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
61	2026-01-08	Anterior segment optical coherence tomography in corneal diseases: A bibliometric analysis and visualization research of global research trends (1994-2024) 2025-Nov-28, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000045679 PMID:41327675	综述	本研究对前段光学相干断层扫描（AS-OCT）在角膜疾病领域的全球研究进行了文献计量分析，绘制了关键研究轨迹、合作网络和新兴趋势	首次对1994年至2024年间AS-OCT在角膜疾病研究领域的全球文献进行全面的文献计量与可视化分析，揭示了人工智能、深度学习和光学相干弹性成像等新兴趋势	分析仅限于Web of Science核心合集中的英文文献，可能未涵盖其他语言或数据库中的相关研究，且排除了非眼科或非角膜相关的研究	通过文献计量分析，绘制AS-OCT在角膜疾病研究中的全球趋势、合作网络及未来发展方向	1994年至2024年间发表的关于AS-OCT在角膜疾病应用的相关科学文献	数字病理学	角膜疾病	光学相干断层扫描（OCT），文献计量分析	NA	文本（科学文献）	2079篇出版物	VOSviewer, CiteSpace	NA	NA	NA
62	2026-01-08	Comparative evaluation of emphysema quantification: Standardized %LAV-950 versus DL-based emphysema quantification with clinical parameter correlation 2025-Nov-28, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000046246 PMID:41327730	研究论文	本研究比较了传统的%LAV-950阈值方法与基于深度学习的算法在胸部CT扫描中量化肺气肿的效果，并评估了它们与肺功能测试参数的相关性	首次系统比较了传统阈值方法与深度学习算法在肺气肿量化中的性能，并发现深度学习方法在软组织重建核上能提供更一致、更强的临床参数相关性	研究为回顾性设计，样本量相对较小（101例），且仅针对慢性阻塞性肺疾病患者	评估和比较不同CT肺气肿量化方法与肺功能参数的相关性	慢性阻塞性肺疾病患者的胸部CT扫描和肺功能测试数据	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	胸部计算机断层扫描，肺功能测试	深度学习算法	医学影像（CT扫描）	101名慢性阻塞性肺疾病患者	NA	NA	皮尔逊相关系数，P值	NA
63	2026-01-08	Hybrid deep learning framework for cardiovascular disease diagnosis and prognosis using GAN, LSTM, GRU, VARMA, and deep DynaQ network 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25296-7 PMID:41271980	研究论文	本文提出了一种结合GAN、LSTM、GRU、VARMA和深度DynaQ网络的混合深度学习框架，用于心血管疾病的诊断和预后	创新点在于整合了多种深度学习模型（GAN、LSTM、GRU、VARMA和深度DynaQ网络）来生成合成医学图像、分析时间序列数据并学习最佳诊断与治疗策略	NA	旨在通过深度学习技术提高心血管疾病的早期诊断准确性和预后效果	心血管疾病患者	计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习	心血管疾病	医学图像分析	GAN, LSTM, GRU, VARMA, 深度DynaQ网络	图像, 时间序列数据	大型医学图像和患者数据集	NA	GAN, LSTM, GRU, VARMA, 深度DynaQ网络	准确率, 灵敏度	NA
64	2026-01-08	A Custom Annotated Dataset for Segmentation of Pulmonary Veins, Arteries, and Airways 2025-Nov-18, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06074-6 PMID:41253855	研究论文	本文介绍了用于肺静脉、动脉和气道分割的自定义标注数据集AirRC，并验证了基于MONAI的深度学习分割模型在该数据集上的性能	创建了首个大规模、公开的包含肺静脉、动脉、气道管腔和气道壁完整3D标注的CT数据集，并采用两阶段优化策略提升小气道分支的分割精度	数据集仅包含254例CT扫描，样本量相对有限；未在更多外部数据集上进行广泛验证	解决肺结构分割领域缺乏大规模多结构标注数据集的问题，促进肺部疾病管理的算法开发	肺部CT图像中的肺静脉、肺动脉、气道管腔和气道壁结构	数字病理学	肺癌	计算机断层扫描（CT）	深度学习分割模型	3D CT图像	254例来自LUNA16数据集的CT扫描	MONAI	NA	Dice相似系数（DSC）	NA
65	2026-01-07	From multi-omics to deep learning: advances in cfDNA-based liquid biopsy for multi-cancer screening 2025-Nov-28, Biomarker research IF:9.5Q1 DOI:10.1186/s40364-025-00874-z PMID:41310905	综述	本文综述了基于循环游离DNA（cfDNA）的液体活检在多癌筛查中的关键生物标志物、多模态特征融合方法以及机器学习与深度学习技术的应用进展	强调了多模态cfDNA生物标志物（如基因突变、拷贝数变异、DNA甲基化、片段化模式和末端基序）的整合与特征融合方法，结合机器学习与深度学习框架，以提升癌症分类模型的性能并稳定低丰度信号	面临肿瘤异质性、数据处理标准化、模型可解释性以及成本限制等挑战	探讨cfDNA液体活检在多癌筛查中的技术进展与临床应用潜力	循环游离DNA（cfDNA）生物标志物及其在癌症检测与监测中的应用	机器学习	癌症	cfDNA分析，包括基因突变、拷贝数变异、DNA甲基化、片段化模式和末端基序检测	传统机器学习，深度学习	多组学数据（遗传与表观遗传数据）	NA	NA	NA	NA	NA
66	2026-01-07	Global and regional accuracy of deep learning-based tumor segmentation from whole-body [18F]fluorodeoxyglucose PET/CT images 2025-Nov-28, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-025-01333-4 PMID:41313553	研究论文	本研究评估了基于深度学习的nnU-Net模型在全身体[18F]FDG PET/CT图像中肿瘤分割的全局和区域准确性	首次在全身体PET/CT图像中系统评估nnU-Net的分割性能，并揭示了肿瘤背景比（TBR）与分割准确性之间的显著关系	研究仅针对三种癌症类型（肺癌、淋巴瘤、黑色素瘤），且未在外部数据集上进行验证	测试深度学习算法预测体积与手动分割体积之间的关系，并评估预测准确性与正常背景摄取的相关性	1334例经组织学确诊的肺癌、淋巴瘤和黑色素瘤患者的[18F]FDG-PET/CT扫描图像	数字病理学	肺癌, 淋巴瘤, 黑色素瘤	[18F]FDG-PET/CT成像	CNN	医学图像（PET/CT扫描）	1334例PET/CT扫描（训练集933例，内部验证集267例，测试集134例）	MONAI	nnU-Net	Dice分数, F1分数, 线性相关系数	NA
67	2026-01-07	Consensus Molecular Subtypes (CMS) Classification: a progress towards Subtype-Driven treatments in colorectal cancer 2025-Nov-24, World journal of surgical oncology IF:2.5Q1 DOI:10.1186/s12957-025-04117-1 PMID:41276825	综述	本文综述了结直肠癌的共识分子亚型分类及其在预后预测和个性化治疗中的应用	系统总结了CMS分类的预后和预测作用、识别方法、与息肉和免疫治疗的关联、瘤内异质性以及临床应用的障碍，并探讨了基于深度学习的图像分类器（imCMS）等新兴策略	瘤内异质性和技术障碍阻碍了CMS分类的临床广泛应用	回顾CMS分类，旨在改善结直肠癌的预后预测并指导个性化治疗	结直肠癌及其分子亚型	数字病理学	结直肠癌	基因表达谱分析、免疫组织化学、单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据、图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
68	2026-01-07	Direct video-based spatiotemporal deep learning for cattle lameness detection 2025-Nov-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29118-8 PMID:41274941	研究论文	本研究提出了一种基于时空深度学习的端到端视频分类框架，用于自动检测牛跛行	采用直接的端到端视频分类方法，避免了传统方法中依赖目标检测和姿态估计的多阶段流程，显著降低了延迟和复杂性，更适合实时农场部署	数据集规模相对较小（50个视频片段，涉及42头牛），且模型仅在公开视频数据上进行了评估	开发一种自动化、准确的牛跛行检测方法，以改善动物福利并减少经济损失	牛（特别是其步态视频）	计算机视觉	牛跛行	视频分析	3D CNN, ConvLSTM	视频	50个在线视频片段，涉及42头个体牛	NA	3D CNN, ConvLSTM2D	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
69	2026-01-07	DLCPD-25: A Large-Scale and Diverse Dataset for Crop Disease and Pest Recognition 2025-Nov-20, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25227098 PMID:41305306	研究论文	本文介绍了一个用于作物病虫害识别的大规模、多样化公开基准数据集DLCPD-25，并验证了其通过自监督学习模型预训练的有效性	构建了首个大规模、覆盖多种作物与病虫害类别、包含真实田间复杂环境和自然长尾分布的公开数据集，弥补了现有数据集的不足	未明确说明数据集中各类别样本的具体数量分布细节，也未对比其他数据集的详细性能差异	为作物病虫害识别领域提供高质量的数据资源，以支持鲁棒深度学习模型的开发	23种作物类型中的203种病虫害类别及健康状态	计算机视觉	作物病虫害	图像采集与整合	自监督学习模型	图像	221,943张图像	NA	MAE, SimCLR v2, MoCo v3	准确率, F1分数	NA
70	2026-01-07	Next-generation antifungal peptide discovery: the synergy of artificial intelligence and omics technologies 2025-Nov-18, World journal of microbiology & biotechnology IF:4.0Q2 DOI:10.1007/s11274-025-04662-7 PMID:41251968	综述	本文综述了人工智能与组学技术在下一代抗真菌肽发现中的协同作用，强调了AI在克服传统方法局限性和推动抗真菌肽临床转化中的关键角色	探讨了AI（包括机器学习、深度学习和自然语言处理）与组学技术结合，用于高效设计和识别新型抗真菌肽，并提出了利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）提升生产规模的创新思路	AI在抗真菌肽预测模型中存在模型复杂性高、数据规模有限、决策过程影响性能等限制，需通过迁移学习、可解释AI、特征选择等方法优化	旨在通过人工智能和组学技术加速新型抗真菌肽的发现与开发，以应对真菌感染和耐药性问题	抗真菌肽（AFPs）及其相关基因、生物合成基因簇（BGCs）	自然语言处理, 机器学习	真菌感染	组学技术, CRISPR-Cas9基因编辑	机器学习, 深度学习	文本, 基因序列数据	NA	NA	NA	精度, 准确率	NA
71	2026-01-07	SpaMWGDA: Identifying spatial domains of spatial transcriptomes using multi-view weighted fusion graph convolutional network and data augmentation 2025-Nov, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013667 PMID:41223185	研究论文	本文提出了一种基于多视图加权融合图卷积网络和数据增强的深度学习模型SpaMWGDA，用于空间转录组数据的空间域识别	通过多视图加权融合图卷积网络和数据增强，模型能全面捕获邻域信息、自适应融合关键特征，并减少聚类噪声	未明确说明模型的计算复杂度或对大规模数据的可扩展性限制	开发一种深度学习模型以改进空间转录组数据中的空间域识别	空间转录组数据中的细胞基因表达和空间信息	机器学习	NA	空间转录组学	GCN	基因表达和空间信息数据	NA	NA	多视图加权融合图卷积网络	空间域识别和轨迹推断性能	NA
72	2026-01-07	DeepADR: multimodal prediction of adverse drug reaction frequency by integrating early-stage drug discovery information via Kolmogorov-Arnold networks 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf695 PMID:41481073	研究论文	本文介绍了一个名为DeepADR的多模态深度学习框架，用于整合早期药物发现信息，通过Kolmogorov-Arnold网络预测药物不良反应的发生和频率	DeepADR通过整合化学结构、生物靶点图谱和基于大语言模型的药物不良反应术语语义表示，并利用Kolmogorov-Arnold网络融合异构数据，增强了多模态间复杂非线性关系的建模，提高了预测性能	未在摘要中明确提及	预测药物不良反应的发生和频率，以支持早期安全评估和候选药物优先排序	药物化合物及其相关的不良反应	机器学习	NA	多模态深度学习，大语言模型	Kolmogorov-Arnold网络	化学结构数据，生物靶点数据，文本语义数据	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及	Kolmogorov-Arnold网络	未在摘要中明确提及	未在摘要中明确提及
73	2026-01-06	Deep learning classification of INSV-associated weeds in Monterey county using a curated RGB image dataset 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29552-8 PMID:41299059	研究论文	本研究利用深度学习模型对加利福尼亚州蒙特雷县与INSV病毒相关的两种杂草进行分类，旨在通过图像识别技术实现早期杂草检测和病害预防	首次构建了针对蒙特雷县INSV相关杂草的高分辨率图像数据集，填补了现有全球数据集的空白，并在模拟田间变异性的温室条件下评估了多种CNN模型的性能	研究在受控的温室条件下进行，虽然模拟了田间变异性，但与真实复杂田间环境的完全一致性仍有待验证	开发基于深度学习的杂草图像分类方法，以支持精准农业中的早期杂草检测和病害预防	与Impatiens Necrotic Spot Virus (INSV)相关的两种杂草：Sonchus oleraceus (一年生苦苣菜) 和 Malva parviflora (小花锦葵)	计算机视觉	植物病害	图像采集与数据增强	CNN	RGB图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用了十次独立分层数据分割进行训练	未明确说明	ResNet-50, ResNet-101, DenseNet-121	准确率, Cohen's Kappa, F1-score, AUC	NA
74	2026-01-06	Diagnostic accuracy of traditional and deep learning methods for detecting depression based on speech features: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-24, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07628-z PMID:41286759	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性	首次系统性地比较了传统机器学习与深度学习模型在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性，并考察了样本量、验证策略、语言和诊断标准等亚组效应	纳入研究存在异质性，且可能存在发表偏倚，部分亚组分析样本量较小	评估和比较传统机器学习与深度学习模型利用语音特征检测抑郁症的诊断准确性	临床诊断为抑郁症的患者和健康对照者	自然语言处理	抑郁症	NA	传统机器学习, 深度学习	语音特征	25项研究（9项TML，16项DL）	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
75	2026-01-06	Evaluation of Deep Learning Convolutional Neural Networks for Classification of Carcinoma Ex Pleomorphic Adenoma and Pleomorphic Adenoma in Whole-Slide Images 2025-Nov-10, Head and neck pathology DOI:10.1007/s12105-025-01858-z PMID:41212424	研究论文	本研究评估了多种卷积神经网络架构在全玻片图像中区分唾液腺肿瘤（多形性腺瘤与癌在多形性腺瘤中）的分类性能	首次系统比较了八种不同的CNN模型（包括ResNet50、DenseNet121等）在唾液腺肿瘤全玻片图像分类任务中的表现，并识别出ResNet50和DenseNet121为最优模型	研究样本量相对较小（107张全玻片图像），数据集需要进一步扩展以提升泛化能力，且未结合临床和影像学数据	评估深度学习卷积神经网络在唾液腺肿瘤病理图像分类中的性能	唾液腺肿瘤的全玻片图像，具体包括多形性腺瘤和癌在多形性腺瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片成像	CNN	图像	107张全玻片图像，来自83名患者（41例多形性腺瘤，42例癌在多形性腺瘤），生成955,583个图像块	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, Xception, MobileNet, DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetV2B0	精确度, 灵敏度, 特异性, 平衡准确度, F1分数, AUC	NA
76	2026-01-06	Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer 2025-Nov, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.resmer.2025.101203 PMID:40976013	综述	本文综述了肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用，强调了其在准确性、可及性和临床应用方面的优势	肺部超声作为一种无辐射、成本效益高的床边工具，在诊断社区获得性肺炎方面展现出超越传统胸部X光的敏感性，并支持动态监测、预后评分和治疗决策，特别是在COVID-19大流行期间的应用证明了其有效性	肺部超声存在操作者依赖性，对深部病变的穿透性有限，尽管人工智能和手持设备等技术进步正在缓解这些限制	评估肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的临床价值和应用前景	社区获得性肺炎患者，特别是急诊科、重症监护室、儿科、老年人群以及资源有限环境中的患者	数字病理学	肺癌	肺部超声	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	敏感性, 特异性, 诊断准确率	NA
77	2026-01-05	From telepresence to intelligent convergence: mapping the global research landscape of remote robotic surgery (1980-2025) 2025-Nov-05, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02934-w PMID:41188635	综述	本文通过文献计量学分析，系统梳理了1980年至2025年间远程机器人手术的全球研究格局与概念演变	首次对远程机器人手术领域进行了全面的文献计量分析，揭示了从远程操作到AI驱动、5G赋能及网络安全手术生态系统的范式转变，并识别了三个概念演变时代	分析基于Scopus数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究；文献计量方法本身存在对新兴主题识别的滞后性	旨在绘制远程机器人手术的全球研究版图并追踪其概念演化过程	Scopus数据库中收录的857篇关于远程机器人手术的文献	数字病理	NA	文献计量分析	NA	文本	857篇文献	Bibliometrix (R-package), VOSviewer, CiteSpace	Walktrap聚类算法	NA	NA
78	2026-01-05	Migration of Deep Learning Models Across Ultrasound Scanners 2025-Nov, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3564567 PMID:40279236	研究论文	本文提出了一种黑盒无监督域适应方法，用于在定量超声（QUS）中将深度学习模型的功能从一台超声扫描仪迁移到另一台扫描仪	将传递函数方法与迭代模式结合，实现跨超声扫描仪的深度学习模型功能迁移，无需模型内部信息，仅依赖输入输出接口	需要测试机器的未标记数据，且仅针对特定超声扫描仪（SonixOne和Verasonics）进行了实验验证	开发一种策略，在定量超声（QUS）中，将深度学习模型的功能从一台超声机器迁移到另一台机器，以应对数据偏移问题	深度学习模型在超声扫描仪之间的功能迁移	机器学习	NA	定量超声（QUS）	深度学习模型	超声数据	NA	NA	NA	分类准确率	NA
79	2026-01-04	Learning curve for fenestrated-branched endovascular aortic repair using machine learning: A prospective national multicenter registry study 2025-Nov-19, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2025.11.015 PMID:41265585	研究论文	本研究利用机器学习方法分析复杂腹主动脉瘤和胸腹主动脉瘤治疗中F-BEVAR手术的学习曲线	首次使用深度学习神经网络模型量化F-BEVAR手术的学习曲线，基于全国性多中心前瞻性注册数据	研究基于观察性注册数据，可能存在选择偏倚，且未考虑患者特异性因素对学习曲线的影响	分析F-BEVAR手术的学习曲线，为外科医生和机构提供实践基准	接受三支和四支血管F-BEVAR手术的复杂腹主动脉瘤和胸腹主动脉瘤患者	机器学习	心血管疾病	NA	深度学习神经网络	临床注册数据	5540名患者，由539名独立医生实施手术，其中2956名患者接受三支和四支血管F-BEVAR	NA	NA	围手术期死亡率、手术技术成功率、主要不良事件发生率、主动脉再干预率、手术时间、透视时间、失血量、造影剂用量	NA
80	2026-01-04	SynVerse: a modular framework for building and evaluating deep learning-based drug synergy prediction models 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf676 PMID:41470047	研究论文	本文提出了一个名为SynVerse的模块化框架，用于构建和评估基于深度学习的药物协同预测模型	提出了一个包含四种数据分割策略和三种消融研究的综合评估框架，以评估深度学习模型的泛化能力，并引入了一种新颖的基于网络的消融方法来解耦影响性能的因素	所有模型在未见过的药物和细胞系上表现出较差的泛化能力，且生物学上有意义的特征并未显著提升预测性能	开发一个用于评估深度学习模型在药物协同预测中泛化能力的框架	药物协同预测模型	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	药物和细胞系特征数据	NA	NA	NA	NA	NA