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
7441	2025-12-06	Deep learning enhanced quantitative debonding evaluation in tile panels using Lamb waves 2026-Feb, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107821 PMID:40945330	研究论文	本研究提出了一种利用Lamb波信号和数据驱动的深度学习方法定量评估外部陶瓷砖面板脱粘的新方法	结合Lamb波信号的时间-频率表示与二维卷积神经网络，通过混合数据集（模拟与实验数据）训练，生成全面的二维损伤指数图以识别脱粘缺陷的位置和大小	NA	开发一种可靠的定量评估陶瓷砖面板脱粘的非破坏性评估方法	外部陶瓷砖面板的脱粘缺陷	计算机视觉	NA	连续小波变换	CNN	图像	NA	NA	二维卷积神经网络	NA	NA
7442	2025-12-06	Modified UNet-enhanced ultrasonic superb microvascular imaging feature extraction and grading of carpal tunnel syndrome 2026-Feb, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107834 PMID:41039691	研究论文	本研究结合超快超微血管成像与改进的UNet分割模型，通过定量图像分析客观提取微血管特征，用于腕管综合征的分级	采用分类引导的改进UNet分割模态，结合非线性二次回归模型，实现了对腕管综合征微血管特征的自动提取和分级，提高了分类准确性和AUC值	样本量相对较小（105名患者），且未提及模型在其他人群或设备上的泛化能力验证	开发一种基于超声超微血管成像和深度学习的非侵入性方法，用于腕管综合征的客观分级	腕管综合征患者（包括轻度、中度和重度）及健康对照者的腕部超微血管成像数据	计算机视觉	腕管综合征	超快超微血管成像	CNN	图像	105名患者（21名轻度、71名中度、13名重度）和21名健康对照者	NA	改进的UNet	分类准确率, AUC, Kappa系数	NA
7443	2025-12-06	Firearm brand classification using deep learning on cartridge case images 2026-Feb, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112671 PMID:41061388	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的枪械品牌分类方法，利用弹壳图像的归一化高度图和形状指数变换，以提高法医弹道学中的枪械识别准确性和效率	首次将深度学习方法应用于弹壳图像的枪械品牌分类，通过归一化高度图和形状指数变换提取特征，并利用过采样技术处理类别不平衡问题	研究主要基于土耳其的枪械品牌数据，可能在其他地区的适用性有限；且未详细讨论模型在真实犯罪场景中的泛化能力	开发一种自动化枪械品牌分类系统，以优化法医弹道学中的弹壳比较流程，减少检查时间并提高调查效率	弹壳图像，涵盖土耳其犯罪案件中常见的21种最流行枪械品牌，包括手工枪械和改装空包手枪	计算机视觉	NA	归一化高度图，形状指数变换，图像处理	CNN, Transformer	图像	超过35万弹壳样本，通过旋转过采样扩展至超过100万样本	NA	ResNet, Vision Transformer	准确率	NA
7444	2025-12-06	Deep learning enhanced label-free cervical screening via stimulated Raman cytology 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128982 PMID:41109050	研究论文	本文提出了一种基于刺激拉曼细胞学的无标记宫颈筛查平台，结合深度学习实现宫颈细胞的快速筛查和诊断	开发了VAD-SRC平台，通过刺激拉曼散射显微镜获取细胞内在生物分子对比，结合深度卷积神经网络实现高精度诊断和细胞类型自动分割	未提及研究的具体局限性	提高宫颈癌筛查的诊断通量和灵敏度	宫颈细胞样本	数字病理学	宫颈癌	刺激拉曼散射显微镜	CNN	图像	未提及具体样本数量	NA	深度卷积神经网络	准确率, 灵敏度	NA
7445	2025-12-06	SE-PDS enhanced NIR spectral transfer learning: A machine learning approach for cross-instrument jet fuel property quantification 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.129005 PMID:41124770	研究论文	本研究提出了一种改进的共享嵌入增强分段直接标准化算法，结合随机森林模型，实现了跨仪器对喷气燃料16种理化性质的定量预测	提出了改进的SE-PDS算法，整合了所有光谱段的光谱矩阵和窗口索引，使单个模型能够利用不同特征间的共享信息，并自动识别和消除光谱数据中的不规则波动和突变	研究仅使用了86个喷气燃料样本进行验证，样本量相对较小	实现跨仪器近红外光谱的迁移学习，用于喷气燃料性质的定量预测	喷气燃料的理化性质	机器学习	NA	近红外光谱	随机森林	光谱数据	86个喷气燃料样本	NA	随机森林	相关系数, 决定系数, 相对误差率	NA
7446	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
7447	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
7448	2025-12-05	Golay-Net: Deep learning-based Golay coded excitation for ultrasound imaging 2026-Mar, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107881 PMID:41176826	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的Golay编码激励方法，用于提升超声成像的信噪比和成像深度，同时保持帧率不变	开发了Golay-Net，一种基于1-D U-Net的深度学习框架，能够从Code A的回波信号中合成Code B的回波信号，从而避免了传统Golay编码激励需要两次传输导致的帧率降低问题	未在摘要中明确提及具体限制，可能包括模型泛化能力、计算复杂度或对特定成像条件的依赖性	提高超声成像的信噪比和成像深度，同时不牺牲帧率	超声成像中的Golay编码激励技术	医学影像处理	NA	Golay编码激励	深度学习	超声回波信号	NA	NA	1-D U-Net	信噪比, 成像深度, 帧率	NA
7449	2025-12-05	End-to-end design of multi-functional acoustic holograms via heterogeneous physics constraints 2026-Mar, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107879 PMID:41192313	研究论文	本文提出了一种端到端异质物理约束深度学习框架，用于设计多功能声学全息图，以解决传统相位设计方法在理论预测与物理实现间的性能差距	引入了首个端到端异质物理约束深度学习框架，直接设计物理全息图结构，同时考虑全息图内部复杂声学特性和波在复杂介质（如颅骨）中的传播，显著提高了声场模式的保真度	研究主要作为概念验证展示，在更具挑战性的生物医学应用中的大规模验证和临床转化仍需进一步探索	开发一种能够设计物理上可实现、多功能声学全息图的新方法，以用于非侵入性治疗和接触式操控等生物医学应用	声学全息图及其产生的声场	机器学习	NA	声学全息技术	深度学习	物理模拟数据	NA	NA	NA	峰值信噪比, 相关性保真度	NA
7450	2025-12-05	High-precision wavefield simulation and deep learning-based sound speed reconstruction for transcranial ultrasound imaging 2026-Mar, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107860 PMID:41129992	研究论文	本研究提出了一种结合高精度波场模拟与深度学习反演的经颅声速局部重建框架，旨在提升经颅超声成像质量	开发了定制波场模拟算法生成训练数据集，并提出了集成波前注意力模块（WAM）和梯度正则化损失函数的WAM-Net网络，以精确重建颅骨声速	NA	通过准确重建颅骨声速，实现有效的相位校正，从而提升经颅超声成像质量	颅骨声速分布	医学影像处理	脑部疾病	超声成像	深度学习	模拟波场数据	数值模拟、仿体实验（AlO和PMMA仿体）及食蟹猴活体实验	NA	WAM-Net	平均绝对误差（MAE）	NA
7451	2025-12-05	Laser spectral enhancement and analysis based on blind-spot networks and Kolmogorov-Arnold networks 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128806 PMID:40934630	研究论文	本文提出了一种结合盲点网络和Kolmogorov-Arnold网络的自监督深度学习框架，用于增强激光诱导击穿光谱的分析性能	提出了一种无需干净参考数据的自监督光谱去噪网络（BSSDN），并首次将Kolmogorov-Arnold网络（KANs）架构应用于LIBS定量分析，通过自适应样条基函数和局部加权改进了传统多层感知机的局限性	研究仅在六种认证不锈钢参考材料上进行了验证，样本类型和数量有限，未在其他材料或更复杂基体中进行广泛测试	解决激光诱导击穿光谱技术中光谱噪声干扰和定量分析精度有限的问题，提升LIBS的分析性能	激光诱导击穿光谱数据，特别是来自六种认证不锈钢参考材料（JZG201-JZG206B）的光谱	机器学习	NA	激光诱导击穿光谱	盲点网络, Kolmogorov-Arnold网络	光谱数据	六种认证不锈钢参考材料（36 × 36 mm固体块）	NA	盲点光谱去噪网络, Kolmogorov-Arnold网络	平均光谱相对标准偏差, 特征峰保留率, 强度保真度, 决定系数, 预测均方根误差	NA
7452	2025-12-05	ResFusionNet-TSMT: A residual network for pesticide detection using surface-enhanced Raman spectroscopy 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128852 PMID:40972279	研究论文	本文提出了一种名为ResFusionNet-TSMT的新型深度学习框架，用于基于表面增强拉曼光谱同时进行农药分类和浓度定量检测	该模型创新性地将残差网络的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖建模相结合，采用双流架构处理原始和多尺度光谱输入，引入注意力池化机制聚焦判别性峰值，并利用Transformer编码器进行鲁棒特征融合，同时通过新颖的类别注意力机制优化分类与回归任务的联合学习	NA	提高农药检测的准确性，解决光谱干扰和信号变异性问题	农药	机器学习	NA	表面增强拉曼散射	CNN, Transformer	光谱	NA	NA	ResNet, Transformer	准确率, F1分数, 平均绝对误差, 相关系数R	NA
7453	2025-12-05	Metabolic profiling of Yangxinshi tablet based on time-staggered ion list dynamic detection integrated with metabolic molecular network 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128910 PMID:41016099	研究论文	本文开发了一种基于时间交错离子列表动态检测与代谢分子网络整合的综合分析策略，用于系统表征大鼠口服养心氏片后的体内代谢谱	创新性地建立了BS-VPMDF-tsPIL-AE数据采集模式，结合代谢分子网络和深度学习辅助的质量缺陷过滤智能分类，有效提升了低丰度药物衍生成分的检测能力	研究仅在大鼠血浆和尿液中进行，未涉及其他组织或物种，且部分原型成分仅通过标准品对比初步鉴定，需进一步验证	系统表征养心氏片在大鼠体内的代谢产物，以推进中药药效物质基础研究	大鼠口服养心氏片后的血浆和尿液样本	代谢组学	NA	质谱分析，代谢分子网络，深度学习辅助质量缺陷过滤	深度学习	质谱数据	大鼠血浆和尿液样本，具体数量未明确说明	R编程，Python	NA	NA	NA
7454	2025-12-05	Study on discrimination of Glycyrrhizae Radix et Rhizoma (Licorice) varieties and origin traceability based on composite feature reconstruction combined with HLOA-CNN algorithm 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128821 PMID:40946482	研究论文	本研究提出了一种基于复合特征重构与HLOA-CNN算法的甘草品种鉴别与产地溯源方法	整合多源表型和化学特征，并采用角蜥蜴优化算法（HLOA）优化CNN超参数，构建了HLOA-CNN分类模型，实现了对甘草品种和产地的精确识别	未明确提及模型在其他数据集或实际应用场景中的泛化能力测试	开发一种准确鉴别甘草品种和追溯其产地的智能方法，以保障功能性食品的真实性	甘草（Glycyrrhizae Radix et Rhizoma）样本	机器学习	NA	多源特征提取（RGB颜色、可见光谱、Tamura纹理）、化学成分测量、主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）	CNN	多源特征数据（表型特征、化学特征）	未明确说明具体样本数量，但提及收集了甘草样本并构建了多源特征数据集	NA	CNN（具体架构未指定，但由HLOA优化超参数）	准确率	NA
7455	2025-12-05	Deep-learning-driven spectral image analysis for intelligent monitoring of multiple pesticides and antibiotics 2026-Feb-01, Talanta IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.talanta.2025.128942 PMID:41052491	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的谱图像分析方法，用于智能监测农业水体中的多种农药和抗生素	采用微调的ResNet-50深度学习模型，通过建立光谱特征与参考浓度之间的映射，实现了对未知污染物浓度的有效预测，为农药和抗生素的快速识别提供了新视角	在3.8-10 μg/L浓度范围内，自然水样的异常预测频率有所增加，尽管整体准确率仍相对较高	开发一种快速、同时检测多种农药和抗生素的智能监测方法，以应对环境污染物带来的健康风险	农业水体中的农药（草甘膦、苯达松）和抗生素（苄青霉素钾、盐酸四环素）	计算机视觉	NA	光谱分析	CNN	光谱图像	6100个样本，包含草甘膦、苯达松、苄青霉素钾和盐酸四环素，浓度范围为3.8-550 μg/L	NA	ResNet-50	决定系数, 可靠预测率, 检测限	NA
7456	2025-12-05	Swin-EffuseNet: A dual-stream attention-based model combining Swin transformer V2 and EfficientNet-BO for bone fracture classification 2026-Feb, Journal of orthopaedics IF:1.5Q3 DOI:10.1016/j.jor.2025.10.016 PMID:41340716	研究论文	提出了一种名为Swin-EffuseNet的双流深度学习模型，用于X射线图像中的骨折分类	通过注意力机制融合Swin Transformer V2和EfficientNet-B0，结合全局语义特征与细粒度局部纹理，提升骨折分类性能	未明确提及模型在更广泛数据集或临床环境中的泛化能力限制	开发一个准确、高效且可解释的智能骨折分类模型，以支持诊断工作流程	X射线图像中的骨折分类，包括无骨折、发丝状骨折、简单骨折和复杂骨折四类	计算机视觉	骨折	深度学习	Transformer, CNN	图像	4370张X射线图像，来自两个公开数据集	NA	Swin Transformer V2, EfficientNet-B0	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC, 对数损失	NA
7457	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
7458	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
7459	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
7460	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