子字符串	machine learning	NA	VAE（变分自编码器）	VAE	分子字符串（SELFIES）	NA
1032	2025-06-10	A prognostic and predictive model based on deep learning to identify optimal candidates for intensity-modulated radiotherapy alone in patients with stage II nasopharyngeal carcinoma: A retrospective multicenter study 2025-Feb, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110660 PMID:39645201	研究论文	开发并验证了一个结合深度学习MRI特征和临床信息的预后和预测模型，用于识别II期鼻咽癌患者中仅需调强放射治疗的低风险患者	结合深度学习MRI特征和临床信息，开发了一个新的预后和预测模型，能够显著区分高风险和低风险患者，并优化治疗方案	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚，且样本量虽大但来自两个中心，可能影响模型的泛化能力	开发一个预后和预测模型，以识别II期鼻咽癌患者中仅需调强放射治疗的低风险患者	II期鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	MRI	3DResNet, eXtreme Gradient Boosting	MRI图像和临床信息	999名II期鼻咽癌患者
1033	2025-06-10	Robustly detecting mpox and non-mpox using a deep learning framework based on image inpainting 2025-01-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85771-z PMID:39794381	研究论文	提出了一种基于图像修复的深度学习框架MIM，用于稳健地检测猴痘和非猴痘病例	采用图像修复策略（Mask, Inpainting, and Measure）处理未知类别和异常输入，相比多类分类模型更具优势	需要多样化的非猴痘图像数据，且在实际应用中可能受到各种噪声干扰	开发一种高效的猴痘诊断技术，以应对当前猴痘病例持续增加的挑战	猴痘和非猴痘皮肤疾病图像	计算机视觉	猴痘	深度学习	GAN	图像	使用了MSLD猴痘数据集和包含18类非猴痘皮肤疾病的数据集
1034	2025-06-10	Towards sustainable solutions: Effective waste classification framework via enhanced deep convolutional neural networks 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324294 PMID:40465648	研究论文	该研究提出了一种创新的废物分类模型，结合了定制的DenseNet201架构、SE注意力机制和并行CNN分支的融合，以提高废物管理的效率和可扩展性	采用定制的DenseNet201架构与SE注意力机制及并行CNN分支融合，增强了从废物数据中提取复杂、深层和更易区分特征的能力	NA	提高废物分类的准确性和效率，促进环境可持续发展	废物数据	计算机视觉	NA	深度学习	DenseNet201, CNN	图像	四个公开数据集及三个额外数据集以增强废物多样性和模型可靠性
1035	2025-06-10	Application of ConvNeXt with transfer learning and data augmentation for malaria parasite detection in resource-limited settings using microscopic images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313734 PMID:40465684	研究论文	本研究探讨了使用ConvNeXt模型结合迁移学习和数据增强技术，在资源有限地区通过显微镜图像进行疟疾寄生虫检测的深度学习方法	采用ConvNeXt V2 Tiny Remod版本模型结合数据增强和迁移学习技术，在疟疾诊断中达到了98.1%的准确率，超越了其他模型如Swin Tiny和ResNet系列	研究在资源有限地区进行，可能面临大型数据集和显微镜专业知识获取的限制	开发一种高准确率的疟疾诊断方法，适用于资源有限地区	疟疾寄生虫	计算机视觉	疟疾	迁移学习, 数据增强	ConvNeXt, Swin Tiny, ResNet18, ResNet50	图像	初始27558张薄血涂片图像，经过增强后最终数据集为606276张图像
1036	2025-06-10	Verification and application of deep learning models in daily sports activities of teenagers 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322166 PMID:40465756	研究论文	本文基于VGG16模型，结合BiLSTM和CBAM模块的优势，验证并应用于青少年日常体育活动中羽毛球动作的识别	结合BiLSTM模型的双向学习时间序列信息和CBAM模块的通道及区域特征表示，显著提高了动作识别的准确性	研究仅针对羽毛球运动，可能不适用于其他体育活动的动作识别	提高青少年日常体育活动中动作识别的准确性	青少年日常体育活动中的羽毛球动作	计算机视觉	NA	深度学习	VGG16, BiLSTM, CBAM	视频图像	基于公共数据集Roboflow中的羽毛球训练数据集
1037	2025-06-10	The effects of learning experience on college students' deep english learning: a study of the chain mediation effect of motivation and strategy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0325491 PMID:40465789	研究论文	本研究探讨学习经验对大学生英语深度学习的影响，以及动机和策略的链式中介效应	首次验证了英语学习领域中'学习经验→学习动机→学习策略→深度学习'的链式中介模型	样本范围有限且采用横断面设计	探究学习经验对大学生英语深度学习的影响机制	不同性别、年龄、教育背景和学业成就水平的大学生	教育心理学	NA	量表评估与统计分析	链式中介模型	问卷数据	不同背景的大学生样本
1038	2025-06-10	Progress in developing a bark beetle identification tool 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0310716 PMID:40471899	research paper	本研究提出了一种基于MaxViT深度学习框架的树皮甲虫识别初步模型，旨在开发一个功能完善且实用的识别工具	首次利用结合局部和全局注意力的MaxViT模型对树皮甲虫进行属级分类，并设计了报告未知物种的功能	当前模型仅能区分12个属，需要更多数据和改进以实现可靠的种级识别，且图像采集条件受控可能影响实际应用	开发用于森林管理和生态研究的树皮甲虫识别工具	树皮甲虫（多种属）	computer vision	NA	深度学习	MaxViT	image	目前最大的树皮甲虫图像训练集（具体数量未提及）
1039	2025-06-10	Adaptive network steganography using deep learning and multimedia video analysis for enhanced security and fidelity 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0318795 PMID:40472042	research paper	本研究提出了一种结合深度学习和多媒体视频分析的自适应网络隐写范式，旨在提升网络隐写的通用性和安全性	采用深度卷积生成对抗网络架构，能够根据多媒体视频的动态前景、稳定背景和时空复杂性微调隐写参数	NA	提升网络隐写的安全性和保真度	多媒体视频中的网络隐写	computer vision	NA	deep learning, multimedia video analysis	DCGAN (deep convolutional generative adversarial network)	video	MPII和UCF101视频库
1040	2025-06-10	Machine learning techniques for continuous genetic assignment of geographic origin of forest trees 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324994 PMID:40478860	研究论文	本文比较了五种连续遗传分配方法在追踪森林树木地理起源中的准确性	比较了五种连续分配方法的准确性，包括最近邻方法、高斯过程回归、基因组预测和深度学习，特别是在处理遗传变异连续性的问题上	研究仅基于欧洲的两个树种数据集，可能不适用于其他地区或树种	开发更准确的连续遗传分配方法以追踪森林树木的地理起源	欧洲山毛榉（Fagus sylvatica）和欧洲橡树（Quercus robur）	机器学习	NA	基因组宽单核苷酸多态性（SNP）分析	NN, GPR-D, GPR-G, GP, DL	基因数据	865株欧洲山毛榉和1,883株欧洲橡树