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
101	2025-11-15	Single- and Multimodal Deep Learning of EEG and EDA Responses to Construction Noise: Performance and Ablation Analyses 2025-Nov-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216775 PMID:41228998	研究论文	本研究使用深度学习分析脑电图和皮肤电活动对建筑噪声的生理响应	首次将多模态深度学习应用于建筑噪声的生理响应分析，通过消融分析系统优化模型超参数	样本量相对较小（25名参与者），噪声类型和强度范围有限	研究建筑噪声暴露下的人类生理响应，开发可靠的烦恼检测方法	25名参与者暴露于打桩机脉冲噪声和地钻音调噪声	机器学习	NA	脑电图，皮肤电活动	CNN, LSTM	生理信号	25名参与者	NA	卷积神经网络，长短期记忆网络	准确率，泛化稳定性	NA
102	2025-11-15	Detection and Maturity Classification of Dense Small Lychees Using an Improved Kolmogorov-Arnold Network-Transformer 2025-Nov-04, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14213378 PMID:41225928	研究论文	提出一种结合Kolmogorov-Arnold网络的改进Transformer模型，用于密集荔枝果实的检测和成熟度分类	提出GRN-KAN-Transformer模型，引入可堆叠多层级GhostResNet模块、大规模特征融合层、多层交叉融合注意力模块，并在解码阶段使用改进KAN增强非线性映射能力	在密集荔枝簇且训练样本有限的情况下进行研究，未明确说明模型在其他水果或场景下的泛化能力	实现密集荔枝果实的准确检测和成熟度分类，用于产量估计和采收	密集生长的荔枝果实	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, KAN	图像	公共数据集（具体数量未明确说明）	NA	GRN-KAN-Transformer, GhostResNet, YOLOv8n, YOLOv12n, CenterNet, EfficientNet	mAP50, mAP50-95, GFLOPs, 参数量	NA
103	2025-11-15	A Deep Learning Framework for Early Parkinson's Disease Detection: Leveraging Spiral and Wave Handwriting Tasks with EfficientNetV2-S 2025-Nov-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15212795 PMID:41226087	研究论文	提出基于手写螺旋和波浪图案的深度学习框架用于早期帕金森病检测	首次将EfficientNetV2-S架构与手写图案分析相结合用于PD早期检测，并采用综合预处理流程	依赖单一数据集(PaHaW)，未提及外部验证结果	开发基于手写图案的早期帕金森病自动检测方法	帕金森病患者和健康受试者的手写图案	计算机视觉	帕金森病	图像处理，深度学习	CNN, EfficientNetV2-S	图像	PaHaW数据集中的螺旋和波浪手写图案	未明确指定	EfficientNetV2-S, 基准CNN	准确率, ROC-AUC, 灵敏度, 特异性	NA
104	2025-11-15	Iterative improvement of deep learning models using synthetic regulatory genomics 2025-Nov-03, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.280540.125 PMID:41125441	研究论文	本研究通过合成调控基因组学方法评估并改进深度学习模型在基因组序列变异预测中的性能	首次将合成调控基因组学数据用于深度学习模型的迭代优化，显著提升了模型对基因组序列变异的预测能力	模型对与参考基因组差异较大的序列重排预测性能较差	评估和改进深度学习模型在非参考基因组序列上的预测性能	基因组工程序列（删除、倒位、重排的DNase I超敏感位点）	计算生物学	NA	合成调控基因组学，DNA可及性检测，RNA转录分析	深度学习	基因组序列，表观遗传数据	数十个工程化基因组序列变异	NA	Enformer	预测误差，相关性分析	NA
105	2025-11-15	Passive vs Active Nighttime Smartphone Use as Markers of Next-Day Suicide Risk 2025-Nov-03, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.42675 PMID:41217755	研究论文	研究夜间智能手机使用类型（被动与主动）与次日自杀风险的关联	首次区分夜间被动与主动手机使用对自杀风险的影响，并发现深夜使用预示脆弱性而午夜主动参与具有保护作用	样本量较小（79人），依赖自我报告数据，EMA依从率为68.8%	探究夜间智能手机使用时间与类型对次日自杀意念和自杀计划的影响	有自杀风险倾向的成年人群（18岁以上，过去一个月有自杀念头或行为）	数字健康	精神健康疾病	生态瞬时评估（EMA），被动数据感知，深度学习	深度学习模型	智能手机截图，自我报告数据	79名参与者，生成750万张截图	NA	NA	贝叶斯多水平模型，95%可信区间	NA
106	2025-11-15	MaskTerial: a foundation model for automated 2D material flake detection 2025-Nov-03, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00156k PMID:41220578	研究论文	提出一种名为MaskTerial的基础模型，用于自动化检测光学显微镜图像中的二维材料薄片	使用合成数据生成器进行广泛预训练，仅需5-10张图像即可快速适应新材料，并采用不确定性估计模型基于光学对比度进行最终分类	NA	自动化检测和分类剥离的二维材料薄片	二维材料薄片	计算机视觉	NA	光学显微镜成像	实例分割网络	图像	8个不同数据集包含5种不同二维材料	NA	NA	NA	NA
107	2025-11-15	Research on Geographical Origin Traceability of Salvia miltiorrhiza by Combining Two-Trace Two-Dimensional (2T2D) Correlation Spectroscopy and Improved DeiT Model 2025-Nov-03, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14213365 PMID:41225915	研究论文	结合二维相关光谱和改进DeiT模型实现丹参地理溯源鉴别	首次将二维相关光谱与改进的DeiT-CBAM模型结合，仅需79个波长即可实现高精度地理溯源	仅针对特定光谱范围（873-1720 nm）和特定物种进行研究	开发可靠的丹参地理起源溯源技术	丹参药材样品	计算机视觉	NA	高光谱成像，二维相关光谱	DeiT, CNN	光谱图像	来自6个正品产地和3个掺假产地的样本	PyTorch	DeiT-CBAM	准确率	NA
108	2025-11-15	Multi-Scale Feature Attention Network for Rapid and Non-Destructive Quantification of Aflatoxin B1 in Maize Using Hyperspectral Imaging 2025-Nov-03, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14213769 PMID:41227739	研究论文	开发基于近红外高光谱成像和深度学习的MSFNet-ECA模型，用于玉米中黄曲霉毒素B1的快速无损定量检测	提出结合高效通道注意力的多尺度特征网络(MSFNet-ECA)，并系统比较三种数据增强方法对模型性能的影响	NA	实现玉米中黄曲霉毒素B1含量的准确快速检测	玉米样本	计算机视觉	NA	近红外高光谱成像	CNN	高光谱图像	NA	NA	MSFNet-ECA, 1D-CNN	RMSEP, Rp2, RPD	NA
109	2025-11-15	TD U-Net for Shell Segmentation and Thickness Evaluation in Core-Shell TiO2 TEM Images 2025-Nov-02, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18215007 PMID:41227966	研究论文	提出TD U-Net深度学习模型用于核壳结构二氧化钛TEM图像的壳层分割和厚度评估	开发了专门针对核壳结构二氧化钛TEM图像分割的TD U-Net模型，有效解决了边界模糊和对比度低的挑战	仅针对实验室制备的特定核壳结构二氧化钛样品，未涉及其他材料体系	开发自动化方法替代人工检测，实现核壳结构二氧化钛壳层质量的客观定量评估	核壳结构二氧化钛颗粒的无机壳层	计算机视觉	NA	透射电子显微镜	U-Net	图像	1479张TEM图像	NA	U-Net, 编码器-解码器架构	Dice系数, 厚度测量误差	NA
110	2025-11-15	Deep Learning Algorithms for Human Activity Recognition in Manual Material Handling Tasks 2025-Nov-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216705 PMID:41228930	研究论文	本研究提出四种深度学习算法用于手动物料搬运任务中的人类活动识别	首次针对手动物料搬运活动开发并比较多种深度学习算法，包括BiLSTM、Sp-DAE、循环Sp-DAE和RCNN	样本量较小（仅14名受试者），需要更大数据集验证算法泛化能力	开发计算效率高的人类活动识别算法，用于工业环境中的工效学和生物力学风险评估	手动物料搬运任务中的工人活动	机器学习	职业健康	可穿戴传感器数据采集	BiLSTM, Sp-DAE, RCNN, DeepConvLSTM	传感器时序数据	14名受试者	NA	双向长短期记忆网络, 稀疏去噪自编码器, 循环卷积神经网络, DeepConvLSTM	F1-score, MAC操作数, MA操作数	NA
111	2025-11-15	Artificial intelligence-guided design of lipid nanoparticles for pulmonary gene therapy 2025-Nov, Nature biotechnology IF:33.1Q1 DOI:10.1038/s41587-024-02490-y PMID:39658727	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脂质纳米颗粒设计方法，用于肺部基因治疗	首次将定向消息传递神经网络应用于离子化脂质设计，能够预测核酸递送效果并拓展到训练集外的结构	研究主要基于小鼠和雪貂模型，人类应用效果仍需验证	开发人工智能指导的脂质纳米颗粒设计方法以改进基因治疗递送效率	离子化脂质、脂质纳米颗粒、mRNA递送系统	机器学习	肺部疾病	深度学习、基因治疗	神经网络	化学结构数据、活性测量数据	9,000多个脂质纳米颗粒活性测量数据，评估160万个脂质结构	NA	定向消息传递神经网络	体外和体内RNA递送预测准确率	NA
112	2025-11-15	In vivo confocal microscopy in ophthalmology: research trends from a bibliometric analysis 2025-Nov, Clinical & experimental optometry DOI:10.1080/08164622.2025.2459345 PMID:39933698	文献计量分析	通过文献计量分析探讨活体共聚焦显微镜在眼科领域的研究趋势	首次对眼科IVCM研究进行全球文献计量分析，识别关键文献、作者、机构和新兴趋势	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录不全的限制	分析眼科领域活体共聚焦显微镜的研究现状和发展趋势	眼科IVCM相关研究文献	医学影像分析	角膜和眼表疾病	文献计量分析，VOSviewer可视化	NA	文献元数据	1,389篇文章，其中角膜神经研究425篇，免疫细胞研究182篇	VOSviewer	NA	h指数，篇均引用次数	NA
113	2025-11-15	An Integrated Model Combined Conventional Radiomics and Deep Learning Features to Predict Early Recurrence of Hepatocellular Carcinoma Eligible for Curative Ablation: A Multicenter Cohort Study 2025 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001764 PMID:40338065	研究论文	开发并验证结合深度学习和传统影像组学特征的DLRR模型，用于预测肝细胞癌根治性消融术后早期复发	首次将深度学习影像组学与传统影像组学特征相结合构建预测模型，并采用多中心外部验证	回顾性研究设计，样本量相对有限	预测肝细胞癌根治性消融术后早期复发风险	肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强计算机断层扫描	CNN, 机器学习	医学影像	288例患者（222例主要队列，66例外部验证队列）	PyTorch, PyRadiomics, Scikit-learn	3D ResNet-18	AUC, NRI, IDI, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
114	2025-11-15	Deep Learning-Enhanced Noninvasive Detection of Pulmonary Hypertension and Subtypes via Chest Radiographs, Validated by Catheterization 2025-Nov, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.06.008 PMID:40541737	研究论文	本研究开发了基于胸片的深度学习模型，用于无创检测肺动脉高压及其亚型	首次开发专门针对先天性心脏病相关肺动脉高压亚型的深度学习检测模型	需要在更多样化人群中进一步验证以增强临床通用性	开发非侵入性、可访问且准确的肺动脉高压诊断工具	肺动脉高压患者，特别是先天性心脏病相关肺动脉高压亚型患者	数字病理	心血管疾病	胸片摄影，右心导管检查，经胸超声心动图	深度学习	图像	4,576名患者（2,288名PH患者），包括内部测试集2,140名患者和外部验证集90名患者	NA	CXR-PH-Net, CXR-CHD-PAH-Net	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
115	2025-11-15	Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG During Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation 2025-Nov, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70028 PMID:40709543	研究论文	开发了一种基于深度学习的模型，利用窦性心律期间的短时动态心电图预测隐藏性心房颤动	首次使用ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习模型，通过窦性心律期间的短时心电图预测隐藏性房颤	回顾性研究设计，第二阶段分析中较长时间段可能导致与房颤更相关特征被稀释而降低特异性	预测无症状/隐匿性心房颤动	接受24小时动态心电图监测的患者	医疗人工智能	心血管疾病	动态心电图监测	CNN, LSTM	心电图信号	934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550段窦性心律心电图片段	NA	ConvNeXt, LSTM	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
116	2025-11-15	Artificial Intelligence and the Evolving Landscape of Immunopeptidomics 2025-Nov, Proteomics. Clinical applications DOI:10.1002/prca.70018 PMID:40741879	综述	本文系统回顾了人工智能在免疫肽组学领域的应用进展，重点分析了AI在肽段鉴定、免疫原性预测和新抗原优先排序中的关键作用	深入探讨AI如何帮助揭示传统上被认为是免疫'冷'肿瘤（如乳腺癌）的隐藏免疫原性特征，并展望深度学习、迁移学习和多组学整合模型的未来应用	在建模非经典肽段、考虑抗原加工缺陷以及避免靶向非肿瘤毒性方面仍存在挑战	评估人工智能方法在免疫肽组学工作流程各阶段的应用潜力	主要组织相容性复合体呈递的肽段、新抗原和癌症免疫治疗	生物信息学	乳腺癌	质谱分析、免疫肽组学、多组学分析	深度学习、迁移学习	质谱数据、多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
117	2025-11-15	Self-supervised representation learning on gene expression data 2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf533 PMID:41028963	研究论文	本研究探索了自监督学习方法在基因表达数据表型预测中的应用	首次将自监督学习应用于批量RNA-Seq数据，通过无标注数据提取信息来改善表型预测	NA	开发基于自监督学习的基因表达数据分析方法，提高表型预测准确性	批量基因表达数据	机器学习	NA	RNA-Seq	自监督学习	基因表达数据	多个公开可用的基因表达数据集	NA	NA	预测准确率	NA
118	2025-11-15	Improved reconstruction of single-cell developmental potential with CytoTRACE 2 2025-Nov, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02857-2 PMID:41145665	研究论文	开发用于从单细胞RNA测序数据预测细胞发育潜能的深度学习框架CytoTRACE 2	提出可解释的深度学习框架，在多种平台和组织中优于现有方法预测发育层次结构	NA	预测细胞的绝对发育潜能	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
119	2025-11-15	Surrogate modeling of Cellular-Potts agent-based models as a segmentation task using the U-Net neural network architecture 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013626 PMID:41183124	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net架构的卷积神经网络替代模型，用于加速细胞-波特模型的仿真计算	首次将Cellular-Potts模型的仿真建模视为分割任务，并采用考虑周期性边界条件的U-Net架构构建替代模型	模型仅在300个蒙特卡洛步内保持良好预测性能，长期预测能力未验证	开发深度学习替代模型以加速计算密集的细胞-波特模型仿真	体外血管生成过程的细胞-波特模型仿真	计算生物学	血管生成相关疾病	卷积神经网络，偏微分方程	CNN	仿真数据	NA	NA	U-Net	仿真加速比	CPU
120	2025-11-15	RNAtive to recognize native-like structure in a set of RNA 3D models 2025-Nov-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf601 PMID:41183118	研究论文	开发首个基于共识原理的无参考RNA三维结构评估工具RNAtive	首次将共识衍生二级结构应用于RNA三维模型评估，提出条件加权共识模式并支持用户自定义二维结构约束	依赖预测模型集合的质量，对全新RNA结构的评估效果需进一步验证	开发无需实验参考结构的RNA三维模型评估方法	RNA三维结构模型集合	计算生物学	NA	共识结构分析，三维结构建模	共识模型	RNA三维结构模型	CASP15竞赛数据	NA	条件加权共识模式	二元分类评分	Web服务器