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
561	2025-11-16	Diagnostic value of a second-generation super-resolution deep learning-based reconstruction combined with a metal artifact reduction algorithm for pelvic CT 2025-Nov-15, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-05080-4 PMID:41240086	研究论文	评估第二代超分辨率深度学习重建算法结合金属伪影减少算法在金属髋关节植入物患者CT图像中的诊断价值	首次将第二代超分辨率深度学习重建算法与金属伪影减少算法结合应用于盆腔CT成像	样本量较小（仅40例患者），且为回顾性研究设计	评估深度学习重建算法结合金属伪影减少算法对CT图像质量的改善效果	金属髋关节植入物患者的盆腔CT图像	医学影像处理	骨科植入物相关	CT成像	深度学习重建算法	CT图像	40例患者（30例女性，年龄范围54-93岁）	NA	第二代超分辨率深度学习重建(DLR2)，第一代深度学习重建(DLR1)	标准差，伪影指数，5点评分，组内相关系数	NA
562	2025-11-16	The application of artificial intelligence-based algorithms in predicting the progression of keratoconus: a systematic review 2025-Nov-15, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03855-1 PMID:41240157	系统评价	系统评价人工智能算法在预测圆锥角膜进展中的应用	首次系统评估多种AI模型在圆锥角膜进展预测中的性能，并识别关键预测因素	缺乏外部验证、进展标准不一致、设备依赖性、校准和决策曲线分析报告不充分	评估人工智能算法在预测圆锥角膜进展中的有效性和应用前景	圆锥角膜患者	医学人工智能	圆锥角膜	机器学习、深度学习	多种AI模型	医学影像数据、临床风险因素	10,940只眼睛	NA	NA	AUC, 准确率	NA
563	2025-11-16	Towards automated fetal brain biometry reporting for 3-dimensional T2-weighted 0.55-3T magnetic resonance imaging at 20-40 weeks gestational age range 2025-Nov-14, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06403-2 PMID:41238791	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的全自动胎儿大脑生物测量报告流程，用于3D T2加权胎儿脑MRI	首个提出全自动生物测量报告流程的研究，整合了深度学习测量、百分位数和z值计算与报告生成	研究基于特定场强(0.55-3T)和孕周范围(20-40周)，尚未建立通用的胎儿生物测量协议	实现3D T2加权胎儿脑MRI生物测量报告的自动化，提高临床工作流程效率	胎儿大脑生物测量	医学影像分析	胎儿发育	3D T2加权磁共振成像，切片到体积重建(SVR)	3D UNet	3D MRI图像	回顾性研究90例，前瞻性研究111例，正常对照组406例	NA	3D UNet	绝对差异测量，可接受性评分，处理时间	NA
564	2025-11-16	Application of AI-assisted magnifying colonoscopy system in the diagnosis of colorectal tumors: a multicenter exploratory diagnostic study 2025-Nov-14, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-12196-0 PMID:41238992	研究论文	开发基于JNET分类的AI辅助诊断模型用于结直肠肿瘤诊断的多中心探索性研究	首次将改进的DeepLabV3+模型应用于放大结肠镜图像分析，并基于JNET分类标准开发AI辅助诊断系统	需要进一步研究评估其在真实临床环境中的有效性和成本效益	评估AI辅助诊断模型在结直肠肿瘤诊断中的性能	结直肠肿瘤患者	数字病理	结直肠肿瘤	放大内窥镜	深度学习	图像	219名患者的2645张放大图像	NA	DeepLabV3+	准确率,敏感度,特异度,AUC	NA
565	2025-11-16	Genomic Prediction of Feed Efficiency in Boars by Deep Learning 2025-Nov-14, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkaf274 PMID:41239183	研究论文	本研究通过深度学习模型预测公猪的饲料效率性状，并与传统线性基因组预测模型进行对比	首次将深度学习应用于公猪饲料效率的基因组预测，能够捕捉传统线性模型忽略的非加性遗传效应	计算成本显著增加，且非加性方差的捕获并未显著提升预测能力	比较深度学习与线性模型在预测公猪饲料效率性状方面的表现，评估深度学习捕捉非加性遗传方差的能力	两个公猪群体（父系和母系品系）	机器学习	NA	基因组选择	MLP, CNN	基因组数据	两个公猪群体（具体数量未提及）	NA	MLP, CNN	预测能力	NA
566	2025-11-16	Real-time deep learning for tumor segmentation and tool tracking: development and validation of an AI navigation system in vacuum-assisted breast biopsy 2025-Nov-13, World journal of surgical oncology IF:2.5Q1 DOI:10.1186/s12957-025-04087-4 PMID:41225484	研究论文	开发并验证基于YOLOv11深度学习架构的实时AI导航系统，用于真空辅助乳腺活检中的肿瘤分割和器械追踪	首个专门为真空辅助乳腺活检设计的实时AI导航系统，采用两阶段深度学习架构实现肿瘤定位和器械实时追踪	研究样本量相对有限（167例手术），需要在更大多中心数据集中进一步验证	开发实时AI导航系统以辅助缺乏放射学经验的初级外科医生在真空辅助乳腺活检中准确定位病灶和活检针	真空辅助乳腺活检手术中的肿瘤组织和手术器械	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	YOLOv11	超声图像	167例真空辅助乳腺活检手术的22,278张标注超声图像	NA	YOLOv11	mAP50, 处理速度	GPU和CPU平台
567	2025-11-16	SCG systolic detection in the wild: A static-dynamic cross-dataset analysis 2025-Nov-13, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111297 PMID:41237503	研究论文	本研究通过静态-动态跨数据集分析，探索地震心动图收缩期检测在真实环境中的挑战	首次系统研究地震心动图收缩期检测在真实环境中的域偏移问题，提出结合多数据集的实验框架	传统模型适应策略仅能部分克服域偏移问题，真实环境检测性能仍有待提升	研究地震心动图收缩期检测在真实动态环境中的域偏移问题	地震心动图信号中的收缩期复合波	生物医学信号处理	心血管疾病	地震心动图	U-Net	生物医学信号	多个数据集组合	NA	U-Net	检测性能指标	NA
568	2025-11-16	BTOB-T: Bilateral orchesTrated deep learning framework based on proteogenOmics for drug-repositioning of Breast cancer Treatment 2025-Nov-13, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111287 PMID:41237504	研究论文	提出基于蛋白质基因组学的双边协调深度学习框架BTOB-T，用于乳腺癌治疗的药物重定位	结合Transformer模型提取基因表征并构建乳腺癌网络，通过图核方法计算与药物扰动网络的差异分数	NA	开发深度学习框架以加速乳腺癌药物重定位	乳腺癌多组学数据	机器学习	乳腺癌	蛋白质基因组学，多组学数据整合	Transformer, 图神经网络	多组学数据，基因表达数据	NA	NA	Transformer	临床验证，细胞活力测定	NA
569	2025-11-16	Automatic detection of knee medial collateral ligament (MCL) tear from magnetic resonance imaging using deep neural network 2025-Nov-13, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.10.028 PMID:41238423	研究论文	使用深度神经网络从膝关节磁共振成像中自动检测内侧副韧带撕裂	首次使用深度神经网络解决MCL撕裂检测问题，设计了三种不同场景的深度学习模型进行比较	数据集仅来自单一医院，样本量相对有限，需要未来研究在更广泛人群中验证	开发自动检测膝关节内侧副韧带撕裂的方法	膝关节磁共振图像	计算机视觉	膝关节损伤	磁共振成像	CNN	图像	60名患者的3575张膝关节MRI图像	NA	自定义CNN, VGG19	准确率, 损失值, AUC	NA
570	2025-11-16	Screening and analysis of malt pentapeptide DPP-IV inhibitory activity 2025-Nov-12, NPJ science of food IF:6.3Q1 DOI:10.1038/s41538-025-00584-8 PMID:41224748	研究论文	本研究通过多学科方法从麦芽中鉴定出具有DPP-IV抑制活性的五肽YPQPQ，并揭示其通过ERK信号通路发挥作用的机制	首次从麦芽醇溶蛋白中鉴定出五肽YPQPQ作为新型天然DPP-IV抑制剂，并阐明其通过调控ERK信号通路发挥作用的分子机制	研究主要基于计算模拟和体外实验，缺乏体内实验验证和临床前研究数据	从麦芽中筛选和验证具有DPP-IV抑制活性的天然化合物，为2型糖尿病治疗提供新候选药物	麦芽来源的五肽化合物，特别是YPQPQ五肽	计算生物学, 药物发现	2型糖尿病	分子对接, 分子动力学模拟, 网络药理学, 深度学习, 体外活性测试	ConPlex, KPGT	分子结构数据, 蛋白质序列, 活性测试数据	麦芽醇溶蛋白来源的五肽YPQPQ	NA	NA	IC50值(23.87 μM), ERK磷酸化水平	NA
571	2025-11-16	A Large-Scale Synthetic Benchmark Dataset for Non-Cooperative Space Target Perception 2025-Nov-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06056-8 PMID:41224761	研究论文	构建了一个用于空间目标感知的大规模合成基准数据集NCSTP	创建了首个支持空间目标检测、识别和部件分割的多任务合成数据集，通过Blender模拟真实空间环境生成多样化图像	数据为合成生成而非真实空间图像，可能与实际空间环境存在差异	解决空间目标感知研究中缺乏大规模标注数据集的问题	卫星、空间碎片和太空岩石等空间目标	计算机视觉	NA	Blender三维建模与渲染	目标检测模型,语义分割模型	合成图像	200,000张图像	NA	NA	NA	NA
572	2025-11-16	Deep generative optimization of mRNA codon sequences for enhanced mRNA translation and therapeutic efficacy 2025-Nov-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-64894-x PMID:41224770	研究论文	提出深度学习框架RiboDecode，通过优化mRNA密码子序列增强mRNA翻译效率和治疗效果	直接从大规模核糖体分析数据学习，在大型序列空间进行生成式探索，实现数据驱动且考虑细胞环境的mRNA设计	未明确说明模型在更广泛疾病模型中的适用性	优化mRNA密码子序列以提高mRNA翻译效率和治疗效果	mRNA密码子序列、流感血凝素mRNA、神经生长因子mRNA	机器学习	流感病毒感染、视网膜神经节细胞损伤	核糖体分析、深度生成模型	深度学习生成模型	序列数据、核糖体分析数据	小鼠模型研究	NA	NA	预测准确性、蛋白表达水平、中和抗体反应强度、神经保护效果	NA
573	2025-11-14	Deep learning approach to energy consumption modeling in wastewater pumping systems 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23158-w PMID:41224784	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
574	2025-11-16	Deep learning-based metal artifact reduction in CT for total knee arthroplasty 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21012-7 PMID:41224803	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的膝关节金属伪影减少网络(KMAR-Net)，用于全膝关节置换术后CT图像中的金属伪影消除	开发了专门的深度学习网络KMAR-Net，在金属伪影减少方面优于传统的投影完成方法	研究样本量有限，仅包含50名无金属假体患者和44名TKA术后患者	评估基于深度学习的金属伪影减少技术在TKA术后CT评估中的性能	全膝关节置换术后患者的CT图像	医学影像处理	骨科疾病	CT扫描	深度学习网络	CT图像	50名无金属假体患者用于开发数据集，44名TKA术后患者用于临床测试	NA	KMAR-Net	面积测量、平均衰减值、标准差、视觉分级分析	NA
575	2025-11-16	An enhanced deep learning-based framework for diagnosing apple leaf diseases 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23272-9 PMID:41224813	研究论文	提出一种改进的轻量级YOLOv8模型E-YOLOv8，用于苹果叶部病害的实时诊断	融合GhostConv和C3模块减少冗余特征提取和计算成本，结合CBAM注意力和定制FPN增强多尺度特征融合和小病变检测能力	仅针对苹果叶部病害进行验证，未测试在其他作物病害上的泛化能力	开发轻量级深度学习框架实现苹果叶部病害的实时准确诊断	苹果叶部病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	YOLO	图像	大规模苹果叶部病害数据集	NA	YOLOv8, E-YOLOv8, GhostConv, C3, CBAM, FPN	mAP0.5, GFLOPs, 参数量	边缘设备
576	2025-11-16	D-TNet: a hybrid Dense Net-transformer model for robust diabetic retinopathy detection 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23234-1 PMID:41224814	研究论文	提出一种混合DenseNet-Transformer模型D-TNet，用于糖尿病视网膜病变的鲁棒检测和严重程度分级	首次将DenseNet121的空间特征提取能力与Transformer的长距离上下文依赖建模能力相结合，解决了传统AI方法在DR严重程度分级中的不平衡分类和泛化能力差的问题	需要跨数据集验证和实际部署测试，尚未整合多模态临床数据	开发可靠的糖尿病视网膜病变自动检测和严重程度分级系统	糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, Transformer	图像	来自APTOS2019和Messidor-2数据集的视网膜图像	NA	DenseNet121, Transformer	准确率, F1分数, Kappa分数	NA
577	2025-11-16	A deep learning framework for finger motion recognition using forearm ultrasound imaging 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23348-6 PMID:41224842	研究论文	提出一种基于前臂超声成像和深度学习的指部运动分类方法	首次将B模式超声成像与深度学习相结合用于指部运动识别，相比传统A模式超声和表面肌电图方法具有更优的解剖特征捕获能力和传感器位置鲁棒性	仅针对9种预定义的指部运动进行分类，未验证在更复杂手势或实际应用场景中的性能	开发高精度的指部运动识别方法以改善手势识别系统	前臂肌肉在指部运动过程中的超声图像	计算机视觉	NA	B模式超声成像	深度学习	超声图像	9种指部运动（5种单指运动和4种多指运动）的实时超声图像数据	NA	NA	准确率, F1分数	NA
578	2025-11-16	Underwater dam image enhancement based on CNN-transformer fusion 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23746-w PMID:41224884	研究论文	提出融合CNN和Transformer的ESRTGAN网络用于水坝水下图像增强	首次将CNN的局部特征提取与Transformer的全局上下文建模相结合用于水坝水下图像增强	未明确说明模型在极端浑浊水域的泛化能力	解决水坝水下图像的光学退化问题，提升图像质量以支持安全检测	水坝水下结构图像	计算机视觉	NA	图像增强技术	GAN, CNN, Transformer	图像	真实水坝水下图像数据集（未明确具体数量）	NA	ESRTGAN（包含多尺度特征融合、自适应通道注意力机制）	PSNR, SSIM, LPIPS	NA
579	2025-11-16	Multimodal deep learning for midpalatal suture assessment in maxillary expansion 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23500-2 PMID:41224896	研究论文	开发并验证了用于腭中缝成熟度评估的多模态深度学习框架DeepMSM	首个整合锥形束CT与临床指标的多模态深度学习框架，采用基于注意力的融合策略	回顾性研究，样本量相对有限（200例患者）	开发自动化的腭中缝成熟度评估系统以提高正畸治疗规划的可靠性	200名7-36岁正畸患者的腭中缝	医学影像分析	正颌畸形	锥形束CT，头影侧位片	深度学习	医学影像，临床变量	200名正畸患者	NA	基于注意力的融合架构	准确率，F1分数	NA
580	2025-11-16	Integrating transfer learning with scalogram analysis for blood pressure estimation from PPG signals 2025-Nov-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23350-y PMID:41224941	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和迁移学习的可靠方法，通过光电容积脉搏波信号进行血压估计	提出了一种独特的迁移学习框架，将尺度图深度特征提取与随机森林回归相结合，为血压估计提供了新途径	仅使用MIMIC-II公开数据库，未在其他数据集上验证模型泛化能力	开发并验证基于深度学习的可靠血压估计方法	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	连续小波变换	CNN	信号数据	来自MIMIC-II数据库的样本	NA	VGG16, ResNet50, InceptionV3, NASNetLarge, InceptionResNetV2, ConvNeXtTiny	平均绝对误差, 标准差	NA