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
2501	2026-01-15	Diabetic retinopathy detection and grading system using deep learning approach 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251410982 PMID:41522450	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与分级系统	应用深度学习技术自动检测和分级糖尿病视网膜病变，提高早期筛查效率	NA	开发一个自动化的糖尿病视网膜病变检测与分级系统，以辅助早期诊断	糖尿病患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2502	2026-01-15	A multi-stage deep learning network for prenatal diagnosis of coarctation of the aorta 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70230 PMID:41532285	研究论文	本研究提出了一种名为CoA-Net的多阶段深度学习网络，通过局部-全局特征整合，用于胎儿主动脉缩窄的产前诊断	开发了一个多阶段深度学习网络CoA-Net，集成了局部特征提取器和全局特征提取器，并引入了局部注意力机制和稀疏全局注意力机制，以从复杂的胎儿超声心动图分布中提取有意义的特征	研究未明确提及外部验证数据集的使用，可能影响模型的泛化能力；样本量相对有限（488个样本）	开发一种深度学习网络，通过整合局部和全局特征，从胎儿超声心动图中提取判别性特征，以实现胎儿主动脉缩窄的精确产前诊断	胎儿主动脉缩窄病例及健康对照的胎儿超声心动图图像	计算机视觉	心血管疾病	胎儿超声心动图	CNN	图像	488个样本（包括主动脉缩窄病例和健康对照）	NA	CoA-Net	平衡准确率, F1分数, Matthews相关系数, AUC	NA
2503	2026-01-15	Single shot full plan deep learning dose computation for radiation therapy using spherical harmonics 2026-Jan, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70223 PMID:41532338	研究论文	本文提出了一种基于物理信息深度学习的AI剂量计算方法，用于快速且准确地计算放射治疗中多野VMAT和IMRT计划的剂量分布	引入了一种新颖的两阶段方法，结合球谐函数系数和图像到图像的神经网络，实现了单次全计划剂量计算	方法仅在三个身体部位的临床计划上进行了大规模数据生成和评估，可能未覆盖所有治疗区域	开发一种快速且准确的放射治疗剂量计算方法，以应对日益增长的病例数量	放射治疗计划中的剂量计算，特别是针对VMAT和IMRT计划	机器学习	NA	深度学习	图像到图像的神经网络	CT图像和球谐函数系数	1641个临床计划，通过数据增强生成超过100,000个训练输入/输出	NA	NA	伽马通过率，相对误差，绝对误差，剂量剖面	NVIDIA RTX 4090 GPU
2504	2026-01-15	Deep Learning-Based Image Recognition for Food Science and Technology: End-to-End Workflows and Domain-Specific Solutions 2026-Jan, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70388 PMID:41532672	综述	本文综述了基于深度学习的图像识别在食品科学与技术中的应用，提出了一个模块化的端到端工作流程，并探讨了领域特定解决方案以应对当前挑战	提出了一个专门为食品科学设计的模块化端到端工作流程，并针对数据有限、标注不一致和子模型集成等常见挑战，提出了一套领域特定的策略	本文是一篇综述，未提出新的算法或模型，主要挑战（如数据可用性有限、标注不一致）的解决方案仍需具体研究和验证	旨在促进深度学习图像识别技术在食品科学与技术领域的可靠、可泛化应用，以解决在线分级、快速质量评估和食品安全监测等现实挑战	食品科学与技术领域的图像识别应用	计算机视觉	NA	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2505	2026-01-14	A deep learning model for inferring the reverse intersystem crossing rate of TADF organic light-emitting diodes, overcoming the uncertainty of recombination dynamics 2026-Jan-13, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh01156f PMID:40990544	研究论文	本研究开发了一种串联深度神经网络模型，用于从TADF OLED的瞬态电致发光行为中预测反向系间窜越速率，以克服极化子重组动力学的不确定性	通过串联深度神经网络模型，结合重组和激子动力学的逐步分析，实现了对RISC速率的高精度预测，克服了传统方法中极化子重组动力学的不确定性	NA	预测TADF OLED中的反向系间窜越速率，以优化器件性能	热激活延迟荧光有机发光二极管	机器学习	NA	瞬态电致发光分析	深度神经网络	电致发光行为数据	NA	NA	串联深度神经网络	决定系数	NA
2506	2026-01-14	Computational design of protein complexes: influence of binding affinity 2026-Jan-13, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc04821d PMID:41311232	综述	本文综述了蛋白质复合物结合亲和力的计算预测与设计策略	整合了AI驱动的结构预测与机器学习方法，用于跨蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA/RNA及蛋白质-碳水化合物复合物的亲和力预测与理性设计	NA	探讨蛋白质复合物结合亲和力的计算预测与设计方法	蛋白质复合物（包括蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA/RNA、蛋白质-碳水化合物复合物）	机器学习	NA	AI驱动的结构预测、机器学习、深度学习	NA	结构数据、序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
2507	2026-01-14	Interpretable deep learning for enhanced multi-class classification of gastrointestinal endoscopic images 2026-Jan-13, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae2b72 PMID:41380180	研究论文	本研究提出了一种基于EfficientNetB3的增强方法，用于提高胃肠道内窥镜图像的多类分类准确性，并利用LIME提升模型可解释性	在无需数据增强的情况下，通过EfficientNetB3架构实现了高分类准确率，并集成了LIME显著性图以增强模型的可解释性	研究仅基于Kvasir数据集的8,000张图像，可能未涵盖所有临床场景或疾病变体	提高胃肠道内窥镜图像的多类分类准确性，并增强深度学习模型在医学影像应用中的可解释性和可用性	胃肠道内窥镜图像	计算机视觉	胃肠道疾病	内窥镜成像	CNN	图像	8,000张标记的内窥镜图像，分为八个类别	未明确指定，但提及了Gradio用于界面开发	EfficientNetB3	准确率, 精确率, 召回率	NA
2508	2026-01-14	Home monitoring for the detection of atrial fibrillation in hypertensive patients. BP/AF MODE study 2026-Jan-12, Archivos de cardiologia de Mexico IF:0.7Q4 DOI:10.24875/ACM.25000149 PMID:41525689	研究论文	本研究旨在通过深度学习构建预测风险评分，评估家庭血压和心律监测策略在检测高血压患者亚临床心房颤动中的有效性	结合家庭血压监测和单导联心电图记录，利用深度学习优化心律失常风险评分的预测能力	研究仅针对拉丁美洲六个国家的中高风险人群，样本可能缺乏广泛代表性	开发一种简单易用的家庭监测系统，用于早期检测亚临床心房颤动	具有中高心房颤动风险的高血压患者	机器学习	心血管疾病	单导联心电图记录，家庭血压监测	深度学习	心电图信号，血压数据	涉及来自六个拉丁美洲国家的25名研究人员，具体患者数量未明确说明	NA	NA	NA	NA
2509	2026-01-14	Semi-supervised learning for dose prediction in targeted radionuclide therapy: a synthetic data study 2026-Jan-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae36df PMID:41525718	研究论文	本研究提出了一种用于靶向放射性核素治疗剂量预测的半监督学习框架，利用合成数据进行验证	将传统基于分类的半监督学习方法适应并扩展至回归任务，专门用于剂量预测，并开发了合成数据集进行测试	研究基于合成数据，临床实际数据可用性不足时性能可能受限	探索半监督学习在靶向放射性核素治疗中剂量预测的应用，以减少对大规模标记数据的依赖	靶向放射性核素治疗中的辐射剂量预测	机器学习	NA	蒙特卡洛模拟	深度学习	图像	NA	NA	NA	平均绝对百分比误差	NA
2510	2026-01-14	Echocardiographic Evaluation in Children with Post-Acute Sequelae of SARS-CoV-2 Infection Using Deep Learning 2026-Jan-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01739-5 PMID:41526555	研究论文	本研究应用基于ResNet-50的深度学习模型分析儿童SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）的超声心动图数据，以增强心脏异常的检测	首次将深度学习模型（ResNet-50）应用于儿童PASC的超声心动图分析，以识别标准参数未揭示的细微心脏变化	基于图像的细微差异的临床意义尚不确定，需要大规模长期随访研究进一步评估	增强儿童SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）相关心脏异常的检测和理解	儿童（18岁以下）SARS-CoV-2感染后急性后遗症（PASC）患者及年龄匹配的对照组儿童	数字病理学	心血管疾病	超声心动图	CNN	图像	270名PASC儿童和400名年龄匹配的对照组儿童	NA	ResNet-50	准确率, 灵敏度, 特异性, 平衡准确率	NA
2511	2026-01-14	2D, 2.5D, or 3D? Comparing Dimensional Approaches in Deep Neural Networks for 3D Medical Image Analysis 2026-Jan-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01827-6 PMID:41526556	综述	本文比较了2D、2.5D和3D深度神经网络在3D医学影像分析任务中的性能表现	首次系统性地综述并比较了三种维度方法在3D医学影像分析中的优劣，明确了2.5D模型在平衡空间信息与计算效率方面的优势	结论基于对现有文献的综述，未进行原始实验验证；研究范围限定于分类和分割任务	探讨在3D医学影像分析中，深度神经网络最有效的维度处理方法	CT、MRI和PET/CT等3D医学影像数据	医学影像分析	NA	NA	深度神经网络	3D医学影像	基于31项比较研究（过去十年发表）	NA	NA	NA	高计算需求（针对3D模型）
2512	2026-01-14	Integrating deep learning-based surrogate modeling into urban forest allocation optimization for maximizing carbon sequestration 2026-Jan-11, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128535 PMID:41525754	研究论文	本研究提出了一个集成深度学习代理模型和遗传算法的优化框架，用于优化城市造林策略以最大化碳封存	将基于深度学习的代理模型（ANN）与遗传算法（GA）集成到一个优化框架中，用于考虑空间异质性和生态连通性来优化城市造林分配	研究基于特定城市（韩国水原）的数据，其结论可能受当地地形、气候和土地利用特征的影响，普适性有待验证；优化框架的复杂性可能限制其在资源有限地区的实际应用	优化城市造林的空间分配，以最大化净初级生产力（NPP），从而增强碳封存能力以应对气候变化	城市区域（以韩国水原为例）的造林地块	机器学习	NA	深度学习代理建模，空间优化	ANN, GA	地形、气候、土地利用和景观变量数据	NA	NA	人工神经网络	R（决定系数）	NA
2513	2026-01-14	Targeting mitochondrial complexes for cancer therapy 2026-Jan-10, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2026.117695 PMID:41525932	综述	本文综述了靶向线粒体电子传递链复合物I-IV作为癌症治疗策略的研究进展，涵盖计算模拟、体外和体内研究发现，并探讨了人工智能和深度学习在加速药物发现中的应用	系统整合了靶向ETC复合物的传统抑制策略与新兴的AI驱动药物发现方法，并提出了在精准医学框架下的实施路径	作为综述文章，未报告原始实验数据，主要依赖现有文献的归纳总结	为开发靶向线粒体电子传递链复合物的新型抗癌药物和治疗策略提供指导	线粒体电子传递链复合物I-IV及其在癌细胞中的功能	计算生物学与药物发现	癌症	光动力疗法（PDT）、深度学习、人工智能纳米技术	深度学习模型	计算模拟数据、体外实验数据、体内实验数据	NA	NA	NA	NA	NA
2514	2026-01-14	Robust mitochondria segmentation and morphological profiling using soft X-ray tomography 2026-Jan-08, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2026.108291 PMID:41519210	研究论文	本文提出了一种名为MitoXRNet的数据和参数高效的3D深度学习模型，用于软X射线断层扫描图像中的线粒体和细胞核分割，并应用于量化分析线粒体形态变化	开发了MitoXRNet模型，结合多轴3D切片、基于Sobel滤波器的边界增强以及二元交叉熵与鲁棒Dice损失函数，在参数较少的情况下实现了高效的线粒体分割，并成功应用于代谢刺激下线粒体重塑的定量分析	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在更广泛细胞类型或成像条件下的泛化能力需进一步验证	开发高效工具以大规模量化线粒体形态，支持细胞功能研究	INS-1E细胞中的线粒体和细胞核	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描	深度学习模型	3D图像	未明确指定样本数量，但基于INS-1E细胞数据	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	MitoXRNet	Dice分数	未明确指定
2515	2026-01-14	Real-Time Fluorescence-Based COVID-19 Diagnosis Using a Lightweight Deep Learning System 2026-Jan-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010339 PMID:41516773	研究论文	本研究提出了一种基于荧光图像的轻量级深度学习模型，用于实时COVID-19诊断，并在嵌入式环境中验证了其可行性	采用基于印记的方法计算层重要性并进行剪枝，实现了模型轻量化，在低功耗边缘设备上达到实时诊断性能	未提及模型在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力验证	开发适用于嵌入式环境的实时COVID-19诊断系统	荧光图像	计算机视觉	COVID-19	荧光成像	CNN	图像	NA	NA	VGG, ResNet, DenseNet, EfficientNet, VGG13, ResNet152	准确率	NPU(Furiosa AI Warboy)
2516	2026-01-14	Recent Advances in Raman Spectral Classification with Machine Learning 2026-Jan-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010341 PMID:41516775	综述	本文综述了机器学习在拉曼光谱分类中的最新进展、应用领域及未来研究方向	系统总结了数据驱动的机器学习和深度学习方法在拉曼光谱分析中的应用，实现了从原始数据自动学习复杂特征并进行高精度分类	训练数据有限、跨数据集泛化能力弱、可重复性差以及深度模型的可解释性有限	回顾机器学习辅助拉曼光谱分类的研究进展、当前趋势和未来方向	拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	NA	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
2517	2026-01-14	Deep Learning 1D-CNN-Based Ground Contact Detection in Sprint Acceleration Using Inertial Measurement Units 2026-Jan-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010342 PMID:41516776	研究论文	本研究提出了一种基于一维卷积神经网络的深度学习方法，用于在短跑加速阶段使用惯性测量单元检测地面接触事件和时间	引入了一种优化的1D-CNN模型，在短跑加速阶段实现了近乎完美的地面接触检测，超越了传统的启发式和机器学习方法	研究样本仅包括12名训练有素的短跑运动员，可能限制了模型的泛化能力	提高短跑加速阶段地面接触事件和时间检测的准确性和可靠性	短跑运动员在加速阶段的地面接触事件	机器学习	NA	惯性测量单元数据采集，高速视频同步	CNN	时间序列数据（加速度和角速度）	12名训练有素的短跑运动员，进行了60米短跑测试	NA	1D-CNN，包含18个Inception块	Hausdorff距离，精度，召回率，Rand指数，偏差，一致性界限，相关系数	NA
2518	2026-01-14	Concurrent Incipient Fault Diagnosis in Three-Phase Induction Motors Using Discriminative Band Energy Analysis of AM-Demodulated Vibration Envelopes 2026-Jan-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010349 PMID:41516783	研究论文	本文提出了一种基于振动信号的低复杂度滤波算法，用于三相感应电动机中并发初期故障的可靠检测	提出了一种新的判别性频带能量分析算法，该算法无需依赖神经网络或深度学习技术，通过AM解调振动包络增强故障类别间的区分能力，特别适用于处理并发故障产生的重叠特征	未明确提及算法在极端工况或长期运行下的稳定性验证，也未讨论与其他先进方法的直接性能对比	开发一种降低对复杂技术依赖的算法，实现使用低成本传感器可靠检测三相感应电动机中的现实故障	三相感应电动机的轴承和转子部件	机器学习	NA	振动信号分析，AM解调	NA	振动信号	NA	NA	NA	NA	NA
2519	2026-01-14	Role of Imaging Techniques in Ovarian Cancer Diagnosis: Current Approaches and Future Directions 2026-Jan-04, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers18010173 PMID:41514680	综述	本文综述了卵巢癌诊断中当前使用的影像学策略，重点介绍了先进成像技术和新兴人工智能方法的应用与未来方向	总结了对比增强MRI、O-RADS MRI评分系统以及人工智能在卵巢癌影像诊断中的最新进展和潜在应用	大多数人工智能技术尚需进一步的临床验证才能广泛采用	探讨卵巢癌诊断中影像学技术的角色、当前方法及未来发展方向	卵巢肿块，特别是经初步评估后仍不确定的卵巢肿块	数字病理	卵巢癌	经阴道超声、对比增强MRI	机器学习、深度学习	影像数据	NA	NA	NA	诊断准确率（83-93%）、敏感性（93%）、特异性（91%）	NA
2520	2026-01-14	Challenges in the Classification of Cardiac Arrhythmias and Ischemia Using End-to-End Deep Learning and the Electrocardiogram: A Systematic Review 2026-Jan-04, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics16010161 PMID:41515656	系统综述	本文基于PRISMA 2020声明，对2019年至2025年间使用端到端深度学习和心电图进行心律失常与缺血分类的研究进行了系统性综述，识别了相关挑战	识别并系统整理了53个挑战，并新发现了18个问题，特别是在可解释性评估指标和模型决策置信度方面的局限性	作为一篇综述文章，其局限性在于总结现有研究的不足，而非提出新的技术解决方案	系统回顾并分析使用端到端深度学习和心电图进行心脏心律失常与缺血分类时面临的挑战	2019年至2025年间发表的121项相关研究	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	NA