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
1881	2025-10-06	Real-time detection of Wi-Fi attacks using hybrid deep learning models on NodeMCU 2025-Sep-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-18947-2 PMID:40954170	研究论文	提出一种基于NodeMCU的实时轻量级Wi-Fi去认证攻击检测系统	首次在超低成本嵌入式设备上集成混合时序深度学习与可解释分类器，填补了现有入侵检测研究在边缘计算和模型可解释性方面的空白	仅在5600多个标记样本上验证，网络条件多样性可能有限	开发实时轻量级Wi-Fi入侵检测系统	Wi-Fi去认证攻击	机器学习	NA	实时数据包嗅探	LSTM, GRU, RNN, 逻辑回归	网络流量数据	5600多个标记样本	NA	LSTM, GRU, RNN	准确率	NodeMCU ESP8266微控制器
1882	2025-10-06	Dose equivalent rate forecasting: A comparison of time series methods and machine learning approaches 2025-Sep-15, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112153 PMID:40961690	研究论文	比较时间序列方法和机器学习方法在剂量当量率预测中的性能	首次系统比较传统统计方法与先进深度学习模型在剂量当量率预测中的表现，特别引入进化神经架构搜索方法	数据集时间跨度有限，随机性变化特征增加了预测难度，需要更长期的数据集提升预测可靠性	开发更稳健的辐射预测模型，改善辐射防护和环境安全决策	美国德克萨斯州圣安东尼奥地区的剂量当量率数据	机器学习	NA	时间序列分析，机器学习	持久性模型，LASSO回归，K近邻，进化神经架构搜索，循环神经网络	时间序列数据	2019年1月至12月数据用于训练，2020年初数据用于测试	NA	循环神经网络，进化神经架构搜索	相关系数(r)，均方误差	NA
1883	2025-10-06	Multi-scale based Network and Adaptive EfficientnetB7 with ASPP: Analysis of Novel Brain Tumor Segmentation and Classification 2025-Sep-15, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056419990250904093436 PMID:40965060	研究论文	提出一种结合多尺度分割网络和自适应分类模型的新型脑肿瘤分割与分类方法	提出MBANet多尺度双边感知网络进行肿瘤分割，并设计RVAEB7-ASPP分类架构结合Vision Transformer和自适应EfficientNetB7，采用改进的河马优化算法进行超参数调优	NA	开发鲁棒高效的深度学习框架，辅助临床医生进行精确早期诊断和有效治疗规划	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	磁共振成像	深度学习,Transformer,CNN	医学图像	NA	NA	MBANet,Region Vision Transformer,Adaptive EfficientNetB7,ASPP	准确率	NA
1884	2025-09-19	Reply to "A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer" 2025-Sep-13, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110616 PMID:40962607	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1885	2025-09-19	A critical appraisal and methodological inquiry into an automated multimodal deep learning model for predicting biochemical recurrence in prostate cancer 2025-Sep-11, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110615 PMID:40962606	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1886	2025-10-06	Advancements in Artificial Intelligence and Machine Learning for Occupational Risk Prevention: A Systematic Review on Predictive Risk Modeling and Prevention Strategies 2025-Sep-02, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175419 PMID:40942853	系统综述	本系统综述评估了人工智能和机器学习在职业风险预防中的应用，重点关注预测风险建模和预防策略	首次系统性地分析了AI/ML在职业风险预防中的应用趋势、主要技术方法和研究局限性	过度依赖视觉数据（在低能见度环境中效果受限）且缺乏AI风险检测系统的标准化方法	识别、评估和综合现有关于AI算法在工作场所危险环境和职业风险检测预测中的文献	职业风险预防领域的AI/ML应用研究	机器学习	职业疾病	深度学习	CNN,YOLO	视觉数据	61篇相关文章	NA	卷积神经网络,YOLO	NA	NA
1887	2025-10-06	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Sep, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	研究论文	本研究探讨甘氨酸残基左手构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	首次系统揭示左手构象甘氨酸在疾病变异位点的过度表达现象及其通过破坏β-链排列抑制蛋白质聚集的分子机制	研究主要基于已有变异位点的构象分析，需要进一步实验验证分子机制	阐明甘氨酸左手构象在蛋白质稳定性和抗聚集中的生物学功能	1104个疾病相关变异位点和343个良性变异位点的甘氨酸残基构象	结构生物学	蛋白质构象疾病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据、变异位点数据	1447个变异位点（1104个疾病相关，343个良性）	NA	NA	准确率, AUC	NA
1888	2025-10-06	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-Sep, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生和深度学习模型在使用1.3mm视频内窥镜探头预测周围型肺结节恶性性质的能力	首次将深度学习应用于1.3mm视频内窥镜探头图像，用于周围型肺结节的恶性预测	样本量较小（61例患者），深度学习模型性能未超越资深医生	评估人类医生和AI在周围型肺结节恶性预测中的诊断能力	周围型肺结节患者	计算机视觉	肺癌	视频内窥镜成像	深度学习	视频序列，图像	61例患者（37例癌症，24例良性病变）	NA	NA	诊断准确率，敏感性，特异性，F1分数，平衡准确率	NA
1889	2025-10-06	Deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study 2025-Sep-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002667 PMID:40557542	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，通过组织病理学图像对平滑肌肉瘤进行分子亚型分层和生存预测	首次使用单张H&E染色全切片图像开发深度学习模型进行平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测	需要大型前瞻性队列进一步验证	开发用于平滑肌肉瘤分子亚型分层和生存预测的深度学习算法	平滑肌肉瘤患者	数字病理学	平滑肌肉瘤	H&E染色全切片图像	CNN	图像	训练集154例(1,579,215个图块)，外部测试集80例(555,211个图块)	NA	DenseNet121, ResNet50	AUROC, 准确率, 召回率, 特异性, 精确率, F1分数	NA
1890	2025-10-06	External Test of a Deep Learning Algorithm for Pulmonary Nodule Malignancy Risk Stratification Using European Screening Data 2025-Sep, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.250874 PMID:40956165	研究论文	本研究使用欧洲三大肺癌筛查试验数据对深度学习算法进行外部测试，评估其在肺结节恶性风险分层中的性能	首次在欧洲多中心筛查数据上对深度学习算法进行外部验证，并与PanCan模型进行系统性比较	回顾性研究设计，数据来源于特定欧洲人群筛查试验	评估深度学习算法在肺结节恶性风险分层中的外部泛化能力	来自丹麦、意大利和荷兰-比利时肺癌筛查试验的参与者肺结节CT影像	数字病理	肺癌	低剂量CT筛查	深度学习算法	CT影像	4146名参与者，7614个良性结节和180个恶性结节	NA	NA	AUC, 敏感性, 假阳性率	NA
1891	2025-10-06	Peripheral neural interfaces for reading high-frequency brain signals 2025-Sep, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01445-1 PMID:40579488	研究论文	本文提出利用外周神经接口通过肌肉传感器非侵入式读取中枢神经系统高频信号的方法	首次提出通过运动神经元输出信号逆向估计中枢神经系统输入信号的创新方法	需要进一步在受控环境和真实场景中验证运动神经元中枢接口的性能	开发非侵入式中枢神经系统活动监测技术	运动神经元和中枢神经系统信号	神经工程	神经系统疾病	肌肉信号记录, 深度学习解码	深度学习	神经信号, 肌肉信号	NA	NA	NA	实时解码精度	NA
1892	2025-10-06	Dynamics-informed reservoir computing with visibility graphs 2025-Sep-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0293030 PMID:40965304	研究论文	提出一种基于可见性图的动态信息储备计算框架，通过从训练序列直接推断储备网络结构来改进时间序列预测	首次将可见性图技术引入储备计算，直接从训练数据构建储备网络结构，避免昂贵的超参数调优	在某些条件下，密度匹配的Erdős-Rényi图可能优于所提方法	提高复杂非线性时间序列预测的准确性和一致性	非线性时间序列数据	机器学习	NA	可见性图技术	储备计算	时间序列数据	NA	NA	可见性图网络结构	预测准确性, 一致性	NA
1893	2025-10-06	Designing the CORI score for COVID-19 diagnosis in parallel with deep learning-based imaging models 2025-Aug, Narra J DOI:10.52225/narra.v5i2.1606 PMID:40951492	研究论文	开发结合胸部X光影像和临床数据的AI辅助诊断模型，用于COVID-19检测	提出COVID-19风险指数（CORI评分）并实现基于ResNet架构的深度学习模型	回顾性数据收集、医院间变异性和有限的外部验证	开发COVID-19的AI辅助诊断工具	COVID-19患者、非COVID-19肺炎患者和健康个体	医学影像分析	COVID-19	胸部X光成像	CNN	图像、临床数据、实验室数据	367名参与者（100名COVID-19阳性、100名非COVID-19肺炎、100名健康个体）	NA	ResNet	准确率、灵敏度、特异性、阴性预测值、阳性预测值、ROC曲线下面积	NA
1894	2025-10-06	Artificial Intelligence in Neuro-Ophthalmology: Opportunities for the Diagnosis of Optic Neuropathies and Visual Pathway Disorders 2025-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.90142 PMID:40955247	综述	本文探讨人工智能在神经眼科领域诊断视神经病变和视觉通路障碍的应用前景与挑战	系统阐述深度学习技术在神经眼科多模态影像诊断中的创新应用，包括移动诊断应用和集成决策支持系统的开发	存在数据异质性、模型可解释性不足以及缺乏标准化监管和伦理指南等关键挑战	评估人工智能在神经眼科疾病诊断中的机遇与临床转化前景	视神经病变和视觉通路障碍（包括视神经炎、缺血性视神经病变、视乳头水肿和青光眼性视神经损伤）	医学人工智能	神经眼科疾病	眼底摄影、光学相干断层扫描（OCT）、磁共振成像（MRI）、视野检查	CNN, 深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1895	2025-10-06	Identifying mating events of group-housed broiler breeders via bio-inspired deep learning models 2025-Jul, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105126 PMID:40300323	研究论文	开发基于深度学习的生物启发模型来识别群养肉种鸡的交配行为	结合鸟类计数变化和交配生物特征，开发了集成目标检测、跟踪和分割的深度学习框架	交配事件识别在不同时间和鸟类年龄间存在波动，受鸟类重叠、聚集密度和遮挡影响	开发深度学习模型识别肉种鸡交配行为以优化繁殖管理	罗斯708品种的20只肉种母鸡和2-3只公鸡（56周龄）	计算机视觉	NA	视频监控系统	CNN, 目标检测, 目标跟踪, 实例分割	图像	4个实验围栏中的20-23只肉种鸡	PyTorch	YOLOv7, YOLOv8, DeepSORT, StrongSORT, ByteTrack, SAM2, YOLOv8-segmentation, Track Anything	准确率, 精确率, 召回率, mAP50, mAP95, F1分数, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
1896	2025-10-06	Predicting functional outcomes after a stroke event by clinical text notes: A comparative study of traditional machine learning and deep learning methods 2025 Jul-Sep, Health informatics journal IF:2.2Q3 DOI:10.1177/14604582251381194 PMID:40961451	研究论文	比较传统机器学习和深度学习方法在利用临床文本笔记预测中风后功能结局的表现	系统比较了四种文本特征表示方法(BOW、TF-IDF、ELMo、BERT)与四种预测模型(KNN、SVM、CNN、LSTM)的组合效果，并探索了特征融合策略	研究数据仅来自单一台湾医院，可能影响模型泛化能力	预测急性缺血性中风后的功能结局以优化医疗资源配置	中风患者的临床文本笔记	自然语言处理	心血管疾病	文本挖掘	KNN,SVM,CNN,LSTM	文本	来自台湾医院的临床文本笔记数据集	NA	CNN,LSTM,BERT,ELMo	I型错误率,假阳性率	NA
1897	2025-10-06	Integrative Protein Assembly With LZerD and Deep Learning in CAPRI 47-55 2025-Mar-17, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26818 PMID:40095385	研究论文	本文报告了在CAPRI 47-55轮中蛋白质复合物预测方法的性能与结果	整合了传统蛋白质组装流程与深度学习流程，并采用文献信息增强建模	排除了CASP 50和54轮以及COVID-19特别轮次51的数据	开发并评估蛋白质复合物结构预测方法	蛋白质复合物结构	计算生物学	NA	蛋白质结构预测，深度学习	生成模型	蛋白质结构数据，文献信息	CAPRI 47-55轮中的多个蛋白质复合物（具体数量未明确说明）	NA	NA	CAPRI质量等级	NA
1898	2025-10-06	Automated detection and prediction of suicidal behavior from clinical notes using deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331459 PMID:40953025	研究论文	本研究使用深度学习模型从临床笔记中自动检测和预测自杀行为	验证了深度学习模型在多个学术医疗中心的泛化能力，并比较了不同初始化方法的CNN模型性能	研究环境相对受控，未来需要在更多场景下验证	验证深度学习模型检测和预测故意自伤行为的能力及其跨机构泛化性	电子健康记录中的临床笔记	自然语言处理	精神疾病	电子健康记录分析	CNN, Naïve Bayes, Random Forest	文本	1,538名故意自伤患者和3,012名匹配对照	NA	卷积神经网络, Word2Vec	AUC, F1分数	NA
1899	2025-10-06	Enhancing epidemic forecasting with a physics-informed spatial identity neural network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331611 PMID:40953050	研究论文	提出一种融合流行病学领域知识的物理信息空间身份神经网络模型，用于多区域疫情预测	结合时空身份神经网络与经典SIR流行病动力学模型，无需依赖图结构即可编码时空信息	未明确说明模型在极端疫情波动情况下的鲁棒性	提高多区域传染病确诊病例数的预测准确性	各地区的传染病传播数据	机器学习	传染病	深度学习	神经网络	时空序列数据	NA	NA	STID, SIR, 全连接神经网络	预测性能指标	约2.7万参数，每轮训练平均0.45秒
1900	2025-10-06	Lightweight deep models based on domain adaptation and network pruning for breast cancer HER2 scoring: IHC vs. H&E histopathological images 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332362 PMID:40953092	研究论文	本研究开发了基于领域适应和网络剪枝的轻量级深度学习模型，用于乳腺癌HER2评分，比较了IHC和H&E染色图像的性能	提出了两种轻量级模型PrunEff4和ATHER2，结合了网络剪枝、领域适应和注意力机制，在保持高性能的同时大幅减少参数数量	研究中使用的数据集可能有限，需要进一步验证在更广泛数据集上的泛化能力	开发适用于资源受限设备的轻量级深度学习模型，实现基于组织病理图像的自动HER2评分	乳腺癌组织病理图像（IHC和H&E染色）	数字病理	乳腺癌	免疫组织化学染色，苏木精-伊红染色	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetV2B0, CBAM	准确率	资源受限设备（如移动电话和嵌入式系统）