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
6181	2026-01-23	Comprehensive discovery of m6A sites in the human transcriptome at single-molecule resolution 2025-Dec-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67417-w PMID:41398146	研究论文	本研究开发了一个基于纳米孔测序的深度学习框架DeepRM，用于在单分子分辨率下全面发现人类转录组中的m6A位点	构建了大规模、高质量的训练数据集，其规模比先前数据集大三个数量级，并实现了近乎完美的m6A位点检测和修饰化学计量测量精度	未明确提及具体局限性，但可能依赖于纳米孔测序技术的准确性	开发一种准确、定量的RNA修饰检测方法，以理解其生物学功能	人类转录组中的m6A修饰位点	机器学习	NA	纳米孔测序	深度学习	测序数据	NA	NA	NA	准确度	NA
6182	2026-01-23	Deep learning-based detection of power transmission lines using YOLOv4 and YOLOv8 2025-Dec-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32200-w PMID:41392299	研究论文	本研究利用YOLOv4和YOLOv8算法，基于无人机技术进行电力传输线的深度学习目标检测	将YOLO算法与无人机技术结合，用于电力传输线检测，并比较了YOLOv8各版本相对于YOLOv4的性能优势	未提及具体的数据集规模或环境多样性限制，可能影响模型泛化能力	提高电力传输线检测的准确性和效率，以支持能源基础设施的维护	电力传输线（PTLs）	计算机视觉	NA	无人机（UAV）技术	CNN	图像	NA	NA	YOLOv4, YOLOv8	精确度, 召回率, F1分数, mAP50, mAP50-95	NA
6183	2026-01-23	Intelligent cybersecurity management in industrial IoT system using attribute reduction with collaborative deep learning enabled false data injection attack detection approach 2025-Dec-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32035-5 PMID:41392216	研究论文	提出一种结合特征选择与投票分类器的智能虚假数据注入攻击检测方法，用于工业物联网系统的网络安全防护	提出IMFDIA-FSVC方法，整合统计与信息论特征选择技术，并采用TCN、DBN和AE三种深度学习模型构建集成分类器进行攻击检测	未明确说明方法在动态攻击模式或大规模网络环境中的适应性，以及计算开销分析	开发工业物联网系统中虚假数据注入攻击的检测与缓解模型，确保系统安全可靠运行	工业物联网系统中的虚假数据注入攻击	网络安全	NA	深度学习	TCN, DBN, AE, 集成学习	传感器数据	使用IIoT和FDIA数据集（具体数量未说明）	未明确说明	时间卷积网络, 深度信念网络, 自编码器	准确率	NA
6184	2025-12-15	Standardizing DICOM annotation: deep learning enhances body part description in X-ray image retrieval for clinical research 2025-Dec-13, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-02099-w PMID:41390620	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6185	2026-01-23	A machine learning-based framework for prognostic prediction and tumor microenvironment characterization of locally advanced cervical cancer with concurrent chemoradiotherapy 2025-Dec-12, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01234-8 PMID:41387521	研究论文	本研究开发了一个基于机器学习的框架，用于局部晚期宫颈癌同步放化疗后的预后预测和肿瘤微环境表征	提出了一个结合深度学习自动预测模型与蛋白质组学分析的多任务框架，首次实现了基于放射组学-蛋白质组学的风险分层，并揭示了高风险组的免疫抑制微环境特征	模型在外部测试队列中的C指数相对较低（0.65-0.70），表明泛化能力有待进一步提升；蛋白质组学分析仅基于配对活检样本，可能无法完全代表肿瘤异质性	开发一个多任务预后模型，用于局部晚期宫颈癌同步放化疗后的精准预后预测和肿瘤微环境表征	局部晚期宫颈癌患者	数字病理学	宫颈癌	T2加权磁共振成像, 蛋白质组学分析	深度学习模型	医学影像, 蛋白质组学数据	训练、内部测试和外部测试队列的局部晚期宫颈癌患者	NA	DeepMR-LACC	C指数	NA
6186	2026-01-23	The application of artificial intelligence in veterinary oncology: a scoping review 2025-Dec-12, BMC veterinary research IF:2.3Q1 DOI:10.1186/s12917-025-05192-y PMID:41388461	综述	本文对人工智能在兽医肿瘤学中的应用进行了范围综述，系统性地梳理了相关文献，识别了临床应用、技术和数据来源，并指出了阻碍临床转化的主要挑战	首次对人工智能在兽医肿瘤学领域的研究现状进行了系统性范围综述，揭示了该领域以犬类患者诊断应用为主、数据集小且缺乏外部验证的现状，并提出了向大规模协作研究转变的路径	作为一篇范围综述，本文本身不产生新的实验数据，其结论受限于所纳入的69项研究的质量和代表性	系统性地梳理人工智能在兽医肿瘤学中的应用研究现状，识别主要临床应用、技术方法、数据来源及临床转化面临的挑战	兽医肿瘤学，特别是伴侣动物（如犬）的自发性肿瘤	数字病理学, 机器学习	淋巴瘤, 皮肤及皮下肿瘤, 乳腺肿瘤	深度学习, 放射组学	深度学习模型	图像数据（数字病理图像、医学影像）	基于69项研究的汇总分析	NA	NA	NA	NA
6187	2026-01-23	Can artificial intelligence optimize treatment planning and outcome prediction in fixed tooth- and implant-supported prosthodontics? A scoping review 2025-Dec-11, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07300-8 PMID:41372901	综述	本文旨在探讨人工智能在固定修复学和种植体支持固定修复中的应用，重点关注AI模型在优化治疗计划和预测临床结果方面的准确性、有效性和临床适用性	首次系统性地将AI在固定修复学中的应用分为种植规划、冠设计、全牙弓框架优化和预后建模四个领域进行综述，并总结了不同AI技术的性能表现	现有证据多为早期阶段和基于模拟的研究，缺乏前瞻性验证和临床可靠性评估	探索人工智能在优化固定修复和种植体支持修复治疗计划及预测临床结果中的应用	固定修复学和种植体支持固定修复中的AI应用研究	数字牙科	NA	深度学习，生成对抗网络，回归模型，优化算法	CNN, GAN, 回归模型	NA	20项研究	NA	卷积神经网络，生成对抗网络	准确率，形态偏差，内部间隙，设计时间，应力集中	NA
6188	2026-01-23	Enhanced pedestrian walkway object detection using deep learning and pelican optimization algorithm for assisting disabled persons 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32129-0 PMID:41372505	研究论文	提出一种结合深度学习与鹈鹕优化算法的增强型行人步道物体检测方法，用于辅助视障人士导航	首次将Faster R-CNN、CapsNet、小波神经网络与鹈鹕优化算法集成，通过POA优化WNN超参数以提升检测性能	仅在UCSD异常检测数据集上进行评估，未在真实室外复杂场景中验证	通过物体检测技术增强视障人士的行人步道导航能力	行人步道环境中的物体	计算机视觉	视力障碍	深度学习, 优化算法	Faster R-CNN, CapsNet, WNN	图像	UCSD异常检测数据集（未说明具体样本数量）	NA	Faster R-CNN, CapsNet, 小波神经网络	NA	NA
6189	2026-01-23	Award for Distinguished Scientific Early Career Contributions to Psychology: Wilma A. Bainbridge 2025-Dec, The American psychologist DOI:10.1037/amp0001584 PMID:41428526	奖项介绍	本文介绍了Wilma A. Bainbridge获得2025年APA杰出科学早期职业贡献奖的情况，表彰其在记忆与感知交叉领域的早期职业贡献	Bainbridge开创性地发现某些刺激比其他刺激更易被记住，推动了以刺激为中心的记忆研究新议程，并率先开发了量化视觉记忆主观内容的复杂方法	NA	表彰在心理学领域做出杰出早期职业贡献的研究人员	记忆与感知的交叉领域研究	认知神经科学	NA	计算认知神经科学技术	深度学习网络	大数据刺激集	NA	NA	NA	NA	NA
6190	2026-01-23	Artificial Intelligence Has Varied Diagnostic and Predictive Performance in Diagnosing Patellofemoral Osteoarthritis, Trochlear Dysplasia, and Patellofemoral Tracking Abnormalities: A Systematic Review 2025-Dec, Arthroscopy, sports medicine, and rehabilitation DOI:10.1016/j.asmr.2025.101269 PMID:41541530	系统综述	本文系统综述了人工智能模型在诊断髌股关节病理（包括骨关节炎、滑车发育不良及轨迹异常）方面的诊断效能和预测能力	首次系统性地评估和比较了多种AI模型在髌股关节病理诊断中的性能，并分析了其相对于传统临床专家方法的优势与局限性	研究存在样本量小、单中心数据集、泛化能力有限、数据集不平衡导致的偏倚以及模型架构、成像方式和参考标准存在显著异质性等问题	评估人工智能模型在检测髌股关节病理方面的诊断效能和预测能力，并与临床专家进行性能比较	髌股关节骨关节炎、滑车发育不良、髌股关节不稳定及轨迹异常的诊断	医学影像分析	骨关节炎	计算机断层扫描、磁共振成像、X射线摄影	深度学习架构、机器学习算法	图像	17项符合纳入标准的研究，具体样本量未统一报告，但普遍存在样本量小的问题	NA	NA	准确率、AUC、精确率-召回率曲线平均精确度、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值	NA
6191	2026-01-23	Squeeze-and-Excitation Enhanced Convolutional Neural Networks for Multi-class Pneumonia Classification on Chest Radiographs 2025-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.99649 PMID:41555979	研究论文	本研究比较了两种结合挤压-激励注意力机制的卷积神经网络架构，用于胸部X光片的多类别肺炎自动分类	将挤压-激励注意力机制集成到ResNet50V2和InceptionV3架构中，用于增强胸部X光片中肺炎亚型的分类性能	研究结果需要在更大、更多样化的临床数据集上进行进一步验证	开发自动分类胸部X光片为正常、细菌性肺炎、病毒性肺炎和COVID-19的深度学习模型	胸部X光片	计算机视觉	肺炎	胸部X光成像	CNN	图像	9,208张后前位胸部X光片	NA	ResNet50V2, InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
6192	2026-01-23	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发了一种高度加速的MRI技术，用于同时量化脑组织血流和T1值	结合双翻转角相位对比星形堆栈序列与深度学习算法，实现16倍加速的同时血流和T1量化	研究仅涉及定量体模和六名健康志愿者，样本量有限，未在患者群体中验证	开发快速、全面的脑血管疾病评估技术	脑组织血流和T1量化	医学影像分析	脑血管疾病	双翻转角相位对比星形堆栈MRI序列	深度学习	MRI图像	定量体模和六名健康志愿者	NA	混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合模型	相关系数R2, 组内相关系数ICC	NA
6193	2026-01-23	International Validation of Echocardiographic Artificial Intelligence Amyloid Detection Algorithm 2025-Nov, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102067 PMID:40965401	研究论文	本研究通过多中心回顾性病例对照研究，验证了一种基于计算机视觉的深度学习算法EchoNet-LVH在国际范围内识别心脏淀粉样变性的性能	开发并国际验证了EchoNet-LVH这一计算机视觉深度学习算法，用于基于超声心动图视频检测心脏淀粉样变性，相比传统测量方法（如整体纵向应变）具有更高的特异性	研究为回顾性病例对照设计，可能受到选择偏倚的影响；算法性能在预设优化特异性的阈值下敏感性相对较低（0.644）	评估计算机视觉深度学习算法在国际多中心环境中识别心脏淀粉样变性的诊断性能	心脏淀粉样变性患者与对照个体的超声心动图研究	计算机视觉	心脏淀粉样变性	经胸超声心动图	深度学习	视频（超声心动图胸骨旁长轴和心尖四腔切面视图）	574名心脏淀粉样变性患者和979名对照个体	NA	EchoNet-LVH	AUC, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
6194	2026-01-23	Prediction of Atrial Fibrillation From the ECG in the Community Using Deep Learning: A Multinational Study 2025-Oct, Circulation. Arrhythmia and electrophysiology DOI:10.1161/CIRCEP.125.013734 PMID:41025252	研究论文	本研究开发并验证了一种基于心电图（ECG）的深度学习模型，用于预测心房颤动（AF）风险，并在多个国际队列中评估其性能	首次在多国社区队列中验证了单输入ECG深度学习模型预测AF及心血管事件的能力，并与临床风险评分（CHARGE-AF）进行了比较和联合分析	研究基于回顾性队列数据，可能存在选择偏倚；模型在外部验证中的泛化能力需进一步在更多样化人群中确认	开发并验证基于ECG的深度学习模型以预测心房颤动风险，并评估其与心血管结局的关联	来自Framingham心脏研究、英国生物银行和ELSA-Brasil队列的社区参与者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度神经网络	心电图（ECG）	FHS: 10,097人；英国生物银行: 49,280人；ELSA-Brasil: 12,284人	NA	深度神经网络	受试者工作特征曲线下面积（AUC）	NA
6195	2026-01-23	A Novel Fusion Framework Combining Graph Embedding Class-Based Convolutional Recurrent Attention Network with Brown Bear Optimization Algorithm for EEG-Based Parkinson's Disease Recognition 2025-Mar-15, Journal of molecular neuroscience : MN IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12031-025-02329-4 PMID:40088329	研究论文	本文提出了一种结合图嵌入类卷积循环注意力网络与棕熊优化算法的新型融合框架，用于基于EEG信号的帕金森病识别	提出GECCR2ANet+BBOA融合框架，首次将图嵌入类卷积循环注意力网络与棕熊优化算法结合，显著提升EEG信号中时空依赖关系的捕捉能力	未提及模型在更大规模或更复杂EEG数据集上的泛化能力验证	提高基于EEG信号的帕金森病识别准确率，促进早期诊断	帕金森病患者与健康对照的EEG信号数据	机器学习	帕金森病	EEG信号处理	CNN, 注意力网络, 优化算法	EEG信号	UNM数据集和UC San Diego数据集（具体样本数未明确）	未明确指定	改进的VGG19, 图三重注意力网络, 图嵌入类卷积循环注意力网络	准确率, 灵敏度, F1分数, 错误率, 计算时间	未明确指定
6196	2026-01-23	Decoding depression: a comprehensive multi-cohort exploration of blood DNA methylation using machine learning and deep learning approaches 2024-07-15, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-024-02992-y PMID:39009577	研究论文	本研究通过机器学习和深度学习方法，探索了血液DNA甲基化在抑郁症中的稳定性与预测能力	首次在多个队列中综合评估了12种机器学习和深度学习策略用于抑郁症分类，并比较了有偏和无偏特征选择的效果	使用协调化数据时甲基化预测能力较低，且模型性能受特征选择偏差影响	探索抑郁症的血液DNA甲基化生物标志物，并评估不同机器学习方法在抑郁症分类中的应用	来自六个不同人群的八个队列的血液DNA甲基化数据	机器学习	抑郁症	DNA甲基化分析	随机森林, 自动编码器-分类器联合模型	DNA甲基化数据	1942个样本	NA	自动编码器	AUC	NA
6197	2026-01-23	Automated mood disorder symptoms monitoring from multivariate time-series sensory data: getting the full picture beyond a single number 2024-03-26, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-024-02876-1 PMID:38531865	研究论文	本文提出了一种基于可穿戴设备生理数据的深度学习管道，用于自动监测情绪障碍症状，超越单一标签预测，实现HDRS和YMRS量表所有项目的推断	首次提出从多变量时间序列传感器数据推断完整标准化量表（HDRS和YMRS）所有项目的任务，解决了临床中相同标签可能对应不同症状谱的问题	未明确说明样本的具体人口学特征或数据收集时长，且测试集中在分布外样本的重要性上，可能面临泛化挑战	开发一种基于可穿戴设备生理数据的自动化方法，以全面监测情绪障碍症状，支持临床决策	情绪障碍患者	机器学习	情绪障碍	可穿戴设备生理数据采集	深度学习	多变量时间序列传感器数据	大型情绪障碍患者队列（具体数量未提供）	NA	NA	二次Cohen's κ, 宏平均F1分数	NA
6198	2026-01-23	Brain volume is a better biomarker of outcomes in ischemic stroke compared to brain atrophy 2024, Frontiers in stroke DOI:10.3389/fstro.2024.1468772 PMID:41542273	研究论文	本研究比较了缺血性卒中时脑体积与脑萎缩作为预测功能结局的生物标志物的效果，发现脑体积是更优的预测指标	首次通过深度学习自动分割管道直接比较脑体积与脑实质分数作为卒中结局预测生物标志物的效能，并利用贝叶斯信息准则进行模型比较	单中心回顾性研究，样本量有限，仅包含2003-2011年的病例，可能无法完全推广到其他人群或医疗环境	确定缺血性卒中损伤时的脑体积是否比脑萎缩更能预测功能结局	急性缺血性卒中患者	数字病理学	缺血性卒中	深度学习自动分割，神经影像分析	深度学习分割模型，逻辑回归	神经影像数据	467名动脉缺血性卒中患者	NA	NA	贝叶斯信息准则	NA
6199	2026-01-22	RETRACTED ARTICLE: Economic simulation of sports industry based on deep learning algorithm and data mining 2023-05-22, Soft computing IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s00500-023-08461-w PMID:37362271	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6200	2026-01-22	Deep Learning Photo Processing for Periodontitis Screening 2026-Feb, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251347508 PMID:40650464	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的口腔图像处理模型，用于牙周炎筛查	采用全局激活池化的多实例深度学习模型，无需图像标注地标，仅基于口腔正面视图图像即可准确识别II至IV期牙周炎，且模型关注的兴趣区域与牙周病专家高度一致	需要更多的开发和验证以将该方法推广为全球多人群的筛查工具	测试口腔图像中的诊断信息能否辅助深度学习算法检测牙周炎病例	在上海第九人民医院就诊的连续受试者及其口腔数字孪生图像	计算机视觉	牙周炎	深度学习图像处理	深度学习模型	图像	内部开发与测试387名受试者，外部测试183名受试者	NA	ResNet50	AUROC, 敏感性, 特异性	NA