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
1861	2026-01-02	Multi scale deep learning quantifies Ki67 index in breast cancer histopathology images 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28734-8 PMID:41272033	研究论文	本文提出了一种基于U-Net的多尺度深度学习框架Kpi-Net，用于精确量化乳腺癌病理图像中的Ki67增殖指数	提出了结合残差扩张多尺度模块（RDMS Module）与Transformer Block以同时捕获局部和全局信息，并引入HS-CBAM-FPN模块优化多级特征融合，最后利用分水岭算法细化细胞簇分割	未明确说明模型在染色差异大或极低分辨率图像上的泛化能力，也未提及临床大规模验证的细节	开发一种自动化、高精度的Ki67增殖指数计算方法，以辅助乳腺癌诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	组织病理学成像	深度学习	图像	未在摘要中明确说明	未明确说明（可能为PyTorch或TensorFlow）	U-Net, Transformer, FPN	F1分数, 均方根误差（RMSE）	未在摘要中明确说明
1862	2026-01-02	Smartphone-integrated portable microfluidic platform for liver biomarker quantification using deep learning 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29431-2 PMID:41272257	研究论文	本文介绍了一种结合微流控、深度学习和移动健康技术的智能手机集成比色传感平台，用于定量估计肝脏生物标志物	开发了一种新型智能手机集成便携式微流控平台，采用深度学习进行回归分析，并引入了两点智能手机适应性框架以确保跨设备性能，无需重新训练	NA	实现准确且去中心化的肝脏生物标志物测试，以支持早期诊断和肝功能障碍监测，特别是在资源有限的环境中	肝脏生物标志物，包括直接和总胆红素、丙氨酸氨基转移酶（ALT）和天冬氨酸氨基转移酶（AST）	计算机视觉	肝功能障碍	比色传感，立体光刻（SLA）3D打印微流控技术	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络（CNN）	决定系数（R），检测限，变异系数	智能手机（多种型号）
1863	2026-01-02	A global bibliometric and visualization study of the adaptive radiotherapy research landscape 2025-Nov-20, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-04066-x PMID:41264148	研究论文	本文通过文献计量学分析，揭示了自适应放疗（ART）的研究格局、趋势及合作网络	首次对自适应放疗领域进行全面的文献计量与可视化分析，识别了从器官运动/剂量递增到深度学习及MR引导放疗的研究趋势演变	分析基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；且为回顾性分析，无法预测未来具体技术发展	揭示自适应放疗的流行研究模式、新兴趋势及合作网络，以指导未来临床研究方向	自适应放疗相关的科学出版物	医学信息学/放射肿瘤学	癌症	文献计量分析、网络可视化	NA	文本（科学出版物元数据）	3,941篇出版物（1999-2024年）	CiteSpace, Excel	NA	NA	NA
1864	2026-01-02	Development and validation of a deep learning model for individualized survival prediction in advanced cervical cancer 2025-Nov-18, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03920-2 PMID:41258562	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的个体化生存预测模型，用于晚期宫颈癌患者的预后评估	首次利用晚期宫颈癌数据库结合深度学习方法，开发了一种新颖的预后模型，能够捕捉数据的复杂非线性关系	NA	开发并验证一种个体化生存预测模型，以改善晚期宫颈癌患者的预后评估	晚期宫颈癌患者	机器学习	宫颈癌	深度学习	深度生存学习模型	流行病学、临床和血液学变量数据	内部数据集1143名患者（训练集914名，测试集229名），外部验证SEER数据库3495名患者	NA	DSLM	AUROC	NA
1865	2026-01-02	Functional diversity of visual cortex improves constraint-free natural image reconstruction from human brain activity 2025-Nov, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2023.08.010 PMID:41467019	研究论文	本文提出了一种基于人类视觉皮层功能多样性的生成网络（FDGen），用于从fMRI脑活动数据中无约束地重建自然图像	提出FDGen网络，首次实现无需额外语义类别或文本提示的自然图像重建，并引入基于功能特化的输入模块（FIM）和功能级注意力特征权重模块（FSM）	未明确说明模型在更广泛或复杂视觉刺激下的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节	开发基于fMRI的脑解码算法，实现从大脑活动无约束重建自然图像	人类视觉皮层功能多样性及fMRI脑活动数据	计算机视觉	NA	功能磁共振成像（fMRI）	生成网络	图像，脑活动数据	NA	NA	FDGen	NA	NA
1866	2026-01-02	Advancements in artificial intelligence for prostate cancer: Optimizing diagnosis, treatment, and prognostic assessment 2025-Oct, Asian journal of urology IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.ajur.2024.12.001 PMID:41467190	综述	本文综述了人工智能在前列腺癌管理中的当前研究进展，重点探讨其在优化诊断、改善医疗图像质量、促进风险分层和辅助预后方面的潜力	强调了人工智能在提升前列腺癌诊断准确性、实现个性化治疗计划以及改善患者预后方面的创新应用，特别是在医学图像分析和手术技能评估方面的实证证据	需要更大规模、更多样化的数据集，并面临临床实施中的障碍	全面概述人工智能在前列腺癌管理中的研究现状，探讨其临床整合的机遇与挑战	前列腺癌管理，包括诊断、治疗和预后评估	数字病理学	前列腺癌	NA	机器学习, 深度学习	医学图像	NA	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
1867	2026-01-02	Federated prediction for scalable and privacy-preserved knowledge-based planning in radiotherapy 2025-May-20, ArXiv PMID:40470470	研究论文	本文介绍了FedKBP+，一个用于放射治疗规划预测任务的全面联邦学习平台，旨在解决数据稀缺和隐私问题	开发了支持集中式和完全去中心化联邦学习策略的统一通信栈，并引入了Gossip Contrastive Mutual Learning算法以增强对站点故障的鲁棒性	未明确讨论平台在更大规模或更多样化临床环境中的可扩展性验证	开发一个高效、隐私保护的联邦学习平台，以提升放射治疗规划的预测任务性能	放射治疗规划中的预测任务，包括剂量预测和肿瘤/器官分割	机器学习	脑肿瘤	联邦学习	深度学习模型	医学影像数据	OpenKBP挑战赛340例（训练200，验证40，测试100）；BraTS挑战赛数据集227例（训练152，验证27，测试48）；PanSeg数据集384例（训练269，验证39，测试76）	FedKBP+（基于gRPC），NVFlare	SA-Net	DSC（Dice相似系数），预测准确性，训练效率（小时）	未明确指定，但涉及多工作站分布式计算
1868	2026-01-02	Development of an automated ultrasonographic detection method for fecal retention using a transgluteal cleft approach 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0338926 PMID:41460916	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的超声图像分类系统，用于通过经臀裂扫描方法检测下直肠粪便潴留，以支持家庭护理中护士进行准确、客观的便秘评估	首次提出结合经臀裂超声扫描方法与深度学习模型（U-Net + ResNeXt-50编码器）自动检测粪便潴留，克服了传统经腹扫描因肥胖、膀胱排空或肠道气体干扰的局限性	研究样本量较小（仅24名患者），且所有患者均来自透析人群，可能限制模型的泛化能力	开发一种适用于家庭护理环境的自动化超声检测工具，以客观评估便秘情况	下直肠的超声图像（来自透析患者）	计算机视觉	老年疾病	超声成像	深度学习分割模型	图像	24名透析患者的90段超声视频，从中提取了2,855张静态图像	NA	U-Net, ResNeXt-50	准确率, 灵敏度, 特异性, IoU	NA
1869	2026-01-02	AI-based diagnostic tools for oral cancer: A systematic review 2025, Bioinformation DOI:10.6026/973206300213324 PMID:41466634	综述	本文对基于人工智能的口腔癌诊断工具进行了系统性回顾，探讨了AI在提升早期检测和诊断方面的应用	系统性回顾了AI特别是深度学习和卷积神经网络在口腔癌诊断中的高准确性应用，并指出了当前挑战	数据集存在变异性，临床实践中外部验证有限，AI模型的可解释性不足	评估人工智能作为辅助工具在口腔癌早期检测和诊断中的潜力和挑战	口腔癌的临床、组织病理学和光学成像数据	计算机视觉	口腔癌	NA	深度学习, 卷积神经网络	临床数据, 组织病理学图像, 光学成像数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
1870	2026-01-02	refineDLC: An advanced post-processing pipeline for DeepLabCut outputs 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf084 PMID:41467036	研究论文	本文介绍了一个名为refineDLC的后处理管道，用于优化DeepLabCut输出的噪声数据，提升运动学分析的可靠性和可解释性	开发了一个全面的后处理管道，整合了坐标反转、零值帧移除、标签排除、双阶段滤波和多种插值策略，以简化从原始DeepLabCut输出到可靠运动学数据的转换	未来可能需要集成自适应滤波算法和实时质量评估以进一步优化性能和自动化	解决DeepLabCut输出中的噪声问题，提高运动学数据的准确性和一致性，便于研究人员进行定量分析	牛的控制性运动和马的野外小跑数据集	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	两个数据集：牛和马	NA	NA	数据质量、可解释性、变异性减少、假阳性标签错误消除	NA
1871	2026-01-02	A systematic review of the application of computational grounded theory method in healthcare research 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf088 PMID:41467037	综述	本文系统回顾了计算扎根理论方法在医疗健康研究中的应用	将计算技术与传统定性研究相结合，形成了一种变革性研究范式，能够分析大规模文本数据同时保持理论深度	样本量较小（892篇筛选文章中仅8篇），限制了结果的普适性；存在技术复杂性、解释有效性、资源需求和跨学科专业知识需求等挑战	探讨计算扎根理论在医疗健康研究中的应用、效用与挑战	应用计算扎根理论的医疗健康研究论文	自然语言处理	NA	机器学习，自然语言处理	深度学习算法	文本	8篇论文（涉及超过100,000份文档的大规模文本数据）	NA	LDA（潜在狄利克雷分配）	NA	NA
1872	2026-01-01	Editorial for "Deep Learning-Based Brainstem Segmentation and Multi-Class Classification for Parkinsonian Syndrome" 2025-Dec-31, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70210 PMID:41473963	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1873	2026-01-01	Test-Time Adaptation for Detecting Image Inpainting Forgeries 2025-Dec-30, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3647640 PMID:41468337	研究论文	提出一种用于检测图像修复伪造的测试时自适应检测框架	提出基于图像梯度的模型不确定性度量指标来协调整个自适应过程，并引入跨注意力模块作为侧调模块，使模型能在不改变主干网络的情况下动态适应可靠的测试样本	NA	解决图像修复伪造检测模型在测试样本与训练数据存在差异时性能显著下降的问题	深度学习生成的图像修复伪造图像	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	包含多种修复方法生成的合成图像数据集	PyTorch	ResNet	准确率	NA
1874	2026-01-01	Computer vision in aquaculture: transforming fish freshness monitoring 2025-Dec-30, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2025.2607533 PMID:41472339	综述	本文综述了计算机视觉技术在鱼类新鲜度评估中的应用，重点关注过去十年的进展，包括传统方法和深度学习方法，并探讨了高级成像技术的整合及面临的挑战	系统地将鱼类新鲜度评估任务分为新鲜度指标、纹理特征和生化变化三个关键方面，并全面介绍了常用算法模型，同时强调了高级成像技术（如高光谱和热成像）的整合，以检测传统成像技术无法捕捉的生化与微生物变化	未具体说明模型性能的量化比较或实际应用中的可扩展性限制	探讨计算机视觉技术在鱼类新鲜度监测中的应用，以提升鱼类产品的新鲜度和安全性，优化供应链管理	鱼类新鲜度评估，包括新鲜度指标、纹理特征和生化变化	计算机视觉	NA	计算机视觉、图像处理、高光谱成像、热成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1875	2026-01-01	Real-time cognitive workload assessment using non-intrusive methods: a systematic review 2025-Dec-30, Ergonomics IF:2.0Q3 DOI:10.1080/00140139.2025.2606779 PMID:41472475	综述	本文系统综述了实时认知负荷评估的非侵入性方法，总结了50项研究中的实践、方法趋势和技术进展	通过任务分类揭示生理测量与任务需求之间的对应关系，并指出混合方法在现实世界应用中的适应性框架发展趋势	NA	评估实时认知负荷以提升人类表现和安全性	认知负荷监测的生理和行为数据	机器学习	NA	心电图（ECG）、光电容积脉搏波（PPG）、皮肤电活动（EDA）、眼动追踪、脑电图（EEG）、皮肤温度（SKT）	传统机器学习、统计模型、深度学习模型	生理和行为数据	50项研究	NA	NA	NA	NA
1876	2026-01-01	Learning Protein Structure Representation with Orientation-Aware Networks 2025-Dec-29, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1177/15578666251406300 PMID:41468157	研究论文	提出了一种新颖的深度学习框架——方向感知图神经网络（OA-GNNs），用于更准确地表示蛋白质三维结构中的精细方向关系	通过将神经网络权重从标量扩展到3D定向权重，并实现确保SO(3)等变性的等变消息传递范式，首次明确建模了局部和全局几何特征（包括残基内扭转角和残基间方向）	未在摘要中明确说明	开发能够准确捕捉蛋白质结构中氨基酸间精细方向关系的表示学习方法，以促进对蛋白质机制的理解和计算蛋白质分析	蛋白质三维结构	计算生物学	NA	深度学习	图神经网络（GNN）	蛋白质结构数据	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	方向感知图神经网络（OA-GNNs）	未在摘要中明确说明具体指标，但提及在多个任务上达到最先进性能	未在摘要中明确说明
1877	2026-01-01	Interpretable deep learning for dynamic rainfall-runoff prediction: Integrating adaptive signal decomposition and spatiotemporal feature extraction 2025-Dec-29, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128444 PMID:41468612	研究论文	本研究提出了一种结合自适应信号分解和时空特征提取的降雨径流预测模型，以提高预测精度和可解释性	创新点包括应用自适应粒子群优化变分模态分解算法进行多尺度分解和去噪，以及采用时空注意力机制动态探索降雨径流数据的时空依赖关系，并通过注意力权重可视化增强模型可解释性	未明确提及具体局限性，如模型泛化能力或计算复杂度	提高降雨径流预测的准确性，并增强模型对复杂非线性时空数据的建模和预测能力	降雨径流数据，特别是具有非线性和非平稳特性的时间序列	机器学习	NA	自适应粒子群优化变分模态分解算法，时空注意力机制	门控循环单元	时间序列数据	NA	NA	NA	纳什效率系数, 均方根误差, 平均绝对误差, 相关系数	NA
1878	2026-01-01	[Image classification of osteoarthritis based on improved shifted windows transformer and graph convolutional networks] 2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202504039 PMID:41448761	研究论文	本文提出了一种基于改进的Swin Transformer和图卷积网络的骨关节炎自动诊断方法	设计了移位窗口水平注意力机制以增强水平方向特征提取能力，并引入了中心注意力图SAGE模块通过动态注意力机制对病灶区域特征信息进行加权聚合，同时利用跨层连接技术实现多层特征的高效融合	NA	提高骨关节炎早期诊断的准确性	骨关节炎的X射线图像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	Transformer, 图卷积网络	图像	NA	NA	改进的Swin Transformer, 图SAGE	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, AUC	NA
1879	2026-01-01	[Research progress on quantitative magnetic susceptibility imaging reconstruction method based on improved U-network model] 2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202412074 PMID:41448772	综述	本文总结了2020年至今基于改进U-Net架构在定量磁化率成像（QSM）偶极子反演中的应用进展	将基于U-Net架构的改进模型系统分为三类：基于结构优化、物理约束和泛化能力提升的改进U-Net，并梳理了其设计出发点	NA	通过总结和比较不同改进U-Net模型，解决偶极子反演的困难与挑战，提高QSM图像准确性，为疾病辅助诊断提供支持	定量磁化率成像（QSM）的偶极子反演过程	计算机视觉	NA	磁共振成像（MRI）相位信号处理与反演	U-Net	图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
1880	2026-01-01	[Review of application of U-Net and Transformer in colon polyp image segmentation] 2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202405039 PMID:41448773	综述	本文综述了U-Net和Transformer在结肠息肉图像分割中的应用，包括常用评估指标、数据集、模型改进方法及未来研究方向	系统性地回顾了基于U-Net、Transformer及其混合方法在结肠息肉分割领域的应用，并总结了算法的改进方法、优势与局限性	NA	探讨深度学习技术在结肠息肉图像分割中的应用，以辅助临床诊断	结肠息肉图像	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	CNN, Transformer	图像	NA	NA	U-Net, Transformer	NA	NA