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
321	2025-10-06	Research status, hotspots and perspectives of artificial intelligence applied to pain management: a bibliometric and visual analysis 2025-Jun-28, Updates in surgery IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13304-025-02296-w PMID:40580377	文献计量分析	通过文献计量和可视化分析方法探讨人工智能在疼痛管理领域的研究现状、热点与趋势	首次对人工智能应用于疼痛管理领域进行系统的文献计量分析，识别了该领域的研究热点和未来发展方向	仅纳入英文文献和WOS数据库文献，可能存在语言和数据库选择偏倚	分析人工智能在疼痛管理领域的研究现状、热点和发展趋势	970篇相关研究论文，涉及5679位作者、2030个学术机构和84个国家/地区	机器学习	疼痛管理	文献计量分析、可视化分析	NA	文献数据	970篇发表论文	VOSviewer, CiteSpace, Bibliometrix	NA	发文量、共被引频次、合作网络分析	NA
322	2025-10-06	Machine Learning Based Multi-Class Classification and Grading of Squamous Cell Carcinoma in Optical Microscopy 2025-Jun-27, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70016 PMID:40579786	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习模型对鳞状细胞癌组织病理图像进行多分类和分级	结合机器学习特征分析和可解释深度学习模型，实现高精度的鳞状细胞癌自动分级	NA	开发自动化的鳞状细胞癌组织病理分级方法	鳞状细胞癌组织病理图像	数字病理	鳞状细胞癌	光学显微镜成像	支持向量机,朴素贝叶斯,决策树,KNN,神经网络,CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
323	2025-10-06	Design and Optimization of an automatic deep learning-based cerebral reperfusion scoring (TICI) using thrombus localization 2025-Jun-26, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101366 PMID:40581292	研究论文	设计和优化基于深度学习的自动脑灌注评分(TICI)系统，利用血栓定位技术	首次将血栓定位信息整合到基于CNN的TICI评分分类模型中	三分类模型性能不足，自动血栓检测模块未能提升模型表现	开发人工智能辅助的脑梗死溶栓评分系统	接受机械取栓治疗的患者	医学影像分析	脑梗死	数字减影血管造影	CNN	医学影像	422名患者，2492个血栓标注，1609个DSA序列	NA	卷积神经网络	特异性, 敏感性, F1分数	NA
324	2025-10-06	Fog-Enabled Modular Deep Learning Platform for Textual Data Mining in Healthcare for Pathology Detection in Burkina Faso 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250696 PMID:40588904	研究论文	提出了一种面向布基纳法索医疗环境的深度学习诊断支持平台架构	结合诊断治疗指南与OCR提取的手写处方文本数据，并针对当地环境比较了雾计算与云计算两种架构	基于模拟验证，缺乏真实环境部署数据	开发适用于布基纳法索医疗体系的深度学习诊断支持平台	手写处方和电子健康记录中的文本数据	自然语言处理	病理学检测	光学字符识别（OCR）	深度学习	文本	NA	NA	NA	NA	雾计算架构、云计算架构
325	2025-10-06	Smart Wearable Analytics for Cycling: AI-Based Physical Exertion Prediction 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250714 PMID:40588921	研究论文	本研究评估了基于深度学习的LSTM与多头注意力模型，用于骑行运动中身体劳累程度的分类和回归预测	首次将LSTM与多头注意力机制结合应用于运动生理数据预测，并采用MRMR和UFR特征选择方法识别关键预测因子	样本量较小（27名健康参与者），仅针对骑行运动，未验证其他运动场景	开发AI模型预测骑行运动中的身体劳累程度	27名健康参与者的骑行运动数据	机器学习	NA	ECG信号分析，心率变异性特征提取	LSTM	生理时间序列数据	27名健康参与者，数据分为8个两分钟区间	NA	LSTM with Multi-Head Attention	MSE, R2, 准确率, F1分数	NA
326	2025-10-06	Reduction of Membrane-derived Noise Using Beam-tilt Measurement and Deep Learning in Observation using Environmental Cell 2025-Jun-24, Microscopy (Oxford, England) DOI:10.1093/jmicro/dfaf031 PMID:40581827	研究论文	提出一种结合电子束倾斜测量和深度学习的方法来消除环境细胞中硅氮化物膜产生的噪声	首次将Noise2Noise深度学习方法应用于电子显微镜图像，通过电子束倾斜技术有效分离膜噪声与样品信息	未明确说明方法在不同类型样品或极端环境条件下的适用性	提高环境细胞电子显微镜的图像质量，实现高信噪比观测	催化剂和纳米材料在气体和液体环境中的观测	计算机视觉	NA	透射电子显微镜，环境细胞技术	深度学习	图像	NA	NA	Noise2Noise	信噪比	NA
327	2025-10-06	Deep learning for osteoporosis screening in dental practice: a systematic review 2025-Jun-20, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf052 PMID:40580938	系统综述	评估深度学习工具在牙科影像中筛查骨质疏松症性能的系统综述	首个系统评估深度学习在牙科实践中骨质疏松筛查应用现状的综述	缺乏外部验证和临床整合研究，限制了实际应用价值	评估深度学习工具在牙科影像骨质疏松筛查中的性能及临床实施情况	使用牙科影像（放射线片或CT）的骨质疏松症成人患者	数字病理	骨质疏松症	双能X线吸收测定法（DXA），专家评估	CNN	影像	13项符合纳入标准的研究	NA	VGG16, GoogleNet, ResNet, AlexNet, EfficientNet	准确度	NA
328	2025-10-06	Integrating GWAS and Transcriptomic Data Using PrediXcan and Multimodal Deep Learning Reveals Genetic Basis and Drug Repositioning Opportunities for Alzheimer's Disease 2025-Jun-10, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.02.25319880 PMID:40585083	研究论文	本研究整合多组学数据和人工智能方法揭示阿尔茨海默病的分子机制并探索个性化药物重定位策略	结合PrediXcan方法和多模态深度学习模型AD-MIF，首次在阿尔茨海默病研究中实现GWAS与转录组数据的深度融合，显著提升表型预测准确性	研究样本量相对有限（553个样本），主要基于ROSMAP数据库的背外侧前额叶皮层数据	阐明阿尔茨海默病的分子调控机制并开发个性化药物重定位策略	阿尔茨海默病患者脑组织样本和SAMP8 AD模型小鼠	机器学习	阿尔茨海默病	GWAS, 转录组分析, 多组学数据整合	自编码器, 图自编码器, 深度学习	基因型数据, 基因表达数据	553个背外侧前额叶皮层样本	NA	AD-MIF（多模态信息融合模型）	AUC（曲线下面积）	NA
329	2025-10-06	Deep Learning-Based Segmentation of Gravity-Loaded Human Spine 2025-Jun-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/67781 PMID:40587489	研究论文	提出基于深度学习的重力负荷状态下人类脊柱分割方法	首次将3D U-Net与残差连接结合用于重力负荷CBCT图像的脊柱结构分割	未提及模型在多样化人群中的泛化性能验证	开发重力负荷条件下脊柱结构精准分割的深度学习方案	人类脊柱解剖结构（椎体、骨盆、股骨头）	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	负重锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN	3D医学图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
330	2025-10-06	Integrating Social Determinants of Health and Established Risk Factors to Predict Cardiovascular Disease Risk Among Healthy Older Adults 2025-Jun, Journal of the American Geriatrics Society IF:4.3Q1 DOI:10.1111/jgs.19440 PMID:40099367	研究论文	本研究整合健康社会决定因素与传统风险因素，使用机器学习模型预测健康老年人群体心血管疾病风险	首次在心血管疾病风险预测中系统整合健康社会决定因素与传统风险因素，并发现社会决定因素对女性预测效果更显著	研究对象仅限于70岁及以上初始无心血管疾病的老年人，结果可能不适用于更年轻人群	开发整合社会决定因素的心血管疾病风险预测模型	12,896名70岁及以上初始无心血管疾病、痴呆和独立性受限身体残疾的老年人	机器学习	心血管疾病	纵向研究	Random Survival Forest, Deepsurv, Neural Multi-Task Logistic Regression	临床数据、社会决定因素数据	12,896人（5,884名男性，7,012名女性）	NA	Random Survival Forest, Deepsurv, NMTLR	C-index, 综合Brier评分, 5年和10年AUC	NA
331	2025-10-06	Longitudinal brain age in first-episode mania youth treated with lithium or quetiapine 2025-Jun, European neuropsychopharmacology : the journal of the European College of Neuropsychopharmacology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.euroneuro.2025.03.013 PMID:40222151	研究论文	研究锂和喹硫平对首次躁狂发作青少年脑龄的纵向影响	首次在首次躁狂发作青少年中使用基于深度学习的大规模脑龄预测模型评估两种药物的神经保护作用	样本量较小且随访时间有限，需要更大样本和更长随访时间确认治疗效果	评估锂和喹硫平对双相情感障碍和分裂情感性障碍早期阶段的神经保护作用	首次躁狂发作青少年（15-25岁）	医学影像分析	双相情感障碍,分裂情感性障碍	T1加权磁共振成像	深度学习	脑部结构MRI图像	FEM参与者39人（锂组21人，喹硫平组18人），健康对照29人，训练数据集53,542人	NA	NA	Cohen's d效应量, 95%置信区间, p值	NA
332	2025-10-06	Fully automated image quality assessment based on deep learning for carotid computed tomography angiography: A multicenter study 2025-Jun, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104990 PMID:40347553	研究论文	开发并评估基于深度学习的全自动模型用于颈动脉CT血管造影图像质量评估	首次提出结合3D Res U-net和多元逻辑回归算法的全自动图像质量评估方法，并在多中心数据集中验证	回顾性研究设计，样本量相对有限（840例）	开发颈动脉CTA图像的自动化质量评估系统	颈动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	CT血管造影	CNN, 逻辑回归	医学影像	840例颈动脉CTA图像（来自4家三级医院）	NA	3D Res U-net	敏感度, 特异度, 精确度, F分数, 准确率, AUC	NA
333	2025-10-06	Bppv nystagmus signals diagnosis framework based on deep learning 2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01542-0 PMID:40358819	研究论文	提出基于深度学习的BPPV眼震信号诊断框架，用于良性阵发性位置性眩晕的智能分析	开发了结合Egeunet神经网络模型与快速傅里叶变换的综合性眼震数据分析框架，实现了精确的眼部结构分割和眼动数据分析	未明确说明样本规模和研究人群特征	改进BPPV眼震数据的采集和分析方法，提升临床诊断效果	良性阵发性位置性眩晕患者的眼震信号	医学图像分析	前庭疾病	眼动捕捉技术，快速傅里叶变换	深度学习	眼动信号数据	NA	NA	Egeunet	敏感性，鲁棒性	NA
334	2025-10-06	A two-step automatic identification of contrast phases for abdominal CT images based on residual networks 2025-Jun-27, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01995-7 PMID:40579615	研究论文	开发基于残差网络的两步法深度学习模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比剂增强期相	提出两步法策略，先识别动脉期、门静脉期和延迟期，再进一步将动脉期细分为早期动脉期和晚期动脉期	研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证	开发自动识别腹部CT图像对比剂增强期相的深度学习模型	腹部对比增强CT扫描图像	计算机视觉	NA	CT成像	CNN	医学图像	1175例用于模型开发，215例来自五家医院用于外部测试	NA	ResNet	准确率, 灵敏度	NA
335	2025-10-06	Advancing atomic electron tomography with neural networks 2025-Jun-19, Applied microscopy DOI:10.1186/s42649-025-00113-7 PMID:40533670	综述	本文综述了神经网络在原子级电子断层扫描中的应用进展及其对三维原子结构表征的改进	将深度学习特别是卷积神经网络集成到原子级电子断层扫描工作流程中，显著提高了三维原子成像的重建保真度	几何限制和电子剂量约束导致的重建伪影问题尚未完全解决	通过神经网络方法改进原子级电子断层扫描技术，提升三维原子结构表征精度	纳米材料的三维原子结构，包括缺陷、界面和应变场	计算机视觉	NA	原子级电子断层扫描	CNN	三维原子图像	NA	NA	NA	重建保真度，表征精度	NA
336	2025-10-06	Enhanced AlexNet with Gabor and Local Binary Pattern Features for Improved Facial Emotion Recognition 2025-Jun-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123832 PMID:40573719	研究论文	提出一种融合Gabor和局部二值模式特征的增强型AlexNet模型，用于改进面部情绪识别	将传统纹理特征提取方法（Gabor和LBP）与改进的AlexNet架构相结合，在硬件受限环境下实现高性能面部情绪识别	NA	开发在低硬件规格环境下仍能高效运行的面部情绪识别模型	面部情绪识别	计算机视觉	NA	Gabor特征提取, 局部二值模式(LBP)	CNN	图像	FER2013和RAF-DB基准数据集	NA	AlexNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 标准差	低硬件规格环境
337	2025-10-06	Dental caries detection in children using intraoral scans and deep learning 2025-Jun-15, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105906 PMID:40527440	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动龋齿检测方法，使用儿童口腔内扫描数据进行龋齿识别	首次将注意力U-Net模型应用于儿童口腔内扫描数据的龋齿检测，并与牙科医生的诊断结果进行比较验证	模型对早期和中期龋损的检测性能有限，需要进一步改进模型准确性和泛化能力	开发自动化的龋齿检测系统，评估深度学习模型与牙科医生诊断的一致性	儿童口腔内扫描数据	计算机视觉	龋齿	口腔内扫描	深度学习	3D扫描网格数据转换为的2D格式	第一队列332颗龋齿牙齿（训练192，验证63，测试77），第二独立队列119颗龋齿牙齿用于外部验证	NA	Attention U-Net	IoU, Sensitivity, Specificity, Precision, 比值比	NA
338	2025-10-06	A Deep Learning Approach to Measure Visual Function in Zebrafish 2025-Jun-09, Biology DOI:10.3390/biology14060663 PMID:40563916	研究论文	开发了一种基于深度学习的方法来测量斑马鱼的视觉功能	使用ResNet-50和DeepLabCut框架创建了新型OKR分析流程，能够在低对比度和白化突变体条件下实现稳健的眼动量化	研究聚焦于5天龄斑马鱼幼虫在受控条件下的表现	开发更有效的斑马鱼视觉功能测量方法	野生型和白化突变斑马鱼幼虫	计算机视觉	神经系统疾病	视动反射(OKR)分析	CNN	视频	野生型和白化突变斑马鱼幼虫	DeepLabCut, Python 3.10	ResNet-50	Bland-Altman检验	NA
339	2025-10-06	Evaluation of a Deep Learning and XAI based Facial Phenotyping Tool for Genetic Syndromes: A Clinical User Study 2025-Jun-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.08.25328588 PMID:40568665	研究论文	评估基于深度学习和可解释人工智能的面部表型分析工具在遗传综合征诊断中的临床效果	首次通过临床用户研究比较纯AI与XAI支持诊断对遗传学家诊断准确性、信心和信任度的实际影响	样本量较小（31名医学遗传学家），仅使用18张面部图像，研究结果可能受样本难度和AI预测准确性影响	评估可解释人工智能在临床遗传学面部表型分析中的实际效用和影响	医学遗传学家和遗传综合征患者的面部图像	计算机视觉	遗传综合征	面部表型分析	深度学习	图像	31名医学遗传学家，18张面部图像（包含遗传综合征患者和正常个体）	NA	NA	诊断准确性，置信度，信任度	NA
340	2025-10-06	Regional Brain Aging Disparity Index: Region-Specific Brain Aging State Index for Neurodegenerative Diseases and Chronic Disease Specificity 2025-Jun-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12060607 PMID:40564423	研究论文	提出基于Shapley值解释的脑区水平衰老评估新范式，构建区域特异性脑衰老偏差指数	创新开发具有高效Shapley值近似的计算框架，通过多阶段计算策略显著降低复杂度，实现深度学习模型的可解释分析	未明确说明模型在更广泛人群或不同疾病类型中的泛化能力	克服传统脑年龄预测模型的可解释性限制，研究脑衰老的区域异质性	神经退行性疾病患者和健康人群的脑部神经影像数据	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像分析	深度学习模型	神经影像数据	UK Biobank数据集	NA	NA	AUC	NA