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
381	2026-01-23	Deep learning-based detection of power transmission lines using YOLOv4 and YOLOv8 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32200-w PMID:41392299	研究论文	本研究利用YOLOv4和YOLOv8算法，基于无人机技术进行电力传输线的深度学习目标检测	将YOLO算法与无人机技术结合，用于电力传输线检测，并比较了YOLOv8各版本相对于YOLOv4的性能优势	未提及具体的数据集规模或环境多样性限制，可能影响模型泛化能力	提高电力传输线检测的准确性和效率，以支持能源基础设施的维护	电力传输线（PTLs）	计算机视觉	NA	无人机（UAV）技术	CNN	图像	NA	NA	YOLOv4, YOLOv8	精确度, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95	NA
382	2026-01-23	Intelligent cybersecurity management in industrial IoT system using attribute reduction with collaborative deep learning enabled false data injection attack detection approach 2025-Dec-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32035-5 PMID:41392216	研究论文	提出一种结合特征选择与投票分类器的智能虚假数据注入攻击检测方法，用于工业物联网系统的网络安全防护	提出IMFDIA-FSVC方法，整合统计与信息论特征选择技术，并采用TCN、DBN和AE三种深度学习模型构建集成分类器进行攻击检测	未明确说明方法在动态攻击模式或大规模网络环境中的适应性，以及计算开销分析	开发工业物联网系统中虚假数据注入攻击的检测与缓解模型，确保系统安全可靠运行	工业物联网系统中的虚假数据注入攻击	网络安全	NA	深度学习	TCN, DBN, AE, 集成学习	传感器数据	使用IIoT和FDIA数据集（具体数量未说明）	未明确说明	时间卷积网络, 深度信念网络, 自编码器	准确率	NA
383	2026-01-23	A machine learning-based framework for prognostic prediction and tumor microenvironment characterization of locally advanced cervical cancer with concurrent chemoradiotherapy 2025-Dec-12, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01234-8 PMID:41387521	研究论文	本研究开发了一个基于机器学习的框架，用于局部晚期宫颈癌同步放化疗后的预后预测和肿瘤微环境表征	提出了一个结合深度学习自动预测模型与蛋白质组学分析的多任务框架，首次实现了基于放射组学-蛋白质组学的风险分层，并揭示了高风险组的免疫抑制微环境特征	模型在外部测试队列中的C指数相对较低（0.65-0.70），表明泛化能力有待进一步提升；蛋白质组学分析仅基于配对活检样本，可能无法完全代表肿瘤异质性	开发一个多任务预后模型，用于局部晚期宫颈癌同步放化疗后的精准预后预测和肿瘤微环境表征	局部晚期宫颈癌患者	数字病理学	宫颈癌	T2加权磁共振成像, 蛋白质组学分析	深度学习模型	医学影像, 蛋白质组学数据	训练、内部测试和外部测试队列的局部晚期宫颈癌患者	NA	DeepMR-LACC	C指数	NA
384	2026-01-23	The application of artificial intelligence in veterinary oncology: a scoping review 2025-Dec-12, BMC veterinary research IF:2.3Q1 DOI:10.1186/s12917-025-05192-y PMID:41388461	综述	本文对人工智能在兽医肿瘤学中的应用进行了范围综述，系统性地梳理了相关文献，识别了临床应用、技术和数据来源，并指出了阻碍临床转化的主要挑战	首次对人工智能在兽医肿瘤学领域的研究现状进行了系统性范围综述，揭示了该领域以犬类患者诊断应用为主、数据集小且缺乏外部验证的现状，并提出了向大规模协作研究转变的路径	作为一篇范围综述，本文本身不产生新的实验数据，其结论受限于所纳入的69项研究的质量和代表性	系统性地梳理人工智能在兽医肿瘤学中的应用研究现状，识别主要临床应用、技术方法、数据来源及临床转化面临的挑战	兽医肿瘤学，特别是伴侣动物（如犬）的自发性肿瘤	数字病理学, 机器学习	淋巴瘤, 皮肤及皮下肿瘤, 乳腺肿瘤	深度学习, 放射组学	深度学习模型	图像数据（数字病理图像、医学影像）	基于69项研究的汇总分析	NA	NA	NA	NA
385	2026-01-23	Can artificial intelligence optimize treatment planning and outcome prediction in fixed tooth- and implant-supported prosthodontics? A scoping review 2025-Dec-11, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07300-8 PMID:41372901	综述	本文旨在探讨人工智能在固定修复学和种植体支持固定修复中的应用，重点关注AI模型在优化治疗计划和预测临床结果方面的准确性、有效性和临床适用性	首次系统性地将AI在固定修复学中的应用分为种植规划、冠设计、全牙弓框架优化和预后建模四个领域进行综述，并总结了不同AI技术的性能表现	现有证据多为早期阶段和基于模拟的研究，缺乏前瞻性验证和临床可靠性评估	探索人工智能在优化固定修复和种植体支持修复治疗计划及预测临床结果中的应用	固定修复学和种植体支持固定修复中的AI应用研究	数字牙科	NA	深度学习，生成对抗网络，回归模型，优化算法	CNN, GAN, 回归模型	NA	20项研究	NA	卷积神经网络，生成对抗网络	准确率，形态偏差，内部间隙，设计时间，应力集中	NA
386	2026-01-23	Enhanced pedestrian walkway object detection using deep learning and pelican optimization algorithm for assisting disabled persons 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32129-0 PMID:41372505	研究论文	提出一种结合深度学习与鹈鹕优化算法的增强型行人步道物体检测方法，用于辅助视障人士导航	首次将Faster R-CNN、CapsNet、小波神经网络与鹈鹕优化算法集成，通过POA优化WNN超参数以提升检测性能	仅在UCSD异常检测数据集上进行评估，未在真实室外复杂场景中验证	通过物体检测技术增强视障人士的行人步道导航能力	行人步道环境中的物体	计算机视觉	视力障碍	深度学习, 优化算法	Faster R-CNN, CapsNet, WNN	图像	UCSD异常检测数据集（未说明具体样本数量）	NA	Faster R-CNN, CapsNet, 小波神经网络	NA	NA
387	2026-01-23	Award for Distinguished Scientific Early Career Contributions to Psychology: Wilma A. Bainbridge 2025-Dec, The American psychologist DOI:10.1037/amp0001584 PMID:41428526	奖项介绍	本文介绍了Wilma A. Bainbridge获得2025年APA杰出科学早期职业贡献奖的情况，表彰其在记忆与感知交叉领域的早期职业贡献	Bainbridge开创性地发现某些刺激比其他刺激更易被记住，推动了以刺激为中心的记忆研究新议程，并率先开发了量化视觉记忆主观内容的复杂方法	NA	表彰在心理学领域做出杰出早期职业贡献的研究人员	记忆与感知的交叉领域研究	认知神经科学	NA	计算认知神经科学技术	深度学习网络	大数据刺激集	NA	NA	NA	NA	NA
388	2026-01-23	Artificial Intelligence Has Varied Diagnostic and Predictive Performance in Diagnosing Patellofemoral Osteoarthritis, Trochlear Dysplasia, and Patellofemoral Tracking Abnormalities: A Systematic Review 2025-Dec, Arthroscopy, sports medicine, and rehabilitation DOI:10.1016/j.asmr.2025.101269 PMID:41541530	系统综述	本文系统综述了人工智能模型在诊断髌股关节病理（包括骨关节炎、滑车发育不良及轨迹异常）方面的诊断效能和预测能力	首次系统性地评估和比较了多种AI模型在髌股关节病理诊断中的性能，并分析了其相对于传统临床专家方法的优势与局限性	研究存在样本量小、单中心数据集、泛化能力有限、数据集不平衡导致的偏倚以及模型架构、成像方式和参考标准存在显著异质性等问题	评估人工智能模型在检测髌股关节病理方面的诊断效能和预测能力，并与临床专家进行性能比较	髌股关节骨关节炎、滑车发育不良、髌股关节不稳定及轨迹异常的诊断	医学影像分析	骨关节炎	计算机断层扫描、磁共振成像、X射线摄影	深度学习架构、机器学习算法	图像	17项符合纳入标准的研究，具体样本量未统一报告，但普遍存在样本量小的问题	NA	NA	准确率、AUC、精确率-召回率曲线平均精确度、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值	NA
389	2026-01-23	Squeeze-and-Excitation Enhanced Convolutional Neural Networks for Multi-class Pneumonia Classification on Chest Radiographs 2025-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.99649 PMID:41555979	研究论文	本研究比较了两种结合挤压-激励注意力机制的卷积神经网络架构，用于胸部X光片的多类别肺炎自动分类	将挤压-激励注意力机制集成到ResNet50V2和InceptionV3架构中，用于增强胸部X光片中肺炎亚型的分类性能	研究结果需要在更大、更多样化的临床数据集上进行进一步验证	开发自动分类胸部X光片为正常、细菌性肺炎、病毒性肺炎和COVID-19的深度学习模型	胸部X光片	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN	图像	9,208张后前位胸部X光片	NA	ResNet50V2, InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
390	2026-01-22	Integrated modeling approach for assessing sustainable concrete incorporating waste glass powder: a finite element and deep learning perspective 2025-Dec, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36767-9 PMID:40694313	研究论文	本研究提出了一种结合有限元方法和深度学习的模型，用于评估掺入废玻璃粉作为水泥部分替代品的混凝土的结构与力学性能	首次将有限元模拟与深度学习（特别是卷积神经网络）相结合，以评估废玻璃粉替代水泥对混凝土性能的影响，并优化配合比设计	研究主要关注压缩强度，可能未全面评估其他力学性能如抗拉强度或耐久性；模型基于特定实验条件，普适性有待进一步验证	评估废玻璃粉作为水泥部分替代品在混凝土中的可行性，并优化其配合比设计以实现可持续建筑	掺有废玻璃粉的混凝土材料	机器学习	NA	有限元方法，深度学习	CNN	模拟数据，实验数据	未明确说明具体样本数量，但涉及不同废玻璃粉掺量比例的混凝土样本	未明确说明，可能为TensorFlow或PyTorch	卷积神经网络（CNN）	准确率	NA
391	2026-01-21	The Intelligent Evolution of Radar Signal Deinterleaving: A Systematic Review from Foundational Algorithms to Cognitive AI Frontiers 2025-Dec-31, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010248 PMID:41516682	综述	本文系统回顾了雷达信号分选领域从基础算法到认知人工智能前沿的智能演进历程	提供了一个统一数学框架，全面连接了算法演进与现代电磁环境的挑战，并深入探讨了深度学习、自监督学习、元学习、多站融合及大语言模型集成等新兴前沿	NA	系统分析雷达信号分选技术的发展，并指导未来端到端智能自主分选系统的研究	雷达信号分选算法与技术	机器学习	NA	NA	RNN, Transformer, CNN, GNN	信号数据	NA	NA	RNN, Transformer, CNN, GNN	NA	NA
392	2026-01-21	Functional architecture of cardiac TF regulatory landscapes in control of mammalian heart development 2025-Dec-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.19.695499 PMID:41509364	研究论文	本研究通过功能基因组学方法，揭示了控制哺乳动物心脏发育的转录因子调控景观的功能架构	整合单核多组学分析、深度学习、位点特异性转基因和染色质构象建模，首次系统绘制了心脏增强子库和调控特征图谱，并发现了上游调控区间在转录控制中的关键作用	研究主要基于小鼠胚胎模型，人类心脏发育的调控景观可能存在物种特异性差异	解析先天性心脏病相关的基因调控网络，阐明心脏发育过程中转录因子剂量控制的增强子架构	小鼠胚胎心脏、心脏转录因子（如Mef2c、Tbx5）、心脏增强子模块	基因组学	先天性心脏病	单核多组学分析、基因组编辑、位点特异性转基因、染色质构象捕获	深度学习模型	基因组序列、单细胞多组学数据、染色质构象数据	小鼠胚胎心脏样本（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
393	2026-01-21	A Multi-phase CT Dataset for Automated Differential Diagnosis of Liver Tumors 2025-Dec-15, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06343-4 PMID:41392114	研究论文	本文介绍了一个用于肝脏肿瘤自动鉴别诊断的多期相CT数据集MCT-LTDiag	提出了一个包含517个病例、涵盖五个肿瘤亚型的标准化多期相CT数据集，并展示了多期相整合能显著提升诊断性能	NA	开发一个用于肝脏肿瘤自动鉴别诊断的基准数据集	肝脏肿瘤患者的多期相CT扫描图像	数字病理学	肝癌	多期相对比增强CT扫描	机器学习,深度学习	图像	517个病例	NA	NA	NA	NA
394	2026-01-21	Renji endoscopic submucosal dissection video data set for Esophagus 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06252-6 PMID:41372209	研究论文	本研究介绍了首个公开的食管内镜黏膜下剥离术视频数据集，包含25个手术视频和141,909个阶段标注	这是首个公开的、包含全面阶段标注的食管ESD视频数据集	数据集规模相对较小（仅25个手术视频），可能限制模型的泛化能力	为人工智能辅助内镜手术提供高质量的标注数据集，支持手术阶段识别研究	食管内镜黏膜下剥离术（ESD）视频	计算机视觉	食管疾病	内镜黏膜下剥离术（ESD）	深度学习	视频	25个手术视频，包含141,909个阶段标注	NA	NA	NA	NA
395	2026-01-21	Mutualistic Multi-Network Noisy Label Learning (MMNNLL) Method and Its Application to Transdiagnostic Classification of Bipolar Disorder and Schizophrenia 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585880 PMID:40614156	研究论文	本文提出了一种互惠多网络噪声标签学习方法，旨在通过神经影像数据提高双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类准确性	提出了一种新的互惠多网络噪声标签学习方法，通过最大化深度神经网络在识别和利用干净与噪声标签样本时的一致性，有效处理临床诊断中可能存在的偏差或错误	未明确说明方法在更广泛精神疾病或不同神经影像数据上的泛化能力	提高精神疾病的诊断准确性，特别是针对双相情感障碍和精神分裂症的跨诊断分类	双相情感障碍和精神分裂症患者	机器学习	精神疾病	神经影像数据（功能连接性）	深度神经网络	图像数据（神经影像）	未明确指定患者样本数量，但使用了公共CIFAR-10和PathMNIST数据集进行验证	未明确指定	未明确指定	分类准确率	NA
396	2026-01-21	Depthwise-Dilated Convolutional Adapters for Medical Object Tracking and Segmentation Using the Segment Anything Model 2 2025-Dec, Machine learning: science and technology DOI:10.1088/2632-2153/ae13d1 PMID:41551748	研究论文	提出了一种用于医学视频对象跟踪与分割的高效适配框架DD-SAM2，通过深度可分离扩张卷积适配器增强SAM2的多尺度特征提取能力	首次系统性地探索了基于适配器的微调策略，将Segment Anything Model 2应用于医学视频分割与跟踪，并充分利用其流式记忆机制	需要在有限训练数据的医学视频上进行微调，可能对数据稀缺场景的泛化能力存在限制	开发一种高效适配框架，提升SAM2在动态医学影像场景中的对象跟踪与分割性能	医学视频中的肿瘤分割和左心室跟踪	计算机视觉	肿瘤，心血管疾病	深度学习，视频分割	适配器微调框架	医学视频	TrackRad2025和EchoNet-Dynamic数据集	PyTorch	Segment Anything Model 2, Depthwise-Dilated Adapter	Dice系数	NA
397	2026-01-20	Large scale prospective evaluation of co-folding across 557 Mac1-ligand complexes and three virtual screens 2025-Dec-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.25.696505 PMID:41509292	研究论文	本文对三种共折叠方法（AlphaFold3、Boltz-2、Chai-1）在557个Mac1-配体复合物结构预测及三个虚拟筛选中的性能进行了大规模前瞻性评估	使用训练截止日期后确定的557个SARS-CoV-2 NSP3宏结构域（Mac1）配体复合物作为独立测试集，系统评估共折叠方法的预测能力，并首次在多个受体系统中前瞻性测试共折叠评分对虚拟筛选结果的重新排序效果	共折叠预测未能重现常见的蛋白质构象重排（如肽段翻转和大环开口），且AF3的配体姿态置信度在区分真实配体与假阳性方面的效果不如对接评分或Boltz-2亲和力预测	评估深度学习共折叠方法在预测配体-蛋白质复合物结构及亲和力排序方面的准确性与实用性	SARS-CoV-2 NSP3宏结构域（Mac1）的557个配体复合物，以及AmpC β-内酰胺酶、多巴胺D4受体和σ受体的配体	计算生物学	COVID-19	共折叠方法、虚拟筛选、分子对接	深度学习模型	蛋白质-配体复合物结构数据	557个Mac1-配体复合物，以及三个受体系统（AmpC β-内酰胺酶、多巴胺D4受体、σ受体）的数百个分子	NA	AlphaFold3, Boltz-2, Chai-1	RMSD, 相关系数, 平均绝对误差	NA
398	2026-01-20	Prediction of Piconewton Receptor Tension Images using Deep Learning 2025-Dec-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.19.695587 PMID:41509226	研究论文	本研究开发了一种名为TensionDL的深度学习模型，用于从细胞形态和黏着蛋白vinculin图像中预测皮牛顿级别的受体张力图	首次利用卷积神经网络和图像到图像转换技术，直接从细胞形态和vinculin图像预测受体张力分布，无需依赖分子张力探针	模型预测为半定量性质，且在部分力未通过分子张力探针传递的异质环境中仅能推断张力分布	开发一种深度学习方法来预测细胞受体张力图，以克服分子张力探针的局限性	细胞受体张力，特别是在不同基质硬度和细胞类型下的皮牛顿级别力	计算机视觉	NA	荧光显微镜，分子张力探针	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	准确性	NA
399	2026-01-20	Long-term carotid plaque progression and the role of intraplaque hemorrhage: A deep learning-based analysis of longitudinal vessel wall imaging 2025-Dec-10, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.102670 PMID:41386425	研究论文	本研究利用深度学习分割技术，基于纵向血管壁成像数据，评估了斑块内出血对颈动脉粥样硬化斑块负荷长期进展的影响	首次采用深度学习分割管道对多对比度磁共振血管壁成像进行长期纵向分析，以量化斑块内出血的存在和体积对斑块负荷进展的长期影响	样本量较小（28名无症状受试者），且为观察性研究，无法确定因果关系	评估斑块内出血对颈动脉斑块负荷长期进展的影响	无症状颈动脉粥样硬化受试者的颈动脉斑块	数字病理学	心血管疾病	多对比度磁共振血管壁成像	深度学习	医学影像	28名无症状受试者，共50条动脉，平均随访5.8年，平均每人接受4.7次扫描	NA	NA	相关系数, p值	NA
400	2026-01-20	Impact of statins on progression of coronary artery calcium composition and density as assessed by noncontrast CT 2025-Dec, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03561-0 PMID:41201709	研究论文	本研究利用深度学习模型分析非对比CT扫描，探讨了他汀类药物对冠状动脉钙化（CAC）密度和成分进展的影响	首次使用全自动深度学习模型对CAC成分亚型进行定量评估，并揭示了他汀治疗与钙化密度向更稳定表型转变的关联	单中心回顾性研究，样本量有限（316例），平均随访时间3.8年	评估他汀类药物对冠状动脉钙化密度和成分进展的影响	无症状个体（基线存在CAC）	数字病理学	心血管疾病	非对比计算机断层扫描（CT），深度学习	深度学习模型	CT图像	316例患者（58.4±10.1岁；49.1%男性），其中175例接受他汀治疗，141例未接受他汀治疗	NA	NA	β系数，p值	NA