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	Utility of artificial intelligence in radiosurgery for pituitary adenoma: a deep learning-based automated segmentation model and evaluation of its clinical applicability 2025-Aug-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.12.JNS242167 PMID:40250054	研究论文	开发基于深度学习的垂体腺瘤自动分割模型并评估其在放射外科治疗中的临床应用价值	首次将nnU-Net模型应用于垂体腺瘤的自动分割，并系统评估其在临床工作流程中的实际效用	模型在复杂病例（如既往有手术史）中的分割效果较差，部分分割结果需要人工修改	开发用于放射外科治疗规划的自动分割模型并验证其临床适用性	垂体腺瘤患者	数字病理	垂体腺瘤	MRI扫描	深度学习	医学影像	582例患者用于训练，146例患者用于测试	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数，专家评分，时间成本	NA
722	2025-10-06	Enhancing Brain Metastases Detection and Segmentation in Black-Blood MRI Using Deep Learning and Segment Anything Model (SAM) 2025-Aug, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2024.0198 PMID:40709680	研究论文	本研究探讨了深度学习和Segment Anything Model在黑色素磁共振图像中检测和分割脑转移瘤的有效性和准确性	结合改进的U-Net与生成对抗网络架构，并首次将Segment Anything Model作为后处理工具应用于脑转移瘤分割	样本量较小（仅50例患者），缺乏外部验证	提高脑转移瘤在黑色素磁共振图像中的检测和分割精度	脑转移瘤患者	医学影像分析	脑转移瘤	黑色素磁共振成像	U-Net, GAN	磁共振图像	50例患者（40例训练，10例测试）	NA	U-Net, 改进的U-Net, U-Net+GAN	病灶敏感度, 患者Dice相似系数, 平均假阳性率	NA
723	2025-10-06	Deep Learning-Based Landmark Detection Model for Multiple Foot Deformity Classification: A Dual-Center Study 2025-Aug, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2024.0246 PMID:40709679	研究论文	提出基于热中热(HIH)的深度学习模型，用于足部负重X光片的自动地标检测和多足部畸形分类	开发了热中热(HIH)地标检测模型，在内部和外部验证中均表现出优于基线模型FlatNet的性能	回顾性研究设计，数据来源于两个医疗中心	开发自动化足部畸形诊断模型以解决人工诊断的劳动密集性和变异性问题	足部负重X光片中的骨骼地标和五种足部畸形	计算机视觉	足部畸形	X射线成像	深度学习	医学图像	中心1：806名患者的3097张图像（训练/验证）；中心2：270名患者的1056张图像（外部验证）	NA	热中热(HIH)	准确率, 敏感性, 特异性, 阳性预测值, 阴性预测值, 绝对像素误差, 角度误差, 归一化平均误差, 成功检测率	NA
724	2025-10-06	When deep learning is not enough: artificial life as a supplementary tool for segmentation of ultrasound images of breast cancer 2025-Aug, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03026-x PMID:38498125	研究论文	提出一种结合深度学习和人工生命的新型混合模型用于乳腺癌超声图像分割	首次将深度学习与多智能体人工生命相结合用于医学图像分割，能够处理复杂几何形状和高噪声图像	需要进一步验证在更大规模数据集上的性能表现	开发高精度的超声图像分割方法，用于乳腺癌诊断和超声引导活检	乳腺癌超声图像	医学图像分析	乳腺癌	超声成像	深度学习,人工生命	图像	1264张超声图像，患者年龄22-73岁	NA	U-Net	Dice系数,相对Hausdorff距离	NA
725	2025-10-06	Explaining care need assessment surveys: qualitative and quantitative evaluation of state-of-the-art local and global explainable artificial intelligence methods 2025-Aug, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf064 PMID:40741010	研究论文	本研究系统比较了传统和最先进的深度学习可解释人工智能方法，用于从德国护理福利申请文本中提取影响护理需求的关键因素	首次在护理需求评估领域系统比较传统方法和基于transformer的XAI方法，并展示了如何将局部解释聚合成全局洞察	XAI结果可能变得难以处理，且仅依赖现有评估结果作为标注	探索影响护理需求的因素模式，支持专家进行护理需求评估	72,000多份德国护理福利申请文本数据	自然语言处理	老年疾病	可解释人工智能	Transformer, 词袋模型	文本	超过72,000份护理福利申请	NA	Transformer	预测准确性	NA
726	2025-10-06	Geometric Deep Learning for Protein-Ligand Affinity Prediction with Hybrid Message Passing Strategies 2025-Aug-01, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3594210 PMID:40748800	研究论文	提出一种结合混合消息传递策略的几何深度学习模型HybridGeo，用于蛋白质-配体亲和力预测	首次采用双视图图学习和混合消息传递策略整合三维几何特征，并在残基级别应用几何图变换器	未明确说明模型计算复杂度及对大规模数据集的扩展性	提高蛋白质-配体亲和力预测的准确性和可解释性	蛋白质-配体复合物	机器学习	NA	几何深度学习	图神经网络,Transformer	三维结构数据	PDBbind数据集及三个外部测试集	PyTorch	几何图变换器,HybridGeo	RMSE	NA
727	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
728	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
729	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
730	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
731	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
732	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
733	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
734	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
735	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
736	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
737	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
738	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
739	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
740	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