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
61	2025-09-12	The use of machine learning in transarterial chemoembolisation/transarterial embolisation for patients with intermediate-stage hepatocellular carcinoma: a systematic review 2025-Jul, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02013-y PMID:40317437	系统综述	本文系统评估了机器学习在中期肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞术/经动脉栓塞术中的应用效果	首次系统评价机器学习模型在提升TACE/TAE治疗精度和疗效方面的潜力，并汇总了高达0.90的AUC预测准确率	研究存在异质性限制了结果比较，且所有研究均来自单一国家（中国），需要更多标准化协议和多中心试验验证	评估机器学习模型在改善中期肝细胞癌患者TACE和TAE治疗精准性与疗效方面的有效性	中期肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	深度学习、影像组学	深度学习模型	医学影像数据	7项研究，共4017名患者
62	2025-09-11	A Feature-Augmented Transformer Model to Recognize Functional Activities from in-the-wild Smartwatch Data 2025-Jul-04, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3586074 PMID:40614149	研究论文	提出一种特征增强的Transformer模型，用于从真实环境智能手表数据中识别功能性活动	引入特征标记-Transformer嵌入来增强特征表示，提升分类性能，并发布了大规模功能性活动数据集ArWISE	NA	识别高级别、目标导向的功能性活动（如跑腿、社交、工作），以支持认知健康评估、康复和慢性病管理	来自503名参与者的真实环境智能手表数据	机器学习	慢性病	特征嵌入，Transformer	Transformer	传感器数据	503名参与者，超过3200万个标记数据点
63	2025-09-11	Denoising pediatric cardiac photon-counting CT data with sparse coding and data-adaptive, self-supervised deep learning 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17918 PMID:40660927	研究论文	提出一种结合稀疏编码和数据自适应自监督深度学习的去噪方法，用于提升儿科心脏光子计数CT图像质量	对Vision Transformer架构进行两项针对性改进：引入跨令牌重组机制替代传统MLP，以及用超完备字典头实现稀疏编码；采用基于局部噪声估计的动态训练策略	在低龄患者（<1岁）的临床数据上出现部分图像细节过度平滑现象	开发适用于儿科心脏CT可变图像质量的自监督深度学习去噪方法	儿科心脏光子计数CT数据（含先天性心脏病患者及临床前小鼠数据）	医学影像处理	先天性心脏病	光子计数CT（PCCT）、稀疏编码（SC）、自监督深度学习	改进型3D Vision Transformer（mViT）	CT影像数据	20例杜克大学患者数据（1-18岁）+3例低龄患者+临床前小鼠数据集
64	2025-09-11	Image-based mandibular and maxillary parcellation and annotation using computed tomography (IMPACT): a deep learning-based clinical tool for orodental dose estimation and osteoradionecrosis assessment 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100817 PMID:40894269	研究论文	提出基于深度学习的自动分割框架IMPACT，用于放射治疗CT图像中下颌骨、上颌骨分区及牙齿的精确分割，以支持剂量评估和骨坏死风险分析	首个与ClinRad骨坏死分期系统对齐的深度学习自动分割工具，能够实现牙齿及颌骨亚区的精细空间定位和剂量差异分析	数据中未包含的亚区分割适用性有限，部分牙齿亚区（如前磨牙）分割精度相对较低（Dice值0.69-0.70）	开发临床工具用于口腔剂量估计和放射性骨坏死评估	头颈癌患者的颌骨结构和牙齿	数字病理	头颈癌	CT成像	Swin UNETR, ResUNet	CT图像	60个临床病例的模拟CT图像
65	2025-09-10	A Multimodal MRI-Based Model for Colorectal Liver Metastasis Prediction: Integrating Radiomics, Deep Learning, and Clinical Features with SHAP Interpretation 2025-Jul-30, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32080431 PMID:40862800	研究论文	开发并验证基于多参数MRI的多模态机器学习框架，用于预测结直肠癌肝转移	整合放射组学、深度学习和临床特征，并通过SHAP和Grad-CAM增强模型的可解释性	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	预测结直肠癌肝转移，改善预后评估	经病理证实的结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多参数MRI（T2WI和DWI），SHAP解释，Grad-CAM可视化	LASSO逻辑回归，ResNet101	MRI影像，临床数据	463例患者（训练集256例，内部测试111例，外部验证96例）
66	2025-09-10	Machine learning radiomics for H3K27M mutation prediction in gliomas: A systematic review and meta-analysis 2025-Jul, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03597-y PMID:40163098	系统综述与荟萃分析	评估基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能	首次通过系统综述和荟萃分析全面评估机器学习模型在H3K27M突变预测中的表现，并比较深度学习与传统机器学习方法的差异	纳入研究数量有限（15项），存在异质性，且所有研究均为回顾性设计	非侵入性预测胶质瘤H3K27M突变以优化治疗策略和改善预后	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像组学分析	机器学习（ML）和深度学习（DL）模型	医学影像（MRI）	基于15项研究的汇总数据
67	2025-09-10	Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography -A scoping review 2025-Jul, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102968 PMID:40339443	综述	本文通过范围综述评估人工智能在CT扫描中降低辐射剂量的潜力，重点关注患者定位、扫描范围确定和图像重建三个领域	系统总结了AI在CT辐射剂量优化中的三大关键应用领域，并强调了深度学习图像重建算法在克服低剂量CT限制方面的作用	作为范围综述，主要基于现有文献分析，缺乏原始实验数据验证	回顾、评估和总结人工智能在CT辐射剂量优化中的作用	CT扫描中的辐射剂量优化技术	医学影像	NA	人工智能，深度学习图像重建	深度学习算法	CT影像数据	基于90篇符合筛选标准的研究文献
68	2025-09-10	MRI-derived deep learning models for predicting 1p/19q codeletion status in glioma patients: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-Jul, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03631-z PMID:40369298	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估基于MRI的深度学习模型预测胶质瘤1p/19q共缺失状态的诊断准确性	首次对MRI衍生深度学习模型预测1p/19q共缺失状态进行系统性定量综合评估	纳入研究存在异质性，仅10项研究参与荟萃分析，部分研究质量较低	评估深度学习模型在胶质瘤分子分型中的诊断性能	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI，深度学习	DL	医学影像	20项研究（荟萃分析包含10项研究）
69	2025-09-10	Can machine learning be a reliable tool for predicting hematoma progression following traumatic brain injury? A systematic review and meta-analysis 2025-Jul, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03657-3 PMID:40397134	系统综述与荟萃分析	评估人工智能算法在预测创伤性脑损伤后血肿进展中的可靠性	首次通过系统综述和荟萃分析综合评估多种AI模型在TBI血肿进展预测中的性能，并发现结合影像组学和临床特征可显著提升预测效果	仅纳入5项符合条件的研究，样本多样性不足，需要更多标准化数据来验证模型的普适性	评估机器学习等人工智能工具预测创伤性脑损伤后血肿进展的可靠性	创伤性脑损伤患者	医疗人工智能	创伤性脑损伤	机器学习、深度学习、影像组学分析	XGBoost及其他AI算法	临床数据和医学影像数据	基于5项研究的汇总数据（具体样本数未明确说明）
70	2025-09-10	Flexible High Temperature Stable Hydrogel Based Triboelectric Nanogenerator for Structural Health Monitoring and Deep Learning Augmented Human Motion Classification 2025-Jul, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202502739 PMID:40465357	研究论文	开发了一种基于PDMS-水凝胶纳米复合材料的高温稳定摩擦纳米发电机，用于工业振动能量收集和人体运动监测	采用ZnAl层状双氢氧化物纳米颗粒的PDMS-水凝胶纳米复合材料，使TENG在高达200°C高温下保持输出电压稳定性	NA	开发高温环境下稳定的能量收集设备，用于工业结构健康监测和人体运动分类	工业高温设备和人体运动	能量收集与传感技术	NA	摩擦纳米发电机技术，深度学习分类	深度学习模型	电压波形数据	NA
71	2025-09-09	Deep learning-based segmentation of the trigeminal nerve and surrounding vasculature in trigeminal neuralgia 2025-Jul-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.10.JNS241060 PMID:40053933	研究论文	本研究应用深度学习模型对三叉神经痛患者的MRI影像进行三叉神经及周围血管的分割，以量化神经血管解剖特征	首次系统比较六种不同编码器骨干的U-Net网络在三叉神经及血管分割任务中的性能，并开发定量评估神经血管接触的客观指标	研究基于单中心回顾性数据，样本量较小（50例患者），需外部验证以证明泛化能力	开发自动分割三叉神经及周围血管的深度学习方法，为三叉神经痛的术前评估提供定量工具	三叉神经痛患者的三叉神经和周围血管结构	医学影像分析	三叉神经痛	MRI成像，深度学习分割	U-Net (SE-ResNet50 backbone)	MRI影像	50例三叉神经痛患者的术前高分辨率MRI数据
72	2025-09-09	A pilot study of deep learning for automatic contouring of sulcus-to-sulcus diameter in ultrasound biomicroscopy 2025-Jul, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06764-2 PMID:40119915	研究论文	本研究基于YOLOv8深度学习算法，开发了一种从超声生物显微镜图像自动预测睫状沟直径和晶状体前表面距离的方法	首次基于YOLOv8实现超声生物显微镜图像中睫状沟相关参数的自动测量，与传统手动标注相比具有高精度优势	STSL参数的预测误差较大（67.95±140.09%），且与标注值的组内相关系数较低（ICC=0.086）	开发自动测量睫状沟直径和晶状体距离的深度学习算法，验证其准确性和可靠性	100名近视患者的100只眼（400张UBM图像）	计算机视觉	近视	超声生物显微镜（UBM）	YOLOv8	图像	100名患者（100只眼）的400张UBM图像，其中80%训练、10%验证、10%测试，另用26只眼（104张图像）进行外部验证
73	2025-09-09	Continuous glucose feedback control using Raman spectroscopy and deep learning models for biopharmaceutical processes 2025 Jul-Aug, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70020 PMID:40172019	研究论文	本研究利用拉曼光谱和深度学习模型在生物制药过程中实现连续葡萄糖反馈控制	结合卷积神经网络和变分自编码器即时学习等先进深度学习模型，开发了连续葡萄糖计算器（CGC）作为可扩展替代方案	拉曼光谱在制造环境中可能不可行	提高生物工艺效率和产品质量，解决动态高消耗生物反应器系统的挑战	高消耗、高复杂性细胞培养过程	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN, VAE	光谱数据	多个细胞系实验验证
74	2025-09-09	Early detection of sexually transmitted infections from skin lesions with deep learning: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100894 PMID:40769792	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习算法在基于皮肤病变图像早期检测性传播感染（STIs）中的准确性和适用性	首次对深度学习在多种STIs（特别是mpox和疥疮）皮肤病变分类中的诊断性能进行大规模定量综合评估	数据异质性有限，性能评估指标存在潜在偏差，算法在多样化人群中的泛化能力受限	评估深度学习算法在性传播感染早期检测中的准确性和临床应用价值	性传播感染相关的皮肤病变临床图像	数字病理学	性传播感染	深度学习图像分类	CNN（包括ResNet、VGGNet等骨干架构）	临床皮肤病变图像	101项研究纳入综述，55项研究进行荟萃分析，主要关注mpox（88%）、疥疮（8%）等STIs
75	2025-09-07	Deep Learning-based Hierarchical Brain Segmentation with Preliminary Analysis of the Repeatability and Reproducibility 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0124 PMID:38960679	研究论文	开发并评估基于深度学习的层次脑区分割方法在体积测量中的重复性与再现性	提出结合多深度学习模型的层次分割方法，首次系统比较其与SPM、FreeSurfer在脑区体积测量稳定性方面的性能	仅使用11名健康受试者的扫描重扫描数据，样本量较小且未涵盖病理人群	评估新型脑区分割算法在MRI体积测量中的可靠性	人脑T1加权磁共振图像	医学影像分析	NA	深度学习分割、多图谱配准	分层深度学习模型	3D MRI图像	486例训练数据，11名健康受试者使用3台MRI扫描仪的扫描重扫描数据
76	2025-09-07	Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques 2025-Jul-21, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-01045-0 PMID:40690102	研究论文	基于深度学习技术开发自动测量法医尸检照片中冠状动脉粥样硬化的算法	首次将深度学习应用于法医尸检照片的冠状动脉粥样硬化自动评估，实现高精度量化分析	中度粥样硬化分级性能相对较低（F1-score 0.785），且除钙化外其他因素（分解、支架植入、血栓）未显示显著影响	开发快速精确评估冠状动脉粥样硬化的深度学习算法并分析影响预测的因素	法医尸检中的冠状动脉照片	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN（基于图像分析推断）	图像	3,717张数字照片（来自1,920例法医尸检，每例选取左前降支和右冠状动脉各一张图像）
77	2025-09-07	Physiological Response of Tissue-Engineered Vascular Grafts to Vasoactive Agents in an Ovine Model 2025-Jul, 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评估组织工程血管移植物在大型动物模型中血管反应能力的方法	首次结合血管内超声成像和深度学习技术实时评估TEVGs对血管活性药物的功能反应	SNP未引起可测量的血管舒张反应，可能受静脉组织结构差异、低压环境和系统混杂因素影响	评估组织工程血管移植物的血管反应功能及其在循环系统中的整合能力	绵羊模型中的组织工程下腔静脉移植物	组织工程	心血管疾病	血管内超声成像、血流动力学监测、深度学习图像分割	深度学习	医学影像、生理参数数据	多塞特绵羊模型中的TEVG植入样本
78	2025-09-06	Utility of Thin-slice Fat-suppressed Single-shot T2-weighted MR Imaging with Deep Learning Image Reconstruction as a Protocol for Evaluating the Pancreas 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2024-0017 PMID:38910138	研究论文	比较深度学习图像重建的薄层脂肪抑制单次激发T2加权成像与传统序列在胰腺评估中的效用	首次将深度学习图像重建技术应用于薄层单次激发T2加权序列，显著提升胰腺病灶对比度和图像质量	回顾性研究且样本量较小（42例患者），仅针对胰腺癌患者	优化胰腺MRI扫描协议，提升胰腺病变的检测和评估效果	胰腺癌患者的MRI图像	医学影像分析	胰腺癌	MRI（T2加权成像）、深度学习图像重建	DLIR（深度学习图像重建）	医学影像	42例胰腺癌患者
79	2025-09-06	Thin-slice 2D MR Imaging of the Shoulder Joint Using Denoising Deep Learning Reconstruction Provides Higher Image Quality Than 3D MR Imaging 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0115 PMID:38777762	研究论文	比较采用去噪深度学习重建的薄层2D MRI与3D MRI在肩关节成像中的图像质量	首次将并行成像、部分傅里叶技术与深度学习去噪重建（dDLR）结合应用于2D MRI，证明其在肩关节成像中优于传统3D MRI	样本量较小（仅18例患者），且未明确说明研究对象的临床特征	评估薄层2D脂肪抑制质子密度加权成像结合先进重建技术在肩关节MRI中的价值	人类肩关节	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	MRI，深度学习重建（dDLR），并行成像，部分傅里叶技术	深度学习（未指定具体架构）	医学影像	18例患者
80	2025-09-06	Increased Expression of Secreted Form A Disintegrin and Metalloproteinase 28 (ADAM28s) in Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Implication for Carcinoma Cell Proliferation via Interleukin 6 Receptor Shedding 2025-Jul-29, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104222 PMID:40744225	研究论文	本研究探讨ADAM28s在食管鳞状细胞癌中的过表达及其通过IL-6受体脱落促进癌细胞增殖的机制	首次揭示ADAM28s在ESCC中以活性形式过表达，并通过IL-6信号通路调控癌细胞增殖	研究仅针对特定细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型，临床样本多样性可能不足	阐明ADAM28在食管鳞状细胞癌中的表达特征、临床意义及促进增殖的分子机制	食管鳞状细胞癌组织、癌细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型	癌症生物学	食管鳞状细胞癌	免疫印迹、免疫组化、深度学习人工智能分析、siRNA基因沉默、异种移植实验	NA	蛋白质表达数据、组织图像、生存分析数据	ESCC组织样本与非肿瘤食管组织对比，三种癌细胞系，小鼠异种移植模型