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
16121	2025-10-07	A Graph-Theoretic Approach to Detection of Parkinsonian Freezing of Gait From Videos 2025-Feb-28, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.70020 PMID:39976295	研究论文	提出一种基于图论的创新方法，通过视频数据检测帕金森病患者步态冻结现象	采用图论方法构建姿态图序列，使用Fréchet统计量识别步态转换点，与主流基于像素的深度学习方法形成鲜明对比	NA	开发从视频数据中检测帕金森病步态冻结的新方法	帕金森病患者的步态视频数据	计算机视觉	帕金森病	视频分析, 姿态估计	图论模型	视频	两个数据集(Kinect3D和AlphaPose)	NA	姿态图, 图拉普拉斯矩阵	NA	NA
16122	2025-10-07	Event-driven figure-ground organisation model for the humanoid robot iCub 2025-Feb-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56904-9 PMID:39984477	研究论文	开发了一种用于人形机器人iCub的事件驱动图形-背景组织模型，实现高效的目标检测和边界识别	采用基于事件驱动的视觉系统和生物启发式分层架构，相比传统方法减少数据冗余和计算需求	在简单刺激和伯克利分割数据集上表现与基于帧的版本相当，但在复杂场景下的性能未明确说明	为神经形态机器人开发高效的目标检测和边界识别系统	人形机器人iCub及其视觉感知系统	计算机视觉	NA	事件驱动视觉，生物启发式感知系统	生物启发式分层架构	事件流数据，图像数据	多种真实场景测试，伯克利分割数据集	NA	分层生物可信架构	定性评估，定量评估	神经形态机器人iCub平台，事件驱动相机
16123	2025-10-07	Early warning study of field station process safety based on VMD-CNN-LSTM-self-attention for natural gas load prediction 2025-Feb-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85582-2 PMID:39984509	研究论文	本研究提出一种基于VMD-CNN-LSTM-自注意力机制的天然气负荷区间预测方法，用于提升场站工艺安全预警能力	创新性地提出VMD-CNN-LSTM-自注意力组合模型，并基于85%、90%和95%置信区间实现分级预警机制	NA	提升天然气负荷预测精度和可靠性，加强企业安全生产管理	天然气场站外输负荷数据	机器学习	NA	深度学习	CNN,LSTM,Self-Attention	时间序列数据	NA	NA	VMD-CNN-LSTM-Self-Attention	MAE,MAPE,MESE,REMS,R	NA
16124	2025-10-07	A detection method for small casting defects based on bidirectional feature extraction 2025-Feb-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90185-y PMID:39984609	研究论文	提出一种基于双向特征提取的小型铸件缺陷检测方法	创新性地开发了基于Hadamard积的双层编码器-解码器多尺度特征提取架构BiSDE，并采用基于Wasserstein距离的损失函数优化小缺陷目标训练	NA	提高铸件缺陷检测的自动化水平和检测精度	铸件中的小型缺陷（如气孔、夹杂物）	计算机视觉	NA	X射线检测	深度学习	X射线图像	NA	NA	Encoder-Decoder, BiSDE	Mean Average Precision (MAP)	NA
16125	2025-10-07	Foundations of a knee joint digital twin from qMRI biomarkers for osteoarthritis and knee replacement 2025-Feb-21, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01507-3 PMID:39984725	研究论文	本研究基于定量MRI和机器学习技术，构建了膝关节数字孪生系统，用于骨关节炎管理和膝关节置换预测	首次结合深度学习分割和降维技术创建膝关节影像生物标志物嵌入特征空间，为个性化数字孪生提供新方法	研究基于横断面队列分析，需要纵向研究验证生物标志物的预测能力	开发膝关节数字孪生系统以推进骨关节炎精准医疗和膝关节置换预测	膝关节结构和相关生物标志物	数字病理	骨关节炎	定量MRI，机器学习	深度学习	MRI影像	横断面队列（具体样本量未提供）	NA	NA	NA	NA
16126	2025-10-07	Deep learning models for differentiating three sinonasal malignancies using multi-sequence MRI 2025-Feb-21, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-024-01517-9 PMID:39984860	研究论文	开发基于MRI的深度学习模型用于区分三种鼻腔鼻窦恶性肿瘤，并评估其对放射科医生诊断性能的提升	首次构建基于多序列MRI的深度学习模型用于区分三种鼻腔鼻窦恶性肿瘤，并证明AI辅助能显著提升不同年资放射科医生的诊断性能	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发MRI深度学习模型用于鼻腔鼻窦恶性肿瘤的鉴别诊断	465名鼻腔鼻窦恶性肿瘤患者（229例鳞状细胞癌，128例腺样囊性癌，108例嗅神经母细胞瘤）	医学影像分析	鼻腔鼻窦恶性肿瘤	多序列MRI（T2加权成像、对比增强T1加权成像、表观扩散系数）	深度学习	MRI图像	465名患者（训练验证组372名，外部测试组93名）	NA	ResNet101, ResNet50, DenseNet121	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, AUC, 混淆矩阵	NA
16127	2025-10-07	An ensemble deep learning framework for multi-class LncRNA subcellular localization with innovative encoding strategy 2025-Feb-21, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02148-4 PMID:39984880	研究论文	提出一种名为MGBLncLoc的集成深度学习框架，通过创新的多类核苷酸组分布密度编码策略预测lncRNA亚细胞定位	开发了基于多类核苷酸组分布密度的广义编码技术(MCD-ND)，能更精确反映核苷酸分布并区分序列中的恒定区和判别区	NA	准确预测长非编码RNA的亚细胞定位	长非编码RNA序列	生物信息学	NA	序列编码分析	集成深度学习	RNA序列数据	NA	NA	Multi-Dconv Head Transposed Attention, Gated-Dconv Feed-forward Network, CNN, Bidirectional GRU	NA	NA
16128	2025-10-07	Multi-cancer early detection based on serum surface-enhanced Raman spectroscopy with deep learning: a large-scale case-control study 2025-Feb-21, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-03887-5 PMID:39984977	研究论文	基于血清表面增强拉曼光谱结合深度学习的多癌种早期检测大规模病例对照研究	整合表面增强拉曼光谱技术、重采样策略、特征维度增强和深度学习算法，开发了一种新型的多癌种早期检测平台	病例对照研究设计，需要进一步前瞻性验证	开发敏感准确的多癌种早期检测方法	1655例早期癌症患者（乳腺癌569例、肺癌513例、甲状腺癌220例、结直肠癌215例、胃癌100例、食管癌38例）和1896例健康对照	数字病理	多癌种	表面增强拉曼光谱	CNN, DNN	光谱数据	3551例样本（1655例患者，1896例健康对照）	NA	ResNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
16129	2025-10-07	Protein language models for predicting drug-target interactions: Novel approaches, emerging methods, and future directions 2025-Feb-21, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103017 PMID:39985946	综述	本文综述了蛋白质语言模型在药物-靶点相互作用预测中的应用、方法和未来发展方向	系统探讨了蛋白质语言模型在DTI预测中的新兴方法，包括端到端学习模型和预训练基础pLMs的应用，以及异质数据整合策略	DTI准确识别仍面临数据相关限制和算法约束的挑战	加速药物开发过程中的候选药物识别	小分子和蛋白质类治疗药物的靶点相互作用	自然语言处理, 机器学习	NA	蛋白质语言模型(pLMs), 深度学习	NA	蛋白质结构, 知识图谱, 异质数据	NA	NA	NA	NA	NA
16130	2025-10-07	Deep learning-based surrogates for multi-objective optimization of the groundwater abstraction schemes to manage seawater intrusion into coastal aquifers 2025-Feb-21, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.124592 PMID:39986155	研究论文	本研究开发并比较了六种基于深度学习的代理模型，用于优化沿海含水层的地下水抽取方案以控制海水入侵	首次系统比较六种深度学习架构作为地下水模拟的代理模型，并集成多目标优化算法解决海水入侵管理问题	研究结果基于特定监测点的数据验证，在不同地质条件下可能需要重新校准	通过深度学习代理模型优化地下水抽取方案，管理沿海含水层的海水入侵问题	沿海含水层的地下水系统	机器学习	NA	地下水数值模拟	FFNN, RNN, LSTM, Bi-LSTM, pro-LSTM, GRU	地下水监测数据	NA	NA	前馈神经网络, 循环神经网络, 长短期记忆网络, 双向LSTM, 投影层LSTM, 门控循环单元	相对误差百分比	NA
16131	2025-10-07	Combinatorial mapping of E3 ubiquitin ligases to their target substrates 2025-Feb-20, Molecular cell IF:14.5Q1 DOI:10.1016/j.molcel.2025.01.016 PMID:39919746	研究论文	开发了COMET框架用于大规模鉴定E3泛素连接酶与底物蛋白的降解关系	首次提出组合映射E3靶标(COMET)框架，可在单次实验中同时测试多个E3对多个候选底物的降解作用	深度学习模型预测E3-底物相互作用的结构基础存在局限性	系统鉴定E3泛素连接酶与其靶标底物的特异性降解关系	人类E3泛素连接酶及其底物蛋白	计算生物学	NA	高通量筛选, 深度学习	深度学习模型	蛋白质相互作用数据, 结构预测数据	6,716个F-box-ORF组合和26,028个E3-TF组合	NA	NA	NA	NA
16132	2025-10-07	Design and developing a robot-assisted cell batch microinjection system for zebrafish embryo 2025-Feb-20, Microsystems & nanoengineering IF:7.3Q1 DOI:10.1038/s41378-024-00809-y PMID:39979250	研究论文	开发了一种用于斑马鱼胚胎细胞批量微注射的机器人辅助自动化系统	首次提出具有微力感知的微注射器并集成在封闭式微流控芯片中，结合深度学习模型精确定位注射位置	NA	提高斑马鱼胚胎细胞微注射的效率和精度	斑马鱼胚胎细胞	生物医学工程	NA	微流控技术，微注射技术	深度学习	图像	NA	NA	NA	注射效率，穿刺成功率，细胞存活率	NA
16133	2025-10-07	High throughput analysis of rare nanoparticles with deep-enhanced sensitivity via unsupervised denoising 2025-Feb-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56812-y PMID:39979247	研究论文	开发了一种结合无监督深度学习去噪方法和纳米颗粒检测光流控装置的高通量纳米颗粒分析技术	提出了名为“深度纳米测量”(DNM)的新方法，通过无监督深度学习去噪与专用光流控装置结合，同时实现高可扩展性、高通量和高灵敏度	NA	开发能够同时实现高可扩展性、高通量和高灵敏度的纳米颗粒分析技术	纳米颗粒，包括聚苯乙烯微珠和细胞外囊泡(EVs)	机器学习	结直肠癌	光流控技术，无监督深度学习去噪	深度学习	纳米颗粒检测信号	1,214,392个总颗粒，稀有目标细胞外囊泡占比最低0.002%	NA	NA	检测限(30nm)，通量(超过100,000事件/秒)，稀有颗粒检测能力	NA
16134	2025-10-07	FaultSeg: A Dataset for Train Wheel Defect Detection 2025-Feb-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04557-0 PMID:39979297	研究论文	本文提出了用于火车车轮缺陷检测的FaultSeg数据集，并评估了YOLOv9实例分割算法在该数据集上的性能	开发了首个专门用于火车车轮缺陷检测的标注数据集，包含三种缺陷类型的人工标注	数据集规模相对较小（仅829张图像），模型准确率有待进一步提升	开发自动化的火车车轮缺陷检测系统，确保铁路运输安全	火车车轮的缺陷检测	计算机视觉	NA	路旁数据采集系统	YOLO	图像	829张人工标注的缺陷车轮图像	NA	YOLOv9	准确率	NA
16135	2025-10-07	Application of deep learning for fruit defect recognition in Psidium guajava L 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88936-y PMID:39979339	研究论文	本研究应用深度学习技术对番石榴果实的外观缺陷进行识别检测	首次将YOLO v4模型应用于番石榴果实缺陷识别，实现了对13种不同缺陷类型的高精度检测	样本数量相对有限（189个果实，1701张图像），可能影响模型的泛化能力	开发基于深度学习的番石榴果实外观缺陷自动检测系统	番石榴果实及其外观缺陷（包括病虫害和人为损伤）	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像识别	CNN	图像	189个番石榴果实，1701张图像	NA	YOLO v4	假阳性率，假阴性率，准确率，FPS	NA
16136	2025-10-07	Design of tomato picking robot detection and localization system based on deep learning neural networks algorithm of Yolov5 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90080-6 PMID:39979369	研究论文	提出了一种基于YOLOv5深度学习算法和SGBM算法的番茄检测与定位系统，用于复杂环境下的番茄识别和三维定位	将YOLOv5深度学习算法与SGBM立体匹配算法相结合，实现了番茄的检测与三维定位一体化	仅在温室环境下测试，样本量相对较小（640张图像）	提高现代农业中番茄采摘的检测精度和定位准确性	温室环境中的番茄果实	计算机视觉	NA	深度学习，立体视觉	YOLOv5	图像	640张番茄图像，分为无遮挡、叶片遮挡和枝条遮挡三类	NA	YOLOv5	检测准确率，距离测量误差	NA
16137	2025-10-07	IoT-driven smart assistive communication system for the hearing impaired with hybrid deep learning models for sign language recognition 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89975-1 PMID:39979401	研究论文	提出一种基于物联网和混合深度学习的手语识别智能辅助通信系统，用于帮助听力受损人群	结合改进的MobileNetV3特征提取、CNN-BiGRU-A分类器和AROA超参数优化算法构建混合深度学习框架	仅在印度手语数据集上进行验证，未测试其他地区手语变体	开发智能手语识别系统以改善听力受损人群的沟通能力	听力受损人群的手语交流	计算机视觉,自然语言处理	听力障碍	图像处理,深度学习	CNN,BiGRU,注意力机制	图像	印度手语数据集	NA	改进的MobileNetV3,CNN-BiGRU-A	准确率	NA
16138	2025-10-07	Advanced predictive machine and deep learning models for round-ended CFST column 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90648-2 PMID:39979519	研究论文	本研究开发了机器学习和深度学习模型来预测圆端CFST柱的轴向承载能力	首次系统比较多种机器学习和深度学习模型在CFST柱承载力预测中的性能，并开发了用户友好的Python界面	仅基于200个CFST短柱试验数据，数据规模有限；LSTM模型表现明显不佳	开发准确的数据驱动方法来预测圆端CFST柱的轴向承载力	圆端混凝土填充钢管柱	机器学习	NA	NA	LightGBM, XGBoost, CatBoost, DNN, CNN, LSTM	结构工程试验数据	200个CFST短柱试验	Python	深度神经网络, 卷积神经网络, 长短期记忆网络	RMSE, R	NA
16139	2025-02-22	Author Correction: Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90514-1 PMID:39979555	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
16140	2025-10-07	Pathology-based deep learning features for predicting basal and luminal subtypes in bladder cancer 2025-Feb-20, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13688-x PMID:39979837	研究论文	本研究开发了基于H&E染色全切片图像的深度学习特征来预测膀胱癌基底和管腔亚型的机器学习模型	首次使用基于RetCCL模型从肿瘤斑块中提取的深度学习特征，结合传统机器学习方法预测膀胱癌分子亚型	外部验证集性能存在差异（AUC从0.64到0.81），模型在部分数据集上表现有待提升	开发基于病理图像的机器学习模型来预测膀胱癌分子亚型	膀胱癌患者的H&E染色全切片图像和分子亚型数据	数字病理	膀胱癌	RNA测序，H&E染色，全切片图像分析	CNN，SVM，RF，LR	图像，临床数据	来自TCGA、GEO数据集、IMvigor210C队列、上海第十人民医院、广东第二人民医院的多个膀胱癌数据集	NA	ResNet50，RetCCL	AUC，准确率，敏感性，特异性	NA