深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
11121	2025-05-14	Association of Deep Learning-based Chest CT-derived Respiratory Parameters with Disease Progression in Amyotrophic Lateral Sclerosis 2025-May, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243463 PMID:40358443	research paper	该研究探讨了基于深度学习的胸部CT衍生呼吸参数在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）疾病进展和生存期中的价值	使用深度学习技术从胸部CT中提取肺体积指数（LVI）和呼吸肌指数（RMI），这些参数能够反映ALS的临床分期并预测生存期，特别是在延髓受累患者中具有应用价值	研究为回顾性设计，样本量相对有限（261例患者），且所有数据来自单一三级医院	评估深度学习衍生的胸部CT参数对ALS疾病进展和患者生存期的预测能力	肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning-based CT analysis	Gaussian process regressor	CT images	261例ALS患者（平均年龄65.2岁±11.9，男性156例）	NA	NA	NA	NA
11122	2025-10-07	EBMGP: a deep learning model for genomic prediction based on Elastic Net feature selection and bidirectional encoder representations from transformer's embedding and multi-head attention pooling 2025-Apr-19, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-04894-z PMID:40253568	研究论文	提出一种基于弹性网络特征选择和Transformer嵌入与多头注意力池化的深度学习基因组预测模型EBMGP	将SNP视为'单词'，相似LD水平的相邻SNP组视为'句子'，采用BERT式嵌入方法建模遗传互作，并提出多头注意力池化机制	NA	通过基因组估计育种值增强早期选择能力，加速育种进程	植物和动物基因组数据	机器学习	NA	基因组预测	Transformer	基因组数据	四个不同的动植物数据集	NA	Transformer,多头注意力机制	准确率	NA
11123	2025-10-07	Self-Supervised Learning with Adaptive Frequency-Time Attention Transformer for Seizure Prediction and Classification 2025-Apr-07, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15040382 PMID:40309845	研究论文	提出一种结合自适应频时注意力Transformer的自监督学习方法，用于癫痫发作预测和分类	在Transformer架构中引入自适应频时注意力机制，通过自适应频率滤波模块在频域进行全局和局部滤波，并与时序注意力机制结合	未明确说明对EEG信号中特定类型噪声的处理效果，以及在不同医疗设备采集数据上的泛化能力	提高癫痫发作预测和分类的准确性，减少对标注数据的依赖	脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图分析	Transformer	脑电图信号	TUSZ、TUAB和TUEV数据集	NA	Transformer with Adaptive Frequency-Time Attention	AUROC, 平衡准确率, 加权F1分数, Cohen's kappa	NA
11124	2025-10-07	Flood resilience through hybrid deep learning: Advanced forecasting for Taipei's urban drainage system 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124835 PMID:40056592	研究论文	本研究提出混合深度学习模型用于台北市中山抽水站的城市排水系统洪水预测	结合知识图谱整合多源数据，并首次将CNN-BP混合模型应用于城市排水系统的多输入多输出多步预测	研究仅针对台北市特定抽水站，模型在其他地区的适用性有待验证	通过先进预测技术提升城市排水系统的洪水抵御能力	台北市中山抽水站的排水系统水位数据	深度学习	NA	深度学习预测	CNN, BPNN	水位时间序列数据	台北市中山抽水站的实时监测数据	NA	CNN-BP混合架构	R, RMSE	NA
11125	2025-10-07	Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803 PMID:40056595	研究论文	本研究探讨训练样本量、图像分辨率和训练周期对基于机器学习的丝状和絮状细菌分类性能的影响	系统量化了三个关键模型变量（样本量、分辨率、训练周期）对细菌分割模型精度和计算需求的综合影响	研究主要关注特定类型的丝状和絮状细菌，结果可能不适用于其他微生物形态	优化人工智能分割模型在废水处理厂细菌检测中的准确性和计算效率	废水处理中的丝状细菌和絮状细菌	计算机视觉	NA	图像分析	深度学习	图像	最多500张细菌图像	NA	NA	准确率	NA
11126	2025-10-07	Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833 PMID:40058039	研究论文	开发了一种整合火灾风险和生态共存能力的空间优化方法，用于指导计划烧除的区域规划	首次将植物适应性、动物行为和传统土地管理实践等'共存因素'整合到区域尺度的计划烧除空间优化框架中	研究仅应用于嘉陵江流域，方法在其他地区的适用性需要进一步验证	开发可持续的火灾管理策略，通过空间优化实现火灾与生态系统的共存	嘉陵江流域（中国）的火险易发山区生态系统	空间优化	NA	空间优化、机器学习、深度学习	NA	空间数据、生态数据、火险数据	嘉陵江流域整个研究区域	Zonation 5	NA	空间相关性分析、优先级分类	NA
11127	2025-10-07	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-Apr-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程开发出一种能高效阻断疟原虫入侵红细胞的环肽抑制剂	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键的化学工程策略，设计出比天然配体亲和力提高20倍的环肽	研究主要基于体外实验，尚未进行体内验证	设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用	疟原虫入侵红细胞过程及相关蛋白(AMA1/RON2)	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验	AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA	ColabFold	AlphaFold2	亲和力倍数增强、抑制效力	NA
11128	2025-10-07	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	提出基于深度神经网络的快速准确系统发育重建方法Phyloformer	结合无似然推断和几何深度学习，实现比传统方法更快的进化距离估计和系统发育重建	序列数量增加时拓扑准确性落后于最大似然方法	开发快速准确的系统发育重建方法	基因序列和系统发育树	机器学习	NA	深度神经网络	深度学习模型	多序列比对数据	3,801个经验基因比对数据集	NA	Phyloformer	Kuhner-Felsenstein度量, 拓扑准确性	GPU加速
11129	2025-10-07	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	提出一种抗模仿混合深度学习模型用于提高短期藻华预测精度	开发了结合TCN、注意力机制和BiLSTM的混合深度学习模型，并采用新型DILATE损失函数同时考虑形状和时间损失	研究基于单一水库数据，模型在其他水域的泛化能力有待验证	提高藻华短期预测准确性，解决时间序列预测中的数据复制问题	中国九龙江东水库的藻华动态数据	机器学习	NA	原位监测	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库叶绿素a小时监测数据	NA	Temporal Convolutional Network, Bidirectional LSTM, 注意力机制	R, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, Kling-Gupta效率	NA
11130	2025-10-07	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	研究论文	本研究结合深度学习和蒙特卡洛模拟揭示了苹果泥中光传播的基本规律，用于监测不同品种、贮藏期和加热时长引起的质量变化	首次将深度学习与蒙特卡洛模拟相结合，系统研究苹果泥在900-1650 nm波段的光学特性与质量参数的关系	仅针对苹果泥进行研究，未涉及其他果蔬制品；研究波段限定在900-1650 nm	通过光学特性监测苹果泥的化学、结构和流变学参数变化	不同品种（金冠苹果和红冠苹果）、不同贮藏期和不同加热时长的苹果泥样品	食品科学与工程	NA	近红外光谱分析，蒙特卡洛模拟	BP神经网络	光谱数据，光学特性参数	涵盖多个苹果品种、不同贮藏期和加热时长的苹果泥样品	NA	反向传播神经网络	RPD（相对预测偏差）	NA
11131	2025-10-07	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文系统评估了基于人工智能的深度学习算法在胸部CT磨玻璃结节检测中的性能表现	首次系统评估多种深度学习模型在磨玻璃结节检测中的性能，并比较了DenseNet和WOANet等模型的优劣	纳入研究数量有限（18篇），部分模型性能指标报告不完整，存在发表偏倚风险	评估人工智能模型在胸部CT磨玻璃结节检测中的诊断性能	磨玻璃结节（GGO）	计算机视觉	肺癌	高分辨率CT扫描	深度学习	医学影像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇记录中筛选）	NA	DenseNet, WOANet	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数, AUC, 精确率	NA
11132	2025-10-07	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	通过内容分析方法分析医学生在心理学相关课程教育论坛中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下探索电子同伴辅助反思在心理学课程论坛中的应用效果	样本仅来自单一大学，研究结果可能缺乏普适性	分析医学生对电子同伴辅助反思在教育论坛中应用的意见和体验	医学、检验科学和公共卫生专业的389名学生	医学教育	NA	内容分析	NA	文本数据	389名来自Jahrom医科大学的学生，涵盖16个论坛	NA	NA	NA	NA
11133	2025-10-07	Artificial Intelligence in Gas Sensing: A Review 2025-Mar-28, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c02272 PMID:40067186	综述	回顾人工智能、机器学习和深度学习在增强和自动化气体传感方法中的作用及其对新兴气体传感器系统的影响	将AI技术与气体传感器集成代表了范式转变，使传感器能够实现前所未有的性能、选择性和适应性	NA	探讨AI、ML和DL技术在气体传感领域的应用和影响	气体传感器技术和人工智能集成方法	机器学习	NA	气体传感技术	深度学习,机器学习	传感器数据	NA	NA	NA	准确度,灵敏度,选择性	NA
11134	2025-10-07	Deep learning-based segmentation of head and neck organs at risk on CBCT images with dosimetric assessment for radiotherapy 2025-Mar-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adbf63 PMID:40068304	研究论文	开发基于深度学习的头颈部危及器官自动分割框架，用于CBCT图像并评估其剂量学性能	提出三阶段框架：改进CT分割、训练CBCT合成CT分割模型、通过剂量学分析验证临床相关性	CBCT图像存在软组织对比度差、伪影和视野受限问题，缺乏大规模标注数据集	开发头颈部放疗中危及器官自动分割框架以促进治疗重新规划	头颈部25个危及器官	医学影像分析	头颈部癌症	锥形束CT（CBCT）成像	深度学习模型	CBCT图像、CT图像、合成CT图像	未明确说明具体样本数量	NA	NA	Dice系数、平均表面距离、平均剂量、D2(%)值	NA
11135	2025-10-07	Insights into phosphorylation-induced influences on conformations and inhibitor binding of CDK6 through GaMD trajectory-based deep learning 2025-Mar-26, Physical chemistry chemical physics : PCCP IF:2.9Q1 DOI:10.1039/d4cp04579c PMID:40072875	研究论文	通过GaMD模拟和深度学习研究磷酸化对CDK6构象动态和抑制剂结合的影响	结合高斯加速分子动力学(GaMD)模拟与深度学习分析磷酸化对CDK6构象动态的分子机制	NA	探索磷酸化对CDK6构象动态和抑制剂结合能力的影响机制	CDK6蛋白及其与三种抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)的复合物	计算生物学	NA	高斯加速分子动力学(GaMD)、深度学习、主成分分析(PCA)、MM-GBSA计算	深度学习	分子动力学轨迹数据	CDK6与三种抑制剂(6ZV、6ZZ、0RS)的复合物系统	NA	NA	NA	NA
11136	2025-10-07	Exploration of Novel Antimicrobial Agents against Foodborne Pathogens via a Deep Learning Approach 2025-Mar-26, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c00267 PMID:40080724	研究论文	本研究采用深度学习方法筛选具有抗菌活性且无致癌性的天然产物，以应对食源性病原体抗生素耐药性问题	首次将深度学习模型应用于食源性病原体抗菌剂的筛选，并同步预测化合物的致癌性	仅对两种食源性病原体进行验证，实验验证的化合物数量有限	开发新型抗菌剂以应对食源性病原体的抗生素耐药性问题	食源性病原体（特别是文中未明确指出的两种）和天然产物化合物	机器学习	食源性疾病	深度学习	深度学习模型	化学化合物数据	COCONUT数据库中的天然产物化合物，筛选出130个候选化合物	NA	NA	抗菌活性预测准确率，致癌性预测准确率	NA
11137	2025-10-07	Thermal Adaptation of Cytosolic Malate Dehydrogenase Revealed by Deep Learning and Coevolutionary Analysis 2025-Mar-25, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01774 PMID:40079215	研究论文	本研究结合深度学习和共进化分析揭示了胞质苹果酸脱氢酶的热适应机制	整合变分自编码器和共进化模型构建序列空间的潜在生成景观，并首次将两个区域间疏水接触比例确定为热稳定性的预测序参量	研究主要基于计算模拟，需要实验验证来确认预测结果的准确性	探究序列变异和构象动力学如何共同影响酶的热适应机制	胞质苹果酸脱氢酶及其在不同热环境中物种的同源蛋白	机器学习	NA	深度学习，共进化分析，分子动力学模拟，结构预测	VAE, DCA	蛋白质序列，结构数据	NA	NA	变分自编码器，AlphaFold	NA	NA
11138	2025-10-07	How much data is enough? Optimization of data collection for artifact detection in EEG recordings 2025-Mar-21, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adbebe PMID:40064096	研究论文	提出一种基于深度学习的优化方法，用于EEG记录中EMG伪影检测的数据收集设计	首次将数据导向的优化方法应用于EEG/EMG数据收集，通过深度学习减少所需数据量	仅针对EMG伪影进行研究，未考虑其他类型伪影	优化EEG记录中EMG伪影检测的数据收集过程	脑电图记录中的肌电伪影	机器学习	NA	脑电图，肌电图	深度学习	时间序列信号	将EMG伪影任务从12个减少到3个，等长收缩任务重复次数从10次减少到3次或1次	NA	三种不同的神经网络架构	清洁效率	NA
11139	2025-10-07	Weight Differences-Based Multi-level Signal Profiling for Homogeneous and Ultrasensitive Intelligent Bioassays 2025-03-18, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c01436 PMID:40059671	研究论文	提出一种基于重量差异的多层次信号分析策略Mata，用于实现均相超灵敏智能生物检测	通过信号亚基的重量分析和深度学习识别模型实现磁调控动力学信号表达，无需复杂信号生成设计或精密设备	NA	开发高灵敏度且操作便捷的智能生物检测方法	白细胞介素-6（IL-6）生物标志物	生物医学工程	NA	纳米磁标记、光学成像	深度学习	光学图像	NA	NA	NA	检测灵敏度、检测时间	标准明场光学成像设备
11140	2025-10-07	Harnessing Electronic Health Records and Artificial Intelligence for Enhanced Cardiovascular Risk Prediction: A Comprehensive Review 2025-Mar-18, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.124.036946 PMID:40079336	综述	本文综述了利用电子健康记录和人工智能技术增强心血管疾病风险预测的研究进展与挑战	系统整合电子健康记录与人工智能方法，探索多维数据（包括环境、生活方式、社会和基因组因素）在心血管风险预测中的综合应用	回顾性数据分析存在局限性，数据质量、医疗系统间标准化和地理变异性问题尚未完全解决，AI模型可解释性不足且需要针对不同人群进行验证和重新校准	改善心血管疾病风险预测和管理方法	心血管疾病风险预测模型	机器学习	心血管疾病	电子健康记录数据分析	深度学习	电子健康记录，包括药物使用和影像数据	NA	NA	NA	NA	NA