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
841	2025-09-18	Faster and Sharper Prostate T2W MRI with Deep Learning 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.003 PMID:40957748	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
842	2025-11-07	Machine learning model for predicting the conversion to dementia using the Cube Copying Test 2025-Nov, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251376939 PMID:40982217	研究论文	开发基于立方体复制测试绘图的机器学习模型，用于预测3-5年内转化为痴呆症的风险	首次将基于深度学习的异常检测模型应用于立方体复制测试绘图数据，检测临床前阶段或轻度认知障碍阶段已存在的结构性失用样症状	回顾性研究设计，存在1002例患者失访，样本选择可能存在偏差	开发高精度、高效率的痴呆症早期筛查工具	767名记忆障碍患者，其中457名转化为痴呆症（阿尔茨海默病318例、路易体痴呆116例、额颞叶痴呆23例），310名未转化	机器学习	老年疾病	立方体复制测试	异常检测模型	绘图数据	767名患者	NA	PatchCore	AUC	NA
843	2025-11-07	Real-Time Global Longitudinal Strain During Echocardiography: A Deep Learning Platform for Improved Workflow 2025-Nov, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.08.015 PMID:40876495	研究论文	开发用于超声心动图实时全局纵向应变分析的深度学习平台，评估其可行性、精确性和时间效率	首次开发完全自动化的实时GLS分析平台，集成深度学习工具支持图像采集标准化	样本量较小（50例患者），需要更大规模研究验证	评估深度学习平台在实时GLS测量中的可行性和效率	50名患者（平均年龄56岁，64%男性）的超声心动图数据	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习	超声图像	50例患者	NA	NA	可行性百分比, 偏差, 一致性界限, 相关系数, 时间效率	NA
844	2025-11-07	Integrating Multi-Modal Imaging Features for Early Prediction of Acute Kidney Injury in Pneumonia Sepsis: A Multicenter Retrospective Study 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.007 PMID:41027784	研究论文	开发多模态深度学习框架MCANet，通过整合肺部、心外膜脂肪组织和T4水平皮下脂肪组织的影像特征，预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤	首次提出结合多区域影像特征（肺部、心外膜脂肪组织、T4水平皮下脂肪组织）的多模态深度学习框架，用于预测肺炎相关脓毒症患者的急性肾损伤	回顾性研究设计，样本量相对有限（399例患者），需要进一步前瞻性验证	利用深度学习技术从肺炎相关脓毒症病例中提取有信息的影像特征，预测急性肾损伤的发生	肺炎相关脓毒症患者	医学影像分析	急性肾损伤, 脓毒症, 肺炎	胸部CT成像, 深度学习, 影像组学分析	CNN, LightGBM	CT图像, 临床记录, 实验室数据	399例肺炎相关脓毒症患者	PyTorch, PyRadiomics	ResNet-18, ResNet-101, MCANet, MSFAN	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
845	2025-11-07	Deep learning-based synthetic-CT-free photon dose calculation in MR-guided radiotherapy: A proof-of-concept study 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70106 PMID:41186921	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的无合成CT磁共振引导放疗光子剂量计算方法	首次直接在0.35T MRI上进行光子剂量计算，跳过了传统合成CT生成步骤	研究仅针对前列腺癌病例，样本量较小（34例患者）	开发适用于MRI引导在线自适应放疗的实时剂量计算方法	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像，蒙特卡洛剂量模拟	U-Net, LSTM	MRI图像，CT图像	34例前列腺癌患者（20例训练，4例验证，10例测试）	NA	U-Net, LSTM	gamma通过率，剂量剖面，剂量体积直方图	NA
846	2025-11-07	Overview of Multimodal Radiomics and Deep Learning in the Prediction of Axillary Lymph Node Status in Breast Cancer 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.017 PMID:40830005	综述	本文综述了多模态影像组学和深度学习在预测乳腺癌腋窝淋巴结状态中的应用与进展	系统整合了多模态影像（乳腺X线摄影、超声、MRI和PET/CT）与深度学习算法在乳腺癌淋巴结转移预测中的最新研究进展	存在方法学和技术挑战需要解决	评估影像组学和深度学习在乳腺癌腋窝淋巴结转移预测中的研究现状	乳腺癌患者的腋窝淋巴结状态	数字病理	乳腺癌	多模态影像（乳腺X线摄影、超声、MRI、PET/CT）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
847	2025-11-07	Deep Learning-Enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in 100 kV Low-Voltage Chest CT: A Novel Way Toward Bone Mineral Density Measurement and Radiation Dose Reduction 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.060 PMID:40835570	研究论文	开发深度学习模型在100kV低剂量胸部CT中实现全自动椎体分割和骨密度测量	首次在100kV低剂量胸部CT中实现全自动椎体分割和骨密度计算的深度学习框架	研究样本量有限（1167例患者），需进一步扩大验证	探索深度学习在低剂量胸部CT中骨质疏松筛查的可行性和准确性	接受100kV低剂量胸部CT和120kV腰椎CT的1167例患者	医学影像分析	骨质疏松症	CT扫描	CNN	CT影像	1167例患者（训练集495例，验证集169例，三个测试集共503例）	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R2, 平均误差, AUC	NA
848	2025-11-07	Differentiation of Suspicious Microcalcifications Using Deep Learning: DCIS or IDC 2025-Nov, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.07.062 PMID:40835571	研究论文	本研究开发基于深度学习的模型用于区分乳腺X线摄影中可疑微钙化的导管原位癌和浸润性导管癌	首次结合深度学习特征与临床变量构建联合模型，在区分DCIS和IDC方面显著优于传统临床模型	回顾性研究，样本量相对有限（294例），仅来自两个中心	探索深度学习模型在区分表现为可疑微钙化的DCIS和IDC中的价值	乳腺X线摄影中表现为可疑微钙化的乳腺癌病例	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	医学影像	294例乳腺癌病例（106例DCIS，188例IDC）	NA	ResNet101	AUC, 敏感度, 特异度, 准确率	NA
849	2025-11-07	Application and development of infrared technology in gas detection 2025-Nov-01, The Review of scientific instruments DOI:10.1063/5.0255190 PMID:41191477	综述	系统回顾红外气体检测技术的最新进展，包括检测方法比较、技术特征分析和算法发展演变	强调算法设计在检测精度与工程成本间的平衡作用，阐述数据驱动的深度学习方法如何通过自动提取多维特征克服传统物理方法的局限	检测精度与实时性能的权衡、气体特异性光谱波段增强困难、高质量数据集稀缺	红外气体检测技术的应用与发展研究	红外气体检测技术	红外成像技术	NA	红外成像技术、主动与被动气体成像方法、多组分检测系统、超灵敏痕量检测技术	深度学习	红外光谱数据、多维特征	NA	NA	NA	检测精度、实时性能	NA
850	2025-11-07	End-to-end design of multi-functional acoustic holograms via heterogeneous physics constraints 2025-Nov-01, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107879 PMID:41192313	研究论文	提出端到端异质物理约束框架，通过深度学习直接设计物理全息结构以实现多功能声场控制	首次将异质物理约束集成到端到端深度学习框架中，直接设计物理全息结构而非理想化相位图	作为概念验证研究，尚未在临床环境中进行大规模验证	解决传统相位设计方法在理论预测与物理实现之间的性能差距	声学全息器及其在复杂介质（如颅骨）中的声场控制	计算声学	NA	声学全息技术	深度学习	声场数据、物理结构参数	NA	深度学习框架	端到端神经网络	峰值信噪比, 相关保真度	NA
851	2025-11-07	Deep learning-based annotation of plant abiotic stress resistance genes for crops 2025-Nov, The Plant journal : for cell and molecular biology DOI:10.1111/tpj.70556 PMID:41194493	研究论文	提出基于深度学习的植物非生物胁迫抗性基因注释方法PASRGA，并构建植物基因数据库PlantASRG	结合迁移学习和对比学习技术开发基因注释模型，显著优于现有主流方法	未明确说明模型在跨物种泛化能力方面的限制	开发准确注释植物非生物胁迫抗性基因的深度学习工具	植物非生物胁迫（干旱、盐分、低温、紫外线）抗性基因	生物信息学	NA	DNA测序	深度学习	基因组数据	17种主要作物基因组	NA	NA	F1分数, AUROC, AUPRC, MCC	NA
852	2025-11-06	Carbon dots meet artificial intelligence: applications in biomedical engineering 2025-Nov-05, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb00593k PMID:41065544	综述	本文全面综述了人工智能在碳点研究中的应用及其在生物医学工程中的潜力	首次系统探讨人工智能与碳点交叉领域，涵盖从材料设计到生物医学应用的完整链条	NA	探索人工智能技术在碳点材料研究及生物医学工程中的应用前景	碳点材料及其在生物医学工程中的应用	机器学习, 生物医学工程	NA	机器学习, 深度学习	NA	材料特性数据, 生物医学数据	NA	NA	NA	NA	NA
853	2025-11-06	Genome-wide functional annotation and interpretation of splicing variants: toward RNA-targeted therapies 2025-Nov-05, Journal of human genetics IF:2.6Q2 DOI:10.1038/s10038-025-01424-z PMID:41188449	综述	系统阐述剪接破坏性变异的基因组功能注释与解释方法及其在RNA靶向治疗中的应用前景	整合非编码区变异注释策略，结合深度学习与基序导向工具，建立从变异识别到RNA靶向治疗的完整研究框架	依赖计算预测工具的准确性，实验验证策略仍需标准化，临床应用转化存在技术壁垒	开发系统性识别和解释剪接破坏性变异的策略，推动精准医疗发展	剪接破坏性变异（包括同义、深内含子和调控区变异）	生物信息学	神经肌肉疾病及其他剪接驱动疾病	基因组测序，RNA靶向治疗技术（反义寡核苷酸、小分子调节剂、RNA编辑平台）	深度学习模型，基序导向工具	基因组变异数据，剪接数据	NA	NA	NA	NA	NA
854	2025-11-06	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	文献计量分析	通过文献计量分析方法绘制1980-2025年远程机器人手术的全球研究格局和概念演变图谱	首次对远程机器人手术领域进行系统性文献计量分析，识别出三个概念演进阶段和五大主题领域	仅基于Scopus数据库的857篇文献，可能未涵盖所有相关研究	分析远程机器人手术的全球研究格局、发展趋势和概念演变	857篇Scopus索引的远程机器人手术相关文献	医学信息学	外科手术	文献计量分析，Walktrap聚类算法	NA	文献元数据	857篇文献	Bibliometrix (R-package), VOSviewer, CiteSpace	Walktrap聚类算法	年增长率，国际合作率，布拉德福定律分析	NA
855	2025-11-06	Letter to editor on "deep learning facilitated discovery of prognosis biomarkers and their ligands to improve liver cancer treatment" 2025-Nov-05, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003656 PMID:41190371	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
856	2025-11-06	Metagenomics approach to predict antibiotic resistance genes in sputum samples of adult people with cystic fibrosis: a pilot study 2025-Nov-05, Microbiology spectrum IF:3.7Q2 DOI:10.1128/spectrum.02299-24 PMID:41190884	研究论文	本研究探索使用宏基因组学方法结合深度学习工具预测囊性纤维化患者痰液样本中的抗生素耐药基因	首次将宏基因组学与深度学习工具deepARG结合，为囊性纤维化患者提供比传统培养方法更快速的抗生素敏感性预测方法	样本量较小（20名患者，68份样本），仅对部分抗生素类别获得显著结果	开发基于宏基因组学的抗生素敏感性快速预测方法	囊性纤维化成年患者的痰液样本	生物信息学	囊性纤维化	鸟枪法宏基因组测序	深度学习	基因组测序数据	20名囊性纤维化患者提供的68份痰液样本	deepARG	NA	AUCROC, 灵敏度	NA
857	2025-11-06	Deep Learning Analysis of Dynamic Contrast-enhanced US Images for Adnexal Lesion Classification 2025-Nov-05, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240786 PMID:41190943	研究论文	开发基于动态对比增强超声图像的深度学习模型OCNet用于附件病变分类	首次将动态对比增强超声图像与深度学习结合用于附件病变分类，并证明其性能优于现有标准方法	回顾性研究，样本量相对有限（395例患者）	开发附件病变自动分类的深度学习模型	经病理证实的附件病变患者	医学影像分析	卵巢癌	动态对比增强超声	深度学习	超声图像	395例女性患者（252例良性，143例恶性）	NA	OCNet	AUC, 特异性	NA
858	2025-11-06	Application of multi-scale feature extraction and explainable machine learning in chest x-ray position evaluation within an integrated learning framework 2025-Nov-05, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12097-9 PMID:41191081	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和机器学习的融合网络，用于胸部X射线定位的定量和可解释评估	提出了基于分割的随机森林融合网络，结合SHAP方法增强模型临床可解释性	回顾性研究，数据来源于单一医疗机构	分析胸部X射线患者定位布局中的关键因素	胸部X射线图像	医学影像分析	胸部疾病	X射线成像	深度学习, 机器学习	医学图像	3300张胸部X射线图像，来自中国医疗机构（2021年3月-2022年12月）	NA	U-net++, U-net, Random Forest Fusion Network	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性, Dice系数	NA
859	2025-11-06	Automated analysis of paraspinal muscles: segmentation and multi-parameter quantification in lumbar CT using convolutional neural network 2025-Nov-05, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09541-1 PMID:41191112	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习算法，用于腰椎CT中八块椎旁肌的自动分割和多参数量化	首次在腰椎CT中实现八块椎旁肌的自动分割和多参数量化，克服了手动分割耗时且存在变异性的问题	样本量相对较小（100例腰椎CT扫描），需要进一步验证在更大样本和不同人群中的泛化能力	开发自动化的椎旁肌分割和量化方法，支持大规模椎旁肌和脊柱相关疾病的流行病学研究	腰椎椎旁肌（双侧腰大肌、腰方肌、竖脊肌和多裂肌）	医学影像分析	脊柱相关疾病	CT成像	CNN	CT图像	100例腰椎CT扫描（年龄55.02±16.2岁，62例女性）	NA	TransUNet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均交并比, 组内相关系数	NA
860	2025-11-06	Unveiling Hearts: Deep Learning-Based Electrocardiogram Classification for Congenital Heart Disease Detection 2025-Nov-05, Current medical science IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s11596-025-00134-z PMID:41191231	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的先天性心脏病心电图分类方法	结合CNN和RNN分析心电图信号，并应用SMOTE技术解决类别不平衡问题	需要在更多数据集上验证模型，并解决噪声处理和外部验证等现实挑战	开发准确分类先天性心脏病的深度学习方法	心电图信号	机器学习	先天性心脏病	心电图分析	CNN,RNN	时间序列数据	MIT-BIH心律失常数据库	NA	NA	准确率	NA