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
881	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
882	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
883	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
884	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
885	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
886	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
887	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
888	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
889	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
890	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
891	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
892	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
893	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
894	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
895	2026-03-19	Automatic segmentation and measurement of tongue geometric features using TOSA-Net for obstructive sleep apnoea 2025-11-12, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03511-z PMID:41222764	研究论文	本文提出了一种名为TOSA-Net的深度学习模型，用于自动分割和测量舌头的几何特征，以辅助阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的研究	首次利用深度学习分割技术量化OSA相关的舌头几何特征，并开发了TOSA-Net模型，为OSA舌部研究提供了更高效的方法	研究样本量相对较小（n=207），且未明确提及模型在外部验证集上的泛化能力	开发一种自动分割和测量舌头几何特征的方法，以支持阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的临床和大规模研究	舌头图像（正面和侧面视图）及其几何特征（面积、长度、厚度、曲率）	计算机视觉	阻塞性睡眠呼吸暂停	深度学习图像分割	CNN	图像	207张舌头图像（包括正面和侧面视图）	未明确提及	U-Net	Dice系数, Pearson相关系数, 一致性分析	NA
896	2026-03-19	Incremental 2D self-labelling for effective 3D medical volume segmentation with minimal annotations 2025-Nov-07, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01991-9 PMID:41204141	研究论文	本文提出了一种增量式2D自标注框架，用于在每卷仅标注一个切片的情况下进行3D医学体积分割，以最小化标注成本	通过迭代生成和筛选相邻切片的伪标签，逐步微调模型，从极稀疏标注中实现稳健的3D分割性能和连续性	方法依赖于初始中心切片的质量，且伪标签的传播可能受噪声影响	探索在严重标注约束下训练2D模型的可行性和效果，以优化分割性能并最小化标注成本	脑MRI和肝脏CECT数据集中的3D医学体积	医学图像分割	脑部疾病, 肝脏疾病	MRI, CECT	CNN	3D医学图像	未明确指定样本数量，但涉及脑MRI和肝脏CECT数据集	未明确指定，但基于U-Net架构	U-Net	Dice相似系数, 交并比, 95百分位Hausdorff距离	未明确指定
897	2026-03-19	Edge-enhanced real-time holography using physics-guided residual learning 2025-Nov-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.575095 PMID:41841856	研究论文	本文提出了一种基于物理引导残差学习的边缘增强实时全息术，用于改善宽带图像全息中的混叠伪影和噪声问题	提出ResDPH框架，将神经网络嵌入物理模型中进行残差补偿，以增强细节保真度，实现高帧率2K全息图生成	NA	改善双相位全息术在宽带图像中的混叠伪影和噪声问题，提升全息图质量	宽带图像的全息图生成	计算机视觉	NA	双相位编码，深度学习辅助	神经网络	图像	NA	NA	NA	PSNR	NA
898	2026-03-19	Mitigating inter-pixel interference in MIMO-OCC systems with deep learning: addressing out-of-focus blur and very low-resolution effects 2025-Nov-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.572820 PMID:41841886	研究论文	本研究通过实验探讨了离焦模糊和极低分辨率对MIMO-OCC系统的影响，并提出了一种基于深度学习的Restormer网络缓解策略	首次将Restormer网络应用于MIMO-OCC系统，以缓解离焦模糊和极低分辨率引起的像素间干扰，显著提升信噪比和最大通信链路长度	NA	缓解MIMO-OCC系统中的像素间干扰问题，以提高数据速率和通信链路长度	MIMO-OCC系统，特别是使用LED阵列的光学相机通信系统	机器学习	NA	深度学习	Restormer网络	图像数据	NA	NA	Restormer	信噪比, 最大链路长度	NA
899	2026-03-19	Deep learning-driven adaptive optics for laser wavefront correction 2025-Oct-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.572860 PMID:41842191	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的激光波前校正方法，通过近场/远场相机设置实现自适应光学的在线控制以优化光束质量	采用仅强度信息和深度学习的方法，结合螺旋相位板的相位多样性概念，在毫秒级时间内预测光学场，增强了方法的鲁棒性和精度	NA	开发一种快速、精确的激光波前校正技术，用于优化光束质量	激光光束	计算机视觉	NA	深度学习, 自适应光学, 相位多样性	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
900	2026-03-19	Performance of deep learning in moiré fringe analysis with different intensities 2025-Oct-10, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.569259 PMID:41842211	研究论文	本文研究了不同强度下深度学习在莫尔条纹分析中的性能表现	首次系统性地探索了条纹强度作为影响深度学习在莫尔条纹分析中性能的关键物理因素，并确定了模型最佳性能对应的强度范围	仅研究了条纹强度单一因素，未考虑其他物理因素（如噪声、畸变等）的复合影响；实验数据为模拟或特定条件下采集，可能无法完全代表真实复杂流场环境	探究条纹强度对深度学习模型在莫尔条纹分析中性能的影响，优化动态流场条纹分析的深度学习应用	不同强度的莫尔条纹图像	计算机视觉	NA	莫尔偏折法	深度学习	图像	9900帧莫尔条纹图像（9组不同强度，每组1100帧）	NA	U-net++, ResUnet	均方根误差, 结构相似性指数	NA