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
18261	2025-10-07	Preliminary study on detection and diagnosis of focal liver lesions based on a deep learning model using multimodal PET/CT images 2025-Jun, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2024.100624 PMID:39803389	研究论文	开发并验证基于多模态PET/CT影像的深度学习模型，用于检测和分类肝脏局灶性病变	首次结合多模态PET/CT影像和深度学习技术进行肝脏局灶性病变的检测与分类	样本量有限（150例患者），单中心研究	开发用于肝脏局灶性病变检测和分类的深度学习模型	肝脏局灶性病变患者（良恶性结节）和无病变患者	医学影像分析	肝脏疾病	18F-FDG PET/CT成像	深度学习模型	多模态医学影像（PET/CT）	150例患者（46例良性结节，51例恶性结节，53例无病变）	NA	NA	Dice系数, 精确率, 召回率, F1分数, ROC, AUC	NA
18262	2025-10-07	Differentiating Choroidal Melanomas and Nevi Using a Self-Supervised Deep Learning Model Applied to Clinical Fundoscopy Images 2025 Mar-Apr, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2024.100647 PMID:39802204	研究论文	本研究验证了自监督深度学习模型RETFound在区分脉络膜黑色素瘤和痣方面的有效性	首次将自监督深度学习模型RETFound应用于脉络膜黑色素瘤和痣的鉴别诊断	使用单中心数据且存在图像不平衡问题，需要外部验证	测试自监督深度学习模型在眼部肿瘤鉴别诊断中的性能	脉络膜黑色素瘤、脉络膜痣和健康眼睛的眼底图像	计算机视觉	眼部肿瘤	眼底成像技术	深度学习模型	图像	4255名患者的眼底图像，包括18510张脉络膜黑色素瘤图像、8671张痣图像和1192张健康眼睛图像	NA	RETFound	AUROC, 准确率, 特异性, 敏感性, F1分数, 马修斯相关系数	NA
18263	2025-10-07	Deep learning in disease vector image identification 2025-Feb, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8473 PMID:39422093	综述	本文全面总结了深度学习在病媒图像识别中的应用现状与前景	系统整合了深度学习在病媒识别中的全流程应用，涵盖从数据收集到实际应用的完整技术链条	未涉及具体实验验证，主要基于现有研究的总结分析	探索深度学习在病媒识别领域的应用潜力与发展方向	病媒昆虫（如蚊子等传播疾病的生物）	计算机视觉	媒介传播疾病	深度学习图像识别技术	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
18264	2025-10-07	Drone imagery dataset for early-season weed classification in maize and tomato crops 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111203 PMID:39802837	研究论文	本文提出了一个用于玉米和番茄作物早期杂草分类的无人机RGB图像数据集	提供了包含两个物候阶段（早期生长阶段和较晚生长阶段）的大规模标注无人机图像数据集，专门针对玉米和番茄作物的早期杂草分类	仅包含西班牙特定农业区域的图像，杂草物种信息在摘要中不完整	提高早期季节杂草分类精度，促进精准农业发展	玉米和番茄作物中的杂草物种	计算机视觉	NA	无人机遥感成像	CNN, ViT	RGB图像	总计67,558张标注图像（早期阶段31,002张，较晚阶段36,556张）	NA	NA	NA	NA
18265	2025-10-07	A dataset of blood slide images for AI-based diagnosis of malaria 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111190 PMID:39802838	研究论文	本文介绍了一个用于基于AI的疟疾诊断的血涂片图像数据集	提供了乌干达地区首个包含厚薄血涂片图像的基准数据集，支持自动疟疾筛查	数据集仅来自乌干达三家医院，样本来源相对有限	开发用于疟疾自动筛查的深度学习模型	疟疾血涂片图像	数字病理学	疟疾	显微镜检查	CNN	图像	3000张厚血涂片图像和1000张薄血涂片图像	NA	NA	检测准确率	NA
18266	2025-10-07	De novo generation of dual-target compounds using artificial intelligence 2025-Jan-17, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2024.111526 PMID:39801837	研究论文	本文提出基于人工智能的方法设计可与多个治疗靶点相互作用的化合物化学结构	首次结合基于片段的遗传算法和基于生成对抗网络的深度强化学习方法进行多靶点化合物设计	仅合成和评估了10种化合物，样本量较小	开发人工智能方法用于多靶点化合物的理性设计	支气管哮喘的两个治疗靶点ADORA2A和PDE4D	机器学习	支气管哮喘	结合实验验证	GAN, 强化学习	化学结构数据	10种合成化合物，39种靶向人类蛋白	NA	生成对抗网络	结合特异性	NA
18267	2025-10-07	A two-stage deep learning-based hybrid model for daily wind speed forecasting 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41026 PMID:39801963	研究论文	提出一种基于两阶段深度学习的混合模型用于每日风速预测	首次将TVFEMD与GB和LSTM进行同步混合，创建了TVFEMD-GB-LSTM混合模型	NA	提高风速预测可靠性以优化风力涡轮机设置效率	风速数据	机器学习	NA	时间变化滤波经验模态分解(TVFEMD)	LSTM, Gradient Boosting, Random Forest	时间序列数据	NA	NA	TVFEMD-GB-LSTM混合架构	NA	NA
18268	2025-10-07	SecEdge: A novel deep learning framework for real-time cybersecurity in mobile IoT environments 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e40874 PMID:39801973	研究论文	提出一种名为SecEdge的新型深度学习框架，用于增强移动物联网环境中的实时网络安全	集成基于Transformer的模型处理长程依赖关系，结合图神经网络建模关系数据，并采用联邦学习确保数据隐私和降低延迟	在模拟环境中进行评估，未在真实物联网部署中进行验证	解决移动物联网环境中的实时网络安全挑战	物联网设备和网络安全威胁	机器学习	NA	深度学习	Transformer, GNN	网络安全数据集	NSL-KDD、UNSW-NB15和CICIDS2017三个数据集	NA	Transformer, Graph Neural Networks	检测率	模拟环境
18269	2025-10-07	Improving the resolution of solar energy potential maps derived from global DSMs for rooftop solar panel placement using deep learning 2025-Jan-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e41193 PMID:39802030	研究论文	本研究开发了一种利用深度学习提高全球数字高程模型生成的太阳能潜力图分辨率的方法，以支持屋顶太阳能板布局	首次将增强深度超分辨率网络应用于太阳能潜力图分辨率提升，并在城市区域验证了其有效性	研究主要针对城市区域，未涉及其他地形复杂的区域	提高太阳能潜力图的分辨率和精度，优化太阳能板布局规划	全球数字高程模型和激光雷达数据衍生的年度太阳能潜力图	计算机视觉	NA	深度学习，数字高程模型处理	EDSR, U-Net	数字高程模型，太阳能潜力图	多种全球DEM数据与LiDAR数据的对比分析	NA	Enhanced Deep Super-Resolution Network, U-Net	RMSE, 相关系数	NA
18270	2025-10-07	Are we fitting data or noise? Analysing the predictive power of commonly used datasets in drug-, materials-, and molecular-discovery 2025-Jan-14, Faraday discussions IF:3.3Q2 DOI:10.1039/d4fd00091a PMID:39308206	研究论文	分析化学科学中常用机器学习数据集的预测能力限制，通过引入实验误差评估数据集性能边界	首次系统性地通过引入实验误差来量化评估化学科学数据集的性能边界，并开发了配套工具包	研究仅针对九个常用数据集进行分析，可能无法完全代表所有化学科学数据集	评估化学科学中机器学习数据集的固有局限性及其对模型性能的影响	药物发现、分子发现和材料发现领域的九个常用机器学习数据集	机器学习	NA	数据驱动定量结构性质关系分析	NA	化学结构数据、性质数据	九个常用数据集（具体样本数未明确说明）	Python	NA	性能边界、预测能力	NA
18271	2025-10-07	Flow Matching for Optimal Reaction Coordinates of Biomolecular Systems 2025-Jan-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01139 PMID:39699247	研究论文	提出一种名为FMRC的新型深度学习算法，用于识别生物分子可逆动力学中的最优反应坐标	基于可聚合性和可分解性数学原理，将其重新表述为条件概率框架，通过深度生成模型实现高效数据驱动优化	未明确学习成熟的转移算子或其本征函数	开发识别生物分子系统最优反应坐标的算法	生物分子可逆动力学系统	机器学习	NA	深度生成模型	NA	生物分子动力学数据	三个复杂度递增的生物分子系统	NA	NA	马尔可夫状态模型质量评估	NA
18272	2025-10-07	BioStructNet: Structure-Based Network with Transfer Learning for Predicting Biocatalyst Functions 2025-Jan-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.4c01391 PMID:39705058	研究论文	开发了一种基于结构的深度学习网络BioStructNet，用于预测生物催化剂功能	整合蛋白质和配体结构数据捕捉酶-底物相互作用的复杂性，并采用迁移学习解决小数据集预测精度问题	在特定酶功能（如转化效率和立体选择性）的数据可用性有限	预测生物催化剂功能，加速工业用功能酶的发现	酶-底物相互作用	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习网络	蛋白质结构数据,配体结构数据	大型数据集和功能特异性小数据集（以CalB数据集为例）	NA	BioStructNet	预测准确性	NA
18273	2025-10-07	Artificial Intelligence for Cervical Spine Fracture Detection: A Systematic Review of Diagnostic Performance and Clinical Potential 2025-Jan-12, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682251314379 PMID:39800538	系统评价	系统评价人工智能和深度学习模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及临床应用潜力	首次系统评估AI模型在颈椎骨折检测中的表现，比较不同成像方式和模型架构的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，结果泛化性存在疑问，纳入研究数量有限（11篇）	评估AI和深度学习模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及其临床应用价值	颈椎骨折检测	计算机视觉	骨科损伤	CT成像，X射线摄影	CNN, Vision Transformer	医学影像	NA	NA	MobileNetV2, Vision Transformer (ViT)	灵敏度, 特异度, 准确率, AUC	NA
18274	2025-10-07	Computer vision based automatic evaluation method of Y2O3 steel coating performance with SEM image 2025-Jan-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-85061-0 PMID:39799187	研究论文	提出基于深度学习的钢材料扫描电镜图像自动评估方法，用于分析Y2O3钢涂层的微观结构性能	开发了适用于长期枝晶凝固检测的TRD模型，改进了训练过程并简化了损失函数设计	NA	解决人工标记和研究人员主观评估的限制，实现钢材料微观结构特征的自动量化分析	Y2O3钢涂层的微观结构	计算机视觉	NA	扫描电子显微镜	深度学习模型	SEM图像	NA	NA	Tang Rui Detect (TRD)	NA	NA
18275	2025-10-07	Harnessing advanced hybrid deep learning model for real-time detection and prevention of man-in-the-middle cyber attacks 2025-Jan-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85547-5 PMID:39799192	研究论文	提出一种结合自动编码器和XGBoost的混合深度学习模型AEXB，用于实时检测和预防智能家居环境中的中间人网络攻击	首次将自动编码器的特征提取能力与XGBoost的分类能力相结合，创建混合深度学习模型AEXB，显著提升检测精度并降低误报率	研究仅基于IDSH数据集进行验证，未在其他网络环境或攻击类型中进行测试	开发先进的入侵检测系统以应对智能家居环境中日益增长的中间人网络攻击威胁	智能家居环境中的网络通信数据流和中间人攻击行为	机器学习	NA	深度学习，特征工程，递归特征消除，相关性分析	AutoEncoder, XGBoost	网络流量数据	IDSH数据集	NA	AEXB混合模型	准确率	NA
18276	2025-10-07	Intelligent skin disease prediction system using transfer learning and explainable artificial intelligence 2025-Jan-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83966-4 PMID:39799199	研究论文	提出一种结合迁移学习和可解释人工智能的智能皮肤病预测系统	首次将VGG16迁移学习模型与层间相关性传播(LRP)可解释性技术结合应用于皮肤病预测	深度学习模型本身是黑箱，需要额外可解释性技术来理解系统决策过程	开发能够快速识别和预测皮肤病的智能诊断系统	水痘、麻疹、猴痘和正常皮肤四类图像数据	计算机视觉	皮肤病	深度学习	CNN	图像	包含四类皮肤病图像的数据集（具体数量未提及）	TensorFlow, Keras	VGG16	准确率	NA
18277	2025-10-07	A benchmark of deep learning approaches to predict lung cancer risk using national lung screening trial cohort 2025-Jan-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84193-7 PMID:39799226	研究论文	本研究通过比较21种深度学习模型在肺癌风险预测任务上的表现，评估了2D和3D模型在NLST队列中的性能差异	首次系统比较了10种3D模型和11种2D模型在肺癌风险预测中的表现，并分析了不同预训练数据集对模型性能的影响	研究仅使用了NLST数据集中的253例患者数据，样本量相对有限	评估和比较最先进的深度学习模型在肺癌风险预测任务中的性能	来自国家肺癌筛查试验(NLST)的467名患者中的253名无对比剂CT扫描患者	计算机视觉	肺癌	CT扫描	深度学习模型	医学图像(2D图像和3D体积数据)	253名患者	NA	多种2D和3D深度学习架构	AUROC	NA
18278	2025-10-07	Deep learning for predicting prognostic consensus molecular subtypes in cervical cancer from histology images 2025-Jan-11, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00778-5 PMID:39799271	研究论文	提出一种端到端深度学习框架，从H&E染色组织切片预测宫颈癌共识分子亚型	首次开发基于数字病理图像的宫颈癌共识分子亚型预测方法，并发现与肿瘤微环境特征的相关性	研究仅针对HPV阳性宫颈鳞状细胞癌，样本量相对有限	预测宫颈癌共识分子亚型并分析其与预后的关系	HPV阳性宫颈鳞状细胞癌患者	数字病理学	宫颈癌	H&E染色，全切片图像数字化	深度学习	组织病理学图像	545例宫颈鳞状细胞癌患者（三个队列）	NA	NA	疾病特异性生存率，无病生存率	NA
18279	2025-10-07	Improving 3D deep learning segmentation with biophysically motivated cell synthesis 2025-Jan-11, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-07469-2 PMID:39799275	研究论文	提出一种结合生物物理建模的3D细胞合成框架，用于生成高质量训练数据以改进深度学习分割模型	整合生物物理建模生成逼真细胞形状和排列，并开发能同时生成图像数据和匹配标签的GAN训练方案	NA	解决3D细胞数据集精确分割所需高质量训练数据不足的问题	三维细胞培养模型	计算机视觉	NA	生物物理建模	GAN	3D图像	NA	NA	GAN	定量评估指标	NA
18280	2025-10-07	UniAMP: enhancing AMP prediction using deep neural networks with inferred information of peptides 2025-Jan-11, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06033-3 PMID:39799358	研究论文	提出UniAMP框架，利用深度学习模型推断的肽信息增强抗菌肽预测性能	使用深度学习模型UniRep和ProtT5推断的肽信息替代传统手工特征，并提出结合全连接层和Transformer编码器的深度神经网络模型	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力	开发更有效的抗菌肽预测方法以应对抗生素耐药性问题	抗菌肽（AMPs）	机器学习	传染病	深度学习	深度神经网络,Transformer	肽序列数据	NA	NA	全连接层,Transformer编码器	在平衡基准数据集和不平衡测试数据集上的性能评估	NA