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
14861	2025-10-07	Detection of surface defects in soybean seeds based on improved Yolov9 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92429-3 PMID:40221419	研究论文	提出基于改进Yolov9的大豆种子表面缺陷检测方法	在Yolov9中引入GhostNet的轻量级卷积模块GhostConv，构建Yolov9-c-ghost-Forward模型	NA	开发高效的大豆种子表面缺陷自动检测方法	大豆种子	计算机视觉	NA	深度学习技术	CNN	图像	NA	NA	Yolov9, GhostNet	召回率, mAP0.5	NA
14862	2025-10-07	Integrating hybrid bald eagle crow search algorithm and deep learning for enhanced malicious node detection in secure distributed systems 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93549-6 PMID:40221436	研究论文	提出一种混合秃鹰-乌鸦搜索算法与深度学习相结合的技术，用于增强安全分布式系统中的恶意节点检测	首次将混合秃鹰-乌鸦搜索算法(HBECSA)与卷积稀疏自编码器(CSAE)相结合，并采用蜣螂优化算法(DBO)进行参数调优	仅在WSN-DS基准数据库上进行评估，未提及在其他分布式系统数据集上的泛化能力	提高分布式系统中恶意节点检测的准确性和可靠性	分布式系统中的恶意节点	机器学习	NA	恶意节点检测技术	自编码器	网络节点行为数据	WSN-DS基准数据库	NA	卷积稀疏自编码器(CSAE)	准确率	NA
14863	2025-10-07	Integrating advanced deep learning techniques for enhanced detection and classification of citrus leaf and fruit diseases 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97159-0 PMID:40221550	研究论文	本研究评估了四种深度学习模型在柑橘叶部和果实病害图像分类中的性能	首次系统比较EfficientNetB0、ResNet50、DenseNet121和InceptionV3在柑橘病害检测中的表现，其中InceptionV3和DenseNet121达到99.12%的测试准确率	数据集规模相对较小（仅759张图像），未在更广泛的实际田间环境中验证模型泛化能力	开发准确的柑橘病害检测和分类方法以支持农业病害管理	柑橘叶部和果实病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分析	CNN	图像	759张图像，涵盖9个病害类别（包括黑斑病、溃疡病、黄龙病、疮痂病、煤烟病及健康样本）	NA	EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3	准确率, F1-score, 精确率, 召回率	NA
14864	2025-10-07	Deep learning-based identification of patients at increased risk of cancer using routine laboratory markers 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97331-6 PMID:40221571	研究论文	开发基于常规血液标志物的深度学习模型用于识别癌症高风险患者	利用常规血液检测指标（全血细胞计数和全面代谢 panel）结合深度学习技术进行癌症风险分层	仅针对结直肠癌、肝癌和肺癌三种癌症类型进行了验证，未涵盖其他癌症类型	开发基于血液标志物的癌症风险分层方法，用于早期筛查和人群健康管理	癌症高风险人群的识别	机器学习	结直肠癌、肝癌、肺癌	常规血液检测（全血细胞计数、全面代谢 panel）	深度学习	血液检测数据	NA	NA	NA	ROC曲线下面积（AUC）	NA
14865	2025-10-07	ChatIOS: Improving Automatic 3-Dimensional Tooth Segmentation via GPT-4V and Multimodal Pre-training 2025-Apr-12, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105755 PMID:40228651	研究论文	提出融合GPT-4V和多模态预训练技术的ChatIOS框架，用于提升口内扫描仪生成的三维牙齿分割效果	首次将GPT-4V应用于数字牙科领域，开创了三维牙齿分割的多模态预训练范式	研究仅基于Teeth3DS数据集，未在其他数据集验证泛化能力	提升三维牙齿自动分割的准确性和效率	口内扫描仪生成的三维牙齿数据	计算机视觉	牙科疾病	三维点云处理，多模态预训练	深度学习	三维点云，二维图像，文本描述	1800个口内扫描数据（约24000颗标注牙齿），来自900名患者	NA	PointNet++	mIoU, 分割准确率, Dice相似系数, 处理速度	NA
14866	2025-10-07	[Application and considerations of artificial intelligence and neuroimaging in the study of brain effect mechanisms of acupuncture and moxibustion] 2025-Apr-12, Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion DOI:10.13703/j.0255-2930.20241124-0001 PMID:40229151	综述	分析人工智能与神经影像技术在针灸脑效应机制研究中的应用现状与挑战	首次系统整合机器学习与深度学习技术优化多模态神经影像数据在针灸研究中的应用	存在神经影像数据质量不一致、图像信息异质性高等问题	探索针灸脑效应机制	脑结构与功能	医学影像分析	神经系统疾病	脑电图(EEG)、磁共振成像(MRI)	机器学习,深度学习	神经影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
14867	2025-10-07	The genetic architecture of and evolutionary constraints on the human pelvic form 2025-Apr-11, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adq1521 PMID:40208988	研究论文	通过深度学习分析骨盆形态的遗传结构，揭示人类骨盆与大脑的协同进化关系	首次使用大规模双能X射线吸收测量扫描数据，通过深度学习识别与骨盆表型相关的遗传位点	研究样本仅来自英国生物银行，可能限制结果在其他人群的普适性	探究人类骨盆形态的遗传结构和进化限制	人类骨盆形态特征	机器学习	产科疾病	双能X射线吸收测量法	深度学习	医学影像	31,115个双能X射线吸收测量扫描	NA	NA	NA	NA
14868	2025-10-07	Neural network analysis as a novel skin outcome in a trial of belumosudil in patients with systemic sclerosis 2025-Apr-11, Arthritis research & therapy IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s13075-025-03508-9 PMID:40217251	研究论文	本研究应用深度学习分析系统性硬化症患者皮肤活检图像，探索AI量化病理特征的潜力	首次将神经网络分析应用于系统性硬化症临床试验，提出'纤维化评分'作为新型皮肤结局指标	样本量小（仅10名患者入组，5名有可用活检），研究早期终止	开发基于人工智能的系统性硬化症皮肤病理定量评估方法	弥漫性皮肤系统性硬化症成人患者	数字病理	系统性硬化症	组织化学染色（Masson三色染色、H&E、CD3、α-平滑肌肌动蛋白染色）	深度学习	病理图像	10名患者（其中5名有可用活检数据）	NA	NA	Spearman相关性，比值比	NA
14869	2025-10-07	Improved YOLO for long range detection of small drones 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95580-z PMID:40210712	研究论文	提出一种改进的轻量级无人机检测方法LMWP-YOLO，用于复杂环境下的小型远距离无人机检测	结合多维协作注意力机制和多尺度融合，采用深度可分离卷积和高效激活函数减少参数规模，优化损失函数和改进边界框匹配	未明确说明在极端天气条件下的检测性能，也未讨论模型在移动设备上的实际部署效果	开发轻量级无人机检测方法以提升公共安全	小型远距离无人机	计算机视觉	NA	NA	YOLO	图像	NA	NA	LMWP-YOLO, YOLO11n	mAP	NA
14870	2025-10-07	DeepATsers: a deep learning framework for one-pot SERS biosensor to detect SARS-CoV-2 virus 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96557-8 PMID:40210912	研究论文	开发了一种基于CNN和GAN的深度学习框架DeepATsers，用于快速检测SARS-CoV-2病毒	首次将CNN与GAN结合应用于一锅法SERS生物传感器，通过数据增强技术显著提升蛋白质分类准确率	原始实验数据集较小（126个光谱），仅针对SARS-CoV-2病毒进行验证	开发快速检测COVID-19感染的深度学习框架	SARS-CoV-2病毒蛋白（S蛋白、N蛋白、VLP蛋白、链霉亲和素蛋白）	机器学习	COVID-19	SERS生物传感器	CNN, GAN	光谱数据	原始126个光谱，增强后780个光谱	NA	CNN, GAN	准确率	NA
14871	2025-10-07	EcoTaskSched: a hybrid machine learning approach for energy-efficient task scheduling in IoT-based fog-cloud environments 2025-Apr-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96974-9 PMID:40211053	研究论文	提出一种基于混合机器学习的节能任务调度模型EcoTaskSched，用于物联网雾-云环境中的任务调度	首次将CNN与BiLSTM混合模型应用于雾-云环境任务调度，通过CNN提取工作负载特征，BiLSTM捕获序列信息预测最优任务分配序列	尚未在真实物联网环境中进行长期测试，未来需要集成更多机器学习模型进行优化	实现雾-云环境中节能高效的任务调度，在保证服务质量的同时降低能耗	物联网雾-云计算环境中的任务调度	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiLSTM	任务工作负载数据	使用DeFog基准测试生成的工作负载数据，包含正常和密集工作负载场景	NA	CNN, BiLSTM	能耗降低率, 任务完成率, 平均响应时间, SLA违规率, 吞吐量, 执行成本	Azure B2s计划的四个物理节点，COSCO框架模拟雾-云环境
14872	2025-10-07	Analysis of RNA translation with a deep learning architecture provides new insight into translation control 2025-Apr-10, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf277 PMID:40219965	研究论文	开发了一种深度神经网络模型TranslationAI，用于从RNA序列直接预测和分析翻译起始与终止位点	揭示了密码子使用在调控翻译终止中的新作用，并发现了数千个新的开放阅读框	模型主要基于人类转录本训练，在其他生物中的预测性能可能有限	理解基因翻译调控机制并准确注释RNA中的编码区域	人类转录本、真核生物、原核生物和RNA病毒的多顺反子转录本	生物信息学	NA	RNA序列分析	深度神经网络	RNA序列数据	整个人类转录组	NA	NA	预测准确率	NA
14873	2025-10-07	Application of artificial intelligence in the diagnosis of malignant digestive tract tumors: focusing on opportunities and challenges in endoscopy and pathology 2025-Apr-09, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06428-z PMID:40205603	综述	系统回顾人工智能在恶性消化道肿瘤内镜和病理诊断中的应用进展与挑战	聚焦内镜检查和病理诊断两大关键领域，系统分析AI技术在消化道肿瘤诊断中的创新应用与转化瓶颈	研究数据标准化不足、模型可解释性不够、临床验证薄弱、多中心泛化能力待验证	评估人工智能在恶性消化道肿瘤诊断中的应用现状，为后续研究和临床转化提供建议	食管癌、胃癌、结直肠癌等恶性消化道肿瘤	数字病理	消化道肿瘤	深度学习	CNN, 多模态预训练模型	内镜图像, 病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
14874	2025-10-07	Monitoring and Optimization of CFB Bed Temperature in the Flexible Process: A Hybrid Framework of Deep Learning Model and Mechanism Model 2025-Apr-08, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c11542 PMID:40224442	研究论文	提出一种结合深度学习模型与机理模型的混合框架，用于监测和优化循环流化床锅炉床温	首次将Informer算法与机理模型相结合，实现床温范围预测和燃烧优化目标值的综合确定	仅针对稳态运行条件进行验证，未涉及动态工况下的性能表现	解决循环流化床锅炉柔性运行过程中的床温异常波动和燃烧效率低下问题	循环流化床锅炉燃烧系统	工业过程优化	NA	深度学习预测、机理建模	Informer	时间序列数据、稳态运行数据	300MW和200MW发电机组稳态运行数据	NA	Informer	RMSE, MAE, MAPE	NA
14875	2025-10-07	A Distillation Approach to Transformer-Based Medical Image Classification with Limited Data 2025-Apr-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15070929 PMID:40218279	研究论文	本研究探索了蒸馏技术对基于Transformer的深度学习架构在有限数据下医学图像分类性能的影响	首次系统研究蒸馏技术在基于Transformer的医学图像分类模型中对小数据集性能的改进效果	仅使用单一类型的医学图像数据（脑部MRI），未验证在其他医学影像数据上的泛化能力	提高基于Transformer的深度学习模型在有限数据条件下的医学图像分类准确率	脑部MRI图像的四分类任务	计算机视觉	神经系统疾病	深度学习蒸馏技术	Transformer	医学图像	有限数据集（具体数量未明确说明）	NA	ViTx32, ViTx16, DeiT, BeiT	分类准确率	NA
14876	2025-10-07	Precision Psychiatry for Obsessive-Compulsive Disorder: Clinical Applications of Deep Learning Architectures 2025-Apr-03, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14072442 PMID:40217892	综述	本文综述了五种深度学习架构在强迫症精准精神病学中的临床应用	系统梳理了深度学习在强迫症研究中的创新应用，包括治疗反应预测和疾病分类	未提及具体研究的数据局限性和模型泛化能力问题	推动强迫症的精准精神病学发展	强迫症患者	机器学习	强迫症	神经影像学, EEG, 多模态数据	前馈神经网络, CNN, RNN, GAN, Transformer	神经影像数据, EEG数据, 多模态数据	NA	NA	前馈神经网络, 卷积神经网络, 循环神经网络, 生成对抗网络, Transformer	NA	NA
14877	2025-10-07	Role of Artificial Intelligence in Thyroid Cancer Diagnosis 2025-Apr-02, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14072422 PMID:40217871	综述	概述人工智能在甲状腺癌诊断中的应用现状与发展前景	系统总结了基于机器学习和深度学习的新型算法（如SE-CBIR、Restore-GAN、Vision Transformer）在甲状腺诊断中的突破性进展	未提及具体临床验证数据与算法局限性分析	探讨人工智能在甲状腺癌诊断中的技术应用与临床价值	甲状腺结节超声图像、细胞病理学与分子检测数据	计算机视觉	甲状腺癌	超声成像、细胞病理学检测、分子评估	机器学习, 深度学习, GAN, Transformer	医学图像（超声）、病理数据、分子数据	NA	NA	GAN, Vision Transformer (ViT), SE-CBIR, Restore-GAN	NA	NA
14878	2025-10-07	Identification of Eye Diseases Through Deep Learning 2025-Apr-02, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15070916 PMID:40218266	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于高精度分类眼部疾病	设计了包含11层的自定义卷积神经网络架构，并采用数字图像处理技术进行图像预处理	NA	开发能够高精度诊断眼部疾病的低复杂度软件	眼部疾病图像	计算机视觉	眼科疾病	数字图像处理	CNN	图像	NA	NA	自定义CNN	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, 混淆矩阵	NA
14879	2025-10-07	Retinal fluid quantification using a novel deep learning algorithm in patients treated with faricimab in the TRUCKEE study 2025-Apr, Eye (London, England) DOI:10.1038/s41433-024-03532-0 PMID:39663398	研究论文	使用新型深度学习算法在TRUCKEE研究中量化接受faricimab治疗的新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的视网膜液体变化	首次在真实世界研究中应用深度学习算法精确量化nAMD患者接受faricimab治疗后的视网膜液体变化	回顾性研究设计，缺乏对照组，样本量相对有限	评估faricimab治疗nAMD患者时视网膜液体的定量变化	新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	深度学习算法	OCT图像	521只眼睛	NA	Notal OCT Analyzer	视网膜液体体积变化量，液体减少比例，治疗间隔时间	NA
14880	2025-10-07	Foundation model of neural activity predicts response to new stimulus types 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08829-y PMID:40205215	研究论文	本研究通过训练神经活动基础模型，成功预测了小鼠视觉皮层对任意自然视频的神经元响应	首次将基础模型范式应用于神经科学领域，实现了跨小鼠个体和跨刺激域的高泛化能力预测	模型训练依赖于大规模神经活动数据采集，目前仅限于视觉皮层研究	构建大脑基础模型以揭示神经计算规律和加速神经科学研究	小鼠视觉皮层神经元活动	机器学习	NA	神经活动记录，功能连接组学	基础模型	神经活动数据，视频刺激	多只小鼠的大规模神经活动数据	NA	NA	预测准确率	NA