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
11781	2025-11-11	Enhancing bone cancer detection through optimized pre trained deep learning models and explainable AI using the osteosarcoma tumor assessment dataset 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26051-8 PMID:41203786	研究论文	提出一种结合优化预训练深度学习模型和可解释AI的骨癌检测框架	联合使用增强贝叶斯优化、深度迁移学习和可解释AI技术，通过超参数调优和数据集平衡提升模型性能与透明度	未明确说明模型在其他独立数据集上的泛化能力验证	开发可靠且可解释的骨癌自动诊断框架	骨癌组织病理学图像	数字病理学	骨癌	组织病理学成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet-B4, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3, VGG16	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
11782	2025-11-11	Hybrid glowworm swarm optimization with recurrent deep learning for fault detection in industrial internet of things environment 2025-Nov-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26784-6 PMID:41203829	研究论文	提出一种混合萤火虫群优化与循环深度学习方法用于工业物联网环境中的故障检测	结合萤火虫群优化算法与循环深度学习模型进行超参数优化，提高故障检测准确率	NA	工业物联网环境中基于音频信号的故障检测与分类	工业物联网设备	机器学习	NA	梅尔频谱图	HCNN-GRU, CNN-LSTM	音频信号	NA	NA	HCNN-GRU, CNN-LSTM	准确率	NA
11783	2025-11-11	Graph convolution network based on meta-paths and mutual information for drug-target interaction prediction 2025-Nov-07, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06295-x PMID:41204097	研究论文	提出基于元路径和互信息的图卷积网络GCNMM用于药物-靶点相互作用预测	结合元路径和图注意力网络构建融合DTI网络，采用空间拓扑一致性和互信息最大化作为双重优化目标	未明确说明数据稀疏性问题是否完全解决	预测药物-靶点相互作用以加速药物重定位	药物-靶点异质网络	机器学习	NA	图卷积网络	GCN, 图注意力网络, 图卷积自编码器	图数据	NA	NA	GCNMM	NA	NA
11784	2025-11-11	Impact of Neural network-quantified musical groove on cyclists' joint coordination and muscle synergy: a repeated measures study 2025-Nov-07, Journal of neuroengineering and rehabilitation IF:5.2Q1 DOI:10.1186/s12984-025-01778-7 PMID:41204282	研究论文	本研究探讨了神经网络量化的音乐律动水平对自行车运动员关节协调性和肌肉协同模式的影响	首次使用经过验证的深度学习模型客观量化音乐律动水平，并系统分析其对下肢运动学和神经肌肉控制的影响机制	需要额外的动力学和代谢指标验证直接性能收益，样本仅限于训练有素的右利手自行车运动员	研究音乐律动水平如何系统性改变高扭矩骑行时的下肢运动学和神经肌肉控制	24名训练有素的右利手自行车运动员	机器学习	NA	三维运动捕捉，表面肌电图，非负矩阵分解	深度学习模型	运动捕捉数据，肌电信号	24名自行车运动员，每个受试者在三种条件下测试	NA	NA	R²=0.85，p值	NA
11785	2025-11-11	Prediction of pathological risk subtypes of thymic anterior mediastinal cysts and thymic epithelial tumors based on CT radiomics and deep learning methods: a retrospective study 2025-Nov-07, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03169-z PMID:41204379	研究论文	基于CT影像组学和深度学习方法开发预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤病理风险亚型的非侵入性模型	首次将影像组学特征与深度学习特征融合构建深度学习影像组学模型，用于胸腺肿瘤病理风险分类预测	回顾性研究且样本量有限（144例患者），需进一步前瞻性验证	术前无创预测胸腺前纵隔囊肿和胸腺上皮肿瘤的病理风险分类，支持个性化治疗规划	144例经病理证实的胸腺前纵隔囊肿或胸腺上皮肿瘤患者	医学影像分析	胸腺肿瘤	CT影像分析	深度学习, 影像组学	CT图像	144例患者（训练集101例，测试集43例）	Pyradiomics, PyTorch	ResNet50	AUC	NA
11786	2025-11-11	Hyperspectral image analysis for classification of multiple infections in wheat 2025-Nov-07, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01461-x PMID:41204393	研究论文	本研究利用高光谱成像和深度学习技术对小麦多重感染病害进行分类识别	首次将高光谱成像技术应用于小麦多重并发感染的分类识别，揭示了病原体共存时的光谱特征变化	Septoria和黄锈病+Septoria样本数量有限，需要在田间条件下使用更大更平衡的数据集进一步验证	开发基于高光谱成像的小麦多重感染病害分类方法	小麦叶片上的黄锈病、白粉病和Septoria三种病原体的单一和双重感染	计算机视觉	植物病害	高光谱成像	CNN	高光谱图像	1447张小麦叶片高光谱图像	NA	Inception, EfficientNet	准确率	NA
11787	2025-11-11	ProteinFormer: protein subcellular localization based on bioimages and modified pre-trained transformer 2025-Nov-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12194-5 PMID:41204400	研究论文	提出基于生物图像和改进预训练Transformer的蛋白质亚细胞定位新方法	首次将生物图像与改进的预训练Transformer架构结合，解决传统方法无法捕捉蛋白质空间动态的问题	在数据稀缺场景下性能仍有提升空间	开发高效准确的蛋白质亚细胞定位方法	蛋白质亚细胞定位	计算机视觉	NA	生物图像分析	Transformer, CNN	生物图像	Cyto_2017和IHC_2021数据集	PyTorch	ResNet, Transformer	F1-score, Accuracy	NA
11788	2025-11-11	Approaches to Scaffold Hopping for Identifying New Bioactive Compounds and the Contribution of Artificial Intelligence 2025-Nov-05, Current medicinal chemistry IF:3.5Q2 DOI:10.2174/0109298673383467250929220205 PMID:41208066	综述	本文综述了人工智能在骨架跃迁策略中识别新生物活性化合物的应用与贡献	将传统骨架跃迁策略与基于深度学习的人工智能模型相结合，提高了新药发现的成功率	面临输入数据质量、结果可解释性、监管问题、技术投资和多学科团队建设等挑战	提高药物开发效率，降低研发成本和时间消耗	生物活性化合物和新治疗剂	药物发现	NA	计算机辅助药物设计，深度学习	深度学习模型	化学结构数据，药效团模型	来自Web of Science、PubMed和Google Scholar数据库的文献数据	NA	NA	NA	NA
11789	2025-11-11	An integrated deep learning model accelerates luciferase based high throughput drug screening 2025-Oct-09, European journal of pharmaceutical sciences : official journal of the European Federation for Pharmaceutical Sciences IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.ejps.2025.107315 PMID:41067316	研究论文	开发集成深度学习模型加速基于荧光素酶的高通量药物筛选	首次将深度学习模型整合到荧光素酶高通量筛选流程中，实现化合物筛选准确率和效率的显著提升	研究仅基于五种特定信号通路系统，模型在其他信号通路系统的泛化能力有待验证	通过人工智能技术加速药物开发流程，降低研发成本	18,840种化合物及其在五种荧光素酶检测系统中的HTS数据	机器学习	炎症性疾病,肿瘤,代谢综合征	荧光素酶检测,HTS	深度学习	化合物结构数据,分子特征数据,HTS数值	18,840种化合物，约100,000个HTS数据点	NA	集成深度学习模型	筛选准确率,筛选效率	NA
11790	2025-10-05	Correction: Javeed et al. A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT). Sensors 2021, 21, 4884 2025-Sep-15, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185739 PMID:41013172	correction	对先前发表的关于物联网安全通信的混合深度学习驱动SDN机制论文进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11791	2025-11-11	BMR-YOLO: A deep learning approach for fall detection in complex environments 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335992 PMID:41202040	研究论文	提出一种基于YOLOv8n架构优化的BMR-YOLO深度学习框架，用于复杂环境下的跌倒检测	在YOLOv8n基础上引入四项改进：BiFormer视觉变换器与双层路由注意力、C2f_rvb模块替换、MultiSEAM注意力机制检测头、方向感知SIoU回归指标	NA	提升复杂环境下（特别是遮挡和光照不良条件）跌倒检测的准确性和鲁棒性	跌倒检测	计算机视觉	老年疾病	深度学习	YOLO, CNN, Transformer	图像	超过10,000张标注图像（BMR-fall数据集）并使用UR跌倒检测数据集进行交叉验证	PyTorch	YOLOv8n, BiFormer, C2f_rvb, MultiSEAM	mAP@0.5	6.5 GFLOPs计算成本
11792	2025-11-10	Adaptive dual-window enhancement and multi-scale texture prior fusion for robust kidney CT classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335585 PMID:41202049	研究论文	提出结合自适应双窗增强和多尺度纹理先验融合的肾脏CT分类框架	提出自适应双窗增强模块动态调整窗宽窗位生成互补视图，并结合多尺度纹理先验实现细粒度结构建模	NA	提升肾脏CT图像的自动分类性能	肾脏CT图像	计算机视觉	肾脏疾病	CT成像	深度学习	医学图像	NA	NA	ConvNeXtV2	准确率,F1分数,AUC	NA
11793	2025-11-11	Novel dual convolution adaptive focus neural network for book genre classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331011 PMID:41202081	研究论文	提出一种新型双卷积自适应聚焦神经网络CPPDE-YOLO，用于提升书籍封面分类的准确性	整合PConv和PWConv算子、动态采样技术和高效多尺度注意力机制，优化YOLOv8框架	NA	通过改进算法显著提升图像分类准确率，提高现代图书检索系统的管理效率	书籍封面图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, YOLO	图像	NA	YOLOv8	CPPDE-YOLO, DualConv, 跨阶段部分网络融合残差块	Top_1 Accuracy, Top_5 Accuracy	NA
11794	2025-11-11	Facial Mask Detection Using Depthwise Separable Convolutional Neural Network Model During COVID-19 Pandemic 2022, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2022.855254 PMID:35321193	研究论文	提出基于MobileNet的深度可分离卷积神经网络模型用于面部口罩检测	采用深度可分离卷积层替代传统2D卷积层，在有限数据集上实现高性能的轻量化网络	NA	解决面部图像中口罩识别问题，提升移动场景下人脸图像分类效率	面部图像数据	计算机视觉	COVID-19	深度学习	CNN	图像	NA	NA	MobileNet, Depthwise Separable Convolution	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
11795	2025-11-11	A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT) 2021-07-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21144884 PMID:34300623	研究论文	提出一种基于SDN和深度学习的混合框架，用于物联网环境中的威胁检测	结合SDN技术与混合深度学习模型（Cu-DNNGRU和Cu-BLSTM），实现高效的物联网安全威胁检测	NA	保护物联网环境免受网络攻击，防止数据泄露和经济损失	物联网设备网络流量数据	机器学习	NA	NA	DNN, GRU, BLSTM	网络流量数据	CICIDS2018公开数据集	CUDA	DNNGRU, BLSTM, GRULSTM, DNNLSTM	准确率, 召回率, F1分数, 精确率, 速度效率	CUDA加速
11796	2025-11-10	Segmentation of cortical bone, trabecular bone, and medullary pores from micro-CT images using 2D and 3D deep learning models 2025-Dec, Anatomical record (Hoboken, N.J. : 2007) DOI:10.1002/ar.25633 PMID:39905914	研究论文	使用2D和3D深度学习模型从微型CT图像中分割皮质骨、骨小梁和髓质孔	开发了名为BONe的新型深度学习模型，首次在微型CT扫描的水獭长骨数据上同时训练2D和3D分割模型并进行对比分析	3D模型计算成本巨大限制了可扩展性和实用性，且在薄骨小梁等细节标记上表现略逊于2D模型	开发快速准确的骨组织自动分割方法以替代耗时易错的手动分割	水獭长骨的微型CT扫描图像	计算机视觉	NA	微型CT扫描	CNN	图像	水獭长骨的微型CT扫描数据集	NA	BONe (Bone One-shot Network)	分割准确性，泛化能力，计算效率	NA
11797	2025-11-10	Accuracy and time efficiency of deep learning-based method for single-crown design compared with a conventional CAD software program: A systematic review 2025-Nov-07, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.10.046 PMID:41206332	系统综述	系统评价基于深度学习的单颗牙冠设计与传统CAD软件在准确性和时间效率方面的比较	首次系统评估深度学习技术在牙冠设计领域相较于传统CAD系统的性能优势	仅纳入体外研究，研究数量有限（7项），可能存在发表偏倚	比较深度学习软件与传统CAD系统在单颗牙冠设计中的准确性和时间效率	单颗牙冠的形态重建和工作时间	数字病理	牙科疾病	计算机辅助设计与制造（CAD-CAM）	深度学习	牙科图像数据	7项符合条件的研究	NA	NA	准确性, 时间效率, 内部适合度差异	NA
11798	2025-11-10	A deep learning framework for lysine 2-hydroxyisobutyrylation site prediction using evolutionary feature representation 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15883-z PMID:41198716	研究论文	开发基于深度学习的赖氨酸2-羟基异丁酰化位点预测框架BLOS-Khib，利用进化特征表示实现跨物种预测	首次将BLOSUM62矩阵编码的进化信息与卷积神经网络结合用于Khib位点预测，发现43个氨基酸肽段长度是最优序列上下文，并验证了跨物种预测的可行性	仅基于序列信息进行预测，未考虑蛋白质三维结构和细胞环境等影响因素	开发准确预测赖氨酸2-羟基异丁酰化位点的计算方法	六种分类学多样性生物（人类、小麦、弓形虫、水稻、白色念珠菌、灰葡萄孢菌）的蛋白质序列	生物信息学	NA	序列分析，进化特征表示	CNN	蛋白质序列数据	六种不同物种的独立测试集	NA	卷积神经网络	AUC	NA
11799	2025-11-10	Using the improved YOLOv11 model to enhance computer vision applications for building crack detection algorithms 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22160-6 PMID:41198750	研究论文	本研究提出基于YOLOv11改进的模型，用于提升建筑裂缝检测的精度和实时效率	引入C3K2-SG模块增强复杂背景下的裂缝检测能力，FPSConv模块优化多尺度裂缝检测，Inner_MPDIoU损失函数提升小目标定位精度	NA	提升建筑裂缝检测算法的精度和实时效率	建筑裂缝（垂直裂缝、水平裂缝、多级裂缝、复杂裂缝）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv11改进模型	mAP@0.5, 精确率, 召回率	NA
11800	2025-11-10	Deep learning for sports motion recognition with a high-precision framework for performance enhancement 2025-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22701-z PMID:41198767	研究论文	提出一种结合小波变换的进化并行循环网络(EPRN)，用于高精度体育动作识别	提出EPRN框架，通过并行循环路径增强时序建模，并结合小波变换特征提取保留多分辨率运动细节	未涉及多模态数据融合，实时应用需要开发轻量级变体	提高体育动作识别的精度和鲁棒性，用于运动表现分析和损伤预防	体育动作数据	计算机视觉	NA	小波变换	LSTM, GRU, CNN, EPRN	运动数据	基准体育动作数据集	NA	进化并行循环网络(EPRN)	均方根误差(RMSE), 结构相似性指数(SSIM)	NA