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
6221	2026-01-18	Detection of diabetic retinopathy using multicolor image by multimodal network incorporating information bottleneck (MNIIB) 2025-Dec-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31526-9 PMID:41392172	研究论文	本文提出了一种结合信息瓶颈的多模态网络（MNIIB），用于基于多色成像（MCI）自动检测糖尿病视网膜病变（DR）	MNIIB框架首次将信息瓶颈（IB）理论应用于分析并优化MCI中不同成像模态间的交互，而非仅用于建模输入-标签关系，从而压缩冗余数据并增强诊断相关特征的提取	未在摘要中明确提及	开发一种深度学习方法来自动分类糖尿病视网膜病变，以辅助眼科医生进行及时诊断和管理	糖尿病视网膜病变（DR）患者的多色成像（MCI）视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	多色成像（MCI）	深度学习	图像	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	MNIIB（结合信息瓶颈的多模态网络）	准确率	未在摘要中明确提及
6222	2026-01-18	Automatic 3D railroad alignment detection using modified Hough transform 2025-Dec-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31554-5 PMID:41390568	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和计算机视觉的自动化方法，用于从3D点云数据中直接检测铁路轨道线形	将改进的霍夫变换与深度学习方法相结合，实现从3D点云数据中自动检测铁路轨道线形，显著提高了检测效率和精度	仅在Osong铁路试验轨道上进行了验证，未在更复杂或更大规模的铁路网络上测试	提高铁路轨道线形检测的效率和准确性，以支持铁路基础设施的数字化建模和维护	铁路轨道线形	计算机视觉	NA	3D点云数据处理	深度学习	3D点云	Osong铁路试验轨道数据	NA	改进的霍夫变换	RMSE	NA
6223	2026-01-18	Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms 2025-Dec-10, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.101007 PMID:40967225	研究论文	本研究通过单核转录组测序构建了ALS患者眶额皮质的转录组图谱，并结合深度学习模型APA-Net解析了选择性多聚腺苷酸化机制	首次在ALS/FTLD背景下系统构建了眶额皮质的单核转录组图谱，并开发了整合转录序列和RBP表达谱的多模态深度学习模型APA-Net来预测APA调控	研究主要聚焦于C9orf72相关ALS和散发性ALS的眶额皮质，其他脑区或疾病亚型的普适性有待验证，APA-Net模型的生物学解释性仍需深入探索	揭示ALS/FTLD神经退行性疾病中细胞类型特异性的分子病理机制，特别是选择性多聚腺苷酸化（APA）的调控作用	C9orf72相关ALS（伴或不伴FTLD）患者和散发性ALS（sALS）患者的眶额皮质组织样本	计算生物学	肌萎缩侧索硬化症	单核RNA测序（snRNA-seq），深度学习建模	多模态深度学习模型	转录组序列数据，RNA结合蛋白表达谱	未明确具体样本数量，但包含C9orf72-ALS（±FTLD）和sALS多组患者样本	未明确指定，推测为PyTorch或TensorFlow	APA-Net（专有多模态网络架构）	未明确说明，典型APA预测任务可能涉及AUC、精确度等指标	未明确说明，深度学习训练通常需要GPU（如NVIDIA V100/A100）或高性能计算集群
6224	2026-01-18	Benchmarking heterogeneous network-based methods for drug repurposing 2025-Dec-10, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-025-00633-8 PMID:41366216	研究论文	本文系统评估了十种基于异质网络的药物重定位方法在八个数据集上的性能，为药物重定位研究提供了可靠的基准框架和新数据集	引入了两个新的药物-疾病数据集，并系统比较了多种异质网络方法，揭示了交叉验证策略对性能评估的重要影响	研究主要基于现有公开数据集，可能未涵盖所有疾病类型或药物相互作用，且深度学习方法仅评估了一种	评估基于异质网络的药物重定位方法的可靠性和泛化能力	十种基于异质网络的药物重定位方法，包括矩阵分解、矩阵补全、推荐系统和深度学习方法	机器学习	NA	NA	矩阵分解, 矩阵补全, 推荐系统, 深度学习	异质网络数据	八个数据集，包括六个公开数据集和两个新引入的药物-疾病数据集	NA	NMF, NMF-PDR, NMF-DR, VDA-GKSBMF, BNNR, OMC, HGIMC, IBCF, LIBMF, DRDM	AUC, AUPR	NA
6225	2026-01-18	Enhanced real-time 6d pose estimation for automatic recovery of in-flight UAVs using distance-aware keypoint heatmaps 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31572-3 PMID:41372326	研究论文	本文提出了一种基于单目RGB图像和深度学习关键点检测的实时六自由度姿态估计方法，用于自动回收飞行中的无人机	提出了一种自适应Sigma技术，根据相机与无人机之间的距离调整关键点热图的sigma值，以增强姿态估计的准确性	NA	开发一种自动无人机回收系统，在无结构道路等安全跑道不可行的情况下，实现无人机的精确实时定位	飞行中的无人机	计算机视觉	NA	深度学习关键点检测	CNN	图像	NA	NA	NA	正确关键点百分比	NA
6226	2026-01-18	A neural network-based automatic semi-variogram modeling approach for geomagnetic map construction in multi-source indoor and outdoor navigation 2025-Dec-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31721-8 PMID:41372448	研究论文	本文提出了一种基于神经网络的自动半变异函数建模方法，用于构建多源室内外导航中的地磁地图	结合深度学习与地统计插值，通过自动半变异函数卷积神经网络自动推断半变异函数参数，减少了传统方法对地质专业知识的依赖和主观性	未明确说明方法在极端环境或大规模数据集下的泛化能力	提高地磁地图构建的精度和效率，以支持地磁辅助导航	地磁样本数据	机器学习	NA	地磁测量	CNN	地磁数据	NA	NA	编码器-解码器架构，包含多卷积块注意力模块	NA	NA
6227	2026-01-18	MMETHANE: interpretable AI for predicting host status from microbial composition and metabolomics data 2025-Dec-08, Microbiome IF:13.8Q1 DOI:10.1186/s40168-025-02270-z PMID:41361854	研究论文	本文介绍了一种名为MMETHANE的可解释AI模型，用于从微生物组成和代谢组学数据预测宿主状态	MMETHANE整合了先验生物学知识（如系统发育和化学关系），并具有内在可解释性，能输出解释其决策的英文规则集	NA	开发一种计算工具，将微生物组组成和代谢物数据与宿主状态联系起来	微生物组成、代谢组学数据和宿主状态（如疾病状态）	机器学习	炎症性肠病	微生物测序、代谢组学测量	深度学习模型	微生物组成数据、代谢组学数据	六个数据集，具体样本数未明确说明	NA	MMETHANE	NA	NA
6228	2026-01-18	Artificial intelligence for detection and classification of furcation defects using radiographic imaging: A systematic review 2025-Dec, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20250101 PMID:41536891	系统综述	本系统综述旨在评估人工智能算法在X线影像上检测和分类根分叉病变的诊断准确性	首次系统性地综述了AI在根分叉病变检测与分类中的应用，并指出了当前研究的异质性与局限性	研究存在方法学和报告异质性，未进行荟萃分析，且根分叉严重程度分类的报告一致性较低	评估人工智能算法在牙科X线影像上检测和分类根分叉病变的诊断准确性	牙科X线影像（根尖片、全景片、CBCT）中的根分叉病变	计算机视觉	牙周病	放射成像	深度学习模型	图像	NA	NA	ResNet, UNet, YOLO-v4, Vision Transformers	敏感性, 特异性, AUC	NA
6229	2026-01-16	Caries is a gradient, not a boundary: Detection rather than segmentation is the appropriate deep learning approach 2025-Dec, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20251201 PMID:41536895	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6230	2026-01-18	Efficacy of deep learning models and dental professionals in identifying dental implants 2025-Dec, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20250048 PMID:41536899	研究论文	本研究评估了YOLOv11模型在印度临床环境中识别10种牙科种植体类型的效能，并与牙科专业人员的识别准确性进行了比较	首次在印度临床环境中应用最新的YOLOv11模型进行牙科种植体识别，并与牙科专业人员的表现进行直接比较，强调了区域特异性方法的重要性	模型对某些种植体类型（如Dentium和Bioline）的识别准确性相对较低，需要进一步改进	评估深度学习模型在牙科种植体识别中的效能，并与牙科专业人员的准确性进行比较	10种牙科种植体类型	计算机视觉	NA	放射影像分析	YOLO	图像	3,161张根尖周和全景放射影像	YOLOv11	YOLOv11	精确率, 召回率, F1分数, mAP50	Google Colab, NVIDIA Tesla T4 GPU (16 GB VRAM)
6231	2026-01-18	Deep learning-based method for estimating age from periapical radiographs of upper incisors in a Thai population 2025-Dec, Imaging science in dentistry IF:1.7Q3 DOI:10.5624/isd.20250042 PMID:41536900	研究论文	本研究开发了一种结合牙髓-牙齿面积比（PTR）的深度学习模型，用于从泰国人群上颌中切牙的根尖周X光片中估计年龄	首次将DeepLabv3+用于根尖周X光片的牙根和根管分割，并结合ResNet-50模型与PTR值进行年龄估计，为单颗牙齿的放射学年龄估计提供了新方法	研究样本仅限于泰国人群，且年龄估计误差随年龄增长而增加，在60岁以上群体中MAE最高（8.40年），模型在其他种族或人群中的泛化能力未验证	开发基于深度学习的年龄估计方法，应用于法医牙科学或临床年龄评估	泰国人群的上颌中切牙根尖周X光片	数字病理学	NA	根尖周X光成像	CNN	图像	2,041张根尖周X光片，代表3,108颗上颌中切牙，来自年龄10.00至84.25岁的个体	NA	DeepLabv3+, ResNet-50	平均交并比（mIoU）, 平均绝对误差（MAE）	NA
6232	2026-01-18	Dynamic graph-based quantum feature selection for accurate fetal plane classification in ultrasound imaging 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26835-y PMID:41274967	研究论文	提出一种基于动态图和量子计算原理的特征选择框架，用于提高超声图像中胎儿生物测量平面的分类准确性	提出了一种名为“基于动态图的量子特征选择”的新方法，该方法将量子计算原理与动态图建模相结合，通过量子纠缠评分和动态图中心性来捕获特征间的复杂依赖关系并选择信息量最大的特征	未在摘要中明确提及	提高超声成像中胎儿生物测量平面的分类准确性，以提升产前筛查和胎儿异常早期诊断的效率	超声图像中的胎儿生物测量平面	计算机视觉	NA	超声成像	MLP	图像	12400张图像，涵盖大脑、胸部、腹部、股骨、母体宫颈和其他视图等六个类别的平面	NA	预训练的深度学习模型（具体架构未指明），轻量级多层感知器	准确率	NA
6233	2026-01-18	Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm 2025-Nov-11, Psychometrika IF:2.9Q1 DOI:10.1017/psy.2025.10059 PMID:41216666	研究论文	本文提出了一种基于生成对抗网络的高维项目因子分析深度对抗学习算法，用于改进项目反应理论中的参数估计	结合变分自编码器和生成对抗网络，引入对抗变分贝叶斯及其重要性加权扩展，移除了潜在变量的标准正态假设限制，提高了推断网络的表达能力	未明确讨论计算复杂度或在大规模数据集上的可扩展性限制	开发更灵活且表达能力更强的推断算法，以提升高维项目因子分析的参数估计效率和准确性	项目反应理论中的项目因子分析，特别是针对高维潜在变量建模	机器学习	NA	NA	GAN, VAE	NA	NA	NA	NA	似然度, 均方误差	NA
6234	2026-01-18	Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction 2025-Sep-05, ArXiv PMID:40949764	综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了人工智能驱动的MRI运动伪影检测与校正方法，评估了当前发展、有效性、挑战及未来研究方向	首次对基于深度学习的MRI运动伪影检测与校正方法进行系统性综述与定量荟萃分析，特别聚焦于生成模型的应用	方法泛化能力有限，依赖成对训练数据，存在视觉失真风险，且缺乏标准化数据集和报告协议	评估人工智能方法在MRI运动伪影检测与校正中的有效性、挑战及未来发展方向	MRI运动伪影	医学影像分析	NA	磁共振成像	深度学习生成模型	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
6235	2026-01-18	Linear versus deep learning methods for noisy speech separation for EEG-informed attention decoding 2020-08-19, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/aba6f8 PMID:32679578	研究论文	本文评估并展示了在嘈杂条件下基于脑电图记录的听觉注意力解码支持语音增强的可行性，比较了线性与深度学习方法在噪声语音分离中的表现	系统比较线性与非线性神经引导语音增强模型，并在更具挑战性的条件下进行更现实的验证	研究在高度理想化的实验条件下进行，仍远未达到现实助听器设置	评估和展示基于脑电图记录的听觉注意力解码支持语音增强在嘈杂条件下的可行性	相同性别说话者混合的语音信号，涉及三种不同说话者位置和三种不同噪声条件	自然语言处理	NA	听觉注意力解码，语音增强	线性方法，深度神经网络	脑电图记录，语音信号	NA	NA	NA	AAD准确度	NA
6236	2026-01-18	A novel deep feature transfer-based OSA detection method using sleep sound signals 2020-08-11, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ab9e7b PMID:32559754	研究论文	提出了一种基于深度特征迁移的OSA检测方法，利用睡眠声音信号进行诊断	结合大数据、深度学习和迁移学习，通过预训练的深度卷积神经网络提取呼吸声音特征，并训练逻辑回归分类器进行OSA检测，相比传统音频分析技术性能显著提升	研究基于自收集的132名潜在OSA患者数据集，样本量相对有限，且未详细讨论模型在不同人群或噪声环境下的泛化能力	开发一种便捷、低成本的OSA检测方法，以替代传统多导睡眠图	潜在OSA患者的睡眠声音信号	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	音频信号处理	CNN	音频	132名潜在OSA患者	NA	深度卷积神经网络	准确率, AUC	NA
6237	2026-01-18	Deep learning-based BCI for gait decoding from EEG with LSTM recurrent neural network 2020-07-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ab9842 PMID:32480381	研究论文	本研究提出并验证了一种基于深度学习的脑机接口模型，用于从脑电图信号解码步态阶段	首次使用基于记忆的深度学习分类器从非侵入性脑记录中解码步行活动，支持实时应用以辅助恢复受损人群的行走能力	研究仅基于11名健康受试者在跑步机上的数据，未涉及临床患者或真实世界行走场景，可能限制模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，以从脑电图信号中解码步态模式，特别是摆动和站立状态	健康受试者的脑电图信号，在跑步机行走期间采集	脑机接口	NA	脑电图，伪影子空间重建，可靠独立成分分析	LSTM	脑电图信号	11名健康受试者	NA	LSTM循环神经网络	AUC	NA
6238	2026-01-18	Neonatal EEG sleep stage classification based on deep learning and HMM 2020-06-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ab965a PMID:32454463	研究论文	本文提出了一种基于深度学习和隐马尔可夫模型的新生儿多通道脑电图睡眠阶段自动分类方法	结合了改进的图聚类蚁群优化算法进行特征选择、双向长短时记忆网络进行分类，并利用隐马尔可夫模型进行后处理以减少误报	研究样本量较小（仅16名新生儿），且仅针对足月新生儿，未涵盖早产儿或其他年龄段	提高新生儿睡眠阶段自动分类的准确性，以研究神经发育过程和诊断脑部异常	足月新生儿（孕后年龄38-40周）的多通道脑电图数据	机器学习	NA	多通道脑电图记录	BiLSTM, HMM	脑电图信号	16名新生儿	NA	双向长短时记忆网络	kappa系数, 总体准确率	NA
6239	2026-01-18	Auditory attention tracking states in a cocktail party environment can be decoded by deep convolutional neural networks 2020-06-12, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ab92b2 PMID:32403093	研究论文	本研究提出了一种基于源空间特征图像的深度卷积神经网络模型，用于解码鸡尾酒会环境中的听觉注意追踪状态	提出了一种新颖的CNN模型，使用源空间特征图像作为输入，结合节奏熵和加权最小范数估计提取特征，并应用深度迁移学习改善低行为表现组的分类性能	头皮脑电信号样本数量少、信噪比低、空间分辨率有限，可能限制基于CNN模型的脑机接口应用潜力	解码鸡尾酒会环境中的听觉注意追踪状态，为注意力与听力障碍患者提供新型听觉认知脑机接口通信通道	头皮脑电信号，特别是听觉注意追踪状态（成功与不成功）	脑机接口	注意力与听力障碍	节奏熵，加权最小范数估计	CNN	源空间特征图像	未明确说明样本数量，但涉及低行为表现组	未明确指定	具有三个卷积层的CNN	分类准确率	NA
6240	2026-01-18	High-quality photoacoustic image reconstruction based on deep convolutional neural network: towards intra-operative photoacoustic imaging 2020-06-12, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ab9a10 PMID:33444279	研究论文	本文提出了一种结合时间反转和深度学习的方法，用于从有限数据中重建高质量光声图像，以支持神经外科术中成像	将时间反转算法作为神经网络的第一层，结合卷积神经网络进行端到端训练，以在减少探测器数量的情况下实现高质量图像重建	方法仅在合成血管数据库上进行评估，缺乏真实临床数据的验证	开发一种高质量、实时的术中光声成像方法，用于神经外科中血管和肿瘤微血管结构的定位	血管和肿瘤微血管结构的光声图像	计算机视觉	NA	光声成像	CNN	图像	合成血管数据库	NA	卷积神经网络	信噪比, 峰值信噪比, 结构相似性指数, 边缘保持指数	NA