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
2081	2025-12-12	Transformer-based deep learning architecture for multivariable radioactive source term inversion 2026-Jan, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2025.107835 PMID:41082808	研究论文	本文开发了一种基于Transformer的深度学习架构，用于多变量放射性源项反演，以支持核应急响应和后果评估	首次将Transformer架构结合贝叶斯优化应用于放射性源项的多变量反演，并通过特征消融分析揭示了高浓度监测点对反演的重要性	在耦合所有三个变量的场景中，释放高度的决定系数较低（0.72），表明模型在该变量上的反演性能有待提升	开发一种深度学习模型，用于准确估计放射性源项的多个变量（释放速率、高度和位置）	放射性源项的反演，包括释放速率、释放高度和释放位置	机器学习	NA	CALMET-LAPMOD耦合模型，Kincaid示踪实验验证	Transformer	模拟数据集	针对五种代表性场景系统构建的数据集，具体样本数量未明确说明	NA	Transformer	决定系数（R），平均距离误差，95%置信水平	NA
2082	2025-12-11	Immunofixation electrophoresis image interpretation using transfer learning method 2026-Jan-30, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120726 PMID:41270881	研究论文	本研究利用迁移学习方法开发深度学习模型，以快速准确解读免疫固定电泳图像，减少诊断评估中的主观性	首次将迁移学习与YOLOv11架构应用于免疫固定电泳图像分类，提出两阶段与单步多类两种分类策略	模型在少数类别（如IgM-λ、轻链-κ）及视觉相似类别上表现较低，数据集需扩展以涵盖罕见模式	开发深度学习模型以自动化解读免疫固定电泳图像，提高诊断效率与一致性	免疫固定电泳图像	计算机视觉	浆细胞疾病	免疫固定电泳	CNN	图像	5226张免疫固定电泳图像	NA	YOLOv11	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 混淆矩阵	NA
2083	2025-12-11	Use of Artificial Intelligence in Recognition of Fetal Open Neural Tube Defect on Prenatal Ultrasound 2026-Jan, American journal of perinatology IF:1.5Q2 DOI:10.1055/a-2589-3554 PMID:40239713	研究论文	本研究旨在通过深度学习模型比较正常胎儿与开放性神经管缺陷胎儿的轴向颅脑超声图像，并评估其在识别开放性神经管缺陷方面的预测准确性	首次应用深度学习卷积神经网络迁移学习模型（如EfficientNet B0、VGG16和Inception V3）于胎儿超声图像，以自动化识别开放性神经管缺陷，特别是在低中收入国家临床应用中显示出潜力	研究样本量相对较小（59例病例和116例对照），且仅基于轴向经丘脑超声图像，可能未涵盖所有胎儿神经管缺陷的超声表现变异	开发并评估深度学习模型在产前超声中识别胎儿开放性神经管缺陷的准确性和临床适用性	妊娠14至28周的胎儿，包括开放性神经管缺陷病例和正常对照组	计算机视觉	神经管缺陷	产前超声成像	CNN	图像	59例开放性神经管缺陷胎儿和116例正常胎儿	TensorFlow, Keras	EfficientNet B0, VGG16, Inception V3	Cohen kappa分数, 准确率, AUROC, F1分数, 敏感性, 特异性	NA
2084	2025-12-11	Predicting Significant Stenosis of Arteriovenous Access Through Wavelet Transform and Machine Learning on Sounds Recorded with an Electronic Stethoscope 2026-Jan, Annals of vascular surgery IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.avsg.2025.05.055 PMID:40553842	研究论文	本研究利用电子听诊器记录的声音信号，通过小波变换和卷积神经网络模型，预测动静脉通路显著狭窄	首次结合小波变换和深度学习技术，对动静脉通路狭窄进行自动识别，提高了诊断的客观性和准确性	样本量较小（30名患者），且仅针对严重狭窄（>50%）进行预测，对轻度狭窄的预测能力尚需进一步研究	开发一种基于声音信号的非侵入性方法，用于自动预测动静脉通路显著狭窄	终末期肾病患者动静脉通路的声音信号	机器学习	心血管疾病	小波变换	CNN	音频	30名终末期肾病患者，共40个音频测试数据样本	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
2085	2025-12-11	Deep learning in acupuncture: A systematic review 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103300 PMID:41232152	系统综述	本文系统综述了深度学习在针灸实践中的应用，总结了现有文献中的证据	首次对深度学习在针灸领域的应用进行系统性总结，涵盖了多个任务类型并识别了主要挑战	纳入研究存在数据规模小和模型不准确等局限性，且缺乏专门的人工智能研究质量评估工具	全面总结深度学习技术在针灸实践中的应用证据	针灸实践中的深度学习应用研究	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN, LSTM, BERT, FNN, YOLO	图像, 文本, 视频	27项研究，基于公共数据库或自收集数据集构建的自建数据集	NA	CNN, RNN, LSTM, BERT, FNN, YOLO变体	偏移误差阈值, 归一化平均误差, 平均精度均值, 每秒帧数, 关键点正确百分比, 交并比	NA
2086	2025-12-11	SingleStrip: learning skull-stripping from a single labeled example 2026, Data engineering in medical imaging : third MICCAI Workshop, DEMI 2025, held in conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 27, 2025, Proceedings. DEMI (Workshop) (3rd : 2025 : Taejon-si, Korea) DOI:10.1007/978-3-032-08009-7_5 PMID:41357816	研究论文	本研究提出了一种结合领域随机化和自训练的3D头骨剥离网络训练方法，仅需单个标注样本即可实现有效分割	首次将领域随机化与基于自编码器重建误差的质量控制相结合，实现了仅需单个标注样本的3D头骨剥离网络训练	方法在极少数标注样本下验证，未在大规模多样本场景中测试，且自编码器训练依赖单个标注样本的质量	解决脑磁共振图像头骨剥离任务中标注数据稀缺的问题	脑磁共振成像（MRI）体积图像	医学图像分割	NA	磁共振成像（MRI）	卷积自编码器（AE），3D分割网络	3D体积图像	单个标注样本（扩展至未标注数据）	NA	卷积自编码器	分割准确性	NA
2087	2025-12-10	Utilising Cot-Side Cameras in Neonatal Intensive Care Unit for Deep Learning-Assisted General Movement Assessment 2026-Jan, Acta paediatrica (Oslo, Norway : 1992) DOI:10.1111/apa.70319 PMID:41025287	综述	本文综述了如何利用新生儿重症监护室中的床边摄像头，结合深度学习技术，辅助临床医生对扭动期婴儿进行无创、可扩展的全身运动评估	提出将新生儿监护室中已广泛用于亲子连接的床边RGB摄像头，与深度学习技术结合，为自动化全身运动评估提供了一种新颖、可扩展的非接触式解决方案	本文为文献综述，未进行具体的模型开发或临床验证，其提出的技术路径的有效性和实用性有待后续实证研究确认	探索利用床边摄像头视频数据结合深度学习技术，实现计算机辅助的全身运动评估，以改进早期神经发育筛查	新生儿（扭动期婴儿）的全身运动视频数据	计算机视觉	新生儿神经发育障碍	视频采集（RGB摄像头）	深度学习模型（具体模型未指定）	视频	NA	NA	NA	NA	NA
2088	2025-12-10	Commercially Available Artificial Intelligence Solutions for Gynaecologic Cytology Screening and Their Integration Into Clinical Workflow 2026-Jan, Cytopathology : official journal of the British Society for Clinical Cytology IF:1.2Q3 DOI:10.1111/cyt.70023 PMID:41028901	综述	本文全面回顾了妇科细胞学筛查中商业AI软件的现状、性能及其与临床工作流的整合	系统性地评估了商业AI解决方案在妇科细胞学（尤其是宫颈癌筛查）中的应用潜力、临床影响及整合挑战，为AI在该领域的实际部署提供了全面视角	本文为综述性文章，未涉及原始实验数据或新模型开发，主要基于现有商业产品和文献进行分析	探讨人工智能（AI）在妇科细胞学筛查中的应用现状、临床价值及实践整合路径	商业可用的AI软件及其在妇科细胞学（以宫颈涂片筛查为主）筛查中的应用	数字病理学	宫颈癌	NA	机器学习，深度学习	细胞学图像（如巴氏涂片）	NA	NA	NA	准确性，一致性，效率	NA
2089	2025-12-10	Deep learning super-resolution for dental CBCT using micro-CT reference and edge loss function 2026-Jan, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106209 PMID:41187827	研究论文	本研究利用深度学习超分辨率技术，以微CT图像为参考，提升牙科CBCT图像的空间分辨率，以更好地显示精细根管结构	引入了结合高斯滤波、中值滤波和Sobel边缘检测的边缘损失函数，以改善超分辨率模型对结构细节的保留能力	牙冠区域仍存在伪影，需要进一步改进	通过基于深度学习的超分辨率技术提升牙科CBCT图像的分辨率	48颗拔除的人类牙齿的CBCT和微CT图像	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描（CBCT），微计算机断层扫描（微CT）	GAN, Transformer	图像	48颗人类牙齿	NA	Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (ESRGAN), Hybrid Attention Transformer (HAT)	峰值信噪比（PSNR），结构相似性指数（SSIM），专家视觉评估，三维重建	NA
2090	2025-12-10	Automated diagnosis and classification of skeletal malocclusion using artificial intelligence on 2D facial photographs: A multi-modal deep learning approach 2026-Jan, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106257 PMID:41270953	研究论文	本研究开发并验证了一个基于二维面部照片和元数据的多模态深度学习框架，用于自动诊断和分类骨骼性错颌畸形	提出了一个两阶段深度学习模型（FaceDSM-Net），首次结合面部照片与元数据（性别和年龄）进行骨骼性错颌畸形的自动分类，并展示了良好的可解释性和泛化能力	模型在外部测试集上表现出中等泛化能力，且主要基于二维照片，可能受限于照片质量和拍摄条件	建立并验证一个可靠且成本效益高的深度学习框架，用于基于二维面部照片识别矢状向和垂直向骨骼性错颌畸形	1427名患者的2854张面部照片、对应的侧位头影测量片及元数据（性别和年龄）	计算机视觉	骨骼性错颌畸形	深度学习	CNN	图像, 元数据	2854张照片（来自1427名患者）	NA	MobileNetV3-Large	准确率, 精确率, AUC, 召回率, F1分数	NA
2091	2025-12-09	Quantitative analysis of corn adulteration in sweet potato starch using a CNN-LSTM hybrid model 2026-Jan-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.147041 PMID:41274049	研究论文	本文利用太赫兹时域光谱技术结合CNN-LSTM混合模型，实现了对红薯淀粉中玉米掺假的快速定量分析	首次将CNN-LSTM混合深度学习模型应用于太赫兹光谱数据，用于淀粉掺假的定量检测，相比传统回归方法具有更高精度	未提及模型在其他淀粉类型或更复杂掺假场景中的泛化能力，且样本规模和多样性可能有限	开发一种快速、准确、非破坏性的淀粉掺假定量检测方法	掺假的红薯淀粉样品（含有玉米淀粉）	机器学习	NA	太赫兹时域光谱技术	CNN, LSTM	光谱数据（时域光谱）	一系列掺假样品（具体数量未明确说明）	NA	CNN-LSTM混合模型	Rp（预测相关系数）, RMSEP（预测均方根误差）	NA
2092	2025-12-09	Deep Learning HASTE for Upper Abdominal MRI: Improved Image Quality, Speed, and Energy Efficiency in a Prospective Study 2026-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70183 PMID:41346174	研究论文	本研究前瞻性地比较了深度学习重建的快速T2加权HASTE序列与传统HASTE序列在上腹部3T MRI中的图像质量、扫描时间和能效	首次将深度学习重建技术应用于上腹部MRI的HASTE序列，在保证图像质量的同时实现了62.5%的扫描时间缩减和显著的能耗降低	研究为单中心前瞻性研究，样本量相对有限（166例），且仅针对上腹部MRI，未评估其他解剖区域	评估深度学习重建的快速HASTE序列在上腹部MRI中的图像质量、诊断性能和能效优势	166名计划接受上腹部MRI检查的患者（平均年龄60±14岁）	医学影像分析	上腹部疾病	3T MRI, T2加权HASTE序列	深度学习模型	MRI图像	166例患者	未明确说明	未明确说明	图像质量评分, SNR, CNR, 放射组学特征, 扫描时间, 能耗	未明确说明
2093	2025-12-08	Diffusion for Diffusion: A versatile multiphysics fields refinement framework in pollutants transportation 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124962 PMID:41242196	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的多物理场细化框架，用于从稀疏测量中准确恢复污染物传输中的耦合浓度和温度场	将物理信息方程约束方案与条件扩散模型相结合，以从有限观测中恢复高维时空场，在计算效率、泛化性和预测准确性方面超越现有方法	NA	开发一个高效、通用的多物理场细化框架，用于环境风险评估和工业污染缓解中的污染物传输分析	污染物传输中的耦合浓度和温度梯度驱动的扩散场	机器学习	NA	有限元模拟，双色警报成像	扩散模型	图像，模拟数据	NA	NA	ResNet, Transformer, Fourier Neural Operator	超分辨率精度，鲁棒性	NA
2094	2025-12-08	Interpretable forecasting of dissolved oxygen leveraging foundation model for proactive aeration in rural wastewater treatment systems 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124931 PMID:41297308	研究论文	本文开发了一个基于Transformer基础模型的可解释溶解氧预测框架，用于农村污水处理系统的主动曝气规划	结合了基础模型、季节性分割和SHAP可解释性，显著提升了农村污水处理系统中溶解氧预测的准确性和稳定性	研究基于单一农村污水处理设施的数据，可能限制了模型的泛化能力	提高农村污水处理系统中溶解氧的预测精度，以优化生物处理过程并降低能耗	农村稳定塘污水处理系统	时间序列预测	NA	多变量传感器数据采集	Transformer, LSTM, SVR, XGBoost	时间序列数据	近一年的多变量传感器数据	NA	Transformer, Temporal Fusion Transformer	对称平均绝对百分比误差	NA
2095	2025-12-08	YOLO-spectra: A generalized framework for rapid simultaneous detection and classification of Raman spectra in images with mobile devices for enhancing on-site applications 2026-Jan-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344914 PMID:41352951	研究论文	本研究提出了一种基于YOLO模型的通用框架，用于在移动设备上快速同时检测和分类拉曼光谱图像，以增强现场应用	引入了一种新颖的可缩放矢量图形（SVG）方法，用于自动生成大规模标注光谱图像数据集，并首次将YOLO模型应用于光谱分析，实现了对多种光谱的快速同时检测和分类	未明确说明模型在极端噪声或复杂背景下的鲁棒性，以及在实际移动设备上的部署性能限制	开发一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于实现光谱的实时直接分类，以替代传统机器学习方法	药物混合物、痕量农药和染料的光谱数据，包括开源溶剂数据集和实验生成的拉曼/SERS数据集	计算机视觉	NA	表面增强拉曼光谱技术，便携式光谱仪	YOLO	图像	90个不同的光谱类别，包括开源溶剂数据集和实验生成的拉曼/SERS数据集	PyTorch	YOLOv8m, YOLOv8n	平均精度均值（mAP50）, mAP50-95	NA
2096	2025-12-08	Surface-based Multi-Axis Longitudinal Disentanglement Using Contrastive Learning for Alzheimer's Disease 2026, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-032-05182-0_57 PMID:41340885	研究论文	本文提出了一种基于表面的多轴纵向解耦框架，利用对比学习来建模阿尔茨海默病的复杂进展模式	提出了一种新颖的多轴解耦框架，将疾病建模为多个潜在空间轴，而非传统的单轴模型，以更好地捕捉阿尔茨海默病的异质性和复杂性	未明确提及	开发一种能够区分阿尔茨海默病进展与正常衰老的神经影像分析方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常个体的神经影像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	神经影像分析	自编码器	图像	ADNI数据集（具体数量未明确）	PyTorch	自编码器	分类准确率	未明确提及
2097	2025-12-08	Tracing the global origins of black tea using rapid XRF techniques coupled with advanced machine learning 2026-Jan, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.117855 PMID:41352794	研究论文	本研究利用X射线荧光光谱技术和机器学习方法，开发了一种快速、准确、环保且用户友好的方法来追溯全球黑茶的地理来源	结合快速XRF技术和先进机器学习模型（包括深度学习MLP），首次在全球范围内对十个主要产区的791个真实黑茶样本进行元素分析，显著提升了地理来源鉴别的准确率	研究仅涉及十个地理标志产区，可能未覆盖所有黑茶产地；样本量虽大但分布可能不均；方法依赖于元素含量，可能受环境因素影响	开发一种快速、准确、环保且用户友好的方法来区分黑茶的地理来源，以保护地理标志产品并防止茶叶欺诈	来自全球十个主要产区的791个真实黑茶样本	机器学习	NA	X射线荧光光谱	随机森林, 支持向量机, k近邻, 线性判别分析, 多层感知机	元素含量数据	791个真实黑茶样本	NA	多层感知机	F1分数	NA
2098	2025-12-07	Deep learning-driven investigation of nanoplastic impacts on soil protist behavior in soil chips 2026-Jan-15, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.127414 PMID:41274594	研究论文	本研究开发了一种结合微流控土壤芯片、显微视频分析与深度学习的方法，实时监测纳米塑料暴露下土壤原生生物的行为变化	首次建立了能够直接在模拟土壤环境中实时、高通量观测微生物行为的实验系统，并采用深度学习检测模型与基于Transformer的轨迹重建算法定量分析原生生物运动	研究为概念验证性质，仅测试了三种原生生物类型和有限的纳米塑料浓度梯度，尚未在更复杂的真实土壤环境中验证	探究纳米塑料污染对土壤微生物行为的影响，开发新型微生物生态观测方法	土壤原生生物（鞭毛虫、纤毛虫、变形虫）	计算机视觉	NA	显微视频分析、微流控芯片技术	深度学习检测模型、Transformer	视频	三种形态/运动类型的原生生物群体（鞭毛虫、纤毛虫、变形虫），在0、2、10 mg/L三个纳米塑料浓度梯度下观测	NA	Transformer	运动速度变化百分比	NA
2099	2025-12-07	An explainable three dimensional framework to uncover learning patterns: A unified look in variable sulci recognition 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103286 PMID:41151346	研究论文	本文提出了一种可解释的三维人工智能框架，用于在脑影像分析中提供准确且易于理解的全局解释，并应用于识别与精神病相关的变异脑沟	首次开发了一个结合统计特征（Shape）和多种XAI方法（GradCam和SHAP）的三维全局解释框架，通过降维减少方法间变异性，提高了解释的忠实度和可靠性，并能揭示特定皮层特征的更广泛发育背景	未明确说明框架在其他脑结构或疾病分类任务上的泛化能力，且样本量（596例）可能对某些亚组分析的统计效力构成限制	开发一个能够为三维深度学习模型提供准确、低复杂度全局解释的可解释人工智能框架，以促进对脑发育及精神疾病相关异常轨迹的理解	大脑结构MRI影像，重点关注变异脑结构——旁扣带沟	神经影像分析	精神病	结构磁共振成像	3D深度学习模型	三维图像	596例结构MRI	NA	NA	NA	NA
2100	2025-12-07	Enhancing transformer-based architectures with geometric deep learning for colonoscopic polyp size classification using transfer learning 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103304 PMID:41252887	研究论文	本研究提出了一种结合RGB与深度信息的深度学习框架，用于结肠镜息肉尺寸的自动分类	通过改进的Af-SfM模块生成精细化校正的深度图，并将其与RGB信息融合，以提升息肉尺寸分类的准确性和客观性	未提及模型在临床实时应用中的处理速度或在不同医疗中心数据上的泛化能力	实现结肠镜息肉尺寸的自动化、客观化分类，以支持结直肠癌的风险评估和监测规划	结肠镜图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	结肠镜成像	Transformer	图像（RGB图像与深度图）	超过10,000张由胃肠病学专家标注的结肠镜图像	NA	Transformer	精确率, 召回率	NA