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
1421	2025-10-06	Improving synergistic drug combination prediction with signature-based gene expression features in oncology 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1614758 PMID:40746727	研究论文	本研究提出了一种整合药物耐药特征的新方法，用于改进肿瘤学中协同药物组合的预测	首次将药物耐药特征作为生物学信息化的药物表征整合到预测模型中，相比传统方法能更全面地捕捉药物功能信息	研究主要依赖于现有数据库的转录组数据，未涉及其他类型的分子特征	提高协同药物组合预测的准确性和可解释性	肿瘤细胞系和药物组合	机器学习	癌症	转录组分析	LASSO, Random Forest, AdaBoost, XGBoost, 深度学习模型	基因表达数据，化学结构数据	多个独立数据集（ALMANAC, O'Neil, OncologyScreen, DrugCombDB）	Scikit-learn, 深度学习框架	SynergyX	预测准确性，鲁棒性，泛化能力	NA
1422	2025-10-06	Deep learning-based classification of multiple fundus diseases using ultra-widefield images 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1630667 PMID:40746855	研究论文	开发基于深度学习的混合模型用于超广角眼底图像的多疾病分类	首次将DenseNet121特征提取器与XGBoost分类器结合应用于超广角眼底图像的多疾病分类，涵盖16种眼底疾病包括罕见视网膜病变	回顾性研究，数据来源于两家医院，需要进一步前瞻性验证	提高眼底疾病诊断效率和准确性，为临床决策提供辅助工具	超广角眼底图像	计算机视觉	眼底疾病	超广角眼底成像	CNN, XGBoost	图像	10,612张超广角眼底图像，涵盖16种眼底疾病	NA	DenseNet121	准确率, 召回率, 精确率, F1分数, AUC-ROC	NA
1423	2025-10-06	Relationship between personality and sleep: a dual validation study combining empirical and big data-driven approaches 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1596269 PMID:40747256	研究论文	通过深度学习模型分析人格特质与睡眠质量之间的关系	结合小规模调查数据和大规模微博数据，使用深度学习技术同时验证人格与睡眠的关系	模型训练基于社交媒体数据，可能无法完全代表一般人群	研究人格特质与睡眠问题及自评睡眠质量之间的关系	微博活跃用户及其发布的帖子	自然语言处理	睡眠障碍	深度语义理解技术	深度学习模型	文本数据	336名活跃用户（调查数据集）+ 15,251名用户的4,860,000条帖子（大规模数据集）	NA	NA	NA	NA
1424	2025-10-06	Enhancing Deep Learning-Based Subabdominal MR Image Segmentation During Rectal Cancer Treatment: Exploiting Multiscale Feature Pyramid Network and Bidirectional Cross-Attention Mechanism 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/7560099 PMID:40747370	研究论文	提出一种结合多尺度特征金字塔网络和双向交叉注意力机制的直肠癌治疗中腹部MR图像分割方法	在U-Net中引入多尺度特征金字塔网络缓解语义鸿沟，并通过双向交叉注意力机制保持空间信息对齐	NA	改进直肠癌治疗过程中腹部MR图像的分割精度	直肠癌患者的腹部MR图像	计算机视觉	直肠癌	MR成像	U-Net	医学图像	NA	NA	U-Net, 多尺度特征金字塔网络	NA	NA
1425	2025-10-06	Artificial intelligence for diagnosing bladder pathophysiology: An updated review and future prospects 2025, Bladder (San Francisco, Calif.) DOI:10.14440/bladder.2024.0054 PMID:40747464	综述	本文对人工智能在膀胱病理生理学诊断中的应用进行了全面更新的回顾，并展望了未来发展前景	提供了AI在膀胱病理生理学诊断领域的最新进展综述，强调了关键AI技术及其临床应用，并提出了未来发展路径	面临数据质量、算法可解释性和临床工作流程整合等挑战	探讨人工智能在膀胱病理生理学诊断中的整合与应用	膀胱病理生理学相关疾病，包括膀胱癌、间质性膀胱炎、膀胱过度活动症和活动不足、膀胱出口梗阻等	医学人工智能	膀胱疾病	机器学习、深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	准确性、临床效用	NA
1426	2025-10-06	CLGB-Net: fusion network for identifying local and global information of lesions in digital mammography images 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1600057 PMID:40746601	研究论文	提出融合局部和全局信息的CLGB-Net深度学习模型用于乳腺X线影像的早期乳腺癌筛查	集成ResNet-50、Swin Transformer、FPN和CAM四种网络架构，实现局部特征与全局上下文信息的高效融合	NA	提高乳腺X线影像中病灶识别的准确性和鲁棒性，减少漏诊和误诊风险	数字乳腺X线摄影图像中的病灶	计算机视觉	乳腺癌	数字乳腺X线摄影	深度学习,融合网络	医学影像	3552个样本（正常、良性和恶性病例）	NA	ResNet-50,Swin Transformer,FPN,CAM	精确度,召回率,F1分数,准确率	NA
1427	2025-10-06	Foundation models in ophthalmology: opportunities and challenges 2025-Jan-01, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001091 PMID:39329204	综述	探讨眼科领域基础模型的机遇与挑战，重点关注RETFound和大型语言模型在眼科的应用	首次系统评述眼科领域基础模型的发展现状，特别关注多模态模型的潜在优势	高质量眼科数据集有限，训练多模态模型需要大量计算资源	分析眼科基础模型的技术进展、应用前景和发展障碍	眼科基础模型（如RETFound）和大型语言模型（如GPT-4、Gemini）	医学人工智能	眼科疾病	基础模型、迁移学习	基础模型, LLM	医学图像, 文本数据	NA	NA	RETFound, GPT-4, Gemini	任务适应性, 泛化能力	需要大量计算资源训练多模态模型
1428	2025-10-06	Deep learning-based prediction of rheumatoid arthritis-associated deformity on MRI 2025, Brain & spine DOI:10.1016/j.bas.2025.104328 PMID:40741519	研究论文	开发基于深度学习的算法预测类风湿关节炎患者上颈椎畸形的早期风险	首次使用深度学习模型在RA诊断前或接近诊断时预测颈椎畸形风险	样本量有限，需要多中心大规模验证，未考虑下颈椎在畸形风险中的作用	早期风险分层和预测RA相关上颈椎畸形	类风湿关节炎患者	医学影像分析	类风湿关节炎	MRI	深度学习	医学影像	220例RA患者（153例训练，67例验证）	NA	NA	准确率, 阳性预测值, 阴性预测值	NA
1429	2025-10-06	Hybrid framework for automated generation of mammography radiology reports 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.07.018 PMID:40741541	研究论文	提出一种用于自动生成乳腺X光放射学报告的混合框架	结合编码器-解码器架构与图像强度增强技术，并采用命名实体识别进行关键临床概念提取和自动化精度评估	仅基于西班牙语放射学文本语料库进行训练和微调，未验证在其他语言环境下的适用性	开发自动化临床文本生成系统以辅助放射科医生进行乳腺X光检查	乳腺X光影像及其对应的放射学报告	自然语言处理,计算机视觉	乳腺癌	图像强度增强技术,命名实体识别(NER)	编码器-解码器架构	医学图像,文本数据	NA	NA	编码器-解码器	NLG指标	NA
1430	2025-10-06	Investigating the impact of social media images on users' sentiments towards sociopolitical events based on deep artificial intelligence 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326936 PMID:40737276	研究论文	本研究利用深度学习分析社交媒体图像对用户关于社会政治事件情感态度的影响	首次结合视觉内容和文本情感分析，系统研究社交媒体图像与社会政治事件公众情感之间的相关性	研究局限于特定社会政治运动的数据，可能无法完全代表所有类型的社交媒体内容	探究社交媒体视觉内容如何影响用户对社会政治事件的情感态度	包含相关标签和关键词的社交媒体帖子及其图像和评论	自然语言处理,计算机视觉	NA	情感分析,深度学习	深度学习模型	图像,文本	来自Black Lives Matter、Women's March、Climate Change Protests和Anti-war Demonstrations等运动的社交媒体帖子	NA	NA	PLCC（皮尔逊线性相关系数）, SROCC（斯皮尔曼等级相关系数）	NA
1431	2025-10-06	Low-cost computation for isolated sign language video recognition with multiple reservoir computing 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0322717 PMID:40737309	研究论文	提出一种基于多储层计算和MediaPipe关键点提取的低成本孤立手语视频识别方法	引入具有不同泄漏率的多储层结构以提取多样化特征，结合MediaPipe关键点提取和归一化预处理增强系统鲁棒性	仅在WLASL100数据集上验证，未在更大规模数据集上测试	开发适用于边缘设备的低成本手语识别系统	孤立手语视频	计算机视觉	听力障碍	MediaPipe关键点提取	储层计算	视频	WLASL100数据集	NA	多储层计算	准确率(top-1, top-5, top-10), 训练时间, 推理时间	边缘设备
1432	2025-10-06	Machine learning approaches for predicting the link of the global trade network of liquefied natural gas 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326952 PMID:40737339	研究论文	本研究应用机器学习算法预测全球液化天然气贸易网络的未来链接关系	首次将复杂网络理论与机器学习相结合，使用局部和全局相似性指标预测LNG贸易网络链接，并开发图注意力网络模型利用边和模体数据进行预测	研究时间范围限于2001-2020年，未考虑突发地缘政治事件对贸易网络的冲击	预测全球液化天然气贸易网络的未来贸易伙伴关系	全球液化天然气贸易网络	机器学习	NA	复杂网络分析，机器学习	随机森林, 决策树, 图注意力网络	网络节点和边数据	2001-2020年全球LNG贸易网络数据	NA	图注意力网络	ROC曲线	NA
1433	2025-10-06	A pilot study assessing the clinical utility of deep learning-reconstructed 3D-echo-planar-imaging-based quantitative susceptibility mapping in multiple sclerosis 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1544376 PMID:40740257	研究论文	本研究评估深度学习重建的3D回波平面成像定量磁化率图在多发性硬化症中的临床应用价值	首次将深度学习辅助的k空间操作重建、去噪和超分辨率技术应用于3DEPI协议，显著提高了QSM图像质量和临床实用性	样本量较小（仅7名患者），为回顾性研究设计	评估深度学习重建技术是否能改善多发性硬化症中定量磁化率图的质量和临床效用	多发性硬化症患者和健康个体	医学影像分析	多发性硬化症	3T MRI、3D回波平面成像、定量磁化率图	深度学习	MRI影像数据	7名多发性硬化症患者，433个病灶，1名健康个体	NA	NA	Cohen's κ系数、P值	NA
1434	2025-10-06	Predicting sleep quality with digital biomarkers and artificial neural networks 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1591448 PMID:40740269	研究论文	本研究通过可穿戴设备收集心率变异性等数字生物标志物，利用人工神经网络预测次日睡眠质量	首次将心率变异性中的LF/HF比率作为数字生物标志物用于睡眠质量预测，并比较了多种机器学习方法的性能	样本量相对较小（82名参与者），仅使用单一品牌可穿戴设备收集数据	开发基于连续数字生物标志物的次日睡眠质量预测模型	82名佩戴三星Galaxy Watch Active 2设备的参与者	机器学习	睡眠障碍	心率变异性监测，问卷调查	LSTM, GRU, TCN, Transformers, ARIMA, Random Forest, XGBoost	生理信号数据，问卷数据	82名参与者，收集冬季和夏季两个实验周期数据	NA	LSTM, GRU, TCN, Transformer	准确率，精确率，召回率	NA
1435	2025-10-06	Harnessing artificial intelligence of things for cardiac sensing: current advances and network-based perspectives 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1569887 PMID:40740375	综述	本文通过文献计量方法系统回顾了人工智能驱动的物联网在心脏传感领域的当前进展和未来方向	采用CiteSpace对物联网、心脏传感器和人工智能交叉领域进行全面的可视化分析，识别关键研究领域和新兴趋势	研究基于文献计量分析，缺乏对具体技术实现的深入评估	探索人工智能驱动的物联网在心脏传感领域的应用进展和未来发展方向	物联网、心脏传感器和人工智能交叉领域的学术文献	医疗物联网	心血管疾病	文献计量分析，深度学习	深度学习	学术文献数据	2128篇论文	CiteSpace	NA	NA	NA
1436	2025-10-06	ICT-Net: An Integrated Convolution and Transformer-Based Network for Complex Liver and Liver Tumor Region Segmentation 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3586470 PMID:40740831	研究论文	提出一种结合卷积和Transformer的深度学习网络ICT-Net，用于肝脏和肝肿瘤区域的精确分割	开发了基于预训练Transformer编码器与增强卷积-Transformer解码器的新型网络架构，并提供了新的肝细胞癌标注数据集	公开可用的肝脏数据集与HCC标注数据有限	实现肝脏和肝肿瘤区域的自动精确分割，以支持准确的诊断和治疗规划	肝脏区域和肝细胞癌(HCC)病变	计算机视觉	肝癌	CT成像	CNN, Transformer	CT图像	重庆大学肿瘤医院的新数据集(CCH-LHCC-CT)和三个公共CT肝脏数据集	NA	ICT-Net	准确率(ACC), Dice相似系数(DSC), 交并比(IoU), 95%豪斯多夫距离(HD95)	NA
1437	2025-10-06	Effective Tumor Annotation for Automated Diagnosis of Liver Cancer 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3576827 PMID:40740835	研究论文	提出一种用于肝癌自动诊断的有效肿瘤标注方法，包括肿瘤分割、定位、测量和识别	提出多残差注意力Unet解决梯度消失和信息多样性问题，多SeResUnet实现肝脏8段分区，以及多标签分类器和回归模型分别用于肿瘤特征识别和大小测量	NA	开发自动化肿瘤标注系统以辅助放射科医生高效制作准确诊断报告	肝脏肿瘤	计算机视觉	肝癌	深度学习	CNN	生物医学图像	真实数据集	NA	Multi-Residual Attention Unet, Multi-SeResUnet	肿瘤大小误差, 标注准确率	NA
1438	2025-10-06	Evaluating Cardiac Impairment From Abnormal Respiratory Patterns: Insights From a Wireless Radar and Deep Learning Study 2025, IEEE journal of translational engineering in health and medicine IF:3.7Q2 DOI:10.1109/JTEHM.2025.3588523 PMID:40740837	研究论文	本研究通过无线雷达和深度学习技术分析呼吸模式与心脏功能（特别是左心室射血分数）的关联	首次结合无线雷达框架和深度学习技术，以无接触方式监测呼吸模式与心脏功能的关联	研究样本来自单一医疗中心，样本量有限，需要更大规模研究验证	探索心脏功能受损与睡眠呼吸障碍之间的双向影响关系	台湾北部心脏科病房患者	医疗健康监测	心血管疾病	无线雷达监测，深度学习，超声心动图	深度学习	雷达呼吸信号，超声心动图数据，生化数据	心脏科病房患者（具体数量未明确说明）	NA	NA	呼吸紊乱指数，周期性呼吸周期长度，左心室射血分数变化百分比	NA
1439	2025-10-06	A state-of-the-art review of diffusion model applications for microscopic image and micro-alike image analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1551894 PMID:40740945	综述	本文综述了扩散模型在显微图像及类显微图像分析中的应用现状	系统梳理了扩散模型在显微图像处理中的三大主流模型（DDPM、DDIM、SDEs）及其在图像生成、分割等任务中的显著优势	仅纳入31篇相关文献，覆盖范围有限，且未涉及具体实施细节	探讨扩散模型在生物医学图像处理中的应用潜力与发展方向	显微图像与类显微图像	计算机视觉	NA	扩散模型	DDPM, DDIM, SDEs	显微图像	31篇文献（其中13篇图像生成，9篇图像分割）	NA	扩散模型	NA	NA
1440	2025-10-06	Advancing patient care with AI: a unified framework for medical image segmentation using transfer learning and hybrid feature extraction 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1589587 PMID:40740955	研究论文	提出结合迁移学习和混合特征提取的统一框架，用于提升多模态医学图像分割的准确性和泛化能力	将U-Net分割、传统纹理特征提取（LBP和GLCM）与迁移学习相结合，创建适用于多模态医学图像的统一框架	仅在三类特定医学图像数据集上验证，未涉及更多疾病类型和成像模态	开发集成框架以提升医学图像分割的准确性和泛化能力	皮肤癌、肠道息肉和脑肿瘤的医学图像	计算机视觉	皮肤癌,肠道息肉,脑肿瘤	医学图像分析,纹理特征提取	U-Net,SVM	医学图像	三个独立医学图像数据集：HAM10000、Kvasir-SEG和Figshare脑肿瘤数据集	NA	U-Net	准确率,召回率(灵敏度),特异性,F-measure,偏差-方差分析	NA