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
1	2025-11-14	Benchmarking AI-driven acoustic monitoring for floating marine debris: Challenges in deep learning-based debris extraction 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118655 PMID:40929868	研究论文	评估深度学习模型在声纳图像中自动提取漂浮海洋垃圾的性能	首次系统评估主流深度学习模型在声纳图像中提取低对比度漂浮垃圾的性能，并引入包含1000张声纳图像的“严苛漂浮垃圾”数据集	数据稀缺性以及声学成像固有的物理特性（包括距离依赖分辨率和视角敏感性）限制了模型性能	开发更鲁棒的AI驱动系统用于自主监测漂浮海洋垃圾	声纳图像中的漂浮海洋垃圾，包括塑料袋、瓶子、金属罐和混合垃圾	计算机视觉	NA	声纳成像技术	深度学习分割模型	声纳图像	1000张声纳图像，包含4类垃圾（塑料袋、瓶子、金属罐、混合垃圾），每张图像包含2-4个手动标注实例	NA	NA	IoU（交并比）	NA
2	2025-11-14	Remote sensing and image analysis of macro-plastic litter: A review 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118630 PMID:40929867	综述	本文系统综述了遥感和人工智能图像分析技术在宏观塑料垃圾检测领域的最新进展	首次系统整合了从网络摄像头到卫星等多种遥感平台在塑料垃圾监测中的应用，并明确了最适合跨平台比较的量化指标	研究方法存在环境干扰、分辨率限制和协议不一致等挑战，量化指标差异较大导致跨研究比较困难	评估遥感和AI图像分析技术在海洋塑料污染监测中的应用效果	沿海、河流和其他水生环境中的宏观塑料垃圾	计算机视觉	NA	遥感技术, 图像分析	深度学习模型	遥感图像	截至2024年Scopus数据库中的同行评审研究	NA	NA	垃圾覆盖面积, 体积, 重量, 单位面积物品数量	NA
3	2025-11-14	Predicting sediment contamination in Tunisia's coastal lagoons using an OP-LSTM deep learning model: A case study from the Bizerte basin, southwest Mediterranean region 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118606 PMID:40857895	研究论文	本研究应用优化的长短期记忆深度学习模型预测突尼斯比塞大泻湖沉积物污染风险	开发了优化的长短期记忆模型用于沉积物污染预测，相比标准LSTM模型具有更高的预测精度	研究局限于突尼斯比塞大盆地单一区域，需要更多地区验证模型普适性	预测沿海泻湖沉积物污染风险，支持海岸带环境管理	突尼斯比塞大泻湖的沉积物样本	环境科学, 深度学习	环境污染	X射线衍射, 原子吸收光谱, 地球化学分析	LSTM, OP-LSTM	地球化学数据, 矿物学数据	未明确样本数量，但包含空间变化的沉积物采样	未明确指定	LSTM, 优化的LSTM	RMSE, MSE, 训练损失, R分数	未明确指定
4	2025-11-14	"MR Fingerprinting for Imaging Brain Hemodynamics and Oxygenation" 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29812 PMID:40375492	综述	本文综述了磁共振指纹技术在大脑血流动力学、氧合及灌注定量分析中的研究进展与应用	重点介绍了血管几何模拟模型的进步、新型序列开发以及融合机器学习和深度学习算法的先进重建技术	未明确说明具体技术局限，但指出需要解决临床转化面临的问题	概述血管磁共振指纹技术的研究现状并展望未来发展方向	大脑血流动力学、氧合及灌注参数	医学影像分析	脑血管疾病	磁共振指纹技术	机器学习,深度学习	磁共振影像	NA	NA	NA	NA	NA
5	2025-11-14	Applications of artificial intelligence in abdominal imaging 2025-Dec, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04990-0 PMID:40418375	综述	本文探讨人工智能在腹部影像学中的应用现状、挑战与未来发展方向	系统阐述AI在腹部影像疾病检测与分类中的突破性应用，并提出整合可解释AI框架和端到端多源数据处理管道的未来方向	面临数据异质性、缺乏多中心验证、依赖回顾性单中心研究、模型可解释性不足等挑战	推动人工智能在腹部影像学中的临床应用，提升疾病诊断准确性和个性化治疗水平	腹部影像数据（超声、CT、MRI）及相关疾病（肝脏疾病、胰腺癌、肾脏肿瘤、肠道病变）	医学影像分析	腹部疾病（肝脏疾病、胰腺癌、肾脏肿瘤、肠道病变）	深度学习、影像组学	深度学习模型	医学影像（超声、CT、MRI）	NA	NA	NA	准确率	NA
6	2025-11-14	ECG-SMART-NET: A Deep Learning Architecture for Precise ECG Diagnosis of Occlusion Myocardial Infarction 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3573581 PMID:40418608	研究论文	提出一种名为ECG-SMART-NET的深度学习架构，用于精确诊断闭塞性心肌梗死的12导联心电图	对ResNet-18架构进行临床信息驱动的改进，通过时序卷积层和空间卷积层分别捕捉心电图的时序特征和导联间空间特征	未明确说明模型在更广泛人群中的泛化能力及临床部署的可行性	开发能够准确识别闭塞性心肌梗死的心电图自动诊断系统	闭塞性心肌梗死患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	CNN	心电图信号	7,397名患者的10,393份心电图	NA	ResNet-18改进架构	AUC	NA
7	2025-11-14	High-Quality CEST Mapping With Lorentzian-Model Informed Neural Representation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574238 PMID:40434851	研究论文	提出一种基于洛伦兹模型引导的神经表示框架，用于高质量化学交换饱和转移成像参数映射	将洛伦兹方程嵌入自监督神经网络架构，直接从原始z谱重建高灵敏度参数图，无需标注训练数据	未明确说明对异质性数据集和采集协议的泛化能力具体评估结果	开发高质量CEST映射方法以提升分子信息定量能力	合成体模和体内实验（包括肿瘤和阿尔茨海默病模型）	医学影像分析	肿瘤, 阿尔茨海默病	化学交换饱和转移磁共振成像	神经网络	磁共振z谱数据	NA	NA	洛伦兹模型引导的神经表示框架	灵敏度, 鲁棒性	NA
8	2025-11-14	Deep Separable Spatiotemporal Learning for Fast Dynamic Cardiac MRI 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3574090 PMID:40434852	研究论文	提出一种用于快速动态心脏MRI重建的深度可分离时空学习方法	引入维度缩减的可分离学习方案，能够在训练数据极度有限的情况下实现优异性能	NA	解决动态心脏MRI高维数据重建的挑战	心脏电影数据集和真实患者的心脏MRI数据	医学影像处理	心血管疾病	动态磁共振成像	深度学习网络	MRI图像序列	NA	NA	Deep Separable Spatiotemporal Learning network (DeepSSL)	视觉评估，定量指标，盲读研究	NA
9	2025-11-14	Ultrasound image-based contrastive fusion non-invasive liver fibrosis staging algorithm 2025-Dec, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04991-z PMID:40442504	研究论文	本研究提出基于超声图像的对比融合非侵入性肝纤维化分期算法FCLLF	创造性引入纤维化对比层(FCL)概念和标签融合(LF)技术，增强模型对肝纤维化分级特征差异的捕捉能力	NA	利用深度学习技术实现肝纤维化的无创分期，避免并发症并降低成本	肝纤维化患者	计算机视觉	肝纤维化	超声检查	深度学习模型	超声图像	全样本数据集和30%小样本数据集	NA	FCLLF, ResNet, InceptionNet, VGG	准确率	NA
10	2025-11-14	Phantom-Based Ultrasound-ECG Deep Learning Framework for Prospective Cardiac Computed Tomography 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575268 PMID:40445820	研究论文	提出首个结合超声和心电图数据的深度学习框架，用于预测心脏静止期以优化CT血管造影门控	首次将超声和心电图数据结合用于心脏静止期预测，采用多模态深度学习框架，并在模拟心律失常等复杂心脏条件下验证	基于动态心脏运动体模验证，尚未在真实患者数据上进行测试	开发多模态深度学习框架以改善心脏CT血管造影的门控准确性	动态心脏运动体模（模拟多种心脏状况包括心律失常）	医学影像分析	心血管疾病	超声成像, 心电图, 计算机断层扫描	3D CNN, ANN	超声图像, 心电图信号	动态心脏运动体模数据	NA	3D卷积神经网络, 人工神经网络	准确率	NA
11	2025-11-14	Integrating Motor Unit Activity With Deep Learning for Real-Time, Simultaneous and Proportional Wrist Angle and Grasp Force Estimation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575252 PMID:40445821	研究论文	提出一种结合运动单元活动与深度学习的框架，用于实时同步比例估计手腕角度和抓握力	首次将实时高密度表面肌电分解与模块化LSTM神经网络结合，实现神经指令的直接解析和运动参数的同步比例解码	实验仅涉及10名受试者，样本规模有限	改进肌电假肢的神经接口性能，实现实时同步比例的运动参数解码	人体手腕运动（旋前/旋后、屈曲/伸展、外展/内收）和抓握力控制	机器学习	截肢康复	高密度表面肌电信号分解	LSTM	肌电信号	10名受试者	NA	模块化长短期记忆网络	nRMSE, R2	NA
12	2025-11-14	Relationship between spleen volume and diameter for assessment of response to treatment on CT in patients with hematologic malignancies enrolled in clinical trials 2025-Dec, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05030-7 PMID:40448843	研究论文	本研究探讨血液恶性肿瘤患者脾脏直径与体积的关系，并建立与卢加诺标准相对应的体积阈值用于治疗反应评估	首次通过深度学习分割技术建立脾脏直径与体积的幂回归模型，提出与现有直径标准相对应的体积阈值标准	研究基于单一临床试验数据的二次分析，样本量相对有限，需要外部验证	确定血液恶性肿瘤患者脾脏体积阈值，使其与现有直径标准在治疗反应评估中具有最佳相关性	382名血液恶性肿瘤患者	数字病理	血液恶性肿瘤	CT成像，深度学习分割	随机森林	医学影像	382例患者	NA	NA	一致性评估，预测性能比较	NA
13	2025-11-14	Deep Learning Based Evaluation of Skeletal Maturation: A Comparative Analysis of Five Hand-Wrist Methods 2025-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70008 PMID:40704688	研究论文	本研究使用基于YOLOv8x的深度学习模型比较五种手腕骨骼成熟度评估方法的诊断可靠性	首次使用深度学习算法系统比较五种手腕骨骼成熟度评估方法，并识别出在解剖结构明显区域（如MP3、内收籽骨和钩骨）具有特别高的分类性能	研究为回顾性分析，数据来源于8-16岁正畸患者，可能限制了结果的普适性	评估深度学习算法在骨骼年龄估计中的有效性	6572张8-16岁正畸患者的手腕X光片	计算机视觉	骨骼发育异常	X射线成像	CNN	医学图像	6572张手腕X光片	PyTorch	YOLOv8x	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
14	2025-11-14	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	使用Transformer-GAN深度学习框架解码牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用对炎症基因调控的影响	首次将Transformer-GAN应用于表观遗传调控研究，整合DNA甲基化和基因表达数据预测功能性增强子-启动子相互作用	研究样本量有限，仅基于公共数据集GSE173081和GSE173078进行分析	解析牙周炎中增强子-启动子相互作用的表观遗传调控机制并发现生物标志物	牙周炎患者的表观遗传调控网络和炎症基因	计算生物学, 深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq, 多组学整合分析	Transformer, GAN	基因组甲基化数据, 基因表达数据	公共数据集GSE173081和GSE173078	深度学习框架	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score, 诊断准确率	NA
15	2025-11-14	Deep learning in oral lichen planus diagnosis: a systematic review of clinical image-based detection approaches 2025-Dec, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.07.009 PMID:40897576	系统综述	系统评估深度学习模型在利用临床照片诊断口腔扁平苔藓方面的诊断性能	首次系统综述基于临床图像的深度学习在口腔扁平苔藓诊断中的应用，涵盖CNN和Vision Transformer等架构	数据集规模小且同质性强，图像预处理不一致，外部验证有限	评估深度学习模型在口腔扁平苔藓诊断中的性能	口腔扁平苔藓的临床图像	计算机视觉	口腔扁平苔藓	临床摄影	CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	InceptionResNetV2, Xception	准确率, 敏感度, 特异性, AUC	NA
16	2025-11-14	Detection of Microscopic Glioblastoma Infiltration in Peritumoral Edema Using Interactive Deep Learning With DTI Biomarkers: Testing via Stereotactic Biopsy 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70058 PMID:40888617	研究论文	开发并评估了一种交互式深度学习框架GIAIDF，用于检测胶质母细胞瘤在瘤周水肿区的微观浸润	首次将交互式深度学习与DTI生物标志物相结合，通过立体定向活检验证，能够识别常规MRI无法检测的微观肿瘤浸润	样本量相对有限，需要多中心前瞻性研究进一步验证	开发能够检测胶质母细胞瘤瘤周水肿区微观浸润的深度学习工具	胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	扩散张量成像，立体定向活检	深度学习	MRI图像	73例训练患者，25例内部验证患者，25例外部验证患者，13例前瞻性活检患者	NA	GIAIDF框架	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 召回率, 精确率, F1分数	NA
17	2025-11-14	An Artificial Intelligence System for Staging the Spheno-Occipital Synchondrosis 2025-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70018 PMID:40891390	研究论文	开发用于评估和分类蝶枕软骨联合融合阶段的自动化可解释深度学习算法	提出新型注意力机制模型ConvNeXt+Conv Attention，并集成YOLOv11实现全自动区域检测和分割	样本仅来自美国中西部私人诊所的723个CBCT扫描，可能存在地域局限性	开发自动化AI系统用于蝶枕软骨联合融合阶段分期	正畸患者的蝶枕软骨联合	医学影像分析	正畸相关骨骼发育	锥形束计算机断层扫描	CNN, 注意力机制	医学影像	723个CBCT扫描	NA	ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, ConvNeXt+Conv Attention, YOLOv11	准确率	NA
18	2025-11-14	Unconstrained deep learning-based sleep stage classification using cardiorespiratory and body movement activities in adults with suspected sleep apnea 2025-Nov-11, Proceedings of the Japan Academy. Series B, Physical and biological sciences DOI:10.2183/pjab.101.032 PMID:40887298	研究论文	本研究评估了基于无约束深度学习的睡眠分期分类方法，使用床垫下压电传感器获取的心肺和身体活动数据	采用无约束的压电传感器获取心肺和身体活动数据，结合双向LSTM网络进行睡眠分期分类	样本仅包含疑似睡眠呼吸暂停的成人患者，未在其他人群验证	开发基于深度学习的无约束睡眠监测方法	106名未经治疗的疑似睡眠呼吸暂停成人患者	机器学习	睡眠呼吸暂停	压电传感器，多导睡眠监测	双向LSTM	生理信号数据	106名参与者	NA	双向长短期记忆网络	平衡准确率, Cohen's κ, F1分数, Deming回归, Bland-Altman分析	NA
19	2025-11-14	Refinement of an Artificial Intelligence Algorithm for Enhanced Burn Wound Depth Assessment Using Multispectral Imaging: An Expanded Proof of Concept Study 2025-Nov-05, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association IF:1.5Q3 DOI:10.1093/jbcr/iraf057 PMID:40452490	研究论文	通过多光谱成像和卷积神经网络开发用于烧伤创面深度评估的人工智能算法	首次将多光谱成像与多种CNN算法结合用于烧伤深度评估，并发现'受伤后时间'作为重要协变量	样本量相对有限，需要更大规模的研究验证算法性能	开发用于烧伤创面深度评估的深度学习算法	成人及儿童烧伤患者的创面图像和活检样本	计算机视觉	烧伤	多光谱成像	CNN	多光谱图像	124名受试者（100名成人，24名儿童），1037张MSI图像，161份活检	NA	8种独特DL算法和2种集成DL算法	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
20	2025-11-14	An improved empirical mode decomposition method with ensemble classifiers for analysis of multichannel EEG in BCI emotion recognition 2025-Nov, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2369257 PMID:38920119	研究论文	提出一种基于改进经验模态分解和集成分类器的混合模型，用于多通道脑电信号的情感识别	提出IEMD-KW-Ens混合技术，结合改进的筛选停止准则和中值滤波器优化脑电信号分解	NA	开发有效的脑电信号情感识别方法	多通道脑电信号中的情感识别	脑机接口	NA	经验模态分解, 特征提取	集成分类器, CNN, RUSBoosted trees	多通道脑电信号	DEAP和DREAMER数据集	NA	卷积神经网络, 集成树模型	效价、唤醒度、支配度分类评估	NA