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
7021	2026-01-09	Long-Term Carotid Plaque Progression and the Role of Intraplaque Hemorrhage: A Deep Learning-Based Analysis of Longitudinal Vessel Wall Imaging 2025-Feb-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.09.24318661 PMID:39711698	研究论文	本研究利用深度学习分割技术分析纵向血管壁成像数据，评估颈动脉斑块内出血对长期斑块负荷进展的影响	首次结合深度学习分割与纵向多对比磁共振血管壁成像，量化分析颈动脉斑块内出血的长期动态变化及其对斑块进展的加速作用	样本量较小（28名无症状受试者），且为观察性研究，无法确定因果关系	评估颈动脉斑块内出血对长期斑块负荷进展的影响	无症状颈动脉粥样硬化受试者的颈动脉斑块	数字病理学	心血管疾病	多对比磁共振血管壁成像	深度学习分割模型	磁共振图像	28名无症状受试者，共50条动脉，平均每名受试者接受4.7次扫描，随访时间平均5.8年	NA	NA	NA	NA
7022	2026-01-09	Deep Learning Enabled Scoring of Pancreatic Neuroendocrine Tumors Based on Cancer Infiltration Patterns 2025-Jan-23, Endocrine pathology IF:11.3Q1 DOI:10.1007/s12022-025-09846-3 PMID:39847242	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的计算流程，首次自动分类胰腺神经内分泌肿瘤，通过细胞实体图构建和图神经网络整合病理学领域知识	首次将病理学领域知识整合到图神经网络的构建和训练中，以更深入地利用肿瘤微环境及其结构变化进行肿瘤分类	研究仅基于105张HE染色全切片图像，样本量相对有限，且未提及外部验证或泛化能力评估	开发自动化系统以减少观察者变异性，实现胰腺神经内分泌肿瘤的客观分类	胰腺神经内分泌肿瘤的组织样本	数字病理学	胰腺神经内分泌肿瘤	HE染色	图神经网络	图像	105张HE染色全切片图像	NA	图神经网络	F1分数	NA
7023	2026-01-09	AI-Based Detection of Coronary Artery Occlusion Using Acoustic Biomarkers Before and After Stent Placement 2025, IEEE open journal of engineering in medicine and biology IF:2.7Q3 DOI:10.1109/OJEMB.2025.3615394 PMID:41221436	研究论文	本研究利用人工智能（特别是DeepSets架构）学习患者特异性声学生物标志物，以区分12名患者经皮冠状动脉介入治疗前后的心音，用于检测冠状动脉阻塞	首次采用DeepSets架构结合Matching Pursuit分解，从心音中提取个体化声学生物标志物，实现非侵入性冠状动脉疾病监测	样本量较小（仅12名患者），研究为初步探索，需更多时间点数据验证长期监测效果	开发基于人工智能的非侵入性方法，用于冠状动脉疾病的早期检测和治疗监测	12名接受经皮冠状动脉介入治疗的人类患者的心音数据	机器学习	心血管疾病	心音记录，Matching Pursuit信号分解	DeepSets	音频	12名患者	NA	DeepSets	准确率	NA
7024	2026-01-09	ESA-YOLOv5m: a lightweight spatial and improved attention-driven detection for brain tumor MRI analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1733180 PMID:41488085	研究论文	本研究提出了一种集成增强空间注意力（ESA）的YOLOv5m轻量级框架，用于MRI扫描中的脑肿瘤检测	在YOLOv5m架构中引入轻量级ESA模块，置于SPPF层后，以增强特征判别能力并抑制背景噪声，提高定位精度而不增加计算复杂度	未明确提及，但可能包括数据集规模有限或仅针对特定MRI数据类型的泛化能力	开发一种轻量级且高效的脑肿瘤检测模型，以支持实时临床部署和边缘医疗应用	脑肿瘤MRI图像，包括胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤三类	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN	图像	Figshare脑肿瘤MRI数据集，具体样本数未明确，包含三类肿瘤	PyTorch	YOLOv5m, ESA	精确率, 召回率, mAP@0.5	未明确指定GPU类型，但提及实时推理和边缘应用，暗示可能使用常见GPU或嵌入式设备
7025	2026-01-09	The apple detection method based on multimodal features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334911 PMID:41129553	研究论文	本文提出了一种基于多模态特征融合的苹果检测方法，旨在提升复杂环境下的检测性能	通过融合RGB图像、颜色与边缘特征图、深度特征图和点云四种互补模态，而非激进的结构修改，来增强特征表示和模型鲁棒性	NA	提高复杂环境下苹果和其他水果的检测准确性	苹果和其他水果	计算机视觉	NA	双目主动红外立体相机	YOLOv5	图像, 点云	NA	NA	YOLOv5	精确率, 召回率, F1分数	NA
7026	2026-01-09	Accurate classification of major brain cell types using in vivo imaging and neural network processing 2023-11, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002357 PMID:37943858	研究论文	本文介绍了一种结合活体双光子成像和深度学习的方法，用于无创分类小鼠大脑中的主要细胞类型	开发了NuCLear方法，首次实现基于活体成像和深度学习对大脑细胞类型进行非侵入性分类和三维定位	仅使用单一标记（组蛋白2B-eGFP），可能限制对其他细胞特征的识别；方法目前仅在小鼠次级运动皮层验证	开发一种非侵入性方法，用于长期研究生理和病理条件下大脑细胞类型组成的变化	小鼠次级运动皮层中的细胞核	数字病理学	NA	活体双光子成像，组蛋白2B-eGFP标记	深度学习	图像	约25,000个细胞（来自0.25 mm³成像体积）	NA	NA	NA	NA
7027	2026-01-08	Investigation of cervical cell image segmentation technology based on deep learning and non-coding RNAs 2026-Apr, Non-coding RNA research IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.ncrna.2025.09.009 PMID:41488159	综述	本文综述了基于深度学习和非编码RNA的宫颈细胞图像分割技术，探讨了其在医学诊断中的应用与挑战	结合深度学习方法（如CNN、U-Net）与非编码RNA研究，以提升宫颈细胞图像分割的精度和效率	本文为综述性文章，未涉及具体实验数据或模型验证，主要基于文献调研，缺乏原创性实证研究	探索深度学习技术在宫颈细胞图像分割中的应用，并比较不同模型（如CNN、全卷积网络、U-Net）的特点和性能	宫颈细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	NA	CNN, 全卷积网络, U-Net	图像	NA	NA	CNN, 全卷积网络, U-Net	NA	NA
7028	2026-01-08	Reply to comment on impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: A SIOP-RTSG radiotherapy committee 2026-Mar, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101087 PMID:41487396	回复	本文是对评论的回应，澄清了关于深度学习在儿童肾肿瘤侧腹放疗中CT自动轮廓勾画研究的方法学和临床方面	通过回应评论，强调了研究中对STAPLE共识轮廓偏见的处理，并解释了为何剂量分析和不确定性量化在当前阶段非必需	研究在受控的研讨会环境中进行，未能完全反映真实世界的临床工作流程	评估深度学习在儿童肾肿瘤侧腹放疗中器官风险自动轮廓勾画的影响	儿童肾肿瘤患者	数字病理学	肾肿瘤	CT成像	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	几何评估	NA
7029	2026-01-08	Toward accurate breast cancer classification: A review of multi-modal machine learning approaches 2026-Feb, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.10.011 PMID:41265505	综述	本文综述了多模态机器学习方法在乳腺癌分类中的应用，包括恶性与良性分类及分子亚型分类	探讨了多模态数据融合技术、注意力机制Transformer架构在WSI标注中的应用，以及模型可解释性工具	NA	提高乳腺癌分类准确性，推动精准肿瘤学发展	乳腺癌分类及分子亚型识别	机器学习	乳腺癌	转录组学、影像学、基因组学	深度学习算法、传统模型、机器学习模型	图像、转录组数据、基因组数据	NA	NA	注意力机制Transformer、多实例学习架构	NA	NA
7030	2026-01-08	Digital Eye: Deep Learning for Detecting Physeal Fractures of the Pediatric Distal Radius 2026-Feb, Journal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America DOI:10.1016/j.jposna.2025.100291 PMID:41488804	研究论文	本研究通过微调卷积神经网络（EfficientNet）来检测儿童桡骨远端骨折中的骨骺骨折，旨在提高诊断准确性	首次应用EfficientNet模型结合Grad-CAM技术对儿童骨骺骨折进行自动分类，并提供了模型预测的可解释性分析	数据集来自单一医疗机构，样本多样性和平衡性有限，未来需扩展数据集并测试不同视图和骨折模式	开发一种基于深度学习的工具，以辅助急诊医生准确分类儿童桡骨远端骨折中的骨骺骨折，从而改善患者安全	4至18岁骨骼未成熟患者的桡骨远端骨折X光片	计算机视觉	骨科损伤	X光成像	CNN	图像	2,103张X光片（来自1,082名患者），包括203例骨骺骨折和879例非骨骺骨折	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet-B2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
7031	2026-01-08	Battery SOH estimation based on thermodynamic parameters from an electrochemical fractional-order model and LSTM 2026-Jan-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114234 PMID:41488788	研究论文	本文提出了一种基于电化学分数阶模型热力学参数和LSTM的锂离子电池健康状态估计方法	结合电池机理模型与深度学习，利用热力学参数替代传统外部特征，提高了估计精度和可解释性	未明确说明模型在极端工况或不同电池类型上的泛化能力	提高锂离子电池健康状态估计的准确性和可解释性	锂离子电池	机器学习	NA	电化学分数阶模型	LSTM	热力学参数	8个验证电池	NA	LSTM	均方根误差	NA
7032	2026-01-08	Robust CNN multi-nested-LSTM framework with compound loss for patch-based multi-push ultrasound shear wave imaging and segmentation 2026-Jan-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2db8 PMID:41401501	研究论文	提出了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于解决超声剪切波成像中的噪声敏感性、多推策略效率低和标注数据有限等问题，实现稳健的弹性重建和病灶分割	提出了一种结合CNN和多嵌套LSTM的两阶段深度学习框架，采用基于块的训练策略和复合损失函数，有效解决了数据稀缺和噪声敏感性问题	方法在模拟和体模数据上验证，虽在猪肝数据上测试，但临床人体数据验证仍需进一步研究	开发一种稳健的深度学习框架，用于超声剪切波弹性成像的重建和病灶分割	超声剪切波弹性成像数据	医学影像分析	组织病理学评估	超声剪切波弹性成像	CNN, LSTM	超声运动数据	模拟数据、CIRS体模数据和猪肝实验数据	NA	ResNet3D, Nested CNN-LSTM	峰值信噪比, 对比度噪声比, 交并比	NA
7033	2026-01-08	A novel adaptive CNN-LSTM fusion network for electrocardiogram diagnosis 2026-Jan-07, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae2f8a PMID:41418332	研究论文	本文提出了一种用于心电图诊断的自适应CNN-LSTM融合网络	设计了一种自适应卷积核，可根据局部信号方差动态调整大小，并引入了时空融合机制	NA	提高自动心电图诊断的效率和准确性，为心血管疾病的早期筛查提供技术支持	心电图信号	机器学习	心血管疾病	NA	CNN, LSTM	信号数据	PTB-XL数据集	NA	自适应CNN-LSTM融合网络	准确率, 宏平均F1分数, 加权平均F1分数	NA
7034	2026-01-08	Deep Learning Reconstruction of Diffusion-weighted MRI Enables Shorter Examination Times While Maintaining Image Quality in Head and Neck Imaging 2026-Jan-07, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01604-6 PMID:41498976	研究论文	本研究评估了基于深度学习的扩散加权磁共振成像重建技术在头颈部成像中的应用，旨在缩短检查时间并保持图像质量	提出了一种结合深度学习k空间到图像重建与超分辨率处理的新型算法，用于加速头颈部DWI扫描，显著减少检查时间	研究为回顾性设计，样本量较小（30例患者），且SNR和CNR在深度学习重建图像中有轻微但显著的下降	评估加速的深度学习重建DWI在头颈部成像中的图像质量和诊断信心表现	头颈部扩散加权磁共振成像数据	医学影像分析	头颈部疾病	扩散加权成像，单次激发平面回波成像序列	深度学习	磁共振图像	30例患者（平均年龄55±19岁，范围24-84岁，18名男性）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，表观扩散系数值，视觉Likert评分（图像清晰度、伪影、噪声、整体图像质量、诊断信心）	NA
7035	2026-01-08	An Integrated Deep Learning and Large Language Model for Burn Wound Depth Recognition 2026-Jan-06, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association IF:1.5Q3 DOI:10.1093/jbcr/iraf170 PMID:41014195	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与大型语言模型的低成本人工智能系统，用于烧伤创面深度识别与分类	首次将深度学习分类模型与基于临床指南的烧伤专用大型语言模型集成，提供准确的烧伤深度识别和治疗建议	研究样本量相对有限（397张原始图像），且主要依赖公开数据库，可能无法完全代表所有临床场景	开发低成本人工智能系统以解决烧伤深度评估的临床挑战，特别是在急诊环境中	烧伤创面图像	计算机视觉, 自然语言处理	烧伤	深度学习, 大型语言模型	深度学习分类模型, LLM	图像	397张原始烧伤创面图像，通过数据增强扩展至7156张图像	PaddlePaddle	NA	准确率, 召回率, F1分数	NA
7036	2026-01-08	EMMPREDMLsub: multi-label prediction of mRNA subcellular localization based on the ESM2 large language model and MMDO-MDPU resampling strategy 2026-Jan-06, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2025.2610684 PMID:41493162	研究论文	本研究提出了一种基于ESM2大语言模型和MMDO-MDPU重采样策略的mRNA亚细胞定位多标签预测工具EMMPREDMLsub	结合曼哈顿均值方向过采样与曼哈顿密度保持欠采样的新型重采样技术，并首次将ESM2大语言模型应用于mRNA序列特征提取	未明确说明模型在跨物种或不同细胞类型中的泛化能力，也未讨论计算复杂度对实际应用的影响	开发高精度的mRNA亚细胞定位多标签预测工具	真核细胞mRNA序列	自然语言处理	NA	序列特征提取	大语言模型	序列数据	NA	NA	ESM2	NA	NA
7037	2026-01-08	Deep Learning-Based Detection of Root Numbers in Maxillary Premolars 2026-Jan-06, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70091 PMID:41493350	研究论文	本研究利用深度学习模型在曲面断层片上检测上颌前磨牙的牙根数量	首次将深度学习模型应用于曲面断层片自动检测上颌前磨牙牙根数量，并采用集成模型提升性能	研究为回顾性设计，样本量有限，且仅针对上颌前磨牙，外部验证集规模较小	开发一种基于深度学习的自动化工具，辅助临床医生从曲面断层片中准确识别上颌前磨牙的牙根数量	上颌前磨牙	数字病理学	NA	曲面断层摄影，锥形束CT	CNN	图像	925颗上颌前磨牙（来自350名患者），包含内部数据集和外部验证集	NA	AlexNet, DenseNet-121, EfficientNet-B0	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
7038	2026-01-08	Dual vision transformer with bio-inspired optimization for explainable keratoconus classification 2026-Jan-06, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03929-0 PMID:41493655	研究论文	本研究提出了一种基于角膜地形图图像的增强深度学习框架，用于圆锥角膜（KCN）分期分类，采用双视觉变换器（DViT）捕获局部和全局空间特征，并利用电鳗觅食优化器（EEFO）优化模型性能，同时通过LIME和SHAP增强模型可解释性	结合双视觉变换器（DViT）与生物启发优化器（EEFO）进行注意力权重和超参数调优，并集成LIME和SHAP实现模型决策的可视化解释	未提及研究的具体局限性，如数据集规模、泛化能力或临床验证的不足	开发一种高精度且可解释的圆锥角膜（KCN）分期分类方法，以支持早期诊断和治疗规划	圆锥角膜（KCN）患者的角膜地形图图像	计算机视觉	圆锥角膜	角膜地形图成像	Transformer	图像	未在摘要中明确提及具体样本数量	未在摘要中指定具体框架（如PyTorch或TensorFlow）	Dual Vision Transformer (DViT)	准确率, 召回率, 精确率	未在摘要中提及具体计算资源（如GPU类型或云平台）
7039	2026-01-08	A BMC-Net model for the recognition and segmentation of mandibular canal bifurcation 2026-Jan-06, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00892-5 PMID:41493698	研究论文	本研究开发了一种名为BMC-Net的深度学习模型，用于快速诊断和识别下颌管分叉	提出了BMC-Net模型，在识别和分割下颌管分叉方面相比UNet模型和临床医生有显著性能提升和时间效率优势	样本量较小，仅使用了160张图像，且数据来源仅限于PubMed和Web of Science数据库	开发深度学习模型以准确识别下颌管的解剖结构和轨迹，帮助牙医规避手术风险并制定有效治疗计划	下颌管分叉的医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	160张报告病例图像（训练集140张，测试集20张）	NA	BMC-Net, UNet	DSC, AUC, IoU, recall, precision, confusion matrix, sensitivity, specificity	NA
7040	2026-01-08	A multimodal vision-language model for generalizable annotation-free pathology localization 2026-Jan-06, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01574-7 PMID:41495192	研究论文	本文提出了一种无需标注的通用病理定位视觉语言模型AFLoc，通过多级语义结构对比学习实现病理定位与分类	采用基于多级语义结构的对比学习，全面对齐多粒度医学概念与丰富图像特征，无需专家图像标注即可适应病理的多样化表达	NA	开发一种无需标注的通用病理定位模型，以降低标注需求并适应复杂临床环境	胸部X光图像、组织病理学图像和视网膜眼底图像中的病理区域	计算机视觉	胸部疾病	NA	视觉语言模型	图像-报告对	220,000对胸部X光图像-报告，并在8个外部数据集上验证，涵盖34种胸部病理类型	NA	AFLoc	定位精度、分类准确率	NA