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
5901	2025-12-09	Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of key properties, current progresses, and future perspectives 2023-04, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2023.102762 PMID:36738650	综述	本文对Transformer在医学影像领域的应用进行了比较性综述，探讨其关键特性、当前进展及未来前景	基于Transformer的关键定义特性（主要通过与CNN比较得出）及其架构类型来组织综述，帮助读者深入理解相关方法的原理	NA	评估Transformer在医学影像领域的现状、应用进展及未来发展方向	医学影像数据	医学影像	NA	深度学习	Transformer, CNN	医学影像	NA	NA	Transformer, CNN	NA	NA
5902	2025-12-08	Deep learning-assisted metabolic fingerprint profiling based on V-groove and wrinkle-shaped 3D surface-enhanced Raman scattering substrate for early colorectal cancer diagnosis 2026-Feb-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118183 PMID:41223500	研究论文	本研究开发了一种基于三维表面增强拉曼散射基底和深度学习的代谢指纹图谱分析方法，用于结直肠癌的早期诊断	提出了一种结合微V型槽阵列、皱纹图案和银纳米颗粒的新型三维SERS基底，并首次将CNN模型应用于该平台获得的早期结直肠癌代谢指纹图谱分析	未明确说明样本来源的多样性、模型在独立外部验证集上的性能以及长期临床应用的可行性	开发一种高灵敏度的早期结直肠癌诊断平台	早期结直肠癌患者的血清代谢物	机器学习	结直肠癌	表面增强拉曼散射	CNN	拉曼光谱数据	未明确说明具体样本数量	NA	NA	AUC, 准确率, 特异性	NA
5903	2025-12-08	Rapid whole-brain T2* and susceptibility mapping using 3D multiple overlapping-echo detachment acquisition and missing modality synthesis embedded simulation 2026-Feb, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70108 PMID:41040040	研究论文	本文开发了一种3D多重重叠回波分离成像技术，结合数据生成和重建策略，用于快速全脑T2*和磁化率定量成像	将MOLED编码扩展至3D多激发采集，结合双回波反向EPI序列，同时获取T2*和QSM信号并减少图像畸变；采用基于深度学习的缺失模态合成方法生成配准的多参数模板，并提出了伪3D Bloch模拟以加速网络训练数据生成	NA	开发快速全脑T2*和磁化率定量成像技术	健康志愿者和临床参与者	医学影像处理	NA	3D多重重叠回波分离成像，双回波反向EPI序列，Bloch模拟	深度学习	3D磁共振图像	健康志愿者和临床参与者队列	NA	NA	图像质量评分	NA
5904	2025-12-08	Deep learning approach for DCE-MRI parameter estimation: Evaluating signal intensity and concentration-time curve-based convolution-neural-networks 2026-Feb, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110559 PMID:41207450	研究论文	本文提出了一种基于浓度-时间曲线的卷积神经网络方法，用于动态对比增强MRI参数估计，旨在适应不同扫描协议并提高计算效率	采用浓度曲线而非信号强度作为输入，设计能适应多种DCE-MRI协议的CNN模型，在外部验证中展示了跨扫描仪和机构的鲁棒性	研究主要针对脑胶质瘤患者，样本量相对有限（训练集72例，测试集18例），且依赖于合成数据进行初始训练	开发一种快速、鲁棒的深度学习方法，用于估计DCE-MRI中的广义示踪动力学参数，以克服传统非线性最小二乘法计算成本高、对噪声和协议变化敏感的问题	脑胶质瘤患者（2-4级）的DCE-MRI数据	医学影像分析	脑胶质瘤	动态对比增强MRI	CNN	医学影像数据	训练集：72例胶质瘤患者；测试集：18例患者；外部验证集：跨扫描仪9例（1.5T），跨机构6例（不同医院）	NA	卷积神经网络	平均绝对误差，AUC，相关性系数	NA
5905	2025-12-08	Transformer-based multi-scale feature fusion for real-time CT bone metastasis detection 2026-Feb, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2025.117729 PMID:41241185	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的实时CT骨转移检测模型BM-DETR，通过多尺度特征融合提升小尺寸、低对比度病变的检测精度	提出了集成空间上下文增强模块（SCEM）、双分支上采样的AttentionUpsample以及扩张Transformer注意力块（DTAB）的新型Transformer架构，有效解决了局部细节捕获与计算效率的平衡问题	未明确说明模型在更广泛临床数据上的泛化能力，以及在实际边缘设备部署中的具体性能表现	开发高精度、实时的CT骨转移自动检测系统，以支持早期筛查和智能诊断	CT影像中的骨转移病变	计算机视觉	骨转移癌	CT影像分析	Transformer	医学影像（CT）	OsteoScan和BMSeg两个公开数据集	未明确说明	BM-DETR（自定义Transformer架构，包含SCEM、AttentionUpsample、DTAB模块）	mAP50	未明确说明，但提及支持边缘部署
5906	2025-12-08	Deep learning-based perfusion quantification and large vessel exclusion for renal multi-TI arterial spin labelling MRI 2026-Feb, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110573 PMID:41260277	研究论文	提出了一种基于BiLSTM的深度学习方法，用于肾脏多反转时间动脉自旋标记MRI的灌注量化、大血管排除以及血流到达时间和血流长度估计	首次将BiLSTM深度学习模型应用于多反转时间ASL数据的灌注参数量化，并实现了自动大血管排除，相比传统基于Buxton模型拟合的方法，在噪声环境下更准确、更鲁棒	模拟数据与体内数据的特性存在差异，导致部分观察到的量化差异无法完全由模拟结果解释；深度学习模型在血流长度估计上误差大于传统方法	改进肾脏多反转时间动脉自旋标记MRI的灌注参数量化方法，提高其准确性和鲁棒性	肾脏灌注参数（灌注量、血流到达时间、血流长度）及大血管区域	医学影像分析	肾脏疾病	多反转时间流动敏感交替反转恢复序列动脉自旋标记MRI	BiLSTM	MRI图像序列	模拟像素级多反转时间信号数据及体内数据	NA	BiLSTM	量化误差	NA
5907	2025-12-08	GL-mamba-net: A magnetic resonance imaging restoration network with global-local mamba 2026-Feb, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110574 PMID:41271086	研究论文	本文提出了一种名为GL-mamba-net的双路径Mamba网络，用于加速磁共振成像的采集过程，通过融合全局与局部特征来提升图像恢复的质量和效率	提出了多尺度局部Mamba块以捕获不同区域的局部信息；设计了新的特征融合块以增强全局与局部信息的融合；构建了双路径Mamba网络架构，提升了复杂动态数据环境下的特征提取能力和适应性	未明确说明模型在特定病理条件下的泛化能力，以及在实际临床部署中的计算效率限制	加速磁共振成像采集过程，提升欠采样图像恢复的质量	欠采样的单线圈图像域数据	计算机视觉	NA	磁共振成像	Mamba	图像	NA	NA	双路径Mamba网络	多种评估指标	NA
5908	2025-12-08	Enhancing and accelerating brain MRI through deep learning reconstruction using prior subject-specific imaging 2026-Feb, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110558 PMID:41274586	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的MRI重建框架，通过整合先验个体特异性成像信息来增强和加速脑部MRI扫描	提出了一种结合初始重建网络、深度配准模型和基于Transformer的增强网络的新型深度学习MRI重建框架，显著减少了总重建时间，并提高了下游脑部分割任务的准确性	研究仅基于T1加权MRI扫描的纵向数据集，样本量相对较小（18名受试者），且未在其他MRI序列或更大规模数据集中验证	旨在通过深度学习重建方法减少MRI采集时间，提高图像质量，并加速临床实时应用	脑部T1加权MRI扫描图像	计算机视觉	NA	MRI	CNN, Transformer	图像	2808张图像来自18名受试者	PyTorch	Transformer	准确性, 体积一致性	NA
5909	2025-12-08	Diffusion for Diffusion: A versatile multiphysics fields refinement framework in pollutants transportation 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124962 PMID:41242196	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的多物理场细化框架，用于从稀疏测量中准确恢复污染物传输中的耦合浓度和温度场	将物理信息方程约束方案与条件扩散模型相结合，以从有限观测中恢复高维时空场，在计算效率、泛化性和预测准确性方面超越现有方法	NA	开发一个高效、通用的多物理场细化框架，用于环境风险评估和工业污染缓解中的污染物传输分析	污染物传输中的耦合浓度和温度梯度驱动的扩散场	机器学习	NA	有限元模拟，双色警报成像	扩散模型	图像，模拟数据	NA	NA	ResNet, Transformer, Fourier Neural Operator	超分辨率精度，鲁棒性	NA
5910	2025-12-08	Interpretable forecasting of dissolved oxygen leveraging foundation model for proactive aeration in rural wastewater treatment systems 2026-Jan-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124931 PMID:41297308	研究论文	本文开发了一个基于Transformer基础模型的可解释溶解氧预测框架，用于农村污水处理系统的主动曝气规划	结合了基础模型、季节性分割和SHAP可解释性，显著提升了农村污水处理系统中溶解氧预测的准确性和稳定性	研究基于单一农村污水处理设施的数据，可能限制了模型的泛化能力	提高农村污水处理系统中溶解氧的预测精度，以优化生物处理过程并降低能耗	农村稳定塘污水处理系统	时间序列预测	NA	多变量传感器数据采集	Transformer, LSTM, SVR, XGBoost	时间序列数据	近一年的多变量传感器数据	NA	Transformer, Temporal Fusion Transformer	对称平均绝对百分比误差	NA
5911	2025-12-08	YOLO-spectra: A generalized framework for rapid simultaneous detection and classification of Raman spectra in images with mobile devices for enhancing on-site applications 2026-Jan-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.344914 PMID:41352951	研究论文	本研究提出了一种基于YOLO模型的通用框架，用于在移动设备上快速同时检测和分类拉曼光谱图像，以增强现场应用	引入了一种新颖的可缩放矢量图形（SVG）方法，用于自动生成大规模标注光谱图像数据集，并首次将YOLO模型应用于光谱分析，实现了对多种光谱的快速同时检测和分类	未明确说明模型在极端噪声或复杂背景下的鲁棒性，以及在实际移动设备上的部署性能限制	开发一种基于深度学习的计算机视觉模型，用于实现光谱的实时直接分类，以替代传统机器学习方法	药物混合物、痕量农药和染料的光谱数据，包括开源溶剂数据集和实验生成的拉曼/SERS数据集	计算机视觉	NA	表面增强拉曼光谱技术，便携式光谱仪	YOLO	图像	90个不同的光谱类别，包括开源溶剂数据集和实验生成的拉曼/SERS数据集	PyTorch	YOLOv8m, YOLOv8n	平均精度均值（mAP50）, mAP50-95	NA
5912	2025-12-08	Surface-based Multi-Axis Longitudinal Disentanglement Using Contrastive Learning for Alzheimer's Disease 2026, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-032-05182-0_57 PMID:41340885	研究论文	本文提出了一种基于表面的多轴纵向解耦框架，利用对比学习来建模阿尔茨海默病的复杂进展模式	提出了一种新颖的多轴解耦框架，将疾病建模为多个潜在空间轴，而非传统的单轴模型，以更好地捕捉阿尔茨海默病的异质性和复杂性	未明确提及	开发一种能够区分阿尔茨海默病进展与正常衰老的神经影像分析方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和认知正常个体的神经影像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	神经影像分析	自编码器	图像	ADNI数据集（具体数量未明确）	PyTorch	自编码器	分类准确率	未明确提及
5913	2025-12-08	Tracing the global origins of black tea using rapid XRF techniques coupled with advanced machine learning 2026-Jan, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.117855 PMID:41352794	研究论文	本研究利用X射线荧光光谱技术和机器学习方法，开发了一种快速、准确、环保且用户友好的方法来追溯全球黑茶的地理来源	结合快速XRF技术和先进机器学习模型（包括深度学习MLP），首次在全球范围内对十个主要产区的791个真实黑茶样本进行元素分析，显著提升了地理来源鉴别的准确率	研究仅涉及十个地理标志产区，可能未覆盖所有黑茶产地；样本量虽大但分布可能不均；方法依赖于元素含量，可能受环境因素影响	开发一种快速、准确、环保且用户友好的方法来区分黑茶的地理来源，以保护地理标志产品并防止茶叶欺诈	来自全球十个主要产区的791个真实黑茶样本	机器学习	NA	X射线荧光光谱	随机森林, 支持向量机, k近邻, 线性判别分析, 多层感知机	元素含量数据	791个真实黑茶样本	NA	多层感知机	F1分数	NA
5914	2025-12-08	Artificial intelligence-enabled nanomedicine: enhancing drug design and predictive modeling in pharmaceutics 2025-Dec-07, The Journal of pharmacy and pharmacology IF:2.8Q2 DOI:10.1093/jpp/rgaf113 PMID:41353571	综述	本文综述了人工智能与纳米医学的整合如何革新药物设计、靶向递送和个性化治疗	利用深度学习、强化学习和图神经网络等AI技术，结合纳米载体系统，显著提升了药代动力学预测的准确性和药物开发效率	面临数据标准化、算法透明度和监管合规性等挑战，缺乏统一且灵活的框架以适应快速技术发展	探索人工智能在纳米医学中的应用，以优化药物设计、预测建模和个性化治疗	纳米载体系统（如脂质体、聚合物纳米颗粒、树枝状聚合物）及相关药物开发过程	机器学习	NA	NA	深度学习, 强化学习, 图神经网络	高维数据集	NA	NA	NA	NA	NA
5915	2025-12-08	Deep Learning-Based Cardiac MRI Planning from Localizers to Cine Views Using Landmark Detection 2025-Dec-05, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.11.028 PMID:41353071	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的全自动框架，用于提高心脏MRI规划的效率和准确性	开发了一个全自动深度学习框架，用于从定位器到电影视图的心脏MRI规划，通过地标检测实现自动化	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响，且仅评估了特定患者群体	评估深度学习框架在心脏MRI规划中的效率和准确性	1023名接受心脏MRI检查的患者（年龄8-90岁）	计算机视觉	心血管疾病	心脏MRI	深度学习模型	图像	1023名患者	NA	NA	中位地标距离, 平面角度差异	NA
5916	2025-12-08	Improving the performance of daily pan evaporation (Evp) prediction using the ensemble empirical mode decomposition combined with deep learning models 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27255-8 PMID:41345149	研究论文	本研究提出了一种结合集合经验模态分解与深度学习模型来预测日蒸发皿蒸发量的新方法	首次将集合经验模态分解与长短期记忆网络和卷积神经网络结合，用于蒸发量预测，并通过分解输入变量为固有模态函数来简化复杂模式	研究仅针对伊朗东北部Kardeh Dam流域，模型在其他气候区域的普适性有待验证	提高日蒸发皿蒸发量的预测精度，以支持水资源管理和节水决策	蒸发皿蒸发量	机器学习	NA	集合经验模态分解	LSTM, CNN	时间序列数据	NA	NA	LSTM, CNN	RMSE, MAE, SI	NA
5917	2025-12-08	Durability and service life prediction of fly ash based geopolymer high performance concrete under extreme environmental conditions 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27229-w PMID:41345153	研究论文	本研究开发了一个基于物理信息与深度学习的集成框架，用于预测粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性与剩余使用寿命	提出了一个结合Transformer物理信息神经网络、时空图神经网络、深度强化学习混合优化、超图自监督学习和扩散概率模型的综合框架，实现了多尺度、多机制退化建模与不确定性量化	未在论文摘要中明确说明	提升粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性预测精度与使用寿命评估	粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土	机器学习	NA	深度学习	Transformer, 图神经网络, 深度强化学习, 自监督学习, 扩散概率模型	混凝土性能数据、裂纹传播时空数据、材料微观结构数据	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	Transformer Based Physics Informed Neural Network (TPINN), Spatiotemporal Graph Neural Networks (ST-GNN), Deep Reinforcement Learning Based Mix Optimization (DRL MO), Hypergraph Self Supervised Learning (HSSL), Diffusion Probabilistic Model for Uncertainty Quantification (DPM-UQ)	预测准确性、可解释性、数据需求降低程度	未在摘要中明确说明
5918	2025-12-08	A deep learning framework for predicting aircraft trajectories from sparse satellite observations 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27064-z PMID:41345157	研究论文	本文提出了一种名为HiFormer的深度学习框架，用于从稀疏卫星观测中预测飞机轨迹	HiFormer框架首次将卷积、循环和注意力序列建模集成于统一架构，以单次前向过程捕捉短、中、长期运动依赖，并构建了大规模合成轨迹数据集	未明确提及模型在极端天气或复杂空域环境下的泛化能力	开发一种能够从稀疏卫星观测中可靠预测飞机轨迹的深度学习框架	飞机轨迹数据，包括合成轨迹和真实ADS-B飞行片段	机器学习	NA	卫星光学传感器观测，ADS-B数据	深度学习框架（集成卷积、循环和注意力机制）	轨迹数据（合成与真实飞行数据）	12,000条合成轨迹和1,000段真实ADS-B飞行片段	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	HiFormer（自定义集成架构）	多步预测误差降低百分比（合成数据30%，真实数据10%）	NA
5919	2025-12-08	MedShieldFL-a privacy-preserving hybrid federated learning framework for intelligent healthcare systems 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27303-3 PMID:41345162	研究论文	本文提出了一种名为MedShieldFL的混合隐私保护联邦学习框架，用于医疗系统中的安全去中心化脑肿瘤分类	结合了同态加密和数据增强技术，在保护患者数据隐私的同时处理类别不平衡问题，相比传统联邦学习模型性能提升约2%	未明确说明框架在更大规模医疗机构的扩展性，也未讨论不同加密级别对计算效率的具体影响	开发一个隐私保护的联邦学习框架，以解决医疗数据共享中的隐私和安全问题	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	数据增强，同态加密	CNN	图像	NA	NA	ResNet-18	准确率	NA
5920	2025-12-08	Wave masking enhances electrocardiogram reconstruction with linear regression 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27196-2 PMID:41345416	研究论文	本研究提出了一种名为波掩蔽的新型预处理技术，用于增强基于线性回归的心电图重建性能，并与深度学习方法进行了比较	将图像识别中的掩蔽技术适应到心电图时间序列信号中，以突出对重建最相关的关键部分，从而显著提升线性回归模型的性能	波掩蔽技术虽能提升线性回归性能，但未超越深度学习方法，且研究仅基于正常心电图记录，未整合到深度学习模型或多样本人口记录中进行全面探索	提高心电图重建的准确性和效率，通过预处理技术优化信号处理流程	心电图信号，特别是从减少或替代导联集中合成导联	机器学习	心血管疾病	波掩蔽预处理技术	线性回归, 深度学习模型	时间序列信号（心电图）	10,000条正常心电图记录，来自CODE-15%数据库	NA	NA	平均相关系数	NA