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
361	2026-01-24	Screening for lung fibrosis using serum surfactant protein-D, KL-6, and a deep learning algorithm on chest radiographs: a prospective observational study 2025-Dec-17, BMC pulmonary medicine IF:2.6Q2 DOI:10.1186/s12890-025-04062-5 PMID:41408239	研究论文	本研究探讨了血清生物标志物SP-D、KL-6和深度学习算法BMAX在健康检查中筛查肺纤维化的应用	首次在健康检查环境中评估了血清生物标志物SP-D、KL-6与深度学习算法BMAX联合用于肺纤维化早期检测的潜力	样本量有限，仅81人接受了CT扫描，且肺纤维化病例较少（8例），可能影响统计效力	评估血清生物标志物和深度学习算法在健康人群中筛查肺纤维化的有效性和可行性	接受常规健康检查的个体	数字病理学	肺纤维化	血清生物标志物检测、胸部X光摄影、胸部计算机断层扫描	深度学习	胸部X光图像、血清生物标志物数据	2751名个体，其中81人接受了CT扫描	NA	BMAX	灵敏度、特异性	NA
362	2026-01-24	DeepPNCC: reconstructing pseudo-spatial cell-cell interaction landscapes from single-cell data to decipher breast cancer pathogenesis 2025-Dec-17, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07578-w PMID:41408299	研究论文	本文提出了一种名为DeepPNCC的新型深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中重建伪空间细胞间相互作用网络，以解析乳腺癌的发病机制	DeepPNCC是一种基于变分图自编码器并结合对抗正则化的深度学习框架，它能够利用未解离细胞聚集体中保留的潜在空间线索，无需依赖配体-受体对等先验知识，从单细胞数据中推断全局的、具有空间信息的相互作用景观	该方法依赖于从多重体数据中推导的局部邻接矩阵，可能在某些数据集或细胞类型中受到限制，且未明确讨论其在其他癌症类型或组织中的泛化能力	开发一种能够从缺乏显式空间信息的单细胞RNA测序数据中提取空间相关细胞间相互作用信息的方法，以阐明疾病（特别是癌症）发生和发展的机制	小鼠大脑和乳腺癌（特别是三阴性乳腺癌）的单细胞RNA测序数据	计算生物学, 单细胞分析	乳腺癌	单细胞RNA测序, 空间转录组学	变分图自编码器, 对抗正则化	单细胞RNA测序数据, 空间转录组学数据	NA	Python	变分图自编码器	与空间转录组学对齐的相互作用恢复能力	NA
363	2026-01-24	Deep learning-enhanced digital-BGO versus TOF PET/CT: comparative assessment of detection, quantitation, and overall image quality 2025-Dec-16, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00814-8 PMID:41400899	研究论文	本研究评估了采用深度学习算法的数字BGO PET/CT（OMNI6R）与配备飞行时间技术的PET/CT（DMI5R）在病灶检测灵敏度、定量分析和整体图像质量方面的性能对比	首次将基于深度学习的Precision Deep Learning算法应用于数字BGO PET/CT系统，模拟飞行时间增强效果，并在减少采集时间和活度衰减的条件下实现非劣效性能	样本量较小（30例患者），未明确说明深度学习算法的具体架构细节，且研究仅针对特定PET/CT设备型号	比较深度学习增强的数字BGO PET/CT与传统飞行时间PET/CT在临床影像诊断中的性能差异	PET/CT影像数据、人工插入的合成病灶（150个）、临床患者图像	医学影像分析	NA	PET/CT成像、深度学习图像重建	深度学习算法	医学影像（PET/CT图像）	30例患者，150个插入的合成病灶	NA	Precision Deep Learning (PDL)	真阳性率、恢复系数（SUVmean, SUVmax）、图像质量评分（5点李克特量表）	NA
364	2026-01-24	SLEEPYLAND: trust begins with fair evaluation of automatic sleep staging models 2025-Dec-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02237-2 PMID:41402410	研究论文	介绍SLEEPYLAND框架，一个用于自动睡眠分期模型公平评估的开源平台，包含大量多中心PSG数据，并提出了集成模型SOMNUS以提升性能	提出了首个大规模、多领域、开源的自动睡眠分期评估框架SLEEPYLAND，并开发了集成模型SOMNUS，通过软投票集成在24个数据集上实现鲁棒性能，超越现有最佳模型，且能预测评分者歧义	尽管SOMNUS提升了泛化能力，但未发现任何模型架构能一致性地最小化人口统计学/临床偏倚	推动自动睡眠分期模型的公平评估与临床采用，解决泛化性、模型偏倚和评估不一致性问题	多中心、多年龄、多疾病、多硬件配置的PSG记录数据，以及基于这些数据的自动睡眠分期模型	机器学习	睡眠障碍	多导睡眠图（PSG）记录	深度学习模型，集成模型	脑电图（EEG）/眼电图（EOG）信号数据	约220,000小时域内数据和约84,000小时域外数据，涉及24个数据集，包括Bern-Sleep-Wake-Registry（N=6633）	未明确指定，但提及开源框架，可能涉及TensorFlow, PyTorch等	未明确指定具体架构，但提及集成模型SOMNUS	macro-F1分数，ROC-AUC	未明确指定
365	2026-01-24	A hybrid machine vision and handcrafted features fusion based approach for fine-grained millet classification 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32311-4 PMID:41402508	研究论文	本文提出了两种新颖的混合框架，结合手工特征和深度学习，用于细粒度小米品种分类	提出了两种混合框架，结合手工特征提取与深度学习，包括堆叠集成机器学习方法和双向深度学习架构，有效融合了传统机器学习与深度学习的优势	未明确提及，可能包括数据集有限或模型泛化能力	解决小米品种准确识别和分类的挑战，提升分类精度	小米品种，如稗子小米、小小米和黍子小米	计算机视觉	NA	NA	SVM, RF, KNN, CNN	图像	NA	NA	VGG19	准确率, F1分数, ROC-AUC	NA
366	2026-01-24	Understanding machine learning weather prediction by designing a cost-efficient model with knowledge-oriented modules 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32366-3 PMID:41392318	研究论文	本文提出了一种名为KARINA的新型数据驱动模型，通过结合Geocyclic Padding和SENet模块与ConvNeXt骨干网络，以较低的训练成本实现了具有竞争力的全球天气预报性能	设计了结合Geocyclic Padding和SENet模块的轻量级模型KARINA，在显著降低训练成本的同时达到与先进模型相当的预测精度，并首次系统分析了各模块对特定天气过程（水平平流和大气对流）的建模贡献	模型在10天以上的预报时效性能未充分验证，且未与其他更多类型的机器学习天气预测模型进行广泛对比	开发计算高效的机器学习天气预测模型，并深入理解模型组件对特定天气现象的预测能力	全球天气数据	机器学习	NA	数据驱动建模	CNN	气象数据	NA	NA	ConvNeXt, SENet	预报准确率	NA
367	2026-01-24	Temporal-aware transformer networks for state of charge multi-output prediction in unmanned aerial vehicle lithium-ion batteries 2025-Dec-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32347-6 PMID:41388014	研究论文	本文提出了一种用于无人机锂离子电池荷电状态多步预测的时序感知Transformer网络框架	结合局部时空特征提取与长程依赖建模，通过时序编码器和基于滑动窗口的多输出机制，提升了动态环境下预测的准确性和适应性	未明确提及模型在极端工况或电池老化条件下的泛化能力	提高无人机锂离子电池荷电状态（SOC）的预测精度，以保障飞行安全和能量管理	无人机（UAV）锂离子电池的荷电状态（SOC）	机器学习	NA	深度学习	Transformer, CNN, LSTM, RNN	时序数据	大规模数据集（具体数量未提及）	NA	Temporal-aware Transformer Networks (TATNS)	平均绝对百分比误差（MAPE）	NA
368	2026-01-24	Mucin phenotype-based deep learning framework for intestinal metaplasia-carcinogenesis progression prediction 2025-Dec-12, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01224-w PMID:41388069	研究论文	本研究开发了一个基于黏液表型的深度学习框架，用于预测胃黏膜肠上皮化生向胃癌的进展过程	揭示了胃黏膜癌变过程中黏液时空动态变化规律，并开发了MPMR模型，该模型能直接从H&E全切片图像预测四种黏液标志物，并通过对抗学习生成可解释的模拟染色热图	研究主要基于中国胃癌高发区的纵向队列，可能在其他人群中的泛化性有待验证	预测胃黏膜肠上皮化生向胃癌的恶性转化风险	胃黏膜组织样本，包括肠上皮化生和胃癌组织	数字病理学	胃癌	H&E染色全切片成像	Vision Transformer	图像	来自中国胃癌高发区的纵向队列样本	NA	UNI预训练的Vision Transformer	AUC	NA
369	2025-12-12	CRLM-GAN: a feature-constrained GAN-based deep learning framework for multi-parametric MRI-based segmentation of colorectal liver metastases before and after chemotherapy 2025-Dec-10, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00964-z PMID:41372955	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
370	2026-01-24	BioLACE: unifying spatial geometry and marker priors for cohesive cell-type clustering in spatial transcriptomics 2025-Dec-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.01.691603 PMID:41573943	研究论文	本文提出了BioLACE框架，用于在空间转录组学中整合空间几何结构和标记基因先验知识，实现一致的细胞类型聚类	提出了一个可扩展的框架，首次在共享的变分自编码器潜在空间中统一空间结构、转录组变异和标记基因信息，通过联合优化三个互补目标实现更优的聚类性能	未明确讨论计算复杂度或对大规模数据集的扩展性限制，也未提及对噪声或批次效应的鲁棒性	开发一个统一框架，提升空间转录组学中细胞类型聚类的准确性和生物学一致性	空间转录组学数据，包括MERFISH下丘脑、小鼠脊髓和Slide-seq小鼠小脑数据集	空间转录组学	NA	空间转录组学技术（MERFISH, Slide-seq）	VAE（变分自编码器）	基因表达谱和空间坐标数据	三个公开数据集（具体样本数量未明确说明）	PyTorch（基于代码仓库推断）	VAE	聚类准确性、生物学一致性边界、潜在表示可解释性	NA
371	2026-01-24	Deep learning method for semi-automated segmentation of optic nerve head tissues in optical coherence tomography images 2025-Dec, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110678 PMID:41038371	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的半自动分割方法，用于光学相干断层扫描图像中视神经乳头组织的分割	开发了一种结合用户交互的半自动分割方法，允许用户接受或修正模型预测，并利用修正结果更新模型以提升后续图像的分割准确性	测试数据集较小（仅包含6个视神经乳头的图像体积），限制了更新模型效果评估的全面性	实现视神经乳头组织边界的半自动分割，以获取组织特异性信息	光学相干断层扫描图像中的视神经乳头组织，包括前筛板表面、布鲁赫膜和脉络膜-巩膜界面	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描	CNN	图像	46个预处理后的视神经乳头图像体积（每个包含24个径向扫描）用于训练，6个视神经乳头的图像体积（每个24个扫描）用于测试	NA	NA	均方根误差	NA
372	2026-01-24	Deep Learning Enhances Weightbearing CT Detection of Lisfranc Instability: A FIXUS-AI Ankle Insight 3D Algorithm 2025-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.99658 PMID:41561244	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的3D负重CT（WBCT）算法，用于检测Lisfranc不稳定性，并评估了三种深度学习模型的性能	首次将深度学习算法应用于3D负重CT图像，以检测孤立的Lisfranc不稳定性，并比较了三种不同深度学习模型的性能	研究样本量有限（280例），缺乏外部验证，未来需要更大数据集和外部验证来进一步确认模型的泛化能力	研究深度学习算法在负重CT图像上对孤立Lisfranc不稳定性的诊断影响	280例患者的负重CT扫描图像，包括140例孤立Lisfranc不稳定性病例和140例无足部损伤的对照组	计算机视觉	足部损伤	负重CT（WBCT）成像	CNN, LSTM	3D图像	280例患者（140例病例，140例对照）	NA	3D卷积神经网络（3D-CNN），CNN结合长短期记忆（LSTM），差分CNN-LSTM	灵敏度，特异性，准确率，F1分数，ROC曲线下面积（AUC）	NA
373	2026-01-24	Advancements in Cancer Survival Prediction: A Systematic Review of Classical and Modern Approaches 2025-Dec, Indian journal of community medicine : official publication of Indian Association of Preventive & Social Medicine IF:0.9Q4 DOI:10.4103/ijcm.ijcm_626_24 PMID:41561693	综述	本文系统回顾了癌症生存预测中传统统计方法与现代机器学习及深度学习模型的应用、进展及未来研究方向	通过系统综述方法，梳理了过去15年间癌症生存预测模型从传统方法向混合及深度学习模型的演进趋势，并强调了在有限数据集下利用临床数据的增长趋势	综述基于特定数据库（ScienceDirect、IEEE Xplore、PubMed）的文献，可能未涵盖所有相关研究，且纳入标准可能引入选择偏倚	识别癌症预测中应用的生存分析模型，突出近期进展，并为未来研究提出方向	癌症患者的生存预测	机器学习	癌症	NA	机器学习, 深度学习	临床数据	基于51篇文献的综述，未指定具体样本量	NA	NA	NA	NA
374	2026-01-23	Dynamic graph neural network-based framework to increase detection accuracy in SDN under DDOS 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32102-x PMID:41461853	研究论文	提出一种基于动态图神经网络（DGNN）的创新框架GCTNetwork，用于实时检测软件定义网络（SDN）中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击	首次将动态图神经网络（DGNN）应用于SDN环境中的DDoS攻击检测，通过Gated Convolutional Temporal（GCT）层进行节点-边缘特征集成分析，结合Edge-Aware LSTM进行时序依赖建模，并利用图注意力层（GAT）突出关键通信路径	未明确说明模型在不同规模或拓扑结构的SDN网络中的泛化能力，以及在实际部署中的计算开销和延迟表现	提高SDN网络中DDoS攻击的检测精度和实时性	软件定义网络（SDN）中的网络流量和攻击模式	机器学习	NA	NA	动态图神经网络（DGNN），LSTM，GAT	网络流量数据（图结构数据）	使用SDN数据集（具体数量未说明）	NA	GCTNetwork（包含Gated Convolutional Temporal层、Edge-Aware LSTM、Graph Attention Layer）	准确率，F1分数，误报指数（FAI）	NA
375	2026-01-23	Prior knowledge-guided multimodal deep learning system for biomarker exploration and prognosis prediction of urothelial carcinoma 2025-Dec-26, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02232-7 PMID:41454198	研究论文	本研究开发了一个融合先验知识的多模态深度学习系统，用于尿路上皮癌的生物标志物探索和预后预测	首次将先验知识整合到多模态（组织病理学、放射学、结构化病理文本）深度学习系统中，用于尿路上皮癌的预后预测，并发现了与肌肉和肾实质浸润模式相关的新型预后生物标志物	未明确说明模型的可解释性细节或临床部署的可行性	开发一个准确预测尿路上皮癌预后的多模态人工智能系统	尿路上皮癌患者	数字病理学	尿路上皮癌	组织病理学成像、放射学成像、结构化病理文本分析	深度学习	图像、文本	多中心、大规模、多队列验证（具体数量未提供）	未明确说明	CTContextNet, MacroContextNet, IM-NCTNet	C-index	未明确说明
376	2026-01-23	Optimized federated learning framework with RegNetZ and Swin-Transformer for multimodal pancreatic cancer detection1 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31967-2 PMID:41444372	研究论文	本研究提出了一种结合RegNetZ和Swin-Transformer的联邦学习框架，用于从多模态数据中实现胰腺癌的自动检测、亚型分类和预后预测	提出了一种新颖的联邦学习框架，集成了Swin-Transformer和轻量级RegNetZ，并引入了混合Aquila-灰狼优化器（HA-GWO）进行超参数调优，在保护隐私的同时实现了高性能	研究在5-7个模拟客户端机构上进行评估，需要在真实世界的多机构环境中进一步验证其可扩展性和鲁棒性	开发一个隐私保护、高精度的自动化系统，用于胰腺癌的早期检测、亚型分类和预后预测	胰腺癌患者的多模态医疗数据，包括CT、MRI、组织学、基因组和临床记录	数字病理学	胰腺癌	多模态数据融合，联邦学习	CNN, Transformer	图像, 文本, 基因组数据, 临床记录	在5-7个模拟客户端机构上进行评估，具体样本数量未明确说明	PyTorch（推断，因提及Swin-Transformer和RegNetZ）	RegNetZ, Swin-Transformer	准确率, 灵敏度, 精确率, AUC	未明确指定，但提到框架具有较低的计算成本
377	2026-01-23	Efficient multi-finger vein recognition using layer-wise progressive MobileNet fine-tuning and a Dense-Head Probabilistic Siamese Network 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32132-5 PMID:41413639	研究论文	本文提出了一种结合轻量级MobileNet特征提取器和新型Dense-Head Probabilistic Siamese匹配器的两阶段深度学习框架，用于高效多指静脉识别	首次实现多指静脉识别，用户可使用任意手指认证而不损失精度或速度；采用分层渐进式MobileNet微调平衡模型紧凑性与判别力；引入DHPS匹配器，用校准概率输出替代传统基于边界的损失函数	未明确提及	解决资源受限设备上部署指静脉识别系统时面临的高计算成本和单指注册僵化问题	指静脉生物特征	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNet, Siamese Network	图像	三个公共指静脉数据集（FV-USM、UTFVP、VERA）	NA	MobileNet, Dense-Head Probabilistic Siamese Network	等错误率, F1分数	嵌入式平台
378	2026-01-23	A cone-beam photon-counting CT dataset for spectral image reconstruction and deep learning 2025-Dec-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06246-4 PMID:41413072	研究论文	本文介绍了一个用于光谱图像重建和深度学习的锥束光子计数CT数据集	提供了首个公开可用的真实锥束光子计数CT数据集，包含原始多能量投影数据、系统参数和校准信息，填补了该领域数据稀缺的空白	数据集仅基于15个核桃样本采集，样本多样性有限，且使用自定义微PCCT系统，可能限制通用性	解决光子计数CT领域公开数据集稀缺的问题，促进光谱CT重建、材料分解和深度学习方法的公平可重复比较	核桃样本	计算机视觉	NA	锥束光子计数CT，双能量阈值扫描	NA	图像	15个核桃样本，共172,800张原始投影图像	NA	NA	NA	NA
379	2026-01-23	MFU-Net: a multi-scale fusion U-Net for seismic phase picking 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32145-0 PMID:41408109	研究论文	本文提出了一种用于地震相位拾取的多尺度融合U-Net架构（MFU-Net），旨在通过简单的增强实现显著的识别性能	在U-Net的跳跃连接中设计了多尺度特征融合模块，并在瓶颈层引入了多头注意力机制，以增强关键特征区域的识别能力	未明确提及具体限制，但可能包括对特定数据集或地震类型的泛化能力	提高地震波形数据中P波和S波到达时间的准确识别和标注性能	地震波形数据，特别是P波和S波的到达时间	机器学习	NA	NA	U-Net	波形数据	NA	NA	MFU-Net	P波拾取准确率, S波拾取准确率	NA
380	2026-01-23	Comprehensive discovery of m6A sites in the human transcriptome at single-molecule resolution 2025-Dec-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67417-w PMID:41398146	研究论文	本研究开发了一个基于纳米孔测序的深度学习框架DeepRM，用于在单分子分辨率下全面发现人类转录组中的m6A位点	构建了大规模、高质量的训练数据集，其规模比先前数据集大三个数量级，并实现了近乎完美的m6A位点检测和修饰化学计量测量精度	未明确提及具体局限性，但可能依赖于纳米孔测序技术的准确性	开发一种准确、定量的RNA修饰检测方法，以理解其生物学功能	人类转录组中的m6A修饰位点	机器学习	NA	纳米孔测序	深度学习	测序数据	NA	NA	NA	准确度	NA