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
2101	2026-01-04	Alveolar Bone Segmentation Methods in Assessing the Effectiveness of Periodontal Defect Regeneration Through Machine Learning of CBCT Data: A Systematic Review 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/9065572 PMID:41476447	系统综述	本文系统综述了用于评估牙周缺损再生效果的锥形束CT影像中牙槽骨分割方法，重点关注机器学习技术的应用	首次系统性地比较了不同牙槽骨分割方法在牙周缺损再生数字工作流程中的效果，并明确了深度学习（特别是U-Net）在该领域的主导地位	纳入研究数量有限（仅23项），时间范围限制在5年内，且不同研究的分割性能评估指标存在差异	评估锥形束CT影像中牙槽骨分割方法的有效性及其在牙周缺损再生数字工作流程中的潜在价值	牙周缺损患者的锥形束CT影像数据	数字病理学	牙周病	锥形束CT成像	深度学习	医学影像（DICOM格式）	NA	NA	U-Net	Dice相似系数	NA
2102	2026-01-04	Risk stratification for early-stage NSCLC progression: a federated learning framework with large-small model synergy 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1719433 PMID:41476584	研究论文	本研究开发了一种名为FedCPI的联邦学习框架，用于早期非小细胞肺癌进展的风险分层，并在胃癌和子宫内膜癌任务中验证了其通用性	提出了一种结合大型与小模型特征分解与融合（LMSF）以及联邦自适应通信机制（FACM）的新型联邦学习框架，实现了多中心数据协同下的精准风险分层	研究为回顾性设计，样本量有限（926例），且仅包含四个中心的患者数据	开发一个精确的风险分层系统，以提高预测准确性并优化分层管理，从而指导临床决策	接受根治性手术的I-IIA期非小细胞肺癌患者，并在后续任务中扩展至胃癌和子宫内膜癌患者	数字病理学	肺癌	深度学习	CNN	医学影像数据（推断）	926名来自四个中心的I-IIA期非小细胞肺癌患者	PyTorch（推断）	ResNet18，并结合了视觉基础模型（VFMs）	AUC，准确率，灵敏度，特异度，阳性预测值，阴性预测值	NA
2103	2026-01-04	Noninvasive MGMT-promotor methylation prediction in high grade gliomas using conventional MRI and deep learning-based segmentations 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1689003 PMID:41476598	研究论文	本研究利用深度学习模型分割常规MRI图像，分析高级别胶质瘤中MGMT启动子甲基化状态的非侵入性预测	首次结合两种深度学习分割模型（DeepBraTumIA和Raidionics）分析肿瘤水肿、增强肿瘤、坏死等体积特征，用于预测MGMT启动子甲基化状态	样本量较小（70例患者），未纳入其他分子影像序列，手动分割验证仅覆盖部分病例	通过深度学习分割的MRI体积数据预测高级别胶质瘤的MGMT启动子甲基化状态，并分析其与生存预后的关联	高级别胶质瘤（包括胶质母细胞瘤和4级星形细胞瘤）患者	数字病理	脑肿瘤	常规磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	70例高级别胶质瘤患者（其中45例男性，32例MGMT启动子甲基化），37例用于手动分割验证	NA	DeepBraTumIA, Raidionics	Dice系数, 组内相关系数, 受试者工作特征曲线下面积, 敏感性, 特异性	NA
2104	2026-01-04	Image-text guided fundus vessel segmentation via attention mechanism and gated residual learning 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1710343 PMID:41476610	研究论文	本研究提出了一种结合图像-文本引导、注意力机制和门控残差学习的眼底血管分割模型，以提升细血管分割性能并减少对像素级标注的依赖	首次成功将图像-文本模型引入眼底血管分割，并改进了模型架构，包括在CNN主干中嵌入SE模块以自适应重校准通道权重，以及在ViT主干中集成门控残差学习以动态调节图像与文本特征间的信息流	未明确说明模型在更广泛或临床数据集上的泛化能力，以及计算资源需求的具体细节	提高眼底血管分割的准确性，特别是在细血管分割方面，并探索减少对像素级标注依赖的新方法	眼底血管图像及其对应的文本标签	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	CNN, ViT	图像, 文本	两个公开数据集（DRIVE和ROSE-1），具体样本数量未在摘要中明确说明	NA	CNN with SE module, ViT with gated residual learning	F1-score, accuracy, sensitivity, specificity	NA
2105	2026-01-04	Multi-perspective hotel operation process anomaly prediction method based on graph transformer and autoencoder 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1682701 PMID:41476691	研究论文	提出一种基于多视角图Transformer与自编码器的酒店业务流程异常预测方法，以提升运营稳定性	首次将Petri网与数据属性结合构建多视角轨迹图，并利用注意力机制实现流程行为与数据的深度语义交互	未明确说明方法在超大规模流程或实时流数据场景下的适用性	解决酒店业务流程中因控制流与数据流交互建模不足导致的异常预测精度问题	酒店运营流程中的活动序列及其时间、资源等数据属性	自然语言处理	NA	Petri网建模, 注意力机制	Transformer, Autoencoder	图结构数据, 时序数据	多个真实世界数据集（未明确具体数量）	NA	Graph Transformer, Auto Encoder	准确性	NA
2106	2026-01-04	An explainable deep learning-based feature fusion model for acute lymphoblastic leukemia diagnosis and severity assessment 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1694024 PMID:41476880	研究论文	本文提出了一种名为XIncept-ALL的新型深度学习框架，用于急性淋巴细胞白血病的自动检测和严重程度分类	通过特征融合块整合预训练的InceptionV3和Xception网络，并采用数据自动增强技术和Grad-CAM可视化以提升性能与可解释性	使用了新开发的私有数据集Pak-ALL，可能限制模型在其他人群或数据集上的泛化能力	开发一个可靠、可解释的计算机辅助诊断系统，用于急性淋巴细胞白血病的早期检测和严重程度评估	急性淋巴细胞白血病细胞图像	数字病理学	急性淋巴细胞白血病	NA	CNN	图像	新开发的私有数据集Pak-ALL（来自巴基斯坦医院）以及来自可靠网络来源的额外数据集	NA	InceptionV3, Xception	准确率	NA
2107	2026-01-04	Nature's cryptographic codebreaker: in silico decoding of apigenin's triple defense against SARS-CoV-2 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1708660 PMID:41477204	研究论文	本研究通过计算建模方法探索了芹菜素对SARS-CoV-2的潜在抗病毒机制	首次结合矩阵分解、深度学习、多尺度分子建模和网络药理学，系统预测并验证了芹菜素通过多靶点机制（包括GRP78、HSPG、Nsp15、AKT1和PTGS2）对抗SARS-CoV-2的潜力	研究主要基于计算模拟，缺乏实验验证；预测结果需进一步体内外实验确认	探索芹菜素治疗SARS-CoV-2的潜在作用及机制，为开发基于天然产物的抗病毒疗法提供依据	芹菜素（一种天然黄酮类化合物）及其与SARS-CoV-2相关蛋白（如GRP78、HSPG、Nsp15）和宿主因子（如AKT1、PTGS2）的相互作用	计算生物学	COVID-19	矩阵分解、深度学习、多尺度分子建模、网络药理学、分子对接	基于图的高斯核相似性模型（GiGs）、卷积自注意力模型（CSatDTA）	分子结构数据、蛋白质结构数据、药物-靶点相互作用数据	NA	NA	GiGs, CSatDTA	结合自由能（kcal/mol）	NA
2108	2026-01-04	TIC-FusionNet: A multimodal deep learning framework with temporal decomposition and attention-based fusion for time series forecasting 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333379 PMID:41066756	研究论文	提出了一种名为TIC-FusionNet的多模态深度学习框架，用于时间序列预测，特别针对金融环境中的噪声问题	结合了指数移动平均分解进行去噪和趋势提取、轻量级线性Transformer进行高效长序列建模、以及带有CBAM注意力的空间-通道CNN从K线图图像中捕捉形态模式，并通过门控融合机制自适应地整合数值和视觉模态	未明确提及模型在极端市场事件或数据极度稀缺情况下的表现	解决单模态和短程依赖模型在嘈杂金融环境中的局限性，提升时间序列预测的准确性和泛化能力	六家真实世界公司的股票数据集，包括亚马逊、特斯拉、贵州茅台、中国平安、万科和苹果	机器学习	NA	时间序列分析，图像分析	Transformer, CNN	数值时间序列数据，图像数据	六个股票数据集，涵盖中美主要公司及不同市场板块和波动模式	NA	线性Transformer, CNN with CBAM	预测准确性，泛化能力	NA
2109	2026-01-04	Deep learning-based idiomatic expression recognition for the Amharic language 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0295339 PMID:38096324	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络和FastText嵌入的模型，用于检测阿姆哈拉语中的惯用表达	首次将深度学习模型应用于阿姆哈拉语的惯用表达识别，结合CNN和FastText嵌入以提高检测准确性	数据集规模相对较小（总计3300个表达），且测试集准确率为80%，仍有提升空间	开发一个能够准确识别阿姆哈拉语中惯用表达的自然语言处理模型	阿姆哈拉语中的惯用表达和非惯用表达	自然语言处理	NA	NA	CNN	文本	1700个惯用表达和1600个非惯用表达，总计3300个样本	NA	CNN	准确率	NA
2110	2026-01-03	A Multivariate Cloud Workload Prediction Method Integrating Convolutional Nonlinear Spiking Neural Model with Bidirectional Long Short-Term Memory 2026-Feb, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500716 PMID:41024445	研究论文	本文提出了一种结合卷积非线性脉冲神经模型与双向长短期记忆的多元云工作负载预测方法	提出基于非线性脉冲神经P系统的卷积模型（ConvNSNP），增强处理非线性数据的能力，并与BiLSTM结合构建混合预测模型，有效捕获多元时间序列的变量间相关性和时间模式	NA	解决云计算环境中多元工作负载预测的关键研究问题	多元时间序列数据	机器学习	NA	NA	CNN, BiLSTM	时间序列数据	三个公共云工作负载轨迹数据集（来自阿里巴巴和Google）	NA	ConvNSNP, BiLSTM	RMSE, MAE, MAPE	NA
2111	2026-01-03	Deep Learning-Based CAD System for Enhanced Breast Lesion Classification and Grading Using RFTSDP Approach 2026-Feb, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.70056 PMID:41035163	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，利用射频时间序列动态处理（RFTSDP）方法增强乳腺病变的分类和分级	引入了RFTSDP方法，通过分析受控刺激下组织的动态响应和散射体位移对射频回波的影响，以增强诊断信息，并结合深度学习实现自动化特征提取	研究仅使用了11个离体乳腺组织样本，样本量较小，且为离体数据，可能无法完全代表体内情况	开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统，以提高乳腺病变分类和分级的准确性	离体乳腺组织样本	计算机视觉	乳腺癌	射频时间序列动态处理（RFTSDP），超快超声数据采集	CNN	超快超声数据（射频时间序列）	11个离体乳腺组织样本	NA	CNN	准确率	NA
2112	2026-01-03	A Hybrid Model Combining U-Net and Transformers for Joint Segmentation and Beamforming of Plane-wave Ultrasound Images 2026-Feb, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.10.002 PMID:41173661	研究论文	本文提出了一种结合U-Net和Transformer的混合模型，用于同时进行平面波超声图像的波束形成和分割	首次将U-Net和Transformer结合，在一个统一框架中同时实现超声图像的波束形成和分割任务，减少了传统复合成像的依赖	对于≤7毫米的小目标检测精度降低，偶尔会产生虚假包含物，需要改进小目标检测和伪影抑制能力	开发一种能够同时进行超声图像分割和波束形成的深度学习模型，以提升平面波成像的效率和图像质量	计算机模拟数据、包含低回声包含物的物理体模（半径5-10毫米）、50名健康志愿者的颈动脉超声图像	医学影像分析	心血管疾病	平面波超声成像	CNN, Transformer	超声图像	计算机模拟数据、物理体模数据、50名健康志愿者的颈动脉超声图像	NA	U-Net, Transformer	Dice相似系数, 均方误差, 结构相似性指数, 拉普拉斯方差, 广义对比噪声比, 信噪比	NA
2113	2026-01-03	Deep Learning Segmentation and Quantification of the Left Ventricle from the Parasternal Short-Axis View in Echocardiography 2026-Feb, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.10.005 PMID:41188093	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化管道，用于从超声心动图的胸骨旁短轴视图中分割和量化左心室，以提取临床相关的定量测量指标	利用nnU-Net模型自动分割左心室腔和心肌，并基于分割结果自动计算左心室面积、分数面积变化、平均壁厚度和全局周向应变等测量值，实现了与专家标注相当的性能	未明确提及研究的具体局限性，如数据集规模、模型泛化能力或临床验证的深度	开发一种自动化深度学习管道，以从超声心动图的胸骨旁短轴视图中提取临床相关的定量测量，减少测量变异性和时间消耗	超声心动图中的左心室腔和心肌	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	CNN	图像	未明确提及具体样本数量，但提到主题级可行性为90.4%	NA	nnU-Net	Dice系数, 95th percentile Hausdorff距离	NA
2114	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
2115	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
2116	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
2117	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
2118	2026-01-03	Deep learning-based prediction of dynamic blood dose estimates for head-and-neck cancer 2026-Jan-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae3047 PMID:41429110	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于准即时预测头颈癌放疗中动态血液剂量模拟结果	首次提出结合全连接层和Transformer编码器的深度神经网络，实现动态血液剂量模拟的快速预测，克服了传统模拟在治疗计划迭代中时间不可行的限制	研究仅基于157名头颈癌患者的数据，样本量相对较小，且模型尚未在其他癌症类型或更大规模数据集中验证	开发一种准即时预测动态血液剂量模拟结果的方法，以促进放疗治疗计划中纳入血液剂量考虑	157名头颈癌患者的治疗计划CT图像和剂量体积直方图	数字病理学	头颈癌	动态血液剂量模拟（HEDOS）	深度神经网络	图像（CT）、剂量体积直方图	157名患者（126名用于训练和内部验证，31名用于测试）	NA	全连接层, Transformer编码器	Kullback-Leibler散度, 平均绝对百分比误差	NA
2119	2026-01-03	PymolFold: A PyMOL Plugin for API-Driven Structure Prediction and Quality Assessment 2026-Jan-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c02410 PMID:41479360	研究论文	本文介绍了PymolFold，一个开源的PyMOL插件，用于通过API集成先进蛋白质结构预测模型并进行质量评估	开发了一个PyMOL插件，将基于API的先进结构预测工具无缝集成到分子可视化环境中，实现了“预测-可视化-分析”一体化工作流程	未提及具体性能限制或兼容性问题	降低实验科学家使用深度学习进行蛋白质结构预测的技术门槛	蛋白质结构预测工具和分子可视化环境	计算生物学	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	NA	PyMOL	NA	结构质量评估工具	NA
2120	2026-01-03	MI-CSBO: a hybrid system for myocardial infarction classification using deep learning and Bayesian optimization 2026-Jan, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2024.2382817 PMID:39049553	研究论文	本文提出了一种名为MI-CSBO的混合系统，用于通过深度学习与贝叶斯优化对心肌梗死进行分类	结合了深度残差CNN、贝叶斯优化和NCA特征选择，构建了一个新的混合分类系统，并在ECG数据上实现了100%的诊断准确率	NA	实现对心肌梗死的早期检测和分类	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	谱图方法	CNN	图像（由ECG信号转换的谱图）	来自PTB数据库（PTBDB）的ECG信号数据集	NA	深度残差CNN	正确诊断率	NA