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
7361	2025-12-15	A transformer-based pathomics model using endoscopic biopsy WSIs for predicting pathological complete response to preoperative immunotherapy in colorectal cancer 2026-Jan, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.111182 PMID:41240799	研究论文	本研究基于内镜活检全切片图像，利用深度学习模型预测结直肠癌患者术前免疫治疗的病理完全缓解	结合Swin Transformer架构与卷积神经网络增强的自注意力机制，并采用CLAM框架优化病理图像分析，首次利用内镜活检WSIs预测结直肠癌术前免疫治疗的pCR	样本量较小（训练集72例，验证集23例），且为单中心回顾性研究，可能限制模型的泛化能力	构建预测模型以识别结直肠癌患者术前免疫治疗的病理完全缓解	结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	H&E染色全切片图像分析	Transformer, CNN	图像	训练集72例，验证集23例	CLAM	Swin Transformer	AUC	NA
7362	2025-12-15	Optimal artificial intelligence model based on gastrointestinal filling contrast-enhanced ultrasound: Risk stratification of gastric gastrointestinal stromal tumors 2026-Jan, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.111190 PMID:41265372	研究论文	本研究基于胃肠道充盈对比增强超声图像，开发了一种深度学习模型，用于胃胃肠道间质瘤的早期筛查、辅助诊断和风险分层评估	首次将深度学习模型应用于胃肠道充盈对比增强超声图像，以实现胃胃肠道间质瘤的客观风险分层预测，减少操作者经验和主观判断的影响	样本量相对较小（121例患者），且为单中心研究，可能影响模型的泛化能力	开发基于胃肠道充盈对比增强超声图像的深度学习模型，用于胃胃肠道间质瘤的早期筛查、辅助诊断和风险分类评估	原发性胃胃肠道间质瘤患者	计算机视觉	胃肠道间质瘤	胃肠道充盈对比增强超声	CNN	图像	121例原发性胃胃肠道间质瘤患者	NA	ResNet, CNN, ViT, EfficientNet	AUC	NA
7363	2025-12-15	Uncertainty- and hardness-weighted loss functions for medical image segmentation 2026-Jan-01, Engineering applications of artificial intelligence IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.engappai.2025.113118 PMID:41383559	研究论文	本文提出了一种用于医学图像分割的新型不确定性/困难度加权损失函数，通过概率引导不确定性权重和区域增强困难度权重来提升分割精度	首次提出结合像素级预测不确定性和困难度的双重加权损失函数，通过PGU和REH权重机制动态调整训练关注点	实验仅基于四种特定医学图像数据集，未验证在更广泛模态或临床场景中的泛化能力	改进医学图像分割的精度，特别是减少边界区域的分割误差	视网膜青光眼图像、视网膜血管树图像、光学相干断层扫描图像和心房分割挑战数据集	计算机视觉	青光眼,心血管疾病	深度学习	Transformer, CNN	二维图像,三维图像	四个公开数据集（REFUGE, RETA, OCT, ASC）	PyTorch	Swin-Unet, V-Net	Dice系数,分割误差	未明确说明
7364	2025-12-15	Feasibility of recent peptide therapy for ischemic stroke: a comprehensive exploration 2026-Jan, Journal of pharmacological sciences IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.jphs.2025.10.007 PMID:41390189	综述	本文综述了肽疗法在缺血性卒中治疗中的最新进展及其潜力	探讨了人工智能与深度学习在肽生成中的应用，以加速药物发现过程	NA	探索肽疗法作为缺血性卒中新型治疗策略的可行性	缺血性卒中及其相关分子通路	自然语言处理	心血管疾病	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7365	2025-12-14	ATR-FTIR spectroscopy coupled with deep learning for the identification and quantitative detection of Panax notoginseng adulteration 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127118 PMID:41197414	研究论文	本研究开发了一种结合衰减全反射-傅里叶变换红外光谱与深度学习的方法，用于快速、低成本地识别和定量检测三七主根粉中的掺杂物	首次将ATR-FTIR光谱与深度学习模型（CNN和Transformer）结合，用于三七掺假物的高精度识别与定量检测，超越了传统机器学习方法	研究未明确提及样本量的具体大小，且可能仅限于实验室环境下的粉末样品，未涉及更复杂的产品形式或大规模实地应用验证	开发一种高效、低成本的方法，以检测三七产品中的掺假问题，保障消费者健康与食品安全	三七主根粉及其掺杂物，包括三七须根粉、郁金粉和大米粉	机器学习	NA	衰减全反射-傅里叶变换红外光谱	CNN, Transformer	光谱数据	NA	NA	CNN, Transformer	准确率, R值	NA
7366	2025-12-14	Advanced artificial intelligence combined with SERS platforms for diagnosis and therapeutic effects of cancer in clinical applications 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127053 PMID:41207163	综述	本文综述了人工智能与表面增强拉曼光谱技术结合在癌症诊断和治疗效果评估中的临床应用进展	将人工智能算法集成到SERS平台中，实现了光谱数据的自动化预处理、噪声去除、关键信息提取和精准分类，提升了癌症早期诊断、分型和治疗监测的能力	面临数据标准化、模型可解释性以及监管机构审批等关键转化挑战，限制了其在临床肿瘤学中的常规应用	探讨AI-SERS技术在癌症诊断、治疗效果评估和复发预测中的临床应用	多种癌症类型，包括乳腺癌、肺癌、前列腺癌、皮肤癌、口腔癌、胃肠道癌、结直肠癌、胰腺癌和卵巢癌	机器学习	癌症	表面增强拉曼光谱	传统机器学习,深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
7367	2025-12-14	Multi-task learning on microscopic hyperspectral data enables accurate classification of graphene oxide films 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127169 PMID:41237732	研究论文	本文提出了一种结合显微高光谱成像与多任务学习深度学习架构的新框架，用于对氧化石墨烯薄膜进行精确分类	首次将显微高光谱成像与多任务学习深度学习架构相结合，用于氧化石墨烯薄膜的高通量、非破坏性表征，显著提升了分类精度	未明确提及模型在其他材料或更复杂场景下的泛化能力，以及计算效率在实际工业应用中的评估	开发一种精确、高通量的氧化石墨烯表征方法，以支持先进技术应用和工业质量控制	氧化石墨烯薄膜	计算机视觉	NA	显微高光谱成像	深度学习神经网络	高光谱图像	未明确提及具体样本数量，但包含独立测试集	未明确提及	多任务学习深度学习架构	分类准确率	未明确提及
7368	2025-12-14	Deep learning-assisted SERS platform for label-free detection of celecoxib in serum using ag@Pt@porous silicon Bragg mirror composite substrate 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127165 PMID:41242102	研究论文	本研究提出了一种基于表面增强拉曼散射（SERS）与深度学习结合的创新检测方案，用于血清中塞来昔布的定性识别和定量检测	开发了Ag@Pt@多孔硅布拉格镜复合SERS基底，并首次将深度学习模型（GoogleNet、ResNet、VGG）应用于SERS光谱数据，以实现血药浓度的分类	深度学习模型的最高分类准确率为84.17%，仍有提升空间，且研究可能未涉及更广泛的药物浓度范围或复杂基质干扰	实现塞来昔布在血清中的高灵敏度、无标记检测，以支持治疗药物监测和个性化关节炎治疗	塞来昔布（一种非甾体抗炎药）在血清中的浓度	机器学习	关节炎	表面增强拉曼散射（SERS）	CNN	拉曼光谱	涉及五种血药浓度的光谱数据集，具体样本数量未明确说明	NA	GoogleNet, ResNet, VGG	分类准确率	NA
7369	2025-12-14	In-situ NIR spectroscopy study on microgravity-induced articular cartilage degeneration with ResNet-18 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127188 PMID:41242109	研究论文	本研究利用近红外光谱结合深度学习模型，对微重力环境下关节软骨的退行性变化进行了原位监测与分类分析	首次将近红外光谱技术应用于微重力环境下关节软骨退行性变化的原位评估，并结合ResNet-18深度学习模型实现了高精度的多分类识别	研究基于尾部悬吊模拟微重力环境，可能与实际太空微重力条件存在差异；样本量相对有限	探究微重力环境下关节软骨的退行性变化，并开发一种原位、快速的软骨退化评估方法	关节软骨（模拟微重力环境下的尾部悬吊软骨样本）	数字病理学	关节疾病	近红外光谱技术	SVM, CNN	光谱数据	控制组和尾部悬吊组（7、14、21天）的软骨样本	NA	ResNet-18	准确率	NA
7370	2025-12-14	Identification of Pueraria lobata origin using terahertz precision spectroscopy and CNN-transformer hybrid network algorithm 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127212 PMID:41270687	研究论文	本研究提出了一种结合太赫兹光谱与CNN-Transformer混合网络的新方法，用于无损鉴别葛根的地理来源	首次将太赫兹光谱与CNN-Transformer混合网络结合用于中药材产地鉴别，并验证了光谱特征与生物活性成分的相关性	仅针对中国八个产区的样本进行研究，样本来源范围有限	开发一种基于太赫兹光谱和深度学习的中药材产地溯源方法	葛根（Pueraria lobata）样本	计算机视觉	NA	太赫兹光谱，高效液相色谱（HPLC）	CNN, Transformer	光谱数据	来自中国八个地区的葛根样本	NA	CNN-Transformer混合网络	准确率，F1分数	NA
7371	2025-12-14	Identification of early bruising degrees in blueberries using visible and near-infrared spectroscopy coupled with deep learning 2026-Mar-05, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127200 PMID:41273859	研究论文	本研究利用可见光和近红外光谱结合深度学习模型，识别蓝莓早期瘀伤程度	开发新型光谱系统收集高信噪比反射光谱，并首次结合CNN和TabTransformer深度学习模型进行蓝莓瘀伤程度识别	在1350-2200 nm波长范围内分类精度较低，可能由于细胞破坏和自由水释放影响水吸收带检测	识别蓝莓早期瘀伤程度以提升其经济价值	蓝莓	机器学习	NA	可见光和近红外光谱	CNN, TabTransformer	光谱数据	NA	NA	CNN, TabTransformer	准确率	NA
7372	2025-12-14	Short-Term driving speed prediction under consecutive Variable speed Limits: An interpretable deep learning approach using Wide-Area trajectory data 2026-Feb, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108316 PMID:41252811	研究论文	本研究提出了一种可解释的深度学习框架，用于预测连续可变限速控制下的短期驾驶速度，并分析了驾驶员行为	首次利用广域轨迹数据，结合多视图时空注意力机制增强的CNN-BiLSTM模型，对连续VSL下的短期速度进行预测，并提供了可解释的时空注意力模式	研究仅基于山西五盂高速公路一段2.2公里路段的数据，可能无法完全推广到其他道路或交通条件	预测连续可变限速控制下的短期驾驶速度，并评估时空特征对驾驶员响应的影响	在连续可变限速标志控制下的驾驶员行为	机器学习	NA	广域轨迹数据采集	CNN, BiLSTM	轨迹数据	山西五盂高速公路一段2.2公里路段，包含两个连续VSL标志的广域轨迹数据	NA	CNN-BiLSTM with Multi-View Spatio-Temporal Attention Mechanism	MAE, RMSE	NA
7373	2025-12-14	NMR-based deep learning classification of raw cow's milk samples in different stages of mastitis 2026-Jan-30, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70200 PMID:40959907	研究论文	本研究利用核磁共振（NMR）数据和深度强化学习（DRL）协议，开发了一个用于对生牛奶样本在不同乳腺炎阶段进行分类的可靠预测模型	首次将未经预处理的生牛奶NMR数据作为指纹图谱，结合先进的张量分解方法和深度强化学习（DRL）协议，用于乳腺炎阶段的分类	未明确说明样本的具体数量，且模型在仅使用一半训练集时达到82%的准确率，可能表明数据量有限或模型泛化能力有待进一步验证	评估核磁共振（NMR）数据作为指纹图谱，结合深度强化学习（DRL）开发可靠的预测模型，以对生牛奶样本在不同乳腺炎阶段进行分类	健康奶牛（两组）以及患有亚临床（四组）和临床（一组）乳腺炎的奶牛的生牛奶样本	机器学习	乳腺炎	核磁共振（NMR），包括1H-NMR和扩散排序光谱（DOSY）NMR	深度神经网络（DNN），深度强化学习（DRL）	光谱数据（2D DOSY NMR谱）	NA	NA	NA	准确率	NA
7374	2025-12-14	Artificial intelligence-based pollen classification machine in apiculture: design, implementation and evaluation 2026-Jan-30, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.70238 PMID:41051118	研究论文	本文开发了一种基于人工智能的花粉分类系统，用于养蜂业中花粉的自动化分类和质量控制	利用深度学习模型（特别是DenseNet201和YOLOv8）基于颜色特性对花粉样本进行分类，实现了高精度（98.5%）和实时处理能力	实验室规模验证，可能未涵盖所有实际环境中的花粉类型和变异	开发一种标准化、可追溯的花粉产品分类系统，以支持养蜂业的可持续和卫生花粉采集	花粉样本，特别是单花种花粉类型	计算机视觉	NA	深度学习驱动的图像分类	CNN	图像	未明确指定样本数量，但涉及实验室规模验证	未明确指定，但可能基于TensorFlow或PyTorch	MobileNet, InceptionV3, Xception, NasNet Large, DenseNet201, YOLOv8	准确率	未明确指定
7375	2025-12-13	Interpretable large language models for early prediction of antimicrobial multidrug resistance 2026-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00401-2 PMID:41383823	研究论文	本研究提出基于大语言模型的新架构，用于重症监护病房患者抗菌素耐药性的早期预测，利用电子健康记录作为不规则多变量时间序列数据	首次将大语言模型应用于不规则多变量时间序列的抗菌素耐药性分类任务，结合了高预测性能与模型可解释性	研究数据来源于单一医院（西班牙马德里富恩拉夫拉达大学医院），可能限制模型的泛化能力	开发早期预测抗菌素耐药性的模型，以支持重症监护病房的及时干预和有效治疗	重症监护病房患者的电子健康记录数据	自然语言处理	抗菌素耐药性	电子健康记录分析	LLM, GRU, LSTM, Transformer, Mamba, GCNN	不规则多变量时间序列	3502份匿名电子健康记录	NA	InstructTime-LLM, Blocks-LLM	ROC-AUC	NA
7376	2025-12-13	Recent advances and applications of single-cell sequencing in insects 2026-Feb, Current opinion in insect science IF:5.8Q1 DOI:10.1016/j.cois.2025.101455 PMID:41173389	综述	本文综述了单细胞测序技术在昆虫科学中的最新进展与应用，探讨了该技术如何推动昆虫生物学从描述性研究转向功能与机制研究	系统总结了单细胞多组学技术（转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组）在昆虫研究中的应用，并展望了高通量空间转录组学等新技术的前景	作为综述文章，未提出新的实验数据或方法，主要基于现有文献进行归纳总结	总结单细胞测序技术在昆虫生物学研究中的最新进展，并探讨其未来发展方向	昆虫（泛指）	基因组学	NA	单细胞测序、单细胞多组学技术（转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组）、空间转录组学	深度学习算法	基因组数据、转录组数据、表观基因组数据、蛋白质组数据、代谢组数据	NA	NA	NA	NA	NA
7377	2025-12-13	A data-driven modeling approach to prediction of persistent foot drop after gastroc-soleus lengthening surgery in children with cerebral palsy 2026-Feb, Gait & posture IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.gaitpost.2025.110010 PMID:41223483	研究论文	本研究开发了一种基于术前步态和临床数据的深度学习模型，用于预测脑瘫儿童接受腓肠肌-比目鱼肌延长术后持续性足下垂的风险	首次结合卷积神经网络和前馈神经网络，利用术前多模态数据预测术后足下垂，并采用SHAP方法解释模型以识别关键风险因素	样本量相对有限（110名儿童），且仅针对脑瘫儿童，模型在其他人群中的泛化能力尚未验证	预测脑瘫儿童接受腓肠肌-比目鱼肌延长术后发生持续性足下垂的风险，并识别相关的术前风险因素	110名患有脑瘫的儿童（36名单瘫，74名双瘫）	数字病理学	脑瘫	三维步态分析，物理检查	CNN, 前馈神经网络	步态数据，临床数据	110名儿童	NA	卷积神经网络，前馈神经网络	均方根误差，准确率	NA
7378	2025-12-13	Circulating microRNAs in viral myocarditis: Advancements in biological understanding and potential clinical applications 2026-Jan-10, Gene IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.gene.2025.149866 PMID:41177414	综述	本文系统综述了循环microRNAs在病毒性心肌炎中的生物学作用、临床诊断与治疗应用潜力及局限性	整合了高通量测序、深度学习和人工智能技术，以深入理解循环microRNAs在病毒性心肌炎发病机制中的调控网络作用	作为综述文章，未进行原始实验研究，依赖于现有文献证据，可能存在发表偏倚	为改善病毒性心肌炎的精准诊断和治疗建立理论基础和策略框架	循环microRNAs及其在病毒性心肌炎中的调控网络	自然语言处理	心血管疾病	高通量测序技术	深度学习	文本	NA	NA	NA	NA	NA
7379	2025-12-13	Open Lumbar Spine Image Analysis: A 3D Slicer Extension for Segmentation, Grading, and Intervertebral Disc Height Index With Multi-Data Set Validation 2026-Jan-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005462 PMID:40747922	研究论文	本研究开发了一个名为OLSIA的开放软件，用于腰椎图像分析，实现无代码的腰椎分割、分级和椎间盘高度指数计算，并在多个外部数据集上进行了验证	开发了首个集成深度学习模型的无代码腰椎图像分析软件，支持自动化分割、分级和DHI计算，并在6个不同地理区域的外部数据集上进行了鲁棒性评估	研究主要基于T2加权矢状位切片，可能未涵盖所有腰椎成像模态；尽管在多个数据集中验证，但样本量仍有限	开发一个开放、用户友好的软件工具，以加速腰椎图像的放射组学和分析工作流程	腰椎图像，特别是T2加权矢状位切片中的L1至S1椎体和L1/2至L5/S1椎间盘	数字病理	脊柱疾病	深度学习，图像增强（直方图裁剪、中值滤波、几何缩放）	深度学习模型	医学图像（T2加权MRI切片）	训练使用NFBC1966数据集，外部评估从6个数据集中各采样30名参与者，总计180名外部样本	NA	NA	Dice相似系数，Bland-Altman分析，配对t检验	NA
7380	2025-12-13	Prediction of neoadjuvant therapy response to HER2-positive and triple-negative breast cancer: a multicenter proof-of-concept study 2026-Jan, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109130 PMID:41135295	研究论文	本研究开发了一个基于乳腺X线摄影、多参数MRI和临床特征的深度学习框架，用于预测HER2阳性和三阴性乳腺癌患者新辅助治疗后的病理完全缓解	提出了一种结合多模态影像（ADC、DCE-MRI、SPAIR T2WI、DWI、CC、MLO）和临床特征的融合模型，用于预测乳腺癌新辅助治疗反应	回顾性研究，样本量相对有限（359例），且仅来自两个机构，可能存在选择偏倚	预测HER2阳性和三阴性乳腺癌患者新辅助治疗后的病理完全缓解	HER2阳性和三阴性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影，多参数MRI（包括ADC、DCE-MRI、SPAIR T2WI、DWI）	深度学习	影像（乳腺X线摄影、MRI），临床特征	359名乳腺癌患者（来自两个机构）	NA	DenseNet169-CBAM, Multi-Layer Perceptron	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA