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
121	2025-09-25	Bio-inspired auto-adaptive framework for optimized movement of passive knee prosthesis 2025-Sep-16, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107187 PMID:40987055	研究论文	提出一种仿生自适应框架，通过智能适应机制优化被动膝关节假体的运动性能	结合深度学习架构实现步态相位事件的高精度分类（94.44%），通过传感器和阻尼控制机制驱动被动膝关节	NA	为截肢者开发能模仿自然步态的智能被动膝关节假体	被动膝关节假体使用者（截肢者）	医疗机器人	截肢后康复	深度学习、传感器控制、阻尼控制机制	深度学习架构	运动传感器数据	NA
122	2025-09-25	Enhanced spatiotemporal mapping of urban wetland microplastics: An interpretable CNN-GRU approach using satellite imagery and limited samples 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119003 PMID:40939309	研究论文	提出可解释的CNN-GRU模型，结合卫星遥感和有限实地样本实现城市湿地微塑料污染的时空分布制图	首次将可解释深度学习模型应用于城市湿地微塑料监测，通过SHAP分析揭示近红外波段与藻类含量对微塑料预测的关键作用	模型可靠性依赖于微塑料与藻类含量的相关性，这种关系在不同水生生态系统中可能存在差异	开发基于卫星遥感的城市湿地微塑料污染时空分布监测方法	广州车陂排水流域湿地中的微塑料污染	环境遥感	NA	卫星遥感、SHAP可解释性分析	CNN-GRU混合模型	卫星影像、实地采样数据	有限实地样本（独立测试集显示MAE=2.93, RMSE=4.17）
123	2025-09-25	Revealing 1,3-diphenylpropane's coagulation toxicity via infomaxnet-based network toxicology and molecular simulations 2025-Sep-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118834 PMID:40818372	研究论文	本研究通过InfomaxNet网络毒理学框架结合分子模拟揭示了1,3-二苯基丙烷（SD-1）导致凝血功能障碍的毒性机制	提出仅基于网络拓扑分析复杂生物网络的InfomaxNet框架，成功解决了缺乏先验生物学知识的挑战	NA	阐明塑料污染物SD-1对凝血系统的毒性作用机制	1,3-二苯基丙烷（SD-1）及其作用的关键蛋白AKT2和F9	计算毒理学	凝血功能障碍	网络毒理学、分子动力学模拟、深度学习、RT-qPCR	InfomaxNet、MolTrans	生物网络数据、分子结构数据	秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）体外实验
124	2025-09-25	Deceiving question-answering models: A hybrid word-level adversarial approach 2025-Sep-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108105 PMID:40987134	研究论文	提出一种针对问答模型的混合词级对抗攻击方法QA-Attack	基于注意力机制和删除排序策略的新型词级对抗攻击方法，能针对长文本输入保持语法完整性进行有效欺骗	NA	评估问答模型对抗攻击的鲁棒性并开发更有效的攻击方法	问答模型	自然语言处理	NA	对抗攻击、注意力机制	深度学习模型	文本	多个基准数据集
125	2025-09-25	Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models 2025-Sep-12, Geriatrics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/geriatrics10050124 PMID:40981294	研究论文	本研究使用深度学习模型预测接受衰弱健康检查的老年人社会参与情况	首次比较三种机器学习模型在预测老年人社会参与方面的性能，并通过深度神经网络分析确定关键预测因素	样本量相对有限（295名参与者），模型区分性能仅为中等水平	预测老年人的社会参与情况并识别关键预测因素	接受衰弱健康检查的老年人群体	机器学习	老年疾病	深度学习、机器学习	DNN、逻辑回归、非线性支持向量机	结构化数据	295名老年人（包含18个属性特征）
126	2025-09-25	AI radiomics predicts spatial glioma recurrence on preoperative MRI: a systematic review 2025-Sep-11, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112412 PMID:40987214	系统综述	本文系统评估了基于AI的影像组学模型在术前MRI预测胶质瘤空间复发位置的性能	首次系统综述AI模型在胶质瘤空间复发预测中的应用，并采用PROBAST+AI工具进行质量评估	证据主要来自小型单中心回顾性研究，需要更大规模前瞻性多中心研究验证	评估AI模型基于术前MRI预测胶质瘤局部或远处复发的性能	1004名高级别胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	影像组学分析	随机森林、支持向量机、卷积神经网络等机器学习和深度学习模型	MRI影像数据	8项研究共1004名高级别胶质瘤患者
127	2025-09-25	Seasonal Inactivation of Cryptosporidium parvum Oocysts in Soil and Manure Microenvironments Using the LSTM-based Environmental Model 2025-Sep-09, Journal of food protection IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.jfp.2025.100617 PMID:40935338	研究论文	本研究利用LSTM深度学习模型模拟季节性气候条件，研究土壤和粪便微环境中隐孢子虫卵囊的灭活规律	首次将LSTM深度学习模型应用于模拟季节性昼夜温湿度循环，以研究环境病原体的灭活动力学	研究基于美国巴吞鲁日地区的历史气候数据，结果可能受地域限制	评估季节变化对隐孢子虫卵囊在农业环境中的存活影响	隐孢子虫卵囊在土壤和粪便微环境中的灭活动力学	环境微生物学	寄生虫感染	LSTM深度学习模型、ANOVA方差分析	LSTM	气候数据、实验观测数据	30天的持续观测实验（夏季和冬季条件）
128	2025-09-25	External Validation of a Winning Artificial Intelligence Algorithm from the RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection Challenge 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8715 PMID:39993795	研究论文	对RSNA 2022颈椎骨折检测挑战赛的获奖AI算法进行外部验证研究	首次对竞赛优胜算法进行独立外部验证，评估其在真实临床环境中的泛化能力	样本量较小（仅100例），单中心数据，未涵盖所有骨折类型和人群特征	评估AI算法在临床实践中检测颈椎骨折的可行性	颈椎CT扫描图像	医学影像分析	颈椎骨折	深度学习	CNN	CT图像	100例颈椎CT扫描（50例骨折阳性，50例阴性）
129	2025-09-25	Evaluation of Stapes Image Quality with Ultra-High-Resolution CT in Comparison with Conebeam CT and High-Resolution CT in Cadaveric Heads 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8748 PMID:40127966	研究论文	比较超高清CT、锥形束CT和高清CT在尸体头部中对镫骨的成像质量	首次系统比较四种CT成像技术（包括深度学习重建技术）对镫骨结构的成像性能，并以微CT作为金标准	研究样本量较小（11个颞骨标本），且为尸体标本而非活体研究	评估不同CT扫描技术对镫骨结构的成像能力	11具尸体头部的颞骨标本	医学影像	耳科疾病	HR-CT、UHR-CT、CB-CT、微CT、深度学习重建（DLR）	NA	CT影像数据	11个颞骨标本
130	2025-09-25	3D MR Neurography of Craniocervical Nerves: Comparing Double-Echo Steady-State and Postcontrast STIR with Deep Learning-Based Reconstruction at 1.5T 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8750 PMID:40139904	研究论文	比较1.5T磁场下深度学习重建的双回波稳态序列与对比增强STIR序列在颅颈神经3D磁共振神经成像中的表现	首次在头颈部区域应用深度学习重建技术比较两种神经成像序列对不同颅神经和脊神经的显示效果	样本量较小（18例患者），回顾性研究设计	评估不同MRI序列在颅颈神经可视化方面的优劣	颅外颅神经和脊神经（下牙槽神经、舌神经、面神经等）	医学影像分析	头颈部疾病	3D磁共振神经成像、深度学习重建	深度学习	医学影像	18例患者（平均年龄51±14岁，11名女性）
131	2025-09-25	Delineation of the Centromedian Nucleus for Epilepsy Neuromodulation Using Deep Learning Reconstruction of White Matter-Nulled Imaging 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8766 PMID:40813213	研究论文	本研究评估深度学习重建的白质抑制成像技术对癫痫神经调控中丘脑中央中核的可视化效果	首次将深度学习重建技术与FGATIR序列结合，实现丘脑中央中核的精准可视化定位	样本量较小（仅12例患者），为回顾性研究设计	评估DLR-FGATIR技术对丘脑中央中核的可视化效果及其与图谱定义的边界对齐精度	12例药物抵抗性癫痫患者接受丘脑神经调控治疗	医学影像分析	癫痫	深度学习重建、FGATIR序列、MRI、术后CT	深度学习	医学影像	12例药物抵抗性癫痫患者
132	2025-09-25	Automated Midline Shift Detection in Head CT Using Localization and Symmetry Techniques Based on User-Selected Slice 2025-Sep-02, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8767 PMID:40835418	研究论文	开发基于深度学习的自动化中线移位检测系统，通过用户选择的CT切片进行定位和对称性分析	首次开发覆盖轻度至重度全范围中线移位的深度学习算法，特别解决了严重病例中透明隔消失导致参考点缺失的难题	模型仅基于单一切片进行分析，未利用完整3D CT数据；样本量相对有限（981例CT扫描）	实现头CT中中线移位的快速准确自动检测	头CT扫描图像中的中线移位病理特征	医学影像分析	创伤性脑损伤	深度学习目标检测	YOLO (You Only Look Once)	CT图像	981例患者CT扫描（400例用于标注训练，581例用于测试）
133	2025-09-25	Learning-based multi-material CBCT image reconstruction with ultra-slow kV switching 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251331790 PMID:40350700	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的SkV-Net网络，用于从超慢kV切换技术采集的稀疏能谱CBCT投影中重建多材料密度图像	提出新型SkV-Net网络，结合U-Net主干结构和多头轴向注意力模块以扩大感知场，实现自动多材料分解	NA	为基于超慢kV切换的能谱锥束CT成像开发多材料分解方法	脂肪、肌肉、骨骼和碘四种材料的密度图像	医学影像处理	NA	能谱锥束CT、超慢kV切换技术	U-Net、多头轴向注意力模块	CT图像	通过数值模拟和物理实验验证（具体样本数量未明确说明）
134	2025-09-25	MHASegNet: A multi-scale hybrid aggregation network of segmenting coronary artery from CCTA images 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251346484 PMID:40485350	研究论文	提出MHASegNet网络结合定制优化方法用于CCTA图像中的冠状动脉分割	采用多尺度混合注意力机制捕获全局和局部特征，集成3D上下文锚点注意力模块聚焦关键结构，并结合基于区域生长的迭代优化方法	需要进一步验证以支持CAD诊断和量化应用	改进CCTA图像中冠状动脉分割的准确性	冠状动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，区域生长算法	MHASegNet（多尺度混合注意力网络）	医学图像（CCTA）	内部数据集90例受试者，两个公共数据集1060例受试者
135	2025-09-25	Multi-domain information fusion diffusion model (MDIF-DM) for limited-angle computed tomography 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251339368 PMID:40534498	研究论文	提出一种融合多域信息的扩散模型用于有限角度CT重建，以改善图像对比度和鲁棒性	结合傅里叶域重加权和小波域增强的多域信息融合方法，实现细节纹理特征的合理扩散和恢复	NA	提升有限角度CT重建图像的低对比度问题，增强重建方法的鲁棒性	有限角度计算机断层扫描重建图像	医学影像处理	NA	傅里叶域重加权、小波域增强、扩散模型	扩散模型	CT投影数据	NA
136	2025-09-25	A multi-stage training and deep supervision based segmentation approach for 3D abdominal multi-organ segmentation 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251355806 PMID:40671620	研究论文	提出一种基于多阶段训练和深度监督模型的三维腹部多器官分割方法	整合多阶段训练策略、伪标签技术和带注意力机制的深度监督模型（DLAU-Net），专门针对3D腹部多器官分割的挑战	NA	提升三维CT图像腹部多器官分割的准确性和训练效率	腹部器官（肝脏、脾脏、肾脏等）的CT图像分割	计算机视觉	腹部疾病	深度学习分割技术	DLAU-Net（基于注意力机制的改进网络架构）	3D CT图像	FLARE 2023挑战赛提供的大规模数据集
137	2025-09-25	Magnetic Resonance Imaging-Based 3-Dimensional Models of the Pelvis and Hip Using Machine Learning for Automatic Bone Segmentation in a Dynamic Hip Impingement Simulation 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251334138 PMID:40980558	研究论文	本研究开发了基于机器学习的MRI自动骨分割方法，用于股骨髋臼撞击症的动态模拟	首次将卷积神经网络应用于MRI图像的自动骨分割，实现了与手动分割相当的精度	样本量相对有限（98个髋关节），证据等级为3级	比较手动与自动分割的差异，验证自动分割在FAI诊断中的可行性	30名症状性FAI患者（60个髋关节）和19名无症状参与者（38个髋关节）	医学影像分析	骨科疾病	3T MRI、3D T1-weighted VIBE Dixon序列	CNN（卷积神经网络）	MRI图像	98个髋关节（60个FAI患者，38个无症状对照），外加16名外部验证患者
138	2025-09-25	Multicenter Validation of Automated Segmentation and Composition Analysis of Lumbar Paraspinal Muscles Using Multisequence MRI 2025-Sep, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240833 PMID:40833261	研究论文	开发并验证基于深度学习的多中心多序列MRI腰椎旁肌自动分割与成分分析方法	首次在多中心多序列MRI数据上实现腰椎旁肌的自动分割、肌肉体积量化及脂肪浸润评估	回顾性研究设计，样本来源限于五个医疗中心	验证自动化腰椎旁肌分析在慢性腰痛评估中的临床应用价值	641名参与者的1302份多序列MRI图像	计算机视觉	慢性腰痛	多序列MRI成像	CNN	医学影像	来自5个中心的641名参与者的1302份MRI图像
139	2025-09-25	Towards MRI-Only Mandibular Resection Planning: CT-like Bone Segmentation from Routine T1 MRI Images Using Deep Learning 2025-Sep, Craniomaxillofacial trauma & reconstruction IF:0.8Q4 DOI:10.3390/cmtr18030040 PMID:40989761	研究论文	提出基于深度学习的T1加权MRI图像骨分割方法，实现仅用MRI进行下颌骨切除手术规划	首次实现直接从常规T1-MRI图像进行精确骨分割，替代传统CT依赖	研究样本量有限（100例患者），需进一步验证临床适用性	开发MRI-only虚拟手术规划方案，减少CT扫描需求	头颈部肿瘤患者的下颌骨、颅骨及下牙槽神经	数字病理	头颈部肿瘤	深度学习	深度神经网络	医学影像（MRI和CT图像）	100例患者的配对CT和MRI扫描数据（80例训练，20例测试）
140	2025-09-24	Riverine heat waves on the rise, outpacing air heat waves 2025-Sep-30, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2503160122 PMID:40982675	研究论文	通过深度学习模型重建美国本土河流水温数据，首次系统揭示河流热浪的时空变化特征及其对水生生态的威胁	首次使用LSTM模型重建长期连续河流水温数据集，系统量化河流热浪与大气热浪的差异及变化趋势	研究区域仅限于美国本土，缺乏全球其他河流系统的验证	分析河流热浪的发生频率、强度和持续时间变化规律	美国本土1471个站点的河流水温数据（1980-2022年）	环境科学	NA	深度学习、传感器监测、卫星遥感	LSTM	时间序列水温数据	1471个监测站点43年连续数据