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
3501	2026-01-03	Deep Learning-Based Diagnosis of Corneal Condition by Using Raw Optical Coherence Tomography Data 2025-Dec-08, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15243115 PMID:41464119	研究论文	本研究利用原始光学相干断层扫描数据和卷积神经网络，区分健康角膜与圆锥角膜	直接使用未经预处理的原始光学相干断层扫描数据进行诊断，避免了软件更新对预处理数据一致性的潜在影响	数据集规模相对有限（744例检查），且仅使用了单一设备（Casia2）的数据	开发一种基于原始光学相干断层扫描数据的深度学习模型，用于圆锥角膜的早期诊断	角膜（健康、圆锥角膜、其他疾病）	计算机视觉	圆锥角膜	光学相干断层扫描	CNN	图像	2737次眼部检查（最终数据集包含744例检查，每例包含16张子午线切片图像）	NA	DenseNet121, EfficientNet-B0, MobileNetV3-Large, ResNet18	准确率, 宏平均灵敏度, 宏平均特异性, 宏平均阳性预测值, 宏平均F1分数	NA
3502	2026-01-03	Unveiling the Algorithm: The Role of Explainable Artificial Intelligence in Modern Surgery 2025-Dec-08, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13243208 PMID:41464276	综述	本文综述了可解释人工智能（XAI）在现代外科手术中的作用，包括其在术前风险评估、手术规划、术中引导和术后监测中的应用，并强调了其在实现安全、负责任和以人为本的外科AI中的必要性	强调了XAI在连接算法能力与临床使用之间的桥梁作用，特别是在外科手术日益数据驱动的背景下，并指出生成式AI（如ChatGPT）中缺乏这些机制	本文是一篇综述，未涉及具体实验或模型验证，主要基于现有文献分析，可能未涵盖所有最新进展	探讨XAI在外科手术中的应用，以促进临床信任、伦理使用和监管批准，实现安全、负责任和透明的外科AI	外科手术中的AI应用，包括术前、术中和术后阶段	机器学习	NA	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3503	2026-01-03	Development of a Deep Learning Model for Hip Arthroplasty Templating Using Anteroposterior Hip Radiograph 2025-Dec-08, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14248689 PMID:41464591	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习模型，利用髋关节前后位X光片预测髋关节置换术中植入物尺寸	首次提出仅使用普通X光片（而非依赖昂贵数字软件或经验）的深度学习模型，用于髋关节置换术前模板规划，在髋臼杯和股骨柄组件预测上展现出比传统屏幕模板法更高的准确性	模型在双极头的预测准确性上低于传统方法；研究为回顾性设计，样本量有限，且仅针对特定品牌（CORAIL股骨柄和PINNACLE髋臼杯）的植入物，可能影响模型的普适性	开发并验证一种基于深度学习的模型，用于髋关节置换术的术前模板规划，以预测植入物尺寸	接受初次髋关节置换术并使用特定无骨水泥股骨柄和髋臼杯的患者	计算机视觉	骨科疾病	X光成像	深度学习模型	图像（髋关节前后位X光片）	训练集688张术前X光片，时间验证集98例病例	NA	NA	准确率, 平均绝对误差, 均方根误差	NA
3504	2026-01-03	Acoustic Detection of Forest Wood-Boring Insects Under Co-Infestations 2025-Dec-08, Insects IF:2.7Q1 DOI:10.3390/insects16121241 PMID:41465679	研究论文	本研究开发了一种基于声学信号的深度学习模型，用于在复杂共侵染场景下检测森林蛀干害虫	首次针对多种害虫共侵染的复杂场景，比较了基于声学特征的传统机器学习模型与基于频谱图的深度学习模型在害虫检测中的性能，证明了深度学习模型在处理混合信号时的优越性	研究仅涉及四种特定蛀干害虫，其结论在更广泛的害虫种类或环境噪声下的泛化能力有待验证	开发一种在复杂共侵染场景下提高森林蛀干害虫声学检测准确性的识别模型	四种森林蛀干害虫的取食振动信号	机器学习	NA	声学检测技术	Random Forest, Support Vector Machine, Artificial Neural Network, CNN	声学振动信号，频谱图	来自四种害虫的取食振动信号，设计了单物种、无混合信号共侵染和有混合信号共侵染三种侵染场景	NA	AlexNet, ResNet, VGG	总体准确率(OA)，Kappa系数	NA
3505	2026-01-03	Gastrointestinal Lesion Detection Using Ensemble Deep Learning Through Global Contextual Information 2025-Dec-05, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121329 PMID:41463626	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习的框架，用于检测胃肠道病变，包括克罗恩病相关异常	结合EfficientNetB5、MobileNetV2和多头自注意力模块，通过全局上下文信息提升病变检测性能	未提及模型在更广泛或临床实际数据上的泛化能力验证	开发一个可泛化的胃肠道病变检测深度学习框架	胃肠道病变，如溃疡、息肉和食管炎，特别是小肠克罗恩病相关异常	计算机视觉	克罗恩病	NA	CNN, 多头自注意力	图像	基于Kvasir和Kaither两个公开DBE数据集	NA	EfficientNetB5, MobileNetV2	准确率	NA
3506	2026-01-03	MPG-SwinUMamba: High-Precision Segmentation and Automated Measurement of Eye Muscle Area in Live Sheep Based on Deep Learning 2025-Dec-05, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15243509 PMID:41463794	研究论文	提出了一种名为MPG-SwinUMamba的新型深度学习分割网络，用于从活体绵羊的B型超声图像中高精度分割眼肌区域并实现自动化测量	首次将状态空间模型与U-Net架构相结合，并集成了边缘增强多尺度注意力模块和金字塔注意力细化模块，以改进模糊边界的检测和全局上下文信息的捕获	方法主要针对绵羊眼肌区域的B型超声图像，其性能在其他动物物种或不同成像模态上的泛化能力未经验证	开发一种高精度、自动化的方法，用于非侵入性评估活体绵羊的眼肌区域，以支持遗传育种和生产管理	活体绵羊的眼肌区域	计算机视觉	NA	B型超声成像	深度学习分割网络	图像	NA	NA	MPG-SwinUMamba (基于U-Net架构，结合状态空间模型)	交并比, Dice相似系数, 相关系数, 平均绝对百分比误差	NA
3507	2026-01-03	The Application of Multimodal Data Fusion Algorithm MULTINet in Postoperative Risk Assessment of TAVR 2025-Dec-05, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14248620 PMID:41464523	研究论文	本研究提出了一种名为MULTINet的多模态深度学习模型，用于预测TAVR术后30天全因死亡率	通过双分支结构实现单模态和多模态建模，并利用注意力池化融合模块灵活处理包含缺失模态的输入	研究基于MIMIC-IV队列数据，可能受限于数据集的特定性和样本量	优化TAVR术后风险预测，提高临床决策支持	TAVR患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	多模态临床数据	基于MIMIC-IV队列的数据	NA	MULTINet	AUC, AUPR, Recall, Brier分数	NA
3508	2026-01-03	Eccentricity Fault Diagnosis System in Three-Phase Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) Based on the Deep Learning Approach 2025-Dec-05, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247416 PMID:41471413	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的E-FDNet网络，用于三相永磁同步电机偏心故障诊断，旨在通过非侵入式电流传感实现早期检测	提出E-FDNet网络稳定SEF/DEF/MEF间过渡预测，采用稳态特性归一化(SSCN)提升动态响应下的特征一致性，并构建了物理-FEM-实验集成验证流程	NA	开发高效的三相永磁同步电机偏心故障诊断系统，以实现早期故障检测与校正	三相永磁同步电机(PMSM)的偏心故障	机器学习	NA	NA	CNN, LSTM	电流信号数据	NA	NA	CNN-LSTM混合架构	准确率, F1分数	NA
3509	2026-01-03	From Gaze to Music: AI-Powered Personalized Audiovisual Experiences for Children's Aesthetic Education 2025-Dec-04, Behavioral sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bs15121684 PMID:41464027	研究论文	本研究提出了一种基于AI的个性化视听体验框架，通过分析儿童观赏艺术品时的注视行为，生成与之匹配的音乐，以提升儿童的艺术理解力和审美教育效果	创新性地将视觉注视行为与音乐生成相结合，利用视听跨模态整合理论，通过RNN模型将注视模式转化为与艺术品语义和情感一致的音乐作品	研究样本规模有限（96名儿童），且未探讨长期效果；模型可能对特定艺术风格或文化背景的适应性有限	通过AI生成的个性化视听体验，增强儿童对艺术品的理解、专注力和审美欣赏能力	儿童（认知发展早期阶段）的艺术审美教育过程	机器学习	NA	眼动追踪技术	RNN	眼动数据（注视行为）、音乐数据	96名儿童（行为评估）、16名家长和5名学前教育者（定性评估）	NA	RNN	注视持续时间、兴趣区注视频率、主观评分（5分制）	NA
3510	2026-01-03	A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification 2025-Dec-03, Biology DOI:10.3390/biology14121733 PMID:41463506	研究论文	本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注	仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像）	解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具	七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	1692张高分辨率图像	NA	DPN, Xception, LCNet, MixNet	准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
3511	2026-01-03	Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques 2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121319 PMID:41463616	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案	提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案	早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限	开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性	股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像	计算机视觉	股骨头坏死	X射线成像	U-Net, VAE	图像	909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36）	NA	U-Net, 变分自编码器	Dice相似系数（DSC）, 马氏距离	NA
3512	2026-01-03	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战	首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变	面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战	通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变	个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策	机器学习	NA	多组学技术、可穿戴生物传感器	机器学习、深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
3513	2026-01-03	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽	NA	发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性	从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段	计算生物学	皮肤衰老	批量分子对接，分子动力学模拟	NA	肽序列，蛋白质结构	1,965个肽段	AutoDock Vina, Python	NA	结合能（kcal/mol），IC50（μM）	NA
3514	2026-01-03	AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy 2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340 PMID:41473390	研究论文	本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点	首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式	数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月）	通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育	在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论	自然语言处理	宫颈癌	情感分析，关键词标记	深度学习模型	文本	898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取）	NA	RoBERTa	情感分类比例（积极、消极、中性）	NA
3515	2026-01-03	Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2567300 PMID:41065671	综述	本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用	提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性	存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战	通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题	药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测	机器学习	NA	蛋白质微图案化技术	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3516	2026-01-03	Deep Temporal Clustering of Pathological Gait Recovery Patterns in Post-Stroke Patients Using Joint-Angle Trajectories: A Longitudinal Study 2025-Nov-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121314 PMID:41463611	研究论文	本研究通过应用基于深度学习的聚类方法，分析中风后偏瘫患者长期步态恢复模式	首次使用深度聚类模型分析中风后患者纵向步态恢复模式，并采用TimeVAE和Diffusion-TS时间序列数据增强方法解决数据稀缺问题	研究具有探索性质，为未来纵向研究提供概念基础，但可能存在样本量或模型泛化性限制	分析亚急性中风后偏瘫患者的长期步态恢复模式	中风后偏瘫患者的步态关节角度轨迹	机器学习	心血管疾病	深度学习，时间序列数据增强	深度时间聚类模型	时间序列数据（关节角度轨迹）	NA	NA	Deep Temporal Clustering	聚类评估标准	NA
3517	2026-01-03	Predicting drug solubility in binary solvent mixtures using graph convolutional networks: a comprehensive deep learning approach 2025-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28272-3 PMID:41318549	研究论文	本研究评估了图卷积网络（GCN）在预测药物在二元溶剂混合物中溶解度方面的应用，通过深度学习模型实现了对复杂分子相互作用的高效建模	首次将多注意力机制、分层分子表示学习和复杂池化策略整合到GCN架构中，专门针对二元溶剂系统进行优化，实现了比传统机器学习方法15%的性能提升	模型对于与训练数据结构相似的化合物预测效果较好，但对于结构差异较大的化合物可能需要进一步验证	开发一种高效的计算方法来预测药物在二元溶剂混合物中的溶解度，以加速药物制剂开发	123种小分子溶质、44种溶剂和110种二元溶剂组合的溶解度数据	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	GCN	分子结构数据	27,000个溶解度测量数据	NA	图卷积网络（GCN）	平均绝对误差（MAE）	NA
3518	2026-01-03	Current Role of Artificial Intelligence in the Management of Gastric Cancer 2025-Nov-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122939 PMID:41462951	综述	本文全面回顾了人工智能在胃癌诊断、组织病理学评估和临床预后领域的最新应用趋势	系统总结了从高风险上皮下病变监测到肿瘤精确分子特征分析及治疗管理的广泛AI模型在临床实践中的应用进展	当前所有研究缺乏大规模人群的随机设计，限制了机器学习算法在标准临床护理中的进一步整合	探讨人工智能在胃癌精准医疗时代在诊断、预后分层和临床管理中的作用	胃癌	机器学习	胃癌	深度学习	NA	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
3519	2026-01-03	IMAGO: An Improved Model Based on Attention Mechanism for Enhanced Protein Function Prediction 2025-Nov-29, Biomolecules IF:4.8Q1 DOI:10.3390/biom15121667 PMID:41463323	研究论文	提出了一种基于注意力机制的新型蛋白质功能预测模型IMAGO，通过整合多头注意力机制和正则化技术，优化损失函数，以减少过拟合和噪声问题，提高预测准确性	利用Transformer预训练过程，结合多头注意力机制和正则化技术，优化损失函数，有效减少训练中的过拟合和噪声，生成更稳健的嵌入表示	未明确提及具体的数据集名称或样本大小，可能限制了结果的可复现性和泛化性评估	开发高效的深度学习模型，以改进蛋白质功能预测的准确性	蛋白质功能预测，基于蛋白质-蛋白质相互作用网络和其他生物属性	自然语言处理	NA	自然语言处理技术	Transformer	文本	NA	NA	Transformer	多个指标	NA
3520	2026-01-03	Deep Learning and Machine Learning Modeling Identifies Thidiazuron as a Key Modulator of Somatic Embryogenesis and Shoot Organogenesis in Ferula assa-foetida L 2025-Nov-29, Biology DOI:10.3390/biology14121703 PMID:41463476	研究论文	本研究开发了Ferula assa-foetida L的体外再生系统，并利用深度学习和机器学习算法预测了体细胞胚胎发生和芽器官发生的最佳植物生长调节剂	首次在Ferula assa-foetida L中应用基于图像的AI驱动框架来预测最佳植物生长调节剂，为濒危药用植物的微繁殖提供了可扩展的方法	未明确说明样本量大小，且传统统计方法在处理复杂非线性输入时存在局限性，可能导致预测误差	优化Ferula assa-foetida L的体外再生协议，通过AI模型预测最佳植物生长调节剂以促进大规模培养	Ferula assa-foetida L（阿魏）的叶片外植体诱导的愈伤组织	机器学习	NA	体外器官发生、图像形态分析	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19, RF, SVM, kNN, DT, XG Boost, Naïve Bayes, Logistic Regression	图像	NA	NA	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19	准确率	NA