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
301	2025-11-15	Investigating the Role of Area Deprivation Index in Observed Differences in CT-Based Body Composition by Race 2025-Oct, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.06.016 PMID:40517983	研究论文	本研究探讨区域剥夺指数能否解释基于CT的身体成分种族差异	首次结合区域剥夺指数和社会脆弱性指数分析CT身体成分的种族差异	回顾性研究设计，未能分析具体人口普查区域变量和个体层面数据	探究社会经济因素对CT身体成分种族差异的影响	2020年单一机构的5311名患者腹部CT数据	医学影像分析	代谢相关疾病	CT扫描	深度学习	医学影像, 临床数据, 社会经济指数	5311名患者（平均年龄57.4岁，55.5%女性，46.5%黑人，39.5%白人，10.3%西班牙裔）	开源深度学习工作流	NA	P值	NA
302	2025-11-15	Modelling transcription with explainable AI uncovers context-specific epigenetic gene regulation at promoters and gene bodies 2025-Oct, PLoS genetics IF:4.0Q1 DOI:10.1371/journal.pgen.1011908 PMID:41129591	研究论文	利用可解释人工智能建模转录过程，揭示启动子和基因体区域背景特异性表观遗传基因调控机制	首次将SHAP可解释AI方法应用于染色质相关蛋白分析，从未扰动数据预测扰动实验的直接靶标，发现ZC3H4在基因体的新调控功能及复合物间交叉对话	方法依赖深度学习模型的预测准确性，需要实验验证来确认推断的调控机制	解析转录调控中染色质相关蛋白的复杂相互作用机制	RNA Pol-II占据位点、染色质相关蛋白谱、SET1A、ZC3H4、INTS11等调控因子	机器学习	NA	染色质相关蛋白分析、degron-based扰动实验、表观遗传分析	深度学习	表观遗传数据、蛋白质结合数据	NA	NA	NA	预测准确性、SHAP重要性排序	NA
303	2025-11-15	Determination of Diagnosis and Prognosis in Spinal Cord Injury Using Machine Learning 2025-Oct, Korean journal of neurotrauma DOI:10.13004/kjnt.2025.21.e33 PMID:41220891	研究论文	本文探讨机器学习在脊髓损伤诊断和预后预测中的应用	首次系统评估基于卷积神经网络和深度学习放射组学的AI方法在脊髓损伤诊断和预后预测中的表现	数据集规模有限、研究间存在异质性、缺乏外部验证	开发准确及时的脊髓损伤诊断和可靠预后预测方法	创伤性脊髓损伤患者	机器学习	脊髓损伤	磁共振成像、扩散张量成像	CNN, 神经网络, 深度学习	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
304	2025-11-14	Dual-modal ultrasound-based deep learning radiomics for differentiation of benign and malignant breast lesions 2025-Oct-31, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-2025-295 PMID:41215860	研究论文	开发基于B型超声和对比增强超声的双模态深度学习放射组学模型，用于区分乳腺良恶性病变	首次将B型超声和对比增强超声特征通过早期特征融合构建集成模型，并利用SHAP和Grad-CAM进行模型可解释性分析	回顾性多中心研究，样本量相对有限（427例患者）	开发准确无创的乳腺病变诊断方法以减少不必要活检和手术	427例女性乳腺病变患者	数字病理	乳腺癌	超声成像（B型超声和对比增强超声）	深度学习	医学图像	427例患者来自四家医院	未明确说明	VGG-16	AUC, 决策曲线分析	NA
305	2025-11-14	Collecting and Processing Drone-based Remotely Sensed Data for Use in Forest Recovery Monitoring 2025-Oct-24, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68745 PMID:41212771	研究论文	提出一套基于无人机遥感数据和深度学习模型的森林恢复监测方法	开发了专有的深度学习模型，能够跨不同传感器、研究地点和数据分辨率有效检测和分割树木边界	NA	监测复垦油气井场的森林恢复情况	森林生态系统中的树木	计算机视觉	NA	激光雷达, 多光谱成像, 无人机遥感	深度学习	3D点云数据, 多光谱图像	NA	NA	专有深度学习模型	NA	NA
306	2025-11-14	Transfer Learning and UNet Segmentation for Paddy Leaf Disease Classification as a Solution with a User-Friendly Interface for Non-Technical Users 2025-Oct-24, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68861 PMID:41212843	研究论文	本研究提出基于迁移学习和UNet分割的定制化深度学习方案，用于水稻叶片病害分类，并开发了用户友好界面	结合迁移学习和UNet图像分割提升分类性能，为无技术背景用户开发直观图形界面	NA	开发可靠且可扩展的水稻叶片病害分类解决方案	水稻叶片病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习，图像分割	CNN	图像	来自水稻叶片病害检测数据集的两个数据集（分割图像和非分割图像）	NA	DenseNet-121, UNet	准确率, 精确率, 召回率	NA
307	2025-11-14	3D Neighbor2Neighbor-based unsupervised deep learning for noise reduction in OCT imaging: insights from multiple clinical datasets 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.564313 PMID:41215161	研究论文	提出基于3D Neighbor2Neighbor的无监督深度学习策略用于OCT成像中的噪声降低	将Neighbor2Neighbor方法扩展到三维空间，并优化ResNet网络以适应OCT三维体积数据特性	NA	降低OCT成像中的散斑和电噪声干扰	OCT三维体积数据	计算机视觉	眼科疾病,皮肤科疾病	光学相干断层扫描	无监督深度学习	三维医学图像	NA	NA	ResNet	NA	NA
308	2025-11-14	Phase unwrapping based on transformer-enhanced residual network for Doppler OCT flow measurement 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.573074 PMID:41215207	研究论文	提出一种基于Transformer增强残差网络的相位解包裹方法，用于多普勒OCT血流测量	将相位解包裹作为回归任务，首次将Transformer与残差网络结合，通过自注意力机制实现局部特征提取与全局上下文感知的协同	未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界和计算效率	解决多普勒OCT中相位包裹问题，提高血流速度测量精度	大鼠大脑中动脉多普勒图像和血流速度数据	计算机视觉	心血管疾病	多普勒光学相干断层扫描	CNN, Transformer	相位图像	大鼠大脑中动脉多普勒图像数据集	NA	TRNet, 残差网络, Transformer	信噪比, 视觉检查, 定量评估, 相关性分析	NA
309	2025-11-14	From Single-Cancer to Pan-Cancer Prognosis: A Multimodal Deep Learning Framework for Survival Analysis with Robust Generalization Capability 2025-Oct, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.06.006 PMID:40651540	研究论文	提出统一多模态泛癌生存网络UMPSNet，通过整合组织病理学图像、基因组表达谱和元数据实现跨癌症类型的生存预后预测	首次提出基于最优传输注意力机制的多模态特征对齐方法和引导专家混合机制，解决癌症类型分布偏移问题，实现零样本迁移能力	模型在零样本迁移评估中仅验证了胰腺腺癌一种癌症类型，需要更多外部验证	开发具有强大泛化能力的多模态深度学习框架，实现从单癌症到泛癌的生存分析	癌症患者的多模态医疗数据，包括组织病理学图像、基因组表达谱和临床元数据	数字病理学	泛癌	全切片图像分析，基因组表达谱分析	深度学习	图像，基因组数据，文本元数据	3523张全切片图像（2831例患者），外加392张胰腺腺癌图像（66例患者）用于验证	NA	UMPSNet	一致性指数	NA
310	2025-11-14	How Can Clinicians Leverage Vibe Coding for Machine Learning and Deep Learning Research? 2025-Oct, Endocrinology and metabolism (Seoul, Korea) DOI:10.3803/EnM.2025.2675 PMID:41208262	综述	介绍vibe coding如何帮助临床医生进行机器学习和深度学习研究	提出vibe coding作为临床医生进行机器学习研究的新方法，通过自然语言指令降低编程门槛	未提供具体性能对比数据，主要依赖概念性介绍和案例展示	探讨临床医生如何利用vibe coding技术开展机器学习和深度学习研究	临床医生、住院医师和医学生	机器学习	NA	生成式人工智能	NA	公开可用数据集	NA	NA	NA	NA	NA
311	2025-11-14	The Use of Artificial Intelligence in ECG Interpretation in the Outpatient Setting: A Scoping Review 2025-Oct, Cureus DOI:10.7759/cureus.94113 PMID:41209885	综述	本文通过范围综述总结了深度学习算法在门诊心电图解读中的应用现状与临床价值	首次系统评估AI在门诊场景下心电图解读的有效性，重点关注非医院环境下的应用潜力	样本量小且同质性强，部分算法存在过度诊断倾向，训练数据缺乏多样性，外部验证不足	评估人工智能在门诊心电图解读中的诊断准确性和临床效用	门诊心电图数据及基于AI的心电图解读研究	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习，心电图分析	CNN	心电图信号数据	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确率	NA
312	2025-11-14	Comparison of deep learning-based segmentation and registration using pre-treatment contours for online rectal delineation in magnetic resonance-guided radiotherapy 2025-Oct, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100854 PMID:41210596	研究论文	比较基于深度学习的分割和配准方法在磁共振引导放疗中直肠轮廓在线勾画的效果	首次系统比较基于U-Net的分割和配准模型在整合计划轮廓进行在线直肠勾画中的性能差异	样本量相对有限（104例患者），仅针对直肠癌单一病种进行研究	评估深度学习模型整合计划轮廓进行在线直肠轮廓勾画的最佳方法	104例直肠癌患者的磁共振影像数据	医学影像分析	直肠癌	磁共振成像（MRI）	CNN	医学影像	104例直肠癌患者（训练68例，验证14例，测试22例）	NA	U-Net	豪斯多夫距离（HD）, Dice系数, 定性评分	NA
313	2025-11-13	RL-I2IT: Image-to-image translation with deep reinforcement learning 2025-Oct-29, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108264 PMID:41218403	研究论文	提出基于深度强化学习的图像到图像转换框架RL-I2IT，通过迭代决策过程逐步转换图像	将I2IT重新建模为迭代决策问题，引入元策略和低维“概念计划”处理高维连续动作空间	未明确说明具体计算效率提升程度和模型参数减少量	解决传统单步图像转换模型参数多、易过拟合的问题	图像到图像转换任务	计算机视觉	NA	深度强化学习	Actor-Critic	图像	NA	PyTorch, TensorFlow	Actor-Critic	NA	NA
314	2025-11-13	Comparative investigation into flexible alginate-based hydrogel sponges with excellent biocompatibility and breathability for reliable strain and pressure sensors 2025-Oct-21, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07620-0 PMID:41117919	研究论文	通过比较研究开发具有优异生物相容性和透气性的柔性藻酸盐基水凝胶海绵传感器	采用一锅法定向冷冻工艺制备各向异性多孔结构，实现应变/压力刺激的区分识别，结合深度学习和莫尔斯码实现信息编码转换	NA	开发兼具透气性、生物相容性和高灵敏度的柔性应变/压力传感器	藻酸盐/丝素蛋白水凝胶海绵材料	NA	NA	定向冷冻工艺	深度学习模型	电阻信号，生理信号	NA	NA	NA	灵敏度(1.69)，压力灵敏度(-1.10 kPa)，循环稳定性(3750次)，准确率(99.2%)	微处理器
315	2025-11-13	Deep learning based retinal hard exudates quantification of optical coherence tomography 2025-Oct-17, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00715-z PMID:41107968	研究论文	开发基于深度学习的视网膜硬性渗出物分割模型，用于光学相干断层扫描图像的量化分析	采用改进的U-Net架构实现视网膜硬性渗出物的三维体积量化，相比传统二维成像提供更丰富的结构信息	训练数据仅来自15名患者，样本量有限；与眼底照片的手动测量结果仅呈现中等相关性	开发视网膜硬性渗出物的自动分割和量化方法	糖尿病视网膜病变和视网膜分支静脉阻塞患者的视网膜硬性渗出物	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描	CNN	图像	15名患者的1,811个OCT扫描	NA	U-Net	Dice系数, 准确率	NA
316	2025-11-13	Semi-supervised deep learning for uterus and bladder segmentation on female pelvic floor magnetic resonance imaging with limited labeled data 2025-Oct-17, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2025.10.004 PMID:41109500	研究论文	提出一种用于女性盆腔磁共振成像中子宫和膀胱分割的半监督深度学习框架	开发了一种结合自监督图像修复任务和伪标签生成的半监督学习方法，显著减少了对标注数据的依赖	研究仅针对子宫和膀胱两个器官，样本量相对有限（48名受试者）	改进盆腔器官的自动分割技术，减少对大量标注数据的依赖	女性盆腔磁共振成像中的子宫和膀胱	医学影像分析	盆腔器官脱垂	磁共振成像	深度学习	磁共振图像	48名女性受试者的4103张磁共振图像	NA	NA	Dice相似系数, 平均表面距离, 95% Hausdorff距离	NA
317	2025-11-13	Machine learning-assisted N-doped carbon dots for sensitive Pd2+ detection and high-performance LED applications in plant cultivation 2025-Oct-13, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07604-0 PMID:41081953	研究论文	开发了一种氮掺杂碳点用于钯离子检测和植物栽培LED应用	结合深度学习算法的智能手机传感平台实现钯离子的现场检测，以及具有植物生长所需光谱的暖白光LED	NA	开发多功能氮掺杂碳点用于环境监测和光电应用	钯离子检测和植物栽培LED	机器学习和光电材料	NA	水热合成法，荧光猝灭检测	CNN	智能手机采集的图像	NA	NA	卷积神经网络	检测限0.058μM，回收率95.3-103.5%，相对标准偏差<1.51%	NA
318	2025-11-12	Artificial intelligence capabilities in identifying atrial fibrillation using baseline sinus rhythm ECG : a systematic review 2025-Oct-31, Open heart IF:2.8Q2 DOI:10.1136/openhrt-2025-003657 PMID:41173515	系统综述	评估人工智能模型利用基线窦性心律心电图识别房颤的有效性及影响因素	首次系统评估AI在基线窦性心律心电图中识别房颤的能力，并比较深度学习与传统机器学习模型的性能差异	78.6%的研究存在阴性病例误分类问题，64.3%的研究在至少一个领域存在高偏倚风险	探索人工智能在房颤早期检测中的应用价值	房颤患者（无既往房颤确诊）的基线窦性心律心电图	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	深度学习, 传统机器学习	心电图信号	13项研究共1,459,653名患者	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, 精确率, AUC	NA
319	2025-11-12	MIEF-Net: multimodal image-enhanced fusion network for intelligent fall risk prediction 2025-Oct-30, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108260 PMID:41213202	研究论文	提出一种多模态图像增强融合网络，通过IMU传感器数据进行步态分析以实现老年人跌倒风险预测	创新性地将原始IMU信号转换为GAF、频谱图和MTF三种图像表示，并采用双流深度学习架构结合RNN、CNN和Transformer注意力机制进行多模态融合	NA	开发智能跌倒风险预测方法以改善老年预防性护理	老年人步态数据	机器学习	老年疾病	惯性测量单元(IMU)	RNN, CNN, Transformer	时序信号, 图像	NA	NA	双流网络, 多头注意力机制	准确率, 灵敏度, F1分数	NA
320	2025-11-12	Zero-order diffraction-guided spectral-wise transformer: a lightweight and efficient framework for computed tomography imaging spectrometry 2025-Oct-20, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.576798 PMID:41215200	研究论文	提出一种轻量高效的零级衍射引导光谱变换器框架，用于计算断层成像光谱仪的数据重建	首次将零级衍射信息与光谱自注意力机制结合，通过三个关键模块有效整合光学标定信息和光谱相似性	未明确说明模型在极端条件下的泛化能力	解决计算断层成像光谱仪重建数据立方体时的伪影问题	计算断层成像光谱仪采集的三维(x, y, λ)数据立方体	计算机视觉	NA	计算断层成像光谱仪(CTIS)	Transformer	光谱图像数据	使用定制滤光轮系统收集的真实数据集	NA	Zero-order Diffraction-guided Spectral-wise Transformer (ZDST), 包含FPCR, S-MSA, ZDM模块	重建质量评估	低计算资源消耗