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
161	2025-09-20	Classification of peripheral pulmonary lesions in Endobronchial ultrasonography image using a multi-branch framework and voting ensemble 2025-Sep-17, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111064 PMID:40967143	研究论文	提出一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于支气管内超声图像中周围性肺部病变的分类	采用多分支框架和投票集成机制处理极端数据不平衡问题，并探索坐标系转换方法优化图像输入	NA	开发肺癌的计算机辅助诊断系统，提高诊断精确性和效率	支气管内超声图像中的周围性肺部病变	计算机视觉	肺癌	深度学习	多分支框架与投票集成	图像	NA
162	2025-09-20	Predicting dementia through audio: Ensemble and deep learning approaches using acoustic features 2025-Sep-17, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111078 PMID:40967147	研究论文	通过音频特征使用集成学习和深度学习模型预测痴呆症	结合声学特征与多种集成学习及深度学习模型，探索集成模型在特定情况下优于深度学习的原因	NA	早期诊断痴呆症	老年痴呆症患者	自然语言处理	老年疾病	声学特征提取	Random Forest, AdaBoost, XGBoost, Gradient Boost, BiLSTM, LSTM, CNN-LSTM	音频	NA
163	2025-09-20	AI-driven pupillary-computer interface via binary-coded flickering stimuli 2025-Sep-17, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111057 PMID:40967149	研究论文	提出一种基于瞳孔光反射和二进制编码视觉刺激的AI驱动瞳孔-计算机接口系统	利用二进制编码视觉刺激诱发瞳孔信号，采用卷积神经网络建模，实现高精度分类和高信息传输率	仅针对健康受试者测试，未涉及特殊人群或临床环境验证	开发一种无需用户训练、低成本、高稳定性的新型人机交互接口	健康受试者（12名，男女各半，年龄28.6±3.4岁）	人机交互	NA	二进制编码视觉刺激，瞳孔光反射信号采集	CNN	瞳孔尺寸变化信号	12名健康受试者，参与4类、10类和20类视觉刺激实验
164	2025-09-20	Robust and explainable framework to address data scarcity in diagnostic imaging 2025-Sep-17, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111052 PMID:40967148	研究论文	提出一种名为ETSEF的新型集成框架，通过结合迁移学习和自监督学习来解决医学影像诊断中的数据稀缺问题	首次将迁移学习和自监督学习两种预训练方法与集成学习相结合	NA	解决医学影像诊断中的数据稀缺挑战并提高诊断准确性	医学影像数据，包括内窥镜、乳腺癌检测、猴痘检测、脑肿瘤检测和青光眼检测	计算机视觉	多种疾病（癌症、传染病、神经系统疾病等）	数据增强、特征融合、特征选择、决策融合	集成学习框架（结合多个预训练深度学习模型）	医学影像	有限样本数量（具体数量未明确说明），涵盖五种不同的医学影像任务
165	2025-09-20	Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms 2025-Sep-17, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.101007 PMID:40967225	研究论文	本研究通过单核转录组测序和深度学习模型，揭示了ALS/FTLD中眶额皮质的细胞类型特异性变化和选择性多聚腺苷酸化机制	开发了多模态深度学习模型APA-Net，首次整合转录序列和RBP表达谱预测选择性多聚腺苷酸化模式	NA	探究肌萎缩侧索硬化症和额颞叶变性疾病的分子病理机制	C9orf72相关ALS（伴或不伴FTLD）和散发性ALS患者的额叶皮质组织	数字病理学	神经退行性疾病	单核RNA测序（snRNA-seq）	多模态深度学习模型（APA-Net）	转录组序列数据，RNA结合蛋白表达数据	NA
166	2025-09-20	Performance evaluation and clinical application exploration of a ViT-CNN ensemble model for multiclass oral mucosal disease classification: a pilot retrospective analysis based on public datasets 2025-Sep-17, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-102741 PMID:40967645	研究论文	评估基于Vision Transformer的深度学习模型在口腔黏膜疾病分类中的性能，并探索集成模型对临床支持的价值	提出ViT-CNN集成模型，并比较三种集成策略（平均法、加权法和几何平均法）在口腔疾病分类中的效果	基于公共数据集的初步回顾性分析，未来需要更大数据集的验证	提高口腔黏膜疾病的分类效率，为非专科医生提供诊断支持	口腔黏膜疾病（OMD）	计算机视觉	口腔疾病	深度学习	ViT-CNN集成模型（EfficientNet-B0, ViT-B16）	图像	基于公共数据集（具体数量未提供）
167	2025-09-20	Real-time activity and fall detection using transformer-based deep learning models for elderly care applications 2025-Sep-17, BMJ health & care informatics IF:4.1Q2 DOI:10.1136/bmjhci-2025-101439 PMID:40967671	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于实时活动识别和跌倒检测，以提升老年人护理应用的准确性和实时性	采用Transformer编码器通过自注意力机制捕捉时序依赖关系，能够同时提取全局和局部时间模式，在实时性和分类性能上超越传统CNN-LSTM和时序卷积网络	模型尚未在边缘设备上优化，且需在真实世界数据集中进一步验证	开发高精度、实时适用的活动识别与跌倒检测系统，以支持老年人护理和跌倒预防	老年人日常活动及跌倒行为	机器学习	老年疾病	滑动窗口分割技术，自注意力机制	Transformer	传感器数据（加速度计、陀螺仪、方向信号）	来自66名参与者的超过1400万条传感器记录，涵盖16种活动包括4类跌倒
168	2025-09-20	Preoperative risk prediction of major cardiovascular events in noncardiac surgery using the 12-lead electrocardiogram: an explainable deep learning approach 2025-Sep-17, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.07.085 PMID:40967934	研究论文	本研究开发了一种结合术前12导联心电图和临床数据的可解释深度学习模型，用于预测非心脏手术后的主要心血管事件	首次将深度学习应用于术前心电图分析，并结合生成式反事实框架提供波形级解释，相比传统RCRI评分显著提高了预测性能	研究为回顾性队列设计，使用单一数据库(MIMIC-IV)，需要外部验证	改善非心脏手术患者术后主要心血管事件的预测准确性	接受大型非心脏手术的成年患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，卷积神经网络，反事实分析	CNN，多模态融合模型	心电图波形数据，临床变量数据	37,081例患者
169	2025-09-20	Neural xenografts contribute to long-term recovery in stroke via molecular graft-host crosstalk 2025-Sep-16, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63725-3 PMID:40957886	研究论文	本研究通过移植iPSC来源的神经祖细胞（NPCs）促进中风小鼠的脑修复和长期功能恢复	揭示了神经异种移植物通过分子水平的移植物-宿主交互（如neurexin、neuregulin等信号通路）驱动修复的机制	NA	探索神经祖细胞移植对中风后长期恢复的治疗潜力及作用机制	中风损伤的小鼠模型	神经再生医学	中风	单核RNA测序（snRNA-seq）、深度学习分析	NA	基因表达数据、行为学数据	NA
170	2025-09-20	Auto-Masked Audio Spectrogram Transformer for depression detection from speech 2025-Sep-16, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.120295 PMID:40967413	研究论文	提出一种基于自掩码音频频谱变换器的深度学习框架，用于从语音中检测抑郁症	引入滑动窗口分割、自掩码训练增强上下文学习，以及时频注意力机制同时捕捉时间和频率信息	NA	开发非侵入性抑郁症筛查工具，支持临床和远程心理健康评估	抑郁症患者的语音数据	自然语言处理	抑郁症	语音频谱分析，深度学习	Transformer	音频频谱	使用两个公共数据集：Distress Analysis Interview Corpus-Wizard of Oz 和 Multi-modal Open Dataset for Mental disorder Analysis
171	2025-09-20	Multi-filter stacking in inception V3 for enhanced Alzheimer's severity classification 2025-Sep-16, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.049 PMID:40967471	研究论文	提出一种结合多滤波器堆叠与Inception V3架构的新方法CASFI，用于提升阿尔茨海默病严重程度的MRI图像分类性能	通过整合多尺寸卷积滤波器捕捉多尺度空间特征，增强模型检测阿尔茨海默病不同阶段细微结构变化的能力	NA	开发更准确高效的阿尔茨海默病严重程度自动分类技术以支持早期诊断和临床决策	阿尔茨海默病患者的MRI脑部影像数据	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI成像	Inception V3架构结合多滤波器堆叠（CASFI）	图像	NA
172	2025-09-20	Prediction of carbon and nitrogen source preferences in microbial metabolism using protein sequence data 2025-Sep-16, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107266 PMID:40967572	研究论文	本研究利用深度学习算法探索微生物蛋白质序列与其碳氮源偏好之间的内在关系	提出了结合蛋白质功能注释和序列特征提取的集成框架来预测微生物营养需求	NA	预测微生物代谢中的碳氮源偏好以优化培养条件	432种微生物物种	机器学习	NA	PSSM, PsePSSM, SHAP	深度学习算法	蛋白质序列数据	432种微生物物种和61种培养基配方
173	2025-09-20	Deep learning-Guided optimization of cobalt catalysts for antibiotic degradation 2025-Sep-15, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2025.122811 PMID:40962004	研究论文	本研究结合机器学习和优化算法，优化钴催化剂以提升高级氧化过程中抗生素的降解效率	引入新颖的麻雀搜索算法(SSA)优化实验条件，并利用TabNet模型实现高精度分类和回归预测	NA	加速无机催化剂开发，改善全球水环境中抗生素污染问题	钴基催化剂（单原子钴催化剂Co-CuO、氧化钴CoO、钴铁氧体CoFeO）	机器学习	NA	机器学习，优化算法，SHAP分析	TabNet	结构化实验数据	来自207篇论文的数据集
174	2025-09-20	Novel BDefRCNLSTM: an efficient ensemble deep learning approaches for enhanced brain tumor detection and categorization with segmentation 2025-Sep-11, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2555950 PMID:40934072	研究论文	提出一种集成深度学习模型BDefRCNLSTM，用于脑肿瘤的检测、分类和分割	结合了增强型熵局部二值模式(ELBP)特征提取、改进的燕鸥优化算法(ESTO)特征选择以及改进X-Net分割模型的新型集成框架	NA	开发自动化脑肿瘤诊断方案以提高准确性和效率	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	集成深度学习(BDefRCNLSTM), CNN, LSTM, X-Net	图像	Figshare、Brain MRI和Kaggle数据集
175	2025-09-20	[Artificial intelligence in epidemiology: a decade-long bibliometric analysis] 2025-Sep-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20250118-00049 PMID:40967857	文献计量分析	通过文献计量方法分析过去十年人工智能在流行病学领域的研究热点与发展趋势	系统回顾并可视化展示了AI在流行病学中的应用趋势和前沿关键词	研究基于文献计量分析，未深入评估具体AI方法的技术有效性或实际应用效果	描述人工智能在流行病学中的热点应用趋势并分析其优势与挑战	2014至2024年间Web of Science和中国知网中AI与流行病学相关文献	文献计量学	流行病学	文献计量分析，关键词共现分析，聚类分析	NA	文本数据（学术文献）	5389篇英文论文和1659篇中文论文
176	2025-09-20	[Epidemiological characteristics of chronic hepatitis B and establishment of prediction model based on socio-demographic index in Shenzhen, 2005-2023] 2025-Sep-10, Zhonghua liu xing bing xue za zhi = Zhonghua liuxingbingxue zazhi DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20250218-00096 PMID:40967854	研究论文	分析深圳市2005-2023年慢性乙型肝炎的流行病学特征并建立基于社会人口指数的预测模型	首次将社会人口指数（SDI）整合到LSTM深度学习模型中用于慢性乙肝发病率预测，并比较了多种模型的性能	研究基于监测数据，可能存在报告偏倚，且模型预测性能仍需在更广泛地区验证	分析慢性乙肝流行病学特征，建立预测模型并为靶向预防策略提供依据	深圳市2005-2023年报告的235,703例慢性乙肝病例	公共卫生流行病学	慢性乙型肝炎	描述性流行病学方法、广义线性模型、深度学习	LSTM、时空协变量增强模型、贝叶斯结构时间序列模型	监测数据、社会人口指数数据	235,703例病例
177	2025-09-20	Multi-view learning meets state-space model: A dynamical system perspective 2025-Sep-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108088 PMID:40966932	研究论文	提出一种基于控制理论的多视图状态空间模型（MvSSM），将多视图表示学习建模为连续时间动态系统	首次将多视图学习问题转化为动态系统框架，通过拉普拉斯变换推导出与图卷积结构相似的解决方案，统一特征整合与标签预测	论文未明确说明模型计算复杂度及对大规模数据的扩展性	建立具有理论可解释性的多视图学习框架，捕捉特征表示的动态演化过程	多模态数据中的特征表示与系统状态	machine learning	NA	state-space model, Laplace transformation	MvSSM, MvSSM-Lap, MvSSM-iLap	多模态数据	基准数据集（IAPR-TC12, ESP等）
178	2025-09-20	Autoregressive enzyme function prediction with multi-scale multi-modality fusion 2025-Sep-06, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf476 PMID:40966652	研究论文	提出一种多尺度多模态自回归预测模型MAPred，用于蛋白质酶功能预测	首次整合蛋白质序列和3D结构信息，采用自回归方式预测EC编号的层次结构	NA	提高酶功能预测的准确性和粒度	蛋白质酶	生物信息学	NA	多模态融合、自回归预测	多尺度多模态自回归预测器(MAPred)	氨基酸序列、3D结构tokens	New-392、Price和New-815基准数据集
179	2025-09-20	Explainable artificial intelligence predicts inflammatory and spatial heterogeneity from nasal polyp histology 2025-Sep-02, The Journal of allergy and clinical immunology IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jaci.2025.08.016 PMID:40902945	研究论文	开发基于组织学的可解释深度学习模型HE2Signature，用于预测鼻息肉炎症基因特征和空间分子异质性	首个基于组织学的可解释深度学习模型，能够从H&E染色切片预测炎症基因特征和空间表达模式	模型验证主要依赖内部和外部队列的相关性分析，需进一步临床验证	开发深度学习网络预测慢性鼻窦炎伴鼻息肉的炎症基因特征和空间模式	鼻息肉组织样本	数字病理学	慢性鼻窦炎伴鼻息肉	转录组数据分析，免疫组化验证	深度学习模型	全切片图像，基因表达数据	训练集70例，内部验证30例，外部验证224例来自4个医疗中心
180	2025-09-20	Validation of a Deep Learning-Assisted Evaluation of Total Corneal Endothelial Cells Viability 2025-Sep-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.9.20 PMID:40952053	研究论文	验证一种基于深度学习的全角膜内皮细胞活性自动评估方法	开发了名为V-CHECK的深度学习辅助自动分割方法，用于术前全角膜内皮细胞活性评估	仅使用19个不适合移植的角膜样本，样本量较小	验证自动化角膜内皮细胞死亡率评估方法的准确性和可重复性	人角膜组织	计算机视觉	眼科疾病	台盼蓝染色，深度学习图像分割	深度学习分割模型	图像	19个角膜样本