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
1681	2025-11-29	Self-supervised learning for MRI reconstruction: a review and new perspective 2025-Dec, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01274-y PMID:40569542	综述	本文系统回顾了自监督深度学习在MRI重建领域的最新进展，探讨其克服全采样k空间数据依赖性的潜力	提出了自监督学习作为有监督方法替代方案的新视角，仅需欠采样k空间数据即可训练模型	方法在不同解剖结构的鲁棒性存在挑战，验证标准缺乏统一性，临床整合仍需完善	推动MRI重建技术发展，解决数据稀缺问题并缩短扫描时间	磁共振成像重建方法和技术	医学影像	NA	磁共振成像	深度学习	k空间数据	NA	NA	NA	图像质量	NA
1682	2025-11-28	Multi-Organ metabolic profiling with [18F]F-FDG PET/CT predicts pathological response to neoadjuvant immunochemotherapy in resectable NSCLC 2025-Dec, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07350-8 PMID:40451983	研究论文	开发并验证结合多器官PET代谢指标的列线图模型，用于预测可切除非小细胞肺癌患者新辅助免疫化疗后的主要病理缓解	首次报道结合多器官代谢指标（脾脏、结肠、脊柱等）的预测模型，超越传统仅关注肿瘤的方法，量化全身宿主-肿瘤代谢相互作用	回顾性单中心研究，样本量有限（115例患者），需要外部验证	预测可切除非小细胞肺癌患者接受新辅助免疫化疗后的主要病理缓解	可切除非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	[18F]F-FDG PET/CT, 深度学习自动分割	列线图, LASSO回归, 随机森林	PET/CT图像, 代谢参数	115例rNSCLC患者（训练集70%，验证集30%）	NA	NA	AUC, 特异性, 阳性预测值, 准确率, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
1683	2025-11-28	An efficient attention Densenet with LSTM for lung disease detection and classification using X-ray images supported by adaptive R2-Unet-based image segmentation 2025-Dec, Archives of physiology and biochemistry IF:2.5Q2 DOI:10.1080/13813455.2025.2524182 PMID:40590298	研究论文	提出一种结合自适应R2-Unet图像分割和注意力Densenet-LSTM的深度学习框架，用于X射线图像的肺部疾病检测与分类	开发了自适应循环残差U-Net（AR2-UNet）分割网络，采用增强河豚优化算法（EPOA）优化参数，并首次将注意力Densenet与LSTM结合用于肺部疾病分类	未提及数据集的具体规模和多样性，缺乏外部验证结果	开发高效的肺部疾病自动检测与分类系统	胸部X射线图像中的肺部疾病	计算机视觉	肺部疾病	X射线成像	CNN, LSTM	图像	NA	NA	AR2-UNet, DenseNet, LSTM, ResNet, Inception	准确率	NA
1684	2025-11-28	Toward Foundational Model for Sleep Analysis Using a Multimodal Hybrid-Self-Supervised Learning Framework 2025-Dec, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603608 PMID:40924530	研究论文	提出一种用于睡眠分析的多模态混合自监督学习框架SynthSleepNet，能够有效分析多导睡眠图数据	结合掩码预测和对比学习的混合自监督学习框架，并引入基于Mamba的时间上下文模块	NA	开发用于睡眠质量评估和睡眠障碍诊断的自动化分析工具	多导睡眠图数据，包括脑电图、眼电图、肌电图和心电图	机器学习	睡眠障碍	多导睡眠图	自监督学习	生理信号数据	NA	NA	Mamba	准确率	NA
1685	2025-11-28	Structure Learning of Deep Gaussian and Non-Gaussian Information Fusion Framework for Automated Predictive Data Analytics 2025-Dec, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3603545 PMID:40924529	研究论文	提出一种基于最大信息系数的深度高斯与非高斯信息融合框架结构学习算法，用于自动化预测数据分析	引入最大信息系数作为潜变量间关联强度的度量，提出自动确定深度模型所需隐藏层的评估指标	仅通过两个工业实例验证，需要更多实际应用场景的测试	解决深度信息融合框架中的结构学习问题，实现自动化数据驱动建模与分析	时变工业过程数据	机器学习	NA	信息融合	潜变量模型	工业过程数据	两个真实工业案例	深度学习框架	深度高斯与非高斯信息融合框架	在线预测性能	NA
1686	2025-11-28	Comparative diagnostic performance of artificial intelligence models in structural MRI for schizophrenia: A systematic review and meta-analysis 2025-Dec, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104759 PMID:41202773	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析比较人工智能模型在结构磁共振成像中对精神分裂症的诊断性能	首次系统比较深度学习和传统机器学习在sMRI精神分裂症诊断中的性能差异，并分析不同神经解剖输入数据的影响	纳入研究数量有限（16项），需要多中心外部验证队列来验证临床实用性	评估人工智能模型在结构磁共振成像中诊断精神分裂症的准确性和临床应用价值	成人精神分裂症患者的结构磁共振成像数据	医学影像分析	精神分裂症	结构磁共振成像	深度学习, 传统机器学习	医学影像	3601名参与者	NA	支持向量机, 深度学习架构	灵敏度, 特异度, AUC	NA
1687	2025-11-28	An exploratory study of explainable deep learning for predicting bone mineral density using clavicle features on chest radiographs: A multi-task approach with regression and segmentation 2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70336 PMID:41277292	研究论文	本研究开发了一种多任务学习模型，通过胸部X光片中的锁骨特征预测骨密度，并支持网络可解释性	将分割和回归任务集成到U-Net架构中，采用多任务学习方法，并通过热图可视化验证预测依据	研究为探索性研究，样本量相对有限（1600名患者），存在一定的预测偏差	开发可解释的深度学习模型，从胸部X光片中预测骨密度，辅助骨质疏松筛查	接受胸部X光摄影和腰椎DXA检查的1600名患者	医学影像分析	骨质疏松症	双能X线吸收测定法（DXA），梯度加权类激活映射（Grad-CAM）	深度学习，多任务学习	胸部X光影像	1600名患者	NA	U-Net	平均绝对误差（MAE），Pearson相关系数（R值），灵敏度，特异性，精确度，F1分数	NA
1688	2025-11-28	mpMRI-based MGMT methylation status prediction for glioblastoma through off-the-shelf deep features: A multi-dataset feasibility study 2025-Dec, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70373 PMID:41277375	研究论文	本研究开发了一种基于多参数磁共振成像的深度学习方法，用于预测胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态	采用孪生神经网络结合现成深度学习特征，并整合T1模态的delta深度特征来提升模型性能	模型性能仍有提升空间，AUC值相对有限	评估使用多参数磁共振成像非侵入性诊断MGMT甲基化状态的可行性	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像	SNN	医学影像	585名参与者用于训练，81个样本用于外部验证	NA	Siamese神经网络	AUC, precision, recall	单CPU平台
1689	2025-11-28	Incremental Learning-Enabled Fault Diagnosis of Dynamic Systems: A Comprehensive Review 2025-Dec, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3586643 PMID:40737141	综述	本文系统回顾了增量学习在动态系统故障诊断中的应用方法	首次专门针对增量学习在故障诊断中的应用进行系统性综述，提出了新的分类法和研究视角	作为综述文章，不涉及原始实验验证，主要基于现有文献分析	探讨增量学习在动态系统故障诊断中的研究现状、挑战和发展方向	工业系统的故障诊断方法	机器学习	NA	增量学习	NA	动态数据流	NA	NA	NA	NA	NA
1690	2025-11-27	Artificial Neural Networks and Deep Learning in Solid Organ Transplantation 2025-Dec-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000005500 PMID:40702591	综述	本文概述人工神经网络和深度学习在实体器官移植领域的应用、术语解释及使用建议	系统梳理神经网络在移植领域的应用发展，特别关注非表格数据处理的新趋势	模型解释性仍需结合具体情境，存在黑箱预测的局限性	为移植领域研究者提供神经网络和深度学习的入门指南和应用框架	实体器官移植相关数据和应用场景	机器学习	器官移植	NA	人工神经网络,深度学习	图像,文本,非表格数据	NA	NA	NA	NA	NA
1691	2025-11-27	Benign and malignant bone lesion diagnosis based on self-supervised and radiomics fusion using SPECT/CT images 2025-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2025.100723 PMID:41277948	研究论文	基于SPECT/CT图像，通过融合自监督学习和影像组学技术提高良恶性骨病变诊断准确性	提出SPARC-Net模型，利用功能性SPECT数据作为语义先验从CT扫描中提取判别性特征，无需人工标注	NA	提高SPECT/CT成像在区分良恶性骨病变方面的诊断准确性，减少传统图像解读的主观性	741例确诊的骨病变病例	医学影像分析	骨肿瘤	SPECT/CT成像	深度学习	SPECT/CT医学图像	741例骨病变病例	NA	SPARC-Net	准确率, AUC, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
1692	2025-11-27	Rupiah exchange rate prediction against the US Dollar using a deep neural network with a multi-output sliding window approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103692 PMID:41277988	研究论文	本研究使用多输出滑动窗口的深度神经网络方法预测印尼盾对美元的汇率	提出结合多输出滑动窗口框架和正弦-余弦时间编码的深度学习汇率预测方法，能够同时预测买入价和卖出价	仅使用历史汇率数据，未考虑其他宏观经济因素对汇率的影响	开发准确可靠的汇率预测模型以支持金融决策	印尼盾对美元的历史汇率数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列预测	MLP, LSTM, GRU	时间序列数据	2015年至2025年的每日历史汇率数据	NA	多层感知器, 长短期记忆网络, 门控循环单元	MAPE, RMSE, R²	NA
1693	2025-11-27	Spectral-aware CNN with learnable biorthogonal units and depthwise convolutions for multi-class blood cell classification 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103685 PMID:41277991	研究论文	提出一种用于多类血细胞分类的新型混合深度学习模型，结合了谱感知卷积神经网络、可学习谱双正交下采样单元和深度可分离卷积	使用小波启发的可学习谱双正交下采样单元替代传统池化层以改进特征保留，并集成深度可分离卷积减少参数数量和训练成本	NA	实现白血病和贫血等疾病的有效早期诊断，通过准确分类外周血细胞	外周血细胞图像	计算机视觉	白血病,贫血	深度学习	CNN	图像	17,092张图像，涵盖8个血细胞类别	NA	谱感知CNN,可学习谱双正交下采样单元,深度可分离卷积	准确率	NA
1694	2025-11-27	Tooth-level detection and mapping of dental pathologies on panoramic radiographs using YOLOv11 and RT-DETR 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103696 PMID:41277983	研究论文	开发了一种在全景X光片上自动检测牙齿病理并进行牙齿级别定位的可重现方法	集成牙齿分割和病理检测两个深度学习阶段，将病理结果映射到具体牙齿	NA	开发AI辅助牙科诊断工具	牙齿和牙科病理	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	YOLOv11, RT-DETR	图像	1,628张标注全景X光片和Tufts牙科数据库	NA	YOLOv11, RT-DETR-x, YOLOv11x	mAP@50	NA
1695	2025-11-27	EEG entropy modulation as a biomarker of emotion regulation and resilience 2025-Dec, IBRO neuroscience reports IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ibneur.2025.10.013 PMID:41280140	综述	本文提出脑电图熵调制作为情绪调节和心理韧性的客观生物标志物	超越静态静息态分析，提出基于认知情绪任务中的熵动态调制作为更有效的生物标志物	目前仍处于理论验证阶段，需要更多实证研究验证其临床应用价值	开发基于脑电图熵调制的情绪调节和心理韧性客观评估方法	情绪调节机制、心理韧性神经基础	临床神经心理学	情绪失调、焦虑障碍	脑电图(EEG)、熵分析	机器学习、深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
1696	2025-11-27	The Platelet-Rich Plasma research ecosystem: From mechanistic insights to precision treatment in knee osteoarthritis 2025-Dec, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.10.017 PMID:41282491	综述	本文通过叙事性综述构建了富血小板血浆研究的生态系统，涵盖从机制生物学到精准医疗的全链条研究	提出PRP研究生态系统概念，整合多维度证据，强调中性粒细胞-巨噬细胞串扰等新机制，并提出精准治疗路线图	存在报告不一致、缺乏标准化分类系统、分层不足等限制因素	系统梳理PRP在膝骨关节炎领域的研究现状并推动其向精准再生疗法发展	富血小板血浆及其在膝骨关节炎治疗中的应用	数字病理	骨关节炎	深度学习质量控制、分类系统	深度学习	临床试验数据、生物学机制数据、系统评价数据	NA	NA	NA	脆弱性指数分析	NA
1697	2025-11-27	AI MAY SHOW COMPARABLE DIAGNOSTIC ACCURACY TO EXPERTS IN ORAL CANCER DETECTION, BUT EVIDENCE REMAINS LIMITED AND OF LOW CERTAINTY 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102199 PMID:41290266	系统综述	本研究通过系统综述和网络荟萃分析比较深度学习在口腔癌诊断中的准确性	首次使用网络荟萃分析方法系统比较深度学习模型与专家在口腔癌诊断中的准确性	证据有限且确定性较低	评估深度学习在口腔癌诊断中的准确性并与专家诊断进行比较	口腔癌诊断	数字病理	口腔癌	深度学习	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
1698	2025-11-27	Enhanced difference ghost shuffle U-Net: A hybrid Monte Carlo deep learning denoiser for boron neutron capture therapy dose calculation 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70100 PMID:41290395	研究论文	提出EDGS-UNet混合蒙特卡罗深度学习去噪框架，用于快速准确的硼中子俘获治疗剂量计算	结合增强差分幽灵卷积保持高频梯度、分层通道-空间-像素注意力机制自适应特征优化，以及物理组件特异性能量守恒损失函数	仅在胶质母细胞瘤数据集上进行验证，样本量有限	加速BNCT治疗计划系统中的蒙特卡罗剂量计算	硼中子俘获治疗的3D剂量分布	医学影像处理	胶质母细胞瘤	蒙特卡罗模拟, 深度学习	CNN, U-Net	3D剂量分布图像	56个训练病例/9个验证病例/11个测试病例	NA	3D U-Net, EDGS-UNet	均方误差, 等剂量相似度, 平均绝对百分比误差, GTV相对偏差	NA
1699	2025-11-26	Decoding the spectrum of meat quality: advances in hyperspectral imaging for multi-attribute analysis 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146912 PMID:41197306	综述	本文系统评述了高光谱成像技术在新鲜肉类多属性质量分析中的最新进展与应用	全面探讨了人工智能、深度学习和数据融合等前沿数据分析方法在提升高光谱成像预测可靠性和实际应用中的作用	NA	评估高光谱成像技术在新鲜肉类质量多参数同时检测中的应用价值	新鲜牛肉、猪肉和禽肉的质量参数	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	NA	预测可靠性	NA
1700	2025-11-26	Food defect detection technologies based on deep learning and prospects in detection of unsound wheat kernels 2025-Dec-25, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.146910 PMID:41207261	综述	本文系统综述了基于深度学习的食品缺陷检测技术在不完善小麦籽粒检测中的研究现状与发展前景	聚焦深度学习技术在不完善小麦籽粒检测中的创新应用，涵盖图像采集系统、特征提取、模型优化、多模态融合和轻量化部署等关键技术进展	主要关注技术层面综述，缺乏具体实验数据验证和实际应用效果的系统评估	推动智能小麦质量检测技术发展，为智慧农业实践提供理论支持和方法指导	不完善小麦籽粒及其对粮食加工和储存的影响	计算机视觉	NA	机器视觉，深度学习	深度学习模型	图像数据	NA	NA	NA	NA	NA