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
81	2026-02-09	Evaluation of computer-aided detection for gastric cancer using white-light and linked-color imaging: a pilot study 2025-Dec, iGIE : innovation, investigation and insights DOI:10.1016/j.igie.2025.09.010 PMID:41647811	研究论文	本研究评估了新型计算机辅助检测系统CAD EYE在胃镜中使用白光成像和联动彩色成像检测胃癌的性能	首次比较了CADe系统在WLI与LCI模式下的检测框出现频率，并评估了其在胃癌检测中的实际应用效果	单中心回顾性研究，样本量有限，假阳性率较高，需要进一步优化	评估计算机辅助检测系统在胃癌诊断中的性能	接受胃镜检查的胃癌患者	数字病理	胃癌	白光成像，联动彩色成像，计算机辅助检测	深度学习模型	内窥镜图像	210名患者（105名CADe组，105名对照组），来自600名患者的倾向评分匹配	NA	CAD EYE系统	假阳性检测次数，检测框出现频率，活检率，检查时间，癌症检测率，关键胃部位识别准确率	NA
82	2026-02-07	Deep learning-driven morphological fingerprinting: rapid, accurate and low-cost pathogen identification via the analysis of dried patterns of droplets 2025-Dec-29, Journal of nanobiotechnology IF:10.6Q1 DOI:10.1186/s12951-025-03923-9 PMID:41462248	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的AI平台，通过分析微生物悬浮液干燥后形成的物种特异性脱水图案，实现快速、准确且低成本的病原体识别	首次利用微生物悬浮液干燥过程中的脱水图案作为形态指纹，结合深度学习模型进行病原体分类，提供了一种新型的快速诊断方法	研究仅针对七种常见血流感染病原体，未涵盖所有可能病原体；且需在40°C下进行干燥步骤，可能受环境条件影响	开发一种快速、低成本的血流感染病原体识别技术，以指导及时抗生素治疗	常见血流感染病原体，包括大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌、金黄色葡萄球菌、粪肠球菌和白色念珠菌	计算机视觉	血流感染	脱水图案分析	CNN	图像	10,055张脱水图案图像	PyTorch	ResNet-34	准确率, AUC-ROC	NA
83	2025-12-29	A survival prediction model for leptomeningeal metastasis patients with non-small cell lung cancer based on deep learning 2025-Dec-28, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-15503-z PMID:41455921	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
84	2026-02-06	Deep learning-based predictive models for assessing the impact of clinical factors and second primary malignancy on survival in patients with colorectal cancer 2025-Dec-31, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03760-4 PMID:41476205	研究论文	本研究利用结直肠癌患者数据开发深度学习模型，预测伴随第二原发恶性肿瘤患者的生存率，并分析临床因素和第二原发恶性肿瘤类型对生存的影响	首次针对结直肠癌患者伴随第二原发恶性肿瘤的生存预测开发深度学习模型，并系统评估33种临床因素及不同第二原发恶性肿瘤类型对生存结果的影响	研究基于回顾性数据，可能存在选择偏倚；未考虑所有潜在混杂因素；模型性能虽高但需外部验证	开发预测模型以评估临床因素和第二原发恶性肿瘤对结直肠癌患者生存的影响	21,522名伴随第二原发恶性肿瘤的结直肠癌患者	机器学习	结直肠癌	深度学习	深度学习模型	临床数据	21,522名患者	NA	NA	AUC	NA
85	2026-02-06	DCPR: a deep learning framework for circadian phase reconstruction 2025-Dec-30, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06363-2 PMID:41469552	研究论文	本研究开发了一个名为DCPR的无监督深度学习框架，用于从非时序转录组数据中准确重建昼夜节律相位	提出首个专门用于从非时序转录组数据重建昼夜节律相位的无监督深度学习框架，在模拟和真实数据上均优于现有方法	未明确说明框架对数据质量和样本量的具体要求，也未讨论其在其他类型组学数据（如蛋白质组学）上的适用性	开发一个计算工具，从非时序转录组数据中准确推断基因表达的昼夜节律振荡模式	昼夜节律系统的基因表达振荡模式	机器学习	昼夜节律相关疾病	转录组测序	深度学习	基因表达数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
86	2026-02-06	Capsule graph networks for accurate and interpretable crystalline materials property prediction 2025-Dec-29, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-01139-5 PMID:41462335	研究论文	本文提出了一种结合胶囊网络与E(3)等变性的图神经网络框架，用于精确且可解释的晶体材料性质预测	首次将E(3)等变图神经网络与胶囊网络结合，捕捉晶体材料的几何对称性和层次结构，实现可解释的基元发现	未明确说明模型在处理更大规模或更复杂晶体结构时的可扩展性	开发一个精确且可解释的深度学习框架，用于预测晶体材料的性质并理解其结构-性质关系	晶体材料	机器学习	NA	NA	图神经网络, 胶囊网络	图数据	Materials Project 和 Matbench 数据集	NA	Capsule Graph Networks with E(3)-Equivariance (CGN-e3)	MAE	NA
87	2026-02-06	Systematic review and meta-analysis of regulator-approved deep learning systems for fundus diabetic retinopathy detections 2025-Dec-19, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-02223-8 PMID:41420101	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了监管机构批准的深度学习系统在真实世界中用于糖尿病视网膜病变筛查的性能	首次对全球范围内监管机构批准的深度学习系统在糖尿病视网膜病变筛查中的真实世界性能进行了全面的系统综述和荟萃分析，并识别了影响性能的关键因素	研究依赖于已发表文献，可能存在报告偏倚；不同研究间的异质性较高，尽管通过元回归解释了部分原因	评估监管机构批准的深度学习系统在糖尿病视网膜病变自主筛查中的真实世界诊断性能	糖尿病视网膜病变筛查	医学影像分析	糖尿病视网膜病变	深度学习	深度学习系统	眼底图像	82项研究，覆盖887,244次检查，涉及25种设备，来自28个国家	NA	NA	灵敏度, 特异度	NA
88	2026-02-06	FHBDSR-Net: automated measurement of diseased spikelet rate of Fusarium Head Blight on wheat spikes 2025-Dec, aBIOTECH IF:4.6Q1 DOI:10.1007/s42994-025-00245-0 PMID:41312098	研究论文	本文提出了一种名为FHBDSR-Net的轻量级深度学习框架，用于自动测量小麦穗部赤霉病的病小穗率	构建了包含620张高分辨率RGB图像和5,222个小穗级标注的数据集，并设计了多尺度特征增强架构、Inner-EfficiCIoU损失函数和尺度感知注意力模块，以解决小目标检测、特征表示不足和密集空间编码的挑战	未明确提及模型在更广泛环境或不同小麦品种上的泛化能力，以及数据集的规模可能仍有扩展空间	开发一种自动化、高效且非破坏性的方法来精确量化小麦赤霉病的病小穗率，以支持抗病育种	小麦穗部图像，特别是赤霉病感染的小穗	计算机视觉	小麦赤霉病	深度学习，图像分析	CNN	图像	620张高分辨率RGB图像，包含5,222个小穗级标注	未明确指定，但基于深度学习框架	FHBDSR-Net（自定义架构）	平均精度，皮尔逊相关系数	适用于资源受限的移动设备部署，但未具体说明训练时使用的GPU或云平台
89	2026-02-06	Detecting mangrove seedlings from UAV imagery using deep learning for restoration monitoring 2025-Dec-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30387-6 PMID:41326629	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于从超高分辨率无人机影像中检测红树林幼苗，以支持红树林生态系统的恢复监测	首次针对红树林生态系统提出了专门的幼苗检测方法，将用于人群计数的深度学习技术（密度图预测与定位）创新性地应用于自然环境的幼苗检测任务，并展示了优于现有先进目标检测框架（ResNet-DETR）的性能	存在标注不准确、无人机影像随时间推移可能不一致以及深度学习方法固有的局限性等挑战	开发一种自动化工具，用于大规模、准确地检测红树林幼苗，以评估生态恢复成效并指导保护策略	红树林幼苗	计算机视觉	NA	无人机遥感成像	深度学习	图像	阿拉伯联合酋长国阿布扎比酋长国22个播种点的无人机影像	NA	MaxViT-UNet, ResNet-DETR	F1分数, 精确率, 召回率	NA
90	2026-02-05	Artifact-robust Deep Learning-based Segmentation of 3D Phase-contrast MR Angiography: A Novel Data Augmentation Approach 2025-Dec-25, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.tn.2024-0211 PMID:40619248	研究论文	本研究提出了一种新颖的数据增强方法，用于改善受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像图像的深度学习分割效果	通过向k空间幅度添加周期性误差来模拟搏动伪影，从而创建了一种专门针对PC-MRA图像伪影的数据增强技术	研究仅在16名志愿者的数据集上进行评估，样本量相对较小	提高受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像图像的血管分割准确性	3D相位对比磁共振血管成像图像	医学图像分析	心血管疾病	相位对比磁共振血管成像	深度学习模型	3D医学图像	16名志愿者的PC-MRA数据集	NA	NA	Dice-Sørensen系数, Intersection over Union, 平均对称表面距离	NA
91	2026-02-03	A novel deep learning approach for intrusion detection in maritime radar networks 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34353-0 PMID:41469470	研究论文	本文提出了一种名为MARINERNet的深度学习入侵检测系统，专门用于海上雷达网络，通过集成1D卷积层、挤压-激励模块和残差连接，自动从原始雷达网络数据中提取特征，以提高检测准确性	引入了一种新颖的深度学习架构，结合1D卷积层、挤压-激励模块和残差连接，自动提取特征，无需手动干预，并在多类和二类分类任务中实现了最先进的性能	未明确提及具体限制，如数据集的多样性、实际部署中的计算开销或对抗性攻击的鲁棒性	开发一个深度学习入侵检测系统，以实时检测海上雷达网络中的网络攻击，确保关键基础设施的安全	海上雷达网络及其相关的网络数据	机器学习	NA	深度学习	CNN	原始雷达网络数据	NA	NA	1D卷积层、挤压-激励模块、残差连接	准确率	NA
92	2026-02-03	A multi-objective optimization framework integrating ICSL deep learning for forecasting and scheduling emergency medical supply demand in public health emergencies 2025-Dec-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34300-z PMID:41476145	研究论文	本文提出了一种集成ICSL深度学习的多目标优化框架，用于预测和调度公共卫生事件中的应急医疗物资需求	结合传染病特征和政府隔离措施影响，通过ICSL深度学习架构预测应急医疗物资最大需求，并构建考虑紧迫性、调度时间和成本的多目标调度分配模型	NA	解决重大疫情中后期应急医疗物资的预测与分配挑战	公共卫生事件中的应急医疗物资需求与调度	机器学习	NA	深度学习	LSTM, BP神经网络	疫情控制措施数据	武汉疫情防控措施数据	NA	ICSL深度学习架构	预测准确率	NA
93	2026-01-01	Prioritizing missense mutations via a deep learning phosphorylation prediction model 2025-Dec-30, Human genomics IF:3.8Q2 DOI:10.1186/s40246-025-00898-4 PMID:41469746	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
94	2026-01-01	Artificial intelligence technology for the ethical issues research from a Marxist perspective under deep learning 2025-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34208-8 PMID:41469803	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
95	2025-12-30	Evaluation of a YOLOv5x-based deep learning model for interproximal caries segmentation on bitewing radiographs across primary and permanent teeth 2025-Dec-29, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07570-2 PMID:41457204	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
96	2026-02-03	Improving sign Language recognition system for assisting deaf and dumb people using pathfinder algorithm with representation learning model 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34283-x PMID:41461898	研究论文	本研究提出了一种基于路径寻找算法和特征提取模型的美国手语识别系统，旨在通过优化策略提升识别准确性和鲁棒性	整合路径寻找算法与SE-DenseNet特征提取模型及Elman神经网络分类器，通过参数调优提升手语识别性能	仅在美国手语数据集上进行测试，未涉及其他手语变体或真实复杂场景验证	提高手语识别系统的准确性和实用性，以辅助聋哑人士沟通	美国手语手势图像数据	计算机视觉	NA	高斯滤波去噪，深度学习特征提取与分类	Elman神经网络	图像	未明确指定样本数量，使用美国手语数据集	未明确指定，可能涉及自定义实现	SE-DenseNet, Elman神经网络	准确率	NA
97	2026-02-03	An open bone marrow megakaryocyte dataset for automated morphologic studies 2025-Dec-16, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06450-2 PMID:41402328	研究论文	本文介绍了首个公开的骨髓巨核细胞亚型分类数据集MK-11，用于自动形态学评估的开发与评估	首次提供了高质量、开放许可的骨髓巨核细胞图像数据集，解决了该领域数据稀缺问题，并建立了基于深度学习的分类基准	数据集规模相对有限（7,204张图像），可能影响模型泛化能力；且仅基于Wright-Giemsa染色图像，未涵盖其他染色技术	开发用于骨髓巨核细胞亚型自动分类的深度学习模型，以辅助血液疾病的诊断与研究	骨髓中的巨核细胞亚型，涉及11种临床相关亚型	数字病理学	骨髓增生异常综合征（MDS）及其他血小板相关疾病	Wright-Giemsa染色	CNN, Transformer	图像	7,204张单细胞图像	NA	卷积神经网络, Transformer	NA	NA
98	2026-02-02	Mitigating the Vanishing Gradient Problem Using a Pseudo-Normalizing Method 2025-Dec-31, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e28010057 PMID:41593963	研究论文	本文提出一种伪归一化方法，通过放大梯度来缓解深度神经网络中的梯度消失问题，并在图像分类任务中验证其有效性	引入伪归一化技术，通过定期除以均方根来放大梯度，避免梯度消失同时防止梯度爆炸，且发现网络主要利用图像轮廓信息进行分类	方法仅在双曲正切激活函数的图像分类网络中验证，未涉及其他激活函数或任务类型	解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，提升训练稳定性和性能	深度神经网络及其训练过程	机器学习	NA	伪归一化方法	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
99	2026-02-02	Enhancing crayfish sex identification with Kolmogorov-Arnold networks and stacked autoencoders 2025-Dec-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-34095-z PMID:41469793	研究论文	本研究利用传统机器学习和深度学习模型，对具有不平衡类别分布的表格和图像数据集进行小龙虾性别二分类，提出了一种基于堆叠自编码器的新架构，并验证了Kolmogorov-Arnold网络在分类任务中的有效性	提出了一种基于堆叠自编码器的新架构，用于增强特征提取，并首次将Kolmogorov-Arnold网络应用于小龙虾性别分类任务，展示了其在所有指标上的最佳性能	研究中使用的数据集存在类别不平衡问题，且部分模型在性能提升后出现下降，未详细讨论模型的可解释性或泛化能力到其他物种	提高小龙虾性别分类的准确性，以支持淡水生态系统的人口结构分析	小龙虾	机器学习	NA	图像组合、特征提取	Kolmogorov-Arnold网络, 自编码器, 支持向量机, 多层感知器, 朴素贝叶斯	表格数据, 图像数据	NA	NA	堆叠自编码器	准确率	NA
100	2026-02-02	Advancing Medical Decision-Making with AI: A Comprehensive Exploration of the Evolution from Convolutional Neural Networks to Capsule Networks 2025-Dec-30, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging12010017 PMID:41590902	综述	本文是一篇关于卷积神经网络（CNN）和胶囊网络（CapsNet）在医学图像分析中应用的文献综述，旨在通过比较两者来辅助医疗决策支持	对CNN和CapsNet在医学图像分析中的应用进行了结构化比较，并提出了未来可解释、高效混合深度学习系统的研究方向	作为一篇综述文章，其局限性在于主要基于2018年至2025年发表的文献进行分析，可能未涵盖最新进展	分析比较CNN和CapsNet在医学图像分析中的性能，以支持医疗决策	医学图像分析领域的深度学习架构	计算机视觉	NA	NA	CNN, CapsNet	图像	基于基准数据集BraTS、INbreast、ISIC和COVIDx	NA	卷积神经网络, 胶囊网络	NA	NA