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
921	2025-10-06	Deep learning-based decision support system for cervical cancer identification in liquid-based cytology pap smears 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329251330081 PMID:40302490	研究论文	开发了一种基于深度学习的决策支持系统，用于在液基细胞学巴氏涂片中识别宫颈癌	提出了一种新颖的混合特征降维和优化模块，结合稀疏自编码器和二进制哈里斯鹰元启发式优化算法来选择最具信息量的特征	NA	开发宫颈癌识别决策支持系统以减少诊断时间并提高准确性	液基细胞学巴氏涂片图像	计算机视觉	宫颈癌	液基细胞学	CNN, Autoencoder, KNN	图像	NA	NA	预训练卷积神经网络，稀疏自编码器	准确率，灵敏度，特异性	NA
922	2025-10-06	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	首次在14年纵向随访研究中比较CNN模型与放射科医生的椎间盘退变分级一致性	样本量较小（仅19名男性志愿者），缺乏女性参与者	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级方面的一致性	19名男性志愿者的腰椎间盘MRI影像	计算机视觉	腰椎间盘退变	MRI成像	CNN	医学影像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，14年后随访年龄51岁	NA	SpineNet	一致性相关系数(CCC), kappa值(κ)	NA
923	2025-10-06	Prediction of cervical spondylotic myelopathy from a plain radiograph using deep learning with convolutional neural networks 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08908-8 PMID:40381026	研究论文	本研究开发了基于卷积神经网络的深度学习算法，用于从普通颈椎X光片中分类颈椎病性脊髓病和颈椎病性神经根病	首次使用深度学习算法从普通X光片中自动分类两种颈椎疾病类型，并预测椎管面积率	样本量相对有限（内部验证300例，外部验证100例），且仅针对C3-C6节段进行分析	开发能够从普通颈椎X光片中准确分类颈椎病性脊髓病和颈椎病性神经根病的深度学习算法	颈椎病患者（包括颈椎病性脊髓病和颈椎病性神经根病）	计算机视觉	颈椎病	X光成像，磁共振成像	CNN	图像	内部验证300例患者（150例CSM，150例CSR），外部验证100例患者（50例CSM，50例CSR）	NA	卷积神经网络	AUC, 准确率, 似然比, 相关系数	NA
924	2025-10-06	Development and validation of a radiomics model using plain radiographs to predict spine fractures with posterior wall injury 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08948-0 PMID:40410361	研究论文	开发并验证了一种基于普通X光片的影像组学模型，用于预测伴有后壁损伤的脊柱骨折	首次结合前后位和侧位普通X光片，采用Vision Transformer技术提取影像特征构建预测模型	回顾性研究，样本量有限（130例患者），仅在两所中心进行验证	提高伴有后壁损伤脊柱骨折的早期诊断准确性并优化治疗策略	脊柱骨折患者	计算机视觉	脊柱骨折	影像组学分析，X射线成像	Vision Transformer, NaiveBayes, SVM	X光图像	130例患者（来自两个中心）	NA	Vision Transformer (ViT)	AUC, 95% CI	NA
925	2025-10-06	Fully automated pedicle screw manufacturer identification in plain radiograph with deep learning methods 2025-Sep, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09167-3 PMID:40689982	研究论文	开发基于深度学习的算法从平片中自动识别椎弓根螺钉制造商	首个实现从平片完全自动化识别椎弓根螺钉制造商的深度学习算法	仅包含三家国际制造商的数据，样本量相对有限	开发自动识别椎弓根螺钉制造商的算法，辅助翻修手术规划	276例接受胸腰椎手术患者的椎弓根螺钉	计算机视觉	脊柱疾病	X射线平片成像	CNN, YOLO	X射线图像	276名患者，1887个椎弓根螺钉	NA	CNN, YOLO	准确率	NA
926	2025-10-06	Deep learning-based prediction of axillary pathological complete response in patients with breast cancer using longitudinal multiregional ultrasound 2025-Sep, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105896 PMID:40876229	研究论文	开发并验证基于深度学习的iShape模型，通过纵向多区域超声图像预测乳腺癌患者腋窝病理完全缓解	提出信息共享-私有(iShape)模型，从纵向原发肿瘤和腋窝淋巴结超声图像中学习共同和特定的图像表征，并首次结合RNA测序分析解释模型生物学基础	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要前瞻性验证	预测接受新辅助治疗的腋窝淋巴结阳性乳腺癌患者的腋窝病理完全缓解	活检证实的腋窝淋巴结阳性乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	超声成像，RNA测序	深度学习	超声图像	训练集371例患者，三个外部验证集分别包含295、244和225例患者	NA	iShape（信息共享-私有模型）	AUC，假阴性率	NA
927	2025-10-06	Biomarker extraction-based Alzheimer's disease stage detection using optimized deep learning approach 2025-Sep, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251360394 PMID:40831183	研究论文	提出一种基于优化深度学习的阿尔茨海默病分期检测框架，通过生物标志物提取和图像处理技术提高诊断准确性	结合萤火虫算法优化生物标志物分割、布谷鸟搜索算法优化深度信念网络，并采用对比度受限自适应直方图均衡化和小波软阈值去噪处理	仅使用结构MRI数据，未考虑多模态数据融合；样本规模未明确说明	提高阿尔茨海默病分期检测的准确性和早期诊断能力	阿尔茨海默病患者的结构MRI扫描图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构MRI，对比度受限自适应直方图均衡化，小波软阈值去噪	深度信念网络	医学图像	NA	NA	深度信念网络	准确率，错误率	NA
928	2025-10-06	Deep Learning Can Unmask Conduction Tissue Disease From an Ambulatory ECG 2025-Sep, Circulation. Arrhythmia and electrophysiology DOI:10.1161/CIRCEP.124.013695 PMID:40856041	研究论文	开发深度学习模型通过24小时单导联动态心电图检测既往心动过缓事件	首次使用深度学习从无心动过缓的24小时心电图数据中识别过去13天内发生的传导组织疾病	研究基于回顾性数据，需要前瞻性验证临床效用	提高间歇性心动过缓的检测效率和准确性	动态心电图记录的心动过缓患者	机器学习	心血管疾病	动态心电图监测	深度学习	心电图信号	320,959份14天动态心电图记录	NA	NA	AUC, 阴性预测值	NA
929	2025-10-06	Comprehensive Evaluation of Facet Joints Osteoarthritis Radiological Features on Lumbar CT: A Multitask Deep Learning Approach 2025-Sep, JOR spine IF:3.4Q1 DOI:10.1002/jsp2.70115 PMID:40949054	研究论文	本研究开发了一种基于多任务深度学习的模型，用于评估腰椎小关节骨关节炎的影像学特征	首次采用多任务深度学习模型同时评估小关节骨关节炎的多个放射学特征，并在多中心数据集上验证模型性能	回顾性研究设计，模型在某些特征（如肥大）上的准确率相对较低	开发自动评估小关节骨关节炎放射学特征的深度学习模型	来自两个医院1360名患者的13223个轴向CT小关节图像块	计算机视觉	骨关节炎	CT成像	CNN	医学影像	13223个小关节图像块，来自1360名患者	NA	ResNet-18	准确率, Gwet κ值	NA
930	2025-10-06	AlphaFold Kinase Optimizer: Enhancing Virtual Screening Performance Through Automated Refinement of AlphaFold-Based Kinase Structures 2025-Sep-16, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70056 PMID:40955709	研究论文	开发了一种名为AF Optimizer的深度学习辅助方法，用于优化AlphaFold生成的激酶结构结合位点几何结构，提升虚拟筛选性能	首次提出基于神经网络评分和结合自由能计算的AlphaFold结构自动优化方法，显著改善蛋白质-配体相互作用预测	仅针对TTK蛋白进行了验证，尚未在其他激酶上广泛测试	提高AlphaFold生成蛋白质结构在基于结构的药物设计中的实用性	激酶蛋白质结构	计算生物学	NA	虚拟筛选，分子对接，体外研究	深度学习	蛋白质3D结构，晶体复合物数据	TTK蛋白及相关配体	NA	AlphaFold	立体冲突减少，分子对接精度，虚拟筛选命中率	NA
931	2025-10-06	Automated Field of View Prescription for Whole-body Magnetic Resonance Imaging Using Deep Learning Based Body Region Segmentations 2025-Sep-16, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001236 PMID:40955705	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动视野处方系统，用于全身磁共振成像，通过三维解剖分割生成多个连续视野站	首次使用深度学习三维解剖分割实现全身MRI多站视野自动处方，达到专家水平性能	脊髓分割准确度相对较低(DSC=0.63)，外部验证队列样本量较小(n=10)	开发自动化视野处方系统以替代人工操作，提高全身MRI图像质量和 workflow 效率	接受全身MRI检查的患者	医学影像分析	NA	全身磁共振成像(WB-MRI), T2-HASTE序列, 快速全身定位器(FWBL)序列	深度学习	三维医学影像	374名患者(内部数据集) + 10名患者(外部验证集)	nnUNet-v2	nnUNet	Sørensen-Dice系数, 精确度, 召回率, 特异性, Likert评分, 排名比较	NA
932	2025-10-06	Extraction of Novel Features and Diagnosis Prediction in Myelodysplastic Neoplasm Using a Weakly Supervised Artificial Intelligence Model Based on Normal Megakaryocytes 2025-Sep-16, Pathology international IF:2.5Q2 DOI:10.1111/pin.70049 PMID:40955745	研究论文	开发基于形态正常巨核细胞的弱监督人工智能模型，用于骨髓增生异常肿瘤的诊断预测和特征提取	首个基于正常巨核细胞形态对骨髓增生异常肿瘤进行分类的人工智能模型，能够发现新的组织学特征	仅使用苏木精-伊红染色骨髓活检标本，疾病分类范围有限	利用人工智能技术辅助骨髓病理评估和疾病诊断	骨髓活检标本中的巨核细胞	数字病理学	骨髓增生异常肿瘤	苏木精-伊红染色	深度学习,XGBoost	图像	NA	NA	NA	AUC,准确率	NA
933	2025-10-06	Machine and deep learning for MRI-based quantification of liver iron overload: a systematic review and meta-analysis 2025-Sep-16, Radiologie (Heidelberg, Germany) DOI:10.1007/s00117-025-01513-2 PMID:40956404	系统综述和荟萃分析	评估机器学习和深度学习技术在基于MRI的肝脏铁过载定量中的诊断准确性和临床应用价值	首次对机器学习和深度学习在MRI肝脏铁定量中的应用进行系统评价和荟萃分析	研究存在异质性、泛化能力有限且外部验证集规模较小	评估ML和DL技术在MRI肝脏铁定量中的诊断准确性、算法性能和临床适用性	肝脏铁过载患者，包括遗传性血色素沉着症和β-地中海贫血患者	医学影像分析	肝脏铁过载	MRI	CNN, 放射组学, 模糊C均值聚类	MRI图像	8项研究纳入分析	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, AUC, 相关系数, 平均绝对误差	NA
934	2025-10-06	Update Disturbance-Resilient Analog ReRAM Crossbar Arrays for In-Memory Deep Learning Accelerators 2025-Sep-16, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504578 PMID:40956570	研究论文	本研究提出了一种抗更新干扰的模拟ReRAM交叉阵列，用于内存深度学习加速器	开发了具有优异抗干扰性能的ReRAM器件，可承受超过10万次脉冲，并实现了无干扰并行权重映射	研究仍处于早期阶段，技术基于350nm硅工艺，尚未实现大规模商业化应用	解决内存训练加速中权重更新干扰的关键挑战	基于HfO层纳米导电细丝的阻变存储器器件	机器学习	NA	COMSOL Multiphysics模拟，阻变存储技术	NA	电信号数据，模拟信号	NA	NA	神经网络	抗干扰能力，开关速度，耐久性	COMSOL Multiphysics仿真软件
935	2025-10-06	Deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment 2025-Sep-12, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003455 PMID:40956187	研究论文	开发基于深度学习的DLCP框架用于肝细胞癌患者分层、预后生物标志物识别和抗HCC药物推荐	首次整合多组学数据和临床表型，通过深度学习识别预后生物标志物并筛选其配体，加速候选药物发现	研究主要基于TCGA和LIRI-JP队列数据，需要更多独立队列验证	改善肝细胞癌治疗策略，发现新型预后生物标志物和相应配体	肝细胞癌患者、小鼠模型、化学小分子和天然产物	生物信息学	肝癌	多组学整合分析、分子对接、分子动力学模拟、表面等离子共振、细胞热位移分析	深度神经网络	基因组学、转录组学、表观遗传学、临床生存数据	TCGA HCC患者队列和LIRI-JP验证队列	深度学习框架	深度神经网络	生存分析、KD值、热稳定性变化	NA
936	2025-10-06	Fractal-driven self-supervised learning enhances early-stage lung cancer GTV segmentation: a novel transfer learning framework 2025-Sep-15, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01865-8 PMID:40952548	研究论文	开发并评估了一种利用分形图像预训练的新型深度学习策略，用于早期肺癌大体肿瘤体积自动分割	首次将数学生成的非自然分形图像用于预训练，提出分形驱动的自监督学习增强肺癌GTV分割	回顾性研究，样本量有限（104例患者），需进一步验证	开发早期肺癌GTV自动分割的深度学习策略	早期非小细胞肺癌患者的大体肿瘤体积	计算机视觉	肺癌	CT成像	CNN, Vision Transformer (ViT)	CT图像	104例早期非小细胞肺癌患者（81男性，23女性）	NA	Vision Transformer	vDSC, sDSC, HD95	NA
937	2025-10-06	Enhanced defect detection with autoencoder based analysis for Golay coded thermal wave imaging for inspection of carbon fiber reinforced polymers 2025-Sep-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0294144 PMID:40952248	研究论文	本研究探索了使用Golay编码热波成像结合自编码器处理技术来增强碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测能力	提出了改进自编码器损失函数以更好捕捉热数据中缺陷特征的方法，并将Golay编码激励与自编码器处理相结合	仅针对特定设计的狭缝状缺陷进行研究，样本尺寸有限	提高碳纤维增强聚合物内部缺陷的检测灵敏度和可视化清晰度	碳纤维增强聚合物样本，包含三个不同厚度区域和工程设计的狭缝状缺陷	计算机视觉	NA	Golay编码热波成像，主动热成像技术	自编码器	热成像数据	1个碳纤维增强聚合物样本，包含3个不同厚度区域	NA	自编码器	信噪比，缺陷可见度	NA
938	2025-10-06	Deep learning-enhanced development of innovative antioxidant liposomal drug delivery systems from natural herbs 2025-Sep-15, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh00699f PMID:40600624	研究论文	开发基于BERT深度学习框架的天然草药抗氧化化合物筛选方法，并结合脂质体递送系统验证其抗氧化效果	提出两阶段BERT框架筛选天然抗氧化化合物，相比传统机器学习模型准确率提升约20%，并将筛选化合物与脂质体递送系统结合验证	仅针对2882种天然草药化合物进行筛选，未涵盖更广泛的化合物库	开发深度学习辅助的抗氧化脂质体药物递送系统，用于缓解氧化应激和细胞衰老	天然草药中的抗氧化化合物及其脂质体递送系统	自然语言处理	老年疾病	分子对接模拟，脂质体递送技术	BERT	化合物结构数据	587种实验确认的抗氧化剂和983种非活性化合物作为训练集，2882种天然草药化合物作为筛选库	BERT	BERT	准确率	NA
939	2025-10-06	EZ-FRCNN: A Fast, Accessible and Robust Deep Learning Package for Object Detection Applications from Ethology to Cell Biology 2025-Sep-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.19.660198 PMID:40667197	研究论文	开发了一个名为EZ-FRCNN的本地化、用户友好型深度学习软件包，用于生物图像中的目标检测应用	提供了完全离线的图形化和脚本化界面，解决了生物学研究中基于区域的卷积神经网络技术门槛高和依赖云基础设施的问题	NA	开发易用且可扩展的目标检测工具，推动生物学发现	细胞表型、自由移动动物的摄食动态、自然环境中的动物	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	基于区域的卷积神经网络	图像	NA	NA	Faster R-CNN	NA	本地部署，最小计算成本
940	2025-10-06	FCM-NPOA: A hybrid Fuzzy C-means clustering with nomadic people optimizer for ovarian cancer detection 2025-Sep, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.1177/09287329241302736 PMID:40105378	研究论文	开发了一种结合模糊C均值聚类和游牧人群优化器的混合模型用于卵巢癌检测	提出FCM-NPOA混合模型，整合遗传和病理影像数据，优化模糊C均值聚类算法	仅使用349名患者数据，样本规模有限	卵巢癌早期诊断和分类	妇科腹盆腔肿瘤	机器学习	卵巢癌	遗传和病理影像数据整合	CNN, Transformer, 随机森林, 逻辑回归, SVM, 决策树	临床数据, 影像数据	349名患者	NA	UNeT, Transformer, FCM-NPOA-PM-UI	准确率, 精确率, F1分数, Dice系数	NA