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
961	2026-02-12	Utilizing deep learning models for early detection and classification of fruit diseases: towards sustainable agriculture and enhanced food quality 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38259-3 PMID:41667572	研究论文	本研究提出使用深度学习模型进行水果病害的早期检测与分类，以促进可持续农业和提升食品质量	结合图像预处理和数据增强技术，应用五种深度学习模型（CNN、DenseNet121、EfficientNetB3、Xception、ResNet50）对六种水果病害进行早期检测与分类，并推荐EfficientNetB3模型	NA	实现水果病害的早期检测与分类，以帮助农民及时发现并应对病害，从而提高食品质量和农业生产力	六种水果病害：橙子、葡萄、芒果、番石榴、苹果和香蕉的植物病害	计算机视觉	水果病害	图像预处理、数据增强	CNN, DenseNet121, EfficientNetB3, Xception, ResNet50	图像	NA	NA	CNN, DenseNet121, EfficientNetB3, Xception, ResNet50	准确率	NA
962	2026-02-12	Enhanced diabetes prediction using pre-trained CNNs, LSTM, and conditional GAN on transformed numerical data 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38942-5 PMID:41667617	研究论文	本研究提出了一种结合表格数据到图像转换、预训练CNN和LSTM的深度学习框架，用于增强糖尿病预测性能	创新点包括将数值特征转换为基于相关性和特征重要性的2D图像表示，以及使用条件GAN生成合成样本以扩充训练数据	结果可能部分受合成数据影响，且样本量有限，需在更大、更多样化的数据集上进一步验证泛化能力	旨在通过深度学习技术提高从结构化生物医学数据中进行糖尿病早期预测的准确性	研究对象为糖尿病预测，基于Pima Indians糖尿病数据集和Frankfurt糖尿病数据集	机器学习	糖尿病	表格到图像转换，条件生成对抗网络	CNN, LSTM, GAN	结构化数值数据（转换为图像）	Pima Indians糖尿病数据集（具体数量未明确），Frankfurt糖尿病数据集（样本量有限）	TensorFlow, PyTorch	DenseNet201, ResNet152, Xception, EfficientNetB4, LSTM	准确率, AUC	NA
963	2026-02-12	When LLMs speak ZigBee: exploring low-latency and reasoning models for network traffic generation 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-37246-y PMID:41667632	研究论文	本研究提出了一种利用大型语言模型（如GPT-4.1和GPT-5）生成语义丰富且符合协议的ZigBee网络合成流量的新框架	首次将LLMs应用于ZigBee网络流量生成，结合了基于样本的小样本学习、提示工程和人机交互反馈机制，并系统评估了不同推理配置对生成效果的影响	未明确提及模型在更复杂或大规模ZigBee网络场景下的泛化能力，以及生成流量在真实安全测试中的具体应用效果	探索低延迟和推理模型在网络流量生成中的应用，为ZigBee物联网系统的测试、仿真和安全评估提供更真实的流量数据	ZigBee网络流量数据包	自然语言处理	NA	样本提取、小样本学习、提示工程	LLM, RNN, GAN	网络流量数据包	NA	NA	GPT-4.1, GPT-5	Jensen-Shannon Divergence, 协议合规性, 语义正确性, 时间一致性, 多样性指标	NA
964	2026-02-12	Development and validation of a deep learning model for identifying high-quality laryngoscopic images 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-38252-w PMID:41667718	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
965	2026-02-12	Deep learning enabled pseudonymization for preserving data privacy of financial identifiers in public documents in India 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39309-6 PMID:41667731	研究论文	本研究提出了一种基于全卷积神经网络的伪名化框架，用于保护印度公共文档中手写签名的数据隐私	首次将SuperPoint架构与可微分输出解码结合，专门针对公开文档中的手写签名进行伪名化处理，在保持文档结构完整性的同时实现可追溯的身份保护	研究主要针对印度PAN卡文档，在其他类型文档或国家的适用性有待验证；数据集规模为500+个样本，可能需要更大规模验证	保护政府电子文档中手写签名这一关键生物特征标识符的隐私，防止身份相关数据泄露	印度政府颁发的永久账户号码（PAN）卡中的手写签名	计算机视觉	NA	伪名化技术	CNN	图像	500+个真实世界PAN卡	NA	SuperPoint, 全卷积神经网络	精确率, 召回率, 结构相似性指数, 运行时间效率, 空间开销	NA
966	2026-02-12	Predicting homologous recombination deficiency and treatment responses using a computed tomography-based foundation model: a preclinical study 2026-Feb-10, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-026-01322-3 PMID:41667716	研究论文	本研究应用基于CT的预训练基础模型，在小鼠临床前CT图像上预测同源重组缺陷状态及对新型DNA交联剂的治疗反应	首次将最先进的基础模型应用于临床前动物研究的CT图像分析，以克服数据稀缺问题，并成功实现了HRD状态的分类和治疗反应预测	研究仅基于小鼠异种移植模型，结果向人类临床应用的转化仍需进一步验证	开发一种基于CT影像的、能够预测同源重组缺陷状态及治疗反应的方法	307只具有平衡HRD状态的小鼠的显微CT扫描图像	数字病理	癌症	显微CT成像	基础模型, 监督深度学习	图像	307只小鼠的显微CT扫描	NA	NA	AUC	NA
967	2026-02-12	Integrating deep learning with physics based modeling enables high precision antibody antigen interface prediction 2026-Feb-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-39466-8 PMID:41667775	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
968	2026-02-12	Deep learning for asymmetric catalysis 2026-Feb-10, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-026-00954-6 PMID:41667781	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
969	2026-02-12	Automated deep learning pipeline for measuring lumbar thecal sac AP diameter on mid-sagittal MR images 2026-Feb-10, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-026-02220-7 PMID:41668049	研究论文	本研究开发并验证了一个自动化的深度学习流程，用于在腰椎正中矢状位T2加权MRI上定量测量硬膜囊前后径	提出了一种结合YOLOv8定向边界框进行椎间盘水平定位与方向估计、基于单应性的ROI变换、Attention U-Net分割以及基于骨架的毫米级前后径计算的端到端自动化流程，显著提高了测量线的有效性	研究为回顾性设计，且外部验证仅使用了RSNA 2024腰椎数据集中的一个队列，样本多样性可能有限	开发并验证一个自动化的深度学习流程，用于在腰椎MRI上定量测量硬膜囊前后径，以支持腰椎管狭窄症的标准化评估	腰椎正中矢状位T2加权MRI图像	医学影像分析	腰椎管狭窄症	MRI	CNN	图像	511例腰椎正中矢状位T2 MRI检查（内部数据集），以及RSNA 2024腰椎数据集中的50例作为外部验证	PyTorch	YOLOv8, Attention U-Net	组内相关系数, 平均绝对误差	NA
970	2026-02-12	Sjögren's syndrome-focusassist: lymphocytic focus assessment in Sjögren's syndrome: a deep learning and spatial analysis approach 2026-Feb-10, Diagnostic pathology IF:2.4Q2 DOI:10.1186/s13000-026-01756-0 PMID:41668096	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
971	2026-02-12	Periodontal bone loss analysis via keypoint detection with heuristic post-processing 2026-Feb-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111515 PMID:41666656	研究论文	本研究提出了一种用于自动检测牙周骨丧失标志点、相关状况及分期的深度学习框架与标注方法	提出了一种启发式后处理模块，通过辅助实例分割模型将预测的关键点对齐到牙齿边界；引入了牙科影像领域的专用评估指标PRCK；采用阶段无关的标注方法进行训练	根分叉病变和牙周膜间隙增宽任务的检测仍具挑战性，主要由于阳性样本稀缺；后处理在提升细粒度定位的同时，降低了粗粒度性能；偶尔会出现灾难性预测失败	开发自动检测牙周骨丧失标志点及相关临床状况的深度学习系统	牙周骨丧失的放射学标志点、疾病分期及相关病理状况	计算机视觉	牙周病	深度学习，关键点检测，实例分割	姿态估计模型，实例分割模型	根尖周X线影像	192张根尖周X线片	NA	NA	PRCK0.05, PRCK0.25, PRCK0.5, Dice系数	NA
972	2026-02-12	Exploring the potential of explainable deep learning for EEG-based cognitive decline prediction 2026-Feb-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111538 PMID:41666658	研究论文	本研究开发了两种具有自注意力机制的新型深度学习算法，用于基于静息态脑电图数据预测轻度认知障碍和认知衰退	首次将深度学习模型用于基于认知评分对健康受试者进行分类，并利用注意力机制解释模型决策，发现了β频段在区分轻度认知障碍中的关键作用	预测健康受试者的临床前认知衰退比预测已诊断的轻度认知障碍更具挑战性，准确率相对较低	开发一种经济高效、非侵入性的早期认知衰退检测方法	健康对照者和轻度认知障碍患者的静息态脑电图数据	机器学习	阿尔茨海默病	脑电图	深度学习	脑电图信号	公开数据集中的健康对照者和轻度认知障碍患者	NA	具有自注意力机制的深度学习算法, 卷积神经网络	准确率	NA
973	2026-02-12	Understanding complaint behavior in mobile banking: A psychological and AI-based analysis of emotional drivers 2026-Feb-09, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2026.106435 PMID:41666715	研究论文	本研究结合情感智能与人工智能技术，分析移动银行应用中用户投诉行为的情感驱动因素	首次将情感智能理论与AI技术结合，用于分类零售移动银行中的用户问题，并评估情感线索与报告行为之间的关系	研究仅基于单一银行应用的用户评论数据，可能无法完全代表其他银行或金融应用的用户行为	探究情感智能和AI技术在分类移动银行用户报告问题及分析情感与问题报告关联性中的应用	美国银行移动银行应用的用户评论	自然语言处理	NA	情感分析，机器学习，深度学习	MLP, CNN, RNN	文本	超过216,000条用户评论	NA	NA	准确率	NA
974	2026-02-12	Deep Learning Reconstruction Combined with Contrast-Enhancement Boost Technique in "Quadruple-low" CCTA Protocol: Evaluation of Image Quality and Diagnostic Accuracy 2026-Feb-09, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2026.01.025 PMID:41667344	研究论文	本研究评估了深度学习重建算法结合对比增强提升技术在“四低”冠状动脉CT血管成像协议中对图像质量和诊断性能的影响	首次将深度学习重建与对比增强提升技术结合，应用于“四低”（低管电压、低流速、低对比剂体积、低浓度）CCTA协议，显著降低了辐射剂量和对比剂用量，同时提升了图像质量	样本量相对较小（102例），且为单中心研究，可能限制结果的普适性	评估“四低”CCTA协议中深度学习重建结合对比增强提升技术对图像质量和诊断准确性的影响	102例接受冠状动脉CT血管成像的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像	深度学习重建算法	医学影像（CT图像）	102例患者（随机分为常规剂量组51例和四低组51例）	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 主观图像质量评分, CAD-RADS 2.0, 节段狭窄评分, 节段受累评分, 冠状动脉钙化评分, 诊断准确率, 敏感性	NA
975	2026-02-12	Artificial intelligence in trauma care: applications, ethical challenges, and pathways toward responsible integration 2026-Feb-09, Current opinion in anaesthesiology DOI:10.1097/ACO.0000000000001615 PMID:41669936	综述	本文综述了人工智能在创伤护理中的应用、伦理挑战及负责任整合的路径	及时综合了人工智能在创伤系统中的新兴应用、伦理挑战和监管框架，强调了负责任、以人为中心的整合	大多数系统仍处于概念验证阶段，外部验证有限，伦理和治理挑战是临床转化的主要障碍	探讨人工智能在创伤护理中的负责任整合，包括应用、伦理挑战和监管框架	创伤护理系统，涵盖院前分诊到院内决策	机器学习	创伤	NA	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	准确性	NA
976	2026-02-12	Multi-mechanism-driven dual-mode array based on a single PFC-1/QD probe enables AI-assisted on-site identification of biogenic amines and real-time food freshness monitoring 2026-Feb-06, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.118501 PMID:41666536	研究论文	本研究开发了一种基于P-QDot探针的荧光/比色双模式传感器阵列，结合深度学习和智能手机成像，用于生物胺的分类、定量及食品新鲜度实时监测	通过单探针PFC-1/QD实现多机制驱动的双模式响应，结合AI算法和智能手机平台，实现生物胺的现场识别和食品新鲜度的实时可视化监测	研究主要针对五种生物胺，可能未覆盖所有相关胺类；实际应用环境中的干扰因素需进一步验证	开发便携式实时监测方法，用于食品中生物胺的识别和食品新鲜度评估	五种生物胺及虾类食品在储存过程中的新鲜度变化	机器学习	NA	荧光/比色双模式传感、智能手机成像	深度学习	图像	NA	YOLOv12	YOLOv12	NA	智能手机平台
977	2026-02-12	A two-level neurodynamic approach for heterogeneous networked game under event-triggered quantized mechanism 2026-Feb-04, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108671 PMID:41666488	研究论文	本文提出了一种基于事件触发量化机制的两级神经动力学方法，用于解决异构网络化博弈问题，旨在降低通信成本并提高收敛速度	引入基于梯度的事件触发器和对数量化器来减轻通信负担，结合无源性策略补偿信息不完全性，并引入分段时变函数确保规定时间收敛	NA	研究网络化博弈中的通信成本降低和收敛速度提升问题	异构动态玩家（如自主移动机器人）	机器学习	NA	事件触发机制、量化通信、Lyapunov方法	神经动力学模型	模拟数据	NA	NA	两级神经动力学架构	收敛时间、通信频率	NA
978	2026-02-12	Morphological classification of Schizochytrium and mutagenic selection of high-oil-producing strains based on deep learning 2026-Feb-03, Microbiological research IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.micres.2026.128464 PMID:41666518	研究论文	本研究基于深度学习开发了一种新型的裂殖壶菌形态分类系统，用于实时发酵监控和高产油菌株的诱变筛选	提出了一个整合细胞分裂特征和脂滴参数的13类形态分类系统，并开发了增强的MLC-YOLO目标检测架构，相比标准YOLOv8s实现了2.2%的平均精度提升	未明确说明模型在其他微生物或工业环境中的泛化能力，且对实时监控系统的具体实施细节描述有限	优化裂殖壶菌的发酵过程，提高omega-3脂肪酸的产量，并推动智能生物制造系统的发展	裂殖壶菌（Schizochytrium）的细胞形态及其与脂质生物合成的关联	计算机视觉	NA	显微图像分析	CNN	图像	未明确指定样本数量，但涉及突变菌株S62与亲本菌株的比较	PyTorch	YOLOv8s, MLC-YOLO	平均精度（mAP）	NA
979	2026-02-12	Self-adaptive fine-tuning of deep learning super-resolution microscopy for artifact suppression in live-cell imaging 2026-Feb-02, Innovation (Cambridge (Mass.)) DOI:10.1016/j.xinn.2025.101123 PMID:41658490	研究论文	本文提出了一种自适应性微调方法，用于抑制深度学习超分辨率显微镜在活细胞成像中的伪影生成	开发了一种自适应性微调方法，动态调整模型参数以最小化损失函数，该函数直接量化活细胞成像中的伪影	NA	抑制深度学习超分辨率显微镜在活细胞成像中的伪影生成	活细胞成像中的纳米级细胞器相互作用	计算机视觉	NA	深度学习超分辨率显微镜	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
980	2026-02-12	Exploring the contribution of joint angles and sEMG signals on joint torque prediction accuracy using LSTM-based deep learning techniques 2026-Feb, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2400318 PMID:39235388	研究论文	本研究使用基于LSTM的深度学习技术，探索关节角度和表面肌电信号对关节扭矩预测准确性的贡献	通过训练三种双向LSTM模型，分别使用关节角度、表面肌电信号及两者组合作为输入，评估了不同输入模态对下肢关节扭矩预测的独立和联合效果，发现单一输入模态在某些情况下可能足以准确预测特定关节扭矩	研究基于公开数据集进行，可能受限于数据集的样本规模和多样性；未探讨模型在其他运动模式或临床场景下的泛化能力	预测下肢关节扭矩，以评估关节角度和表面肌电信号在扭矩预测中的相对贡献	正常行走过程中的下肢关节扭矩	机器学习	NA	表面肌电信号采集	LSTM	时间序列数据	使用公开数据集，具体样本数量未在摘要中明确说明	NA	双向LSTM	归一化均方根误差, Pearson相关系数	NA