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
701	2025-12-27	AgentMol: Multi-Model AI System for Automatic Drug-Target Identification and Molecule Development 2025-Dec-01, Methods and protocols IF:2.3Q3 DOI:10.3390/mps8060143 PMID:41441186	研究论文	介绍了一个名为AgentMol的多模型AI系统，用于自动识别药物靶点并开发分子	整合了大型语言模型、化学语言建模和基于深度学习的亲和力预测，实现了从疾病查询到候选药物生成与评估的端到端自动化流程	未明确提及系统在真实世界药物发现中的验证或临床前测试结果	加速早期药物发现中的靶点识别和化合物开发过程	药物靶点（蛋白质）和小分子候选药物	机器学习	NA	NA	大型语言模型, GPT-2, 卷积神经网络	文本（疾病查询、蛋白质序列）, 化学结构（SMILES格式）	470,560个配体-蛋白质对（来自BindingDB数据库）	LangGraph	GPT-2, RCNN（回归卷积神经网络）	有效性, 独特性, 多样性, R值, 皮尔逊相关系数	NA
702	2025-12-27	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_099645 PMID:41442165	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于在数据不平衡的情况下自动分割脑腔隙（推测为血管源性），并有效区分其与类似腔隙的特征	采用基于监督对比学习的预训练编码器的Attention U-Net架构，处理高度不平衡的数据集	研究仅使用单一中心的427例T2-FLAIR MRI图像，缺乏多中心外部验证	开发自动分割脑腔隙的深度学习模型，以评估其与认知衰退和淀粉样蛋白相关成像异常（ARIA）风险的关系	来自Asan Medical Center的427例T2-FLAIR MRI图像中的脑腔隙	数字病理学	脑血管疾病	T2-FLAIR MRI	深度学习	图像	427例T2-FLAIR MRI图像（训练、验证、测试集按3:1:1划分）	NA	Attention U-Net	AFROC分析，FOM，AUC，敏感性	NA
703	2025-12-27	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_097891 PMID:41442195	研究论文	本文开发了一种基于深度学习的扫描仪不变性脑年龄模型，用于衰老和痴呆研究，通过结合直方图匹配和扫描仪类型作为输入，减少扫描仪差异对脑年龄预测的影响	创新点包括将直方图匹配和扫描仪类型作为DenseNet模型的输入，以降低扫描仪间的预测差异，实现扫描仪不变的纵向脑年龄估计	研究样本主要来自单一机构（梅奥诊所），且测试集限于MCI参与者，可能限制模型的泛化能力	开发深度学习为基础的扫描仪不变性脑年龄模型，以支持衰老和痴呆研究中的纵向跟踪，克服扫描仪变化带来的障碍	研究对象包括认知未受损参与者、轻度认知障碍参与者和痴呆参与者，使用T1扫描图像进行脑年龄预测	数字病理学	老年疾病	T1扫描，PiB-PET	深度学习	图像	3374名认知未受损参与者，其中863名为CU-noVAβ子集，453名MCI参与者作为测试集，113名参与者用于跨厂商测试	NA	DenseNet	平均绝对误差，脑年龄差距	NA
704	2025-12-27	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_099932 PMID:41442228	研究论文	本研究通过计算机视觉和基于图的深度学习架构分析多模态神经影像数据，结合非线性广义加性模型，探索全球不同人群的加速脑老化及其与社会经济和环境因素的关联	首次结合DenseNet分类器、基于图的深度学习架构及非线性广义加性模型，在全球范围内分析脑老化差异，并揭示社会经济不平等、污染和健康差异对脑老化的显著影响	研究依赖于现有神经影像数据，可能未完全覆盖所有全球区域或人口亚群，且模型性能在不同数据质量下可能存在差异	探索地理、社会经济和人口因素如何影响全球人群的加速脑老化，特别是在服务不足地区	行为变异型额颞叶痴呆、阿尔茨海默病患者及健康对照者	计算机视觉, 深度学习	阿尔茨海默病, 额颞叶痴呆	结构MRI, fMRI, EEG	CNN, 图神经网络	图像, 时间序列	DenseNet分类器涉及3,000名参与者；基于图的深度学习涉及5,306名参与者，覆盖15个国家	NA	DenseNet, 图神经网络	统计显著性(p值)	NA
705	2025-12-27	Biomarkers 2025-Dec, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz70856_097276 PMID:41442546	研究论文	本文提出了一种掩码多模态多任务深度学习框架，通过合成PET扫描来改进阿尔茨海默病淀粉样蛋白负荷的预测	提出了一种结合潜在扩散模型生成合成PET图像和掩码嵌入注意力机制处理缺失数据的深度学习框架，以降低对昂贵PET扫描的依赖	研究基于特定队列（ADNI-2和ADNI-3），未来需要在更大、更多样化的队列中测试，并评估其在实际临床管理中的影响	改进阿尔茨海默病淀粉样蛋白负荷的预测，以促进早期筛查在临床环境中的更广泛应用	阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI-2和ADNI-3）的参与者	数字病理学	阿尔茨海默病	PET成像, MRI	深度学习, 潜在扩散模型	图像, 临床数据	968名参与者的2,043次纵向观察	NA	潜在扩散模型, 掩码嵌入注意力机制	平均绝对误差, 曲线下面积	NA
706	2025-12-26	Artifact-robust Deep Learning-based Segmentation of 3D Phase-contrast MR Angiography: A Novel Data Augmentation Approach 2025-Dec-25, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.tn.2024-0211 PMID:40619248	研究论文	本研究提出了一种新颖的数据增强方法，用于改善受搏动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像的深度学习分割性能	通过模拟k空间幅度中的周期性误差来生成搏动伪影，从而增强数据，这是针对PC-MRA图像分割的创新数据增强策略	研究仅基于16名志愿者的数据集，样本量较小，可能限制了方法的泛化能力	提高受搏动伪影影响的3D PC-MRA图像的血管分割准确性	3D相位对比磁共振血管成像图像	计算机视觉	心血管疾病	相位对比磁共振血管成像	深度学习模型	3D医学图像	16名志愿者的PC-MRA数据集	NA	NA	Dice-Sørensen系数, Intersection over Union, 平均对称表面距离	NA
707	2025-12-26	Deep Learning-aided 1H-MR Spectroscopy for Differentiating between Patients with and without Hepatocellular Carcinoma 2025-Dec-25, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2025-0064 PMID:40790529	研究论文	本研究探索了结合深度学习的1H-MR光谱技术在区分乙型肝炎病毒相关肝硬化患者是否伴有肝细胞癌方面的潜力	首次将深度学习与1H-MR光谱结合，通过光谱模拟进行数据增强，用于肝细胞癌的鉴别诊断	样本量较小（共37例患者），且研究基于模拟数据集，需要进一步临床验证	开发一种基于深度学习的1H-MR光谱方法，以区分乙型肝炎病毒相关肝硬化患者是否伴有肝细胞癌	乙型肝炎病毒相关肝硬化患者，包括无肝细胞癌组（20例）和伴有肝细胞癌组（17例）	医学影像分析	肝细胞癌	质子MR光谱（1H-MRS）	CNN	光谱数据	37例患者（20例无HCC，17例有HCC），其中17例用于测试	NA	卷积神经网络（包括定量CNN和分类CNN）	灵敏度, 特异性, 准确率	NA
708	2025-12-26	Recent Advances in Musculoskeletal Radiology: Bridging Innovation and Clinical Application 2025-Dec-25, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.rev.2025-0150 PMID:41443887	综述	本文综述了肌肉骨骼放射学领域的最新进展，重点介绍了MRI、CT和人工智能等创新技术在提高诊断准确性方面的应用	总结了当前肌肉骨骼成像的七个关键领域，包括CT样对比MRI、定量MRI、AI在图像重建和诊断支持中的应用、MR波谱、全身MRI、PET以及先进的CT技术，并强调了这些技术如何共同推动该领域的范式转变	NA	总结和整合肌肉骨骼放射学领域的最新技术进展，并探讨其向临床应用的转化	肌肉骨骼系统的成像技术与临床应用	数字病理学	肌肉骨骼疾病	MRI, CT, 人工智能, MR波谱, PET	CNN, 自然语言处理	图像, 文本	NA	NA	NA	NA	NA
709	2025-12-26	Fully automated quantification of net water uptake in acute ischemic stroke using only non-contrast CT imaging 2025-Dec-25, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12238-0 PMID:41444396	研究论文	本研究提出了一种仅使用非增强CT图像的全自动净水摄取量化方法，用于评估急性缺血性卒中早期病变进展	首次实现了基于专家启发式规则和体素级计算的完全自动化净水摄取量化，无需深度学习组件，直接从常规NCCT扫描中估计病变进展	分割准确性中等（Dice系数约0.47-0.48），且为回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发一种自动化、可重复的方法来量化急性缺血性卒中早期病变进展，以评估溶栓治疗效果	急性缺血性卒中患者的非增强CT图像	医学影像分析	缺血性卒中	非增强CT成像	NA	医学影像（CT图像）	内部数据集185例患者（排除后155例），外部测试集51例患者（排除后46例）	NA	NA	病变检测率, 平均绝对NWU误差, Dice相似系数, 平均平均精度	NA
710	2025-12-26	Deep Learning-Powered Dark-Field Microscopy for Simultaneous Size and Concentration Analysis of Nanoplastics in Water 2025-Dec-25, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03712 PMID:41447323	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的暗场显微镜（DFM）方法，用于同时分析水中纳米塑料的尺寸和浓度	结合轮廓识别算法与简化的VGGNet，首次实现暗场显微镜图像中纳米塑料的同步尺寸和浓度分析，具有高精度和灵敏度	仅针对聚苯乙烯纳米塑料（PSNPs）在150-600 nm范围内进行了验证，未涉及其他类型或更小尺寸的纳米塑料	开发一种可靠且可视化的纳米塑料分析方法，以评估其环境行为和潜在毒性	水中的聚苯乙烯纳米塑料（PSNPs）	计算机视觉	NA	暗场显微镜（DFM）	CNN	图像	未明确具体样本数量，但涉及150-600 nm范围内的PSNPs	未明确指定，但提及轮廓识别算法与VGGNet	VGGNet	准确度, 灵敏度, 检出限, 回收率	NA
711	2025-12-26	Diagnostic Performance of Artificial Intelligence in Radiographs for Pneumoperitoneum Detection: A Systematic Review and Meta Analysis 2025-Dec-24, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf309 PMID:41442471	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述与荟萃分析评估了人工智能在X光片中检测气腹的诊断准确性	这是首个评估人工智能诊断气腹准确性的荟萃分析，比较了深度学习与机器学习模型的性能，并揭示了AI在临床工作流程中提升早期诊断和优先分诊的潜力	纳入研究数量有限（14个模型），未来需要更大样本量的前瞻性多中心研究以及不同模型间的直接比较	评估人工智能算法在医学影像中检测气腹的诊断准确性	基于人工智能的X光片诊断模型	计算机视觉	气腹	医学影像分析	深度学习, 机器学习	X光影像	14个AI模型（具体患者样本数未在摘要中明确说明）	NA	NA	灵敏度, 特异度, 诊断比值比, 曲线下面积, 阴性似然比, 阳性似然比	NA
712	2025-12-26	Critical evaluation of the theory and practice of feed-forward neural networks for genomic prediction 2025-Dec-24, G3 (Bethesda, Md.) DOI:10.1093/g3journal/jkaf314 PMID:41442545	研究论文	本文批判性地评估了前馈神经网络在基因组预测中的理论和实践，通过理论分析和实证研究比较了深度学习与线性模型的性能	提出了预测问题的分类法以避免模型比较中的混淆，并系统评估了深度学习在基因组预测中的三个声称优势	仅探索了深度学习模型空间的一小部分，可能未考虑其他潜在贡献方面	评估深度学习在基因组预测中的有效性，并与传统线性模型进行比较	玉米多环境试验数据集，包括基因组、土壤、天气和管理输入与谷物产量的关系	机器学习	NA	基因组预测，深度学习，RKHS回归	前馈神经网络，RKHS模型	基因组数据，土壤数据，天气数据，管理数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
713	2025-12-26	Refined query network (RQNet) for precise MRI segmentation and robust TED activity assessment 2025-Dec-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae3101 PMID:41442780	研究论文	本文提出了一种名为RQNet的高效深度学习框架，用于精确分割多序列MRI中的复杂眼眶结构并稳健评估甲状腺眼病活动性	引入了新颖的Refined Query Transformer Block（RQT Block）和Refined Attention Query Multi-Head Self-Attention（RAQ-MSA），将注意力复杂度从O(N²)降低到O(N·M)，并通过多序列MRI特征融合提升甲状腺眼病活动性评估性能	未明确提及研究的局限性	开发一个高效的深度学习框架，用于精确分割3D眼眶MRI结构并稳健评估甲状腺眼病活动性，以支持临床决策	多序列MRI（T1WI、T2WI、T1CE）中的复杂眼眶结构	计算机视觉	甲状腺眼病	MRI成像	CNN, Transformer	3D MRI图像	NA	PyTorch	U-Net, RQNet, RQT Block	Dice相似系数, AUC	NA
714	2025-12-26	Deep Learning Model for Classification of Premature Ventricular Contractions　- Could Artificial Intelligence Models Become the New Criteria? 2025-Dec-24, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-1002 PMID:41443894	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
715	2025-12-26	Optimized federated learning framework with RegNetZ and Swin-Transformer for multimodal pancreatic cancer detection1 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-31967-2 PMID:41444372	研究论文	本文提出了一种结合RegNetZ和Swin-Transformer的联邦学习框架，用于多模态胰腺癌的自动检测、亚型分类和预后预测	创新点包括整合RegNetZ和Swin-Transformer进行多模态特征提取，引入混合Aquila-灰狼优化器进行超参数调优，以及采用联邦学习框架在保护隐私的同时提升诊断准确性	研究在模拟的5-7个客户端机构中进行评估，未在真实世界大规模多中心数据上验证，且框架的泛化能力有待进一步测试	研究旨在通过联邦学习框架提高胰腺癌的早期检测、亚型分类和预后预测的准确性和效率，同时解决医疗数据隐私和共享问题	研究对象包括胰腺癌的CT、MRI、组织学、基因组和临床记录等多模态数据	数字病理学	胰腺癌	CT、MRI、组织学、基因组测序、临床记录分析	CNN, Transformer	图像、文本、基因组数据、临床记录	在5-7个模拟客户端机构中进行评估，具体样本数量未明确说明	PyTorch, TensorFlow	RegNetZ, Swin-Transformer	准确率、灵敏度、精确率、AUC	未明确指定GPU类型或云平台，但提到框架具有较低的计算成本
716	2025-12-26	Application of deep learning for transformation of Chinese traditional cultural narrative patterns and enhancement of cultural identity empowered by AIGC 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-32302-5 PMID:41444384	研究论文	本研究旨在通过构建基于Stable Diffusion v2.1和CLIP模型的三模态生成框架，实现中国传统文化叙事内容的可控生成，并增强文化认同	提出了基于Stable Diffusion v2.1和CLIP的文本-图像-风格三模态生成框架，实现了传统文化语义与视觉意象的联合建模；引入LoRA机制轻量化嵌入传统文化风格特征，提升了小样本条件下的风格适应性；构建了“生成质量-语义一致性-文化认同”三级评价系统，系统验证模型性能	未明确说明模型在更大规模或更复杂传统文化内容生成中的泛化能力，也未讨论计算资源消耗或潜在偏见问题	实现中国传统文化叙事内容的可控生成，并增强文化认同	中国传统文化叙事内容	自然语言处理,计算机视觉	NA	深度学习,可控生成	扩散模型,对比学习模型	文本,图像	未明确说明具体样本数量，但提及小样本条件	Stable Diffusion,CLIP	Stable Diffusion v2.1,CLIP	FID,LPIPS,风格识别准确率,BLEU,CLIP文本-图像相似度,叙事风格匹配度,用户叙事共鸣,意象准确度得分,问答任务通过率	未明确说明具体计算资源
717	2025-12-26	Conjugate gradient and deep learning reconstructions: reduced time without affecting image quality and nodule detection 2025-Dec-24, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12153-4 PMID:41444395	研究论文	本研究评估了共轭梯度重建和深度学习重建在超短回波时间肺部MRI中减少扫描时间的同时保持图像质量和结节检测能力的效用	结合共轭梯度重建和深度学习重建技术，在超短回波时间肺部MRI中实现扫描时间减少而不影响图像质量和结节检测能力	研究样本量相对较小（35名患者），且仅针对肺部结节进行评估，未涉及其他肺部病变	评估共轭梯度重建和深度学习重建在超短回波时间肺部MRI中减少扫描时间的潜力	NEMA体模和35名肺部结节患者	医学影像分析	肺癌	超短回波时间MRI	深度学习重建	MRI图像	35名肺部结节患者和NEMA体模	NA	NA	信噪比, 图像质量评分, 结节检测能力, ROC曲线下面积	NA
718	2025-12-26	Genetic Insights into Head-to-Body Ratios Via Deep Learning-Based Image Segmentation and Implications for Common Diseases 2025-Dec-24, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-67578-8 PMID:41444482	研究论文	本研究利用深度学习模型分析英国生物库中的全身双能X射线吸收测定图像，生成头身比表型，并通过全基因组关联分析揭示了其遗传基础及其与多种常见疾病的关联	首次大规模应用深度学习分割全身影像生成头身比表型，并系统探索其遗传基础、疾病关联及进化背景	研究样本主要来自英国生物库，可能存在人群代表性限制；影像数据为双能X射线吸收测定图像，未涵盖其他影像模态	探究头身比的遗传基础及其与人类常见疾病的关联	英国生物库中的38,202例全身双能X射线吸收测定图像	计算机视觉	心血管疾病, 代谢疾病, 肌肉骨骼疾病, 神经精神疾病	双能X射线吸收测定	深度学习模型	图像	38,202例全身影像	NA	NA	NA	NA
719	2025-12-26	A "calcification"-enhanced deep learning approach for precise differentiation of thyroid nodules 2025-Dec-24, Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s40644-025-00976-9 PMID:41444688	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
720	2025-12-26	SentXFormer: a transformer-enhanced hybrid deep learning framework for cross-domain sentiment analysis of customer reviews 2025-Dec-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-33526-1 PMID:41444756	研究论文	提出了一种名为SentXFormer的深度学习模型，用于跨领域客户评论的情感分析	结合了CNN、GRU层与BERT、RoBERTa、DABERT的上下文嵌入，并引入了基于对抗训练和梯度反转层的领域适应模块，以学习领域不变表示	未明确提及具体限制，如模型在更广泛或更复杂领域中的泛化能力	提升跨领域情感分析的准确性和可迁移性	客户评论数据	自然语言处理	NA	NA	CNN, GRU, Transformer	文本	23,440条情感标注评论，来自Amazon（7,550条）、Yelp（8,450条）和IMDB（7,440条）数据集	NA	SentiConGRU-Net, BERT, RoBERTa, Domain-Adaptive BERT (DABERT)	准确率	NA