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
41	2025-09-23	Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision 2025-Oct, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.05.537 PMID:40480552	研究论文	开发结合深度学习CT分类器和病理标志物的智能风险整合系统，用于优化II期结直肠癌辅助治疗决策	首次将Swin Transformer深度学习模型与病理标志物结合，创建四层风险分层系统，显著提升风险预测精度	研究基于回顾性多中心数据，需要前瞻性临床试验验证	提高II期结直肠癌患者风险分层准确性，优化辅助化疗决策	II期结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	深度学习、计算机断层扫描成像分析	Swin Transformer	CT图像、病理标志物数据	2992例II期结直肠癌患者来自12个中心
42	2025-09-23	Artificial Intelligence for Alzheimer's disease diagnosis through T1-weighted MRI: A systematic review 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111028 PMID:40902465	系统综述	本文系统评估了基于T1加权MRI数据使用人工智能技术对阿尔茨海默病多个阶段进行分类的研究现状	首次系统综述专注于使用AI技术基于T1加权MRI对AD连续谱中多个阶段进行分类的研究，并比较了不同方法的性能	研究方法存在异质性，存在过拟合风险，且过度依赖ADNI数据库导致数据集多样性不足	评估人工智能在阿尔茨海默病多阶段诊断中的应用效果	阿尔茨海默病患者及其不同疾病阶段的神经影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	T1加权磁共振成像	CNN、非卷积神经网络、传统机器学习	医学影像	基于ADNI数据库的多中心研究数据
43	2025-09-23	A Guided Refinement Network Model With Joint Denoising and Segmentation for Low-Dose Coronary CTA Subtle Structure Enhancement 2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561338 PMID:40293900	研究论文	提出一种基于联合学习的引导优化网络模型，用于低剂量冠状动脉CTA图像的降噪和细微结构增强	首次将冠状动脉分割集成到降噪过程中，通过双向引导机制实现降噪与分割的协同优化	NA	提升低剂量冠状动脉CTA图像的成像质量，辅助冠状动脉疾病诊断	低剂量冠状动脉CTA图像	医学影像处理	心血管疾病	深度学习	引导优化网络	医学影像	NA
44	2025-09-23	Artificial Intelligence-Enabled Staging Classification of Pressure Injuries 2025-Oct-01, Advances in skin & wound care IF:1.7Q2 DOI:10.1097/ASW.0000000000000352 PMID:40981689	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的压力性损伤分期分类工具	首次将ResNet18-Transformer编码器混合模型等多种深度学习架构应用于压力性损伤分期分类，并采用Grad-CAM可视化注意力区域	模型在第三阶段损伤的分类精度相对较低（64.72%），且样本量有限	开发能够更准确、客观识别压力性损伤不同分期的AI工具	压力性损伤图像数据	计算机视觉	压力性损伤	深度学习、计算机视觉	ResNet18、ResNet18-Transformer Encoder Hybrid Model、DenseNet-121	图像	1663张压力性损伤图像（1091张来自公开数据集，572张来自私人实验室）
45	2025-06-06	Intrapartum electronic fetal monitoring: the importance of accurate signal capture to harness the potential of deep learning 2025-Oct, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2025.05.026 PMID:40466886	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
46	2025-09-22	Deep learning-based morphological assessment of myelodysplastic syndrome on bone marrow smears 2025-Oct, Leukemia research IF:2.1Q3 DOI:10.1016/j.leukres.2025.107923 PMID:40749584	研究论文	本文提出一种基于深度学习的骨髓涂片形态学评估方法，用于识别与细胞遗传学定义的骨髓增生异常综合征相关的形态异常	开发了结合红细胞二值掩模分析的新型深度学习模型，发现了人类专家先前忽视的红细胞形态特征与cMDS的强关联性	NA	提高骨髓增生异常综合征的诊断精确性和客观性	骨髓涂片全切片图像中的红细胞形态特征	数字病理学	骨髓增生异常综合征	全切片图像分析	深度学习图像分类模型	图像	NA
47	2025-08-05	Can radiology be first to use prognostic deep learning models for oncological treatment? 2025-Oct, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.07.013 PMID:40754034	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
48	2025-09-22	From data to decisions: Statistical tools and Artificial Intelligence in tuberculosis Operational Research 2025-Oct, The Indian journal of tuberculosis DOI:10.1016/j.ijtb.2025.09.001 PMID:40975573	综述	本文综述了结核病操作研究中应用的统计工具和人工智能技术，强调其在数据驱动决策中的作用	探讨了人工智能（如机器学习和深度学习）在传统统计方法基础上的新兴应用，以增强预测和实时监测能力	NA	优化结核病控制策略，通过统计和人工智能方法支持数据驱动的决策制定	结核病控制项目，包括监测、诊断、治疗评估和政策建模	自然语言处理	结核病	统计推断、预测建模、成本效益分析、机器学习和深度学习	NA	NA	NA
49	2025-09-22	Feasibility study of using CNN-GRU-Dense model for real-time liver tumor tracking during radiotherapy 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70014 PMID:40975844	研究论文	本研究探讨了使用CNN-GRU-Dense深度学习模型在放疗过程中实时跟踪肝肿瘤的可行性	提出了一种结合CNN、GRU和全连接层的混合深度学习模型，无需治疗中更新即可实现高精度实时肿瘤跟踪	基于模拟研究，使用单一患者特定数据进行训练（26分钟运动模式），样本来源有限	开发无需持续更新的实时肝肿瘤跟踪方法，提高放疗准确性	肝肿瘤患者	医疗影像分析	肝癌	深度学习，实时运动跟踪	CNN-GRU-Dense混合模型	运动轨迹数据，X射线影像数据	57个来自CyberKnife系统的运动轨迹数据集，分为肝中央区、下区和上区三个区域
50	2025-09-21	SynapseNet: Deep learning for automatic synapse reconstruction 2025-Oct-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-11-0519 PMID:40875337	研究论文	介绍SynapseNet，一种用于电子显微图像中突触自动分割和分析的工具	开发了基于深度学习的自动分割工具，结合大规模标注数据集和领域自适应功能，可可靠分割多种突触结构	NA	实现电子显微图像中突触结构的自动分割与分析	突触囊泡、活性区、线粒体、突触前密度、突触带和突触区室等突触结构	计算机视觉	NA	电子显微镜	深度学习	图像	大规模标注数据集（具体数量未说明）
51	2025-09-20	AI automated radiographic scoring in rheumatoid arthritis: Shedding light on barriers to implementation through comprehensive evaluation 2025-Oct, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2025.152761 PMID:40513204	研究论文	本研究开发并验证了一种用于类风湿关节炎X光评分自动化的深度学习模型，通过外部测试集评估其性能与临床实施障碍	采用最先进报告指南对AI模型进行严格外部验证，并明确分析当前实施障碍	AI系统性能低于人工评分，组内相关系数较低（0.03-0.27），无法满足研究或临床应用需求	自动化类风湿关节炎的X光放射学评分，并评估AI系统临床实施的可行性	类风湿关节炎患者的双手和双足X光影像	数字病理学	类风湿关节炎	深度学习	深度学习模型	X光影像	训练队列：157名患者，1470张X光片；测试集：两个医院的253名患者，589张X光片
52	2025-09-20	Mycophenolate mofetil-induced colitis versus colonic graft-versus-host disease: a comparative histologic study with artificial intelligence model development 2025-Oct, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15521 PMID:40703053	研究论文	比较霉酚酸酯诱导性结肠炎与结肠移植物抗宿主病的组织病理学特征，并开发基于深度学习CNN的数字化工具以半自动化量化嗜酸性粒细胞	首次结合组织病理学比较与人工智能模型（CNN）开发，辅助鉴别MMF结肠炎和GVHD	MMF诱导性结肠炎在干细胞移植患者中罕见，样本量有限，诊断需谨慎	区分霉酚酸酯（MMF）诱导性结肠炎和结肠移植物抗宿主病（GVHD）的病理特征，开发AI辅助诊断工具	95例患者（包括GVHD、MMF结肠炎及疑似病例）的结肠活检组织	数字病理学	结肠炎	深度学习卷积神经网络（CNN）	CNN	组织病理图像	95例患者（37例GVHD，25例MMF结肠炎，33例GVHD vs MMF疑似病例）
53	2025-09-20	Muti-band Morlet mutual information functional connectivity for classifying Alzheimer's disease and frontotemporal dementia with a deep learning technique 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111041 PMID:40902468	研究论文	提出一种基于多频段Morlet小波互信息功能连接和3D-CNN的深度学习框架，用于区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照	首次将多频段Morlet小波互信息功能连接与改进VGG架构的3D-CNN结合，实现了超过90%的分类准确率，并识别出默认模式网络中的EEG生物标志物	NA	通过脑电图功能连接特征实现阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的准确分类	阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和健康对照人群	数字病理学	老年疾病	脑电图（EEG）、多频段Morlet小波互信息功能连接	3D-CNN（基于改进的VGG架构）	脑电图信号	NA
54	2025-09-20	CISCA and CytoDArk0: A cell instance segmentation and classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111018 PMID:40902464	研究论文	提出一种用于组织病理学图像细胞实例分割与分类的深度学习框架CISCA，并发布首个尼氏染色脑组织标注数据集CytoDArk0	提出三头轻量化U-Net架构，集成边界分类、方向距离图回归与细胞分类功能，首次提供公开的尼氏染色脑细胞标注数据集	NA	开发自动细胞实例分割与分类方法以推动数字病理和脑细胞架构研究	组织切片中的单个细胞（神经元与胶质细胞）	数字病理	神经系统疾病	深度学习，尼氏染色，H&E染色	U-Net with three heads	图像	4个公开数据集（CoNIC/PanNuke/MoNuSeg）及包含近4万个标注细胞的CytoDArk0数据集
55	2025-09-20	Automated detection of lameness in dairy cattle through computer vision analysis of back shape characteristics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111038 PMID:40915069	研究论文	通过计算机视觉分析奶牛背部形状特征实现奶牛跛行的自动检测	首次使用关键点检测算法和深度学习模型对奶牛背部三个区域（颅侧、中间、尾侧）进行曲率分析，实现高精度跛行分类	仅使用侧视单相机采集数据，颅侧区域对跛行检测贡献度较低（η=0.02）	开发客观的自动化奶牛跛行检测方法以提高动物福利和农场生产效率	260头荷斯坦-弗里斯兰奶牛	计算机视觉	NA	关键点检测算法、曲率分析、深度学习	深度学习模型	图像	260头奶牛
56	2025-09-20	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的人类专家评估，以提高诊断一致性和客观性	利用预训练DenseNet121网络将主观视觉评估转化为可重复的数值输出，并通过UMAP可视化增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，需要进一步外部验证和临床整合研究	提高人畜共患钩端螺旋体病诊断的客观性和一致性	显微镜凝集试验图像	计算机视觉	钩端螺旋体病	深度学习，UMAP降维技术	DenseNet121	图像	内部数据集（具体数量未说明）
57	2025-09-20	Self-supervised representation learning with continuous training data improves the feel and performance of myoelectric control 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111029 PMID:40921113	研究论文	本研究探讨使用连续动态数据和自监督学习改进基于肌电信号模式识别的控制性能	采用连续动态训练数据和自监督预训练技术(VICReg)提升肌电控制器的时序建模能力	NA	提高肌电控制系统的实用性和用户体验	肌电信号模式识别与控制	机器学习	NA	自监督学习(VICReg)	LSTM, LDA	肌电信号时序数据	20名参与者
58	2025-09-20	Application of artificial intelligence in microbial drug discovery: Unlocking new frontiers in biotechnology 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107232 PMID:40846079	综述	本文综述了人工智能在微生物药物发现中的应用及其对生物技术领域的推动作用	整合生成对抗网络、强化学习和自然语言处理等AI技术，实现从分子设计到临床加速的全流程创新	数据质量不一致、模型可解释性有限以及伦理法律问题尚未解决	利用人工智能技术加速抗微生物药物的发现与开发	细菌、真菌和病毒病原体相关的药物发现	计算生物学	传染病	深度学习、机器学习、大数据分析、NLP	GAN、强化学习模型	生物医学大数据、文献文本	NA
59	2025-09-20	Deep learning-based feature discovery for decoding phenotypic plasticity in pediatric high-grade gliomas single-cell transcriptomics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110971 PMID:40848317	研究论文	利用基于深度学习和图机器学习的方法，从儿童高级别胶质瘤单细胞转录组数据中识别表型可塑性的关键调控特征	通过复杂网络动态和基于图的机器学习，揭示了IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤中亚型特异性可塑性的关键决定因素，并发现跨子系统的过渡基因和中枢基因	NA	解码儿童高级别胶质瘤（pHGGs）中的表型可塑性机制	儿童高级别胶质瘤（pHGGs）的单细胞转录组数据，包括IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤亚型	生物信息学	儿童高级别胶质瘤	单细胞转录组测序，基于图的机器学习	深度学习，图机器学习	单细胞转录组数据	NA
60	2025-09-20	Deep learning ensemble for abdominal aortic calcification scoring from lumbar spine X-ray and DXA images 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110961 PMID:40848321	研究论文	提出一种基于深度学习集成模型的方法，用于从腰椎X射线和DXA图像中自动量化腹主动脉钙化评分	将AAC评分视为正态分布随机变量以考虑人工评分变异性，并采用集成CNN模型预测可能的AAC评分分布	NA	开发自动化AAC评分方法以识别心血管疾病高风险个体	腹主动脉钙化（AAC）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN集成模型	X射线图像，DXA图像	NA