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
181	2025-10-06	Artificial Intelligence in the Diagnostic Use of Transcranial Doppler and Sonography: A Scoping Review of Current Applications and Future Directions 2025-Jun-21, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12070681 PMID:40722373	综述	本文综述人工智能在经颅多普勒和超声诊断中的应用现状及未来发展方向	首次系统总结AI在神经超声学领域的应用，并指出脑实质疾病评估这一未开发领域的研究潜力	数据标准化不足、算法可解释性有限、临床整合困难，脑实质疾病评估研究尚不充分	探索人工智能在经颅多普勒和超声成像中的诊断应用与未来发展	经颅多普勒(TCD)和经颅彩色多普勒(TCCD)数据，脑血管异常和脑实质病变	医学影像分析	脑血管疾病, 脑实质病变	经颅多普勒, 经颅彩色多普勒, 超声成像	机器学习, 深度学习, 卷积神经网络	多普勒信号, 超声图像	基于41项相关研究	NA	NA	NA	NA
182	2025-10-06	A Review of Artificial Intelligence Models for Detecting Breast Arterial Calcification on Mammograms and Their Clinical Implications 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.86894 PMID:40726851	综述	本文综述了人工智能模型在乳腺钼靶图像中检测乳腺动脉钙化及其临床意义的研究进展	系统评估了多种深度学习模型在BAC检测中的性能，强调了AI技术解决BAC漏报和量化不一致问题的潜力	缺乏标准化的筛查协议和报告标准，模型在临床实践中的推广仍需验证	评估人工智能模型在乳腺钼靶图像中自动检测乳腺动脉钙化的应用价值	乳腺钼靶图像中的乳腺动脉钙化	计算机视觉	心血管疾病	乳腺钼靶成像	CNN, GAN	医学图像	NA	NA	U-Net, DU-Net, DoG-GAN, Simple Context U-Net	准确率, 诊断指标	NA
183	2025-10-06	DeepFace: A High-Precision and Scalable Deep Learning Pipeline for Predicting Large-Scale Brain Activity from Facial Dynamics in Mice 2025-Jun-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.10.658952 PMID:40661434	研究论文	介绍DeepFace这一新一代面部分析流程，用于提升小鼠面部动态追踪和皮层活动预测能力	在DeepLabCut和Facemap基础上构建，解决可扩展性瓶颈并改进行为量化，提供高精度、关键点定制化以及跨多种GCaMP系列的稳健性能	NA	开发高精度可扩展的深度学习流程，从小鼠面部动态预测大规模脑活动	小鼠	计算机视觉	NA	深度学习，面部动态分析	深度学习模型	面部动态视频数据	大规模小鼠样本	NA	NA	精度，稳健性	高性能计算兼容，可扩展批处理
184	2025-10-06	Deep Learning Algorithms to Predict Differential Renal Function <40% in Unilateral Hydronephrosis Based on Key Parameters of Urinary Tract Ultrasound 2025-06, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.04.009 PMID:40210002	研究论文	基于尿路超声关键参数开发深度学习算法预测单侧肾积水患者分肾功能<40%	首次将肾盂前后径、上盏扩张和肾脏长度比等超声参数结合机器学习模型用于预测分肾功能受损	回顾性研究设计，样本仅来自单一医疗中心	开发预测单侧肾积水儿童分肾功能<40%的机器学习模型	802例肾积水儿童患者	机器学习	肾积水	尿路超声，利尿肾图	随机森林, 逻辑回归, 支持向量机	超声参数，临床数据	802例儿童患者	NA	NA	AUROC, 灵敏度, 特异度	NA
185	2025-10-06	Deep Learning Approaches for Automated Prediction of Treatment Response in Non-Small-Cell Lung Cancer Patients Based on CT and PET Imaging 2025-Jun-30, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11070078 PMID:40710896	综述	本文综述了基于CT和PET影像使用深度学习方法自动预测非小细胞肺癌患者治疗响应的研究进展	系统整理并对比了基于CT和PET影像的深度学习策略在肺癌治疗响应评估中的应用	NA	探索深度学习在非小细胞肺癌治疗响应自动评估中的应用潜力	非小细胞肺癌患者的CT和PET影像数据	计算机视觉	肺癌	CT, PET	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
186	2025-10-06	Morphometric, Biomechanical and Macromolecular Performances of β-TCP Macro/Micro-Porous Lattice Scaffolds Fabricated via Lithography-Based Ceramic Manufacturing for Jawbone Engineering 2025-Jun-28, Journal of functional biomaterials IF:5.0Q2 DOI:10.3390/jfb16070237 PMID:40710452	研究论文	本研究开发并表征了一种新型光固化打印β-TCP陶瓷支架，用于颌骨组织工程	首次采用光固化陶瓷制造技术制备具有宏/微孔结构的β-TCP晶格支架，结合深度学习工具分析骨再生过程	研究主要聚焦于颌骨缺损模型，未涉及其他骨骼部位的验证	开发具有优化骨传导性和机械稳定性的颌骨组织工程支架	β-TCP陶瓷支架及其在颌骨再生中的应用效果	生物医学工程	颌骨缺损	光固化陶瓷制造、微计算机断层扫描、同步辐射成像、傅里叶变换红外成像、深度学习	深度学习模型	医学影像数据	未明确说明	NA	NA	孔隙率、承载能力、骨再生效果、支架吸收率、矿化组织形成	NA
187	2025-10-06	The Robust Vessel Segmentation and Centerline Extraction: One-Stage Deep Learning Approach 2025-Jun-26, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070209 PMID:40710596	研究论文	提出一种用于血管分割和中心线提取的单阶段深度学习方法	集成卷积和图层的混合架构，通过任务特定损失函数同时处理血管分割和中心线提取，直接预测具有实值坐标的多段线中心线	仅在142例CT血管造影图像上验证，未在其他模态或更大规模数据上测试	开发同时实现血管分割和中心线提取的端到端深度学习方法	胸腹部血管的CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	多任务神经网络	医学图像	142例CT血管造影图像（来自LIDC-IDRI和AMOS数据集）	NA	卷积神经网络,图神经网络	Surface Dice（3mm阈值）, Surface Dice（1mm阈值）	NA
188	2025-10-06	Artificial Intelligence-Driven Drug Toxicity Prediction: Advances, Challenges, and Future Directions 2025-Jun-23, Toxics IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxics13070525 PMID:40710970	综述	本文系统回顾了人工智能在药物毒性预测领域的应用进展、挑战与未来发展方向	重点关注深度学习与多模态数据融合策略在药物毒理学评估中的创新应用	作为综述文章未提出新的原创模型或算法	为药物研发中的毒性预测提供理论框架和技术策略	药物毒性预测相关的研究文献和方法	机器学习	NA	多模态数据融合	机器学习,深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
189	2025-10-06	Optimizing Tumor Detection in Brain MRI with One-Class SVM and Convolutional Neural Network-Based Feature Extraction 2025-Jun-21, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070207 PMID:40710594	研究论文	本研究结合单类支持向量机和卷积神经网络特征提取优化脑部MRI中的肿瘤检测	使用仅基于健康脑MRI图像特征训练的单类支持向量机，结合多种CNN架构进行特征提取，无需标记的病理数据即可检测脑肿瘤异常	需要减少推理时间，扩展和多样化训练数据集，并整合可解释性工具	解决医学影像数据类别不平衡问题，提高脑肿瘤早期检测性能	脑部MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	OCSVM, CNN	图像	NA	NA	DenseNet121, VGG16, MobileNetV2, InceptionV3, ResNet50	准确率, 精确率, 敏感度	资源受限环境（基于MobileNetV2的评估）
190	2025-10-06	RGB-to-Infrared Translation Using Ensemble Learning Applied to Driving Scenarios 2025-Jun-20, Journal of imaging IF:2.7Q3 DOI:10.3390/jimaging11070206 PMID:40710593	研究论文	提出一种基于集成学习的RGB到红外图像转换方法，用于增强自动驾驶场景中的多模态感知数据集	使用梯度提升决策树替代传统深度学习方法进行图像转换，在数据稀缺情况下表现更优	未明确说明方法在极端天气或复杂光照条件下的性能表现	解决红外数据稀缺问题，增强自动驾驶感知系统的传感器融合算法	RGB图像到近红外和热红外图像的转换	计算机视觉	NA	图像转换，传感器融合	梯度提升决策树	RGB图像，红外图像	MS2、EPFL和Freiburg数据集	NA	集成学习	R2, PSNR, SSIM, LPIPS	NA
191	2025-10-06	A Fully Automated Artificial Intelligence-Based Approach to Predict Renal Function After Radical or Partial Nephrectomy 2025-06, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.01.073 PMID:39914676	研究论文	开发了一种基于人工智能的全自动方法预测肾切除术后肾功能	使用完全自动化的深度学习分割模型从术前CT图像中获取分肾功能，无需临床细节或医生干预	研究样本量相对较小（300例患者），且仅使用了单一数据集（KiTS19挑战赛数据）	比较人工智能模型与已验证临床模型在预测肾切除术后肾小球滤过率方面的准确性	接受肾切除术的肾肿瘤患者	数字病理	肾癌	计算机断层扫描	深度学习	医学影像	300例肾肿瘤患者	NA	NA	相关系数, AUC	NA
192	2025-10-06	LncRNA Subcellular Localization Across Diverse Cell Lines: An Exploration Using Deep Learning with Inexact q-mers 2025-Jun-25, Non-coding RNA IF:3.6Q2 DOI:10.3390/ncrna11040049 PMID:40700092	研究论文	本研究使用深度学习和非精确q-mer方法探索lncRNA在不同细胞系中的亚细胞定位	首次将非精确q-mer引入lncRNA亚细胞定位预测，并发现存在切换定位的lncRNA类别	切换lncRNA的存在使得机器学习模型预测lncRNA定位变得更加复杂	研究lncRNA亚细胞定位预测及其细胞类型特异性问题	长链非编码RNA(lncRNA)的亚细胞定位	生物信息学	NA	非精确q-mer分析	深度学习,机器学习	lncRNA序列数据	15个细胞系的lncRNA定位数据	NA	NA	预测性能	NA
193	2025-10-06	Integrating Artificial Intelligence in Next-Generation Sequencing: Advances, Challenges, and Future Directions 2025-Jun-19, Current issues in molecular biology IF:2.8Q3 DOI:10.3390/cimb47060470 PMID:40699869	综述	探讨人工智能与下一代测序技术的融合及其在基因组学研究和临床应用中的变革性影响	系统阐述AI在NGS全流程中的整合应用，并前瞻性讨论AI在第三代测序和联邦学习等新兴方向的发展	面临数据异质性、模型可解释性和伦理问题等挑战	研究人工智能与下一代测序技术的协同发展及其在精准医疗中的应用前景	基因组学数据和多组学数据	机器学习	癌症	下一代测序(NGS), 第三代测序(TGS), 单细胞测序	CNN, RNN, 混合架构	基因组数据, 表观基因组数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
194	2025-10-06	Immune-related genes can accurately predict survival in bladder cancer: a retrospective study via two independent immunotherapy cohorts 2025-Jun-30, Translational andrology and urology IF:1.9Q3 DOI:10.21037/tau-2025-28 PMID:40687668	研究论文	本研究通过两个独立免疫治疗队列识别免疫相关基因作为膀胱癌预后预测的生物标志物	首次基于深度学习算法构建包含三个免疫治疗相关基因的风险评分模型，用于膀胱癌免疫治疗预后预测	回顾性研究设计，需要前瞻性研究进一步验证	开发膀胱癌免疫治疗预后预测模型	膀胱癌患者	机器学习	膀胱癌	基因表达分析	深度学习	基因表达数据	两个独立免疫治疗队列（IMvigor210和GEO数据库）	NA	NA	总体生存期预测	NA
195	2025-10-06	The diagnostic model from semi-supervised cross modality transformation improved the distinguished ability of X-rays for pulmonary tuberculosis 2025-Jun-27, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107004 PMID:40695011	研究论文	通过半监督跨模态转换构建AI模型，提升X光对肺结核的诊断准确性	采用半监督跨模态转换计算模型，使X光诊断性能接近CT水平	模型灵敏度略低于原始X光模型（0.778 vs 0.815）	提高常规X光对肺结核的诊断准确性，使其性能接近CT扫描	肺结核患者的胸部X光和CT图像	计算机视觉	肺结核	深度学习，迁移学习	深度学习模型	图像	包含本院数据集及两个开源数据集（深圳医院数据集和蒙哥马利县数据集）	NA	NA	准确率，特异性，灵敏度	NA
196	2025-10-06	Deep Learning-Based Models for Ventricular Segmentation in Hydrocephalus: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-06, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.124001 PMID:40306409	系统评价与荟萃分析	本文系统评估了基于深度学习的脑室分割模型在脑积水患者中的性能表现	首次对深度学习模型在脑积水脑室分割中的性能进行系统评价和荟萃分析，比较了不同影像学模式下的模型表现	纳入研究数量有限（24项），部分模型性能差异较大，缺乏统一评估标准	评估基于深度学习的模型在脑积水患者脑室分割中的性能	脑积水患者的脑室影像数据	医学影像分析	脑积水	医学影像分析	深度学习模型	医学影像（MRI、CT、超声）	24项研究，2911名患者	NA	NA	Dice相似系数	NA
197	2025-07-23	Predicting drug-target interactions using machine learning with improved data balancing and feature engineering 2025-Jun-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03932-6 PMID:40461636	研究论文	本研究提出了一种结合机器学习和深度学习的混合框架，用于预测药物-靶标相互作用，解决了数据不平衡和生化表示复杂性的问题	引入了结合MACCS键和氨基酸/二肽组成的双重特征提取方法，以及使用GAN生成合成数据以解决数据不平衡问题	未明确提及具体局限性，但可能涉及模型在更广泛数据集上的泛化能力	改进药物-靶标相互作用（DTI）的预测准确性	药物-靶标相互作用数据	机器学习	NA	MACCS键、氨基酸/二肽组成特征提取	GAN、随机森林分类器（RFC）	生化数据	BindingDB-Kd、BindingDB-Ki和BindingDB-IC50数据集	NA	NA	NA	NA
198	2025-10-06	Efficiency of oral keratinized gingiva detection and measurement based on convolutional neural network 2025-Jun, Journal of periodontology IF:4.2Q1 DOI:10.1002/JPER.24-0151 PMID:39007745	研究论文	本研究基于卷积神经网络开发自动检测和测量口腔角化牙龈的方法	首次比较不同CNN网络在角化牙龈分割中的性能，并验证深度学习测量与临床医生测量的一致性	仅使用600张口腔内照片，样本量相对有限	评估不同卷积神经网络在检测和测量角化牙龈宽度方面的性能	口腔角化牙龈组织	计算机视觉	口腔疾病	口腔内摄影	CNN	图像	600张口腔内照片（来自1200张原始照片）	NA	ResNet50, DeepLab	准确率, 交并比, F1分数	NA
199	2025-10-06	Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning 2025-Jun-26, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102457 PMID:40580873	研究论文	通过单细胞转录组学和深度学习识别并验证针对三阴性乳腺癌中巨噬细胞极化的协同药物策略	开发了基于巨噬细胞分化的分类器MMDCSS，并首次发现非那雄胺可作为ZBTB20调节剂逆转肿瘤诱导的M2巨噬细胞极化	研究样本量相对有限（24名TNBC患者），需要进一步临床验证	开发针对三阴性乳腺癌肿瘤微环境中巨噬细胞极化的治疗策略	三阴性乳腺癌患者和巨噬细胞	数字病理学	乳腺癌	单细胞RNA测序, 转录组学, 伪时间轨迹映射	深度学习, 机器学习	单细胞转录组数据	24名三阴性乳腺癌患者	NA	NA	C-index, AUC	NA
200	2025-10-06	SAFFusion: a saliency-aware frequency fusion network for multimodal medical image fusion 2025-Jun-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.555458 PMID:40677382	研究论文	提出了一种基于显著性感知频率融合网络的多模态医学图像融合方法SAFFusion	结合Mamba-UNet架构和轮廓波变换进行多尺度特征提取，设计双分支频率特征融合模块，并应用潜在低秩表示进行显著性评估	未明确说明方法在更多疾病类型或模态组合上的泛化能力	开发更有效的多模态医学图像融合方法以支持临床决策	阿尔茨海默病诊断和脑肿瘤检测分割相关的多模态医学图像	医学图像处理	阿尔茨海默病,脑肿瘤	轮廓波变换,潜在低秩表示	CNN,UNet	医学图像	NA	NA	Mamba-UNet	定量评估指标,定性评估	NA