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
21	2026-01-03	Deep learning for autism detection using clinical notes: A comparison of transfer learning for a transparent and black-box approach 2026-Feb, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103318 PMID:41330257	研究论文	本研究提出了一种基于BioBERT的可解释机器学习方法，通过分析非结构化临床文本来检测自闭症谱系障碍，并与黑盒方法进行了比较	引入了一种透明且可解释的机器学习方法，利用BioBERT分析临床文本，并将行为描述映射到诊断标准，同时系统评估了迁移学习中不同训练策略（顺序训练与混合训练）对模型性能的影响	研究仅使用了两个真实世界数据集，模型的泛化能力仍需在更多样化的数据集上进一步验证	开发可解释的AI工具以自动化自闭症谱系障碍的诊断过程	自闭症谱系障碍患者的非结构化临床文本记录	自然语言处理	自闭症谱系障碍	自然语言处理	Transformer	文本	两个不同的真实世界临床文本数据集	NA	BioBERT	灵敏度, 特异性	NA
22	2026-01-03	Geometric deep learning for local growth prediction on abdominal aortic aneurysm surfaces 2026-Feb, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103323 PMID:41330258	研究论文	本文提出一种基于SE(3)对称变换器模型的方法，用于在腹主动脉瘤表面直接预测局部生长，以改进个性化监测策略	首次使用SE(3)对称变换器模型在血管模型表面直接预测AAA生长，保留了血管表面的解剖结构和几何保真度，避免了参数化形状的局限性	训练数据仅基于24名患者的113次CTA扫描，样本量较小，且外部验证集仅包含7名患者，可能影响模型的泛化能力	开发个性化腹主动脉瘤生长预测方法，以优化临床监测策略	腹主动脉瘤患者及其CTA扫描图像	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影	Transformer	图像	113次CTA扫描，来自24名AAA患者（训练集），以及25次CTA扫描，来自7名AAA患者（外部验证集）	NA	SE(3)-symmetric transformer	中位直径误差，准确率	NA
23	2026-01-03	QENNA: A quantum-enhanced neural network for early Alzheimer's detection using magnetic resonance imaging 2026-Feb, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103322 PMID:41344072	研究论文	提出了一种量子增强神经网络架构（QENNA），用于通过磁共振成像（MRI）进行早期阿尔茨海默病检测	将量子卷积层与经典深度学习结合，并引入量子数据增强策略（如量子生成对抗网络和量子随机游走）来生成高保真合成MRI扫描，以解决训练数据稀缺问题	未明确提及模型在更大规模或更多样化数据集上的泛化能力，以及量子计算资源在实际临床环境中的可及性	提高早期阿尔茨海默病检测的诊断准确性	阿尔茨海默病患者的脑部磁共振成像（MRI）数据	机器学习	阿尔茨海默病	磁共振成像（MRI）	量子增强神经网络	图像	两个公共MRI数据集（具体样本数量未明确）	NA	QENNA（量子卷积层与经典深度学习结合）	准确率, AUC	NA
24	2026-01-03	Intelligent sentiment analysis with Arabic patient feedback on healthcare services in King Hussein Cancer Center 2026-Feb, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103334 PMID:41421129	研究论文	本研究开发了一个针对约旦阿拉伯方言患者反馈的语料库JADKHCC，并利用深度学习模型进行情感分析，以评估医疗服务质量	首次创建了专门用于约旦阿拉伯方言患者反馈情感分析的语料库JADKHCC，并比较了多种深度学习模型在阿拉伯语方言数据上的性能	研究主要针对特定医疗中心（KHCC）的约旦阿拉伯方言数据，可能无法直接推广到其他阿拉伯方言或医疗环境	通过情感分析自动化患者反馈，以检测不满、识别未满足需求并推动医疗服务改进	来自侯赛因国王癌症中心（KHCC）的约旦阿拉伯方言患者反馈文本	自然语言处理	癌症	情感分析	CNN, BiLSTM, LSTM, RNN, RNNLSTM	文本	15,812条约旦阿拉伯方言评论	NA	BERT-base-Arabic, Word2Vec, FastText	F1-score	NA
25	2026-01-01	GeoAI-based 3D spatial distribution modeling of PAHs in industrial contaminated soils 2026-Feb-01, Environmental pollution (Barking, Essex : 1987) DOI:10.1016/j.envpol.2025.127440 PMID:41308730	研究论文	本文提出了一种基于GeoAI的三维深度克里金神经网络模型，用于工业污染土壤中多环芳烃的空间分布建模	结合深度学习与地统计学原理，开发了3D-DKNN模型，以提升异质环境中污染物插值的准确性	未明确说明模型在其他污染物或不同工业场地的泛化能力	提高工业污染土壤中污染物三维分布建模的准确性，以指导针对性修复	工业遗留场地土壤中的多环芳烃污染物	机器学习	NA	地统计学插值，深度学习建模	神经网络	空间污染数据	未明确说明样本数量，但基于典型工业场地数据	未明确指定	三维深度克里金神经网络	RMSE, MAE, 相关系数	未明确说明
26	2026-01-01	Graph neural networks for fMRI functional brain networks: A survey 2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108137 PMID:41066997	综述	本文综述了基于图神经网络的功能性大脑网络分析方法，涵盖不同维度的方法、挑战和数据集	从计算机科学角度全面总结了功能性大脑网络分析的最新研究进展，填补了该领域缺乏系统性综述的空白	NA	总结和评估基于图神经网络的功能性大脑网络分析方法	功能性大脑网络	机器学习	精神障碍	神经影像技术	图神经网络	图数据	NA	NA	NA	NA	NA
27	2025-12-31	A deep learning-based radiomics model for noninvasive diagnosis of melanoma 2026-Feb-01, Melanoma research IF:1.5Q4 DOI:10.1097/CMR.0000000000001071 PMID:41201865	研究论文	本文开发了一种结合深度学习和影像组学的非侵入性诊断模型，用于提高早期黑色素瘤诊断的准确性和临床实用性	整合了深度学习（ResNet50）和影像组学特征来构建诊断模型，并识别出关键预测指标如熵、长游程强调和小波对比度	研究为单中心回顾性设计，样本量相对有限（350例），可能影响模型的泛化能力	提高早期黑色素瘤的非侵入性诊断准确性	皮肤色素性病变患者	计算机视觉	黑色素瘤	影像组学分析	随机森林, 支持向量机, K近邻	医学影像数据	350例患者（训练集245例，验证集105例）	Python 3.8.5, Scikit-learn	ResNet50	AUC	NA
28	2025-12-31	Integrating lesser omentum adipose CT in dual-phase tumor imaging: A multi-label deep learning framework for preoperative microvascular invasion prediction and survival analysis in hepatocellular carcinoma 2026-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109197 PMID:41349434	研究论文	本研究开发了一种多标签深度学习框架，通过整合小网膜脂肪CT与双期肿瘤成像，用于术前预测肝细胞癌的微血管侵犯并进行生存分析	提出了一种新颖的多标签深度学习框架，首次将小网膜脂肪CT特征与双期肿瘤CT图像通道级联，并利用临床风险因素作为辅助标签指导训练，以提升微血管侵犯预测性能	研究为回顾性设计，样本来自两个中心，可能存在选择偏倚；未在更广泛的多中心前瞻性数据中验证模型泛化性	开发一个多标签深度学习框架，用于术前准确预测肝细胞癌的微血管侵犯并进行生存风险分层分析	肝细胞癌患者	计算机视觉	肝细胞癌	计算机断层扫描	CNN	图像, 临床数据	来自两个中心的回顾性数据，具体样本量未明确说明	NA	CGAResNet18	AUC, 假阳性率, 假阴性率	NA
29	2025-12-31	A comparative study of computer vision models for oral cancer detection from oral photographs 2026-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109198 PMID:41380612	研究论文	本研究比较了多种计算机视觉模型在口腔照片中检测口腔癌病变的性能	通过系统比较现代深度学习目标检测模型，并全面评估影响模型性能的参数，提供了该领域检测方法的新颖且全面的评估	在区分恶性和良性病变的两类检测设置中表现不佳，且小病变检测存在挑战	评估计算机视觉模型作为诊断工具在口腔癌早期检测中的潜力	口腔病变照片，特别是鳞状细胞癌等病变	计算机视觉	口腔癌	NA	深度学习目标检测模型	图像	基于活检证实的口腔病变摄影数据集	NA	NA	精确度, 灵敏度, 特异性	NA
30	2025-12-31	INTELLI-PVA: Informative sample annotation-based contrastive active learning for cross-domain patient-ventilator asynchrony detection 2026-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109203 PMID:41389675	研究论文	本文提出了INTELLI-PVA框架，用于跨域患者-呼吸机异步检测，通过对比主动学习减少标注负担	结合对比学习和主动学习，开发混合两阶段分类器，实现高效跨域PVA检测	未明确说明模型在极端临床场景或罕见PVA类型上的泛化能力	开发人工智能系统以实时检测患者-呼吸机异步，提升临床监测效率	机械通气患者中的八种PVA类型	机器学习	呼吸系统疾病	对比学习，主动学习	深度学习模型	呼吸周期数据	1190名患者，1.24975亿个呼吸周期	NA	NA	F1-score, Cohen's κ	NA
31	2025-12-31	FRET-SAM: SAM_Med2D-based automatic FRET two-hybrid analysis 2026-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109208 PMID:41401595	研究论文	本研究开发了一种基于SAM_Med2D的深度学习模型FRET-SAM，用于自动分析FRET双杂交图像，以量化活细胞中的蛋白质相互作用	首次将Segment Anything Model (SAM)及其医学图像变体SAM_Med2D优化并应用于FRET双杂交图像的自动ROI选择和荧光信号提取，实现了分析过程的自动化并提高了准确性	未明确提及模型在更广泛或更复杂生物样本上的泛化能力，以及计算效率的具体提升程度	开发一种自动化、高精度的深度学习方法来分析FRET双杂交图像，以消除主观偏差并提高蛋白质相互作用定量分析的效率和准确性	FRET双杂交图像（来自六种模型质粒和三种功能性FRET对）以及相关的蛋白质相互作用	计算机视觉	肺癌, 肝细胞癌	荧光共振能量转移 (FRET) 双杂交测定, 深度学习	基于SAM的模型	图像	包含六种模型质粒（C4Y, C10Y, C40Y, C80Y, C32V, CVC）和三种功能性FRET对（Bcl-XL-CFP/Bak-YFP, EGFR-CFP/Grb2-YFP, RAF-CFP/RAS-YFP）的综合FRET图像数据集	NA	SAM_Med2D, FRET-SAM	平均像素精度 (MPA), 平均交并比 (MIoU), Dice系数, 相对误差	NA
32	2025-12-31	A novel multimodal diagnostic framework integrating hyperspectral imaging and deep learning for predicting RET gene mutations in medullary thyroid carcinoma 2026-Feb, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109207 PMID:41411775	研究论文	本研究开发了一种结合高光谱成像与深度学习的多模态诊断框架，用于预测甲状腺髓样癌的RET基因突变	首次将高光谱成像与深度学习结合用于MTC的RET突变预测，并设计了一种跨模态注意力机制来融合光谱和空间特征	样本量相对较小（总样本142例），且仅针对RET基因突变进行预测	开发一种快速、经济高效的非侵入性方法，用于预测甲状腺髓样癌的RET基因突变，以辅助临床决策	甲状腺髓样癌（MTC）患者	数字病理学	甲状腺癌	高光谱成像，H&E染色	CNN, LSTM, Transformer	图像	82例来自齐鲁医院的MTC病例用于训练和验证，60例来自另外两个中心的独立队列用于外部测试	NA	1D-CNN-LSTM, Swin Transformer	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
33	2025-12-31	A Deep Learning-Based Human-Robot Collaborative Navigation Framework for Vascular Interventional Surgery 2026-Feb, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS DOI:10.1002/rcs.70125 PMID:41468030	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的血管介入手术人机协作导航框架，旨在实现自主手术执行	采用手术生成对抗网络进行实时局部路径规划，并引入基于CNN的动作估计器及人机信任共享控制模型，以应对血管轮廓变化带来的挑战	NA	实现血管介入手术的自主导航，提高手术效果和安全性	血管介入手术中的导管导航	机器视觉	心血管疾病	深度学习	GAN, CNN	图像	NA	NA	生成对抗网络, 卷积神经网络	动作决策准确率	NA
34	2025-12-30	Rapid and robust quantitative cartilage assessment for the clinical setting: deep learning-enhanced accelerated T2 mapping 2026-Feb, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05034-w PMID:40968299	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的加速软骨T2映射序列（DL CartiGram），旨在提高临床环境中软骨定量评估的速度和鲁棒性	结合并行成像和深度学习图像重建技术，显著缩短了扫描时间，同时保持了优异的重复性和再现性	研究中站点间存在的微小偏差可能由温度效应引起，且样本量相对有限	开发并验证一种快速、鲁棒的软骨T2映射方法，以促进其在临床环境中的应用	软骨组织，具体包括43名患者的52个髌骨和股骨软骨分区	医学影像分析	骨关节炎	T2映射，并行成像，深度学习图像重建	深度学习	磁共振图像	43名患者（52个软骨分区）	NA	NA	变异系数，Bland-Altman分析，一致性相关系数，Wilcoxon符号秩检验，配对t检验	NA
35	2025-12-30	Mathematical and Artificial Intelligence Techniques in Modern Drug Discovery: A Review 2026-Feb, Drug development research IF:3.5Q2 DOI:10.1002/ddr.70212 PMID:41431184	综述	本文综述了数学建模和人工智能技术在现代药物发现各个阶段的应用，旨在加速研发过程并降低临床试验的风险和成本	系统性地整合了线性代数、优化、统计建模、图论和微分方程等数学框架与机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和迁移学习等人工智能技术，探讨了二者在药物研发中的协同应用	NA	探讨人工智能和数学技术如何加速药物发现过程，降低研发成本和风险	药物发现与开发过程	自然语言处理, 机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习, 强化学习, 自然语言处理, 迁移学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
36	2025-12-27	Attention-Based Multimodal Deep Learning for Uveal Melanoma Classification Using Ultra-Widefield Fundus Images and Ocular Ultrasound 2026-Feb, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100985 PMID:41439217	研究论文	本研究开发并评估了一种基于注意力机制的多模态深度学习模型，用于整合超广角眼底摄影和B超图像，以实现葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣的自动分类	首次提出结合超广角眼底摄影和B超图像，并采用注意力机制进行多模态融合，以提升葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣的分类性能	研究样本量较小（仅174名患者），且为单中心回顾性研究，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动分类葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣的深度学习模型	葡萄膜黑色素瘤和脉络膜痣患者	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	超广角眼底摄影，B超成像	深度学习模型	图像	174名患者（93例葡萄膜黑色素瘤，81例脉络膜痣），每名患者包含超广角眼底照片和横纵两个方向的B超图像	NA	注意力机制融合模型	准确率，F1分数，AUC	NA
37	2025-12-27	GI-ScreenNet v2: A Modular Framework for Gastrointestinal Disease Detection Based on an Integrated Transfer Learning 2026-Feb, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS DOI:10.1002/rcs.70128 PMID:41449645	研究论文	本文提出GI-ScreenNet v2，一个基于集成和迁移学习的多骨干网络框架，用于胃肠道疾病检测	通过标准化接口支持任意骨干网络，并利用交叉注意力机制动态整合多模型特征，实现灵活且高效的表示学习	现有系统通常不够灵活且技术复杂，限制了临床采用	开发一个统一的框架，用于胃肠道疾病的早期筛查和AI辅助诊断	无线胶囊内窥镜（WCE）图像	计算机视觉	胃肠道疾病	无线胶囊内窥镜（WCE）	集成学习, 迁移学习	图像	基于KvasirV2数据集	NA	多骨干网络框架	准确率	NA
38	2025-12-17	Multi-view learning meets state-space model: A dynamical system perspective 2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108088 PMID:40966932	研究论文	本文提出了一种基于连续时间动态系统视角的多视图状态空间模型（MvSSM），用于多视图表示学习	将多视图表示学习形式化为受控制理论启发的连续时间动态系统，将视图特定特征视为外部输入，共享潜在表示作为内部系统状态演化，统一了特征集成和标签预测，并支持系统稳定性和表示转换的理论分析	未明确说明模型的计算复杂度或在大规模数据集上的可扩展性限制	通过动态系统视角改进多视图学习的表示能力和理论可解释性	多模态数据的特征表示与动态演化	机器学习	NA	NA	状态空间模型	多视图数据（多模态）	NA	NA	MvSSM-Lap, MvSSM-iLap	准确率, F1分数	NA
39	2025-12-17	A unified gradient regularization method for heterogeneous graph neural networks 2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108104 PMID:40974991	研究论文	本文提出了一种名为Grug的统一梯度正则化方法，用于解决异构图神经网络中的过平滑和非鲁棒性问题	提出了一种在消息传递过程中迭代应用于节点类型和消息矩阵梯度的正则化方法，并提供了一个统一框架整合现有丢弃和对抗训练方法	NA	解决异构图神经网络中的过平滑和非鲁棒性问题，提高模型性能	异构图神经网络	机器学习	NA	NA	异构图神经网络	图数据	六个公共数据集	NA	NA	NA	NA
40	2025-12-17	Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach 2026-Feb, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105 PMID:40987134	研究论文	本文提出了一种名为QA-Attack的单词级对抗策略，用于欺骗问答模型	利用基于注意力的攻击机制和删除排序策略，识别并针对上下文段落中的特定单词，通过同义词替换创建欺骗性输入，在保持语法完整性的同时误导模型产生错误响应	NA	探索问答模型对抗攻击的鲁棒性	问答模型	自然语言处理	NA	NA	NA	文本	NA	NA	NA	成功率, 语义变化, BLEU分数, 流畅度, 语法错误率	NA