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
4901	2025-10-31	Non-Contrast Brain CT Images Segmentation Enhancement: Lightweight Pre-Processing Model for Ultra-Early Ischemic Lesion Recognition and Segmentation 2025-Oct-13, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100359 PMID:41150035	研究论文	提出一种用于增强非对比脑部CT图像分割的轻量级预处理模型，专注于超早期缺血性病变的识别与分割	首次引入可训练参数的预定义可微分滤波器，结合预训练图像滤波器的可训练线性组合，实现无伪影的图像增强	仅使用112例患者数据进行验证，样本规模有限	提升超早期缺血性卒中病变的识别和分割精度	人类脑部非对比CT扫描中的超早期缺血核心区及周围半暗带	计算机视觉	心血管疾病	非对比计算机断层扫描	CNN	医学图像	112例患者的标注非对比脑部CT扫描	NA	基于卷积滤波的轻量级预处理模型	分割准确率	NA
4902	2025-10-31	A Lesion-Aware Patch Sampling Approach with EfficientNet3D-UNet for Robust Multiple Sclerosis Lesion Segmentation 2025-Oct-13, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100361 PMID:41150037	研究论文	提出结合病灶感知补丁采样策略的EfficientNet3D-UNet模型用于多发性硬化病灶分割	将复合缩放的MBConv3D模块与病灶感知补丁采样策略相结合，提升多模态MRI序列的体素分割性能	未明确说明数据集的规模和多样性限制	开发鲁棒的多发性硬化病灶自动分割方法	多发性硬化患者的3D MRI扫描数据	医学影像分析	多发性硬化	多模态MRI序列（FLAIR、T1、T2）	CNN	3D医学影像	NA	NA	EfficientNet3D-UNet, 3D U-Net	Dice相似系数, 精确率, 召回率, 准确率, 特异性	NA
4903	2025-10-31	Deep Learning Models to Screen Electronic Health Records for Breast and Colorectal Cancer Progression: Performance Evaluation Study 2025-Oct-13, JMIR AI DOI:10.2196/63767 PMID:41082723	研究论文	评估三种深度学习语言模型在电子健康记录中筛查乳腺癌和结直肠癌进展的性能	比较三种预训练深度学习语言模型在癌症进展识别任务中的表现，并分析影响模型预测的关键词汇	训练数据集规模有限，且仅在EHR级别而非句子级别进行分析	评估深度学习模型在电子健康记录中识别癌症进展的性能	2004-2020年加拿大曼尼托巴省诊断为4期乳腺癌和结直肠癌患者的电子健康记录	自然语言处理	乳腺癌,结直肠癌	电子健康记录文本分析	深度学习语言模型	文本	4期乳腺癌和结直肠癌患者的电子健康记录	NA	Bio+ClinicalBERT, Clinical-BigBird, Clinical-Longformer	灵敏度,阳性预测值,AUC,标准化Brier分数	NA
4904	2025-10-31	Integration of Artificial Intelligence in Biosensors for Enhanced Detection of Foodborne Pathogens 2025-Oct-12, Biosensors DOI:10.3390/bios15100690 PMID:41149342	综述	探讨人工智能在生物传感器中集成以增强食源性病原体检测能力的最新进展	将机器学习和深度学习应用于生物传感器，提升检测精度、缩短检测时间并实现数据自动解读	面临数据质量、算法透明度和监管接受度等挑战	开发快速、灵敏、可靠的食源性病原体检测方法	肉类、乳制品、新鲜农产品和即食食品中的食源性病原体	机器学习	食源性疾病	电化学、光学和压电生物传感机制	机器学习,深度学习	生物传感器信号数据	NA	NA	NA	灵敏度,准确度,检测时间	NA
4905	2025-10-31	A survey on neuro-mimetic deep learning via predictive coding 2025-Oct-10, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108161 PMID:41161207	综述	本文系统回顾了基于预测编码理论的神经拟态深度学习研究进展	首次全面梳理预测编码理论在机器学习各子领域的最新应用与发展趋势	作为综述文章，不包含原始实验数据和新算法验证	探索生物启发式学习算法在人工智能领域的应用潜力	预测编码理论及其在深度学习中的实现方法	机器学习	NA	预测编码	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4906	2025-10-31	ILD-Slider: A Parameter-Efficient Model for Identifying Progressive Fibrosing Interstitial Lung Disease from Chest CT Slices 2025-Oct-09, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100353 PMID:41150029	研究论文	提出一种参数高效的深度学习框架ILD-Slider，用于从有限CT切片中识别进行性纤维化性间质性肺病	引入基于解剖结构的位置标记指导代表性切片选择，采用峰值切片挖掘策略解决类别不平衡问题，通过切片级3D适配器实现非连续切片的PF-ILD诊断	仅在两个医疗中心的613例病例上进行验证，需要进一步多中心验证	早期识别进行性纤维化性间质性肺病	胸部CT切片	医学影像分析	间质性肺病	CT成像	深度学习	医学影像	613例病例（来自大阪大学医院和大阪府立医院机构丰中医疗中心）	NA	3D Adapter	AUPRC, AUROC	NA
4907	2025-10-31	Bio-Inspired Multi-Granularity Model for Rice Pests and Diseases Named Entity Recognition in Chinese 2025-Oct-08, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10100676 PMID:41149206	研究论文	提出一种受生物视觉机制启发的多粒度深度学习模型，用于中文水稻病虫害命名实体识别	基于生物视觉机制设计多粒度特征提取方法，通过多粒度CNN增强嵌套边界信息捕获能力	基于自建数据集进行实验，未在更大规模公开数据集上验证	解决水稻病虫害实体识别中的结构复杂性和嵌套问题	中文水稻病虫害相关文本数据	自然语言处理	水稻病虫害	命名实体识别	CNN, BiLSTM, CRF	文本	自建数据集	BERT, CNN, BiLSTM, CRF	BERT编码器+多粒度CNN+BiLSTM+CRF	F1-score	NA
4908	2025-10-31	Hierarchical Deep Learning for Abnormality Classification in Mouse Skeleton Using Multiview X-Ray Images: Convolutional Autoencoders Versus ConvNeXt 2025-Oct-07, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100348 PMID:41150024	研究论文	本研究开发了基于多视角X射线图像的层次深度学习框架，用于小鼠骨骼异常分类	提出结合多视角图像数据和层次学习的方法，通过定制ConvNeXT和卷积自编码器架构在三个解剖粒度层级进行训练	NA	改进多标签背景下的小鼠骨骼异常检测分类性能	来自国际小鼠表型联盟(IMPC)的54,046个小鼠标本的170,958张多视角X射线图像	计算机视觉	骨骼异常	X射线成像	CNN, 自编码器	多视角X射线图像	54,046个小鼠标本，共170,958张图像	NA	ConvNeXT, 卷积自编码器(CAE)	AUC	NA
4909	2025-10-31	Optimized Lung Nodule Classification Using CLAHE-Enhanced CT Imaging and Swin Transformer-Based Deep Feature Extraction 2025-Oct-04, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100346 PMID:41150022	研究论文	提出一种结合CLAHE增强CT影像和Swin Transformer深度特征提取的混合计算机辅助诊断流程用于肺癌分类	将图像预处理技术与预训练深度学习模型特征提取解耦，增强可解释性并降低过拟合风险，评估了400种模型配置寻找最优组合	仅使用单一公开数据集进行验证，未在更多外部数据集测试泛化能力	开发优化的肺癌计算机辅助诊断系统以提高早期检测准确率	肺结节CT影像	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN,Transformer	图像	1018例胸部CT扫描，包含6568张恶性图像和4849张良性图像	NA	Swin Transformer	准确率	NA
4910	2025-10-31	DBA-YOLO: A Dense Target Detection Model Based on Lightweight Neural Networks 2025-Oct-04, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11100345 PMID:41150021	研究论文	提出一种基于YOLOv10的轻量级密集目标检测模型DBA-YOLO，解决移动设备上计算效率不足和密集小目标漏检误检问题	引入C2f PA模块增强特征提取、参数优化的BIMAFPN颈部结构改进小目标检测、集成尺度/空间/任务感知的DyDHead模块进行空间特征加权	仅使用香烟包装图像构建的真实场景数据集进行验证，在其他工业场景的泛化性需进一步测试	开发适用于移动设备的轻量级密集目标检测模型	香烟包装图像中的密集小目标	计算机视觉	NA	NA	YOLO, CNN	图像	SKU-110K数据集和自建香烟包装图像数据集	NA	YOLOv10, C2f PA, BIMAFPN, DyDHead	检测准确率, mAP, mAP75	移动设备
4911	2025-10-31	Lightweight Deep Learning Approaches on Edge Devices for Fetal Movement Monitoring 2025-Oct-02, Biosensors DOI:10.3390/bios15100662 PMID:41149316	研究论文	本研究提出了一种用于边缘设备实时胎儿运动监测的轻量级深度学习框架	采用知识蒸馏技术将大型教师模型的知识迁移到紧凑学生架构，并结合训练后整数量化使内存占用减少74.8%	研究样本量相对有限（120名参与者），在资源受限环境下的实际应用效果需进一步验证	开发适用于边缘设备的实时胎儿运动监测系统	胎儿运动监测数据	机器学习	产科疾病	惯性测量单元（IMU）数据采集，短时傅里叶变换	深度学习模型	加速度计和陀螺仪数据转化的频谱图	120名参与者	NA	知识蒸馏框架（教师模型-学生模型）	灵敏度, 精确率, F1分数	边缘设备，微控制器
4912	2025-10-31	A Wearable Electrochemical Biosensor for Salivary Detection of Periodontal Inflammation Biomarkers: Molecularly Imprinted Polymer Sensor with Deep Learning Integration 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202509658 PMID:40714834	研究论文	开发了一种用于唾液检测牙周炎症生物标志物的可穿戴电化学生物传感器，结合分子印迹聚合物和深度学习技术	将分子印迹聚合物传感器与深度学习集成，开发了可穿戴口腔防护平台，实现牙周炎症的连续监测和早期干预	NA	开发用于牙周炎症检测的新型可穿戴生物传感器	唾液中的基质金属蛋白酶-8（MMP-8）生物标志物	生物医学工程	牙周病	电化学生物传感，分子印迹聚合物，密度泛函理论模拟	深度学习	电化学阻抗数据	患者样本	NA	NA	特异性，重现性，诊断准确性	NA
4913	2025-10-31	VLM-CPL: Consensus Pseudo-Labels From Vision-Language Models for Annotation-Free Pathological Image Classification 2025-Oct, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3595111 PMID:40758498	研究论文	提出一种基于视觉语言模型的无需人工标注的病理图像分类方法VLM-CPL	结合两种噪声标签过滤技术和半监督学习策略，提出提示-特征一致性选择和开放集提示策略	由于预训练数据集与目标数据集之间的领域差距，初始伪标签可能包含大量噪声	开发无需人工标注的病理图像自动分类方法	病理图像	数字病理	癌症	视觉语言模型	VLM	图像	五个公共病理图像数据集	NA	VLM-CPL	准确率	NA
4914	2025-10-31	Fully Automated Anatomy Labeling for Intracardiac Echocardiography Using Deep Learning 2025-Oct, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2025.06.009 PMID:40767798	研究论文	开发基于深度学习的全自动算法用于心内超声心动图的解剖结构标注	首次提出全自动的心内超声解剖结构标注算法，使用来自两个机构的196,768张图像的大规模数据集	21个解剖结构中仅有15个达到70%以上的精确率和召回率，部分结构识别精度有待提升	开发自动化解剖结构标注工具以辅助电生理手术导航和医学教育	心内超声心动图图像中的右心房解剖结构	计算机视觉	心血管疾病	心内超声心动图	深度学习	医学图像	605次电生理手术，196,768张图像	NA	NA	精确率, 召回率	NA
4915	2025-10-31	Histopathological Image Analysis and Enhanced Diagnostic Accuracy Explainability for Oral Cancer Detection 2025-Oct, Cancer investigation IF:1.8Q3 DOI:10.1080/07357907.2025.2559103 PMID:40952069	研究论文	提出一种用于口腔癌组织病理学图像分类的深度学习模型，通过特征选择和可解释性增强诊断准确性	结合Vahadane三染色参数归一化、加权Fisher评分特征选择和可解释人工智能技术，改进了U-Net分类器使用特征输入而非完整图像	NA	开发能够提高口腔癌诊断准确性和可解释性的深度学习模型	口腔癌组织病理学图像	数字病理学	口腔癌	组织病理学图像分析	U-Net	图像	NA	NA	U-Net	准确率, 精确度, 可靠性	NA
4916	2025-10-31	AI-Enhanced Wearable Technology for Human Physiological Signal Detection: Challenges and Future Directions 2025-Oct, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202504078 PMID:40990059	综述	本文综述了人工智能技术在可穿戴生理信号监测领域的最新进展、优势、应用及挑战	系统探讨AI在提升信号提取分类精度、实现个性化健康监测与疾病预测、优化人机交互方面的优势，并分析多模态数据融合的创新解决方案	存在数据隐私、算法泛化性、实时处理和模型可解释性等挑战	回顾人工智能在可穿戴生理信号监测领域的最新进展并展望未来发展趋势	可穿戴设备监测的生理信号（生物电、机械、化学和温度信号）	机器学习	老年疾病	深度学习，机器学习，多模态数据融合	NA	多模态生理信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
4917	2025-10-31	AI-Driven De Novo Design of Ultra Long-Acting GLP-1 Receptor Agonists 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507044 PMID:40787887	研究论文	提出一种结合深度学习与功能筛选的AI驱动肽类药物设计方法，成功设计出超长效GLP-1受体激动剂	首次将深度学习蛋白设计与功能性筛选相结合，实现两周内完成从设计到筛选的全流程，成功获得半衰期延长三倍的候选分子	仅针对GLP-1受体激动剂进行验证，尚未在其他肽类药物体系中测试通用性	开发高效肽类药物设计方法以解决传统设计效率低、耗时长的难题	胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RAs）	机器学习	糖尿病	深度学习，虚拟功能筛选，体外验证，体内实验	深度学习模型	蛋白质序列数据，生物活性数据	设计10,000个全新GLP-1RAs，其中60个通过虚拟筛选，2个先导化合物（D13和D41）进行深入验证	NA	NA	成功率（52%），半衰期，血糖水平，体重减轻效果	NA
4918	2025-10-31	Personalized Medication for Chronic Diseases Using Multimodal Data-Driven Chain-of-Decisions 2025-Oct, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504079 PMID:40788064	研究论文	提出一种多模态数据驱动的决策链框架，用于慢性疾病的个性化用药决策	首次将思维链提示思想应用于临床决策过程，构建三阶段深度学习任务来模拟临床决策逻辑依赖关系	研究仅涵盖四种慢性疾病，需要进一步验证在其他疾病上的适用性	开发一个能够从综合视角捕捉患者-药物关系的个性化用药决策框架	慢性肾病患者、膜性肾病患者、类风湿关节炎患者、结直肠癌患者和膝骨关节炎患者	机器学习	慢性疾病	多模态数据分析	深度学习	临床表型数据、药物属性数据、专家知识	3675名患者的3173条单模态记录、502条多模态记录和2187条用药记录	NA	NA	预测性能	NA
4919	2025-10-31	Comparison of convergent and independent pathways in neural networks during second-order conditioning and blocking procedures 2025-Oct, Journal of experimental psychology. Animal learning and cognition DOI:10.1037/xan0000413 PMID:41143816	研究论文	本研究通过神经网络模型比较收敛连接与独立通路在二阶条件作用和阻塞程序中的作用	比较了五种不同收敛连接程度的网络架构在模拟阻塞和二阶条件作用中的表现，揭示了连接方式对学习现象模拟的影响	观察到一些例外情况，未来工作需要整合刺激-刺激和刺激-反应关联的潜在机制理论	探索神经网络中收敛通路与独立通路在模拟学习现象中的作用	神经网络模型中的连接架构	机器学习	NA	神经网络模拟	前馈神经网络	模拟数据	五种网络架构	NA	前馈神经网络	现象模拟准确度	NA
4920	2025-10-31	A semi-automated algorithm for image analysis of respiratory organoids 2025-Oct, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013589 PMID:41144388	研究论文	开发用于呼吸道类器官图像分析的半自动算法	首次将U-Net架构与CellProfiler结合用于呼吸道类器官分割，无需荧光染料即可量化CFTR通道活性差异	算法为半自动化而非全自动化	开发高精度的呼吸道类器官图像分析工具	鼻类和肺类器官	数字病理学	囊性纤维化	明场成像，z-stack融合与拼接	CNN	图像	827张标注的呼吸道类器官图像	CellProfiler	U-Net	IoU, F1-score, 准确率	NA