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
3161	2026-01-08	Enhancing data security and privacy in energy applications: Integrating IoT and blockchain technologies 2024-Oct-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e38917 PMID:39430499	研究论文	本研究提出了一种结合区块链与物联网的安全数据管理框架，以提升核能应用中的数据安全、隐私和完整性	开发了一个集成了加密、完整性验证、通信网络和数据流架构的安全框架，并首次系统性地探讨了区块链与物联网在核能领域的整合方案	需要实际验证、资源受限的物联网环境存在挑战、网络威胁日益增加、实时数据可用性有限	提升核能应用中数据的安全性与隐私保护	核能领域的物联网与区块链技术整合	物联网安全	NA	区块链技术、物联网技术、加密技术	NA	交易数据、传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
3162	2026-01-08	Unsupervised Denoising and Super-Resolution of Vascular Flow Data by Physics-Informed Machine Learning 2024-09-01, Journal of biomechanical engineering DOI:10.1115/1.4065165 PMID:38529728	研究论文	提出一种无监督深度学习方法来执行血管流数据的去噪和超分辨率重建，无需高分辨率标签	结合自编码器和物理信息神经网络，通过物理损失函数在无高分辨率标签条件下实现流场去噪与超分辨率重建	基于计算流体动力学模拟生成的地面真值数据，可能未完全覆盖真实临床数据的复杂性	开发无监督的深度学习模型，用于血管流数据的去噪和超分辨率处理	三维狭窄和动脉瘤的血流数据，包括不同几何形状、方向和边界条件	机器学习	心血管疾病	计算流体动力学	自编码器, 物理信息神经网络	三维流场数据	NA	NA	自编码器	均方误差, 均方根残差, 相关系数	NA
3163	2026-01-08	Deep learning model based on primary tumor to predict lymph node status in clinical stage IA lung adenocarcinoma: a multicenter study 2024-Sep, Journal of the National Cancer Center IF:7.6Q1 DOI:10.1016/j.jncc.2024.01.005 PMID:39281718	研究论文	本研究开发了一个基于深度残差网络的深度学习模型，用于预测临床IA期肺腺癌患者的淋巴结状态	利用深度学习模型基于原发肿瘤的HRCT图像预测淋巴结状态，并在多中心数据集上进行验证，展示了在早期肺腺癌中辅助淋巴结清扫决策的潜力	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；模型性能在纯磨玻璃结节亚组中未单独充分验证	开发一个深度学习模型来预测临床IA期肺腺癌患者的淋巴结状态，以指导淋巴结清扫范围	经病理确诊的临床T1N0M0期肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	高分辨率计算机断层扫描	CNN	图像	1009名患者（来自两个独立数据集：中国医学科学院肿瘤医院699例，解放军总医院310例）	NA	ResNet	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3164	2026-01-08	GBERT: A hybrid deep learning model based on GPT-BERT for fake news detection 2024-Aug-30, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e35865 PMID:39220956	研究论文	提出一种基于GPT和BERT的混合深度学习模型GBERT，用于虚假新闻检测	结合了BERT的深度上下文理解能力和GPT的生成能力，创建了一种新的混合框架GBERT	NA	解决虚假新闻分类问题，识别文本的真伪	虚假新闻文本	自然语言处理	NA	NA	Transformer, GPT, BERT	文本	在两个真实世界基准语料库上进行微调	NA	GBERT, GPT, BERT	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数	NA
3165	2026-01-08	Deep learning-based workflow for automatic extraction of atria and epicardial adipose tissue on cardiac computed tomography in atrial fibrillation 2024-May-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000001076 PMID:38380919	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分割工作流，用于从心房颤动患者的心脏CT图像中提取心房和心外膜脂肪组织	开发了一种基于3D U-Net的自动化工作流，首次实现了对左心房、右心房、心包以及心外膜脂肪组织的可靠自动分割	研究样本量有限（157名患者），且仅来自单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	设计一个深度学习工作流，为心房颤动的管理提供可靠的心房、心包和心外膜脂肪组织自动分割	心房颤动患者的心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	心脏计算机断层扫描	CNN	图像	157名首次接受导管消融术的心房颤动患者	NA	3D U-Net	Dice系数, 相关系数	NA
3166	2026-01-08	Plant disease recognition using residual convolutional enlightened Swin transformer networks 2024-04-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-56393-8 PMID:38622177	研究论文	本文提出了一种结合Swin Transformer和残差卷积网络的新型集成模型，用于植物病害识别	提出了一种新颖的Swin Transformer与残差卷积网络的集成架构，以提取深层关键点特征，并通过前馈网络进行优化预测	未在摘要中明确说明	开发高精度、智能调优的深度学习算法，以实现植物病害的早期精准预测	植物叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	Transformer, CNN	图像	Plant Village Kaggle数据集	NA	Swin Transformer, 残差卷积网络	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	NA
3167	2026-01-08	Deep learning hybridization for improved malware detection in smart Internet of Things 2024-Apr-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-57864-8 PMID:38570575	研究论文	本研究提出了一种用于智能物联网恶意软件检测的混合深度学习框架BEFSONet	提出了一种结合BERT和Feed Forward Neural Network的专用框架BEFNet，并采用Spotted Hyena Optimizer进行优化，以适应动态物联网环境中多样化的恶意软件数据形态	未明确说明框架在实时检测场景中的性能表现及计算开销	解决物联网设备大数据环境下的恶意软件检测与动态决策挑战	8种不同类型的恶意软件数据集	机器学习	NA	深度学习	BERT, Feed Forward Neural Network	恶意软件数据	8个数据集	NA	BERT-based Feed Forward Neural Network	准确率, Matthews相关系数, F1分数, AUC-ROC, Cohen's Kappa	NA
3168	2026-01-08	Solution for sports image classification using modified MobileNetV3 optimized by modified battle royal optimization algorithm 2023-Nov, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21603 PMID:38027597	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与优化算法的混合框架，用于体育图像分类	采用改进的Battle Royal优化算法作为特征选择器，以降低图像维度并仅使用关键特征实现更高分类准确率	NA	提升体育图像分类的准确性与效率	体育图像	计算机视觉	NA	图像处理与机器视觉	深度学习	图像	NA	NA	改进的MobileNetV3	分类准确率	NA
3169	2026-01-08	Performance of ChatGPT on the pharmacist licensing examination in Taiwan 2023-07-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000942 PMID:37227901	研究论文	本研究评估了ChatGPT在台湾药师执照考试中的表现，并探讨了其在药学教育中的潜在作用	首次将ChatGPT应用于台湾药师执照考试，比较了中英文版本的表现，并提出了对药学教育改革的建议	排除了图形题、化学式和表格，仅基于文本问题进行评估，且使用的是ChatGPT 3.5版本	评估ChatGPT在药师执照考试中的准确性，并探讨其在药学教育中的潜在角色	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	自然语言处理	NA	深度学习	ChatGPT	文本	2023年台湾药师执照考试的第一阶段和第二阶段试题	NA	ChatGPT 3.5	正确率	NA
3170	2026-01-08	A study on surprisal and semantic relatedness for eye-tracking data prediction 2023, Frontiers in psychology IF:2.6Q2 DOI:10.3389/fpsyg.2023.1112365 PMID:36818086	研究论文	本研究通过回归实验评估了语言模型中的惊奇度与语义关联性对眼动数据预测的贡献	对比了惊奇度与语义关联性在眼动数据预测中的独立作用，并发现语义关联性对功能词预测也有贡献	仅基于两个英语语料库进行实验，未涉及其他语言或更大规模的数据集	探究语言模型中的惊奇度与语义关联性对眼动数据预测的影响	眼动数据预测	自然语言处理	NA	语言建模、分布语义模型	深度学习语言模型、BERT	眼动数据、文本数据	两个英语语料库	NA	BERT	方差解释量	NA
3171	2026-01-08	Deep learning for myocardial ischemia auxiliary diagnosis using CZT SPECT myocardial perfusion imaging 2023-01-01, Journal of the Chinese Medical Association : JCMA IF:1.9Q2 DOI:10.1097/JCMA.0000000000000833 PMID:36306391	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于CZT SPECT心肌灌注静息态图像，开发了一个用于辅助诊断心肌缺血的原型系统	结合YOLO目标检测技术定位心肌缺损区域并进行图像裁剪，随后使用三维CNN模型对冠心病进行分类，实现了较高的诊断性能	研究数据仅来自单一医疗中心，可能限制了模型的泛化能力；未详细讨论模型对不同类型心肌缺损的区分能力	开发一个基于深度学习的辅助诊断系统，以缩短图像解读时间并提高冠心病诊断质量	冠心病患者的心肌灌注静息态图像	计算机视觉	心血管疾病	CZT SPECT心肌灌注成像	CNN	图像	NA	NA	三维CNN, YOLO	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异度	NA
3172	2026-01-07	Predictive modeling of hospital emergency department demand using artificial intelligence: A systematic review 2026-Mar-01, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106215 PMID:41401760	系统综述	本文系统综述了使用人工智能预测医院急诊科需求的相关研究	系统比较了传统时间序列模型与AI模型（特别是机器学习和深度学习）在急诊需求预测中的表现，并强调了整合外部变量（如天气、空气质量）的重要性	纳入研究数量有限（11篇），缺乏外部验证，且可解释性AI方法应用不足	系统回顾用于医院急诊科需求预测的预测模型，重点关注算法、变量、验证策略及疫情前后的发展	关于医院急诊科需求预测的同行评审研究文献	机器学习	NA	NA	ARIMA, SARIMA, XGBoost, Random Forest, LSTM, CNN	时间序列数据	NA	NA	NA	平均绝对误差, 均方根误差, 平均绝对百分比误差	NA
3173	2026-01-07	Physics-constrained deep learning for reservoir thermal structure prediction: Enhanced interpretability and extrapolation capability 2026-Feb-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.125086 PMID:41344133	研究论文	提出一种物理约束深度学习框架（P-DL），用于预测水库垂直热结构，以提高预测精度、物理可解释性和外推能力	结合机制驱动过程模型增强训练数据，将温度剖面转化为物理可解释参数，并通过弱物理约束改进外推能力	NA	快速预测水库垂直热结构，以支持生态保护导向的灵活水库优化策略	向家坝（XJB）水库	机器学习	NA	NA	LSTM	温度数据	NA	NA	LSTM	RMSE, R², KLD, KSS	NA
3174	2026-01-07	A prior knowledge-enhanced Transformer model for data anomaly identification and processing in industrial park wastewater treatment plants 2026-Feb-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.125125 PMID:41389419	研究论文	本研究提出了一种先验知识增强的Transformer模型，用于工业园污水处理厂数据异常识别与处理	将污水处理领域专业知识融入深度学习架构，显著提升了复杂时空耦合异常的高精度识别与重建能力	NA	为工业污水处理提供稳健的数据管理和智能运行创新解决方案	中国两个工业园污水处理厂的运行数据	机器学习	NA	深度学习	Transformer	时序数据	两个污水处理厂一年的运行数据	NA	先验知识增强Transformer	异常识别准确率, 数据重建精度	NA
3175	2026-01-07	Deep-Learning Virtual Superior Mesenteric Artery Modeling for Risk Stratification in Pancreas Surgery 2026-Feb, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-18543-8 PMID:41251913	研究论文	本研究评估了基于深度学习的虚拟肠系膜上动脉建模，用于三维可视化其走行和分支模式，并关联解剖特征与手术结果	首次将深度学习虚拟建模应用于肠系膜上动脉解剖分析，以预测胰腺手术风险	样本量相对较小（124例），且仅基于两家医疗中心的数据，可能存在选择偏差	评估深度学习虚拟建模在胰腺手术中用于风险分层和预后预测的可行性	接受胰腺切除术的胰腺恶性肿瘤患者	数字病理学	胰腺癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习模型	医学影像（CT扫描）	124例患者	NA	NA	NA	NA
3176	2026-01-07	Deep Learning for Video Anomaly Detection: A Review 2026-Jan-05, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3647892 PMID:41489948	综述	本文对基于深度学习的视频异常检测方法进行了全面综述，涵盖了不同监督级别的分类、公共数据集、开源代码和评估指标	弥补了过去综述仅关注半监督VAD和小模型方法的局限性，深入探讨了基于预训练大模型和开放世界学习的最新工作	NA	视频异常检测（VAD）旨在发现视频中偏离正常行为或事件	视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	视频	NA	NA	NA	NA	NA
3177	2026-01-07	Revisiting Out-of-Distribution Detection in Real-time Object Detection: From Benchmark Pitfalls to a New Mitigation Paradigm 2026-Jan-05, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3650695 PMID:41489965	研究论文	本文重新审视了实时目标检测中的分布外检测问题，揭示了现有基准测试的缺陷，并提出了一种新的训练时缓解范式	揭示了广泛使用的评估基准存在根本性缺陷（OoD测试集中高达13%的对象实际上属于分布内类别），并提出了一种独立于外部OoD检测器的新型训练时缓解范式，通过使用语义上类似于分布内对象的合成OoD数据集微调检测器来塑造防御性决策边界	未明确说明合成OoD数据集的构建细节及其在不同场景下的泛化能力限制	有效减少目标检测器中由分布外输入引起的幻觉错误	实时目标检测模型	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	使用BDD-100K数据集	PyTorch	YOLO, Faster R-CNN, RT-DETR	幻觉错误减少率	NA
3178	2026-01-07	Risk prediction of progression from normal cognitive function to Alzheimer's disease in elderly aged 65 and above based on deep learning methods 2026-Jan-05, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251410937 PMID:41490207	研究论文	本研究基于深度学习模型，预测65岁及以上老年人从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险	采用深度学习模型（DeepSurv和DeepHit）与传统Cox模型比较，用于预测阿尔茨海默病的进展风险，并评估其在临床早期筛查中的潜力	研究未详细说明样本的具体来源和多样性，且临床验证尚未完成，模型的实际应用效果有待进一步确认	建立从正常认知功能进展为阿尔茨海默病的风险预测模型，为临床决策和早期筛查工具开发提供参考	65岁及以上认知功能正常的老年人	机器学习	阿尔茨海默病	NA	DeepSurv, DeepHit, Cox模型	临床数据	NA	NA	DeepSurv, DeepHit, Cox模型	C-index, IBS, AUC	NA
3179	2026-01-07	A deep learning-based markerless gait analysis model for dogs shows promising accuracy when validated with 2-dimensional marker-based data 2026-Jan-05, American journal of veterinary research IF:1.3Q2 DOI:10.2460/ajvr.25.09.0337 PMID:41490686	研究论文	本文开发并验证了一种基于深度学习的无标记步态分析模型，用于犬类步态分析，并与二维标记系统进行比较	首次从随机初始化训练专门针对犬类步态分析的深度学习模型，并在临床环境中验证其准确性	需要进一步在不同犬种和环境条件下进行验证，目前仍处于早期阶段	开发适用于犬类步态分析的深度学习模型，并验证其准确性	犬类步态分析	计算机视觉	NA	深度学习	ViTPose-L	图像	408只客户拥有的犬只，涉及超过30个品种，包括小型到大型体型	NA	ViTPose-L	COCO风格的平均精度均值, 归一化关键点误差, 正确关键点百分比	NA
3180	2026-01-07	Longitudinal MRI-based deep learning model for predicting pathological complete response in breast cancer: a multicenter, retrospective cohort study 2026-Jan-05, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01256-2 PMID:41491286	研究论文	本研究提出了一种基于纵向MRI的深度学习模型BSTNet，用于预测乳腺癌新辅助治疗后的病理完全缓解	开发了一种新颖的乳腺自监督时序学习框架，通过自监督预训练实现跨多时间点和双时间点场景的模型泛化，并捕捉治疗期间肿瘤的动态变化	NA	早期预测乳腺癌患者对新辅助治疗的病理完全缓解，以优化治疗策略	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	纵向MRI	深度学习	图像	1339名患者（多中心队列）	NA	BSTNet	AUC, 特异性	NA