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
8681	2026-01-03	A Comparative Analysis of CNN Architectures, Fusion Strategies, and Explainable AI for Fine-Grained Macrofungi Classification 2025-Dec-03, Biology DOI:10.3390/biology14121733 PMID:41463506	研究论文	本研究提出了一种深度学习框架，用于自动分类七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	评估了十种先进的CNN模型和三种新颖的融合模型，并利用可解释AI技术验证了高性能模型对关键形态特征的关注	仅针对七种形态相似的鬼伞属物种进行研究，数据集规模相对有限（1692张图像）	解决形态相似大型真菌物种准确分类的难题，为真菌分类学和生物多样性监测提供自动化工具	七种形态相似的鬼伞属大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	1692张高分辨率图像	NA	DPN, Xception, LCNet, MixNet	准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
8682	2026-01-03	Classification of Osteonecrosis of the Femoral Head Stage on Radiographic Images Using Deep Learning Techniques 2025-Dec-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121319 PMID:41463616	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的X射线图像方法，用于有效分类股骨头坏死（ONFH）的不同阶段，为早期诊断和疾病分期提供了一种更易获取的替代方案	提出了一种结合U-Net分割和变分自编码器（VAE）的深度学习方法，利用X射线图像在潜在空间中建模健康股骨头的分布，并通过马氏距离有效区分不同ONFH阶段，为资源有限环境提供了一种替代MRI的可行方案	早期阶段（0级和1级）的区分仍具挑战性，与已知的X射线图像细微差异一致，表明该方法在早期诊断中的敏感性有限	开发一种基于X射线图像的深度学习方法，以有效分类股骨头坏死的不同阶段，提高早期诊断的可及性	股骨头坏死（ONFH）患者的X射线图像	计算机视觉	股骨头坏死	X射线成像	U-Net, VAE	图像	909张髋部X射线图像，产生1818个股骨头图像（0级:1495；1级:80；2级:114；3级:93；4级:36）	NA	U-Net, 变分自编码器	Dice相似系数（DSC）, 马氏距离	NA
8683	2026-01-03	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Dec, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	本文提出了计算营养学作为一个新兴跨学科领域，旨在通过统计建模、机器学习和多模态数据解决营养与健康中的复杂挑战	首次系统性地定义计算营养学为跨学科领域，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术，推动精准营养的范式转变	面临可穿戴生物传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性以及算法可解释性等关键挑战	通过计算方法解决营养与健康领域的复杂问题，推动营养研究的范式转变	个性化代谢反应、营养干预效果、饮食相关疾病风险及公共营养政策	机器学习	NA	多组学技术、可穿戴生物传感器	机器学习、深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
8684	2026-01-03	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽	NA	发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性	从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段	计算生物学	皮肤衰老	批量分子对接，分子动力学模拟	NA	肽序列，蛋白质结构	1,965个肽段	AutoDock Vina, Python	NA	结合能（kcal/mol），IC50（μM）	NA
8685	2026-01-03	AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy 2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340 PMID:41473390	研究论文	本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点	首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式	数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月）	通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育	在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论	自然语言处理	宫颈癌	情感分析，关键词标记	深度学习模型	文本	898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取）	NA	RoBERTa	情感分类比例（积极、消极、中性）	NA
8686	2026-01-03	Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2567300 PMID:41065671	综述	本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用	提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性	存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战	通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题	药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测	机器学习	NA	蛋白质微图案化技术	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8687	2026-01-03	Deep Temporal Clustering of Pathological Gait Recovery Patterns in Post-Stroke Patients Using Joint-Angle Trajectories: A Longitudinal Study 2025-Nov-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121314 PMID:41463611	研究论文	本研究通过应用基于深度学习的聚类方法，分析中风后偏瘫患者长期步态恢复模式	首次使用深度聚类模型分析中风后患者纵向步态恢复模式，并采用TimeVAE和Diffusion-TS时间序列数据增强方法解决数据稀缺问题	研究具有探索性质，为未来纵向研究提供概念基础，但可能存在样本量或模型泛化性限制	分析亚急性中风后偏瘫患者的长期步态恢复模式	中风后偏瘫患者的步态关节角度轨迹	机器学习	心血管疾病	深度学习，时间序列数据增强	深度时间聚类模型	时间序列数据（关节角度轨迹）	NA	NA	Deep Temporal Clustering	聚类评估标准	NA
8688	2026-01-03	Current Role of Artificial Intelligence in the Management of Gastric Cancer 2025-Nov-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122939 PMID:41462951	综述	本文全面回顾了人工智能在胃癌诊断、组织病理学评估和临床预后领域的最新应用趋势	系统总结了从高风险上皮下病变监测到肿瘤精确分子特征分析及治疗管理的广泛AI模型在临床实践中的应用进展	当前所有研究缺乏大规模人群的随机设计，限制了机器学习算法在标准临床护理中的进一步整合	探讨人工智能在胃癌精准医疗时代在诊断、预后分层和临床管理中的作用	胃癌	机器学习	胃癌	深度学习	NA	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
8689	2026-01-03	Deep Learning and Machine Learning Modeling Identifies Thidiazuron as a Key Modulator of Somatic Embryogenesis and Shoot Organogenesis in Ferula assa-foetida L 2025-Nov-29, Biology DOI:10.3390/biology14121703 PMID:41463476	研究论文	本研究开发了Ferula assa-foetida L的体外再生系统，并利用深度学习和机器学习算法预测了体细胞胚胎发生和芽器官发生的最佳植物生长调节剂	首次在Ferula assa-foetida L中应用基于图像的AI驱动框架来预测最佳植物生长调节剂，为濒危药用植物的微繁殖提供了可扩展的方法	未明确说明样本量大小，且传统统计方法在处理复杂非线性输入时存在局限性，可能导致预测误差	优化Ferula assa-foetida L的体外再生协议，通过AI模型预测最佳植物生长调节剂以促进大规模培养	Ferula assa-foetida L（阿魏）的叶片外植体诱导的愈伤组织	机器学习	NA	体外器官发生、图像形态分析	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19, RF, SVM, kNN, DT, XG Boost, Naïve Bayes, Logistic Regression	图像	NA	NA	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19	准确率	NA
8690	2026-01-03	A Review of Deep Learning Approaches Based on Segment Anything Model for Medical Image Segmentation 2025-Nov-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121312 PMID:41463609	综述	本文综述了基于Segment Anything Model（SAM）的深度学习方法在医学图像分割领域的应用、进展与未来方向	系统总结了SAM从任务特定架构向通用架构转变的重大范式转移，并重点分析了其在医学图像分割中的三大适应性改进领域：多模态融合、三维扩展和不确定性感知	作为一篇综述文章，未提出新的原始模型或算法，主要基于现有文献进行归纳与分析	探讨和总结基础模型（特别是SAM）在医学图像分割领域的适应性应用、技术进展与未来研究方向	医学图像分割方法，特别是基于Segment Anything Model（SAM）的衍生模型与框架	计算机视觉	NA	NA	基础模型（Foundation Model），深度学习	医学图像	NA	NA	Segment Anything Model (SAM), SAM3D, ProtoSAM-3D, VISTA3D, SAM-U, E-Bayes SAM	Dice系数	NA
8691	2026-01-03	Advances in Image-Based Diagnosis of Diabetic Foot Ulcers Using Deep Learning and Machine Learning: A Systematic Review 2025-Nov-28, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122928 PMID:41462941	综述	本文系统评估了基于机器学习和深度学习的图像方法在糖尿病足溃疡诊断中的应用，重点关注检测、分割和分类任务	对2010年至2025年间的研究进行了全面系统的回顾，揭示了热红外成像等新兴诊断技术的应用趋势，并量化了当前公开数据集的可用性问题	仅45%的分割数据集和67.3%的分类数据集公开可用，这限制了研究的可重复性和进一步发展	系统评估机器学习和深度学习在糖尿病足溃疡图像诊断中的应用趋势、挑战和质量评估	糖尿病足溃疡的诊断图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	热红外成像	SVM, CNN	图像	从4653篇初筛文章中筛选出102篇符合纳入标准的研究	NA	U-Net, 全卷积神经网络	准确率, 特异性, 灵敏度	NA
8692	2026-01-03	Host-Microbe Interactions: Prospects of Machine Learning and Deep Learning Technologies in Animal Viral Disease Management 2025-Nov-27, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12121129 PMID:41472108	综述	本文综述了机器学习和深度学习技术在动物病毒性疾病研究与管理中的应用进展	整合ML和DL框架以更精确建模复杂生物过程，为数据驱动的兽医学提供新工具，并探讨强化学习优化疫苗接种策略和无监督学习检测新发病原体的潜力	数据集不平衡、病毒结构和进化复杂性高、预测模型跨物种可转移性差	促进动物病毒性疾病的预防策略开发，支持动物健康和可持续畜牧业发展	动物病毒性疾病，重点关注肠道、呼吸道和生殖系统的病毒攻击	机器学习	动物病毒性疾病	NA	机器学习, 深度学习	多变量时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
8693	2026-01-03	Artificial Intelligence Driven Innovation: Advancing Mesenchymal Stem Cell Therapies and Intelligent Biomaterials for Regenerative Medicine 2025-Nov-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121302 PMID:41463599	综述	本文综述了人工智能在再生医学中推动间充质干细胞疗法和智能生物材料创新的作用	强调了AI在从生物学层面预测干细胞分化与功能，以及在工程层面通过数据驱动和生成式AI设计新型生物材料方面的创新应用	当前发展受限于研究证据的碎片化、模型预测在独立队列中可重复性不足，以及从计算预测到体内验证的显著转化鸿沟	探讨人工智能如何革新再生医学，特别是在间充质干细胞疗法和智能生物材料领域	间充质干细胞和智能生物材料	机器学习	NA	多组学分析、成像数据、深度学习	深度学习、机器学习、生成式AI	多组学数据、成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
8694	2026-01-03	Integrating WGCNA, TCN, and Alternative Splicing to Map Early Caste Programs in Day-2 Honeybee Larvae 2025-Nov-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16121409 PMID:41465082	研究论文	本研究整合RNA-seq、WGCNA和选择性剪接分析，探索了2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫间的基因表达差异，并利用深度学习TCN模型进行高精度分类	首次将WGCNA、TCN深度学习模型与选择性剪接分析相结合，系统性地揭示了蜜蜂早期幼虫阶段种姓和性别分化的关键基因与分子机制	研究仅针对2日龄幼虫阶段，未覆盖更广泛的发育时期；样本量可能有限，且模型在更广泛物种中的普适性未验证	探究蜜蜂幼虫阶段种姓和性别分化的分子机制	2日龄的工蜂、雄蜂和蜂王幼虫	机器学习	NA	RNA-seq, WGCNA, 选择性剪接分析	TCN	基因表达数据	2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫的RNA-seq样本	NA	TCN	分类准确率	NA
8695	2026-01-03	Deep Learning for CT Synthesis in Radiotherapy 2025-Nov-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121297 PMID:41463594	综述	本文全面回顾了基于深度学习的合成CT图像生成在放射治疗中的研究进展，包括从CBCT、MRI和诊断CT等多模态成像中生成sCT，并探讨了其在CBCT在线自适应放疗、MRI引导放疗和无模拟工作流中的临床应用	系统总结了深度学习在放射治疗中合成CT图像生成的最新研究，涵盖了多种成像模态和临床场景，并讨论了模型架构、训练策略及临床转化挑战	作为综述文章，未提出新的算法或模型，主要基于现有研究进行总结，未涉及具体实验验证	综述深度学习在放射治疗中合成CT图像生成的研究进展、临床应用及未来方向	基于深度学习的合成CT图像生成方法及其在放射治疗中的应用	数字病理学	NA	深度学习	CNN, GAN	图像	NA	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络	NA	NA
8696	2026-01-03	MACNeXt-Based Bacteria Species Detection 2025-Nov-25, Microorganisms IF:4.1Q2 DOI:10.3390/microorganisms13122689 PMID:41471893	研究论文	本研究提出了一种名为MACNeXt的新型紧凑卷积神经网络，用于细菌物种的显微图像分类	提出了一种结合GELU和ReLU两种激活函数的多分支设计CNN架构，旨在实现高精度与低计算成本的平衡	NA	开发一种适用于常规临床使用的、高精度且计算成本低的细菌物种分类深度学习模型	24种细菌物种的显微图像	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	18,221张显微图像	NA	MACNeXt	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
8697	2026-01-03	Utilization of a Deep Learning Algorithm for Automated Segmentation of Median Nerve from Ultrasound Obtained from the Distal Forearm and Wrist 2025-Nov-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121289 PMID:41463586	研究论文	本研究评估了一种四层U-Net深度学习算法，用于在手腕褶皱和远端前臂两个临床相关部位自动分割正中神经并估计其横截面积	通过针对性的基于强度的数据增强（如CLAHE、伽马校正、斑点噪声）显著提升了模型在新图像上的泛化能力，实现了稳健、可重复且与扫描站点无关的正中神经分割	模型在未增强的新静态图像上初始泛化性能较差（前臂IoU/Dice: 0.185/0.254；手腕IoU/Dice: 0.137/0.188），增强后虽有提升但仍未达到在原始数据集上的性能水平	提高超声图像中正中神经自动分割的鲁棒性，以实现一致且与扫描站点无关的横截面积评估，支持可扩展的腕管综合征超声评估	腕管综合征患者的正中神经超声图像	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	主要数据集：每个部位（手腕褶皱和远端前臂）500张图像；第二个泛化测试数据集：35张手腕静态图像和26张前臂静态图像	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 横截面积测量与手动描绘的相关性	NA
8698	2026-01-03	High-Fidelity Transcriptome Reconstruction of Degraded RNA-Seq Samples Using Denoising Diffusion Models 2025-Nov-23, Biology DOI:10.3390/biology14121652 PMID:41463426	研究论文	本文提出了一种名为DiffRepairer的深度学习模型，用于修复降解RNA-seq样本的转录组数据	结合Transformer架构与条件扩散模型框架，通过一步修复映射来逆转RNA降解效应	NA	开发计算方法来高保真地修复临床存档样本中因RNA降解而受损的转录组数据	降解的RNA-seq样本	生物信息学	NA	RNA-seq	Transformer, 条件扩散模型	RNA-seq数据	NA	NA	Transformer	技术和生物学指标	NA
8699	2026-01-03	Construction and effectiveness test of multimodal data fusion prediction model for intracranial infection after severe craniocerebral injury in children based on deep learning 2025-Nov-22, BMC neurology IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12883-025-04502-z PMID:41272576	研究论文	本研究基于深度学习构建并验证了一种用于儿童重型颅脑损伤术后颅内感染早期识别的多模态数据融合预测模型	首次将深度学习特征、影像组学特征与临床数据融合，构建了针对儿童重型颅脑损伤术后颅内感染的预测模型，并证实其优于单一模态模型	研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且外部验证队列为时间验证队列，需多中心前瞻性研究进一步验证	开发并验证一种基于深度学习的多模态数据融合模型，用于儿童重型颅脑损伤术后颅内感染的早期识别	浙江大学医学院附属儿童医院接受手术的儿童重型颅脑损伤患者	数字病理学	颅脑损伤	影像组学特征提取，深度学习特征提取	深度学习模型	临床数据，影像数据	内部验证队列203例（感染组46例，非感染组157例），时间验证队列101例（感染组25例，非感染组76例）	NA	NA	受试者工作特征曲线，临床决策曲线分析，校准曲线	NA
8700	2026-01-03	Combination Ensemble and Explainable Deep Learning Framework for High-Accuracy Classification of Wild Edible Macrofungi 2025-Nov-22, Biology DOI:10.3390/biology14121644 PMID:41463418	研究论文	本研究提出了一种结合集成学习和可解释深度学习的框架，用于高精度分类野生食用大型真菌	提出了一种结合EfficientNetB0、ResNet50和RegNetY的分层投票策略组合模型，并集成可解释AI方法以增强模型透明度	数据集仅包含24种野生食用大型真菌物种，可能限制了模型的泛化能力	开发高精度、可解释的野生食用大型真菌分类方法，以支持生物多样性保护、食品安全和生态可持续性	24种野生食用大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	包含24种野生食用大型真菌物种的数据集	NA	EfficientNetB0, ResNet50, RegNetY, MobileNetV3-L	准确率, AUC, MCC	NA