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
1	2025-09-25	Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort 2025-Oct, Infection IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s15010-025-02555-3 PMID:40377852	研究论文	通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，研究肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响	首次使用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT扫描的身体成分，并比较肥胖和肌肉减少症对重症呼吸道感染患者死亡率的影响	样本量相对较小（157例患者），仅针对60岁以上COVID-19肺炎患者	评估身体成分参数（特别是肌肉减少症和肥胖）对老年重症呼吸道感染患者死亡率的影响	60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者	数字病理学	COVID-19	深度学习、CT影像分析	预训练深度学习模型	医学影像（胸部CT扫描）	157名住院患者（来自57个研究中心的NAPKON-SUEP队列）
2	2025-09-25	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习影像组学列线图，用于胰腺癌患者术后早期复发的术前预测	首次将深度学习特征与影像组学特征相结合，并整合临床因素构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（493例患者）	术前准确预测胰腺癌患者术后早期复发风险	经组织学确诊并接受手术切除的胰腺癌患者	数字病理	胰腺癌	增强CT影像分析、影像组学、深度学习	随机森林（RF）、支持向量机（SVM）	医学影像（CT图像）	493例胰腺癌患者的多中心回顾性队列
3	2025-09-25	An overview of reliable and representative DVC measurements for musculoskeletal tissues 2025-Oct, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70008 PMID:40636996	综述	本文综述了数字体积相关技术在肌肉骨骼组织生物力学研究中的最新进展与应用	重点关注组织界面处理、边界效应和不确定性量化等关键技术挑战，并探讨深度学习与计算建模的集成应用	指出当前精度限制和临床转化挑战，需开发更稳健的自动化工作流程	评估DVC技术在肌肉骨骼组织生物力学表征中的可靠性和代表性	矿化组织和软组织等多尺度肌肉骨骼组织	生物力学工程	肌肉骨骼疾病	数字体积相关技术	深度学习	3D影像数据	NA
4	2025-09-25	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-Like Magnetic Resonance Spectra 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70130 PMID:40955682	研究论文	介绍MRS-Sim开源框架，用于模拟逼真的体内磁共振波谱数据	包含两个新颖组件：3D磁场图模拟器和半参数生成器，能够模拟从原始多线圈瞬态数据到预处理数据的完整流程	模拟结果的真实性依赖于现有体内数据拟合参数的分析准确性	开发用于磁共振波谱研究的合成数据模拟框架	磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱技术	半参数生成器	光谱数据	NA
5	2025-09-25	Smarter stomata: emergent technologies unlocking yield potential in a changing climate 2025-Oct, AoB PLANTS IF:2.6Q2 DOI:10.1093/aobpla/plaf048 PMID:40979128	综述	本文探讨气孔性状作为育种靶标在应对气候变化中提升作物产量的潜力	提出整合深度学习、CRISPR和多组学等新兴技术实现气孔性状的高通量表型分析与精准育种	未明确具体作物的最佳气孔理想型，其性状选择高度依赖环境场景	开发气候韧性作物的气孔性状育种策略	植物气孔生理与解剖性状	作物育种	NA	深度学习、CRISPR、多组学、遥感、数字显微技术	人工智能驱动理想型选择模型	表型数据、基因组数据	NA
6	2025-09-25	The Role of Artificial Intelligence in Advancing Theranostics Dosimetry for Cancer Therapy: a Review 2025-Oct, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-025-00939-9 PMID:40979137	综述	探讨人工智能在癌症治疗诊断一体化药物剂量学中的应用进展	系统评述深度学习模型（U-Net、生成对抗网络、混合Transformer）在剂量学中的创新应用	面临诊断对准确剂量估算、影像数据不足、核素衰变链建模等挑战	评估AI提升放射性药物剂量学精度与效率的潜力	放射性药物治疗中的剂量学方法	医学影像分析	癌症	深度学习	U-Net、GAN、Transformer	医学影像	NA
7	2025-09-25	Improving risk stratification and detection of early HCC using ultrasound-based deep learning models 2025-Oct, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101510 PMID:40980161	研究论文	开发基于超声的深度学习模型STARHE-RISK和STARHE-DETECT，用于肝细胞癌风险分层和早期检测	首次提出结合非肿瘤肝实质超声视频进行HCC风险分层的深度学习模型，并与临床评分系统整合	样本量相对有限（403例患者），需要更大规模验证	改善代偿性晚期慢性肝病患者的肝细胞癌监测和早期诊断	403名代偿性晚期慢性肝病成年患者	数字病理	肝细胞癌	深度学习，超声成像	深度学习模型	超声视频	403例患者（152例早期HCC患者，170例对照组）
8	2025-09-25	Prediction of Medial Tibiofemoral Joint Reaction Force Using Custom Instrumented Insoles and Neural Networks for Walking and Running Tasks 2025-Oct-01, Journal of applied biomechanics IF:1.1Q3 DOI:10.1123/jab.2024-0181 PMID:40550501	研究论文	本研究开发了基于定制仪器鞋垫和深度学习的方法来预测行走和跑步时的内侧胫股关节反作用力	首次将三轴压阻式力传感器鞋垫与任务特异性卷积神经网络相结合，实现实验室外膝关节接触力的便捷测量	样本量较小（仅9名年轻健康女性），未包含骨关节炎患者群体	简化膝关节内侧接触力的测量方法，为临床环境提供可行方案	年轻健康女性的膝关节生物力学数据	生物医学工程	膝骨关节炎	运动捕捉、测力台、三轴压阻式力传感器	CNN（卷积神经网络）	力学传感器数据	9名年轻健康女性
9	2025-09-25	KurdABSA: Kurdish aspect-based sentiment analysis dataset curation using few-shot learning 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112012 PMID:40989237	研究论文	本研究构建了首个库尔德语索拉尼方言方面级情感分析公开数据集	创建了首个库尔德语索拉尼方言的ABSA公开数据集，采用基于提示的小样本学习进行自动标注	数据集领域仅限于餐厅评论，规模相对较小（4000+四元组）	解决低资源语言在方面级情感分析领域的研究空白	库尔德语索拉尼方言的餐厅评论文本	自然语言处理	NA	基于提示的小样本学习	few-shot learning	文本	超过4000个方面-观点-类别-情感四元组标注的餐厅评论
10	2025-09-25	A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study 2025-Oct, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70398 PMID:40989575	研究论文	开发结合骨密度指标和临床特征的联合模型，用于预测非小细胞肺癌患者接受免疫检查点抑制剂治疗的预后	首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并发现骨密度异常与上皮间质转化等肿瘤微环境特征相关	回顾性研究设计，样本来自五个机构可能存在选择偏倚	建立非侵入性预后预测模型以改善非小细胞肺癌患者的风险分层	接受免疫检查点抑制剂治疗的晚期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习自动评估、转录组分析	深度学习、联合预测模型	医学影像数据、临床特征数据、转录组数据	2096例患者（模型开发）+130例患者（转录组分析）
11	2025-09-25	Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends 2025-Oct, Journal of the International AIDS Society IF:4.6Q1 DOI:10.1002/jia2.70045 PMID:40990267	系统综述	本文系统回顾了人工智能在HIV护理全过程中的应用研究及新兴趋势	首次对HIV护理全周期（检测、治疗监测、护理保留等）的AI应用进行系统性梳理，涵盖2014-2024年最新研究进展	纳入研究数量有限（47篇），存在数据质量异质性和资源有限地区的实施挑战	系统识别、梳理和综合人工智能在HIV护理连续统中的应用研究	HIV感染者的诊断、治疗监测和护理管理	医疗人工智能	HIV/艾滋病	机器学习、深度学习	随机森林、神经网络、支持向量机、深度学习	医疗记录、临床数据	47项研究（从3185篇文献中筛选）
12	2025-09-24	The potential role of machine learning and deep learning in differential diagnosis of Alzheimer's disease and FTD using imaging biomarkers: A review 2025-Oct, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251313511 PMID:39787363	综述	本文综述了机器学习和深度学习在利用影像生物标志物区分阿尔茨海默病与额颞叶痴呆鉴别诊断中的潜在作用	系统分析比较了机器学习与深度学习在AD和FTD鉴别诊断中的性能表现，并识别出SVM和ResNet分别为两类方法中最有效的模型	强调仍需结合临床检查和患者症状评估以确保诊断的全面准确性	探讨人工智能技术在神经退行性疾病鉴别诊断中的应用价值	阿尔茨海默病（AD）和额颞叶痴呆（FTD）患者	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI、DTI、fMRI、PET、SPECT等影像技术	SVM、ResNet、CNN等机器学习与深度学习模型	医学影像数据	基于2012-2024年间发表的31篇相关文献的分析
13	2025-09-24	Evaluating the effect of noise reduction strategies in CT perfusion imaging for predicting infarct core with deep learning 2025-Oct, The neuroradiology journal DOI:10.1177/19714009251313517 PMID:39789894	研究论文	本研究评估深度学习模型在CT灌注成像中识别梗死核心的效能，重点分析不同降噪策略对模型性能的影响	首次系统比较多种降噪技术（PCA、小波、NLM）对深度学习模型在CTP图像中梗死核心预测性能的影响	样本量较小（60例患者），仅针对大血管闭塞型急性缺血性卒中患者	评估不同降噪策略对深度学习模型预测梗死核心准确性的影响	急性缺血性卒中患者的CT灌注扫描图像	医学影像分析	脑血管疾病	CT灌注成像、主成分分析、小波降噪、非局部均值降噪	U-Net、CNN	医学影像数据	60例接受机械取栓治疗的大血管闭塞型急性缺血性卒中患者
14	2025-09-24	Attention mechanism-based multi-parametric MRI ensemble model for predicting tumor budding grade in rectal cancer patients 2025-Oct, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04886-z PMID:40167646	研究论文	开发基于注意力机制的多参数MRI集成模型用于预测直肠癌患者肿瘤出芽分级	首次将CrossFormer架构与Transformer注意力机制相结合，构建多参数MRI特征集成模型来预测肿瘤出芽分级	回顾性研究设计，样本量相对有限，模型间AUC差异未达统计学显著性	开发深度学习模型预测直肠癌肿瘤出芽分级	458例经病理确诊的直肠癌患者	数字病理	直肠癌	多参数磁共振成像	CrossFormer, Transformer注意力机制	医学影像	458例患者（355例中心1，103例外部验证）
15	2025-09-24	Deep learning-based segmentation of gallbladder cancer on abdominal computed tomography scans: a multicenter study 2025-Oct, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04887-y PMID:40167645	研究论文	基于深度学习开发并验证用于腹部CT扫描中胆囊癌自动分割的模型	首次在多中心研究中比较多种先进2D和3D分割模型对胆囊癌的自动分割性能，并发现基于提示的2D基础模型MedSAM表现最佳	回顾性研究设计，样本量相对有限（特别是内部测试集仅29例）	训练和验证用于胆囊癌病灶自动分割的深度学习模型	经病理证实的初治胆囊癌患者的对比增强CT图像	计算机视觉	胆囊癌	深度学习图像分割	SAM Adapter, MedSAM, 3D TransUNet, SAM-Med3D, 3D-nnU-Net	医学影像（CT扫描）	训练验证集317例（中心1），内部测试集29例（中心1），外部测试集85例（三个中心）
16	2025-09-24	Preoperative Assessment of Lymph Node Metastasis in Rectal Cancer Using Deep Learning: Investigating the Utility of Various MRI Sequences 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17717-8 PMID:40553356	研究论文	本研究开发基于多参数MRI的深度学习模型用于直肠癌术前淋巴结转移评估	提出多参数多尺度EfficientNet模型，首次系统比较不同MRI序列组合对淋巴结转移评估的贡献	回顾性研究设计，外部测试集样本量较小（n=47）	开发直肠癌术前淋巴结转移的深度学习评估模型	直肠癌患者	数字病理	直肠癌	多参数磁共振成像	EfficientNet	医学影像	613例来自四个医疗中心的直肠癌患者
17	2025-09-24	A Geometric Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Knee Joint Biomechanics Under Meniscal Extrusion 2025-Oct, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03798-9 PMID:40663282	研究论文	提出一种几何深度学习模型用于实时预测半月板挤压下的膝关节生物力学响应	首次将几何深度学习应用于膝关节生物力学预测，显著缩短计算时间并实现实时评估	模型训练数据来源于有限元分析，未直接使用临床实测数据验证	开发快速准确的膝关节生物力学预测方法以替代传统有限元分析	膝关节软组织（重点关注半月板挤压效应）	生物力学	骨关节炎	几何深度学习（GDL）	几何深度学习模型	有限元分析数据	NA
18	2025-09-24	Deep learning-based quantitative assessment inflammatory response of hyperreflective foci in diabetic macular edema 2025-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104728 PMID:40680912	研究论文	本研究通过深度学习定量评估糖尿病黄斑水肿中高反射点的炎症反应特征	首次结合深度学习自动分割系统与炎症因子检测，系统分析高反射点数量/体积与眼内炎症因子的相关性	样本量有限（39只DME眼），未验证HRF分布与细胞因子的相关性	探究糖尿病黄斑水肿患者眼内炎症因子与OCT影像中高反射点的关联性	29名DME患者（39眼）和19名对照组（19眼）的房水样本及SD-OCT影像	数字病理	糖尿病黄斑水肿	ELISA检测、光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）	深度学习自动分割系统	医学影像（OCT）、生物分子数据（房水细胞因子）	58只眼（39只DME眼+19只对照组眼）
19	2025-09-24	Efficacy and prognostic factors of anti-VEGF treatment for neovascular age-related macular degeneration: An OCTA imaging-based deep learning analysis 2025-Oct, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104701 PMID:40683364	研究论文	基于OCTA影像的深度学习分析抗VEGF治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性的疗效及预后因素	首次采用改进的LUNet深度学习模型分析OCTA图像中的视网膜血管特征（FAZ、VD、VDI、Vdisp），发现MNV血管分散度与治疗反应呈正相关	回顾性单中心研究，样本量有限（165例患者），缺乏外部验证	探索抗VEGF治疗反应的影像学生物标志物和影响因素	渗出性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理	年龄相关性黄斑变性	OCTA（光学相干断层扫描血管成像）	改进的LUNet深度学习模型	医学影像（OCTA图像）	165例渗出性AMD患者
20	2025-09-24	Deep self-cleansing for medical image segmentation with noisy labels 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70007 PMID:40983942	研究论文	提出一种用于医学图像分割的深度自清洁框架，能够有效处理带噪声标签的训练数据	首次将高斯混合模型标签过滤模块与标签清洁模块结合，实现噪声标签的自动识别和清洁	仅在肝脏肿瘤和心脏诊断数据集上验证，需要更多医学影像模态的验证	开发能够减轻噪声标签影响的鲁棒医学图像分割框架	肝脏肿瘤CT扫描和心脏MRI扫描图像	医学图像分析	肝脏肿瘤、心脏疾病	深度学习分割框架	GMM、深度学习分割网络	医学影像（CT、MRI）	431个样本（231个CT扫描+200个MRI扫描）