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
1401	2025-12-12	Artificial inteligence and datasets for leukemia diagnosis: A scoping review of machine lerning and deep learning approaches 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103722 PMID:41362667	综述	本文对用于白血病诊断的机器学习和深度学习方法进行了范围性综述，重点关注基于公开数据集的图像技术	系统回顾了基于公开数据集（如ALL-IDB、C-NMC等）的ML和DL方法，并讨论了研究空白和未来方向，如可解释AI和符合WHO 2022标准的分类框架	存在数据集不平衡、染色变异性、缺乏标准注释和临床验证有限等问题	综述机器学习和深度学习方法在白血病诊断中的应用	白血病诊断	数字病理学	白血病	外周血涂片检查、骨髓活检	CNN, ResNet, DenseNet, MobileNet, 集成模型	图像	基于公开数据集（如ALL-IDB、C-NMC、AML_Cytomorphology_LMU、SN-AM、CPTAC-AML）	NA	卷积神经网络, ResNet, DenseNet, MobileNet	NA	NA
1402	2025-12-12	Classification of periapical dental X-ray using the YOLOv8 deep learning model 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103721 PMID:41362668	研究论文	本研究提出了一种结合ESRGAN和YOLOv8的两阶段管道，用于牙科X射线图像的增强和多类牙科异常检测	首次将ESRGAN与YOLOv8结合，用于牙科X射线图像的增强和分类，提高了图像细节和分辨率，并实现了六种牙科状况的自动检测	龋齿和严重腐烂牙齿的检测灵敏度较低，分别为0.174和0.355，且不同类别的特异性差异较大，表明假阳性率可变	提高牙科X射线图像的诊断准确性，通过图像增强和深度学习模型实现自动牙科评估	牙科X射线图像	计算机视觉	牙科疾病	深度学习，图像增强	GAN, CNN	图像	100张测试图像	PyTorch	ESRGAN, YOLOv8	PSNR, SSIM, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, 灵敏度, 特异性	NA
1403	2025-12-12	Stretchable Polymorphic Electrochromic Textile Electronics for Deep Learning-Assisted Self-Adaptive Camouflage 2025-Dec, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202510137 PMID:41123949	研究论文	本文开发了一种基于无液体聚氨酯-脲弹性离子导体的可拉伸全固态多态电致变色纺织电子系统，并利用MobileNetV2深度学习模型实现动态环境下的自适应伪装	开发了具有超分子-共价双交联网络的弹性离子导体，实现了快速响应、高色彩对比度、长期运行及大变形与低温下优异着色稳定性的电致变色纺织电子系统，并首次集成了深度学习模型以实现环境驱动的自适应伪装	未明确说明系统在极端环境（如高温、高湿）下的长期稳定性，也未讨论大规模生产的经济可行性与纺织品的洗涤耐久性	开发具有优异变色性能、机械可靠性和环境稳定性的智能纺织电子系统，实现基于深度学习的环境自适应伪装	可拉伸电致变色纺织电子系统及其在人体伪装中的应用	机器学习	NA	电致变色技术，弹性离子导体制备	CNN	环境信息数据（推测为图像或传感器数据）	NA	NA	MobileNetV2	响应时间（≈3秒），色彩对比度（≈58.1%），运行时长（>12000秒）	NA
1404	2025-12-12	Deep geometric framework to predict antibody-antigen binding affinity 2025-Dec, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108257 PMID:41138893	研究论文	本文提出了一种新颖的深度几何神经网络框架，用于预测抗体-抗原结合亲和力，通过结合结构模型和序列模型，并利用交叉注意力块共享信息	构建了最大且最通用的抗体-抗原结合亲和力预测数据集，并设计了一种结合结构特征和序列进化信息的深度几何神经网络，通过多尺度分层注意力块模拟相互作用空间	模型高度依赖于抗体-抗原结构的质量，且现有数据集可能仍存在局限性，尽管已扩展至多种抗原变体	开发一种高效且准确的抗体-抗原结合亲和力预测方法，以支持药物开发	抗体-抗原序列对和结构对，以及对应的连续结合亲和力值	机器学习	NA	深度几何神经网络	几何神经网络, 注意力机制	序列数据, 结构数据	超过100K序列对和8K结构对	PyTorch, TensorFlow (未明确指定，但基于深度学习框架)	交叉注意力块, 多尺度分层注意力块	平均绝对误差, 相关系数	NA
1405	2025-12-12	Assessing the generalizability of artificial intelligence in radiology: a systematic review of performance across different clinical settings 2025-Dec, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004166 PMID:41377327	系统综述	本文通过系统综述评估了人工智能在放射学诊断模型中的外部泛化性能	系统性地评估了AI模型在不同临床环境下的泛化性能，并识别了可能增强泛化性的方法	纳入的研究数量有限（仅6项），且部分研究存在患者选择偏倚或采样不明确的问题	评估人工智能在放射学诊断中的外部泛化性能，以促进其临床部署	应用于计算机断层扫描、磁共振成像或X射线的AI诊断模型	计算机视觉	NA	NA	CNN, GAN	图像	NA	NA	3D Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks-augmented models, no-new-U-Net ensembles	AUC, 灵敏度, 特异度	NA
1406	2025-12-12	Artificial Intelligence in IPMN diagnosis: bridging promise and clinical reality 2025-Dec, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000004170 PMID:41377378	综述	本文综述了人工智能（AI）在胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）诊断中的应用、潜力及面临的挑战	系统性地总结了AI（尤其是机器学习和深度学习模型）在利用CT、MRI和内镜超声区分IPMN良恶性病变方面的高性能表现（准确率高达94-99.6%），并指出其超越传统临床评估的潜力	AI的广泛应用受到缺乏标准化成像协议、方法学透明度不足以及缺乏前瞻性多中心验证的限制	评估人工智能在IPMN风险分层和精准诊断中的应用前景，并探讨其融入临床实践与国际指南的路径	胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）	数字病理学	胰腺癌	CT, MRI, 内镜超声	机器学习, 深度学习	医学影像	NA	NA	NA	准确率	NA
1407	2025-12-12	Evaluation on the Feasibility of the Pulse Oximetry-triggered Coronary CT Angiography 2025-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240495 PMID:41379007	研究论文	本研究评估了基于脉搏血氧计触发的冠状动脉CT血管成像（CCTA）在无法或难以连接心电图设备的心脏受试者中应用的可行性	提出并验证了一种基于脉搏血氧计监测心率生成模拟虚拟ECG信号来触发CCTA的新方案，替代传统的ECG触发方式	研究为单中心前瞻性研究，样本量相对有限（300名参与者），且仅使用了16-cm z轴覆盖范围的CT设备	评估脉搏血氧计触发CCTA在临床诊断成像中的可行性，特别是针对无法使用ECG设备的患者	计划接受冠状动脉CT血管成像（CCTA）的连续参与者	数字病理学	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像（CCTA）、脉搏血氧计心率监测、运动校正算法、深度学习图像重建	NA	医学影像（CT图像）	300名参与者（平均年龄57岁±12；161名男性），分为脉搏血氧计触发组（n=150）和传统ECG触发组（n=150）	NA	NA	辐射剂量、对比剂剂量、检查时间、CT衰减值、图像噪声、信噪比、对比噪声比、整体图像质量主观评估	16-cm z轴覆盖范围的CT设备，具体计算资源未说明
1408	2025-12-11	Incorporating and quantifying deformable image registration uncertainties in dose accumulation: a feasibility study on the benefit of online adaptive therapy 2025-Dec-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae2180 PMID:41259889	研究论文	本研究提出了一种概率框架，将可变形图像配准的不确定性纳入剂量累积中，并通过剂量-体积直方图带将其转化为临床相关指标，以探索在线自适应质子治疗的潜在益处	开发了一种概率框架，首次将DIR不确定性显式整合到剂量累积中，并生成可解释的DVH带以可视化不确定性	研究仅基于五名头颈癌患者的小样本队列，结果可能缺乏普适性	评估和量化可变形图像配准不确定性在剂量累积中的影响，以改进自适应质子治疗的工作流程	头颈癌患者的每日锥形束计算机断层扫描图像和剂量分布	医学影像分析	头颈癌	可变形图像配准, 深度学习, 锥形束计算机断层扫描	深度学习模型	医学影像	5名头颈癌患者，共157次每日锥形束计算机断层扫描	NA	NA	剂量-体积直方图带, D98%改善	NA
1409	2025-12-11	Deep Learning-Driven Discovery of Bee-Safe Isoxazoline Pesticide Candidates 2025-Dec-10, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c12299 PMID:41324313	研究论文	本文开发了一种创新的深度学习模型，用于发现对蜜蜂安全的异恶唑啉类农药候选物	提出了一种结合图神经网络和残差网络的新架构，并利用新训练集增强，克服了现有预测平台对异恶唑啉类农药毒性评估的局限性	未明确提及具体的数据缺口或模型泛化能力的限制	开发一种准确评估异恶唑啉类农药对蜜蜂毒性的预测工具，以发现更安全的农药替代品	异恶唑啉类农药（如氟噻虫胺）及其对蜜蜂的毒性	机器学习	NA	深度学习	GNN, ResNet	化学结构数据	NA	NA	GGHT, ResNet	NA	NA
1410	2025-12-11	Deep learning habitat radiomics based on ultrasound for predicting preoperative locally progression and postoperative recurrence risk of thyroid cancer: a multicenter study 2025-Dec-10, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004415 PMID:41363706	研究论文	本研究开发了一种基于超声的深度学习栖息地放射组学模型，用于预测甲状腺癌的术前局部进展和术后复发风险	首次将深度学习栖息地放射组学应用于甲状腺癌超声图像，通过瘤内亚区分割和瘤周区域分析捕捉肿瘤空间异质性，并结合临床变量构建预测模型	研究为回顾性设计，需要更多样化临床环境和更长随访时间的前瞻性验证	开发预测甲状腺癌局部进展和复发风险的超声影像模型	甲状腺癌患者	数字病理学	甲状腺癌	超声成像	深度学习	超声图像	回顾性队列1881例（来自9个医疗中心），前瞻性验证队列130例	未明确说明	深度学习栖息地放射组学模型	AUC, Kaplan-Meier分析, Cox回归	未明确说明
1411	2025-12-11	Exploring the pathogenic mechanism of RNH1 in colorectal cancer based on eQTL, Multi-omics and deep learning 2025-Dec-10, Journal of applied genetics IF:2.0Q3 DOI:10.1007/s13353-025-01029-4 PMID:41366589	研究论文	本研究基于eQTL、多组学和深度学习探索RNH1在结直肠癌中的致病机制	首次将RNH1与双硫死亡和结直肠癌风险联系起来，并利用单细胞RNA测序、空间转录组测序和深度学习生存神经网络构建预后模型	研究主要基于生物信息学分析和体外验证，缺乏体内实验验证RNH1的具体功能机制	探索RNH1在结直肠癌中的致病机制及其作为生物标志物和治疗靶点的潜力	结直肠癌患者组织和细胞	机器学习	结直肠癌	eQTL, 单细胞RNA测序, 空间转录组测序, RNA测序, qPCR	深度学习生存神经网络	基因表达数据, 转录组数据, 单细胞数据, 空间转录组数据	结直肠癌患者癌组织和正常组织样本	NA	DeepSurv	生存分析	NA
1412	2025-12-11	EEG motor imagery classification through a two-dimensional CNN-LSTM deep architecture and fuzzy decision-making 2025-Dec-10, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2554256 PMID:41368697	研究论文	本文提出了一种基于二维CNN-LSTM深度架构和模糊决策的EEG运动想象分类方法	结合了二维CNN-LSTM模型和Choquet模糊积分进行决策融合，以提升在噪声EEG条件下的分类可靠性	NA	开发一种鲁棒的深度学习框架，用于从原始EEG信号中自动检测运动想象	原始EEG信号	机器学习	NA	STFT	CNN, LSTM	EEG信号	NA	NA	二维CNN-LSTM	准确率	NA
1413	2025-12-11	A deep learning system on monolithic implant-supported crown design: Evaluating AI-generated models against conventional software outputs 2025-Dec-10, Journal of prosthodontics : official journal of the American College of Prosthodontists DOI:10.1111/jopr.70067 PMID:41368738	研究论文	本研究评估了一种基于Transformer的深度学习模型在生成单颗种植体支持冠（ISC）方面的有效性，并与传统软件生成的冠进行比较	首次将基于Transformer的深度学习模型（PoinTr架构）应用于种植体支持冠的自动化设计，相比传统软件，在轮廓、咬合形态和穿龈轮廓方面更接近技师设计	概念验证研究，样本量有限（311例），近中接触适应性在所有自动化组中仍不如技师设计冠	评估AI生成种植体支持冠的有效性，并与传统软件输出进行比较	单颗后牙第一磨牙区种植体支持冠的设计	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	数字印模图像	311例患者（291例用于训练，20例用于验证）	NA	PoinTr	整体轮廓偏差, 咬合形态差异, 近中接触, 穿龈轮廓	NA
1414	2025-12-11	Deep learning-derived orthogonal minimum joint space width improves radiographic assessment of knee osteoarthritis severity and progression 2025-Dec-10, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.70227 PMID:41368950	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习自动测量的正交最小关节间隙宽度在检测和监测膝骨关节炎进展中的性能	提出了一种新的正交最小关节间隙宽度度量，该度量通过深度学习自动测量，相比传统的固定位置测量方法，在区分关节间隙狭窄严重程度和纵向响应性方面表现更优	研究为回顾性队列研究，数据来源于单一数据库（OAI），未来需要在其他人群或前瞻性研究中验证	评估一种人工智能衍生的影像学生物标志物（正交最小关节间隙宽度）在膝骨关节炎严重程度评估和进展监测中的性能	膝骨关节炎患者的膝关节X光片	数字病理学	骨关节炎	深度学习	深度学习模型	图像（X光片）	15313张膝关节X光片，来自骨关节炎倡议（OAI）数据库，时间跨度为基线至72个月随访	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，标准化响应均值，相对标准化响应均值	NA
1415	2025-12-11	Dynamic reward-augmented ensemble learning for EEG signal classification in major depressive disorder 2025-Dec-10, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae2333 PMID:41369644	研究论文	本文提出了一种用于重度抑郁症EEG信号分类的动态奖励增强集成学习框架AABEL	提出了基于强化学习的自适应权重分配机制、多尺度神经动力学特征融合方法以及端到端的奖励传播优化流程	未明确说明模型在跨数据集或临床环境中的泛化能力验证	开发自适应EEG信号分类框架以改进重度抑郁症的诊断	重度抑郁症患者的EEG信号	机器学习	重度抑郁症	脑电图	CNN, GRU, Transformer	EEG信号	使用OpenNeuro ds003478数据集（具体样本数未明确说明）	NA	CNN, GRU, Transformer	准确率, F1分数	NA
1416	2025-12-11	Deep Learning-Powered Electrical Brain Signals Analysis: Advancing Neurological Diagnostics 2025-Dec-09, IEEE reviews in biomedical engineering IF:17.2Q1 DOI:10.1109/RBME.2025.3625973 PMID:41364564	综述	本文系统回顾了深度学习在基于脑电图（EEG）和颅内脑电图（iEEG）的神经疾病诊断中的最新进展	整合了46个数据集和7种神经疾病的应用，强调预训练多任务模型在实现可扩展、泛化解决方案中的作用，并提出了标准化基准以评估模型	数据集异质性和任务变异性可能阻碍稳健深度学习解决方案的开发	推动神经疾病诊断向智能、适应性强的医疗系统发展	脑电图（EEG）和颅内脑电图（iEEG）信号	机器学习	神经疾病	脑电图（EEG），颅内脑电图（iEEG）	深度学习模型	脑电信号	涉及46个数据集	NA	NA	NA	NA
1417	2025-12-11	Deep Learning-based Surrogate Model of Subject-Specific Finite-Element Analysis for Vertebrae 2025-Dec-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3642160 PMID:41364580	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习/机器学习的代理模型，用于高效预测椎体应力分布	开发了一种集成椎体形状编码并采用表面节点与内部节点分离解码分支的新型深度学习代理模型，建立了端到端自动化处理流程	在椎体前下缘和椎弓根区域观察到局部预测差异	开发高效预测椎体应力分布的替代模型，以加速个性化生物力学评估	L1椎体	数字病理学	老年疾病	CT扫描	深度学习/机器学习	图像	基于42个真实CT扫描通过数据增强生成的3,960个合成L1椎体	NA	NA	平均绝对误差,R值	NA
1418	2025-12-11	A Similarity-Constrained Multi-way Gated Attention Network for Focused Ultrasound-induced Blood-brain Barrier Opening Evaluation 2025-Dec-09, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3642073 PMID:41364579	研究论文	本研究提出了一种基于门控注意力的新模型，用于利用时域声学信号片段预测聚焦超声诱导的血脑屏障开放结果	提出了一种结合声学编码器、多路门控注意力机制和包含相似性约束的任务特定损失函数的新型门控注意力模型，以增强类间区分能力并减少注意力模式的冗余	研究样本量相对有限（174次FUS治疗），且未明确提及模型在更广泛或不同患者群体中的泛化能力验证	开发一种高时间分辨率、高预测可靠性且可解释的方法，用于评估聚焦超声诱导的血脑屏障开放的有效性和安全性	聚焦超声治疗过程中的时域声学信号片段	机器学习	中枢神经系统疾病	聚焦超声	深度学习	时域声学信号	174次FUS治疗	NA	门控注意力模型	准确率, 召回率, AUC, F1分数	NA
1419	2025-12-11	A priority control list for LCMs in freshwater food chain by deep learning 2025-Dec-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.140362 PMID:41207232	研究论文	本研究利用深度学习方法，针对淡水食物链中液晶单体的持久性、生物累积性和毒性效应，构建并优化了优先控制清单	首次针对影响淡水食物链的商业液晶单体PBT效应构建了优先控制清单，并应用ResNet深度学习模型进行优化和预测	研究仅针对1431种商业液晶单体在特定淡水食物链模型中的效应，可能未涵盖所有环境场景或新型化合物	评估液晶单体在淡水食物链中的环境风险，并建立高精度优先控制清单	1431种商业液晶单体在淡水食物链（水蚤-斑马鱼-卷羽鹈鹕）中的PBT效应	机器学习	NA	分子对接, 机器学习, 深度学习	ResNet	分子对接数值矩阵	1431种液晶单体 × 3个营养级 × 3种PBT效应，共12879个数据点	NA	ResNet	准确率	NA
1420	2025-12-11	SpectraNet: A unified deep learning framework for infrared spectroscopy-based prediction of plastic recyclability, type classification, and microplastic identification 2025-Dec-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.140434 PMID:41232191	研究论文	本文提出了一个名为SpectraNet的统一深度学习框架，利用中红外光谱数据实现塑料可回收性预测、类型分类和微塑料识别	提出了首个将中红外光谱与先进算法相结合的统一深度学习框架，用于同时支持塑料可回收性评估、塑料类型识别和微塑料类型识别三项关键分析任务，并建立了开放的塑料和微塑料红外光谱数据库	NA	开发一个高效的深度学习框架，以应对全球塑料污染和微塑料污染问题，支持塑料回收、材料识别和微塑料监测	塑料和微塑料	机器学习	NA	中红外光谱	深度学习	光谱数据	NA	NA	SpectraNet	准确率	NA