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
12041	2025-10-07	Interpretable machine learning and graph attention network based model for predicting PAMPA permeability 2025-Jul, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.109050 PMID:40245571	研究论文	本研究使用机器学习和深度学习模型预测化合物的PAMPA渗透性	结合可解释机器学习与图注意力网络预测PAMPA渗透性，并比较不同模型性能	GAT模型在验证集上准确率相对较低（74%）	开发预测药物化合物PAMPA渗透性的计算模型	5447种具有PAMPA渗透性评分的化合物	机器学习	NA	PAMPA（平行人工膜渗透性测定）	Random Forest, Explainable Boosting Machine, Adaboost, Graph Attention Network	化学化合物数据	5447种化合物	NA	GAT（图注意力网络）	准确率	NA
12042	2025-10-07	Discovery of naturally inspired antimicrobial peptides using deep learning 2025-Jun-15, Bioorganic chemistry IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.bioorg.2025.108444 PMID:40209356	研究论文	利用深度学习从微生物基因组中发现新型抗菌肽并评估其活性	结合216,408个细菌基因组的NRPS基因簇分析与深度学习算法，实现抗菌肽的高效发现与优化	研究仅针对特定病原菌株进行验证，尚未进行体内实验评估	从沉默生物合成基因簇中发现新型抗菌肽	非核糖体肽（NRPs）及其衍生物	机器学习	细菌感染	基因组挖掘，固相化学合成	深度学习	基因组序列数据	216,408个细菌基因组，335,024个NRPS基因簇	NA	NA	最小抑菌浓度（MIC）	NA
12043	2025-10-07	Multi-class brain malignant tumor diagnosis in magnetic resonance imaging using convolutional neural networks 2025-Jun-01, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2025.111329 PMID:40180191	研究论文	开发用于多类别脑恶性肿瘤MRI图像自动诊断的深度学习模型FoTNet	集成频率通道注意力层和焦点损失函数，专门针对罕见肿瘤PCNSL的样本不平衡问题	PCNSL样本数量相对有限，可能影响模型泛化能力	提高胶质母细胞瘤、原发性中枢神经系统淋巴瘤和脑转移瘤的自动诊断准确性	脑部MRI图像中的三种恶性脑肿瘤：胶质母细胞瘤、原发性中枢神经系统淋巴瘤和脑转移瘤	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	图像	409例病例（58例GBM、82例PCNSL、269例BM）的T1加权对比增强MRI图像	NA	FoTNet	准确率,AUC	NA
12044	2025-10-07	Deep learning-driven multi-class classification of brain strokes using computed tomography: A step towards enhanced diagnostic precision 2025-Jun, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112109 PMID:40252282	研究论文	开发并验证基于CT影像的深度学习模型用于脑卒中的预测和多分类	采用扩展ResNet101框架构建两步式模型实现脑卒中多分类，并通过外部验证评估模型性能	回顾性研究且样本量有限，外部验证准确率相对较低（78.6%和60.2%）	提升脑卒中诊断精度并支持临床决策	脑卒中患者	计算机视觉	脑卒中	CT成像	深度学习	CT图像	250名患者的8186张CT图像	NA	ResNet101	准确率,精确率,F1分数,置信区间,Cohen's Kappa,McNemar检验P值	NA
12045	2025-10-07	Developing a novel Temporal Air-quality Risk Index using LSTM autoencoder: A case study with South Korean air quality data 2025-May-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179303 PMID:40245507	研究论文	提出一种基于LSTM自编码器的深度学习框架来开发更全面的空气质量指数TARI	首次将深度学习应用于环境指数开发，能够捕捉污染物间的复杂相互作用和时间依赖性	仅使用韩国空气质量数据进行案例研究，未在其他地区验证	开发更准确评估空气污染健康风险的环境指数	韩国空气质量数据	机器学习	NA	空气质量监测	LSTM自编码器	时间序列数据	韩国真实空气质量数据集	NA	LSTM自编码器	与疾病患病率的相关性	NA
12046	2025-10-07	Pix2Pix generative-adversarial network in improving the quality of T2-weighted prostate magnetic resonance imaging: a multi-reader study 2025-May-05, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.243102 PMID:40320939	研究论文	使用Pix2Pix生成对抗网络提升T2加权前列腺磁共振成像质量的评估研究	首次将Pix2Pix GAN应用于前列腺MRI图像质量增强，并通过多读者研究验证其效果	样本量有限，外部验证数据集仅包含33名患者	评估生成式深度学习在增强T2加权前列腺MRI图像质量方面的性能和可行性	前列腺磁共振成像图像	医学影像处理	前列腺癌	磁共振成像	GAN	医学图像	1,500次扫描（1,476名生物学男性），训练集1,300，验证集100，测试集100，外部测试集33名患者	NA	Pix2Pix	前列腺成像质量标准评分，Wilcoxon符号秩检验	NA
12047	2025-10-07	Detection of common bile duct dilatation on magnetic resonance cholangiopancreatography by deep learning 2025-May-05, Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey) DOI:10.4274/dir.2025.253218 PMID:40321102	研究论文	本研究使用深度学习算法从磁共振胰胆管成像中检测胆总管扩张	首次应用深度学习方法自动检测MRCP图像中的胆总管扩张，DenseNet121模型达到97%的准确率	样本量较小（147张图像），需在多中心研究和更大数据集上进一步验证	开发基于深度学习的胆总管扩张自动检测方法	磁共振胰胆管成像图像	计算机视觉	胆道疾病	磁共振胰胆管成像	CNN	医学图像	147张MRCP图像（77张无胆总管扩张，70张有胆总管扩张）	NA	ResNet50, DenseNet121, VGG	准确率	NA
12048	2025-10-07	An optimized deep neural network with explainable artificial intelligence framework for brain tumour classification 2025-May-04, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2500046 PMID:40320295	研究论文	提出一种基于亨利气体溶解度优化的ResNet框架用于脑肿瘤分类	使用亨利气体溶解度优化算法优化ResNet关键超参数，并结合GRAD-CAM提供可解释性分析	NA	提高脑肿瘤MRI图像的分类性能	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	磁共振成像	CNN	图像	两个独立数据库（Database1含四类肿瘤，Database2含三类肿瘤）	NA	ResNet-18, ResNet-50	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F分数	NA
12049	2025-10-07	Enhancing lung cancer detection through integrated deep learning and transformer models 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00516-2 PMID:40320438	研究论文	提出一种集成深度学习和Transformer模型的肺癌检测框架CanNS，通过协同优化提升诊断能力	开发了新型Cancer Nexus Synergy框架，整合Swin-Transformer UNet分割模型、Xception-LSTM GAN分类网络和Devilish Levy优化算法	模型在真实临床数据集上的性能稳定性仍需验证，这会影响其临床实际应用	提高肺癌检测的准确性和效率，解决现有方法的局限性	肺癌检测	计算机视觉	肺癌	深度学习，Transformer	CNN, LSTM, GAN, Transformer	医学图像	NA	NA	Swin-Transformer UNet, Xception-LSTM GAN	准确率，灵敏度，特异性	NA
12050	2025-10-07	Domain knowledge-infused pre-trained deep learning models for efficient white blood cell classification 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00563-9 PMID:40320432	研究论文	本文提出一种融合领域知识的预训练深度学习模型，用于提升白细胞分类的准确率	通过将领域知识与图像数据融合，改进预训练模型在医学图像分类中的性能，解决医学数据集数据不足问题	未明确说明领域知识的具体融合方法和数据质量提升的具体机制	开发高效的计算机视觉解决方案，辅助医疗从业者进行白细胞分类	白细胞图像数据	计算机视觉	血液疾病	图像分类	CNN	图像	BCCD和LISC两个数据集	NA	Inception V3, DenseNet 121, ResNet 50, MobileNet V2, VGG 16	准确率	NA
12051	2025-10-07	The analysis of marketing performance in E-commerce live broadcast platform based on big data and deep learning 2025-May-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00546-w PMID:40320449	研究论文	基于大数据管理和深度学习技术对电商直播平台营销绩效进行综合分析	结合专家评分法与BP神经网络确定绩效评估指标权重，为电商直播平台提供科学的绩效评估方法	NA	分析电商直播平台营销绩效，优化用户体验和销售表现	电商直播平台	机器学习	NA	大数据管理技术	BPNN	大规模数据集和调查数据	NA	NA	反向传播神经网络	用户参与度、内容质量、商品销售效果、用户满意度、平台推广效果	NA
12052	2025-10-07	Leveraging AI to explore structural contexts of post-translational modifications in drug binding 2025-May-04, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01019-y PMID:40320551	研究论文	利用人工智能方法探索翻译后修饰在药物结合中的结构背景	首次大规模生成PTM修饰人类蛋白质与配体对接的结构模型，并开发了首个提供小分子结合相关PTMs结构背景的资源数据库	方法准确性的精确评估需要更大的基准测试集	探索翻译后修饰对药物结合的结构影响	人类蛋白质中的翻译后修饰	生物信息学	癌症	蛋白质结构预测，分子对接	深度学习	蛋白质结构数据	6,131个已识别PTMs，生成14,178个PTM修饰蛋白质模型	AlphaFold3, RoseTTAFold All-Atom, Chai-1	深度学习蛋白质结构预测模型	结构预测准确性	NA
12053	2025-10-07	Model-based deep learning with fully connected neural networks for accelerated magnetic resonance parameter mapping 2025-May-03, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03356-7 PMID:40317423	研究论文	提出一种结合图像重建网络和全连接神经网络的深度学习框架，用于加速磁共振参数映射	提出定量深度级联卷积网络(qDC-CNN)框架，将展开的图像重建网络与参数估计的全连接神经网络集成	使用模拟数据集进行验证，需要在实际临床数据上进一步测试	加速定量磁共振成像参数映射，缩短采集时间	脑组织磁共振参数映射	医学影像分析	NA	定量磁共振成像(qMRI), 多切片多回波(MSME)序列	CNN, 全连接神经网络	磁共振图像	基于BrainWeb数据库生成的模拟多切片多回波数据集	NA	定量深度级联卷积网络(qDC-CNN)	归一化均方根误差(NRMSE)	NA
12054	2025-10-07	The construction of student-centered artificial intelligence online music learning platform based on deep learning 2025-May-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95729-w PMID:40319107	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的课程推荐模型CRM-SLIE，用于提升以学生为中心的人工智能在线音乐学习平台的课程推荐准确性和适应性	结合注意力机制和门控循环单元(GRU)，引入项目交叉模块，能有效捕捉学生兴趣变化和课程间的二阶特征交互	NA	提高在线音乐学习平台的课程推荐准确性和适应性	在线音乐学习平台的学生用户	自然语言处理	NA	深度学习	注意力机制,GRU	学生行为序列数据	NA	NA	CRM-SLIE	AUC,召回率	NA
12055	2025-10-07	Bio-inspired motion detection models for improved UAV and bird differentiation: a novel deep learning framework 2025-May-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99951-4 PMID:40319117	研究论文	提出一种受生物启发的深度学习模型STBRNN，用于改进无人机与鸟类的实时检测与区分	开发了包含生物启发卷积网络、门控循环单元和新型生物响应层的时空生物响应神经网络，能够根据运动强度、物体接近度和速度一致性调整注意力	NA	提高无人机与鸟类的检测区分能力，降低误报率和漏检率	无人机和鸟类	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, GRU	图像, 视频	NA	PyTorch	Bio-CNN, GRU, STBRNN	精确度, 召回率, F1分数, IoU	NA
12056	2025-10-07	Integrating genetic variation with deep learning provides context for variants impacting transcription factor binding during embryogenesis 2025-May-02, Genome research IF:6.2Q1 DOI:10.1101/gr.279652.124 PMID:40234030	研究论文	本研究通过整合遗传变异与深度学习技术，揭示了胚胎发生过程中影响转录因子结合的遗传变异机制	将WASP工具扩展至indel分析，使等位基因不平衡峰检测提升30%-50%；利用卷积神经网络预测DNA序列结合能力并提供变异影响的机制解释	研究仅针对四种转录因子在胚胎发生特定时间点的结合情况，未涵盖所有可能的转录因子和发育阶段	解析遗传变异如何影响转录因子结合及其在疾病相关变异建模中的应用	四种转录因子在胚胎发生过程中的等位基因特异性结合	机器学习	NA	等位基因特异性结合分析、全基因组关联分析	CNN	DNA序列数据	具有广泛遗传多样性的F杂交系统	Basenji	卷积神经网络	结合预测准确性、等位基因不平衡预测能力	NA
12057	2025-10-07	Semantical and geometrical protein encoding toward enhanced bioactivity and thermostability 2025-May-02, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.98033 PMID:40314227	研究论文	提出一种结合序列和几何编码的蛋白质预训练框架，用于提高蛋白质生物活性和热稳定性预测	首次整合蛋白质一级和三级结构的序列与几何编码器，通过模拟自然选择指导蛋白质突变方向	未明确说明模型在特定蛋白质家族或复杂结构上的泛化能力限制	开发更准确全面的蛋白质变体效应预测方法以促进高效蛋白质工程	蛋白质序列和结构	机器学习	NA	深度突变扫描	深度学习	蛋白质序列和结构数据	超过300个深度突变扫描实验	PyTorch	预训练框架（包含序列编码器和几何编码器）	与零样本学习方法比较的性能评估	NA
12058	2025-10-07	Ultra-stable and high-performance squeezed vacuum source enabled via artificial intelligence control 2025-May-02, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adu4888 PMID:40315327	研究论文	通过人工智能控制实现超稳定高性能压缩真空源	开发了基于深度学习的人工智能控制系统，能够识别和管理原子蒸气中偏振自旋转效应中多个参数的复杂关系，实现对外部环境的自适应	PSR理论模型在达到此压缩水平时存在多参数相互干扰的优化指导限制	实现高性能压缩光的长时稳定生成，推动量子计量学超越经典极限	压缩真空源，偏振自旋转效应，原子蒸气	量子物理，人工智能	NA	偏振自旋转，深度学习	深度学习	实验数据，量子态数据	NA	NA	NA	压缩水平（分贝），稳定性（小时）	NA
12059	2025-10-07	Prospective study of continuous rhythm monitoring in patients with early post-infarction systolic dysfunction: clinical impact of arrhythmias detected by an implantable cardiac monitoring device with real-time transmission-the TeVeO study protocol 2025-May-02, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2024-094764 PMID:40316360	研究论文	本研究通过植入式心脏监测设备实时监测心肌梗死后左心室功能不全患者的心律失常负担及其预后意义	首次使用具有实时传输功能的植入式心脏监测设备连续监测心肌梗死后患者的心律失常负担，并采用机器学习和深度学习技术进行高级统计分析	样本量相对有限（约200名患者），研究结果可能受当前治疗策略的影响	评估非持续性室性心动过速与后续症状性心律失常事件之间的关系，改进心肌梗死后猝死的一级预防策略	急性心肌梗死后左心室射血分数≤40%的患者	医疗监测	心血管疾病	植入式心脏监测设备，心脏磁共振成像，远程传输监测	机器学习，深度学习	心律监测数据，影像学数据，临床变量	约200名患者，预计分析超过20000次远程传输数据	NA	NA	预后相关性分析	NA
12060	2025-10-07	Smart weed recognition in saffron fields based on an improved EfficientNetB0 model and RGB images 2025-May-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00331-9 PMID:40316572	研究论文	基于改进的EfficientNetB0模型和RGB图像开发藏红花田间智能杂草识别系统	提出改进的EfficientNetB0模型，在八种先进深度学习网络中表现最佳，适用于藏红花田间杂草识别	仅使用504张图像，样本规模有限；仅在自然非结构化田间环境测试	开发精准杂草管理系统，实现藏红花与杂草的智能识别	藏红花及四种常见杂草（独行菜、灰芥、鼠大麦、野蒜）	计算机视觉	NA	RGB图像采集	CNN	图像	504张田间图像	TensorFlow, Keras	EfficientNetB0, VGG19, ResNet152, Xception, InceptionResNetV2, EfficientNetB1, EfficientNetV2B0, EfficientNetV2B1	准确率, 损失值, F1分数	NA