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	2025-06-14	The performance of artificial intelligence in image-based prediction of hematoma enlargement: a systematic review and meta-analysis 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2515473 PMID:40497430	系统综述与荟萃分析	本文系统综述和荟萃分析了基于人工智能（AI）的医学影像在预测血肿扩大（HE）方面的性能表现	首次通过系统综述和荟萃分析比较了深度学习和机器学习在预测血肿扩大方面的性能差异，并进行了多因素亚组分析	纳入研究的异质性较高，且部分研究样本量较小	评估AI算法在基于影像预测血肿扩大方面的诊断性能	脑出血患者的CT影像数据	数字病理学	脑出血	CT影像分析	深度学习和机器学习	医学影像	36篇文献（其中23篇用于定量分析）
2	2025-06-14	Deep learning-assisted self-cleaning cellulose colorimetric sensor array for monitoring black tea withering dynamics 2025-Sep-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144727 PMID:40403427	研究论文	本研究提出了一种基于纤维素薄膜的环保型比色传感器阵列（CSA），结合深度学习技术，用于检测挥发性有机化合物（VOCs）并评估红茶的萎凋阶段	开发了一种自清洁TiO-纤维素薄膜，通过特定位置沉积OTS实现疏水非传感区域，提高了湿度抗性，并利用LSTM深度学习模型实现了90%的萎凋阶段识别准确率	未提及样本量大小及具体实验条件限制	开发一种智能、环保的传感器阵列，用于监测红茶萎凋过程	红茶萎凋过程中的挥发性有机化合物（VOCs）	机器学习	NA	比色传感器阵列（CSA），紫外光降解技术	LSTM	化学传感器数据	NA
3	2025-06-14	Role of artificial intelligence in cancer drug discovery and development 2025-Sep-01, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217821 PMID:40414522	综述	本文综述了人工智能（AI）在癌症药物发现和开发中的多方面应用及其潜在影响	AI技术如机器学习和深度学习能够高效分析海量数据，加速药物靶点识别、化合物优化和临床结果预测，革新了传统耗时且昂贵的药物开发流程	面临数据质量、模型可解释性和监管障碍等挑战	探讨AI在癌症药物研发各阶段的应用及其潜力	癌症药物发现与开发过程	机器学习	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）、虚拟筛选（VS）、分子对接、CRISPR	NA	多模态数据（包括分子结构数据、临床数据等）	NA
4	2025-06-14	Predicting Imminent Conversion to Exudative Age-Related Macular Degeneration Using Multimodal Data and Ensemble Machine Learning 2025 Sep-Oct, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100785 PMID:40502295	研究论文	该研究开发并比较了经典机器学习和深度学习模型，用于预测6个月内即将发生的渗出性年龄相关性黄斑变性（eAMD）转化	结合OCT和临床数据，开发了集成机器学习模型来预测eAMD的即时转化，且深度学习模型表现优于传统机器学习模型	研究为回顾性队列研究，需前瞻性验证模型的有效性	开发预测即将发生eAMD转化的模型，以促进及时治疗	2013至2021年间在Wilmer眼科研究所就诊的eAMD患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光谱域OCT	ResNet-50, Random Forest, XGBoost, MLP	图像, 临床数据	2084名患者的33189个OCT体积
5	2025-06-14	Deep learning reconstruction for T2-weighted and contrast-enhanced T1-weighted magnetic resonance enterography imaging in patients with Crohn's disease: Assessment of image quality and clinical utility 2025-Aug, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110528 PMID:40479900	research paper	研究深度学习重建在克罗恩病患者磁共振肠成像中T2加权和对比增强T1加权图像的质量及临床效用	评估深度学习重建技术在磁共振肠成像中的应用，比较其与传统方法在图像质量和采集时间上的差异	观察者间对深度学习重建图像质量的一致性较低，尤其是T1 VIBE图像	评估深度学习重建的磁共振肠成像图像质量及其在克罗恩病诊断中的临床效用	克罗恩病患者	digital pathology	Crohn's disease	magnetic resonance enterography	deep learning	image	93名患者用于T2 HASTE比较，42名患者用于T1 VIBE比较
6	2025-06-14	Model-informed deep-learning photoacoustic reconstruction for low-element linear array 2025-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100732 PMID:40502804	research paper	提出了一种针对低元素线性阵列的模型信息深度学习光声重建方法，以解决传统重建方法在稀疏传感器排列和有限传感器间距下的图像质量问题	引入了轻量级的GE-CNN框架，显著降低了计算需求，模型矩阵大小减少了4倍，处理速度提高了约46.3%	未提及在实际临床环境中的广泛验证	提高光声断层扫描（PAT）在稀疏传感器排列下的图像重建质量和计算效率	线性阵列超声换能器	医学影像处理	NA	光声断层扫描（PAT）	GE-CNN	图像	合成模型、实验体模和活体大鼠肝脏成像
7	2025-06-14	Evaluation of Caries Detection on Bitewing Radiographs: A Comparative Analysis of the Improved Deep Learning Model and Dentist Performance 2025-Jul, Journal of esthetic and restorative dentistry : official publication of the American Academy of Esthetic Dentistry ... [et al.] IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jerd.13470 PMID:40191981	研究论文	本研究比较了改进的深度学习模型YOLOv9c与牙医在咬翼片X光片上检测龋齿的性能	优化了YOLOv9c模型的骨干架构，减小了模型规模和计算需求，并在性能上超越了牙医的临床评估	未提及具体的数据集规模或多样性限制	探索深度学习模型在龋齿检测中的应用，并比较其与牙医的性能差异	咬翼片X光片上的牙釉质和牙本质龋齿	计算机视觉	牙科疾病	YOLO目标检测模型	YOLOv9c	X光图像	NA
8	2025-06-14	Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis 2025-Jul, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537 PMID:40424835	综述与荟萃分析	本文全面回顾和荟萃分析了机器学习和深度学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用	提出了Meta-Park模型用于帕金森病诊断，训练、测试和验证准确率分别达到97.67%、95%和94.04%	研究指出需要更广泛和多样化的数据集以及改进模型的可访问性	通过数据驱动的方法为帕金森病的早期诊断和有效治疗提供创新决策	帕金森病的诊断与管理	神经影像学与计算病理生理学	帕金森病	机器学习与深度学习	Meta-Park模型	MRI、语音和手写数据集	NA
9	2025-06-14	Acquisition and Reconstruction Techniques for Coronary CT Angiography: Current Status and Trends over the Past Decade 2025-07, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240083 PMID:40504731	review	本文回顾了过去十年中冠状动脉CT血管成像（CCTA）的采集和重建技术，探讨了其现状和发展趋势	总结了多种新技术如低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法等，以提高图像质量和降低辐射剂量	尽管有多种新技术，但CCTA仍存在运动伪影、图像噪声、辐射暴露等问题	提高冠状动脉CT血管成像（CCTA）的临床价值，用于非侵入性评估冠状动脉疾病（CAD）	冠状动脉CT血管成像（CCTA）技术	医学影像	心血管疾病	低管电压采集、高清CT、超高清CT、深度学习重建算法	深度学习重建算法（DLR）	医学影像	NA
10	2025-06-14	Experimental demonstration of integrated encryption and communication over optical fiber 2025-Jul, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf112 PMID:40511367	研究论文	提出了一种集成加密与通信（IEAC）框架，通过端到端深度学习优化加密过程和传输质量，实现了高速安全的光纤数据传输	首次提出集成加密与通信（IEAC）框架，利用深度学习训练随机数选择的几何星座成形方案，同时优化加密和传输性能	未提及具体实施成本或硬件兼容性问题	解决大数据和AI时代下光纤通信中的安全与高容量传输需求	光纤通信系统	通信技术	NA	端到端深度学习、波分复用（WDM）	深度学习模型	光信号	1200公里光纤链路，26通道，3.9 THz带宽的全C波段WDM配置
11	2025-06-14	Approaches for Measuring and Predicting Fouling During Thermal Processing of Dairy Solutions 2025-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70209 PMID:40511546	综述	本文综述了乳制品热加工过程中污垢的测量和预测方法，强调了科学原理、技术成熟度和工业适用性	与现有主要关注污垢量化的综述不同，本文突出了向预测驱动方法的转变，用于污垢控制和最小化	讨论了各种测量和预测方法的局限性，包括灵敏度、可扩展性和工业稳健性	提高乳制品热加工过程中的污垢管理，优化清洁计划，提升工艺效率	乳制品热加工过程中的污垢	食品工程	NA	声学、光谱学和电化学传感器、深度学习、计算流体动力学、量纲分析技术	深度学习	过程数据	NA
12	2025-06-14	Leveraging deep learning to discover interpretable cellular spatial biomarkers for prognostic predictions based on hepatocellular carcinoma histology 2025-Jul, The journal of pathology. Clinical research DOI:10.1002/2056-4538.70033 PMID:40511597	研究论文	利用深度学习发现可解释的细胞空间生物标志物，基于肝细胞癌组织学进行预后预测	开发了一种计算流程，系统量化肝细胞癌病理图像中肿瘤细胞、间质细胞和淋巴细胞的空间分布特征，并发现了六个与患者总生存期显著相关的细胞空间特征	研究仅基于两个独立队列的数据，可能需要更多样本来验证这些生物标志物的普遍适用性	发现与肝细胞癌患者预后显著相关的细胞空间组织特征	肝细胞癌患者的病理图像	数字病理学	肝细胞癌	深度学习细胞分割与识别	深度学习	图像	两个独立队列：The Cancer Genome Atlas Program队列和北京医院队列
13	2025-06-14	Agreement between Routine-Dose and Lower-Dose CT with and without Deep Learning-based Denoising for Active Surveillance of Solid Small Renal Masses: A Multiobserver Study 2025-Jul, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240250 PMID:40512032	研究论文	评估常规剂量和低剂量CT扫描在应用和不应用基于深度学习的降噪技术时，对小肾肿块主动监测的一致性	研究首次评估了深度学习方法在低剂量CT扫描中对小肾肿块评估的影响，并证实了75%剂量减少的可行性	研究样本量相对较小（70名患者），且为回顾性研究	评估不同剂量CT扫描在主动监测小肾肿块中的一致性和图像质量	小肾肿块（SRMs）患者	数字病理	肾癌	CT扫描，基于深度学习的降噪（DLD）	深度学习模型（未明确具体架构）	医学影像（CT扫描）	70名患者（48名男性，22名女性），共350次CT扫描
14	2025-06-14	Deep learning for fetal inflammatory response diagnosis in the umbilical cord 2025-Jun-26, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.04.013 PMID:40294507	研究论文	本研究利用深度学习技术对脐带全切片图像进行分类，以诊断胎儿炎症反应	采用基于注意力的全切片学习模型，并比较了在非医学图像（ImageNet）和组织病理学图像（UNI）上预训练的模型的性能	未来研究可进一步探讨这些模型在识别有系统性炎症反应或早发性新生儿败血症风险的婴儿中的应用	开发用于从胎盘组织学图像诊断胎儿炎症反应的模型，以减少病理学家之间的观察者间变异性	脐带组织学切片	数字病理学	胎儿炎症反应	深度学习	ConvNeXtXLarge, UNI	图像	4100张脐带组织学切片
15	2025-06-14	Computational design of diverse nuclear factor erythroid 2 activators with cellular antioxidative activity 2025-Jun-20, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.112621 PMID:40502689	研究论文	利用深度学习算法设计能够激活NRF2的小蛋白，以增强细胞抗氧化防御能力	采用深度学习模型设计具有不同结构框架和热力学特性的稳定小蛋白，有效激活KEAP1-NRF2通路	未提及在动物模型或临床试验中的验证	开发高效且选择性激活KEAP1-NRF2通路的合成抗氧化剂	KEAP1-NRF2复合物及设计的结合蛋白	机器学习	慢性疾病	深度学习	深度学习模型	蛋白质结构数据	五种设计的结合蛋白
16	2025-06-14	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-Jun-13, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的方法，用于结直肠癌的准确诊断	提出了一种新型的一锅法LI-RPA-CRISPR/Cas12a检测方法，结合便携式等温扩增设备和LSTM深度学习模型，实现了高灵敏度和高准确度的结直肠癌诊断	样本量相对较小（100例临床样本），需要进一步验证	开发一种快速、灵敏且用户友好的结直肠癌诊断平台	结直肠癌患者和携带SW480结直肠癌亚型的小鼠	数字病理学	结直肠癌	凝集素诱导重组酶聚合酶扩增（LI-RPA）、CRISPR/Cas12a检测、LSTM深度学习模型	LSTM	液体活检数据	100例临床样本和小鼠模型
17	2025-06-14	Gene Spatial Integration: enhancing spatial transcriptomics analysis via deep learning and batch effect mitigation 2025-Jun-13, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf350 PMID:40511994	研究论文	提出了一种名为基因空间整合（GSI）的深度学习方法，用于增强空间转录组学数据分析，并解决批次效应问题	利用表示学习方法将基因的空间分布信息整合到基因表达特征空间，并通过Autoencoder网络提取空间嵌入，显著提高了空间转录组学数据分析工具的性能	仅在人类DLPFC数据集上进行了验证，未在其他组织或疾病类型中广泛测试	开发一种能够整合多批次空间转录组数据并提升分析性能的方法	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组学（ST）	Autoencoder	基因表达数据和空间分布数据	人类DLPFC数据集（具体样本包括151673和151672）
18	2025-06-14	DWI-based deep learning radiomics nomogram for predicting the impaired quality of life in patients with unruptured intracranial aneurysm developing new iatrogenic cerebral infarcts following stent placement: a multicenter cohort study 2025-Jun-13, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03628-5 PMID:40512286	研究论文	本研究开发了一种基于DWI的放射组学列线图，用于预测支架置入后发生新医源性脑梗死（NICI）的未破裂颅内动脉瘤患者健康相关生活质量（HRQOL）的损害	整合临床、放射组学和深度学习特征构建的DLRN模型在预测HRQOL损害方面表现出高准确性和临床实用性，优于单一模态模型	研究为多中心回顾性设计，可能存在选择偏倚	预测支架置入后未破裂颅内动脉瘤患者的HRQOL损害	522例发生NICI的未破裂颅内动脉瘤患者	数字病理	颅内动脉瘤	DWI, 超分辨率重建	GoogleNet, DLRN	医学影像	522例患者（分为训练队列和两个外部验证队列）
19	2025-06-14	An Efficient Deep Learning Framework for Revealing the Evolution of Characterization Methods in Nanoscience 2025-Jun-13, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01807-z PMID:40512318	研究论文	本文提出了一种结合引用分析和主题建模的方法，用于揭示科学历史中的隐藏发展模式，并在拉曼光谱领域构建知识图谱	结合引用分析与主题建模，设计基于规则的标记器解决化学领域实体命名规则导致的词语标记问题，提高了主题一致性和多样性	NA	揭示科学历史中的隐藏发展模式，构建特定领域的知识图谱	拉曼光谱领域的文献数据	自然语言处理	NA	文本挖掘、主题建模、引用分析	Latent Dirichlet Allocation (LDA)	文本	NA
20	2025-06-14	Quantum-inspired computational drug design for phytopharmaceuticals: a herbal holography analysis 2025-Jun-13, Journal of molecular modeling IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s00894-025-06412-w PMID:40512383	research paper	本文提出了一种基于量子理论启发的计算药物设计方法，用于植物药物的全息分析	引入了植物全息学的新范式，将植物分子视为多维系统，利用全息和量子理论进行理解	尚未验证量子驱动方法是否真正能带来植物医学的革命，还是仅为空想	探索量子驱动方法在植物药物设计中的应用，以改进传统方法的不足	植物化合物	computational drug design	NA	hybrid quantum-classical simulations, deep learning models, quantum mechanics	deep learning models	NA	NA