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
101	2025-10-06	Deep learning in surgical process modeling: A systematic review of workflow recognition 2025-Feb, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104779 PMID:39832608	综述	系统回顾深度学习在手术流程建模中用于工作流识别的研究进展	系统分析深度学习在微创手术工作流识别中的应用，强调时间与空间序列对手术阶段识别的关键作用	手术标注过程缺乏详细描述，不同手术程序的标注过程存在显著差异，公开数据集常缺乏临床知识	研究深度学习在识别手术工作流和从微创手术数据集中提取可靠模式的作用	使用腹腔镜和显微镜进行的微创手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	RNN, TCN, Transformer	手术视频	59篇经过全文评审的文章（从2937篇初筛文章中筛选）	NA	Transformer	NA	NA
102	2025-10-06	Smartphone image dataset for radish plant leaf disease classification from Bangladesh 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2024.111263 PMID:39850369	研究论文	构建了一个用于萝卜叶病分类的智能手机图像数据集	创建了首个针对孟加拉国萝卜叶病的智能手机图像数据集，包含四种常见病害类型	数据集仅包含2801张图像，可能不足以训练更复杂的深度学习模型	通过深度学习技术精确识别萝卜叶部病害	萝卜植物的叶片	计算机视觉	植物病害	智能手机图像采集	深度学习模型	图像	2801张萝卜叶片图像（包含健康叶片和四种病害类型）	NA	NA	NA	NA
103	2025-10-06	Deep Learning Approaches to Predict Geographic Atrophy Progression Using Three-Dimensional OCT Imaging 2025-Feb-03, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.2.11 PMID:39913124	研究论文	本研究评估了四种处理三维OCT图像的深度学习方法在预测地理萎缩病变面积和生长速率方面的性能	首次系统比较四种不同的3D OCT图像处理策略在预测地理萎缩进展中的表现，发现EZ和RPE层包含最重要的预测信息	所有方法的预测性能可能已达到平台期，性能提升有限	评估不同3D OCT图像处理方法在预测年龄相关性黄斑变性引起的地理萎缩进展中的效果	地理萎缩患者的3D OCT图像数据	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	三维光学相干断层扫描	CNN	三维医学图像	1219只研究眼用于模型开发，442只研究眼用于性能评估	NA	3D CNN, SLIVER-net	皮尔逊相关系数平方	NA
104	2025-10-06	Artificial Intelligence in Pancreatic Imaging: A Systematic Review 2025-02, United European gastroenterology journal IF:5.8Q1 DOI:10.1002/ueg2.12723 PMID:39865461	系统综述	本文系统综述了人工智能在胰腺影像学中的应用、技术进展、临床应用及相关挑战	首次按照PRISMA-DTA指南系统评估人工智能在胰腺影像学中的最新进展，重点关注深度学习技术和影像组学方法	存在法律伦理考量、算法透明度不足、数据安全等挑战	探索人工智能在胰腺影像学中的作用及其对疾病诊断和治疗的影响	胰腺疾病（包括急慢性胰腺炎和各种胰腺肿瘤）的影像学数据	医学影像分析	胰腺疾病	CT、MRI、内镜超声	深度学习,机器学习	医学影像	NA	NA	CNN	NA	NA
105	2025-10-06	scFTAT: a novel cell annotation method integrating FFT and transformer 2025-Feb-25, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-025-06061-z PMID:39994539	研究论文	提出一种整合快速傅里叶变换和增强型Transformer的单细胞注释方法scFTAT	首次将FFT与增强型Transformer结合用于单细胞注释，通过LDA降维、核近似、位置编码增强和注意力增强模块提升性能	NA	解决单细胞数据高稀疏性和大规模数据手动注释繁琐的问题	人类和小鼠组织的单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	单细胞RNA测序	Transformer	基因表达数据	六个典型数据集（包含人类肾脏数据等）	NA	Transformer	准确率,F1分数,精确率,召回率,马修斯相关系数	NA
106	2025-10-06	Deep Learning and Habitat Radiomics for the Prediction of Glioma Pathology Using Multiparametric MRI: A Multicenter Study 2025-Feb, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.021 PMID:39322536	研究论文	本研究通过结合栖息地分析和深度学习技术，利用多参数MRI预测胶质瘤病理特征	首次将栖息地分析与深度学习相结合用于胶质瘤病理预测，通过多中心数据验证了不同特征提取方法在预测不同病理指标上的优势	样本量相对有限（387例），临床特征对预测的帮助证据较弱，需要更大规模研究验证	提高胶质瘤病理预测的准确性	原发性胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	多参数MRI（T1增强和T2加权序列）	LightGBM, SVM, MLP, CNN	医学影像	387例来自三家医院的胶质瘤病例（训练集264例，测试集82例，验证集41例）	NA	DenseNet161, ResNet50, Inception_v3	NA	NA
107	2025-10-06	Major advances in protein function assignment by remote homolog detection with protein language models - A review 2025-Feb, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102984 PMID:39864241	综述	本文综述了基于蛋白质语言模型的远程同源检测方法在蛋白质功能注释中的重大进展	系统总结了利用蛋白质语言模型进行远程同源检测的创新方法，包括嵌入生成替代矩阵的过滤、特定pLM层的选择、嵌入压缩和蛋白质结构域划分等关键技术	NA	探讨蛋白质语言模型在蛋白质同源识别和功能注释中的应用	蛋白质序列及其同源关系	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	Transformer	蛋白质序列	NA	NA	Transformer	同源检测准确率	NA
108	2025-10-06	Using deep convolutional networks combined with signal processing techniques for accurate prediction of surface quality 2025-Feb-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92114-5 PMID:40021768	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习与信号处理技术来预测铣削零件表面粗糙度的框架	创新性地将声发射信号通过四种编码技术转换为二维图像，并系统比较了不同卷积神经网络在表面粗糙度预测中的性能	NA	开发准确预测铣削零件表面粗糙度的数据驱动方法	铣削加工过程中的声发射信号和表面粗糙度	机器学习和信号处理	NA	声发射信号采集、信号编码技术（SSPC、SSSC、SSSC*、RP）	CNN, LSTM	声发射信号转换的二维图像	NA	NA	VGG16, ResNet18, ShuffleNet, CNN-LSTM	准确率	NA
109	2025-10-06	Coinciding Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Grading With Rat Swarm Optimization Algorithm for Enhanced Capsule Generation Adversarial Network 2025-Feb, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24709 PMID:39487733	研究论文	提出一种结合鼠群优化算法的增强胶囊生成对抗网络，用于糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿的联合分级	首次将鼠群优化算法与增强胶囊生成对抗网络结合，用于DR和DME的联合分级任务	使用ISBI 2018不平衡数据集，可能影响模型在平衡数据上的泛化能力	开发自动化的糖尿病眼病分级系统以实现早期诊断	糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿患者	计算机视觉	糖尿病眼病	眼底图像分析	GAN, Capsule Network	图像	ISBI 2018 IDRiD不平衡数据集	Python	增强胶囊生成对抗网络	准确率	NA
110	2025-10-06	Macrophage memory emerges from coordinated transcription factor and chromatin dynamics 2025-Feb-19, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101171 PMID:39938520	研究论文	本研究揭示巨噬细胞通过协调转录因子和染色质动态形成对炎症信号的记忆机制	首次证明连续炎症信号通过重编程NF-κB网络和染色质可及性景观在单个巨噬细胞中诱导记忆	NA	探索免疫细胞如何编码和解码动态信号以及是否保留对过去炎症暴露的记忆	巨噬细胞	机器学习	败血症	活细胞分析, ATAC测序, 转录组分析	深度学习	基因组数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
111	2025-10-06	Deep learning and radiomics for gastric cancer serosal invasion: automated segmentation and multi-machine learning from two centers 2025-Feb-03, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06117-w PMID:39900688	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脾脏CT图像自动分割方法，并结合影像组学和深度学习特征构建胃癌浆膜侵犯预测模型	首次使用U-Mamba模型实现脾脏CT图像全自动分割，并结合多中心数据开发了包含临床、影像组学和深度学习特征的预测模型	样本量相对有限（311例），仅来自两个医疗中心	开发胃癌浆膜侵犯的自动化预测方法	经病理证实的胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT影像分析	U-Mamba, 多种机器学习方法	CT图像	311例来自两个中心的患者	NA	U-Mamba	判别能力	NA
112	2025-10-06	Targeted Microperimetry Grids for Focal Lesions in Intermediate AMD: PINNACLE Study Report 7 2025-Feb-03, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.2.6 PMID:39903180	研究论文	本研究评估了基于OCT的靶向微视野检查网格在评估中期年龄相关性黄斑变性(iAMD)局灶性病变中的可行性和实用性	使用深度学习算法检测OCT图像中的局灶性病变，并开发了针对病变位置的5点靶向微视野检查网格	最终分析仅包含83名患者的93只眼睛，样本量相对有限	评估靶向微视野检查网格在iAMD局灶性病变评估中的应用价值	中期年龄相关性黄斑变性(iAMD)患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描(OCT), 微视野检查	深度学习算法	医学影像	395名55-90岁iAMD患者，最终分析包含83名患者的93只眼睛	NA	NA	Pearson相关系数, 线性混合模型, 置信区间	NA
113	2025-10-06	Tumor aware recurrent inter-patient deformable image registration of computed tomography scans with lung cancer 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17536 PMID:39589333	研究论文	开发了一种肿瘤感知的循环深度学习图像配准方法TRACER，用于肺癌患者CT扫描的跨患者可变形图像配准	提出结合肿瘤分割信息的循环卷积LSTM网络，通过双向肿瘤刚性约束实现拓扑保持的跨患者图像配准	研究仅针对肺癌患者，未验证在其他类型肿瘤或疾病中的适用性	开发适用于基于体素分析的跨患者可变形图像配准方法	肺癌患者的计算机断层扫描图像	医学图像处理	肺癌	计算机断层扫描	3D-CLSTM	3D医学图像	训练集204对3D CT图像，三个测试集分别包含308对、765对和42例患者的图像	深度学习框架	3D卷积长短期记忆网络	肿瘤体积差异百分比，CT强度均方误差，放疗剂量差异	NA
114	2025-10-06	Challenges and solutions of deep learning-based automated liver segmentation: A systematic review 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109459 PMID:39642700	系统综述	系统分析基于深度学习的自动化肝脏分割面临的挑战及解决方案	首次将肝脏分割挑战系统分类为五大类别并对应分析解决方案	仅纳入2016-2022年Scopus和ScienceDirect数据库的88篇文献	分析肝脏分割技术面临的挑战及相应的网络模型改进方法	医学影像中的肝脏分割	数字病理	肝脏疾病	医学影像技术	深度学习模型	医学影像	88篇研究文献	NA	NA	评估指标	NA
115	2025-10-06	Deep Learning techniques to detect and analysis of multiple sclerosis through MRI: A systematic literature review 2025-Feb, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109530 PMID:39693692	系统文献综述	本文系统综述了基于深度学习的MRI多发性硬化检测与分析方法	首次系统性地总结和比较了深度学习在多发性硬化MRI分析中的应用现状	仅纳入82篇相关研究，可能存在文献选择偏差	系统评估深度学习技术在多发性硬化MRI检测与分析中的应用效果	多发性硬化患者的MRI医学影像数据	医学影像分析	多发性硬化	磁共振成像	CNN	医学影像	基于82项研究的汇总数据	NA	NA	NA	NA
116	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
117	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
118	2025-10-06	A prognostic and predictive model based on deep learning to identify optimal candidates for intensity-modulated radiotherapy alone in patients with stage II nasopharyngeal carcinoma: A retrospective multicenter study 2025-Feb, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2024.110660 PMID:39645201	研究论文	开发并验证基于深度学习的预后预测模型，用于识别II期鼻咽癌患者中仅需调强放疗的低风险人群	首次结合深度学习MRI特征与临床信息构建预测模型，用于识别仅需单纯放疗的II期鼻咽癌患者	回顾性研究设计，样本量有限（999例），需要前瞻性验证	开发预后预测模型以优化II期鼻咽癌患者的治疗策略选择	II期鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	MRI影像分析	3DResNet, XGBoost	MRI影像, 临床数据	999例来自两个中心的II期鼻咽癌患者	NA	3DResNet	C-index, AUC, 校准测试	NA
119	2025-06-07	Quantification of coronary artery calcification in systemic sclerosis using visual ordinal and deep learning scoring: Association with systemic sclerosis clinical features 2025-02, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2024.152598 PMID:39613484	research paper	本研究探讨了系统性硬化症（SSc）临床特征与冠状动脉钙化程度及进展之间的关联	结合视觉序数评分和深度学习（DeepCAC）方法量化冠状动脉钙化，并探索其与SSc临床特征的关联	单中心回顾性研究，样本量有限（86例和171例）	研究SSc临床特征与冠状动脉钙化进展的关系	系统性硬化症患者	digital pathology	cardiovascular disease	DeepCAC	deep learning	medical imaging	86例（主要目标）和171例（次要目标）SSc患者	NA	NA	NA	NA
120	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