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
141	2025-10-30	Performance assessment of computed tomographic angiography fractional flow reserve using deep learning: SMART trial summary 2025-Sep-28, Journal of geriatric cardiology : JGC IF:1.8Q3 DOI:10.26599/1671-5411.2025.09.002 PMID:41143164	研究论文	评估基于深度学习的CT血管造影血流储备分数技术(DVFFR)在诊断冠状动脉疾病中的性能	开发了基于深度学习的CT-FFR方法DeepVessel FFR，利用完整的冠状动脉树结构进行血流储备分数计算	回顾性单中心研究，样本量有限(339名患者)	评估深度学习CT-FFR技术在诊断冠状动脉疾病缺血中的性能	疑似稳定型冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影(CTA)	深度学习	医学影像	339名患者(60.5±10.0岁，209名男性)，414条血管	NA	DeepVessel FFR	灵敏度,特异性,准确度,阳性预测值,阴性预测值,AUC	NA
142	2025-10-30	The Evolution and Clinical Impact of Deep Learning Technologies in Breast MRI 2025-Sep-26, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.rev.2024-0056 PMID:39477506	综述	本文综述了深度学习技术在乳腺MRI中的演变历程和临床影响，重点探讨其在图像重建、分类、检测、分割及临床结局预测等方面的应用	系统总结了深度学习在乳腺MRI多任务应用中的革命性进展，包括改善图像质量、提升良恶性病变鉴别精度以及实现个性化治疗策略预测	技术临床应用仍面临挑战，需要进一步研究验证并建立法律伦理框架	探讨深度学习技术在乳腺MRI领域的演进过程及其对临床实践的影响	乳腺MRI影像数据及相关临床结局（新辅助化疗反应、乳腺癌复发）	医学影像	乳腺癌	MRI	CNN, RNN, GAN	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
143	2025-09-15	A novel deep learning framework for the diagnosis of erythematosquamous lesions using whole slide histopathologic images 2025-Sep-11, Journal of the American Academy of Dermatology IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.jaad.2025.09.010 PMID:40945744	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
144	2025-10-30	Artificial Intelligence in Fracture Diagnosis on Radiographs: Evidence, Pitfalls, and Pathways for Clinical Integration (2020-2025) 2025-Sep, Cureus DOI:10.7759/cureus.93124 PMID:41141172	综述	本文对2020-2025年间人工智能在X光片骨折诊断中的应用证据、局限性和临床整合路径进行叙事性综合评述	系统梳理了近五年AI骨折诊断的研究进展，重点关注临床部署实践和监管审批现状	存在数据集偏差、泛化能力有限、可解释性不足和患者中心结局不确定等挑战	评估AI在骨折诊断中的诊断性能、临床效用和整合路径	X光片和其他影像模态中的骨折检测	医学影像分析	骨折	深度学习	深度学习系统	X光影像	基于多项系统评价和荟萃分析的综合样本	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
145	2025-10-29	Deep learning for automated boundary detection and segmentation in organ donation photography 2025-Sep, Innovative surgical sciences IF:1.7Q2 DOI:10.1515/iss-2024-0022 PMID:40568340	研究论文	开发用于器官捐献摄影中肾脏和肝脏自动边界检测与分割的深度学习模型	首次在器官捐献摄影领域应用深度学习进行精确自动分割，比较了两种新颖模型(Detectron2和YoloV8)与传统背景去除工具的性能	研究仅针对肾脏和肝脏器官，未涉及其他器官类型	开发能够准确从背景中分割器官的深度学习模型，以支持医学摄影中的计算机视觉应用	肾脏和肝脏的器官捐献摄影图像	计算机视觉	器官移植	医学摄影	深度学习分割模型	图像	训练/内部验证集(821张肾脏图像和400张肝脏图像)，外部验证集(203张肾脏图像和208张肝脏图像)	Detectron2	Detectron2, YoloV8	IoU	NA
146	2025-10-29	External Test of a Deep Learning Algorithm for Pulmonary Nodule Malignancy Risk Stratification Using European Screening Data 2025-Sep, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.250874 PMID:40956165	研究论文	本研究使用欧洲三大肺癌筛查试验数据对深度学习算法进行外部测试，评估其在肺结节恶性风险分层中的性能	首次在欧洲多中心筛查数据上对深度学习算法进行外部验证，并与PanCan模型进行对比	回顾性研究设计，数据来源于特定欧洲人群	评估深度学习算法在肺结节恶性风险分层中的外部验证性能	来自丹麦、意大利和荷兰-比利时肺癌筛查试验的参与者	医学影像分析	肺癌	低剂量CT筛查	深度学习算法	CT影像	4146名参与者，7614个良性结节和180个恶性结节	NA	NA	AUC, 敏感性, 假阳性率	NA
147	2025-10-26	VASCilia (Vision Analysis StereoCilia): A Napari Plugin for Deep Learning-Based 3D Analysis of Cochlear Hair Cell Stereocilia Bundles 2025-Sep-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.17.599381 PMID:38948743	研究论文	开发了一个名为VASCilia的Napari插件，用于基于深度学习的耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析	首个专门用于耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析的深度学习工具套件，包含五个深度学习模型和自动化计算工具	NA	开发自动化工具以解决耳蜗毛细胞立体纤毛束3D形态分析的挑战	耳蜗毛细胞立体纤毛束	计算机视觉	听力障碍	共聚焦显微镜，鬼笔环肽染色	深度学习模型	3D图像堆栈	约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞束和1,703个外毛细胞束	Napari	Z-Focus Tracker, PCPAlignNet, 分割模型, 位置预测工具, 分类工具	NA	NA
148	2025-10-24	An Open-Source Deep Learning-Based Toolbox for Automated Auditory Brainstem Response Analyses (ABRA) 2025-Sep-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.20.599815 PMID:38948763	研究论文	介绍了一个基于深度学习的开源工具箱ABRA，用于自动化分析听觉脑干响应	开发了首个基于深度学习的开源ABR分析工具，实现了ABR波形分析的自动化和标准化	NA	开发自动化听觉脑干响应分析工具，提高分析效率和可重复性	听觉脑干响应信号	数字病理学	老年疾病	电生理记录	CNN	电生理信号	来自多个实验环境的不同数据集	NA	卷积神经网络	峰值幅度、潜伏期、听觉阈值估计	NA
149	2025-10-24	Generalized deep learning for histopathology image classification using supervised contrastive learning 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.013 PMID:39551131	研究论文	本研究提出了一种名为HistopathAI的混合网络，利用监督对比学习和混合深度特征融合技术来提升组织病理学图像分类的准确性	结合监督对比学习(SCL)和混合深度特征融合(HDFF)，采用从特征学习到分类器学习的顺序方法，在数据不平衡场景下仍能实现卓越性能	NA	提高组织病理学图像分类的准确性和诊断效率，支持数字病理学转型	组织病理学图像	数字病理学	癌症	组织病理学图像分析	深度学习, CNN	图像	七个公开数据集和一个私有数据集	NA	EfficientNetB3, ResNet50	准确率	NA
150	2025-10-24	Full dimensional dynamic 3D convolution and point cloud in pulmonary nodule detection 2025-Sep, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.11.033 PMID:39617261	研究论文	提出一种名为ODR3DNet的新型肺结节检测方法，结合全维度动态3D卷积和点云机器学习算法	引入全维度动态3D卷积技术，开发专门针对肺部3D点云数据的机器学习检测算法	未明确说明研究的具体局限性	提升肺结节检测的准确性和适应性，克服传统3D CNN的局限性	肺部结节	计算机视觉	肺癌	深度学习，3D点云处理	3D CNN	3D点云数据，医学影像	NA	NA	ODR3DNet，Omni-dimension Dynamic Residual 3D Net	CPM	NA
151	2025-10-14	Development and Validation of a Deep Learning System for the Provision of a District-Wide Diabetes Retinal Screening Service 2025 Sep-Oct, Clinical & experimental ophthalmology DOI:10.1111/ceo.14560 PMID:40491217	研究论文	开发并验证一种用于地区性糖尿病视网膜筛查的双模态深度学习系统	提出结合眼底照片和光学相干断层扫描的双模态深度学习系统，用于糖尿病视网膜病变筛查	7.4%的图像无法分级，样本主要来自医院糖尿病诊所和普通诊所	评估深度学习系统在检测威胁视力糖尿病视网膜病变方面的性能和有效性	748名糖尿病患者（年龄≥10岁）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底摄影，光学相干断层扫描	深度学习	图像	748名前瞻性招募的糖尿病患者	NA	NA	灵敏度，特异度，AUC	NA
152	2025-10-06	Construction and preliminary trial test of a decision-making app for pre-hospital damage control resuscitation 2025-Sep, Chinese journal of traumatology = Zhonghua chuang shang za zhi DOI:10.1016/j.cjtee.2024.11.001 PMID:40087116	研究论文	本研究开发了一款用于院前损伤控制复苏的决策应用程序，并通过动物模型试验初步验证其有效性和可用性	首次结合三种文本分割算法开发院前损伤控制复苏决策应用，并在动物模型中进行效果验证	研究样本量较小（16名医学生和12只小型猪），需要在更大规模人群中进一步验证	开发院前损伤控制复苏决策支持系统并验证其效果	严重创伤患者的院前复苏决策过程	医疗决策支持系统	创伤性疾病	文本分割算法、血栓弹力图、常规凝血测试、血细胞计数、血气分析	字典分割、机器学习、深度学习	文本数据、实验室检测数据、生理参数	16名五年级医学生和12只巴马小型猪	Spring Boot, B/S架构	NA	决策时间、平均动脉压、氧饱和度、纤维蛋白原浓度、最大振幅、R值、李克特量表评分	NA
153	2025-10-05	Deep Learning-Based Shape Classification for Hyperspectral-Imaged Microplastics 2025-Sep-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02683 PMID:40963100	研究论文	本研究开发基于深度学习的微塑料高光谱图像形状分类方法，实现自动化分类流程	首次系统比较九种深度学习架构在微塑料形状分类中的性能，发现迁移学习模型优于非迁移学习模型	模型性能受数据质量影响较大，简单模型对数据质量变化更敏感	开发自动化微塑料形状分类方法以替代人工分类	环境微塑料颗粒（尺寸小至10μm）	计算机视觉	NA	微傅里叶变换红外光谱	CNN, NN	高光谱图像	11,042个环境微塑料样本，覆盖七种环境基质	NA	NN1.1, NN1.2, CNN1.1, CNN1.2, CNN1.3, VGG16, ResNet50, ResNet50 V2, MobileNet	准确率	NA
154	2025-10-05	SpaCross deciphers spatial structures and corrects batch effects in multi-slice spatially resolved transcriptomics 2025-Sep-30, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08810-5 PMID:41028333	研究论文	提出SpaCross深度学习框架，用于增强空间转录组数据的空间模式识别和跨切片一致性分析	采用交叉掩码图自编码器重建基因表达特征，提出自适应空间-语义图结构动态整合局部和全局上下文信息，实现有效的多切片整合	NA	解决空间转录组数据中空间域识别的挑战，特别是多切片整合中的局部空间连续性与全局语义一致性平衡问题	胚胎小鼠组织跨发育阶段整合，心脏发育轨迹重建	生物信息学	NA	空间分辨转录组学	图自编码器	空间转录组数据	NA	深度学习框架	交叉掩码图自编码器	与13种最先进方法比较	NA
155	2025-10-05	Multi scale self supervised learning for deep knowledge transfer in diabetic retinopathy grading 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85685-w PMID:41028406	研究论文	提出多尺度自监督学习模型用于糖尿病视网膜病变分级，结合Vision Transformers和CNN-FPN架构提升特征提取能力	提出结合Vision Transformers全局上下文和CNN-FPN多尺度特征提取的MsSSL模型，通过Deep Learner模块优化空间分辨率	未明确说明具体数据集规模和计算资源需求	改进糖尿病视网膜病变的自动分级准确率	视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	自监督学习	Vision Transformer, CNN	医学图像	NA	NA	Vision Transformer, CNN with Feature Pyramid Network	NA	NA
156	2025-10-05	Optimizing breast cancer classification based on cat swarm-enhanced ensemble neural network approach for improved diagnosis and treatment decisions 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95481-1 PMID:41028518	研究论文	提出一种基于猫群优化增强集成神经网络的方法来优化乳腺癌分类，以提高诊断准确性和治疗决策	首次将猫群优化算法与集成神经网络相结合用于乳腺癌分类，通过优化网络架构和超参数提升模型性能	仅在公开数据集上进行验证，未提及临床实际应用验证	提高乳腺癌分类的准确性和鲁棒性以支持医疗诊断决策	乳腺癌组织病理学图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	集成神经网络	图像	Kaggle乳腺癌组织病理学图像公开数据集	NA	EfficientNetB0,ResNet50,DenseNet121	准确率	NA
157	2025-10-05	Intelligent pear variety classification models based on Bayesian optimization for deep learning and its interpretability analysis 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98420-2 PMID:41028538	研究论文	基于贝叶斯优化的深度学习模型用于梨品种分类及其可解释性分析	使用贝叶斯优化自动搜索CNN最优超参数，并结合特征可视化、最强激活和LIME等可解释性方法分析模型决策过程	NA	开发智能梨品种分类系统以提升农业效率和消费者满意度	9种梨品种的43,200张图像	计算机视觉	NA	深度学习，图像分类	CNN	图像	43,200张梨图像	NA	NA	准确率	NA
158	2025-10-05	A predictive approach to enhance time-series forecasting 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63786-4 PMID:41028729	研究论文	提出一种名为未来引导学习的预测方法，通过动态反馈机制增强时间序列事件预测能力	引入受预测编码启发的动态反馈机制，通过检测模型和预测模型的协同工作实现参数动态调整	未明确说明方法在极端异常值情况下的表现	改进时间序列预测的准确性和适应性	时间序列数据	机器学习	癫痫	时间序列分析	深度学习模型	EEG数据, 时间序列数据	NA	NA	NA	AUC-ROC, MSE	NA
159	2025-10-05	CPVPD-2024: A Chinese photovoltaic plant dataset derived via a topography-enhanced deep learning framework 2025-Sep-30, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05891-z PMID:41028734	研究论文	本研究开发了中国光伏电站矢量数据集CPVPD-2024，采用地形增强的深度学习框架进行语义分割	首个国家层面的面板级光伏矢量数据集，通过DSFA-SwinNet深度学习框架显著提升光伏阵列间隙识别和小规模分布式电站检测能力	NA	解决当前光伏数据集碎片化和不一致性问题，构建全国范围的光伏电站精确数据集	中国34个省级行政区域的光伏电站	计算机视觉	NA	地理空间验证，遥感分析	深度学习，语义分割	遥感图像，地理空间数据	覆盖中国全部34个省级行政区	DSFA-SwinNet	SwinNet	精确率，交并比	NA
160	2025-10-05	Hybrid deep learning framework for heart disease prediction using ECG signal images 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10062-6 PMID:41028772	研究论文	提出一种基于心电图信号图像的混合深度学习框架用于心脏病预测	开发了一种混合深度学习框架，通过人工神经网络模型降低计算复杂度，在准确度、灵敏度、适应性、性能和可扩展性方面优于现有方法	依赖于特定Kaggle数据集，需要进一步临床验证	开发自动诊断心脏疾病的深度学习方法	心电图信号图像	机器学习	心血管疾病	心电图分析	人工神经网络	图像	来自Kaggle心电图数据集	NA	人工神经网络	准确度, 灵敏度, 适应性, 性能, 可扩展性	NA