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
641	2025-11-16	Hierarchical Dual-Model Detection Framework for Spotted Seals Using Deep Learning on UAVs 2025-Oct-25, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15213100 PMID:41227431	研究论文	提出基于深度学习的层次化双模型检测框架，利用无人机准确监测辽河口斑海豹	采用轻量化FF-YOLOv10模型进行快速目标定位与增强型PP-YOLOv7模型进行精确检测的协同框架，显著提升计算效率与检测精度	未明确说明模型在极端天气条件下的鲁棒性及长期部署的稳定性	开发高效精准的濒危海洋物种生态监测技术方案	辽河口斑海豹	计算机视觉	NA	无人机航拍	CNN	图像	NA	NA	FF-YOLOv10, PP-YOLOv7	精确率, 召回率, 计算复杂度, 推理速度	无人机边缘计算设备, 地面工作站
642	2025-11-16	Toward Artificial Intelligence in Oncology and Cardiology: A Narrative Review of Systems, Challenges, and Opportunities 2025-Oct-24, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14217555 PMID:41226952	综述	本文综述了人工智能在肿瘤学和心脏病学领域的应用现状、挑战与发展机遇	系统梳理了AI在两大重要医学领域（肿瘤学和心脏病学）的最新应用进展，并首次将数字孪生和AI-ECG等新兴技术纳入讨论范围	仅基于PubMed数据库2019-2025年的英文文献，排除了会议摘要和灰色文献，可能存在发表偏倚	探索人工智能在临床研究中的应用潜力，重点关注肿瘤学和心脏病学领域	人工智能技术在医学领域的应用系统、挑战和发展方向	机器学习	肿瘤学, 心脏病学	NA	NA	图像数据, 信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
643	2025-11-16	A Hybrid Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM)-Attention Model Architecture for Precise Medical Image Analysis and Disease Diagnosis 2025-Oct-23, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15212673 PMID:41225966	研究论文	提出一种融合CNN-LSTM和注意力机制的混合深度学习模型MediVision，用于医学图像分析和疾病诊断	结合CNN特征提取、LSTM序列依赖识别和注意力机制，并引入跳跃连接和Grad-CAM热力图增强特征表示和可解释性	NA	提高医学图像分类的准确性和可解释性，实现自动化疾病诊断	医学图像数据	计算机视觉	多种疾病	深度学习	CNN, LSTM, 注意力机制	医学图像	十个不同的医学图像数据集	NA	CNN-LSTM-Attention混合架构	准确率	NA
644	2025-11-16	Artificial Intelligence in Pancreatobiliary Endoscopy: Current Advances, Opportunities, and Challenges 2025-Oct-23, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14217519 PMID:41226916	综述	本文综述了人工智能在胰胆内镜领域的当前进展、机遇与挑战	系统总结了AI在胰胆内镜中的创新应用，包括病变检测、胰腺肿块鉴别、囊性病变分类和恶性胆道狭窄诊断	当前AI模型主要处于实验阶段，受限于小规模单中心数据集、缺乏外部验证且无FDA批准系统	探讨人工智能在胰胆内镜检查中的应用潜力与发展方向	胰胆内镜检查程序（EUS、ERCP、DSOC）及相关疾病	医学人工智能	胰腺和胆道疾病	内镜超声、内镜逆行胰胆管造影、数字单操作者胆道镜检查	机器学习,深度学习	内镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
645	2025-11-16	Deep Learning-Based Inverse Design of Stochastic-Topology Metamaterials for Radar Cross Section Reduction 2025-Oct-23, Materials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ma18214841 PMID:41227803	研究论文	提出一种基于深度学习的随机拓扑超材料逆向设计方法，用于实现雷达散射截面缩减	集成CBAM增强的变分自编码器与Transformer预测器，显著提升模型对超材料关键结构特征的提取和电磁响应预测能力	仅针对1比特编码超材料进行设计验证，设计空间采样率较低	开发高效的电磁超材料逆向设计方法	随机拓扑结构的电磁超材料	机器学习	NA	全波仿真，电磁响应测量	VAE, Transformer	结构图像，电磁响应数据	基于单元填充率随机生成的小规模数据集	PyTorch, TensorFlow	CBAM-VAE, Transformer encoder	雷达散射截面缩减值(dB)	GPU加速计算
646	2025-11-16	Distinguishing symptomatic and asymptomatic trigeminal nerves through radiomics and deep learning: A microstructural study in idiopathic TN patients and asymptomatic control group 2025-Oct, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03691-1 PMID:40668403	研究论文	本研究通过放射组学和深度学习分析三叉神经微观结构，以区分特发性三叉神经痛患者与无症状对照组的三叉神经	首次结合放射组学特征和定制化深度学习模型（DenseASPP-201和MobileASPPV2）来区分有症状和无症状的三叉神经	需要进一步研究血管和非血管病因对特发性三叉神经痛的影响	利用人工智能区分特发性三叉神经痛患者与无症状对照组的三叉神经微观结构差异	78例特发性三叉神经痛患者的有症状三叉神经（1级神经血管冲突）和182例无症状对照组三叉神经（91例1级和91例0级神经血管冲突）	医学影像分析	三叉神经痛	MRI成像，放射组学分析	集成学习，支持向量机，K近邻，深度学习	MRI图像	260个三叉神经样本（78个有症状，182个无症状）	NA	DenseASPP-201, MobileASPPV2, 子空间判别集成学习，支持向量机，K近邻	准确率	NA
647	2025-11-16	Investigating brain tumor classification using MRI: a scientometric analysis of selected articles from 2015 to 2024 2025-Oct, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03685-z PMID:40679613	文献计量分析	对2015-2024年间基于MRI的脑肿瘤分类研究进行科学计量分析	首次对该领域进行系统的科学计量分析，揭示研究趋势和知识结构	仅基于Scopus数据库的348篇文献，可能未涵盖所有相关研究	分析脑肿瘤分类研究的现状、趋势和研究空白	348篇同行评审的科学文献	医学影像分析	脑肿瘤	MRI, 科学计量分析	NA	文献元数据	348篇文献	CiteSpace, VOSviewer	NA	引用频率, 合作网络, 共现分析	NA
648	2025-11-16	Artificial intelligence in forensic neuropathology: A systematic review 2025-Oct, Journal of forensic and legal medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jflm.2025.102944 PMID:40782772	系统综述	本文系统综述了人工智能在法医神经病理学中的应用进展	首次系统性地总结人工智能在法医神经病理学领域的关键应用，重点关注创伤性脑损伤和癫痫相关病症	仅纳入34篇相关文献，可能未覆盖该领域所有研究成果	评估人工智能在法医神经病理学诊断中的应用价值	法医神经病理学相关的脑部疾病和损伤	数字病理学	神经系统疾病	组织病理学分析，死后计算机断层扫描(PMCT)	机器学习(ML)，深度学习(DL)	医学影像，组织病理学数据	34篇研究文章	NA	NA	NA	NA
649	2025-11-16	Optimization of carotid CT angiography image quality with deep learning image reconstruction with high setting (DLIR-H) algorithm under ultra-low radiation and contrast agent conditions 2025-Oct, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.103154 PMID:40914000	研究论文	本研究评估了DLIR-H算法在超低辐射和低对比剂条件下对颈动脉CTA图像质量的优化效果	首次在颈动脉双能CTA中应用DLIR-H算法，并在超低剂量条件下实现图像质量显著提升	样本量相对有限（120例患者），未包含所有患者群体	评估DLIR-H算法在超低辐射和低对比剂条件下对颈动脉CTA图像质量的改善效果	接受颈动脉双能CTA检查的120例患者	医学影像处理	颈动脉疾病	双能CT血管成像（DE-CTA），虚拟单能成像（VMI）	深度学习图像重建（DLIR）	CT医学影像	120例患者分为4组（1个对照组和3个实验组）	深度学习图像重建算法	DLIR-H（高设置深度学习图像重建算法）	CT值、图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、5点Likert量表主观评分	NA
650	2025-11-16	Evaluation of paediatric head CT radiation dose in Jordan: A new national diagnostic reference level survey 2025-Oct, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.103158 PMID:40939270	研究论文	评估约旦儿科头部CT扫描的辐射剂量并建立国家诊断参考水平	首次在约旦建立儿科头部CT的国家诊断参考水平，填补了该国标准化剂量参考的空白	患者体重数据在各医院间不一致，限制了基于体重的更精确剂量分析	评估儿科头部CT辐射剂量并建立国家诊断参考水平以减少剂量变异	1550例儿科头部CT检查，按年龄分组：<1岁、1-5岁、5-10岁、10-15岁	医学影像	神经系统疾病	CT扫描，辐射剂量测量	NA	医疗影像剂量数据	1550例儿科头部CT检查，来自8家约旦医院	SPSS	NA	CTDIvol，DLP，75百分位数	NA
651	2025-11-16	Performance of FDA-Approved AI Algorithms in Detecting Acute Pulmonary Embolism on Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA): A Meta-Analysis of Real-World Retrospective Studies 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.94391 PMID:41230302	荟萃分析	评估FDA批准的AI算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能	首次对FDA批准的AI算法在真实世界CTPA数据中检测肺栓塞的性能进行系统评价和荟萃分析	仅纳入回顾性研究，需要前瞻性试验验证临床影响	评估FDA批准的机器学习算法在CTPA中检测急性肺栓塞的诊断性能	急性肺栓塞患者的CTPA扫描图像	医学影像分析	肺栓塞	计算机断层肺血管造影(CTPA)	机器学习,深度学习	医学影像	6项研究共9,102例CTPA扫描	NA	Aidoc, CINA-PE	敏感度,特异度	NA
652	2025-11-16	Reproducible meningioma grading across multi-center MRI protocols via hybrid radiomic and deep learning features 2025-Oct, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03725-8 PMID:40824403	研究论文	本研究开发了一种结合影像组学和深度学习特征的可靠方法，用于脑膜瘤术前分级	首次将手工影像组学特征与基于3D自编码器的深度学习特征相结合，并集成注意力机制，提高了多中心MRI协议下的分级准确性和可重复性	需要在真实临床环境中进一步验证，且未整合临床参数	开发可靠的脑膜瘤术前分级方法	3,523例经组织学确认的脑膜瘤患者（1,900例低级别，1,623例高级别）	医学影像分析	脑膜瘤	MRI（T1增强和T2加权）	自编码器, XGBoost, CatBoost, 堆叠集成	3D医学影像	3,523例患者	SERA, PCA, ANOVA, ComBat	3D自编码器（集成注意力机制）	AUC, 准确率, 灵敏度, ICC	NA
653	2025-11-16	Early diagnosis of knee osteoarthritis severity using vision transformer 2025-Sep-30, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-09137-2 PMID:41029374	研究论文	本研究利用视觉变换器(ViT)实现膝关节骨关节炎严重程度的早期诊断和KL分级	首次将视觉变换器(ViT)应用于膝关节骨关节炎的KL分级，并通过简单的迁移学习技术获得了优于复杂架构的性能	未详细说明数据集的具体规模和多样性，缺乏与其他先进方法的全面对比	开发基于深度学习的膝关节骨关节炎自动诊断系统以提高临床效率	膝关节骨关节炎患者的医学影像数据	计算机视觉	骨关节炎	MRI, X-ray	ViT	医学影像	NA	NA	Vision Transformer	准确率	NA
654	2025-11-16	Automatic Body Region Classification in CT Scans Using Deep Learning 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01662-9 PMID:41006721	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT扫描自动身体区域分类方法	在多种采集协议和患者群体下实现高精度的全身CT区域分类	数据集仅包含45个医疗中心的5485个扫描样本，可能需要更多样化的数据验证泛化能力	优化医学影像诊断和分析工作流程中的身体区域自动分类	全身CT扫描图像	医学影像分析	NA	CT扫描	深度学习	CT图像	5485个匿名NIFTI格式CT扫描，来自45个医疗中心	NA	NA	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
655	2025-11-16	AML diagnostics in the 21st century: Use of AI 2025-Jun, Seminars in hematology IF:5.0Q1 DOI:10.1053/j.seminhematol.2025.06.002 PMID:40617702	综述	探讨人工智能在21世纪急性髓系白血病诊断领域的关键作用、进展与挑战	系统阐述AI技术（包括深度学习、大语言模型和可解释AI）在整合多层级诊断数据和生成诊断报告方面的创新应用	存在监管障碍、数据隐私问题、系统互操作性挑战以及合成数据的伦理规范需求	分析人工智能在急性髓系白血病诊断中的转型潜力与发展前景	急性髓系白血病的诊断流程与数据	数字病理学	白血病	细胞形态学、免疫分型、细胞遗传学、分子检测	深度学习, 机器学习, 大语言模型, 可解释AI	多模态诊断数据	NA	NA	深度学习分类器, 自动核型分析	NA	NA
656	2025-11-16	Optimizing Biophysical Large-Scale Brain Circuit Models With Deep Neural Networks 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.07.647497 PMID:40291740	研究论文	提出一种利用深度神经网络优化生物物理大规模脑回路模型的新框架DELSSOME	通过深度学习直接预测模型参数是否产生真实脑动力学，绕过了传统需要重复数值积分的方法	NA	优化生物物理脑回路模型的参数以增强生物合理性	反馈抑制控制平均场模型和脑动力学数据	计算神经科学	NA	平均场建模	深度神经网络	脑动力学数据	NA	NA	NA	速度提升倍数	NA
657	2025-11-16	Improved CRISPR/Cas9 off-target prediction with DNABERT and epigenetic features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335863 PMID:41223195	研究论文	提出结合DNABERT预训练模型和表观遗传特征的CRISPR/Cas9脱靶效应预测新方法	首次将预训练的DNA基础模型与多模态表观遗传特征整合用于脱靶预测，通过可解释性技术揭示模型决策机制	未明确说明模型在临床环境中的实际验证效果和泛化能力	提高CRISPR/Cas9脱靶效应的计算预测准确性	CRISPR/Cas9基因编辑系统的脱靶效应	生物信息学	NA	CRISPR/Cas9, DNABERT, 表观遗传特征(H3K4me3, H3K27ac, ATAC-seq)	深度学习, 预训练语言模型	基因组序列, 表观遗传数据	七个不同的脱靶数据集	DNABERT	DNABERT	预测准确性	NA
658	2025-11-16	Automatic uterus segmentation in transvaginal ultrasound using U-Net and nnU-Net 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336237 PMID:41223242	研究论文	本研究使用U-Net和nnU-Net深度学习模型在经阴道超声图像中实现子宫自动分割	首次在经阴道超声数据上系统比较U-Net和nnU-Net两种先进分割模型，并发现针对特定成像类型单独训练能获得更好性能	需要进一步验证模型在经阴道超声数据集上的鲁棒性	开发自动子宫分割方法以辅助妇科疾病诊断	124名子宫腺肌症患者的经阴道超声数据	医学图像分析	子宫腺肌症	经阴道超声	CNN	图像, 视频截图, 3D体积截图	124名患者，包含静态图像122张、视频截图472张、3D体积截图452张	NA	U-Net, nnU-Net	Dice分数	NA
659	2025-11-16	"Good and bad investments" in public health stocks amid the COVID-19 shock: evidence from a transformer-based model 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1644055 PMID:41229468	研究论文	基于Transformer深度学习模型分析COVID-19疫情期间公共卫生相关股票的投资表现和动态演变	首次将Transformer架构应用于公共卫生危机期间的资本市场研究，揭示疫情不同阶段对投资行为的动态影响	仅涵盖中国证券市场55只公共卫生指数成分股，样本范围有限	研究公共卫生紧急事件对资本市场风险结构和投资行为的影响	中证公共卫生指数55只成分股	自然语言处理,机器学习	COVID-19	深度学习	Transformer	金融时间序列数据	55只股票	NA	Transformer	投资回报率,预测准确性,筛选能力	NA
660	2025-11-16	More than just a heatmap: elevating XAI with rigorous evaluation metrics 2025, Frontiers in medical technology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fmedt.2025.1674343 PMID:41229616	研究论文	提出结合CNN和SNN的SpikeNet框架及XAlign评估指标，用于医学影像的可解释性分析	提出混合CNN-SNN框架实现高效处理与原生可解释性，并创新性地开发了量化解释与专家标注对齐程度的XAlign指标	仅在TCGA-LGG和BUSI两个数据集上进行验证，需要更多临床数据验证泛化能力	提升医学影像深度学习的可解释性和计算效率	脑胶质瘤MRI影像和乳腺超声影像	计算机视觉,数字病理	脑肿瘤,乳腺肿瘤	磁共振成像,超声成像	CNN,SNN	医学影像	TCGA-LGG数据集(22折交叉验证),BUSI数据集(5折交叉验证)	PyTorch	SpikeNet(CNN-SNN混合架构)	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUROC,AUPRC,XAlign	NVIDIA RTX 3090,批大小16,FP32精度