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
20021	2025-10-07	Periodontitis diagnosis: A review of current and future trends in artificial intelligence 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-241169 PMID:39302402	综述	本文综述了人工智能在牙周炎诊断中的当前应用与未来发展趋势	系统评估了2018-2023年间AI在牙周炎诊断领域的最新进展，特别关注卷积神经网络在牙周骨丧失检测中的应用效果	仅纳入12项研究，样本量有限；AI模型的可靠性和泛化能力仍需进一步验证	评估人工智能在牙周炎诊断中的现状和未来发展方向	牙周炎诊断相关的医学影像数据和临床研究	医学影像分析	牙周炎	全景X光片分析	CNN	医学影像	基于12项研究的汇总数据	NA	卷积神经网络	准确率	NA
20022	2025-10-07	Enhancing stereotactic ablative boost radiotherapy dose prediction for bulky lung cancer: A multi-scale dilated network approach with scale-balanced structure loss 2025-Jan, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14546 PMID:39374302	研究论文	提出一种基于多尺度扩张网络和尺度平衡结构损失的深度学习方法，用于预测大体积肺癌立体定向消融增量放疗的3D剂量分布	设计了3D多尺度扩张网络并集成尺度平衡结构损失函数，在有限数据条件下显著提升剂量预测精度	研究样本量有限（74例患者），需要在更大数据集上进一步验证	提高大体积肺癌立体定向消融增量放疗计划的规划效率	大体积肺癌患者	医学影像分析	肺癌	立体定向消融放疗	深度学习	3D医学影像数据	74例患者（51例训练集，7例验证集，16例测试集）	NA	3D多尺度扩张网络	平均剂量评分，剂量学指标平均绝对差异，剂量-体积直方图	NA
20023	2025-10-07	Clinical target volume (CTV) automatic delineation using deep learning network for cervical cancer radiotherapy: A study with external validation 2025-Jan, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.14553 PMID:39401180	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的临床靶区自动勾画方法，用于宫颈癌放射治疗，并进行了外部验证	提出了ResCANet网络，在跳跃连接中引入级联多尺度卷积以消除特征层间的语义差异，并在最深特征层使用空洞空间金字塔池化结合不同感受野的语义信息	样本量相对有限，需要进一步的多中心验证	探索深度学习算法在宫颈癌放疗临床靶区勾画中的准确性和可行性	宫颈癌和子宫内膜癌患者	数字病理	宫颈癌	深度学习	CNN	医学影像	332例患者（236例宫颈癌用于训练验证，54例宫颈癌和42例子宫内膜癌用于外部验证）	NA	ResNet-UNet, ResCANet	Dice相似系数, 敏感度, 阳性预测值, 95% Hausdorff距离, 临床评分	NA
20024	2025-10-07	Widespread use of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical students in Uganda: A cross-sectional study 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0313776 PMID:39787055	研究论文	评估乌干达医学生对ChatGPT及其他AI工具使用情况的横断面研究	首次在乌干达医学生群体中系统调查AI工具使用现状及影响因素	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自四所公立大学	评估医学生对AI工具的使用情况及相关影响因素	乌干达四所公立大学的医学生	自然语言处理	NA	问卷调查，统计分析	NA	问卷调查数据	564名医学生	Stata	改良泊松回归模型	调整患病率比(aPR)，95%置信区间	NA
20025	2025-10-07	Multi-region infectious disease prediction modeling based on spatio-temporal graph neural network and the dynamic model 2025-Jan, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012738 PMID:39787070	研究论文	基于图变换神经网络和动态模型开发多区域传染病预测模型	将图变换神经网络和图学习机制融入元种群SIR模型，构建混合框架M-Graphormer，有效解决动态图结构中隐藏空间依赖关系丢失的问题	NA	预测由人口流动引起的多区域传染病传播动态	多区域传染病传播数据	机器学习	传染病	深度学习	图神经网络, Transformer	时空数据, 流行病学数据	基于真实疫情数据的多区域多波次预测	NA	Graph Transformer Neural Network, 元种群SIR模型	参数估计准确性, 传播动态预测精度	NA
20026	2025-10-07	Automatic anal sphincter integrity detection from ultrasound images via convolutional neural networks 2025, Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine IF:1.4Q3 DOI:10.3233/THC-240569 PMID:39213111	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习工具，通过盆底超声图像自动检测肛门括约肌完整性	首次提出使用CNN从盆底超声图像中获取诊断肛门括约肌损伤所需平面并进行初步诊断	NA	开发自动诊断肛门括约肌完整性的工具，减少对超声医师经验的依赖	肛门括约肌复合体及其在盆底超声图像中的表现	计算机视觉	肛门括约肌损伤	盆底超声	CNN	图像	NA	NA	2D检测网络, 2D分类网络	平均精度, 交并比, ROC曲线下面积	NA
20027	2025-10-07	Detection and recognition of foreign objects in Pu-erh Sun-dried green tea using an improved YOLOv8 based on deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0312112 PMID:39775324	研究论文	本研究提出一种基于改进YOLOv8的深度学习模型，用于普洱茶晒青毛茶中异物的检测与识别	采用MPDIoU优化损失函数、引入EfficientDet高效目标检测网络架构、集成BiFormer双向注意力机制，并结合切片辅助超推理技术	NA	快速检测和准确识别普洱茶晒青毛茶中的微小异物，提升茶叶生产质量与安全	普洱茶晒青毛茶中的异物	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8	图像	NA	NA	YOLOv8, EfficientDet, BiFormer	精确率, 召回率, mAP, F1分数	NA
20028	2025-10-07	Deep Learning for Discrimination of Early Spinal Tuberculosis from Acute Osteoporotic Vertebral Fracture on CT 2025, Infection and drug resistance IF:2.9Q2 DOI:10.2147/IDR.S482584 PMID:39776757	研究论文	本研究开发了基于CT图像的深度学习模型，用于早期脊柱结核与急性骨质疏松性椎体压缩骨折的鉴别诊断	首次将深度学习模型应用于脊柱结核与骨质疏松性椎体骨折的CT图像鉴别诊断，并证明其诊断性能优于脊柱外科医生	样本量相对有限（373例患者），需要更多外部验证	评估深度学习模型在鉴别早期脊柱结核和急性骨质疏松性椎体压缩骨折中的效能	脊柱结核和骨质疏松性椎体压缩骨折患者	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	深度学习	CT图像	373例患者（302例训练和内部验证，71例外部验证）	NA	MVITV2, EfficientNet-B5, ResNet101, ResNet50	准确率, 精确率, 敏感度, F1分数, AUC	NA
20029	2025-10-07	Accurate predictions on small data with a tabular foundation model 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08328-6 PMID:39780007	研究论文	提出一种基于Transformer的表格数据基础模型TabPFN，在小规模数据集上实现快速准确的预测	首个表格数据基础模型，通过在数百万合成数据集上学习算法本身，实现快速训练和优异性能	主要适用于样本量不超过10,000的数据集	开发适用于表格数据的深度学习基础模型，提升小数据集的预测性能	表格数据（电子表格形式的结构化数据）	机器学习	NA	NA	Transformer	表格数据	最多10,000个样本的数据集	NA	Transformer	分类准确率	NA
20030	2025-10-07	A hybrid dual-branch model with recurrence plots and transposed transformer for stock trend prediction 2025-Jan-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0233275 PMID:39792696	研究论文	提出一种结合递归图和转置Transformer的双分支网络模型用于股票趋势预测	创新性地将递归图与转置Transformer结合，通过双分支网络分别捕捉时间序列的非线性关系和多元时间序列的细微互连	仅基于7只随机选择的股票历史数据进行实验，样本规模有限	提高股票市场时间序列趋势预测的准确性	股票市场时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	双分支网络,Transformer	时间序列数据	7只股票的历史数据	NA	转置Transformer,全连接层	准确率,F1分数	NA
20031	2025-10-07	Impact of cardiovascular magnetic resonance in single ventricle physiology: a narrative review 2024-Dec-31, Cardiovascular diagnosis and therapy IF:2.1Q3 DOI:10.21037/cdt-24-409 PMID:39790200	综述	本文综述了心血管磁共振在单心室生理患者中的应用及其临床价值	系统总结了CMR在单心室患者评估中的最新应用进展，特别关注Fontan血流动力学和预后评估	许多先进CMR技术尚未纳入日常临床实践，针对老年Fontan患者预后的研究仍需深入	全面概述CMR在单心室患者中的应用及最新科学发现	单心室生理患者，特别是Fontan术后患者	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振	NA	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
20032	2025-10-07	Ligand identification in CryoEM and X-ray maps using deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae749 PMID:39700427	研究论文	提出一种基于深度学习的配体识别方法，可同时应用于CryoEM和X射线密度图	首次将3D点云深度学习方法应用于配体识别，并扩展至cryoEM数据领域	面临电子显微镜图谱标准化和cryoEM配体质量评估的挑战	开发自动配体识别方法以支持结构引导的药物设计	小分子配体在蛋白质活性位点的结合识别	计算机视觉	NA	X射线衍射, 冷冻电镜	深度学习	3D密度图, 3D点云	NA	NA	NA	NA	NA
20033	2025-10-07	Differentiating Cystic Lesions in the Sellar Region of the Brain Using Artificial Intelligence and Machine Learning for Early Diagnosis: A Prospective Review of the Novel Diagnostic Modalities 2024-Dec, Cureus DOI:10.7759/cureus.75476 PMID:39791061	综述	探讨人工智能和机器学习在脑部鞍区囊性病变早期诊断中的潜在应用	利用卷积神经网络、深度学习和集成方法等AI驱动模型改进传统诊断方法的局限性	依赖小型单机构数据集，数据样本有限	提高鞍区囊性病变的早期鉴别诊断准确性	鞍区囊性病变（包括垂体腺瘤、Rathke裂囊肿和颅咽管瘤）	医学影像分析	脑部囊性病变	磁共振成像	CNN,深度学习,集成方法	医学影像	使用OASIS数据集（具体数量未明确说明）	NA	NA	NA	NA
20034	2025-10-07	Automated denoising software for calcium imaging signals using deep learning 2024-Nov-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39574 PMID:39524741	研究论文	开发了基于深度学习的自动化钙成像信号去噪软件CalDenoise	整合图像处理和生成对抗网络(GAN)模型，能够有效去除多种复杂噪声模式	未提及具体性能验证的样本规模和对比基准	开发自动化钙成像信号去噪软件以提高信号分析准确性	钙时空图谱(STMaps)中的噪声信号	计算机视觉	NA	钙成像技术	GAN	荧光信号图像	NA	NA	生成对抗网络	NA	NA
20035	2025-10-07	Research on the generation and annotation method of thin section images of tight oil reservoir based on deep learning 2024-Jun-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-63430-z PMID:38834642	研究论文	提出一种基于深度学习的致密油储层薄片图像生成与标注方法	在原始StyleGAN网络中引入类别注意力机制，并设计SALM标注模块实现半自动标注	NA	解决致密油储层薄片图像样本不足和标注成本高的问题	三肇凹陷扶余储层铸体薄片图像	计算机视觉	NA	薄片图像分析	GAN	图像	NA	NA	StyleGAN	图像清晰度, 畸变度, 标准精度, 标注效率	NA
20036	2025-10-07	L2NLF: a novel linear-to-nonlinear framework for multi-modal medical image registration 2024-May, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-023-00344-1 PMID:38645595	研究论文	提出一种用于多模态医学图像配准的线性到非线性框架L2NLF	提出两阶段配准框架，第一阶段通过图像转换将多模态配准转化为单模态配准，第二阶段设计了新型CrossMorph配准网络	NA	解决多模态医学图像配准的复杂挑战	240例患者的脑部T1和T2磁共振图像	医学图像处理	脑部疾病	医学图像配准	深度学习神经网络	医学图像	240例患者脑部图像	NA	U-net, CrossFormer	平均表面距离, Dice系数, 形变场平滑度	NA
20037	2025-10-07	Laparoscopic Colorectal Surgery with Anatomical Recognition with Artificial Intelligence Assistance for Nerves and Dissection Layers 2024-Mar, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-023-14633-7 PMID:38017127	研究论文	本研究探讨在腹腔镜结直肠手术中使用人工智能辅助系统进行神经和解剖层次识别的教育效果	首次将AI系统Eureka用于实时自动分割疏松结缔组织和识别神经结构，辅助外科医生进行解剖识别	研究样本量较小，AI准确性仍需未来改进	评估AI辅助导航在结直肠手术中识别神经和安全解剖层次的教育价值	腹腔镜结直肠手术中的神经结构和解剖层次	数字病理	结直肠癌	深度学习，自动分割	深度学习模型	手术视频图像	NA	NA	NA	手术安全性，神经保留效果，术后并发症	Olympus VISERA ELITE3腹腔镜系统
20038	2025-10-07	Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms 2024, Digestion IF:3.0Q2 DOI:10.1159/000540251 PMID:39068926	综述	本文综述了内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤图像分析中的最新研究进展与应用	系统总结了内镜AI在食管鳞癌、食管腺癌、胃癌和结直肠息肉等多个胃肠道肿瘤领域的应用现状与性能表现	部分CADx系统尚未进行随机对照试验验证，研究主要基于现有文献分析	评估内镜人工智能系统在胃肠道肿瘤检测和诊断中的应用价值	食管鳞状细胞癌、食管腺癌、胃癌、结直肠息肉等胃肠道肿瘤	计算机视觉	胃肠道肿瘤	深度学习	深度学习系统	内镜图像	NA	NA	NA	灵敏度, 特异度, 准确率	NA
20039	2025-10-07	Experimental validation of computer-vision methods for the successful detection of endodontic treatment obturation and progression from noisy radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00685-8 PMID:37097541	研究论文	本研究开发并验证了基于计算机视觉的深度学习方法，用于从噪声牙科X光片中检测根管治疗充填质量和进展	首次系统评估了去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，并建立了自定义的渐进分类系统	样本量相对有限（250张原始X光片），使用自定义分类标准可能限制泛化能力	评估去噪和数据平衡对深度学习检测根管治疗结果的影响，开发预测充填质量的模型	牙科X光片中的根管治疗充填	计算机视觉	牙科疾病	放射组学分析	YOLO	X光图像	250张原始牙科X光片，通过数据增强扩展到2226张图像	NA	YOLOv5s, YOLOv5x, YOLOv7	灵敏度, 特异度, 准确率, 精确率, 召回率, 平均精度均值, 置信度	NA
20040	2025-10-07	Effect of data size on tooth numbering performance via artificial intelligence using panoramic radiographs 2023-10, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-023-00689-4 PMID:37405624	研究论文	本研究通过人工智能技术探讨数据量对全景X光片牙齿编号识别性能的影响	首次系统研究数据规模对牙齿编号识别模型性能的影响，为牙科AI应用提供数据量选择的实证依据	仅使用单一数据集和YOLOv4算法，未考虑其他模型架构和数据增强技术的影响	探究训练数据量对牙齿编号识别模型性能的影响规律	牙齿全景X光片中的牙齿编号识别	计算机视觉	牙科疾病	X光成像	CNN	图像	3000张匿名牙齿全景X光片，分别使用1000、1500、2000、2500张子集进行训练，500张固定测试集	NA	YOLOv4	F1分数,mAP,敏感度,精确度,召回率	NA