深度学习在生物医药领域中的应用

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
141	2025-07-13	Deep learning-based differentiation of benign and malignant thyroid follicular neoplasms on multiscale intraoperative frozen pathological images: A multicenter diagnostic study 2025-Jun-30, Chinese journal of cancer research = Chung-kuo yen cheng yen chiu DOI:10.21147/j.issn.1000-9604.2025.03.02 PMID:40642490	研究论文	开发一种基于深度学习的多尺度图像学习系统（DMILS），用于在甲状腺滤泡性肿瘤的多尺度术中冰冻病理图像上区分良恶性	首次使用多尺度全切片图像（WSIs）构建深度学习系统，用于甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性区分，并在多中心数据集上验证其性能	研究仅基于三个中心的数据，可能无法完全代表所有临床场景	开发并验证一种深度学习系统，用于甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性区分	甲状腺滤泡性肿瘤的多尺度术中冰冻病理图像	数字病理	甲状腺癌	深度学习	深度学习弱监督方法	图像	1,213名患者，分为训练集、验证集、内部测试集、外部测试集和前瞻性测试集
142	2025-07-13	PhytoCluster: a generative deep learning model for clustering plant single-cell RNA-seq data 2025-Jun, aBIOTECH IF:4.6Q1 DOI:10.1007/s42994-025-00196-6 PMID:40641652	研究论文	本文介绍了一种名为PhytoCluster的无监督深度学习算法，用于聚类植物单细胞RNA测序数据	提出了一种新的深度学习模型PhytoCluster，能够有效处理单细胞RNA测序数据的高维度、稀疏性和生物噪声问题，并在聚类准确性、噪声去除和信号保留方面优于其他方法	NA	开发一种能够有效聚类植物单细胞RNA测序数据的算法	植物单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	scRNA-seq	深度学习	单细胞RNA测序数据	四个模拟数据集和五个真实scRNA-seq数据集
143	2025-07-12	Understanding the Impact of Seasonal Weather Dynamics on Rice Disease Occurrence Using Neural Networks: A Case Study of Panicle Blast and Grain Rot 2025-Jun-30, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-01-25-0004-FI PMID:40586730	研究论文	本研究利用神经网络分析季节性天气动态对水稻穗瘟和谷腐病发生的影响	提出了一种仅依赖气象数据的数据驱动方法，揭示了气象条件与病害发生之间的隐藏关系	模型在测试集上的准确率最高仅为68.0%，仍有提升空间	探索季节性天气动态对水稻病害发生的影响	水稻穗瘟病(PB)和谷腐病(GR)	机器学习	水稻病害	LSTM模型	LSTM	时间序列气象数据	180天的气象数据(包含7个气象变量)
144	2025-07-12	Artificial Intelligence in cancer epigenomics: a review on advances in pan-cancer detection and precision medicine 2025-Jun-14, Epigenetics & chromatin IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s13072-025-00595-5 PMID:40517231	综述	本文综述了人工智能在癌症表观基因组学中的应用，特别是在泛癌检测和精准医学中的进展	探讨了AI与DNA甲基化分析的协同作用，推动了精准肿瘤学的发展，并展望了AI与表观基因组学在癌症诊断和治疗中的未来	早期癌症检测的敏感性有限，许多AI算法的黑箱性质，以及需要在多样化人群中进行验证以确保公平实施	推动精准肿瘤学的发展，提高癌症早期检测和分类的准确性	DNA甲基化作为癌症生物标志物的应用	数字病理学	癌症	DNA甲基化分析	深度学习网络和图模型	DNA甲基化数据	NA
145	2025-06-16	Commentary on "Photodiagnosis with deep learning: A GAN and autoencoder-based approach for diabetic retinopathy detection" by Gencer et al., 2025 2025-Jun-13, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104666 PMID:40516582	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
146	2025-07-12	Deep convolutional neural networks for early detection of interproximal caries using bitewing radiographs: A systematic review 2025-Jun, Evidence-based dentistry DOI:10.1038/s41432-025-01134-7 PMID:40114013	系统性综述	本文系统性综述了使用深度卷积神经网络（DCNN）通过咬翼片X光片早期检测邻面龋齿的研究	突出了YOLOv8在检测邻面龋齿方面相较于其他深度CNN模型的优势	纳入的研究中仅有40%在参考标准领域具有低偏倚风险	评估深度卷积神经网络在咬翼片X光片中检测邻面龋齿的准确性和应用效果	咬翼片X光片中的邻面龋齿	数字病理	龋齿	深度卷积神经网络（DCNN）	CNN, YOLOv8	图像	样本量从112到3,989名参与者不等
147	2025-07-12	Analysis of influenza-like illness trends in Saudi Arabia: a comparative study of statistical and deep learning techniques 2025-Jun, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0080 PMID:40501115	研究论文	比较Holt-Winters统计方法和LSTM深度学习模型在预测沙特阿拉伯季节性流感样疾病(ILI)发病率中的表现	首次在中东流行病学模型中整合特定区域的外生变量，并比较统计与深度学习方法的预测性能	在发病率波动较大时期存在显著未解释的变异性，Holt-Winters模型表现中等	开发和评估流感样疾病(ILI)发病率预测模型	沙特阿拉伯2017-2022年的每周ILI病例数据	机器学习	流感	时间序列分析	Holt-Winters, LSTM	时间序列数据	2017-2022年的每周ILI病例数据
148	2025-07-11	Domain-generalized Deep Learning for Improved Subject-independent Emotion Recognition Based on Electroencephalography 2025-Jun-30, Experimental neurobiology IF:1.8Q4 DOI:10.5607/en25011 PMID:40364497	研究论文	本研究评估了结合四种领域泛化技术和三种深度学习架构的方法，以提高基于脑电图(EEG)的独立于受试者的情绪识别的性能	系统地评估了十二种结合领域泛化技术和深度学习架构的方法，以解决跨受试者变异性问题，并提高了情绪识别的分类准确率	研究仅使用了两个情绪EEG数据集，可能无法涵盖所有可能的情绪状态和受试者变异性	提高独立于受试者的基于EEG的情绪识别的模型泛化能力	情绪识别	机器学习	NA	领域泛化技术(Deep CORAL, GroupDRO, VREx, DANN)	ShallowFBCSPNet, EEGNet, TSception	脑电图(EEG)数据	两个情绪EEG数据集，采用十折交叉验证策略
149	2025-07-11	Machine learning to identify hypoxic-ischemic brain injury on early head CT after pediatric cardiac arrest 2025-Jun-27, Resuscitation IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.resuscitation.2025.110693 PMID:40582483	研究论文	利用深度学习模型在儿童院外心脏骤停后的早期CT扫描中检测缺氧缺血性脑损伤（HIBI）	深度学习模型能够检测出放射科医生视觉上无法识别的HIBI	样本量较小（117例OHCA病例），且模型在预测不良结局时的AUC较低（0.69）	开发深度学习模型以早期检测儿童心脏骤停后的HIBI	儿童院外心脏骤停（OHCA）病例及其年龄匹配的对照组	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	CT图像	117例OHCA病例（年龄3.1 [0.7-12.2]岁）及年龄匹配的对照组
150	2025-07-11	[Advances in low-dose cone-beam computed tomography image reconstruction methods based on deep learning] 2025-Jun-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202409021 PMID:40566788	综述	本文系统回顾了基于深度学习的低剂量锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像重建方法	比较了不同网络架构在降噪、伪影去除、细节保留和计算效率方面的表现，并探讨了多模态融合和自监督学习等新兴技术的应用潜力	未提及具体临床验证结果或实际应用效果	优化低剂量CBCT算法并支持其临床应用	低剂量CBCT图像重建技术	医学影像处理	NA	深度学习	多种网络架构（未具体说明）	医学影像（CBCT扫描数据）	NA
151	2025-07-11	AI in Medical Questionnaires: Innovations, Diagnosis, and Implications 2025-Jun-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/72398 PMID:40549427	系统综述	本文系统综述了人工智能在医学问卷中的应用、潜在益处及问题，重点关注其在评估、开发和预测三个主要功能中的作用	揭示了AI技术在医学问卷中的综合应用潜力，包括提高诊断准确性、辅助临床决策及简化问卷开发和数据分析	大多数研究仍处于探索阶段，方法学质量中等，主要限制包括缺乏对照组、随访数据不完整和验证系统不足	系统评估AI在医学问卷中的价值，探索其在改善诊断效率、加速量表开发和促进早期干预方面的潜力	医学问卷，特别是与心理健康相关的问卷	自然语言处理	精神健康障碍	自然语言处理，生成模型如ChatGPT	随机森林、支持向量机、k近邻、CNN、BERT、ChatGPT	文本	从49,091篇文献中筛选出14篇符合纳入标准的研究
152	2025-07-11	Quantum-inspired computational drug design for phytopharmaceuticals: a herbal holography analysis 2025-Jun-13, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06412-w PMID:40512383	研究论文	本文提出了一种基于量子理论启发的计算药物设计方法，用于植物药物的全息分析	引入了植物全息学这一新范式，将植物分子视为多维系统，并应用全息和量子理论进行理解	量子驱动方法在植物医学中的实际应用效果尚待验证	探索量子驱动方法是否能在植物药物领域带来真正的革命	植物化合物	计算药物设计	NA	混合量子-经典模拟、深度学习模型、量子力学	深度学习模型	NA	NA
153	2025-07-11	Ultra-fast single-sequence magnetic resonance imaging (MRI) for lower back pain: diagnostic performance of a deep learning T2-Dixon pprotocol 2025-Jun-11, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106987 PMID:40633138	research paper	评估深度学习加速的T2w Dixon单序列MRI协议在诊断下腰痛中的性能	提出了一种深度学习加速的T2w Dixon单序列MRI协议，显著缩短了扫描时间	单中心研究，样本量较小（30例患者）	评估缩短版MRI协议在下腰痛诊断中的性能	下腰痛患者	digital pathology	lower back pain	MRI, deep learning	NA	image	30例下腰痛患者
154	2025-07-11	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	本研究比较了使用对比增强提升(CE-boost)技术和深度学习重建技术的低剂量、低对比剂流速/剂量的冠状动脉CT血管成像(CCTA)与传统CCTA的图像质量，并探讨了该技术在冠状动脉疾病早期筛查中的潜在应用	结合CE-Boost技术和深度学习重建技术，实现了辐射剂量和对比剂用量的显著降低，同时保持了诊断图像质量	样本量较小(46例患者)，且研究时间较短(2024年3月至9月)	探索低剂量、低对比剂用量的CCTA技术在冠状动脉疾病筛查中的临床应用价值	疑似冠状动脉狭窄的患者	数字病理	心血管疾病	CT血管成像(CCTA)、对比增强提升(CE-Boost)、深度学习重建	深度学习	医学影像	46例疑似冠状动脉狭窄患者
155	2025-07-10	Deep Learning of Suboptimal Spirometry to Predict Respiratory Outcomes and Mortality 2025-Jun-30, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6296752/v1 PMID:40630516	研究论文	本研究探讨了利用深度学习模型基于次优肺活量测定预测呼吸系统结果和死亡率的能力	提出了一种基于对比学习的Spiro-CLF框架，能够利用次优肺活量测定数据进行预测，而传统方法仅依赖质量控制通过的测试结果	需要在特定临床场景中进一步验证模型的性能和实用性	探索次优肺活量测定数据在预测呼吸系统结果和死亡率方面的价值	英国生物银行和COPDGene研究中的参与者	机器学习	呼吸系统疾病	对比学习	Spiro-CLF	体积-时间曲线（肺活量测定原始数据）	英国生物银行352,684名参与者（940,705条曲线）和COPDGene研究10,110名参与者
156	2025-07-10	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Jun-28, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	本研究开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌（iCCA）的预后预测	首次开发了用于iCCA预后的病理组学集成模型，并通过多种方法提高了模型的可解释性	模型的可解释性仍需进一步提高	开发并解释一种病理组学驱动的集成预测模型，用于iCCA的预后预测	252名iCCA患者	数字病理学	肝内胆管癌	深度学习，K-means无监督聚类，Cellprofiler	集成模型	病理切片图像	252名iCCA患者，并在The Cancer Genome Atlas数据库中进行外部验证
157	2025-07-10	Broadscale reconnaissance of coral reefs from citizen science and deep learning 2025-Jun-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14261-6 PMID:40571887	研究论文	本文探讨了结合公民科学和深度学习技术对珊瑚礁进行大规模勘测的准确性和可行性	结合公民科学和深度学习技术，开发了一种低成本、大规模收集珊瑚礁数据的新方法	对于'所有其他珊瑚'这一单一类别的估计准确率较低，仅在60%的站点和珊瑚覆盖率为10-30%的图像中达到95%的准确率	评估公民科学和新技术在珊瑚礁数据收集中的准确性和可行性	珊瑚礁的底栖覆盖情况，特别是分枝型鹿角珊瑚、板状鹿角珊瑚和块状珊瑚	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	8086张底栖图像
158	2025-07-10	Machine and deep learning methods for epileptic seizure recognition using EEG data: A systematic review 2025-Jun-23, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149797 PMID:40562194	系统综述	本文系统综述了使用机器学习和深度学习方法基于EEG数据进行癫痫发作识别的研究	与以往仅关注癫痫发作识别单一方面的综述不同，本文全面概述了检测、分类和预测任务，并讨论了可解释AI、迁移学习和联邦学习等新兴趋势	研究存在模型有效性、可解释性和临床应用性等方面的问题	评估机器学习和深度学习方法在基于EEG的癫痫发作识别中的应用，以提高识别系统的可靠性和效率	癫痫发作识别	机器学习	癫痫	EEG	ML和DL模型	EEG信号	NA
159	2025-07-10	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Jun-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.20.25329926 PMID:40585085	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	利用3D剂量数据、CT扫描和器官分割，通过深度学习模型改进传统NTCP模型的预测能力	研究依赖于多机构队列数据，可能存在数据异质性问题	提高头颈癌放疗后吞咽困难的预测准确性	头颈癌患者	数字病理学	头颈癌	深度学习	Residual Network	3D剂量分布、CT扫描、器官分割	1484名头颈癌患者
160	2025-07-10	De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape 2025-Jun-20, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf611 PMID:40613715	研究论文	本文提出了一种基于深度学习预测适应度景观的绝缘顺式调控元件设计策略，用于纯化和建模宿主独立的转录活性	整合异源配对顺式和反式调控模块到正交宿主细胞中，建立可控的转录调控系统，并利用深度学习算法结合实验数据纯化过程，实现了从头设计全长转录启动子序列	未提及该方法在其他复杂顺式调控元件上的适用性验证	开发一种能够精确控制基因活性的生物工程应用方法	顺式调控元件的设计和建模	生物信息学	NA	深度学习算法	NA	序列数据	细菌（大肠杆菌）和哺乳动物（中国仓鼠卵巢）细胞系