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
6401	2026-01-19	Deep learning for pediatric femoral neck fracture detection in a multicenter study 2026-Jan-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114372 PMID:41541682	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于在儿科髋关节X光片上自动检测和定位股骨颈骨折	这是目前最全面的多中心人工智能诊断研究之一，用于检测儿科股骨颈骨折，并首次在急诊科骨科医生中验证了AI辅助能显著提高诊断性能，特别是对经验有限的医生	NA	开发并验证一个深度学习模型，以自动检测儿科髋关节X光片中的股骨颈骨折，支持急诊环境下的临床决策	儿科髋关节X光片	计算机视觉	股骨颈骨折	X光成像	CNN	图像	2,594张髋关节X光片，来自8个中心的2,116名患者	NA	YOLOv11s	mAP@0.5, AUC	NA
6402	2026-01-19	DrowsyDG-Phys: Generalizable driver drowsiness estimation in conditional automated vehicles using physiological signals 2026-Jan-16, Accident; analysis and prevention DOI:10.1016/j.aap.2026.108407 PMID:41547100	研究论文	本研究提出了一种名为DrowsyDG-Phys的新型领域泛化框架，用于在条件自动驾驶车辆中基于生理信号进行可泛化的驾驶员睡意估计	提出了一种结合时域和频域特征学习的主干网络，并集成了三种新颖的损失函数：基于先验知识的对比正则化、促进异质性泛化的特征中心化损失，以及用于对齐睡意评估标准的新损失函数	未明确说明模型在更广泛或更复杂真实驾驶场景中的泛化能力限制	提高基于生理信号的驾驶员睡意检测模型在跨领域条件下的泛化能力和鲁棒性	驾驶员	机器学习	NA	生理信号测量（心电图、皮肤电活动、呼吸信号）	深度学习	生理信号（时间序列数据）	60名参与者在模拟SAE 3级驾驶场景中收集的数据集，以及三个现有数据集	NA	NA	准确率	NA
6403	2026-01-19	Deep Learning Analysis Based on Dual-energy CT-Derived Iodine Map for Predicting PD-L1 Expression in Gastric Cancer: A Multicenter Study 2026-Jan-16, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.12.033 PMID:41547630	研究论文	本研究基于双能CT碘图，利用深度学习分析预测胃癌中PD-L1表达水平	首次将深度学习应用于双能CT碘图，构建深度学习特征签名模型，用于非侵入性预测胃癌PD-L1表达，并融合临床特征提升预测性能	样本量相对有限，且为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	评估基于双能CT碘图的深度学习分析在预测胃癌PD-L1表达中的价值	胃癌患者	数字病理	胃癌	双能CT	CNN	图像	267名胃癌患者（训练集143例，内部验证集60例，外部验证集64例）	NA	ResNet-50	AUC	NA
6404	2026-01-19	Basic Process Equation for Analytical Chemistry - An Inclusive and Conciliatory Approach 2026-Jan-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05444 PMID:41468535	研究论文	本文提出了一种以信息流为基准的分析化学基本过程方程，旨在统一传统单变量数据方法与基于多变量数据的现代分析方法	首次引入'分析算子'概念作为信息转换的核心，并提出了一个包容性框架以协调传统分析化学与基于化学计量学、数据挖掘、机器学习等现代方法	仅以植物油碘值测定为例进行说明，尚未在更广泛的分析化学领域进行全面验证	建立分析化学的统一理论框架，实现从测量到信息的范式转变	分析化学过程与信息转换机制	分析化学	NA	化学计量学、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能	NA	单变量数据、多变量数据	NA	NA	NA	NA	NA
6405	2026-01-19	Advancing skin cancer detection through deep learning and fusion of patient metadata and skin lesion images 2026-Jan-13, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26392-4 PMID:41530207	研究论文	本研究提出了一种结合患者元数据和皮肤病变图像的AI框架，用于在远程皮肤病学分诊中自动分类可疑与非可疑皮肤病变	通过融合患者元数据（如病变大小、颜色、形状、年龄和性别）与图像数据，并采用多数投票技术集成多个AI模型，显著提升了分类性能，同时引入了软注意力模块以增强模型决策的可解释性	研究数据仅来自英国私立皮肤癌诊断中心网络，可能缺乏多样性和代表性，且未详细讨论模型在临床环境中的实际部署挑战	开发自动化方法以减少皮肤癌诊断的等待时间，并支持远程皮肤病学分诊中的快速决策	皮肤病变图像及患者元数据，用于分类可疑与非可疑皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	CNN	图像, 元数据	79,246张皮肤病变图像，来自19,295名患者，包含22个元特征	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
6406	2026-01-19	Natural biowaste material-based green triboelectric nanogenerators for self-powered gait monitoring 2026-Jan-13, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d5ra09038e PMID:41541210	研究论文	本文报道了基于天然生物废料材料的绿色摩擦纳米发电机，用于自供电步态监测	系统研究了三种新型摩擦负电材料（象苹果、姜黄皮、芋头茎粉），并展示了象苹果粉基TENG在柔性传感器中的应用，实现了99.3%的运动检测准确率	NA	开发基于天然生物材料的环保、自供电摩擦纳米发电机，用于可持续能量收集和绿色自供电传感器应用	天然生物废料材料（象苹果、姜黄皮、芋头茎粉）及其在摩擦纳米发电机中的性能	NA	NA	摩擦纳米发电机技术	深度学习模型	运动监测数据	NA	NA	NA	开路电压, 功率密度, 灵敏度, 运动检测准确率	NA
6407	2026-01-19	The Tea-Steeping Metaphor: Origin, Application, Advantages, Disadvantages, and Impact on Forensic Medicine Teaching 2026-Jan-13, Academic forensic pathology DOI:10.1177/19253621251409452 PMID:41541908	综述	本文探讨了“泡茶”隐喻在法医学教学中的起源、应用、优势、局限及实际影响	将“泡茶”这一日常隐喻创新性地应用于法医学教育，为沉浸式、时间依赖性的学习过程提供了新颖的概念化视角	存在时间限制、潜在信息过载以及对最佳学习条件的需求等挑战，限制了其普遍适用性	探索“泡茶”隐喻在法医学教学中的应用价值及其对深度学习、专业认同形成和纵向能力发展的影响	法医学教育中的教学方法和学习者	医学教育	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6408	2026-01-19	Benchmarking Machine Learning Algorithms for Microbial Electromethanogenesis: A Comprehensive Assessment with SHapley Additive exPlanation-Based Insights 2026-Jan-12, ACS sustainable chemistry & engineering IF:7.1Q1 DOI:10.1021/acssuschemeng.5c09770 PMID:41541636	研究论文	本文系统比较了七种监督机器学习算法在微生物电产甲烷过程中的预测性能，并利用SHAP进行特征重要性分析	首次将1D-CNN应用于微生物电产甲烷的预测，并结合SHAP解释模型以揭示影响生物甲烷生产的关键因素	未提及模型在外部验证集上的泛化能力或数据集的规模限制	评估机器学习算法在预测微生物电产甲烷性能方面的能力，并提供机制性见解	微生物电产甲烷生物电化学系统	机器学习	NA	实验数据收集	1D-CNN, MLP, GBR, AdaBoost, stacking regressors, kNN	数值数据（操作参数）	NA	NA	1D-CNN	R²	NA
6409	2026-01-19	On scientific foundation models: Rigorous definitions, key applications, and a comprehensive survey 2026-Jan-11, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2026.108567 PMID:41547123	综述	本文对科学基础模型进行了严格定义、分类，并对其在各个科学领域的应用进行了全面调研	首次为科学基础模型提出了包含充分条件和必要条件的严格定义，并基于模型架构、学习目标和训练策略提出了分类法	模型在极端条件下的物理一致性、可解释性和鲁棒性仍面临挑战，计算需求大且缺乏标准化基准	定义科学基础模型并调研其在多科学领域的应用、挑战及未来研究方向	科学基础模型	机器学习	NA	大规模预训练、深度学习	基础模型	多领域科学数据	NA	NA	NA	NA	NA
6410	2026-01-19	A comparative study of loss functions and attention mechanisms in landslide semantic segmentation using U-Net 2026-Jan-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31789-2 PMID:41501220	研究论文	本研究通过比较不同损失函数和注意力机制，探索了基于U-Net的滑坡语义分割方法，利用多模态数据提升滑坡检测性能	在U-Net基线模型中引入注意力机制以优化像素级预测，并系统评估多种损失函数对性能的影响	研究仅使用单一数据集（Bijie滑坡数据集），未在其他地理区域或不同分辨率数据上进行验证	改进滑坡检测的识别精度和分割性能	滑坡区域	计算机视觉	NA	卫星影像分析，数字高程模型（DEM）	CNN	图像，多模态数据（卫星图像、DEM数据、真实掩码）	Bijie滑坡数据集（具体样本数量未说明）	NA	U-Net	精确率，召回率，F1分数，准确率，平均交并比（mIoU），曲线下面积（AUC）	NA
6411	2026-01-19	A comprehensive survey of genome language models in bioinformatics 2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf724 PMID:41537311	综述	本文全面综述了基因组语言模型在生物信息学中的发展、架构、训练策略、评估方法、下游任务及未来挑战	将DNA和RNA序列概念化为生物文本，利用大语言模型技术识别复杂基因组语法和远距离调控相互作用，克服传统深度学习方法在基因组序列表征上的局限性	面临数据稀缺性、模型可解释性以及基因组建模的计算需求高等挑战	综述基因组语言模型在生物信息学领域的应用、方法学及未来发展方向	DNA和RNA序列	自然语言处理, 生物信息学	NA	基因组语言模型	Transformer, Hyena卷积, 状态空间模型	基因组序列	NA	NA	Transformer, Hyena, 状态空间模型	监督学习, 零样本学习, 少样本学习	NA
6412	2026-01-19	Artificial intelligence in mitotic checkpoint modeling: transforming our understanding of cellular division through machine learning and predictive biology 2026-Jan-07, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf729 PMID:41537307	综述	本文综述了人工智能在细胞有丝分裂检查点建模中的应用，通过机器学习和预测生物学方法，改变了我们对细胞分裂的理解	利用Transformer架构预测纺锤体组装检查点参与度准确率超过95%，图神经网络在亚像素分辨率解码动粒-微管动力学，以及混合AI-机制模型揭示隐藏反馈回路	NA	通过人工智能方法，提升对有丝分裂检查点复杂非线性动力学的理解，并推动其在癌症等增殖性疾病精准医疗中的应用	细胞有丝分裂检查点网络，包括纺锤体组装检查点和动粒-微管动力学	机器学习和预测生物学	癌症等增殖性疾病	多组学数据整合	Transformer, 图神经网络, 混合AI-机制模型	多组学数据	NA	NA	Transformer, 图神经网络	准确率	NA
6413	2026-01-19	DynaRepo: the repository of macromolecular conformational dynamics 2026-Jan-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf1130 PMID:41231767	研究论文	本文介绍了DynaRepo，一个包含约450个复合物和约270个单链蛋白质的分子构象动力学数据库，旨在支持基于动力学的深度学习研究	通过整合PDBbind、SAbDab和基准数据集，提供大规模分子动力学模拟数据，弥补了静态结构研究方法的不足，为动态行为分析提供了数据基础	NA	构建一个用于研究大分子构象动力学的数据库，以支持数据驱动的深度学习框架开发	蛋白质、RNA和DNA及其复合物，包括抗体-抗原识别、内在无序蛋白质和蛋白质-核酸结合等动态相互作用	计算生物学	NA	分子动力学模拟	NA	分子动力学模拟数据	约450个复合物和约270个单链蛋白质，每个复合物进行三次500纳秒模拟，总计超过1100微秒数据	NA	NA	NA	NA
6414	2026-01-19	Neurosymbolic AI Framework for Explainable Retinal Disease Classification From OCT Images 2026-Jan-05, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.15.1.6 PMID:41533847	研究论文	提出了一种神经符号AI框架，用于从OCT图像中解释性分类视网膜疾病	将卷积神经网络与基于专家临床规则的符号推理层相结合，提高了诊断性能并提供了透明、临床可解释的决策	未明确提及	提高视网膜疾病分类的准确性和可解释性，以支持有效的治疗和临床决策	视网膜疾病，包括干性年龄相关性黄斑变性、湿性AMD、视网膜前膜、全层黄斑裂孔、板层黄斑裂孔和中心性浆液性脉络膜视网膜病变	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描	CNN	图像	10,846张OCT图像	NA	CNN	宏精确率, 召回率, F1分数	NA
6415	2026-01-19	Artificial intelligence-enabled electrocardiography from scientific research to clinical application 2026-Jan, EMBO molecular medicine IF:9.0Q1 DOI:10.1038/s44321-025-00351-y PMID:41326714	综述	本文综述了人工智能在心电图分析中的革命性应用，从科学研究到临床实践的转变	AI-ECG能够直接从原始信号处理复杂高维数据，揭示传统方法常遗漏的模式，如无症状低射血分数和阵发性心房颤动的迹象	NA	探讨人工智能如何改进心电图在心血管诊断中的应用，包括诊断、风险分层和社区筛查	心电图数据及其在心血管疾病诊断中的应用	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
6416	2026-01-19	Automated detection of chewing movements in videofluoroscopic swallowing studies using deep learning for landmark detection and motion analysis 2026-Jan-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111361 PMID:41330067	研究论文	本研究提出首个全自动分析视频荧光吞咽研究中咀嚼相关下颌运动的流程	首次开发了用于视频荧光吞咽研究中咀嚼运动自动检测的全流程系统，整合了关键解剖点检测、视频分割和运动分类三个模块	未明确提及具体的数据集规模限制或算法在特定人群中的泛化性能	开发自动化工具以评估咀嚼功能，并支持将咀嚼分析整合到标准临床协议中	健康参与者和吞咽困难患者的视频荧光吞咽研究数据	计算机视觉	吞咽障碍	视频荧光吞咽研究	深度学习	视频	来自多项临床研究的数据集，包含健康参与者和吞咽困难患者	NA	NA	NA	NA
6417	2026-01-19	Clinical decisions in Orthodontics using x-ray-based images and artificial intelligence approaches: a scoping review 2026, Dental press journal of orthodontics DOI:10.1590/2177-6709.30.4.e2524219.oar PMID:41538502	综述	本文是一篇范围综述，探讨了基于X射线图像和人工智能方法在正畸临床决策中的应用	系统性地回顾了AI在正畸诊断和治疗规划中的应用，特别是聚焦于X射线成像，并识别了AI在颞下颌关节骨关节炎、骨骼成熟度分类、阻塞性睡眠呼吸暂停和正颌手术需求等关键领域的最佳应用	仅纳入了截至2021年10月的英文文献，可能遗漏了最新研究或非英语文献	审查AI模型何时能增强正畸诊断和治疗规划中的临床决策过程	正畸领域的临床决策，特别是基于X射线图像的诊断和治疗规划	计算机视觉	正畸相关疾病	X射线成像	深度学习	X射线图像	NA	NA	NA	NA	NA
6418	2026-01-19	Macretina: a dataset, to support deep learning assisted retinopathy of prematurity diagnosis 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31624-8 PMID:41436820	研究论文	本研究介绍了一个名为Macretina的专家标注视网膜数据集，旨在支持基于AI的早产儿视网膜病变自动诊断	提出了首个从印度医院收集的、针对早产儿视网膜病变的综合性多任务视网膜图像数据集，包含三个病理相关特征的子集	数据来源于单一中心（Macretina医院），可能限制模型的泛化能力	开发可靠的AI辅助早产儿视网膜病变筛查系统	早产儿的视网膜图像	数字病理学	早产儿视网膜病变	宽视野视网膜成像系统（3nethra Neo）	深度卷积神经网络	图像	112名早产儿的1432张视网膜图像	NA	NA	NA	NA
6419	2026-01-19	A holistic framework for strengthening security of healthcare data through encryption utilizing blockchain technology 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31698-4 PMID:41407846	研究论文	本研究提出了一种结合区块链技术与高级加密标准（AES）的框架，以增强医疗数据的安全性、隐私性和完整性	提出了一种创新的BCT-AES混合框架，首次将卷积神经网络（CNN）用于医疗数据特征提取，并结合决策树（DT）与逻辑回归（LR）进行分类，再通过AES加密与区块链技术实现去中心化、防篡改的存储方案	未明确说明框架在超大规模医疗数据集或跨机构数据共享场景下的可扩展性与性能表现	解决医疗数据因敏感性和网络攻击风险而面临的安全挑战，开发一种能同时保障数据隐私、完整性和支持实时分析的安全管理方案	患者记录与医学图像等医疗数据	机器学习	NA	区块链技术，高级加密标准（AES）	CNN, DT, LR	文本（患者记录），图像（医学图像）	NA	Python	NA	加密时间，分类准确率	NA
6420	2026-01-19	Ensemble deep learning with advanced feature engineering for embryo evaluation on in-vitro fertilisation procedures using biomedical images 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31772-x PMID:41413417	研究论文	本文提出了一种基于集成深度学习和高级特征工程的胚胎评估系统，用于体外受精过程中的胚胎质量自动分级	结合改进的DenseNet进行特征提取，并集成TCN、ENN和CVAE等多种深度学习模型进行胚胎分类，实现了高精度的自动化评估	未提及模型在临床实际应用中的泛化能力验证或外部数据集测试结果	通过自动化胚胎分级方法提高体外受精中胚胎选择成功率，改善妊娠结局	体外受精过程中的胚胎生物医学图像	计算机视觉	不孕症	生物医学图像分析	CNN, TCN, ENN, CVAE	图像	未明确说明，仅提及使用显微图像数据集	未明确说明	DenseNet, TCN, ENN, CVAE	准确率	未明确说明