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
3241	2025-11-19	Advanced deep learning strategies for detection and quantification of macroplastics in rivers along the Peruvian coast 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118649 PMID:40976044	研究论文	开发结合深度学习的框架，用于检测和量化秘鲁沿海河流中的大塑料污染	首次使用YOLOv11模型结合无人机图像分析河流中大塑料的时空动态变化	对家具和PET瓶等类别的检测精度较低，受碎片大小、丰度和颜色对比度影响	建立大塑料污染自动监测系统	秘鲁利马Rímac河流中的混合无机城市固体废物	计算机视觉	NA	无人机图像采集	CNN	图像	秘鲁Rímac河流一年的监测数据	YOLOv11	YOLOv11	mAP	NA
3242	2025-11-19	An efficient dark spot detection method for offshore oil spill in SAR images based on edge-enhanced attention fusion 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118748 PMID:40997542	研究论文	提出一种基于边缘增强注意力融合的SAR图像海上溢油黑斑高效检测方法	设计了残差瓶颈注意力模块(RBAM)、增强通道融合模块(ECFM)和深度监督细化模块(DSRM)，在提升边缘检测精度的同时显著降低计算成本	NA	提升SAR图像中海上溢油黑斑的边缘检测精度并减少检测时间	合成孔径雷达(SAR)图像中的溢油黑斑	计算机视觉	NA	合成孔径雷达(SAR)成像	CNN	图像	PALSAR和Sentinel-1数据集	NA	EAF-Net, RBAM, ECFM, DSRM	检测精度, 检测时间	轻量化结构设计以降低计算成本
3243	2025-11-19	RiSIM: River surface image monitoring software for quantifying floating macroplastic transport 2026-Jan-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124678 PMID:41027072	研究论文	开发用于量化河流中漂浮大塑料传输的河面图像监测软件RiSIM	结合模板匹配算法与深度学习模型，实现塑料检测、分类和追踪的综合监测系统	NA	量化河流中漂浮大塑料的传输速率	河流环境中漂浮的塑料垃圾	计算机视觉	NA	图像监测	深度学习模型	图像	非洪水和洪水条件下的现场观测数据	NA	NA	相关系数r	NA
3244	2025-11-19	Smart detection of biofouling: A deep learning framework for water infrastructure surveillance 2026-Jan-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124665 PMID:41043362	研究论文	提出基于深度学习的MusselDet框架，用于检测和实例分割淡水生物污损物种黄金贻贝的关键生命周期阶段	提出端到端检测和实例分割框架MusselDet，集成CA-CBAM、LDGCN和MLST三个创新模块，在稀疏数据环境下提升特征判别能力	基于自定义数据集评估，未在更广泛环境中验证框架泛化能力	开发智能检测方法用于水基础设施生物污损监测	黄金贻贝（Limnoperna fortunei）的生命周期阶段	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, 图卷积网络	图像	自定义黄金贻贝数据集（GMD）	PyTorch	Co-DETR, CA-CBAM, LDGCN, MLST	平均精度（mAP₅₀）, 召回率, 推理速度（FPS）	NA
3245	2025-11-19	AdverIN: Monotonic adversarial intensity attack for domain generalization in medical image segmentation 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103848 PMID:41177076	研究论文	提出一种用于医学图像分割领域泛化的对抗性强度攻击方法AdverIN	利用对抗训练策略合成强度变化谱以增强数据多样性，同时保持图像关键上下文信息	NA	提升医学图像分割模型在未见域数据上的泛化能力	2D视网膜视盘/视杯分割和3D前列腺MRI分割	计算机视觉	前列腺癌	对抗训练	NA	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
3246	2025-11-19	3D masked autoencoder with spatiotemporal transformer for modeling of 4D fMRI data 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103861 PMID:41197226	研究论文	提出一种结合3D掩码自编码器和时空Transformer的新架构，用于从4D fMRI数据中提取时空特征并映射功能脑网络	首次将3D掩码自编码器与时空Transformer结合，通过自监督学习实现fMRI数据的时空特征提取和功能脑网络映射	未明确说明模型计算复杂度及对计算资源的具体需求	开发能够有效处理4D fMRI数据时空特征的新方法，用于功能脑网络建模和脑部疾病识别	人脑功能磁共振成像数据	医学影像分析	注意力缺陷多动障碍	功能磁共振成像	自编码器,Transformer	4D fMRI图像序列	HCP任务fMRI数据集和ADHD-200静息态fMRI数据集	NA	3D掩码自编码器,视觉Transformer,时空Transformer	功能脑网络映射性能,分类准确率	NA
3247	2025-11-19	FairREAD: Re-fusing demographic attributes after disentanglement for fair medical image classification 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103858 PMID:41202615	研究论文	提出FairREAD框架，通过解耦和重融合人口统计属性来实现公平的医学图像分类	首次提出在解耦人口统计信息后重新融合敏感属性的方法，既减少不公平性又保留临床相关信息	需要获取患者的人口统计属性信息，可能在某些应用场景中受限	解决医学图像分类中的公平性问题，平衡模型性能与公平性	临床X射线图像数据集	医学影像分析	NA	深度学习	对抗训练, 解耦表示学习	医学图像	大规模临床X射线数据集	NA	NA	不公平性指标, 诊断准确性	NA
3248	2025-11-19	Trabecular bone analysis: ultra-high-resolution CT goes far beyond high-resolution CT and gets closer to micro-CT (a study using Canon Medical CT devices) 2026-Jan, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05001-5 PMID:40738977	研究论文	比较不同分辨率CT技术在测量骨小梁微结构参数方面的准确性，以微CT为参考标准	首次系统评估超高清CT在骨小梁分析中的性能，并与传统高分辨率CT和深度学习重建技术进行对比	样本量较小（16个尸体胫骨远端骨骺），所有测量结果均存在系统性偏差	评估不同CT分辨率技术在骨小梁微结构测量中的准确性	尸体胫骨远端骨骸标本	医学影像	骨骼疾病	CT成像, 深度学习重建, 微CT	深度学习	CT图像	16个尸体胫骨远端骨骺标本	NA	NA	骨小梁厚度, 骨小梁分离度, 骨体积/总体积比	佳能医疗CT设备
3249	2025-11-19	A novel gradient inversion attack framework to investigate privacy vulnerabilities during retinal image-based federated learning 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103807 PMID:41056812	研究论文	提出一种新的梯度反演攻击框架，用于评估基于视网膜图像的联邦学习模型在隐私保护方面的脆弱性	引入创新的图像到图像转换技术，利用公开数据提高重建图像质量，首次系统评估视网膜图像联邦学习的隐私风险	仅针对视网膜年龄预测任务进行评估，未涵盖其他医疗诊断任务	评估联邦学习模型对梯度反演攻击的脆弱性，揭示隐私泄露风险	视网膜图像和联邦学习模型	计算机视觉	眼科疾病	梯度反演攻击，图像到图像转换	CNN	视网膜图像	NA	NA	ResNet-18, VGG-16, DenseNet-121	识别准确率，图像相似度	NA
3250	2025-11-19	Individualized mapping of aberrant cortical thickness via stochastic cortical self-reconstruction 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103788 PMID:41056815	研究论文	开发了一种基于深度学习的随机皮层自重建方法，用于在顶点级别重建皮层厚度图并检测个体化异常	提出无需额外受试者信息即可在顶点级别重建皮层厚度图的新方法，能够检测局部皮层变化和细微厚度偏差	NA	开发个体化皮层厚度异常映射方法以推进神经学和精神病学诊断	健康个体、早产儿和痴呆症患者的皮层厚度数据	医学影像分析	神经退行性疾病、早产相关脑异常	皮层厚度映射	深度学习	皮层厚度图、医学影像数据	超过25,000名健康个体训练数据，独立测试集验证	NA	NA	重建误差、疾病鉴别能力	NA
3251	2025-11-19	Nested resolution mesh-graph CNN for automated extraction of liver surface anatomical landmarks 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103825 PMID:41072126	研究论文	提出结合网格CNN和图CNN的两阶段自动框架，用于从肝脏表面提取解剖标志点	提出嵌套分辨率网格-图CNN框架，结合低分辨率全局理解和局部拓扑融合，并引入解剖感知Dice损失函数	数据量有限，肝脏形状和外观存在变异	实现肝脏表面解剖标志点的自动提取和分割	肝脏表面解剖标志点（镰状韧带和肝嵴）	计算机视觉	肝脏疾病	深度学习	CNN, 图卷积网络	三维网格数据	两个肝脏数据集（分布内和分布外）	PyTorch	DGCNN, MeshCNN	Dice系数	NA
3252	2025-11-19	A new time-decay radiomics integrated network (TRINet) for breast cancer risk prediction 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103829 PMID:41075448	研究论文	提出一种新型时间衰减放射组学集成网络TRINet，用于乳腺癌风险预测	引入时间衰减注意力机制聚焦近期乳腺筛查图像，集成放射组学特征与注意力多示例学习框架，提出基于双侧不对称性的持续学习策略，添加时间嵌入加性风险层实现动态多年风险预测	NA	开发个性化乳腺癌筛查方案，实现动态风险预测	乳腺筛查影像数据	数字病理	乳腺癌	放射组学	深度学习	医学影像	美国EMBED数据集8528名患者，瑞典CSAW数据集8723名患者	NA	TRINet, AMIL	AUC	NA
3253	2025-11-19	DaphTrack: A deep learning-based multidimensional behavior analysis system for neonatal Daphnia magna 2026-Jan, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.118771 PMID:41075546	研究论文	开发基于深度学习的多维行为分析系统DaphTrack，用于自动检测、计数和分析新生大型溞的行为	结合YOLO11n目标检测框架和优化的ByteTrack++跟踪算法，建立全面的行为参数矩阵来量化运动特征	NA	提高新生大型溞识别和行为分析的准确性与效率，阐明污染物毒理机制	新生大型溞（Daphnia magna）	计算机视觉	NA	行为分析	深度学习	视频	NA	YOLO11n, ByteTrack++	YOLO11n, ByteTrack++	识别准确率, IDF1	NA
3254	2025-11-19	Unsupervised multimodal surface registration with geometric deep learning 2026-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103821 PMID:41101194	研究论文	提出GeoMorph几何深度学习框架用于皮质表面图像配准	采用几何深度学习进行无监督多模态表面配准，通过图卷积提取特征并利用深度条件随机场确保生物合理的平滑形变	NA	开发皮质表面图像配准方法以改善脑结构对齐	皮质表面	机器学习	NA	几何深度学习	图卷积网络, 循环神经网络	表面图像	NA	PyTorch	GeoMorph	对齐精度, 形变平滑度	NA
3255	2025-11-19	Deep learning-based optimal adaptive regulation pathway of algal blooms in urban rivers under long-term uncertainties 2026-Jan-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124677 PMID:41101274	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自适应调控框架，用于优化城市河流藻华控制策略以应对长期气候不确定性	结合动态自适应政策路径框架、深度学习代理模型和优化算法，首次系统量化了气候不确定性对城市藻华调控的影响	研究基于苏州案例，结果在其他地区的适用性需要进一步验证	开发应对气候不确定性的城市河流藻华自适应调控策略	城市河流藻华动态和调控措施	环境科学与机器学习交叉领域	NA	动态自适应政策路径框架，深度学习代理模型	AdaBoost, Bagging, NSGA-II	气候情景数据，调控情景数据，藻华动态数据	8个气候变化情景和19个调控情景	NA	集成学习框架（AdaBoost+Bagging）	R²，模拟时间	NA
3256	2025-11-19	A Comparative Study of Unsupervised and Deep Learning Methods for Automatic Segmentation of Abdominal Aortic Aneurysm on CT Images: Preliminary Results 2026, Advances in experimental medicine and biology DOI:10.1007/978-3-032-03394-9_33 PMID:41252020	研究论文	比较无监督方法和深度学习方法在CT图像上自动分割腹主动脉瘤的性能	首次使用18例新患者CT数据比较传统图像分析与深度学习方法在AAA分割中的表现	样本量较小(18例患者)，仅为初步研究结果	开发准确的腹主动脉瘤自动分割方法以改善临床工作流程	腹主动脉瘤患者的CT图像	医学图像分析	心血管疾病	X射线计算机断层扫描	深度学习	CT图像	18例确诊腹主动脉瘤患者的CT数据	nnU-Net	TotalSegmentor	Sorensen-Dice系数,Jaccard指数	NA
3257	2025-11-19	Building a GUI Tool for Automated Aortic Segmentation in Low-Dose Chest CT Images with PET-Based Standard Uptake Value (SUV) Analysis 2026, Advances in experimental medicine and biology DOI:10.1007/978-3-032-03394-9_29 PMID:41252016	研究论文	开发基于深度学习的自动主动脉分割工具，用于低剂量胸部CT图像的PET标准摄取值分析	首次将UNET模型与ResNet-18骨干网络结合，实现主动脉自动分割和SUVmax计算，显著提升工作效率	概念验证研究，样本量有限，需要进一步验证和推广	开发自动化工具以改进PET-CT诊断工作流程，提高主动脉分割和标准摄取值分析的效率	PET-CT扫描图像，包括血管炎、淋巴瘤患者和健康对照组的主动脉区域	数字病理	血管炎, 淋巴瘤	PET-CT, FDG示踪剂	CNN	医学影像	包含血管炎、淋巴瘤患者和健康对照组的PET-CT扫描图像	NA	UNET, ResNet-18	IoU, SUVmax	NA
3258	2025-11-19	A Rule-Based System for Condition-Specific Recommendations and Sentiment Classification Using Machine Learning and Deep Learning after the Application of a Semantic-Based Sentiment Analysis Methodology on the UCI Drug Reviews Dataset 2026, Advances in experimental medicine and biology DOI:10.1007/978-3-032-03394-9_41 PMID:41252028	研究论文	本研究通过语义情感分析和机器学习技术，在UCI药物评论数据集上实现疾病特异性药物推荐和情感分类	提出医疗领域特定的语义过滤方法，开发结合情感评分、评论评级和社交验证指标的自定义度量标准	未应用于实时数据源，预测准确性有待进一步提升	开发基于药物评论的疾病特异性推荐系统和情感分类方法	UCI药物评论数据集中的患者药物评论	自然语言处理	多种疾病	语义情感分析，词嵌入技术	Bi-LSTM, CNN-BiLSTM	文本	UCI药物评论数据集	NA	Bidirectional LSTM, CNN-Bidirectional LSTM	准确率	NA
3259	2025-11-19	Nondestructive detection of biogenic amines in muscle of Chinese mitten crab (Eriocheir sinensis): A basis for quality assessment using infrared spectroscopy and deep learning 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146354 PMID:40945266	研究论文	本研究结合近红外光谱和深度学习技术，开发了一种用于中华绒螯蟹肌肉中生物胺无损检测和质量评估的方法	首次将CNN-LSTM-SE混合深度学习模型应用于蟹类生物胺的无损检测，实现了对腐败蟹100%的准确识别	研究仅针对特定储存条件（8±1°C）下的中华绒螯蟹，模型在其他温度或蟹类物种的适用性未验证	开发水生产品质量评估的无损检测方法	中华绒螯蟹肌肉组织中的生物胺含量	机器学习	NA	近红外光谱技术	CNN, LSTM	光谱数据	NA	NA	CNN-LSTM-SE（卷积神经网络-长短期记忆网络-挤压激励混合模型）	相关系数R, 均方根误差RMSE, 准确率	NA
3260	2025-11-19	Molecular networking and deep learning synergy for bioactive metabolite discovery in L. plantarum-Fermented Sea buckthorn milk 2025-Dec-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146361 PMID:40945267	研究论文	本研究开发了结合分子网络与深度学习的代谢组学方法，用于分析植物乳杆菌发酵沙棘奶中的生物活性代谢物	首次将基于特征的分子网络与深度学习相结合，克服传统数据库驱动方法的注释限制，成功发现两种未报道的异戊酰基黄酮醇苷和四氢哈尔满-3-羧酸	NA	识别新型生物活性化合物并改善发酵沙棘奶的营养和感官特性	植物乳杆菌发酵的沙棘奶代谢物	代谢组学	NA	非靶向代谢组学，基于特征的分子网络，深度学习	深度学习	代谢组学数据	NA	NA	NA	NA	NA