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
121	2025-11-03	ResDeepGS: A deep learning-based method for crop phenotype prediction 2025-Dec, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.07.013 PMID:40930401	研究论文	提出一种基于深度学习的作物表型预测方法ResDeepGS，通过集成特征选择和表型预测模块提升基因组选择性能	结合增量递归特征消除方法与增强型多层卷积神经网络，引入残差结构和dropout策略以更好地捕捉基因数据复杂关系	NA	开发高效的作物表型预测方法以加速作物育种进程	小麦、玉米和大豆的基因组数据	机器学习	NA	基因组选择	CNN	基因组标记数据	三个数据集（小麦、玉米、大豆）	NA	增强型多层卷积神经网络（含残差结构）	预测准确率	NA
122	2025-11-03	Serum-MiR-CanPred: deep learning framework for pan-cancer classification and miRNA-targeted drug discovery 2025-Dec, RNA biology IF:3.6Q2 DOI:10.1080/15476286.2025.2577433 PMID:41168129	研究论文	开发基于深度学习的血清miRNA表达数据泛癌分类框架，并探索miRNA靶向药物发现	首次将可解释AI与分子建模相结合，利用88个miRNA共识集实现泛癌分类，并发现hsa-miR-5100作为关键生物标志物	基于GEO数据库的回顾性数据，需要前瞻性临床验证	开发非侵入性癌症诊断方法和miRNA靶向药物发现	12种癌症类型和健康对照的血清miRNA表达数据	机器学习	泛癌	miRNA表达分析，分子对接，分子动力学模拟	MLP	miRNA表达数据	20,271个样本（12种癌症类型和健康对照）	NA	多层感知器	AUC, 准确率	NA
123	2025-11-02	Development and validation of a backpropagation neural network model for predicting nursing unit staffing needs: A cross-sectional study 2025-Dec, International journal of nursing studies IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105207 PMID:40972497	研究论文	本研究开发并验证了一种反向传播神经网络模型，用于预测护理单元人员配置需求	将效率评估与深度学习技术相结合开发护理人员配置预测模型，实现人员配置精度与操作灵活性的平衡	需要多中心验证并整合外部因素以实现更广泛应用	优化临床科室护理人员配置，提高患者安全性和人力资源效率	55个护理单元的数据，包括13个最优效率单元和42个次优效率单元	机器学习	NA	数据包络分析，深度学习	反向传播神经网络	护理运营数据	55个护理单元2023年1-12月的数据	NA	反向传播神经网络	均方误差，Pearson相关系数，Bland-Altman分析，决定系数	NA
124	2025-11-02	Patient-specific functional liver segments based on centerline classification of the hepatic and portal veins 2025-Dec, Computer assisted surgery (Abingdon, England) DOI:10.1080/24699322.2025.2580307 PMID:41171014	研究论文	提出一种基于肝静脉和门静脉中心线分类的患者特异性肝脏分割方法	通过详细分类肝静脉和门静脉实现个性化肝脏分段，相比传统方法能更好地贴合患者实际解剖结构	需要外科医生在3D模型上标注血管端点，存在一定人工干预	改进肝脏手术规划中的解剖分段精度	肝脏血管系统（肝静脉和门静脉）	数字病理	肝脏疾病	3D建模，血管中心线计算	NA	3D医学图像	NA	3D Slicer, nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数，体积测量，专家评估	NA
125	2025-11-01	In Silico Peptide Design: Methods, Resources, and Role of AI 2025-Dec, Journal of peptide science : an official publication of the European Peptide Society IF:1.8Q3 DOI:10.1002/psc.70063 PMID:41168660	综述	本文全面概述了肽设计的计算方法，包括AI技术在加速新型肽发现中的应用	重点关注机器学习、深度学习和生成式AI模型在肽设计中的变革性影响	存在数据不一致性、模型可解释性不足以及需要改进力场等关键挑战	为肽研究中的计算设计提供路线图	肽及其在生物系统、治疗剂、生物材料和药物递送中的应用	计算生物学	NA	结构基设计、分子动力学模拟、配体基方法	机器学习, 深度学习, 生成式AI	化学空间数据, 肽序列数据	数千种肽的虚拟筛选	NA	NA	NA	NA
126	2025-10-31	Fully automatic bile duct segmentation in magnetic resonance cholangiopancreatography for biliary surgery planning using deep learning 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112415 PMID:40972245	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全自动胆管分割方法，用于磁共振胰胆管成像数据的3D重建，以辅助胆道手术规划	首次实现了对扩张和非扩张胆管的自动三维重建，并在真实手术场景中验证了模型准确性	样本量相对有限（249例），外部验证集较小（10例）	开发自动准确的胆管分割方法以辅助胆道手术规划	胆道系统解剖结构	医学影像分析	胆道疾病	磁共振胰胆管成像	深度学习语义分割模型	3D医学影像	249例患者（208例训练，41例测试），外加10例外部验证	nnU-Net	U-Net	Dice相似系数, 相关系数, 一致性界限	NA
127	2025-10-31	Deep learning based multi-shot breast diffusion MRI: Improving imaging quality and reduced distortion 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112419 PMID:40974694	研究论文	本研究探讨深度学习重建的多重敏感度编码扩散加权成像在乳腺成像中的性能表现	首次将深度学习重建技术应用于乳腺多射扩散MRI，显著提升图像质量并减少畸变	样本量相对有限（61名参与者），仅使用单一3T MRI扫描仪	评估深度学习重建的多重敏感度编码扩散加权成像在乳腺成像中的性能	乳腺病变患者	医学影像分析	乳腺癌	扩散加权成像，多重敏感度编码	深度学习	MRI图像	61名女性参与者（23-75岁），共65个乳腺病变	NA	NA	信噪比，表观扩散系数，豪斯多夫距离	3T MRI扫描仪
128	2025-10-31	AI radiomics predicts spatial glioma recurrence on preoperative MRI: a systematic review 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112412 PMID:40987214	系统综述	系统评估AI模型基于术前MRI预测胶质瘤空间复发性能的研究	首次系统综述AI模型在预测胶质瘤局部和远处复发方面的表现，并采用PROBAST+AI工具进行质量评估	证据主要来自小型单中心回顾性队列，需要更大规模前瞻性多中心研究验证	评估AI模型基于术前MRI预测胶质瘤空间复发的性能	1004例高级别胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	术前MRI（包括T1CE、FLAIR、弥散加权成像等）	机器学习,深度学习	医学影像	8项研究共1004例高级别胶质瘤患者	NA	随机森林分类器,支持向量机,卷积神经网络	灵敏度,特异性,比值比	NA
129	2025-10-31	Human‒machine interaction based on real-time explainable deep learning for higher accurate grading of carotid stenosis from transverse B-mode scan videos 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112441 PMID:40997634	研究论文	开发基于实时可解释深度学习的颈动脉狭窄分级系统，通过人机交互提高诊断准确性	将可解释性深度学习模型集成到用户友好的Web界面，实现人机协同决策	研究仅纳入三家医院的311名患者，样本量有限	辅助放射科医生进行颈动脉狭窄分类	疑似≥50%颈动脉狭窄的患者	计算机视觉	心血管疾病	超声成像	深度学习	视频	311名患者（247名男性，平均年龄71.3±8.3岁）	NA	CaroNet-Dynamic 2.0	AUROC	NA
130	2025-10-31	Deep learning in abdominopelvic digital subtraction angiography: a systematic review of interventional radiology applications 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112456 PMID:41016082	系统综述	系统评估深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的现状	首次系统综述深度学习在腹盆部DSA介入放射学中的应用，识别研究空白并提出未来发展方向	纳入研究数量有限，多数模型基于单中心小样本数据集，泛化能力受限	评估深度学习在腹盆部数字减影血管造影介入放射学应用中的性能并识别文献空白	腹盆部数字减影血管造影图像	计算机视觉	血管疾病	数字减影血管造影	深度学习	医学图像	9项研究的小样本数据集	NA	NA	AUC, 准确率	NA
131	2025-10-31	Reduced-dose dual-energy CT with deep learning image reconstruction for detection and characterization of liver metastases 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112452 PMID:41033013	研究论文	比较降剂量双能CT结合深度学习图像重建与标准剂量单能CT在肝转移瘤检测中的图像质量和诊断性能	首次将深度学习图像重建技术应用于降剂量双能CT，实现45%辐射剂量降低的同时保持诊断准确性	样本量相对有限（80例），需更大规模研究验证	评估降剂量双能CT结合深度学习重建在肝转移瘤检测和鉴别诊断中的价值	已知或疑似肝转移瘤的患者	医学影像分析	肝转移瘤	双能CT，虚拟单能图像，深度学习图像重建	深度学习	CT图像	80例患者（标准剂量组40例，降剂量组40例）	NA	NA	对比噪声比，信噪比，肝病灶对比噪声比，受试者工作特征曲线下面积	NA
132	2025-10-31	Deep-learning reconstructed 3D MRI for comprehensive knee assessment: Comparison with a multisequence 2D protocol at 1.5 T 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112458 PMID:41045731	研究论文	比较使用深度学习重建的3D MRI与标准2D多序列协议在膝关节MRI中的综合评估性能	首次将深度学习重建技术应用于单次各向同性3D PD加权脂肪抑制序列，并与传统2D多序列协议进行系统性比较	样本量相对较小（95例患者），仅使用1.5T MRI设备，部分结构评估存在显著差异	评估深度学习重建的3D MRI在膝关节综合评估中的临床应用价值	接受膝关节MRI检查的成年患者	医学影像分析	膝关节疾病	MRI, 深度学习重建	深度学习模型	医学影像	95例患者（女性39%，平均年龄52.7±14.5岁）	NA	NA	Likert量表评分, 二元分级, Cohen's kappa, Wilcoxon符号秩检验, McNemar检验	NA
133	2025-10-31	Automated detection of pyogenic liver abscess and diagnosis of Klebsiella pneumoniae infection based on CECT images with deep learning: A multicenter study 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112462 PMID:41072135	研究论文	开发并验证基于深度学习的PLADA系统，通过CECT图像自动检测肝脓肿并诊断肺炎克雷伯菌感染	提出首个模拟临床工作流程的两阶段AI框架，结合V-Net病灶分割和多种机器学习算法进行KPLA诊断	回顾性研究且仅使用单一国家数据集	开发准确识别肝脓肿中肺炎克雷伯菌感染的AI诊断方法	肝脓肿患者	医学影像分析	肝脓肿	对比增强计算机断层扫描(CECT)	V-Net, 多种机器学习算法	医学影像	492例肝脓肿患者，来自三个医疗中心	NA	V-Net	Dice系数, AUC, 敏感度, 特异度	NA
134	2025-10-31	Machine learning outperforms deep learning in adhesive capsulitis diagnosis: a clinical-radiomics model bridging PD-T2 MRI and multimodal data fusion 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112470 PMID:41092750	研究论文	本研究开发了一种结合临床数据和MRI影像组学的临床-多序列影像组学模型，用于提高粘连性关节囊炎的诊断准确性，并比较了机器学习和深度学习方法的性能	首次将质子密度加权冠状位和T2加权矢状位MRI序列的影像组学特征与临床数据融合，构建诊断模型，并系统比较传统机器学习与深度学习方法在ACS诊断中的表现	研究样本量相对有限，深度学习模型在外部验证中表现下降，需要更大数据集和更先进的融合技术来优化诊断效果	提高粘连性关节囊炎的早期诊断准确性	来自两个医疗中心的444名疑似ACS患者	医学影像分析	粘连性关节囊炎	磁共振成像，影像组学分析	SVM, XGBoost, LightGBM, CNN, Transformer	医学影像，临床数据	444名患者（主要队列387名，外部测试队列57名）	PyRadiomics, PyTorch/TensorFlow（基于使用的ResNet和ViT模型推断）	ResNet-200, Vision Transformer (ViT)	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, Brier Score	NA
135	2025-10-31	Multimodal deep learning model for predicting microsatellite instability in colorectal cancer by contrast-enhanced computed tomography and histopathology 2025-Dec, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112468 PMID:41101004	研究论文	开发并验证一种融合术前增强CT和术后全切片图像的多模态深度学习模型，用于预测结直肠癌微卫星不稳定性状态	首次将静脉期增强CT与病理全切片图像通过自适应残差网络进行特征融合，实现跨中心稳健的MSI预测	回顾性研究设计，样本量相对有限（305例患者）	预测结直肠癌微卫星不稳定性状态	结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	对比增强计算机断层扫描，全切片图像扫描	深度学习	医学图像（CT图像，病理图像）	305例结直肠癌患者（训练集169例，内部验证集85例，外部测试集51例）	NA	EfficientNet-b0, ResNet 101, 自适应残差网络	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
136	2025-10-30	Cortico-cortical evoked potentials: Automated localization and classification of early and late responses 2025-Dec, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110571 PMID:40915390	研究论文	开发基于YOLO v10的深度学习框架，用于自动定位和分类皮层-皮层诱发电位的早期和晚期响应	首次使用深度学习框架同时定位和分类CCEP的N1和N2成分，解决了传统方法在变异性条件下识别困难的问题	样本量相对较小，仅在特定患者群体中验证	开发自动化的脑网络映射方法	药物抵抗性癫痫患者的颅内脑电图数据	计算机视觉	癫痫	颅内脑电图，单脉冲电刺激	CNN	图像，时间序列数据	9名患者用于训练验证，15名患者用于泛化评估，超过4000个未标注时段	PyTorch, Matplotlib	YOLO v10	mAP, IoU	NA
137	2025-10-30	Comprehensive non-small cell lung cancer targets: From computational prediction to clinical breakthroughs in overcoming drug resistance 2025-Dec, Biochemical pharmacology IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.bcp.2025.117333 PMID:40946977	综述	全面概述非小细胞肺癌靶向治疗的三大关键进展：靶点预测方法、临床治疗进展及联合用药策略	整合基于配体、结构和多特征深度学习模型的靶点预测方法，并探讨第四代EGFR抑制剂及合成致死等新兴策略	未涉及具体实验数据验证，主要基于现有研究进展进行系统性综述	指导非小细胞肺癌靶向治疗的未来发展方向	非小细胞肺癌的靶向治疗策略和耐药机制	机器学习	肺癌	深度学习模型，靶点预测方法	深度学习模型	多特征数据	NA	NA	NA	NA	NA
138	2025-10-30	TEDNet: Cascaded CNN-transformer with dual attentions for taste EEG decoding 2025-Dec, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110594 PMID:41022309	研究论文	提出了一种结合CNN和Transformer的双注意力网络TEDNet，用于解码味觉刺激诱发的脑电图信号	首次将CNN与Transformer结合，通过双注意力机制和多尺度特征融合来解码复杂味觉神经模式	仅针对四种基本味觉（酸、甜、苦、咸）进行测试，未验证其他味觉或混合味觉	开发客观的味觉感知解码方法以克服传统味觉评估的主观偏差	味觉刺激诱发的脑电图信号	脑机接口	NA	脑电图	CNN, Transformer	脑电图信号	30名受试者的2400个脑电图样本	NA	TEDNet（包含TSCM、TSAM和LGFM模块）	准确率, F1分数, Kappa系数	NA
139	2025-10-30	Vocal features based Parkinson's detection: An ensemble learning approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103662 PMID:41140618	研究论文	本研究通过集成学习方法基于语音特征进行帕金森病检测	使用集成学习方法比较多种机器学习算法在帕金森病检测中的性能，发现梯度提升算法在召回率、对数损失和过拟合抵抗方面表现最优	NA	为医疗中心提供最优的机器学习技术以实现帕金森病的早期检测	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	语音特征分析	集成学习,随机森林,K近邻,朴素贝叶斯,梯度提升,XGBoost	语音特征	NA	NA	梯度提升	召回率,对数损失	NA
140	2025-10-30	Self-supervised learning with BYOL for anterior cruciate ligament tear detection from knee MRI 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103664 PMID:41140616	研究论文	本研究评估了自监督学习框架BYOL在膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测中的应用	首次将BYOL自监督学习方法应用于膝关节MRI前交叉韧带撕裂检测任务	NA	通过自监督学习提升前交叉韧带撕裂检测的准确性	膝关节MRI扫描图像	计算机视觉	骨科疾病	MRI	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet-18	分类准确率	NA