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
61	2025-11-17	A deep learning-based prognostic prediction model for distal cholangiocarcinoma incorporating the metabolism-inflammation marker monocyte-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio 2025-Oct-31, Translational cancer research IF:1.5Q4 DOI:10.21037/tcr-2025-968 PMID:41234827	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的远端胆管癌预后预测模型，整合了新型炎症代谢标志物单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值	首次将MHR这一新型炎症代谢标志物与深度学习相结合构建远端胆管癌预后预测模型	回顾性单中心研究，样本量有限（188例患者）	探讨MHR在远端胆管癌患者中的预后价值并构建预后预测模型	接受根治性胰十二指肠切除术的远端胆管癌患者	数字病理	胆管癌	临床病理数据分析，深度学习	随机森林，LASSO回归，Cox比例风险模型	临床病理数据，实验室检查数据	188例远端胆管癌患者	NA	生存预测列线图	AUC，疾病无进展生存期，总生存期	NA
62	2025-11-17	Predicting Radiotherapy Outcomes with Deep Learning Models Through Baseline and Adaptive Simulation Computed Tomography in Patients with Pharyngeal Cancer 2025-Oct-30, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213492 PMID:41228285	研究论文	开发深度学习模型通过融合基线和自适应放疗模拟CT图像预测咽癌患者放疗结局	首次将基线和自适应放疗模拟CT图像结合，采用深度对比学习模型预测咽癌患者局部复发、颈部淋巴结复发和远处转移	需要外部验证确认模型性能，样本量相对有限	预测咽癌患者放疗治疗结局	新诊断口咽癌或下咽癌患者	数字病理	咽癌	计算机断层扫描(CT)	深度对比学习模型	CT图像	162例患者	NA	深度对比学习模型	AUC, 准确率	NA
63	2025-11-17	Recent advances and applications of single-cell sequencing in insects 2025-Oct-29, Current opinion in insect science IF:5.8Q1 DOI:10.1016/j.cois.2025.101455 PMID:41173389	综述	本文综述了单细胞测序技术在昆虫科学研究中的最新进展与应用	系统总结了单细胞多组学技术如何推动昆虫生物学从描述性研究转向功能机制研究，特别强调了空间转录组学和高通量技术的突破性应用	作为综述文章，未涉及原始实验数据和分析，主要基于已有文献进行归纳总结	探讨单细胞基因组学技术在昆虫科学研究中的应用现状与未来发展方向	昆虫生理学、发育生物学、免疫学和进化生物学	基因组学	NA	单细胞测序, 单细胞多组学技术, 空间转录组学	深度学习算法	基因组数据, 转录组数据, 表观基因组数据, 蛋白质组数据, 代谢组数据	NA	NA	NA	NA	NA
64	2025-11-17	A Training-Free Foreground-Background Separation-Based Wire Extraction Method for Large-Format Transmission Line Images 2025-Oct-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216636 PMID:41228859	研究论文	提出一种无需训练的输电线路图像导线提取方法，通过深度估计图增强前景导线与复杂背景的分离	利用深度估计图提升前景导线与复杂背景的分离度，无需任务特定训练或标注数据集	未明确说明方法在极端复杂背景下的性能表现	开发适用于大规模输电线路图像的导线提取方法	高分辨率大尺寸输电线路图像中的导线	计算机视觉	NA	深度估计，线段结构检测	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
65	2025-11-17	Hybrid Framework for Cartilage Damage Detection from Vibroacoustic Signals Using Ensemble Empirical Mode Decomposition and CNNs 2025-Oct-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216638 PMID:41228862	研究论文	提出一种结合非线性信号分解和深度学习的混合框架，用于从振动声信号中检测软骨损伤	首次将集成经验模态分解、去趋势波动分析与卷积神经网络相结合用于软骨损伤检测	研究样本量有限，仅针对膝骨关节炎患者和健康对照	开发非侵入性软骨退变检测方法	膝骨关节炎患者和健康对照者的振动声信号	生物医学信号处理	骨关节炎	振动声信号分析，连续小波变换	CNN, SVM	振动声信号，时频图像	膝骨关节炎患者和健康对照者（具体数量未明确说明）	NA	卷积神经网络	准确率，AUC	未明确说明
66	2025-11-17	Applications of artificial intelligence in diagnosis and treatment planning of orthodontics: a narrative review 2025-Oct-28, The Saudi dental journal DOI:10.1007/s44445-025-00077-0 PMID:41148504	综述	本文综述了人工智能在正畸诊断和治疗计划中的应用现状与发展前景	系统梳理了人工智能在正畸领域的多种应用场景，包括标志点识别、错颌畸形分类、治疗计划制定等，并强调了临床监督的重要性	需要更多临床试验来验证和优化这些模型的准确性和可靠性	探讨人工智能在正畸学各领域的相关性和应用价值	正畸学领域的诊断和治疗计划	数字病理	口腔疾病	深度学习	深度学习模型	二维和三维解剖结构数据	NA	NA	NA	准确度	NA
67	2025-11-17	OTC-NET: A Multimodal Method for Accurate Diagnosis of Ovarian Cancer in O-RADS Category 4 Masses 2025-Oct-28, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213466 PMID:41228259	研究论文	提出一种结合超声图像和临床信息的多模态方法OTC-NET，用于提高O-RADS 4类卵巢肿块良恶性分类的准确性	首次将超声图像与临床数据结合用于O-RADS 4类卵巢肿块的分类，突破了现有深度学习模型仅关注超声图像的局限	未明确说明样本数据的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高O-RADS 4类卵巢肿块良恶性术前鉴别的准确性	O-RADS 4类卵巢肿块患者	数字病理	卵巢癌	超声成像	深度学习模型	多模态数据（超声图像、临床信息）	NA	NA	OTC-NET	AUC, 准确率	NA
68	2025-11-17	CaneFocus-Net: A Sugarcane Leaf Disease Detection Model Based on Adaptive Receptive Field and Multi-Scale Fusion 2025-Oct-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216628 PMID:41228851	研究论文	提出一种基于自适应感受野和多尺度融合的甘蔗叶片病害检测模型CaneFocus-Net	引入轻量级跨阶段特征融合模块、通道-空间自适应校准机制与多尺度池化聚合模块，扩展高分辨率浅层特征层并采用分阶段自适应非线性优化策略	NA	实现复杂田间环境下甘蔗叶片病害的早期精准检测	甘蔗叶片病害	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	单阶段检测架构，CaneFocus-Net	精确率，召回率，mAP50，mAP50-95	NA
69	2025-11-17	Advanced Signal Analysis Model for Internal Defect Mapping in Bridge Decks Using Impact-Echo Field Testing 2025-Oct-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216623 PMID:41228846	研究论文	本研究提出了一种先进的信号分析模型，用于通过冲击回波现场测试数据识别桥面板内部缺陷	将深度学习框架与冲击回波测试相结合，通过CNN模型优化信号参数，显著提高了缺陷检测精度	未明确说明模型在更广泛环境条件下的泛化能力	开发用于桥面板内部缺陷识别的先进信号分析方法	混凝土桥面板的内部缺陷	信号处理	NA	冲击回波现场测试	CNN	冲击回波信号	未明确说明具体样本数量，但提到采集了大量现场数据	NA	卷积神经网络	分类准确率	NA
70	2025-11-17	Microstructure Identification of Additive Manufactured Titanium Alloy by Using Lamb Wave-DenseNet Network 2025-Oct-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216630 PMID:41228853	研究论文	本研究结合超声波测试和深度学习技术，提出一种用于增材制造钛合金微观结构识别的增强型Lamb波-DenseNet网络	采用改进的DenseNet架构结合激光诱导超声Lamb波测试，实现了对增材制造钛合金不同晶粒微观结构的高精度识别	基于仿真数据集训练模型，实际工程应用中的环境变量可能影响模型性能	优化增材制造钛合金组件的机械可靠性并延长其使用寿命	增材制造钛合金组件的微观结构（细晶、粗晶和混合晶粒结构）	机器学习	NA	激光诱导超声Lamb波测试，COMSOL Multiphysics仿真	DenseNet	时域信号，频域特征	基于三种代表性微观结构模型的综合仿真数据集	NA	增强型Lamb波-DenseNet网络	识别准确率	COMSOL Multiphysics软件(v.6.3)
71	2025-11-17	Generalizable Hybrid Wavelet-Deep Learning Architecture for Robust Arrhythmia Detection in Wearable ECG Monitoring 2025-Oct-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216590 PMID:41228815	研究论文	提出一种结合小波变换和深度学习的混合架构，用于可穿戴ECG监测中的鲁棒性心律失常检测	将时频表示与手工特征相结合，通过特征融合和PCA降维实现高效准确的心律失常分类	仅使用单一数据集进行验证，时频表示在不同数据折叠间存在变异性	开发适用于可穿戴设备的通用性心律失常检测框架	心电图信号	数字病理	心血管疾病	小波变换，特征提取	CNN, Transformer	心电图信号，时频图像	PhysioNet Challenge 2017数据集	PyTorch, TensorFlow	SimpleCNN, ResNet-18, CNNTransformer, Vision Transformer	准确率, F1分数, 精确率, 推理效率	可穿戴设备，移动健康应用，边缘计算
72	2025-11-17	Application of Artificial Intelligence in Predicting Coal Mine Disaster Risks: A Review 2025-Oct-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216586 PMID:41228809	综述	本文综述了人工智能技术在煤矿灾害风险预测中的应用现状与发展前景	系统分析了人工智能在五大煤矿灾害预测中的技术原理与应用效果，并强调了大模型和自主智能体在未来的重要性	未提供具体的实证研究数据，主要基于现有文献分析	探讨人工智能技术在煤矿灾害风险预测中的应用潜力与发展方向	煤矿灾害风险预测系统	机器学习	NA	机器学习，深度学习，大语言模型	NA	多源异构数据	NA	NA	NA	预测准确率，数据整合能力，决策智能化程度	NA
73	2025-11-17	A Hybrid YOLO and Segment Anything Model Pipeline for Multi-Damage Segmentation in UAV Inspection Imagery 2025-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216568 PMID:41228791	研究论文	提出一种结合YOLO和Segment Anything Model的混合管道，用于无人机检测图像中的多损伤分割	开发了类别特定的混合分割策略，针对线性裂缝使用YOLO原生分割，针对风化痕迹和裸露钢筋使用SAM进行精细化分割	裸露钢筋的分割性能相对较低(IoU仅0.205)，几何复杂缺陷的分割效果仍受提示策略限制	寻找无人机检测图像中多损伤分割的最优深度学习管道	民用基础设施损伤，包括裂缝、风化痕迹和裸露钢筋	计算机视觉	NA	无人机图像采集，深度学习分割	YOLO, SAM	高分辨率图像	NA	SAHI	YOLO11, Segment Anything Model	mAP50, IoU	NA
74	2025-11-17	Deep Learning-Driven Automatic Segmentation of Weeds and Crops in UAV Imagery 2025-Oct-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216576 PMID:41228798	研究论文	本研究提出了一种结合超分辨率重建和语义分割的深度学习框架，用于无人机影像中作物和杂草的自动分割	首次将无人机超分辨率重建与语义分割相结合应用于烟草田，系统评估了Transformer、Mamba和传统CNN模型，并发布了标注数据集	NA	开发精确的作物和杂草分割方法以优化农业管理	烟草田中的作物和杂草	计算机视觉	NA	无人机遥感，超分辨率重建，语义分割	CNN, Transformer, Mamba	无人机影像	NA	NA	RCAN, DPT with DINOv2, Mamba	PSNR, SSIM, mIoU	NA
75	2025-11-17	Normal Hematopoietic Stem Cells in Leukemic Bone Marrow Environment Undergo Morphological Changes Identifiable by Artificial Intelligence 2025-Oct-24, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262110354 PMID:41226393	研究论文	本研究利用人工智能深度学习技术识别白血病骨髓环境中非白血病造血干细胞发生的形态变化	首次证明非白血病造血干细胞在白血病骨髓环境中会发生AI可识别的形态变化，且这些变化与正常造血干细胞具有显著差异	研究仅使用真性红细胞增多症小鼠模型，尚未在人类患者中验证	探索白血病骨髓环境中非白血病造血干细胞的形态变化及其临床意义	真性红细胞增多症小鼠模型中的造血干细胞和白血病干细胞	数字病理学	白血病	单细胞图像分析	深度学习	单细胞图像	NA	NA	NA	准确率	NA
76	2025-11-17	Radiomics and Deep Learning Interplay for Predicting MGMT Methylation in Glioblastoma: The Crucial Role of Segmentation Quality 2025-Oct-24, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213417 PMID:41228211	研究论文	本研究探讨了分割质量对基于多参数磁共振成像预测胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态的影响	首次系统评估了分割质量对MGMT状态预测性能的影响，揭示了即使Dice相似系数差异不显著时，手动分割仍能显著提升模型性能	研究仅使用单一公共数据集UPENN-GBM，样本量有限，且未能在所有测试中获得足够可靠的性能来指导临床治疗	评估分割质量对胶质母细胞瘤MGMT甲基化状态预测模型性能的影响	胶质母细胞瘤患者的多参数磁共振影像数据	数字病理	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像	深度学习, 影像组学	医学影像	UPENN-GBM公共数据集	NA	NA	Dice相似系数	NA
77	2025-11-17	A Novel Demographic Indicator Fusion Network (DIFNet) for Dynamic Fusion of EEG and Demographic Indicators for Robust Depression Detection 2025-Oct-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216549 PMID:41228772	研究论文	提出一种新型人口统计指标融合网络DIFNet，通过动态融合EEG信号和人口统计指标来提升抑郁症检测的鲁棒性	首次提出动态融合EEG特征与人口统计指标（年龄、性别、教育年限）的深度学习框架，通过多模块协同实现人口统计信息的深度嵌入	未明确说明模型在其他数据集上的泛化能力及不同人口统计亚组的性能差异	通过融合多模态信息提升抑郁症自动检测的准确性和鲁棒性	重度抑郁症患者的EEG信号和人口统计信息	机器学习	抑郁症	脑电图	CNN, Transformer, TCN	EEG信号，结构化人口统计数据	未明确说明具体样本数量	未明确说明	多尺度卷积模块，Transformer编码器模块，时序卷积网络模块，人口统计指标融合模块	准确率	NA
78	2025-11-17	Artificial Intelligence and Circadian Thresholds for Stress Detection in Dairy Cattle 2025-Oct-24, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216544 PMID:41228768	研究论文	本研究通过整合昼夜节律分析和深度学习技术开发了奶牛应激检测系统	首次将昼夜节律特征与LSTM神经网络结合用于奶牛应激水平分类，并实现提前1小时的预测能力	研究仅针对10头荷斯坦奶牛进行，样本规模有限	开发基于人工智能的奶牛应激检测方法	泌乳期荷斯坦奶牛	机器学习	NA	Nedap CowControl传感器监测，FFT，STFT	LSTM	行为时间序列数据	10头奶牛连续监测365天，共87,600小时原始数据，3650个牛日分析单元	NA	LSTM	准确率，AUC	NA
79	2025-11-17	Radiomics for Dynamic Lung Cancer Risk Prediction in USPSTF-Ineligible Patients 2025-Oct-23, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17213406 PMID:41228201	研究论文	开发基于纵向影像组学的肺癌风险预测模型，针对不符合USPSTF筛查标准的患者	首次将时间变化的影像组学建模与深度学习模型Sybil结合，用于不符合传统筛查标准患者的动态肺癌风险预测	样本量相对较小（122例患者），主要基于回顾性数据	提高不符合USPSTF筛查标准患者的肺癌早期检测能力	122例后来确诊为肺癌的患者，包括69%的既往吸烟者和30%的从不吸烟者	数字病理	肺癌	CT扫描，影像组学分析	生存分析模型，深度学习模型	CT影像	122例患者，共622次CT扫描	NA	Sybil	C-index，准确率，敏感性，特异性	NA
80	2025-11-17	Fall Detection in Elderly People: A Systematic Review of Ambient Assisted Living and Smart Home-Related Technology Performance 2025-Oct-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25216540 PMID:41228764	系统综述	本文系统综述了环境辅助生活和智能家居中老年人跌倒检测系统的性能表现	首次按照传感器类别和检测方法对跌倒检测系统性能进行系统分类和比较分析	仅纳入80项研究，可能存在发表偏倚，未评估不同研究质量差异	调查环境辅助生活和智能家居中跌倒检测系统的性能表现	老年人跌倒检测系统	环境辅助生活	老年疾病	NA	深度学习, 机器学习, 阈值方法	传感器数据	473篇独特记录中筛选的80项研究	NA	NA	准确率, 精确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 训练时间, 测试时间	NA