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
721	2025-10-06	Development and Validation of a Brain Aging Biomarker in Middle-Aged and Older Adults: Deep Learning Approach 2025-Aug-01, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/73004 PMID:40750095	研究论文	开发并验证了一种结合连接性和复杂性的深度学习框架，用于准确评估大脑衰老并早期识别神经退行性疾病	提出新型大脑视觉图神经网络(BVGN)，整合神经生物学特征提取模块和全局关联机制，提供可解释的显著图和图论分析	研究主要基于T1加权MRI数据，未涉及多模态影像数据融合	开发精确的大脑衰老评估方法，促进神经退行性疾病的早期识别	中老年人群的大脑MRI影像数据	医学影像分析	神经退行性疾病	T1加权磁共振成像	图神经网络	医学影像	ADNI数据集5889例，UK Biobank数据集34352例	深度学习框架	大脑视觉图神经网络(BVGN)	平均绝对误差(MAE), AUC	NA
722	2025-10-06	Electromagnetic Interaction Algorithm (EIA)-Based Feature Selection With Adaptive Kernel Attention Network (AKAttNet) for Autism Spectrum Disorder Classification 2025-Aug, International journal of developmental neuroscience : the official journal of the International Society for Developmental Neuroscience IF:1.7Q4 DOI:10.1002/jdn.70034 PMID:40751377	研究论文	提出一种结合电磁相互作用算法特征选择和自适应核注意力网络的自闭症谱系障碍分类方法	首次将电磁相互作用算法用于特征选择，并结合自适应核注意力网络提升分类性能	仅在公开数据集上进行验证，尚未在真实临床环境中测试	提高自闭症谱系障碍的诊断准确性和计算效率	自闭症谱系障碍患者数据	机器学习	自闭症谱系障碍	NA	深度学习模型	医疗数据	四个公开ASD数据集	NA	自适应核注意力网络(AKAttNet)	准确率,精确率,召回率,特异性,Cohen's kappa,Jaccard相似度	NA
723	2025-10-06	Prediction of Retention Time by Combining Multiple Data Sets with Chromatographic Parameter Vectorization and Transfer Learning 2025-Aug-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01703 PMID:40747624	研究论文	本研究提出了一种结合多数据集通过色谱参数向量化和迁移学习预测保留时间的新方法	提出MDL-TL方法，通过word2vec和自编码器对色谱参数进行向量化，并将色谱参数整合到化合物表征中，实现跨色谱系统的迁移学习	方法在特定色谱系统上的性能可能受数据稀疏性影响	开发能够适应不同色谱系统和操作条件的保留时间预测方法	小分子化合物在反相液相色谱和亲水相互作用液相色谱中的保留时间	机器学习	NA	液相色谱	深度学习	色谱数据	28个数据集（14个反相液相色谱数据集和14个亲水相互作用液相色谱数据集）	NA	word2vec, autoencoder	平均绝对误差, 中位数绝对误差, 平均相对误差	NA
724	2025-10-06	Artificial Intelligence-Assisted Visualized Microspheres for Biochemical Analysis: From Encoding to Decoding 2025-Aug-01, Accounts of chemical research IF:16.4Q1 DOI:10.1021/acs.accounts.5c00396 PMID:40748254	综述	本文总结了人工智能辅助可视化微球在生物传感分析中的编码-解码策略及其在生化检测中的应用	提出了基于人工智能的微球编码-解码策略，整合多种生物传感技术实现多目标快速检测	未提及具体性能指标和样本规模，主要聚焦方法学概述	开发人工智能辅助的可视化微球生物传感器用于生化分析	蛋白质、细菌、病毒、抗生素等生物靶标	计算机视觉, 机器学习	NA	荧光微球编码, 免疫分析, 点击化学, Ago系统, CRISPR系统, 微流控	深度学习, 机器学习, 无监督学习	图像	NA	NA	NA	NA	智能手机, 便携式无透镜全息显微镜
725	2025-10-06	Deep learning for multiclass tumor cell detection in histopathology slides of hereditary diffuse gastric cancer 2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113064 PMID:40727932	研究论文	开发深度学习模型用于遗传性弥漫性胃癌组织病理学切片中多类别肿瘤细胞的自动检测	首次针对HDGC开发多类别肿瘤细胞检测的深度学习模型，包括典型和非典型印戒细胞及非印戒肿瘤细胞	研究基于相对较小的多中心数据集（43例患者），HDGC作为罕见疾病样本量有限	开发自动检测遗传性弥漫性胃癌关键肿瘤细胞类型的深度学习模型	遗传性弥漫性胃癌患者的H&E染色数字病理切片	数字病理学	胃癌	H&E染色，数字病理	CNN	图像	43例患者的350张全切片图像，包含91,000多个标注细胞	NA	nnU-Net, Faster R-CNN	F分数	NA
726	2025-10-06	BDHerbalPlants: augmented and curated herbal plants image dataset for classification 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111885 PMID:40727026	研究论文	介绍了一个名为BDHerbalPlants的增强和精选草药植物图像数据集，用于分类任务	提供了包含1792张原始高质量图像和14,336张增强数据图像的草药植物数据集，涵盖8种不同草药植物	数据集仅包含8种草药植物，样本多样性有限	开发用于农业研究和植物识别任务的草药植物图像数据集	八种草药植物：墨旱莲、圣罗勒、积雪草、薄荷、落地生根、印楝、芫荽、曼陀罗	计算机视觉	NA	图像采集、数据增强	深度学习	图像	1792张原始图像，14,336张增强图像，涵盖8种草药植物	NA	Xception, DenseNet201, RegNetY032	NA	NA
727	2025-10-06	A deep learning-based computer-aided diagnosis system for detecting atypical endometrial hyperplasia and endometrial cancer through hysteroscopy 2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113045 PMID:40703442	研究论文	开发基于深度学习的计算机辅助诊断系统ECCADx，通过宫腔镜检测非典型子宫内膜增生和子宫内膜癌	首个将对比学习集成用于宫腔镜下AEH和EC特异性分化的系统	NA	提高子宫内膜癌和非典型子宫内膜增生的诊断准确性	宫腔镜图像中的非典型子宫内膜增生和子宫内膜癌病变	计算机视觉	子宫内膜癌	宫腔镜检查	深度学习	图像	训练集：49,646张图像来自1,204名患者；验证集：6,228张图像来自190名患者	NA	对比学习	灵敏度, 特异性	NA
728	2025-10-06	Deep learning-based breast cancer diagnosis in breast MRI: systematic review and meta-analysis 2025-Aug, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11406-6 PMID:39907762	系统评价与荟萃分析	通过系统评价和荟萃分析评估深度学习模型在乳腺MRI中诊断乳腺癌的性能	首次对2015-2024年间深度学习在乳腺MRI诊断乳腺癌的应用进行全面系统评价和定量荟萃分析	存在显著的固有变异性，仅有21项研究符合定量分析条件	评估深度学习模型在乳腺MRI中诊断乳腺癌的性能表现	乳腺癌诊断相关的深度学习研究	医学影像分析	乳腺癌	MRI影像分析	CNN, 混合复合模型	MRI影像	40项研究（其中21项符合定量分析）	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
729	2025-10-06	Explainable attention-enhanced heuristic paradigm for multi-view prognostic risk score development in hepatocellular carcinoma 2025-Aug, Hepatology international IF:5.9Q1 DOI:10.1007/s12072-025-10793-8 PMID:40089963	研究论文	开发了一种可解释的注意力增强启发式范式，用于肝细胞癌多视角预后风险评分开发	提出新颖的深度学习辅助范式，通过生成可解释的多视角风险评分来补充现有方法，特别设计了注意力激活器(ATAT)启发式识别高预后风险组织	NA	开发可解释的多视角预后风险评分系统，用于肝细胞癌患者的风险分层	肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	深度学习	神经网络	病理图像	内部数据集510例HCC患者(SYSUCC)，外部测试集341例HCC患者(TCGA-LIHC)	NA	注意力激活器(ATAT)	风险比(HR), 一致性指数(c-index)	NA
730	2025-10-06	A deep learning model for multiclass tooth segmentation on cone-beam computed tomography scans 2025-Aug, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.02.014 PMID:40186597	研究论文	开发并验证一种从锥形束CT扫描中自动创建人类牙齿3D表面模型的深度学习算法	提出一种用于锥形束CT扫描的多类别牙齿分割深度学习模型，实现牙齿的自动3D建模	NA	开发自动牙齿分割的深度学习算法	人类牙齿的锥形束CT扫描数据	医学影像分析	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描	深度学习	3D医学影像	210例患者扫描（训练集140例，验证集40例，测试集30例）	NA	NA	准确率	NA
731	2025-10-06	Application of a pulmonary nodule detection program using AI technology to ultra-low-dose CT: differences in detection ability among various image reconstruction methods 2025-Aug, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01781-x PMID:40343649	研究论文	研究AI肺结节检测程序在超低剂量CT中不同图像重建方法下的检测性能差异	首次系统评估AI肺结节检测程序在超低剂量CT中不同图像重建方法（包括深度学习重建）的性能表现	使用胸部体模而非真实患者数据，未检测到3mm磨玻璃结节	评估AI肺结节检测程序在超低剂量CT中的性能及其受图像重建方法的影响	嵌入人工肺结节（实性结节和磨玻璃结节）的胸部体模	医学影像分析	肺癌	CT扫描，图像重建技术（FBP、HIR、MBIR、DLR）	AI检测程序	CT图像	使用6种管电流电压组合扫描的胸部体模数据	NA	NA	检测率	NA
732	2025-10-06	Automated Microbubble Discrimination in Ultrasound Localization Microscopy by Vision Transformer 2025-Aug, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3570496 PMID:40372868	研究论文	提出一种基于视觉Transformer的自动化微泡鉴别方法，用于超声定位显微镜成像	采用高效通道注意力Vision Transformer和渐进式学习策略，无需估计脉冲响应和每帧微泡数量等先验知识	主要使用合成数据进行训练，真实数据验证相对有限	开发无需先验知识的通用超声定位显微镜流程	超声成像中的微泡信号	计算机视觉	NA	超声定位显微镜	Vision Transformer	超声图像	合成数据集+5个公共数据集（1个硅基数据集和4个活体数据集）	NA	Vision Transformer	阳性预测值, 均方根误差	NA
733	2025-10-06	[AI-based applications in medical image computing] 2025-Aug, Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz DOI:10.1007/s00103-025-04093-7 PMID:40600998	综述	本文综述了人工智能在医学图像计算中的应用及其临床价值	系统总结了深度学习在医学图像分割、配准和生成等任务中的最新进展与应用潜力	未涉及具体实验验证和性能对比分析	探讨人工智能技术在医学图像分析中的应用与发展前景	医学图像数据（CT、MRI、PET等）及相关临床应用	医学图像计算	NA	深度学习	深度神经网络	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
734	2025-10-06	Development and validation of a SOTA-based system for biliopancreatic segmentation and station recognition system in EUS 2025-Aug, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-11858-3 PMID:40551029	研究论文	开发并验证基于SOTA算法的AI辅助内镜超声系统，用于胆胰区域分割和站点识别	首次将多种SOTA深度学习算法应用于EUS图像分析，并通过人机竞赛验证系统性能优于中级内镜医师	研究样本主要来自单一机构，外部验证集规模相对有限	开发AI辅助EUS系统以提高胆胰疾病诊断的准确性和效率	胆胰区域的解剖结构分割和站点识别	计算机视觉	胆胰疾病	内镜超声成像	深度学习	医学图像	45,737张EUS图像（来自1,852名患者），其中2,881张用于内部测试，2,747张用于外部验证，340张用于人机竞赛	NA	Mean Teacher, ResNet-50, YOLOv8-CLS, UNet++, YOLOv8, U-Net v2	准确率	NA
735	2025-10-06	BanglaTaka: A dataset for classification of Bangladeshi banknotes 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111853 PMID:40703564	研究论文	本文介绍了BanglaNotes数据集，用于孟加拉国纸币面额分类的基准数据集	首次发布包含5073张高质量孟加拉国纸币图像的基准数据集，涵盖9种面额	仅包含孟加拉国纸币，未涉及其他国家货币或伪钞检测	开发纸币自动分类系统以提升金融安全和电子交易效率	孟加拉国纸币（2、5、10、20、50、100、200、500和1000 BDT面额）	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	5073张纸币图像	NA	NA	NA	NA
736	2025-10-06	Benford's Law in histology 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100458 PMID:40704058	研究论文	本研究探索将本福特定律应用于数字病理学中的全玻片图像分析，以区分正常肝细胞和癌变肝细胞	首次将本福特定律这一统计工具应用于数字病理学领域，用于分析细胞形态学数据的自然分布规律	QuPath软件无法准确区分所有细胞质边界，导致部分尺寸测量类别数据无法使用	开发快速分析大型数字病理数据集的新统计方法	肝组织细胞（正常肝细胞与癌变肝细胞）	数字病理学	肝癌	定量组织形态计量学，本福特定律分析	NA	全玻片图像，细胞形态学数据	20张玻片共323,039个细胞（15张癌变组织玻片206,700个细胞，5张正常组织玻片116,339个细胞）	QuPath	NA	卡方拟合优度检验	NA
737	2025-10-06	Modelling the liver's regenerative capacity across different clinical conditions 2025-Aug, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101465 PMID:40704068	研究论文	本研究通过系统生物学和机器学习方法识别了不同临床条件下肝脏再生的关键生物标志物	开发了新型对比深度学习框架，整合临床和转录组数据预测再生结果，并识别出跨物种保守的细胞周期调控基因	研究基于小鼠模型，人类临床验证仍需进一步研究	识别不同临床条件下肝脏再生的关键转录组、蛋白质组和血清生物标志物	六种小鼠模型（年轻雄性和雌性、老年小鼠、2期纤维化、脂肪变性、他克莫司暴露）	机器学习	肝脏疾病	转录组分析、蛋白质组分析、血清生物标志物检测、SPLiT-seq	对比深度学习	转录组数据、蛋白质组数据、临床数据	六种小鼠模型，每种模型接受75%肝切除	深度学习框架（具体未指明）	对比深度学习框架（使用三元组损失）	准确率87.9%	NA
738	2025-10-06	Self-Supervised Optimization of RF Data Coherence for Improving Breast Reflection UCT Reconstruction 2025-Aug, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3581915 PMID:40549515	研究论文	本研究提出了一种自监督优化方法，通过三个精心设计的模块提升射频数据相干性，改善乳腺反射超声计算机断层扫描重建质量	提出了三个创新模块：自监督盲射频数据分段块、基于状态空间模型的强反射预测块和基于极性的自适应替换细化策略，有效提升RF数据相干性并抑制旁瓣噪声	未明确说明样本数量和具体数据来源，且仅在稀疏传输条件下验证性能	改善乳腺反射超声计算机断层扫描的重建质量，解决声速变化导致的图像质量问题	乳腺组织反射超声数据	医学影像处理	乳腺癌	超声计算机断层扫描	NA	射频数据	NA	NA	NA	PSNR, SSIM, RMSE, CF, Var	NA
739	2025-10-06	Differential Privacy Enabled Robust Asynchronous Federated Multitask Learning: A Multigradient Descent Approach 2025-Aug, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3571953 PMID:40531632	研究论文	提出一种结合差分隐私的鲁棒异步联邦多任务学习方法，通过多梯度下降解决数据异构和拜占庭攻击问题	首次将联邦学习重构为多目标优化问题，提出联邦多梯度下降算法，并开发半异步聚合方法和分布式差分隐私技术	未明确说明具体应用场景下的性能限制和计算开销分析	解决联邦学习中的数据异构、设备异构、隐私泄露和非凸损失等实际问题	边缘计算设备和分布式数据源	机器学习	NA	联邦学习，差分隐私	深度学习模型	分布式数据	NA	NA	NA	收敛性分析	边缘计算设备
740	2025-10-06	Risk score stratification of cutaneous melanoma patients based on whole slide images analysis by deep learning 2025-Aug, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.20538 PMID:39853986	研究论文	开发基于全切片图像分析的深度学习模型SmartProg-MEL，用于皮肤黑色素瘤患者的风险分层和生存预测	首次利用弱监督深度学习方法从HE染色全切片图像中提取形态学特征，实现皮肤黑色素瘤患者的自动化风险分层	样本量相对有限，外部验证队列规模较小	改进原发性皮肤黑色素瘤的风险分层，指导辅助治疗决策	I-III期皮肤黑色素瘤患者	数字病理学	皮肤黑色素瘤	HE染色全切片图像分析	深度神经网络	全切片图像	发现队列342例，外部验证队列161例和63例	NA	SmartProg-MEL	一致性指数	NA