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
501	2026-04-29	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-11-19, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发一种深度学习模型，用于自动检测胃活检数字全切片图像中的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，考虑背景组织病理学特征	模型检测精度和F1分数在某些指标上（如HPOrg分类精度0.604）较低，可能影响临床应用的可靠性	开发自动检测工具以辅助胃活检标本中幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生的识别	胃活检数字全切片图像中的幽门螺杆菌微生物和肠上皮化生	数字病理学	幽门螺杆菌感染、肠上皮化生	H&E染色	Vision Transformer, Graph Attention Network	图像	180张H&E胃活检WSIs（80张非HP炎症，100张标注HP相关性胃炎、HPOrg和IM）	NA	Vision Transformer, Graph Attention Network	精确度, F1分数, 微观F1分数, 宏观平均F1分数, 切片级精确度	NA
502	2026-04-29	Deep Learning-based Opportunistic CT Osteoporosis Screening and the Establishment of Normative Values 2025-11, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.250917 PMID:41217284	研究论文	开发基于深度学习的卷积神经网络自动识别椎体松质骨三维感兴趣区,建立不同CT协议和扫描仪的校正方法,并在大规模人群中建立骨质疏松诊断阈值	首次在大规模多中心数据上利用深度学习自动量化椎体松质骨衰减值,并建立跨CT协议和扫描仪型号的校正方法,从而建立骨质疏松诊断阈值	未在摘要中明确提及,但可能受限于回顾性研究设计、缺乏外部验证或扫描参数差异的完全控制	建立基于CT机会性筛查的骨质疏松自动诊断方法,并推导正常参考值和诊断阈值	接受不同CT协议和扫描仪扫描的患者的椎体松质骨	计算机视觉, 数字病理学	骨质疏松	CT扫描	卷积神经网络 (CNN)	图像	283,499名患者的538,946次CT检查,涵盖43种扫描仪型号和6种管电压	NA	3D卷积神经网络	与人工放射科医师评估的一致性（>99%）	NA
503	2026-04-29	Automated vertebral bone quality score measurement on lumbar MRI using deep learning: Development and validation of an AI algorithm 2025-10, Clinical neurology and neurosurgery IF:1.8Q2 DOI:10.1016/j.clineuro.2025.109094 PMID:40780043	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的人工智能算法，可从常规腰椎MRI中自动计算椎体骨质量（VBQ）评分	首次利用YOLOv8深度学习模型实现VBQ评分的全自动计算，无需手动标注感兴趣区域，提高了术前骨质量评估的便捷性和效率	仅使用了单一数据集（SPIDER挑战数据集）进行开发和验证，缺乏多中心外部验证，可能限制算法的泛化性和临床适用性	开发并验证一种基于人工智能的算法，从常规腰椎MRI预测VBQ评分，以改善术前骨质量评估	257例腰椎T1加权MRI扫描（SPIDER挑战数据集）及47例腰椎手术患者的手动标注数据	计算机视觉，深度学习	骨质疏松，骨质量相关疾病	MRI，深度学习	YOLOv8	图像	257例腰椎MRI扫描用于模型开发，47例腰椎手术患者数据用于验证	PyTorch	YOLOv8	精确率，召回率，平均精度均值，组内相关系数，皮尔逊相关系数，均方根误差，平均误差	NA
504	2026-04-29	YeastSAM: A Deep Learning Model for Accurate Segmentation of Budding Yeast Cells 2025-Sep-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.17.676679 PMID:41000957	研究论文	开发了一种基于深度学习的芽殖酵母细胞分割模型 YeastSAM，用于显微镜图像中细胞的精确分割	针对芽殖酵母不对称分裂和母芽形态的挑战，提出分割模型 YeastSAM，在分割分裂细胞时准确率比现有方法提高三倍以上	NA	解决芽殖酵母细胞分割中因不对称分裂导致的分裂细胞误识别问题，实现精确的定量图像分析	芽殖酵母细胞	计算机视觉	NA	显微镜成像	深度学习分割模型	图像	NA	NA	YeastSAM	准确率	NA
505	2026-04-29	Deep learning neural network of adenocarcinoma detection in effusion cytology 2025-09-09, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf067 PMID:40736208	研究论文	利用深度学习模型YOLOv8检测积液细胞学中的腺癌细胞	首次将YOLOv8目标检测算法应用于积液细胞学腺癌检测，实现了高精度自动化筛查	细胞标注在创建目标检测模型时仍存在一些问题	开发深度学习模型检测积液细胞学图像中的恶性细胞，辅助癌症筛查	积液细胞学图像中的腺癌细胞和阴性病例	数字病理学, 计算机视觉	腺癌	积液细胞学	YOLOv8	图像	275例腺癌病例（12,182张图像，29,245个标签），188例阴性病例（1,980张图像）	Roboflow	YOLOv8	Precision, Recall, F1, mean Average Precision, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
506	2026-04-29	Structural Connectome Analysis using a Graph-based Deep Model for Prediction of Non-Imaging Variables 2025-Aug-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.09.642165 PMID:40161600	研究论文	利用基于图的深度学习模型从结构脑连接中预测非成像变量	提出一种图卷积网络启发模型，特别是其中的连接注意力模块，可学习脑图嵌入表示并提供图级注意力	未在文中明确提及	预测非成像变量（如年龄和简易精神状态检查分数），以改进对健康与疾病的理解	结构脑连接图谱	机器学习	老年疾病	扩散磁共振成像	图卷积网络	图像	使用PREVENT-AD和OASIS3公开数据集	NA	连接注意力模块	准确率	NA
507	2026-04-29	Web server-based deep learning-driven predictive models for respiratory toxicity of environmental chemicals: Mechanistic insights and interpretability 2025-06-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137575 PMID:39954423	研究论文	开发了八种可解释深度学习模型，用于预测环境化学品的呼吸毒性，并提供了机制见解	首次针对多种特定呼吸系统疾病（如肺炎、肺水肿、肺栓塞等）构建深度学习预测模型，并采用频率比法和SHAP分析增强模型可解释性	未明确提及局限性	开发可解释的深度学习模型，预测环境化学品的呼吸毒性，以支持早期检测和风险评估	环境化学品及其代谢物的呼吸毒性	机器学习, 环境毒理学	肺炎、肺水肿、呼吸感染、肺栓塞、肺动脉高压、哮喘、支气管痉挛、支气管炎、肺纤维化	NA	深度学习	分子指纹数据（Klekota-Roth指纹）	八个呼吸毒性终点的综合数据集，具体样本数量未提及	NA	深度学习模型（具体架构未指定）	AUC, 准确率	NA
508	2026-04-29	Efficient detection of foodborne pathogens via SERS and deep learning: An ADMIN-optimized NAS-Unet approach 2025-06-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.137581 PMID:39954434	研究论文	通过集成表面增强拉曼光谱与深度学习，提出一种基于ADMIN优化NAS-Unet的高效食源性病原体检测方法	创新性地将自动设计混合网络策略与神经架构搜索结合，优化卷积神经网络结构，并引入U-Net和注意力机制，提升分类准确率和关键光谱特征识别能力	未详细说明模型在复杂实际样本中的泛化性能及计算资源消耗，未来需探索更多网络模块以增强泛化能力	开发一种结合SERS和深度学习的快速、精准食源性病原体检测工具	22种食源性病原体及Bacteria-ID数据集	机器学习	食源性疾病	表面增强拉曼光谱（SERS）	卷积神经网络（CNN）	光谱数据	22种食源性病原体样本	NA	U-Net	平均精确率	NA
509	2026-04-29	Research on noninvasive electrophysiologic imaging based on cardiac electrophysiology simulation and deep learning methods for the inverse problem 2025-04-28, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-025-04728-2 PMID:40295939	研究论文	该论文结合心脏电生理仿真与深度学习方法，提出一种非侵入性心脏电生理成像技术的新方案	首次将三维双域心脏电生理仿真模型与深度学习算法结合，用于非侵入性心脏表面电位重建，并比较多种网络的效果	未在大量真实临床数据集上进行验证，且仅涉及仿真数据与有限临床数据的比较	实现非侵入性心脏电生理成像，改善心律失常的风险分层和预后评估	心脏电生理活动模型与仿真心电数据	机器学习	心血管疾病	心脏电生理模拟	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 反向传播神经网络	仿真心电数据	未明确，但使用了仿真生成的大量训练样本	NA	粒子群优化反向传播神经网络, CNN, LSTM	相关系数, R², 平均绝对误差	NA
510	2026-04-29	Comparison of machine learning models with conventional statistical methods for prediction of percutaneous coronary intervention outcomes: a systematic review and meta-analysis 2025-04-23, BMC cardiovascular disorders IF:2.0Q3 DOI:10.1186/s12872-025-04746-0 PMID:40269704	综述与荟萃分析	系统比较机器学习模型与传统统计方法（逻辑回归）在预测经皮冠状动脉介入治疗术后结局中的表现	首次系统性地荟萃分析比较机器学习与逻辑回归在PCI术后多种结局预测中的性能差异	纳入研究普遍存在高偏倚风险，且机器学习模型解释性差，影响临床适用性	比较机器学习与逻辑回归模型预测PCI术后不同结局的性能	预测PCI术后死亡率、主要不良心脏事件、院内出血和急性肾损伤的模型	机器学习	冠状动脉疾病	NA	机器学习模型、逻辑回归模型	NA	59项研究	NA	NA	c统计量	NA
511	2026-04-27	A cycle-aware and physics-informed framework for battery remaining useful life prediction 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28505-5 PMID:41476082	研究论文	提出一个基于物理信息且考虑充放电周期一致性的锂电池剩余使用寿命预测框架	在输入层面引入周期感知的分段方法，将时间序列按实际充放电周期分割，并在目标层面引入物理信息一致性损失函数，使预测与物理退化曲线一致	未明确提及局限	提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性	锂电池的剩余使用寿命	机器学习	NA	NA	图神经网络	时间序列	NA	NA	Bat-T-GNN	NA	NA
512	2026-04-27	Multimodal deep learning ensemble framework for skin cancer detection 2025-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30534-z PMID:41469782	研究论文	提出一种基于多模态深度学习的集成框架用于皮肤癌检测	采用迁移学习和自适应加权集成方法，结合元数据与图像数据，提升卷积神经网络在皮肤癌检测中的性能	在外部数据集Derm7pt上准确率较低，表明模型泛化能力有限	提高皮肤癌检测和分类的准确性和鲁棒性	多类型皮肤癌图像数据和元数据	数字病理学	皮肤癌	卷积神经网络、迁移学习、集合方法、SMOTE过采样	CNN	图像, 元数据	ISIC 2018数据集、ISIC 2019数据集、Derm7pt外部数据集	NA	ResNet50, Xception, MobileNet, EfficientNetB0, DenseNet121	准确率, 精确度, 召回率, F1分数, AUC	NA
513	2026-04-27	Fuzzy granulation-based wind speed prediction with multi-objective optimization 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28328-4 PMID:41461667	研究论文	提出一种结合模糊信息粒化与多目标优化策略的多尺度风速预测框架	通过模糊信息粒化技术降低高波动风速数据复杂度并抑制噪声干扰，创新性地将多种神经网络与启发式优化算法自适应集成，同时提升预测准确性与鲁棒性	未明确提及局限性	提升短中期风速预测的准确性与计算效率，推动可再生能源并网与脱碳目标实现	高波动风速时间序列数据	机器学习	NA	模糊信息粒化	神经网络	时间序列	蓬莱风电场数据集	NA	多种神经网络	预测精度、计算效率	NA
514	2026-04-27	Osprey optimization algorithm integrated with graph neural networks for intrusion detection in wireless sensor networks 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28359-x PMID:41461693	研究论文	提出一种结合鱼鹰优化算法与图神经网络的入侵检测模型，用于提升无线传感器网络的安全性	首次将鱼鹰优化算法与图神经网络集成，通过OOA优化GNN超参数以提升检测性能，并利用SMOTE解决数据不平衡问题	未说明在真实大规模WSN场景中的部署挑战及计算开销	设计高效入侵检测系统以准确识别无线传感器网络中的各类攻击并降低误报率	无线传感器网络中的网络流量数据及攻击模式	计算机网络	NA	NA	图神经网络 (GNN)	网络流量数据	使用WSN-DS数据集，未明确样本数量	NA	图神经网络 (GNN)	准确率, 误报率	NA
515	2026-04-27	ISAAF: an IoT security and attack prevention framework using AI-driven predictive analytics 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28516-2 PMID:41461726	研究论文	提出一个利用人工智能驱动预测分析的物联网安全与攻击防御框架，名为ISAAF	引入基于真实物联网测试平台收集的新型入侵数据集MQTTEEB-D，并开发分层式AI驱动框架，实现实时入侵检测与自动缓解，解决模拟数据集在真实环境中泛化能力差的问题	未明确提及，但框架依赖特定数据集，可能在不同物联网环境中需重新训练	设计并验证一个可部署、可扩展的跨域物联网安全解决方案，用于实时检测和缓解MQTT协议相关攻击	物联网系统中的MQTT协议，以及针对该协议的网络攻击（如DoS、暴力破解、畸形数据、洪水攻击、Slowite攻击）	机器学习, 网络安全	NA	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	网络流量数据	利用MQTTset和MQTTEEB-D两个数据集，具体样本数量未提及	NA	决策树（DT）, 门控循环单元（GRU）	准确率（accuracy）	未明确提及
516	2026-04-27	Ultrasound and SWE-based transfer learning for predicting fibrotic NASH 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28753-5 PMID:41461741	研究论文	利用肝脏超声、弹性成像图像和临床特征构建组合深度学习模型，预测和诊断纤维性非酒精性脂肪性肝炎	首次结合肝脏超声、剪切波弹性成像图像和临床特征的多模态深度学习模型预测纤维性NASH	未明确说明局限性	开发和验证基于超声和SWE图像的深度学习模型，用于预测和诊断纤维性NASH	高脂饮食和皮下CCl₄注射建立的大鼠肝脏脂肪变性和纤维化模型	计算机视觉	非酒精性脂肪性肝炎	超声成像, 剪切波弹性成像	CNN	图像, 临床特征	未明确说明样本量	NA	ResNet-18	AUC, ROC曲线, DCA, 校准曲线	NA
517	2026-04-27	Terahertz metamaterial liquid detector optimized by deep learning 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28757-1 PMID:41461749	研究论文	提出一种基于超材料太赫兹探测器的无标签乙醇液体检测方法，并利用深度神经网络优化结构参数	首次将深度神经网络应用于超材料太赫兹液体探测器的结构参数优化，实现高吸收率和位移值，并揭示VO₂在不同温度下的调控机制为乙醇检测提供双重保障	论文未明确讨论探测器在实际复杂液体环境中的选择性与抗干扰能力，以及大规模应用的可行性	开发高效精确的乙醇液体检测方法，为食品安全、环境监测和生物医学领域提供参考	乙醇液体及其不同浓度、体积和温度条件下的吸收峰响应特性	计算机视觉	NA	太赫兹光谱检测	深度神经网络	仿真数据	未明确样本数量，基于CST仿真模拟不同条件（液滴体积、乙醇浓度、温度）下的吸收峰数据	NA	深度神经网络	灵敏度、品质因数	NA
518	2026-04-27	Design of a hybrid learning model for establishing consistency in smart grid environment 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28986-4 PMID:41461786	研究论文	提出一种混合学习模型，利用深度学习方法实现智能电网环境中的一致性预测	结合长短期记忆网络与神经模糊自适应干扰模型，为智能电网负载预测提供新的混合方法	NA	解决智能电网中大规模数据驱动的需求预测问题	智能电网中的消费者模式、能源需求与电力传输数据	机器学习	NA	NA	混合LSTM与NFADIM	智能电网大规模数据	NA	NA	LSTM, NFADIM	NA	NA
519	2026-04-27	Enhancing landslide detection in Western Ghats of Kerala, India with deep learning and Explainable AI 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33065-9 PMID:41461880	研究论文	利用深度学习和可解释人工智能技术提升印度喀拉拉邦西高止山脉的滑坡检测能力	采用时间差异法结合高分辨率卫星影像训练深度学习模型，并首次将注意力多尺度U-Net应用于该区域滑坡分割，同时利用可解释AI技术揭示模型决策机制	研究仅基于特定区域（西高止山脉）和单个卫星影像源（PlanetScope），模型泛化性需进一步验证	构建印度喀拉拉邦的自动化滑坡清单系统，提升滑坡预测与风险缓解能力	印度喀拉拉邦西高止山脉的滑坡区域	计算机视觉, 数字病理	NA	高分辨率卫星遥感, 迁移学习	U-Net	高分辨率卫星影像（3米分辨率）	使用HR-GLDD数据库及时间差异数据，具体样本量未明确说明	PyTorch	简单多尺度U-Net, 注意力多尺度U-Net	精确率, F1分数	NA
520	2026-04-27	An optimized YOLOv8n based model for real time defect detection in taro strip production 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28216-x PMID:41462034	研究论文	提出一种优化的YOLOv8n模型，用于芋头条生产线的实时缺陷检测	集成了双向特征金字塔网络、VoV-GSCSP模块、共享参数检测头和嵌入式WIoU损失函数，显著提升检测精度和计算效率	未提及在更复杂生产环境或多种产品类型上的泛化能力	实现工业环境下芋头条缺陷的实时自动检测，提高效率和产品质量	芋头条生产线中的缺陷检测	计算机视觉	NA	NA	YOLOv8n	图像	NA	PyTorch	YOLOv8n，双向特征金字塔网络，VoV-GSCSP，共享参数检测头	平均检测精度（mAP50），精确率，召回率	Raspberry Pi 5