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
1181	2026-03-19	Intestinal bacteria translocation promotes β-cell dysfunction in DIO mice 2025-Aug-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15244-w PMID:40849329	研究论文	本研究利用深度学习辅助方法评估肠道细菌易位在肥胖小鼠模型中对胰腺β细胞功能障碍的影响	首次结合FISH、16S rRNA扩增子测序和深度学习辅助方法，精确追踪并量化肠道细菌易位至胰腺的过程，揭示了细菌易位与2型糖尿病严重程度之间的直接关联	研究仅基于小鼠模型，尚未在人类中进行验证；深度学习辅助方法的泛化能力需进一步测试	阐明肠道微生物在2型糖尿病进展中的直接机械作用，特别是肠道细菌易位对胰腺功能的影响	饮食诱导肥胖小鼠和抗生素诱导微生物群破坏的肥胖小鼠模型	数字病理学	2型糖尿病	FISH, 16S rRNA扩增子测序, 深度学习辅助方法	深度学习模型	图像, 序列数据	DIO和AIMD-DIO小鼠模型	NA	NA	准确性, 客观性	NA
1182	2026-03-19	Deep Learning-Based Decision Support System for Nurse Staff in Hospitals 2025-Jun-02, Big data IF:2.6Q2 DOI:10.1089/big.2024.0122 PMID:40455580	研究论文	本文探讨了基于深度学习的临床决策支持系统（DL-CDSS）在医院护士中的应用，旨在提升临床决策的准确性和工作效率	结合数据仓库理论和商业智能技术，开发了针对护士的DL-CDSS，实现多维数据分析和实时推荐，以优化护理工作流程	面临数据整合、模型可解释性和用户界面设计等挑战，需确保系统能无缝集成到护理实践中	促进医院人力资源的信息化管理，推动医院信息技术应用，提升护士的决策支持能力	医院护士及其临床决策过程，包括患者记录、生命体征和诊断报告等数据	机器学习	NA	深度学习	神经网络	临床数据（如患者记录、生命体征、诊断报告）	来自医院信息系统的大规模数据集	NA	NA	准确性、药物错误减少率、工作流程效率	NA
1183	2026-03-19	Deep Learning on Histopathological Images to Predict Breast Cancer Recurrence Risk and Chemotherapy Benefit 2025-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.15.25327686 PMID:40661301	研究论文	本研究开发了一种基于常规组织病理学图像和临床病理变量的多模态深度学习模型，用于预测HR+/HER2-早期乳腺癌的复发风险和化疗获益	首次利用多模态深度学习从常规组织病理学图像中预测Oncotype DX 21基因复发评分，并在大型随机试验TAILORx中验证，证明了AI模型在化疗决策中的价值	模型主要针对HR+/HER2-早期乳腺癌，在其他亚型或晚期乳腺癌中的适用性未验证；外部验证队列的样本量和多样性可能仍有局限	开发一种可替代昂贵基因组检测的AI工具，用于预测乳腺癌复发风险和化疗获益，以扩展精准医疗的覆盖范围	激素受体阳性、HER2阴性（HR+/HER2-）早期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	组织病理学图像分析	深度学习	图像, 临床数据	TAILORx试验8,284例患者，外部验证6个独立队列5,497例患者，预训练使用171,189张组织病理学切片	NA	多模态深度学习	AUC	NA
1184	2026-03-19	Deep Learning-Powered Colloidal Digital SERS for Precise Monitoring of Cell Culture Media 2025-04-16, Nano letters IF:9.6Q1 DOI:10.1021/acs.nanolett.5c01071 PMID:40177940	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胶体数字SERS平台，用于精确监测细胞培养基，以提高生物制造中的过程分析技术	将SERS光谱转换为基于强度阈值的二进制“开/关”信号，实现单分子事件可视化并减少假阳性，结合深度学习突破传统SERS缺乏特征峰的限制	NA	开发一种快速、准确、可重复的过程分析技术，用于监测生物制造中的小分子关键过程参数和质量属性	AMBIC 1.1哺乳动物细胞培养基	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	深度学习	光谱数据	NA	NA	NA	准确性，可重复性	NA
1185	2026-03-19	Portable cerebral blood flow monitor to detect large vessel occlusion in patients with suspected stroke 2025-Mar-17, Journal of neurointerventional surgery IF:4.5Q1 DOI:10.1136/jnis-2024-021536 PMID:38514189	研究论文	本研究评估了便携式Openwater光学血流监测仪在疑似卒中患者中检测大血管闭塞的能力，并与院前卒中量表进行了比较	首次将便携式光学血流监测仪与深度学习模型结合，用于急性卒中评估中检测大血管闭塞，其性能优于传统的院前卒中量表	研究结果需要在独立测试集和院前环境中进一步验证，样本量相对有限，且仅针对前循环大血管闭塞	评估便携式光学血流监测仪在疑似卒中患者中检测大血管闭塞的诊断性能	疑似卒中患者，在发病24小时内进行卒中警报评估，且NIHSS评分≥2	数字病理学	心血管疾病	光学血流监测，基于散斑对比度的相对变化生成脑血流波形	深度学习模型	原始散斑对比度波形数据	135名患者，其中52名（39%）患有前循环大血管闭塞	NA	NA	灵敏度，特异性，AUROC	NA
1186	2026-03-19	Evaluating the Impact of BoNT-A Injections on Facial Expressions: A Deep Learning Analysis 2024-12-12, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjae204 PMID:39365026	研究论文	本研究利用深度学习技术客观评估了A型肉毒毒素注射对面部表情的影响	首次结合临床图像和标准数据集，采用基于CNN的面部情绪识别系统量化评估BoNT-A注射对面部表情的客观影响	研究样本量有限，仅包含180名患者，且仅评估了注射后14天的短期效果，缺乏长期随访数据	客观测量A型肉毒毒素注射对面部表情的影响	接受上脸部A型肉毒毒素注射的180名年龄在25至60岁之间的患者	计算机视觉	NA	面部情绪识别	CNN	图像	180名患者，共1440张照片	NA	NA	准确率	NA
1187	2026-03-19	AI Prediction for Post-Lower Blepharoplasty Age Reduction 2024-11-15, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjae182 PMID:39163263	研究论文	本研究利用深度学习模型评估下眼睑成形术对感知年龄减少的效果	首次结合四种公开的年龄估计CNN模型，通过FaceAge软件对下眼睑成形术的美学结果进行相对客观的量化评估	样本量较小（150名患者），且美学标准本身具有主观性，AI评估可能无法完全捕捉所有美学维度	提供下眼睑成形术相关手术美学效果的客观评估，以增强手术决策和结果理解	150名接受下眼睑成形术相关手术的患者	计算机视觉	NA	深度学习，年龄估计	CNN	图像	150名患者	NA	Amazon Rekognition, Microsoft Azure Face, Face++ Detect, Inferdo face detection	年龄预测准确度，统计显著性差异	NA
1188	2026-03-19	AdaWaveNet: Adaptive Wavelet Network for Time Series Analysis 2024-Nov, Transactions on machine learning research PMID:41816366	研究论文	本文提出了一种用于非平稳时间序列分析的AdaWaveNet模型，通过自适应小波变换进行多尺度分析	设计了基于提升方案的自适应可学习小波变换分解与重构机制，增强了分析的灵活性和鲁棒性	NA	解决时间序列数据非平稳特性带来的分析挑战，提高时间序列分析的准确性	非平稳时间序列数据	机器学习	NA	自适应小波变换	深度学习网络	时间序列数据	10个数据集	NA	AdaWaveNet	NA	NA
1189	2026-03-19	ECG Semantic Integrator (ESI): A Foundation ECG Model Pretrained with LLM-Enhanced Cardiological Text 2024-Oct, Transactions on machine learning research PMID:41816367	研究论文	提出了一种名为ECG语义集成器（ESI）的新型多模态对比预训练框架，用于从心电图信号和相关文本描述中学习稳健表示	首次将基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）管道（Cardio Query Assistant）用于生成心电图文本描述，并构建了大规模多模态数据集进行对比预训练	未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证情况	解决心电图分析领域缺乏大规模标注数据时学习稳健表示的关键挑战	12导联心电图信号及相关文本描述	机器学习	心血管疾病	检索增强生成（RAG）、大型语言模型（LLM）	多模态对比学习模型	心电图信号、文本	超过66万个心电图-文本对	未明确说明	ECG语义集成器（ESI）	未明确说明具体指标	NA
1190	2026-03-19	SASAN: ground truth for the effective segmentation and classification of skin cancer using biopsy images 2024-08-01, Diagnosis (Berlin, Germany) DOI:10.1515/dx-2024-0012 PMID:38487874	研究论文	本研究提出了一种基于活检图像的皮肤癌诊断方法，通过引入SASAN分割数据集来提取感兴趣区域（ROI），以提升分类模型在复杂皮肤癌病例上的性能	针对现有数据集多关注平坦皮肤表面而忽略器官或邻近病变等复杂病例的不足，提出了SASAN分割数据集，专注于基于ROI提取的分类方法，使模型能聚焦关键区域并忽略噪声特征	未明确说明SASAN数据集的具体样本规模及噪声特征的详细定义，且未与其他公开数据集进行广泛对比验证	开发一种自动化皮肤癌诊断系统，通过改进数据集和分割方法提升复杂病例的诊断准确性	皮肤癌活检图像，特别是器官或邻近病变等复杂病例	计算机视觉	皮肤癌	活检图像分析	深度学习分割模型	图像	NA	NA	UNet, LinkNet, PSPNet, FPN	NA	NA
1191	2026-03-19	Open-Source 3D Morphing Software for Facial Plastic Surgery and Facial Landmark Detection Research and Open Access Face Data Set Based on Deep Learning (Artificial Intelligence) Generated Synthetic 3D Models 2024 Mar-Apr, Facial plastic surgery & aesthetic medicine IF:1.6Q2 DOI:10.1089/fpsam.2023.0030 PMID:37751224	研究论文	本文介绍了一种开源3D变形软件，用于生成面部3D数据集，并提供了一个基于深度学习生成的合成3D模型的大型样本数据集	开发了开源3D变形软件，通过批量改变地标位置生成3D面部数据集，并基于深度学习生成的合成3D模型创建了包含980个模型的大型开放数据集，无需伦理审查	数据集基于合成3D模型，可能无法完全代表真实面部多样性；样本量虽大但仅基于20个初始合成模型生成	为面部整形外科和面部地标检测研究提供开源工具和数据集	3D面部模型和面部地标	计算机视觉	NA	深度学习	NA	3D模型	980个3D面部模型，每个模型包含28个地标位置	NA	NA	NA	NA
1192	2026-03-19	Application of artificial intelligence for the classification of the clinical outcome and therapy in patients with viral infections: The case of COVID-19 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-230917 PMID:37840512	研究论文	本研究应用人工神经网络对COVID-19患者的临床严重程度进行分类，以支持诊断和治疗决策	创新点在于不仅分类疾病存在，还扩展至疾病严重程度（轻度、中度、重度）的分类，为患者分诊提供了关键的决策支持系统基础	NA	旨在通过人工智能技术增强对病毒感染者（特别是COVID-19）的诊断、预测和个性化治疗，改善临床结果	COVID-19患者，根据临床严重程度分为轻度、中度和重度三类	机器学习	COVID-19	深度学习	人工神经网络	临床数据	1000名在波斯尼亚和黑塞哥维那Tešanj总医院诊断和治疗的患者	NA	人工神经网络	准确率	NA
1193	2026-03-19	Lung cancer detection based on computed tomography image using convolutional neural networks 2024, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-230810 PMID:37955065	研究论文	本研究基于卷积神经网络（CNN）利用计算机断层扫描（CT）图像进行肺癌检测，旨在区分良性和恶性肺部病变	采用GoogLeNet架构的深度学习方法来最大化图像推断并最小化人工控制，在肺癌分类中实现了高准确率	研究为回顾性病例对照分析，可能存在选择偏倚，且未提及外部验证或泛化能力评估	通过深度学习方法和卷积神经网络对良性和恶性肺部病变进行分类，以辅助肺癌的早期诊断	肺部CT扫描图像，包括良性和恶性病变	计算机视觉	肺癌	计算机断层扫描（CT）	CNN	图像	4459张CT扫描（良性2242张，恶性2217张），其中训练集3567张，测试集892张	NA	GoogLeNet	准确率, 灵敏度, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
1194	2026-03-19	The Impact of Stability Considerations on Genetic Fine-Mapping 2023-Apr-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.04.11.536456 PMID:37090514	研究论文	本文提出了一种基于稳定性考虑的遗传精细定位方法，以补充传统基于残差化的方法，提高识别功能遗传变异的能力	引入稳定性指导的精细定位方法，不依赖残差化，通过跨不同遗传背景或环境的一致性来识别变异，并整合深度学习功能注释进行评估	方法依赖于GEUVADIS数据集和特定功能注释，可能在其他数据集或注释体系中泛化能力有限，且未详细讨论计算复杂度	改进遗传精细定位方法，以更准确地识别与复杂性状相关的遗传变异	遗传变异（特别是eQTLs）和人类基因组功能注释	机器学习	NA	遗传精细定位、功能注释分析、深度学习	NA	遗传数据、功能注释数据	基于GEUVADIS数据，具体样本数未明确说明	NA	Enformer（深度学习模型）	功能注释富集分析	NA
1195	2026-03-19	Recent advancements in machine vision methods for product code recognition: A systematic review 2022, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.124796.1 PMID:37767074	综述	本文系统回顾了过去八年中用于识别产品表面制造标记文本的机器视觉方法的发展，并探讨了该领域最常见的挑战	系统梳理了从光学字符识别到深度学习方法的演进，特别强调了使用两个连续深度学习网络（一个用于检测文本区域，另一个用于识别字符）的最新方法	符合纳入标准的研究数量有限，仅筛选出10篇相关论文	评估用于识别产品表面制造标记文本的机器视觉方法的发展	产品表面印刷的制造标记文本，特别是药品和易腐食品上的代码	计算机视觉	NA	机器视觉，光学字符识别，深度学习	CNN, DNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
1196	2026-03-19	Pancreatic cancer grading in pathological images using deep learning convolutional neural networks 2021, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.73161.2 PMID:37767358	研究论文	本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络的胰腺癌病理图像自动分级系统	首次基于病理图像进行胰腺癌分级，而先前研究仅关注检测（良性或恶性）或放射学图像	样本集较小	开发自动化的胰腺癌分级系统以辅助病理学家	胰腺癌病理图像	数字病理学	胰腺癌	病理染色	CNN	图像	小样本集	NA	DenseNet	准确率	NA
1197	2026-03-19	Hippocampus segmentation on noncontrast CT using deep learning 2020-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.14098 PMID:32065401	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的注意力门控3D ResNet模型，用于仅使用非对比CT图像自动分割海马体，以支持海马回避全脑放疗	提出了一种新的注意力门控3D ResNet模型，首次实现了仅基于非对比CT图像进行海马体自动分割，无需MRI图像融合	研究为回顾性设计，样本量相对有限（390例），且模型性能可能受CT图像质量影响	开发一种仅使用CT图像的自动化海马体分割方法，以简化放疗计划流程并降低成本	390例接受伽玛刀治疗的患者的高分辨率CT和MR图像	数字病理学	脑部疾病	深度学习，图像分割	CNN	3D图像	390例患者	NA	Attention-Gated 3D ResNet, 3D ResNet	100% Hausdorff距离, 通过率	NA
1198	2026-03-18	Morphological classification of Schizochytrium and mutagenic selection of high-oil-producing strains based on deep learning 2026-Jun, Microbiological research IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.micres.2026.128464 PMID:41666518	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的裂殖壶菌形态分类系统，并利用该系统筛选出高产油突变菌株	提出了一个包含13种形态类型的新型分类系统，整合了细胞分裂特征和脂滴参数，并构建了一个定制的目标检测架构（增强型MLC-YOLO框架）	未明确提及研究的局限性	优化裂殖壶菌的发酵过程，筛选高产油菌株，以推动工业级omega-3产品的智能生物制造	裂殖壶菌	计算机视觉	NA	形态计量分析，发酵监测	目标检测模型	图像	NA	YOLO	MLC-YOLO, YOLOv8s	平均精度均值	NA
1199	2026-03-18	A comprehensive review on wine authentication and traceability: Current issues, solutions and future perspectives 2026-Apr-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2026.148456 PMID:41719666	综述	本文全面总结了葡萄酒认证和溯源领域当前面临的问题、现有解决方案及未来展望	强调了深度学习与传统分析技术的融合、葡萄酒指纹数据库的构建以及区块链技术在供应链透明度中的应用	NA	提升葡萄酒的真实性验证和产地溯源能力	葡萄酒	机器学习	NA	光谱学、色谱法、质谱法、智能传感技术	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1200	2026-03-18	Leveraging deep learning and spectral information for enhanced variety identification of safflower seeds 2026-Apr-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2026.148514 PMID:41724145	研究论文	本研究基于近红外光谱结合化学计量学方法，构建了红花种子品种的快速无损识别模型	将神经网络的深度学习能力与近红外光谱固有优势协同整合，为红花种子种质鉴定建立了一个强大的分析框架	NA	实现红花种子的快速无损品种识别	红花种子	机器学习和化学计量学	NA	近红外光谱	BPNN, CNN	光谱数据	NA	NA	BPNN, CNN	预测准确率	NA