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
2861	2025-11-24	Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis 2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing PMID:38160300	研究论文	本研究探索利用空间转录组数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以增强基于图的癌症病理分析	首次将空间组学数据与组织学图像配对，通过对比跨模态预训练机制提升图深度学习模型在病理分析中的性能	NA	开发能够同时提取分子和组织学信息的深度学习模型，用于基于图的癌症病理分析任务	癌症组织病理学全切片图像和空间转录组数据	数字病理学	癌症	空间转录组学	图神经网络	图像, 空间转录组数据	NA	NA	NA	癌症分期准确率, 淋巴结转移预测准确率, 生存预测准确率, 组织聚类分析	NA
2862	2025-11-24	PEPSI: Polarity measurements from spatial proteomics imaging suggest immune cell engagement 2024, Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing PMID:38160302	研究论文	开发了一种从免疫荧光成像数据定义表面蛋白极性的度量方法，用于识别肿瘤微环境中的免疫细胞状态	首次利用亚细胞蛋白表达模式对免疫细胞功能状态进行表型分析，并证明极性定义的细胞亚型能改善深度学习模型的生存预测性能	方法依赖于高分辨率显微镜成像，可能受限于图像质量和分辨率	通过蛋白极性测量理解免疫细胞功能状态及其在肿瘤微环境中的作用	肿瘤微环境中的免疫细胞	空间蛋白质组学成像	肿瘤	免疫荧光成像	深度学习模型	免疫荧光图像	600个患者样本中的200多万个细胞	NA	NA	生存预测性能	NA
2863	2025-11-24	Spatial Omics Driven Crossmodal Pretraining Applied to Graph-based Deep Learning for Cancer Pathology Analysis 2023-Jul-31, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.07.30.551187 PMID:37577686	研究论文	本研究探索利用空间转录组学数据通过对比跨模态预训练机制生成深度学习模型，以增强基于图的癌症病理分析	首次将空间组学数据与组织学成像配对，通过对比跨模态预训练机制提升图深度学习模型在病理分析中的性能	NA	开发能够同时提取分子和组织学信息的深度学习模型，用于基于图的病理学习任务	癌症病理全切片图像和空间转录组学数据	数字病理	癌症	空间转录组学，组织学成像	图神经网络	图像，空间转录组数据	NA	NA	图神经网络	癌症分期准确率，淋巴结转移预测准确率，生存预测准确率，组织聚类分析	NA
2864	2025-11-23	Cervical cancer diagnostics: non-coding RNAs and biosensors to AI-derived methods 2026-Jan-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120641 PMID:41072569	综述	本文综述了宫颈癌诊断技术的最新进展，重点关注非编码RNA、生物传感器和人工智能方法在临床诊断中的应用	整合了非编码RNA生物标志物与人工智能诊断方法的最新研究进展，探讨两者在宫颈癌诊断中的协同潜力	主要基于文献综述，缺乏原始实验数据验证	评估宫颈癌诊断新技术的发展现状和未来潜力	宫颈癌诊断技术，包括非编码RNA、生物传感器和人工智能方法	数字病理学	宫颈癌	机器学习，深度学习，生物传感器技术	机器学习算法，深度学习算法	图像数据，分子数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
2865	2025-11-23	Advancement of machine learning algorithms in biosensors 2026-Jan-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120677 PMID:41135853	综述	探讨机器学习算法在生物传感器中的最新进展及其在健康监测、疾病诊断和治疗评估中的应用	全面分析机器学习算法如何通过高效处理复杂数据和提取可操作见解来增强生物传感器技术	数据隐私、伦理问题、实时数据处理、计算需求和生物传感器制造等挑战尚未完全解决	研究机器学习增强型生物传感器在医疗诊断和个性化医疗中的应用潜力	电化学、光学、微流控和可穿戴生物传感器及其收集的生理信号	机器学习	NA	生物传感技术	监督学习,无监督学习,深度学习	生理信号,传感器数据	NA	NA	NA	分类,回归,聚类,特征提取	NA
2866	2025-11-23	Artificial Intelligence for Simplified Patient-centered Dosimetry in Radiopharmaceutical Therapies 2026-Jan, PET clinics IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.cpet.2025.09.010 PMID:41271260	研究论文	本文探讨人工智能在放射性药物治疗中简化患者中心化剂量测定的应用	提出基于深度学习的剂量转换方法替代传统蒙特卡洛模拟，不依赖通用人体模型而考虑患者个体解剖结构	NA	开发简化且个性化的放射性药物治疗剂量测定方法	放射性药物治疗中的病灶和风险器官	医学影像分析	癌症治疗	放射性药物治疗	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
2867	2025-11-23	An artificial intelligence mechanism for detecting cystic lesions on CBCT images using deep learning 2025-Dec, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2024.102152 PMID:39551180	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能机制，用于在锥形束CT图像上检测和分类囊性病变	首次将深度学习CNN架构应用于CBCT图像中牙源性囊肿和根尖周囊肿的自动检测与分类，并采用数据增强技术提升模型性能	样本量相对有限（共150个样本），仅针对两种特定类型的囊肿进行研究	评估人工智能机制在CBCT图像上检测囊性病变的效率	锥形束CT图像中的牙源性囊肿、根尖周囊肿和无病变样本	计算机视觉	口腔囊肿疾病	锥形束CT成像	CNN	医学图像	150个CBCT样本（50个无病变，50个牙源性囊肿，50个根尖周囊肿）	NA	深度卷积神经网络	召回率, 精确率, F1分数, 平均精度, 灵敏度, 特异性, 准确率, AUC	NA
2868	2025-11-23	EEG Emotion Copilot: Optimizing lightweight LLMs for emotional EEG interpretation with assisted medical record generation 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107848 PMID:40683189	研究论文	提出一种优化轻量级大语言模型的EEG情感副驾驶系统，能够从脑电信号识别情感状态并生成个性化医疗建议和电子病历	首次将轻量级大语言模型(0.5B参数)应用于EEG情感识别和医疗记录生成，提出新颖的提示数据结构、模型剪枝和微调训练等关键技术	未明确说明模型在临床环境中的验证效果和具体适用范围	开发端到端的情感计算系统，实现快速处理、个体适应和无缝用户交互	脑电信号和情感状态	脑机接口,情感计算	心理健康相关疾病	EEG信号分析,大语言模型	LLM	EEG信号,文本	NA	NA	轻量级大语言模型	准确率	本地部署环境
2869	2025-11-23	Continual source-free active domain adaptation for nasopharyngeal carcinoma tumor segmentation across multiple hospitals 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107869 PMID:40684700	研究论文	提出一种持续源自由主动域自适应框架，用于跨多医院的鼻咽癌肿瘤分割	结合自监督和互相关学习提出域参考与不变性选择策略，并开发基于临床实践的双阶段循环蒸馏策略	NA	解决多中心数据场景下的域偏移问题，提升鼻咽癌肿瘤分割模型的泛化能力	鼻咽癌肿瘤分割	数字病理	鼻咽癌	深度学习	NA	医学图像	来自三个医疗中心的数据集	PyTorch	自监督学习, 知识蒸馏	NA	NA
2870	2025-11-23	VDCRL: vulnerability detection with supervised contrastive code representation learning 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107861 PMID:40690875	研究论文	提出基于监督对比代码表示学习的漏洞检测框架VDCRL，通过代码增强和特征融合提升泛化能力	结合输入空间和特征空间的代码增强技术，集成源代码和汇编指令特征的双模态融合方法	仅在合成数据集上训练，真实场景适用性有待进一步验证	提升代码漏洞检测的泛化能力和检测性能	软件源代码和汇编指令	自然语言处理	NA	代码增强，特征融合	BGRU	代码文本	合成数据集训练，两个真实数据集测试	NA	BGRU, SAFE	检测性能，泛化能力	NA
2871	2025-11-23	Dual branch neural network with dynamic learning mechanism for P300-based brain-computer interfaces 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107876 PMID:40712216	研究论文	提出一种双分支神经网络与动态学习机制来解决P300脑机接口中的类别不平衡问题	同时考虑特征表示和类别不平衡的双分支学习方法，采用动态学习机制逐步增强少数类样本的权重	采用被试内实验方案，可能限制模型的泛化能力	解决P300脑机接口系统中的类别不平衡问题以提高分类性能	P300脑电信号	脑机接口	残疾相关疾病	脑电信号采集	深度学习	脑电信号	公开数据集和自采集数据集	NA	双分支神经网络	准确率	NA
2872	2025-11-23	A comprehensive assessment benchmark for rigorously evaluating deep learning image classifiers 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107801 PMID:40714476	研究论文	提出一个全面评估深度学习图像分类器性能的基准测试方法	倡导使用多种数据类型和统一指标进行综合性能评估，揭示当前先进模型的脆弱性	未具体说明评估数据的具体规模和来源	开发更全面可靠的深度学习模型评估方法	深度学习图像分类器	计算机视觉	NA	NA	深度神经网络	图像	NA	NA	NA	统一评估指标	NA
2873	2025-11-23	Nucleotide-level circRNA-RBP binding sites prediction based on hybrid encoding scheme and enhanced feature extraction 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107923 PMID:40753814	研究论文	提出基于混合编码方案和增强特征提取的核苷酸级circRNA-RBP结合位点预测框架circdpb	整合one-hot和高斯调制位置编码，采用扩张卷积特征金字塔和双向门控循环单元增强特征提取，实现核苷酸级精度的结合位点预测	未明确说明模型在跨物种或新型circRNA上的泛化能力	开发高精度的circRNA与RNA结合蛋白结合位点预测方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）的结合位点	生物信息学	NA	深度学习	CNN, BiGRU	circRNA序列数据	37个基准数据集	NA	扩张卷积特征金字塔（DCFP）, 双向门控循环单元（BiGRU）	NA	NA
2874	2025-11-23	Advances in computational nephropathology 2025-Dec, Kidney international IF:14.8Q1 DOI:10.1016/j.kint.2025.06.029 PMID:40976424	综述	本文全面概述了计算病理学在肾脏病理学领域的进展与应用	提出将计算病理学方法整合到肾脏病理学工作流程中，并首次提出“kidnAI病理学”概念	存在技术实施、监管和伦理方面的挑战，包括计算基础设施、数据隐私和环境可持续性等问题	探讨计算病理学在肾脏病理学领域的应用与发展前景	肾脏组织病理图像及相关临床数据	数字病理学	肾脏疾病	人工智能、深度学习	深度学习模型	组织病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
2875	2025-11-23	Machine Learning-Based Identification of Natural History Studies in Rare Diseases: A Step toward Understanding Disease Development and Outcome 2025-Dec, Journal of rare diseases (Berlin, Germany) DOI:10.1007/s44162-025-00115-9 PMID:41245678	研究论文	提出基于机器学习的自然史研究自动识别方法，用于罕见病研究中的文献筛选	首次开发专门用于识别自然史研究的机器学习模型，并证明二元分类在此任务中的优越性	仅基于PubMed文献数据，模型性能在四分类任务中仍有提升空间	开发自动识别自然史研究的方法以支持罕见病药物研发	PubMed文献数据库中的自然史研究相关论文	自然语言处理	罕见病	文本挖掘，文献分析	BERT	文本	手动标注的自然史研究语料库	PyTorch, Transformers	PubMedBERT-base-uncased-abstract	精确率, 召回率, F1分数, AUCPR	NA
2876	2025-11-23	Generative AI and foundation models in medical image 2025-Dec, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00968-1 PMID:41051729	综述	本文概述了生成式AI和基础模型在医学影像领域的应用与发展趋势	系统分析了生成式AI和基础模型如何从根本上改变医疗AI开发框架，并提出利用国家数据和计算资源开发医学基础模型的路径	NA	探讨生成式AI和基础模型在医学影像处理中的应用与发展方向	医学影像处理与医疗支持任务	医学影像处理	NA	扩散模型, 大语言模型	生成模型, 基础模型	医学影像, 文本数据	NA	NA	DALL·E 3, Stable Diffusion, ChatGPT, Gemini	NA	基于扩展定律的大规模计算资源
2877	2025-11-23	Accelerated RAKI reconstruction for multi-slice cardiac cine applications 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70145 PMID:41261061	研究论文	本研究针对心脏电影MRI提出了一种加速的RAKI重建方法，通过优化训练策略和利用时空冗余性来减少重建时间	通过简化RAKI算法结构（移除非线性激活单元并减少层数），并仅训练特定切片和心脏时相，显著加速了重建过程	该方法仍存在与k空间优化过程直接相关的条纹伪影	优化心脏电影MRI的重建速度同时保证图像质量	心脏电影MRI数据	医学影像重建	心血管疾病	MRI, 深度学习重建	CNN	医学影像, k空间数据	10个完全采样的多切片电影数据（来自OCMR公共数据库）	NA	简化版卷积神经网络（单卷积层）	PSNR, NMSE, SSIM, 重建时间	NA
2878	2025-11-23	Real-time quality feedback on Doppler data for community midwives using edge-AI 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae1bad PMID:41262494	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和边缘AI的实时胎儿多普勒数据质量评估技术框架	首次将边缘AI技术集成到低成本移动系统中，与危地马拉农村地区的土著助产士共同设计，实现实时数据质量反馈	训练数据主要来自单一农村地区，测试数据量较小（仅5个录音），需要更多样化的数据验证泛化能力	通过实时质量评估改善胎儿多普勒数据收集，支持低收入地区的临床研究	胎儿多普勒信号	医疗AI	妊娠相关疾病	多普勒超声	深度神经网络	音频信号	危地马拉农村191个录音（训练验证），德国医院5个录音（测试）	Android, mHealth框架	深度神经网络	F1分数, 准确率, 微平均F1, 宏平均F1	边缘计算系统, Android手机
2879	2025-11-23	DMCA-Net: Dual-branch multi-granularity hierarchical contrast and cross-attention network for cervical abnormal cell detection 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107890 PMID:40743896	研究论文	提出一种用于宫颈异常细胞检测的双分支多粒度分层对比和交叉注意力网络DMCA-Net	设计了双分支结构分别检测异常和正常细胞，引入细胞间成对交叉注意力机制和多粒度分层对比学习来增强特征学习和分类能力	NA	提高宫颈异常细胞检测的准确性	宫颈细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	深度学习	CNN	图像	两个公开数据集	PyTorch	DMCA-Net	准确率	NA
2880	2025-11-23	MultiverseAD: Enhancing spatial-temporal synchronous attention networks with causal knowledge for multivariate time series anomaly detection 2025-Dec, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107903 PMID:40773781	研究论文	提出一种融合因果知识的时空同步注意力网络MultiverseAD，用于提升多元时间序列异常检测性能	首次将静态时空因果图与动态时空同步注意力网络相结合，通过滑动图注意力捕获局部和长期依赖关系	未明确说明模型计算复杂度和实时性表现	提升多元时间序列异常检测在复杂现实应用中的性能	多元时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	注意力网络,图注意力网络	时间序列数据	八个公共数据集	NA	时空同步注意力网络,因果图,滑动图注意力	NA	NA