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
1221	2025-06-01	A Three-Stage Fusion Neural Network for Predicting the Risk of Root Fracture-A Pilot Study 2025-Apr-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12050447 PMID:40428066	研究论文	提出一种三阶段融合神经网络(TSFNN)用于预测根管治疗后牙根断裂的风险	首次提出结合数值和分类数据的神经网络架构，采用批归一化和嵌入层技术，显著提升预测性能	临床数据量有限，属于初步研究	提高牙科领域多种临床数据的预测准确性	145颗牙齿(97颗断裂牙和48颗非断裂牙)	机器学习	牙科疾病	批归一化、嵌入层技术	TSFNN(三阶段融合神经网络)	数值数据和分类数据	145颗牙齿(包含17项特征)
1222	2025-06-01	Non-Invasive Localization of Epileptogenic Zone in Drug-Resistant Epilepsy Based on Time-Frequency Analysis and VGG Convolutional Neural Network 2025-Apr-23, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12050443 PMID:40428062	研究论文	本研究提出了一种基于时间频率分析和VGG卷积神经网络的无创性定位耐药性癫痫致痫区的方法	首次提出结合sLORETA源成像、时间频率分析和VGG-16深度学习的系统框架，用于无创定位致痫区	样本量较小（25例患者），仅针对单一类型的耐药性癫痫	开发无创自动定位致痫区的方法，以指导电极植入并提高神经外科治疗的效果和安全性	耐药性癫痫患者的16通道头皮脑电图	数字病理学	癫痫	短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)、超小波算法(superlets)、sLORETA源成像	VGG-16 CNN	脑电图(EEG)信号	25例成功手术的耐药性癫痫患者
1223	2025-06-01	AI-assisted computational screening and docking simulation prioritize marine natural products for small-molecule PCSK9 inhibition 2025 Apr-Jun, Current research in translational medicine IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.retram.2025.103498 PMID:39938184	研究论文	该研究开发了一种AI辅助的计算筛选和对接模拟方法，用于优先筛选海洋天然产物作为小分子PCSK9抑制剂	结合卷积神经网络深度学习模型、分子对接和分子动力学模拟的多步骤虚拟筛选流程，用于发现新型PCSK9抑制剂	研究仅基于计算机模拟，未进行实验验证	识别新型人类PCSK9抑制剂，以应对与Covid-19相关的心血管和中枢神经系统并发症	海洋天然产物数据库(CMNPD)中的化合物	计算生物学	心血管疾病	卷积神经网络(CNN)、分子对接、分子动力学(MD)模拟	CNN	化合物结构数据	已知作用于中枢神经系统、心血管和抗炎药物的数据集
1224	2025-06-01	Development and multicentric external validation of a prognostic COVID-19 severity model based on thoracic CT 2025-Apr-01, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02983-z PMID:40170034	研究论文	开发并验证了一种基于胸部CT的COVID-19严重程度预后模型	结合患者年龄、性别及胸部CT影像特征，开发了一个逻辑回归模型，用于快速预测COVID-19患者一个月内的严重程度，并在多中心外部数据集上验证了其性能	模型训练数据来自早期疫情阶段，未涵盖所有变异株流行时期的数据	开发一个基于胸部CT的预后模型，以支持COVID-19患者的风险分层和临床决策	COVID-19患者	数字病理	COVID-19	胸部CT影像分析	逻辑回归	影像	来自STOIC挑战的公开数据及多中心外部数据集
1225	2025-06-01	Voxel-level radiomics and deep learning for predicting pathologic complete response in esophageal squamous cell carcinoma after neoadjuvant immunotherapy and chemotherapy 2025-Mar-15, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2024-011149 PMID:40090670	research paper	本研究开发并验证了一种基于体素级放射组学和深度学习的模型，用于预测食管鳞状细胞癌患者在新辅助免疫治疗联合化疗后的病理完全缓解	采用新型体素级放射组学方法结合深度学习模型Vision-Mamba，显著提高了预测病理完全缓解的准确性和稳健性	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型的临床适用性	开发高精度预测模型以指导食管鳞状细胞癌患者的个体化治疗决策	接受新辅助免疫治疗联合化疗的食管鳞状细胞癌患者	digital pathology	esophageal squamous cell carcinoma	CT imaging	Vision-Mamba, 3D-ResNet, Vision Transformer	CT images	741例患者（469例训练集，118例内部验证集，154例外部验证集）
1226	2025-06-01	A comprehensive dataset of magnetic resonance enterography images with intestinal segment annotations 2025-Mar-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04760-z PMID:40069172	研究论文	本文介绍了一个包含肠道分段注释的磁共振小肠造影(MRE)图像的综合数据集，旨在支持炎症性肠病(IBD)的AI研究	创建了一个高质量、公开可用的全肠道分段MR数据集，并验证了几种最先进的分割方法在该数据集上的效率	数据集仅包含114名IBD患者的MRE数据，样本量相对有限	为IBD的AI研究提供高质量的数据集和基准结果	炎症性肠病(IBD)患者的磁共振小肠造影(MRE)图像	数字病理	炎症性肠病	磁共振小肠造影(MRE)	深度学习分割方法	图像	114名IBD患者的MRE数据
1227	2025-06-01	Evaluation of enzyme activity predictions for variants of unknown significance in Arylsulfatase A 2025-Mar, Human genetics IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s00439-025-02731-3 PMID:40055237	研究论文	评估机器学习方法在预测Arylsulfatase A基因未知意义变异(VUS)酶活性方面的能力	展示了使用标准机器学习工具训练的模型在预测VUS功能效应方面的优越性能，并发现深度学习方法的预测性能有显著提升	仅评估了ARSA基因的219个错义VUS，样本量有限	评估机器学习方法在预测基因变异功能效应方面的准确性	Arylsulfatase A (ARSA)基因的219个错义VUS	机器学习	遗传病	机器学习	深度学习	基因变异数据	219个错义VUS
1228	2025-06-01	Adaptive genetic algorithm based deep feature selector for cancer detection in lung histopathological images 2025-Feb-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86362-8 PMID:39922836	research paper	该研究提出了一种基于自适应遗传算法的深度特征选择器，用于肺癌组织病理学图像的癌症检测	使用通道注意力机制的深度学习模型作为特征提取器，并结合自适应遗传算法进行特征选择，采用过滤方法计算染色体适应度分数	仅在公开数据集LC25000上进行测试，未在其他数据集或实际临床环境中验证	提高肺癌检测的准确性和效率	肺癌组织病理学图像	digital pathology	lung cancer	deep learning, genetic algorithm	CNN, K-nearest neighbors	image	LC25000数据集中的样本
1229	2025-05-29	Correction: Detection and position evaluation of chest percutaneous drainage catheter on chest radiographs using deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0323951 PMID:40424208	correction	对一篇关于使用深度学习检测和评估胸部经皮引流导管在胸部X光片上的位置的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA
1230	2025-06-01	Swim-Rep fusion net: A new backbone with Faster Recurrent Criss Cross Polarized Attention 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0321270 PMID:40424251	研究论文	本文提出了一种新的Swim-Rep融合网络，结合了多尺度特征融合模块和新型注意力模块，用于医学图像和遥感图像分类	提出了Swim-Rep融合网络、多尺度条带池化融合模块(MPF)和更快的循环交叉极化注意力模块(FRCPA)，能够提取多维交叉注意力和细粒度特征	NA	提高深度学习模型在医学图像和遥感图像分类中的性能	医学图像和遥感图像	计算机视觉	NA	深度学习	Swim-Rep融合网络, SwimTransformer, RepVGG	图像	MIT-BIH数据库和RSSCN7遥感图像数据集
1231	2025-06-01	Deep learning-enhanced signal detection for communication systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324916 PMID:40424260	研究论文	该研究创新性地结合MIMO与正交频分复用技术，构建了一个数据驱动的检测系统，用于提升通信信号检测的准确性和实时性能	采用双DNN级联结构和混合激活函数设计的Multi-DNN方法优化MIMO部分的信道估计与信号检测协调过程，并设计基于CNN批归一化机制的DCNet解码器有效抑制OFDM系统中的子载波间干扰	NA	提升通信信号检测的准确性、优化实时性能并降低资源消耗	通信信号检测系统	机器学习	NA	MIMO, 正交频分复用技术	Multi-DNN, CNN	信号数据	模拟训练集和测试集，以及2.4 GHz和5 GHz WiFi信号
1232	2025-06-01	InBRwSANet: Self-attention based parallel inverted residual bottleneck architecture for human action recognition in smart cities 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322555 PMID:40424287	研究论文	提出了一种基于自注意力机制的并行倒置残差瓶颈架构InBRwSANet，用于智能城市中的人类动作识别	结合了6个并行倒置残差瓶颈块和自注意力机制，能够学习复杂的人类动作并进行有效分类	在HMDB51和UCF101数据集上的准确率分别为78.80%和91.80%，仍有提升空间	提高智能城市中人类动作识别的准确性和效率	人类动作识别	计算机视觉	NA	粒子群优化(PSO)算法	InBRwSA (基于自注意力的并行倒置残差瓶颈架构)	视频	HMDB51和UCF101数据集
1233	2025-06-01	Application of a grey wolf optimization-enhanced convolutional neural network and bidirectional gated recurrent unit model for credit scoring prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322225 PMID:40424348	研究论文	本文提出了一种结合CNN和BiGRU的信用评分预测模型，并使用GWO算法进行超参数调优	结合CNN和BiGRU模型，并引入GWO算法优化关键参数，显著提高了预测准确性和效率	未提及模型在极端金融环境下的表现或对新型金融欺诈的检测能力	提高信用评分预测的准确性和效率，为金融风险管理提供创新技术方案	大规模、高维度的金融数据	机器学习	NA	GWO算法	CNN, BiGRU	金融数据	多个公共信用评分数据集，包括LendingClub贷款数据集
1234	2025-06-01	Multi-convolutional neural networks for cotton disease detection using synergistic deep learning paradigm 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324293 PMID:40424461	研究论文	提出一种基于多卷积神经网络和协同深度学习范式的棉花病害检测方法	结合MobileNet和VGG16的特征提取，使用定制StyleGAN生成合成数据解决类别不平衡问题，并采用StackNet集成分类器提高分类准确率	现有数据集大多在受控条件下获取，可能影响模型在真实田间环境中的表现	开发自动化方法准确检测棉花作物病害以提高产量	棉花作物的六种病害（细菌性疫病、卷叶病毒病、镰刀菌枯萎病、链格孢病、尾孢病、灰霉病）和健康植株	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN（MobileNet和VGG16）、LSTM、SVM、随机森林、StackNet集成模型	图像	公开数据集（具体数量未提及）
1235	2025-06-01	Uncertainty-Aware Bayesian Deep Learning with Noisy Training Labels for Epileptic Seizure Detection 2025, Uncertainty for safe utilization of machine learning in medical imaging : 6th international workshop, UNSURE 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, proceedings. UNSURE (Workshop) (6th : 2024 : ... DOI:10.1007/978-3-031-73158-7_1 PMID:40433566	研究论文	提出了一种新颖的贝叶斯框架BUNDL，用于在监督深度学习中减轻标签噪声的影响，特别针对基于EEG的癫痫发作检测	利用领域知识设计后验分布，自动调整基于数据不确定性的“干净标签”，并可以包装任何现有检测模型	未提及具体局限性	减轻监督深度学习中标签噪声的影响，提高癫痫发作检测的准确性	EEG信号和癫痫发作检测	机器学习	癫痫	贝叶斯深度学习	深度网络	EEG信号	模拟EEG数据集和Temple University Hospital (TUH)语料库
1236	2025-06-01	Deep learning-based classification of speech disorder in stroke and hearing impairment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315286 PMID:40435156	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，用于分类由中风和听力障碍引起的语音障碍	研究不仅比较正常人和语音障碍患者的语音数据，还进一步分类语音障碍的具体病因，如中风和听力障碍	研究仅针对韩语语音障碍数据，可能无法推广到其他语言或更广泛的语音障碍类型	分类语音障碍的具体病因，如中风和听力障碍，通过分析语音数据	由中风和听力障碍引起的韩语语音障碍数据	natural language processing	stroke, hearing impairment	deep learning	ResNet-18, Inception V3, SEResNeXt-18	voice data	NA
1237	2025-06-01	Odor classification: Exploring feature performance and imbalanced data learning techniques 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322514 PMID:40435193	research paper	本研究探讨了嗅觉这一复杂且未被充分理解的感官模式，旨在填补近期研究中使用机器学习和深度学习方法预测人类嗅觉感知的两个空白	通过构建包含2606个分子的新数据集，评估了三种特征（质谱、振动光谱和分子指纹）的性能，并提出了可解释的成本敏感多层感知器模型（CSMLP）来处理类别不平衡问题	研究中未提及具体的数据集来源和分子选择的偏差可能对结果的影响	比较不同特征在气味分类中的预测性能，并解决多标签数据集中的类别不平衡问题	2606个分子及其对应的质谱、振动光谱和分子指纹特征	machine learning	NA	multi-label classification, random resampling, cost-sensitive learning	multilayer perceptron (MLP), CSMLP	mass spectra (MS), vibrational spectra (VS), molecular fingerprint features (FP)	2606个分子
1238	2025-06-01	Implications of artificial intelligence in periodontal treatment maintenance: a scoping review 2025, Frontiers in oral health IF:3.0Q1 DOI:10.3389/froh.2025.1561128 PMID:40438083	综述	本文探讨了人工智能在牙周治疗维护中的应用及其影响	人工智能在牙周病诊断和治疗规划中展现出高精度和个性化护理的优势	标准化和伦理问题是人工智能广泛应用的关键挑战	评估人工智能在牙周维护中的应用及其效果	牙周病（牙龈炎和牙周炎）	人工智能在医疗健康中的应用	牙周病	深度学习算法，如卷积神经网络（CNNs）和分割技术	Multi-Label U-Net, CNN	临床数据和影像数据	2018年至2024年间发表的研究
1239	2025-06-01	Label-Free Prediction of Fluorescently Labeled Fibrin Networks 2025, Biomaterials research IF:8.1Q1 DOI:10.34133/bmr.0211 PMID:40438124	research paper	提出一种深度学习工具，用于从无标记图像堆栈中预测荧光标记的光学切片，以恢复反射共聚焦显微镜（RCM）未检测到的纤维	使用深度学习模型从RCM图像和激光透射图像预测荧光标记，避免了荧光染料对细胞活力和样品的影响	预测的纤维比原始荧光标记略宽（0.213 ± 0.009 μm）	开发一种无需荧光标记即可研究细胞外基质（ECM）纤维结构的方法	纤维蛋白网络和胶原蛋白等天然生物材料的纤维结构	digital pathology	NA	反射共聚焦显微镜（RCM）和深度学习	全卷积图像到图像映射架构	图像	NA
1240	2025-06-01	Construction of a predictive model for rebleeding risk in upper gastrointestinal bleeding patients based on clinical indicators such as Helicobacter pylori infection 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1510126 PMID:40438212	研究论文	基于幽门螺杆菌感染等临床指标构建上消化道出血患者再出血风险的预测模型	结合幽门螺杆菌感染程度与多项临床实验室检查数据，开发了一种深度学习模型，用于预测上消化道出血患者的再出血风险	研究样本仅来自单一医院的254名患者，可能影响模型的泛化能力	构建一个预测上消化道出血患者再出血风险的临床模型	上消化道出血患者	数字病理	上消化道出血	深度学习	Transformer + KAN	临床信息和实验室指标	254名上消化道出血患者