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
2101	2025-12-07	Deformable phrase level attention: A flexible approach for improving AI based medical coding 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103299 PMID:41260194	研究论文	提出一种新颖的可变形短语级注意力机制，用于增强从临床文本中提取医学概念的文本分类模型	开发了一种可变形、短语级的注意力机制，能够识别临床文本中的重要词汇级和上下文短语级信息，超越传统的词级注意力	未明确说明模型在更广泛临床文本类型或语言上的泛化能力，以及计算效率的具体评估	改进基于AI的自动化医学编码，以提升疾病发生信息的收集和人口健康水平	临床文本文档，包括电子病理报告和医院出院摘要	自然语言处理	癌症	注意力机制	Transformer, 深度学习模型	文本	629,908份电子病理报告和52,722份医院出院摘要	NA	Transformer	NA	NA
2102	2025-12-07	Artificial intelligence in 4D flow MRI: Review of technological aspects and clinical applications 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103308 PMID:41273805	综述	本文全面回顾了人工智能在四维血流磁共振成像中的技术方面和临床应用	系统整合了AI与4D flow MRI的最新研究，强调了从数据采集到后处理的整个流程，并提出了基于AI的自动化方法以增强临床适用性	缺乏系统性的方法论，使得难以确定合适的研究方法	回顾人工智能在四维血流磁共振成像中的应用，以促进更有效的临床评估	四维血流磁共振成像数据及其在心血管疾病分析中的应用	医学影像分析	心血管疾病	四维血流磁共振成像	深度学习	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
2103	2025-12-07	A labeled ophthalmic ultrasound dataset with medical report generation based on cross-modal deep learning 2026-Jan, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103317 PMID:41297151	研究论文	本文提出了一个带标签的多模态眼科超声数据集，并基于跨模态深度学习构建了医疗报告生成模型	首次构建了同时包含超声图像、血流信息和检查报告的三模态眼科数据集，并提出了知识融合跨模态网络用于报告生成	数据集仅来自单一医院（沈阳某眼科医院），时间跨度为2016-2020年，可能影响模型的泛化能力	开发自动化眼科超声图像分析和医疗报告生成系统	眼科疾病患者的超声图像、血流参数和临床报告	计算机视觉, 自然语言处理	眼科疾病	超声成像	深度学习	图像, 文本, 血流参数	10,361名患者，22,173张图像及对应的自由文本报告	NA	知识融合跨模态网络	NA	NA
2104	2025-12-07	Artificial Intelligence in Ocular Oncology: Differentiating Choroidal Melanocytic Lesions 2026-Jan, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100948 PMID:41341795	综述	本文探讨了人工智能在眼科学肿瘤学中区分脉络膜黑色素细胞病变（特别是脉络膜痣和小黑色素瘤）的应用	利用深度学习技术自动分析高维医学图像，识别临床医生可能难以察觉的细微模式和特征，以提高诊断准确性	需要解决监管和实施方面的挑战，以充分发挥人工智能的潜力	提高脉络膜黑色素细胞病变的诊断准确性，以改善患者管理和预后	脉络膜黑色素细胞病变，特别是脉络膜痣和小黑色素瘤	计算机视觉	眼科学肿瘤	深度学习	人工神经网络	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
2105	2025-12-07	Motion-Informed Deep Learning for Human Brain Magnetic Resonance Image Reconstruction Framework 2026-Jan, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70209 PMID:41350123	研究论文	提出了一种结合运动模块的深度学习MRI重建框架，以同时加速成像并校正运动伪影	首次在深度学习图像重建模型中显式建模运动，通过集成运动模块实现运动检测与校正，使模型具有“运动感知”能力	未明确说明模型在极端运动情况下的性能或泛化能力到不同MRI扫描协议	开发一种能够同时处理欠采样伪影和运动伪影的磁共振图像重建方法	人类大脑磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2106	2025-12-06	Characterization of Gastrodiae Rhizoma from different geographical origins by HS-GC-IMS and authenticity identification combined with deep learning 2026-Jan-04, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466482 PMID:41172769	研究论文	本研究结合顶空气相色谱-离子迁移谱（HS-GC-IMS）与深度学习算法，对不同产地天麻的挥发性成分进行表征并建立产地真实性鉴别方法	首次将GC-IMS二维谱图与深度学习（CNN、ResNet）相结合用于天麻产地鉴别，准确率超过99.54%，显著优于传统机器学习方法（约90%）	样本数量有限（未明确具体样本数），仅分析了挥发性成分，未涵盖其他化学组分	建立天麻产地鉴别与掺假筛查策略，确保市场产品质量	不同地理来源的天麻（Gastrodiae Rhizoma）样本	计算机视觉	NA	顶空气相色谱-离子迁移谱（HS-GC-IMS）	CNN, ResNet	图像（2D GC-IMS色谱图）	未明确具体样本数量，涉及不同产地天麻样本	NA	卷积神经网络（CNN）, 残差网络（ResNet）	准确率	NA
2107	2025-12-06	Evolution of chromatographic modeling: From mechanistic models to hybrid models with physics-based deep learning 2026-Jan-04, Journal of chromatography. A DOI:10.1016/j.chroma.2025.466565 PMID:41297511	综述	本文系统总结了基于物理的深度学习（PBDL）方法在色谱建模中的三代演进过程	提出了色谱建模从传统机理模型到融合机理理解与数据驱动的混合模型的演进框架，并阐述了PBDL如何实现物理与数据的相互反馈	未提及具体应用案例的性能局限或数据要求	综述色谱建模技术的发展历程，探讨物理驱动深度学习方法的演进与潜力	色谱建模方法	机器学习	NA	物理驱动的深度学习	神经网络	模拟数据与物理方程	NA	NA	物理信息神经网络	NA	NA
2108	2025-12-05	REST: Holistic Learning for End-to-End Semantic Segmentation of Whole-Scene Remote Sensing Imagery 2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3609767 PMID:40938720	研究论文	本文提出了一种名为REST的端到端框架，用于实现全场景遥感影像的整体语义分割	首次提出了一种真正端到端的框架，通过新颖的空间并行交互机制（SPIM）克服GPU内存限制，实现全场景遥感影像的整体分割，无需依赖裁剪或融合等次优策略	NA	解决全场景遥感影像（WRI）的整体语义分割问题，克服GPU内存限制	全场景遥感影像（WRI），包括多光谱、高光谱影像，以及卫星和无人机平台获取的数据	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	NA	NA	NA	NA	GPU
2109	2025-12-05	Unsupervised Gaze Representation Learning by Switching Features 2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3600680 PMID:40828694	研究论文	提出一种无监督学习框架，通过切换特征来分离注视相关和注视无关信息，以改进3D注视估计	通过编码图像对并切换部分潜在特征来提取共享信息，从而区分注视相关和注视无关信息	未明确说明框架在极端光照或遮挡条件下的鲁棒性	开发无监督学习框架以提升3D注视估计的准确性	眼睛图像和面部图像	计算机视觉	NA	无监督学习	编码器-解码器	图像	NA	NA	Cross-Encoder, Cross-Encoder++	NA	NA
2110	2025-12-05	GAN-Based Domain Adaptation for Image-Aware Layout Generation in Advertising Poster Design 2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3602846 PMID:40857181	研究论文	本文提出了一种基于GAN的域适应方法，用于在广告海报设计中生成图像感知的布局	引入了内容感知图形布局数据集（CGL-Dataset），并设计了两种GAN模型（CGL-GAN和PDA-GAN），其中PDA-GAN结合了无监督域适应和像素级判别器，以生成基于输入图像视觉纹理的图像感知布局	未明确说明模型在更广泛设计风格或不同产品类型上的泛化能力	研究基于深度学习的图像感知布局生成，以提升广告海报设计的自动化水平	广告海报的图形布局	计算机视觉	NA	GAN, 无监督域适应	GAN	图像	60,548对修复后的海报标注和121,000张干净产品图像	NA	CGL-GAN, PDA-GAN	准确性, 精确度, 召回率, F1分数, AUC	NA
2111	2025-12-05	An End-to-End Depth-Based Pipeline for Selfie Image Rectification 2026-Jan, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3604574 PMID:40889307	研究论文	提出一种基于深度学习的端到端自拍图像校正流程，通过预测面部深度、调整相机参数和修复缺失像素来减轻透视畸变	采用端到端训练框架，一次性处理全帧图像无需人脸裁剪，结合可微分渲染器优化深度估计，并引入辅助模块预测相机水平移动以减少修复区域	依赖合成数据集进行训练，在真实场景中的泛化能力未充分验证	开发自拍图像透视畸变校正技术	自拍图像中的人脸及身体区域	计算机视觉	NA	深度学习，合成数据生成	CNN	图像	使用虚幻引擎生成的大规模合成人脸数据集，包含多样化的主体、姿态、表情、配饰和光照条件	未明确说明	未明确说明	定量评估与定性比较	未明确说明
2112	2025-12-04	LUMIR: an LLM-driven unified agent framework for multi-task infrared spectroscopy reasoning 2026-Jan-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344857 PMID:41330688	研究论文	本文介绍了一个名为LUMIR的LLM驱动的统一智能体框架，用于在低数据条件下实现多任务红外光谱分析的自动化与增强	提出了首个将结构化文献知识库、自动化预处理、特征提取和预测建模集成到统一流程中的LLM驱动框架，通过挖掘同行评审文献中的已验证策略并结合小样本学习，实现了在资源有限条件下的鲁棒光谱分析	框架在更广泛的光谱类型和极端数据稀缺场景下的泛化能力仍需进一步验证，且依赖于文献知识库的质量和覆盖范围	开发一个数据高效、可自动化的统一框架，以解决红外光谱分析中工作流程构建复杂、泛化能力差的问题	红外光谱数据	机器学习	NA	红外光谱分析	LLM	光谱数据	多个数据集，包括公开的牛奶近红外数据集、中草药、不同储存时长的陈皮、工业废水COD数据集以及Tecator和Corn两个公共基准数据集	NA	基于智能体的统一框架（LUMIR）	与已建立的机器学习和深度学习模型性能相当（具体指标未明确列出，但涉及分类、回归和异常检测任务）	NA
2113	2025-12-04	AI-driven aging digital twins: A roadmap for clinical translation in precision geriatrics 2026-Jan, Ageing research reviews IF:12.5Q1 DOI:10.1016/j.arr.2025.102931 PMID:41192800	综述	本文综述了AI驱动的衰老数字孪生在精准老年医学中的临床转化路线图，探讨了其潜力与挑战	提出了基于AI和多源异构数据整合的衰老数字孪生技术，用于实时健康监测、预测分析和个性化干预	训练数据集中存在年龄分层偏差，老年人群数据质量差异可能限制模型泛化性，数据隐私、算法透明度和临床验证问题尚未解决	探讨AI驱动的衰老数字孪生在精准老年医学中的临床转化潜力	衰老及相关疾病（如神经退行性疾病、心血管疾病和癌症）	机器学习	老年疾病	深度学习	NA	多源异构数据	NA	NA	NA	NA	NA
2114	2025-12-04	Artificial intelligence for fall detection in older adults: A comprehensive survey of machine learning, deep learning approaches, and future directions 2026-Jan, Ageing research reviews IF:12.5Q1 DOI:10.1016/j.arr.2025.102948 PMID:41265569	综述	本文全面综述了面向老年人的跌倒检测技术，重点关注机器学习与深度学习方法，并探讨了未来研究方向	整合了AI驱动系统的监管框架，跨工程、计算机科学和老年学等多个领域，并明确了跌倒检测与骨质疏松症、神经系统疾病等病症之间的联系	NA	综述老年人跌倒检测技术的最新进展，特别是应对数据稀缺的挑战，并推动稳健AI系统的临床转化与监管批准	老年人跌倒检测系统	机器学习和计算机视觉	老年疾病	NA	NA	传感器数据和视觉数据	NA	NA	NA	NA	NA
2115	2025-12-04	Magnetic resonance imaging analysis for Alzheimer's disease diagnosis using artificial intelligence: Methods, challenges, and opportunities 2026-Jan, Ageing research reviews IF:12.5Q1 DOI:10.1016/j.arr.2025.102943 PMID:41265570	综述	本文综述了人工智能在利用磁共振成像诊断阿尔茨海默病领域的最新进展、挑战与机遇	系统性地总结了AI在MRI数据分析用于AD诊断中的最新方法、性能评估、临床应用潜力与局限性，并指明了未来研究方向	作为一篇综述文章，其局限性在于主要整合现有研究，而非提出新的原创方法或模型	为阿尔茨海默病的早期、准确诊断提供人工智能辅助的磁共振成像分析方法概述	用于阿尔茨海默病诊断的磁共振成像数据及基于此的人工智能模型	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
2116	2025-12-04	Explainable machine learning and deep learning models for predicting TAS2R-bitter molecule interactions 2026-Jan, Journal of molecular graphics & modelling IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.jmgm.2025.109187 PMID:41092497	研究论文	本研究开发了可解释的机器学习和深度学习模型，用于预测苦味分子与TAS2R受体之间的相互作用	结合传统机器学习和深度学习方法，构建高性能且易于应用的模型，并通过协同集成增强模型的可解释性，促进对苦味化合物分子特性的全面理解	NA	预测苦味分子与TAS2R受体之间的相互作用，以辅助实验研究、药物设计及理解苦味受体功能	苦味分子与TAS2R（苦味受体）之间的相互作用	机器学习	NA	NA	机器学习,深度学习	实验验证数据	NA	NA	NA	NA	NA
2117	2025-12-03	A semi-supervised learning-based framework for quantifying litter fluxes in river systems 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124833 PMID:41161028	研究论文	本文提出了一种结合半监督学习和切片辅助超推理的框架，用于量化河流横截面漂浮垃圾通量	首次将半监督学习与SAHI方法结合用于河流漂浮垃圾通量量化，解决了监督学习依赖大量标注数据和小垃圾物品检测困难的问题	框架仍会严重低估垃圾通量（比人工测量低3-4倍），主要因透明垃圾和困在水葫芦中的物品漏检	开发一种更高效准确的河流漂浮垃圾通量量化方法，以支持污染评估	河流水面漂浮的宏观塑料垃圾（>5毫米）	计算机视觉	NA	半监督学习，切片辅助超推理	CNN	图像	来自荷兰、印度尼西亚和越南水道的图像数据，具体数量未明确说明	PyTorch	ResNet50, Faster R-CNN	F1分数	NA
2118	2025-12-03	Floc image-driven deep learning enhanced by temporal windows and transformers for carbon emission reduction in drinking water treatment plants 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124868 PMID:41202793	研究论文	本研究通过引入絮体形态特征提取、时间窗口选择和Transformer架构集成等策略，优化深度学习模型，用于饮用水处理厂的精确混凝剂投加，以实现碳减排	提出了创新的絮体形态特征提取方法、时间窗口选择策略以及Transformer架构的集成，显著提升了深度学习模型在短期数据下的性能	研究仅基于一个月的数据进行训练，虽然通过自更新机制确保长期适应性，但初始数据量有限可能影响模型的泛化能力	优化深度学习算法以实现饮用水处理厂中混凝剂的精确投加，从而提升水净化效率并减少碳排放	饮用水处理厂中的混凝剂投加过程	机器学习	NA	絮体图像分析	CNN, LSTM, GAN, Transformer	图像, 时间序列数据	一个月的数据	TensorFlow, PyTorch	Temporal Convolutional Network (TCN), Transformer	R, R²	NA
2119	2025-12-03	Will artificial intelligence solve the riddle of athlete development? A critical review of how AI is being used for athlete identification, selection, and development 2026-Jan, Psychology of sport and exercise IF:3.1Q1 DOI:10.1016/j.psychsport.2025.102978 PMID:41038088	综述	本文批判性地回顾了人工智能在运动员识别、选拔和发展领域的应用现状与挑战	系统梳理了人工智能在体育科学中应用于运动员发展的三个主要领域，并强调了创新与批判性评估的平衡方法	未明确提及具体研究限制，但暗示了该领域应用范围与效用尚不完全明确	探讨人工智能在运动员发展（包括识别、选拔和培养）中的使用范围、效用及相关挑战	体育科学研究中使用人工智能的文献	机器学习	NA	机器学习，深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2120	2025-12-03	Machine Learning Approaches for Predicting RNA-RNA/DNA Interactions 2026, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4670-0_14 PMID:41174207	综述	本章介绍用于预测RNA-RNA/DNA相互作用的机器学习方法，这对于理解非编码RNA功能至关重要	利用深度学习技术和来自高通量测序方法的大规模相互作用数据，开发出比传统基于能量方法更准确的预测工具	存在过拟合风险和需要第三方验证等挑战	预测RNA-RNA/DNA相互作用以理解非编码RNA功能	原核小RNA、一般RNA-RNA相互作用、miRNAs、box C/D snoRNAs、lncRNA-DNA三链体、CRISPR引导RNA设计	机器学习	NA	高通量测序	深度学习	相互作用数据	NA	NA	NA	准确性	NA