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
6901	2025-10-05	Radiomics signature and deep learning signature of intrathrombus and perithrombus for prediction of malignant cerebral edema after acute ischemic stroke: a multicenter CT study 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1650970 PMID:41001195	研究论文	本研究通过放射组学和深度学习特征分析血栓内及血栓周围区域，预测急性缺血性脑卒中后恶性脑水肿风险	首次结合血栓内和血栓周围区域的放射组学与深度学习特征，并比较两者对恶性脑水肿的预测能力	回顾性研究设计，样本量相对有限（406例患者）	预测急性缺血性脑卒中后恶性脑水肿的发生风险	急性缺血性脑卒中患者	医学影像分析	脑血管疾病	CT成像	机器学习,深度学习	CT图像	406例急性缺血性脑卒中患者（来自三个医疗中心）	NA	VGG16	马修斯相关系数,受试者工作特征曲线下面积	NA
6902	2025-10-05	Federated learning for lesion segmentation in multiple sclerosis: a real-world multi-center feasibility study 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1620469 PMID:41001196	研究论文	本研究评估联邦学习在多中心多发性硬化病灶分割中的实际应用可行性	首次在真实医院环境中应用联邦学习进行多发性硬化病灶分割，无需共享原始患者数据	不同站点间性能存在差异，反映了数据异质性挑战	探索联邦学习在分布式临床环境中推进自动化多发性硬化分析的潜力	多发性硬化患者的MRI图像	医学影像分析	多发性硬化	MRI	深度学习	医学影像	来自三个站点的512例MRI病例	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数	NA
6903	2025-10-05	Scanning faces: a deep learning approach to studying eye movements in prosopagnosia 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1616509 PMID:41001204	研究论文	本研究使用深度学习方法来分析面孔失认症患者的眼动扫描模式	首次使用图像分类技术和卷积神经网络来识别面孔失认症的关键眼动扫描标记	样本量有限，对发育性面孔失认症的分类性能相对较低(AUC 69%)	确定人工智能方法是否能识别面孔失认症的关键扫描标记	面孔失认症患者和健康对照受试者	计算机视觉	神经认知障碍	眼动追踪	CNN	眼动扫描路径图像	未明确指定样本数量	NA	卷积神经网络	AUC	NA
6904	2025-10-05	Development of a deep learning model for automated diagnosis of neuromuscular diseases using ultrasound imaging 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1640428 PMID:41001208	研究论文	开发了一种用于神经肌肉疾病超声图像自动诊断的轻量级深度学习模型	提出NMD-AssistNet模型，集成GhostNet骨干网络、CBAM注意力模块和深度可分离卷积，兼具高效性和判别能力	仅使用公开数据集进行验证，未在临床环境中进行大规模前瞻性研究	开发自动化神经肌肉疾病筛查工具	神经肌肉疾病患者的肌肉超声图像	计算机视觉	神经肌肉疾病	肌肉骨骼超声成像	CNN	图像	3,917张标注的肌肉超声图像	PyTorch	GhostNet, CBAM, NMD-AssistNet	准确率, AUC	NA
6905	2025-10-05	Characterizing clinical risk profiles of major complications in type 2 diabetes mellitus using deep learning algorithms 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1657366 PMID:41001673	研究论文	本研究使用机器学习算法开发了针对老年2型糖尿病患者主要并发症的自我报告风险评估工具	首次使用可解释机器学习方法同时表征多种T2DM并发症的风险因素谱，识别共享和独特风险因素	研究样本仅来自单一医疗中心，样本量相对有限	开发2型糖尿病主要并发症的风险评估工具，为并发症筛查和干预提供新见解	1448名2型糖尿病患者	机器学习	2型糖尿病	机器学习	XGBoost, LightGBM, Random Forest, TabPFN, CatBoost	临床数据	1448名患者	NA	NA	AUC, 准确率, 召回率, F1分数	NA
6906	2025-10-05	EyeMap: A fusion-based method for eye movement-based visual attention maps as predictive markers of parkinsonism 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103607 PMID:40994894	研究论文	开发了一种名为EyeMap的融合方法，用于可视化眼动模式并作为帕金森症的预测标记	通过后期融合技术结合多种眼动可视化方式的预测结果，无需手动特征工程即可检测帕金森特异性凝视异常	NA	开发眼动视觉注意力地图作为帕金森症的预测标记	帕金森患者和健康对照组的眼动数据	计算机视觉	帕金森症	眼动追踪	机器学习,深度学习	眼动数据（扫描路径、注视热图、网格化感兴趣区域）	包含PD患者和健康对照组的眼动追踪数据集	NA	NA	NA	NA
6907	2025-10-05	AlzFormer: Video-based space-time attention model for early diagnosis of Alzheimer's disease 2025-Oct-15, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.062 PMID:40912354	研究论文	提出基于视频时空注意力机制的AlzFormer深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断	首次将T1加权MRI体积视为序列输入，利用时空自注意力机制建模切片间连续性，将切片对应为视频帧	仅使用ADNI数据集的1.5T MRI扫描，样本来源相对单一	开发用于阿尔茨海默病早期诊断的深度学习模型	阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体	计算机视觉	阿尔茨海默病	结构MRI扫描	Transformer	医学影像	ADNI数据集的1.5T MRI扫描	NA	AlzFormer	准确率,F1-score,AUC	NA
6908	2025-10-05	APD-FFNet: a novel explainable deep feature fusion network for automated periodontitis diagnosis on dental panoramic radiography 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf034 PMID:40343455	研究论文	提出一种新型可解释深度特征融合网络APD-FFNet，用于牙科全景X光片的自动化牙周炎诊断	首次将卷积层和基于Transformer的层结合在深度特征融合框架中，专门为牙周炎诊断设计	NA	开发自动化牙周炎诊断系统	牙科全景X光片	医学影像分析	牙周炎	深度学习	CNN, Transformer	X光影像	337张经牙周病专家标注的全景X光片	NA	APD-FFNet（自定义卷积和Transformer层融合架构）	准确率, F1分数, AUC, Jaccard相似系数, Matthews相关系数	NA
6909	2025-10-05	Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort 2025-Oct, Infection IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s15010-025-02555-3 PMID:40377852	研究论文	本研究通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，探讨肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响	首次在国家级大流行病队列中应用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT的身体成分	样本量相对有限（157例患者），仅包含60岁以上重症COVID-19肺炎患者	比较肥胖和肌肉减少症对严重呼吸道感染老年患者死亡率的相对影响	60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者	数字病理学	COVID-19	胸部CT扫描	深度学习	医学影像	157例住院患者（平均年龄70±8岁，41%女性）来自57个研究中心	NA	预训练深度学习模型	p值, 比值比	NA
6910	2025-10-05	Automatic identification of dental implant brands with deep learning algorithms 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf054 PMID:40627380	研究论文	本研究使用深度学习算法在全景X光片上自动识别四种不同品牌的牙科种植体	首次将深度学习应用于牙科种植体品牌识别，并比较了多种主流算法的性能	仅包含四种种植体品牌，样本来源可能有限	解决无法识别牙科种植体品牌带来的问题，实现自动分类	牙科种植体品牌	计算机视觉	牙科疾病	对比度受限自适应直方图均衡化	CNN	图像	5375张裁剪后的全景X光片，包含四种种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel、Implance）	NA	GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵	NA
6911	2025-10-05	A deep learning framework for accurate mammographic mass classification using local context attention module 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18119 PMID:40985504	研究论文	提出一种结合局部上下文注意力模块的深度学习框架，用于基于双视图乳腺X线摄影的乳腺肿块准确分类	引入局部上下文注意力模块(LCAM)，通过通道和空间两个维度自适应优化特征表示，提升对乳腺肿块恶性相关影像组学特征的区分能力	NA	提高乳腺X线摄影对乳腺癌BI-RADS分类的准确性和一致性	乳腺X线摄影图像中的乳腺肿块	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	图像	3020名患者	NA	基于CNN的框架，包含局部上下文注意力模块(LCAM)	灵敏度, 特异度	NA
6912	2025-10-05	Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends 2025-Oct, Journal of the International AIDS Society IF:4.6Q1 DOI:10.1002/jia2.70045 PMID:40990267	系统综述	本系统综述全面评估了人工智能在HIV护理连续过程中的应用现状和新兴趋势	首次系统性地将AI在HIV护理中的应用按四个主题领域进行分类分析，并识别了当前研究空白和未来方向	数据质量、基础设施限制和伦理考虑等挑战仍需解决，资源有限环境中的可扩展性AI解决方案研究不足	系统识别、绘制和综合AI方法在HIV护理连续过程中的应用研究	HIV护理连续过程，包括HIV检测、治疗监测、护理保留和临床免疫学结果管理	机器学习	HIV/艾滋病	机器学习方法	随机森林,神经网络,支持向量机,深度学习	医疗数据	47项研究（从3185条记录中筛选）	NA	NA	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
6913	2025-10-05	DeepMaT: Prediction of Target Peptide Classification and Cleavage Site by Combining Mamba2 and Multiple Attention Mechanisms 2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01489 PMID:41004305	研究论文	提出了一种结合Mamba2和多重注意力机制的深度学习模型DeepMaT，用于预测目标肽分类和切割位点	首次将Mamba2与多头自注意力机制相结合，利用Mamba2的全局建模能力和自注意力的局部聚焦优势	NA	提高目标肽切割位点预测的准确性	信号肽和转运肽	生物信息学	NA	深度学习	Mamba2, 多头自注意力机制	氨基酸序列数据	NA	NA	Mamba2, 多头自注意力机制	准确率	NA
6914	2025-10-05	Extending Multiscale Characterization of Heart Rate Variability via Deep Learning for Mortality Risk Prediction 2025-Sep-26, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3614714 PMID:41004366	研究论文	本研究结合去趋势移动平均分析和卷积神经网络，通过心率变异性信号改进死亡率风险预测	将去趋势移动平均分析与深度学习结合，捕捉传统线性分析忽略的非线性尺度模式	样本量相对有限，仅包含916名幸存者和70名非幸存者	改进基于心率变异性的死亡率风险预测	24小时动态心电图记录的心率变异性信号	机器学习	心血管疾病	去趋势移动平均分析，动态心电图	CNN	心率变异性信号，DMA曲线	986名患者（916名幸存者，70名非幸存者）	NA	卷积神经网络	ROC-AUC, 调整后风险比	NA
6915	2025-10-05	Fusion Deep Learning for Predicting Conductivity in Electron-Doped Organic Polymers 2025-Sep-26, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c09172 PMID:41004423	研究论文	开发融合深度学习模型预测电子掺杂有机聚合物的电导率	提出融合卷积神经网络和全连接人工神经网络的深度学习模型，整合结构特征和物性特征进行电导率预测	模型预测结果与实验值在同一数量级内相符，但未达到精确匹配	加速高性能n型有机半导体材料的发现与设计	n型导电聚合物	机器学习	NA	密度泛函理论计算	CNN, ANN	分子结构数据，电子性质数据	84种n型导电聚合物，外加含寡聚乙二醇侧链的测试集聚合物	NA	卷积神经网络，全连接人工神经网络	留一法交叉验证，双盲实验验证	NA
6916	2025-10-05	BGTransform: a neurophysiologically informed EEG data augmentation framework 2025-Sep-26, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0c3a PMID:41005322	研究论文	提出一种基于神经生理学原理的EEG数据增强框架BGTransform，通过选择性扰动背景EEG成分来生成新数据	首次利用任务相关活动与背景EEG的神经生理学分离原理进行数据增强，在保持任务相关信号的同时引入受控变异	仅在SSVEP和P300范式的公开数据集上验证，尚未在其他EEG范式或临床场景中测试	解决EEG-BCI训练数据稀缺和变异性问题，提高深度学习模型的泛化能力	脑电信号(EEG)和基于脑机接口(BCI)的神经解码任务	机器学习	NA	脑电图(EEG)，稳态视觉诱发电位(SSVEP)，P300范式	深度学习模型	脑电信号	三个公开EEG-BCI数据集	NA	NA	分类准确率	NA
6917	2025-10-05	Deep learning-driven contactless ECG in MRI via beat pilot tone for motion-resolved image reconstruction and heart rate monitoring 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0c52 PMID:41005349	研究论文	提出一种基于深度学习的方法，通过Beat Pilot Tone技术在MRI中实现无接触ECG测量，用于运动分辨图像重建和心率监测	首次将Beat Pilot Tone技术与深度学习相结合，在MRI环境中实现无接触ECG测量，解决了传统电极ECG的磁流体动力学失真、皮肤灼伤风险和患者不适等问题	在心律失常和患者运动等挑战性场景下的性能仍需进一步验证	开发一种无接触ECG测量方法，用于心脏磁共振成像同步和心率监测	心脏机械运动信号与ECG波形之间的映射关系	医学影像分析	心血管疾病	Beat Pilot Tone射频运动传感技术，心脏磁共振成像	深度神经网络	射频运动信号，ECG波形，MRI图像	未明确说明具体样本数量，但包含1.5T和3T磁场强度的数据	NA	NA	Pearson相关系数，相对均方根误差，心脏触发时间精度，心率估计误差	NA
6918	2025-10-05	A Framework for Guiding DDPM-Based Reconstruction of Damaged CT Projections Using Traditional Methods 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01697-y PMID:41006722	研究论文	提出一种结合传统重建方法与DDPM的混合框架PHIRF，用于从受损CT投影数据中重建高质量图像	首次将传统CT重建算法与DDPM架构集成，通过双阶段方法将传统重建特征作为条件约束嵌入反向扩散过程	DDPM在细节保留方面的固有局限性可能影响实际应用效果	提升从受损CT投影数据中重建图像的质量和结构保真度	CT投影数据和重建图像	医学影像重建	NA	CT投影成像	DDPM	CT投影数据, 图像	三种代表性病态投影场景（有限角度投影、稀疏视图采集、低剂量测量）	DDPM	DDPM	定量指标, 视觉评估	NA
6919	2025-09-28	CADxPolydetect: a clinically explainable hybrid deep learning system for multi-class colorectal lesion detection using augmented colonoscopy images 2025-Sep-26, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03176-4 PMID:41013565	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6920	2025-10-05	Deep learning-based artefact reduction in low-dose dental cone beam computed tomography with high-attenuation materials 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0045 PMID:40994202	研究论文	研究低剂量牙科锥形束CT中金属植入物引起的伪影问题，并探讨深度学习方法的潜力与局限	提出绕过传统Radon变换模型的替代方法，专门针对高衰减材料引起的伪影问题	深度学习方法的潜在局限性未详细说明，主要关注理论探讨而非实际验证	提升低剂量牙科锥形束CT系统的图像质量	牙科锥形束CT系统中的金属植入物伪影	医学影像处理	牙科疾病	锥形束CT	深度学习	CT影像	NA	NA	NA	NA	NA