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
4421	2025-12-23	Multi-modal remote sensory learning for multi-objects over autonomous devices 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1430222 PMID:40462839	研究论文	本文提出了一种结合马尔可夫随机场和Alex Net模型的多模态远程感知学习方法，用于自主设备上多目标对象的识别与分割	创新性地将马尔可夫随机场用于精确标注和空间上下文建模，与Alex Net模型结合进行场景识别，以应对远程感知图像中对象像素密度不均、分布不匀、视角光照变化及数量波动等挑战	未明确讨论模型在极端光照或视角条件下的鲁棒性，也未涉及计算效率或实时处理能力的详细分析	提高远程感知图像中多目标对象的识别准确性和泛化能力	远程感知图像中的多种对象，包括军事和民用领域中的各类目标	计算机视觉	NA	远程感知技术	CNN	图像	基于UC Merced Land Use和AID等基准数据集	NA	Alex Net	准确率, 精确率, 召回率, 错误率, F1分数	NA
4422	2025-12-23	Artificial intelligence in Brazilian Primary Health Care: scoping review 2025, Revista brasileira de enfermagem IF:1.2Q3 DOI:10.1590/0034-7167-2024-0363 PMID:41370529	综述	本文是关于人工智能在巴西初级卫生保健中应用的范围综述	系统性地综述了人工智能在巴西初级卫生保健中的具体应用、优势与挑战，为政策制定提供了证据	研究为范围综述，未进行定量荟萃分析；仅基于截至2025年2月的文献，可能未涵盖最新进展	提供人工智能在巴西初级卫生保健中应用的证据	巴西初级卫生保健系统及相关人工智能应用研究	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习	NA	从981篇文献中筛选出27项研究	NA	NA	NA	NA
4423	2025-12-23	Exercise mitigates high-fat diet-induced cardiac dysfunction via APOE genotype- and immune-dependent mechanisms: A photon-counting CT study in adult mice 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339293 PMID:41417779	研究论文	本研究通过光子计数CT和深度学习图像分割，探讨了运动对高脂饮食诱导的心脏功能障碍的缓解作用，并分析了APOE基因型和免疫状态的影响	结合光子计数CT成像、深度学习自动分割和人类化APOE靶向替换小鼠模型，首次系统评估了运动、饮食与APOE基因型及免疫状态的交互作用对心脏功能的影响	研究仅使用小鼠模型，结果外推到人类需谨慎；样本量虽较大，但未涵盖所有年龄阶段或更复杂的遗传背景	探究运动在高脂饮食环境下对心脏功能的保护作用，并阐明APOE基因型和免疫依赖机制在其中扮演的角色	人类化APOE靶向替换小鼠（APOE2、APOE3、APOE4基因型），包括雄性和雌性，具有不同的人类化NOS2介导的先天免疫反应状态	数字病理学	心血管疾病	光子计数计算机断层扫描（PCCT）、脂质体碘纳米颗粒对比增强成像	CNN	图像	251只中老年雄性和雌性小鼠	NA	3D U-Net	NA	NA
4424	2025-12-23	Label-free deep learning-based species classification of bacteria imaged by phase-contrast microscopy 2023-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011181 PMID:37956197	研究论文	本文提出了一种基于无标记深度学习的细菌物种分类方法，利用相差延时显微镜对四种与人类健康相关的细菌进行活体分类，无需固定或染色	结合相差延时显微镜与深度学习，实现对活体细菌的无标记物种分类，并支持并行抗生素敏感性测试	研究仅涵盖四种细菌物种，未来需扩展至更多物种和临床相关分离株以验证临床适用性	开发一种无标记、基于深度学习的细菌物种分类技术，以改善病原体检测和公共健康保障	四种与人类健康相关的细菌物种	计算机视觉	NA	相差延时显微镜	CNN, Vision Transformer	图像	未明确指定样本数量，涉及四种细菌物种	NA	NA	类平均准确率	NA
4425	2025-12-23	AimSeg: A machine-learning-aided tool for axon, inner tongue and myelin segmentation 2023-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010845 PMID:37976310	研究论文	本文介绍了AimSeg，一种用于轴突、内舌和髓鞘分割的生物图像分析工具，旨在自动化或辅助分析电子显微镜图像中的髓鞘结构	开发了首个能够同时分割轴突、内舌和髓鞘的机器学习辅助工具，并特别关注了传统分析中常被忽略的非致密髓鞘（内舌）的量化	工具性能依赖于在特定再髓鞘化组织上训练的机器学习分类器，可能在其他条件或组织类型上的泛化能力有限	开发一个自动化或用户辅助的工具，以高效、准确地从电子显微镜图像中分割和量化轴突、内舌及髓鞘结构，支持髓鞘形成、退化和再生的研究	中枢和周围神经系统的轴突及其包裹的髓鞘，特别是髓鞘的内舌（非致密部分）	数字病理学	NA	透射电子显微镜（TEM）成像	机器学习分类器	电子显微镜图像	NA	ilastik, Fiji	NA	NA	NA
4426	2025-12-23	Deep learning for the prediction of clinical outcomes in internet-delivered CBT for depression and anxiety 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0272685 PMID:38011176	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，利用大规模、高维度的客户报告心理健康症状和平台交互时间序列数据，预测互联网认知行为疗法（iCBT）的临床结果	提出了一个基于深度循环神经网络（RNN）的动态预测模型，能够仅使用过去的临床测量数据，在三个或更多评估周期后以超过87%的准确率和0.89的AUROC预测可靠改善，优于所有基准模型	未明确说明模型在处理数据缺失或噪声方面的具体限制，也未提及模型在长期随访或不同人口统计学群体中的泛化能力	开发一个先进的深度学习框架，用于预测互联网认知行为疗法（iCBT）中抑郁和焦虑的临床结果，以支持及时决策和治疗调整	来自SilverCloud Health数字平台的45,876名匿名客户，这些客户接受抑郁和焦虑的心理治疗	自然语言处理	抑郁和焦虑	互联网认知行为疗法（iCBT）	RNN	时间序列数据	45,876名客户	NA	循环神经网络	准确率, 敏感性, 特异性, AUROC	NA
4427	2025-12-23	A deep learning method for drug-target affinity prediction based on sequence interaction information mining 2023, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.16625 PMID:38099302	研究论文	本文提出了一种基于序列交互信息挖掘的深度学习方法来预测药物-靶点亲和力	提出了一种名为KC-DTA的新方法，通过k-mers分析和笛卡尔积计算捕获靶点序列中的相互作用和进化信息，并将分子表示为图结构，结合CNN和GNN提取特征进行亲和力预测	未明确提及具体限制，可能包括对特定数据集或计算资源的依赖	预测药物-靶点亲和力，以加速计算机辅助药物发现过程	药物分子和靶点蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习，k-mers分析，笛卡尔积计算	CNN, GNN	序列数据，图数据	NA	NA	NA	多种评估指标（具体未列明）	NA
4428	2025-12-22	Identification of essential tremor and dystonic tremor using Graph Convolutional Networks with multiple connectivity patterns 2026-Jan, Parkinsonism & related disorders IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.parkreldis.2025.108104 PMID:41218287	研究论文	本研究利用多连接模式的图卷积网络（MCGCN）分析静息态功能磁共振成像数据，以识别原发性震颤和肌张力障碍性震颤的关键脑区	结合图卷积网络与多种连接模式，首次用于区分原发性震颤和肌张力障碍性震颤，并识别其神经病理机制中的关键脑区	样本量相对较小（共158名参与者），且仅基于静息态功能磁共振成像数据，可能未涵盖所有相关神经特征	探索原发性震颤和肌张力障碍性震颤的神经病理机制，并开发基于脑连接模式的分类方法	原发性震颤患者、肌张力障碍性震颤患者和健康对照者	机器学习	神经系统疾病	静息态功能磁共振成像	图卷积网络	功能连接矩阵	55名原发性震颤患者、51名肌张力障碍性震颤患者和52名健康对照者，共158名参与者	NA	图卷积网络	准确率	NA
4429	2025-12-22	Validation of fibroblast activation protein and α-smooth muscle actin as prognostic biomarkers in prostate cancer through AI-assisted image analysis of dual-marker IHC 2026-Jan, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70068 PMID:41410015	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的双标记免疫组化图像分析流程，用于验证成纤维细胞活化蛋白和α平滑肌肌动蛋白作为前列腺癌预后生物标志物的价值	开发了首个针对FAP和αSMA双标记免疫组化的AI辅助图像分析流程，实现了组织区室特异性的自动化生物标志物定量	研究基于组织微阵列样本，可能无法完全代表完整肿瘤异质性；部分预后关联仅在特定亚组（如MRI可见肿瘤）中观察到	验证FAP和αSMA作为前列腺癌预后生物标志物的临床价值，并开发标准化定量方法	前列腺癌组织样本	数字病理学	前列腺癌	双标记免疫组化	深度学习模型	高分辨率全切片数字图像	来自835名患者的4,097个组织微阵列核心	未明确说明	未明确说明	准确性	未明确说明
4430	2025-12-22	Artificial intelligence-based apps for screening and diagnosing diabetic retinopathy and common ocular disorders 2025-Dec-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i4.107166 PMID:40900875	综述	本文综述了人工智能（AI）在眼科疾病筛查和诊断中的应用，特别是针对糖尿病视网膜病变等常见眼病	全面总结了AI在眼科的应用现状，并探讨了AI与远程医疗结合的未来前景	实施AI算法仍面临挑战，尤其是在发展中国家	探讨AI在眼科疾病诊断和筛查中的应用及未来整合前景	糖尿病视网膜病变、糖尿病性黄斑水肿、青光眼、年龄相关性黄斑变性等眼部疾病	机器学习	糖尿病视网膜病变	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4431	2025-12-22	Artificial intelligence for early diagnosis and risk prediction of periodontal-systemic interactions: Clinical utility and future directions 2025-Dec-20, World journal of methodology DOI:10.5662/wjm.v15.i4.105516 PMID:40900876	综述	本文系统综述了人工智能在牙周-系统性疾病相互作用早期诊断和风险预测中的应用与临床价值	整合多组学数据和先进影像技术，利用AI模型显著提升牙周-系统性疾病相互作用的早期诊断准确性和风险预测能力	纳入研究的时间范围限定在2010-2024年，且样本量要求较大（≥500），可能遗漏早期或小样本的重要研究	评估人工智能在诊断和预测牙周-系统性疾病相互作用中的作用	2010年至2024年间发表的、关注牙周病与系统性疾病（如2型糖尿病、心血管疾病等）相互作用的研究	自然语言处理, 机器学习, 数字病理学	牙周病, 2型糖尿病, 心血管疾病, 阿尔茨海默病, 多囊卵巢综合征, 甲状腺功能障碍, 2019冠状病毒病并发症	多组学数据整合, 锥形束计算机断层扫描, 磁共振成像	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	结构化临床数据, 影像数据, 临床笔记文本	≥500名参与者，部分研究样本量为1000-1500	NA	NA	诊断准确率, 特异性, 敏感性	NA
4432	2025-12-22	Author Response to "Letter to Editor: Deep Learning-Based Differentiation of DCIS and IDC from Mammographic Microcalcifications" 2025-Dec-20, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.12.001 PMID:41421880	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4433	2025-12-22	Forging Online Community Among People in Recovery From Substance Use: Natural Language Processing and Deep-Learning Analysis of The Phoenix App User-Generated Data 2025-Dec-19, JMIR mHealth and uHealth IF:5.4Q1 DOI:10.2196/68438 PMID:41418282	研究论文	本研究利用自然语言处理和深度学习方法分析The Phoenix应用程序中用户生成的数据，以探索其在物质使用恢复过程中的社区支持作用	首次结合BERT主题建模和VADER情感分析来评估物质使用恢复应用程序的用户体验，揭示了该平台在促进积极社交连接方面的独特性	样本量有限且未与其他恢复论坛进行直接比较分析，需要更大数据集验证结果	评估The Phoenix应用程序在物质使用恢复过程中的核心用途和情感基调	The Phoenix应用程序的用户生成帖子	自然语言处理	物质使用障碍	自然语言处理, 深度学习	BERT, VADER	文本	17617条帖子	NA	Bidirectional Encoder Representation from Transformers	主题一致性得分, 情感分析均值与标准差	NA
4434	2025-12-22	Storage tank detection in remote sensing images based on circular bounding boxes and large selective kernel 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27919-5 PMID:41413105	研究论文	本文提出了一种基于圆形边界框和大选择性核的遥感图像储罐检测新方法，旨在提高检测精度并支持甲烷排放监测	引入了圆形边界框以匹配储罐的典型圆形形状，稳定了小目标的IoU计算；并集成了大选择性核（LSK）模块，动态调整感受野以有效利用上下文信息	未明确提及，但可能包括对非典型形状储罐的适应性、在极端成像条件下的泛化能力，以及计算效率的潜在影响	提高遥感图像中储罐检测的准确性，以支持石油和天然气行业的甲烷排放监测和环境可持续性工作	遥感图像中的储罐（storage tanks）	计算机视觉	NA	遥感成像	CNN	图像	总计3568张图像，包含46075个储罐目标，数据集包括DIOR、NWPUU_RESISC45、NWPU VHR-10、TGRS-HRRSD以及一个自建数据集	PyTorch（基于YOLO-v10框架推断）	YOLO-v10（集成圆形边界框和LSK模块）	精确率（precision）、召回率（recall）、平均精度均值（mAP@0.5）	NA
4435	2025-12-22	A multi-scale adaptive framework for high-precision rail track damage detection via StarNet and bidirectional feature pyramid network 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27827-8 PMID:41413097	研究论文	本研究提出了一种改进的轨道损伤检测框架SNBF-YOLO，通过集成StarNet和BiFPN模块，以解决小目标、复杂背景和多尺度损伤的检测难题	提出了SNBF-YOLO框架，集成了StarNet模块以自适应扩大感受野增强特征表示，并利用BiFPN优化双向多尺度特征融合	研究受限于数据集的规模和多样性，可能影响其在更复杂条件（如雨、雪或严重腐蚀）下的泛化能力	开发一种高精度、鲁棒的铁路轨道损伤实时检测方法，以提高运输安全性	铁路轨道损伤，包括细微裂纹和缺失紧固件	计算机视觉	NA	NA	YOLO	图像	NA	NA	YOLOv10n, StarNet, BiFPN	精确率, 召回率, mAP	NA
4436	2025-12-22	MultiCell: geometric learning in multicellular development 2025-Dec-15, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02983-x PMID:41398502	研究论文	本文介绍了一种名为MultiCell的几何深度学习方法，用于准确捕捉细胞间高度复杂的相互作用，并在果蝇胚胎发生过程中实现可解释的四维形态序列对齐和单细胞行为预测	提出了一种统一的图数据结构，将多细胞数据表示为颗粒状和泡沫状物理图像，结合细胞相互作用和细胞连接网络，实现了单细胞精度的动态多细胞发育过程数据驱动定量研究	NA	理解和预测在复杂发育过程中活体组织内每个细胞随时间的行为	多细胞发育过程，特别是果蝇胚胎发生中的细胞	机器学习	NA	几何深度学习	几何深度学习模型	图数据	NA	NA	NA	NA	NA
4437	2025-12-22	Twisted convolutional networks (TCNs): Enhancing feature interactions for non-spatial data classification 2025-Dec-09, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108451 PMID:41420941	研究论文	提出了一种用于一维非空间数据分类的新型深度学习架构——扭曲卷积网络（TCNs）	通过理论基础的乘性和成对交互机制显式组合输入特征子集，以捕获传统卷积方法忽略的高阶特征交互	NA	开发一种适用于特征顺序任意且空间关系最小的一维数据分类的深度学习架构	来自医学诊断、政治学、合成数据、化学计量学和医疗保健等不同领域的五个基准数据集	机器学习	NA	NA	CNN	一维数据	NA	NA	Twisted Convolutional Networks (TCNs)	NA	NA
4438	2025-12-22	A multi-task deep learning pipeline integrating vessel segmentation and radiomics for multiclass retinal disease classification 2025-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.105209 PMID:40914189	研究论文	本研究开发了一个结合血管分割和影像组学的多任务深度学习框架，用于自动分类四种视网膜疾病	创新点在于整合了基于Transformer的血管分割模型与影像组学特征，实现了多任务学习，提高了视网膜疾病分类的准确性和可解释性	研究依赖于多中心数据，但未详细讨论数据异质性对模型性能的具体影响，且外部验证集规模相对有限	开发一个鲁棒的多任务深度学习框架，用于自动化分类糖尿病视网膜病变、高血压视网膜病变、视乳头水肿和正常眼底	来自八个医疗中心的2165名患者的眼底图像	计算机视觉	视网膜疾病	眼底成像	深度学习模型	图像	2165名患者（训练和验证集）和769名患者（外部测试集）	PyTorch, Scikit-learn	U-Net, Attention U-Net, DeepLabV3+, HRNet, Swin-Unet	准确率, AUC, 召回率, ROC分析, Dice相似系数	NA
4439	2025-12-22	Prediction of Pathological Subthalamic Nucleus Beta Burst Occurrence in Parkinson's Disease 2025-Dec, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.70076 PMID:41041724	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测帕金森病患者丘脑底核中病理性β爆发的发生	首次利用深度神经网络从基底节活动中发现可可靠预测β爆发起始的特征，特别是揭示了β振幅下降（可能指示振荡群体相位重置）是预测β爆发发生的关键生物标志物	研究基于两个独立数据集，但样本量未明确说明；预测时间窗口为爆发前100毫秒，临床应用需进一步验证	探索帕金森病中丘脑底核病理性β爆发的预测机制，为开发智能、主动的脑深部电刺激疗法提供依据	帕金森病患者的丘脑底核活动记录	机器学习	帕金森病	脑深部电刺激记录、传感式DBS设备记录	深度神经网络	神经电生理信号	NA	NA	NA	NA	NA
4440	2025-12-22	Ultraviolet-induced fluorescence mapping of facial porphyrin and sebum using deep-learning segmentation 2025-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.105294 PMID:41274329	研究论文	本研究评估并比较了两种深度学习模型（UNet和pix2pix）在面部紫外诱导荧光图像中自动分割卟啉和皮脂的性能	首次在面部紫外诱导荧光图像分割中，对传统的分割网络（UNet）和生成对抗网络（pix2pix）进行了比较研究，并探讨了单类别与双类别分割设置的性能差异	数据集多样性有限，未来需扩大样本量并采用临床级成像系统进行验证	评估和比较两种深度学习模型在面部紫外诱导荧光图像中自动分割卟啉和皮脂的性能	面部紫外诱导荧光图像中的卟啉和皮脂区域	计算机视觉	痤疮	紫外诱导荧光成像	CNN, GAN	图像	49名受试者的294张面部荧光图像	NA	UNet, pix2pix	IoU, Dice系数	NA