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
501	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
502	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
503	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
504	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
505	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
506	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
507	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
508	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
509	2025-10-06	Association Between Automated Coronary Artery Calcium From Routine Chest Computed Tomography Scans and Cardiovascular Risk in Patients With Colorectal or Gastric Cancer 2025-Jul, Circulation. Cardiovascular quality and outcomes DOI:10.1161/CIRCOUTCOMES.124.011656 PMID:40519001	研究论文	本研究评估了通过深度学习自动量化常规胸部CT扫描中的冠状动脉钙化与结直肠癌或胃癌患者心血管风险之间的关联	首次在结直肠癌或胃癌患者群体中，利用深度学习软件自动量化常规非心电图门控胸部CT的冠状动脉钙化评分，并评估其与心血管风险的关联	回顾性研究设计，仅在韩国两家三级医院进行，可能存在选择偏倚	评估自动冠状动脉钙化评分与结直肠癌或胃癌患者动脉粥样硬化性心血管疾病风险之间的关联	结直肠癌或胃癌患者	数字病理	心血管疾病	胸部计算机断层扫描，深度学习	深度学习	医学影像	3153名患者	NA	NA	亚分布风险比	NA
510	2025-10-06	A Design of Experiment to Evaluate the Printability for Bioprinting by Using Deep Learning Image Similarity 2025-07, Journal of biomedical materials research. Part A DOI:10.1002/jbm.a.37961 PMID:40616386	研究论文	本研究通过深度学习图像相似性评估生物打印的可打印性，并分析流变特性对打印质量的影响	提出使用深度学习图像相似性作为评估生物打印可打印性的新方法	仅使用两种替代生物材料进行初步研究，需要进一步验证更多生物材料	优化基于挤出的生物打印工艺参数，提高打印质量	透明质酸、海藻酸钠和甲基丙烯酰化透明质酸结合角膜角质形成细胞	计算机视觉	NA	生物打印、流变学分析	深度学习	图像	三种生物材料（透明质酸、海藻酸钠、甲基丙烯酰化透明质酸）	NA	NA	图像相似性	NA
511	2025-10-06	Improving Image Quality in Computed Tomography-Guided Biopsy Using Deep Learning Reconstruction 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87213 PMID:40755670	技术报告	本研究评估深度学习重建技术在CT引导活检中的图像质量和重建时间表现	首次系统比较FBP、HIR和DLR三种重建方法在CT引导活检中的图像噪声和重建时间差异	DLR不支持实时成像，重建时间超过10秒，限制了在介入手术中的应用	评估深度学习重建技术在CT引导活检中的图像质量和重建时间	CT系统配备的常规检测体模	医学影像	NA	CT成像，深度学习重建	深度学习	CT图像	在20、30、40、50 HU四个标准偏差设置下进行的成像实验	NA	NA	图像噪声(SD值)，重建时间	NA
512	2025-10-06	Explainable machine learning for predicting ICU mortality in myocardial infarction patients using pseudo-dynamic data 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13299-3 PMID:40739438	研究论文	开发可解释的伪动态机器学习框架用于预测心肌梗死患者ICU死亡率	提出结合时间序列电子健康记录和SHAP值时间分辨解释性的预测框架，在多个预测时间窗口保持稳定性能	使用回顾性数据，可能存在选择偏倚；仅基于美国ICU数据库	开发可解释的机器学习模型预测心肌梗死患者ICU死亡率	ICU心肌梗死患者	机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	XGBoost, 深度学习	时间序列临床数据	来自eICU和MIMIC-IV数据库的两个回顾性队列	XGBoost	XMI-ICU	AUROC, 平衡准确率	NA
513	2025-10-06	An efficient fusion detector for road defect detection 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01399-z PMID:40744951	研究论文	提出一种结合空间深度卷积与瓶颈变换器的SCB-AF-Detector，用于复杂背景下道路图像的多尺度细微缺陷检测	集成SPD-Conv结构与瓶颈变换器的SCB-Darknet53主干网络，以及渐进式特征金字塔网络的多层次特征融合方法	仅在伊朗道路病害数据集上进行验证，未提及其他数据集或实际场景的泛化能力	解决复杂背景下道路图像中多尺度细微缺陷的检测难题	道路图像中的多尺度细微缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	25000张道路图像	NA	SCB-Darknet53, 渐进式特征金字塔网络	精确率, 召回率, mAP	NA
514	2025-10-06	Image dehazing algorithm based on deep transfer learning and local mean adaptation 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13613-z PMID:40745205	研究论文	提出一种基于深度迁移学习和局部均值适应的图像去雾算法	结合深度迁移学习的大气光估计和局部均值适应的透射率图估计，同时集成图像增强和降噪模块	NA	解决图像去雾中亮区失真和噪声抑制能力弱的问题	雾霾图像	计算机视觉	NA	图像去雾技术	深度学习	图像	四个数据集：自建合成雾霾数据集、SOTS（户外）数据集、NH-HAZE数据集和O-HAZE数据集	NA	基于深度迁移学习的大气光估计模块、局部均值适应的透射率图估计模块、无雾图像重建模块、图像增强模块、降噪模块	PSNR, SSIM	NA
515	2025-10-06	Multi-heat keypoint incorporation in deep learning model to tropical cyclone centering and intensity classifying from geostationary satellite images 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12733-w PMID:40745273	研究论文	提出一种结合多头关键点设计和空间注意力机制的多任务深度学习模型，用于从静止卫星图像中定位热带气旋中心和分类强度	提出多头关键点设计(MHKD)与空间注意力机制(SAM)相结合的新架构，并采用基于欧几里得距离的新损失函数优化热图中心定位	热带气旋云模式的非线性复杂性导致不同等级间的区分困难，特别是在TD到TS、TS到STS的过渡阶段	改进热带气旋中心定位和强度分类的准确性	热带气旋(TC)	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习,注意力机制	卫星图像	2015-2023年西北太平洋区域日本Himawari 8/9静止卫星数据和WMO RSMC东京台风中心最佳路径数据	NA	编码器-解码器,多头注意力网络	准确率,平均误差	NA
516	2025-10-06	Impact of large language models and vision deep learning models in predicting neoadjuvant rectal score for rectal cancer treated with neoadjuvant chemoradiation 2025-Jul-31, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01844-5 PMID:40745280	研究论文	本研究探索使用大语言模型和计算机视觉模型预测直肠癌新辅助放化疗后新辅助直肠评分	首次结合大语言模型处理放射学报告和卷积神经网络处理CT扫描来预测NAR评分	样本量较小（仅160例CT扫描），未提供具体模型架构细节	开发深度学习模型准确预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗后的NAR评分	局部晚期直肠癌患者的新辅助放化疗数据	计算机视觉,自然语言处理	直肠癌	CT扫描,MRI扫描	CNN,LLM	图像,文本	160例CT扫描及对应的放射学报告	NA	卷积神经网络,编码器架构	AUC	NA
517	2025-10-06	VCPC: virtual contrastive constraint and prototype calibration for few-shot class-incremental plant disease classification 2025-Jul-31, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01423-3 PMID:40745353	研究论文	提出一种结合虚拟对比约束和原型校准的方法，用于小样本类增量植物病害分类	引入虚拟对比类约束模块和原型校准嵌入模块，增强基础类学习并为新病害类别分配足够嵌入空间	NA	开发能够持续适应新病害类别的小样本类增量学习模型	植物病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	FSCIL模型	图像	基于PlantVillage和CIFAR-100数据集，采用5-way 5-shot和3-way 5-shot设置	NA	虚拟对比约束模块(VCC)，原型校准嵌入模块(PCE)	准确率	NA
518	2025-10-06	Deep learning for tooth detection and segmentation in panoramic radiographs: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul-30, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06349-9 PMID:40739210	系统评价与荟萃分析	系统评估深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割性能的研究	首次对深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割性能进行系统性综述和荟萃分析	纳入研究数量有限（20项），部分分析仅基于少量研究（如正中额外牙分析仅6项）	总结和评估深度学习在全景X光片中牙齿检测与分割的性能	全景X光片中的牙齿	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	深度学习	医学影像	20项研究（包含2207条记录）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, HSROC曲线	NA
519	2025-10-06	Interpretable graph Kolmogorov-Arnold networks for multi-cancer classification and biomarker identification using multi-omics data 2025-Jul-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-13337-0 PMID:40730661	研究论文	提出一种基于图结构和Kolmogorov-Arnold定理的可解释深度学习框架MOGKAN，用于多组学数据的多癌种分类和生物标志物识别	首次将Kolmogorov-Arnold定理原理与图神经网络结合，利用可训练单变量函数增强模型可解释性，整合多种组学数据和蛋白质相互作用网络	未提及模型在独立验证集上的性能表现及临床部署的可行性分析	开发可解释的深度学习模型用于精准癌症诊断和多癌种分类	31种不同癌症类型的多组学数据样本	机器学习	多癌种	mRNA测序, micro-RNA测序, DNA甲基化测序, 蛋白质相互作用网络分析	图神经网络	多组学数据, 图数据	未明确说明具体样本数量	NA	基于Kolmogorov-Arnold定理的图神经网络	准确率	NA
520	2025-10-06	Interpretable Graph Kolmogorov-Arnold Networks for Multi-Cancer Classification and Biomarker Identification using Multi-Omics Data 2025-Jul-27, ArXiv PMID:40740512	研究论文	提出一种基于图结构和多组学数据的可解释深度学习框架MOGKAN，用于多癌种分类和生物标志物识别	首次将Kolmogorov-Arnold定理原理应用于多组学数据整合，结合图神经网络和可训练单变量函数增强模型可解释性	未明确说明模型在不同癌症类型间的泛化能力及临床验证的详细结果	开发可解释的深度学习模型用于精准癌症诊断和多癌种分类	31种不同癌症类型的多组学数据	机器学习	多癌种	mRNA测序, micro-RNA测序, DNA甲基化测序, 蛋白质相互作用网络	图神经网络	多组学数据, 图数据	未明确说明具体样本数量	NA	Graph Kolmogorov-Arnold Network	准确率	NA