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
461	2025-10-06	Multitask deep learning for the emulation and calibration of an agent-based malaria transmission model 2025-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013330 PMID:40743314	研究论文	本文提出一种多任务深度学习方法，用于模拟和校准基于代理的疟疾传播模型	首次将多任务深度学习应用于基于代理的疟疾传播模型的模拟和校准，通过神经网络模拟器捕获免疫参数与流行病学结果之间的复杂关系	研究仅针对八个撒哈拉以南非洲研究站点，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发高效的机器学习方法来模拟和校准计算密集型的基于代理的疟疾传播模型	基于代理的疟疾传播模型（EMOD模型）及其在八个撒哈拉以南非洲研究站点的应用	机器学习	疟疾	基于代理的建模，深度学习	神经网络	模拟数据，参考数据	来自EMOD疟疾模型的大量模拟套件，涵盖八个撒哈拉以南非洲研究站点	NA	多任务深度学习网络	NA	NA
462	2025-10-06	Enhancing the Performance of Pathological Voice Quality Assessment System Through the Attention-Mechanism Based Neural Network 2025-Jul, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2022.12.026 PMID:36732109	研究论文	提出一种基于自注意力机制的双向长短期记忆网络系统，用于提高病理语音质量评估的准确性	首次将自注意力机制与BiLSTM结合应用于语音质量评估，并引入不同音高和元音特征来模拟专业医生的高维度评估	未提及模型在跨语言或不同口音语音数据上的泛化能力	开发准确的计算机化病理语音质量评估系统以改善临床诊断质量	病理语音信号	自然语言处理	语音障碍	语音信号处理	BiLSTM, 自注意力机制	语音信号	NA	NA	自注意力机制双向长短期记忆网络(SA BiLSTM)	F1分数, 宏平均	NA
463	2025-10-06	Radiomics-Based Artificial Intelligence and Machine Learning Approach for the Diagnosis and Prognosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis: A Systematic Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87461 PMID:40772136	系统综述	系统评估基于放射组学的人工智能和机器学习方法在特发性肺纤维化诊断和预后中的应用	AI量化参数（特别是纤维化负荷和肺血管体积测量）在预后评估中持续优于传统视觉CT评分，并通过AI分析识别了超越传统实质评估的新型预后生物标志物	回顾性研究设计、样本量限制、男性为主的队列以及有限的外部验证	评估人工智能和机器学习在特发性肺纤维化诊断和预后中的应用	特发性肺纤维化患者	医学影像分析	特发性肺纤维化	计算机断层扫描（CT）成像	深度学习模型, 支持向量机, 集成方法	CT影像	八项研究（2017-2024年发表）	NA	NA	与肺功能测试的相关性	NA
464	2025-10-06	Quantifying physiological variability and improving reproducibility in 4D-flow MRI cerebrovascular measurements with self-supervised deep learning 2025-Jul-25, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30634 PMID:40711943	研究论文	本研究评估了自监督深度学习去噪在减少4D血流MRI测量变异性方面的效果，并阐明了生理变异对脑血管血流动力学的贡献	使用自监督深度学习框架对4D血流MRI数据进行去噪，通过前瞻性测试-重测研究设计分离技术噪声与生理变异	深度学习去噪无法完全消除生理变异和后处理带来的变异性，对流量等综合指标的改善效果不显著	提高4D血流MRI测量的可重复性并量化生理变异对脑血管血流动力学的影响	脑血管血流动力学测量	医学影像分析	神经退行性疾病	4D-Flow MRI, 3D径向采样	深度学习	4D血流MRI图像	10名参与者的多次4D血流MRI扫描	NA	自监督深度学习去噪框架	95%置信区间, 标准差, 可重复性	NA
465	2025-10-06	ZeroReg3D: a zero-shot registration pipeline for 3D consecutive histopathology image reconstruction 2025-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.4.044002 PMID:40765693	研究论文	提出一种用于3D连续组织病理学图像重建的零样本配准流程ZeroReg3D	结合零样本深度学习关键点匹配和非深度学习配准技术，无需大量训练数据即可有效减轻变形和切片伪影	NA	从连续2D组织切片实现精确3D重建	连续组织病理学图像	数字病理学	NA	组织病理学成像	深度学习关键点匹配	3D图像, 2D图像	NA	NA	NA	配准精度	NA
466	2025-10-06	Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Superresolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance 2025-Jul, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.25.32878 PMID:40266704	研究论文	本研究验证了六倍加速深度学习超分辨率膝关节MRI在5分钟内完成的临床效能，并与关节镜手术结果进行对比	首次将六倍加速（三倍并行成像+两倍同步多层采集）与深度学习超分辨率重建相结合，实现5分钟内完成膝关节MRI扫描	回顾性研究设计，样本量相对有限（124例患者）	验证加速膝关节MRI的临床诊断性能	患有膝关节疼痛的成年患者	医学影像	膝关节疾病	MRI，深度学习超分辨率重建，并行成像，同步多层采集	深度学习	MRI图像	124例成年患者（79名男性，45名女性），平均年龄46±17岁	NA	超分辨率重建网络	AUC，灵敏度，特异性，准确率，Kappa值	NA
467	2025-10-06	BERTAgent: The development of a novel tool to quantify agency in textual data 2025-Jul, Journal of experimental psychology. General DOI:10.1037/xge0001740 PMID:40354292	研究论文	开发了一种基于BERT的新工具BERTAgent，用于量化文本数据中的能动性语义	克服了传统词频统计方法对语义上下文不敏感的缺陷，能够考虑能动性的强度和方向性差异	NA	开发能够准确量化文本中能动性语义的计算工具	文本数据中的能动性语义编码	自然语言处理	NA	深度学习，自然语言处理	Transformer	文本	NA	NA	BERT	收敛效度，区分效度	NA
468	2025-10-06	Advanced mastitis detection in Bos indicus cows: A deep learning approach integrated with infrared thermography 2025-Jul, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104173 PMID:40540820	研究论文	本研究结合红外热成像技术和深度学习算法，开发了一种用于检测Bos indicus品种奶牛乳腺炎的非侵入性诊断方法	首次将红外热成像与深度学习CNN模型相结合用于Tharparkar品种奶牛的乳腺炎检测，并比较了不同季节的温度变化特征	研究主要针对特定品种(Tharparkar cattle)，在资源有限的奶牛系统中应用效果需要进一步验证	开发准确、非侵入性的奶牛乳腺炎检测方法以提高奶牛健康管理和生产效益	Tharparkar品种奶牛的乳房热成像数据，包括健康、亚临床乳腺炎和临床乳腺炎三种状态	计算机视觉	乳腺炎	红外热成像技术(IRT)、加州乳腺炎测试(CMT)、体细胞计数(SCC)	CNN	热成像图像	7223个乳房热成像图，来自不同季节的健康、亚临床和临床乳腺炎乳房区域	NA	ResNet-50,VGG16	准确率,ROC分析	NA
469	2025-10-06	Dual prompt personalized federated learning in foundation models 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11864-4 PMID:40745444	研究论文	提出双提示个性化联邦学习框架，解决基础模型在联邦学习中的异构数据分布和新客户端集成问题	首次将基础模型CLIP引入联邦学习场景，提出双提示机制和自适应聚合策略，实现全局任务认知与本地数据驱动的结合	未明确说明实验数据规模和具体应用场景的局限性	解决有限本地数据下联邦学习的模型训练不足问题，提升个性化联邦学习性能	异构客户端数据分布下的基础模型联邦学习	机器学习	NA	联邦学习，基础模型微调	基础模型（CLIP）	图像和文本数据	NA	NA	CLIP	NA	NA
470	2025-10-06	Advancing deep learning for expressive music composition and performance modeling 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13064-6 PMID:40745012	研究论文	比较三种深度学习架构在音乐生成和转录任务中的表现，并提出双评估框架	提出结合客观指标和主观人类评估的双评估框架，用于全面评估AI生成音乐的质量	机器生成音乐在感知质量上仍低于人类创作，缺乏情感感知建模和实时人机协作	提升AI音乐生成的表现力和结构连贯性，缩小机器生成与人类表演音乐的差距	AI生成的音乐作品	机器学习	NA	深度学习音乐生成	LSTM, Transformer, GAN	音乐数据	使用MAESTRO数据集，50名听众参与主观评估	NA	LSTM, Transformer, GAN	困惑度, 和声一致性, 节奏熵, 平均意见得分	NA
471	2025-10-06	Development of a novel deep learning method that transforms tabular input variables into images for the prediction of SLD 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12900-z PMID:40745379	研究论文	开发了一种将表格数据转换为图像的新型深度学习方法，用于预测脂肪性肝病	提出将表格输入变量转换为图像的方法，利用深度学习模型的模式识别能力进行疾病预测	NA	开发新型深度学习方法以改善脂肪性肝病的预测性能	2999名患者的医疗登记数据	机器学习	脂肪性肝病	深度学习	深度学习模型	表格数据、图像	2999名患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUCROC	NA
472	2025-10-06	A comprehensive multifaceted technical evaluation framework for implementation of auto-segmentation models in radiotherapy 2025-Jul-31, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01048-6 PMID:40745381	研究论文	开发了一个用于放疗中自动分割模型实施的多方面技术评估框架	提出了首个整合几何测量、专家评估、时间效率和剂量学评估的全面评估框架	需要建立标准化基准和共识指南以实现临床实施	验证放疗中自动分割模型的临床应用价值	脑部危及器官的自动分割模型	医学影像分析	癌症放疗	深度学习	深度学习模型	医学影像	100个训练病例，8位放射肿瘤专家参与评估	NA	NA	几何精度，临床可接受率，时间效率，剂量差异	NA
473	2025-10-06	IHE-Net:Hidden feature discrepancy fusion and triple consistency training for semi-supervised medical image segmentation 2025-Jul-31, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103229 PMID:40763409	研究论文	提出一种基于异构编码器特征差异融合和三重一致性训练的半监督医学图像分割框架IHE-Net	利用CNN和Transformer/Mamba两种异构编码器的特征差异，提出多级特征差异融合模块和三重一致性学习策略	NA	提升半监督医学图像分割性能	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	医学图像分割	CNN, Transformer, Mamba	医学图像	三个皮肤病变分割数据集(ISIC2017, ISIC2018, PH2)	NA	IHE-Net	NA	NA
474	2025-10-06	Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations 2025-Jul-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/71740 PMID:40737551	研究论文	评估人工智能系统在临床实践中识别甲状腺良性结节以减少不必要细针穿刺活检的效果	首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”识别被放射科医生误判为恶性的良性甲状腺结节	存在将8.6%的恶性结节误判为良性的风险，特别是低度或中度可疑的结节	优化甲状腺结节管理，减少不必要的细针穿刺活检	甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺结节	超声成像	深度学习	超声图像	验证队列4572个甲状腺结节（良性3134个，恶性1438个），比较队列118个良性结节	NA	NA	敏感性, 特异性, AUC	NA
475	2025-10-06	Histopathological-based brain tumor grading using 2D-3D multi-modal CNN-transformer combined with stacking classifiers 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11754-9 PMID:40739310	研究论文	提出一种结合2D-3D多模态CNN-Transformer和堆叠分类器的混合学习架构用于脑肿瘤分级	首次将2D-3D混合CNN与视觉Transformer结合，并采用堆叠集成分类器融合特征，有效捕获组织病理图像中的空间关系和全局语义	NA	开发可靠的脑肿瘤自动分级方法	脑肿瘤组织病理图像	数字病理	脑肿瘤	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	TCGA和DeepHisto两个公开数据集	NA	2D-3D混合CNN, Vision Transformer (ViT)	准确率, 精确率, 特异性	NA
476	2025-10-06	A Novel 14-Gene Panel Associated With Efferocytosis for Predicting Pancreatic Cancer Prognosis Through Bulk and Single-Cell Databases 2025-Jul-30, Frontiers in bioscience (Landmark edition) DOI:10.31083/FBL40818 PMID:40765357	研究论文	通过整合单细胞和批量转录组数据，识别了一个与胞葬作用相关的14基因预后特征panel，用于预测胰腺癌预后	首次构建了基于胞葬作用的14基因预后特征panel，并通过深度学习构建了ER风险评分系统	需要进一步验证这些基因相互作用如何影响肿瘤微环境	研究胞葬作用在胰腺导管腺癌进展中的影响机制	胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞	生物信息学	胰腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量转录组测序, 免疫组织化学染色, 细胞周期分析, 多重免疫荧光染色	深度学习, LASSO回归, 随机生存森林(RSF)	基因表达数据, 临床生存数据	来自TCGA、GEO和多个生物信息学网站的数据库，包含167个ER特征	NA	NA	总体生存率(OS), 无病生存率(DFS), Pearson相关系数	NA
477	2025-10-06	Automated characterization of abdominal MRI exams using deep learning 2025-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11985-w PMID:40715356	研究论文	开发卷积神经网络自动分类腹部MRI检查的核心属性	首次使用深度学习自动识别腹部MRI的脉冲序列类型、成像方向和对比增强状态	存在类别标签不匹配问题，需要外部验证时进行调整	开发标准化工具来自动识别和表征MRI关键成像属性	腹部MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	图像	未明确样本数量，包含Duke肝脏数据集的外部验证	NA	CNN	准确率	NA
478	2025-10-06	Deep limit order book forecasting: a microstructural guide 2025-Jul-22, Quantitative finance IF:1.5Q2 DOI:10.1080/14697688.2025.2522911 PMID:40755861	研究论文	利用深度学习技术预测纳斯达克交易所限价订单簿中间价格变化，并开发了开源数据处理框架LOBFrame	提出创新的操作框架评估预测实用性，关注完整交易准确预测的概率，而非传统机器学习指标	深度学习的高预测能力不一定对应可操作的交易信号，传统评估指标在限价订单簿背景下存在不足	探索高频限价订单簿中间价格变化的可预测性，评估深度学习模型在金融微观结构中的应用	纳斯达克交易所交易的异质性股票集合	机器学习	NA	深度学习	NA	限价订单簿数据	大规模限价订单簿数据（具体数量未提及）	NA	NA	交易准确预测概率	NA
479	2025-10-06	Multimodal Detection of Agitation in People With Dementia in Clinical Settings: Observational Pilot Study 2025-Jul-15, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/68156 PMID:40663489	研究论文	开发用于痴呆症患者躁动行为检测的多模态系统，结合可穿戴传感器和隐私保护视频分析	首次将可穿戴传感器数据与隐私保护视频分析相结合，能够提前6分钟预测躁动发作	仅为包含10名参与者的初步研究，样本量较小	开发实时检测和预测痴呆症患者躁动行为的自动化系统	重度痴呆症患者	数字病理学	老年疾病	视频分析, 可穿戴传感器	Extra Trees, 多层感知机, 门控循环单元, 长短期记忆	传感器数据, 视频	10名参与者	NA	多层感知机, GRU, LSTM	准确率, AUC	NA
480	2025-10-06	Prediction of Major Adverse Cardiovascular Events in Patients with Hypertrophic Cardiomyopathy by Deep Learning and Radiomics 2025-Jul-11, Cardiology IF:1.9Q3 DOI:10.1159/000547232 PMID:40652933	研究论文	本研究结合深度迁移学习和影像组学技术开发了DTL-RAD模型，用于预测肥厚型心肌病患者的主要不良心血管事件风险	首次将超声心动图与深度迁移学习和影像组学相结合，开发了预测肥厚型心肌病患者MACE风险的集成模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（210例患者），需要进一步前瞻性验证	开发预测肥厚型心肌病患者主要不良心血管事件风险的精准预测模型	肥厚型心肌病患者	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图，影像组学分析	深度学习，机器学习	医学影像	210例肥厚型心肌病患者（59例MACE，151例非MACE）	PyRadiomics, TensorFlow/PyTorch	ResNet50	AUC, 特异性, 敏感性, 决策曲线分析	NA