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
1621	2025-12-20	An improved neighbourhood-based contrast limited adaptive histogram equalization method for contrast enhancement on retinal images 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.12.02 PMID:41280624	研究论文	提出了一种基于邻域的改进对比度受限自适应直方图均衡化方法，用于增强视网膜图像的对比度，以辅助视网膜疾病的准确识别和精细结构的可见性提升	提出了一种新颖的NICLAHE算法，通过动态选择裁剪限制和瓦片大小（基于图像像素值），而非使用固定值，改进了传统的CLAHE算法	NA	寻找有效的视网膜图像对比度增强方法，以促进视网膜特征的有效分割	视网膜图像	计算机视觉	视网膜疾病	图像预处理	CNN	图像	Drive和HRF两个视网膜图像数据库	NA	ResNet	RMSE, PSNR, RMSC, 整体对比度, 敏感性, 特异性, 精确度, 准确度	NA
1622	2025-12-20	Vehicle driving area detection and sensor data preprocessing based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337722 PMID:41401178	研究论文	本文提出了一种基于改进双边分割网络的车辆驾驶区域识别算法及检测模型，以提高智能车辆驾驶区域检测的实时性和准确性	采用改进的双边分割网络结合数据降维技术，提升了车辆驾驶区域检测的实时性能和识别精度	NA	提高智能车辆驾驶区域检测的实时性和准确性	车辆驾驶区域	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	双边分割网络	平均每秒处理帧数, 平均识别时间, 平均精度, 准确率	NA
1623	2025-12-20	Classification of current density vector map using transformer hybrid residual network 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0338189 PMID:41401222	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于对从磁心图重建的电流密度矢量图进行分类	提出了一种Transformer混合残差网络，结合了迁移学习和自注意力机制，以增强特征提取能力，并针对数据稀缺问题采用了数据增强策略	磁心图数据有限且应用不广泛，可能导致模型泛化能力受限	开发一种计算机辅助方法，帮助医生使用电流密度矢量图分析心脏病例	从磁心图重建的电流密度矢量图	计算机视觉	心血管疾病	磁心图	Transformer, CNN	图像	NA	NA	Transformer hybrid residual network	准确率	NA
1624	2025-12-20	Deep learning-based multimodal risk stratification for atherosclerosis management 2025, Archives of medical science : AMS IF:3.0Q1 DOI:10.5114/aoms/208224 PMID:41403595	研究论文	本研究构建了一个基于深度学习的多模态模型，用于动脉粥样硬化的风险分层，显著提升了临床评估的准确性和效率	结合U-Net进行病灶分割、ResNet进行分类，并引入注意力机制以增强高风险斑块的检测，实现了多模态数据（超声、CTA和临床变量）的融合	未明确提及模型在更广泛人群或不同设备数据上的泛化能力限制，以及潜在的数据偏差问题	开发一个深度学习模型，以准确进行动脉粥样硬化的风险分层，优化临床管理	动脉粥样硬化患者的多模态数据，包括超声、CTA影像和临床变量	计算机视觉	心血管疾病	超声、CTA成像	CNN	图像, 临床数据	未明确提及具体样本数量，但使用了5折交叉验证和多中心验证	未明确提及，但可能基于PyTorch或TensorFlow	U-Net, ResNet	Dice系数, 准确率, AUC	未明确提及
1625	2025-12-20	MSF-CPMP: A novel multi-source feature fusion model for prediction of cyclic peptide membrane permeability 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.041 PMID:41404123	研究论文	本研究提出了一种名为MSF-CPMP的新型多源特征融合模型，用于预测环肽的膜渗透性	首次融合了从SMILES序列、基于图的分子结构和环肽的物理化学性质中提取的三种特征，以更全面地捕捉环肽的特征多样性	未在摘要中明确说明	提高环肽膜渗透性预测的准确性	环肽	计算生物学	NA	多源特征融合	深度学习模型	分子序列、分子结构图、物理化学性质	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	MSF-CPMP	准确率, AUROC	未在摘要中明确说明
1626	2025-12-20	ENet-CAEM: a field strawberry disease identification model based on improved EfficientNetB0 and multiscale attention mechanism 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1701740 PMID:41404135	研究论文	本研究提出了一种基于改进EfficientNetB0和多尺度注意力机制的草莓病害识别模型ENet-CAEM，用于田间草莓病害的实时诊断	引入了通道上下文模块、多尺度高效通道注意力模块、轻量级空洞空间金字塔池化以及混合池化策略，结合可学习DropPath和标签平滑正则化，以增强模型对不规则、多尺度病变特征的捕捉能力并抑制背景噪声	模型在自建数据集上准确率为85.84%，虽优于基线但仍有提升空间；且依赖有限数据训练，可能影响泛化能力	开发一种高效、鲁棒的田间草莓病害识别模型，以支持实时诊断和田间管理	草莓病害图像，特别是田间环境下具有不规则形状、多尺度病变和杂乱背景的图像	计算机视觉	草莓病害	深度学习图像识别	CNN	图像	自建数据集和公共草莓数据集，具体样本数量未明确说明	未明确说明，可能为TensorFlow或PyTorch	改进的EfficientNetB0	准确率	未明确说明
1627	2025-12-20	ALNet: towards real-time and accurate maize row detection via anchor-line network 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1706596 PMID:41404128	研究论文	本研究提出了一种名为ALNet的轻量级卷积神经网络，用于实现实时且准确的玉米行检测，以支持农业机械的视觉导航	引入了Anchor-Line机制将行检测重新定义为端到端回归任务，采用行对齐的核操作减少计算量，并设计了Attention-guided ROI Align模块与DAE-Former来增强特征交互，以及Row IoU损失函数以提高定位精度	NA	开发一种轻量级、高精度的玉米行检测方法，以支持农业机械的实时视觉导航	玉米行	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	ALNet, DAE-Former	IoU, FPS, GFlops	NA
1628	2025-12-20	TSSC: a new deep learning model for accurate pea leaf disease identification 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1718758 PMID:41404156	研究论文	本文提出了一种名为TSSC的新型深度学习模型，用于准确识别豌豆叶片病害	设计了三邻域通道注意力机制以提升特征提取效果，引入了互补挤压与激励机制以增强关键特征提取能力，并嵌入了分割注意力模块以降低模型复杂度	NA	探索基于深度学习的智能识别方法，以解决多种豌豆叶片病害的自动识别问题	豌豆叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	TSSC	分类准确率	NA
1629	2025-12-20	Deep learning-guided discovery of selective JAK2-JH2 allosteric inhibitors: integration of MLP predictive modeling, BREED-based library design, and computational validation 2025, Frontiers in chemistry IF:3.8Q2 DOI:10.3389/fchem.2025.1646784 PMID:41404389	研究论文	本研究利用多层感知机（MLP）深度学习模型结合BREED片段杂交策略，发现并验证了选择性JAK2-JH2变构抑制剂	整合MLP预测建模、BREED库设计和计算验证，发现新型选择性JAK2-JH2变构抑制剂BRD1	研究结果需未来实验验证，未涉及体内或临床测试	发现选择性JAK2-JH2变构抑制剂用于血液和肿瘤疾病治疗	JAK2假激酶域（JH2）及其靶向化合物	机器学习	血液和肿瘤疾病	分子对接、分子动力学模拟、ADMET分析	MLP	化合物数据	1,200个JAK2靶向化合物用于训练，6,210个新分子用于筛选	NA	多层感知机	结合亲和力、构象稳定性、选择性	NA
1630	2025-12-20	Accuracy of deep learning in diagnosis of apnea syndrome: a systematic review and meta-analysis 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1663851 PMID:41404457	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于图像的深度学习模型在实时检测阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中的诊断准确性	首次通过系统综述和荟萃分析综合评估基于心电图图像的深度学习模型在OSAS实时检测中的准确性，并针对不同验证集生成方法进行了亚组分析	建模基于从心电图片段中提取的研究，但提取片段的持续时间存在差异，且该方面未在研究中进行亚组分析，计划在后续研究中进一步探索和验证	阐明基于图像的深度学习方法在实时检测阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中的准确性	基于心电图图像构建的深度学习模型	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停综合征	深度学习	深度学习模型	图像（源自心电图）	来自39项原始研究的数据	NA	NA	灵敏度, 特异度, 诊断比值比, 汇总受试者工作特征曲线下面积, 阳性似然比	NA
1631	2025-12-20	Application of machine learning approaches to predict seizure-onset zones in patients with drug-resistant epilepsy: a systematic review 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1687144 PMID:41404463	系统综述	本文系统综述了机器学习方法在预测耐药性癫痫患者发作起始区中的应用与性能	系统评估了机器学习，特别是深度学习和个性化模型在提高发作起始区预测准确性方面的潜力，并强调了考虑癫痫网络级变化的重要性	研究间存在数据采集方法、患者群体和报告标准的异质性，阻碍了直接比较，且临床实用性，特别是在复杂癫痫病例中，仍需进一步研究	评估机器学习方法在预测耐药性癫痫患者发作起始区中的应用与性能	耐药性癫痫患者	机器学习	癫痫	NA	支持向量机, 深度学习	NA	352名患者（平均年龄28岁，34%为女性）	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1632	2025-12-19	Association Between Choroid Plexus Morphological Alterations, Alzheimer Pathologies, and Cognitive Impairment: A Longitudinal Study 2025-Dec-23, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000213953 PMID:41284956	研究论文	本研究利用深度学习分割方法，探讨了阿尔茨海默病相关脉络丛形态学改变与认知功能下降之间的纵向关联	开发了基于深度学习的脉络丛分割方法，并首次系统分析了高阶形态学特征在阿尔茨海默病病理与认知衰退之间的中介作用	研究为回顾性设计，且脉络丛形态学特征背后的病理学基础尚需通过影像-组织病理学对比研究进一步阐明	探究阿尔茨海默病相关脉络丛形态学特征及其与认知功能下降的关联	阿尔茨海默病神经影像学倡议项目中无痴呆的参与者	数字病理学	阿尔茨海默病	3D T1 MRI, 3D FLAIR MRI, β-淀粉样蛋白PET, tau蛋白PET	深度学习	医学影像	564名无痴呆参与者（平均年龄72.4岁，54.1%女性），其中339名Aβ-，225名Aβ+	NA	NA	p值, 假发现率校正, 标准化β系数, 95%置信区间	NA
1633	2025-12-19	Toward neuroimaging-based diagnostic support: a deep learning approach with a closed-loop system for psychiatric classification 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114100 PMID:41399512	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的补丁层次网络（PHN），用于从结构MRI中分类多种精神疾病，并部署了一个闭环诊断支持系统	提出了PHN深度学习框架，并首次实现了一个闭环神经影像诊断支持系统，将其整合到临床工作流程中	未明确说明模型在更广泛或不同人群中的泛化能力限制，以及临床部署的具体挑战	利用人工智能提供客观支持，缩小精神疾病诊断的研究与实践差距	四种主要精神疾病患者及对照组的神经影像数据	医学影像分析	精神疾病	结构MRI	深度学习	图像	训练集2,490例，独立研究数据集1,346例，真实世界临床数据344例	NA	补丁层次网络（PHN）	NA	NA
1634	2025-12-19	A holistic framework for strengthening security of healthcare data through encryption utilizing blockchain technology 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31698-4 PMID:41407846	研究论文	本研究提出了一种结合区块链和高级加密标准（AES）的框架，以增强医疗数据的安全性和隐私性	提出了一种新颖的BCT-AES框架，将CNN特征提取、决策树与逻辑回归分类、AES加密和区块链技术集成，实现了去中心化、防篡改的医疗数据安全解决方案	未明确提及框架在超大规模数据集或实时高并发场景下的性能限制，也未讨论与现有医疗系统集成的具体挑战	增强医疗数据的安全性、隐私性和完整性，以应对日益增长的网络安全威胁	医疗数据，包括患者记录和医学图像	机器学习	NA	区块链技术，高级加密标准（AES）	CNN, 决策树, 逻辑回归	文本（患者记录），图像（医学图像）	NA	Python	CNN, 决策树, 逻辑回归	加密时间（毫秒），分类准确率	NA
1635	2025-12-19	Accelerating imaging: deep learning for enhanced 123I-ioflupane SPECT efficiency 2025-Dec-18, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01933-z PMID:41407995	研究论文	本研究评估了深度学习重建能否从5分钟扫描中生成诊断质量的123I-ioflupane多巴胺转运体SPECT图像	首次将多种卷积架构（包括U-Net变体和TransUNet）应用于加速SPECT成像，并证明四层U-Net可将扫描时间减少80%而不损失诊断质量	研究为回顾性分析，需要前瞻性多中心验证；样本量相对有限（207项研究）	通过深度学习加速123I-ioflupane SPECT成像，减少患者扫描时间	123I-ioflupane多巴胺转运体SPECT图像	医学影像分析	神经系统疾病（如帕金森病）	SPECT成像	深度学习，卷积神经网络	医学图像（SPECT切片）	207项研究（1035个切片），来自207名患者，分为训练集（120名患者/600张图像）、验证集（37名患者/185张图像）和测试集（50名患者/250张图像）	未明确指定	U-Net（1-5层深度）、V-Net、U-Net++、R2U-Net、Attention U-Net、TransUNet	峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、加权κ系数、组内相关系数（ICC）	NA
1636	2025-12-19	Spine age derived from DXA VFA images predicts incident fractures and mortality: the Manitoba Bone Mineral Density Registry 2025-Dec-18, Journal of bone and mineral research : the official journal of the American Society for Bone and Mineral Research IF:5.1Q1 DOI:10.1093/jbmr/zjaf194 PMID:41408721	研究论文	本研究利用深度学习从DXA VFA图像中估计脊柱年龄，并探讨其加速老化对骨折和死亡风险的独立预测价值	首次将深度学习应用于DXA VFA图像来估计脊柱生物年龄，并证明其能独立于年龄、椎体骨折和骨密度预测骨折及死亡风险	研究基于特定人群（加拿大马尼托巴省≥50岁成年人），可能限制了结果的普适性；随访时间平均为3.9年，相对较短	评估从DXA VFA图像中衍生的脊柱年龄是否能够独立预测骨折发生和死亡率	年龄≥50岁、在加拿大马尼托巴省接受DXA VFA检查的成年人	数字病理学	骨质疏松症	DXA（双能X射线吸收测定法）VFA（椎体骨折评估），深度学习	CNN	图像	训练集：韩国队列10,341人；测试集：加拿大队列8,810人	NA	卷积神经网络	调整后的风险比	NA
1637	2025-12-19	Comparing guideline adherence and readability: Artificial intelligence with deep learning versus specialized physicians in peripheral artery disease management 2025-Dec-18, Vascular medicine (London, England) DOI:10.1177/1358863X251386394 PMID:41410030	研究论文	本研究比较了专业医生与人工智能在管理外周动脉疾病时对指南的遵循程度和回答可读性	首次在拉丁美洲背景下，将大型语言模型（包括标准模型和思维链推理模型）与专业医生的临床建议在指南遵循和可读性方面进行直接比较	样本量相对较小（30名医生和13个LLM系统），且研究为横断面设计，无法评估临床结果	比较人工智能与专业医生在外周动脉疾病管理中的指南遵循情况和回答可读性	外周动脉疾病的标准病例	自然语言处理	心血管疾病	大型语言模型，思维链推理	LLM	文本	30名专业医生（11名心脏病专家，19名血管外科医生）和13个LLM系统（10个标准模型，3个思维链模型）	NA	NA	指南遵循评分，可读性指数（Readability μ），组内相关系数	NA
1638	2025-12-19	Deep learning's false positive burden may threaten the MRI harm reduction mandate in screening 2025-Dec-18, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12228-2 PMID:41410706	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1639	2025-12-19	Deep learning-based autonomous retinal vein cannulation in ex vivo porcine eyes 2025-Dec-17, Science robotics IF:26.1Q1 DOI:10.1126/scirobotics.adw2969 PMID:41406252	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和计算机视觉的自主视网膜静脉插管工作流程，用于在离体猪眼中执行精确手术任务	结合深度学习与机器人辅助，实现自主视网膜静脉插管，并在静态和动态条件下展示高成功率	研究仅在离体猪眼上进行，尚未涉及人体临床试验	开发自主视网膜静脉插管工作流程，以提升视网膜静脉阻塞治疗的精确性和可靠性	离体猪眼	计算机视觉	视网膜静脉阻塞	术中光学相干断层扫描	CNN	图像	20个离体猪眼用于主要测试，6个用于模拟呼吸引起的眼动	NA	NA	成功率	NA
1640	2025-12-19	MedicoSAM: Robust Improvement of SAM for Medical Imaging 2025-Dec-17, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3644811 PMID:41406266	研究论文	本文研究了如何通过不同微调策略改进Segment Anything Model (SAM)在医学图像分割中的应用，并提出了公开可用的MedicoSAM模型	通过在大规模多样化数据集上比较不同微调策略，显著提升了SAM在医学图像交互式分割中的性能，并开发了兼容现有数据标注工具的MedicoSAM模型	在自动语义分割任务中，相比传统分割方法的优势并不一致，存在性能波动	改进视觉基础模型在医学图像分割中的通用性和性能	医学图像分割任务	计算机视觉	NA	深度学习微调策略	基础模型微调	医学图像	大规模多样化数据集（具体数量未说明）	NA	Segment Anything Model (SAM)	交互式分割和自动语义分割性能评估（具体指标未说明）	NA