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
2141	2026-04-27	A smart assistive system for visually challenged people through efficient object detection using deep learning with tunicate swarm algorithm 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29947-7 PMID:41309919	research paper	提出了一种基于深度学习和海鞘群算法的智能辅助系统，用于视觉障碍人群的物体检测	结合YOLOV8、CapsNet、深度信念网络和海鞘群算法，通过参数优化提升物体检测精度	仅在室内物体检测数据集上验证，未测试室外场景和实时性能	开发一种自动物体检测系统，辅助视觉障碍者完成日常任务	视觉障碍者	computer vision	NA	median filtering, object detection, deep learning	YOLOV8, CapsNet, DBN, TSA	image	使用Indoor Object Detection数据集，具体数量未提及	NA	YOLOV8, CapsNet, Deep Belief Network	accuracy	NA
2142	2026-04-27	Modifier guided resilient CNN inference enables fault-tolerant edge collaboration for IoT 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28454-z PMID:41310049	研究论文	提出一种无需云端参与的边缘分布式CNN架构，通过轻量级修饰模块实现容错推理，适用于资源受限的物联网场景	设计轻量级修饰模块，利用故障模拟训练机制实时生成失效设备的预测结果，避免模型复制或云端回退，实现完全边缘侧容错	仅在MNIST和CIFAR-10数据集上验证，未在更复杂的真实物联网数据上测试；对超过五个设备同时故障的场景未充分评估	实现资源受限物联网场景下鲁棒且准确的分布式深度学习推理，消除对云端的依赖	物联网环境中的边缘设备及其分布式CNN推理过程	机器学习	NA	NA	CNN	图像	MNIST和CIFAR-10数据集，实验中最多模拟五个设备同时故障	NA	CNN	准确率、错误率	NA
2143	2026-04-27	EnCTN: an enhanced AI-enabled deep learning framework for security enhancement in blockchain transactions 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29160-6 PMID:41310051	研究论文	提出一种增强型卷积时间网络，用于提升基于AI的区块链交易安全	将区块链与深度学习结合，通过增强型卷积时间网络和自动编码器技术实现交易分析中的异常检测，同时采用扩张卷积捕获长期依赖关系	文中未明确说明局限性	提升区块链交易的安全性和异常检测能力，解决数据机密性和匿名性问题	区块链网络中的交易数据	机器学习	NA	NA	增强型卷积时间网络	时间序列数据	使用NSL-KDD数据集进行评估	Python	增强型卷积时间网络, 自动编码器	异常分类准确率	NA
2144	2026-04-27	Deep learning-based AI model for predicting academic success and engagement among physical higher education students 2025-Nov-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29000-7 PMID:41310101	研究论文	提出基于深度学习的HybridStackNet堆叠集成模型，用于预测体育高等教育学生的学业成功与参与度	构建结合随机森林和支持向量机作为基学习器、逻辑回归作为元学习器的堆叠集成模型，并引入偏依赖图和LIME实现可解释性分析	基于500条公开数据集进行训练，样本规模有限可能影响泛化能力；未提及跨机构或纵向数据的验证	开发可解释的机器学习模型以早期识别体育教育学生的学业风险	体育高等教育学生的学业表现与参与行为	机器学习	不适用	SMOTE过采样、随机森林特征选择	堆叠集成模型（HybridStackNet）	结构化表格数据	500个实例，包含学业、行为和身体属性	Scikit-learn	随机森林、支持向量机、逻辑回归	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、Jaccard系数、Kappa系数、Hamming损失	未提及
2145	2026-04-27	Deep Learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the art, Challenges, and Opportunities 2025-11-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123735 PMID:41176929	综述	探讨深度学习在神经影像学分析中用于神经退行性疾病诊断与监测的最新进展、挑战与机遇	通过涵盖更广泛的神经退行性疾病类型（包括阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症和多发性硬化症），并关注空间/时间信息处理方法，扩展了现有文献	回顾的模型在小样本上取得高准确性但临床应用有限；存在推理冲突、忽略扫描仪间及站点内/间变异；数据整合面临协调性、不完整性、类别不平衡和高成本等挑战	总结深度学习在神经影像学中诊断与监测神经退行性疾病的最新进展，并讨论相关挑战	神经影像学数据（脑体积成像数据），涵盖从单个患者到多队列研究	计算机视觉, 机器学习	神经退行性疾病	神经影像学	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2146	2026-04-27	The coming era of nudge drugs for cancer 2025-Nov-10, Cancer cell IF:48.8Q1 DOI:10.1016/j.ccell.2025.08.004 PMID:40939589	研究论文	提出一种基于肿瘤微环境逐步重塑的癌症治疗新策略，通过深度学习分析扰动肿瘤的单细胞图谱来设计“推动”药物	首次提出“推动药物”概念，利用深度学习识别肿瘤微环境原型间的基因和细胞网络转换，实现治疗顺序的设计	NA	开发针对晚期癌症的渐进式肿瘤微环境重塑治疗策略	肿瘤微环境及其在不同患者和组织来源中的保守原型	机器学习	癌症	单细胞测序	深度学习模型	单细胞图谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
2147	2026-04-27	A systematic review: Brain age gap as a promising early diagnostic biomarker for Alzheimer's disease 2025-08-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123563 PMID:40494037	综述	系统综述脑年龄差距作为阿尔茨海默病早期诊断生物标志物的研究现状	综合总结深度学习在脑年龄预测中的应用进展，强调脑年龄差距作为早期诊断标志物的潜力	存在站点效应、偏差校正、数据不足、硬件需求、模型准确性和临床适用性等挑战	系统评估脑年龄差距作为阿尔茨海默病早期诊断生物标志物的研究进展和局限性	脑年龄预测模型和脑年龄差距指标	机器学习	阿尔茨海默病	NA	深度学习	神经影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
2148	2026-04-25	Colorectal disease diagnosis with deep triple-stream fusion and attention refinement 2025-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102669 PMID:41240487	研究论文	提出一种名为TripleFusionNet的深度学习框架，融合多流架构与注意力机制，用于结直肠疾病分类	提出TripleFusionNet三重流架构，结合EfficientNetB3、ResNet50和DenseNet121的多级特征提取，并集成多尺度注意力模块和挤压激励精化块以增强特征判别力，同时采用渐进门控融合机制动态加权融合特征	在CRCCD_V1数据集上，基于嵌入的分类器性能略优于端到端模型，表明端到端学习仍有提升空间	开发一种鲁棒的早期诊断方法，用于从组织病理和内镜图像中分类结直肠疾病	结直肠癌症的组织病理和内镜图像	计算机视觉, 数字病理学	结直肠癌	NA	CNN	图像	CRCCD_V1数据集包含14个类别，LC25000数据集为二分类	PyTorch	EfficientNetB3, ResNet50, DenseNet121, 多尺度注意力模块, 挤压激励精化块, 渐进门控融合	准确率, 宏F1分数, 精确率, 召回率, ROC-AUC	NA
2149	2026-04-25	Automatic detection of arterial input function for brain DCE-MRI in multi-site cohorts 2025-Dec, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70020 PMID:40808286	研究论文	提出一种鲁棒深度学习模型，用于从多中心DCE-MRI脑部影像中自动提取动脉输入函数	采用3D UNet模型结合额外卷积核和修正Huber损失函数，在多样多中心队列中实现动脉输入函数自动提取	非所有参与者数据均用于血脑屏障通透性测量，可能影响模型泛化性	开发并验证一种高精度动脉输入函数自动提取方法，用于脑部DCE-MRI定量药代动力学建模	人类脑部DCE-MRI影像及动脉输入函数区域	计算机视觉	脑血管疾病	DCE-MRI成像	3D UNet	医学图像	训练集：289名参与者共384次扫描；独立验证集：326名参与者共421次扫描	NA	3D UNet	AIFitness评分、Ktrans值、组内相关系数	NA
2150	2026-04-25	Paradigm-Shifting Attention-Based Hybrid View Learning for Enhanced Mammography Breast Cancer Classification With Multi-Scale and Multi-View Fusion 2025-Nov, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3569726 PMID:40354201	研究论文	提出一种基于注意力机制的混合视角学习框架，用于增强乳腺摄影乳腺癌分类	提出了混合视角学习范式，统一了传统单视角和多视角学习方法；设计了对比切换注意力和选择性池化注意力两种注意力机制，分别解决数据完整性和多尺度特征捕捉问题	未明确说明局限性	提升乳腺摄影图像中乳腺癌分类的准确性和鲁棒性	乳腺摄影图像	计算机视觉	乳腺癌	乳腺摄影	注意力模型	图像	INbreast和CBIS-DDSM两个数据集	PyTorch	对比切换注意力、选择性池化注意力	准确率、F1分数、AUC-PR	NA
2151	2026-04-25	A deep learning pipeline for accurate and automated restoration, segmentation, and quantification of dendritic spines 2025-Oct-20, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101179 PMID:40972567	研究论文	提出一个集成深度学习用于图像恢复、分割和分析的开源管道RESPAN，实现树突棘的自动、准确恢复、分割和量化	通过内容感知恢复增强信号、对比度和各向同性分辨率，提升在弱信号数据集（如快速体积成像和体内双光子显微镜）中的鲁棒检测能力，并整合多种高级功能于用户友好界面	NA	开发自动化和准确的树突棘量化工具，简化现有软件组合的复杂流程	树突棘、树突分支和胞体的显微图像	计算机视觉	NA	双光子显微镜、快速体积成像	深度学习	图像	NA	NA	内容感知恢复网络	准确性、可重复性	NA
2152	2025-02-22	Author Correction: Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2025-Feb-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90514-1 PMID:39979555	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2153	2026-04-25	Deep learning assists early-detection of hypertension-mediated heart change on ECG signals 2025-02, Hypertension research : official journal of the Japanese Society of Hypertension IF:4.3Q1 DOI:10.1038/s41440-024-01938-7 PMID:39394520	研究论文	设计深度学习模型从心电图信号中预测高血压并识别相关心电片段	提出多分支多尺度LSTM网络MML-Net和心电导向波对齐可解释人工智能管道ECG-XAI，用于早期检测高血压介导的心脏变化	未在外部多中心数据集上验证，且模型解释仅聚焦于P波和R波	探索利用心电图信号早期检测高血压引起的心脏结构变化	心电图信号及高血压患者的心脏变化	机器学习, 数字健康	心血管疾病, 高血压	心电图	LSTM	信号	210,120份10秒12导联心电图（来自FUKUDA FX-8322）和812份心电图（来自NALONG RAGE-12）	PyTorch	MML-Net（多分支多尺度LSTM）	召回率, 精确率	NA
2154	2026-04-25	Graph based recurrent network for context specific synthetic lethality prediction 2025-02, Science China. Life sciences DOI:10.1007/s11427-023-2618-y PMID:39422810	研究论文	提出基于图循环网络的模型用于上下文特异性合成致死预测	引入图循环网络编码器获取上下文特异性低维特征表示，利用门控循环单元集成上下文相关状态信息	未提及具体限制，但方法依赖遗传上下文信息，可能对缺乏上下文数据的场景适应性有限	预测具有治疗潜力的合成致死相互作用，特别是上下文依赖性的SL关系	合成致死相互作用及其遗传上下文依赖性	机器学习	癌症	NA	图循环网络	基因组相互作用数据	NA	NA	图循环网络，门控循环单元	NA	NA
2155	2026-04-25	Clinical Relevance of Computational Pathology Analysis of Interplay between Kidney Microvasculature and Interstitial Microenvironment 2025-Feb-01, Clinical journal of the American Society of Nephrology : CJASN IF:8.5Q1 DOI:10.2215/CJN.0000000597 PMID:39714939	研究论文	利用计算病理学分析肾脏微血管与间质微环境相互作用在肾小球疾病进展中的临床相关性	首次揭示肾小管周围毛细血管与间质纤维化/肾小管萎缩区域的空间和形态特征之间的相互作用，并识别出新型数字生物标志物用于预测疾病进展	样本量有限（344例），且未在独立外部队列中验证结果	评估肾小管周围毛细血管特征与其间质微环境相互作用在肾小球疾病进展中的临床相关性，并识别新型数字生物标志物	肾小球疾病患者（包括微小病变肾病、局灶节段性肾小球硬化、膜性肾病和IgA肾病）的肾脏活检组织切片	数字病理学	肾小球疾病	深度学习模型、全玻片成像、计算病理学分析	深度学习模型、机器学习模型	病理图像	344例肾小球疾病患者（112例微小病变肾病、134例局灶节段性肾小球硬化、61例膜性肾病、37例IgA肾病）	NA	NA	NA	NA
2156	2026-04-24	Deep Learning for Autonomous Surgical Guidance Using 3-Dimensional Images From Forward-Viewing Endoscopic Optical Coherence Tomography 2025-Nov, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500181 PMID:40709742	研究论文	开发了一种用于分析前视内窥光学相干断层扫描三维图像的深度学习模型，以增强经皮肾造口术中的内窥镜引导	首次将三维卷积神经网络应用于前视内窥光学相干断层扫描图像的术中引导，在保持高准确率的同时显著降低推理延迟，优于现有先进三维架构	实验仅基于猪肾脏数据集，未涉及人类组织或临床环境验证	提升光学相干断层扫描引导的经皮肾造口术手术引导的实时性和准确性	三维光学相干断层扫描图像和经皮肾造口术手术引导	计算机视觉	肾脏疾病	光学相干断层扫描（OCT）	三维卷积神经网络（3D-CNN）	三维图像	10个猪肾脏	NA	3D-CNN, 3D-ViT, 3D-DenseNet121, M3T	准确率（accuracy）, 推理延迟（inference latency）	NA
2157	2026-04-24	Utility of Deep Learning to Address Missing Modalities from Multi-Modal Medical Imaging Studies: A Systematic Review 2025-Oct-17, Artificial intelligence and applications (Commerce, Calif.) DOI:10.47852/bonviewaia52026392 PMID:42021869	综述	系统综述深度学习在多模态医学影像缺失模态问题中的应用方法	对深度学习解决多模态医学数据缺失模态的方法（图像合成、知识迁移、潜在特征空间）进行系统分类和比较	综述方法可能受限于所选数据库（PubMed、IEEE、Scopus）及时间范围（2013-2025年），且未深入分析每种方法的具体性能差异	系统性回顾深度学习应对多模态医学影像缺失模态问题的解决方案	2013年1月至2025年5月间发表的61篇相关研究论文	数字病理学	未指定具体疾病	医学影像（多模态）	深度学习（包括图像合成、知识迁移、潜在特征空间方法）	图像	234篇初筛文章，61篇符合纳入标准	NA	NA	评价指标（具体未列出），关键属性	NA
2158	2026-04-24	Automated classification of cellular expression in multiplexed imaging data with Nimbus 2025-Oct, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02826-9 PMID:41062826	研究论文	提出Nimbus深度学习模型，基于多重成像数据自动化分类细胞标记表达，无需重新训练	构建包含1.97亿条标注的Pan-M数据集，并在此基础上开发无需重新训练的预训练模型Nimbus，能跨不同组织、细胞类型和显微镜平台进行细胞标记表达分类	NA	开发一种无需重新训练的深度学习模型，自动从多重成像数据中分类单个细胞的标记表达，以促进细胞表型分析	多重成像数据中的细胞标记表达模式	计算机视觉	NA	多重成像	深度学习	图像	1.97亿条标记表达标注，涵盖15种细胞类型	PyTorch	NA	准确率	NA
2159	2026-04-24	Integrating artificial intelligence into orthopedics: Opportunities, challenges, and future directions 2025-Jul, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2025.100257 PMID:40395968	综述	综述人工智能在骨科中的应用，包括诊断准确性、手术规划优化和个性化治疗等方面的机遇与挑战	系统评估AI在骨科多个领域（如骨折检测、关节重建、脊柱手术和康复）的应用效果，并提出了未来多中心临床试验和数据协议优化的方向	存在数据标准化和临床验证不足等挑战	评估AI在骨科中的应用潜力及其对患者护理的影响	骨科相关的AI应用研究，包括骨折检测、治疗规划、关节重建、脊柱手术和康复	机器学习	骨科疾病	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2160	2026-04-24	The benefit of automated sac volume measurements in postoperative endovascular aortic repair surveillance 2025-03, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2024.10.070 PMID:39522568	研究论文	本研究比较了自动测量的动脉瘤囊体积与最大直径在评估腹主动脉瘤腔内修复术后囊行为方面的差异	首次系统评估基于深度学习的自动体积测量在EVAR术后监测中相比传统直径测量的额外临床价值	样本量较小（89例），且为回顾性研究，需要更大规模研究验证	探讨EVAR术后自动动脉瘤囊体积测量是否能提供比直径测量更细致的囊行为信息	接受标准或开窗EVAR治疗的腹主动脉瘤患者	数字病理学	腹主动脉瘤	CTA	深度学习	影像	89例患者（标准EVAR 46例，开窗EVAR 43例）	NA	NA	t检验，χ2检验或Fisher检验	NA