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
261	2026-03-21	Current Trends and Future Directions of Statistical Methods in Medical Research: A Scientometric Analysis 2025-09, Journal of evaluation in clinical practice IF:2.1Q2 DOI:10.1111/jep.70257 PMID:40916916	综述	本研究通过科学计量分析，探讨了医学研究中统计方法的当前趋势、热点领域及未来发展方向	利用CiteSpace进行双图叠加和文献共被引分析，结合网络指标量化文献影响力与新颖性，系统揭示了医学统计学与多学科的交叉融合及人工智能等新兴技术的增长趋势	研究基于Web of Science的4,919篇出版物，可能未涵盖所有相关文献，且未来方向预测基于现有趋势分析，存在不确定性	全面分析医学统计学领域的当前趋势、有影响力的研究领域及未来方向	医学研究中的统计方法及相关出版物	机器学习	NA	科学计量分析，包括高频关键词分析、引文指标分析、双图叠加分析、文献共被引分析	NA	文本数据（出版物元数据）	4,919篇相关出版物	CiteSpace	NA	网络指标（如中介中心性、sigma值）	NA
262	2026-03-21	Deep Learning-Assisted SERS for Therapeutic Drug Monitoring of Clozapine in Serum on Plasmonic Metasurfaces 2025-04-02, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.5c00391 PMID:40111434	研究论文	提出一种结合人工神经网络与表面增强拉曼光谱的集成框架，用于快速监测血清中氯氮平及其代谢物的浓度	首次将人工神经网络与基于等离子体超表面的表面增强拉曼光谱技术集成，实现对氯氮平及其两种主要代谢物的快速分类和浓度预测	未明确说明样本量、模型架构细节、计算资源及具体性能指标数值	开发一种快速、精确的治疗药物监测方法，以优化精神分裂症患者的治疗效果并减少不良反应	人血清中的氯氮平及其两种主要代谢物（去甲氯氮平和氯氮平-N-氧化物）	机器学习	精神分裂症	表面增强拉曼光谱	人工神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
263	2026-03-21	The impact of artificial intelligence on the endoscopic assessment of inflammatory bowel disease-related neoplasia 2025, Therapeutic advances in gastroenterology IF:3.9Q1 DOI:10.1177/17562848251348574 PMID:40556746	综述	本文总结了人工智能在炎症性肠病相关肿瘤内镜评估中的应用现状、潜在益处、局限性和未来方向	聚焦于AI在IBD相关肿瘤内镜检测中的应用，这是相对于非IBD人群研究较为有限的领域，并强调了其在减少观察者间变异、改善活检靶向和个性化监测策略方面的潜力	针对IBD相关肿瘤的临床数据仍然有限，需要更多在IBD特定队列中的验证研究以及与临床工作流程的整合	总结人工智能技术在检测IBD相关肿瘤方面的应用证据	炎症性肠病患者及其内镜评估	数字病理学	炎症性肠病	内镜检查	机器学习, 深度学习	内镜图像	NA	NA	NA	灵敏度	NA
264	2026-03-21	Diagnostic accuracy of a deep learning model for pterygium detection in Barcelos, Brazilian Amazon 2025, Arquivos brasileiros de oftalmologia IF:1.1Q3 DOI:10.5935/0004-2749.2025-0053 PMID:41172514	研究论文	本研究评估了基于MobileNet-V2的深度学习模型在巴西亚马逊地区使用智能手机拍摄的前节照片中检测翼状胬肉的诊断准确性	在偏远亚马逊地区首次应用基于智能手机和MobileNet-V2的深度学习模型进行翼状胬肉检测，为医疗资源匮乏地区提供AI辅助筛查方案	样本量较小（仅38名参与者），为试点研究，需要在更大规模人群中验证模型性能	评估深度学习模型在翼状胬肉检测中的诊断准确性，探索AI在偏远地区眼科筛查中的应用潜力	巴西巴塞卢斯地区的38名参与者（76只眼睛）的前节照片	计算机视觉	眼科疾病	智能手机摄影	CNN	图像	38名参与者（76只眼睛）	NA	MobileNet-V2	灵敏度, 特异性, 准确率, 阳性预测值, 阴性预测值, AUC	NA
265	2026-03-21	Deep learning neural networks-based traffic predictors for V2X communication networks 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1701951 PMID:41480282	研究论文	本研究探讨了基于循环神经网络和卷积神经网络的深度学习模型在V2X通信网络中用于交通预测的应用	系统比较了GRU、LSTM和BiLSTM等RNN变体以及CNN在V2X交通预测中的性能，并优化了损失函数和优化器等超参数	未明确说明数据来源、具体网络拓扑结构以及模型在真实V2X环境中的部署验证	提高V2X通信网络的交通信息预测准确性，以改善交通管理、缓解拥堵并提升网络安全与能效	V2X通信网络中的交通流量模式	机器学习	NA	NA	RNN, CNN	交通流量数据	NA	NA	GRU, LSTM, BiLSTM	准确率, 计算效率, RMSE	NA
266	2026-03-21	CMNet: an asymmetric dual-branch network for accurate cotton segmentation 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1692647 PMID:41852902	研究论文	本文提出了一种名为CMNet的新型双分支棉花分割网络，用于在复杂田间环境中实现精确的棉花分割	提出了一种非对称双分支网络CMNet，通过引入2D选择性扫描模块替代原始Transformer分支来优化ParaTransCNN架构，并集成可变形卷积网络模块以增强对不规则形状目标的感知，同时采用ASPP模块和scSE注意力机制来增强多尺度特征表示和特征建模能力	未明确说明模型在极端光照条件或严重遮挡情况下的性能表现	提高复杂田间环境下棉花分割的准确性和鲁棒性，为智能农业应用提供技术支持	田间棉花图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	未明确说明具体样本数量，但使用了自建的田间棉花图像数据集	PyTorch	U-Net, ParaTransCNN, Vision Mamba	Dice系数, mIoU, 准确率	未明确说明具体计算资源
267	2026-03-20	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-Nov-19, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化检测工具，用于在胃活检数字全切片图像上识别幽门螺杆菌和肠上皮化生	采用两阶段模型，结合Vision Transformer进行伪影过滤和Graph Attention Network进行特征聚合，并考虑背景炎症特征以更贴近临床诊断实际	NA	开发自动化检测工具以辅助胃活检标本中幽门螺杆菌和肠上皮化生的识别	胃活检标本的H&E染色全切片图像	数字病理学	胃部疾病	H&E染色	Vision Transformer, Graph Attention Network	图像	180张H&E胃活检全切片图像	NA	Vision Transformer, Graph Attention Network	精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数	NA
268	2026-03-20	Deep learning-based prediction of cardiopulmonary disease in retinal images of premature infants 2025-Sep-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.18.25336004 PMID:41001491	研究论文	本研究利用深度学习模型分析早产儿视网膜图像，预测支气管肺发育不良和肺动脉高压的诊断	首次将早产儿视网膜筛查图像与多模态模型结合，用于预测心肺疾病，超越了仅基于人口统计学风险因素的模型性能	研究样本量有限（BPD队列99例，PH队列37例），且图像采集时间限于孕后34周内，可能影响模型泛化能力	探索早产儿视网膜图像中是否包含与支气管肺发育不良和肺动脉高压相关的特征，并评估多模态模型的预测性能	493名有早产儿视网膜病变风险的婴儿，来自7个新生儿重症监护室	数字病理学	心血管疾病	视网膜图像采集，支持向量机	深度学习，支持向量机	图像，人口统计学数据	493名婴儿（BPD测试集99例，PH测试集37例）	NA	ResNet18	AUC	NA
269	2026-03-20	Machine Learning Analysis of Videourodynamics to Predict Incident Hydronephrosis in Patients With Spina Bifida 2025-07, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000004547 PMID:40132220	研究论文	本研究开发了机器学习模型，利用视频尿动力学数据预测脊柱裂患者发生肾积水的风险	首次将机器学习应用于视频尿动力学数据，通过自动化特征提取（包括压力/体积记录和荧光透视图像）来预测肾积水事件，并构建了集成模型以提高预测性能	研究样本量相对有限（训练队列354人，验证队列200人），且模型性能（C统计量0.73）仍有提升空间，未进行外部验证	开发可靠的机器学习模型，以预测脊柱裂患者发生肾积水的风险，减少视频尿动力学解读的主观差异性	脊柱裂患者（年龄范围2个月至42岁）	机器学习	脊柱裂	视频尿动力学研究	随机生存森林, 集成模型	视频尿动力学数据（包括压力/体积记录和荧光透视图像）	训练队列354名患者，验证队列200名患者	NA	随机生存森林	C统计量, 特异性	NA
270	2026-03-20	A Multi-Region Brain Model to Elucidate the Role of Hippocampus in Spatially Embedded Decision-Making 2025-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656671 PMID:40502058	研究论文	本文提出了一种多区域脑模型，用于探索海马体在空间嵌入式二元决策任务中的规范作用，并通过对比不同交互架构的强化学习代理，揭示了特定脑启发结构对学习效率的优化	通过反事实比较不同网格细胞与位置细胞交互架构的强化学习代理，发现特定架构能优化学习效率并再现实验观察，为高效强化学习提供了脑启发的结构化架构	模型基于简化假设，可能未完全捕捉真实神经回路的复杂性，且预测需要新的神经生理学实验验证	探索结构化记忆回路在空间嵌入式二元决策任务中的规范作用，以启发深度学习的归纳偏置	强化学习代理与不同交互架构的脑模型，特别是内嗅皮层和海马体中的网格细胞与位置细胞	机器学习	NA	强化学习	循环神经网络	模拟数据	NA	NA	循环神经网络	学习效率	NA
271	2026-03-20	Making sense of blobs, whorls, and shades: methods for label-free, inverse imaging in bright-field optical microscopy 2025-Apr, Biophysical reviews IF:4.9Q1 DOI:10.1007/s12551-025-01301-1 PMID:40376420	综述	本文综述了在传统明场光学显微镜中实现无标记、逆成像的方法，以解决其成像模糊、相位与振幅交织等问题	系统总结了明场显微镜中逆成像问题的多种解决方案，包括硬件和软件方法，并特别强调了光学切片明场显微镜（OSBM）在三维成像中的直接应用	文中讨论的方法可能存在计算复杂度高、对硬件要求严格或适用范围有限等潜在限制	开发和应用无标记、逆成像技术，以提高明场光学显微镜对生物样本的准确二维和三维成像能力	生物样本在明场光学显微镜下的成像	计算机视觉	NA	明场光学显微镜，包括离焦显微镜、强度传输、叠层成像、去卷积、多视角重建、物理建模、深度学习等	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
272	2026-03-20	Deep learning to decode sites of RNA translation in normal and cancerous tissues 2025-Feb-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56543-0 PMID:39894899	研究论文	本研究提出了一种基于Transformer模型的RiboTIE方法，用于从核糖体分析数据中高精度、高灵敏度地检测翻译的开放阅读框，并在正常脑组织和髓母细胞瘤样本中验证了其有效性	RiboTIE是首个直接利用原始核糖体分析计数数据、基于Transformer模型来检测翻译开放阅读框的方法，相比现有方法在精度和灵敏度上有显著提升	论文未明确说明该方法在其他癌症类型或组织中的泛化能力，也未详细讨论计算资源需求或模型的可解释性	开发一种能够准确分析RNA翻译变异、提升核糖体分析数据解析能力的计算工具	正常脑组织和髓母细胞瘤（一种脑癌）样本中的RNA翻译过程	自然语言处理	髓母细胞瘤	核糖体分析测序	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer	精度, 灵敏度	NA
273	2026-03-19	High-fidelity 3D mesh generation from a single sketch using shape constraints 2025-Dec-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30843-3 PMID:41453959	研究论文	本文提出了一种从单张手绘草图生成高保真三维网格的简化网络架构	采用表达能力更强的PowerMLP架构，并引入三维形状约束替代传统判别器，在协作生成过程中实现几何保真度	未明确提及方法在处理极端模糊或抽象草图时的具体局限性	解决从单张草图重建高保真三维模型的挑战	合成风格化草图与真实手写草图输入	计算机视觉	NA	深度学习	MLP	草图图像	NA	NA	PowerMLP, 编码器-解码器框架	SOTA性能	NA
274	2026-03-19	Generalizable and scalable protein stability prediction with rewired protein generative models 2025-Dec-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67609-4 PMID:41422228	研究论文	本文提出了一种名为SPURS的深度学习框架，通过重新连接和整合蛋白质生成模型，用于预测蛋白质热稳定性变化	首次将蛋白质语言模型和逆折叠模型重新连接并整合，通过在大规模热稳定性数据上进行监督微调，实现了准确、高效且可扩展的稳定性预测，并推广到未见过的蛋白质和突变	未在摘要中明确提及具体限制	预测由氨基酸替换引起的蛋白质热稳定性变化，以理解人类疾病和工程化蛋白质	蛋白质及其突变	机器学习	人类疾病	深度学习	蛋白质语言模型, 逆折叠模型	蛋白质序列数据, 热稳定性数据	大规模热稳定性数据	NA	SPURS框架	NA	NA
275	2026-03-19	Single-shot multi-line structured light stripe recognition based on deep learning 2025-Dec-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.578111 PMID:41842348	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多线结构光条纹编号方法，无需辅助编码图案即可实现条纹的语义分割和编号	利用深度学习直接对多线结构光条纹进行语义分割，无需传统复杂的辅助编码图案，提高了测量效率和灵活性	实验验证了方法在复杂高反射和散射场景下的可行性，但未详细讨论其在极端噪声或低对比度条件下的性能	解决多线结构光条纹图像中裂纹和错位导致的条纹顺序识别和编号难题	多线结构光条纹图像	计算机视觉	NA	多线结构光测量	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
276	2026-03-19	Multimodal deep learning for intelligent camera parameter control in underwater optical camera communication imaging 2025-Dec-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.577990 PMID:41842316	研究论文	本文提出了一种多模态深度学习模型，用于在水下光学相机通信成像中智能控制相机参数，以提高条纹可见性和光学信噪比	融合视觉线索与环境上下文，在捕获时预测场景最优相机参数，实现实时、资源受限的UOCC，无需逐帧处理	未明确提及模型在极端或未见过环境条件下的泛化能力，以及实验样本的具体多样性限制	优化水下光学相机通信成像质量，通过智能相机参数控制提升条纹可见性和光学信噪比	水下光学相机通信系统中的条纹图像和环境因素（如浊度、流速、环境光照、LED功率）	计算机视觉	NA	图像处理，光学相机通信	深度学习，回归网络	图像，环境传感器数据	NA	NA	ResNet50	光学信噪比	NA
277	2026-03-19	Rapid cancer diagnosis using deep learning-powered label-free subcellular-resolution photoacoustic histology 2025-Nov-21, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adz1820 PMID:41270177	研究论文	本研究开发了一种亚细胞分辨率紫外线光声显微镜系统，结合深度学习技术，用于快速无标记的癌症诊断	开发了具有240纳米高分辨率的SRUV-PAM系统，并首次将循环一致性生成对抗网络和DenseNet-121应用于虚拟染色和肝脏肿瘤诊断	未提及系统在临床大规模应用中的验证或与其他成像技术的比较	通过高分辨率无标记成像和深度学习技术，实现快速准确的癌症诊断	肝脏组织中的恶性和良性肿瘤	数字病理学	肝癌	紫外线光声显微镜	GAN, CNN	图像	NA	NA	CycleGAN, DenseNet-121	AUC	NA
278	2026-03-19	Integrating CBAM-CNN architectures with K-means clustering algorithms for high-efficiency and accurate metasurface optical properties' prediction 2025-Nov-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.570063 PMID:41841958	研究论文	提出一种结合CBAM-CNN架构与K-means聚类算法的物理信息双策略框架，用于高效准确预测超表面光学特性	将卷积块注意力模块集成到CNN模型中，加速特征提取十倍，并利用K-means聚类算法优化数据分布，显著提升预测性能	未明确说明模型在其他类型超表面或更复杂光学设计中的泛化能力	解决超表面设计中深度学习特征提取效率低和数据不平衡问题，开发高效预测框架	超表面的光学特性	计算机视觉	NA	深度学习，聚类算法	CNN	NA	NA	NA	CBAM-CNN	最终损失值	NA
279	2026-03-19	Semi-physical simulation experiment of the multi-view non-cooperative measurement method for nozzle swing angle 2025-Nov-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.571361 PMID:41841959	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多视角非合作喷嘴摆角测量方法，通过半物理仿真平台验证了其静态和动态测量性能	开发了基于SuperPoint的喷嘴特征点检测模型和基于SuperGlue的特征点匹配模型，实现了无需合作标记点的多视角非合作测量	NA	提高发动机控制精度中喷嘴摆角的测量准确性和适用性	喷嘴摆角	计算机视觉	NA	视觉检测技术	深度学习模型	图像	NA	NA	SuperPoint, SuperGlue	测量误差	NA
280	2026-03-19	Image restoration methods for simple optical systems based on deep learning 2025-Nov-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.576740 PMID:41841963	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的简单光学系统图像恢复方法，通过构建增强的MIMO-UNet框架来补偿像差，实现轻量化设计与高质量成像	结合坐标注意力和可变形卷积增强MIMO-UNet恢复框架，在减少透镜数量的同时显著提升成像质量	NA	满足轻量化设计和高品质成像需求，解决简单光学系统严重像差导致的成像质量下降问题	100毫米双合透镜光学系统	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	MIMO-UNet	PSNR	NA