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
681	2026-02-09	Design and experiment of tea winnowing parameter control system based on YOLO-AE 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1721083 PMID:41647632	研究论文	本文提出了一种基于改进YOLO-AE模型的白茶风选参数控制系统，通过深度学习实时识别茶叶等级比例并优化风选参数	改进了YOLOv11模型，引入ACmix和EUCB模块，使识别精度提升2.1%，检测时间缩短40%	仅针对白茶进行实验，未验证在其他茶类或更广泛场景下的适用性	设计基于深度学习的茶叶风选参数控制系统，提高风选质量和效率	白茶茶叶	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	未明确说明样本数量，但涉及不同比例的茶叶材料测试	未明确指定，可能基于PyTorch或TensorFlow（从YOLO系列推断）	YOLOv11改进版（YOLO-AE），结合ACmix和EUCB模块	识别精度，MAP (0.5:0.95)，检测时间	未明确说明
682	2026-02-09	Deep learning software and revised 2D model to segment bone in micro-CT scans 2025, Frontiers in bioinformatics IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fbinf.2025.1677527 PMID:41648861	研究论文	本文提出了一种修订的2D骨孔分割模型BP-2D-03及配套深度学习软件，用于在微CT扫描中自动分割骨骼	开发了BONe DL软件接口，包含训练、预测和评估模块，解决了切片级数据泄漏、高内存使用和有限多GPU支持等问题	模型对于非典型扫描的预测性能可能下降，性能在不同扫描组成上存在差异	提高微CT数据集中骨骼分割的自动化程度和跨平台可重复性	微CT扫描数据集，涵盖五种哺乳动物物种	计算机视觉	NA	微CT扫描	深度学习	图像	20个微CT扫描，包含142,960个图像块	NA	U-Net, UNet++, ResNet-18	IoU	多GPU支持
683	2026-02-08	Deep learning algorithm for predicting rapid progression of abdominal aortic aneurysm by integrating CT images and clinical features 2025-Nov-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22167-z PMID:41184332	研究论文	本研究开发并验证了一种端到端多模态深度学习模型，通过整合CT图像特征、几何特征和临床特征来预测腹主动脉瘤的快速进展	首次提出结合CT图像、几何特征和临床特征的多模态深度学习模型，显著提升了腹主动脉瘤快速进展的预测性能	研究为回顾性设计，数据来源于两家医院，可能存在选择偏倚，且模型需要进一步的外部验证	开发并验证一种多模态深度学习模型，以更准确地预测腹主动脉瘤的快速进展	腹主动脉瘤患者	数字病理学	心血管疾病	CT成像	深度学习	图像, 临床数据	561名腹主动脉瘤患者，包含14,252张标注的CT轴位图像	NA	ResNet	AUC, 准确率	NA
684	2026-02-08	Novel fusion architecture of multi-location blood flow sounds for arteriovenous fistula stenosis diagnosis 2025-Nov, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109022 PMID:40886696	研究论文	本文提出了一种基于多位置血流声音融合的架构，用于动静脉瘘狭窄诊断	引入了多位置融合架构（MPFA）结合位置元数据，通过通道融合和时间融合策略，利用多个血管段的声音信息提升诊断准确性，而非仅依赖模型复杂度增加	未明确说明数据采集的具体环境条件或潜在噪声干扰，且样本量未在摘要中详细披露	诊断动静脉瘘狭窄并确定其精确位置	动静脉瘘的血流声音数据	机器学习	心血管疾病	血流声音分析	深度学习模型	声音数据	NA	NA	通用模型和个体位置模型	准确率	NA
685	2026-02-08	Interpretable deep multimodal-based tomato disease diagnosis and severity estimation 2025-Oct-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21611-4 PMID:41162432	研究论文	本文提出了一种新颖的多模态深度学习算法，用于番茄病害诊断和严重程度估计	通过结合视觉图像和环境数据的多模态输入，提升了分类准确性和可解释性，并应用了LIME和SHAP等可解释AI技术	未明确说明算法的计算复杂度、泛化能力或在不同环境条件下的适用性限制	开发一种高效、可解释的番茄病害诊断和严重程度预测方法，以支持精准农业实践	番茄作物及其相关病害	计算机视觉, 自然语言处理	植物病害	深度学习	CNN, RNN	图像, 环境数据	NA	NA	EfficientNetB0, RNN	准确率	NA
686	2026-02-08	Resolution enhancement and target segmentation of medical images based on the frequency-domain information in deep learning 2025-Aug-20, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.557903 PMID:40981883	研究论文	本文提出了一种基于频域信息的深度学习网络，用于增强医学图像分辨率并优化细胞分割	通过将图像映射到频域，独立处理振幅和相位信息，并采用融合策略恢复清晰图像，超越了传统空间域方法	NA	提高医学图像分辨率以优化细胞分割，支持癌症诊断和分级	数字病理图像中的细胞核	数字病理	癌症	深度学习	CNN	图像	NA	NA	频域分辨率网络	NA	NA
687	2026-02-08	SynAnno: Interactive Guided Proofreading of Synaptic Annotations 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.09.669342 PMID:40832296	研究论文	本文介绍了SynAnno，一种用于大规模连接组学数据集中突触注释交互式校对的新工具	开发了集成了结构化工作流程、优化遍历路径、3D迷你地图以及微调机器学习模型的交互式校对工具，以提升校对效率和准确性	NA	旨在通过交互式工具改进连接组学中突触注释的校对过程	大规模连接组学数据集中的突触注释	数字病理学	NA	深度学习	NA	图像	涉及七位神经科学专家的用户和案例研究	PyTorch	NA	校对速度、认知负荷、注释错误率	NA
688	2026-02-08	Predicting Retinal Nerve Fiber Layer Thickness From Ocular Hypertension Treatment Study Optic Disc Photographs 2025-08-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.1740 PMID:40569586	研究论文	本研究利用深度学习模型从眼压治疗研究的视盘照片中预测视网膜神经纤维层厚度，并评估其作为原发性开角型青光眼风险因素的有效性	首次使用深度学习模型从视盘照片预测RNFL厚度，并将其作为青光眼发展的风险因素进行评估	研究基于特定队列（OHTS），可能无法推广到其他人群；模型预测依赖于照片质量	预测RNFL厚度并评估其作为原发性开角型青光眼风险因素的有效性	眼压升高但无青光眼的患者	数字病理学	青光眼	深度学习	深度学习模型	图像	1636名参与者的3272只眼睛，共66714张视盘照片	NA	M2M模型	风险比, 置信区间, P值	NA
689	2026-02-08	Predicting RNA structure and dynamics with deep learning and solution scattering 2025-Feb-04, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2024.12.024 PMID:39722452	研究论文	本文介绍了一种名为SCOPER的RNA溶液构象预测工具，该工具结合了基于运动学的构象采样和深度学习模型IonNet，用于预测RNA在溶液中的结构和动力学，并通过小角X射线散射（SAXS）数据进行验证	开发了SCOPER管道，整合了构象采样与创新的深度学习模型IonNet来预测Mg离子结合位点，解决了RNA结构预测中缺乏离子和构象可塑性的挑战	需要初始足够准确的结构作为输入，且可能因过度调整可塑性和离子密度而导致过拟合实验SAXS数据	预测RNA在溶液中的结构和动力学，并通过SAXS数据验证结构预测的准确性	RNA分子及其在溶液中的构象	机器学习	NA	小角X射线散射（SAXS）	深度学习模型	结构数据，SAXS数据	14个实验数据集	NA	IonNet	SAXS剖面拟合质量	NA
690	2026-02-08	Deep Learning Analysis of Google Street View to Assess Residential Built Environment and Cardiovascular Risk in a U.S. Midwestern Retrospective Cohort 2025-Feb-04, European journal of preventive cardiology IF:8.4Q1 DOI:10.1093/eurjpc/zwaf038 PMID:39903569	研究论文	本研究利用Google街景图像和深度学习技术，分析住宅周围建筑环境特征与心血管事件风险之间的关系	首次结合Google街景图像和深度学习技术，大规模量化评估建筑环境特征（如绿化和人行道）与心血管风险的关联	研究为回顾性队列设计，需未来研究验证关联性并深入理解其机制	探究建筑环境特征（包括住宅绿化和人行道）与心血管风险之间的关系	美国俄亥俄州东北部地区的居民	计算机视觉	心血管疾病	Google街景图像分析	深度学习模型	图像	49,887名个体	NA	NA	风险比（HR），95%置信区间	NA
691	2026-02-08	Transforming cervical cancer pathological diagnosis through artificial intelligence: progress, performance, and barriers to clinical implementation 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1716018 PMID:41640440	综述	本系统综述评估了人工智能技术在宫颈癌病理诊断中的应用现状、发展水平及关键挑战	系统性地总结了AI在宫颈癌病理诊断中的进展，特别指出深度学习模型可将诊断时间从8-15分钟缩短至1-3分钟，并达到92-98%的准确率	存在标准化问题、临床验证有限以及基础设施成本高昂等实施挑战	评估人工智能技术在宫颈癌病理诊断中的应用与挑战	涉及宫颈癌病理诊断的人工智能应用研究，包括组织病理学、免疫组织化学和分子病理学诊断	数字病理学	宫颈癌	NA	CNN	组织病理学图像	基于56项纳入研究，具体样本量未在摘要中明确	NA	卷积神经网络	诊断准确率	NA
692	2026-02-08	Multimodal MRI radiomics-clinical fusion model predicts intravenous glucocorticoid response in thyroid eye disease 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1726947 PMID:41641033	研究论文	本研究开发了一种多模态MRI影像组学-临床融合模型，用于预测甲状腺眼病患者对静脉糖皮质激素治疗的反应	首次将多模态MRI影像组学特征与深度迁移学习特征融合，并结合临床预测因子构建综合模型，以预测甲状腺眼病的治疗反应	研究为回顾性、多中心设计，样本量相对较小（108名患者），且仅使用了两种MRI序列（T1WI和T2WI-FS）	预测甲状腺眼病患者对静脉糖皮质激素治疗的反应，以实现个性化治疗规划	甲状腺眼病患者	数字病理学	甲状腺眼病	MRI（T1加权成像和脂肪抑制T2加权成像）	融合模型（影像组学与深度学习）	医学影像（MRI）	108名甲状腺眼病患者（78名应答者，30名无应答者）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
693	2026-02-08	CervSpineNet: a hybrid deep learning-based approach for the segmentation of cervical spinous processes 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1733689 PMID:41635798	研究论文	本文提出了一种名为CervSpineNet的混合深度学习框架，用于自动分割颈椎棘突，并基于专家标注的500张颈椎X光片数据集进行验证	结合基于Transformer的编码器捕获全局解剖上下文与轻量级卷积解码器细化局部边界，并采用复合损失函数联合优化区域重叠、类别平衡、结构保真度和边界准确性	未提及模型在外部数据集或不同设备采集图像上的泛化性能	开发自动化工具以可靠分割颈椎棘突，支持解剖标志定位、手术规划和脊柱畸形纵向评估	颈椎棘突	计算机视觉	脊柱畸形	X射线成像	混合深度学习框架	图像	500张颈椎脊柱X光片	未明确提及	Transformer编码器与卷积解码器混合架构	Dice系数, IoU, SSIM, HD95距离, MAE	标准临床硬件
694	2026-02-07	Deep learning-driven morphological fingerprinting: rapid, accurate and low-cost pathogen identification via the analysis of dried patterns of droplets 2025-Dec-29, Journal of nanobiotechnology IF:10.6Q1 DOI:10.1186/s12951-025-03923-9 PMID:41462248	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的AI平台，通过分析微生物悬浮液干燥后形成的物种特异性脱水图案，实现快速、准确且低成本的病原体识别	首次利用微生物悬浮液干燥过程中的脱水图案作为形态指纹，结合深度学习模型进行病原体分类，提供了一种新型的快速诊断方法	研究仅针对七种常见血流感染病原体，未涵盖所有可能病原体；且需在40°C下进行干燥步骤，可能受环境条件影响	开发一种快速、低成本的血流感染病原体识别技术，以指导及时抗生素治疗	常见血流感染病原体，包括大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌、金黄色葡萄球菌、粪肠球菌和白色念珠菌	计算机视觉	血流感染	脱水图案分析	CNN	图像	10,055张脱水图案图像	PyTorch	ResNet-34	准确率, AUC-ROC	NA
695	2025-12-29	A survival prediction model for leptomeningeal metastasis patients with non-small cell lung cancer based on deep learning 2025-Dec-28, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15503-z PMID:41455921	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
696	2026-02-07	Exploiting correlations across trials and behavioral sessions to improve neural decoding 2025-Sep-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.14.613047 PMID:39314484	研究论文	本文提出了两种利用跨试验和跨行为会话相关性的新型神经解码模型，以提高神经解码的准确性	提出了多会话降秩回归模型和多会话状态空间模型，首次系统性地利用跨试验和跨会话的神经活动相关性来改进解码，相比传统方法具有更好的解释性和计算效率	未明确说明模型在实时解码场景下的性能表现，也未讨论模型对噪声和异常数据的鲁棒性	改进神经解码的准确性，通过利用跨试验和跨行为会话的神经活动相关性	小鼠的神经活动数据与行为数据	机器学习	NA	Neuropixels记录技术	降秩回归模型, 状态空间模型	神经活动数据, 行为数据	433个行为会话，覆盖270个脑区，来自国际脑实验室公开的小鼠Neuropixels数据集	NA	多会话降秩回归模型, 多会话状态空间模型	解码准确率	NA
697	2026-02-07	Towards global reaction feasibility and robustness prediction with high throughput data and bayesian deep learning 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59812-0 PMID:40374636	研究论文	本文通过整合高通量实验和贝叶斯深度学习，预测有机反应可行性及其对环境因素的鲁棒性	利用内部高通量平台构建了工业规模下最广泛的单一HTE数据集，并应用贝叶斯神经网络实现高精度预测，同时通过细粒度不确定性解耦实现高效主动学习	未明确提及模型在更广泛化学空间或不同反应类型中的泛化能力限制	预测有机反应的可行性和对环境因素的鲁棒性，以支持工业过程设计	11,669个不同的酸胺偶联反应	机器学习	NA	高通量实验	贝叶斯神经网络	实验数据	11,669个反应	NA	贝叶斯神经网络	预测准确率	NA
698	2026-02-07	Consequences of training data composition for deep learning models in single-cell biology 2025-Feb-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.19.639127 PMID:40060416	研究论文	本文系统研究了训练数据组成对单细胞转录组学深度学习模型行为的影响，重点关注人类造血系统作为模型系统	首次系统探讨训练数据组成对单细胞基础模型性能的影响，揭示了数据多样性对模型泛化能力的重要性	研究主要聚焦于人类造血系统，可能限制了结论在其他生物系统或疾病类型中的普适性	优化单细胞基础模型的训练数据组成以提高其性能	人类造血系统中的单细胞转录组数据	机器学习	NA	单细胞转录组学	深度学习模型	单细胞转录组数据	包含成人及发育组织、疾病状态和扰动图谱的细胞数据	NA	NA	NA	NA
699	2026-02-07	Ultrasound elastic modulus reconstruction using a deep learning model trained with simulated data 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.017001 PMID:39916991	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的超声弹性成像逆问题求解方法，用于从超声测量的位移场中重建弹性模量的空间分布	提出了一种基于U-Net的深度学习神经网络，通过数据驱动模型解决超声弹性成像中的逆问题，利用模拟数据进行训练，避免了传统方法对大量真实测量数据的依赖	模拟数据的多样性和代表性对模型泛化能力至关重要，可能在实际应用中受到模拟与真实数据差异的限制	解决超声弹性成像中传统逆问题技术计算量大、对噪声敏感或依赖完整位移场数据的局限性	超声弹性成像中的位移场数据及对应的弹性模量分布	医学影像分析	NA	超声弹性成像	深度学习	模拟位移场数据、体模实验数据、临床数据	未明确具体样本数量，但包括模拟数据、体模实验和临床数据	未明确指定，但基于U-Net架构	U-Net	均方误差, 平均绝对百分比误差, 模量比, 对比噪声比	NA
700	2026-02-07	Vision transformer distillation for enhanced gastrointestinal abnormality recognition in wireless capsule endoscopy images 2025-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.1.014505 PMID:39916992	研究论文	本文提出了一种基于知识蒸馏的深度学习框架，利用CNN教师模型指导ViT学生模型，以增强无线胶囊内窥镜图像中胃肠道异常的识别能力	首次将知识蒸馏技术应用于CNN与ViT的结合，用于WCE图像分析，通过注意力机制和深度可分离卷积提升特征提取效率	研究仅基于公开数据集（Kvasir和KID），未在更大规模或更多样化的临床数据上进行验证	开发计算机视觉辅助系统，以自动化识别WCE图像中的胃肠道异常，减轻医生手动检查负担	无线胶囊内窥镜图像中的正常与异常区域，以及出血与非出血病例	计算机视觉	胃肠道疾病	无线胶囊内窥镜成像	CNN, ViT	图像	基于Kvasir和KID两个公共数据集的图像（具体数量未明确说明）	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	Vision Transformer, 结合注意力机制和深度可分离卷积的CNN	准确率	未明确说明