深度学习在生物医药领域中的应用

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
1	2025-09-20	Application of Raman Spectroscopy Coupled With Chemometrics for the Detection and Quantification of Mancozeb Residues in Collard Green 2025-Dec, Analytical science advances IF:3.0Q2 DOI:10.1002/ansa.70045 PMID:40959212	研究论文	本研究利用拉曼光谱结合化学计量学方法检测和量化羽衣甘蓝中的代森锰锌残留	首次将拉曼光谱与机器学习模型（包括深度学习和集成方法）结合，用于代森锰锌残留的高精度检测与量化	研究仅限于羽衣甘蓝中的代森锰锌残留，未验证其他农药或蔬菜类型的适用性	开发快速、精确、可及的农药残留检测技术，保障食品安全	羽衣甘蓝中的代森锰锌农药残留	化学计量学与光谱分析	食品安全相关健康风险	拉曼光谱，主成分分析（PCA），机器学习建模	SVM, CNN, 集成学习	光谱数据	多个浓度梯度样本（0.01-0.5 ppm），按监管残留限值分类
2	2025-09-20	Generalizable deep learning for photoplethysmography-based blood pressure estimation-A benchmarking study 2025-Dec-01, Machine Learning. Health DOI:10.1088/3049-477X/ae01a8 PMID:40959521	研究论文	本研究评估了基于光电容积脉搏波(PPG)和深度学习模型进行血压估计的泛化能力	首次系统评估深度学习模型在分布外数据集上的血压估计性能，并提出基于样本的域适应方法	模型性能受数据集间血压分布差异的强烈影响	研究基于PPG的深度学习血压估计模型的泛化能力	光电容积脉搏波信号和血压数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	XResNet1d101等五种深度学习模型	生理信号波形数据	基于PulseDB数据集训练，并在多个外部数据集测试
3	2025-09-20	Multi-View Self-Supervised Learning Enhances Automatic Sleep Staging From EEG Signals 2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561228 PMID:40232903	研究论文	提出一种基于多视图自监督学习的自动睡眠分期方法，通过EEG信号提升分期准确性和数据效率	引入多视图特征编码器（时域和频域）并结合跨视图对比损失，增强特征可迁移性和鲁棒性	依赖公开数据集验证，未提及模型在临床环境中的实际部署挑战	提升自动睡眠分期的效率和泛化能力，减少对标注数据的依赖	EEG信号数据	机器学习	睡眠障碍	自监督学习（SSL），对比学习	多视图神经网络（含时序编码器和频谱编码器）	EEG信号（原始信号和时频特征）	三个公开数据集（SleepEDF-20, SleepEDF-78, MASS）
4	2025-09-20	Machine learning based radiomic models outperform clinical biomarkers in predicting outcomes after immunotherapy for hepatocellular carcinoma 2025-Oct, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2025.04.017 PMID:40246150	研究论文	本研究开发了一种基于机器学习的放射组学-临床整合模型，用于预测肝细胞癌患者免疫治疗后的生存结果和治疗反应	首次将深度学习自动分割与多种机器学习模型结合，开发出优于传统临床生物标志物的预测模型，能够从治疗前CT影像中预测免疫治疗反应	回顾性研究设计，样本量相对有限（152例患者），需要外部验证确认泛化能力	预测不可切除肝细胞癌患者接受atezolizumab联合bevacizumab免疫治疗后的生存结果和治疗反应	152例接受A/B治疗的不可切除肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	深度学习自动分割，机器学习建模，放射组学特征提取	七种机器学习模型结合13种特征选择技术	CT影像，临床数据	152例患者来自两个国际医疗中心
5	2025-09-20	Deep Learning-Augmented Sleep Spindle Detection for Acute Disorders of Consciousness: Integrating CNN and Decision Tree Validation 2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3562067 PMID:40279237	研究论文	提出一种结合CNN和决策树验证的深度学习增强算法，用于急性意识障碍患者的自动睡眠纺锤波检测	集成CNN与决策树辅助验证，利用小波变换原理提升检测精度和灵敏度，特别针对ADOC患者中常见的慢速纺锤波	NA	开发自动睡眠纺锤波检测方法以预测急性意识障碍患者的临床结局	急性意识障碍（ADOC）患者	机器学习	急性意识障碍	小波变换	CNN, 决策树	睡眠脑电信号	MASS SS2数据集（n=19），自记录ADOC患者数据集（n=24）
6	2025-09-20	AI automated radiographic scoring in rheumatoid arthritis: Shedding light on barriers to implementation through comprehensive evaluation 2025-Oct, Seminars in arthritis and rheumatism IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.semarthrit.2025.152761 PMID:40513204	研究论文	本研究开发并验证了一种用于类风湿关节炎X光评分自动化的深度学习模型，通过外部测试集评估其性能与临床实施障碍	采用最先进报告指南对AI模型进行严格外部验证，并明确分析当前实施障碍	AI系统性能低于人工评分，组内相关系数较低（0.03-0.27），无法满足研究或临床应用需求	自动化类风湿关节炎的X光放射学评分，并评估AI系统临床实施的可行性	类风湿关节炎患者的双手和双足X光影像	数字病理学	类风湿关节炎	深度学习	深度学习模型	X光影像	训练队列：157名患者，1470张X光片；测试集：两个医院的253名患者，589张X光片
7	2025-09-20	Mycophenolate mofetil-induced colitis versus colonic graft-versus-host disease: a comparative histologic study with artificial intelligence model development 2025-Oct, Histopathology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/his.15521 PMID:40703053	研究论文	比较霉酚酸酯诱导性结肠炎与结肠移植物抗宿主病的组织病理学特征，并开发基于深度学习CNN的数字化工具以半自动化量化嗜酸性粒细胞	首次结合组织病理学比较与人工智能模型（CNN）开发，辅助鉴别MMF结肠炎和GVHD	MMF诱导性结肠炎在干细胞移植患者中罕见，样本量有限，诊断需谨慎	区分霉酚酸酯（MMF）诱导性结肠炎和结肠移植物抗宿主病（GVHD）的病理特征，开发AI辅助诊断工具	95例患者（包括GVHD、MMF结肠炎及疑似病例）的结肠活检组织	数字病理学	结肠炎	深度学习卷积神经网络（CNN）	CNN	组织病理图像	95例患者（37例GVHD，25例MMF结肠炎，33例GVHD vs MMF疑似病例）
8	2025-09-20	Artificial Intelligence for Alzheimer's disease diagnosis through T1-weighted MRI: A systematic review 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111028 PMID:40902465	系统综述	本文系统综述了基于T1加权MRI数据、应用人工智能技术对阿尔茨海默病多阶段进行分类的研究	全面评估了AI在AD多阶段分类中的应用效果，特别指出CNN直接从原始影像数据提取分层特征的能力减少了预处理需求	研究方法存在异质性，存在过拟合风险，且过度依赖ADNI数据库导致数据集多样性不足	评估人工智能技术在阿尔茨海默病多阶段分类中的效果和应用前景	阿尔茨海默病患者及不同疾病阶段的个体	医学影像分析	阿尔茨海默病	T1加权MRI	CNN（卷积神经网络）、非卷积神经网络、传统机器学习方法	MRI影像数据	NA（系统综述，未指定具体样本量）
9	2025-09-20	Muti-band Morlet mutual information functional connectivity for classifying Alzheimer's disease and frontotemporal dementia with a deep learning technique 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111041 PMID:40902468	研究论文	提出一种基于多频段Morlet小波互信息功能连接和3D-CNN的深度学习框架，用于区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和健康对照	首次将多频段Morlet小波互信息功能连接与改进VGG架构的3D-CNN结合，实现了超过90%的分类准确率，并识别出默认模式网络中的EEG生物标志物	NA	通过脑电图功能连接特征实现阿尔茨海默病和额颞叶痴呆的准确分类	阿尔茨海默病患者、额颞叶痴呆患者和健康对照人群	数字病理学	老年疾病	脑电图（EEG）、多频段Morlet小波互信息功能连接	3D-CNN（基于改进的VGG架构）	脑电图信号	NA
10	2025-09-20	CISCA and CytoDArk0: A cell instance segmentation and classification method for histo(patho)logical image Analyses and a new, open, Nissl-stained dataset for brain cytoarchitecture studies 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111018 PMID:40902464	研究论文	提出一种用于组织病理学图像细胞实例分割与分类的深度学习框架CISCA，并发布首个尼氏染色脑组织标注数据集CytoDArk0	提出三头轻量化U-Net架构，集成边界分类、方向距离图回归与细胞分类功能，首次提供公开的尼氏染色脑细胞标注数据集	NA	开发自动细胞实例分割与分类方法以推动数字病理和脑细胞架构研究	组织切片中的单个细胞（神经元与胶质细胞）	数字病理	神经系统疾病	深度学习，尼氏染色，H&E染色	U-Net with three heads	图像	4个公开数据集（CoNIC/PanNuke/MoNuSeg）及包含近4万个标注细胞的CytoDArk0数据集
11	2025-09-20	Automated detection of lameness in dairy cattle through computer vision analysis of back shape characteristics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111038 PMID:40915069	研究论文	通过计算机视觉分析奶牛背部形状特征实现奶牛跛行的自动检测	首次使用关键点检测算法和深度学习模型对奶牛背部三个区域（颅侧、中间、尾侧）进行曲率分析，实现高精度跛行分类	仅使用侧视单相机采集数据，颅侧区域对跛行检测贡献度较低（η=0.02）	开发客观的自动化奶牛跛行检测方法以提高动物福利和农场生产效率	260头荷斯坦-弗里斯兰奶牛	计算机视觉	NA	关键点检测算法、曲率分析、深度学习	深度学习模型	图像	260头奶牛
12	2025-09-20	Emulating visual evaluations in the microscopic agglutination test with deep learning 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107249 PMID:40915619	研究论文	本研究使用深度学习模拟显微镜凝集试验中的人类专家评估，以提高诊断一致性和客观性	利用预训练DenseNet121网络将主观视觉评估转化为可重复的数值输出，并通过UMAP可视化增强模型可解释性	仅使用内部数据集进行验证，需要进一步外部验证和临床整合研究	提高人畜共患钩端螺旋体病诊断的客观性和一致性	显微镜凝集试验图像	计算机视觉	钩端螺旋体病	深度学习，UMAP降维技术	DenseNet121	图像	内部数据集（具体数量未说明）
13	2025-09-20	Self-supervised representation learning with continuous training data improves the feel and performance of myoelectric control 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111029 PMID:40921113	研究论文	本研究探讨使用连续动态数据和自监督学习改进基于肌电信号模式识别的控制性能	采用连续动态训练数据和自监督预训练技术(VICReg)提升肌电控制器的时序建模能力	NA	提高肌电控制系统的实用性和用户体验	肌电信号模式识别与控制	机器学习	NA	自监督学习(VICReg)	LSTM, LDA	肌电信号时序数据	20名参与者
14	2025-09-20	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-Like Magnetic Resonance Spectra 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70130 PMID:40955682	研究论文	介绍了一个用于模拟体内磁共振波谱的开源框架MRS-Sim，旨在生成具有已知真实值的合成数据	包含两个新颖组件：3D场图模拟器用于模拟场不均匀性，以及半参数生成器模拟未充分表征的残余水区域和基线贡献	NA	开发和验证磁共振波谱方法，提供真实合成数据支持	磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱(MRS)	半参数生成器	光谱数据	NA
15	2025-09-20	A Guided Refinement Network Model With Joint Denoising and Segmentation for Low-Dose Coronary CTA Subtle Structure Enhancement 2025-Oct, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3561338 PMID:40293900	研究论文	提出一种基于联合学习的引导精炼网络模型，用于从低剂量冠状动脉CTA中恢复高质量图像并增强细微结构	将冠状动脉分割整合到去噪过程中，通过相互引导实现有效交互和协同优化，解决了现有方法在噪声抑制后细微结构退化的问题	NA	提升低剂量冠状动脉CTA成像质量，同时实现噪声抑制和细微结构增强	低剂量冠状动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	引导精炼网络（GRN）	医学图像	NA
16	2025-09-20	Application of artificial intelligence in microbial drug discovery: Unlocking new frontiers in biotechnology 2025-Oct, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107232 PMID:40846079	综述	本文综述了人工智能在微生物药物发现中的应用及其对生物技术领域的推动作用	整合生成对抗网络、强化学习和自然语言处理等AI技术，实现从分子设计到临床加速的全流程创新	数据质量不一致、模型可解释性有限以及伦理法律问题尚未解决	利用人工智能技术加速抗微生物药物的发现与开发	细菌、真菌和病毒病原体相关的药物发现	计算生物学	传染病	深度学习、机器学习、大数据分析、NLP	GAN、强化学习模型	生物医学大数据、文献文本	NA
17	2025-09-20	Deep learning-based feature discovery for decoding phenotypic plasticity in pediatric high-grade gliomas single-cell transcriptomics 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110971 PMID:40848317	研究论文	利用基于深度学习和图机器学习的方法，从儿童高级别胶质瘤单细胞转录组数据中识别表型可塑性的关键调控特征	通过复杂网络动态和基于图的机器学习，揭示了IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤中亚型特异性可塑性的关键决定因素，并发现跨子系统的过渡基因和中枢基因	NA	解码儿童高级别胶质瘤（pHGGs）中的表型可塑性机制	儿童高级别胶质瘤（pHGGs）的单细胞转录组数据，包括IDHWT胶质母细胞瘤和K27M突变型中线胶质瘤亚型	生物信息学	儿童高级别胶质瘤	单细胞转录组测序，基于图的机器学习	深度学习，图机器学习	单细胞转录组数据	NA
18	2025-09-20	Deep learning ensemble for abdominal aortic calcification scoring from lumbar spine X-ray and DXA images 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110961 PMID:40848321	研究论文	提出一种基于深度学习集成模型的方法，用于从腰椎X射线和DXA图像中自动量化腹主动脉钙化评分	将AAC评分视为正态分布随机变量以考虑人工评分变异性，并采用集成CNN模型预测可能的AAC评分分布	NA	开发自动化AAC评分方法以识别心血管疾病高风险个体	腹主动脉钙化（AAC）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN集成模型	X射线图像，DXA图像	NA
19	2025-09-20	OpenSpindleNet: An open-source deep learning network for reliable sleep spindle detection in scalp and intracranial EEG 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110854 PMID:40857816	研究论文	介绍一种名为OpenSpindleNet的开源深度学习网络，用于在头皮和颅内脑电图中可靠检测睡眠纺锤波	采用双头架构的新型自动检测方法，在性能和鲁棒性上优于现有方法如SUMO、A7和YASA	NA	开发精确自动的睡眠纺锤波检测方法，以促进对睡眠状态生理学和脑健康的研究	头皮脑电图(EEG)和颅内脑电图(iEEG)数据	机器学习	神经系统疾病	深度学习	双头架构神经网络	脑电图信号	在iEEG数据集和公开的DREAMS头皮EEG数据集上进行测试
20	2025-09-20	Squat errors classification based on National Academy of Sports Medicine guidelines using IMU and deep learning algorithms 2025-Oct, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110962 PMID:40857817	研究论文	基于NASM指南，利用IMU和深度学习算法对深蹲错误进行分类	结合多种混合深度学习架构（如CNN-GRU）并探索单IMU传感器的最优放置策略，实现高精度自动化分类	样本量较小（20名运动员），未提及模型泛化能力到更广泛人群的验证	开发自动化深蹲错误分类方法以替代主观视觉评估	运动员的深蹲动作（包括正确和四种错误形式）	运动科学	NA	惯性测量单元（IMU）数据采集	CNN, GRU, TabNet及混合架构（如CNN-GRU, CNN-TabNet）	运动学传感器数据	20名运动员（10男10女），每人完成5种深蹲变式