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
11601	2025-10-06	Feasibility Study of Triple-low CCTA for Coronary Artery Disease Screening Combining Contrast Enhancement Boost and Deep Learning Reconstruction 2025-Jun, Reviews in cardiovascular medicine IF:1.9Q3 DOI:10.31083/RCM31334 PMID:40630453	研究论文	本研究比较了采用对比增强提升技术结合深度学习重建的三低冠状动脉CT血管成像与传统方法的图像质量	首次将对比增强提升技术与深度学习重建相结合应用于三低剂量冠状动脉CT血管成像，实现辐射剂量和对比剂用量的显著降低	样本量较小（仅46例患者），单中心研究，需要更大规模验证	探索低剂量、低对比剂流率/用量的冠状动脉CT血管成像技术在冠心病早期筛查中的应用潜力	疑似冠状动脉狭窄的患者	医学影像分析	冠心病	冠状动脉CT血管成像，对比增强提升技术，深度学习重建	深度学习	CT医学影像	46例患者	NA	NA	CT值，背景噪声，信噪比，对比信噪比，主观评分	NA
11602	2025-10-06	Identifying Asthma-Related Symptoms From Electronic Health Records Using a Hybrid Natural Language Processing Approach Within a Large Integrated Health Care System: Retrospective Study 2025-May-02, JMIR AI DOI:10.2196/69132 PMID:40611521	研究论文	本研究开发了一种混合自然语言处理方法来从电子健康记录中识别哮喘相关症状	结合基于规则和基于Transformer的深度学习算法，创建混合NLP方法用于哮喘症状识别	研究依赖于单一医疗系统的数据，可能限制算法的泛化能力	开发自然语言处理算法从临床文本中识别哮喘相关症状	大型综合医疗系统中的电子健康记录和临床笔记	自然语言处理	哮喘	自然语言处理	Transformer	文本	11,374,552份临床笔记，包含128,211,793个句子	NA	Transformer	阳性预测值, 敏感度, F1分数	NA
11603	2025-10-06	Learning-based early detection of post-hepatectomy liver failure using temporal perioperative data: a nationwide multicenter retrospective study in China 2025-May, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103220 PMID:40630620	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的深度学习模型，用于肝切除术后24小时内早期检测肝衰竭	首次将基础模型Bio-Clinical BERT与上下文感知transformer模块结合，对围手术期时序数据进行深度特征分析，实现PHLF的极早期检测	MIMIC-IV队列数据不完整且主要为高加索人群，模型在该队列表现相对有限	利用人工智能技术改进肝切除术后肝衰竭的早期检测方法	肝切除手术患者	医疗人工智能	肝衰竭	电子健康记录数据分析	深度学习,transformer	时序医疗数据	中国队列1832例患者（训练681例，验证1151例），MIMIC-IV队列242例	PyTorch	Bio-Clinical BERT,transformer	AUC,准确率	NA
11604	2025-10-06	TOWARDS PATIENT-SPECIFIC SURGICAL PLANNING FOR BICUSPID AORTIC VALVE REPAIR: FULLY AUTOMATED SEGMENTATION OF THE AORTIC VALVE IN 4D CT 2025-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/ISBI60581.2025.10981269 PMID:40630832	研究论文	开发基于nnU-Net的全自动二叶式主动脉瓣多标签分割流程，用于患者特异性手术规划	首个针对二叶式主动脉瓣的全自动分割模型，并评估了分割结果在临床手术规划中的可用性	分割结果的时间一致性仍需改进	为二叶式主动脉瓣修复手术提供患者特异性规划支持	二叶式主动脉瓣患者	医学影像分析	心血管疾病	4D CT成像	CNN	4D CT图像	NA	nnU-Net	U-Net	Dice系数, 对称平均距离	NA
11605	2025-10-06	Building a Synthetic Vascular Model: Evaluation in an Intracranial Aneurysms Detection Scenario 2025-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3492313 PMID:39504285	研究论文	本文提出了一种能够模拟脑血管树各组成部分的完整合成模型，用于颅内动脉瘤检测场景的评估	开发了能够同时模拟动脉几何形状、动脉瘤形态和背景噪声的完整合成3D血管模型	NA	构建合成血管模型以增强颅内动脉瘤检测的深度学习性能	脑血管树、颅内动脉瘤	计算机视觉	脑血管疾病	磁共振血管成像、飞行时间原理	3D CNN	3D图像	NA	NA	NA	NA	NA
11606	2025-10-06	Machine Learning in Enhancing Protein Binding Sites Predictions - What Has Changed Since Then? 2025, Combinatorial chemistry & high throughput screening IF:1.6Q3 DOI:10.2174/0113862073305298240524050145 PMID:38867522	综述	探讨蛋白质结合位点预测领域的挑战与最新进展，重点关注机器学习与深度学习的整合应用	整合分子动力学模拟与机器学习方法，结合实验数据提升预测准确性	NA	提升蛋白质结合位点预测精度以促进药物发现	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度学习	结构信息、生化检测数据	NA	NA	NA	准确性、可靠性	NA
11607	2025-10-06	Weakly Supervised Bayesian Shape Modeling from Unsegmented Medical Images 2025, Shape in medical imaging : International Workshop, ShapeMI 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings. ShapeMI (Workshop) (2024 : Marrakech, Morocco) PMID:39605948	研究论文	提出一种从无分割医学图像中弱监督学习贝叶斯形状建模的方法	使用点云监督而非传统对应点强监督，以数据驱动方式学习形状对应关系，无需先验形状变异假设	在完全监督场景下精度和不确定性估计相似但未超越，模型训练可行性提升但未完全消除传统流程依赖	开发无需分割的医学图像形状分析方法，简化统计形状建模流程	解剖形状，医学图像	医学图像分析	NA	深度学习，形状建模	贝叶斯变分信息瓶颈模型	医学图像，点云	NA	NA	BVIB-DeepSSM	精度，不确定性估计	NA
11608	2025-10-06	SDCoT++: Improved Static-Dynamic Co-Teaching for Class-Incremental 3D Object Detection 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3518774 PMID:40030754	研究论文	提出改进的静态-动态协同教学框架SDCoT++，用于解决3D目标检测中的类增量学习问题	提出静态-动态双教师协同教学框架，通过静态教师保留旧知识、动态教师传递新知识，并引入伪标签生成和概率校准机制	未明确说明计算资源需求和具体数据集规模	解决3D目标检测中的灾难性遗忘问题，实现类增量学习	3D目标检测模型	计算机视觉	NA	深度学习	教师-学生模型	3D点云数据	NA	PyTorch	VoteNet, 3DETR, CAGroup3D	检测精度	NA
11609	2025-10-06	Vibration-based gearbox fault diagnosis using a multi-scale convolutional neural network with depth-wise feature concatenation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324905 PMID:40623058	研究论文	提出一种基于振动信号的齿轮箱故障诊断新方法MixNet，采用多尺度卷积神经网络和深度特征拼接技术	首次将多尺度卷积层与深度特征拼接相结合用于齿轮箱故障诊断，能够从振动信号频谱图中提取更具判别性的特征	NA	开发高精度、高效率的齿轮箱故障诊断方法以提高工业设备可靠性	齿轮箱振动信号	机器学习	NA	短时傅里叶变换(STFT)	CNN	振动信号频谱图	齿轮箱故障诊断数据集	NA	MixNet, 多尺度卷积神经网络	准确率	训练时间4分29秒
11610	2025-10-06	Plant attribute extraction: An enhancing three-stage deep learning model for relational triple extraction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327186 PMID:40627606	研究论文	提出一种增强型三阶段深度学习模型用于植物属性关系三元组抽取	采用三阶段方法分别处理实体匹配、属性分类和关系匹配，改进了BERT词嵌入层并优化关系预测中的多级信息融合	基于标注的方法可能存在错误传播和参数更新不稳定的问题	从文本中抽取植物属性关系三元组以构建结构化知识	植物实体及其属性（生长环境、生长周期、生态分布等）	自然语言处理	NA	关系抽取	深度学习	文本	NA	BERT	Bwdgv（三阶段模型）	F1-score	NA
11611	2025-10-06	Deep learning-based risk stratification of ductal carcinoma in situ using mammography and abbreviated breast magnetic resonance imaging 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1587882 PMID:40630196	研究论文	本研究开发基于深度学习的多模态模型，利用乳腺X线摄影和简化乳腺磁共振成像对导管原位癌进行风险分层	首次结合深度学习和自然语言处理技术开发针对纯导管原位癌和浸润性导管癌的多模态预测模型，并验证简化MRI协议与完整诊断协议具有相似的诊断准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限（共383例患者），需要更大规模的前瞻性验证	开发导管原位癌的风险分层工具以优化治疗策略，避免过度治疗	导管原位癌患者，包括纯导管原位癌和伴有导管原位癌的浸润性导管癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影，磁共振成像，自然语言处理	深度学习	医学影像，临床数据，病理特征	两个队列：173例BI-RADS 3级或以上患者，210例同时有乳腺X线摄影和简化MRI的患者	NA	NA	AUC，准确率，F1分数	NA
11612	2025-10-06	Combining radiomics and deep learning to predict liver metastasis of gastric cancer on CT image 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1613972 PMID:40630210	研究论文	本研究结合影像组学和深度学习技术，基于CT图像预测胃癌肝转移	首次将经典影像组学特征与深度学习特征融合构建预测模型，并评估其在区分同步与异时性肝转移中的价值	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要外部验证	预测胃癌肝转移的发生	胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT成像	深度学习	CT图像	1001例经病理证实的胃癌患者（非肝转移组689例，肝转移组312例）	NA	NA	AUC, 95% CI	NA
11613	2025-10-06	Artificial intelligence in atrial fibrillation: emerging applications, research directions and ethical considerations 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1596574 PMID:40630898	综述	本文探讨人工智能在心房颤动诊疗中的新兴应用、研究方向及伦理考量	系统梳理AI在房颤检测、风险预测、治疗优化和远程监护等关键领域的突破性应用，并提出可解释AI对临床实践的重要性	存在算法透明度不足、数据偏差、多源数据整合困难及监管障碍等挑战	评估人工智能技术在房颤全周期管理中的应用潜力与发展方向	心房颤动患者及相关医疗数据	机器学习	心血管疾病	机器学习, 深度学习	NA	心电图, 可穿戴设备数据, 临床数据, 影像数据, 基因组数据	NA	NA	NA	准确率	NA
11614	2025-10-06	Integrating artificial intelligence in healthcare: applications, challenges, and future directions 2025-Dec, Future science OA IF:2.4Q3 DOI:10.1080/20565623.2025.2527505 PMID:40616302	综述	本文探讨人工智能在医疗领域的应用、挑战及未来发展方向	系统整合了AI在癌症检测、牙科医学、脑肿瘤数据库管理和个性化治疗等多元医疗场景的应用现状	面临数据隐私、算法偏见和监管问题等挑战	分析AI在医疗领域的应用潜力与发展路径	医疗诊断系统、医学数据管理和个性化治疗方案	医疗人工智能	癌症, 脑肿瘤, 口腔疾病	机器学习, 深度学习	NA	医学影像, 基因数据, 临床数据, 生活方式数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
11615	2025-10-06	AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection 2025-Sep, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04927-0 PMID:40227327	研究论文	评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测能力方面的教育效果	首次将开源深度学习骨折检测算法作为教学工具，通过自动生成标注病例实现可扩展的教学方法	医学生组未显示显著改善，可能由于任务背景知识不足；样本量相对有限	评估AI辅助训练模块对儿科骨折检测准确性的提升效果	儿科上肢放射影像和受训医生（医学生和放射科住院医师）	数字病理	儿科骨折	放射影像分析	深度学习	放射影像	240例儿科上肢放射检查，8名参与者（4名医学生和4名PGY-2放射科住院医师）	开源深度学习算法（www.childfx.com）	NA	准确率，卡方检验	NA
11616	2025-10-06	A dataset of microscopic spirometra mansoni for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110661 PMID:40578156	研究论文	本文提出了一个专门用于曼氏裂头绦虫显微图像分割的数据集，用于训练和验证语义分割卷积神经网络	创建了首个专门针对曼氏裂头绦虫显微图像分割的公开数据集，包含专家标注的分割掩码和定量分析	数据集规模相对有限（1420张图像），仅包含确诊感染病例的样本	解决计算寄生虫学研究中曼氏裂头绦虫识别训练数据短缺的问题	曼氏裂头绦虫成虫及其虫卵的显微图像	计算机视觉	寄生虫感染	光学显微镜成像	CNN	图像	1420张显微图像，来自确诊感染病例的粪便悬浮液	NA	语义分割CNN	分割性能基准指标	NA
11617	2025-10-06	Automated Von Willebrand Factor Multimer Image Analysis for Improved Diagnosis and Classification of Von Willebrand Disease 2025-Aug, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14455 PMID:40025642	研究论文	开发基于深度学习的自动化图像分析流程用于冯·维勒布兰德因子多聚体模式分类	首次将YOLOv8深度学习模型应用于VWF多聚体凝胶图像分析，实现自动化分类	对罕见亚型的分类性能较低	提高VWF多聚体模式分类的可重复性和效率	冯·维勒布兰德因子多聚体凝胶图像	计算机视觉	冯·维勒布兰德病	凝胶电泳图像分析	YOLOv8	图像	训练集514张图像(6168个标注实例)，验证集192张图像(2304个实例)，测试集94张图像(1128个实例)	YOLOv8	YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa系数	NA
11618	2025-10-06	Deep Learning-Guided Discovery of Celestolide as a Natural Allosteric Inhibitor Targeting Botrytis cinerea CYP51 and Its Application in Strawberry Preservation 2025-Jul-09, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c05257 PMID:40576401	研究论文	本研究通过深度学习技术发现天然化合物celestolide可作为灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂，并验证其在草莓保鲜中的应用效果	首次将神经关系推理框架与CorrSite2.0深度学习模型结合，主动识别CYP51变构位点，并发现天然变构抑制剂celestolide	未明确说明样本规模及模型验证的统计显著性	开发针对灰葡萄孢菌CYP51的变构抑制剂并应用于果蔬保鲜	灰葡萄孢菌CYP51酶、天然化合物celestolide、草莓果实	机器学习	植物真菌病害	深度学习、体外酶抑制实验、抗真菌活性测试	神经网络	蛋白质结构数据、生物活性数据	NA	神经关系推理框架, CorrSite2.0	高斯网络模型	IC50值（133.28 μg/mL）、保鲜效果（延长保质期1周以上）	NA
11619	2025-10-06	Deep learning generalization study on optical coherence tomography image denoising 2025-Jul-09, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade840 PMID:40562073	研究论文	本研究提出一种混合训练策略结合多噪声水平数据集，用于提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化能力	提出混合训练策略与多噪声水平数据集相结合的方法，增强模型对未见噪声条件的适应能力	仅针对特定噪声水平（4 dB、6 dB、10 dB）进行验证，未涵盖更广泛的噪声范围	提升光学相干断层扫描图像去噪模型的泛化性能	光学相干断层扫描图像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描	CNN	图像	包含0 dB、4 dB、6 dB和10 dB噪声水平的OCT图像数据集	NA	ResNet, U-Net, DnCNN, ADNet	PSNR, SSIM	NA
11620	2025-10-06	A Novel Time-Division Multiplexing Architecture Revealed by Reconfigurable Synapse for Deep Neural Networks 2025-Jul-09, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202420218 PMID:40630032	研究论文	提出一种新型石墨烯/二维钙钛矿/碳纳米管突触晶体管，实现硬件级时分复用神经网络架构	首次设计具有三明治结构的突触晶体管，通过二维钙钛矿层的高离子浓度特性增强突触传输效率，实现硬件级时分复用神经网络	未明确说明器件制备工艺的复杂性和实际系统集成可能面临的挑战	降低神经网络硬件实现的集成复杂度，开发智能纳米电子器件	突触晶体管器件和神经网络硬件架构	机器学习	NA	分子动力学模拟	深度神经网络	NA	NA	NA	时分复用神经网络	规模、功耗、延迟	NA