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
1361	2025-10-05	Key parameters in intratumoral-peritumoral region fusion models: optimizing deep learning radiomics for breast cancer diagnosis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587879 PMID:40969275	研究论文	本研究探索关键参数选择对乳腺肿瘤内-瘤周区域融合模型性能的影响，以优化深度学习影像组学在乳腺癌诊断中的应用	系统评估了伪彩色图像、原始精确ROI和直接扩展策略等关键参数组合对瘤周区域融合模型性能的优化效果	回顾性研究设计，样本量相对有限（411例），仅使用CEUS影像数据	提升深度学习影像组学模型在乳腺良恶性肿瘤鉴别诊断中的非侵入性诊断能力	411例女性乳腺病变患者	医学影像分析	乳腺癌	对比增强超声（CEUS）	深度学习影像组学模型	医学影像	411例来自四家医院的女性乳腺病变患者	NA	瘤周区域融合模型	AUC（曲线下面积）	NA
1362	2025-10-05	Federated learning-based virtual dual-energy CT generation from single-energy CT for gout detection 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251375570 PMID:40969395	研究论文	开发基于联邦学习的虚拟双能CT生成框架，用于痛风检测	首创基于深度学习的虚拟双能CT图像生成方法，并集成联邦学习实现多机构协作训练	NA	开发早期准确诊断痛风的联邦学习框架，解决现有诊断方法的局限性	痛风患者	医学影像分析	痛风	CT成像	深度学习	医学影像	NA	NA	U-Net	PSNR, SSIM, IoU, Dice score	NA
1363	2025-10-05	Gene regulatory network prediction using machine learning, deep learning, and hybrid approaches 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0014 PMID:40969532	研究论文	本研究开发并评估了机器学习、深度学习和混合方法在构建基因调控网络中的应用	提出结合卷积神经网络与传统机器学习的混合模型，并采用跨物种迁移学习策略解决非模式物种数据稀缺问题	未明确说明训练数据的具体规模和非模式物种数据稀缺程度的具体量化指标	开发高效的基因调控网络预测方法以阐明植物代谢途径的调控机制	拟南芥、杨树和玉米的转录组数据及木质素生物合成途径相关转录因子	机器学习	NA	转录组测序	CNN, 机器学习混合模型	转录组数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
1364	2025-10-05	Assessing the accuracy of forest above-ground biomass and carbon storage estimation by meta-analysis based close-range remote sensing 2025, Forestry research DOI:10.48130/forres-0025-0017 PMID:40969538	研究论文	通过荟萃分析评估近距离遥感在森林地上生物量和碳储量估算中的准确性	首次系统评估不同近距离遥感技术（地面激光雷达、无人机、光谱和RGB传感器）在多个尺度（单木、样地和林分）的生物量估算精度	随着研究尺度扩大，精度和样本量均有所下降；不同森林类型间差异显著，需要分别建模	定量评估近距离遥感技术估算森林地上生物量的准确性	全球187项研究和233个数据集	遥感	NA	近距离遥感、地面激光雷达、无人机、光谱传感器、RGB传感器	荟萃分析	遥感数据、生物量测量数据	187项全球研究，233个数据集	NA	NA	R²（决定系数）	NA
1365	2025-10-05	S2DB-mmWave YOLOv8n: Multi-object detection for millimeter-wave radar using YOLOv8n with optimized multi-scale features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332931 PMID:40971952	研究论文	提出基于YOLOv8n改进的毫米波雷达多目标检测框架S2DB-mmWave YOLOv8n，通过优化多尺度特征提升检测精度	设计了包含新卷积层和SimSPPF模块的主干网络、引入动态上采样技术、集成双向特征金字塔网络(BiFPN)进行特征融合优化	NA	解决毫米波雷达在多目标检测场景中难以有效区分多个物体和检测算法性能不佳的问题	毫米波雷达热图中的多类目标检测	计算机视觉	NA	毫米波雷达成像	YOLO	图像	2500张标注图像	NA	YOLOv8n, SimSPPF, BiFPN	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, precision, recall	NA
1366	2025-10-05	Characteristics of left ventricular dysfunction in repaired tetralogy of Fallot: A multi-institutional deep learning analysis of regional strain and dyssynchrony 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101886 PMID:40122390	研究论文	本研究使用深度学习合成应变技术分析修复型法洛四联症患者的左心室功能障碍模式	首次应用深度学习算法自动测量区域左心室应变和不同步性，并识别出四种独特的左心室收缩模式	回顾性研究设计，样本量相对有限（198例患者）	表征修复型法洛四联症患者左心室功能障碍的特征模式	修复型法洛四联症患者（198例）和健康对照者（21例）	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振成像，稳态自由进动电影MRI	深度学习算法	MRI图像	198例rTOF患者和21例健康对照	NA	深度学习合成应变	应变值，应变率，不同步性测量，心室容积，射血分数	NA
1367	2025-10-05	Automatic flow planning for fetal cardiovascular magnetic resonance imaging 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101888 PMID:40180124	研究论文	开发用于胎儿心血管磁共振成像的自动流程规划系统OWL	首次实现胎儿二维相位对比血流成像的实时自动规划	仅在7例前瞻性病例中测试，样本量有限	通过自动化流程扩大胎儿血流成像的可及性	胎儿心血管系统	医学影像分析	胎儿心血管疾病	二维相位对比血流成像，心血管磁共振成像	深度学习网络	磁共振图像	167个胎儿数据集用于身体定位，71个用于心脏标志点检测，10个回顾性数据集，7个前瞻性病例	NA	NA	Dice系数，定位精度(mm)，规划质量评分，流量测量差异百分比	NA
1368	2025-10-06	Intelligent Alzheimer's diagnosis and disability assessment: robust medical imaging analysis using ensemble learning with ResNet-50 and EfficientNet-B3 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1619228 PMID:40963573	研究论文	提出一种基于ResNet-50和EfficientNet-B3集成学习的医学影像分析系统，用于阿尔茨海默病的智能诊断和残疾评估	首次将ResNet-50特征提取与EfficientNet-B3分类器结合的集成学习框架应用于阿尔茨海默病诊断，在大型MRI数据集上实现高精度分类	需要在更多临床环境中验证模型性能以满足真实世界诊断需求	开发自动化阿尔茨海默病诊断和残疾评估系统	阿尔茨海默病患者MRI影像	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI)	集成学习,CNN	医学影像	33,984张MRI图像，涵盖轻度、中度、非痴呆和极轻度痴呆四个疾病阶段	NA	ResNet-50,EfficientNet-B3	准确率,精确率,召回率,F1分数,ROC曲线面积	NA
1369	2025-10-06	Artificial intelligence in ADHD assessment: a comprehensive review of research progress from early screening to precise differential diagnosis 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1624485 PMID:40964142	综述	本文综述人工智能在ADHD评估中的应用进展，涵盖从早期筛查到精准鉴别诊断的全过程	系统梳理AI在ADHD客观评估中的完整应用链条，包括风险预测、症状量化和异质亚型识别等创新方向	面临标准化数据不足、泛化能力有限、可解释性问题、潜在偏见和缺乏严格临床验证等挑战	探讨人工智能在ADHD客观评估中的应用现状与发展前景	注意力缺陷多动障碍（ADHD）患者	机器学习	神经发育障碍	多模态数据融合分析	机器学习,深度学习	行为数据,神经生理数据,神经影像数据,遗传数据	NA	NA	NA	NA	NA
1370	2025-10-06	Deep learning model using cross-sequence learning to identify orbital fractures in radiographs of patients under 20 Years 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1613417 PMID:40964434	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的多输入模型，通过创新的跨序列学习方法在年轻患者X光片中检测眼眶骨折	提出新型跨序列学习方法的深度学习多输入模型，在性能上优于传统单输入模型	回顾性研究设计，样本仅来自两家医院	开发能够通过X光片检测眼眶骨折的深度学习模型，减少不必要的CT扫描	20岁以下面部创伤患者的眼眶X光片和CT影像	计算机视觉	眼眶骨折	放射线摄影，CT扫描	深度学习	医学影像	来自两家医院的1814名患者（904+910）	NA	多输入模型	AUROC，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，95%置信区间	NA
1371	2025-10-06	High-Risk Sequence Prediction Model in DNA Storage: The LQSF Method 2025-01, IEEE transactions on nanobioscience IF:3.7Q3 DOI:10.1109/TNB.2024.3424576 PMID:38976468	研究论文	提出一种基于深度学习的DNA存储高风险序列预测方法LQSF，通过主动过滤低质量序列提高存储效率	首次将深度学习模型应用于DNA存储的序列质量预测，在编码阶段实现主动序列过滤而非传统被动纠错	NA	开发高效的DNA存储序列质量预测方法以减少合成和测序过程中的错误	DNA存储中的易错序列	机器学习	NA	DNA存储技术，Illumina测序	深度学习，分类模型	DNA序列数据	NA	NA	AlexNet, VGG16, VGG19	AUC, ROC曲线, PR曲线	NA
1372	2025-10-06	Unlocking the potential of AI: Machine learning and deep learning models for predicting carcinogenicity of chemicals 2025, Journal of environmental science and health. Part C, Toxicology and carcinogenesis DOI:10.1080/26896583.2024.2396731 PMID:39228157	综述	本文综述了利用机器学习和深度学习模型预测化学物质致癌性的研究进展	系统比较了传统机器学习与深度学习算法在化学致癌性预测中的表现，并指出深度学习模型受限于数据集规模的问题	深度学习模型受限于可用的致癌性数据集规模	开发有效的化学物质致癌性预测方法	化学物质的致癌性	机器学习	癌症	机器学习，深度学习	SVM,随机森林,集成学习,前馈神经网络,CNN,图卷积神经网络,胶囊神经网络,混合神经网络	化学数据	NA	NA	前馈神经网络,卷积神经网络,图卷积神经网络,胶囊神经网络,混合神经网络	NA	NA
1373	2025-10-06	Automated Brain Tumor segmentation using hybrid YOLO and SAM 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056392711250718201911 PMID:40754882	研究论文	提出一种结合YOLO和SAM的混合深度学习框架用于脑肿瘤自动分割	首次将YOLOv11实时目标检测与SAM精确分割模型相结合，并通过加深CNN卷积层增强特征提取能力	仅使用896张MRI图像进行验证，样本规模有限	开发自动化脑肿瘤分割方法以实现早期诊断	脑部MRI图像中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像	CNN, YOLO, SAM	医学图像	896张脑部MRI图像（包含肿瘤和健康脑部图像）	NA	YOLOv11, SAM, 增强型CNN	精确率, 召回率, mAP50(B)	NA
1374	2025-10-06	In-silico tool for predicting and scanning rheumatoid arthritis-inducing peptides in an antigen 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1630863 PMID:40959057	研究论文	开发了一种用于预测和扫描抗原中类风湿关节炎诱导肽的计算工具	结合了基于基序的方法和机器学习方法，开发了集成模型RAIpred，显著提高了预测性能	数据集规模有限（291个RA诱导肽和165个非诱导肽），模型性能仍有提升空间	开发预测HLA II类结合RA诱导肽的计算工具，用于评估蛋白质治疗剂的安全性	类风湿关节炎诱导肽和非诱导肽	生物信息学	类风湿关节炎	蛋白质语言模型，机器学习，深度学习	XGBoost, ProtBERT, 集成模型	肽序列数据	456个肽（291个RA诱导肽和165个非诱导肽）	NA	ProtBERT, XGBoost	AUC, MCC	NA
1375	2025-10-06	Prediction of TP53 mutations across female reproductive system pan-cancers using deep multimodal PET/CT radiogenomics 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1608652 PMID:40959426	研究论文	开发基于多模态PET/CT影像和深度学习的模型预测女性生殖系统癌症中TP53突变状态	首次整合肿瘤和棕色脂肪组织的多模态PET/CT影像特征，构建跨癌症类型的TP53突变预测模型	回顾性研究，样本量相对有限(259例患者)，需要外部验证	开发非侵入性AI模型预测女性生殖系统癌症中TP53突变状态	宫颈癌、子宫内膜癌和卵巢癌患者	数字病理	妇科恶性肿瘤	PET/CT影像，放射组学分析	Transformer	医学影像(PET/CT)	259例患有宫颈癌、子宫内膜癌或卵巢癌的患者	nn-UNet	Transformer	准确率	NA
1376	2025-10-06	Image steganalysis using LSTM fused convolutional neural networks for secure telemedicine 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1619706 PMID:40959435	研究论文	提出一种结合CNN和LSTM的混合模型用于医学图像隐写分析，以增强数字医疗解决方案的安全性	将传统CNN架构中的全连接层替换为LSTM层，利用局部图像特征之间的相关性进行增强特征提取	NA	开发高效的图像隐写分析方法以确保医学图像的安全性和完整性	医学图像和敏感成像数据集中的隐藏数据检测	计算机视觉	NA	图像隐写分析	CNN, LSTM	图像	BOSS Base 1.01、BOWS和ALASKA2图像隐写分析数据集	NA	CNN-LSTM混合架构	检测准确率, 敏感性特征	NA
1377	2025-10-06	Deep learning for cardiovascular management: optimizing pathways and cost control under diagnosis-related group models 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1580445 PMID:40959774	综述	探讨深度学习在诊断相关分组支付模式下优化心血管疾病管理和成本控制的策略	将深度学习与DRG支付模型结合，提出数据驱动的心血管疾病成本控制新范式	面临数据质量、监管合规、伦理问题和可扩展性有限等挑战	优化心血管疾病管理路径和成本控制	心血管疾病患者医疗数据和管理流程	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	NA	医学影像、患者数据、临床登记数据	基于回顾性研究和大型临床登记数据	NA	NA	死亡率降低3.13%	NA
1378	2025-10-06	Effective Feature Extraction for Knee Osteoarthritis Detection on X-ray Images using Convolutional Neural Networks 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056360714250612080450 PMID:40574391	研究论文	提出基于EfficientNetB4的TPAFFKnee模型用于膝关节骨关节炎X射线图像检测	引入路径聚合网络改进特征提取，使用任务对齐检测头替代全卷积网络，并采用EIoU损失函数解决正负样本不平衡问题	未明确说明模型泛化能力，未来需要整合更多临床数据	提高膝关节骨关节炎检测准确率，辅助精准治疗和手术决策	膝关节骨关节炎X射线图像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	CNN	图像	1650张膝关节骨关节炎X射线图像，来自多家医院	NA	EfficientNetB4,路径聚合网络,任务对齐检测头	mAP,各类别检测精度	NA
1379	2025-10-06	Fundus blood flow density changes in the smoking population by artificial intelligence-based optical coherence tomography angiography 2025, International journal of ophthalmology IF:1.9Q2 DOI:10.18240/ijo.2025.09.01 PMID:40881442	研究论文	利用基于人工智能的光学相干断层扫描血管成像技术研究吸烟人群眼底血流密度变化	首次结合AI去噪技术与OCTA分析吸烟对眼底血流密度的影响	样本量较小（36名吸烟者），仅包含男性参与者	确定慢性吸烟是否影响眼底血流密度	吸烟人群与不吸烟对照组的眼底血管	医学影像分析	眼科疾病	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习	医学影像	36名吸烟者（全部男性，平均年龄44.17±9.85岁）和年龄性别匹配的非吸烟对照组	NA	NA	NA	NA
1380	2025-10-06	Automated detection and prediction of suicidal behavior from clinical notes using deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331459 PMID:40953025	研究论文	本研究使用深度学习模型从临床笔记中自动检测和预测自杀行为	验证了深度学习模型在多个学术医疗中心的泛化能力，并比较了不同初始化方法的CNN模型性能	研究环境相对受控，未来需要在更多场景下验证	验证深度学习模型检测和预测故意自伤行为的能力及其跨机构泛化性	电子健康记录中的临床笔记	自然语言处理	精神疾病	电子健康记录分析	CNN, Naïve Bayes, Random Forest	文本	1,538名故意自伤患者和3,012名匹配对照	NA	卷积神经网络, Word2Vec	AUC, F1分数	NA