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
1401	2025-10-06	Deep Learning-Driven Automated Assessment of Left Ventricular Diastolic Function in Echocardiography 2025-Sep, Echocardiography (Mount Kisco, N.Y.) DOI:10.1111/echo.70290 PMID:40892533	研究论文	本研究评估了基于深度学习的全自动模型在二维经胸超声心动图中评估左心室舒张功能的可行性、准确性和诊断性能	开发了首个全自动深度学习模型用于左心室舒张功能评估，实现了超声心动图参数的自动分析和舒张功能分级	对中度舒张功能不全的分类存在变异性，三尖瓣反流速度的一致性较低，需要进一步验证	评估基于AI的自动化左心室舒张功能评估系统的临床可行性	302名疑似舒张功能不全的患者	医学影像分析	心血管疾病	二维经胸超声心动图	深度学习	超声心动图图像	302名患者	NA	NA	测量成功率, 相关系数, 分类准确率	NA
1402	2025-10-06	Deep Learning for Automated 3D Assessment of Rotator Cuff Muscle Atrophy and Fat Infiltration prior to Total Shoulder Arthroplasty 2025-Sep-01, Journal of shoulder and elbow surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jse.2025.07.025 PMID:40902715	研究论文	开发基于深度学习的自动化模型，用于在肩关节CT扫描中评估肩袖肌肉萎缩和脂肪浸润	首次提出基于深度学习的自动化3D评估方法，引入T-score分类系统量化肌肉萎缩，并定义独特的萎缩表型、3D脂肪浸润百分比和前-后平衡指标	研究样本量相对有限（952例），且为单中心研究，需要更大规模验证	开发自动化工具量化评估肩袖肌肉病理变化，改善全肩关节置换术前的评估精度	肩袖肌肉（冈上肌、肩胛下肌、冈下肌、小圆肌）	医学影像分析	肩关节疾病	CT扫描，Hounsfield单位阈值分析	深度学习模型	3D CT影像	952例肩关节CT扫描（762例对照组，103例aTSA患者，87例rTSA患者）	NA	NA	T-score分类，3DFI%，AP肌肉体积比，统计学显著性(p值)	NA
1403	2025-10-06	Identification and application of promoters and terminators for plant synthetic biology 2025-Sep-01, Molecules and cells IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.mocell.2025.100273 PMID:40902856	综述	本文综述了植物合成生物学中启动子和终止子的鉴定与应用进展	重点关注双向启动子的鉴定利用、启动子与终止子组合平衡对转基因表达稳定性的影响，以及基于ATAC-Seq、STARR-Seq和大规模深度学习的启动子鉴定方法	NA	探讨植物合成生物学中生物元件的鉴定与应用，实现高效精确的基因调控	植物合成生物学中的启动子和终止子等生物元件	合成生物学	NA	ATAC-Seq, STARR-Seq, 深度学习	深度学习模型	基因组测序数据	NA	NA	NA	NA	NA
1404	2025-10-06	Deep Learning Application of YOLOv8 for Aortic Dissection Screening using Non-contrast Computed Tomography 2025-Sep-01, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ejvs.2025.08.054 PMID:40902929	研究论文	开发并验证基于YOLOv8深度学习模型在非对比CT中检测主动脉夹层的应用	首次将YOLOv8模型应用于非对比CT的主动脉夹层筛查，并通过Grad-CAM实现模型可解释性	回顾性研究设计，需要前瞻性验证	开发基于深度学习的主动脉夹层自动筛查工具	主动脉夹层患者和对照组的非对比CT影像	计算机视觉	心血管疾病	非对比计算机断层扫描	YOLOv8	医学影像	1138例CT扫描（569例主动脉夹层，569例对照组）	PyTorch	YOLOv8s	AUC, 敏感性, 特异性, 推理时间	NA
1405	2025-10-06	A dual-encoder U-net architecture with prior knowledge embedding for acoustic source mapping 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039104 PMID:40905669	研究论文	提出一种基于双编码器U-net架构的声源映射方法，通过嵌入先验知识提高定位精度	采用双编码器结构分别处理延迟求和与功能波束形成图，引入对比损失函数学习一致潜在特征，设计频率和位置编码器嵌入先验知识	未明确说明在极端噪声环境或复杂声场条件下的性能表现	开发高分辨率声源映射的深度学习方法	声源强度分布	信号处理	NA	波束形成，深度学习	U-net	波束形成图	仿真数据和MIRACLE数据集	NA	双编码器U-net	四种评估指标	NA
1406	2025-10-06	A bi-directional cascaded transformer network for underwater narrowband signal enhancement 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039112 PMID:40905671	研究论文	提出一种双向级联Transformer网络用于水下窄带信号增强	首次将双向级联Transformer架构应用于水下窄带信号增强，通过双分支结构同时提取目标信号和环境噪声特征	NA	提升水下低信噪比环境下窄带信号的增强性能	船舶辐射噪声中的窄带成分	信号处理	NA	深度学习去噪	Transformer	声学信号	NA	NA	双向级联Transformer网络(BCT-Net)	多种评估指标	NA
1407	2025-10-06	Deep learning mammography-based breast cancer risk model, its serial change, and breast cancer mortality 2025-Sep-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01772-w PMID:40900381	研究论文	本研究评估了基于乳腺X线摄影的深度学习风险预测模型Mirai与乳腺癌特异性死亡率之间的关联	首次在大型韩国女性队列中验证深度学习风险预测模型与乳腺癌死亡率的关联，并分析风险评分随时间变化对死亡率的影响	回顾性研究设计，乳腺癌相关死亡病例数量有限（仅31例）	评估深度学习风险预测模型对乳腺癌特异性死亡率的预测能力	124,653名34岁及以上接受乳腺X线筛查的无癌韩国女性	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	124,653名女性，随访1,075,177人年	NA	Mirai	风险比, 置信区间, p值趋势	NA
1408	2025-10-06	NeXtBrain: Combining local and global feature learning for brain tumor classification 2025-Sep-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149762 PMID:40490088	研究论文	提出NeXtBrain混合架构，结合局部和全局特征学习实现脑肿瘤分类	提出NeXt卷积块和NeXt Transformer块，通过多头卷积注意力与SwiGLU MLP协同增强特征学习，同时捕捉局部肿瘤形态和全局上下文关系	仅在两个公开数据集上进行评估，未在更多临床场景验证	开发高效准确的脑肿瘤分类方法	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	医学影像分析	CNN,Transformer,混合模型	医学图像	Figshare和Kaggle两个公开基准数据集	NA	NeXtBrain,NeXt Convolutional Block,NeXt Transformer Block	准确率,F1分数	2391万参数,10.32 GFLOPs,0.007 ms推理时间
1409	2025-10-06	Divergent radiative forcing of fine-mode aerosols across tree genera during wildfires in North America and Europe 2025-Sep-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138881 PMID:40532375	研究论文	本研究通过深度学习模型分析北美和欧洲野火期间不同树种对细模态气溶胶辐射强迫的差异性贡献	首次开发深度学习模型精确反演卫星细模态气溶胶光学厚度数据，并揭示不同树种在野火期间对气溶胶辐射强迫的属特异性差异	研究仅聚焦北美和欧洲地区，未涵盖全球其他重要野火区域；数据时间范围限于2003-2023年	量化不同树种在野火期间对细模态气溶胶辐射强迫的贡献差异	北美和欧洲23个树属的139种树种	环境科学, 深度学习	NA	卫星遥感, 深度学习	深度学习模型	卫星遥感数据	2003-2023年北美和欧洲地区139个树种的卫星观测数据	NA	NA	NA	NA
1410	2025-10-06	Reducing Spectral Confusion in Microplastic Analysis: A U-Net Deep Learning Approach 2025-Sep-02, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00584 PMID:40827556	研究论文	本研究采用U-Net深度学习模型对微塑料拉曼光谱进行分类，有效减少脂肪酸与聚乙烯之间的光谱混淆	首次将U-Net深度学习模型与材料化学中常用的二值化技术结合应用于微塑料拉曼光谱分析	未提及模型在其他类型微塑料或更复杂环境样本中的泛化能力	解决微塑料分析中脂肪酸与聚乙烯拉曼光谱结构相似导致的误分类问题	聚乙烯、硬脂酸、油酸、硬脂酸与油酸混合物、十二烷基硫酸钠、聚丙烯的拉曼光谱	机器学习	NA	拉曼光谱分析	U-Net	光谱数据	NA	NA	U-Net	准确率	NA
1411	2025-10-06	Automated detection of anterior crossbite on intraoral images and videos utilizing deep learning 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5290567 PMID:38700086	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动检测和分类口腔内图像和视频中的前牙反颌	首次将深度学习技术应用于口腔内图像和视频的前牙反颌自动检测，并在视频分类中实现了100%的准确率	CNN模型相对于正畸医生的敏感性较低(0.89 vs 0.96和0.92)，且样本量相对有限	开发自动检测前牙反颌的深度学习系统，以促进严重错颌畸形的及时诊断和治疗	口腔内图像和视频中的前牙反颌特征	计算机视觉	口腔错颌畸形	深度学习	CNN	图像, 视频	1865张口腔内图像和10段总时长124秒的视频	NA	卷积神经网络	准确率, 敏感性, 特异性, 精确率, F1分数, AUPR曲线, AUC	NA
1412	2025-10-06	User experience of and satisfaction with computer-aided design software when designing dental prostheses: a multicenter survey study 2025-Sep-01, International journal of computerized dentistry IF:1.8Q2 DOI:10.3290/j.ijcd.b5582929 PMID:39011633	研究论文	本研究通过多中心调查比较了不同经验水平用户对四种CAD软件设计牙冠的体验和满意度	首次系统比较不同经验水平用户对多种CAD软件在设计牙冠过程中的体验差异，并发现自动化设计功能对用户满意度的影响	样本量有限（仅100名参与者），仅针对牙冠设计而非其他牙科修复体，软件种类有限	评估和比较不同CAD软件在牙科修复体设计中的用户体验和满意度	50名牙科本科生（无经验组）和50名来自两家医院的牙医或牙科技师（有经验组）	数字病理	牙科疾病	问卷调查，三维扫描数据准备	NA	问卷调查数据，用户评分数据	100名参与者（50名本科生和50名专业人士）	NA	NA	用户评分，方差分析（ANOVA）	NA
1413	2025-10-06	Deep learning classification method for boar sperm morphology analysis 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13758 PMID:39287620	研究论文	提出一种结合深度学习与高通量图像流式细胞术的公猪精子形态分析方法	首次将深度学习技术与图像流式细胞术结合，实现无标记顶体健康状态的自动检测	仅使用10,000个精子样本进行训练，未提及模型在其他物种或更大样本上的泛化能力	开发客观准确的公猪精子形态和顶体健康分析方法	公猪精子	计算机视觉	生殖健康	高通量图像流式细胞术(IBFC)	CNN	图像	10,000个精子	NA	卷积神经网络	F1-score	NA
1414	2025-10-06	Rapid detection of mouse spermatogenic defects by testicular cellular composition analysis via enhanced deep learning model 2025-Sep, Andrology IF:3.2Q1 DOI:10.1111/andr.13773 PMID:39375288	研究论文	通过增强深度学习模型快速检测小鼠睾丸细胞组成以识别生精缺陷	开发了结合人工交互的增强深度学习模型，提高像素精度并减少标注时间，建立了仅需2.5-3小时和8个H&E染色切片的快速生精缺陷检测方案	仅针对六种小鼠生殖基因突变体进行研究，样本规模有限	建立快速的小鼠睾丸组织病理学分析方法	DAZ和PUMILIO基因家族的六种小鼠生殖突变体的睾丸组织	数字病理学	生殖系统疾病	H&E染色，组织学分析	深度学习	图像	六种小鼠生殖突变体的睾丸H&E染色切片	NA	SCSD-Net	像素精度	NA
1415	2025-10-06	Evaluating fusion models for predicting occult lymph node metastasis in tongue squamous cell carcinoma 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11473-9 PMID:40042648	研究论文	评估多种融合模型在预测舌鳞状细胞癌隐匿性淋巴结转移中的有效性	首次比较了基于决策的晚期融合模型与早期融合模型在预测舌鳞癌隐匿性淋巴结转移中的性能，并证明晚期融合模型整合2D深度学习、常规影像组学、瘤内异质性影像组学和临床数据可获得最佳预测效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限（268例患者），且来自三个医疗中心可能存在数据异质性	预测舌鳞状细胞癌患者的隐匿性淋巴结转移	舌鳞状细胞癌患者	医学影像分析	舌癌	对比增强磁共振成像	深度学习, 影像组学, 逻辑回归	医学影像, 临床数据	268例患者（训练集107例，内部测试集53例，外部测试集63例和45例）	NA	2D深度学习, 常规影像组学, 瘤内异质性影像组学, 融合模型	AUC, 准确率, 特异性	NA
1416	2025-10-06	Artificial intelligence for the detection of airway nodules in chest CT scans 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11468-6 PMID:40042650	研究论文	开发并评估基于深度学习的AI系统用于胸部CT扫描中气道结节的检测和定位	开发了专门针对罕见且易被忽略的气道结节的深度学习检测系统，能够检测包括具有细微特征的结节	单中心回顾性研究，样本量相对有限（320例患者）	开发AI系统辅助放射科医生检测胸部CT中的气道结节	接受胸部或胸腹部CT扫描的患者，包括有气道结节和无气道结节的患者	计算机视觉	肺癌	CT扫描，支气管镜检查，活检，细胞学检测	深度学习	CT图像	320例患者（160例有气道结节，160例无气道结节）	NA	NA	灵敏度，假阳性率，自由响应接收器操作特性曲线	NA
1417	2025-10-06	Deep learning-based quantification of T2-FLAIR mismatch sign: extending IDH mutation prediction in adult-type diffuse lower-grade glioma 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11475-7 PMID:40050456	研究论文	本研究开发了基于深度学习的T2-FLAIR不匹配征定量分析方法，用于预测成人型弥漫性低级别胶质瘤的IDH突变状态	首次使用深度学习自动分割肿瘤并计算定量T2-FLAIR不匹配比率，提高了IDH突变状态预测的准确性	回顾性研究设计，样本量相对有限（218例患者）	评估定量T2-FLAIR不匹配征在预测成人型弥漫性低级别胶质瘤IDH突变状态中的价值	218例成人型弥漫性低级别胶质瘤患者	数字病理	脑胶质瘤	MRI成像（T2和FLAIR序列）	深度学习分割模型	医学影像	218例患者（125名男性，平均年龄47±15岁）	NA	NA	AUC, 准确率, OR值, 95%置信区间	NA
1418	2025-10-06	Automated deep learning-assisted early detection of radiation-induced temporal lobe injury on MRI: a multicenter retrospective analysis 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11470-y PMID:40050455	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的自动工具RTLI-DM，用于MRI上辐射诱导颞叶损伤的早期检测	首次开发了专门用于检测辐射诱导颞叶损伤的自动化深度学习工具，结合了Unet++分割模型和改进的DenseNet-121诊断模型	仍需在临床应用中进行验证，研究为回顾性分析	评估自动化深度学习工具在MRI上早期检测辐射诱导颞叶损伤的效果	鼻咽癌放疗后患者，包括396例RTLI患者和3181例非RTLI患者	医学影像分析	辐射诱导颞叶损伤	MRI	深度学习	医学影像	来自4家医院的6483名鼻咽癌患者中的396例RTLI和3181例非RTLI病例	NA	Unet++, DenseNet-121	灵敏度, 特异度, 假阳性, 假阴性	NA
1419	2025-10-06	Influence of deep learning-based super-resolution reconstruction on Agatston score 2025-Sep, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11506-3 PMID:40108013	研究论文	评估深度学习超分辨率重建技术对图像质量和Agatston评分的影响	首次系统评估深度学习超分辨率重建技术对冠状动脉钙化评分的影响	观察到部分CAC-DRS重新分类病例，临床应用需谨慎	评估深度学习超分辨率重建技术在心脏CT中的临床应用价值	接受心脏CT检查的连续患者	医学影像分析	心血管疾病	心脏CT, 深度学习超分辨率重建	深度学习	CT影像	111名患者	NA	超分辨率重建网络	图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 边缘上升斜率, Agatston评分, CAC体积	NA
1420	2025-10-06	Multichannel Contribution Aware Network for Prostate Cancer Grading in Histopathology Images 2025-Sep, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0872 PMID:40152893	研究论文	提出一种多通道贡献感知网络用于前列腺癌组织病理学图像分级	通过整合多种染色特征，设计基于通道和像素注意力的编码器及双分支解码器，充分利用多染色通道的互补性	NA	开发自动化前列腺癌分级深度学习模型	前列腺组织病理学图像	数字病理学	前列腺癌	组织病理学染色	CNN, Transformer	组织病理学图像	相关公共数据集	NA	双分支解码器（CNN分支+Transformer分支）	NA	NA