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
1641	2025-10-05	Steel surface defect detection algorithm based on improved YOLOv10 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-16725-8 PMID:40998876	研究论文	提出一种基于改进YOLOv10的钢材表面缺陷检测算法LAM-YOLOv10n，用于解决工业实时检测中的计算复杂度和特征丢失问题	提出LAM-YOLOv10n模型，集成轻量级ghost模块降低计算成本，设计空间多尺度注意力(SMA)模块增强缺陷特征提取，引入多分支特征融合网络(MFFN)改进多尺度特征聚合	NA	开发高效实时的钢材表面缺陷检测算法	钢材表面缺陷	计算机视觉	NA	机器视觉	YOLOv10	图像	NA	NA	YOLOv10n, LAM-YOLOv10n	精度	NA
1642	2025-10-05	A deep learning approach for improving spatiotemporal resolution of numerical weather prediction forecasts 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17867-5 PMID:40998886	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的时空融合模型，用于提高数值天气预报中风速和风向预测的时空分辨率与准确性	将全球预报系统与ERA5再分析数据相结合，采用一维卷积层进行空间数据融合和双向长短期记忆网络进行时空模式识别，显著提高了预报精度	NA	解决传统数值天气预报模型在航空运行风预报中的局限性	风速和风向预测	机器学习	NA	数值天气预报，深度学习	CNN, BiLSTM	气象数据	NA	NA	1D CNN, 双向LSTM	准确率，平均绝对误差	NA
1643	2025-10-05	End-to-end CNN-based deep learning enhances breast lesion characterization using quantitative ultrasound (QUS) spectral parametric images 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15772-5 PMID:40998883	研究论文	本研究探索使用深度CNN从QUS光谱参数图像分类乳腺病变，旨在增强放射组学和传统机器学习方法	首次将端到端CNN模型应用于QUS光谱参数图像进行乳腺病变表征，相比传统方法性能显著提升	样本量相对有限（276例），需要更大规模数据验证模型泛化能力	开发基于深度学习的乳腺病变自动分类方法	乳腺病变患者	计算机视觉	乳腺癌	定量超声（QUS）光谱参数成像	CNN	图像	276名参与者（184例恶性，92例良性），共1764张QUS光谱参数图像	NA	ResNet, Inception-v3, Xception, EfficientNet	召回率, 特异性, 平衡准确率, AUC	NA
1644	2025-10-05	Improved Inception-Capsule deep learning model with enhanced feature selection for early prediction of heart disease 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18551-4 PMID:40998899	研究论文	提出一种结合改进鲸鱼优化算法的混合深度学习框架IDLHICNet，用于心脏病早期预测	将胶囊网络的空间感知能力与Inception架构的特征提取能力相结合，并采用改进鲸鱼优化算法进行特征选择	仅在三个基准数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	开发高精度的心脏病早期预测模型	心脏病患者医疗数据	机器学习	心血管疾病	深度学习，特征选择算法	CNN, Capsule Network	医疗数据	三个基准数据集（Faisalabad、CVD和心力衰竭数据集）	NA	Inception, Capsule Network	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1645	2025-10-05	A multinational study of deep learning-based image enhancement for multiparametric glioma MRI 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17993-0 PMID:40998920	研究论文	验证商用深度学习图像增强软件在多国多中心胶质瘤多参数MRI图像质量改善中的效用	首次在多国多中心环境下验证商用供应商无关的深度学习图像增强软件对胶质瘤多参数MRI的图像质量改善效果	回顾性研究设计，仅包含三个机构的患者数据	评估深度学习图像增强技术在多参数胶质瘤MRI中的图像质量改善效果	胶质瘤患者的MRI图像	计算机视觉	胶质瘤	MRI成像	深度学习	医学图像	来自三个机构的294名患者	商用深度学习软件	NA	信噪比, 对比噪声比, 图像质量评分	NA
1646	2025-10-05	Non-invasive detection of choroidal melanoma via tear-derived protein corona on gold nanoparticles: a machine learning approach 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17835-z PMID:40998935	研究论文	本研究探索了基于泪液样本中金纳米颗粒蛋白冠形成的无创检测方法，结合电喷雾电离质谱和机器学习技术来检测脉络膜黑色素瘤	首次将泪液样本中金纳米颗粒蛋白冠分析与机器学习相结合，开发无创脉络膜黑色素瘤检测方法	样本量较小（每组18个样本），m/z参数差异未达到统计学显著性	评估蛋白-纳米颗粒相互作用是否支持脉络膜黑色素瘤的早期可靠识别	6名健康个体和6名脉络膜黑色素瘤患者的泪液样本	机器学习	脉络膜黑色素瘤	电喷雾电离质谱(ESI-MS), 金纳米颗粒蛋白冠分析, 连续小波变换(CWT)	Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, Deep Neural Network, CNN	质谱数据, 图像数据	12名受试者（6名健康，6名患者），通过数据增强扩展至每组18个样本	NA	VGG16, ResNet50, Xception	准确率, ROC AUC, 计算时间	NA
1647	2025-10-05	Epileptic seizure detection from electroencephalogram signals based on 1D CNN-LSTM deep learning model using discrete wavelet transform 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18479-9 PMID:40998985	研究论文	提出一种基于1D CNN-LSTM深度学习模型结合离散小波变换的癫痫发作检测方法	结合离散小波变换进行EEG频带提取，并构建1D CNN-LSTM混合模型同时捕捉时空特征	NA	从脑电图信号中自动识别癫痫发作	癫痫患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	离散小波变换	CNN, LSTM	脑电图信号	TUSZ语料库、BONN数据集和CHB-MIT数据集	NA	1D CNN-LSTM	准确率, Kappa值, GDR	NA
1648	2025-10-05	MRI grading of lumbar disc herniation based on AFFM-YOLOv8 system 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18417-9 PMID:40999029	研究论文	开发基于AFFM-YOLOv8系统的深度学习模型，用于自动检测和分级腰椎间盘突出症	提出集成自适应多尺度特征融合的AFFM-YOLOv8架构，在MSU形态学分类标准下实现11种亚型的自动分级	研究仅使用轴向T2加权腰椎MRI序列，未包含其他MRI序列或影像模态	开发自动化腰椎间盘突出症诊断的深度学习框架	腰椎间盘突出症患者	计算机视觉	腰椎间盘突出症	磁共振成像	YOLOv8	医学影像	8428名患者（100000张轴向腰椎MRI）	NA	AFFM-YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's κ	NA
1649	2025-10-05	A modified transformer based on adaptive frequency enhanced attention, large kernel convolution, and multiscale implementation for bearing fault diagnosis 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18187-4 PMID:40999054	研究论文	提出一种基于自适应频率增强注意力、大核卷积和多尺度实现的改进Transformer模型，用于轴承故障诊断	集成大核卷积和多尺度CNN结构的注意力增强Transformer模型，结合时空特征建模与自适应频域增强技术	NA	开发在强噪声干扰下具有鲁棒性的轴承故障诊断方法	旋转机械轴承故障诊断	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN	振动信号数据	帕德博恩大学和凯斯西储大学数据集	NA	Transformer, 大核卷积, 多尺度CNN	识别准确率	NA
1650	2025-10-05	HKDE-LACM: a hybrid model for lactic acid bacteria classification via k-mer and DNABERT-2 embedding fusion with cyclic DE-BO optimization 2025-Sep-25, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-12009-7 PMID:40999328	研究论文	提出一种融合k-mer频率特征和DNABERT-2语义嵌入的混合模型HKDE-LACM，用于乳酸菌基因组序列分类	结合高维k-mer频率特征和DNABERT-2上下文嵌入，并采用循环差分进化与贝叶斯优化框架进行超参数优化	NA	提高乳酸菌基因组序列分类的准确性和鲁棒性	乳酸菌基因组序列	机器学习	NA	基因组序列分析	混合模型	基因组序列数据	三个乳酸菌数据集	NA	DNABERT-2	分类准确率, 鲁棒性	NA
1651	2025-10-05	Development and clinical validation of a novel deep learning-based mediastinal endoscopic ultrasound navigation system for quality control: a single-center, randomized controlled trial 2025-Sep-24, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003469 PMID:40990678	研究论文	开发并临床验证了一种基于深度学习的纵隔超声内镜导航系统，用于提升检查质量	首次开发了专门针对纵隔超声内镜检查的AI导航系统，提供实时反馈以改善检查质量	单中心研究，未显示对第2站（隆突下区域）的显著改善，样本量有限	开发AI系统辅助纵隔超声内镜检查的质量控制	需要进行纵隔超声内镜检查的患者	计算机视觉	纵隔疾病	超声内镜	深度学习	图像	训练集：120名患者的11,230张标注图像；临床试验：148名患者	NA	NA	标准站完整性，结构完整性，操作时间	NA
1652	2025-10-05	NeoCLIP: a self-supervised foundation model for the interpretation of neonatal radiographs 2025-Sep-24, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01922-6 PMID:40993183	研究论文	开发了首个针对新生儿X光片解读的自监督基础模型NeoCLIP，用于检测病理特征和医疗设备	首个专门针对新生儿放射影像设计的深度学习模型，采用对比学习方法，在新生儿领域超越了同类成人模型的效果	仅使用单一医疗中心的数据，纳入人口统计数据对性能提升无统计学显著性	开发专门用于新生儿X光片解读的深度学习模型	新生儿重症监护室收治的婴儿及其放射影像	计算机视觉	新生儿疾病	放射影像分析	对比学习模型	X光图像和对应报告文本	4629名婴儿，20,154张X光片，15,795份对应报告	NA	NeoCLIP	AUROC	NA
1653	2025-10-05	RCANE: a deep learning algorithm for whole-genome pan-cancer somatic copy number aberration prediction using RNA-seq data 2025-Sep-24, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08712-6 PMID:40993228	研究论文	提出一种基于RNA-seq数据的全基因组泛癌体细胞拷贝数变异预测深度学习算法RCANE	首次开发仅使用RNA-seq数据即可预测全基因组体细胞拷贝数变异的深度学习框架，实现低成本获取表达定量和结构变异信息	NA	开发能够从RNA-seq数据准确预测体细胞拷贝数变异的计算方法	癌症基因组图谱(TCGA)和DepMap细胞系队列数据	机器学习	泛癌种	RNA-seq	深度学习	RNA-seq数据	TCGA和DepMap细胞系队列	NA	RCANE	NA	NA
1654	2025-10-05	Artificial intelligence-enabled electrocardiography for risk prediction in chronic liver disease: A systematic review 2025-Sep-23, International journal of cardiology IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.ijcard.2025.133926 PMID:40997956	系统性综述	评估人工智能心电图在慢性肝病患者风险预测中的性能和临床效用	首次系统评估AI-ECG在慢性肝病风险预测中的应用，比较不同模型的性能表现	纳入研究数量有限（4项研究），模型敏感性和特异性仍需改进才能常规临床应用	评估AI增强心电图模型在慢性肝病患者风险预测中的表现	慢性肝病患者，包括肝硬化、食管静脉曲张和代谢功能障碍相关脂肪性肝病患者	机器学习	慢性肝病	心电图	CNN, 深度学习算法	心电图数据	133,408名参与者	NA	卷积神经网络	AUC, 敏感性, 特异性, Spearman相关系数	NA
1655	2025-10-05	CT-based radiomics deep learning signatures for noninvasive prediction of early recurrence after radical surgery in locally advanced colorectal cancer: A multicenter study 2025-Sep-23, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110482 PMID:41014758	研究论文	开发并验证基于CT影像组学和临床实验室参数的联合模型，用于无创预测局部晚期结直肠癌根治术后早期复发	首次结合CT影像组学特征与临床实验室参数构建术前预测模型，并在多中心外部数据集中验证其优于传统病理分期模型的预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要前瞻性研究进一步验证	优化局部晚期结直肠癌患者治疗策略，减少不必要的药物毒性	局部晚期结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌	CT影像，RNA测序	机器学习，深度学习	医学影像，临床数据，基因表达数据	560例来自三个中心的局部晚期结直肠癌患者，加上GEO数据库数据	NA	NA	AUC	NA
1656	2025-10-05	Generative Deep Learning Pipeline Yields Potent Gram-Negative Antibiotics 2025-Sep-22, JACS Au IF:8.5Q1 DOI:10.1021/jacsau.5c00602 PMID:41001631	研究论文	开发了一种基于生成式深度学习的抗生素发现流程，成功设计出针对革兰氏阴性菌的强效抗生素候选物	结合化学语言模型与迁移学习生成结构新颖的抗生素候选物，并通过预测建模和专家筛选优化化合物设计	仅针对特定病原体进行了验证，需要进一步扩大测试范围	开发新型抗生素以应对多重耐药细菌危机	革兰氏阴性菌，特别是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌	机器学习	细菌感染	化学语言模型，迁移学习，预测建模	生成式深度学习模型	化学分子结构数据，抗生素支架数据	40种先导化合物衍生物	NA	化学语言模型	抗菌活性（亚微摩尔和个位数微摩尔效力）	NA
1657	2025-10-05	Empirical Evaluation of Invariances in Deep Vision Models 2025-Sep-19, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11090322 PMID:41003371	研究论文	对现代深度视觉模型在图像变换下的不变性进行系统性实证评估	首次对CNN和ViT模型在四种基本图像不变性（模糊、噪声、旋转、缩放）方面进行跨任务对比分析	仅评估了三十个模型和三个标准数据集，未涵盖所有可能的变换类型和模型架构	评估深度视觉模型对图像变换的鲁棒性	卷积神经网络和视觉变换器模型	计算机视觉	NA	NA	CNN, ViT	图像	COCO、ImageNet和自定义分割数据集	NA	SegFormer, Mask2Former	mIoU, Acc	NA
1658	2025-10-05	Deep Learning-Driven Multimodal Integration of miRNA and Radiomic for Lung Cancer Diagnosis 2025-Sep-16, Biosensors DOI:10.3390/bios15090610 PMID:41002349	综述	本文综述了基于深度学习的miRNA与影像组学多模态融合技术在肺癌诊断中的研究进展	提出功能纳米材料作为核心生物传感平台，桥接miRNA检测与影像组学特征融合的创新方法	未提供具体实验验证数据，主要基于文献综述分析	探索多模态数据融合提升肺癌诊断准确性的方法	肺癌患者	数字病理	肺癌	miRNA检测, 影像组学分析	深度学习	基因组数据, 影像数据	NA	NA	DenseNet	AUC, 敏感性	NA
1659	2025-10-05	Sequence-Based Protein-Protein Interaction Prediction and Its Applications in Drug Discovery 2025-Sep-16, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14181449 PMID:41002412	综述	概述基于序列的蛋白质-蛋白质相互作用预测方法及其在药物发现中的应用	从药物发现角度系统阐述序列基PPI预测方法，特别关注Transformer架构的应用	NA	探讨计算预测方法在蛋白质相互作用研究和药物发现中的应用价值	蛋白质-蛋白质相互作用	自然语言处理, 机器学习	多种人类疾病	序列分析, 深度学习	Transformer	蛋白质序列数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
1660	2025-10-05	Deep Learning-Enabled Flexible PVA/CNPs Hydrogel Film Sensor for Abdominal Respiration Monitoring 2025-Sep-16, Gels (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/gels11090743 PMID:41002518	研究论文	开发了一种基于PVA/CNPs的柔性水凝胶薄膜传感器，并结合一维卷积神经网络算法构建呼吸相位分类框架	通过仿砂纸模板构建微结构实现传感器性能优化，并首次将深度学习算法与环境可扩展材料相结合实现协同增强效应	NA	开发用于腹部呼吸监测的柔性传感器系统	人体关节运动、书写字母电流信号、球形物体重量差异、呼吸相位	机器学习	NA	微结构构建、传感性能测试	1D-CNN	传感器信号数据	NA	NA	1D-CNN	灵敏度101 kPa、响应时间22 ms、恢复时间22 ms、疲劳循环20000次	NA