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	2026-01-11	Clickbait detection in news headlines using RoBERTa-Large language model and deep embeddings 2025-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30229-5 PMID:41331035	研究论文	本研究提出了一种基于RoBERTa-Large语言模型和深度嵌入的方法，用于自动检测新闻标题中的点击诱饵内容	首次将RoBERTa-Large这种基于Transformer的架构应用于点击诱饵检测，并整合自注意力机制来捕捉文本中的复杂上下文依赖和语义关系	未明确说明数据集的规模和具体来源，且未讨论模型在不同语言或文化背景下的泛化能力	开发一个自动检测新闻标题中点击诱饵内容的系统	新闻标题文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理技术	Transformer, 机器学习模型, 深度学习模型	文本	NA	NA	RoBERTa-Large	分类准确率	NA
702	2026-01-11	An MRI radiomics approach using invasion-based weak supervision for identifying and evaluating aggressive PitNETs 2025-Dec-02, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02189-7 PMID:41331080	研究论文	本研究开发了一种基于MRI影像组学的深度学习模型，用于术前无创识别和评估垂体神经内分泌肿瘤的侵袭性	提出了一种结合自动分割、特征提取与选择及深度学习影像组学评分的集成模型，并首次将基于侵袭性的弱监督学习应用于PitNETs的侵袭性评估	研究样本来自三个医疗中心共1089例，虽为多中心数据，但可能仍存在选择偏倚；模型性能需在更广泛的人群中进行外部验证	开发一种可靠的非侵入性术前工具，用于识别和评估垂体神经内分泌肿瘤的侵袭性，以指导治疗决策和预后评估	垂体神经内分泌肿瘤患者	数字病理学	垂体神经内分泌肿瘤	MRI影像组学	深度学习	医学影像	1089例患者（来自三个医疗中心）	nnUnet	nnUnet, Swin Transformer	与Knosp和Hardy-Wilson侵袭分类的相关性，复发预测性能，与病理标志物（Ki-67, p53, 巨噬细胞）及生物学通路（MAPK, TGF-β）的关联性	NA
703	2026-01-11	Public feedback analysis on multi-stage emergency management policies using BERTopic-SKEP integrated model 2025-Dec-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30319-4 PMID:41326561	研究论文	本研究提出了一种结合BERTopic主题建模和SKEP情感分析的深度学习框架，用于分析北京“23.7”暴雨期间公众对多阶段应急管理政策的反馈	1. 提出了BERTopic-SKEP融合模型，克服了传统LDA在短文本处理中的局限性；2. 揭示了应急管理不同阶段公众关注度和情感极性的显著差异；3. 整合了叙事政策框架（NPF）来解释主题建模结果，将公众反馈结构化地解读为政策叙事	研究仅基于社交媒体数据，可能无法代表所有公众群体；模型在特定灾害事件中验证，泛化能力有待进一步检验	分析公众对多阶段应急管理政策的反馈，以提升灾害治理效能	北京“23.7”暴雨期间与应急管理政策相关的社交媒体帖子	自然语言处理	NA	主题建模，情感分析	BERTopic, SKEP	文本	50,015条社交媒体帖子	NA	BERTopic, SKEP	NA	NA
704	2026-01-11	Artificial Intelligence-based fine-tuning model for fall activity recognition in disabled persons within an IoT environment 2025-Dec-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30340-7 PMID:41326571	研究论文	本文提出了一种基于时间卷积网络的物联网环境下残疾人跌倒活动识别系统（TCN-FARSDP），用于监控和检测残疾人的跌倒事件	结合了NASNetMobile、DenseNet121和MobileNetV3Large三种特征提取模型进行特征融合，并采用时间卷积网络（TCN）分类器进行跌倒活动检测，通过Adamax优化器进行微调以提升模型收敛性和稳定性	未提及数据集的具体规模、多样性或潜在偏差，也未讨论模型在真实物联网环境中的部署挑战或计算资源需求	开发一种高精度的跌倒活动识别系统，以提升残疾人的远程健康监控和安全性	残疾人的跌倒活动	计算机视觉	老年疾病	深度学习（DL）、机器学习（ML）	时间卷积网络（TCN）	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	NASNetMobile, DenseNet121, MobileNetV3Large, TCN	准确率	NA
705	2026-01-11	Computer Vision in Lower Limb Orthopaedics: A Scoping Review of Imaging-Based Artificial Intelligence Applications 2025-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.98648 PMID:41503307	综述	本文通过范围综述，系统梳理了计算机视觉和基于图像的AI在下肢骨科成像中的应用，包括关键任务、成像模态和算法趋势	首次系统性地绘制了下肢骨科成像中计算机视觉应用的全景图，并识别出从诊断分类向定量测量和术中集成的发展趋势	证据基础受限于主要为单中心回顾性研究设计，缺乏外部验证，且未发现前瞻性临床试验	综述计算机视觉在下肢骨科成像中的应用现状、任务、模态和算法趋势	涉及髋、膝、踝或足部成像的研究	计算机视觉	骨科疾病	NA	深度学习	图像	20项符合纳入标准的研究	NA	U-Net, YOLO, ResNet	诊断准确率, Dice系数	NA
706	2026-01-11	Computer Vision in Upper Limb Orthopaedics: A Scoping Review of Imaging-Based Algorithms for Fracture Detection and Radiographic Measurement 2025-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.99729 PMID:41503339	综述	本文对计算机视觉在上肢骨科影像中的应用进行了范围综述，重点描述了用于骨折检测和影像学测量的算法	系统性地梳理和总结了计算机视觉在上肢骨科领域（特别是腕部和肩部）的应用现状、临床问题、成像模态和方法学，并指出了当前研究的局限性和未来方向	大多数研究为回顾性、单中心研究，缺乏外部验证，数据集规模较小，且报告标准不一致	描绘和表征计算机视觉在上肢骨科中的当前应用状况	上肢骨科影像（如X光片、CT、MRI、超声）	计算机视觉	骨科疾病（上肢骨折等）	医学影像分析	CNN, 检测网络, 分割架构	图像	NA	NA	YOLO, U-Net	NA	NA
707	2026-01-11	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_107666 PMID:41512316	研究论文	本研究开发了一种可解释的皮层图卷积网络（GCN），用于从T1 MRI数据中捕捉皮层萎缩模式，以早期识别阿尔茨海默病风险	提出了一种基于图卷积网络的模型，能够处理皮层表面的细微和异质性神经退行性模式，这是传统深度学习方法难以原生捕获的	模型在预测稳定轻度认知障碍与进展性轻度认知障碍时的平均平衡准确率较低（0.644），且需要进一步在独立数据集（如NACC/ADRC）上验证泛化能力	早期识别阿尔茨海默病风险，预测未来痴呆发作	阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集中的1645名受试者，包括认知正常、阿尔茨海默病和轻度认知障碍个体	数字病理学	阿尔茨海默病	T1 MRI，FreeSurfer处理	图卷积网络（GCN）	图像（皮层表面网格数据）	1645名受试者（902名男性，743名女性），包括523名稳定认知正常、339名稳定阿尔茨海默病和783名轻度认知障碍个体	NA	图卷积网络（GCN）	平衡准确率	NA
708	2026-01-11	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_107676 PMID:41512848	研究论文	本研究通过融合多模态神经影像数据（T1-MRI和淀粉样蛋白-PET），利用深度学习模型提升阿尔茨海默病预测和追踪进展的准确性	结合多模态神经影像数据（T1-MRI和淀粉样蛋白-PET）训练深度学习模型，以捕捉大脑中的淀粉样蛋白（A）和萎缩（N）模式，从而提高痴呆风险评分（DRS）和早期AD阶段未来痴呆进展的预测能力	在预测未来MCI进展方面性能有所降低，表明需要通过进一步微调、更先进的多模态融合策略以及最佳模态（如FDG-PET和tau-PET）来改进	提高阿尔茨海默病（AD）的预测准确性，并追踪其早期阶段的进展	阿尔茨海默病（AD）患者、认知正常（CN）受试者以及轻度认知障碍（MCI）患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	T1-MRI, 淀粉样蛋白-PET	CNN	神经影像数据（T1-MRI和淀粉样蛋白-PET）	来自ADNI 1、2和GO数据集的受试者（具体数量未在摘要中提供）	NA	ResNet50	平衡准确率, AUC	NA
709	2026-01-11	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_107784 PMID:41513255	研究论文	本研究通过微调预训练的脑龄预测模型，利用3D脑部MRI数据来预测阿尔茨海默病的临床评估分数ADAS13	提出了一种基于预训练脑龄预测模型的微调方法，用于预测临床评估分数，该方法在数据有限的情况下表现出良好的泛化能力，且性能优于先前方法	研究主要依赖于ADNI数据集，模型在其他独立队列中的泛化能力有待进一步验证	开发一种能够有效预测阿尔茨海默病临床评估分数的深度学习模型，以辅助疾病严重程度评估和预后	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	3D脑部MRI	深度学习模型	3D图像	11,041个MRI扫描（来自ADNI数据集），分为训练集5,536个、验证集2,815个、测试集2,690个	NA	集成模型（n=5）	平均绝对误差, R2分数	NA
710	2026-01-11	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_107749 PMID:41513459	研究论文	本文开发了一种基于迁移学习的DenseNet121架构，用于阿尔茨海默病的分类诊断，特别针对非洲人群进行优化	采用迁移学习策略，结合西方人群数据集预训练和非洲本地数据集微调，以捕捉人群特异性特征，显著提升了在非洲人群中的诊断性能	研究样本量相对较小（仅140名受试者），且仅基于单一医疗中心的数据，可能限制模型的泛化能力	开发并验证一个针对非洲人群的阿尔茨海默病诊断模型，以解决现有研究在西方人群主导下的适用性限制	阿尔茨海默病患者与非痴呆对照受试者，特别关注非洲人群的神经影像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	神经影像分析（包括颅骨剥离、空间归一化、灰质分割等预处理技术）	CNN	图像	140名受试者（63例痴呆，77例非痴呆），来自尼日利亚伊巴丹大学学院医院的本地数据集，并利用OASIS数据集进行预训练	NA	DenseNet121	准确率, AUC, 灵敏度, 特异度, 精确率, F1分数	NA
711	2026-01-11	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_106312 PMID:41517832	研究论文	本研究提出了一种基于高阶注意力机制的深度学习模型，用于通过MRI图像对四种痴呆症类型进行精确分类	引入了基于淀粉样蛋白/ tau病理预测模型学习的高阶注意力机制，以提取更具预测力的特征并捕捉特征间相互关系	样本量相对较小（99个MRI图像），且主要依赖于特定医院的数据，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于MRI的深度学习模型，以提高痴呆症亚型的准确鉴别诊断	阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）、路易体痴呆（DLB）和皮质下血管性痴呆（SVaD）患者	数字病理学	老年疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习模型, SVM	图像, 临床信息	99个T1加权MRI图像（24名AD患者，25名PD患者，25名DLB患者，25名SVaD患者），以及来自5个数据集的12091名患者数据用于低阶注意力分类器训练	NA	注意力机制, SVM	AUC	NA
712	2026-01-10	A Multi-Modal, Multi-Temporal, Multi-Resolution Benchmark Dataset for Building Height Estimation 2025-Dec-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06495-3 PMID:41476079	研究论文	本文介绍了一个名为M4Heights的多模态、多时相、多分辨率基准数据集，用于建筑物高度估计	提出了首个涵盖爱沙尼亚、荷兰和瑞士的多样化建筑风格、城市密度和地形复杂性的多模态、多时相、多分辨率数据集，并包含最大的多图像超分辨率数据集	未明确提及具体限制，但可能受限于数据集覆盖的地理区域和样本数量	促进建筑物高度估计领域的研究，支持可持续城市规划和监测	建筑物高度估计	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	约100万张图像	NA	NA	NA	NA
713	2026-01-10	Evaluation of visual patient predictive for enhancing level 3 situation awareness: protocol for a multicentre randomised computer-based simulation and diagnostic accuracy study (true positive rate, precision, average lead time) 2025-Dec-30, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-109171 PMID:41469047	研究论文	本研究是一项多中心随机计算机模拟试验，旨在评估基于AI的视觉患者预测系统在提升临床医生预测关键生命体征变化能力方面的效果	首次将深度学习预测模型与视觉患者化身整合，以虚线可视化元素显示预测的生命体征偏差，旨在支持第三级情境感知（未来状态预测）	研究基于模拟场景进行，未使用真实患者数据，结果可能无法完全反映临床实际环境	评估视觉患者预测系统是否比传统数字和波形监测更能帮助临床医生预测关键生命体征变化，并考察其对决策、信心、工作负荷和用户接受度的影响	来自麻醉科的医疗专业人员	数字病理	NA	深度学习	深度学习模型	生命体征数据	在瑞士、德国和美国的五个学术中心进行，涉及多名医疗专业人员（具体数量未在摘要中说明）	NA	NA	召回率（真阳性率）、平均提前时间、精确度、预测信心、建议干预措施的数量和正确性	NA
714	2026-01-10	Robust Fall Army Worm detection in maize using multimodal RGB and thermal image fusion 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29784-8 PMID:41449234	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态图像融合框架，用于自动检测玉米作物是否受草地贪夜蛾侵害	提出了一种新颖的混合DNN-ViT模型，通过特征级和图像级两种互补的融合策略，首次将RGB图像与热成像数据结合用于草地贪夜蛾检测	未在真实田间环境中进行大规模部署验证，环境鲁棒性有待进一步研究	通过多模态图像融合提高玉米作物中草地贪夜蛾的自动检测精度	受草地贪夜蛾侵害与健康的玉米作物	计算机视觉	NA	多模态图像融合（RGB与热成像）	CNN, DNN, Vision Transformer	图像（RGB图像、热成像）	NA	NA	混合DNN-ViT模型（包含CNN特征提取器、DNN分类器和改进的Vision Transformer）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC	NA
715	2026-01-10	Neuroimaging-derived brain endophenotypes link molecular mechanisms to Alzheimer's disease and aging 2025-Dec-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.11.25.25340884 PMID:41358312	研究论文	本文开发了一个DNE-xQTL框架，通过整合深度学习衍生的神经影像内表型和脑分子定量性状位点，解析阿尔茨海默病和衰老相关脑变异的遗传通路	提出了一种结合深度学习和多组学数据的框架，用于连接遗传变异、脑影像变化和分子机制，增强了对阿尔茨海默病风险位点的生物学解释并揭示了新的调控通路	未明确说明样本量或数据来源的具体细节，且框架的普适性有待在其他疾病或独立队列中验证	解析阿尔茨海默病和衰老相关脑变异的遗传分子机制，实现早期风险分层	阿尔茨海默病相关的遗传位点、神经影像内表型及脑分子定量性状	神经影像学与计算生物学	阿尔茨海默病	GWAS, 深度学习, xQTL分析	深度学习模型	神经影像数据, 基因组数据, 分子表型数据	NA	NA	NA	NA	NA
716	2026-01-10	Deep learning-based high dynamic range 3D reconstruction 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30204-0 PMID:41419546	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的高动态范围三维重建方法，通过修复条纹投影轮廓术中因过曝而饱和的条纹图像，以提高三维重建精度	首次将U-Net及其衍生网络（Res-U-Net、SE-U-Net）应用于高动态范围场景下的条纹图像修复，无需额外硬件或多组图像采集即可提升重建精度	研究仅对比了三种U-Net变体网络，未探索其他可能的网络架构；实验场景可能未覆盖所有极端反射率变化情况	解决高动态范围环境下条纹投影轮廓术因图像过曝导致的三维重建精度下降问题	工业制造中具有高反射率变化物体表面的三维形貌测量	计算机视觉	NA	条纹投影轮廓术	CNN	图像	NA	NA	U-Net, Res-U-Net, SE-U-Net	定量实验分析（具体指标未明确说明）	NA
717	2026-01-10	Deep learning-based diagnosis of temporomandibular joint osteoarthritis using whole-body bone scans 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114027 PMID:41497394	研究论文	本研究开发了基于深度学习的模型，利用全身骨扫描自动诊断颞下颌关节骨关节炎，并评估全身骨关节炎特征作为潜在预测因子	首次应用深度学习模型于全身骨扫描数据以诊断颞下颌关节骨关节炎，并比较了头颈部与全身扫描特征的预测价值	全身扫描（排除头颈部）对颞下颌关节骨关节炎的预测价值有限（AUC约0.65），表明仅依赖全身特征可能效用不足	开发自动诊断颞下颌关节骨关节炎的深度学习模型，并探索全身骨关节炎特征与颞下颌关节骨关节炎的关联	颞下颌关节骨关节炎患者	计算机视觉	骨关节炎	骨闪烁扫描（骨扫描）	CNN	图像	1,943名患者（3,886个颞下颌关节）	NA	VGG16, VGG16-Lite	AUC	NA
718	2026-01-10	Deep learning-assisted diagnosis of pubertal breast development on multicenter ultrasound images 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113937 PMID:41497395	研究论文	本研究开发并验证了一种名为STransXNet的混合深度学习模型，用于基于多中心超声图像自动分期青春期乳房发育	提出了一种混合深度学习模型STransXNet，在青春期乳房发育的自动分期中表现出色，特别是在区分临床实践中最具挑战性的中间阶段方面优于基线模型和住院放射科医生，并展示了跨外部数据集和成像系统的强大泛化能力	研究为回顾性设计，可能受到数据选择和潜在偏倚的影响，且未在更广泛或前瞻性临床环境中进行验证	开发一种自动、标准化且可重复的青春期乳房发育评估方法，以支持临床决策，特别是在放射学专业知识有限的场景中	青春期乳房发育的超声图像	计算机视觉	青春期发育障碍	超声成像	深度学习	图像	2,576张来自三家医院的超声图像	NA	STransXNet	准确率	NA
719	2026-01-10	HOES: an efficient multi-evolutionary expert system for deep learning model optimization in time series prediction 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30014-4 PMID:41407749	研究论文	本研究设计了一种基于六种进化算法的混合优化专家系统（HOES），用于优化深度学习模型在时间序列预测中的性能	HOES整合了多种进化算法，并引入了传输机制、记忆系统和惩罚系统来实现协同优化，提高了优化效率和全局搜索能力	NA	优化深度学习模型在时间序列预测中的训练策略，提升预测准确性和收敛速度	时间序列预测任务，包括交通、天气、家庭用电、风能、太阳能和ETT_m1数据集	机器学习	NA	进化算法	LSTM	时间序列数据	六个公共数据集（Traffic, Weather, Household, Wind Power, Solar Power, ETT_m1）	NA	SJ-LSTM	RMSE, MAE	NA
720	2026-01-10	Automatic classification of criminal activities for security surveillance by keyframes detection and advanced inception techniques 2025-Dec-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30199-8 PMID:41392027	研究论文	本文提出了一种基于关键帧检测和高级Inception技术的自动犯罪活动分类方法，用于安全监控	引入了关键帧提取方法，通过仅识别和选择关键帧来减少数据量，提高了模型效率	NA	开发有效的自动化异常行为检测机制，以提升视频监控系统的效率	视频监控数据中的异常行为或犯罪活动	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	标准数据集	NA	Inceptionv4	准确率	NA