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
4301	2025-12-24	Clinical advances in curve of Spee assessment: Deep learning for automatic tooth landmark detection in Invisalign 2026-Jan, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.09.009 PMID:41429442	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的全自动方法，用于从口内扫描数据中评估Spee曲线，旨在提高测量效率并支持评估不同垂直骨面型患者在Invisalign治疗中Spee曲线整平的可预测性	首次引入深度学习网络（结构感知长短期记忆框架）实现Spee曲线的全自动评估，通过两阶段方法检测牙齿标志点，提高了测量效率和准确性	研究为回顾性设计，样本量相对有限（194个下颌弓模型），且仅针对Invisalign治疗患者，可能限制了结果的普适性	开发一种自动化方法以高效、准确地评估Spee曲线，并分析不同垂直骨面型患者在Invisalign治疗中Spee曲线整平的可预测性差异	接受Invisalign治疗的患者的下颌弓模型	数字病理学	NA	口内扫描	LSTM	三维模型	194个下颌弓模型用于训练和验证，55名不同垂直骨面型患者用于分析	NA	结构感知长短期记忆框架	平均径向误差, 成功检测率, 配对Wilcoxon检验	NA
4302	2025-12-24	NPC-SurvAI: A fully automated deep learning framework for prognostic prediction and risk stratification in patients with nasopharyngeal carcinoma 2026-Jan, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111223 PMID:41429722	研究论文	本研究提出了一个名为NPC-SurvAI的端到端深度学习框架，用于基于MRI对鼻咽癌患者进行预后预测和风险分层	开发了一个结合AttVNet进行图像分割和DenseNet-ICAM进行预后评估的完全自动化深度学习框架，并整合了临床和影像特征以提升预测性能	这是一项回顾性研究，需要前瞻性验证以确认其临床适用性	利用深度学习对鼻咽癌患者进行预后评估和风险分层，以辅助临床治疗决策	鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	MRI	CNN	图像	2180名接受基线MRI检查的鼻咽癌患者	NA	AttVNet, DenseNet-ICAM	Dice相似系数, 综合曲线下面积, 时间依赖性AUC	NA
4303	2025-12-24	Interpreting the Effect of Generative Adversarial Network Application on Deep Learning Model Performance for Chlorophyll-a Concentration Prediction in a Stream Using Explainable Artificial Intelligence 2026-Jan, Water environment research : a research publication of the Water Environment Federation IF:2.5Q2 DOI:10.1002/wer.70247 PMID:41431361	研究论文	本研究评估了使用时间序列生成对抗网络（GAN）生成合成数据对长短期记忆（LSTM）网络在预测溪流中叶绿素-a浓度性能的影响	应用时间序列GAN生成合成数据，并结合可解释人工智能（XAI）技术（如Shapley值分析）定量评估GAN生成数据对模型内部推理过程的影响	GAN生成数据对模型性能的整体提升效果有限，且在较长序列长度（15和18）下可能导致性能下降	评估生成对抗网络在改善藻华预测模型性能方面的潜力	溪流中叶绿素-a浓度的预测	机器学习	NA	时间序列生成对抗网络（GAN），长短期记忆（LSTM）网络，可解释人工智能（XAI）	GAN, LSTM	时间序列数据	NA	NA	时间序列GAN, LSTM	纳什-萨特克利夫效率系数（NSE）	NA
4304	2025-12-24	Comparative Study of Machine Learning Methods for Modeling Graphene-Based Adsorption in Water Treatment 2026-Jan, Water environment research : a research publication of the Water Environment Federation IF:2.5Q2 DOI:10.1002/wer.70252 PMID:41431394	研究论文	本研究比较了多项式回归、支持向量机和人工深度神经网络在小型数据集上预测石墨烯基材料吸附水污染物效率的性能	针对小型数据集（20-30个样本）优化机器学习方法，比较了多项式回归、支持向量机和深度神经网络在吸附研究中的灵活性和性能	研究基于相对较小的数据集（20-30个样本），可能限制模型的泛化能力；未探讨其他机器学习方法或更大数据集的影响	评估和比较不同机器学习方法在预测水污染物去除效率方面的性能，为吸附系统优化提供建模建议	石墨烯相关纳米材料吸附水污染物的效率	机器学习	NA	NA	多项式回归, 支持向量机, 人工深度神经网络	数值数据	四个已发布数据集，每个数据集包含20-30个样本	TensorFlow	NA	交叉验证可靠性, 性能, 容忍度	NA
4305	2025-12-24	ZNGEA: ZINB-NMF Integrated Graph Embedding Autoencoder for Metabolite-Disease Association Identification 2025-Dec-23, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05618 PMID:41360747	研究论文	本文提出了一种名为ZNGEA的新型深度学习算法，用于高效识别代谢物与疾病之间的潜在关联	整合了零膨胀负二项分布（ZINB）和非负矩阵分解（NMF），并结合非线性方法融合多相似性网络，以从多角度提取重要信息	NA	开发计算方法来高效识别代谢物与疾病之间的潜在关联	代谢物与疾病之间的关联	机器学习	NA	深度学习	图卷积自编码器	网络数据	NA	NA	图卷积自编码器	AUC, AUPR	NA
4306	2025-12-24	GPMassSimulator: A Graphormer-Based Method for Glycopeptide MS/MS Spectra Prediction 2025-Dec-23, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02375 PMID:41364107	研究论文	本文提出了一种基于Graphormer的深度学习方法GPMassSimulator，用于准确预测完整N-糖肽的串联质谱（MS/MS）谱图和保留时间	利用GpepFormer模块有效表示和整合肽序列与聚糖结构，捕捉其复杂依赖关系，从而提升对相似糖肽（具有类似聚糖/肽骨架的糖肽）的区分能力	NA	开发一种深度学习方法，用于糖蛋白组学中糖肽的准确鉴定，特别是针对结构复杂和异质性的糖肽	糖肽（特别是N-糖肽）及其串联质谱（MS/MS）谱图和保留时间	机器学习	NA	串联质谱（MS/MS）	Graphormer	质谱数据	NA	NA	Graphormer, GpepFormer	鉴定准确率, Top-1鉴定准确率, 灵敏度	NA
4307	2025-12-24	A Deep Learning Model for Efficient Nontargeted Screening of New Psychoactive Substances with Benchtop Nuclear Magnetic Resonance Devices 2025-Dec-23, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05514 PMID:41368808	研究论文	本文提出了一种用于台式核磁共振设备进行新型精神活性物质非靶向筛查的深度学习模型	提出了一种结合通道注意力增强架构、化学信息预处理以及将NMR谱图与SMILES表示对齐的对比预训练方法的深度学习模型，显著增强了低信噪比条件下的谱图特征提取能力	模型目前仅针对九种NPS类别进行分类，未明确提及对其他物质或更广泛类别的泛化能力	开发一种能够利用低信噪比台式核磁共振数据进行高效、准确的新型精神活性物质非靶向筛查的方法	新型精神活性物质	机器学习	NA	核磁共振	深度学习模型	核磁共振谱图数据	NA	NA	通道注意力增强架构	准确率	NA
4308	2025-12-24	DeepMIR: A Hybrid Convolutional Neural Network-Transformer Framework for Accurate Identification of Target Components from Mid-Infrared Spectra of Mixtures 2025-Dec-23, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c04545 PMID:41384937	研究论文	提出了一种名为DeepMIR的深度学习框架，用于从混合物的中红外光谱中准确识别目标成分	首次将卷积神经网络与Transformer编码器结合，构建了一种混合架构，用于从混合物的中红外光谱中识别目标成分，该框架能有效处理参考光谱与混合物光谱采集技术不同带来的挑战	NA	解决分析化学中因严重光谱重叠和仪器变异性导致的混合物中红外光谱成分准确识别难题	复杂混合物（包括液体溶剂、固体颜料混合物和商业混纺织物）的中红外光谱	机器学习	NA	中红外光谱	CNN, Transformer	光谱数据	超过67,000个合成增强的光谱对	NA	混合卷积神经网络-Transformer架构	准确率, 统计显著性检验	NA
4309	2025-12-24	Investigating cis-regulatory elements and gene expression in multiple tomato varieties using interpretable deep learning 2025-Dec-23, TAG. Theoretical and applied genetics. Theoretische und angewandte Genetik DOI:10.1007/s00122-025-05109-1 PMID:41429964	研究论文	本研究开发了一种名为L-CRE的可解释深度学习模型，用于分析番茄基因侧翼区域并预测基因表达水平	改进了先前模型，开发了可解释的深度学习模型L-CRE，能够识别影响基因表达的关键基因组区域，并成功验证了已知调控元件	仅分析了四种番茄品种，模型泛化能力未在其他物种或更广泛品种中验证	阐明顺式调控元件如何影响基因表达，为作物遗传改良和功能基因组学研究提供新方法	四种不同番茄品种的基因侧翼区域	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	四种番茄品种的基因数据	NA	L-CRE	准确率	NA
4310	2025-12-24	Quantitative measurement of Iris melanin concentration by polarization-sensitive anterior segment optical coherence tomography 2025-Dec-23, European journal of ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1177/11206721251407025 PMID:41432634	研究论文	本研究利用偏振敏感前段光学相干断层扫描（PS-AS-OCT）评估虹膜黑色素浓度，并探讨其与棕色虹膜个体虹膜颜色的相关性	首次采用PS-AS-OCT结合深度学习自动分割虹膜亚结构层，并通过熵基图像推导黑色素浓度比（MCR）来量化虹膜层内黑色素，为非侵入性评估虹膜色素沉着提供了新方法	研究仅纳入棕色虹膜个体，样本量相对较小（88人），且未涵盖其他虹膜颜色类型，可能限制结果的普适性	评估虹膜黑色素浓度与虹膜颜色的相关性，并开发基于MCR的虹膜颜色分类方法	人类虹膜	医学影像分析	NA	偏振敏感前段光学相干断层扫描（PS-AS-OCT），高分辨率摄影	深度学习模型，K-近邻（KNN）	图像（虹膜横截面图像，高分辨率照片）	88名参与者（平均年龄39岁）	NA	NA	分类准确率	NA
4311	2025-12-24	Myelination-attention-empowered deep learning model improved brain age prediction in children below 2 years of age 2025-Dec-23, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06495-w PMID:41432745	研究论文	本研究开发了一种名为MAENet的深度学习模型，通过整合髓鞘化注意力机制，提高了2岁以下儿童大脑年龄预测的准确性和可解释性	创新性地将髓鞘化这一生物过程作为注意力机制引入深度学习模型，并设计了多通道信息融合与通信机制，以增强对髓鞘化相关特征的敏感性	研究为回顾性分析，数据来源于单一医院，样本量相对有限（603名参与者），且年龄范围仅限于0-2岁	提高早期婴儿期大脑年龄预测的准确性和模型可解释性	0-2岁儿童的大脑结构磁共振成像数据	医学影像分析	神经发育障碍	结构磁共振成像	深度学习模型	图像	603名0-2岁参与者	NA	MAENet, ResNet-50, VGG, Inception, SFCN, Skewed, FiA-Net, TSAN	平均绝对误差	NA
4312	2025-12-24	Deep‑learning‑based detection of open‑apex teeth on panoramic radiographs using YOLO models 2025-Dec-23, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00884-5 PMID:41432878	研究论文	本研究利用基于YOLO的深度学习模型在口腔全景X光片上检测开根尖牙齿，并比较了不同模型的性能	首次将YOLO系列深度学习模型应用于口腔全景X光片中开根尖牙齿的自动检测，并系统比较了YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的性能	研究仅使用了966张全景X光片，样本量相对有限，且未在更广泛的数据集或临床环境中进行外部验证	开发一种基于深度学习的自动检测系统，用于识别口腔全景X光片中的开根尖牙齿，以减少患者额外拍摄X光片的需求并辅助牙医诊断	口腔全景X光片中的开根尖牙齿	计算机视觉	NA	全景X光成像	CNN	图像	966张口腔全景X光片	NA	YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5	精确度, 召回率, 平均精度, F1分数	NA
4313	2025-12-24	Paired liver-spleen high-frequency ultrasound deep learning network for full-stage liver fibrosis classification and clinical benefit compared with 2D-SWE in chronic hepatitis B cohort: a prospective multicenter study 2025-Dec-23, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-025-02331-y PMID:41432913	研究论文	本研究开发并验证了一种基于配对肝脾高频超声图像的深度学习网络LS-Net，用于慢性乙型肝炎患者全阶段肝纤维化分类，并与现有方法进行比较	提出了首个基于配对肝脾高频超声图像的深度学习网络LS-Net，用于全阶段肝纤维化分类，并在多中心前瞻性研究中证明了其优于现有弹性成像技术和放射科医生评估的临床价值	本研究为内部验证研究，缺乏外部独立队列的验证，且样本量相对有限	开发一种基于深度学习的肝纤维化无创诊断方法，以改善慢性乙型肝炎患者的临床管理	慢性乙型肝炎患者	数字病理学	肝纤维化	高频超声	深度学习网络	图像	来自6家医院的598名患者，共2139张高频超声图像	NA	LS-Net, L-Net	AUROC	NA
4314	2025-12-24	A multidimensional transformer-CNN network trained with incomplete ultrasonic radiofrequency data of blood for red blood cell aggregation classification 2025-Dec-23, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01680-5 PMID:41432985	研究论文	本文提出了一种用于红细胞聚集分类的多维Transformer-CNN网络，该网络在部分缺失的超声射频数据上进行训练	提出了一种多维Transformer-CNN模型，通过Mask-Head模块随机掩蔽部分原始数据，并引入多维自适应融合模块来聚合跨维度特征，以解决数据异常导致的模型泛化能力下降问题	未明确说明模型在更广泛或不同来源的超声数据上的性能，也未讨论模型对特定类型数据缺失的敏感性	开发一种鲁棒的深度学习模型，用于准确、无创地监测红细胞聚集，以辅助早期疾病检测	红细胞聚集	机器学习	心血管疾病	超声	Transformer, CNN	超声射频信号	NA	NA	多维Transformer编码器, CNN	准确率, F1分数	NA
4315	2025-12-24	Introducing Advanced ClearIQ Engine (AiCE) Deep Learning Reconstruction Algorithm into a Clinincal Radiotherapy Workflow 2025-Dec-22, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf318 PMID:41428451	研究论文	本研究评估了AiCE深度学习重建算法在临床放射治疗工作流程中的应用，旨在优化CT扫描剂量并确保图像质量稳定	首次将AiCE深度学习重建算法引入临床放射治疗工作流程，用于优化CT扫描剂量并验证其在治疗计划中的适用性	研究主要针对乳腺放射治疗患者，未涵盖其他癌症类型或更广泛的临床场景	评估AiCE重建算法在放射治疗计划中的图像质量影响，并优化CT扫描剂量	电子密度体模和乳腺放射治疗患者的临床CT扫描数据	医学影像处理	乳腺癌	CT扫描，深度学习重建算法	深度学习	CT图像	电子密度体模测试及乳腺放射治疗患者临床数据	NA	AiCE（Advanced ClearIQ Engine）	Hounsfield单位差异，剂量差异，平均DLP减少百分比	NA
4316	2025-12-24	Association Between CT-Based AI-Derived Body Composition and Survival in Patients With Pancreatic Ductal Adenocarcinoma 2025-Dec-22, The American journal of gastroenterology DOI:10.14309/ajg.0000000000003896 PMID:41428798	研究论文	本研究探讨了基于CT的AI衍生身体成分参数与胰腺导管腺癌患者总生存期之间的独立关联	利用经过验证的深度学习分割算法从诊断CT扫描中自动评估身体成分，并分析其与不同治疗亚组患者生存率的关联	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且仅基于单次CT扫描评估身体成分	优化胰腺导管腺癌患者的治疗策略，通过身体成分评估改善临床决策	胰腺导管腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	CT扫描，深度学习分割算法	深度学习	CT图像	1666名胰腺导管腺癌患者	NA	NA	风险比，置信区间，P值	NA
4317	2025-12-24	Dynamic-Guided Diffusion Probability Model for Cranial Nerves Segmentation 2025-Dec-22, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70191 PMID:41428854	研究论文	本文提出了一种动态引导扩散概率模型，用于从磁共振成像中分割颅神经束，以提高分割准确性	提出了一种结合多模态信息和解剖先验的动态引导机制（SE-A-NL模块），以处理多模态图像的不同表征能力和颅神经的长程连接	未明确说明模型的计算复杂度或泛化能力到其他神经结构的局限性	开发一种深度学习方法来准确分割颅神经束，以分析其形态和方向	五对颅神经束	数字病理学	NA	磁共振成像	扩散概率模型	图像	NA	NA	SE-A-NL模块	20个评估指标中的16个	NA
4318	2025-12-24	Jo-SNC: Combating Noisy Labels Through Fostering Self- and Neighbor-Consistency 2025-Dec-22, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3646737 PMID:41428907	研究论文	本文提出了一种名为Jo-SNC的噪声鲁棒方法，通过联合样本选择和基于自一致性及邻域一致性的模型正则化来应对标签噪声问题	提出使用Jensen-Shannon散度衡量样本清洁度或分布外可能性，结合最近邻增强识别可靠性；设计了自适应数据驱动的阈值调整方案；对不同类型的噪声样本采用不同的训练策略；并引入了三元组一致性正则化来提升模型性能	NA	解决监督深度学习中的标签噪声问题，提升模型在噪声数据下的鲁棒性	包含标签噪声的基准数据集	机器学习	NA	NA	深度学习网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4319	2025-12-24	Multi-Scale, Multi-Basis Wavelet Voting Network for Automatic Analysis of Fetal Heart Rate Signals 2025-Dec-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3647057 PMID:41428927	研究论文	本文提出了一种名为WaveFHR-VNet的多尺度、多基小波投票网络，用于在联合时频域中自动分析胎儿心率信号，以准确检测基线和瞬态加速/减速事件	提出了一种U-Net风格的多尺度、多基小波投票网络，首次在编码器块中嵌入离散小波变换，通过交互系数选择模块抑制噪声并增强诊断显著性瞬态，并采用五种互补小波基并行操作与投票融合，无需手动调参	未明确提及模型的计算复杂度或实时性能限制，也未讨论在更广泛临床环境中的验证情况	开发一种能够准确检测胎儿心率信号中基线和瞬态加速/减速事件的计算机辅助解释方法，以改善产时监测	胎儿心率信号	数字病理学	心血管疾病	离散小波变换	U-Net	一维时间序列信号	四个胎儿心率数据集（包括LCU-DB公共基准）	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 准确率	NA
4320	2025-12-24	Topological Feature Extraction from Multi-color Channels for Pattern Recognition: An Application to Fundus Image Analysis 2025-Dec-22, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01791-1 PMID:41429947	研究论文	本研究利用多颜色通道的拓扑特征结合深度学习进行模式识别，应用于眼底图像分析	首次将颜色通道变化与拓扑特征提取相结合，用于眼底图像疾病诊断，探索了拓扑足迹在不同颜色模型中的变化	研究仅基于三个公开数据集，未涉及更大规模或更广泛的数据验证	通过拓扑特征与深度学习结合，实现眼底图像的自动化疾病分类	眼底图像	计算机视觉	老年性疾病	NA	深度学习模型, 机器学习模型	图像	三个公开数据集：APTOS 2019, ORIGA, ICHALLENGE-AMD	NA	NA	NA	NA