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
5861	2026-04-06	A unified VQ-VAE framework for few-shot retinal vessel segmentation and multidisease classification 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076261433086 PMID:41883526	研究论文	本研究提出了一种基于向量量化变分自编码器的少样本学习框架，用于视网膜血管分割和多疾病分类	利用VQ-VAE在未标注眼底照片上进行预训练，学习可迁移的离散表示，以初始化多个下游模型，有效减少标注数据需求并提升性能	未明确说明模型在更广泛或更复杂临床场景中的泛化能力，以及计算资源的具体需求	解决任务特异性深度学习模型对大型标注数据集的依赖问题，开发资源高效的少样本学习解决方案	视网膜血管分割和眼部疾病分类	计算机视觉	眼部疾病	深度学习，少样本学习	VQ-VAE, CNN, GAN	图像	多个公共数据集（DRIVE, STARE, CHASE, Retina, ODIR），其中分类任务仅使用70张标注图像	NA	U-Net, SegNet, ERFNet, FR-UNet, Swin-Res-Net, RV-GAN, VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B0	Dice系数, 召回率, 准确率, 交并比, 平均交并比, 平均偏移距离, 精确率, F1分数, AUC	NA
5862	2026-04-06	Integrating deep learning and thermal estimation for enhanced MRI-based brain tumor diagnosis 2026 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076261431902 PMID:41883532	研究论文	本研究开发了一个集成AI驱动的MATLAB框架，通过结合MRI特征与热和纹理生物标志物，提升脑肿瘤诊断的准确性	首次将深度学习分割、形态分析、热估计和纹理量化整合到一个MATLAB管道中，用于脑肿瘤诊断，并提出了基于面积的温度估计公式	硬件限制导致训练仅进行了计划的30个周期中的8个，影响了模型优化；对垂体瘤的召回率较低（29%），对脑膜瘤的精确度较低（48.6%）	开发一个集成AI框架，通过结合MRI特征与热和纹理生物标志物，提高脑肿瘤诊断的准确性	脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤）和健康脑组织	数字病理学	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）	CNN	图像	来自Kaggle和Figshare的数据集（具体样本数量未明确说明）	MATLAB	紧凑型三层卷积神经网络	准确率, F1分数, 召回率, 精确度	硬件限制导致训练周期减少，建议转向GPU加速训练（具体GPU类型未明确说明）
5863	2026-04-06	A Hybrid GARCH-BiLSTM-KAN Model for Crude Oil Price Forecasting: Capturing Volatility, Temporal Dependencies, and Nonlinear Dynamics 2025-12-05, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69355 PMID:41428661	研究论文	本研究提出了一种混合GARCH-BiLSTM-KAN模型，用于原油价格预测，旨在捕捉波动性、时间依赖性和非线性动态	创新性地结合了GARCH模型、双向LSTM网络和Kolmogorov-Arnold网络，以协同方式量化时变波动性、建模双向时间关系并精炼非线性模式，超越了传统模型的局限	未明确提及具体限制，但可能包括模型复杂度高、计算资源需求大或对特定市场条件的泛化能力未知	开发一个稳健的预测工具，以准确预测原油价格，支持能源政策制定、风险对冲和金融衍生品定价	西德克萨斯中质原油的每日价格数据	机器学习	NA	NA	GARCH, BiLSTM, KAN	时间序列数据	39年的每日价格数据（1986-2025年）	NA	GARCH, Bidirectional LSTM, Kolmogorov-Arnold Network	均方根误差, 平均绝对误差, 决定系数	NA
5864	2026-04-06	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-12, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111169 PMID:41033356	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的正常组织并发症概率（NTCP）模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难，该模型整合了3D剂量分布、器官分割和CT扫描数据	首次将3D剂量数据、器官分割和CT扫描结合到深度学习模型中，以预测放疗后吞咽困难，相比传统基于离散剂量参数的NTCP模型，显著提升了预测性能	研究依赖于多机构队列数据，可能存在数据异质性；模型性能在外部测试集上略有下降，表明泛化能力有待进一步验证	通过深度学习模型改进头颈癌放疗后晚期吞咽困难的预测准确性	头颈癌患者	数字病理学	头颈癌	放疗剂量分析，CT扫描	CNN	3D剂量分布图像，CT图像，器官分割掩码	1484名头颈癌患者的多机构队列	NA	Residual Network	AUC，校准曲线	NA
5865	2026-04-06	A Novel Hybrid Deep Learning Model for Attack Detection in IoT Environment: Convolutional Neural Network with Transformer Approach 2025-11-18, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68750 PMID:41359642	研究论文	提出一种基于CNN与Transformer的混合深度学习模型，用于物联网环境中的攻击检测与分类	首次将卷积神经网络与Transformer架构结合，构建混合模型用于物联网攻击检测，在保持高精度的同时显著降低计算复杂度	仅使用单一数据集（CIC-IoT-2023）进行验证，未在更广泛的物联网场景和实时部署环境中测试	开发高效的深度学习安全方法，实时检测物联网网络中的异常活动和潜在威胁	物联网网络通信数据中的攻击模式与异常行为	机器学习	NA	深度学习	CNN, Transformer	网络流量数据	CIC-IoT-2023数据集，包含33种物联网威胁类型，分为7个类别	NA	CNN-Transformer混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 损失值	NA
5866	2026-04-06	An Open-source Protocol for Deep Learning-based Segmentation of Tubular Structures in 3D Fluorescence Microscopy Images 2025-11-14, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68004 PMID:41325317	研究论文	本文介绍了一个开源、用户友好的工具箱，用于3D荧光显微镜图像中管状结构的端到端分割	工具箱采用基于模拟的数据增强策略，即使在最少训练数据（如仅一张3D图像）下也能提升模型性能，并模拟真实成像伪影	NA	开发一个无需正式编程训练的研究人员也能使用的工具箱，用于3D荧光显微镜图像中管状结构的精确分割	小鼠肝组织中的胆管网络和正弦网络	数字病理学	NA	3D荧光显微镜成像	CNN	3D图像	最少一张3D图像（通过数据增强扩展）	TensorFlow, PyTorch, Keras	3D U-Net, 3D U-Net with attention mechanisms	定性评估, 定量评估	本地GPU, 高性能计算集群, 云平台
5867	2026-04-06	Transfer Learning and UNet Segmentation for Paddy Leaf Disease Classification as a Solution with a User-Friendly Interface for Non-Technical Users 2025-10-24, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68861 PMID:41212843	研究论文	本研究提出了一种基于迁移学习和UNet分割的定制化深度学习方案，用于水稻叶片病害分类，并开发了用户友好的图形界面供非技术用户使用	结合了定制化的DenseNet-121迁移学习模型与UNet图像分割技术，显著提升了分类准确率，并设计了面向非技术用户的直观交互界面	未明确提及模型在真实田间复杂环境下的泛化能力测试或计算资源需求的具体分析	开发一种可靠且可扩展的水稻叶片病害自动分类解决方案，以辅助农业生产	水稻叶片病害图像，包括Tungro、Sheath Blight、Paddy Hispa、Neck Blast、Narrow Brown Spot、Leaf Scald、Leaf Blast、Brown Spot和Bacterial Leaf Blight	计算机视觉	水稻病害	深度学习，图像分割	CNN	图像	基于Paddy Leaf Diseases Detection Dataset的两个数据集（分割图像与非分割图像），具体样本数量未明确	未明确指定，可能为TensorFlow, PyTorch等	DenseNet-121, UNet	准确率, 精确率, 召回率	未明确指定
5868	2026-04-06	Improving mortality prediction after radiotherapy with large language model structuring of large-scale unstructured electronic health records 2025-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111052 PMID:40692078	研究论文	本研究利用开源大语言模型（LLM）对大规模非结构化电子健康记录（EHR）进行结构化处理，以改进放疗后患者的死亡率预测	采用通用领域的大语言模型（而非针对医学数据微调的模型）来结构化非结构化EHR数据，显著提升了生存预测的准确性和模型可解释性	研究主要基于单一医疗中心的数据进行内部验证，外部验证样本量相对较小（852例），且未详细讨论模型在不同医疗系统或人群中的泛化能力	提高放疗后患者死亡率预测的准确性，以优化临床决策和避免对预期寿命有限的患者进行不必要的放疗	接受放疗的患者，包括来自延世癌症中心的34,276例患者（内部数据集）和来自龙仁Severance医院的852例患者（外部验证集）	自然语言处理	癌症	大语言模型（LLM）用于非结构化EHR数据的结构化处理	大语言模型（LLM），深度学习模型	非结构化和结构化的电子健康记录（EHR）数据	内部数据集34,276例患者，外部验证集852例患者	NA	开源大语言模型（具体架构未指定），以及统计、机器学习和深度学习模型	C-index，风险分层的p值，结构化准确率	NA
5869	2026-04-06	Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy 2025-07, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110914 PMID:40328363	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习模型，用于儿科上腹部肿瘤放疗中危及器官的自动勾画，并评估了其在多个数据集上的鲁棒性	结合内部和公共数据集训练模型，提高了模型在儿科上腹部OARs分割中的鲁棒性，并针对年龄组差异进行了性能分析	胃-肠和胰腺的分割性能较低（DSC值低于0.90），且0-2岁年龄组的模型表现最差	开发并评估用于儿科上腹部放疗中危及器官自动勾画的深度学习模型	儿科上腹部肿瘤患者（包括肾肿瘤和神经母细胞瘤）的CT图像	数字病理	儿科肿瘤	CT成像	深度学习	CT图像	内部数据集189例儿科患者，公共数据集189例CT扫描	NA	NA	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
5870	2026-04-06	PET and CT based DenseNet outperforms advanced deep learning models for outcome prediction of oropharyngeal cancer 2025-06, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110852 PMID:40118186	研究论文	本研究探讨了使用传统DenseNet架构，通过优化层数和图像融合策略，在口咽癌患者无复发生存期预测中是否能够达到与先进深度学习模型相当的性能	研究表明，具有81层的传统DenseNet架构在内部测试集上达到了与更复杂架构的先进模型相当的预测性能，并在外部测试中表现更优，且移除GTV输入数据在某些情况下能提升外部测试性能	研究未详细讨论模型在其他癌症类型或更大数据集上的泛化能力，也未分析不同融合策略在所有临床场景下的最优性	比较传统DenseNet架构与先进深度学习模型在口咽癌患者无复发生存期预测中的性能	口咽癌患者	数字病理	口咽癌	PET和CT成像	DenseNet	图像	HECKTOR 2022数据集包含489名患者（训练集369名，测试集120名），外加400名患者的外部测试集	NA	DenseNet81	C-index	NA
5871	2026-04-06	Incorporating indirect MRI information in a CT-based deep learning model for prostate auto-segmentation 2025-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110806 PMID:39988305	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习模型，用于前列腺自动分割，旨在在CT成像中实现MRI轮廓指南	首次设计用于在CT成像中实施MRI轮廓指南的深度学习模型，并且是首个根据ESTRO-ACROP轮廓指南训练的模型	模型在开发过程中从未接触过MRI图像，可能限制了其对MRI信息的间接利用能力	开发一种深度学习模型，用于在CT成像中自动分割前列腺及危及器官，以辅助前列腺癌外部束放射治疗	165名前列腺癌患者的CT扫描数据	数字病理学	前列腺癌	CT扫描	深度学习	图像	165例患者CT扫描（136例训练，29例测试）	NA	三维U-Net	Dice相似系数, 95百分位Hausdorff距离	NA
5872	2026-04-06	Personalized auto-segmentation for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy of large brain metastases 2025-04, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110773 PMID:39914742	研究论文	本研究开发了一种两阶段的个性化深度学习自动分割模型，用于辅助大体积脑转移瘤的在线勾画，以优化磁共振引导自适应放疗的工作流程	提出了一种两阶段的个性化深度学习自动分割模型，专门针对大体积脑转移瘤在放疗过程中的体积变化进行优化，相比基础模型和刚性配准方法，在肿瘤体积显著缩小时表现出更好的性能	研究样本量相对有限，仅基于20个大体积脑转移瘤的741幅每日在线MR图像进行个性化模型开发，且仅对8名患者进行了手动勾画与DLAS辅助勾画的对比评估	优化磁共振引导自适应放疗（MRgART）的工作流程，提高大体积脑转移瘤在线勾画的准确性和效率	大体积脑转移瘤（直径≥2厘米）患者	数字病理学	脑转移瘤	磁共振成像（MRI），深度学习自动分割	深度学习模型	多序列磁共振图像	177个脑转移瘤用于基础模型训练，20个大体积脑转移瘤的741幅每日在线MR图像用于个性化模型开发，8名患者用于对比评估	NA	NA	Dice相似系数（DSC）	NA
5873	2026-04-06	Assessing multiple MRI sequences in deep learning-based synthetic CT generation for MR-only radiation therapy of head and neck cancers 2025-04, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110782 PMID:39929288	研究论文	本研究探讨了多种MRI序列对头颈部区域基于深度学习的合成CT生成质量的影响	首次系统评估了多种MRI序列（包括T1pre-、T1post-contrast、T2及Dixon图像）在深度学习合成CT生成中的效果，并确定了最优的多通道输入组合	样本量较小（仅26名患者），且研究局限于头颈部癌症，未涉及其他解剖区域	评估多通道MRI序列对深度学习合成CT生成质量的影响，以支持头颈部癌症的仅MRI放射治疗计划	头颈部癌症患者的MRI和CT图像数据	医学影像分析	头颈部癌症	MRI序列（T1pre-、T1post-contrast、T2及Dixon图像）	深度学习模型	医学影像（MRI和CT图像）	26名头颈部癌症患者，共12个MRI序列	U-Net框架	U-Net	平均绝对误差（MAE）、Dice相似系数（DSC）、Gamma通过率	NA
5874	2026-04-06	A variational deep-learning approach to modeling memory T cell dynamics 2025-Feb-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.08.602409 PMID:40060443	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和随机变分推理的方法，用于从高维单细胞流式细胞术数据中同时推断动态模型参数和细胞群体结构，以研究小鼠流感病毒感染后肺驻留记忆T细胞的动态变化	该方法直接基于原始单细胞数据训练，而非预定义聚类动力学，能够同时推断动态模型参数和群体结构，为高维时间序列数据的解释提供了新基础	研究仅针对小鼠流感病毒感染模型中的肺驻留记忆T细胞，尚未在其他生物系统或疾病中验证	研究流感病毒感染后肺驻留记忆CD4和CD8 T细胞的动态发展和持久性	小鼠肺组织中的记忆CD4和CD8 T细胞	机器学习	流感	单细胞流式细胞术	深度学习	单细胞流式细胞术数据	NA	NA	NA	NA	NA
5875	2026-04-06	Targeted design of synthetic enhancers for selected tissues in the Drosophila embryo 2024-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06905-9 PMID:38086418	研究论文	本文结合深度学习和迁移学习，设计了针对果蝇胚胎中五个组织的特异性增强子	首次通过结合全基因组单细胞ATAC-seq数据和体内增强子活性小规模数据，利用迁移学习实现组织特异性增强子的靶向设计	未明确讨论设计增强子的通用性或跨物种适用性，且实验验证仅基于40个合成增强子	开发一种靶向设计具有组织特异性活性的合成增强子的方法	果蝇胚胎中的中央神经系统、表皮、肠道、肌肉和大脑组织	机器学习	NA	ATAC-seq, 体内增强子活性测定	CNN	基因组序列数据	基于全基因组单细胞ATAC-seq数据集和小规模体内增强子活性数据	NA	卷积神经网络	阳性预测值	NA
5876	2026-04-06	Cell-type-directed design of synthetic enhancers 2024-02, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06936-2 PMID:38086419	研究论文	本文利用深度学习模型设计合成增强子，以靶向果蝇大脑中的特定细胞类型，并探索增强子的调控逻辑	首次使用深度学习从随机序列高效设计细胞类型特异性合成增强子，并创建了'双代码'增强子和小于50个碱基对的最小功能增强子	NA	解码增强子的调控逻辑，理解基因表达在增强子序列中的编码细节，并利用深度学习设计合成增强子以操纵细胞状态	果蝇大脑中的Kenyon细胞和胶质细胞，以及人类增强子	机器学习	NA	深度学习，转基因动物实验	深度学习模型	序列数据（增强子序列）	NA	NA	NA	NA	NA
5877	2026-04-06	Automatic semantic segmentation of kidney cysts in MR images of patients affected by autosomal-dominant polycystic kidney disease 2021-03, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-020-02748-4 PMID:32940759	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的自动语义分割方法，用于在常染色体显性多囊肾病患者的磁共振图像中分割肾脏囊肿	提出了一种全自动的语义分割方法，用于区分和分析ADPKD患者的肾脏囊肿，其性能达到观察者间变异性水平	研究样本量较小（60例MR图像），且仅使用T2加权图像，可能限制了模型的泛化能力	开发并评估一种全自动语义分割方法，以区分和分析ADPKD患者的肾脏囊肿，用于自动分类患者表型、临床决策和疾病进展监测	常染色体显性多囊肾病患者的磁共振图像中的肾脏囊肿	数字病理学	常染色体显性多囊肾病	磁共振成像	CNN	图像	60例MR T2加权图像	NA	NA	Dice系数, 总囊肿体积百分比差异	NA
5878	2026-04-05	Combined caLculation of Ultra-high field Biases (CLUB) With Sandwich: Fast, Simultaneous Estimation of 3D B0 and Multi-Channel B1 + Maps at 7 T 2026-Jun, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70289 PMID:41639931	研究论文	开发并验证了一种在超高场下同时映射静态场和发射场不均匀性的方法，结合深度学习加速实现快速在线应用	提出CLUB-Sandwich序列，通过在多回波读出中集成B1+映射，实现B0和B1+的同时快速估计，并首次结合深度学习进行加速重建	研究仅基于11名健康志愿者的数据，未在患者群体或不同疾病状态下验证，且未评估长期稳定性	开发一种快速、准确的超高场MRI中B0和B1+场不均匀性同时映射方法	11名健康志愿者的MRI数据	医学影像处理	NA	超高场MRI（7T）、多回波序列、低秩张量补全、深度学习重建	深度学习模型	3D MRI图像数据	11名健康志愿者	NA	NA	相关系数、均方根误差	NA
5879	2026-04-05	A computationally efficient hybrid Kolmogorov-Arnold network for hyperspectral classification of signatory pen inks 2026-Jun, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2026.112897 PMID:41775118	研究论文	本文提出了一种用于签名笔油墨高光谱分类的计算高效的混合CNN-KAN网络架构	首次将卷积神经网络（CNN）与Kolmogorov-Arnold网络（KAN）结合，形成混合CNN-KAN架构，以CNN前端提取特征并降维，KAN后端增强非线性拟合能力，有效区分高度相似的油墨类别	研究仅针对40个品牌和型号的签名笔油墨，未在其他更广泛或更复杂的数据集上进行验证	为法医文件检验领域提供一种基于高光谱成像技术的、高精度且计算高效的深度学习解决方案，用于无损、精确地区分签名笔油墨	签名笔油墨	计算机视觉	NA	高光谱成像（HSI）	CNN, KAN	高光谱图像	涉及40个品牌和型号的签名笔油墨	NA	CNN-KAN, VGG, AUNet	准确率	NA
5880	2026-04-05	Analysis of passive bloodstain morphology across surface textures and drop heights using deep learning 2026-Jun, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2026.112890 PMID:41707408	研究论文	本研究利用深度学习分析被动血迹形态在不同表面纹理和滴落高度下的变化，验证了冲击角确定的一致性	首次将深度学习（特别是MobileNet模型）应用于血迹模式分析，以区分不同滴落高度产生的血迹，并强调了迁移学习在小型法医数据集中的价值	研究仅考虑垂直90°角滴落，未涵盖多角度冲击、运动相关效应或温度控制条件，未来需扩展以更真实模拟犯罪现场	探究基底类型和滴落高度对被动血迹形态的影响，以增强法医血迹模式分析（BPA）的准确性和适用性	被动血迹，在五种不同表面（弯曲杯、压碎图表纸、黄麻布、果冻石、混凝土）上从三个不同高度垂直滴落的血液样本	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	大型图像数据集，具体数量未明确说明	TensorFlow, PyTorch, Keras（基于MobileNet常用框架推断，但原文未明确指定）	MobileNet	准确率	NA