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
6701	2026-01-13	Deep Learning-Based Supervised and Semisupervised Segmentation of Confocal and SEM Micrographs for Microstructural Characterization of Plant Protein Gels 2026-Jan-02, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada IF:2.9Q1 DOI:10.1093/mam/ozaf129 PMID:41524148	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的半监督学习框架，用于分割植物蛋白凝胶的共聚焦和扫描电子显微镜图像，以实现高效的微结构表征	提出了一种仅使用10%标注数据结合伪标签的半监督学习框架，在分割精度上可与全监督模型媲美，并引入了尺度不变的结构描述符用于跨成像条件的可靠比较	未明确提及模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率的具体限制	开发一种标注高效的图像分割方法，用于植物蛋白凝胶的微结构定量分析	植物蛋白凝胶的共聚焦和扫描电子显微镜图像	计算机视觉	NA	共聚焦显微镜, 扫描电子显微镜	深度学习	图像	未明确提及具体样本数量，但标注数据仅使用10%	未明确提及	未明确提及	IoU, Dice系数	未明确提及
6702	2026-01-13	Ferroelectric Domains and Evolution Dynamics in Twisted CuInP2S6 Bilayers 2026-Jan, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500683 PMID:40538291	研究论文	本文通过密度泛函理论和深度学习分子动力学模拟，研究了扭曲CuInP2S6双层中极性畴的形成、演化及调控机制	揭示了扭曲双层中界面铁电（反铁电）耦合导致极性畴形成的机制，不同于传统超晶格或滑动双层中的拓扑涡旋，其机制源于堆叠依赖的能垒和热扰动下的切换速度变化	模拟基于理论计算，未涉及实验验证；研究聚焦特定材料体系，普适性有待进一步探索	探究扭曲角度对铁电材料中极性畴形成和动态演化的影响，并探索通过外场调控局部极化的可能性	扭曲双层铁电材料CuInP2S6	材料科学	NA	密度泛函理论（DFT），深度学习分子动力学（DLMD）模拟	NA	模拟数据	NA	NA	NA	NA	NA
6703	2026-01-13	Predicting Healthcare Utilization Outcomes With Artificial Intelligence: A Large Scoping Review 2026-Jan, Value in health : the journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jval.2025.08.007 PMID:40848744	综述	本文通过范围综述，系统梳理了人工智能在医疗资源利用预测领域的研究现状、趋势、数据与方法特征及报告标准	首次对AI在医疗资源利用预测领域进行全面范围综述，系统识别了数据、方法、结果和报告标准方面的趋势与不足	纳入研究主要来自美国，可能限制结论的普适性；AI模型报告标准遵循度有限，影响结果可比性	识别人工智能在医疗资源利用预测研究中的数据特征、方法趋势、预测结果及报告标准现状	已发表的AI医疗资源利用预测研究文献	医疗人工智能	NA	NA	集成模型,深度学习模型	电子健康记录,保险理赔数据	121项符合纳入标准的研究	NA	NA	NA	NA
6704	2026-01-13	Artificial intelligence classification of pediatric middle ear effusion using consumer-grade otoscopes 2026-Jan, International journal of pediatric otorhinolaryngology IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.ijporl.2025.112655 PMID:41338131	研究论文	本研究使用消费级耳镜图像训练人工智能算法，以准确预测儿童中耳积液的存在与否	首次利用消费级耳镜图像开发深度学习模型，用于儿童中耳积液的分类，其性能与或超过传统诊断工具如气动耳镜和鼓室导抗测试	样本量相对较小（537张图像），且数据来自特定医疗程序（鼓膜切开置管术）的患者，可能限制泛化能力	开发一种基于人工智能的辅助诊断工具，用于初级保健环境中儿童中耳积液的早期准确检测	6个月至6岁儿童的中耳积液患者，使用消费级耳镜获取的鼓膜图像	计算机视觉	中耳积液	深度学习	深度学习神经网络	图像	219名患者，537张鼓膜图像（其中263张显示积液，273张无积液）	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
6705	2026-01-13	A Clinically Inspired Deep Learning Framework for Laryngeal Cancer Detection and Malignancy Transformation Risk Assessment 2026-Jan, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.70075 PMID:41353738	研究论文	本研究开发了一个名为TransCL的深度学习模型，用于喉癌检测和恶性转化风险评估，旨在提高喉镜图像解读的准确性和一致性	TransCL模型在多个独立测试集上表现出色，能够泛化到未见过的病变类型，并可靠预测良性病变的恶性转化风险，其诊断性能可与顶级资深喉科医生相媲美	研究为回顾性设计，且数据集主要来自中国的五个医疗中心，可能限制了模型在其他人群或医疗环境中的泛化能力	开发深度学习模型以增强喉部病变检测、指导活检并简化诊断流程	喉镜图像，涵盖10种不同的喉部病变	计算机视觉	喉癌	喉镜成像	深度学习分类网络	图像	来自2585名患者的16,587张喉镜图像	NA	TransCL	AUC, 准确率, F1分数, 马修斯相关系数	NA
6706	2026-01-13	Domain adaptive fault diagnosis algorithm based on multi-graph convolution for rotating machinery 2026-Jan, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.12.003 PMID:41412863	研究论文	本文提出了一种基于多图卷积的领域自适应故障诊断算法，用于旋转机械的轴承故障诊断	提出了一种新颖的领域自适应多图卷积网络（DAM-GCN），通过结合Top-k图、k-NN图和Radius图从多个角度捕获故障结构特征，并采用对比学习策略和联合损失函数来增强模型的泛化能力	NA	解决旋转机械轴承在变工况下的故障诊断问题，提高模型的泛化能力	旋转机械的轴承	机器学习	NA	NA	CNN, GCN	故障信号数据	NA	NA	DAM-GCN	NA	NA
6707	2026-01-13	A deep learning model to enhance lung cancer detection using 'Dual-Branch' model classification approach 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339404 PMID:41511950	研究论文	本研究提出了一种名为'双分支模型分类方法'的深度学习模型，通过整合图像和掩码数据来增强肺癌检测的准确性和可扩展性	引入了双分支模型分类方法，这是一种两阶段策略，整合图像和掩码数据以提升检测精度和可扩展性，解决了样本不足和输入模态限制的问题	模型存在高计算需求、分割掩码提供的信息有限以及数据集中可能存在潜在偏差，这些限制了模型的泛化能力	提高肺癌的早期检测和准确分类，以改善患者生存率	肺癌检测，使用CT图像和掩码数据作为研究对象	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, DNN, SVM	图像, 掩码数据	使用LIDC-IDRI数据集，包含不同数据规模，具体样本数量未明确说明	NA	双分支模型分类方法	准确率, F1分数	NA
6708	2026-01-13	LIMPACAT: Multi-omics attention transformer for immune prediction in liver cancer using whole-slide imaging 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0339667 PMID:41511965	研究论文	本研究提出了一种名为LIMPACAT的深度学习框架，利用全切片图像预测肝细胞癌中与预后相关的免疫细胞水平	首次将注意力Transformer与多实例学习结合，从组织病理学图像中预测免疫细胞组成，为无直接免疫数据的数据集提供了一种新的免疫特征推断方法	研究依赖于通过反卷积方法推断的免疫细胞组成作为监督信号，而非直接测量的免疫数据，可能存在推断误差	开发一种基于全切片图像的深度学习模型，用于预测肝细胞癌的肿瘤免疫微环境特征	肝细胞癌患者的全切片图像及相关的RNA测序数据	数字病理学	肝癌	单细胞RNA测序, 批量RNA测序, 反卷积方法	Transformer, 多实例学习	图像, 基因表达数据	基于TCGA-LIHC数据集，具体样本数量未明确说明	NA	注意力Transformer	准确率	NA
6709	2026-01-13	Machine learning analysis based on deep learning for fatigue diagnostics in carbon fiber reinforced polymers 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340904 PMID:41511978	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的混合框架，用于碳纤维增强聚合物（CFRP）的疲劳状态分类	结合一维卷积神经网络（1D-CNN）和扩展长短期记忆网络（xLSTM）提取时空特征，并通过基于互信息的特征选择和Bagging集成分类器进行优化	虽然框架适用于CFRP结构的健康监测，但未在其他材料或更广泛场景中验证	开发一种可靠的方法用于CFRP结构的疲劳诊断和维护决策支持	碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料	机器学习	NA	传感器监测数据	CNN, LSTM	传感器数据	NASA-CFRP数据集	NA	1D-CNN, xLSTM	分类准确率	NA
6710	2026-01-13	Image generator for tabular data based on non-Euclidean metrics for CNN-based classification 2026, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0340005 PMID:41512047	研究论文	本研究在IGTD框架中比较了非欧几里得距离度量，将表格数据转换为图像表示以用于基于CNN的分类	扩展IGTD框架以采用多种非欧几里得距离度量（如一减相关性、测地距离、Jensen-Shannon距离、Wasserstein距离和热带距离），旨在更好地捕捉特征间的复杂非线性关系	未明确提及具体局限性	评估非欧几里得距离度量在将表格数据转换为图像表示以用于CNN分类中的性能	模拟和真实世界的基因组学数据集	机器学习	NA	NA	CNN	表格数据	NA	NA	NA	分类准确性, 生成图像的结构保真度	NA
6711	2026-01-13	Deep learning algorithms and Raman spectroscopy in the clinical laboratory setting 2026-Jan, Critical reviews in clinical laboratory sciences IF:6.6Q1 DOI:10.1080/10408363.2025.2549305 PMID:40888106	综述	本文综述了拉曼光谱与深度学习在临床实验室中的整合应用，重点介绍了关键深度学习模型及其在疾病诊断中的潜力	整合拉曼光谱与深度学习，自动化光谱解释，提高分类准确性，为非侵入性可靠诊断提供新方法	NA	探索拉曼光谱与深度学习在医学应用中的整合，提升光谱解释和诊断准确性	生物样本（如用于癌症诊断、细菌鉴定和病毒诊断的样本）	机器学习	癌症	拉曼光谱	CNN, LSTM, GAN	光谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
6712	2026-01-13	Forensic toxicology and Artificial intelligence: broadening horizons and growing potential 2026 Jan-Feb, La Clinica terapeutica DOI:10.7417/CT.2026.1988 PMID:41525127	综述	本文综述了人工智能和机器学习在法医毒理学领域的应用潜力、优势与挑战	系统梳理了自20世纪90年代以来AI技术在法医毒理学中的应用发展，特别关注了新精神活性物质（NPS）的检测与分析	大规模应用仍面临挑战与困难，且短期内AI无法完全取代毒理学家	探讨AI和机器学习如何提升法医毒理学评估的准确性、效率和可靠性	法医毒理学领域，特别是新精神活性物质（NPS）的检测与数据解释	机器学习	NA	专家系统、神经网络、深度学习、生成式AI	神经网络	毒理学数据	NA	NA	NA	NA	NA
6713	2026-01-13	Predictive Value of Machine Learning in Knee Osteoarthritis Progression: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Dec-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/80430 PMID:41468605	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了机器学习在预测膝骨关节炎进展中的应用现状和准确性	首次系统比较了机器学习、传统方法和深度学习在不同数据集、模型类型、建模变量及膝骨关节炎进展定义下的预测性能，并使用预测区间估计未来潜在效应范围	纳入研究存在显著异质性，如膝骨关节炎进展定义和验证策略的差异，当前证据需谨慎解读	评估机器学习在预测膝骨关节炎进展中的预测价值和应用准确性	膝骨关节炎进展预测研究	机器学习	膝骨关节炎	NA	机器学习, 深度学习, 传统方法（如逻辑回归）	临床特征, 磁共振成像, X射线	共纳入32项研究	NA	NA	一致性指数, 诊断四格表	NA
6714	2026-01-13	A Federated Hierarchical DQN-Based Distributed Intelligent Anti-Jamming Method for UAVs 2025-Dec-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s26010181 PMID:41516616	研究论文	本文提出了一种基于联邦分层深度Q网络的多无人机协同智能抗干扰决策方法，以解决无人机集群系统中的数据隔离和决策不一致问题	将联邦学习框架与分层深度强化学习模型相结合，通过仅共享本地模型参数而非原始数据，在保护数据隐私和降低通信开销的同时，实现了任务子网内决策的一致性，并采用分层设计克服了多域干扰参数带来的维度灾难	仅通过仿真验证了方法的有效性，未在真实无人机集群环境中进行实地测试，且未讨论模型在动态变化或极端干扰环境下的鲁棒性	开发一种高效、安全的多无人机协同智能抗干扰决策方法，以提升无人机集群在复杂电磁环境中的通信性能	无人机集群系统及其在干扰环境下的通信决策	机器学习	NA	联邦学习，深度强化学习	深度Q网络	仿真数据	NA	NA	分层深度Q网络	决策准确率	NA
6715	2026-01-13	Spatial Transcriptomics As Rasterized Image Tensors (STARIT) characterizes cell states with subcellular molecular heterogeneity 2025-Dec-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.18.695193 PMID:41497642	研究论文	本文提出了一种名为STARIT的方法，将成像空间转录组学数据转换为图像张量表示，以利用亚细胞异质性识别细胞类型和状态	开发了STARIT方法，首次将imSRT数据中的转录本转换为图像张量表示，结合深度学习计算机视觉模型，能够捕捉传统基因计数分析忽略的亚细胞转录定位异质性	未明确说明方法在复杂组织或大规模数据集上的可扩展性及计算效率	利用成像空间转录组学数据中的分子分辨率信息，基于亚细胞异质性识别细胞状态	成像空间转录组学数据中的细胞及其亚细胞转录本	计算机视觉	NA	成像空间转录组学	深度学习计算机视觉模型	图像张量	模拟数据和真实imSRT数据（具体数量未提供）	Python	NA	NA	NA
6716	2026-01-13	An attention-based transfer learning model for diagnosing subluxation in temporomandibular joint panoramic radiographs 2025-Dec-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31462-8 PMID:41413172	研究论文	本研究提出了一种基于注意力机制的迁移学习模型，用于在颞下颌关节全景X光片中诊断半脱位	通过将自注意力机制集成到性能最佳的DenseNet201模型中，进一步提升了半脱位检测性能，并公开了包含3,425张标注图像的数据集以促进可重复性研究	未明确提及模型在临床环境中的泛化能力或外部验证结果	提高颞下颌关节全景X光片中半脱位的检测准确性，支持临床决策	颞下颌关节全景X光片图像	计算机视觉	颞下颌关节疾病	深度学习	CNN	图像	3,425张标注的颞下颌关节全景X光片图像	NA	MobileNet, ResNet50V2, InceptionV3, Xception, EfficientNetV2B0, InceptionResNetV2, DenseNet201	准确率, 精确率, 召回率, 特异性, F1分数	NA
6717	2026-01-13	The impact of pre-processing techniques on deep learning breast image segmentation 2025-Dec-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30724-9 PMID:41402475	研究论文	本研究探讨了不同预处理技术对深度学习乳腺图像分割模型性能的影响	系统比较了通用和特定领域预处理流程，并识别出针对乳腺成像的优化策略，首次在医学图像分析中详细评估预处理作用	数据集规模和范围存在限制	评估预处理技术对乳腺图像分割模型性能的影响	乳腺图像	医学影像分析	乳腺癌	深度学习图像分割	U-Net	图像	两个公共数据集：CBIS-DDSM和Duke-Breast-Cancer-MRI	NA	U-Net	3-way ANOVA F-test	NA
6718	2026-01-13	AI-powered epidemic control: Deepseek's role in global health resilience 2025-Dec-16, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-07082-1 PMID:41402882	研究论文	本文介绍了DeepSeek这一AI驱动平台如何通过早期预警系统、趋势预测、治疗优化和公众咨询革新流行病管理	通过整合多源实时数据（流行病学、社交媒体、移动性数据）与深度学习模型（LSTM、Transformers）及可解释决策框架，提升公共卫生响应能力	面临数据隐私和模型准确性的挑战	利用AI技术增强全球卫生韧性，改进流行病控制	流行病管理平台DeepSeek及其在公共卫生中的应用	自然语言处理, 机器学习	NA	深度学习	LSTM, Transformers	流行病学数据, 社交媒体数据, 移动性数据	NA	NA	LSTM, Transformers	NA	NA
6719	2026-01-13	Graph Neural Networks Model Based on Atomic Hybridization for Predicting Drug Targets 2025-Dec-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.11.19.689219 PMID:41473273	研究论文	本文开发了一种结合图神经网络与分子描述符的混合深度学习框架，用于预测药物靶点的半抑制浓度（IC）值	提出了一种混合深度学习框架，将图神经网络与显式分子描述符相结合，以同时捕获局部结构模式和全局理化性质，从而提高了预测精度和模型可解释性	模型在部分可解释性方面仍有局限，且仅在9个生物靶点上进行了验证，泛化能力需在更广泛靶点上进一步测试	加速药物发现过程，通过更准确地预测化合物对生物靶点的半抑制浓度（IC）值来优化化合物筛选	14,316种化合物，涵盖激酶、核受体和蛋白酶等9个不同的生物靶点	机器学习	NA	定量构效关系（QSAR）建模，图神经网络	图神经网络（GNN）	分子图数据（原子和键特征），分子描述符（理化性质和结构指纹）	14,316种化合物	NA	图神经网络（具体架构未指定）	测试R²（决定系数）	NA
6720	2026-01-13	Dual-feature selectivity enables bidirectional coding in visual cortical neurons 2025-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.16.665209 PMID:40777393	研究论文	本研究揭示了猕猴视觉皮层神经元采用双特征编码策略，即单个神经元对两种不同的视觉特征具有选择性，一种增强其活动，另一种抑制其活动	发现了神经元对增强和抑制活动的两种不同视觉特征具有选择性，并利用基于深度学习的“功能数字孪生”模型系统识别这些特征	未明确说明样本量或模型训练的计算资源细节	探究视觉皮层神经元的编码策略及其在种群表征中的作用	猕猴视觉皮层V1和V4区的神经元，以及小鼠初级和外侧视觉皮层的神经元	计算神经科学	NA	神经元记录，深度学习建模	深度学习模型	神经元电生理记录数据，自然图像	NA	NA	功能数字孪生模型	NA	NA