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	2026-01-16	A deep learning based radiomics model for differentiating intraparenchymal hematoma induced by cerebral venous thrombosis 2025-Dec-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31206-8 PMID:41350423	研究论文	本研究开发并验证了一种基于非增强CT的深度学习放射组学列线图模型，用于区分脑静脉血栓形成引起的脑实质内血肿与其他病因引起的血肿	首次将传统放射组学特征与深度学习特征融合，构建了深度学习放射组学特征，并整合临床变量（癫痫）开发了列线图模型，以无创方式区分脑静脉血栓相关血肿	研究样本量相对有限（共275例），且仅来自两个医疗中心，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于非增强CT的快速、无创诊断工具，以区分脑静脉血栓形成引起的脑实质内血肿与其他病因引起的血肿	脑实质内血肿患者	数字病理学	心血管疾病	非增强CT成像	深度学习模型, 逻辑回归模型	医学图像	275例患者（训练集192例，外部测试集83例）	NA	NA	AUC, 决策曲线分析	NA
362	2026-01-16	Self-attention bidirectional long Short-Term memory assisted natural language processing on sarcasm detection and classification in social media platforms 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31093-z PMID:41345450	研究论文	本文提出了一种基于自注意力双向长短期记忆网络的自然语言处理技术，用于社交媒体平台上的讽刺检测与分类	结合了自注意力机制与双向长短期记忆网络（SA-BLSTM），以提高讽刺文本的识别准确率	仅在一个标题数据集上进行评估，可能缺乏对其他类型文本（如推文或评论）的泛化能力	开发一种自动化模型，有效识别社交媒体文本中的讽刺内容	社交媒体平台上的文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理	SA-BLSTM	文本	NA	NA	自注意力双向长短期记忆网络	准确率	NA
363	2026-01-16	Research on the automation of intelligent accounting information processing process driven by neural networks 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31005-1 PMID:41345513	研究论文	本文提出了一种名为NeuroLedger-Net的深度学习系统，利用神经网络实现会计信息处理的自动化，包括异常检测和风险分类	结合LSTM网络处理序列交易行为、自编码器进行无监督异常检测，以及注意力机制增强的多层感知机进行交易分类和风险严重性预测，构建了一个自学习的自动化会计系统	NA	构建一个操作者参与度低的自学习异常检测与风险分类系统，以实现会计信息处理的自动化	会计信息处理流程，特别是交易行为、异常检测和风险分类	机器学习	NA	深度学习	LSTM, Autoencoder, MLP	交易数据、行为数据、系统级属性数据	使用Kaggle公共金融数据集进行训练和测试	NA	LSTM, Autoencoder, 注意力机制增强的MLP	准确率, 假阳性率, F1分数	NA
364	2026-01-16	Dermoscopically informed deep learning model for classification of actinic keratosis and cutaneous squamous cell carcinoma 2025-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31259-9 PMID:41339470	研究论文	本文开发了一种基于皮肤镜图像、结合临床先验知识的深度学习模型，用于区分光化性角化病和皮肤鳞状细胞癌	提出了一种双分支CNN架构，不仅处理原始RGB图像，还通过针对性的预处理增强血管和角化模式，并将这些特征作为额外通道输入，从而将临床推理依据整合到模型中	未明确提及模型在外部验证集上的泛化能力，也未讨论不同皮肤镜设备或成像条件可能带来的影响	开发一个高性能的AI模型，以辅助皮肤科医生更准确地区分光化性角化病和皮肤鳞状细胞癌	皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌	皮肤镜成像	CNN	图像	2000张图像，通过数据增强扩展至近20万训练实例	NA	EfficientNetB0, 自定义轻量卷积分支	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, 损失值	NA
365	2026-01-16	Landslide detection using multimodal data fusion and an improved Deeplabv3+ model 2025-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31208-6 PMID:41339468	研究论文	本文提出了一种基于多模态数据融合和改进DeepLabv3+架构的滑坡检测模型FCA-DeepLab，以提高滑坡检测的准确性和效率	引入多模态融合机制实现光学影像与地形特征的深度耦合，采用ConvNeXt网络替换ResNet骨干以扩大感受野并捕获细粒度特征，并设计了针对小目标的注意力机制以增强对细微滑坡特征的敏感性	未明确说明模型在极端天气或低质量影像条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度或实时处理能力	提高滑坡灾害检测的准确性和效率，以支持灾害应急响应和长期土地利用规划	滑坡灾害	计算机视觉	NA	多模态数据融合	CNN	高分辨率遥感影像，地形特征数据	多个公共数据集，包括Bijie滑坡数据集	NA	DeepLabv3+, ConvNeXt	整体准确率，召回率，定性分割性能	NA
366	2026-01-16	Reforming disease prognosis and treatment prediction for palliative care with hybrid metaheuristic deep neural architectures in IoT healthcare ecosystems 2025-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31037-7 PMID:41339488	研究论文	本研究提出了一种混合元启发式驱动的深度神经网络架构（HMDNA），结合深度神经网络和布谷鸟搜索优化算法，用于脓毒症检测和预后，以提升物联网医疗生态系统中的疾病预后和治疗预测能力	提出了一种结合深度神经网络与布谷鸟搜索优化的混合元启发式驱动架构，通过优化初始化、中期训练和微调阶段，显著提高了模型的收敛速度、泛化能力和对实时数据变化的鲁棒性	未明确提及模型在更广泛疾病类别或更大规模数据集上的泛化能力，以及在实际临床部署中的可扩展性和成本效益	提升物联网医疗生态系统中疾病预后和治疗预测的准确性和及时性，特别是在姑息护理等敏感领域	脓毒症患者的时间序列ICU数据	机器学习	脓毒症	时间序列数据分析，k-NN插补，最小-最大缩放	深度神经网络，元启发式优化算法	时间序列数据	未明确提及具体样本数量，仅说明使用时间序列ICU数据	TensorFlow	深度神经网络，布谷鸟搜索优化	准确率，精确率，召回率，F1分数	NVIDIA Tesla V100 GPU
367	2026-01-16	Innovation of entrepreneurship education in auxiliary instruction system for college aesthetic course teaching under BPNN model 2025-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30967-6 PMID:41331061	研究论文	本研究提出并验证了一种基于BPNN模型的辅助教学系统，旨在提高美育课程中创新创业教育的精准性和有效性	利用BPNN模型对音乐院校学生的创新创业能力进行建模与评估，为艺术教育与创新创业教育的融合提供深度学习支持	当前评估框架需要进一步细化，以更好地满足专业化和产业化的动态需求	改进音乐院校美育课程中的创新创业教育，通过精准评估学生能力来优化教学	西安地区音乐院校的毕业生	机器学习	NA	问卷调查	BPNN	问卷数据	444份有效问卷	NA	BPNN	相对误差	NA
368	2026-01-16	Performance of artificial intelligence-based diagnosis and classification of peri-implantitis compared with periodontal surgeon assessment: a pilot study of panoramic radiograph analysis 2025-Dec, Journal of periodontal & implant science DOI:10.5051/jpis.2500280014 PMID:40350773	研究论文	本研究评估了基于深度学习的模型在利用全景X光片诊断和分类种植体周围炎相关骨缺损方面的性能，并与牙周外科医生的评估进行比较	首次将集成YOLOv8深度学习模型应用于全景X光片，以自动诊断和分类种植体周围炎的骨缺损形态和严重程度，并在整体准确性上显著优于专业牙周外科医生	研究为试点性质，数据集规模有限（1,075张全景X光片），且仅使用单一模态影像（全景X光片），未来需扩大数据集并整合多模态成像	评估深度学习模型在种植体周围炎骨缺损诊断和分类中的性能，探索其作为临床决策支持工具的潜力	426名种植体周围炎患者的1,075张全景X光片，包含2,250个种植体部位	计算机视觉	种植体周围炎	全景X光成像	深度学习	图像	1,075张全景X光片（来自426名患者），包含2,250个种植体部位	NA	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
369	2026-01-16	New chapter in pediatric medicine: technological evolution, application, and evaluation system of large language models 2025-Dec-01, European journal of pediatrics IF:3.0Q1 DOI:10.1007/s00431-025-06602-x PMID:41324732	综述	本文综述了基于深度学习的大语言模型在儿科医学领域的技术演进、应用及评估体系	聚焦于儿科医学领域，系统梳理了大语言模型在通用模型发展、医学专用模型定制训练、多模态与专家混合架构等方面的最新进展，并探讨了其在儿科剂量计算、专科临床决策支持等具体应用中的潜力	文章主要基于文献综述，未涉及原创性实验验证，且对多语言和低资源环境下的应用挑战仅作初步探讨	回顾大语言模型在儿科医学中的技术发展、实际应用及评估方法，以促进其在医疗领域的有效整合	大语言模型及其在儿科医学中的应用案例	自然语言处理	NA	深度学习，预训练语言模型	大语言模型	文本	NA	NA	多模态架构，专家混合架构	评估指标（具体未指定）	NA
370	2026-01-16	Transforming Vitiligo Diagnosis and Treatment Through Artificial Intelligence: A Review 2025-Dec, Scandinavian journal of immunology IF:4.1Q2 DOI:10.1111/sji.70076 PMID:41354974	综述	本文回顾了人工智能（特别是机器学习和深度学习）在白癜风诊断和治疗中的当前应用、最新进展、面临的挑战以及未来发展方向	系统性地总结了AI在白癜风领域的应用，包括超越皮肤科医生准确率的深度神经网络诊断工具、基于Transformer的图像分类器以及用于药物重定位的预测模型，并指出了该领域特有的挑战（如深色皮肤代表性不足）	面临数据挑战（需要大规模、多样化、高质量的数据集，深色皮肤代表性不足）、模型可解释性不足、伦理问题（患者隐私、数据所有权、诊断错误责任）以及临床整合障碍（系统互操作性、工作流程适应）	探讨人工智能在改善白癜风诊断和治疗方面的潜力、现状与挑战	白癜风（一种复杂的自身免疫性皮肤病）	数字病理学	白癜风	基因表达分析、蛋白质相互作用分析、药理学网络分析	深度学习, 机器学习	图像, 基因表达数据, 蛋白质相互作用数据, 药理学数据	NA	NA	深度神经网络, Transformer	准确率	NA
371	2026-01-16	Research on the Prediction of Driver Fatigue Degree Based on EEG Signals 2025-Dec-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25237316 PMID:41374691	研究论文	本研究提出了一种基于EEG信号和多步时间数据的深度学习模型，用于预测驾驶员疲劳程度指标PERCLOS，并探讨了不同EEG特征对预测性能的影响	提出了一种结合CNN、Transformer编码器、LSTM和残差连接的CTL-ResFNet混合深度学习框架，用于驾驶员疲劳程度预测，并比较了不同EEG特征在两种实验范式下的适用性差异	未明确说明样本的具体数量或来源，可能限制了结果的泛化性；实验仅基于特定EEG特征和PERCLOS指标，未考虑其他生理或环境因素	预测驾驶员疲劳程度以提升交通安全	驾驶员的EEG信号和疲劳程度指标PERCLOS	机器学习	NA	脑电图	CNN, Transformer, LSTM	时间序列信号	NA	NA	CTL-ResFNet	RMSE, MAE	NA
372	2026-01-15	Backpropagation DNN and Thermokinetic Analysis of the Thermal Devolatilization of Dried Pulverized Musa sapientum (Banana) Peel 2025-Dec-31, Polymers IF:4.7Q1 DOI:10.3390/polym18010122 PMID:41516905	研究论文	本研究通过热重分析、热动力学建模及反向传播深度学习，研究了香蕉皮废料的热解过程，旨在预测和优化其生物能源转化	首次将反向传播深度学习应用于热解过程建模，以预测和优化香蕉皮热解，并成功识别了最合适的反应模型	研究仅针对香蕉皮，未与其他生物质材料进行对比；实验条件（加热速率、温度范围）可能限制了模型的泛化能力	研究香蕉皮废料的热解过程，以评估其作为生物能源原料的潜力	干燥粉碎的香蕉皮（Musa sapientum）	机器学习	NA	热重分析（TGA）、热动力学建模、反向传播深度学习	反向传播深度学习模型	热重分析数据	在5、10、20和40 °C/min四种加热速率下进行热重分析	NA	NA	R²（决定系数）、训练损失	1.4计算小时（具体硬件未说明）
373	2026-01-15	Multimodal artificial intelligence model based on CT for differentiating primary renal sarcomas from renal cell carcinomas: a dual-center retrospective study 2025-Dec-31, Translational andrology and urology IF:1.9Q3 DOI:10.21037/tau-2025-539 PMID:41522320	研究论文	本研究开发了一种基于CT和临床数据的多模态人工智能模型，用于术前区分原发性肾肉瘤和肾细胞癌	结合临床数据和多期相CT图像（平扫期、皮髓质期、肾实质期）构建深度学习模型，实现肾肉瘤与肾细胞癌的术前鉴别	回顾性研究，样本量较小（85例患者），仅来自两个中心，可能存在选择偏倚	开发术前区分原发性肾肉瘤和肾细胞癌的诊断方法	经病理确诊的原发性肾肉瘤和肾细胞癌患者	数字病理学	肾癌	CT增强扫描	深度学习模型	CT图像，临床数据	85例患者，共7482张图像	NA	NA	准确率，AUC，灵敏度，特异性，阳性预测值，阴性预测值	NA
374	2026-01-15	[Automatic detection and visualization of myocardial infarction in electrocardiograms based on an interpretable deep learning model] 2025-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202503016 PMID:41448757	研究论文	本文提出了一种基于轻量级卷积神经网络和一维梯度加权类激活映射的深度学习框架，用于自动检测心肌梗死并可视化单导联心电图中的关键波形特征	结合轻量级CNN与1D Grad-CAM实现心肌梗死的自动检测与可视化，模型决策过程与临床关键特征（如病理性Q波、ST段抬高和T波倒置）高度一致	研究仅使用了PTBDB和NSRDB数据库中的432条记录，样本量相对有限，且仅针对单导联心电图进行分析	开发一种自动检测心肌梗死并可视化心电图关键特征的深度学习模型，以用于早期风险评估和计算机辅助诊断	心肌梗死患者和正常人的心电图记录	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN	心电图信号	432条记录（334条心肌梗死心电图和98条正常心电图）	未明确指定，但可能基于常见深度学习框架如TensorFlow或PyTorch	轻量级卷积神经网络	准确率, 灵敏度, 特异度	NA
375	2026-01-15	MRI-based deep learning and radiomics pipeline for myxoid liposarcoma: a feasibility study in a rare sarcoma 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27217-0 PMID:41408069	研究论文	本研究评估了结合深度学习和放射组学的自动化MRI流程在黏液样脂肪肉瘤非侵入性肿瘤评估中的可行性	首次针对罕见软组织肉瘤（黏液样脂肪肉瘤）开发了基于3D U-Net自动分割和放射组学特征提取的MRI分析流程，用于肿瘤分级预测	研究为回顾性多中心设计，样本量较小（48例患者），分类错误多发生在边界性或组织学异质性病例中，需要更大规模的前瞻性验证	评估自动化MRI流程（结合深度学习和放射组学）在黏液样脂肪肉瘤非侵入性肿瘤评估中的可行性	经组织学确认的黏液样脂肪肉瘤患者	数字病理学	软组织肉瘤	MRI成像	CNN	图像	48例患者	NA	3D U-Net	Dice相似系数, AUC, F1分数, 平衡准确度	NA
376	2026-01-15	Evaluation of magnetic resonance imaging and deep learning-based synthetic computed tomography for calcified intradural tumors - importance of domain-specific training and validation of synthetic imaging methods for clinical application 2025-Dec-11, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-025-06731-0 PMID:41381905	研究论文	评估基于MRI和深度学习的合成CT在钙化性硬膜内肿瘤中的应用，强调领域特异性训练和验证的重要性	首次评估BoneMRI生成的合成CT在钙化性硬膜内肿瘤中的可视化能力，揭示其在该特定病变中的局限性	样本量较小（仅5例患者），且合成CT未能可视化任何钙化性硬膜内肿瘤	验证深度学习生成的合成CT在脊髓硬膜内肿瘤钙化评估中的准确性	脊髓硬膜内肿瘤患者	数字病理学	脊髓肿瘤	MRI, CT, 深度学习	深度学习算法	医学影像（MRI和CT图像）	5例脊髓硬膜内肿瘤患者	NA	NA	肿瘤可见性百分比, 肿瘤尺寸, 平均Hounsfield单位, p值	NA
377	2026-01-15	Artificial intelligence in pulmonary hypertension: a systematic review 2025-Dec-08, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03557-5 PMID:41361272	综述	本文系统回顾了人工智能（包括机器学习和深度学习）在肺动脉高压（PH）和肺动脉高压（PAH）非侵入性诊断、分类和预后预测中的应用	首次系统性地评估了机器学习和深度学习在肺动脉高压领域的应用，特别关注了方法学质量和临床适用性	研究存在显著的异质性，缺乏外部验证，大多数为回顾性单中心研究，且部分研究未明确报告右心导管检查情况	评估人工智能方法在肺动脉高压非侵入性诊断、分类和预后预测中的潜力	肺动脉高压（PH）和肺动脉高压（PAH）患者	机器学习	心血管疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）	CNN	临床数据、影像数据、生物标志物数据、组学数据、实验室参数	53项研究	NA	卷积神经网络	AUC	NA
378	2026-01-15	Evaluating Artificial Intelligence-Assisted Prostate Biparametric MRI Interpretation: An International Multireader Study 2025-Dec, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.24.32399 PMID:40668633	研究论文	本研究评估了深度学习AI模型对前列腺双参数MRI解读中前列腺癌及临床显著前列腺癌检测率以及阅片者间一致性的影响	首次在国际多中心、多阅片者研究中，采用平衡不完全区组设计，系统评估了AI辅助对前列腺双参数MRI解读在病灶水平和患者水平诊断性能及阅片者间一致性的影响	AI辅助略微降低了病灶水平的敏感性，且研究为回顾性设计，未来需进一步优化AI模型以在不牺牲特异性的前提下提高敏感性	评估AI辅助对前列腺双参数MRI解读的诊断准确性及阅片者间一致性的影响	接受多参数MRI和前列腺活检或根治性前列腺切除术的患者	数字病理学	前列腺癌	双参数MRI	深度学习模型	MRI图像	180名患者（120例病例组，60例对照组）	NA	NA	敏感性, 阳性预测值, AUC, 阅片者间一致性（κ系数, 覆盖概率）	NA
379	2026-01-15	Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques 2025-Dec, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-01045-0 PMID:40690102	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于从法医尸检照片中自动测量冠状动脉粥样硬化	首次将深度学习技术应用于法医尸检照片中的冠状动脉粥样硬化自动评估，实现了高精度测量	模型对中度粥样硬化等级的识别性能较低，且除钙化外，分解、支架植入和血栓对评估无显著影响	开发一种快速、精确评估冠状动脉粥样硬化的深度学习算法，并识别影响模型预测的因素	法医尸检中获取的冠状动脉数字照片	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	从1920例法医尸检数据库中提取的3717张数字照片	NA	NA	加权F1分数, 类别F1分数	NA
380	2026-01-15	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究利用Transformer-GAN深度学习框架，结合DNA甲基化和基因表达数据，解码牙周炎中增强子-启动子相互作用的表观遗传调控网络	首次将Transformer-GAN模型应用于牙周炎的表观遗传调控研究，整合多组学数据预测功能性的增强子-启动子相互作用	研究基于公开数据集，样本量有限，且模型性能仍有提升空间	解码牙周炎中增强子-启动子相互作用的表观遗传调控网络，发现新的生物标志物和治疗靶点	牙周炎患者的DNA甲基化和RNA-seq数据	机器学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq	Transformer, GAN	基因组数据, 基因表达数据	公开数据集GSE173081和GSE173078	NA	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score	NA