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
1261	2025-10-07	Field-Portable Technology for Illicit Drug Discrimination via Deep Learning of Hybridized Reflectance/Fluorescence Spectroscopic Fingerprints 2025-05-20, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c05247 PMID:40329645	研究论文	开发了一种基于深度学习的现场便携式技术，通过混合反射/荧光光谱指纹识别非法药物	首次将荧光和反射光谱混合技术与深度学习算法结合用于新型精神活性物质的现场识别	NA	开发能够准确识别新型精神活性物质的现场便携式检测技术	苯二氮卓类药物、硝氮烯类合成阿片类药物及其复杂混合物	机器学习	药物滥用	荧光光谱、反射光谱	深度学习	光谱数据	11种苯二氮卓类药物的街头药片样本，包含多种复杂药物混合物	NA	NA	NA	低成本便携设备
1262	2025-01-31	AI integration into wavelength-based SPR biosensing: Advancements in spectroscopic analysis and detection 2025-03-01, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343640 PMID:39880496	研究论文	本研究探讨了将AI方法集成到基于波长的便携式SPR生物传感器中，以提高信噪比和检测精度	首次将深度学习技术应用于光谱表面等离子体共振（SPR）生物传感器，设计了结合光谱减法方法的深度神经网络，显著提高了检测能力	未提及具体的研究局限性	提高便携式SPR生物传感器的信噪比和检测精度	基于波长的便携式SPR生物传感器	生物传感	NA	深度学习，光谱减法	深度神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
1263	2025-04-23	EnsembleSE: identification of super-enhancers based on ensemble learning 2025-01-15, Briefings in functional genomics IF:2.5Q3 DOI:10.1093/bfgp/elaf003 PMID:40251827	research paper	提出了一种基于集成学习的超增强子识别方法EnsembleSE，用于更有效地识别基因调控网络中的超增强子	集成不同模型的优势，提出基于集成策略的模型，增强模型的泛化能力，并设计了一种结合局部结构和全局信息的多角度特征表示方法	需要大量标记数据进行训练，限制了其在生物数据中的进一步应用	提高超增强子识别的准确性和效率，以支持基因调控网络和疾病机制的研究	超增强子（SEs）	machine learning	NA	ensemble learning	ensemble model	sequence data	在小鼠和人类数据集上进行了评估	NA	NA	NA	NA
1264	2026-01-03	DANTE-CAIPI Accelerated Contrast-Enhanced 3D T1: Deep Learning-Based Image Quality Improvement for Vessel Wall MRI 2025-01-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8424 PMID:39038956	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的去噪算法，用于加速和血液抑制的对比增强颅内血管壁MRI，以在更短的扫描时间内获得高质量图像	首次将展开的深度卷积网络应用于DANTE-CAIPI-SPACE序列的加速和血液抑制后对比增强颅内血管壁MRI，实现了在缩短扫描时间的同时改善图像质量和信噪比	研究样本量相对较小（64名患者），且未在更广泛或多样化的患者群体中进行验证	评估深度学习去噪算法在加速和血液抑制的对比增强颅内血管壁MRI中改善图像质量、减少伪影和提高信噪比的潜力	颅内血管壁MRI图像	医学影像处理	脑血管疾病	MRI, DANTE血液抑制, CAIPIRINHA加速	CNN	3D MRI图像	64名连续患者	NA	展开的深度卷积网络	SNR, CNR, 图像质量评分, 伪影严重程度评分, 动脉和静脉抑制评分, 病变评估评分	NA
1265	2026-01-03	Deep Learning-Based Super-Resolution Reconstruction on Undersampled Brain Diffusion-Weighted MRI for Infarction Stroke: A Comparison to Conventional Iterative Reconstruction 2025-01-08, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8482 PMID:39779291	研究论文	本研究评估了基于深度学习的超分辨率重建在脑梗死卒中扩散加权MRI欠采样图像上的图像质量和诊断置信度，并与传统迭代重建方法进行比较	首次将深度学习超分辨率重建技术应用于脑梗死卒中的扩散加权MRI欠采样图像，并与传统压缩感知重建进行系统比较	回顾性研究设计，样本量相对有限（114例），未评估长期临床影响	评估深度学习超分辨率重建在脑梗死卒中扩散加权MRI中的图像质量和诊断价值	脑梗死卒中患者的扩散加权MRI图像	医学影像分析	脑梗死卒中	扩散加权MRI	深度学习超分辨率模型	医学影像	114例连续参与者的DWI检查	NA	NA	SNR, CNR, ADC, 边缘上升距离, Cohen κ系数	NA
1266	2025-10-06	Deep Learning-Based Algorithm for Staging Secondary Caries in Bitewings 2025, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/000542289 PMID:39471790	研究论文	开发基于深度学习的算法用于咬翼片中继发龋的检测和分期	采用创新性的病变严重程度连续评估方法，首次将Mask R-CNN与Swin Transformer结合用于继发龋分期	灵敏度值相对较低（所有病变0.737，牙本质病变0.808），样本仅来自荷兰牙科诊所网络	开发用于咬翼片中继发龋检测和分期的深度学习算法	来自383名15-88岁患者的413张咬翼片中的2,612颗修复牙齿	计算机视觉	龋齿	牙科影像分析	CNN	影像	413张咬翼片，2,612颗修复牙齿，383名患者	PyTorch	Mask R-CNN, Swin Transformer	特异性, 灵敏度, ROC曲线下面积, Pearson相关系数, Bland-Altman图	NA
1267	2026-07-24	Dynamic monitoring and early warning of public emotional perception of risk during extreme rainstorm disasters: A study based on social media 2025-12, Applied psychology. Health and well-being DOI:10.1111/aphw.70101 PMID:41405012	研究论文	本研究开发了一种结合暴雨情感词典与深度学习模型的情感分析框架，用于监测和预警极端暴雨灾害中公众风险情绪感知	构建了暴雨专用情感词典并融入TextCNN模型，形成知识增强的混合情感分析模型，在准确率和F1分数上分别提升10.9%和9.9%	NA	通过社交媒体数据动态监测和预警极端暴雨事件中公众风险情绪感知，提升政府风险沟通和应急响应策略	微博平台上与暴雨灾害相关的公众情感表达文本	自然语言处理	NA	文本挖掘	TextCNN	文本	51,222条微博帖子	PyTorch	TextCNN	准确率, F1分数	NA
1268	2026-07-24	Artificial Intelligence in Valvular Heart Disease: Innovations and Future Directions 2025-10-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.08.031 PMID:41161917	综述	综述了人工智能在心脏瓣膜病管理中的应用、未来方向及临床整合挑战	提出人工智能（尤其是机器学习和深度学习）可从常规检查（如心电图、超声心动图、CT）中挖掘隐藏数据，并引入数字孪生技术进行个体化疾病建模	模型需多中心严格验证以确保可靠性，且存在偏见、数据隐私和透明度有限等问题	探讨人工智能在心脏瓣膜病管理中的应用及未来发展方向	心脏瓣膜病患者的管理流程	机器学习	心脏瓣膜病	NA	机器学习、深度学习	多模态数据（人口学、症状、生物标志物、心电图、影像学等）	NA	NA	NA	NA	NA
1269	2026-07-24	AI-Based System for Analysis of Electron Microscope Images in Glomerular Disease 2025-10-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.34985 PMID:41055904	研究论文	开发并验证基于人工智能的透射电子显微镜图像诊断系统TEM-AID，用于肾小球疾病诊断	首次整合YOLO-v8检测、分割一切模型和人在环优化技术，实现肾小球超微结构（基底膜、足突、电子致密物）的精准分割与测量，并基于堆叠分类器实现7种肾小球疾病亚型分类	未提及具体局限性，但可能涉及外部验证的样本分布差异或模型泛化能力	开发并验证基于TEM图像的AI辅助诊断系统，提升肾小球疾病诊断效率与准确性	肾小球超微结构（基底膜、足突、电子致密物）及7种肾小球疾病亚型	数字病理学	肾小球疾病	透射电子显微镜（TEM）	深度学习模型、堆叠分类器	图像	31670名患者，160727张TEM图像（内部验证26650名，外部测试5020名）	PyTorch	YOLO-v8、分割一切模型（SAM）、LASSO、堆叠分类器	平均交并比（IOU）、Dice系数、分类准确率、AUC、人机诊断一致性	NA
1270	2026-07-24	A Meta-Learning Approach for Multicenter and Small-Data Single-Cell Image Analysis 2025-08-12, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01810 PMID:40742562	研究论文	提出一种基于元学习的方法，用于多中心和少量数据的单细胞图像分析	将元学习与自动化宽场荧光显微镜结合，构建软硬件协同系统，显著减少单细胞图像标注工作量并提升跨来源数据的鲁棒性	未明确提及局限性，但可能依赖特定显微镜硬件配置	通过元学习方法降低单细胞图像标注需求，提高跨中心数据适应性	来自不同来源的单细胞图像数据	计算机视觉	NA	自动化宽场荧光显微镜	元学习模型	图像	使用60%标注数据（相比传统深度学习的100%）	PyTorch	元学习结构	准确率	NA
1271	2026-07-24	Collaborative Internal Cavity Effect and Interfacial Modulation Mechanism for Boosting Deep Learning-Powered Immunochromatographic Pathogen Detection 2025-07-29, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03367 PMID:40662476	研究论文	提出一种深度学习增强的免疫层析分析方法，协同利用中空碳纳米球的内部空腔效应和界面抗体方向调控，实现病原体的超灵敏检测	通过中空碳纳米球内部空腔效应增强光吸收和光热转换效率，同时利用界面修饰实现抗体定向固定，并集成卷积神经网络实现100%准确率的病原体检测	未提及	开发一种深度学习增强的免疫分析方法，实现病原体的超灵敏和准确检测	病原体	计算机视觉	感染性疾病	免疫层析分析	卷积神经网络	图像	NA	NA	CNN	准确率	NA
1272	2026-07-24	Pairwise Attention: Leveraging Mass Differences to Enhance De Novo Sequencing of Mass Spectra 2025-07-04, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00063 PMID:40454436	研究论文	提出了一种基于成对质量差改进注意力机制的变压器编码器，用于提升质谱从头测序性能	通过将手工谱图解析启发式知识融入注意力机制，引入基于成对质量差的可学习偏置来提高测序精度	NA	提升深度学习从头测序在质谱数据上的准确性	质谱MS2谱图对应的肽段序列	质谱蛋白质组学	NA	质谱技术	Transformer编码器	质谱数据	九物种基准数据集	NA	Transformer编码器（改进型）	平均肽精度	NA
1273	2026-07-24	A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform 2025-06-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028 PMID:39921109	研究论文	介绍了一种基于双能计算机断层扫描引导的智能放射治疗平台，整合了先进成像和人工智能技术以优化放射治疗流程	首次将双能计算机断层扫描、双层多叶准直器、深度学习自动分割算法和自动计划与质量保证能力集成到一个统一的智能放射治疗平台中	未提及系统在长期临床实践中的稳健性、多中心验证结果及罕见病例的适用性	优化放射治疗流程，提高治疗精度和灵活性	放射治疗系统和临床病例	机器学习	癌症	双能计算机断层扫描、深度学习	深度学习模型	图像	99个风险器官各5例，以及临床病例	深度学习框架	NA	Dice相似系数、剂量一致性指数、伽马通过率	NA
1274	2026-07-24	Nonperfused Retinal Capillaries-A New Method Developed on OCT and OCTA 2025-04-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.4.22 PMID:40202734	研究论文	本研究利用光学相干断层扫描（OCT）和OCT血管成像（OCTA）开发了一种新方法，用于量化和评估年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病视网膜病变（DR）中的无灌注视网膜毛细血管（NPCs）	开发了一种基于深度学习去噪算法的新方法，通过共定位的OCT/OCTA数据，能够自动分割和量化无血流信号的视网膜毛细血管，从而提供了一种新的生物标志物	研究未提及算法的局限性，例如对图像质量的依赖或在不同数据集上的泛化能力，且样本量未明确说明	开发一种量化无灌注视网膜毛细血管的新方法，并评估其在AMD和DR眼中的应用价值	年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病视网膜病变（DR）患者的视网膜毛细血管	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性, 糖尿病视网膜病变	OCT, OCTA	深度学习去噪算法	图像	NA	NA	深度学习去噪算法	准确率（88.2%）	NA
1275	2026-07-24	Multi-task aquatic toxicity prediction model based on multi-level features fusion 2025-02, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.06.002 PMID:38844122	研究论文	提出了基于多级特征融合的多任务水生毒性预测模型ATFPGT-multi，用于同时预测有机化合物对四种不同鱼类的急性毒性	首次将分子指纹与分子图结合进行多任务学习，同时预测四种鱼类的有机毒性，并通过注意力分数识别与毒性相关的分子片段，提升了模型的解释性	仅针对四种鱼类物种进行预测，未涵盖更多水生生物种类；模型可能受训练数据分布限制，泛化能力有待进一步验证	开发先进的多任务深度神经网络预测模型，以提高有机化合物对多种水生生物的毒性预测准确性和效率	有机化合物对四种不同鱼类（如斑马鱼、青鳉等）的急性毒性	机器学习	NA	分子指纹、分子图表示	多任务深度神经网络（ATFPGT-multi）	分子结构数据（分子指纹和分子图）	使用四个鱼类数据集（具体样本数量未明确给出）	NA	基于注意力机制的多任务神经网络	AUC	NA
1276	2026-07-24	Multimodal Image Confidence: A Novel Method for Tumor and Organ Boundary Representation 2025-02-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.020 PMID:39303999	研究论文	介绍了一种创新的分析算法——多模态图像置信度，用于肿瘤和器官边界的精确表示	提出无需模型训练的可解释数学模型，通过体素间相关性传播置信度，区别于深度学习方法	未明确说明局限性	开发一种利用多模态医学图像互补优势来定义感兴趣区域边界和内部特征的新算法	鼻咽癌和神经胶质瘤病例的医学图像	计算机视觉	鼻咽癌, 神经胶质瘤	多模态3D医学图像分析	NA	3D医学图像	156例鼻咽癌病例和1251例神经胶质瘤病例	NA	NA	定性评估和定量分析	NA
1277	2026-07-23	From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics 2025-06, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009 PMID:39665958	评论文章	探讨深度学习在癌症诊断中的演变与未来，从像素分析转向以患者为中心的综合诊疗	强调从图像分析向多模态大语言模型发展的必要性，提出AI应从辅助工具转变为临床决策核心	未涉及具体实验验证或量化模型性能，局限于概念性讨论	分析深度学习在癌症诊断中的进展并提出未来发展方向	癌症诊断中的深度学习技术及其临床应用	自然语言处理	癌症	NA	神经网络	图像、多模态数据	NA	NA	大语言模型	NA	NA
1278	2026-07-23	Automated Coronary Artery Segmentation with 3D PSPNET using Global Processing and Patch Based Methods on CCTA Images 2025-06, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00775-0 PMID:39979546	研究论文	提出了一种基于全局处理和基于块的处理的3D PSPNet用于从CCTA图像中自动分割冠状动脉	将2D PSPNet修改为3D PSPNet，并采用全局处理和基于块的处理方法评估网络性能	使用ImageCAS数据集的200张图像子集，性能指标DSC分别为0.76和0.73，仍有提升空间	开发用于冠状动脉分割的3D深度学习方法，辅助临床诊断冠心病	冠状动脉，来自CCTA图像	计算机视觉	冠心病	NA	CNN	图像	200张来自ImageCAS数据集的CCTA图像	NA	3D PSPNet	Dice相似系数	NA
1279	2026-07-23	Investigation of Inter-Patient, Intra-Patient, and Patient-Specific Based Training in Deep Learning for Classification of Heartbeat Arrhythmia 2025-06, Cardiovascular engineering and technology IF:1.6Q4 DOI:10.1007/s13239-025-00777-y PMID:40011388	研究论文	研究三种训练范式（患者间、患者内、患者特定）对深度学习分类心跳心律失常的影响	系统比较了三种数据划分范式对CNN模型分类心律失常结果的影响，并证明患者特定训练模式在性能和实践性上最优	未提及具体CNN架构细节及在更大数据集上的泛化能力	评估不同训练数据划分范式对深度学习心律失常分类模型效果的影响	标准心律失常数据集中的心电信号	深度学习	心律失常	CNN	CNN	心电信号	标准心律失常数据集	NA	CNN	多种指标（平均性能）	NA
1280	2026-07-23	AutoGP: An intelligent breeding platform for enhancing maize genomic selection 2025-04-14, Plant communications IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.xplc.2025.101240 PMID:39789848	研究论文	开发了一个集成基因型提取、表型提取和基因组选择模型的智能育种平台AutoGP	整合了高效测序芯片、从智能手机视频中提取植物表型的完整工作流以及广泛的模型池，包括五种机器学习模型和四种深度学习模型	未能明确说明模型的泛化能力和在不同作物上的适用性，也未讨论计算资源需求	通过简化育种流程，实现更高效和准确的基因组选择，加速高产品种开发	玉米（Zea mays）完全双列杂交设计及不平衡育种样杂交群体	机器学习	NA	测序芯片、智能手机视频表型提取	支持向量机、极限梯度提升、梯度提升决策树、多层感知机、随机森林、深度学习基因组选择、深度学习全基因组关联研究、基因组预测深度神经网络、SoyDNGP	基因型数据、表型数据（如株高、叶片数）	玉米完全双列杂交设计及不平衡育种样杂交群体	NA	支持向量机、极限梯度提升、梯度提升决策树、多层感知机、随机森林、深度学习基因组选择、深度学习全基因组关联研究、基因组预测深度神经网络、SoyDNGP	预测准确性	NA