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
221	2025-10-06	Deep Learning-Based Blood Abnormalities Detection as a Tool for VEXAS Syndrome Screening 2025-Feb, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14368 PMID:39275905	研究论文	开发基于深度学习的血液异常检测工具用于VEXAS综合征筛查	首次利用深度学习自动检测外周血多形核粒细胞中的异常特征来筛查VEXAS综合征	样本量相对有限（VEXAS患者仅25例），需多中心验证	开发VEXAS综合征的自动化筛查工具	外周血多形核粒细胞图像	数字病理学	血液系统疾病	外周血涂片图像分析	CNN	图像	9514张标注的多形核粒细胞图像，来自64名患者（25例VEXAS，14例骨髓增生异常，25例血细胞减少）	NA	卷积神经网络	AUC, F1-score, 敏感性, 特异性	NA
222	2025-10-06	Fuzz Testing Molecular Representation Using Deep Variational Anomaly Generation 2025-Feb-24, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01876 PMID:39908426	研究论文	使用深度变分异常生成方法对分子表示进行模糊测试	首次使用变分自编码器生成SELFIES分子字符串的异常示例，探索影响分子表示可靠性的因素	仅针对SELFIES 2.1.1版本进行研究，未涵盖其他分子表示格式	压力测试和验证分子表示的鲁棒性	SELFIES分子字符串表示	机器学习	NA	变分自编码器	VAE	分子字符串	NA	NA	变分自编码器	NA	NA
223	2025-06-07	PRISM Lite: A lightweight model for interactive 3D placenta segmentation in ultrasound 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047410 PMID:40463735	research paper	提出了一种轻量级交互式分割模型PRISM Lite，用于实时从3D超声图像中分割胎盘	设计了一个轻量级模型，适用于临床使用，能够在资源有限的环境中实时运行，并通过人机交互实现迭代改进	尽管模型在分割精度上表现优异，但其在低资源环境或移动设备上的实际应用仍需进一步验证	开发一种适用于临床的轻量级交互式胎盘分割模型，以提高分割效率和质量	3D超声图像中的胎盘	digital pathology	pregnancy outcomes	3D ultrasound (3DUS)	lightweight interactive segmentation model	3D image	NA	NA	NA	NA	NA
224	2025-10-06	Extraction of agricultural plastic greenhouses based on a U-Net convolutional neural network coupled with edge expansion and loss function improvement 2025-Feb, Journal of the Air & Waste Management Association (1995) DOI:10.1080/10962247.2024.2412708 PMID:39440842	研究论文	本研究通过改进U-Net卷积神经网络，结合边缘扩展和损失函数优化，实现了农业塑料大棚的高精度遥感提取	提出结合Canny算子和高斯核函数进行样本边缘扩展，并使用二元交叉熵和高斯核函数联合约束损失函数，从而提升U-Net模型对农业塑料大棚的提取精度	NA	提高农业塑料大棚的位置和数量提取精度，为农业管理和环境监测提供快速准确的方法	农业塑料大棚	计算机视觉	NA	遥感技术	CNN	遥感图像	NA	NA	U-Net	提取精度	NA
225	2025-10-06	Weakly Supervised Multiple Instance Learning Model With Generalization Ability for Clinical Adenocarcinoma Screening on Serous Cavity Effusion Pathology 2025-Feb, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2024.100648 PMID:39515585	研究论文	本研究提出一种弱监督多示例学习模型，用于浆膜腔积液中腺癌细胞的临床筛查	首次将细胞块技术与弱监督深度学习模型结合，采用多示例学习方法进行浆膜腺癌筛查	NA	提高浆膜腔积液中腺癌细胞的筛查效率和诊断准确性	浆膜腔积液中的腺癌细胞	数字病理学	腺癌	细胞块技术，全玻片成像	弱监督深度学习，多示例学习	病理图像	NA	NA	NA	NA	NA
226	2025-10-06	Radiomics-guided generative adversarial network for automatic primary target volume segmentation for nasopharyngeal carcinoma using computed tomography images 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17493 PMID:39535436	研究论文	提出一种基于瘤周影像组学引导的生成对抗网络，用于鼻咽癌CT图像的原发肿瘤靶区自动分割	首次将瘤周影像组学特征作为先验知识融入生成对抗网络，解决CT图像中肿瘤边界不清的分割难题	样本量相对有限（157例患者），且仅基于CT图像	提高鼻咽癌原发肿瘤靶区在CT图像上的自动分割精度	鼻咽癌患者的CT图像	医学影像分析	鼻咽癌	CT成像	GAN	CT图像	157例鼻咽癌患者（训练集108例，验证集9例，测试集30例）	NA	生成对抗网络	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离	NA
227	2025-10-06	Deep learning model for identifying acute heart failure patients using electrocardiography in the emergency room 2025-Feb-20, European heart journal. Acute cardiovascular care DOI:10.1093/ehjacc/zuaf001 PMID:39787045	研究论文	开发并评估一种利用心电图数据识别急诊室急性心力衰竭患者的深度学习模型	首次将常规12导联心电图与临床数据结合，使用CatBoost算法显著提升急性心力衰竭的识别准确率	回顾性研究设计，数据来源于三家医院可能限制泛化能力	提升急诊室中急性心力衰竭的诊断能力	急诊室就诊的急性心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CatBoost, XGBoost, Light GBM, 线性回归	心电图数据、临床参数	19285名急诊患者，其中9119名确诊急性心力衰竭患者	CatBoost, XGBoost, Light GBM	梯度提升决策树	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
228	2025-10-06	Enhancing motor imagery EEG signal decoding through machine learning: A systematic review of recent progress 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109534 PMID:39672015	综述	本文系统综述了2017年以来机器学习在运动想象脑电信号解码领域的最新研究进展	聚焦2017年后的最新研究进展，系统总结了脑机接口中运动想象EEG信号解码的数据集、预处理方法、特征提取技术和深度学习模型	作为综述文章，不涉及原始实验研究，主要依赖已有文献的总结和分析	通过机器学习和深度学习技术提升运动想象脑电信号的解码能力，改善运动障碍患者的生活质量	运动想象脑电图信号和脑机接口系统	机器学习	运动障碍疾病	脑电图	深度学习模型	脑电信号	NA	NA	NA	NA	NA
229	2025-10-06	Diagnostic performance of neural network algorithms in skull fracture detection on CT scans: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb, Emergency radiology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s10140-024-02300-7 PMID:39680295	系统性综述与荟萃分析	评估卷积神经网络在CT扫描中诊断颅骨骨折的诊断性能	首次对CNN模型在颅骨骨折CT诊断中的性能进行系统性综述和定量荟萃分析	研究存在显著异质性，可能受到模型拓扑结构、训练方法和验证技术差异的影响	评估CNN模型在CT图像中诊断颅骨骨折的诊断性能	颅骨骨折患者的CT扫描图像	医学影像分析	颅骨骨折	CT扫描	CNN	CT图像	11项研究，20,798名患者	NA	NA	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
230	2025-10-06	Improving functional correlation of quantification of interstitial lung disease by reducing the vendor difference of CT using generative adversarial network (GAN) style conversion 2025-Feb, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111899 PMID:39740598	研究论文	本研究使用生成对抗网络进行CT图像风格转换，以减少不同厂商CT设备间的差异，改善间质性肺病定量测量的功能相关性	首次将可路由生成对抗网络应用于CT图像风格转换，有效减少不同厂商设备间的量化变异	研究为回顾性设计，仅包含特发性肺纤维化患者，样本量有限	评估CT风格转换是否能最小化间质性肺病量化变异，改善定量CT测量的功能相关性	特发性肺纤维化患者	医学影像分析	间质性肺病	CT扫描，肺功能测试	GAN	CT图像	112名患者（平均年龄61岁，82名男性）	NA	RouteGAN	一致性相关系数，视觉准确性评分，相关系数	NA
231	2025-10-06	Adaptive genetic algorithm based deep feature selector for cancer detection in lung histopathological images 2025-Feb-08, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86362-8 PMID:39922836	研究论文	提出一种基于自适应遗传算法的深度特征选择方法用于肺癌组织病理图像检测	使用通道注意力深度学习模型作为特征提取器，结合自适应遗传算法进行特征选择，并采用滤波器方法而非分类器计算染色体适应度分数	NA	开发有效的肺癌检测方法以提高诊断准确性	肺癌组织病理图像	计算机视觉	肺癌	组织病理成像	CNN	图像	LC25000公共数据集	NA	通道注意力模型	准确率	NA
232	2025-05-31	Artificial intelligence-driven volumetric CT outcome score in cystic fibrosis: longitudinal and multicenter validation with/without modulators treatment 2025-Feb, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11019-5 PMID:39150489	研究论文	本研究通过3D深度学习技术开发了一种自动定量测量囊性纤维化(CF)患者气道异常的CT评分方法(NOVAA-CT)，并进行了纵向和多中心的临床验证	首次开发了基于AI的全肺自动定量CT评分系统(NOVAA-CT)，可全面监测CF严重程度并量化治疗效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限(139例)	验证AI驱动的容积CT评分在囊性纤维化诊疗中的临床应用价值	接受ETI或ABPA治疗的囊性纤维化患者	数字病理	囊性纤维化	3D深度学习	3D CNN	CT影像	139例CF患者(ETI组60例，ABPA组20例，外部验证组59例)	NA	NA	NA	NA
233	2025-10-07	Deeply supervised two stage generative adversarial network for stain normalization 2025-Feb-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91587-8 PMID:40016308	研究论文	提出一种深度监督两阶段生成对抗网络用于组织病理学图像的染色归一化	创新性地在生成对抗网络中引入深度监督机制，采用新型两阶段染色策略，并构建能捕获长距离语义关系的生成器	NA	解决组织病理学图像中颜色变化对计算病理学分析的负面影响	组织病理学图像	数字病理学	NA	染色归一化	GAN	图像	NA	NA	DSTGAN	精度,分割性能	NA
234	2025-10-07	De Novo Synthesis of Reticuline and Taxifolin Using Re-engineered Homologous Recombination in Yarrowia lipolytica 2025-02-21, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.4c00853 PMID:39899813	研究论文	本研究通过重新设计解脂耶氏酵母的同源重组系统，显著提高基因编辑效率，并成功应用于网状青霉素和花旗松素的从头合成	建立了Cas9系统重新设计同源重组系统，HR效率提高56倍以上；在Cas9 C端融合表达hBrex27序列可招募更多Rad51蛋白；开发了深度学习模型预测gRNA活性	未明确说明系统的普适性和在其他酵母中的应用潜力	开发高效的基因编辑工具平台，将解脂耶氏酵母改造为易于操作的细胞工厂	解脂耶氏酵母(Yarrowia lipolytica)	合成生物学	NA	CRISPR-Cas9基因编辑，同源重组，深度学习	深度学习模型	基因序列数据，gRNA活性数据	NA	NA	NA	HR效率提升倍数，单基因阳性效率(85%)，多基因编辑效率(25%)	NA
235	2025-10-07	Convolutional Neural Networks Assisted Peak Classification in Targeted LC-HRMS/MS for Equine Doping Control Screening Analyses 2025-Feb-18, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c03608 PMID:39901649	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络和线性判别分析的色谱图分类方法，用于马兴奋剂控制筛查分析	首次将深度学习技术应用于兴奋剂控制筛查中的色谱图自动分类，实现了传统人工视觉检查的自动化	需要确保假阴性率为零，这对模型性能提出了极高要求	开发自动化色谱图分类方法以提高兴奋剂筛查效率和准确性	马兴奋剂控制筛查中的色谱图数据	机器学习	NA	超高压液相色谱-高分辨串联质谱联用技术	CNN, LDA	色谱图像	NA	NA	NA	假阴性率	NA
236	2025-10-07	Deep learning-based defect detection in film-coated tablets using a convolutional neural network 2025-Feb-25, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125220 PMID:39832574	研究论文	本文提出了一种基于卷积神经网络的深度学习方法来检测薄膜包衣片剂的缺陷	首次将CNN应用于薄膜包衣片剂缺陷检测，采用3D打印托盘和独特分割方法，显著优于传统基于规则的方法	仅使用红色-橙色薄膜包衣安慰剂片剂进行研究，缺陷为人工诱导，可能无法完全代表真实生产环境	开发标准化、客观且高效的片剂缺陷检测方法	薄膜包衣片剂	计算机视觉	NA	图像分析	CNN	图像	25,200张片剂图像	NA	卷积神经网络	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
237	2025-10-07	Deep learning and electrocardiography: systematic review of current techniques in cardiovascular disease diagnosis and management 2025-Feb-23, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01349-w PMID:39988715	综述	系统回顾深度学习与心电图结合在心血管疾病诊断与管理中的最新技术进展	通过系统分析198篇高质量文献，对心血管疾病领域进行细致分类和层次划分，全面描绘当前技术格局	NA	为心血管疾病诊断与管理提供深度学习与心电图技术应用的全面指南	198篇高质量科学出版物	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图数据	198篇文献	NA	NA	NA	NA
238	2025-10-07	Development of a pressure ulcer stage determination system for community healthcare providers using a vision transformer deep learning model 2025-Feb-14, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000041530 PMID:39960905	研究论文	开发基于Vision Transformer深度学习模型的压疮分期系统，帮助社区医疗护理人员早期检测压疮	首次将Vision Transformer模型应用于压疮分期，相比传统CNN模型具有更高准确率，并结合物联网技术实现低计算资源下的图像分析	研究样本量有限（395张图像），仅来自3家医院，模型泛化能力需进一步验证	开发辅助社区护理人员早期识别压疮分期的计算机视觉系统	卧床患者的压疮图像	计算机视觉	压疮	深度学习，图像分析	Vision Transformer	图像	395张压疮图像，来自3家医院	NA	PUC-ViT (Pressure Ulcer Cluster Vision Transformer)	ROC曲线值，准确率，F1分数	低计算资源环境，物联网技术
239	2025-10-07	Predicting the Price of Molecules Using Their Predicted Synthetic Pathways 2025-Feb, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400039 PMID:39887833	研究论文	提出一种利用分子预测合成路径来预测分子价格的深度学习模型RetroPriceNet	首次提出考虑起始原料可用性和价格的分子价格预测方法，结合计算机辅助合成规划领域最新进展	NA	开发能够预测虚拟分子价格的模型以改进成本决策过程	虚拟分子及其合成路径	机器学习	NA	计算机辅助合成规划	深度学习	分子结构数据，合成路径数据	NA	NA	RetroPriceNet	NA	NA
240	2025-10-07	Diagnostic accuracy of radiomics and artificial intelligence models in diagnosing lymph node metastasis in head and neck cancers: a systematic review and meta-analysis 2025-Feb, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03485-x PMID:39527265	系统综述与荟萃分析	本系统综述与荟萃分析评估了影像组学和人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	首次通过荟萃分析系统评估不同影像模态（CT、MRI、PET/CT）和模型类型（深度学习与传统影像组学）在头颈部癌淋巴结转移诊断中的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，所有分析仅限于内部验证集，可能影响结果的泛化能力	评估人工智能模型在头颈部癌淋巴结转移诊断中的准确性	头颈部癌患者的淋巴结转移	医学影像分析	头颈部癌	影像组学分析	深度学习模型, 传统影像组学模型	医学影像（CT、MRI、PET/CT）	23项符合纳入标准的研究	R环境	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA