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
7501	2026-01-03	Lightweight deep learning technology for high quality development and intelligent transformation of sports under DeepLabV3 CSP Darknet53 model 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28539-9 PMID:41462421	研究论文	本研究提出了一种基于轻量级深度学习技术的优化方法，用于智能健身和娱乐场景中高效、低计算成本的姿态识别	将DeepLabV3+语义分割模型与轻量化的OpenPose网络结合，并引入了空间注意力模块以增强关键局部特征的捕捉能力	未明确说明模型在复杂背景或多人交互场景下的泛化能力，以及实际部署中的实时性表现	解决智能健身和娱乐场景中对高效、低计算成本姿态识别日益增长的需求，支持体育产业的智能化转型和高质量发展	运动姿态识别，包括运动器材的坐标位置提取和人体关键点检测	计算机视觉	NA	深度学习，语义分割，关键点检测	CNN	图像	NA	NA	DeepLabV3+, CSP-Darknet53, OpenPose	F1分数, 准确率, 召回率, 精确率	NA
7502	2026-01-03	Carbon efficient quantum AI: an empirical study of ansätz design trade-offs in QNN and QLSTM models 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28582-6 PMID:41462429	研究论文	本研究通过基准测试量子神经网络和量子长短期记忆模型，探讨量子机器学习作为低碳人工智能替代方案的潜力	首次系统比较量子模型与经典模型在性能、能耗和训练时间上的权衡，并分析量子硬件与仿真环境的能源差异	量子硬件仍存在较高能耗成本，量子模型在训练速度和能源效率上暂未超越经典模型	评估量子机器学习模型的能源效率与分类性能，推动绿色人工智能发展	量子神经网络、量子长短期记忆模型及经典机器学习模型	机器学习	NA	量子电路设计	QNN, QLSTM, ANN, LSTM, CatBoost	异常检测数据集	N-BaIoT数据集	IBM Qiskit	十种量子电路设计（A1-A10）	准确率, 模型复杂度, 训练时间, 能耗	GPU服务器, IBM量子硬件
7503	2026-01-03	XTC-Net: an explainable hybrid model for automated atelectasis detection from chest radiographs 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28694-z PMID:41462544	研究论文	本文提出了一种可解释的深度学习模型XTC-Net，用于从胸部X光片中自动检测肺不张	创新性地结合了Xception、Transformer和Capsule Network组件，以提取空间特征、建模长距离依赖并增强对细微结构变化的敏感性	NA	提高肺不张的自动检测效率和准确性，以支持临床诊断	胸部X光片	计算机视觉	肺不张	深度学习	CNN, Transformer, Capsule Network	图像	NA	NA	Xception, Transformer, Capsule Network	准确率, 灵敏度, F1分数	NA
7504	2026-01-03	An AM-CNN-BiGRU network with spatiotemporal feature fusion for industrial robot predictive maintenance 2025-Dec-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29255-0 PMID:41462560	研究论文	本文提出了一种基于AM-CNN-BiGRU神经网络的工业机器人预测性维护方法，通过融合时空特征和多源数据来提升故障预测性能	提出了一种结合CNN、BiGRU和注意力机制（AM）的新型网络架构，实现了局部空间特征提取与全局双向时间依赖学习的融合，并采用多通道输入进行多源数据融合	NA	开发一种有效的工业机器人预测性维护方法，以提高故障预测的准确性和可靠性	工业机器人	机器学习	NA	NA	CNN, BiGRU	时间序列数据（振动、电流、扭矩）	NA	NA	AM-CNN-BiGRU	R², MAE, MAPE, RMSE	NA
7505	2026-01-03	Efficient blood cell classification from microscopic smear images using U-Net segmentation and a lightweight CNN 2025-Dec-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26947-5 PMID:41453980	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化系统，用于从显微血液涂片图像中进行血细胞分类和计数	结合U-Net分割模型与自定义轻量级CNN（BloodCell-Net）进行血细胞分类，并采用分水岭算法处理重叠细胞	未明确提及数据集的规模或多样性限制，以及模型在真实临床环境中的泛化能力验证	开发自动化血细胞分类与计数系统，以辅助血液相关疾病的诊断	九种血细胞类型：红细胞、成红细胞、中性粒细胞、嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、未成熟粒细胞和血小板	计算机视觉	血液相关疾病（如贫血、白血病、淋巴瘤、血小板减少症）	显微成像	CNN, U-Net	图像	NA	NA	U-Net, 自定义轻量级CNN（LWCNN）	准确率、精确率、召回率、F1分数、IOU、Dice系数	NA
7506	2026-01-03	Comprehensive framework of machine learning and deep learning architectures with metaheuristic optimization for high-fidelity prediction of nanofluid specific heat capacity 2025-Dec-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28268-z PMID:41455692	研究论文	本研究开发了一个结合机器学习和深度学习架构与元启发式优化的综合框架，用于高保真预测纳米流体的比热容	采用堆叠集成技术，结合线性回归作为元学习器提升基础模型性能，并应用粒子群优化和灰狼优化算法进行超参数调优，同时实施了基于多项式/傅里叶展开和自编码器的数据增强策略以提高模型泛化能力	NA	优化纳米流体在工程和工业应用中的性能，通过预测其比热容	纳米流体样本	机器学习	NA	NA	多层感知机, CatBoost, LightGBM	实验数据	1269个实验纳米流体样本	NA	多层感知机	R²分数, 均方误差, 均方根误差	NA
7507	2026-01-03	Hydraulic support pressure prediction via deep learning with multilevel temporal feature integration 2025-Dec-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13089-x PMID:41455725	研究论文	本研究提出了一种基于LSTM-PatchTST的深度学习方法，用于预测煤矿液压支架压力，以提高预测精度并保障矿山安全	提出了一种结合LSTM和PatchTST的新型预测方法，通过遗忘门和输入门分别捕捉短期波动和长期趋势，并利用PatchTST模块同时建模局部细节和全局依赖关系，实现了多层次时序特征的深度融合	模型在跨矿井数据集上的泛化能力虽有验证，但可能仍需更多样化的地质和操作条件数据以进一步提升普适性	提高煤矿液压支架压力的预测精度，以应对开采深度增加和操作环境复杂化带来的安全挑战	煤矿液压支架的压力数据	机器学习	NA	皮尔逊相关分析，高斯移动平均滤波	LSTM, Transformer	时间序列数据	来自山东枣庄付村煤矿和河南义马耿村煤矿的实际压力数据集	NA	LSTM, PatchTST	RMSE, MAE	NA
7508	2026-01-03	Deep learning optimization of teaching schedules in sports dance education 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28249-2 PMID:41444315	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的体育舞蹈教学排课优化框架，以解决传统排课方法在动态约束处理上的不足	首次将循环神经网络（RNN）与强化学习（RL）相结合，用于体育舞蹈教育的动态排课优化，实现了高冲突解决率与自适应决策	研究基于特定教育机构的五年数据，模型在其他机构或不同教育场景中的泛化能力有待验证	优化体育舞蹈教学中的课程安排，解决教师可用性冲突、课程分配效率低及个性化训练计划需求等问题	体育舞蹈教育机构的课程安排数据，包括教师可用性、学生表现指标和历史排课记录	机器学习	NA	深度学习	RNN, RL	序列数据（历史排课数据、教师可用性、学生表现指标）	五年真实体育舞蹈课程数据	NA	循环神经网络（RNN）	冲突解决率、教师工作量平衡效率、学生课程连续性、执行时间	NA
7509	2026-01-03	Clair3-RNA: a deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Dec-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67237-y PMID:41430046	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的、专为长读长RNA测序数据设计的小变异检测工具Clair3-RNA	首个基于深度学习的、专门针对长读长RNA测序数据的变异检测工具，采用了不均匀覆盖度归一化、精炼训练数据、编辑位点发现和单倍型定相等优化技术	NA	开发一个高性能的、适用于长读长RNA测序数据的变异检测工具	长读长RNA测序数据中的小变异	机器学习	NA	长读长RNA测序，包括PacBio、ONT cDNA测序和ONT直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	NA	NA	NA	F1分数	NA
7510	2026-01-03	Integrating AI with PCR for Tuberculosis Diagnosis: Evaluating a Deep Learning Model for Chest X-Rays 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121377 PMID:41463673	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习模型（CheXzero视觉变换器）在胸部X光片上检测结核病的诊断性能，并与PCR结果进行比较	将AI驱动的胸部X光筛查与PCR分子检测相结合，在低负担地区评估深度学习模型性能，并分析不同亚组（如年龄、合并症）对模型准确性的影响	模型在PCR确诊病例上的性能有所下降，且在老年人及患有慢性肾病、慢性阻塞性肺疾病或心力衰竭的患者中准确性较低	评估深度学习模型在结核病诊断中的性能，并与PCR检测进行比较	结核病（TB）患者及疑似病例的胸部X光图像及对应PCR检测结果	计算机视觉	结核病	聚合酶链式反应（PCR），胸部X光摄影（CXR）	深度学习模型（DLM），视觉变换器	图像	来自两家医院的回顾性数据集，包含胸部X光图像及对应PCR结果	NA	CheXzero视觉变换器	接收者操作特征曲线（ROC），曲线下面积（AUC），敏感性，特异性，预测值	NA
7511	2026-01-03	Deep Learning-Based Fatigue Monitoring in Natural Environments: Multi-Level Fatigue State Classification 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121374 PMID:41463671	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的日常疲劳监测系统，通过可穿戴设备采集心电信号，对自然环境下个体的疲劳状态进行三级分类	将疲劳监测从受控实验环境扩展到自然日常环境，提出端到端深度学习模型C-BL，并开发了适用于日常监测的可穿戴设备	样本量较小（12名受试者），实验周期为14天，可能无法完全代表更广泛人群的长期疲劳模式	开发能够在自然环境下进行日常疲劳监测的系统，实现疲劳状态的自动分类	日常环境中的个体疲劳状态	机器学习	NA	心电信号采集	深度学习模型, 机器学习模型	心电信号	12名受试者参与14天监测实验	NA	C-BL	准确率	NA
7512	2026-01-03	Transfer Learning Approach with Features Block Selection via Genetic Algorithm for High-Imbalance and Multi-Label Classification of HPA Confocal Microscopy Images 2025-Dec-18, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121379 PMID:41463675	研究论文	本文提出了一种基于特征块选择和遗传算法的两阶段迁移学习方法，用于处理高类别不平衡和多标签分类的HPA共聚焦显微镜图像	提出了一种结合特征块提取、遗传算法优化特征块组合以及细胞级分析（如核和核膜环特征提取）的方法，以提升罕见模式的检测性能	未明确说明方法在更大规模或更复杂数据集上的泛化能力，且可能依赖于特定预训练模型	解决HPA数据集中的高类别不平衡和多标签分类问题，以准确识别蛋白质定位模式	HPA共聚焦显微镜图像，包含28种不同模式和500多种独特标签组合	计算机视觉	NA	共聚焦显微镜成像	CNN, SVM	图像	未明确指定样本数量，但基于HPA数据集	未明确指定，但可能涉及TensorFlow, PyTorch等	基于12个ImageNet预训练的CNN模型	F1分数	NA
7513	2026-01-03	Artificial Intelligence and Innovation in Oral Health Care Sciences: A Conceptual Review 2025-Dec-18, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13243327 PMID:41464395	综述	本文对2020年至2025年间人工智能在牙科护理领域的应用进行了全面的文献计量和概念性综述	通过文献计量网络可视化识别了研究主题集群，并强调了生成式与多模态AI模型、可解释性及临床部署公平性等新兴趋势	纳入分析的文献数量有限（50篇），且为概念性综述，缺乏对具体AI技术临床有效性的深入实证评估	综述人工智能在牙科护理领域的应用，分析研究趋势、主题集群，并为公平、负责任地整合AI技术指明未来方向	2020年1月至2025年10月期间在PubMed、Scopus和Embase数据库中收录的与牙科AI应用相关的文献	机器学习	口腔疾病	NA	NA	NA	50篇文献	VOSviewer	NA	NA	NA
7514	2026-01-03	Automated Classification of Enamel Caries from Intraoral Images Using Deep Learning Models: A Diagnostic Study 2025-Dec-18, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14248959 PMID:41464861	研究论文	本研究开发并评估了两种可解释的深度学习模型，用于从口内图像中自动分类牙釉质龋	提出了两种集成了Grad-CAM以提供视觉可解释性的深度学习模型，用于牙釉质龋的自动化分类	研究结果需要未来在多中心数据集上进行外部验证	开发并评估用于牙釉质龋自动分类的可解释深度学习模型	显示早期牙釉质龋、晚期牙釉质龋和无龋的口内图像	计算机视觉	龋齿	NA	CNN	图像	2000张口内图像	NA	ExplainableDentalNet, ResNet50-SE	准确率, 马修斯相关系数	NA
7515	2026-01-03	Multi-sensor observer-based residual learning with Auto-Permutation Feature Importance for fault diagnosis of multistage centrifugal pumps under variable pressures 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32726-z PMID:41402517	研究论文	本文提出了一种基于多传感器观测器残差学习和自动置换特征重要性的框架，用于变压力条件下多级离心泵的故障诊断	结合自回归观测器进行多传感器正常信号建模以提取故障残差，并引入自动置换特征重要性机制进行特征选择和降维，提高了诊断的鲁棒性和可解释性	未明确说明模型在更广泛压力范围或不同泵类型上的泛化能力，且可能依赖于特定传感器配置	开发一种数据高效且可解释的故障诊断方法，以应对有限或不平衡数据条件下的挑战	多级离心泵	机器学习	NA	自回归观测器、统计与频谱描述符计算（如RMS、频带功率）	高斯混合模型	多传感器信号数据	在3、3.5和4巴压力级别下采集的数据集	NA	自回归观测器、高斯混合模型	准确率、ROC曲线、混淆矩阵	NA
7516	2026-01-03	LivSCP: Improving Liver Fibrosis Classification Through Supervised Contrastive Pretraining 2025-Dec-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15243226 PMID:41464225	研究论文	本文提出了一种名为LivSCP的监督对比预训练方法，用于提高基于肝脏超声扫描的肝纤维化分类模型的准确性	提出了一种无需改变网络架构或优化器的训练方法，在有限标注数据和计算资源的场景下显著提升了肝纤维化分类性能，并达到了最先进水平	未明确说明方法在其他医学影像分类任务中的泛化能力，也未详细讨论模型的可解释性	开发一种改进肝纤维化分类模型性能的训练方法，特别是在数据有限和计算资源受限的情况下	肝脏超声扫描图像	计算机视觉	肝纤维化	超声扫描	Vision Transformer	图像	NA	NA	Vision Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUROC	NA
7517	2026-01-03	Integrating Multi-Source Directed Gene Networks and Multi-Omics Data to Identify Cancer Driver Genes Based on Graph Neural Networks 2025-Dec-17, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms262412132 PMID:41465557	研究论文	本文提出了一种名为MDIGNN的新型深度学习模型，通过整合有向基因网络和多组学数据来识别癌症驱动基因	首次提出基于磁拉普拉斯算子的图神经网络来编码有向图的边方向性，并引入通道注意力和空间注意力机制增强特征表示能力	未明确说明模型在特定癌症类型或数据集上的泛化能力限制	识别癌症驱动基因以理解癌症分子机制并为早期诊断提供关键靶点	基因（作为网络节点）	机器学习	癌症	多组学数据整合	图神经网络	图数据（有向基因网络）、多组学数据	NA	NA	基于磁拉普拉斯的图神经网络	NA	NA
7518	2026-01-03	Applications of Artificial Intelligence in Chronic Total Occlusion Revascularization: From Present to Future-A Narrative Review 2025-Dec-17, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61122229 PMID:41470230	综述	本文是一篇关于人工智能在慢性完全闭塞血运重建中应用的叙述性综述，总结了当前应用现状并展望了未来发展方向	系统性地回顾了AI/ML在CTO-PCI领域的应用，并强调了其在诊断、手术规划和预后建模方面相较于传统评分系统的优越性能，同时探讨了未来集成方向如实时引导、机器人辅助和联邦学习	作为一篇叙述性综述，其结论基于对现有文献的定性综合，缺乏前瞻性多中心验证，且临床采纳仍需解决数据隐私、终点标准化、偏见缓解和监管监督等问题	综述人工智能和机器学习在慢性完全闭塞经皮冠状动脉介入治疗中的应用，涵盖诊断成像、手术规划和预后建模	关于AI/ML在CTO-PCI中应用的同行评议原创研究、综述或荟萃分析	机器学习	心血管疾病	深度学习，机器学习算法（XGBoost, LightGBM, CatBoost）	深度学习，神经网络，集成学习模型	多模态数据，包括影像数据（冠状动脉CT血管造影、IVUS/OCT）、临床数据和患者报告结果	纳入综述的33项研究，其中大型注册研究样本量约3200例	NA	NA	AUC, 可重复性	NA
7519	2026-01-03	Multi-Class Concrete Defect Classification Using Guided Semantic-Spatial Fusion and Squeeze-Excitation Enhanced DenseNet Model 2025-Dec-17, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18245665 PMID:41470437	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习框架的多类别混凝土缺陷检测系统，通过改进DenseNet201模型，结合引导语义-空间融合模块和挤压-激励架构，提高了缺陷分类和定位的准确性	提出了一种结合引导语义-空间融合模块和挤压-激励架构的改进DenseNet201模型，用于增强特征表示并引入注意力机制，以检测和跟踪缺陷区域，从而在多类别混凝土缺陷分类中实现更高的准确性	研究仅基于2029张图像的数据集进行，样本规模相对有限，可能影响模型的泛化能力；且未详细讨论模型在复杂环境或不同光照条件下的鲁棒性	开发一个多类别混凝土缺陷检测框架，以提高混凝土缺陷的分类准确性并实现可靠的缺陷定位	混凝土材料中的结构缺陷，包括五种不同类别的缺陷	计算机视觉	NA	图像采集	CNN	图像	2029张混凝土缺陷图像，分为五类	NA	DenseNet201	准确率	NA
7520	2026-01-03	A Knowledge-Guide Data-Driven Model with Selective Wavelet Kernel Fusion Neural Network for Gearbox Intelligent Fault Diagnosis 2025-Dec-17, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25247656 PMID:41471650	研究论文	提出了一种知识引导的选择性小波核融合神经网络模型，用于齿轮箱智能故障诊断	通过将诊断领域知识融入数据驱动建模，结合选择性小波核融合策略，增强了智能故障诊断系统的可解释性和诊断性能	NA	提高齿轮箱智能故障诊断的准确性和可解释性	齿轮箱	机器学习	NA	振动信号监测	神经网络	振动信号	两个公共数据集	NA	现代时间卷积网络	诊断准确率	NA