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	2025-06-25	Refining cardiac segmentation from MRI volumes with CT labels for fine anatomy of the ascending aorta 2025-Jun-24, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00926-x PMID:40553227	research paper	本研究评估了一种基于CT引导的细化方法，用于从MRI体积中进行心脏分割，重点保留Valsalva窦的详细形状	利用CT体积的标签来细化MRI体积中的心脏分割，特别是针对Valsalva窦的低空间对比度问题	尽管在某些输出中观察到Valsalva窦附近的隆起结构，但定量分割精度的改进未能得到验证	提高心脏MRI分割的精度，特别是针对Valsalva窦等复杂结构	心脏结构，特别是Valsalva窦和升主动脉	digital pathology	cardiovascular disease	MRI, CT, 深度学习	nnU-Net	image	20个MRI体积和20个CT体积
2	2025-06-25	Preoperative Assessment of Lymph Node Metastasis in Rectal Cancer Using Deep Learning: Investigating the Utility of Various MRI Sequences 2025-Jun-24, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17717-8 PMID:40553356	研究论文	本研究旨在开发一种基于三维多参数磁共振成像（mpMRI）的深度学习模型，用于直肠癌术前淋巴结转移评估，并探讨不同MRI序列的贡献	设计了多参数多尺度EfficientNet（MMENet）模型，有效提取mpMRI中与淋巴结转移相关的特征，并在性能上优于单参数模型和其他序列组合的MMENet以及放射科医生	研究为回顾性设计，可能受到样本选择和偏倚的影响	开发深度学习模型用于直肠癌术前淋巴结转移评估	直肠癌患者	数字病理	直肠癌	mpMRI	EfficientNet（MMENet）	MRI图像	613名来自四个医疗中心的直肠癌患者
3	2025-06-25	Neural network-based multi-task learning to assist planning of posterior spinal fusion surgery for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jun-24, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-025-01125-9 PMID:40553418	研究论文	本研究开发了一种基于神经网络的多任务学习模型，用于辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的规划	首次将多任务学习神经网络应用于青少年特发性脊柱侧弯手术规划，能够同时预测多个手术相关参数	样本量相对较小（189例患者），且仅针对Lenke 1A和2A型曲线的患者	改善青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的规划效果	青少年特发性脊柱侧弯患者	数字病理学	青少年特发性脊柱侧弯	深度学习	NNML（神经网络多任务学习模型）	临床和影像数据	189例AIS患者（训练集179例，外部验证10例）
4	2025-06-25	MLCDL: A Critical Practice and Implementation of Multi-tissue Classification and Diagnosis Using Deep Learning Algorithm 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_18 PMID:40553341	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的多组织分类和诊断方法，使用集成迁移学习的EfficientNet-B7深度卷积神经网络进行纹理分类	采用集成迁移学习的EfficientNet-B7深度卷积神经网络进行纹理分类，相比传统机器学习方法具有更高的准确性和效率	验证和测试数据集的准确率相对较低（分别为52.43%和51.326%）	开发一种高效的深度学习方法用于多组织分类和诊断	381张150×150像素的图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, EfficientNet-B7	图像	381张图像（用于训练、验证和测试）
5	2025-06-25	Artificial Intelligence in CRISPR-Cas Systems: A Review of Tool Applications 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_14 PMID:40553337	综述	本文综述了人工智能在CRISPR-Cas系统中的应用，特别是在基因编辑领域的工具应用	将人工智能与CRISPR-Cas系统结合，为基因编辑研究提供了新的视角和方法	未提及具体的技术实现细节和实验验证结果	探讨人工智能在CRISPR-Cas系统中的应用及其对基因编辑的影响	CRISPR-Cas系统和人工智能技术	合成生物学	NA	CRISPR-Cas9, 深度学习, 机器学习	深度学习模型, 机器学习模型	基因组数据	NA
6	2025-06-25	The Use of AI for Phenotype-Genotype Mapping 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_21 PMID:40553344	研究论文	本文探讨了人工智能在表型-基因型映射中的应用及其在遗传研究和精准医疗中的重要性	利用AI技术整合基因型和表型数据，揭示复杂模式，推动诊断、治疗和研究的进步	数据异质性、AI模型可解释性有限、隐私问题以及罕见疾病数据集不足	探索AI在表型-基因型映射中的方法、应用、挑战及未来前景	基因型和表型数据	机器学习	NA	NGS	SVM, Random Forests, Gradient Boosting, k-Means, PCA, t-SNE, CNN, RNN	基因组数据、基因表达谱、基因组序列	NA
7	2025-06-25	Deep Genomics: Deep Learning-Based Analysis of Genome-Sequenced Data for Identification of Gene Alterations 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_20 PMID:40553343	综述	本章综述了深度基因组学领域，探讨了深度学习框架在基因组测序数据分析中的应用及其对基因变异识别的贡献	结合多种深度学习框架（如CNN、RNN、Transformers和GNN）分析基因组数据，揭示复杂的遗传变异及其在生物网络中的影响	面临数据协调和模型可解释性等重大方法学挑战	探讨深度学习在基因组学分析中的应用及其对精准医学的潜在影响	基因组测序数据及其衍生的遗传变异	生物信息学	NA	NGS	CNN, RNN, Transformers, GNN	基因组序列数据	NA
8	2025-06-25	Review on Advancement of AI in Nutrigenomics 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_23 PMID:40553346	review	本文探讨了人工智能在营养基因组学中的变革性作用及其在个性化营养中的实际应用	人工智能与营养基因组学的结合，通过先进的机器学习和深度学习方法，实现了对大量遗传和饮食数据的处理，从而以前所未有的精度生成个性化营养建议	面临数据隐私问题和算法偏见等挑战	研究人工智能如何推动营养基因组学的发展及其在个性化营养中的应用	营养基因组学中的基因-饮食相互作用及个体营养反应	machine learning	type 2 diabetes	machine learning, deep learning	NA	genetic and dietary data	NA
9	2025-06-25	Review on Advancement of AI in Synthetic Biology 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4690-8_26 PMID:40553349	综述	本文综述了人工智能在合成生物学中的进展，包括基因组编辑、代谢途径优化和生物电路设计等方面	探讨了AI如何通过深度学习和机器学习技术提高CRISPR-cas9、从头蛋白质设计和基因电路开发的精确性	存在高质量生物数据集整理和计算与实验科学家之间跨学科合作的持续挑战	研究人工智能在合成生物学中的应用及其潜力	合成生物学中的基因组编辑、代谢途径优化和生物电路设计	合成生物学	NA	深度学习、机器学习	NA	生物数据集	NA
10	2025-06-24	Assessing risk of groundwater pollution exposure from sea level rise in California 2025-Aug-10, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179695 PMID:40513440	研究论文	本研究利用深度学习和可解释人工智能（XAI）模型评估加利福尼亚州因海平面上升导致的地下水污染暴露风险	结合深度学习和XAI模型量化地下水污染风险，并识别关键风险预测因素	模型在空间自相关性方面存在泛化挑战，仅适用于特定区域分析	评估海平面上升导致的地下水污染暴露风险	加利福尼亚州沿海含水层及2296个危险场所	环境科学	NA	深度学习、可解释人工智能（XAI）	深度学习模型、XAI模型	地下水数据、社会经济数据、人口统计数据、健康和环境数据	2296个危险场所及加利福尼亚州沿海地区
11	2025-06-24	Physically grounded deep learning-enabled gold nanoparticle localization and quantification in photonic resonator absorption microscopy for digital resolution molecular diagnostics 2025-Aug-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117455 PMID:40233489	research paper	提出了一种名为LOCA-PRAM的深度学习方法，结合光子共振吸收显微镜（PRAM），利用金纳米颗粒（AuNPs）作为分子标签，实现数字分辨率的生物分子检测	LOCA-PRAM通过光子晶体（PC）-AuNP共振耦合增强信号对比度，无需将样品分割成液滴或进行酶扩增，即可实现目标分子的精确量化	NA	实现数字分辨率的分子生物标志物检测，用于疾病诊断、治疗研究和生物医学研究	金纳米颗粒（AuNPs）作为分子标签	digital pathology	NA	光子共振吸收显微镜（PRAM）、扫描电子显微镜（SEM）	deep learning	image	NA
12	2025-06-24	Deep learning approaches to surgical video segmentation and object detection: A scoping review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110482 PMID:40460561	综述	本文回顾了2014年至2024年间关于手术视频中解剖结构语义分割和物体检测的深度学习模型的最新研究进展	总结了深度学习在手术视频语义分割和物体检测中的最新性能，特别是实时应用的潜力	对于较小结构（如神经）的分割准确性较低，数据可用性和模型泛化性仍是未来发展的关键挑战	评估手术视频中解剖结构语义分割的最新技术水平，并探讨深度学习模型在临床应用中的进展	手术视频中的解剖结构	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net, DeepLab	视频	61项已发表研究，涉及普通外科、结直肠外科和神经外科等多种手术类型
13	2025-06-24	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	本文系统综述了基于机器学习的放射组学和深度学习在CT图像中表征肝脏恶性肿瘤的方法、成就、局限性和性能结果	综合评估了放射组学和深度学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用及两者结合的最新趋势	数据稀缺和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用效果	肝脏恶性肿瘤的CT图像	数字病理学	肝癌	CT成像	CNN	图像	49项研究（17项放射组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）
14	2025-06-24	Enhancing and advancements in deep learning for melanoma detection: A comprehensive review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110533 PMID:40483855	review	本文对深度学习在黑色素瘤检测中的应用进行了全面回顾，探讨了其趋势和差距	强调了深度学习模型在黑色素瘤检测中的可复制性和泛化性，以及需要更多样化和高质量数据的需求	现有模型对不同肤色人群的适用性有限，且许多研究缺乏数据分区的透明度，导致模型过拟合和可重复性问题	探讨深度学习在黑色素瘤检测中的应用趋势和挑战	深度学习模型在黑色素瘤图像分析中的应用	computer vision	melanoma	deep learning	ResNet, Inception	image	公共数据库如ISIC和HAM10000
15	2025-06-24	Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529 PMID:40505289	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的方法，用于实时预测正颌手术后面部软组织的改变	结合了可变形模型、主成分分析和前馈神经网络，实时预测不同正颌手术对面部软组织的影响	预测精度在不同面部区域存在差异，下巴区域的误差相对较大	开发一种能够实时预测正颌手术后面部软组织变化的深度学习方法	正颌手术患者的面部软组织变化	数字病理	颌面畸形	3D摄影	前馈神经网络	3D图像	458名接受各种正颌手术的患者
16	2025-06-24	Insights on Scan-Specific Deep-Learning Strategies for Brain MRI Parallel Imaging Reconstruction 2025-Aug, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70079 PMID:40545734	研究论文	本文探讨了用于脑MRI并行成像重建的扫描特定深度学习策略，并提出了优化架构和训练细节的方法	提出了一种新的指标COBRAI来量化结构化残留伪影的水平，并展示了通过网格搜索和K折交叉验证优化超参数的方法	研究仅限于2D脑MRI数据，未涉及3D或其他身体部位的MRI数据	优化脑MRI并行成像重建的深度学习策略	脑MRI数据	医学影像分析	NA	深度学习，并行成像重建	CNN（包括单层和三层残差CNN架构）	MRI图像	FastMRI数据集和内部多对比2D数据
17	2025-06-24	DeepB3P: A transformer-based model for identifying blood-brain barrier penetrating peptides with data augmentation using feedback GAN 2025-Jul, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2024.08.002 PMID:39111628	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型DeepB3P，用于预测血脑屏障穿透肽（BBBPs），并利用反馈生成对抗网络（FBGAN）解决数据不平衡问题	结合Transformer模型和FBGAN，有效生成类似BBBPs的肽段并解决数据不平衡问题，在预测性能上显著优于现有方法	未明确提及具体局限性，但数据不平衡问题可能仍存在一定影响	开发高效准确的血脑屏障穿透肽预测工具，促进中枢神经系统药物开发	血脑屏障穿透肽（BBBPs）	自然语言处理	中枢神经系统疾病	深度学习、生成对抗网络	Transformer、FBGAN	肽序列数据	未明确提及具体样本量
18	2025-06-24	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2025-Jul, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	research paper	本研究使用基于深度学习的CNN模型对口腔内X光片中的三壁骨内缺损进行分类	首次应用多种CNN模型对三壁骨内缺损进行分类，并评估其性能	模型性能AUC值在0.7至0.77之间，仍有提升空间	开发一种自动分类三壁骨内缺损的方法以辅助牙周治疗	口腔内X光片中的三壁骨内缺损	digital pathology	periodontal disease	deep learning	CNN (InceptionV3, InceptionResNetV2, ResNet50V2, MobileNetV3Large, EfficientNetV2B1, VGG19)	image	1,369张来自556名患者的X光片
19	2025-06-24	Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI 2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29720 PMID:39868626	研究论文	本研究开发并验证了使用非增强MRI的人工智能模型，以识别脊柱转移瘤的原发部位，旨在提高诊断效率	比较了专家衍生特征模型和ResNet50深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的效能，发现专家模型在常见部位表现更优	研究为回顾性设计，样本量有限（514例），且仅使用非增强MRI数据	提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率	514例病理确诊的脊柱转移瘤患者	数字病理	癌症转移	非增强MRI（T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列）	ResNet50	MRI图像	514例患者（开发集360例，测试集154例）
20	2025-06-24	The Central Role of Learning in Preventing Foot Complications in Persons With Diabetes: A Scoping Review 2025-Jul, Journal of clinical nursing IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jocn.17678 PMID:40001301	综述	本文探讨了糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略，并分析了不同学习过程对这些策略的影响	提出了一个理解患者学习和自我管理渐进阶段的框架，并强调了早期学习在糖尿病足部护理中的核心作用	仅纳入了英文文献，可能遗漏了其他语言的重要研究	探索糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略	糖尿病患者及其足部护理	糖尿病护理	糖尿病	NA	NA	文献数据	906篇文章经过筛选