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
1541	2025-12-09	Artificial intelligence in echocardiography: current applications and future perspectives 2025-Dec, Journal of echocardiography IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s12574-025-00703-0 PMID:40839151	综述	本文综述了人工智能在超声心动图领域的当前应用与未来展望	系统总结了AI如何通过机器学习，特别是深度学习，提升超声心动图的图像采集、解读和诊断准确性，并探讨了其作为辅助工具而非替代人类专家的角色	存在数据偏见、跨人群和设备泛化性有限、AI模型“黑箱”特性以及伦理问题（如数据隐私和数字技术获取不平等）等挑战	探讨人工智能在超声心动图领域的应用现状、挑战及未来发展方向	超声心动图技术及其在临床诊断中的应用	医学影像分析	心血管疾病	NA	深度学习	图像	NA	NA	NA	准确性	NA
1542	2025-12-09	Diagnostic accuracy of AI-based models for autism spectrum disorder: A systematic review and meta-analysis with a focus on Arab populations 2025-Dec, Research in developmental disabilities IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.ridd.2025.105166 PMID:41270703	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于人工智能（AI）的模型在自闭症谱系障碍（ASD）诊断中的准确性，特别关注阿拉伯人群	这是首个针对AI在ASD诊断中应用的系统综述与荟萃分析，并特别聚焦于阿拉伯人群，揭示了混合模型（深度特征提取器与经典分类器结合）的优越性能	研究仅纳入2019年至2025年间的文献，可能存在发表偏倚；对阿拉伯人群的分析样本量相对有限，且文化、语言因素对模型性能的影响仍需进一步探讨	评估基于AI的模型在自闭症谱系障碍（ASD）诊断中的准确性，并特别关注阿拉伯人群，同时评价方法学质量及文化因素对模型性能的潜在影响	自闭症谱系障碍（ASD）患者，特别是阿拉伯人群	机器学习	自闭症谱系障碍	监督式人工智能系统、机器学习（ML）、深度学习（DL）	混合模型（深度特征提取器与经典分类器结合）、传统机器学习模型、深度学习模型	NA	26,569个实例（来自10项研究，共59个模型评估）	NA	NA	灵敏度、特异度、似然比、诊断比值比（DOR）	NA
1543	2025-12-09	THE UTILITY OF DEEP LEARNING MODEL IN CLINICAL TREATMENT DECISION-MAKING OF MANDIBULAR THIRD MOLAR: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102164 PMID:41290278	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习在下颌第三磨牙临床治疗决策中的效用	首次通过荟萃分析量化比较深度学习模型与人类专家在评估下颌第三磨牙与下牙槽神经空间关系方面的诊断性能	纳入研究存在异质性，且部分研究可能存在偏倚，深度学习模型在临床实际应用中的泛化能力仍需进一步验证	评估深度学习在医学影像中改善下颌第三磨牙相关临床程序的有效性	下颌第三磨牙的影像数据及其与下牙槽神经的解剖关系	数字病理	口腔颌面外科疾病	医学影像分析	深度学习模型	口腔全景X光片	45,029个影像实例	NA	NA	敏感性, 特异性	NA
1544	2025-12-09	DeepPartitioning: Deep Learning of Graph Partitioning for Neuron Segmentation From Electron Microscopy Volume via Graph Neural Network 2025-Dec, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3581433 PMID:40536855	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的图划分方法DeepPartitioning，用于电子显微镜体积中的神经元分割，通过图神经网络实现端到端的超像素聚合	通过引入线图神经网络（LGNN）来捕获区域邻接图中的高阶关系结构，将图划分任务隐式转化为二阶多割问题，避免了传统方法因模型容量不足导致的建模误差	未在摘要中明确提及	开发一种端到端的超像素聚合方法，以改进电子显微镜体积中的神经元分割	电子显微镜体积中的神经元分割任务	计算机视觉	NA	电子显微镜成像	图神经网络	图像体积	三个公共电子显微镜数据集	NA	线图神经网络	NA	NA
1545	2025-12-09	Artificial Intelligence in Action: A Comprehensive Review on Machine and Deep Learning Methods in Sjögren's Syndrome Diagnosis 2025-Dec, International journal of rheumatic diseases IF:2.4Q2 DOI:10.1111/1756-185x.70495 PMID:41355043	综述	本文全面回顾了人工智能，特别是机器学习和深度学习方法，在提高干燥综合征诊断准确性方面的应用	系统性地整合了AI在干燥综合征多种诊断模式（包括组织病理学、影像学、光谱学、基因组学、代谢组学和电子健康记录）中的应用，并强调了其统一多源数据、实现快速、客观和个性化诊断的潜力	本文为综述性文章，未报告原始研究的具体局限性，但文中提及的AI方法在资源有限环境中的应用潜力仍需进一步验证	探讨人工智能技术在干燥综合征诊断领域的应用现状、进展和潜力	干燥综合征的诊断方法及相关数据	机器学习	干燥综合征	组织病理学分析、唾液腺超声、计算机断层扫描、拉曼光谱、舌成像、基因组学分析、代谢组学分析、电子健康记录分析	机器学习分类器, 深度学习模型	组织病理学图像、医学影像、光谱数据、舌图像、基因组数据、代谢组数据、电子健康记录文本	NA	NA	NA	NA	NA
1546	2025-12-08	Improving the performance of daily pan evaporation (Evp) prediction using the ensemble empirical mode decomposition combined with deep learning models 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27255-8 PMID:41345149	研究论文	本研究提出了一种结合集合经验模态分解与深度学习模型来预测日蒸发皿蒸发量的新方法	首次将集合经验模态分解与长短期记忆网络和卷积神经网络结合，用于蒸发量预测，并通过分解输入变量为固有模态函数来简化复杂模式	研究仅针对伊朗东北部Kardeh Dam流域，模型在其他气候区域的普适性有待验证	提高日蒸发皿蒸发量的预测精度，以支持水资源管理和节水决策	蒸发皿蒸发量	机器学习	NA	集合经验模态分解	LSTM, CNN	时间序列数据	NA	NA	LSTM, CNN	RMSE, MAE, SI	NA
1547	2025-12-08	Durability and service life prediction of fly ash based geopolymer high performance concrete under extreme environmental conditions 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27229-w PMID:41345153	研究论文	本研究开发了一个基于物理信息与深度学习的集成框架，用于预测粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性与剩余使用寿命	提出了一个结合Transformer物理信息神经网络、时空图神经网络、深度强化学习混合优化、超图自监督学习和扩散概率模型的综合框架，实现了多尺度、多机制退化建模与不确定性量化	未在论文摘要中明确说明	提升粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土在极端环境下的耐久性预测精度与使用寿命评估	粉煤灰基地质聚合物高性能混凝土	机器学习	NA	深度学习	Transformer, 图神经网络, 深度强化学习, 自监督学习, 扩散概率模型	混凝土性能数据、裂纹传播时空数据、材料微观结构数据	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	Transformer Based Physics Informed Neural Network (TPINN), Spatiotemporal Graph Neural Networks (ST-GNN), Deep Reinforcement Learning Based Mix Optimization (DRL MO), Hypergraph Self Supervised Learning (HSSL), Diffusion Probabilistic Model for Uncertainty Quantification (DPM-UQ)	预测准确性、可解释性、数据需求降低程度	未在摘要中明确说明
1548	2025-12-08	A deep learning framework for predicting aircraft trajectories from sparse satellite observations 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27064-z PMID:41345157	研究论文	本文提出了一种名为HiFormer的深度学习框架，用于从稀疏卫星观测中预测飞机轨迹	HiFormer框架首次将卷积、循环和注意力序列建模集成于统一架构，以单次前向过程捕捉短、中、长期运动依赖，并构建了大规模合成轨迹数据集	未明确提及模型在极端天气或复杂空域环境下的泛化能力	开发一种能够从稀疏卫星观测中可靠预测飞机轨迹的深度学习框架	飞机轨迹数据，包括合成轨迹和真实ADS-B飞行片段	机器学习	NA	卫星光学传感器观测，ADS-B数据	深度学习框架（集成卷积、循环和注意力机制）	轨迹数据（合成与真实飞行数据）	12,000条合成轨迹和1,000段真实ADS-B飞行片段	未明确指定，可能为PyTorch或TensorFlow	HiFormer（自定义集成架构）	多步预测误差降低百分比（合成数据30%，真实数据10%）	NA
1549	2025-12-08	MedShieldFL-a privacy-preserving hybrid federated learning framework for intelligent healthcare systems 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27303-3 PMID:41345162	研究论文	本文提出了一种名为MedShieldFL的混合隐私保护联邦学习框架，用于医疗系统中的安全去中心化脑肿瘤分类	结合了同态加密和数据增强技术，在保护患者数据隐私的同时处理类别不平衡问题，相比传统联邦学习模型性能提升约2%	未明确说明框架在更大规模医疗机构的扩展性，也未讨论不同加密级别对计算效率的具体影响	开发一个隐私保护的联邦学习框架，以解决医疗数据共享中的隐私和安全问题	脑肿瘤医学图像	计算机视觉	脑肿瘤	数据增强，同态加密	CNN	图像	NA	NA	ResNet-18	准确率	NA
1550	2025-12-08	Wave masking enhances electrocardiogram reconstruction with linear regression 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27196-2 PMID:41345416	研究论文	本研究提出了一种名为波掩蔽的新型预处理技术，用于增强基于线性回归的心电图重建性能，并与深度学习方法进行了比较	将图像识别中的掩蔽技术适应到心电图时间序列信号中，以突出对重建最相关的关键部分，从而显著提升线性回归模型的性能	波掩蔽技术虽能提升线性回归性能，但未超越深度学习方法，且研究仅基于正常心电图记录，未整合到深度学习模型或多样本人口记录中进行全面探索	提高心电图重建的准确性和效率，通过预处理技术优化信号处理流程	心电图信号，特别是从减少或替代导联集中合成导联	机器学习	心血管疾病	波掩蔽预处理技术	线性回归, 深度学习模型	时间序列信号（心电图）	10,000条正常心电图记录，来自CODE-15%数据库	NA	NA	平均相关系数	NA
1551	2025-12-08	Multi-element geochemical anomaly recognition applying geologically-constrained convolutional deep learning algorithm with Butterworth filtering of frequency domain information : Of frequency domain information 2025-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27332-y PMID:41345479	研究论文	本文提出了一种结合地质约束和频域信息滤波的卷积深度学习算法，用于识别多元素地球化学异常	开发了一种新颖的地质约束卷积深度学习算法，通过频域数据训练和Butterworth滤波增强特征提取能力，解决了传统2D CNN在多元素地球化学异常映射中的局限性	算法在特定区域（伊朗Robat Sefid地区）进行验证，可能在其他地质环境中的泛化能力未充分评估	高效检测与矿床相关的多元素地球化学异常	多元素地球化学数据表	机器学习	NA	地球化学分析	CNN	表格数据	NA	NA	一维卷积神经网络	成功率曲线	NA
1552	2025-12-08	Pan-cancer gene set discovery via scRNA-seq for optimal deep learning based downstream tasks 2025-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27296-z PMID:41330999	研究论文	本研究提出了一种基于单细胞RNA测序数据识别泛癌基因集的方法，并通过深度学习模型验证其在多种下游任务中的优越性	首次提出利用单细胞RNA测序数据而非传统批量RNA测序数据来识别泛癌基因集，并结合高维加权基因共表达网络分析和XGBoost特征选择方法，显著提升了基因集在多种癌症下游任务中的预测性能	研究仅分析了13种癌症类型的181个肿瘤活检样本，样本量和癌症类型覆盖范围有限，且未在独立外部数据集上进行充分验证	开发一种基于单细胞RNA测序数据的特征选择方法，以优化泛癌研究中的下游任务预测性能	13种癌症类型的181个肿瘤活检样本的单细胞RNA测序数据，以及TCGA泛癌RNA测序数据	机器学习	泛癌研究	单细胞RNA测序, 批量RNA测序, 高维加权基因共表达网络分析	多层感知机, 图神经网络	基因表达数据	181个肿瘤活检样本（单细胞数据）及TCGA泛癌数据集	XGBoost, 深度学习框架（未指定具体名称）	多层感知机, 图神经网络	未明确指定具体指标，但涉及肿瘤突变负荷评估、微卫星不稳定性分类、突变预测、癌症亚型分型和分级等任务的性能比较	NA
1553	2025-12-08	A deep learning-based approach to enhance accuracy and feasibility of long-term high-resolution manometry examinations 2025-Dec-02, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01255-1 PMID:41331076	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分析方法，用于长期高分辨率测压检查，以提高诊断食管动力障碍的准确性和临床可行性	开发了一种深度学习管道，能够自动检测吞咽事件和非吞咽性动力障碍，并通过聚类将事件分类为代表性组，减少临床医生的分析负担	研究仅基于25个LTHRM样本，样本量相对较小，可能限制模型的泛化能力	提高长期高分辨率测压检查的准确性和临床可行性	食管动力障碍患者	数字病理学	食管动力障碍	高分辨率测压	深度学习	测压数据	25个长期高分辨率测压检查，包含超过23,000个专家标注事件	NA	NA	检测率	NA
1554	2025-12-08	A novel liver image classification network for accurate diagnosis of liver diseases 2025-Dec-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17581-2 PMID:41331299	研究论文	本文提出了一种名为CMT-Net的新型混合网络，用于CT肝脏图像分类，以准确诊断正常肝脏、脂肪肝和肝硬化	提出CMT-Net混合网络，统一了CNN的局部感知、MLP的高维映射和Transformer的全局依赖，显著提升了分类准确性	未提及模型在外部数据集上的泛化能力或计算效率的具体评估	提高CT肝脏图像分类的准确性，以辅助肝脏疾病的精确诊断	CT肝脏图像，包括正常肝脏、脂肪肝和肝硬化三类	计算机视觉	肝脏疾病	CT成像	混合网络（CNN, MLP, Transformer）	图像	来自乌鲁木齐市人民医院影像科的三类肝脏疾病数据集，具体样本数量未明确	NA	CMT-Net（包含高效Transformer模块和混合MLP模块）	准确性	NA
1555	2025-12-08	Application of MR images in radiotherapy planning for brain tumor based on deep learning 2025-Dec, The International journal of neuroscience DOI:10.1080/00207454.2024.2352784 PMID:38712669	研究论文	本研究基于深度学习探索了MRI图像在脑肿瘤放疗计划中的功能与剂量计算准确性	采用U-NET深度学习模型建立MRI到CT图像的转换模型，用于放疗剂量计算，验证了其可行性与高精度	样本量相对较小（训练集105例，测试集8例），且仅针对脑肿瘤患者，未涉及其他肿瘤类型	探索MRI图像通过深度学习转换后用于放疗剂量计算的准确性与可行性	脑肿瘤患者	数字病理	脑肿瘤	MRI, CT	CNN	图像	131例脑肿瘤患者（训练集105例，调优集26例，测试集8例）	NA	U-NET	剂量参数差异（D98, D95, D2, Dmean），伽马通过率	NA
1556	2025-12-08	Explainable artificial intelligence predicts inflammatory and spatial heterogeneity from nasal polyp histology 2025-Dec, The Journal of allergy and clinical immunology IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jaci.2025.08.016 PMID:40902945	研究论文	本研究开发了一种基于组织学的可解释深度学习模型HE2Signature，用于从鼻息肉组织学图像中预测炎症基因特征和空间分子异质性	首次提出基于组织学的可解释深度学习模型，能够从H&E染色全切片图像预测炎症基因特征和空间分子异质性，为慢性鼻窦炎伴鼻息肉的内型导向精准医学提供临床适用框架	模型在外部验证队列中识别T2内型的性能（ROC值0.716）有待进一步提高，且研究样本主要来自4个医疗中心	开发基于组织学图像的深度学习模型，用于预测慢性鼻窦炎伴鼻息肉的炎症基因特征和空间模式	慢性鼻窦炎伴鼻息肉患者的鼻息肉组织样本	数字病理学	慢性鼻窦炎伴鼻息肉	转录组学分析，免疫组织化学	深度学习模型	图像，基因表达谱	训练集70例，内部验证队列30例，外部验证队列224例（来自4个医疗中心）	NA	HE2Signature	相关性分析，混淆矩阵分析，受试者工作特征曲线，AUC值	NA
1557	2025-12-08	Applications of artificial intelligence in rehabilitation: technological innovation and transformation of clinical practice 2025-Dec, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100360 PMID:41161419	综述	本文综述了人工智能在康复科学中的多样化应用，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术，并提出了AI赋能的康复模型	提出了AI赋能的康复模型，将碎片化流程转变为具有实时评估的交互式自适应系统，推动康复从经验驱动转向数据模型驱动	面临数据限制、伦理问题、监管要求和临床整合障碍等挑战	探索人工智能在康复领域的应用，以提升康复服务的精准性、效率和可及性	康复科学中的技术应用和临床实践	机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 计算机视觉, 自然语言处理, 机器人技术	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1558	2025-12-08	Plasma secretory protein genes in hepatocellular carcinoma and heart failure: Comorbidity and biological function exploration 2025-Dec, Molecular immunology IF:3.2Q3 DOI:10.1016/j.molimm.2025.10.009 PMID:41192015	研究论文	本研究旨在阐明血浆分泌蛋白基因在肝细胞癌和心力衰竭共病效应中的介导作用	通过整合WGCNA、差异表达分析和深度学习技术，首次识别出FCN3、FAP和HMGB2三个血浆分泌蛋白基因作为HCC与HF共病的关键参与者，并发现地塞米松和儿茶素作为潜在药物干预候选物	NA	探索肝细胞癌与心力衰竭共病的分子机制及生物标志物	血浆分泌蛋白基因	生物信息学	肝细胞癌, 心力衰竭	加权基因共表达网络分析, 差异表达分析, 深度学习	NA	基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
1559	2025-12-08	Automated registration and clustering for enhanced localization atomic force microscopy of flexible membrane proteins 2025-Dec, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013277 PMID:41325488	研究论文	本文提出了一种无监督深度学习算法，用于同时注册和聚类原子力显微镜图像，以增强对柔性膜蛋白的定位原子力显微镜成像	引入无监督深度学习算法，首次实现同时注册和聚类AFM图像，使LAFM技术适用于具有多种构象的柔性蛋白质	研究基于模拟AFM图像进行验证，尚未在真实实验数据上全面测试	提高原子力显微镜对柔性膜蛋白的成像分辨率	SecYEG转位子膜蛋白系统	计算机视觉	NA	原子力显微镜, 分子动力学模拟	深度学习	图像	模拟AFM图像数据集	NA	无监督深度学习算法	分辨率提升	NA
1560	2025-12-08	Virtual inertia regulation based high-order observer for weak microgrids using deep sequential learning 2025-Dec, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.10.005 PMID:41077490	研究论文	本文提出了一种基于深度序列学习的高阶观测器虚拟惯性调节方法，用于弱微电网系统	该方法包含三个主要创新点：实现高阶扩展扰动观测器进行实时估计和补偿、应用深度序列动作值学习算法无监督调整控制器参数、在初级和次级控制回路中包含虚拟转子动力学仿真以增强响应性	NA	提高高渗透可持续能源资源下弱微电网系统的惯性和阻尼特性	混合微电网系统中的能源存储系统	机器学习	NA	深度序列动作值学习算法	深度神经网络	NA	NA	NA	NA	波动抑制程度、响应速度	NA