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
7781	2025-12-28	Machine learning (ML) and deep learning (DL) in vaccine target selection, design, development and characterization 2026-Jan-25, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.128051 PMID:41371096	综述	本文综述了机器学习和深度学习在疫苗靶点选择、设计、开发和表征中的应用	系统性地阐述了AI技术，特别是ML和DL，在理性疫苗设计中的关键作用，包括从靶点选择到临床前试验的全流程应用	数据可用性存在限制	描述ML和DL如何辅助理性疫苗设计，以应对传染病挑战	疫苗开发过程，包括靶点选择、设计、开发和表征	机器学习	传染病	NA	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7782	2025-12-28	SpatialFusion: A Unified Model for Integrating Spatial Transcriptomics to Unveil Cell-type Distribution, Interaction, and Functional Heterogeneity in Tissue Microenvironments 2026-Jan-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169535 PMID:41237948	研究论文	本文介绍了一种名为SpatialFusion的创新深度学习模型，旨在通过整合基因表达和空间坐标来改进空间域识别和细胞类型反卷积	SpatialFusion模型的核心创新在于利用图神经网络和注意力机制，通过空间数据的多维嵌入捕获复杂的空间关系，并采用双编码策略和自监督对比学习，显著提高了准确性和鲁棒性	NA	解决现有空间域识别和细胞类型反卷积方法在准确性、鲁棒性和计算效率方面面临的挑战	空间转录组学数据，特别是人类DLPFC数据集和乳腺癌肿瘤微环境	空间转录组学	乳腺癌	空间转录组学	GNN, 注意力机制	基因表达数据, 空间坐标	NA	NA	图神经网络, 注意力机制	准确性, 分辨率	NA
7783	2025-12-28	Diffuse optical imaging with channel attention fusion network 2026-Jan, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.31.1.016001 PMID:41445764	研究论文	本文提出了一种用于漫射光学成像的端到端深度学习框架CAFNet，旨在克服传统重建技术中的伪影、噪声放大和深度敏感性限制	首次将通道注意力机制与AUTOMAP结合，通过多尺度特征学习和特征优先级处理，显著提升了光学属性重建的精度和鲁棒性	研究主要基于模拟和实验体模数据，未在真实临床患者数据上进行验证，可能限制了其直接医学应用的普适性	开发一种能够有效重建漫射光学图像中光学属性的深度学习模型，以改善肿瘤等深层异常检测的准确性	模拟数据集和实验体模中的光学属性图像	医学影像	肿瘤	漫射光学成像	深度学习	图像	模拟和实验数据集，具体样本数量未明确说明	未明确指定，但涉及深度学习框架	CAFNet, AUTOMAP	均方误差, 峰值信噪比, 结构相似性指数	NA
7784	2025-12-28	Medical Microwave Imaging Using Physics-Guided Deep Learning Part 1: The Forward Solver 2025-Dec-26, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3648756 PMID:41452684	研究论文	本文提出了一种用于医学微波成像的快速、自监督深度学习前向求解器，通过物理引导的混合损失函数确保计算结果的物理正确性	提出了一种基于物理框架的深度学习前向求解器，将计算域分为内部散射体区域和外部背景介质区域，采用结合麦克斯韦旋度方程与积分方程的混合损失函数，在保证全局和局部精度的同时比传统求解器快97%	未明确说明训练数据的具体规模和多样性限制，也未讨论在更复杂生物组织模型中的泛化能力	开发用于医学微波成像的快速准确前向求解器，为深度学习逆问题求解器提供高效训练基础	电磁散射问题中的散射场和介质特性计算	机器学习	NA	微波成像	深度神经网络	电磁场数据	未明确具体样本数量，但提及在随机物体上训练并在真实模型上测试	NA	NA	均方根误差	NA
7785	2025-12-28	Learning Deep Tree-Based Retriever for Efficient Recommendation: Theory and Method 2025-Dec-26, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3648453 PMID:41452694	研究论文	本文提出了一种基于深度树的高效推荐检索器，通过改进训练目标和采样方法，以更好地满足最大堆假设并提升推荐效率与准确性	提出了一种基于softmax的多类别分类训练框架，在树的同一层级节点间引入显式横向竞争，以模拟训练期间的束搜索行为；并提出了损失函数的校正方法和基于树的采样方法，以更好地满足最大堆假设并减少采样偏差	未明确提及	提高大规模候选物品场景下深度推荐模型的推荐效率，同时保证推荐准确性	基于树的深度推荐模型	机器学习	NA	NA	深度学习模型	推荐系统数据	四个真实世界数据集	NA	基于树的深度检索器	推荐准确性，推荐效率	NA
7786	2025-12-28	STAR: Soil texture analysis recognizer integrating domain-adaptive transfer learning with NIR spectroscopy 2025-Dec-25, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128378 PMID:41453259	研究论文	本文提出了一种名为STAR的智能近红外光谱设备，用于精确的土壤质地分类，通过结合领域自适应迁移学习来解决模型泛化、标注数据依赖和跨域不一致性问题	提出了两种新颖的算法组件：面向迁移学习的光谱预处理方法TMSC以减少光谱分布偏移，以及SETAB框架来增强模型在跨区域和跨域不平衡条件下的适应性	研究主要基于四川省的局部土壤样本进行验证，未明确说明模型在其他地理区域或更广泛土壤类型上的泛化性能	开发一种用于精确土壤质地分类的智能近红外光谱设备，并解决光谱建模在实际部署中的泛化和跨域适应性问题	土壤样本	机器学习	NA	近红外光谱	深度学习	光谱数据	四川省的局部土壤样本（具体数量未明确说明）	NA	NA	准确率, Kappa系数	NA
7787	2025-12-28	Enhanced classification prostate cancer based on generative adversarial networks and integrated deep learning with vision transformer models 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31623-9 PMID:41444330	研究论文	本文提出了一种结合生成对抗网络、集成深度学习与视觉Transformer模型的增强型前列腺癌分类方法	提出了一种无需修改源图像的安全隐写术，并首次将ViT与GAN、SVM及多种深度学习模型（EfficientNet-B4、DenseNet121、ResNet-18）集成用于前列腺癌诊断	方法仅在DWI前列腺癌数据集上验证，未在其他模态或疾病数据集上测试泛化能力	开发一种安全且高精度的前列腺癌医学图像分类与诊断系统	扩散加权成像（DWI）前列腺癌数据集	计算机视觉	前列腺癌	扩散加权成像（DWI）	GAN, SVM, CNN, Transformer	医学图像	NA	NA	Vision Transformer (ViT), EfficientNet-B4, DenseNet121, ResNet-18	准确率, 敏感度, 精确率, F1分数, PSNR, SSIM	NA
7788	2025-12-28	Detection of cystoid macular edema in patients with retinitis pigmentosa based on deep learning 2025-Dec-24, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00762-6 PMID:41444668	研究论文	本研究首次应用深度学习算法基于光学相干断层扫描图像自动检测视网膜色素变性患者的黄斑囊样水肿	首次将深度学习算法应用于视网膜色素变性患者黄斑囊样水肿的诊断与管理	NA	利用深度学习模型基于光学相干断层扫描图像检测视网膜色素变性患者的黄斑囊样水肿	视网膜色素变性患者的黄斑囊样水肿	计算机视觉	视网膜色素变性	光谱域光学相干断层扫描	CNN	图像	1,318张光学相干断层扫描图像，来自296只眼睛	Scikit-learn	ResNet-34, ResNet-18	准确率, F1分数, ROC	NA
7789	2025-12-28	Enhancing groundwater level prediction with a hybrid deep learning model in Jinan City, China 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28200-5 PMID:41444734	研究论文	本研究构建了一种新颖的混合深度学习模型STGPM，用于预测中国济南市的地下水水位，该模型结合了图神经网络和循环神经网络以捕捉时空模式	提出了一种新颖的混合深度学习模型STGPM，该模型独特地结合了图神经网络和循环神经网络，能够同时捕捉监测井之间的水文连通性和多尺度时间依赖性，克服了传统时间序列模型的关键局限性	NA	为可持续利用和科学管理地下水资源提供准确的地下水水位预测工具	中国济南市的地下水水位	机器学习	NA	NA	图神经网络, 循环神经网络	时间序列数据	NA	NA	Spatio-Temporal Graph Prediction Model (STGPM)	MAE, RMSE, R	NA
7790	2025-12-28	Cardiac Function Assessment with Deep-Learning-Based Automatic Segmentation of Free-Running 4D Whole-Heart CMR 2025-Dec-24, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.102677 PMID:41453741	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的自动分割框架，用于自由运行4D全心心脏磁共振成像，以实现快速、准确且具有临床意义的解剖和功能分析	首次针对各向同性3D+心动周期的自由运行心脏MRI数据，开发了深度学习分割框架，能够利用其独特的时空丰富性，克服现有方法仅适用于2D电影或静态3D采集的局限性	右心室指标的临床一致性范围较宽，表明在右心室分割精度上仍有提升空间	开发并验证一种深度学习分割框架，以促进自由运行心脏MRI的临床整合，实现准确、快速的心脏解剖和功能分析	自由运行心脏MRI数据中的左心室血池、右心室血池和左心室心肌	医学影像分析	心血管疾病	自由运行心脏MRI，包括1.5T bSSFP和3T对比增强GRE采集	CNN	4D心脏MRI图像	NA	NA	3D nnU-Net	Dice相似系数, 相对体积差异, 组内相关系数, 偏差, 左心室-右心室每搏输出量一致性, 收缩期-舒张期左心室心肌体积不匹配	NA
7791	2025-12-28	Deep learning-based 3D automatic segmentation of impacted canines in CBCT scans 2025-Dec-23, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-07117-5 PMID:41437345	研究论文	本研究开发了一种基于nnU-Net v2的深度学习模型，用于自动分割CBCT扫描中的阻生尖牙	首次将nnU-Net v2架构应用于阻生尖牙的3D自动分割，实现了高精度的检测与分割性能	研究样本量有限（仅159例CBCT扫描），且为回顾性数据，可能存在选择偏倚	开发自动分割阻生尖牙的深度学习模型，以提升牙颌面放射学诊断效率	CBCT扫描中的阻生尖牙	计算机视觉	牙科疾病	CBCT成像	CNN	3D医学图像	159例CBCT扫描	nnU-Net v2	nnU-Net	召回率, 精确率, Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 交并比	NA
7792	2025-12-28	Fuzzy logic and deep learning approach for automated white blood cell detection and classification via multi-CNN feature fusion 2025-Dec-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28354-2 PMID:41430086	研究论文	本文提出了一种结合多CNN特征融合与模糊逻辑EDAS评估的新框架，用于自动检测和分类白细胞	整合了DenseNet121、MobileNetV2和ResNet101的多CNN特征融合，并采用模糊EDAS模型进行特征优先级排序，提高了分类的鲁棒性和可解释性	未在实时场景中验证，且需要更多样化的数据集以确保泛化能力	开发自动白细胞检测与分类方法以辅助血液疾病诊断	白细胞（中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、单核细胞、淋巴细胞）	计算机视觉	白血病	NA	CNN	图像	8013张图像	NA	DenseNet121, MobileNetV2, ResNet101	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数	NA
7793	2025-12-28	Advanced deep-learning model for temporal-dependent prediction of dynamic behavior of AC losses in superconducting propulsion motors for hydrogen-powered cryo-electric aircraft 2025-Dec-17, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00554-8 PMID:41407868	研究论文	本文提出了一种先进的深度学习模型，用于预测氢动力低温电动飞机中超导推进电机动态交流损耗的时变行为	开发了首个能够预测超导推进电机动态交流损耗（包括周期平均和瞬时波形形态）的AI模型，并推广至未见设计，相比传统方法（如有限元分析、解析模型或早期智能模型）在速度和准确性上具有显著优势	NA	优化氢动力低温电动飞机中超导推进电机的效率、最小化低温热负荷并最大化比功率密度，通过快速准确的动态交流损耗预测支持系统级建模设计	氢动力低温电动飞机中的超导推进电机	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	电机配置数据集	大型电机配置数据集	NA	NA	准确性（R），预测时间	NA
7794	2025-12-28	Predicting and Synchronising Co-Speech Gestures for Enhancing Human-Robot Interactions Using Deep Learning Models 2025-Dec-13, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10120835 PMID:41439904	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的系统，用于预测并同步机器人的伴随语音手势，以增强人机交互的生动性	结合深度学习模型预测手势类型，并通过规则模块实现手势与语音的精确同步，满足实时交互的时间约束	NA	提升机器人在人机交互中的表现力和自然度，使其能够通过多模态动作有效传达信息	机器人的语音和伴随手势	自然语言处理	NA	深度学习	RNN, 条件随机场, Transformer	语音文本	NA	NA	NA	NA	NA
7795	2025-12-28	Comparative CFD Simulations of a Soft Robotic Fish for Undulatory Swimming Behaviors 2025-Dec-02, Biomimetics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/biomimetics10120805 PMID:41439874	研究论文	本文提出了一种用于分析波动游泳行为的机器鱼水动力性能预测策略，通过CFD模拟和深度学习模型进行性能评估	结合计算流体动力学模拟与基于LSTM、CNN和GRU的深度学习时间序列预测模型，对机器鱼的推力进行预测，并比较不同模型的性能	研究基于二维机器鱼模型进行模拟，可能未完全反映三维真实环境中的复杂流体动力学效应	分析机器鱼在波动游泳行为中的水动力性能，并预测其推力	软体机器鱼	机器人与流体动力学	NA	计算流体动力学模拟，深度学习时间序列预测	LSTM, CNN, GRU	模拟数据	NA	NA	CNN-GRU, LSTM, CNN, GRU	均方根误差	NA
7796	2025-12-28	AI-Integrated Micro/Nanorobots for Biomedical Applications: Recent Advances in Design, Fabrication, and Functions 2025-Dec-02, Biosensors DOI:10.3390/bios15120793 PMID:41440274	综述	本文综述了人工智能与微/纳米机器人集成在生物医学应用中的最新进展，特别是在设计、制造和功能方面	将AI算法（如机器学习和深度学习）与微/纳米机器人结合，实现自主、自适应和高分辨率的生物分析，重塑生物传感领域	面临可扩展性、能源自主性、数据标准化和闭环控制等关键挑战	探讨AI集成微/纳米机器人在生物医学传感中的设计、制造和功能整合，以推动智能、响应式临床转化系统	微/纳米机器人系统及其在生物医学传感中的应用	机器学习	NA	光刻、软光刻、纳米压印、3D打印、自组装	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7797	2025-12-28	A review of image processing and analysis of computed tomography images using deep learning methods 2025-Dec, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01635-w PMID:40903704	综述	本文综述了深度学习在医学CT图像处理与分析中的应用，特别是在放射治疗中的增强和分析阶段	系统性地将深度学习的一般概念与医学CT图像处理的具体阶段（如去噪、超分辨率、生成、配准和分割）联系起来，并提供了最新文献示例	NA	旨在提供对深度学习方法的理解，并将其与放射治疗中的医学CT图像处理联系起来	医学CT图像，特别是用于放射治疗的解剖和功能图像	计算机视觉	NA	CT成像	深度人工神经网络	图像	NA	NA	NA	NA	NA
7798	2025-12-28	Identifying suspicious naevi with dermoscopy via variational autoencoder auxiliary generative classifiers 2025-Dec, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01636-9 PMID:40960587	研究论文	本研究利用变分自编码器辅助生成对抗网络（VAE-ACGAN）对可疑痣进行识别和分类，并生成高质量的合成样本以扩充数据集	提出了一种结合变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络（VAE-ACGAN）的新方法，用于生成可疑痣的视觉流形表示，并通过可解释的聚类方法区分可疑与非可疑痣	未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力，以及合成样本的临床有效性验证可能不足	开发数据驱动方法用于早期黑色素瘤检测，通过识别与可疑痣相关的特征	皮肤痣（可疑痣与非可疑痣）的皮肤镜图像	计算机视觉	皮肤癌（黑色素瘤）	皮肤镜成像	GAN, VAE	图像	NA	NA	VAE-ACGAN	特异性, 敏感性, AUC	NA
7799	2025-12-28	Global research trends in MRI of temporomandibular disorders: a bibliometric study and visualization analysis via CiteSpace 2025-Dec, Journal of oral & facial pain and headache IF:1.9Q2 DOI:10.22514/jofph.2025.072 PMID:41436112	研究论文	本研究通过CiteSpace对颞下颌关节紊乱病MRI研究的文献进行计量学分析，以描绘其知识图谱和新兴趋势	首次对颞下颌关节紊乱病MRI研究领域进行全面的文献计量与可视化分析，识别了核心集群和研究前沿方向	分析仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献，且时间范围截至2024年，最新发展可能未被完全捕捉	进行文献计量分析，以描绘颞下颌关节紊乱病MRI研究的智力景观和新兴趋势，识别知识差距和未来方向	从Web of Science核心合集中检索的1017篇关于颞下颌关节紊乱病MRI研究的科学文献	NA	颞下颌关节紊乱病	磁共振成像	NA	文献数据	1017篇文章	CiteSpace	NA	NA	NA
7800	2025-12-28	Deep Learning-Assisted Cactus-Inspired Osmosis-Enrichment Patch for Biosafety-Isolative Wearable Sweat Metabolism Assessment 2025-Dec-01, Biosensors DOI:10.3390/bios15120790 PMID:41440271	研究论文	本文开发了一种仿仙人掌的Janus膜用于单向传输和浓缩汗液，并结合深度学习辅助的荧光传感器进行汗液代谢物分析	提出了一种仿仙人掌的双向渗透富集传感贴片，实现了汗液的原位收集与生物安全隔离，并首次将深度学习模型应用于汗液荧光图像的分类与定量分析	NA	开发一种生物安全隔离的可穿戴汗液代谢评估系统	汗液中的生物标志物，如氨基酸混合物、钙离子和氯离子	数字病理学	NA	荧光传感，荧光光谱法	CNN	图像	4500张荧光图像	NA	CNN	分类准确率，一致性	NA