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
11881	2026-01-09	The apple detection method based on multimodal features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334911 PMID:41129553	研究论文	本文提出了一种基于多模态特征融合的苹果检测方法，旨在提升复杂环境下的检测性能	通过融合RGB图像、颜色与边缘特征图、深度特征图和点云四种互补模态，而非激进的结构修改，来增强特征表示和模型鲁棒性	NA	提高复杂环境下苹果和其他水果的检测准确性	苹果和其他水果	计算机视觉	NA	双目主动红外立体相机	YOLOv5	图像, 点云	NA	NA	YOLOv5	精确率, 召回率, F1分数	NA
11882	2026-01-09	Accurate classification of major brain cell types using in vivo imaging and neural network processing 2023-11, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002357 PMID:37943858	研究论文	本文介绍了一种结合活体双光子成像和深度学习的方法，用于无创分类小鼠大脑中的主要细胞类型	开发了NuCLear方法，首次实现基于活体成像和深度学习对大脑细胞类型进行非侵入性分类和三维定位	仅使用单一标记（组蛋白2B-eGFP），可能限制对其他细胞特征的识别；方法目前仅在小鼠次级运动皮层验证	开发一种非侵入性方法，用于长期研究生理和病理条件下大脑细胞类型组成的变化	小鼠次级运动皮层中的细胞核	数字病理学	NA	活体双光子成像，组蛋白2B-eGFP标记	深度学习	图像	约25,000个细胞（来自0.25 mm³成像体积）	NA	NA	NA	NA
11883	2026-01-08	Investigation of cervical cell image segmentation technology based on deep learning and non-coding RNAs 2026-Apr, Non-coding RNA research IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.ncrna.2025.09.009 PMID:41488159	综述	本文综述了基于深度学习和非编码RNA的宫颈细胞图像分割技术，探讨了其在医学诊断中的应用与挑战	结合深度学习方法（如CNN、U-Net）与非编码RNA研究，以提升宫颈细胞图像分割的精度和效率	本文为综述性文章，未涉及具体实验数据或模型验证，主要基于文献调研，缺乏原创性实证研究	探索深度学习技术在宫颈细胞图像分割中的应用，并比较不同模型（如CNN、全卷积网络、U-Net）的特点和性能	宫颈细胞图像	计算机视觉	宫颈癌	NA	CNN, 全卷积网络, U-Net	图像	NA	NA	CNN, 全卷积网络, U-Net	NA	NA
11884	2026-01-08	Reply to comment on impact of deep learning on CT-based organ-at-risk delineation for flank irradiation in paediatric renal tumours: A SIOP-RTSG radiotherapy committee 2026-Mar, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101087 PMID:41487396	回复	本文是对评论的回应，澄清了关于深度学习在儿童肾肿瘤侧腹放疗中CT自动轮廓勾画研究的方法学和临床方面	通过回应评论，强调了研究中对STAPLE共识轮廓偏见的处理，并解释了为何剂量分析和不确定性量化在当前阶段非必需	研究在受控的研讨会环境中进行，未能完全反映真实世界的临床工作流程	评估深度学习在儿童肾肿瘤侧腹放疗中器官风险自动轮廓勾画的影响	儿童肾肿瘤患者	数字病理学	肾肿瘤	CT成像	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	几何评估	NA
11885	2026-01-08	Toward accurate breast cancer classification: A review of multi-modal machine learning approaches 2026-Feb, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.10.011 PMID:41265505	综述	本文综述了多模态机器学习方法在乳腺癌分类中的应用，包括恶性与良性分类及分子亚型分类	探讨了多模态数据融合技术、注意力机制Transformer架构在WSI标注中的应用，以及模型可解释性工具	NA	提高乳腺癌分类准确性，推动精准肿瘤学发展	乳腺癌分类及分子亚型识别	机器学习	乳腺癌	转录组学、影像学、基因组学	深度学习算法、传统模型、机器学习模型	图像、转录组数据、基因组数据	NA	NA	注意力机制Transformer、多实例学习架构	NA	NA
11886	2026-01-08	Digital Eye: Deep Learning for Detecting Physeal Fractures of the Pediatric Distal Radius 2026-Feb, Journal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America DOI:10.1016/j.jposna.2025.100291 PMID:41488804	研究论文	本研究通过微调卷积神经网络（EfficientNet）来检测儿童桡骨远端骨折中的骨骺骨折，旨在提高诊断准确性	首次应用EfficientNet模型结合Grad-CAM技术对儿童骨骺骨折进行自动分类，并提供了模型预测的可解释性分析	数据集来自单一医疗机构，样本多样性和平衡性有限，未来需扩展数据集并测试不同视图和骨折模式	开发一种基于深度学习的工具，以辅助急诊医生准确分类儿童桡骨远端骨折中的骨骺骨折，从而改善患者安全	4至18岁骨骼未成熟患者的桡骨远端骨折X光片	计算机视觉	骨科损伤	X光成像	CNN	图像	2,103张X光片（来自1,082名患者），包括203例骨骺骨折和879例非骨骺骨折	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet-B2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
11887	2026-01-08	Battery SOH estimation based on thermodynamic parameters from an electrochemical fractional-order model and LSTM 2026-Jan-16, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114234 PMID:41488788	研究论文	本文提出了一种基于电化学分数阶模型热力学参数和LSTM的锂离子电池健康状态估计方法	结合电池机理模型与深度学习，利用热力学参数替代传统外部特征，提高了估计精度和可解释性	未明确说明模型在极端工况或不同电池类型上的泛化能力	提高锂离子电池健康状态估计的准确性和可解释性	锂离子电池	机器学习	NA	电化学分数阶模型	LSTM	热力学参数	8个验证电池	NA	LSTM	均方根误差	NA
11888	2026-01-08	Robust CNN multi-nested-LSTM framework with compound loss for patch-based multi-push ultrasound shear wave imaging and segmentation 2026-Jan-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2db8 PMID:41401501	研究论文	提出了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于解决超声剪切波成像中的噪声敏感性、多推策略效率低和标注数据有限等问题，实现稳健的弹性重建和病灶分割	提出了一种结合CNN和多嵌套LSTM的两阶段深度学习框架，采用基于块的训练策略和复合损失函数，有效解决了数据稀缺和噪声敏感性问题	方法在模拟和体模数据上验证，虽在猪肝数据上测试，但临床人体数据验证仍需进一步研究	开发一种稳健的深度学习框架，用于超声剪切波弹性成像的重建和病灶分割	超声剪切波弹性成像数据	医学影像分析	组织病理学评估	超声剪切波弹性成像	CNN, LSTM	超声运动数据	模拟数据、CIRS体模数据和猪肝实验数据	NA	ResNet3D, Nested CNN-LSTM	峰值信噪比, 对比度噪声比, 交并比	NA
11889	2026-01-08	Deep Learning Reconstruction of Diffusion-weighted MRI Enables Shorter Examination Times While Maintaining Image Quality in Head and Neck Imaging 2026-Jan-07, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01604-6 PMID:41498976	研究论文	本研究评估了基于深度学习的扩散加权磁共振成像重建技术在头颈部成像中的应用，旨在缩短检查时间并保持图像质量	提出了一种结合深度学习k空间到图像重建与超分辨率处理的新型算法，用于加速头颈部DWI扫描，显著减少检查时间	研究为回顾性设计，样本量较小（30例患者），且SNR和CNR在深度学习重建图像中有轻微但显著的下降	评估加速的深度学习重建DWI在头颈部成像中的图像质量和诊断信心表现	头颈部扩散加权磁共振成像数据	医学影像分析	头颈部疾病	扩散加权成像，单次激发平面回波成像序列	深度学习	磁共振图像	30例患者（平均年龄55±19岁，范围24-84岁，18名男性）	NA	NA	信噪比，对比噪声比，表观扩散系数值，视觉Likert评分（图像清晰度、伪影、噪声、整体图像质量、诊断信心）	NA
11890	2026-01-08	An Integrated Deep Learning and Large Language Model for Burn Wound Depth Recognition 2026-Jan-06, Journal of burn care & research : official publication of the American Burn Association IF:1.5Q3 DOI:10.1093/jbcr/iraf170 PMID:41014195	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习与大型语言模型的低成本人工智能系统，用于烧伤创面深度识别与分类	首次将深度学习分类模型与基于临床指南的烧伤专用大型语言模型集成，提供准确的烧伤深度识别和治疗建议	研究样本量相对有限（397张原始图像），且主要依赖公开数据库，可能无法完全代表所有临床场景	开发低成本人工智能系统以解决烧伤深度评估的临床挑战，特别是在急诊环境中	烧伤创面图像	计算机视觉, 自然语言处理	烧伤	深度学习, 大型语言模型	深度学习分类模型, LLM	图像	397张原始烧伤创面图像，通过数据增强扩展至7156张图像	PaddlePaddle	NA	准确率, 召回率, F1分数	NA
11891	2026-01-08	EMMPREDMLsub: multi-label prediction of mRNA subcellular localization based on the ESM2 large language model and MMDO-MDPU resampling strategy 2026-Jan-06, Journal of biomolecular structure & dynamics IF:2.7Q2 DOI:10.1080/07391102.2025.2610684 PMID:41493162	研究论文	本研究提出了一种基于ESM2大语言模型和MMDO-MDPU重采样策略的mRNA亚细胞定位多标签预测工具EMMPREDMLsub	结合曼哈顿均值方向过采样与曼哈顿密度保持欠采样的新型重采样技术，并首次将ESM2大语言模型应用于mRNA序列特征提取	未明确说明模型在跨物种或不同细胞类型中的泛化能力，也未讨论计算复杂度对实际应用的影响	开发高精度的mRNA亚细胞定位多标签预测工具	真核细胞mRNA序列	自然语言处理	NA	序列特征提取	大语言模型	序列数据	NA	NA	ESM2	NA	NA
11892	2026-01-08	Deep Learning-Based Detection of Root Numbers in Maxillary Premolars 2026-Jan-06, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70091 PMID:41493350	研究论文	本研究利用深度学习模型在曲面断层片上检测上颌前磨牙的牙根数量	首次将深度学习模型应用于曲面断层片自动检测上颌前磨牙牙根数量，并采用集成模型提升性能	研究为回顾性设计，样本量有限，且仅针对上颌前磨牙，外部验证集规模较小	开发一种基于深度学习的自动化工具，辅助临床医生从曲面断层片中准确识别上颌前磨牙的牙根数量	上颌前磨牙	数字病理学	NA	曲面断层摄影，锥形束CT	CNN	图像	925颗上颌前磨牙（来自350名患者），包含内部数据集和外部验证集	NA	AlexNet, DenseNet-121, EfficientNet-B0	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, AUC	NA
11893	2026-01-08	Dual vision transformer with bio-inspired optimization for explainable keratoconus classification 2026-Jan-06, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03929-0 PMID:41493655	研究论文	本研究提出了一种基于角膜地形图图像的增强深度学习框架，用于圆锥角膜（KCN）分期分类，采用双视觉变换器（DViT）捕获局部和全局空间特征，并利用电鳗觅食优化器（EEFO）优化模型性能，同时通过LIME和SHAP增强模型可解释性	结合双视觉变换器（DViT）与生物启发优化器（EEFO）进行注意力权重和超参数调优，并集成LIME和SHAP实现模型决策的可视化解释	未提及研究的具体局限性，如数据集规模、泛化能力或临床验证的不足	开发一种高精度且可解释的圆锥角膜（KCN）分期分类方法，以支持早期诊断和治疗规划	圆锥角膜（KCN）患者的角膜地形图图像	计算机视觉	圆锥角膜	角膜地形图成像	Transformer	图像	未在摘要中明确提及具体样本数量	未在摘要中指定具体框架（如PyTorch或TensorFlow）	Dual Vision Transformer (DViT)	准确率, 召回率, 精确率	未在摘要中提及具体计算资源（如GPU类型或云平台）
11894	2026-01-08	A multimodal vision-language model for generalizable annotation-free pathology localization 2026-Jan-06, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01574-7 PMID:41495192	研究论文	本文提出了一种无需标注的通用病理定位视觉语言模型AFLoc，通过多级语义结构对比学习实现病理定位与分类	采用基于多级语义结构的对比学习，全面对齐多粒度医学概念与丰富图像特征，无需专家图像标注即可适应病理的多样化表达	NA	开发一种无需标注的通用病理定位模型，以降低标注需求并适应复杂临床环境	胸部X光图像、组织病理学图像和视网膜眼底图像中的病理区域	计算机视觉	胸部疾病	NA	视觉语言模型	图像-报告对	220,000对胸部X光图像-报告，并在8个外部数据集上验证，涵盖34种胸部病理类型	NA	AFLoc	定位精度、分类准确率	NA
11895	2026-01-08	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	综述	本文综述了深度学习在加速磁共振成像（MRI）中的当前应用，特别是在神经放射学领域的临床实践	探讨了深度学习图像重建（DLBIR）技术如何从2D到3D采集的演进，结合自监督学习的进展，以在减少扫描时间的同时保持或提升图像质量	存在跨扫描器和成像条件的泛化性挑战、对伪影的敏感性、病理表征可能被改变，以及供应商特定闭源算法的训练数据、底层算法和临床验证信息有限	回顾深度学习加速MRI的技术现状、临床应用及未来趋势	神经放射学中的MRI图像	医学影像	NA	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	图像质量、病变显著性、噪声抑制、诊断准确性	NA
11896	2026-01-08	Enhanced Neurovascular Imaging Using Ultra-High-Resolution CT and Deep Learning-Based Image Reconstruction 2026-Jan-05, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8964 PMID:41436283	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建在超高清CT神经血管成像中的诊断优势	首次将深度学习重建算法应用于超高清CT神经血管成像，并与标准混合迭代重建进行对比	单中心回顾性研究，样本量有限，仅使用特定供应商的深度学习算法	评估深度学习重建在神经血管成像中的诊断效益	100名因急性神经症状接受颅脑CT和CTA检查的患者	医学影像分析	脑血管疾病	CTA, 超高清CT, 深度学习图像重建	深度学习算法	CT图像	100名患者	Matlab	供应商特定的深度学习算法	SNR, CNR, 斜率评估, 图像质量评分	NA
11897	2026-01-05	YOLO-based deep learning framework for real-time multi-class plant health monitoring in precision agriculture 2026-Jan-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29132-w PMID:41484288	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
11898	2026-01-08	Beyond peak accuracy: a stability-centric framework for reliable multimodal student engagement assessment 2026-Jan-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31215-7 PMID:41484417	研究论文	本研究提出了一种多模态学生参与度评估框架，通过类别感知损失函数、时间数据增强和异质集成等策略，解决了类别不平衡、模型不稳定性和可解释性有限的问题	引入了一个以稳定性为中心的框架，结合类别感知损失函数、时间数据增强、异质集成和基于SHAP的可解释性分析，以提升评估的可靠性和鲁棒性	未明确提及具体的数据集限制或外部验证的不足	开发一个可靠且稳定的多模态学生参与度评估系统，用于技术增强学习	学生参与度	机器学习	NA	多模态数据融合	CNN, 集成学习	多模态数据（可能包括视频、音频等）	NA	NA	ResNet, Inception, MCNN, TimeCNN	准确率, 宏平均F1分数	NA
11899	2026-01-08	Spatial distribution prediction and scale effect analysis of urban daytime noise based on remote sensing images: a case study of Chengdu 2026-Jan-01, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.128379 PMID:41422570	研究论文	本研究基于高分辨率遥感影像和深度学习模型，预测成都市白天噪声的空间分布并分析尺度效应	首次将高分辨率遥感影像与ResNet和ViT架构的端到端深度学习模型结合，用于预测城市白天噪声分布，并通过多尺度融合实验和傅里叶谱分析揭示了2米分辨率的最优性能及其物理机制	研究仅针对成都市，未考虑其他城市或不同气候条件；多尺度融合实验未带来显著性能提升，可能受限于数据冗余或冲突	探索基于遥感影像的城市道路交通噪声高效监测方法，分析不同空间分辨率对预测性能的影响	成都市整个城市区域的白天噪声分布	计算机视觉	NA	遥感影像分析	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet, ViT	预测精度	NA
11900	2026-01-08	The Evolving Landscape of Urology in the Era of Artificial Intelligence: An Update of Clinical Applications and Emerging Innovations 2026-Jan, Mymensingh medical journal : MMJ PMID:41474926	综述	本文更新了人工智能在泌尿外科领域的临床应用和新兴创新，涵盖诊断成像、良性疾病、泌尿肿瘤、手术和患者监测等方面	强调了人工智能在泌尿外科中的最新进展，包括通过尿液液体活检进行早期疾病检测、基于AI的计算活检直接从H&E染色切片预测基因组标记，以及未来如通用人工智能和联邦学习等创新方向	数据多样性不足和临床整合存在限制，同时面临算法偏见和数据隐私等伦理挑战	综述人工智能在泌尿外科领域的应用现状、临床价值及未来发展趋势	泌尿外科疾病，包括良性泌尿系统疾病（如输尿管结石、良性前列腺增生）和泌尿系统肿瘤（如前列腺癌、肾细胞癌、膀胱癌）	数字病理学	前列腺癌	机器学习, 深度学习	NA	图像, 液体活检, H&E染色切片	NA	NA	NA	准确率, AUC, 敏感性	NA