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
1381	2025-10-06	AI-powered liquid biopsy for early detection of gastrointestinal cancers 2025-Sep-01, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120484 PMID:40669686	综述	本文综述人工智能驱动的液体活检技术在胃肠道癌症早期检测中的最新进展与应用潜力	整合机器学习与深度学习技术提升液体活检对循环肿瘤DNA、外泌体RNA和肿瘤教育血小板的检测精度，实现多组学数据融合分析	存在数据标准化不足、算法偏差风险和监管验证缺失等关键挑战	探索人工智能技术如何增强液体活检在胃肠道癌症早期诊断中的临床效用	胃肠道癌症患者的循环生物标志物（ctDNA、外泌体RNA、肿瘤教育血小板）	机器学习	胃肠道癌症	液体活检，多组学整合分析，甲基化分析，片段组学	机器学习，深度学习	基因组数据，表观遗传数据，生物分子数据	NA	NA	NA	灵敏度，特异性	联邦学习框架
1382	2025-10-06	Can artificial intelligence in spine imaging affect current practice? Practical developments and their clinical status 2025-Sep, North American Spine Society journal DOI:10.1016/j.xnsj.2025.100621 PMID:40678684	综述	本文综述了人工智能在脊柱影像学中的临床应用现状与发展前景	聚焦于已进入临床实践的人工智能工具，为放射科医生和外科医生提供实用参考	多数发展仍处于实验或早期阶段，性能仍需进一步验证	评估人工智能在脊柱影像学中的临床相关性及应用价值	脊柱影像学中的人工智能应用	医学影像分析	脊柱疾病	深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	成像速度、可解释性	NA
1383	2025-10-06	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	研究论文	开发了一种基于预训练神经网络的深度学习模型，用于从Micro-CT图像中精确分割果蝇大脑	仅需1-3张Micro-CT图像即可训练准确的3D深度学习模型，并能适应不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型	训练数据量有限（仅1-3张图像）	开发自动化的果蝇大脑分割方法以替代耗时的人工分析	成年黑腹果蝇大脑	计算机视觉	NA	Micro-CT成像	深度学习	3D Micro-CT图像	1-3张果蝇大脑Micro-CT图像	NA	预训练神经网络	NA	NA
1384	2025-10-06	Learning discrete structures for cancer radiomics 2025-Sep, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0260927 PMID:40655195	研究论文	提出一种通过学习离散图像图结构来改进癌症影像组学特征提取的新方法	开发了能够同时学习任务特定图像关系和优化特征的Image-Graph神经网络，解决了传统方法忽略图像间潜在关系的问题	未明确说明方法在更广泛数据集上的泛化能力以及计算复杂度分析	改进癌症影像组学中的特征提取方法，通过利用图像间潜在关系提升诊断性能	来自五家不同医院的四个真实癌症影像数据集	医学影像分析	癌症	影像组学	图神经网络	医学影像	四个来自五家医院的真实数据集	NA	Image-Graph based neural Network	AUC	NA
1385	2025-10-06	Introducing societal issues in an upper level STEM course increases student engagement and knowledge transfer 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.029 PMID:40456506	研究论文	本文介绍在高级STEM课程中引入社会议题如何提升学生参与度和知识迁移能力	提出将生殖权利议题融入发育生物学课程的三步框架，通过社会正义议题激发学生学习动机	研究仅针对单一课程和特定社会议题，未涉及其他STEM领域或社会议题的适用性	探索在STEM课程中引入社会议题对学生学习效果的影响	高级发育生物学课程的本科生	教育研究	NA	教学框架实施	NA	学生参与度数据、学习表现评估	未明确具体样本数量，仅提及高级发育生物学课程的学生群体	NA	NA	学生参与度、知识迁移能力、跨学科思维能力、科学传播技能提升	NA
1386	2025-10-06	Expanding point cloud statistical shape model applications: Generalized vascular modeling for population-level hemodynamic simulations 2025-09, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108924 PMID:40592009	研究论文	提出一种结合点云统计形状建模和HDBSCAN聚类的新型工作流程，用于高效表征颈内动脉几何形态并分析血流模式	开发了Tier-2工作流程，整合点云统计形状建模与HDBSCAN聚类，显著提升血流动力学模拟的准确性和效率	研究样本量为229个颈内动脉，主要关注30-50%狭窄病例，未涵盖更广泛病变范围	克服群体尺度血流动力学研究中计算成本与模型理想化之间的平衡问题	颈内动脉C1段几何形态和相应血流模式	医学影像分析	脑血管疾病	飞行时间磁共振血管成像，计算流体动力学模拟	统计形状模型，聚类分析	医学影像数据，点云数据	229个颈内动脉（171个正常，58个30-50%狭窄）	Point2SSM, HDBSCAN, PCA	点云统计形状模型，主成分分析	误差减少率，计算成本降低倍数，速度捕获率，压力下降捕获率	计算流体动力学模拟
1387	2025-10-06	Deep learning-based post-hoc noise reduction improves quarter-radiation-dose coronary CT angiography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112232 PMID:40505606	研究论文	评估深度学习后处理降噪技术在四分之一辐射剂量冠状动脉CT血管成像中对图像质量、CAD-RADS评估和诊断性能的影响	首次在外部数据集上验证基于残差密集网络的深度学习降噪技术对低剂量冠脉CTA的改善效果	仅纳入运动伪影较少的病例，样本量相对较小（40例）	评估深度学习降噪技术在低剂量冠脉CTA中的应用价值	接受回顾性心电图门控冠脉CTA检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像（CCTA），迭代重建	深度学习	医学影像	40例患者（年龄71±7岁，24名男性），从221例患者中筛选	NA	残差密集网络	噪声水平（HU），Cohen's kappa，AUC	NA
1388	2025-10-06	Multimodal deep learning for predicting unsuccessful recanalization in refractory large vessel occlusion 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112254 PMID:40544716	研究论文	本研究开发了一种融合神经影像和临床数据的多模态深度学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者血管内治疗的不良再通结局	首次将血管分割、临床变量和影像数据通过DAFT模块融合，构建多模态预测模型，显著提升了预测性能	单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证	预测难治性大血管闭塞患者血管内治疗的不良再通结局	急性缺血性卒中患者，特别是前循环大血管闭塞接受血管内治疗的患者	医学影像分析	缺血性卒中	CT血管成像，CT灌注，血管分割	CNN，多模态深度学习	影像数据，临床数据	599名患者（481名训练，118名测试）	NA	卷积神经网络，DAFT模块	AUC，F1分数	NA
1389	2025-10-06	Deep learning model using CT images for longitudinal prediction of benign and malignant ground-glass nodules 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112252 PMID:40544718	研究论文	开发并验证基于CT图像的多时间序列深度学习模型，用于纵向预测肺部磨玻璃结节（GGNs）的良恶性	首次建立基于Transformer的深度学习框架，利用多时相CT图像进行GGNs的纵向预测	研究仅包含两个医疗中心的486个结节样本，样本量相对有限	开发能够准确预测肺部磨玻璃结节良恶性的深度学习模型	肺部磨玻璃结节（GGNs）	计算机视觉	肺癌	CT成像	Transformer	CT图像	486个GGNs（来自486名患者）	NA	Transformer	AUC, ROC曲线	NA
1390	2025-10-06	The value of a deep learning image reconstruction algorithm for assessing vertebral compression fractures using dual-energy computed tomography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112244 PMID:40544715	研究论文	评估深度学习图像重建算法在双能计算机断层扫描中检测急性椎体压缩性骨折的价值	首次系统比较不同强度深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法在椎体压缩性骨折诊断中的性能差异	样本量有限（103个椎体），仅使用MR检查作为参考标准	评估深度学习图像重建算法对双能CT图像质量和急性椎体压缩性骨折检测性能的改善效果	103个椎体（46个正常椎体，29个急性椎体压缩性骨折，28个慢性椎体压缩性骨折）	医学影像分析	椎体压缩性骨折	双能计算机断层扫描，深度学习图像重建	深度学习图像重建算法	CT影像	103个椎体	NA	DLIR（深度学习图像重建）	特异性，敏感性，准确率，预测指标，信噪比，对比噪声比	NA
1391	2025-10-06	Enhancing MRI efficiency in musculoskeletal examinations: Impact of optimized facility design and workflow optimization efforts 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112263 PMID:40582172	研究论文	评估优化设计的MRI设施与传统设施在肌肉骨骼检查中的工作效率差异	首次系统比较优化MRI设施设计（配备三台扫描仪、三个专用准备区和可对接检查台）与传统单扫描仪/单检查台设置对工作流程效率的影响	回顾性研究设计，仅针对非对比增强肌肉骨骼MRI检查，未评估其他类型检查或设施	评估优化MRI设施设计对工作流程效率的影响	7,164例非对比增强MRI检查（包括3,951例膝关节、2,246例肩关节和967例踝关节检查）	医学影像	肌肉骨骼疾病	MRI扫描	深度学习重建	医疗工作流程数据	7,164例MRI检查	NA	NA	总流程周期时间、周转时间、采集时间、患者到达至检查开始时间间隔、准时性能	3T MRI扫描仪
1392	2025-10-06	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究开发了一种融合影像组学和深度学习特征的双特征融合模型，利用治疗前肺部CT图像数据预测EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险	首次将新型视觉mamba网络应用于此场景，并开发了影像组学与深度学习特征的特征级融合模型	样本量相对有限（173例患者），仅使用单模态CT影像数据	实现EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险的早期预警	EGFR阳性肺腺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习, 影像组学	医学影像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）	NA	vision mamba	AUC, 召回率, F1分数, 准确率	NA
1393	2025-10-06	Deep learning in next-generation vaccine development for infectious diseases 2025-Sep-09, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2025.102586 PMID:40641804	综述	本文综述了深度学习在传染病下一代疫苗开发中的应用现状和发展趋势	整合免疫信息学与深度学习模型，实现快速、低成本的疫苗表位预测和构建	生物信息学与深度学习方法的整合框架仍在快速发展中	探讨深度学习在疫苗开发策略中的应用	疫苗表位选择和疫苗构建	机器学习	传染病	免疫信息学，生物信息学	深度学习	基因组数据，表位数据	NA	NA	NA	NA	NA
1394	2025-10-06	A bidirectional reasoning approach for blood glucose control via invertible neural networks 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108844 PMID:40440769	研究论文	提出一种双向神经网络框架，通过可逆神经网络实现血糖控制的因果推理和反事实推理	创新性地将前向因果推理与逆向反事实推理整合到统一框架中，通过多堆叠仿射耦合层确保网络可逆性	NA	解决深度学习模型在需要因果和反事实推理任务中的伪相关性问题	血糖控制	机器学习	糖尿病	可逆神经网络	双向神经网络	血糖数据	NA	强化学习	多堆叠仿射耦合层	泛化能力，决策效能，样本效率，收敛速度	NA
1395	2025-10-06	DeepMS: super-fast peptide identification using end-to-end deep learning method 2025-Sep-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169237 PMID:40449612	研究论文	开发了一种基于深度学习的质谱谱图识别算法DeepMS，用于超快速肽段序列鉴定	采用端到端深度学习方法实现超快速肽段鉴定，其识别速度超过质谱谱图生成速率	未明确说明算法在复杂样本中的性能表现和泛化能力	解决传统质谱谱图识别方法计算资源需求大、耗时长的限制	质谱谱图和肽段序列	机器学习	NA	质谱技术	CNN	质谱谱图数据	NA	NA	VGG16	NA	NA
1396	2025-10-06	Real-time respiratory motion forecasting with online learning of recurrent neural networks for accurate targeting in externally guided radiotherapy 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108828 PMID:40499344	研究论文	本研究评估了三种资源高效的在线学习算法在放疗中准确预测呼吸运动的能力	提出了SnAp-1和DNI的高效实现方法，并比较了多种在线学习算法在呼吸运动预测中的性能	研究使用健康受试者的外部标记数据，样本数量有限（9个时间序列），且序列时长较短（73-320秒）	开发资源高效的在线学习算法来准确预测放疗中的呼吸运动，以解决治疗系统延迟问题	健康受试者胸部三个外部标记的三维位置时间序列数据	机器学习	肺癌	红外相机跟踪，呼吸运动监测	RNN	时间序列数据	9个时间序列，每个序列包含73-320秒的数据	NA	UORO, SnAp-1, DNI, RTRL	归一化均方根误差(nRMSE), 推理时间	Intel Core i7-13700 CPU
1397	2025-10-06	Automated phenotypic analysis and classification of drug-treated cardiomyocytes via synergized time-lapse holographic imaging and deep learning 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108890 PMID:40505199	研究论文	通过结合延时全息成像和深度学习技术，实现药物处理心肌细胞的自动化表型分析和分类	开发了集成全息图像追踪和深度学习的平台，首次在单细胞水平实现心肌细胞收缩运动的精确跟踪和基于运动波形的自动分类	仅测试了三种药物，样本范围有限，需要进一步验证更多药物类型	预测心血管药物风险，研究药物浓度对单个心肌细胞收缩动力学的影响	人诱导多能干细胞衍生的心肌细胞	计算机视觉, 数字病理学	心血管疾病	延时全息成像, 光学流方法	深度学习, 迁移学习, 机器学习	全息图像序列, 运动波形数据	单个心肌细胞水平的药物处理细胞群体	NA	全卷积网络	分类准确率	NA
1398	2025-10-06	Predicting clinical prognosis in gastric cancer using deep learning-based analysis of tissue pathomics images 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108895 PMID:40513510	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的病理组学模型，用于预测胃癌患者术后总生存期	结合病理组学特征与临床参数构建综合预测模型，并通过生物信息学分析揭示模型与肿瘤免疫状态和NRP1表达的关联	回顾性研究设计，样本量相对有限（160例患者）	评估机器学习病理组学模型在预测胃癌患者术后预后中的价值	160例接受根治性手术的胃癌患者	数字病理	胃癌	病理图像分析，生物信息学分析	GBM，机器学习方法	组织病理图像，临床数据	160例胃癌患者，使用TCGA和GEO数据库进行验证	NA	基于GBM的病理组学模型	AUC，1年、3年、5年生存预测准确率	NA
1399	2025-10-06	SmartAlert: Machine learning-based patient-ventilator asynchrony detection system in intensive care units 2025-Sep, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108927 PMID:40582190	研究论文	开发并验证基于机器学习的实时患者-呼吸机异步检测系统SmartAlert，可直接从呼吸机屏幕数据检测和分类异步事件	首个完全在线实时系统，直接从呼吸机屏幕视频提取压力流量波形，使用深度学习分类异步事件并分配警报级别	系统在临床试验中减少警报疲劳、优化呼吸机设置和改善患者预后的潜力仍有待验证	开发实时检测和分类患者-呼吸机异步的系统，并向临床医生发出警报	ICU患者呼吸机屏幕记录	机器学习	呼吸系统疾病	视频记录分析，时间序列数据处理	深度神经网络	视频，时间序列数据	381,280个双呼吸单元	NA	深度神经网络	准确率，灵敏度，特异性，AUC-ROC	NA
1400	2025-10-06	AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection 2025-Sep, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04927-0 PMID:40227327	研究论文	评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测能力方面的教育效果	首次将开源深度学习骨折检测算法作为教学工具，通过自动生成标注病例实现可扩展的教学方法	医学生组未显示显著改善，可能由于任务背景知识不足；样本量相对有限	评估AI辅助训练模块对儿科骨折检测准确性的提升效果	儿科上肢放射影像和受训医生（医学生和放射科住院医师）	数字病理	儿科骨折	放射影像分析	深度学习	放射影像	240例儿科上肢放射检查，8名参与者（4名医学生和4名PGY-2放射科住院医师）	开源深度学习算法（www.childfx.com）	NA	准确率，卡方检验	NA