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
41	2026-09-06	A Multi-Modal Pelvic MRI Dataset for Deep Learning-Based Pelvic Organ Segmentation in Endometriosis 2025-07-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05623-3 PMID:40707497	研究论文	本研究提出了一个用于子宫内膜异位症盆腔器官分割的多模态盆腔MRI数据集，并展示了两种自动分割管道（nnU-Net和RAovSeg）的基线性能。	首次提出针对子宫内膜异位症的多中心、多序列盆腔MRI数据集，并公开用于进一步研究。	数据规模较小，分割标签由不同数量的评估者提供，可能影响模型泛化性。	提供公开的盆腔MRI数据集，并评估自动分割方法，以支持子宫内膜异位症的诊断和研究。	子宫内膜异位症患者的盆腔MRI图像及相应器官标签（子宫、卵巢、子宫内膜瘤）。	医学影像分析	子宫内膜异位症	磁共振成像（MRI）	nnU-Net, RAovSeg	MRI图像	51例多中心数据集和81例单中心数据集	未提及	nnU-Net, RAovSeg	未提及具体指标，可能包括Dice系数等分割指标（未明确列出）	未提及
42	2026-09-06	A multimodal dataset for training deep learning models aimed at detecting and analyzing sleep apnea 2025-07-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05583-8 PMID:40681588	研究论文	本文介绍了一个用于训练深度学习模型以检测和分析睡眠呼吸暂停的多模态数据集，该数据集整合了多导睡眠监测设备和同步音频记录的数据，并由医学专家基于PSG监测数据进行标注	提供了一个公开、标准化且高质量的多模态数据集，整合了PSG设备数据与同步音频记录，并由专家精确标注，为睡眠呼吸暂停深度学习模型的发展和应用提供了数据资源	摘要中未提及局限性	旨在为睡眠呼吸暂停综合征的深度学习模型开发和应用提供公开、标准化、高质量的数据资源，以提升诊断准确性和效率	睡眠呼吸暂停综合征患者的多导睡眠监测数据和同步音频记录	数字病理学	睡眠呼吸暂停综合征	多导睡眠监测（PSG）	深度学习模型	多模态数据（PSG信号和音频）	NA	NA	NA	NA	NA
43	2026-09-06	Visualizing what's missing: Using deep learning and Bow-Tie diagrams to identify and visualize missing leading indicators in industrial construction 2025-07, Journal of safety research IF:3.9Q2 DOI:10.1016/j.jsr.2025.02.007 PMID:40483046	研究论文	本研究利用深度学习与领结图识别并可视化工业建筑中缺失的前瞻性安全指标	首次结合SBERT嵌入、定制人为与组织因素框架及领结图、桑基图，分析检查报告未捕获的危险模式，以可视化前瞻性指标的缺失	基于单一加拿大建筑项目的数据，可能限制结果的泛化性；依赖文本数据的质量与完整性	识别安全检查期间前瞻性指标未能捕获的危险，以提升风险管理并促进预测性主动安全措施	工业建筑项目中的事故报告与安全检查描述记录	自然语言处理	不适用	自然语言处理、文本挖掘、嵌入向量生成（SBERT）	SBERT（句子双向编码器表示转换器）	文本报告（事故与检查描述）	633起事故和9,681条检查描述（2015-2018年，加拿大）	PyTorch	SBERT（Transformer架构）	相似性计算（余弦相似度）	未提及具体GPU或云平台
44	2026-09-05	A dataset for recognition of Arabic accents from spoken L2 English speech (ArL2Eng) 2025-07-31, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05561-0 PMID:40745170	研究论文	本文介绍了一个名为ArL2Eng的语音数据集，该数据集包含阿拉伯语母语者说英语的二语语音，并强调其在支持自动语言评估研究方面的潜力。	引入了首个专门针对阿拉伯语背景者说英语的语音数据集ArL2Eng，并包含专家评分者评估的流利度标注，支持语音识别和口音识别等应用。	未提及具体局限性。	支持自动语言评估研究，特别是阿拉伯口音英语的流利度预测和口音识别。	阿拉伯语母语者说英语的语音样本。	语音处理、机器学习	NA	特征提取（如梅尔频率倒谱系数）	深度学习模型（具体类型未指定）	音频	640份语音记录中的471份有流利度标注	NA	NA	NA	NA
45	2026-09-05	Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations 2025-07-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/71740 PMID:40737551	研究论文	本研究通过多中心回顾性研究，评估了基于深度学习的人工智能系统在识别甲状腺结节中最初被放射科医生评估为恶性风险但实际可能为良性的结节的能力，以减少不必要的细针穿刺活检	首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”角色，以识别放射科医生最初误判为恶性的良性甲状腺结节，从而减少不必要的FNA程序	本研究为回顾性设计，存在选择偏倚；错误识别的恶性结节多为低度或中度恶性风险，仍需主动监测；比较队列样本量较小，可能影响统计功效	评估AI在真实临床环境中识别潜在良性甲状腺结节的能力，减少不必要的细针穿刺，优化甲状腺结节管理	甲状腺结节患者，包括验证队列（4572个结节）和比较队列（118个结节）	医学影像分析	甲状腺结节	超声成像	基于深度学习的AI系统	超声图像	验证队列包含4572个甲状腺结节，其中良性3134个，恶性1438个；比较队列包含118个良性结节	未明确提及	未明确提及	敏感性、特异性、受试者工作特征曲线下面积	未提及
46	2026-09-05	A Weighted Voting Approach for Traditional Chinese Medicine Formula Classification Using Large Language Models: Algorithm Development and Validation Study 2025-07-24, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/69286 PMID:40705933	研究论文	本研究评估了多种大型语言模型在中药方剂分类任务中的性能，并提出了一种结合硬投票和加权投票的集成学习方法以提高分类准确性	首次将多种微调大型语言模型集成到中药方剂分类中，通过加权投票机制（基于各模型平均准确率确定权重）提升分类性能	未提供明确局限性，但可能受限于数据集规模和来源多样性	评估不同大型语言模型在中药方剂分类中的表现，并通过集成学习提升分类准确性	2441个中药方剂，涵盖成分、功效和适应症信息	自然语言处理	不适用（中药方剂分类）	N/A	大型语言模型（LLM）	文本数据（中药方剂描述）	2441个中药方剂（训练集1999个，测试集442个）	N/A	Qwen-14B（及其他未具体说明的LLM架构）	准确性	N/A
47	2026-09-04	Fully Automated Online Adaptive Radiation Therapy Decision-Making for Cervical Cancer Using Artificial Intelligence 2025-07-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.04.012 PMID:40252932	研究论文	本研究探索利用人工智能进行宫颈癌在线自适应放射治疗的自动化决策，通过机器学习和深度学习方法识别需要重新计划的分次治疗	首次将人工智能应用于宫颈癌在线自适应放射治疗的决策，引入基于轮廓和剂量的深度学习模型，并与医生共识进行比较	本研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且深度学习模型在整合额外剂量数据后性能略有下降，需进一步前瞻性验证	探讨利用人工智能辅助宫颈癌在线自适应放射治疗决策的可行性，提供决策支持工具以识别可能受益于自适应复位的治疗分次	宫颈癌患者及其每日扇束CT图像、计划靶区和剂量数据	医学影像分析	宫颈癌	扇束CT影像（FBCT）、自适应放射治疗计划	支持向量机（SVM）、李生网络（Siamese Network）	CT影像、轮廓、剂量数据	24名宫颈癌患者，671个分次的FBCT及计划数据（训练：21名患者588个分次，独立测试：3名患者83个分次）	NA	LASSO特征选择、SVM、李生网络	AUC、准确率、精确率、召回率	NA
48	2026-08-31	Physiological Response of Tissue-Engineered Vascular Grafts to Vasoactive Agents in an Ovine Model 2025-07, Tissue engineering. Part C, Methods DOI:10.1089/ten.tec.2025.0098 PMID:40548865	研究论文	本研究开发并验证了一种在大动物模型中评估组织工程血管移植物对血管活性药物反应性的协议，发现移植物表现出快速、可逆的血管收缩能力	首次采用血管内超声成像与有创血流动力学监测相结合的方法，并利用基于深度学习的图像分割软件包（VIVUS）来评估组织工程血管移植物的血管反应性	研究未观察到钠硝普钠诱导的血管舒张反应，可能受静脉组织结构差异、胸腔下腔静脉低压环境和全身性混杂因素影响；且未与天然静脉和合成移植物进行直接比较	开发和验证一种评估组织工程血管移植物在大型动物模型中对血管活性药物反应性的协议	植入Dorset羊胸腔下腔静脉的骨髓种子组织工程血管移植物	医学影像分析	心血管疾病	血管内超声成像、有创血流动力学监测	深度学习分割模型	血管内超声图像、生理参数数据	研究涉及Dorset羊大动物模型，具体数量未在摘要中提及	Python、自定义软件包VIVUS（基于深度学习）	未指定具体架构，但使用了深度学习分割模型	管腔面积变化率、心率、平均动脉压、心输出量	未提及具体计算资源，但使用了Python软件包VIVUS
49	2026-08-30	Deep learning image enhancement algorithms in PET/CT imaging: a phantom and sarcoma patient radiomic evaluation 2025-07, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07149-7 PMID:40014074	研究论文	本文利用放射组学特征比较两种深度学习图像增强算法与金标准图像重建技术在PET/CT成像中的性能，涉及体模和肉瘤患者数据	首次使用标准化放射组学特征定量评估商业化和研究用深度学习图像增强算法在PET/CT成像中的性能	样本量较小（20例患者）且使用单一示踪剂[18F]FDG，可能限制了结果的普遍性	通过放射组学特征评估深度学习图像增强算法在PET/CT成像中的性能，并探索其在放射组学协调和算法定量评价中的潜在应用	模块化异质成像体模和20例肉瘤患者的[18F]FDG PET/CT数据	医学影像	肉瘤	PET/CT成像	深度学习（DL）	医学影像	5次重复体模采集和20例肉瘤患者PET/CT数据	NA	NA	93个IBSI标准化放射组学特征	NA
50	2026-08-28	ConsAMPHemo: A computational framework for predicting hemolysis of antimicrobial peptides based on machine learning approaches 2025-07, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70087 PMID:40519190	研究论文	提出ConsAMPHemo框架，基于深度学习预测抗菌肽的溶血活性并进行浓度回归。	采用两阶段深度学习框架，结合二元分类和回归预测，并分析特征与溶血活性的相关性。	未提及具体限制。	开发成本有效的抗菌肽溶血活性预测方法，并揭示低溶血毒性的设计原则。	抗菌肽（AMPs）	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型（具体未指明）	序列数据（氨基酸序列）	三个不同数据集	NA	NA	准确率、Pearson相关系数	NA
51	2026-08-28	Three-Dimensional Choroidal Vessel Analysis in Asymmetric Bilateral Age-Related Macular Degeneration: A Comparison of Active Neovascular AMD and Dry AMD Fellow Eyes 2025-07-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.9.64 PMID:40719538	研究论文	本研究利用创新的三维算法评估双侧年龄相关性黄斑变性（AMD）患者中新生血管性AMD眼与干性AMD眼的脉络膜血管特征，发现新生血管性AMD眼具有更高的血管直径和脉络膜血管指数，但脉络膜厚度较低	使用创新性三维算法分割脉络膜血管，并比较同一患者双眼不同AMD类型的脉络膜血管参数，提供了对不对称双侧AMD的深入理解	研究为回顾性横断面设计，样本量较小（30名患者，60只眼），可能限制了统计效力	评估双侧年龄相关性黄斑变性患者中，新生血管性AMD眼与干性AMD眼的脉络膜血管结构差异，以探讨活动性脉络膜新生血管相关的血管变化	30名不对称双侧AMD患者（60只眼睛），其中一只眼为新生血管性AMD，另一只为干性AMD	医学影像分析	年龄相关性黄斑变性	扫频源光学相干断层扫描	深度学习算法	眼底图像（OCT扫描）	30名患者，60只眼睛	未提及	未提及（验证的深度学习算法）	平均脉络膜血管直径、血管间距、脉络膜厚度、脉络膜血管指数	未提及
52	2026-08-26	Deep-learning triage of 3D pathology datasets for comprehensive and efficient pathologist assessments 2025-Jul-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.20.665804 PMID:40777412	研究论文	本文介绍了一种名为CARP3D的深度学习分诊框架，用于从大型3D病理数据集中识别高风险2D横截面，以提高病理学家评估的效率和全面性。	CARP3D通过利用邻近深度层的上下文信息为组织体积内的所有2D层分配风险评分，优于基于孤立2D层的预测模型，并且是首个针对3D病理数据集的分诊框架。	未在文中明确提及局限性。	开发一种深度学习分诊框架，使病理学家能够高效、全面地评估大型3D病理数据集，同时保持最终诊断的准确性。	前列腺癌活检和Barrett食管的内镜活检样本。	数字病理学	前列腺癌，食管癌（Barrett食管相关）	开放顶光片显微镜（OTLS）成像	深度学习模型（具体类型未指定）	3D病理图像	未在摘要中提及具体样本数量。	未在摘要中提及。	未在摘要中提及，但可能涉及卷积神经网络等。	未在摘要中提及，但可能包括准确性、敏感性等。	未在摘要中提及。
53	2026-08-26	The Chest X- Ray: The Ship has Sailed, But Has It? 2025-07-01, Journal of insurance medicine (New York, N.Y.) DOI:10.17849/insm-52-1-21-22.1 PMID:40047110	评论	本文探讨了胸片是否应重新成为人寿保险核保风险评估的常规要求，特别是在深度学习技术兴起的背景下	从保险核保的视角重新审视胸片的价值，结合深度学习技术讨论其潜在的新用途	未提供实证数据或模型验证，仅基于观点性讨论	评估在深度学习技术辅助下，胸片作为人寿保险核保要求是否能为风险评估增加额外价值	人寿保险申请人及其胸片结果	机器学习, 医学影像	不适用	不适用（讨论技术但未具体使用）	不适用（提及深度学习但未指定具体模型）	未明确（讨论胸片图像，但未提供数据集）	不适用	不适用	不适用（提及深度学习但未指定架构）	不适用	不适用
54	2026-08-25	Iterative deep learning design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell-type specificity 2025-07-16, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101302 PMID:40472848	研究论文	本文应用迭代深度学习设计具有细胞类型特异性的合成人类增强子，并实验验证其活性	首次将迭代深度学习策略用于增强子设计，通过多次实验-模型循环优化提高细胞类型特异性，并揭示了紧凑序列语法在特异性中的关键作用	研究仅针对两种人类细胞系，未在其他细胞类型或体内环境中验证通用性	设计能靶向特定细胞类型表达的合成增强子，解决合成生物学中基因表达精准调控的问题	人类合成增强子及其在两种人类细胞系中的活性	机器学习	NA	深度学习模型训练与迭代优化，增强子活性测量实验	深度学习模型（未具体指定类型，如CNN或DNN）	增强子活性数据和染色质可及性数据（序列数据）	两代合成增强子，数量未明确，包括实验验证的序列	NA	NA	特异性（预测和实验测量的差异活性）	NA
55	2026-08-25	Impact of deep learning denoising on kinetic modelling for low-dose dynamic PET: application to single- and dual-tracer imaging protocols 2025-07, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07182-6 PMID:40069458	研究论文	本研究探讨深度学习去噪技术对低剂量动态PET成像中动力学建模的影响，并应用于单示踪剂和双示踪剂成像协议。	将基于静态[18F]FDG PET图像训练的深度学习去噪模型应用于动态PET帧，显著降低注射剂量，同时保持动力学参数的准确性，并首次在双示踪剂成像中验证其效果。	研究样本量较小（16例），且训练数据仅限于[18F]FDG，对于其他示踪剂或更大数据集的效果仍需进一步验证。	评估深度学习去噪技术是否能改善低剂量动态PET的量化精度，特别是对动力学参数和参数图像质量的影响。	动态PET图像，包括[18F]FDG和[18F]FGln的单示踪剂及双示踪剂成像协议。	医学影像分析	癌症	PET成像	深度学习模型（未指定具体类型，可能为CNN类）	动态PET图像	16例[18F]FDG PET研究	NA	NA	偏差（bias）、变异性（variability）	NA
56	2026-08-25	CT-free attenuation and Monte-Carlo based scatter correction-guided quantitative 90Y-SPECT imaging for improved dose calculation using deep learning 2025-07, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07191-5 PMID:40080141	研究论文	本研究开发了基于深度学习的模型，用于无CT衰减校正和蒙特卡洛散射校正的定量90Y SPECT成像，以提高剂量计算准确性。	创新性地使用深度学习模型（基于改进的3D Swin UNETR架构）在无CT图像的情况下进行衰减和散射校正，避免了CT图像不可用或不对准时的问题。	模型训练依赖较大的数据集，且当前研究基于单中心数据，泛化性能有待进一步验证。	开发深度学习模型，实现CT-free的衰减校正和散射校正，以改善90Y SPECT成像中的剂量计算。	190名接受90Y选择性内放射治疗（SIRT）并植入玻璃微球的患者的SPECT和CT影像数据。	医学影像、深度学习	肝脏肿瘤（通过SIRT治疗）	SPECT成像、蒙特卡洛散射校正、CT衰减校正	Transformer	医学影像（SPECT和CT）	190名患者，分为训练集（约80%）和测试集（约20%），采用五折交叉验证。	未指定	Swin UNETR	平均误差（ME）、结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）、Gamma分析	未指定
57	2026-08-25	Deep Learning Model for Automated Classification of Macular Neovascularization Subtypes in AMD 2025-07-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.9.55 PMID:40689724	研究论文	开发一种基于深度学习算法，利用结构光学相干断层扫描图像自动分类新生血管性年龄相关性黄斑变性中黄斑新生血管亚型。	首次利用同质化预处理优化OCT图像层信息，提高CNN模型对MNV亚型分类的性能，并通过遮挡敏感性分析揭示亚型间解剖差异。	回顾性研究设计，样本量相对较小（193只眼），且未进行外部验证。	开发并验证一种深度学习算法，能准确分类治疗初治渗出性新生血管性AMD的MNV亚型。	治疗初治的新生血管性AMD患者的193只眼，分类为MNV 1型、2型和3型。	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描成像	卷积神经网络	图像	193只眼（来自治疗初治新生血管性AMD患者）	未在标题和摘要中明确说明，故为不适用	卷积神经网络（具体架构未说明）	敏感性、特异性、曲线下面积	未在标题和摘要中说明，故为不适用
58	2026-08-24	Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models 2025-07-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00682 PMID:40492579	research paper	本研究利用mRNA展示技术评估环脱水酶LynD的底物范围，并构建深度学习模型预测底物加工，以揭示底物混杂性及其结构基础。	首次将mRNA展示技术应用于LynD底物范围的系统评估，并利用所得数据构建深度学习模型，能够预测和解释表观遗传相互作用对LynD活性的影响。	未明确提及，但可能受限于mRNA展示技术的检测范围和模型对复杂相互作用的解释能力。	评估LynD环脱水酶的底物混杂性，构建预测模型，并阐明底物选择性的结构基础，以支持新抑制剂和治疗药物的开发。	LynD环脱水酶及其底物肽，包括所有标准氨基酸在修饰位点邻近的耐受性。	natural language processing	NA	mRNA display	deep learning model	sequential data (peptide sequences)	大型肽库，具体数量未在摘要中提供	NA	NA	NA	NA
59	2026-08-23	Patient-Specific Deep Learning Tracking Framework for Real-Time 2D Target Localization in Magnetic Resonance Imaging-Guided Radiation Therapy 2025-07-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.10.021 PMID:39461599	研究论文	提出一种基于患者特异性训练的深度学习肿瘤追踪框架，用于磁共振引导放疗中的实时二维靶区定位	利用患者特异性训练结合图像配准变换器和自动分割卷积神经网络，实现对2D电影MRI的实时肿瘤追踪，显著提高了定位精度和速度	未提及具体限制	开发并验证一种基于患者特异性深度学习模型的实时肿瘤定位方法，用于磁共振引导放疗	219名患者的超过1,400,000帧电影MRI以及另外35名患者的7,500帧手动标注图像	医学影像分析	肿瘤（胸、腹、盆腔靶区）	磁共振成像（MRI）	图像配准变换器、卷积神经网络（CNN）	2D电影磁共振图像	219名患者的超过1,400,000帧未标注图像，以及35名患者的7,500帧手动标注图像	未提及	图像配准变换器、自动分割CNN	Dice相似系数、50%和95%豪斯多夫距离、均方根误差	未提及
60	2026-08-23	DGAT: A Dual-Graph Attention Network for Inferring Spatial Protein Landscapes from Transcriptomics 2025-Jul-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.05.662121 PMID:40672156	研究论文	提出一种名为DGAT的双图注意力网络，从转录组数据推断空间蛋白质表达谱	构建了整合转录组、蛋白质组和空间信息的异构图，利用图注意力网络学习RNA-蛋白质关系，并通过任务特定解码器从共享潜在表示中重建mRNA和预测蛋白质丰度	未提及具体局限性	实现从仅转录组空间数据中获得蛋白质水平见解，弥合空间组学中的关键缺口	空间转录组数据及对应的空间CITE-seq数据集，包括扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤样本	深度学习	乳腺癌, 胶质母细胞瘤, 恶性间皮瘤	空间转录组学, CITE-seq	图注意力网络	转录组数据, 蛋白质组数据, 空间信息	多个公共和内部数据集，包括扁桃体、乳腺癌、胶质母细胞瘤和恶性间皮瘤	未提及（NA）	图注意力网络	蛋白质插补准确性	未提及（NA）