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
9661	2026-01-28	Hybrid attention based deep learning for forecasting boundary layer ozone using satellite derived profiles 2026-Jan-01, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119593 PMID:41421135	研究论文	本研究提出了一种基于混合注意力机制的深度学习模型，用于利用卫星衍生的臭氧剖面数据预测边界层臭氧浓度	提出了两种新颖的混合深度学习架构（ConvBiGRU-AttentionNet 和 EMD-ConvBiGRU-AttentionNet），首次将注意力机制与卷积门控循环单元结合，并引入经验模态分解提取多尺度时间特征	未明确说明模型在不同地理区域或极端气象条件下的泛化能力，也未讨论计算成本与实时预测的可行性	提高边界层臭氧浓度的预测精度，以应对其非线性动态变化和垂直剖面数据稀缺的挑战	边界层臭氧浓度	机器学习	NA	卫星遥感（OMI/Aura）、经验模态分解	RNN, CNN, GRU, LSTM, 混合模型（GRU-CNN, LSTM-CNN）	时间序列数据（臭氧剖面数据）	NA	NA	ConvBiGRU-AttentionNet, EMD-ConvBiGRU-AttentionNet	RMSE, MAE, R, 技能评分	NA
9662	2026-01-28	VASCilia is an open-source, deep learning-based tool for 3D analysis of cochlear hair cell stereocilia bundles 2026-Jan, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3003591 PMID:41557732	研究论文	本文介绍了一个名为VASCilia的开源深度学习工具，用于自动化分析耳蜗毛细胞静纤毛束的3D共聚焦显微镜图像	开发了首个用于耳蜗毛细胞静纤毛束3D分析的集成化深度学习工具套件，包含五个专门训练的模型，并提供了首个开源的手动标注3D数据集	模型主要在小鼠耳蜗数据集上训练，尚未在其他物种或更广泛的成像条件下验证	开发一个自动化工具，以解决耳蜗毛细胞静纤毛束复杂3D形态分析的挑战	耳蜗毛细胞及其静纤毛束	数字病理学	听力障碍	共聚焦显微镜，鬼笔环肽染色	深度学习模型	3D图像堆栈	约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞束和1703个外毛细胞束的实例分割标注	NA	Z-Focus Tracker (ZFT), PCPAlignNet, 分割模型, 分类模型	NA	NA
9663	2026-01-28	A feature-based generalizable prediction model for both perceptual and abstract reasoning 2026-Jan, Cognitive neuroscience IF:2.0Q3 DOI:10.1080/17588928.2025.2599784 PMID:41396106	研究论文	本文提出了一种基于特征的通用预测模型，用于解决感知和抽象推理任务，特别是在简化版Raven渐进矩阵任务中实现一次性推理	模型结合特征检测、仿射变换估计和搜索算法，能够处理符号和连续模式挑战，并表达发现的关系	模型仅在简化版Raven渐进矩阵任务上测试，未在更复杂或真实世界场景中验证	开发一种能够模拟人类抽象推理能力的算法模型，用于智能机器改进	Raven渐进矩阵任务中的符号和感知推理问题	机器学习	NA	特征检测、仿射变换估计、搜索算法	算法模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
9664	2026-01-28	Deep learning for suppressing EMG and motion artifacts in armband ECG R-peak detection 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00507-2 PMID:41584807	研究论文	本文提出了一种新颖的深度学习框架，用于抑制臂带式心电图信号中的肌电和运动伪影，以进行鲁棒的R波峰值检测	引入了一种新颖的卷积神经网络增强编码器-解码器架构，专注于通过幅度增强来选择性增强R波峰值，同时抑制干扰信号成分	研究仅涉及10名健康参与者，且模型验证侧重于伪影较多的日间记录，可能限制了在更广泛人群和全天候条件下的普适性	开发一种用于可穿戴心脏监测设备中，在存在肌电污染和运动伪影的情况下，实现鲁棒R波峰值识别的深度学习方法	来自实验性臂带系统和临床级Holter监测器的同步24小时心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图监测	CNN	时间-频率谱图	10名健康参与者，11,598个已验证的10秒心电图片段	NA	卷积神经网络增强编码器-解码器	平均绝对误差，均方根连续差，心率估计准确度	NA
9665	2026-01-28	Image registration using MR-based synthetic CT (sCT) generated by cycle-consistent adversarial networks 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00514-3 PMID:41584805	研究论文	本研究提出了一种基于Cycle-GAN生成合成CT（sCT）图像，以实现CT与MR图像之间更精确配准的方法	采用Cycle-GAN生成与MR图像对应的合成CT（sCT）图像，将多模态配准问题转化为单模态配准问题，从而克服了CT与MR图像之间固有的模态差异挑战	数据多样性和质量有待提升，深度学习模型架构需要进一步优化以提高配准精度	提高CT与MR图像之间的配准精度，以提升诊断准确性和效率	CT图像、MR图像及其对应的分割掩模（特别是股骨头）	医学影像分析	NA	图像配准，合成图像生成	GAN	图像	NA	NA	Cycle-GAN	Dice相似系数（DSC），均方根误差（RMSE），峰值信噪比（PSNR），归一化互相关（NCC）	NA
9666	2026-01-28	Intravenous pole-integrated automated urinary status-monitoring technique using image-based artificial intelligence: a simulation study 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00525-0 PMID:41584809	研究论文	本研究开发了一种基于图像人工智能的静脉输液杆集成自动尿液状态监测技术，用于监测导尿患者的尿液颜色和体积变化	提出了一种新型的静脉输液杆集成尿液监测技术，利用深度学习自动检测袋内液体颜色和体积，并识别泌尿疾病症状	研究为模拟研究，未来需要进一步使用实际尿液样本进行临床评估	开发自动化工具以改善接受导尿支持患者的长期尿液状态监测	模拟尿液样本，包括正常、血尿、胆红素尿和紫色尿袋综合征等类型	计算机视觉	泌尿系统疾病	图像分析	深度学习	图像	多种模拟尿液样本	NA	NA	误差率, 准确率	NA
9667	2026-01-28	Toward zero-calibration MEG brain-computer interfaces based on event-related fields 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00503-6 PMID:41584816	研究论文	本文提出了一种基于事件相关场的零校准脑磁图脑机接口，利用空间滤波和深度学习技术实现跨被试泛化	结合xDAWN空间滤波和DeepConvNet深度学习模型，实现了无需用户特定校准的脑磁图脑机接口，提高了实用性和跨被试性能	研究基于视觉oddball范式，可能在其他任务或范式中泛化能力有限；样本量相对较小，需进一步验证	开发无需校准的脑磁图脑机接口，以克服用户间变异性和校准需求，促进其实用化应用	脑磁图信号，特别是事件相关场，用于脑机接口分类	脑机接口	NA	脑磁图，事件相关场分析	CNN	脑磁图信号	多被试数据集，具体数量未明确说明	NA	DeepConvNet	分类准确率，信息传输率	NA
9668	2026-01-28	An optimized EEG-based hybrid deep learning framework for schizophrenia detection 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00509-0 PMID:41584819	研究论文	本文提出了一种基于EEG的混合深度学习框架，用于精神分裂症的早期检测	提出了一种新颖的混合深度学习框架，集成了突变增强的阿基米德优化算法来改进EEG预处理和信号清晰度，并采用双目标优化技术同时提升检测精度和降噪效果	未明确提及研究的局限性	开发一种精确、客观的诊断工具，用于精神分裂症的早期诊断	多通道脑电图数据	机器学习	精神分裂症	脑电图	CNN, GRU	EEG信号	NA	NA	CNN-GRU混合架构	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性	NA
9669	2026-01-28	Advancing neurological disease treatment: a computational approach for fibroblast growth factor detection 2026-Jan, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-025-00520-5 PMID:41584821	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的计算方法，用于预测成纤维细胞生长因子（FGF）蛋白，以推进神经系统疾病的治疗	首次开发了基于深度学习的计算工具来预测FGF蛋白，并构建了两个高质量数据集，结合了多种特征编码方法和深度学习模型	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的验证细节	开发一种计算工具来准确预测FGF蛋白，以促进神经系统疾病治疗的研究	成纤维细胞生长因子（FGF）蛋白序列	自然语言处理	神经系统疾病	特征编码方法（二肽组成、二肽偏离期望均值、分组氨基酸组成）	CNN, BiLSTM, GAN, GRU	蛋白质序列数据	NA	NA	卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、生成对抗网络（GAN）、门控循环单元（GRU）	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 马修斯相关系数	NA
9670	2026-01-28	Hybridizing Expressive Rendering: Stroke-Based Rendering With Classic and Neural Methods 2026 Jan-Feb, IEEE computer graphics and applications IF:1.7Q3 DOI:10.1109/MCG.2025.3624600 PMID:41587263	研究论文	本文分析并比较了经典非真实感渲染与基于神经网络的渲染技术，特别关注基于笔触的渲染，并提出一个结合两者的框架以拓展表达性渲染的可能性	提出一个结合经典非真实感渲染方法与神经网络技术的混合框架，旨在融合两者的优势，为表达性渲染开辟新途径	NA	探索经典与神经网络非真实感渲染技术的异同，并研究如何整合它们以增强渲染质量和艺术控制	非真实感渲染技术，特别是基于笔触的渲染方法	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
9671	2026-01-28	Subclinical Atrial Fibrillation Prediction in Patients with CIED by a Novel Deep Learning Framework 2025-Dec-30, Journal of cardiovascular development and disease IF:2.4Q2 DOI:10.3390/jcdd13010018 PMID:41590845	研究论文	本研究开发了一种名为ResKAN-Attention的新型深度学习框架，仅使用常规临床数据来预测心脏植入式电子设备（CIED）患者的亚临床心房颤动（SCAF）	提出了一种结合Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与多层感知机的双路径架构，并通过交叉注意力机制融合，同时通过知识蒸馏生成了临床可用的风险评分系统	研究为回顾性设计，样本量相对较小（124名患者），需要在更大规模的前瞻性队列中进行验证	开发一种利用常规临床数据预测亚临床心房颤动（SCAF）的深度学习模型，以改善心血管事件的风险分层	124名既往无房颤病史的心脏植入式电子设备（CIED）患者	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习	临床参数	124名CIED患者（其中39名在12个月随访期内发生SCAF）	NA	ResKAN-Attention（结合Kolmogorov-Arnold Network与多层感知机的双路径架构）	AUC	NA
9672	2026-01-28	Automated, anatomy-based, heuristic post-processing reduces false positives and improves interpretability of deep learning intracranial aneurysm detection models 2025-Dec-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33083-7 PMID:41430430	研究论文	本文提出了一种结合启发式后处理的自动化深度学习方法，用于降低CTA图像中颅内动脉瘤检测的假阳性率	开发了全自动的解剖学基础启发式后处理方法，通过整合脑部掩膜和动脉-静脉分离模块，显著减少深度学习模型的假阳性	后处理方法可能在某些情况下误删真阳性，尤其是在公共数据集上表现更明显	提高深度学习模型在CTA图像中检测颅内动脉瘤的准确性和临床可接受性	CTA图像中的颅内动脉瘤	数字病理学	颅内动脉瘤	CTA成像	CNN, Transformer	医学图像（CTA）	训练集：1,186个开源CTA（1,373个标注动脉瘤）；测试集：143个私有CTA（218个标注动脉瘤）和843个公开CTA（1,027个标注动脉瘤）	NA	CPM-Net, 3D-CNN-TR（可变形3D卷积神经网络-Transformer混合模型）	真阳性, 假阴性, 假阳性, 假阳性率	NA
9673	2026-01-28	Augmenting a prognostic deep learning system for referable diabetic retinopathy and maculopathy with synthetic retinal images 2025-Dec-20, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01316-5 PMID:41420096	研究论文	本研究探讨了使用条件级联扩散模型生成的合成视网膜图像来增强预测性深度学习系统在两年内可转诊糖尿病视网膜病变或黄斑病变预测中的性能	首次将条件级联扩散模型生成的合成视网膜图像用于增强预测性深度学习系统，以解决标记数据稀缺和类别不平衡问题	合成图像增强在内部测试中显著提升性能，但在外部测试中未观察到改善，表明合成图像增强的泛化能力有待提高	提高预测性深度学习系统对两年内可转诊糖尿病视网膜病变或黄斑病变的预测准确性	来自英国东南伦敦糖尿病眼筛查计划和伯明翰糖尿病眼筛查计划的视网膜图像	数字病理学	糖尿病视网膜病变	条件级联扩散模型	深度学习系统	图像	开发数据集包含72,559只眼的图像，内部测试集包含9,071只眼，外部测试集包含2,842只眼	NA	条件级联扩散模型	AUROC	NA
9674	2026-01-28	Caries Detection in Primary Molars with Bitewing Radiographs through Deep Learning Based-Object Detectors 2025-Dec-18, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/000550079 PMID:41411231	研究论文	本研究旨在开发基于深度学习目标检测器的人工智能算法，用于在儿童乳磨牙的咬翼X光片中检测和分期龋齿病变	首次将多种深度学习目标检测算法应用于儿童乳磨牙龋齿的自动检测与分期，并比较了不同模型在龋齿严重性分类中的性能	数据集仅包含1,023张X光片，样本量相对有限；模型在检测所有龋齿病变时的灵敏度仅为0.509，仍有提升空间	开发人工智能算法以辅助临床医生更准确地诊断儿童龋齿病变，实现自动化龋齿检测与分期	儿童乳磨牙的咬翼X光片	计算机视觉	龋齿	X光成像	深度学习目标检测器	图像	1,023张儿童乳磨牙咬翼X光片	NA	DINO, YOLOv7	加权Kappa分数, 灵敏度, 特异性, 准确率	NA
9675	2026-01-28	Data-Driven differentiation of idiopathic Normal-Pressure hydrocephalus and progressive supranuclear palsy via automated volumetric analysis 2025-Dec, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03830-8 PMID:41204957	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化脑部体积分析方法，用于区分特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹	采用深度学习自动化体积分析结合多组MRI特征（脑干、体积、中脑与脑桥比率、DESH亚组），并应用线性支持向量机模型实现高诊断准确性	样本量相对有限（共192例），且仅基于T1加权MRI图像，未涉及多模态影像或纵向数据	开发自动化机器学习方法以区分特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹	特发性正常压力脑积水和进行性核上性麻痹患者的T1加权3D脑部MRI扫描	数字病理学	神经退行性疾病	T1加权3D脑部MRI扫描	SVM	图像	192例患者（132例iNPH，60例PSP）	NA	线性支持向量机	AUROC	NA
9676	2026-01-28	Deep learning for multi-modal medical image segmentation: a survey and comparative study 2025-Dec, Brain imaging and behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s11682-025-01052-3 PMID:41082044	综述	本文对2019年至2025年间多模态医学图像分割的深度学习方法进行了全面的调查和比较分析	提供了多模态医学图像分割深度学习方法与融合策略的全面概述，并比较了不同模型在提升分割准确性和可靠性方面的表现	NA	综述和比较多模态医学图像分割的深度学习技术进展	多模态医学图像分割方法	计算机视觉	NA	多模态医学图像融合	深度学习模型	多模态医学图像	NA	NA	NA	分割准确性，可靠性	NA
9677	2026-01-28	Deep learning-based computed tomography reconstruction improves image quality but does not significantly affect Alberta stroke program early CT score evaluation in acute middle cerebral artery territory infarction 2025-Dec, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03804-w PMID:41091157	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9678	2026-01-28	Retrospective detection of missed intra-cranial aneurysms on computed tomography angiography using a commercial deep learning algorithm 2025-Dec, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03810-y PMID:41091156	研究论文	本研究评估了一种商业深度学习算法在回顾性检测计算机断层扫描血管造影中漏诊的颅内动脉瘤的效果	结合自然语言处理与卷积神经网络，通过算法标记疑似漏诊动脉瘤，并由神经放射科医生验证，提高了动脉瘤的检测率	漏诊的动脉瘤主要为小型（≤3毫米），且研究为单中心回顾性设计，可能存在选择偏倚	识别漏诊动脉瘤患者以进行随访和可能治疗，并评估深度学习算法在CTA中检测漏诊动脉瘤的有效性	成年患者的头部CTA研究	数字病理学	颅内动脉瘤	计算机断层扫描血管造影	CNN	图像	2615项头部CTA研究	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
9679	2025-11-25	Deep learning in bone marrow cytomorphology: advances in segmentation, classification, and clinical translation 2025-Nov-24, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-03127-z PMID:41284066	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
9680	2026-01-28	Learning Biophysical Dynamics with Protein Language Models 2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.11.617911 PMID:39464109	研究论文	本文介绍了SeqDance和ESMDance两种蛋白质语言模型，用于学习蛋白质的生物物理动力学特性	首次将分子动力学模拟和正常模式分析得到的动态生物物理特性整合到蛋白质语言模型中，以捕捉蛋白质的动态本质	模型训练依赖于模拟数据，可能受限于模拟的准确性和覆盖范围	开发能够预测蛋白质动态行为和突变效应的深度学习模型	超过64,000个蛋白质的动态生物物理特性	自然语言处理	NA	分子动力学模拟，正常模式分析	蛋白质语言模型	序列数据，动态生物物理特性数据	超过64,000个蛋白质	NA	SeqDance, ESMDance (基于ESM2)	零样本预测性能	NA