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
701	2026-01-04	Semi-Supervised Radar Work Mode Recognition Based on Contrastive Learning 2025-Dec-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247440 PMID:41471436	研究论文	本文提出了一种基于对比学习的半监督雷达工作模式识别框架，以解决细粒度雷达模式识别对昂贵标注数据的严重依赖问题	提出了一种新颖的端到端三分支框架，该框架集成了双重对比学习机制，并针对脉冲失真问题设计了定制化策略，能够在仅使用少量标注数据的情况下实现高精度识别	NA	解决细粒度雷达工作模式识别任务中因标注数据稀缺而面临的性能瓶颈	雷达信号（特别是脉冲序列）	机器学习	NA	NA	深度学习模型（具体架构未明确指定，但框架包含对比学习组件）	雷达信号数据（脉冲序列）	在两个具有挑战性的数据集上进行了实验，具体样本数量未明确说明	NA	端到端三分支框架	准确率	NA
702	2026-01-04	Recent Advances in Deep Learning-Based Source Camera Identification and Device Linking 2025-Dec-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247432 PMID:41471430	综述	本文综述了基于深度学习的源相机识别和设备关联技术的最新进展	总结了多种深度学习架构（如卷积神经网络、残差学习、编码器-解码器表示、双分支结构和对比学习）在捕获传感器特定伪影方面的应用，并比较了它们在模型和设备层面随时间变化的有效性	深度学习方法在模型层面精度高，但在设备层面实现鲁棒识别仍具挑战性，尤其是在涉及相机集成或AI驱动增强的现代成像流程中	评估深度学习技术在源相机识别和设备关联任务中的性能	源相机识别和设备关联技术	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, 残差学习, 编码器-解码器, 双分支结构, 对比学习	图像	NA	NA	卷积神经网络, 残差网络, 编码器-解码器, 双分支结构	模型层面精度, 设备层面识别鲁棒性	NA
703	2026-01-04	Printed Circuit Board Defect Detection Based on Lightweight Deep Learning Fusion Model 2025-Dec-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247403 PMID:41471399	研究论文	本文提出了一种基于轻量级深度学习融合模型的印刷电路板缺陷检测方法，专注于微小目标检测和模型压缩	提出了一种改进的模型，结合MobileNet v3 Small-CA和图像切割层，并应用了改进的多尺度融合步骤与位置加权机制，以增强表示性能	NA	实现印刷电路板缺陷检测中更好的性能，特别是在微小缺陷检测和模型压缩方面	印刷电路板	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	MobileNet v3 Small-CA	速度, 检测精度	NA
704	2026-01-04	HyMambaNet: Efficient Remote Sensing Water Extraction Method Combining State Space Modeling and Multi-Scale Features 2025-Dec-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247414 PMID:41471410	研究论文	本研究提出了一种结合状态空间建模与多尺度特征的遥感水体高效提取方法HyMambaNet	提出了一种混合深度学习模型，将卷积局部特征提取与Mamba状态空间模型相结合，以实现高效的全局上下文建模，并融合了多尺度与频域增强以及优化的跳跃连接	未在摘要中明确提及	开发一个鲁棒且可扩展的深度学习框架，用于在不同水文和生态场景下进行高精度水体提取	高分辨率遥感影像中的水体	计算机视觉	NA	NA	CNN, 状态空间模型	图像	使用了LoveHY和LoveDA两个数据集，具体样本数量未在摘要中提及	NA	HyMambaNet	IoU, F1-score	NA
705	2026-01-04	Artificial Intelligence in Biomedicine: A Systematic Review from Nanomedicine to Neurology and Hepatology 2025-Dec-04, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics17121564 PMID:41471079	综述	本文系统回顾了人工智能在生物医学领域（从纳米医学到神经病学和肝病学）的应用与贡献	通过系统性文献检索（2010-2025年），聚焦于四个关键生物医学领域，对AI应用进行了全面的定性综合，并强调了跨领域的共同挑战	数据异质性、缺乏标准化的采集协议、模型透明度不足以及前瞻性多中心验证稀缺	评估人工智能在生物医学领域的扩展贡献，特别是在癌症治疗与纳米医学、心脏病学与医学成像、神经退行性疾病以及肝脏疾病中的应用	2010年至2025年间主要生物医学数据库中关于AI在四个指定领域应用的英文原创研究	机器学习	NA	NA	NA	NA	203篇符合PRISMA 2020标准的文章	NA	NA	NA	NA
706	2026-01-04	Proteomics Data Imputation With a Deep Model That Learns From Many Datasets 2025-Dec, Molecular & cellular proteomics : MCP IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.mcpro.2025.101461 PMID:41260499	研究论文	本文提出了一种名为Lupine的深度学习模型，用于质谱蛋白质组学数据中的缺失值插补，通过联合学习多个数据集提高预测准确性	Lupine是首个设计用于联合学习多个数据集的蛋白质组学插补方法，能够学习蛋白质和患者样本的有意义表示	NA	开发一种深度学习方法来估计定量蛋白质组学数据中的缺失值，以提高数据分析和生物标志物发现的准确性	质谱蛋白质组学数据，特别是来自1000多个癌症患者样本的串联质量标签数据，涵盖10种癌症类型	机器学习	癌症	质谱蛋白质组学，串联质量标签	深度学习模型	蛋白质组学数据	超过1000个癌症患者样本，涵盖10种癌症类型	Python	NA	NA	NA
707	2026-01-04	Decoding the germline genetic architecture of prostate cancer at a single cell resolution 2025-Dec, PLoS genetics IF:4.0Q1 DOI:10.1371/journal.pgen.1011975 PMID:41468516	研究论文	本研究通过单细胞分辨率解码前列腺癌的种系遗传结构，识别了介导最高风险的细胞亚型并开发深度学习模型预测变异功能影响	首次在单细胞水平整合表观基因组与转录组数据解析前列腺癌种系变异的功能机制，并开发深度学习模型系统评估GWAS变异对染色质可及性的影响	研究基于参考前列腺组织样本，可能未完全涵盖肿瘤微环境的异质性；深度学习模型的预测功能需要进一步实验验证	解析前列腺癌种系遗传变异的细胞类型特异性功能机制	人类前列腺组织样本及其单细胞表观基因组与转录组数据	计算生物学	前列腺癌	单细胞表观基因组学、单细胞转录组学、全基因组关联研究(GWAS)	深度学习模型	单细胞表观基因组数据、单细胞转录组数据、GWAS数据	参考人类前列腺组织样本（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
708	2026-01-04	Datasets for distributed denial-of-service detection in healthcare internet of things environments 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112222 PMID:41476908	研究论文	本文介绍了两个用于医疗物联网环境中分布式拒绝服务攻击检测的标记数据集	提出的数据集填补了现有基准数据集的空白，通过整合医疗物联网特定的通信参数（如节点级消息计数和监测频率），更贴近真实世界条件	数据集基于模拟生成，可能无法完全反映真实医疗物联网环境中的所有复杂性和变异性	增强医疗物联网生态系统的安全性，通过实现高级网络威胁的鲁棒检测	医疗物联网环境中的网络流量数据，特别是正常和DDoS攻击条件下的通信模式	机器学习	NA	网络流量模拟，使用Cooja和ns-3模拟器	NA	网络流量数据，结构化CSV文件	两个数据集分别包含约20,080和99,887条记录	NA	NA	NA	使用Cooja和ns-3模拟器进行模拟，数据处理使用Python脚本
709	2026-01-04	Applications of Artificial Intelligence in Neurological Voice Disorders 2025-Dec, World journal of otorhinolaryngology - head and neck surgery DOI:10.1002/wjo2.70017 PMID:41477136	综述	本文综述了人工智能在神经性嗓音障碍（如帕金森病、喉肌张力障碍和卒中引起的构音障碍）的诊断、监测和治疗中的应用、进展、挑战及未来前景	系统性地回顾了AI在神经性嗓音障碍领域的应用，强调了机器学习、深度学习和信号处理技术在客观、无创、可扩展的嗓音分析中的创新作用，并指出了卷积神经网络和基于Transformer的网络在从声学等多模态数据中提取生物标志物的有效性	存在挑战，包括某些罕见神经性嗓音障碍的高质量数据集有限、患者隐私相关的伦理问题，以及需要更广泛的临床验证	探讨人工智能在神经性嗓音障碍领域的应用潜力，以改进诊断、监测和治疗策略	神经性嗓音障碍，如帕金森病、喉肌张力障碍和卒中引起的构音障碍	自然语言处理	神经性嗓音障碍	机器学习, 深度学习, 信号处理	CNN, Transformer	声学数据, 多模态数据	NA	NA	卷积神经网络, Transformer	准确率	NA
710	2026-01-04	Artificial intelligence for radiopharmaceutical and molecular imaging 2025-Dec, Acta pharmaceutica Sinica. B DOI:10.1016/j.apsb.2025.09.039 PMID:41477342	综述	本文综述了人工智能在放射性药物开发和分子影像分析中的前沿应用，并探讨了其技术原理、典型案例及临床转化挑战	系统整合了深度学习算法（如图神经网络、生成对抗网络和Transformer模型）在靶点识别、配体设计、药代动力学优化及影像重建与增强中的创新应用，并强调多组学数据与3D结构信息的融合	面临数据隐私、模型泛化及伦理挑战，临床转化仍需进一步验证	推动人工智能在精准核医学领域的应用，促进放射性药物与分子影像技术的发展	放射性药物开发与分子影像技术	机器学习	NA	单光子发射计算机断层扫描（SPECT）、正电子发射断层扫描（PET）	GNN, GAN, Transformer	多组学数据、3D结构信息、影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
711	2026-01-04	Geometry-encoded deep learning (GeoDL) framework for real-time 3D dose verification for online adaptive radiotherapy 2025-Dec, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477x/adcb4b PMID:41477362	研究论文	本研究提出了一种几何编码深度学习框架，用于在线自适应放疗中的实时三维剂量验证	通过统一射野图和CT图像的表示并解析直线加速器的治疗几何结构，减轻了学习复杂域转换的负担，首次将GeoDL扩展到整个三维体积的实时剂量验证	研究仅基于前列腺癌病例进行训练和测试，未在其他癌症类型或更广泛的患者群体中验证	开发一种快速准确的剂量验证方法，以提升在线自适应放疗的工作流程效率和质量	前列腺癌患者的射野图和CT图像数据	数字病理	前列腺癌	放疗剂量验证	深度学习	图像	281例前列腺癌病例用于训练和验证，24例用于独立测试	NA	3D U-Net	γ通过率、平均剂量差异	NA
712	2026-01-04	Incorporating physicians' contouring style into auto-segmentation of clinical target volume for post-operative prostate cancer radiotherapy using a language encoder 2025-Dec, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477x/adf076 PMID:41477361	研究论文	本研究提出了一种结合医生勾画风格的深度学习模型Text-UNet，用于前列腺癌术后放疗临床靶区的自动分割	首次将医生特定的勾画风格编码为潜在向量，并与CT图像特征结合，以解决医生间勾画差异对自动分割的影响	训练数据来自七位医生，测试数据来自四位医生，模型泛化到更多医生风格的能力仍需验证	提高前列腺癌术后放疗临床靶区自动分割的准确性和一致性，减少手动工作量	前列腺癌术后患者的临床靶区	数字病理学	前列腺癌	CT成像	CNN	图像, 文本	824例患者数据（699训练, 49验证, 76测试）	NA	UNet	Dice系数	NA
713	2026-01-03	Unveiling river thermal regimes in the Yangtze river basin, China, with a hybrid deep learning model 2025-Dec-31, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128460 PMID:41477956	研究论文	本研究开发了一种混合深度学习模型CNN-LSTM-AT，用于重建长江流域1960-2009年的河水温度，并分析其热力状况变化趋势	提出了一种结合CNN、LSTM和注意力机制的混合深度学习模型，用于解决河水温度数据稀缺问题，并首次系统分析了长江流域长期热力状况和热浪特征	模型输入变量相对有限（气温、流量、年积日），未考虑更多环境因素；研究时间范围截至2009年，缺乏最新数据验证	解决河水温度数据稀缺问题，分析长江流域热力状况的时空特征，为河流管理和生态保护提供依据	长江流域的河水温度数据	机器学习	NA	深度学习建模	CNN, LSTM	时间序列数据（气温、流量、年积日）	1960-2009年长江流域历史数据	NA	CNN-LSTM-AT（卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制混合架构）	预测精度、稳定性、计算效率	NA
714	2026-01-03	Clair3-RNA: a deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Dec-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67237-y PMID:41430046	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的、专为长读长RNA测序数据设计的小变异检测工具Clair3-RNA	首个基于深度学习的、专门针对长读长RNA测序数据的变异检测工具，采用了不均匀覆盖度归一化、精炼训练数据、编辑位点发现和单倍型定相等优化技术	NA	开发一个高性能的、适用于长读长RNA测序数据的变异检测工具	长读长RNA测序数据中的小变异	机器学习	NA	长读长RNA测序，包括PacBio、ONT cDNA测序和ONT直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	NA	NA	NA	F1分数	NA
715	2026-01-03	Integrating AI with PCR for Tuberculosis Diagnosis: Evaluating a Deep Learning Model for Chest X-Rays 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121377 PMID:41463673	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习模型（CheXzero视觉变换器）在胸部X光片上检测结核病的诊断性能，并与PCR结果进行比较	将AI驱动的胸部X光筛查与PCR分子检测相结合，在低负担地区评估深度学习模型性能，并分析不同亚组（如年龄、合并症）对模型准确性的影响	模型在PCR确诊病例上的性能有所下降，且在老年人及患有慢性肾病、慢性阻塞性肺疾病或心力衰竭的患者中准确性较低	评估深度学习模型在结核病诊断中的性能，并与PCR检测进行比较	结核病（TB）患者及疑似病例的胸部X光图像及对应PCR检测结果	计算机视觉	结核病	聚合酶链式反应（PCR），胸部X光摄影（CXR）	深度学习模型（DLM），视觉变换器	图像	来自两家医院的回顾性数据集，包含胸部X光图像及对应PCR结果	NA	CheXzero视觉变换器	接收者操作特征曲线（ROC），曲线下面积（AUC），敏感性，特异性，预测值	NA
716	2026-01-03	Deep Learning-Based Fatigue Monitoring in Natural Environments: Multi-Level Fatigue State Classification 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121374 PMID:41463671	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的日常疲劳监测系统，通过可穿戴设备采集心电信号，对自然环境下个体的疲劳状态进行三级分类	将疲劳监测从受控实验环境扩展到自然日常环境，提出端到端深度学习模型C-BL，并开发了适用于日常监测的可穿戴设备	样本量较小（12名受试者），实验周期为14天，可能无法完全代表更广泛人群的长期疲劳模式	开发能够在自然环境下进行日常疲劳监测的系统，实现疲劳状态的自动分类	日常环境中的个体疲劳状态	机器学习	NA	心电信号采集	深度学习模型, 机器学习模型	心电信号	12名受试者参与14天监测实验	NA	C-BL	准确率	NA
717	2026-01-03	Transfer Learning Approach with Features Block Selection via Genetic Algorithm for High-Imbalance and Multi-Label Classification of HPA Confocal Microscopy Images 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121379 PMID:41463675	研究论文	本文提出了一种基于特征块选择和遗传算法的两阶段迁移学习方法，用于处理高类别不平衡和多标签分类的HPA共聚焦显微镜图像	提出了一种结合特征块提取、遗传算法优化特征块组合以及细胞级分析（如核和核膜环特征提取）的方法，以提升罕见模式的检测性能	未明确说明方法在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力，且可能依赖于特定预训练模型	解决HPA数据集中的高类别不平衡和多标签分类问题，以准确识别蛋白质定位模式	HPA共聚焦显微镜图像，包含28种不同模式和500多种独特标签组合	计算机视觉	NA	共聚焦显微镜成像	CNN, SVM	图像	未明确指定样本数量，但基于HPA数据集	未明确指定，但可能涉及TensorFlow, PyTorch等	基于12个ImageNet预训练的CNN模型	F1分数	NA
718	2026-01-03	Artificial Intelligence and Innovation in Oral Health Care Sciences: A Conceptual Review 2025-Dec-18, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13243327 PMID:41464395	综述	本文对2020年至2025年间人工智能在牙科护理领域的应用进行了全面的文献计量和概念性综述	通过文献计量网络可视化识别了研究主题集群，并强调了生成式与多模态AI模型、可解释性及临床部署公平性等新兴趋势	纳入分析的文献数量有限（50篇），且为概念性综述，缺乏对具体AI技术临床有效性的深入实证评估	综述人工智能在牙科护理领域的应用，分析研究趋势、主题集群，并为公平、负责任地整合AI技术指明未来方向	2020年1月至2025年10月期间在PubMed、Scopus和Embase数据库中收录的与牙科AI应用相关的文献	机器学习	口腔疾病	NA	NA	NA	50篇文献	VOSviewer	NA	NA	NA
719	2026-01-03	Automated Classification of Enamel Caries from Intraoral Images Using Deep Learning Models: A Diagnostic Study 2025-Dec-18, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14248959 PMID:41464861	研究论文	本研究开发并评估了两种可解释的深度学习模型，用于从口内图像中自动分类牙釉质龋	提出了两种集成了Grad-CAM以提供视觉可解释性的深度学习模型，用于牙釉质龋的自动化分类	研究结果需要未来在多中心数据集上进行外部验证	开发并评估用于牙釉质龋自动分类的可解释深度学习模型	显示早期牙釉质龋、晚期牙釉质龋和无龋的口内图像	计算机视觉	龋齿	NA	CNN	图像	2000张口内图像	NA	ExplainableDentalNet, ResNet50-SE	准确率, 马修斯相关系数	NA
720	2026-01-03	LivSCP: Improving Liver Fibrosis Classification Through Supervised Contrastive Pretraining 2025-Dec-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15243226 PMID:41464225	研究论文	本文提出了一种名为LivSCP的监督对比预训练方法，用于提高基于肝脏超声扫描的肝纤维化分类模型的准确性	提出了一种无需改变网络架构或优化器的训练方法，在有限标注数据和计算资源的场景下显著提升了肝纤维化分类性能，并达到了最先进水平	未明确说明方法在其他医学影像分类任务中的泛化能力，也未详细讨论模型的可解释性	开发一种改进肝纤维化分类模型性能的训练方法，特别是在数据有限和计算资源受限的情况下	肝脏超声扫描图像	计算机视觉	肝纤维化	超声扫描	Vision Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUROC	NA