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
841	2025-07-03	Microscope-Assisted Hypertensive Retinopathy Diagnosis Using Deep Learning Models 2025-Aug, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24847 PMID:40129051	研究论文	本文提出了一种基于U-Net和Dense-Net的深度学习模型，用于通过视网膜图像自动检测和分级高血压视网膜病变（HR）	结合U-Net和Dense-Net模型，通过血管分割、动静脉分类及血管宽度计算，实现HR的自动检测和分级	研究仅基于AVRDB数据集，未提及在其他数据集上的泛化能力	开发一种自动检测和分级高血压视网膜病变的方法，以辅助临床诊断	高血压视网膜病变（HR）患者的视网膜图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习	U-Net, Dense-Net	图像	AVRDB数据集
842	2025-07-03	Advances in disease detection through retinal imaging: A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110412 PMID:40482560	系统综述	本文综述了机器学习技术在视网膜图像疾病检测中的应用，包括单模态和多模态成像方法	系统评估了深度学习和经典机器学习模型在视网膜图像疾病检测中的效率和性能，提出了未来研究方向	识别了机器学习在视网膜图像疾病检测中的关键挑战，如模型的泛化能力和临床适用性	探讨机器学习技术在视网膜图像疾病自动检测和分级中的应用	视网膜图像	计算机视觉	眼科疾病	机器学习	深度学习和经典机器学习模型	图像	NA
843	2025-07-03	Enhancing and advancements in deep learning for melanoma detection: A comprehensive review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110533 PMID:40483855	综述	本文系统回顾了深度学习在黑色素瘤检测中的应用趋势和差距，重点关注现有模型的可复制性和泛化能力	总结了深度学习在黑色素瘤检测中的关键进展，并指出了数据多样性和模型透明度不足的问题	现有模型对不同肤色人群的适用性有限，且许多研究缺乏数据分区的透明度，限制了模型的可重复性	探讨深度学习在黑色素瘤早期和准确检测中的应用及其全球有效性	黑色素瘤的深度学习检测模型	数字病理学	黑色素瘤	深度学习（DL）	ResNet, Inception	图像	使用了公共数据库如ISIC和HAM10000，但具体样本数量未明确说明
844	2025-07-03	Advancing respiratory disease diagnosis: A deep learning and vision transformer-based approach with a novel X-ray dataset 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110501 PMID:40494170	研究论文	本文通过利用X射线图像和先进的机器学习技术（如深度学习和Vision Transformers）对呼吸系统疾病分类领域做出重要贡献	引入了一个新颖、多样化的数据集，包含来自5263名患者的7867张X射线图像，涵盖49种不同的肺部疾病，并系统回顾了2017年至2024年间发表的综述文章	研究可能未涵盖2017年之前的基础性工作，且AI的快速发展可能使早期方法不再相关	提高呼吸系统疾病分类的准确性和可靠性，改善临床决策	呼吸系统疾病（如肺炎和COVID-19）的诊断	计算机视觉	肺部疾病	深度学习和Vision Transformers (ViT)	DL和ViT	X射线图像	7867张X射线图像来自5263名患者
845	2025-07-03	IDEA: Image database for earthquake damage annotation 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111733 PMID:40599425	研究论文	本文介绍了IDEA（地震损害标注图像数据库），一个包含超过5400张标注图像的数据集，用于支持深度学习在结构损害检测和分类中的应用	提出了一个基于广泛认可的结构损害类别的综合本体论，可用于扩展现有数据集或创建新数据集，从而增加按照结构工程标准标注的数据的可用性	NA	填补结构损害检测和/或分类深度学习开发中标注数据的不足	地震后的结构损害图像	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	超过5400张图像
846	2025-07-02	Automated detection and recognition of oocyte toxicity by fusion of latent and observable features 2025-Aug-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138411 PMID:40318589	research paper	开发了一个结合深度学习和可观察特征的框架，用于自动检测和识别卵母细胞毒性	首次将深度学习提取的潜在特征与人类可观察概念特征融合，用于卵母细胞毒性的检测、亚型和强度分类	研究仅基于小鼠卵母细胞图像，未在人类卵母细胞上进行验证	评估环境污染物对卵母细胞异常的影响，并预测污染物下的胚胎能力	小鼠卵母细胞	digital pathology	infertility	deep learning	CNN	image	2126张小鼠卵母细胞图像
847	2025-07-02	Comparison of clinical, radiomics, deep learning, and fusion models for predicting early recurrence in locally advanced rectal cancer based on multiparametric MRI: a multicenter study 2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112173 PMID:40403678	研究论文	本研究比较了临床、放射组学、深度学习和融合模型在基于多参数MRI预测局部晚期直肠癌早期复发的效果	首次比较了四种模型（临床、放射组学、深度学习和两种融合模型）在预测局部晚期直肠癌早期复发中的表现，并发现基于决策的晚期融合模型表现最佳	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差	预测局部晚期直肠癌的早期复发以优化临床决策	337名局部晚期直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	多参数MRI（T2WI, DWI, T1WI, CET1WI）	XGBoost, 深度学习模型, 特征融合模型, 决策融合模型	MRI图像	337名患者（来自四个中心）
848	2025-07-02	Artificial Intelligence in Pediatric Endocrinology 2025-Aug, Advances in pediatrics DOI:10.1016/j.yapd.2024.12.003 PMID:40582750	review	本文探讨了人工智能在儿科内分泌学中的应用及其对医疗服务的提升	介绍了AI技术如何通过人机协作提升医疗服务的安全性和质量	未具体提及AI在儿科内分泌学中的实际应用案例或效果评估	探讨人工智能技术在儿科内分泌学中的应用潜力	儿科内分泌学领域的医疗服务	machine learning	NA	machine learning, deep learning, natural language processing, robotics, speech processing	NA	NA	NA
849	2025-06-29	Reirradiation for recurrent glioblastoma: the significance of the residual tumor volume 2025-Aug, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05042-9 PMID:40310485	研究论文	本研究探讨了复发性胶质母细胞瘤再放疗的可行性及残留肿瘤体积对预后的影响	首次通过深度学习自动分割管道测量对比增强肿瘤体积，并结合临床和分子病理因素评估其对生存率的影响	样本量较小（71例患者），且为单中心回顾性研究	评估复发性胶质母细胞瘤再放疗的疗效及预后因素	71例复发性CNS WHO 4级IDHwt胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	深度学习自动分割管道	NA	医学影像	71例患者
850	2025-06-26	Assessing risk of groundwater pollution exposure from sea level rise in California 2025-Aug-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179695 PMID:40513440	研究论文	本研究利用深度学习和可解释人工智能（XAI）模型评估加州海平面上升导致的地下水污染暴露风险	结合深度学习和XAI模型，量化海平面上升对地下水污染暴露风险的影响，并识别关键风险预测因素	模型在空间自相关性方面存在泛化挑战，空间交叉验证模型在其他沿海地区的应用可能存在偏差	评估海平面上升对加州地下水污染暴露风险的影响	加州沿海含水层及2296个危险场所	环境科学	NA	深度学习，可解释人工智能（XAI）	深度学习模型，XAI模型	地下水数据，社会经济数据，人口统计数据	2296个危险场所及加州沿海地区人口数据
851	2025-06-26	Prediction of B/T Subtype and ETV6-RUNX1 Translocation in Pediatric Acute Lymphoblastic Leukemia by Deep Learning Analysis of Giemsa-Stained Whole Slide Images of Bone Marrow Aspirates 2025-Aug, Pediatric blood & cancer IF:2.4Q1 DOI:10.1002/pbc.31797 PMID:40399768	研究论文	本研究开发了一个深度学习流程，用于分析吉姆萨染色的骨髓穿刺涂片，以预测儿童急性淋巴细胞白血病的B/T亚型和ETV6-RUNX1易位	首次使用深度学习分析吉姆萨染色涂片来预测B/T亚型和ETV6-RUNX1易位，为资源匮乏地区提供了替代诊断方案	外部验证队列的AUC值相对较低（B/T亚型0.72，ETV6-RUNX1易位0.69），表明模型在外部数据上的泛化能力有待提高	开发一种基于深度学习的诊断工具，用于儿童急性淋巴细胞白血病的亚型分类和遗传异常检测	儿童急性淋巴细胞白血病患者的骨髓穿刺涂片	数字病理学	急性淋巴细胞白血病	吉姆萨染色	CNN	图像	未明确提及具体样本数量，但包含交叉验证和外部验证队列
852	2025-06-24	Physically grounded deep learning-enabled gold nanoparticle localization and quantification in photonic resonator absorption microscopy for digital resolution molecular diagnostics 2025-Aug-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117455 PMID:40233489	research paper	提出了一种名为LOCA-PRAM的深度学习方法，结合光子共振吸收显微镜（PRAM），利用金纳米颗粒（AuNPs）作为分子标签，实现数字分辨率的生物分子检测	LOCA-PRAM通过光子晶体（PC）-AuNP共振耦合增强信号对比度，无需将样品分割成液滴或进行酶扩增，即可实现目标分子的精确量化	NA	实现数字分辨率的分子生物标志物检测，用于疾病诊断、治疗研究和生物医学研究	金纳米颗粒（AuNPs）作为分子标签	digital pathology	NA	光子共振吸收显微镜（PRAM）、扫描电子显微镜（SEM）	deep learning	image	NA
853	2025-06-24	Deep learning approaches to surgical video segmentation and object detection: A scoping review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110482 PMID:40460561	综述	本文回顾了2014年至2024年间关于手术视频中解剖结构语义分割和物体检测的深度学习模型的最新研究进展	总结了深度学习在手术视频语义分割和物体检测中的最新性能，特别是实时应用的潜力	对于较小结构（如神经）的分割准确性较低，数据可用性和模型泛化性仍是未来发展的关键挑战	评估手术视频中解剖结构语义分割的最新技术水平，并探讨深度学习模型在临床应用中的进展	手术视频中的解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, DeepLab	视频	61项已发表研究，涉及普通外科、结直肠外科和神经外科等多种手术类型
854	2025-06-24	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	本文系统综述了基于机器学习的放射组学和深度学习在CT图像中表征肝脏恶性肿瘤的方法、成就、局限性和性能结果	综合评估了放射组学和深度学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用及两者结合的最新趋势	数据稀缺和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用效果	肝脏恶性肿瘤的CT图像	数字病理学	肝癌	CT成像	CNN	图像	49项研究（17项放射组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）
855	2025-06-24	Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529 PMID:40505289	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的方法，用于实时预测正颌手术后面部软组织的改变	结合了可变形模型、主成分分析和前馈神经网络，实时预测不同正颌手术对面部软组织的影响	预测精度在不同面部区域存在差异，下巴区域的误差相对较大	开发一种能够实时预测正颌手术后面部软组织变化的深度学习方法	正颌手术患者的面部软组织变化	数字病理	颌面畸形	3D摄影	前馈神经网络	3D图像	458名接受各种正颌手术的患者
856	2025-06-24	Insights on Scan-Specific Deep-Learning Strategies for Brain MRI Parallel Imaging Reconstruction 2025-Aug, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70079 PMID:40545734	研究论文	本文探讨了用于脑MRI并行成像重建的扫描特定深度学习策略，并提出了优化架构和训练细节的方法	提出了一种新的指标COBRAI来量化结构化残留伪影的水平，并展示了通过网格搜索和K折交叉验证优化超参数的方法	研究仅限于2D脑MRI数据，未涉及3D或其他身体部位的MRI数据	优化脑MRI并行成像重建的深度学习策略	脑MRI数据	医学影像分析	NA	深度学习，并行成像重建	CNN（包括单层和三层残差CNN架构）	MRI图像	FastMRI数据集和内部多对比2D数据
857	2025-06-21	Computational models for prediction of m6A sites using deep learning 2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.011 PMID:40268153	研究论文	本文综述并验证了多种深度学习方法在预测m6A位点上的应用，展示了深度学习模型在此领域的潜力	验证了多种深度学习方法在m6A位点预测上的效果，包括之前在此领域未充分利用的方法和专为生物序列设计的预训练模型	未提及具体的数据集大小或模型性能的详细比较	提高m6A修饰位点的准确识别，以更好地理解其功能和机制	m6A修饰位点	机器学习	NA	深度学习	预训练模型及其他基础深度学习方法	生物序列数据	基准数据集（具体数量未提及）
858	2025-06-21	Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842 PMID:40414275	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的口腔内扫描三维牙冠分割的准确性和时间效率	首次系统评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的性能，并比较其与人工方法的时间效率	纳入研究存在数据选择和指标测试的异质性，且目前算法尚不能实现精确的牙龈边界分割	评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效益	口腔内扫描图像中的牙冠结构	数字病理	口腔疾病	深度学习图像分割	深度学习模型（未指定具体架构）	三维口腔内扫描图像	44项符合纳入标准的研究（来自1220篇初筛文献）
859	2025-06-20	Sign language detection dataset: A resource for AI-based recognition systems 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111703 PMID:40534917	research paper	该研究创建了一个用于AI识别系统的手语检测数据集，并利用CNN模型对手势进行分类	创建了一个包含26,000张图像的手语数据集，涵盖了不同年龄、肤色和手型的参与者，并通过数据增强技术提高了模型的鲁棒性	数据收集仅涉及三名参与者，可能限制了数据集的多样性	开发一个自动手语检测系统，以帮助聋人和听力障碍人群	手语手势	computer vision	NA	数据增强（旋转、翻转、缩放、亮度变化、高斯噪声添加）	CNN	image	26,000张图像，涵盖26个字母手语手势，每个字母3,000张图像
860	2025-06-19	Statin use and longitudinal bone marrow lesion burden: analysis of knees without osteoarthritis from the Osteoarthritis Initiative study 2025-Aug, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04878-6 PMID:39890641	research paper	本研究探讨了他汀类药物使用与无骨关节炎参与者膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	首次在无放射学膝关节骨关节炎的参与者中，使用深度学习算法定量评估他汀类药物对骨髓病变体积纵向变化的影响	研究仅基于观察性数据，无法确定因果关系	确定他汀类药物使用与膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	无放射学膝关节骨关节炎的参与者	digital pathology	geriatric disease	MRI, deep learning	DL algorithm	image	1502 knees (751 statin users and 751 non-users)