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
10301	2026-01-29	Recent advance in early oral lesion diagnosis: the application of artificial intelligence-assisted endoscopy 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1686356 PMID:41584615	综述	本文综述了人工智能辅助内窥镜技术在口腔鳞状细胞癌早期诊断中的应用、进展与挑战	系统总结了AI模型（如Mask R-CNN、U-Net）在内窥镜图像自动病变检测、分割和分类中的最新应用，并探讨了在资源有限地区的应用潜力	存在标准化数据集缺乏、预处理方法需优化、AI模型过拟合风险、伦理与数据隐私问题以及临床验证不足等挑战	优化口腔鳞状细胞癌的早期诊断与管理，改善患者预后并减轻全球疾病负担	口腔黏膜病变，特别是口腔鳞状细胞癌的早期病变	计算机视觉	口腔鳞状细胞癌	白光成像、窄带成像、自体荧光成像等内窥镜技术	深度学习模型	内窥镜图像	NA	NA	Mask R-CNN, U-Net	NA	NA
10302	2026-01-29	Enhancing multiclass plant disease classification using GAN-boosted vision transformer with XAI insights 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1649399 PMID:41584666	研究论文	提出了一种名为GRG-ViT的新型多类别水稻叶片病害识别模型，该模型集成了Vision Transformer、生成式人工智能和可解释人工智能技术	提出了一种结合Vision Transformer、生成式人工智能和可解释人工智能的新型混合模型，并引入了混合ReLU-GELU激活机制以提升特征表示能力	NA	解决水稻叶片病害识别问题，以支持精准农业	水稻叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	Vision Transformer, GAN	图像	NA	NA	Vision Transformer	准确率	NA
10303	2026-01-29	Deep learning-based approaches for weed detection in crops 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1746406 PMID:41584680	综述	本文综述了基于深度学习的杂草检测方法，重点关注目标检测、图像分割和图像分类三大模型家族，并分析了其优势、局限及未来发展方向	系统性地总结了深度学习在杂草检测中的最新进展，并讨论了基于作物的间接检测、半监督学习和模型-执行器集成等新兴解决方案	面临数据集稀缺、标注成本高、杂草形态多变以及实时部署限制等主要挑战	为开发下一代智能除草系统提供指导，推动可扩展、数据高效和精准集成的杂草管理	农作物中的杂草	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测, 图像分割, 图像分类	图像	NA	NA	NA	NA	NA
10304	2026-01-29	Osteosarcopenia: key molecular mechanisms and translational perspectives 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1723522 PMID:41584796	综述	本文构建了一个“细胞内-细胞间-系统”的层次框架，系统阐述了骨少肌症的发病机制，并探讨了前沿干预措施及其临床转化前景	提出从单器官病理研究转向多维相互作用阐释的“细胞内-细胞间-系统”分层框架，以系统理解骨少肌症的发病机制	NA	为骨少肌症的机制研究领域提供参考，并为该疾病的精准防治提供新思路	骨少肌症（骨质疏松与肌肉减少症共存的综合征）	NA	老年病	深度学习CT分析	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10305	2026-01-29	Developing a Deep Learning Approach for Automated Body Composition Prediction in Newborns Using Ultrasound Images 2025, IEEE access : practical innovations, open solutions IF:3.4Q2 DOI:10.1109/access.2025.3639889 PMID:41585011	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用新生儿超声图像自动预测身体成分（脂肪质量和去脂质量）	首次将深度学习应用于超声图像以实现人体成分的自动预测，并探索了新的超声扫描协议和图像处理流程	样本量较小（仅65名早产儿），且仅针对特定解剖位置（肱二头肌、腹部和股四头肌）的超声图像	开发一种自动化的身体成分预测方法，以评估营养不良并指导营养干预	早产新生儿的超声图像及其对应的身体成分测量数据	计算机视觉	营养不良	超声成像	CNN	图像	65名早产婴儿	NA	EfficientNet-B1	平均绝对百分比误差（MAPE）	NA
10306	2026-01-29	Applications, image analysis, and interpretation of computer vision in medical imaging 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1733003 PMID:41585084	综述	本文综述了计算机视觉在医学影像中的当前进展、应用及研究前景	总结了计算机视觉在提升医学影像诊断准确性、改善患者护理和操作效率方面的革命性作用，并强调了深度学习算法特别是卷积神经网络在医学图像分割中的关键应用	NA	探讨计算机视觉在医学影像中的应用、图像分析及解释，以推动医疗实践的发展	医学影像数据，包括胸部CT扫描、脑部扫描等	计算机视觉	肺癌, 阿尔茨海默病	深度学习, 卷积神经网络	CNN	图像	NA	NA	NA	灵敏度	NA
10307	2026-01-29	Early prediction of diabetic retinopathy using a multimodal deep learning framework integrating fundus and OCT imaging 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1741146 PMID:41585223	研究论文	本研究提出了一种融合眼底和OCT成像的多模态深度学习框架，用于早期预测糖尿病视网膜病变	通过基于注意力的加权机制融合眼底和OCT图像的结构与空间特征，实现多模态诊断	数据集规模有限，结果仅为初步，需在更大更多样化数据集上验证	开发一种用于早期糖尿病视网膜病变评估的多模态诊断框架	糖尿病视网膜病变患者	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底摄影，光学相干断层扫描（OCT）	深度学习	图像	222张高质量配对图像（111张眼底 + 111张OCT）	NA	NA	准确率，AUC-ROC	NA
10308	2026-01-29	From radiomics to transformers in pancreatic cancer detection and prognosis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1731922 PMID:41585265	系统综述	本文系统回顾了从放射组学到Transformer模型在胰腺癌检测和预后中的应用进展	提出AI方法的代际分类法，整合多模态数据，并评估数据可用性、使用和样本规模的趋势	泛化性、外部验证、模型校准和转化准备方面存在局限性	改善胰腺导管腺癌的早期检测和个性化预后	胰腺导管腺癌（PDAC）	医学影像	胰腺癌	NA	机器学习, 深度学习, Transformer	影像, 病理, 分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
10309	2026-01-29	Artificial intelligence-assisted quantification of fundus tessellation in early-onset high myopia 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1663903 PMID:41585272	研究论文	本研究利用人工智能辅助的图像分析技术，定量评估了早发性高度近视儿童的眼底镶嵌密度，并探讨了其与眼轴长度的关联	首次在早发性高度近视儿童中，采用深度学习算法对眼底镶嵌密度进行定量分析，并揭示了其与眼轴长度的区域特异性关联	样本量较小（47只眼），且为横断面研究，无法确定因果关系	定量评估早发性高度近视儿童的眼底镶嵌密度，并探索其与眼轴长度的关系	年龄≤6岁的早发性高度近视儿童	计算机视觉	高度近视	超广角眼底摄影	深度学习	图像	31名儿童的47只眼	NA	NA	NA	NA
10310	2026-01-28	Bridging neuromorphic computing and deep learning for next-generation neural data interpretation 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1737839 PMID:41585347	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10311	2026-01-29	Deep learning for segmentation of colorectal carcinomas on endoscopic ultrasound 2024-12-13, Techniques in coloproctology IF:2.7Q1 DOI:10.1007/s10151-024-03056-5 PMID:39671056	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动分割内镜超声图像中的结直肠癌肿瘤、黏膜下层和肌层，以标准化早期直肠癌的浸润深度评估	首次将深度学习应用于内镜超声图像的自动分割，以解决早期直肠癌浸润深度评估中磁共振成像分辨率不足和内镜超声解释依赖操作者的问题	研究样本量相对较小（基于373个专家手动分割），且结果仅反映与手动分割的一致性，未直接验证临床预后	开发自动化图像分割方法以标准化内镜超声对早期直肠癌浸润深度的解释	早期直肠癌的内镜超声图像	计算机视觉	结直肠癌	内镜超声	CNN	图像	373个专家手动分割的内镜超声图像	NA	NA	平均表面距离, 豪斯多夫距离, Dice相似性指数	NA
10312	2026-01-29	Deep Learning-Based Prediction of Final Infarct Core from CT Perfusion Data: A Comparison to the Clinical Standard 2024-Nov, Stroke (Hoboken, N.J.) DOI:10.1161/SVIN.124.001375 PMID:41583397	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT灌注概率模型，用于预测急性缺血性卒中患者的最终梗死核心，并与临床标准方法进行比较	提出了一种从单值阈值转向概率模型的CT灌注分析方法，利用深度学习（Attention U-Net）更准确地预测组织命运，优于传统的核心/半暗带二分法	研究为回顾性设计，样本量有限（共243例患者，测试集仅48例），且仅针对大血管闭塞并完全再通的患者，可能限制结果的普适性	改进急性缺血性卒中的CT灌注分析，通过概率模型更准确地预测最终梗死核心，以支持临床决策	急性缺血性卒中患者，特别是大血管闭塞并在血栓切除术后完全再通的患者	数字病理学	心血管疾病	CT灌注成像，扩散加权成像	深度学习	医学影像（CT灌注数据）	243例患者（训练、验证和测试组）	MONAI	Attention U-Net	多样化反事实解释评分，曲线下面积	NA
10313	2026-01-29	Do Deep Learning Algorithms Accurately Segment Intracerebral Hemorrhages on Noncontrast Computed Tomography? A Systematic Review and Meta-Analysis 2024-Jul, Stroke (Hoboken, N.J.) DOI:10.1161/SVIN.123.001314 PMID:41585382	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习算法在非增强计算机断层扫描上分割脑出血的准确性	首次对深度学习在非增强CT上分割脑出血的准确性进行全面的系统综述和荟萃分析，揭示了算法在不同出血病因中的性能差异	分割小出血灶仍存在挑战，且需要进一步研究以解决局限性并扩展临床实用性	评估深度学习算法在非增强CT上分割脑出血的精确性	脑出血（ICH）在非增强计算机断层扫描上的分割	医学影像分析	脑出血	非增强计算机断层扫描	CNN	医学影像（CT图像）	28项研究（主要为回顾性队列）	NA	U-Net及其变体	Dice相似系数	NA
10314	2026-01-29	A framework for the unsupervised and semi-supervised analysis of visual frames 2024-Apr, Political analysis : an annual publication of the Methodology Section of the American Political Science Association IF:4.7Q1 PMID:41450450	研究论文	本文介绍了一个用于通过无监督和半监督方法分析视觉材料内容的框架，并应用于政治科学领域	将计算机视觉中的视觉词袋技术引入政治科学，用于构建图像-视觉词矩阵，并开发了一种新颖的视觉结构主题模型	NA	开发一个框架，用于对视觉材料进行无监督和半监督分析，以识别视觉框架	来自中美洲移民大篷车图片的视觉框架	计算机视觉	NA	视觉词袋	主题模型	图像	NA	NA	视觉结构主题模型	NA	NA
10315	2026-01-29	Transformer-based spatial-temporal detection of apoptotic cell death in live-cell imaging 2024-03-18, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.90502 PMID:38497754	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习系统ADeS，用于在活细胞成像中检测细胞凋亡的时空动态	首次提出能够检测完整显微镜时间序列中多个凋亡事件位置和持续时间的计算方法，性能超越现有方法和人类专家	未明确说明模型在极端成像条件或罕见细胞类型中的泛化能力限制	开发用于活细胞成像中细胞凋亡自动检测和量化的计算工具	体外和体内实验中的凋亡细胞	计算机视觉	NA	活细胞成像、活体显微镜	Transformer	显微镜时间序列图像	超过10,000个凋亡实例（体外和体内数据）	NA	基于活动识别原理的深度学习架构	分类准确率	NA
10316	2026-01-29	Building and validating an artificial intelligence model to identify tracheobronchopathia osteochondroplastica by using bronchoscopic images 2024 Jan-Dec, Therapeutic advances in respiratory disease IF:3.3Q2 DOI:10.1177/17534666241253694 PMID:38803144	研究论文	本研究构建并验证了一个基于支气管镜图像的AI模型，用于识别气管支气管骨软骨病（TO）并与其他多结节性气道疾病区分	首次开发了一个基于深度学习的AI模型，专门用于从支气管镜图像中识别罕见的TO疾病，并进行了外部验证	样本量相对较小，特别是TO病例较少，且仅在一家医院进行了外部验证	构建一个AI模型，帮助初级医院的年轻医生通过支气管镜图像识别TO	多结节性气道疾病患者（包括TO、淀粉样变性、肿瘤和炎症）以及无气道病变的患者	计算机视觉	气管支气管骨软骨病	支气管镜检查	CNN	图像	414名患者（201名多结节性气道疾病患者和213名无病变患者），涉及3916张支气管镜图像	NA	EfficientNet	准确率	NA
10317	2026-01-29	A Data-Free Approach to Mitigate Catastrophic Forgetting in Federated Class Incremental Learning for Vision Tasks 2023-Dec, Advances in neural information processing systems PMID:41573098	研究论文	本文提出了一种在联邦学习环境中缓解灾难性遗忘的无数据方法，通过生成模型合成历史数据样本	提出了一种无数据方法，在联邦增量学习中使用生成模型合成历史数据，无需客户端存储旧数据或模型，同时保护隐私	未明确说明生成模型的具体性能限制或在不同数据分布下的泛化能力	解决联邦增量学习中的灾难性遗忘问题	深度学习模型在视觉任务中的联邦增量学习	计算机视觉	NA	生成模型	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
10318	2026-01-29	Artificial intelligence in clinical and genomic diagnostics 2019-11-19, Genome medicine IF:10.4Q1 DOI:10.1186/s13073-019-0689-8 PMID:31744524	综述	本文综述了人工智能在临床诊断和基因组学中的应用、优势、具体任务以及未来挑战	系统性地总结了AI在临床诊断和基因组学中的适用问题类别，并聚焦于临床基因组学中变异识别、基因组注释、变异分类及表型-基因型关联等新兴方法	讨论了AI在医学应用中面临的挑战、局限性和潜在偏见，特别是在利用人类遗传和基因组数据时需谨慎处理的问题	探讨人工智能在临床诊断和基因组学领域的应用潜力、具体任务及未来发展方向	临床诊断任务和临床基因组学数据处理	机器学习	NA	NA	深度学习	图像, 基因组数据	NA	NA	NA	NA	图形处理器
10319	2026-01-28	Enhanced-performance flexible pressure sensors enabled by synergistic effect of hierarchical porous structures for motion sensing and deep learning-assisted speech recognition 2026-Apr, Journal of colloid and interface science IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.jcis.2025.139706 PMID:41435647	研究论文	本研究通过结合3D打印和静电纺丝的混合制造策略，开发了一种具有分层多孔结构的高性能柔性压力传感器，并展示了其在运动传感和深度学习辅助语音识别中的应用	提出了一种基于混合制造技术（3D打印与静电纺丝结合）和分层多孔结构协同效应的柔性压力传感器新策略，并通过集成深度学习算法扩展了其在语音识别方面的功能	未明确说明传感器在长期稳定性、大规模生产成本或极端环境下的性能表现	开发高性能柔性压力传感器，用于人体生理运动信号监测和智能语音感知	柔性压力传感器及其在人体运动信号和语音信号检测中的应用	机器学习和智能传感	NA	三维打印、静电纺丝、直接墨水书写、牺牲模板法	深度学习算法	压力信号数据、语音信号数据	NA	NA	NA	灵敏度、响应时间、检测限、识别准确率	NA
10320	2026-01-28	Investigation of droplet dynamics in the hypermonotectic succinonitrile-water system in a temperature gradient and microgravity conditions supported by deep learning computer vision 2026-Apr, Journal of colloid and interface science IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.jcis.2025.139684 PMID:41455349	研究论文	本文研究了在温度梯度和微重力条件下，超单晶体系中的液滴动力学，利用深度学习计算机视觉技术进行分析	结合微重力实验与基于mask R-CNN和SORT的深度学习计算机视觉模型，用于液滴检测与追踪，揭示了液滴运动与表面张力的温度依赖性	实验仅在六分钟的微重力条件下进行，可能限制了长期观察；部分液滴粘附于容器边界，可能影响运动分析的准确性	研究液-液相分离及液滴在温度梯度下的动力学行为	超单晶-水体系中的液滴	计算机视觉	NA	原位观察，深度学习计算机视觉	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	mask R-CNN, SORT	NA	NA