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
281	2025-09-07	Deep learning models for pathological classification and staging of oesophageal cancer 2025-Aug-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i8.109893 PMID:40901333	comments	对Wei等人应用Wave-Vision Transformer进行食管癌分类的研究进行评论	强调该研究在准确性和效率方面的优越性，并讨论其在病理学和个性化治疗中的临床潜力	数据集多样性不足，需要可解释人工智能来提升应用接受度	评论食管癌病理分类和分期深度学习模型的应用价值	食管癌病理分类研究	digital pathology	oesophageal cancer	Wave-Vision Transformer	Vision Transformer	病理图像数据	NA
282	2025-09-07	Cell reprogramming in cancer: Interplay of genetic, epigenetic mechanisms, and the tumor microenvironment in carcinogenesis and metastasis 2025-Aug-24, World journal of clinical oncology IF:2.6Q3 DOI:10.5306/wjco.v16.i8.106838 PMID:40901331	综述	本文探讨细胞重编程在癌症中的作用，重点关注遗传、表观遗传机制与肿瘤微环境的相互作用及其在致癌和转移中的意义	提出‘失调的细胞可塑性’作为癌症的新标志，并整合AI技术如AlphaFold预测癌细胞轨迹和药物设计	NA	解析细胞可塑性在癌症发生、进展、转移和治疗抵抗中的机制，探索新型治疗策略	癌细胞、肿瘤微环境、蛋白质结构	癌症生物学	癌症	下一代测序（NGS）、单细胞RNA分析、深度学习、AlphaFold	深度学习	基因组数据、转录组数据、蛋白质结构数据	NA
283	2025-09-07	Polymer-derived distance penalties improve chromatin interaction predictions from single-cell data across crop genomes 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.20.671329 PMID:40894789	研究论文	提出基于聚合物物理的距离惩罚函数，用于改进作物基因组中单细胞数据预测的染色质相互作用	首次将多组分幂律模型与实验Hi-C数据拟合，推导出聚合物物理基础的惩罚函数，显著减少长程相互作用的假阳性率	NA	改进单细胞数据对染色质相互作用的预测准确性，特别是在作物基因组中的应用	玉米、水稻和大豆的染色质相互作用数据	计算生物学	NA	Hi-C, 单细胞共可及性分析, Deep Learning	多组分幂律模型	基因组相互作用数据	来自三种作物（玉米、水稻、大豆）的实验Hi-C数据
284	2025-09-07	Efficient Double Helix Detection with Steerable Filters 2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670427 PMID:40894605	研究论文	提出一种基于可操纵滤波器的高效双螺旋点扩散函数检测方案，用于3D单分子定位显微或追踪	仅需7次卷积即可提取2D位置和叶瓣方向（轴向位置）估计，计算量比基于深度学习的方法低数个数量级	NA	开发高效的3D单分子定位显微检测方法	双螺旋点扩散函数	计算机视觉	NA	可操纵滤波器，双高斯模型拟合	NA	显微图像	NA
285	2025-09-07	Classification of ocular surface diseases: Deep learning for distinguishing ocular surface squamous neoplasia from pterygium 2025-Aug, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06804-x PMID:40186633	研究论文	开发基于裂隙灯照片的深度学习模型，用于区分眼表鳞状上皮 neoplasia（OSSN）和翼状胬肉（PTG）	首次使用EfficientNet B7和GoogleNet构建端到端深度学习系统，实现OSSN与PTG的自动分割与分类，AUC达98%	样本量较小（仅162例），人群性别分布不均衡（男性占比超80%），需外部验证	建立眼表疾病的自动化诊断辅助系统	眼表疾病患者（OSSN和PTG）的裂隙灯照片	计算机视觉	眼科疾病	迁移学习，K折交叉验证	EfficientNet B7（分割），GoogleNet（分类）	图像	162例患者（77例OSSN，85例PTG）的裂隙灯照片
286	2025-09-07	Machine Listening for OSA Diagnosis: A Bayesian Meta-Analysis 2025-Aug, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.04.006 PMID:40220991	meta-analysis	通过贝叶斯荟萃分析评估基于呼吸音记录的机器学习方法在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性	首次使用贝叶斯双变量荟萃分析方法系统评估机器学习在OSA诊断中的性能，并识别影响诊断准确性的关键因素	纳入研究数量有限（16项研究），可能存在未发现的异质性	评估和优化基于音频记录的机器学习方法在OSA诊断中的准确性	OSA患者和疑似患者的呼吸音记录数据	machine learning	sleep apnea	Bayesian meta-analysis, meta-regression	deep learning, traditional machine learning	audio recordings	训练集4,864名参与者，测试集2,370名参与者
287	2025-09-07	Transformative potential of artificial intelligence in US CDC HIV interventions: balancing innovation with health privacy 2025-Aug-01, AIDS (London, England) DOI:10.1097/QAD.0000000000004220 PMID:40643081	评论	探讨人工智能在美国CDC HIV干预中的变革潜力，并分析创新与健康隐私之间的平衡	提出将机器学习、深度学习和生成式AI整合到HIV预防体系，并强调在非传统环境中扩大PrEP护理的可及性	需解决算法偏见、伦理标准维护及AI幻觉风险等实施挑战	优化HIV预防和治疗策略，推动全球终结HIV流行的公共卫生目标	HIV相关数据集及预防干预体系	自然语言处理	HIV/AIDS	机器学习(ML), 深度学习(DL), 生成式AI(Gen AI)	NA	文本数据	NA
288	2025-09-07	Incorporating Artificial Intelligence into Fracture Risk Assessment: Using Clinical Imaging to Predict the Unpredictable 2025-Aug, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2025.2518 PMID:40754720	综述	本文综述人工智能在骨折风险评估中的应用，特别是利用临床影像数据进行个体化风险预测的最新进展	将深度学习技术应用于常规X光和CT影像，实现机会性筛查和个体化骨折风险预测，优于传统骨密度测量方法	模型泛化性、数据偏差和自动化偏差等挑战仍然存在	探索人工智能作为传统骨折风险评估方法的补充工具	骨质疏松性骨折的检测和风险预测	medical imaging analysis	骨质疏松症	深度学习	深度学习模型	X光影像、CT影像	NA
289	2025-09-07	MRI-based Ovarian Lesion Classification via a Foundation Segmentation Model and Multimodal Analysis: A Multicenter Study 2025-Aug, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243412 PMID:40762846	研究论文	开发基于MRI的卵巢病变分类AI流程，结合分割模型与多模态分析	首次将Meta的Segment Anything Model (SAM)用于卵巢病变自动分割，并整合影像与临床数据构建DenseNet-121分类模型	回顾性研究，外部验证样本量较小（机构B:58例，机构C:29例）	建立高效且可推广的MRI卵巢病变特征化分析流程	卵巢病变患者（良性/恶性分类）	医学影像分析	卵巢疾病	多参数MRI，深度学习	SAM（分割），DenseNet-121（分类）	MRI影像，临床数据	主要数据集：448名女性（534个病灶）；外部验证：84名女性（87个病灶）
290	2025-09-07	Deep learning-based model for detection of intracranial waveforms with poor brain compliance in southern Thailand 2025-Aug, Acute and critical care IF:1.7Q3 DOI:10.4266/acc.001425 PMID:40903411	研究论文	开发基于深度学习的模型，用于检测泰国南部地区颅内压波形中脑顺应性不良的情况	首次将深度学习技术应用于颅内压波形分析，实现脑顺应性不良的自动检测	回顾性研究，样本量相对较小（21名患者），仅限于特定地区的术后脑积水患者	开发深度学习模型来检测指示脑顺应性不良的颅内压波形	术后脑积水患者的颅内压波形图像	医疗人工智能	脑积水	深度学习信号分析	深度学习模型（具体架构未说明）	医学图像（颅内压波形图像）	21名脑积水患者的2,744张颅内压波形图像
291	2025-09-07	Utilizing Deep Convolutional Neural Networks and Hybrid Classification for Gastrointestinal Disease Diagnosis from Capsule Endoscopy Images 2025-Aug, Journal of biomedical physics & engineering DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2301-1590 PMID:40904333	研究论文	本研究开发了一种基于深度卷积神经网络和混合分类的专家诊断系统，用于从胶囊内窥镜图像中诊断胃肠道疾病	提出了一种结合模型评分和类别评分的混合分类框架，通过集成学习技术提升多类别分类性能	研究基于特定数据集，模型泛化能力需要进一步验证	建立可靠的胃肠道疾病诊断系统，提高诊断准确性和效率	胶囊内窥镜图像中的胃肠道病变	计算机视觉	胃肠道疾病	深度卷积神经网络，集成学习	CNN, VGG16, 混合分类器	图像	包含平衡和不平衡数据集，其中血管扩张症帧数较多
292	2025-09-07	Short-range human cortico-cortical white matter fibers have thinner axons and are less myelinated compared to long-range fibers despite a similar g-ratio 2025-Aug, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3002906 PMID:40834043	研究论文	通过电子显微镜和深度学习分析比较人脑长短程白质纤维的轴突直径和髓鞘厚度差异	首次系统揭示短程白质纤维虽轴突更细且髓鞘更薄，但与长程纤维保持相似g-ratio（约0.54），接近理论最优值0.6	仅基于二维电子显微镜数据，未涉及三维结构或功能连接分析	探究长短程白质纤维在轴突直径和髓鞘化程度的差异及其对脑组织优化的意义	人脑白质纤维（胼胝体长纤维与浅表白质短纤维）	神经科学	NA	二维透射电子显微镜，深度学习	深度学习（未指定具体模型）	电子显微镜图像	约40万条纤维（来自胼胝体和浅表白质区域）
293	2025-09-07	Cardiovascular magnetic resonance imaging: Principles and advanced techniques 2025 Aug-Oct, Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy IF:7.3Q1 DOI:10.1016/j.pnmrs.2025.101561 PMID:40912881	综述	本文全面回顾了心血管磁共振成像的原理、现有技术及新兴进展	系统总结了近二十年来CMR技术创新，包括自动化规划、运动处理策略、图像加速算法、多参数一体化扫描技术及深度学习应用	NA	综述心血管磁共振成像的技术现状与发展趋势	心血管磁共振成像技术及其临床应用	医学影像	心血管疾病	磁共振成像（MRI）、深度学习	NA	医学影像数据	NA
294	2025-09-06	Beyond rigid docking: deep learning approaches for fully flexible protein-ligand interactions 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf454 PMID:40900115	综述	本文探讨深度学习如何革新分子对接领域，特别是引入蛋白质柔性以提升预测准确性	利用深度学习整合蛋白质柔性，突破传统刚性对接限制，更准确模拟生物分子动态相互作用	深度学习模型泛化能力不足，易错误预测立体化学、键长和空间相互作用等关键分子属性	改进分子对接方法，提升药物发现中虚拟筛选的准确性和效率	蛋白质与配体的相互作用	机器学习	NA	深度学习	DL	分子结构数据	NA
295	2025-09-06	Phage quest: a beginner's guide to explore viral diversity in the prokaryotic world 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf449 PMID:40900113	指南	本文为初学者提供探索原核生物世界病毒多样性的计算工具使用指南	整合最新机器学习与深度学习技术（包括语言模型）用于噬菌体分析，特别关注传统工具难以检测的丝状噬菌体（Inoviridae）	未提供详尽工具列表，主要关注可通过网页或命令行接口访问的现行先进工具	帮助研究人员选择和应用适当工具探索地球最小且最丰富复制体的遗传多样性与生物学	噬菌体与原核病毒	生物信息学	NA	宏基因组测序、机器学习、深度学习、语言模型	NA	基因组与宏基因组数据	NA
296	2025-09-06	External validation of deep learning-derived 18F-FDG PET/CT delta biomarkers for loco-regional control in head and neck cancer 2025-Aug-30, Acta oncologica (Stockholm, Sweden) DOI:10.2340/1651-226X.2025.43977 PMID:40884216	研究论文	本研究外部验证了一种深度学习模型，用于自动从连续18F-FDG PET/CT扫描中确定肿瘤体积变化，以对头颈癌患者的局部区域控制进行分层	首次外部验证深度学习自动分割模型用于头颈癌PET/CT随访中的ΔPET-GTV生物标志物，证明其可替代人工分割进行风险分层	样本量较小（仅50例患者），且模型最初在不同机构数据上训练，可能影响泛化性能	评估深度学习衍生的ΔPET-GTV生物标志物在头颈癌局部区域控制预测中的临床价值	50例连续的头颈癌患者	数字病理	头颈癌	18F-FDG PET/CT扫描	深度学习分割算法	医学影像（PET/CT）	50例头颈癌患者
297	2025-09-06	Advancing Luciferase Activity and Stability beyond Directed Evolution and Rational Design through Expert Guided Deep Learning 2025-Aug-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.25.672183 PMID:40909496	研究论文	通过结合深度学习和结构引导理性设计开发热稳定性增强的NanoLuc荧光素酶变体	提出计算深度学习与结构引导理性设计的混合方法，突破传统定向进化和理性设计的局限	NA	优化NanoLuc荧光素酶的热稳定性和高温活性	NanoLuc荧光素酶变体	机器学习	NA	深度学习、分子动力学模拟、蛋白质折叠研究	深度学习模型	蛋白质序列数据、结构数据	工程变体库（包含多个变体，具体数量未明确说明）
298	2025-09-06	Artificial Intelligence-based Liver Volume Measurement Using Preoperative and Postoperative CT Images 2025-Aug-29, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056394257250818060804 PMID:40910297	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的系统，用于自动测量肝切除患者术前及术后7天和3个月的肝脏体积	首次利用AI自动追踪肝切除术后肝脏再生过程，提供了一种新的手术规划和患者监测方法	由于当前数据集的限制，未评估与临床结果的直接相关性	开发自动肝脏体积测量系统以辅助肝切除手术决策和术后评估	接受肝切除术的患者	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	3D U-Net	CT图像	NA
299	2025-09-06	Exploring foundation models for multi-class muscle segmentation in MR images of neuromuscular disorders: A comparative analysis of accuracy and uncertainty 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109035 PMID:40907134	研究论文	本研究比较了基础模型在神经肌肉疾病MR图像中多类肌肉分割的准确性和不确定性表现	首次探索基础模型（SAM和MedSAM）在神经肌肉疾病肌肉分割中的应用，并系统评估其不确定性量化能力	研究仅基于76名患者的样本，需要更大规模验证；MedSAM未显示出优于SAM的性能	开发准确且可信的肌肉分割技术，为神经肌肉疾病提供可靠的生物标志物提取方法	神经肌肉疾病患者的股部MR图像，分为早期、中期和重度脂肪浸润组	医学图像分析	神经肌肉疾病	深度学习，不确定性量化，模型微调	SAM, MedSAM, nnU-Net 2D/3D, Deep Ensembles	MR图像	76名神经肌肉疾病患者的股部MR图像数据
300	2025-09-06	Heart failure diagnosis and ejection fraction classification via feature fusion model using non-contact vital sign signals 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109031 PMID:40907135	研究论文	提出一种融合手工特征与深度学习的混合特征框架，用于基于非接触生命体征信号的心力衰竭诊断和射血分数分类	开发了结合手工特征工程与深度学习的混合特征融合框架，并设计多尺度ResNet-BiLSTM网络模型捕捉信号动态变化	NA	改进心力衰竭诊断和左心室射血分数分类的准确性	人类参与者的心力衰竭患者和健康人	医疗健康监测	心血管疾病	心冲击描记术(BCG)，呼吸信号分析	ResNet-BiLSTM	非接触生命体征信号	83名医院参与者