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
761	2025-11-28	AI-driven medical image analysis for sports injury diagnosis and prevention 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20580-y PMID:41276514	研究论文	提出融合深度学习和生物力学建模的AI驱动框架，用于运动损伤诊断、预测和康复优化	开发了生物力学信息神经网络（BINN）和自适应运动医学策略（ASMS），通过注意力机制和多模态数据融合实现实时损伤风险评估和个性化康复建议	未明确说明模型在临床环境中的验证情况和实际应用限制	开发AI驱动的运动损伤诊断、预测和康复优化系统	运动员运动损伤数据	计算机视觉	运动损伤	运动捕捉、多模态数据融合	CNN, RNN, 注意力机制	运动捕捉数据、生理数据、运动表现数据	使用多个数据集（CamVid、MSRA10K、DUT-OMRON、NYU Depth V2），但未明确样本数量	NA	Biomechanically-Informed Neural Network (BINN)	预测准确性、可解释性	NA
762	2025-11-28	Investigating blood cell images for enhanced hematologic disorder detection using multi-scale feature learning with a hybrid deep learning model 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21412-9 PMID:41276546	研究论文	提出一种基于多尺度特征学习的混合深度学习模型，用于通过血细胞图像增强血液疾病的检测	提出MSFLHDD-HDCM方法，结合Inception模块进行特征提取，并采用CNN与双向门控循环单元的混合模型进行分类	NA	开发精确的血液疾病检测和分类模型	血细胞显微图像	计算机视觉	血液疾病	显微成像	CNN, BiGRU	图像	NA	NA	Inception, CNN, BiGRU	准确率	NA
763	2025-11-28	Deep learning for classifying quantum emission signals in WS2 monolayers using wavelet transform 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29120-0 PMID:41274950	研究论文	本研究开发并评估了基于小波变换和深度学习的WS₂单层纳米气泡量子发射信号分类方法	首次将连续小波变换与深度学习结合用于量子发射信号分类，建立了量子材料表征与经典机器学习之间的桥梁	未明确说明样本数量，仅针对WS₂单层纳米气泡的特定光谱范围进行研究	开发量子发射信号分类方法以解决量子材料表征和光谱可区分性评估的挑战	WS₂单层纳米气泡在604-629 nm范围内发射的量子信号	机器学习	NA	连续小波变换，复Morlet小波	CNN	图像	NA	NA	ResNet50, VGG16, Xception	准确率	NA
764	2025-11-28	Magnetic resonance image processing transformer for general accelerated image restoration 2025-Nov-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-23851-w PMID:41249204	研究论文	提出基于Vision Transformer的磁共振图像处理框架MR-IPT，用于加速MRI图像恢复	首次将Vision Transformer架构应用于加速MRI图像恢复，通过在大规模多加速因子数据集上预训练实现统一框架，无需为不同加速因子单独训练模型	未明确说明模型在极端加速条件下的性能表现，也未讨论计算复杂度与推理时间	开发通用的加速磁共振图像恢复框架，提高模型的泛化能力和鲁棒性	加速采样的磁共振图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	Transformer	图像	大规模数据集（具体数量未说明）	NA	Vision Transformer	图像质量指标（具体指标未明确说明）	NA
765	2025-11-28	Translating Features to Findings: Deep Learning for Melanoma Subtype Prediction 2025-Nov-12, Dermatopathology (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/dermatopathology12040042 PMID:41283484	综述	本文探讨深度学习在黑色素瘤亚型预测中的应用现状与前景	系统梳理深度学习在皮肤病理学中的核心方法学，并提出多模态整合、合成数据生成等新兴方向作为解决方案	存在数据集不平衡、模型可解释性不足和领域泛化能力有限等问题	提升黑色素瘤亚型诊断的精确度和可重复性	组织病理学切片中的黑色素瘤亚型	数字病理学	黑色素瘤	组织病理学分析	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
766	2025-11-28	Comparative Analysis of Transformer Architectures and Ensemble Methods for Automated Glaucoma Screening in Fundus Images from Portable Ophthalmoscopes 2025-Nov-03, Vision (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/vision9040093 PMID:41283577	研究论文	本研究比较多种Transformer架构和集成方法在便携式眼底镜图像中自动筛查青光眼的性能	首次系统评估Transformer集成方法在低质量便携设备图像上的青光眼检测性能，通过患者级聚合显著提升准确度	研究主要基于特定数据集，在更广泛设备类型和人群中的泛化能力仍需验证	开发适用于便携设备的鲁棒青光眼自动筛查方法	眼底图像	计算机视觉	青光眼	深度学习	Transformer	图像	Brazil Glaucoma数据集和私有D-Eye数据集	NA	Swin-Tiny, ViT-Base, MobileViT-Small, DeiT-Base	准确率, F1分数, 敏感度	NA
767	2025-11-28	Comparing Handcrafted Radiomics Versus Latent Deep Learning Features of Admission Head CT for Hemorrhagic Stroke Outcome Prediction 2025-Nov-02, Biotech (Basel (Switzerland)) DOI:10.3390/biotech14040087 PMID:41283322	研究论文	比较手工放射组学与潜在深度学习特征在入院头部CT中对出血性卒中结局预测的性能	首次系统比较手工放射组学与从分割编码器和生成自编码器提取的潜在深度学习特征在出血性卒中预后预测中的表现	预测性能提升仅在>3 mL血肿扩张阈值达到统计显著性，改进幅度有限	预测急性脑出血患者的3个月临床结局和血肿扩张	急性脑出血患者的入院非增强头部CT图像	医学影像分析	脑出血	CT影像分析	U-Net, 自编码器	医学影像	训练集866例（多中心试验队列），外部验证集645例（单中心数据集）	NA	多尺度U型分割网络, 生成自编码器	准确率, 统计显著性	NA
768	2025-11-28	Artificial intelligence-based metal artefact correction algorithm for radiotherapy patients with dental hardware in head and neck CT: towards precise imaging 2025-Nov-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf038 PMID:40366748	研究论文	本研究评估基于人工智能的金属伪影校正算法在头颈部CT中对牙科金属植入物患者图像质量的改善效果	首次在体内研究中证明基于深度学习的AI-MAC算法在金属伪影校正方面优于传统插值法MAC	回顾性研究设计，样本量较小（41例患者），仅针对头颈部放疗患者	评估AI-MAC算法在头颈部CT中减少牙科金属伪影的临床效能	41例带有不可移除牙科金属植入物并接受头颈部CT扫描的放疗患者	医学影像处理	头颈部肿瘤	CT扫描，深度学习	深度学习模型	CT图像	41例患者	NA	NA	信噪比，伪影指数，Dice相似系数，Hausdorff距离	NA
769	2025-11-28	Development of an Open-Source Algorithm for Automated Segmentation in Clinician-Led Paranasal Sinus Radiologic Research 2025-Nov, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32292 PMID:40421828	研究论文	开发并验证用于鼻窦CT自动分割的开源算法	提供首个专门针对鼻窦腔的公开可用的深度学习分割算法	样本量相对较小（100个扫描），需要进一步验证	为耳鼻喉科研究社区开发开源分割算法	鼻窦CT扫描	数字病理	鼻窦疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	100个鼻窦扫描，7300个切片	NA	UNet++	Dice相似系数, IoU, Hausdorff距离, 敏感度, 特异度, 视觉相似度评分	NA
770	2025-11-28	Automated Detection and Grading of Renal Cell Carcinoma in Histopathological Images via Efficient Attention Transformer Network 2025-Nov-01, Medical sciences (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/medsci13040257 PMID:41283258	研究论文	提出EAT-Net双流深度学习模型，用于自动检测和分级肾细胞癌组织病理学图像	结合EfficientNet局部特征提取和Vision Transformer全局上下文依赖捕获，集成SE模块重新校准特征图	NA	自动化肾细胞癌组织病理学分级	肾细胞癌组织病理学图像	数字病理学	肾细胞癌	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	两个公开数据集KMC-RENAL和RCCG-Net	NA	EfficientNetB0, Vision Transformer, Squeeze-and-Excitation	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
771	2025-11-28	Development of a PANoptosis-Related Pathomics Prognostic Model in Ovarian Cancer: A Multi-Omics Study 2025-Nov, Journal of cellular and molecular medicine IF:4.3Q2 DOI:10.1111/jcmm.70958 PMID:41284376	研究论文	本研究开发了一种基于PANoptosis相关病理组学的卵巢癌预后深度学习模型	首次探索PANoptosis在卵巢癌预后中的作用，并开发了结合多组学数据的病理组学预后模型	研究基于公开数据库数据，需要进一步实验验证	阐明PANoptosis在卵巢癌预后中的作用并开发预后模型	卵巢癌患者	数字病理	卵巢癌	scRNA-seq, 空间转录组, 病理图像分析	深度学习	基因表达数据, 空间数据, 病理图像	TCGA、GTEx和GEO数据库的卵巢癌数据	NA	ResNet-50	预后预测准确性	NA
772	2025-11-28	Few-shot learning for the classification of colorectal neuroendocrine tumors and polyps on endoscopic images 2025-Nov, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251395564 PMID:41285115	研究论文	提出一种基于小样本学习的结直肠神经内分泌肿瘤和息肉内镜图像分类方法	首次将小样本学习应用于结直肠神经内分泌肿瘤与息肉的分类，解决了罕见病数据稀缺问题	样本量相对有限（总计195张图像），且为回顾性研究	开发能够准确分类结直肠神经内分泌肿瘤和息肉的计算机辅助诊断系统	结直肠神经内分泌肿瘤、锯齿状病变和息肉、传统腺瘤的内镜图像	计算机视觉	结直肠癌	内镜成像	小样本学习	图像	195张内镜图像（56张锯齿状病变和息肉，86张腺瘤，53张神经内分泌肿瘤）	TensorFlow, Keras	ResNet50 V2	AUC, F1-score, Matthews相关系数, Cohen's kappa, 准确率, 灵敏度, 精确率	NA
773	2025-11-27	Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications 2025-Nov-26, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01944c PMID:41165199	综述	本文综述了人工智能在水凝胶材料设计与性能优化中的创新方法及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等领域的多场景应用	将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化方向发展	AI驱动的水凝胶研究仍面临方法局限性和技术挑战	探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用和发展趋势	水凝胶材料及其在生物医学等领域的应用	材料科学,生物医学工程	NA	机器学习,深度学习	NA	材料性能数据,应用场景数据	NA	NA	NA	NA	NA
774	2025-11-27	Recent Advances in Integrating Machine Learning with Omics Approaches in Food Science and Nutrition Research 2025-Nov-26, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c08522 PMID:41229200	综述	探讨机器学习与多组学技术在食品科学与营养研究中的整合应用现状与前景	系统整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据与机器学习方法的协同应用	面临数据质量、模型可靠性和可解释性方面的挑战	推动机器学习与组学技术在食品加工、安全评估和营养干预中的预测模型开发	食品成分、微生物组及食品与人类健康的复杂关系	机器学习	NA	基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 多组学整合	经典机器学习, 深度学习, 人工神经网络	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
775	2025-11-27	Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI 2025-Nov-26, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05317-9 PMID:41291295	系统性综述	系统评估物理感知人工智能在MASLD定量生物标志物成像中的深度学习与影像组学应用	首次系统比较三种影像模态（超声、CT、MRI）在MASLD定量生物标志物映射中的物理感知AI技术	缺乏标准化纵向流程、多厂商数据协调不足、MASLD特异性纤维化验证不充分	评估医学影像AI在代谢相关脂肪肝病定量生物标志物映射中的应用现状	MASLD/MASH患者的超声、CT和MRI影像数据	医学影像分析	代谢相关脂肪肝病	深度学习, 影像组学	深度学习模型	医学影像	33项研究（从842条记录中筛选）	NA	NA	定量映射准确性, 外部验证效果	NA
776	2025-11-27	[Artificial intelligence accelerates bridging the gap in intelligent surgery through medical-engineering-mathematical integration] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250814-00403 PMID:41292388	综述	探讨人工智能在推动医学-工程-数学融合以缩小智能外科差距中的关键作用	系统阐述AI技术（深度学习、计算机视觉、自然语言处理和多模态融合）在 bridging 医学-工程-数学融合差距中的核心驱动作用	主要基于肝胆胰外科案例和实践进行分析，未涵盖其他外科专科的验证	分析当前阻碍外科领域医学-工程-数学融合的关键障碍，并提出AI驱动的解决方案	外科手术领域的医学-工程-数学融合过程	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	肝胆胰疾病	深度学习,计算机视觉,自然语言处理,多模态融合	NA	多模态医疗数据	基于国际案例研究和机构实践	NA	NA	NA	NA
777	2025-11-27	[Advances in the treatment and prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250526-00275 PMID:41292390	综述	本文综述肝内胆管癌的治疗进展与预后管理策略	系统整合人工智能放射组学与深度学习技术在诊断、预后评估及淋巴结转移预测中的创新应用	晚期肝内胆管癌的生存结局仍不理想	探讨肝内胆管癌的治疗策略与预后改善方法	肝内胆管癌（ICC）患者	数字病理	胆管癌	放射组学, 深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	5年生存率	NA
778	2025-11-27	Examination of simple artificial intelligence-based analysis of dopamine transporter scintigraphy for supporting a diagnosis of Parkinson's disease 2025-Nov-26, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02132-6 PMID:41296269	研究论文	开发基于深度学习的简单图像分析方法用于评估多巴胺转运体SPECT图像以支持帕金森病诊断	首次将六种预训练卷积神经网络架构应用于DAT SPECT图像分析，创建了简单而准确的AI模型	研究样本量相对有限，仅包含396名开发队列患者和96名验证队列患者	开发人工智能辅助诊断工具以支持帕金森病的诊断	帕金森病患者和非神经退行性疾病对照患者的DAT SPECT图像	医学影像分析	帕金森病	多巴胺转运体单光子发射计算机断层扫描	CNN	医学影像	开发队列：300名PD患者和102名对照患者；验证队列：96名PD患者	NA	六种预训练卷积神经网络架构	准确率, 灵敏度, ROC曲线下面积	NA
779	2025-11-27	Dose stratification-based convolutional neural networks for dose distribution prediction in radiotherapy 2025-Nov-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183f PMID:41151107	研究论文	提出基于剂量分层的卷积神经网络方法，用于提高放射治疗中剂量分布预测的精度	首次将剂量分层策略与分层预测机制相结合，通过四分量独立预测和同质性损失函数优化局部高梯度区域预测	目前仅在头颈癌病例和OpenKBP数据集上进行验证，需要扩展至其他癌症类型	提升放射治疗计划中剂量分布预测的准确性和临床适用性	头颈癌患者的放射治疗剂量分布	医学影像分析	头颈癌	放射治疗计划	CNN	医学影像数据	OpenKBP数据集中的头颈癌病例	NA	卷积神经网络	剂量分布预测精度，同质性指数	NA
780	2025-11-27	DART Predictor: A Multi-Label Attention Model for High-Throughput Screening of Chemicals with Developmental and Reproductive Toxicity (DART) 2025-Nov-25, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c11641 PMID:41232073	研究论文	开发基于多标签注意力机制的深度学习模型DART Predictor，用于高通量筛选具有发育和生殖毒性的化学品	首次将暴露参数与分子描述符和生物测定活性特征整合，采用标签感知注意力机制预测六种DART结局	模型性能依赖于暴露参数的准确性，外部验证数据集规模有限	建立暴露信息增强的发育和生殖毒性化学品风险评估新方法	具有发育和生殖毒性的化学品	机器学习	发育和生殖毒性相关疾病	深度学习，高通量筛选	多标签注意力模型	分子描述符，生物测定活性特征，暴露参数	25,175条化学多样性记录	NA	标签感知注意力机制	AUC, 召回率	云平台部署