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
18221	2025-10-07	Research on credit risk of listed companies: a hybrid model based on TCN and DilateFormer 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86371-7 PMID:39837952	研究论文	提出一种结合TCN和DilateFormer的混合模型用于上市公司信用风险评估	首次将Transformer与CNN结合应用于金融领域，提出TCN-DilateFormer混合模型以增强对长期金融数据的捕捉能力	NA	提高上市公司信用风险评估的准确性	上市公司信用风险	机器学习	NA	NA	TCN, Transformer, CNN	金融数据	NA	NA	TCN-DilateFormer, CNN-Transformer	预测准确率	NA
18222	2025-10-07	College students' entrepreneurship education path and management strategy of start-up enterprises using causal attribution theory 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86797-z PMID:39837953	研究论文	基于因果归因理论探讨大学生创业教育路径与初创企业管理策略	结合深度学习和人工智能技术分析创业风险因素，并应用因果归因理论构建教育路径与管理策略	未明确说明研究样本的具体规模和代表性	提升大学生创业教育效果和初创企业安全系数	大学生创业教育和初创企业管理	教育技术	NA	深度学习、人工智能	NA	问卷数据、文献资料	NA	NA	NA	影响系数、权重分析	NA
18223	2025-10-07	MythicVision: a deep learning powered mobile application for understanding Indian mythological deities using weight centric decision approach 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85922-2 PMID:39837968	研究论文	开发了一个基于深度学习的移动应用程序，通过权重中心决策方法帮助外国游客识别和理解印度神话神祇图像	提出了模型权重计算和权重中心决策机制，相比传统多数投票在多类图像分类中提供更准确的结果	仅使用内部数据集进行训练和测试，未在公共数据集上进行验证	通过图像识别技术帮助外国游客理解印度神话文化遗产	印度神话神祇图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	10,970张印度神祇图像（来自自然场景和网络图像）	NA	NA	准确率	NA
18224	2025-10-07	A comparative study on different machine learning approaches with periodic items for the forecasting of GPS satellites clock bias 2025-Jan-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87328-6 PMID:39838080	研究论文	比较四种考虑周期性变化的机器学习模型在GPS卫星钟差预测中的性能	首次将周期性变化特征与机器学习模型结合用于卫星钟差预测，并证明其优于传统二次多项式模型	仅使用IGS提供的单一数据源，未考虑其他GNSS系统或更复杂的环境因素	提高GPS卫星钟差预测精度以增强实时定位准确性	GPS卫星原子钟的钟差数据	机器学习	NA	时间序列预测	BPNN, WNN, LSTM, GRU	时间序列数据	国际GNSS服务预报实验提供的精密卫星钟差数据	NA	反向传播神经网络, 小波神经网络, 长短期记忆网络, 门控循环单元	预测精度	NA
18225	2025-10-07	A multi-modal deep learning model for prediction of Ki-67 for meningiomas using pretreatment MR images 2025-Jan-21, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00811-1 PMID:39838113	研究论文	开发并验证了一种基于预处理MRI的多模态深度学习模型，用于预测脑膜瘤Ki-67状态和肿瘤生长	首次将多模态深度学习应用于脑膜瘤Ki-67预测，并验证了模型在肿瘤生长预测中的临床价值	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发脑膜瘤Ki-67表达状态和肿瘤生长的早期预测工具	脑膜瘤患者	数字病理	脑膜瘤	磁共振成像(MRI)	深度学习	医学影像	1239名患者来自三家医院	NA	表示学习框架	AUC, 肿瘤生长预测准确率	NA
18226	2025-10-07	A graph neural network approach for hierarchical mapping of breast cancer protein communities 2025-Jan-21, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-024-06015-x PMID:39838298	研究论文	提出一种基于图神经网络的层次图神经网络方法，用于构建乳腺癌蛋白质群落的层次结构并识别潜在生物标志物	首次将层次图神经网络与预训练深度上下文语言模型结合，利用基因本体术语监督构建乳腺癌蛋白质群落层次树	方法依赖于公开可用的蛋白质组学数据，未提及外部验证结果	构建乳腺癌蛋白质群落的层次结构并识别潜在生物标志物	乳腺癌蛋白质群落和蛋白质-蛋白质相互作用	机器学习	乳腺癌	蛋白质组学数据分析，基因本体术语监督，预训练深度上下文语言模型	图神经网络	蛋白质序列数据，蛋白质-蛋白质相互作用数据	大量公开可用的蛋白质组学数据（未指定具体数量）	NA	层次图神经网络	通过BRCA2作为乳腺癌热点基因的收敛性建立内部有效性	NA
18227	2025-10-07	Deep learning-based CT radiomics predicts prognosis of unresectable hepatocellular carcinoma treated with TACE-HAIC combined with PD-1 inhibitors and tyrosine kinase inhibitors 2025-Jan-21, BMC gastroenterology IF:2.5Q2 DOI:10.1186/s12876-024-03555-7 PMID:39838292	研究论文	开发并验证基于CT的深度学习影像组学模型，用于预测接受TACE-HAIC联合PD-1抑制剂和酪氨酸激酶抑制剂治疗的不可切除肝细胞癌患者的治疗反应和无进展生存期	首次将残差卷积神经网络技术应用于预测不可切除肝癌患者在接受TACE-HAIC联合免疫靶向治疗后的预后	回顾性研究设计，样本量相对有限（172例患者）	预测不可切除肝细胞癌患者在接受联合治疗后的治疗反应和生存预后	不可切除肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT影像，深度学习影像组学	CNN	CT图像	172例患者（92例训练集，30例测试集，50例外部队列验证）	NA	ResNet	AUC, C-index, 准确率, 精确率, F1-score	NA
18228	2025-01-22	Publisher Correction: Speech-based personality prediction using deep learning with acoustic and linguistic embeddings 2025-Jan-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86466-1 PMID:39833270	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18229	2025-10-07	Deep learning algorithms for predicting pathological complete response in MRI of rectal cancer patients undergoing neoadjuvant chemoradiotherapy: a systematic review 2025-Jan-20, International journal of colorectal disease IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s00384-025-04809-w PMID:39833443	系统综述	系统评估深度学习算法在预测直肠癌患者新辅助放化疗后病理完全缓解中的效用	首次系统评估基于MRI的深度学习模型在预测直肠癌pCR中的表现，并分析影响诊断准确性的因素	模型设计、MRI方案存在异质性，临床数据整合有限	评估MRI人工智能模型在预测直肠癌病理完全缓解中的性能	接受新辅助放化疗的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI（T2W、DWI序列）	深度学习	医学影像（MRI）	26项符合纳入标准的研究（初始512条记录）	NA	NA	AUC	NA
18230	2025-10-07	Integrating pharmacogenomics and cheminformatics with diverse disease phenotypes for cell type-guided drug discovery 2025-Jan-20, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-025-01431-x PMID:39833831	研究论文	提出一种基于网络的统计方法Pathopticon，整合药物基因组学和化学信息学数据，实现细胞类型特异性药物发现	首次构建细胞类型特异性基因-药物扰动网络，整合多种疾病表型数据进行药物优先排序	方法验证主要基于数据库和有限的概念验证实验，需要更广泛的实验验证	开发细胞类型引导的药物发现和重定位平台	药物扰动网络、疾病基因网络、化学化合物	生物信息学	血管疾病	qPCR实验、网络分析、化学信息学分析	网络模型、统计模型	基因表达数据、化学结构数据、疾病特征数据	73个MSigDB基因集、569个Enrichr疾病特征	NA	QUIZ-C统计方法、Pathopticon网络框架	AUROC	NA
18231	2025-10-07	Energy consumption prediction using modified deep CNN-Bi LSTM with attention mechanism 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41507 PMID:39850437	研究论文	提出一种改进的深度CNN-BiLSTM注意力机制模型用于家庭能源消耗预测	结合改进的深度CNN和双向LSTM网络，并引入注意力机制来增强模型对输入序列关键部分的关注能力	MAPE指标值较高(324.12)，表明在某些情况下预测误差可能较大	提高家庭能源消耗预测的准确性	家庭能源消耗数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, Bi-LSTM	时间序列数据	NA	NA	改进的深度CNN-BiLSTM with attention mechanism	MSE, MAE, MAPE, RMSE, 训练时间, 预测时间	NA
18232	2025-10-07	Decoding the Functional Interactome of Non-Model Organisms with PHILHARMONIC 2025-Jan-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.25.620267 PMID:39553947	研究论文	提出PHILHARMONIC计算方法，通过深度学习网络推断和无监督谱聚类揭示非模式生物中的功能关系和高级组织	结合深度学习网络推断与鲁棒无监督谱聚类算法，开发ReCIPE算法重新连接断开簇，通过远程同源性功能注释实现功能关联预测	仅需要测序蛋白质组，但未明确说明样本规模限制和计算资源需求	解码非模式生物的功能相互作用组，预测未表征蛋白质功能	非模式生物（造礁珊瑚、藻类共生体、果蝇）的蛋白质-蛋白质相互作用网络	生物信息学	NA	深度学习网络推断，无监督谱聚类，远程同源性功能注释，hmmscan，GODomainMiner	深度学习，谱聚类	蛋白质序列数据，蛋白质-蛋白质相互作用数据	NA	NA	NA	功能一致性，功能富集度，生物学可解释性，基因共表达相关性	NA
18233	2025-10-07	Deep Learning for Classification of Inflammatory Bowel Disease Activity in Whole Slide Images of Colonic Histopathology 2025-Jan-10, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.12.010 PMID:39800054	研究论文	开发基于深度学习的模型用于炎症性肠病组织病理学全切片图像的活动度分级	首次将Transformer模型应用于IBD组织病理学图像分类，并利用HoVer-Net分析中性粒细胞分布模式	研究数据仅来自单一医疗中心，样本量相对有限	通过深度学习提高炎症性肠病活动度评估的准确性和一致性	炎症性肠病患者的结肠组织病理学全切片图像	数字病理学	炎症性肠病	苏木精-伊红染色，全切片扫描	Transformer	图像	636名患者的2077张全切片图像	NA	Transformer, HoVer-Net	AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
18234	2025-10-07	Non-Contact Optical Blood Pressure Biometry Using AI-Based Analysis of Non-Mydriatic Fundus Imaging 2025-Jan-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.06.25320084 PMID:39830244	研究论文	开发基于AI的非散瞳眼底图像分析技术实现无接触光学血压测量	首次利用深度学习模型通过眼底图像实现无接触血压测量，误差与传统袖带测量相当	需要临床环境中的额外试验和前瞻性研究来验证结果	开发能够准确评估血压的机器学习模型	血压测量（收缩压和舒张压）	机器学习	心血管疾病	非散瞳眼底成像	深度学习	眼底图像	基于UK Biobank数据集	NA	NA	平均绝对误差, 均方误差, 决定系数(R^2)	NA
18235	2025-10-07	Challenges and applications of artificial intelligence in infectious diseases and antimicrobial resistance 2025-Jan-07, npj antimicrobials and resistance DOI:10.1038/s44259-024-00068-x PMID:39843587	综述	探讨人工智能在传染病和抗菌药物耐药性领域的挑战与应用	系统整合AI在病原体检测、耐药性预测和抗生素发现中的创新应用，强调对抗菌药物管理的优化作用	未具体说明AI方法在临床实践中需要改进的具体技术瓶颈	综述人工智能技术在传染病诊断、治疗和药物发现领域的应用现状与发展前景	传染病病原体与抗菌药物耐药性机制	机器学习	传染病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
18236	2025-10-07	Explainable Deep Learning for Glaucomatous Visual Field Prediction: Artifact Correction Enhances Transformer Models 2025-Jan-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.1.22 PMID:39847375	研究论文	本研究开发了一种结合生成扩散模型修复OCT伪影和基于Transformer模型预测青光眼视野功能丧失的深度学习方法	首次将自监督视觉Transformer与生成式伪影校正相结合，增强青光眼结构与功能相关性分析	回顾性横断面研究设计，样本量相对有限（1674个训练样本）	开发能够修复OCT扫描伪影并预测青光眼视野功能丧失的深度学习模型	青光眼患者的视野-OCT配对数据	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描，Humphrey视野测试	CNN, Transformer, 生成扩散模型	图像	训练集：1674个视野-OCT配对（951只眼）；测试集：429个配对（345只眼）	NA	DINO Vision Transformers, 生成扩散模型	RMSE, MAE, 置信区间	NA
18237	2025-10-07	Acceleration of Simultaneous Multislice Magnetic Resonance Fingerprinting With Spatiotemporal Convolutional Neural Network 2025-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.5302 PMID:39631961	研究论文	提出一种解耦时空特征学习的深度学习方法，用于加速同步多层磁共振指纹成像，实现高倍加速的脑部T1和T2定量成像	首次将解耦时空特征学习的深度学习方法应用于同步多层磁共振指纹成像，实现高达4倍的多频带因子加速	未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制	开发深度学习方法以解决同步多层磁共振指纹成像中的混叠伪影问题，实现高加速倍数的定量脑成像	脑部T1和T2定量成像	医学影像分析	神经系统疾病	磁共振指纹成像，同步多层成像	CNN	磁共振图像序列	NA	NA	时空卷积神经网络，残差通道注意力U-Net	T1和T2定量精度	NA
18238	2025-10-07	MCBERT: A multi-modal framework for the diagnosis of autism spectrum disorder 2025-Jan, Biological psychology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.biopsycho.2024.108976 PMID:39722324	研究论文	提出一种名为MCBERT的多模态框架，用于自闭症谱系障碍的诊断	首次将BERT与多头卷积神经网络结合，并引入空间和通道注意力机制来处理多模态数据	仅使用ABIDE-I数据集，需要进一步验证在其他数据集上的泛化能力	开发多模态深度学习框架以改进自闭症谱系障碍的诊断	自闭症谱系障碍患者	医学影像分析,自然语言处理	自闭症谱系障碍	功能磁共振成像	BERT,CNN	脑影像数据,元特征数据	ABIDE-I多模态数据集	NA	BERT,多头卷积神经网络,空间注意力机制,通道注意力机制	准确率	NA
18239	2025-10-07	The role of chromatin state in intron retention: A case study in leveraging large scale deep learning models 2025-Jan, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012755 PMID:39792954	研究论文	本研究利用大规模深度学习模型探索染色质状态在内含子保留中的作用	利用预训练的Sei模型开发简单可解释的内含子保留模型，并证明其优于基于DNABERT-2的模型	NA	研究染色质状态对基因调控特别是内含子保留的影响	基因组序列和染色质状态	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习	大规模语言模型,监督学习模型	DNA序列数据,ENCODE基因组数据	大规模基因组数据集	NA	Sei,DNABERT-2	准确率	NA
18240	2025-10-07	Citrus diseases detection using innovative deep learning approach and Hybrid Meta-Heuristic 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0316081 PMID:39841644	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的柑橘病害自动分类系统	结合深度学习和混合元启发式算法进行特征选择，使用预训练模型和数据增强技术	仅针对柑橘叶片病害进行测试，未提及在其他作物或实际田间环境中的验证	开发自动化病害诊断系统以提高柑橘病害检测的准确性和效率	柑橘叶片病害（溃疡病、疮痂病、黑斑病）	计算机视觉	植物病害	深度学习，数据增强，迁移学习	CNN	图像	柑橘叶片数据集	NA	DenseNet-201, AlexNet	准确率	NA