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
12421	2025-10-07	Enhancing synchrotron radiation micro-CT images using deep learning: an application of Noise2Inverse on bone imaging 2025-May-01, Journal of synchrotron radiation IF:2.4Q3 DOI:10.1107/S1600577525001833 PMID:40167487	研究论文	本研究应用自监督深度学习方法Noise2Inverse增强同步辐射显微CT图像，以降低低剂量成像中的噪声	首次将Noise2Inverse自监督深度学习技术应用于骨成像的同步辐射显微CT图像去噪，解决了传统阈值分割方法无法处理的低剂量图像噪声问题	在极低剂量（1/4和1/6剂量）下骨微结构特征出现失真，数据采集过程中的测试装置噪声是影响方法可行性的主要问题	开发降低同步辐射显微CT图像噪声的方法，以在保持骨力学性能的同时实现低剂量成像	骨组织样本	计算机视觉	NA	同步辐射显微CT，低剂量CT	CNN	CT图像	模拟剂量数据集（全剂量、1/2、1/3、1/4、1/6剂量）	NA	卷积神经网络	视觉评估，骨微结构特征分析（骨陷窝体积、骨陷窝纵横比、矿化分布）	NA
12422	2025-10-07	A sustainable industrial waste control with AI for predicting CO2 for climate change monitoring 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125338 PMID:40273781	研究论文	提出一种结合人工智能和元宇宙框架的可持续工业废物控制方法，用于预测二氧化碳排放以监测气候变化	首次将元宇宙框架与混合深度学习模型相结合，通过沉浸式虚拟环境实现碳排放的实时监测和交互分析	未提及模型在更广泛工业场景中的泛化能力验证	开发可持续工业废物控制方案，准确预测碳排放以支持气候变化监测	工业碳排放数据、能源使用模式和社会经济因素	机器学习	NA	深度学习、集成学习	CNN, LSTM, 梯度提升机	能源使用数据、社会经济数据、时空序列数据	NA	NA	卷积神经网络与长短期记忆网络的混合架构	预测准确率, R2分数	NA
12423	2025-10-07	Deep learning-based spatial optimization of green and cool roof implementation for urban heat mitigation 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125398 PMID:40273786	研究论文	提出基于深度学习的城市绿化和凉爽屋顶空间优化框架，用于缓解城市热压力并提高成本效益	开发基于Multi-ResNet的代理模型替代传统物理模型，显著降低计算需求（从3561小时降至72小时）	研究仅针对首尔大都市区，在SSP585气候情景和2100年土地覆盖预测下进行	优化城市绿化和凉爽屋顶实施策略以实现热缓解和成本效益最大化	首尔大都市区的379个城市网格	机器学习	NA	天气研究与预报模型耦合城市冠层模型	CNN	气候模拟数据，土地利用数据	评估262,144个场景，覆盖379个城市网格	NA	Multi-ResNet	有效热应力指数减少百分比，成本降低百分比	NA
12424	2025-10-07	Multitemporal river flow discharge prediction: A new framework for integrated environmental management and flood control 2025-May, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125372 PMID:40279745	研究论文	提出一种先进通用数据分组处理方法（AUGMDH）模型用于多时间尺度河流流量预测	首次将AUGMDH模型应用于多时间尺度河流流量预测，并在所有主要性能指标上优于传统CNN模型	NA	开发更精确可靠的河流流量预测方法以支持水资源管理和洪水控制	河流流量数据	机器学习	NA	NA	AUGMDH, CNN	时间序列数据	NA	NA	AUGMDH, CNN	决定系数, Nash-Sutcliffe效率系数, 归一化均方根误差, RMSE-观测标准差比率, 百分比偏差, AIC	NA
12425	2025-05-03	Deep Learning Radiopathomics for Predicting Tumor Vasculature and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma 2025-May, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250141 PMID:40314587	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
12426	2025-10-07	An overview of computational methods in single-cell transcriptomic cell type annotation 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf207 PMID:40347979	综述	系统评述基于单细胞转录组数据的细胞类型注释计算方法	重点关注数据不平衡导致的罕见细胞类型长尾分布问题，探讨深度学习在开放世界框架下识别新型细胞类型的潜力	NA	系统比较和分类单细胞转录组细胞类型注释方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序	监督学习, 深度学习	基因表达谱	NA	NA	NA	NA	NA
12427	2025-10-07	Three-dimensional C-scan-based generation adversarial network with synthetic input to improve optical coherence tomography angiography 2025-May, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.5.056006 PMID:40352109	研究论文	提出基于三维C扫描的生成对抗网络，通过合成输入数据改善光学相干断层扫描血管成像质量	首次提出利用单次拍摄的en face OCTA图像与无血管噪声C扫描图像合成输入数据，并采用多帧平均en face OCTA图像作为参考标签，实现三维血管网络重建	未明确说明样本规模和数据来源的多样性限制	改善三维光学相干断层扫描血管成像的血管可视化质量	光学相干断层扫描血管成像数据	计算机视觉	鲜红斑痣	光学相干断层扫描血管成像	GAN	三维医学图像	NA	NA	Pix2Pix	对比噪声比	NA
12428	2025-10-07	An inherently interpretable AI model improves screening speed and accuracy for early diabetic retinopathy 2025-May, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000831 PMID:40354306	研究论文	开发了一种内在可解释的深度学习模型，用于糖尿病视网膜病变的早期筛查	在网络架构中显式建模局部病变证据，提供内在可解释性而非后处理解释方法	仅使用公开数据集进行训练，未提及在实际临床环境中的前瞻性验证	提高糖尿病视网膜病变早期筛查的准确性和速度，改善人机协作	糖尿病视网膜病变患者	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	深度学习模型	眼底图像	34,350张高质量眼底图像，并在10个外部数据集上验证	NA	内在可解释深度学习架构	准确率, AUC, 精确率	NA
12429	2025-05-14	Association of Deep Learning-based Chest CT-derived Respiratory Parameters with Disease Progression in Amyotrophic Lateral Sclerosis 2025-May, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243463 PMID:40358443	research paper	该研究探讨了基于深度学习的胸部CT衍生呼吸参数在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）疾病进展和生存期中的价值	使用深度学习技术从胸部CT中提取肺体积指数（LVI）和呼吸肌指数（RMI），这些参数能够反映ALS的临床分期并预测生存期，特别是在延髓受累患者中具有应用价值	研究为回顾性设计，样本量相对有限（261例患者），且所有数据来自单一三级医院	评估深度学习衍生的胸部CT参数对ALS疾病进展和患者生存期的预测能力	肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning-based CT analysis	Gaussian process regressor	CT images	261例ALS患者（平均年龄65.2岁±11.9，男性156例）	NA	NA	NA	NA
12430	2025-10-07	EBMGP: a deep learning model for genomic prediction based on Elastic Net feature selection and bidirectional encoder representations from transformer's embedding and multi-head attention pooling 2025-Apr-19, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-04894-z PMID:40253568	研究论文	提出一种基于弹性网络特征选择和Transformer嵌入与多头注意力池化的深度学习基因组预测模型EBMGP	将SNP视为'单词'，相似LD水平的相邻SNP组视为'句子'，采用BERT式嵌入方法建模遗传互作，并提出多头注意力池化机制	NA	通过基因组估计育种值增强早期选择能力，加速育种进程	植物和动物基因组数据	机器学习	NA	基因组预测	Transformer	基因组数据	四个不同的动植物数据集	NA	Transformer,多头注意力机制	准确率	NA
12431	2025-10-07	Self-Supervised Learning with Adaptive Frequency-Time Attention Transformer for Seizure Prediction and Classification 2025-Apr-07, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15040382 PMID:40309845	研究论文	提出一种结合自适应频时注意力Transformer的自监督学习方法，用于癫痫发作预测和分类	在Transformer架构中引入自适应频时注意力机制，通过自适应频率滤波模块在频域进行全局和局部滤波，并与时序注意力机制结合	未明确说明对EEG信号中特定类型噪声的处理效果，以及在不同医疗设备采集数据上的泛化能力	提高癫痫发作预测和分类的准确性，减少对标注数据的依赖	脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图分析	Transformer	脑电图信号	TUSZ、TUAB和TUEV数据集	NA	Transformer with Adaptive Frequency-Time Attention	AUROC, 平衡准确率, 加权F1分数, Cohen's kappa	NA
12432	2025-10-07	Flood resilience through hybrid deep learning: Advanced forecasting for Taipei's urban drainage system 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124835 PMID:40056592	研究论文	本研究提出混合深度学习模型用于台北市中山抽水站的城市排水系统洪水预测	结合知识图谱整合多源数据，并首次将CNN-BP混合模型应用于城市排水系统的多输入多输出多步预测	研究仅针对台北市特定抽水站，模型在其他地区的适用性有待验证	通过先进预测技术提升城市排水系统的洪水抵御能力	台北市中山抽水站的排水系统水位数据	深度学习	NA	深度学习预测	CNN, BPNN	水位时间序列数据	台北市中山抽水站的实时监测数据	NA	CNN-BP混合架构	R, RMSE	NA
12433	2025-10-07	Effect of training sample size, image resolution and epochs on filamentous and floc-forming bacteria classification using machine learning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124803 PMID:40056595	研究论文	本研究探讨训练样本量、图像分辨率和训练周期对基于机器学习的丝状和絮状细菌分类性能的影响	系统量化了三个关键模型变量（样本量、分辨率、训练周期）对细菌分割模型精度和计算需求的综合影响	研究主要关注特定类型的丝状和絮状细菌，结果可能不适用于其他微生物形态	优化人工智能分割模型在废水处理厂细菌检测中的准确性和计算效率	废水处理中的丝状细菌和絮状细菌	计算机视觉	NA	图像分析	深度学习	图像	最多500张细菌图像	NA	NA	准确率	NA
12434	2025-10-07	Integrating flora, fauna, and indigenous practices into spatial optimization for prescribed burning 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124833 PMID:40058039	研究论文	开发了一种整合火灾风险和生态共存能力的空间优化方法，用于指导计划烧除的区域规划	首次将植物适应性、动物行为和传统土地管理实践等'共存因素'整合到区域尺度的计划烧除空间优化框架中	研究仅应用于嘉陵江流域，方法在其他地区的适用性需要进一步验证	开发可持续的火灾管理策略，通过空间优化实现火灾与生态系统的共存	嘉陵江流域（中国）的火险易发山区生态系统	空间优化	NA	空间优化、机器学习、深度学习	NA	空间数据、生态数据、火险数据	嘉陵江流域整个研究区域	Zonation 5	NA	空间相关性分析、优先级分类	NA
12435	2025-10-07	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-Apr-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程开发出一种能高效阻断疟原虫入侵红细胞的环肽抑制剂	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键的化学工程策略，设计出比天然配体亲和力提高20倍的环肽	研究主要基于体外实验，尚未进行体内验证	设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用	疟原虫入侵红细胞过程及相关蛋白(AMA1/RON2)	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验	AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA	ColabFold	AlphaFold2	亲和力倍数增强、抑制效力	NA
12436	2025-10-07	Phyloformer: Fast, Accurate, and Versatile Phylogenetic Reconstruction with Deep Neural Networks 2025-Apr-01, Molecular biology and evolution IF:11.0Q1 DOI:10.1093/molbev/msaf051 PMID:40066802	研究论文	提出基于深度神经网络的快速准确系统发育重建方法Phyloformer	结合无似然推断和几何深度学习，实现比传统方法更快的进化距离估计和系统发育重建	序列数量增加时拓扑准确性落后于最大似然方法	开发快速准确的系统发育重建方法	基因序列和系统发育树	机器学习	NA	深度神经网络	深度学习模型	多序列比对数据	3,801个经验基因比对数据集	NA	Phyloformer	Kuhner-Felsenstein度量, 拓扑准确性	GPU加速
12437	2025-10-07	Enhancing short-term algal bloom forecasting through an anti-mimicking hybrid deep learning method 2025-Apr, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124832 PMID:40068506	研究论文	提出一种抗模仿混合深度学习模型用于提高短期藻华预测精度	开发了结合TCN、注意力机制和BiLSTM的混合深度学习模型，并采用新型DILATE损失函数同时考虑形状和时间损失	研究基于单一水库数据，模型在其他水域的泛化能力有待验证	提高藻华短期预测准确性，解决时间序列预测中的数据复制问题	中国九龙江东水库的藻华动态数据	机器学习	NA	原位监测	TCN, BiLSTM, 注意力机制	时间序列数据	江东水库叶绿素a小时监测数据	NA	Temporal Convolutional Network, Bidirectional LSTM, 注意力机制	R, 平均绝对百分比误差, 均方根误差, Kling-Gupta效率	NA
12438	2025-10-07	Deep learning combined Monte Carlo simulation reveal the fundamental light propagation in apple puree: Monitoring the quality changes from different cultivar, storage period and heating duration 2025-Apr, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.115997 PMID:40086950	研究论文	本研究结合深度学习和蒙特卡洛模拟揭示了苹果泥中光传播的基本规律，用于监测不同品种、贮藏期和加热时长引起的质量变化	首次将深度学习与蒙特卡洛模拟相结合，系统研究苹果泥在900-1650 nm波段的光学特性与质量参数的关系	仅针对苹果泥进行研究，未涉及其他果蔬制品；研究波段限定在900-1650 nm	通过光学特性监测苹果泥的化学、结构和流变学参数变化	不同品种（金冠苹果和红冠苹果）、不同贮藏期和不同加热时长的苹果泥样品	食品科学与工程	NA	近红外光谱分析，蒙特卡洛模拟	BP神经网络	光谱数据，光学特性参数	涵盖多个苹果品种、不同贮藏期和加热时长的苹果泥样品	NA	反向传播神经网络	RPD（相对预测偏差）	NA
12439	2025-10-07	Artificial intelligence-based deep learning algorithms for ground-glass opacity nodule detection: A review 2025-Apr, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i1.1361 PMID:40352244	综述	本文系统评估了基于人工智能的深度学习算法在胸部CT磨玻璃结节检测中的性能表现	首次系统评估多种深度学习模型在磨玻璃结节检测中的性能，并比较了DenseNet和WOANet等模型的优劣	纳入研究数量有限（18篇），部分模型性能指标报告不完整，存在发表偏倚风险	评估人工智能模型在胸部CT磨玻璃结节检测中的诊断性能	磨玻璃结节（GGO）	计算机视觉	肺癌	高分辨率CT扫描	深度学习	医学影像	18项符合纳入标准的研究（从5247篇记录中筛选）	NA	DenseNet, WOANet	准确率, 敏感度, 特异度, F1分数, AUC, 精确率	NA
12440	2025-10-07	Electronic Peer-Assisted Reflection in Educational Discussion Boards: A Content Analysis of Medical and Health Students' Opinions in Psychology-Related Courses 2025-Apr, Medical science educator IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s40670-024-02256-w PMID:40352990	研究论文	通过内容分析方法分析医学生在心理学相关课程教育论坛中对电子同伴辅助反思(ePAR)的看法	首次在医学教育背景下探索电子同伴辅助反思在心理学课程论坛中的应用效果	样本仅来自单一大学，研究结果可能缺乏普适性	分析医学生对电子同伴辅助反思在教育论坛中应用的意见和体验	医学、检验科学和公共卫生专业的389名学生	医学教育	NA	内容分析	NA	文本数据	389名来自Jahrom医科大学的学生，涵盖16个论坛	NA	NA	NA	NA