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
1561	2026-01-10	Advancements in metastatic spinal cord compression treatment: a narrative review of innovations, challenges, and future directions 2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004382 PMID:41496922	综述	本文综述了转移性脊髓压迫治疗的最新进展，评估了其在改善神经功能、缓解疼痛、提高生存率和生活质量方面的疗效	系统梳理了过去五年MSCC治疗领域的最新进展，包括机器人辅助手术、深度学习早期检测模型、个性化医疗技术（如下一代测序）、生物工程植入物和质子治疗等创新技术	研究存在延迟诊断和专科治疗可及性有限等持续挑战，且纳入文献数量有限（38篇）	评估转移性脊髓压迫治疗新方法的疗效，并探讨未来发展方向	转移性脊髓压迫患者	NA	转移性脊髓压迫	下一代测序	深度学习模型	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
1562	2026-01-10	Early detection in oral cancer: are we ready for AI-driven precision? 2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004418 PMID:41496956	综述	本文探讨了人工智能和精准医学在口腔癌早期检测中的应用、潜力及挑战	提出将AI驱动的精准医学（特别是基于智能手机的AI系统和卷积神经网络）用于口腔癌的早期检测和个性化治疗，并强调了解释性AI和伦理框架的重要性	存在患者隐私、数据偏见以及AI系统“黑箱”不透明性等问题	评估AI和精准医学在口腔癌早期检测中的准备情况与应用前景	口腔癌（特别是口腔鳞状细胞癌）及口腔潜在恶性病变（如白斑、红斑、扁平苔藓、黏膜下纤维化）	数字病理学	口腔癌	荧光成像、高光谱成像、多组学整合	卷积神经网络	图像	NA	NA	NA	专家级准确率	NA
1563	2026-01-08	Deep learning in detection of osteoporosis: insights from recent evidence, and future directions 2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004316 PMID:41496979	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1564	2026-01-10	Early detection in oral cancer: Are we prepared for artificial intelligence-driven precision medicine? 2026-Jan, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004397 PMID:41497043	综述	本文探讨了人工智能和精准医学在口腔癌早期检测中的应用及其挑战	强调了人工智能，特别是卷积神经网络，在分析复杂成像和组织病理学数据以识别人眼不可见模式方面的变革性潜力，以及基于智能手机的AI系统在识别口腔病变中达到专家级准确性的最新进展	存在患者隐私、数据偏见以及AI系统不透明的“黑箱”性质等问题	探讨人工智能驱动的精准医学在口腔癌早期检测中的准备情况和应用前景	口腔癌，特别是口腔鳞状细胞癌，以及口腔潜在恶性病变如白斑、红斑、扁平苔藓和黏膜下纤维化	数字病理学	口腔癌	机器学习、深度学习算法，特别是卷积神经网络	CNN	成像和组织病理学数据	NA	NA	卷积神经网络	专家级准确性	NA
1565	2026-01-10	LncTracker: A Unified Multi-Channel Framework for Multi-Label lncRNA Localization 2026-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3597589 PMID:40788811	研究论文	本文提出了一个名为LncTracker的高效深度学习框架，用于长非编码RNA（lncRNA）在七个不同亚细胞区室中的多标签定位预测	LncTracker采用多通道架构，整合了序列和二级结构信息，并将二级结构转换为属性图以捕获核苷酸间的空间关系，从而学习序列与结构的联合表示，提升了预测性能和鲁棒性	NA	开发一个深度学习框架，准确预测lncRNA的亚细胞定位，以理解其在细胞调控和疾病机制中的生物学功能	长非编码RNA（lncRNAs）	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习框架	序列数据、结构数据	NA	NA	多通道架构	NA	NA
1566	2026-01-10	Enhanced Post-Prandial Glycemic Response Prediction in Type 2 Diabetes with Microbiome Data and Deep Learning 2026-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3602827 PMID:40864582	研究论文	本研究开发了一种结合肠道微生物组数据和深度学习的多模态模型，用于预测2型糖尿病患者的餐后血糖反应	首次在2型糖尿病人群中，通过整合餐食记录、连续血糖监测、临床人口学特征和肠道微生物组等多源数据，揭示了饮食-微生物组-餐后血糖反应之间的因果关系，并构建了显著超越传统碳水化合物预测因子和现有机器学习算法的深度学习预测模型	研究样本量相对有限（88名个体），且模型在更广泛人群和不同饮食文化背景下的泛化能力有待进一步验证	提高2型糖尿病患者餐后血糖反应的预测准确性，为精准营养和血糖管理提供支持	2型糖尿病患者	机器学习	2型糖尿病	连续血糖监测，肠道微生物组测序	深度学习	多模态数据（餐食日志、连续血糖记录、临床人口学资料、肠道微生物组数据）	88名2型糖尿病患者，超过2000份真实餐食记录	NA	NA	决定系数R	NA
1567	2026-01-10	Unleashing the Power of Pretrained Transformer for Dense Prediction in Physiological Signals 2026-Jan, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3592687 PMID:40875430	研究论文	本文提出了一种利用预训练Transformer进行生理信号密集预测的通用编码器-解码器架构，旨在提升智能医疗中的信号处理性能	首次将预训练Transformer编码器与轻量级卷积Restormer解码器结合，用于生理信号密集预测，无需复杂的任务特定架构设计，并通过知识蒸馏优化性能与计算效率的平衡	未明确讨论模型在不同生理信号类型或噪声环境下的泛化能力，且实验仅聚焦于四种代表性任务，可能未覆盖所有密集预测场景	探索预训练Transformer在生理信号密集预测任务中的应用，以优化模型性能与计算效率	生理信号，包括血压波形估计、PPG到ECG重建、去噪和基准点定位	机器学习	NA	深度学习，知识蒸馏	Transformer, CNN	生理信号数据	NA	NA	Transformer编码器, Restormer解码器	NA	NA
1568	2026-01-10	End-to-end audio-visual learning for cochlear implant sound coding simulations in noisy environments 2026-Jan-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0042198 PMID:41511184	研究论文	本研究提出了一种端到端的音频-视觉学习系统，用于在嘈杂环境中模拟人工耳蜗的声音编码	将音频-视觉语音增强模块与ElectrodeNet-CS模型集成，形成端到端的人工耳蜗系统AVSE-ECS，通过联合训练在嘈杂环境中提升语音可懂度	NA	改善人工耳蜗用户在嘈杂环境中的听觉体验，提升语音可懂度	人工耳蜗的声音编码模拟	机器学习和生物医学工程	听力损失	音频-视觉学习，深度神经网络	深度学习模型	音频和视觉数据	NA	NA	ElectrodeNet-CS，AVSE-ECS	客观语音可懂度，信号误差比	NA
1569	2026-01-10	Open-Source Automation of the Proboscis Extension Response Assay: From Odor Delivery to Deep Learning Behavior Analysis 2026-Jan, Current protocols DOI:10.1002/cpz1.70302 PMID:41511401	研究论文	本文介绍了一种用于蜜蜂嗅觉学习研究的自动化触角延伸反应（PER）实验系统	开发了基于开源硬件的自动化PER实验平台，结合Arduino微控制器、Bonsai软件和DeepLabCut进行行为追踪，实现了高分辨率、客观的行为量化	未明确说明系统在长期稳定性、大规模实验中的验证情况，以及与其他自动化平台的比较数据	改进蜜蜂嗅觉学习行为研究的实验方法，提高实验的精确性和可重复性	蜜蜂（Apis mellifera）的嗅觉引导行为	行为神经科学	NA	触角延伸反应（PER）实验、视频记录、行为追踪	深度学习模型	视频	NA	DeepLabCut	NA	NA	NA
1570	2026-01-10	A Multi-Modal, Multi-Temporal, Multi-Resolution Benchmark Dataset for Building Height Estimation 2025-Dec-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06495-3 PMID:41476079	研究论文	本文介绍了一个名为M4Heights的多模态、多时相、多分辨率基准数据集，用于建筑物高度估计	提出了首个涵盖爱沙尼亚、荷兰和瑞士的多样化建筑风格、城市密度和地形复杂性的多模态、多时相、多分辨率数据集，并包含最大的多图像超分辨率数据集	未明确提及具体限制，但可能受限于数据集覆盖的地理区域和样本数量	促进建筑物高度估计领域的研究，支持可持续城市规划和监测	建筑物高度估计	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	约100万张图像	NA	NA	NA	NA
1571	2026-01-10	DVAP-Reg: Dual-view anatomical prior-driven cross-dimensional registration for spinal surgery navigation 2025-Dec-31, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103930 PMID:41506054	研究论文	本文提出了一种用于脊柱手术导航的双视角解剖先验驱动跨维度配准方法，旨在通过融合解剖先验和空间相关性机制，提升2D-3D配准的精度与效率	提出了一种结合双视角X射线空间相关性机制和基于Face-GCN模块提取的解剖先验的回归网络，以增强几何一致性约束并适应术中空间随机性，同时发布了临床跨维度图像数据集	未明确说明方法在其他脊柱区域（如颈椎、胸椎）或不同成像条件下的泛化能力，也未讨论对极端解剖变异或严重病理改变的适应性	开发一种高效、准确的2D-3D跨维度配准方法，以支持脊柱手术实时导航，提高手术精度并减少辐射暴露	脊柱（腰椎）的术前3D CT图像与术中2D X射线图像	计算机视觉	脊柱疾病	X射线成像，CT成像	GCN，回归网络	图像	未在摘要中明确说明具体样本数量，但提及使用了真实术中2D X射线和术前3D CT图像构建的临床数据集	未明确说明	Face-GCN	旋转精度（度），平移精度（毫米）	未明确说明
1572	2026-01-10	Evaluation of visual patient predictive for enhancing level 3 situation awareness: protocol for a multicentre randomised computer-based simulation and diagnostic accuracy study (true positive rate, precision, average lead time) 2025-Dec-30, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-109171 PMID:41469047	研究论文	本研究是一项多中心随机计算机模拟试验，旨在评估基于AI的视觉患者预测系统在提升临床医生预测关键生命体征变化能力方面的效果	首次将深度学习预测模型与视觉患者化身整合，以虚线可视化元素显示预测的生命体征偏差，旨在支持第三级情境感知（未来状态预测）	研究基于模拟场景进行，未使用真实患者数据，结果可能无法完全反映临床实际环境	评估视觉患者预测系统是否比传统数字和波形监测更能帮助临床医生预测关键生命体征变化，并考察其对决策、信心、工作负荷和用户接受度的影响	来自麻醉科的医疗专业人员	数字病理	NA	深度学习	深度学习模型	生命体征数据	在瑞士、德国和美国的五个学术中心进行，涉及多名医疗专业人员（具体数量未在摘要中说明）	NA	NA	召回率（真阳性率）、平均提前时间、精确度、预测信心、建议干预措施的数量和正确性	NA
1573	2026-01-10	Robust Fall Army Worm detection in maize using multimodal RGB and thermal image fusion 2025-Dec-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29784-8 PMID:41449234	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的多模态图像融合框架，用于自动检测玉米作物是否受草地贪夜蛾侵害	提出了一种新颖的混合DNN-ViT模型，通过特征级和图像级两种互补的融合策略，首次将RGB图像与热成像数据结合用于草地贪夜蛾检测	未在真实田间环境中进行大规模部署验证，环境鲁棒性有待进一步研究	通过多模态图像融合提高玉米作物中草地贪夜蛾的自动检测精度	受草地贪夜蛾侵害与健康的玉米作物	计算机视觉	NA	多模态图像融合（RGB与热成像）	CNN, DNN, Vision Transformer	图像（RGB图像、热成像）	NA	NA	混合DNN-ViT模型（包含CNN特征提取器、DNN分类器和改进的Vision Transformer）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC	NA
1574	2026-01-10	Neuroimaging-derived brain endophenotypes link molecular mechanisms to Alzheimer's disease and aging 2025-Dec-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.11.25.25340884 PMID:41358312	研究论文	本文开发了一个DNE-xQTL框架，通过整合深度学习衍生的神经影像内表型和脑分子定量性状位点，解析阿尔茨海默病和衰老相关脑变异的遗传通路	提出了一种结合深度学习和多组学数据的框架，用于连接遗传变异、脑影像变化和分子机制，增强了对阿尔茨海默病风险位点的生物学解释并揭示了新的调控通路	未明确说明样本量或数据来源的具体细节，且框架的普适性有待在其他疾病或独立队列中验证	解析阿尔茨海默病和衰老相关脑变异的遗传分子机制，实现早期风险分层	阿尔茨海默病相关的遗传位点、神经影像内表型及脑分子定量性状	神经影像学与计算生物学	阿尔茨海默病	GWAS, 深度学习, xQTL分析	深度学习模型	神经影像数据, 基因组数据, 分子表型数据	NA	NA	NA	NA	NA
1575	2026-01-10	Deep learning-based high dynamic range 3D reconstruction 2025-Dec-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30204-0 PMID:41419546	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的高动态范围三维重建方法，通过修复条纹投影轮廓术中因过曝而饱和的条纹图像，以提高三维重建精度	首次将U-Net及其衍生网络（Res-U-Net、SE-U-Net）应用于高动态范围场景下的条纹图像修复，无需额外硬件或多组图像采集即可提升重建精度	研究仅对比了三种U-Net变体网络，未探索其他可能的网络架构；实验场景可能未覆盖所有极端反射率变化情况	解决高动态范围环境下条纹投影轮廓术因图像过曝导致的三维重建精度下降问题	工业制造中具有高反射率变化物体表面的三维形貌测量	计算机视觉	NA	条纹投影轮廓术	CNN	图像	NA	NA	U-Net, Res-U-Net, SE-U-Net	定量实验分析（具体指标未明确说明）	NA
1576	2026-01-10	Deep learning-based diagnosis of temporomandibular joint osteoarthritis using whole-body bone scans 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.114027 PMID:41497394	研究论文	本研究开发了基于深度学习的模型，利用全身骨扫描自动诊断颞下颌关节骨关节炎，并评估全身骨关节炎特征作为潜在预测因子	首次应用深度学习模型于全身骨扫描数据以诊断颞下颌关节骨关节炎，并比较了头颈部与全身扫描特征的预测价值	全身扫描（排除头颈部）对颞下颌关节骨关节炎的预测价值有限（AUC约0.65），表明仅依赖全身特征可能效用不足	开发自动诊断颞下颌关节骨关节炎的深度学习模型，并探索全身骨关节炎特征与颞下颌关节骨关节炎的关联	颞下颌关节骨关节炎患者	计算机视觉	骨关节炎	骨闪烁扫描（骨扫描）	CNN	图像	1,943名患者（3,886个颞下颌关节）	NA	VGG16, VGG16-Lite	AUC	NA
1577	2026-01-10	Deep learning-assisted diagnosis of pubertal breast development on multicenter ultrasound images 2025-Dec-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113937 PMID:41497395	研究论文	本研究开发并验证了一种名为STransXNet的混合深度学习模型，用于基于多中心超声图像自动分期青春期乳房发育	提出了一种混合深度学习模型STransXNet，在青春期乳房发育的自动分期中表现出色，特别是在区分临床实践中最具挑战性的中间阶段方面优于基线模型和住院放射科医生，并展示了跨外部数据集和成像系统的强大泛化能力	研究为回顾性设计，可能受到数据选择和潜在偏倚的影响，且未在更广泛或前瞻性临床环境中进行验证	开发一种自动、标准化且可重复的青春期乳房发育评估方法，以支持临床决策，特别是在放射学专业知识有限的场景中	青春期乳房发育的超声图像	计算机视觉	青春期发育障碍	超声成像	深度学习	图像	2,576张来自三家医院的超声图像	NA	STransXNet	准确率	NA
1578	2026-01-10	HOES: an efficient multi-evolutionary expert system for deep learning model optimization in time series prediction 2025-Dec-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30014-4 PMID:41407749	研究论文	本研究设计了一种基于六种进化算法的混合优化专家系统（HOES），用于优化深度学习模型在时间序列预测中的性能	HOES整合了多种进化算法，并引入了传输机制、记忆系统和惩罚系统来实现协同优化，提高了优化效率和全局搜索能力	NA	优化深度学习模型在时间序列预测中的训练策略，提升预测准确性和收敛速度	时间序列预测任务，包括交通、天气、家庭用电、风能、太阳能和ETT_m1数据集	机器学习	NA	进化算法	LSTM	时间序列数据	六个公共数据集（Traffic, Weather, Household, Wind Power, Solar Power, ETT_m1）	NA	SJ-LSTM	RMSE, MAE	NA
1579	2026-01-10	Automatic classification of criminal activities for security surveillance by keyframes detection and advanced inception techniques 2025-Dec-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-30199-8 PMID:41392027	研究论文	本文提出了一种基于关键帧检测和高级Inception技术的自动犯罪活动分类方法，用于安全监控	引入了关键帧提取方法，通过仅识别和选择关键帧来减少数据量，提高了模型效率	NA	开发有效的自动化异常行为检测机制，以提升视频监控系统的效率	视频监控数据中的异常行为或犯罪活动	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	标准数据集	NA	Inceptionv4	准确率	NA
1580	2026-01-10	A Mycelium Dataset with Edge-Precise Annotation for Semantic Segmentation 2025-Dec-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06265-1 PMID:41372240	研究论文	本文介绍了MyceliumSeg，首个用于语义分割的大规模菌丝体数据集，包含高质量图像和像素级标注，并评估了主流深度学习模型	创建了首个大规模菌丝体分割基准数据集，包含多物种全生长周期图像，并提出了菌丝体标注框架，包括多盲精炼标注指南和新型分歧解决方案	数据集仅涵盖四种真菌物种，标注过程耗时较长（37人日），可能限制泛化能力	解决菌丝体语义分割任务中的数据集稀缺和边缘标注困难问题	菌丝体在培养皿图像中的精确分割和边缘标注	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型	图像	20,176张高质量图像和567个像素级标注样本	NA	NA	经典分割指标和边界感知分割指标	NA