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
1581	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
1582	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
1583	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
1584	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
1585	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
1586	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
1587	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
1588	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
1589	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
1590	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
1591	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
1592	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
1593	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
1594	2025-10-06	A dataset of microscopic spirometra mansoni for medical image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110661 PMID:40578156	研究论文	本文提出了一个专门用于曼氏裂头绦虫显微图像分割的数据集，用于训练和验证语义分割卷积神经网络	创建了首个专门针对曼氏裂头绦虫显微图像分割的公开数据集，包含专家标注的分割掩码和定量分析	数据集规模相对有限（1420张图像），仅包含确诊感染病例的样本	解决计算寄生虫学研究中曼氏裂头绦虫识别训练数据短缺的问题	曼氏裂头绦虫成虫及其虫卵的显微图像	计算机视觉	寄生虫感染	光学显微镜成像	CNN	图像	1420张显微图像，来自确诊感染病例的粪便悬浮液	NA	语义分割CNN	分割性能基准指标	NA
1595	2025-10-06	Mindset matters: exploring the link between mindsets, learning intentions, and performance in biomedical science students 2025-Sep-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00012.2025 PMID:40516929	研究论文	本研究探讨了生物医学科学学生的心态、学习意图与学业表现之间的关系	首次通过混合研究方法探索了学生心态与学习意图之间的未被研究的关系	样本仅限于二年级生物医学科学学生，可能无法推广到其他学科或年级	研究心态、学习意图与学业表现之间的关系	生物医学科学专业学生	教育心理学	NA	混合研究方法，归纳和演绎主题分析	NA	定性数据和定量数据	256名二年级生物医学科学学生	NA	NA	学业表现评分，主题响应频率	NA
1596	2025-10-06	Kernelized weighted local information based picture fuzzy clustering with multivariate coefficient of variation and modified total Bregman divergence measure for brain MRI image segmentation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110458 PMID:40527240	研究论文	提出一种基于核化加权局部信息的图像模糊聚类方法，用于脑部MRI图像分割	首次将多元变异系数理论应用于局部图像模糊信息度量，并结合改进的总Bregman散度度量，增强了噪声环境下的分割鲁棒性	NA	开发一种能够有效处理噪声图像分割的聚类方法	脑部MRI图像和CT图像	计算机视觉	脑部疾病	MRI成像，CT成像	模糊聚类	医学图像	合成图像（高斯噪声、椒盐噪声、混合噪声）、Brainweb、IBSR、MRBrainS18 MRI数据集、CT图像模板	NA	NA	Dice系数，模糊性能指数，改进分区熵，平均体积差异，XB指数	NA
1597	2025-10-06	Learning hemodynamic scalar fields on coronary artery meshes: A benchmark of geometric deep learning models 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110477 PMID:40532501	研究论文	本文对六种几何深度学习模型在冠状动脉网格上预测虚拟血流储备分数场进行了全面实证分析	首次系统比较不同几何深度学习后端在预测冠状动脉血流动力学标量场方面的性能，并确定基于Transformer的架构在复杂拓扑数据中的优势	研究主要基于合成数据和有限的患者特定数据，需要在更大规模的真实临床数据上进行验证	开发计算流体动力学模拟的有效替代方法，用于预测冠状动脉血流动力学参数	冠状动脉几何网格和相关的血流动力学标量场	几何深度学习	冠状动脉疾病	计算流体动力学，几何深度学习	几何深度学习模型	三维网格数据	1,500个左冠状动脉合成分叉和427个患者特定CFD模拟	NA	Transformer, 多种几何深度学习后端	平均每点误差，狭窄病变中vFFR预测准确性	NA
1598	2025-10-06	Patch-type wearable electrocardiography and impedance pneumography for sleep staging: A multi-modal deep learning approach 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110452 PMID:40532503	研究论文	本研究评估贴片式可穿戴设备使用单导联心电图和阻抗呼吸图进行多阶段睡眠分期的可行性	提出结合心电图和阻抗呼吸图的多模态深度学习睡眠分期方法，并采用特征降维技术显著提升计算效率	样本量相对有限（92名患者），未与其他可穿戴设备进行广泛比较	开发基于可穿戴设备的自动睡眠分期系统	睡眠分期和睡眠质量监测	机器学习	睡眠障碍	单导联心电图，阻抗呼吸图，运动传感器	RCNN	生理信号数据	92名患者	NA	RCNN	准确率，AUROC，F1-score	NA
1599	2025-10-06	Expert-level differentiation of incomplete Kawasaki disease and pneumonia from echocardiography via multiple large receptive attention mechanisms 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110478 PMID:40541073	研究论文	开发基于多尺度注意力机制的深度学习模型，通过超声心动图实现不完全川崎病与肺炎的专家级鉴别诊断	提出两种新型深度学习架构MRANet和MLRANet，首次将多尺度感受野注意力机制应用于川崎病冠状动脉异常的自动检测	样本量相对有限（203个超声心动图数据集），需要在更大规模数据集中验证模型泛化能力	开发能够实现专家级性能的算法，辅助不完全川崎病的早期诊断	不完全川崎病和肺炎患者的超声心动图数据	计算机视觉	川崎病	超声心动图	深度学习	医学图像	203个超声心动图数据集	NA	MRANet, MLRANet	灵敏度, 特异度, 诊断准确率	NA
1600	2025-10-06	Generative deep-learning-model based contrast enhancement for digital subtraction angiography using a text-conditioned image-to-image model 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110598 PMID:40543272	研究论文	本研究开发了一种基于生成式深度学习模型的数字减影血管造影对比度增强技术	首次将文本条件图像到图像模型应用于DSA对比度增强，结合ControlNet减少幻觉和LoRA进行模型微调	信噪比下降表明噪声增加，需要进一步改进伪影抑制和临床验证	开发深度学习模型增强DSA图像对比度，特别适用于慢性肾病患者减少造影剂使用	数字减影血管造影图像	计算机视觉	慢性肾病	数字减影血管造影	生成式深度学习模型	医学图像	1207个DSA序列	Stable Diffusion, ControlNet	文本条件图像到图像模型	RMS对比度, Michelson对比度, 信噪比, 熵	NA