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
1201	2025-04-29	A Hybrid Wavelet-Based Deep Learning Model for Accurate Prediction of Daily Surface PM2.5 Concentrations in Guangzhou City 2025-Mar-28, Toxics IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxics13040254 PMID:40278570	research paper	提出了一种基于小波的混合深度学习模型，用于准确预测广州市每日地表PM2.5浓度	结合了小波(W)、CNN、BiLSTM和BiGRU的混合模型，显著提高了预测精度	研究仅针对广州市的数据，模型的泛化能力未在其他城市验证	提高地表PM2.5浓度的预测精度，以支持空气污染控制和城市规划	广州市2014年至2020年的气象因素和空气污染物数据	machine learning	NA	wavelet transform, deep learning	W-CNN-BiGRU-BiLSTM	time series data	广州市2014-2020年的气象和空气污染物数据
1202	2025-04-29	Kidney Disease Segmentation and Classification Using Firefly Sigma Seeker and MagWeight Rank Techniques 2025-Mar-28, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040350 PMID:40281710	research paper	该论文提出了一种结合Firefly Sigma Seeker和MagWeight Rank技术的深度学习方法，用于肾脏疾病的分割和分类	整合Firefly Sigma Seeker动态调整参数和MagWeight Rank优化权重排序，提升并行卷积层架构在肾脏疾病分割中的性能	未提及具体的数据集规模或多样性限制，可能影响模型的泛化能力	提高肾脏疾病在医学影像中的自动化分割和分类效率	肾脏疾病的医学影像（MRI、CT扫描和超声图像）	digital pathology	kidney disease	Firefly Sigma Seeker, MagWeight Rank, Multi-Stream Neural Network (MSNN)	CNN, MSNN	image	NA
1203	2025-04-29	CRISPR-MFH: A Lightweight Hybrid Deep Learning Framework with Multi-Feature Encoding for Improved CRISPR-Cas9 Off-Target Prediction 2025-Mar-28, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16040387 PMID:40282347	research paper	提出了一种轻量级混合深度学习框架CRISPR-MFH，通过多特征编码改进CRISPR-Cas9脱靶预测	引入了新颖的多特征独立编码方法，将gRNA-DNA序列对编码为三个不同的特征矩阵以减少信息损失，并提出了结合多尺度可分离卷积和混合注意力机制的轻量级框架	模型参数规模增加会导致复杂性上升，限制实际应用性	改进CRISPR-Cas9系统的脱靶效应预测	gRNA-DNA序列对	machine learning	NA	deep learning	hybrid deep learning framework (multi-scale separable convolutions + hybrid attention mechanisms)	sequence data	multiple benchmark datasets
1204	2025-04-29	Automated, Standardized, Quantitative Analysis of Cardiovascular Borders on Chest X-Rays Using Deep Learning 2025-Mar-27, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.101687 PMID:40286357	research paper	开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于量化胸部X光片中的心血管边界，并探索其临床应用价值	首次使用深度学习技术对心血管边界进行标准化、定量化分析，并建立了年龄和性别特定的正常范围	研究仅基于特定站点的数据，可能无法完全代表所有人群	开发一种自动化、标准化的心血管边界量化方法，并评估其在心血管疾病分类和风险分层中的临床效用	胸部X光片中的心血管边界	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	deep learning	image	96,129张正常胸部X光片和44,567张患病胸部X光片
1205	2025-04-29	Assessing Cancer Presence in Prostate MRI Using Multi-Encoder Cross-Attention Networks 2025-Mar-26, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040098 PMID:40278014	研究论文	本文提出了一种多编码器交叉注意力网络，用于评估前列腺MRI中癌症的存在	首次专注于前列腺癌临床工作流程中一个关键但未被充分探索的任务：区分有癌症存在和无可疑癌症发现的病例，并采用了最大的前列腺癌MR图像集合进行大规模实验	未提及具体的局限性	准确诊断前列腺癌，为患者提供有效治疗并降低死亡率	前列腺癌患者和无可疑前列腺癌发现的病例	数字病理学	前列腺癌	MRI	多编码器交叉注意力融合架构	图像	训练集包含4504名患者的双参数MR图像及其临床变量，测试集包含975名回顾性患者和435名前瞻性患者
1206	2025-04-29	Minimax Bayesian Neural Networks 2025-Mar-25, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27040340 PMID:40282575	research paper	本文研究了使用极小极大方法的更保守的贝叶斯神经网络（BNNs），揭示了闭环神经网络与BNNs之间的联系	将极小极大方法应用于贝叶斯神经网络，提出了一种更保守的BNNs，并揭示了其与闭环神经网络的联系	仅在简单数据集上进行了测试，未在大规模或复杂数据集上验证	研究贝叶斯神经网络的鲁棒性及其与闭环神经网络的关系	贝叶斯神经网络（BNNs）和闭环神经网络	machine learning	NA	NA	Bayesian neural networks (BNNs), deterministic neural network, stochastic neural network	NA	简单数据集（具体数量未提及）
1207	2025-04-29	Large-Scale Coastal Marine Wildlife Monitoring with Aerial Imagery 2025-Mar-24, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040094 PMID:40278010	研究论文	本研究探讨了利用航拍图像和深度学习方法自动检测、分类和计数沿海海洋野生动物的可行性	开发了一个深度学习框架，用于从航拍图像中自动识别和分类海洋野生动物，支持生态动态分析	模型的F1分数在0.7到0.9之间，具体取决于个体类型，可能存在识别精度不稳定的问题	提高沿海海洋野生动物监测的效率和准确性，支持生物多样性保护和环境管理	南象海豹和南美海狮群体	计算机视觉	NA	航拍图像采集和深度学习	深度学习框架	图像	在阿根廷巴塔哥尼亚的Valdés半岛采集的高分辨率航拍图像数据集
1208	2025-04-29	Development of an Intelligent Tablet Press Machine for the In-Line Detection of Defective Tablets Using Machine Learning and Deep Learning Models 2025-Mar-24, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics17040406 PMID:40284402	研究论文	开发了一种集成机器学习和深度学习模型的智能压片机，用于实时检测缺陷药片	将机器学习和深度学习模型集成到压片机中，实现实时检测药片缺陷，作为过程分析技术工具	研究仅针对特定药物（盐酸二甲双胍）的压片过程，未验证对其他药物的适用性	开发一种智能压片机，用于实时检测药片缺陷	盐酸二甲双胍药片	机器学习	NA	过程分析技术(PAT)	随机森林(RF), 人工神经网络(ANN)	实时处理数据（压缩力、排出力、压缩速度等）	商业规模实验生产的盐酸二甲双胍药片
1209	2025-04-29	Deep Learning-Based Detection of Aflatoxin B1 Contamination in Almonds Using Hyperspectral Imaging: A Focus on Optimized 3D Inception-ResNet Model 2025-Mar-22, Toxins IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxins17040156 PMID:40278655	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的3D Inception-ResNet模型，利用高光谱图像检测杏仁中的黄曲霉毒素B1污染	采用优化的3D Inception-ResNet架构，结合特征选择算法，提高了分类准确率和处理效率	未提及模型在其他食品污染检测中的泛化能力	开发一种快速、无损的黄曲霉毒素B1污染检测方法，确保食品安全	杏仁中的黄曲霉毒素B1污染	computer vision	NA	hyperspectral imaging	3D Inception-ResNet	image	NA
1210	2025-04-29	Deep Learning-Enhanced Motor Training: A Hybrid VR and Exoskeleton System for Cognitive-Motor Rehabilitation 2025-Mar-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040331 PMID:40281692	research paper	本研究探索了将实时机器学习分类的运动想象数据与脑机接口相结合，利用预制外骨骼和集成虚拟现实(VR)的EEG头戴设备，开发实用且可扩展的康复和日常运动训练治疗方案	关键创新包括用于数据分类的运动想象EEG采集协议，以及利用小波包变换进行特征提取的深度学习机器学习框架，并开发了新颖的VR钓鱼游戏以动态响应EEG输出	临床测试仍在进行中	开发实用且可扩展的康复和日常运动训练治疗方案	老年人的认知运动功能	脑机接口	geriatric disease	EEG, VR, 外骨骼	SVM, CNN, LSTM	EEG信号	NA
1211	2025-04-29	A Color-Based Multispectral Imaging Approach for a Human Detection Camera 2025-Mar-21, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11040093 PMID:40278009	研究论文	提出了一种基于颜色的多光谱成像方法，用于开发实时人体检测相机	使用四个特定波长（453、556、668和708 nm）进行衣物与背景分离，构建轻量级机器学习模型（多层感知机）	仅适用于白天条件和常见织物，对部分遮挡物体可能效果有限	开发一种支持实时处理的人体检测相机	衣物（作为人体检测的代理）	计算机视觉	NA	多光谱成像	多层感知机（MLP）	多光谱图像	NA
1212	2025-04-29	CAD-Skin: A Hybrid Convolutional Neural Network-Autoencoder Framework for Precise Detection and Classification of Skin Lesions and Cancer 2025-Mar-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040326 PMID:40281686	research paper	提出了一种结合CNN和自动编码器的深度学习算法CAD-Skin，用于精确检测和分类皮肤病变及癌症	结合了多尺度视网膜、伽马校正、非锐化掩蔽和对比度受限自适应直方图均衡化的预处理方法，并集成了量子支持向量机(QSVM)进行最终分类	未明确提及在实际临床环境中的适用性验证	提高皮肤病变和癌症的诊断效率和分类准确性	皮肤病变和癌症，包括光化性角化病、恶性黑色素瘤等	digital pathology	skin cancer	deep learning, data augmentation	CNN, Autoencoder, QSVM	image	PAD-UFES-20-Modified, ISIC-2018, ISIC-2019数据集
1213	2025-04-29	Local Extremum Mapping for Weak Supervision Learning on Mammogram Classification and Localization 2025-Mar-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12040325 PMID:40281685	research paper	提出了一种新的局部极值映射（LEM）机制，用于乳腺X光片分类和弱监督病变定位	通过局部极值映射机制，仅使用图像级标签实现病变定位，显著降低标注成本	在病变定位方面的Dice相似系数为0.37，仍有提升空间	提高乳腺X光片的早期和准确检测，以提升生存率	乳腺X光片中的病变	digital pathology	breast cancer	weak supervision learning	CNN	image	两个公共乳腺X光片数据集（CBIS-DDSM和INbreast）
1214	2025-04-29	Methods for Brain Connectivity Analysis with Applications to Rat Local Field Potential Recordings 2025-Mar-21, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27040328 PMID:40282562	research paper	本文介绍了一系列用于分析大脑依赖网络的统计方法，并应用于大鼠海马局部场电位（LFP）时间序列数据	结合经典和前沿方法，探索了多种统计技术（如Granger因果性、谱传递熵、小波相干性等）以及拓扑数据分析（TDA）和深度学习框架，用于捕捉神经动态和连接性	未提及具体样本量或实验设计的局限性	分析大脑依赖网络以理解潜在的神经机制（如感知、行动和记忆）	大鼠海马局部场电位（LFP）时间序列数据，专注于非空间嗅觉信息的编码	神经科学	NA	Granger causality (GC), robust canonical coherence analysis, spectral transfer entropy (STE), wavelet coherence, topological data analysis (TDA), deep learning-based canonical correlation frameworks	NA	时间序列数据（局部场电位记录）	NA
1215	2025-04-29	Global Trends in Diabetic Foot Research (2004-2023): A Bibliometric Study Based on the Scopus Database 2025-Mar-21, International journal of environmental research and public health DOI:10.3390/ijerph22040463 PMID:40283692	研究论文	通过文献计量分析探讨2004-2023年间糖尿病足研究的全球趋势	利用Scopus数据库进行文献计量分析，揭示糖尿病足研究的发展趋势和热点	仅基于Scopus数据库，可能未涵盖所有相关研究	分析糖尿病足研究的全球趋势和未来方向	2004-2023年间Scopus数据库中关于糖尿病足的研究文献	文献计量学	糖尿病足	文献计量分析工具（Excel, Python, Biblioshiny, VOSviewer）	NA	文献数据	7136篇文献
1216	2025-04-29	Deep learning in GPCR drug discovery: benchmarking the path to accurate peptide binding 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf186 PMID:40285358	research paper	本文评估了深度学习在预测G蛋白偶联受体（GPCRs）与其内源性肽配体相互作用中的应用，并比较了多种深度学习工具的性能	通过比较多种深度学习工具在GPCR与肽配体相互作用预测中的表现，提出了一个实用的模型选择指南，并创建了一个独立的基准测试集	竞争性锦标赛方法虽然加速了性能，但降低了真阳性恢复率	评估深度学习模型在GPCR药物发现中的准确性和实用性	G蛋白偶联受体（GPCRs）及其内源性肽配体	machine learning	NA	深度学习（DL）	AlphaFold 2.3 (AF2), AlphaFold 3 (AF3), Chai-1, NeuralPLexer, RoseTTAFold-AllAtom, Peptriever, ESMFold, D-SCRIPT	protein sequences and structures	124 ligands and 1240 decoys, 67 recent complexes
1217	2025-04-29	Aminoacyl-tRNA synthetase urzymes optimized by deep learning behave as a quasispecies 2025-Mar, Structural dynamics (Melville, N.Y.) DOI:10.1063/4.0000294 PMID:40290414	research paper	利用深度学习优化氨酰-tRNA合成酶原酶，使其表现出类似准种的行为	使用ProteinMPNN和AlphaFold2深度学习算法重新设计优化的LeuAC原酶，显著提高了溶解度和催化能力	仅测试了8种变体，样本量较小	探索遗传编码起源的蛋白质设计	氨酰-tRNA合成酶原酶	machine learning	NA	ProteinMPNN, AlphaFold2	深度学习	蛋白质序列	8种变体
1218	2025-04-29	Artificial Intelligence-Driven Approaches to Endoscopic Gastric Cancer Detection: Current Progress and Future Directions 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.81194 PMID:40291198	research paper	本文探讨了人工智能在胃镜胃癌检测中的当前进展和未来方向	利用深度学习模型（如CNN）提升胃镜检测胃癌的准确性和标准化评估	数据质量、假阳性/假阴性、地域偏见和监管障碍等问题仍需解决	提高胃癌的早期检测率，优化临床工作流程	胃癌患者的内窥镜图像	digital pathology	gastric cancer	deep learning	CNN	image	NA
1219	2025-04-29	The Role of Artificial Intelligence in the Prediction, Diagnosis, and Management of Cardiovascular Diseases: A Narrative Review 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.81332 PMID:40291312	review	本文综述了人工智能在心血管疾病预测、诊断和管理中的作用及其面临的挑战	探讨了AI技术（特别是机器学习和深度学习）在分析大规模数据集、提高诊断准确性和优化治疗策略方面的变革潜力	AI实施面临监管、隐私、人群验证等障碍，以及系统互操作性和临床医生接受度的问题	探索AI在心血管护理中的应用、当前使用的局限性以及未来整合以改善患者预后	心血管疾病（CVDs）	machine learning	cardiovascular disease	machine learning, deep learning	NA	massive datasets	NA
1220	2025-04-29	Proposal for a Method for Assessing the Quality of an Updated Deep Learning-Based Automatic Segmentation Program 2025-Mar, Cureus DOI:10.7759/cureus.81307 PMID:40291313	research paper	本研究旨在验证商业深度学习自动分割（DLS）方法在更新后是否能保持轮廓几何精度，并提出一种简化验证方法以减少临床工作负担	提出了一种简化验证方法，用于评估更新后的深度学习自动分割程序的质量，同时减少对临床工作流程的负担	研究中28个轮廓中有9个器官未满足既定标准，表明某些器官的轮廓质量在更新后有所下降	验证商业深度学习自动分割方法在更新后的几何精度，并简化验证流程	头颈、胸部、腹部和盆腔区域的28个器官	digital pathology	NA	deep learning-based automatic segmentation (DLS)	NA	CT imaging	109名参与者