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
2381	2025-12-31	Artificial intelligence-driven eye tracker models for Alzheimer's disease diagnosis: A systematic review and meta-analysis 2025-Dec, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251389145 PMID:41134992	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能驱动的眼动追踪工具在阿尔茨海默病诊断中的准确性	首次对人工智能驱动的眼动追踪模型在阿尔茨海默病诊断中的准确性进行系统综述和荟萃分析，并比较了深度学习与监督机器学习的性能差异	现有证据主要基于病例对照研究，缺乏在更广泛人群中进行有效筛查的证据，且研究间存在显著的异质性	评估人工智能驱动的眼动追踪模型在阿尔茨海默病检测中的诊断准确性	阿尔茨海默病患者与健康对照者	机器学习	阿尔茨海默病	眼动追踪	深度学习, 监督机器学习	眼动追踪数据	NA	NA	支持向量机	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, ROC曲线下面积	NA
2382	2025-12-31	Attention-driven deep learning models for multivariate time series forecasting of reservoir water levels 2025-Dec, Water science and technology : a journal of the International Association on Water Pollution Research IF:2.5Q2 DOI:10.2166/wst.2025.182 PMID:41468044	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在伊朗Nesa大坝日水位预测中的应用，比较了三种注意力驱动模型的表现	在相同实验条件下使用真实世界数据对这些模型进行对比分析	ConvLSTM2D模型表现出噪声输出和有限的预测能力	开发用于水库水位预测的智能预报系统，以支持水资源管理、防洪和灌溉规划	伊朗东南部Nesa大坝的日水位数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiLSTM, LSTM, ConvLSTM2D	多元时间序列数据	15年的日水文气象变量数据集（降雨、温度、蒸发、流入、流出），80%用于训练，20%用于测试	NA	CNN + BiLSTM + Attention, Encoder-Decoder LSTM with Attention, ConvLSTM2D	RMSE, MAE	NA
2383	2025-12-31	AI and telemedicine in management of diabetes 2025-Nov-28, Folia medica DOI:10.3897/folmed.67.e153728 PMID:41467276	综述	本文探讨了远程医疗和人工智能如何重塑糖尿病管理	结合远程医疗和AI技术，探索其在糖尿病早期预测、风险评估和并发症筛查中的创新应用	技术普及不均，部分医疗提供者持怀疑态度，且存在数据隐私和系统互操作性挑战	评估远程医疗和AI在糖尿病护理中的效果与潜力	糖尿病患者及其医疗记录	自然语言处理, 机器学习	糖尿病	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	文本, 医疗记录	NA	NA	NA	准确性	NA
2384	2025-12-31	Potential of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of vertebral compression fractures: A 20-year bibliometric analysis (2004-2023) 2025-Oct-03, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044876 PMID:41054042	综述	本文通过文献计量学分析，探讨了人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中的应用潜力和研究趋势	首次对2004年至2023年间人工智能在椎体压缩性骨折领域的应用进行了系统的文献计量分析，揭示了研究热点的演变和关键贡献者	分析仅基于Web of Science核心合集中的英文文章，可能遗漏其他语言或数据库中的相关研究	通过文献计量学方法，绘制人工智能在椎体压缩性骨折领域应用的知识图谱，识别研究趋势和关键影响因素	2004年至2023年间发表的462篇关于人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中应用的英文文章	医学信息学	椎体压缩性骨折	文献计量分析	NA	文本数据（文献元数据）	462篇文章	CiteSpace	NA	NA	NA
2385	2025-12-31	Automated Deep Learning Pipeline for Callosal Angle Quantification 2025-Aug-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.18.25333901 PMID:40894175	研究论文	本文开发了一个全自动深度学习框架，用于从原始T1 MPRAGE和非MPRAGE MRI扫描中直接测量胼胝体角，以辅助常压性脑积水的诊断	开发了一个结合BrainSignsNET模型进行关键解剖标志点检测和基于UNet的分割网络进行侧脑室分割的全自动、鲁棒的深度学习框架，可直接从原始MRI扫描中量化胼胝体角，性能优于已报道的观察者间变异性	未明确说明模型在更广泛、多中心数据集上的泛化能力，以及框架处理存在严重运动伪影或图像质量极差扫描的能力	开发一个全自动、可靠的深度学习框架，用于量化MRI图像中的胼胝体角，以辅助常压性脑积水的诊断	来自巴尔的摩纵向衰老研究和BIOCARD数据集的MRI扫描，以及约翰霍普金斯湾景医院的216例临床MRI扫描	数字病理学	常压性脑积水	T1 MPRAGE MRI, 非MPRAGE MRI	深度学习	3D MRI图像	内部验证使用BLSA和BIOCARD数据集，外部验证使用216例临床MRI扫描	NA	BrainSignsNET, UNet (使用预训练的EfficientNetB0作为编码器)	相关系数(r), p值, 平均绝对误差(MAE)	NA
2386	2025-12-31	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	研究论文	本文介绍了MULTICOM4系统，该系统通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，在CASP16中提升了蛋白质复合物结构预测的准确性	整合基于Transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合蛋白质复合物化学计量比预测、多样化的多序列比对生成、模型异常处理及深度学习模型质量评估等内部技术	未明确提及具体局限性，但暗示在无化学计量比信息时预测性能可能受限	提高多链蛋白质复合物（多聚体）的结构预测准确性	蛋白质复合物结构	机器学习	NA	多序列比对（MSA）、深度学习模型质量评估	Transformer, 扩散模型	蛋白质序列和结构数据	CASP16评估中的蛋白质复合物目标	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	TM-score, DockQ score	NA
2387	2025-12-31	Machine Learning Quantification of Fluid Volume in Eyes With Retinal Vein Occlusion Treated With Aflibercept: The REVOLT Study 2025 Mar-Apr, Journal of vitreoretinal diseases IF:0.5Q4 DOI:10.1177/24741264241308495 PMID:39742143	研究论文	本研究利用深度学习算法量化视网膜静脉阻塞患者经阿柏西普治疗后眼内液体体积，并评估其与视力预后的关系	首次结合缺血指数、视网膜液体体积及层厚度测量，构建综合模型来预测视网膜静脉阻塞患者的视力变化	样本量较小（49只眼），且仅针对治疗初治患者，可能限制结果的普适性	评估缺血、视网膜液体及层厚度测量与视网膜静脉阻塞患者视力预后的综合关系	因中心性或分支性视网膜静脉阻塞导致视力受损的初治患者眼睛	数字病理学	视网膜静脉阻塞	扫频源光学相干断层扫描	深度学习	图像	49只眼睛	NA	NA	皮尔逊相关系数	NA
2388	2025-12-31	Clair3-RNA: A deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Jan-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.17.624050 PMID:39803537	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的、专为长读长RNA测序数据设计的小变异检测工具Clair3-RNA	首个针对长读长RNA测序数据的深度学习变异检测工具，整合了覆盖度归一化、训练材料优化、编辑位点发现和单倍型定相等技术	NA	开发一个高性能的变异检测工具，以应对长读长RNA测序数据中较高的错误率和转录本多样性等挑战	长读长RNA测序数据中的小变异	生物信息学	NA	长读长RNA测序，包括PacBio和ONT平台的cDNA测序及直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	多个GIAB样本	NA	NA	SNP F1分数	NA
2389	2025-12-31	Bayesian Multifractal Image Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644793 PMID:41428918	研究论文	本文提出了一种无监督的贝叶斯多重分形分割方法，用于在像素级别对图像中的多重分形纹理进行建模和分割	首次开发了针对小波导数的计算和统计高效的多重分形参数估计模型，并引入了多尺度Potts马尔可夫随机场作为先验来建模小波导数标签之间的空间和尺度相关性	实验主要在合成的多重分形图像上进行评估，在真实自然图像上的性能有待进一步验证	开发一种无监督的图像分割方法，用于处理包含多种纹理的自然图像	具有多重分形纹理的图像	计算机视觉	NA	多重分形分析，小波变换	贝叶斯模型，马尔可夫随机场	图像	NA	NA	多尺度Potts马尔可夫随机场	NA	NA
2390	2025-12-31	Cross-Frequency Attention and Color Contrast Constraint for Remote Sensing Dehazing 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644167 PMID:41428925	研究论文	本文提出了一种结合跨频注意力与颜色对比约束的遥感图像去雾方法	开发了全方向高频特征修复机制以建模全局长程纹理依赖，设计了高频提示注意力模块以增强局部高频表示，并提出了基于HSV颜色空间的颜色对比损失函数以改善颜色恢复	NA	解决遥感图像去雾中纹理细节保留与颜色准确恢复的难题	遥感图像	计算机视觉	NA	小波变换	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2391	2025-12-31	Transformer technology in molecular science 2024 Jul-Aug, Wiley interdisciplinary reviews. Computational molecular science DOI:10.1002/wcms.1725 PMID:41451391	综述	本文深入探讨了Transformer技术在分子科学领域的技术细节和应用算法	聚焦于分子科学领域，对多种Transformer模型（如GPT、BERT、ViT等）的内部工作机制进行系统性梳理，并探讨其在处理复杂分子数据方面的技术能力和跨学科研究潜力	由于Transformer在分子科学中的应用非常广泛，本文仅聚焦于分子领域的技术层面，未涵盖所有应用场景	阐明Transformer架构的创新如何促进其在处理复杂分子数据方面的有效性，并讨论其在分子科学中的发展趋势	分子科学领域的Transformer模型算法	自然语言处理, 机器学习	NA	NA	Transformer	序列数据	NA	NA	GPT, BART, BERT, Graph Transformer, Transformer-XL, Text-to-Text Transfer Transformer, ViT, DETR, Conformer, CLIP, Sparse Transformers, Mobile and Efficient Transformers	NA	NA
2392	2025-12-31	Self-supervised deep representation learning of a foundation transformer model enabling efficient ECG-based assessment of cardiac and coronary function with limited labels 2024-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.10.25.23297552 PMID:37961713	研究论文	本研究开发了一种基于自监督学习的视觉Transformer基础模型，用于从心电图数据中识别心肌血流储备受损和左心室射血分数降低的患者，并在有限标注数据下实现了高诊断准确性和预后预测能力	首次将自监督预训练的视觉Transformer基础模型应用于心电图分析，以解决心脏微血管和血管舒缩功能障碍等难以通过标准临床方法识别的关键问题，在标签稀缺的情况下显著提升了模型性能	研究依赖于特定数据库的心电图波形，且金标准PET数据仅在有限中心可用，可能影响模型的泛化能力；自监督预训练需要大量未标注数据	开发一种能够利用有限标注数据，从静息和负荷心电图中有效识别心肌血流储备受损和左心室功能异常的人工智能方法	接受正电子发射断层扫描心肌灌注成像或单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像的患者	机器学习	心血管疾病	心电图，正电子发射断层扫描心肌灌注成像，单光子发射计算机断层扫描心肌灌注成像	Transformer	心电图波形	自监督预训练使用800,035例未标注心电图；微调使用4,167例带有PET标注的数据；测试集包含1,031例PET患者和6,635例SPECT患者	NA	视觉Transformer	AUROC, 灵敏度, 特异性, 风险比	NA
2393	2025-12-31	Machine learning identification of Pseudomonas aeruginosa strains from colony image data 2023-12, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011699 PMID:38091365	研究论文	本研究利用机器学习和图像处理技术，基于菌落图像数据对铜绿假单胞菌菌株进行分类识别	在种内尺度上应用深度卷积神经网络结合数据增强和迁移学习，克服生物深度学习中的数据匮乏问题，实现菌株的视觉指纹分类	样本量相对较小（69个菌株），且仅针对铜绿假单胞菌，未广泛验证其他细菌物种	探索菌落形态作为细菌菌株分类的基础，并开发基于图像的病原菌分类方法	69个环境和临床来源的铜绿假单胞菌菌株	计算机视觉	NA	菌落图像采集	CNN	图像	69个铜绿假单胞菌菌株	NA	深度卷积神经网络	准确率	NA
2394	2025-12-31	Application of error level analysis in image spam classification using deep learning model 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291037 PMID:38096218	研究论文	本文提出了一种利用误差水平分析（ELA）作为预处理步骤来提升卷积神经网络（CNN）在图像垃圾邮件分类中性能的方法	将误差水平分析（ELA）技术作为预处理步骤引入图像垃圾邮件分类，以增强CNN模型对挑战性数据集的鲁棒性和分类准确率	未明确说明模型对新型对抗攻击的泛化能力，且可能依赖于特定数据集	提升图像垃圾邮件分类的准确性和鲁棒性，特别是在对抗性设计的数据集上	图像垃圾邮件（包含文本信息的图像文件）	计算机视觉	NA	误差水平分析（ELA）	CNN	图像	NA	NA	NA	准确率	NA
2395	2025-12-31	RVCNet: A hybrid deep neural network framework for the diagnosis of lung diseases 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0293125 PMID:38153925	研究论文	本文提出了一种名为RVCNet的混合深度神经网络框架，用于从多类别X射线数据集中预测肺部疾病	结合ResNet101V2、VGG19和基础CNN三种深度学习技术，构建新型混合架构，并在特征提取阶段采用超参数微调，分类阶段加入批量归一化、dropout和密集层等额外层	NA	开发计算机辅助诊断系统，以帮助放射科医生更精确地诊断肺部疾病并减少误判	COVID-19、非COVID肺部感染、病毒性肺炎和正常患者的X射线图像	计算机视觉	肺部疾病	X射线成像	CNN	图像	2262张训练图像和252张测试图像	NA	ResNet101V2, VGG19, CNN	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
2396	2025-12-30	C2DGCN: cross-connected distributive learning-enabled graph convolutional network for human emotion recognition using electroencephalography signal 2026-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10399-8 PMID:41458473	研究论文	提出了一种基于交叉连接分布式学习的图卷积网络（C2DGCN），用于从脑电图信号中有效识别人类情绪	引入了交叉连接分布式学习机制，实现了广泛的特征共享与整合，降低了计算复杂度并提高了准确性；应用统计时频信号描述符提取复杂特征，缓解了过拟合问题	NA	开发一种高效的人类情绪识别方法	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图信号分析	图卷积网络	脑电图信号	使用了SEED-IV和DEAP两个数据集，具体样本数量未在摘要中说明	NA	C2DGCN	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率	NA
2397	2025-12-30	Real-Time Phase-Contrast Cardiovascular MRI Using a Deep Learning Reconstruction Network With Combined Dictionary Learning and CNN 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70142 PMID:41108209	研究论文	本研究开发了一种结合字典学习和CNN的深度学习重建网络DLCNet，用于实现低延迟的实时相位对比心血管MRI成像	提出了一种名为DLCNet的新型深度学习重建网络，该网络结合了字典学习和CNN，能够同时捕获空间和时间特征，用于实时相位对比心血管MRI成像	研究仅使用了15名正常受试者的数据集进行训练和测试，样本量较小，且未在患者群体中进行验证	开发低延迟的实时相位对比心血管MRI成像技术	心血管系统，特别是升主动脉的血流测量	医学影像分析	心血管疾病	相位对比心血管MRI，金角径向序列	CNN	MRI图像	15名正常受试者	NA	DLCNet（结合字典学习和CNN的深度学习重建网络）	图像重建质量，血流测量准确性，成像速度（14.6帧/秒），图像显示延迟（<60毫秒）	Gadgetron平台，扫描仪
2398	2025-12-30	Solution to data imbalance and complex interactions in traffic conflict modeling: a hypergraph and generative AI approach 2026-Mar, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2025.108338 PMID:41365277	研究论文	本研究提出了一种结合超图和生成式AI的方法，以解决交通冲突建模中的数据不平衡和复杂交互问题	采用增强的二维碰撞时间（2D-TTC）指标结合车辆交互关系来预测多种模式的交通冲突，并利用带自注意力层的生成对抗网络（GAN）改进过采样方法，显著提升了模型性能	未明确说明模型在极端或未见过交通场景中的泛化能力，以及计算资源需求可能较高	解决交通冲突建模中数据不平衡和复杂动态交互的挑战，提升模型预测准确性和实用性	交通冲突事件，包括冲突和非冲突样本，涉及车辆速度、车辆数量、交通流特征等	机器学习	NA	二维碰撞时间（2D-TTC）指标，生成对抗网络（GAN），自注意力机制	生成对抗网络（GAN），超图注意力网络（HGAT），机器学习模型（未指定具体类型）	交通数据（包括车辆速度、距离、时间等指标）	NA	NA	超图注意力网络（HGAT），生成对抗网络（GAN）	F1分数，准确率	NA
2399	2025-12-30	Rapid flow-artifact-free high-resolution T2 mapping via multi-shot multiple overlapping-echo detachment imaging 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70119 PMID:41063418	研究论文	本文提出并验证了一种具有亚毫米空间分辨率和高临床实用性的T2映射方法，通过多激发多重叠回波分离成像技术实现快速无流动伪影的高分辨率T2映射	将多激发采集方案集成到多重叠回波分离成像中，以减轻单激发MOLED的缺陷，并利用深度学习校正不连续相位跳跃，无需自校准核、导航器、门控设备或耗时后处理	未明确提及方法在更广泛临床场景或不同疾病类型中的验证情况	开发一种具有亚毫米空间分辨率、约1分钟采集时间、大体积覆盖且无需额外控制台或线圈负担的T2映射方法，并校正由脉动脑脊液引起的激发间相位变化	模型（在3T和7T下）和人类（在3T下）	医学影像	NA	多激发多重叠回波分离成像，深度学习	深度学习	磁共振图像	模型和人类数据（具体数量未明确）	NA	NA	平均绝对误差，线性回归斜率，R²值	NA
2400	2025-12-30	Balancing Bias and Variance in Deep Learning-Based Tumor Microstructural Parameter Mapping 2026-Mar, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70154 PMID:41126537	研究论文	本研究提出了一种名为B2V-Net的监督学习方法，通过可调节偏置-方差权重的损失函数，在肿瘤微结构参数映射中平衡偏置与方差，改进了现有非线性最小二乘拟合和均方误差损失网络的性能	在贝叶斯框架下重新表述了NLLS和MSE-Net，揭示了其偏置-方差行为，并提出了B2V-Net，这是一种使用可调节偏置-方差权重损失函数的监督学习方法，能够控制偏置-方差权衡	研究主要基于随机游走障碍模型作为代表性生物物理模型，可能未涵盖所有肿瘤微结构模型；在体评估仅限于头颈癌患者，需要进一步验证于其他癌症类型	研究深度学习在肿瘤微结构参数映射中的偏置-方差特性，并提出一种方法来控制拟合偏置和方差	肿瘤微结构参数映射，特别是通过时间依赖性扩散MRI进行量化	医学影像分析	头颈癌	时间依赖性扩散MRI	深度学习	MRI图像	NA	NA	B2V-Net	偏置, 方差, 标准偏差	NA