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
221	2025-11-02	An Automated Diagnosis of Myopia from an Optic Disc Image Using YOLOv11: A Feasible Approach for Non-Expert ECPs in Computer Vision 2025-Sep-23, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15101495 PMID:41157168	研究论文	本研究开发了一种基于YOLO架构的深度学习模型，通过分析眼底图像中的视盘区域实现近视的自动化诊断	首次将YOLOv8和YOLOv11模型应用于近视诊断，设计了专门面向非计算机专业眼科医生的可用流程	使用单中心数据集，样本量有限（730张增强图像），需要更多外部验证	开发适用于非专业眼科医生的自动化近视诊断工具	眼底图像中的视盘区域	计算机视觉	近视	眼底摄影	YOLO	图像	730张增强训练图像，98张内部验证图像，50张独立测试图像	YOLO	YOLOv8, YOLOv11-nano	准确率, 敏感度, F1分数, AUC	NA
222	2025-11-02	Comparison of Machine Learning Methods to Predict Early Mortality After Evacuation of Chronic Subdural Hematoma 2025-Sep, Neurosurgery practice DOI:10.1227/neuprac.0000000000000151 PMID:41163647	研究论文	本研究开发并比较了六种机器学习模型，用于预测慢性硬膜下血肿清除术后早期死亡率	首次结合自动分割工具计算的术前术后血肿体积与临床信息，系统比较多种机器学习模型在预测慢性硬膜下血肿术后死亡率方面的性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（731例患者），模型区分能力仅为中等水平	预测慢性硬膜下血肿清除术后30天死亡率	接受手术治疗的慢性硬膜下血肿患者	机器学习	慢性硬膜下血肿	深度学习分割工具，机器学习建模	逻辑回归，支持向量机，神经网络，决策树，朴素贝叶斯，XGBoost	临床数据，影像体积数据	731例患者	NA	NA	AUC，平衡准确率，召回率	NA
223	2025-11-02	Global Growth and Distribution of CyberKnife Stereotactic Radiosurgery: A Bibliometric Analysis 2025-Sep, Neurosurgery practice DOI:10.1227/neuprac.0000000000000150 PMID:41163657	文献计量分析	通过文献计量方法分析射波刀立体定向放射外科的全球发展趋势和演变	首次对射波刀立体定向放射外科领域进行全面的文献计量分析，识别研究趋势和国际合作模式	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；分析仅限于发表模式，未涉及临床效果评估	探索射波刀立体定向放射外科相关出版物的当前趋势和演变	射波刀立体定向放射外科相关学术出版物	医学信息学	神经外科疾病	文献计量分析，网络可视化	NA	文献数据	3980篇文章，来自12077位作者	R	NA	NA	NA
224	2025-11-02	The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Assessment, Diagnosis, and Prediction of Cerebral Small Vessel Disease 2025-Sep, Cureus DOI:10.7759/cureus.93376 PMID:41164024	综述	本文综述了人工智能和机器学习在脑小血管病评估、诊断和预测中的作用	系统整合了122项研究，展示了AI在脑小血管病神经影像分析、早期风险分层和临床决策支持中的创新应用	在老年和糖尿病患者群体中表现较弱，泛化能力有限，缺乏前瞻性验证，存在偏倚风险	探讨AI在脑小血管病相关卒中领域的应用价值与挑战	脑小血管病及相关卒中患者	医学人工智能	脑小血管病	神经影像分析（CT、MRI）	机器学习,深度学习	医学影像	基于122项研究的综合证据	NA	NA	灵敏度,特异性,准确率,时间效率	NA
225	2025-11-02	Automated Prediction of Dental Implant Success Using a Mask Region-Based Convolutional Neural Network on Preoperative Cone-Beam Computed Tomography Scans 2025-Sep, Cureus DOI:10.7759/cureus.93378 PMID:41164056	研究论文	本研究开发了一种基于Mask R-CNN的深度学习模型，用于通过术前锥形束CT扫描预测单颗牙种植体的成功率	首次将Mask R-CNN应用于牙种植体成功率的自动化预测，并与不同资历的种植专家进行性能比较	回顾性单中心研究，样本量有限，需要前瞻性多中心验证	开发人工智能模型提高牙种植体预后预测的准确性	210颗单颗牙种植体（来自190名患者）	计算机视觉	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN	医学影像	210颗种植体（190名患者），训练集168颗，测试集42颗	TensorFlow, Keras, OpenCV	Mask R-CNN	准确率, AUC, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数, Cohen's kappa	未明确指定
226	2025-11-02	XComposition: multimodal deep learning model to measure body composition using chest radiographs and clinical data 2025-Sep, Radiology advances DOI:10.1093/radadv/umaf035 PMID:41164313	研究论文	开发了一种名为XComposition的多模态深度学习模型，通过胸部X光片和临床数据来测量身体成分指标	首次结合胸部X光片和易于获取的临床变量来估计身体成分指标，多模态模型性能显著优于单模态模型	研究为回顾性队列，样本量相对有限(1118名患者)，肌肉体积预测性能相对较低	探索使用深度学习从胸部X光片和临床变量估计身体成分指标的可行性	来自美国30个医疗系统的1118名患者(582名女性，538名男性)	医学影像分析	心血管疾病, 糖尿病, 癌症	深度学习, CT扫描, 胸部X光摄影	多任务多模态深度学习模型	医学影像(胸部X光片), 临床数据	1118名患者，来自30个美国医疗系统，影像数据时间跨度为2010-2024年	NA	NA	Pearson相关系数, 平均绝对误差	NA
227	2025-11-02	In vitro Assessment of a Deep Learning-Based System for Computer-Aided Diagnosis and Treatment Planning in Orthodontics: A Virtual Study Using Digital Models 2025-Sep, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_1053_25 PMID:41164531	研究论文	本研究通过虚拟数字模型评估基于深度学习的系统在正畸计算机辅助诊断和治疗规划中的效果	开发了能够识别错颌畸形并生成治疗建议的深度学习系统，在正畸领域应用人工智能技术	需要进一步的临床验证，研究基于虚拟数字模型而非真实临床环境	评估基于深度学习的计算机辅助诊断和治疗规划系统在正畸领域的效能	数字正畸模型	计算机视觉	错颌畸形	三维数字建模	深度学习	三维数字模型	100个数字模型	NA	NA	敏感度, 特异度	NA
228	2025-11-02	Artificial intelligence-driven framework for discovering synthetic binding protein-like scaffolds from the entire protein universe 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf573 PMID:41165486	研究论文	开发了一种人工智能驱动的框架，用于从整个蛋白质宇宙中发现类似合成结合蛋白的支架结构	结合深度学习FoldSeek与自主开发的HP2A算法，能够从低序列相似性中识别结构相似的蛋白质支架	仅以四种代表性合成结合蛋白作为概念验证，尚未进行大规模实验验证	发现具有合成结合蛋白功能的蛋白质支架结构	整个已知蛋白质组中的蛋白质结构	机器学习	NA	深度学习, 蛋白质结构分析	深度学习	蛋白质序列和结构数据	四种代表性合成结合蛋白（Affibody, Anticalin, DARPin, Fynome）作为查询模板	FoldSeek, HP2A	NA	序列相似性, TM-score	NA
229	2025-11-02	Enhancing deep neural networks through complex-valued representations and Kuramoto synchronization dynamics 2025-Aug-04, ArXiv PMID:40799806	研究论文	本研究通过结合复数值表示和Kuramoto同步动力学来增强深度神经网络的多目标编码能力	首次将神经科学中的同步机制与复数值表示相结合，利用Kuramoto动力学促进相位对齐以改进目标绑定	仅在手写数字和多目标图像任务上验证，未在更复杂场景测试	研究基于同步的机制是否能增强人工模型在视觉分类中的目标编码能力	多目标图像、重叠手写数字、噪声输入和分布外变换	计算机视觉	NA	NA	前馈神经网络,循环神经网络	图像	NA	NA	前馈模型,带反馈连接的循环模型	NA	NA
230	2025-11-02	Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device 2025-Jul-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12526-1 PMID:40685486	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的便携式脑电图设备模型，用于区分健康志愿者与痴呆相关疾病患者	首次将便携式EEG设备与定制化Transformer模型结合用于痴呆严重程度和诊断的区分	样本量相对有限（233名参与者），需要进一步验证模型的泛化能力	开发可访问、成本效益高且非侵入性的痴呆诊断工具	健康志愿者和痴呆相关疾病患者	机器学习	老年疾病	脑电图（EEG），短时傅里叶变换	Transformer	脑电信号	233名参与者（119名健康志愿者，114名患者）	NA	定制化Transformer模型	AUC, 平衡准确率	NA
231	2025-11-02	A Combined Loss-driven Framework for Automated Parotid Segmentation in Head-and-Neck Computed Tomography 2025 Jul-Sep, Journal of medical physics IF:0.7Q4 DOI:10.4103/jmp.jmp_169_25 PMID:41163757	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动腮腺分割框架，采用三维U-Net架构和新型组合损失函数	提出了结合改进Dice系数和焦点损失的组合损失函数，并设计了同时保存最佳DSC和最小验证损失的检查点策略	仅使用379例非对比头颈CT扫描数据，未在其他模态数据上验证	开发用于放射治疗计划的自动腮腺分割方法	头颈部CT扫描中的腮腺器官	医学图像分割	头颈部肿瘤	计算机断层扫描(CT)	3D U-Net, 注意力增强3D U-Net	三维CT图像	379例经专家验证的头颈CT扫描	TensorFlow	3D U-Net, 残差3D U-Net, 注意力增强3D U-Net	Dice相似系数, 交并比, 分类准确率	NA
232	2025-11-02	Dose Characteristics of a Deep Learning Model for EPID-based In vivo Dosimetry 2025 Jul-Sep, Journal of medical physics IF:0.7Q4 DOI:10.4103/jmp.jmp_130_25 PMID:41163764	研究论文	开发基于CycleGAN的深度学习模型用于将EPID图像转换为二维剂量图，并评估其剂量特性	首次将CycleGAN模型应用于基于EPID的体内剂量测定，并系统评估不同归一化方法对剂量预测精度的影响	模型存在剂量非线性问题，且仅在平板模体上进行验证	开发精确的EPID图像到剂量图的转换模型，用于治疗计划质量保证	电子射野影像设备(EPID)采集的图像数据	医学影像分析	放射治疗相关疾病	电子射野影像技术	CycleGAN	医学影像	约780个通过平板模体传递到EPID的射束	NA	CycleGAN	gamma分析通过率, 剂量线性度	NA
233	2025-11-02	Deep learning-based dose prediction for low-energy electron beam superficial radiotherapy 2025-Jun, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.70015 PMID:41164425	研究论文	本研究结合蒙特卡洛模拟与深度学习技术，开发了一种基于级联3D U-Net的剂量预测模型，用于低能电子束浅表放疗	提出级联3D U-Net模型，相比传统3D U-Net和其他深度学习模型，在剂量预测准确性和鲁棒性方面均有显著提升	研究仅针对六个特定身体部位，未验证在其他解剖区域的适用性	提高浅表低能电子束放疗中表面剂量计算的效率和准确性	六个身体部位的计算机断层扫描体模及其对应的剂量分布	医学影像分析	皮肤癌	蒙特卡洛模拟，深度学习	CNN	3D医学影像数据	六个身体部位的CT体模数据集	NA	级联3D U-Net, 3D U-Net, 深度卷积神经网络, HD U-Net	Gamma通过率, 剂量差异通过率	NA
234	2025-11-02	Deep learning (DL)-based advancements in prostate cancer imaging: Artificial intelligence (AI)-based segmentation of 68Ga-PSMSA PET for tumor volume assessment 2025-Jun, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.70014 PMID:41164426	综述	本文综述了基于深度学习的AI分割技术在68Ga-PSMA PET前列腺癌成像中肿瘤体积评估的应用与挑战	系统总结了AI分割技术在前列腺癌PSMA-PET影像中替代传统人工分割的创新价值，包括提升重复性和处理效率	面临标准化协议缺失、需要大量验证研究及临床工作流整合困难等挑战	探讨AI分割技术在前列腺癌Ga-PSMA PET影像中肿瘤体积定量评估的应用前景	前列腺癌患者的68Ga-PSMA PET影像数据	数字病理	前列腺癌	PET影像, 68Ga-PSMA显像	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
235	2025-11-02	Deep learning with attention modules and residual transformations improves hepatocellular carcinoma (HCC) differentiation using multiphase CT 2025-Mar, Precision radiation oncology DOI:10.1002/pro6.70003 PMID:41163976	研究论文	本研究提出结合注意力模块和残差变换的GAN深度学习模型，用于改进多期相CT中肝细胞癌的鉴别诊断	首次将自注意力机制和聚合残差变换整合到3D GAN中，通过注意力模块聚焦关键特征并抑制冗余信息，同时利用残差变换重用相关特征	研究样本量较小（仅57名患者），且为单中心回顾性研究	提高肝细胞癌在多期相CT影像中的鉴别诊断准确率	57名患者的228个多期相CT扫描，其中30例经病理证实为HCC，27例为非HCC	计算机视觉	肝细胞癌	多期相CT成像	GAN	3D医学影像	57名患者的228个多期相CT扫描	NA	GAN,自注意力模块,ResNeXt	AUROC,准确率,敏感性,特异性	NA
236	2025-11-02	Advancing bioinformatics with large language models: components, applications and perspectives 2025-Jan-31, ArXiv PMID:38259343	综述	全面概述大型语言模型在生物信息学中的核心组件、应用场景和未来展望	系统阐述LLMs在生物信息学多领域的应用潜力，提出实用指导策略	作为综述文章未涉及具体实验验证	探讨大型语言模型在生物信息学中的应用与发展前景	大型语言模型及其在生物信息学中的应用	自然语言处理, 生物信息学	NA	自监督学习, 半监督学习	Transformer	基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现、单细胞分析数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
237	2025-11-02	Benchmarking diffusion models against state-of-the-art architectures for OCT fluid biomarker segmentation 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335615 PMID:41160596	研究论文	本研究比较扩散模型与其他先进架构在OCT液体生物标志物分割中的性能	首次将扩散模型应用于视网膜OCT液体生物标志物分割，并与多种先进分割模型进行系统比较	使用有限数量的手动标注扫描（SRF:269, IRF:224, PED:114）	评估扩散模型在视网膜疾病OCT图像分割中的性能	视网膜OCT扫描中的视网膜下液(SRF)、视网膜内液(IRF)和色素上皮脱离(PED)	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)	扩散模型, CNN, Transformer	医学图像	SRF:269个扫描, IRF:224个扫描, PED:114个扫描	NA	扩散模型, Nested U-Net, nnU-Net, TransUNet, SwinUNet	Dice系数, 敏感度, 特异度, 皮尔逊相关系数, R2	NA
238	2025-11-02	DCAF-GAN: Enhancing historical landscape restoration with dual-branch feature extraction and attention fusion 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0334532 PMID:41160614	研究论文	提出DCAF-GAN模型，通过双分支特征提取和注意力融合增强历史景观图像修复效果	采用双分支编码器和通道注意力引导融合模块，同时恢复精细纹理和全局结构	未明确说明模型在处理极端损坏情况下的表现	解决历史景观图像修复中纹理和结构重建的挑战	受损的历史景观图像	计算机视觉	NA	深度学习图像修复	GAN	图像	使用StreetView和Places2数据集进行实验	NA	双分支编码器,注意力融合模块	PSNR,SSIM	NA
239	2025-11-02	Self-learning model fusion for network anomaly detection: A hybrid CNN-LSTM-transformer framework 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332502 PMID:41160632	研究论文	提出一种融合CNN、LSTM和Transformer的自学习混合深度学习框架，用于网络流量异常检测	提出协同两阶段模型融合架构捕获时空流量模式，采用带多指标漂移检测的自适应学习机制，并设计知识保持策略	NA	提升网络流量异常检测的适应性和性能	网络流量数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, LSTM, Transformer	网络流量数据	UNSW-NB15和CICIDS2017数据集	NA	CNN-LSTM, LSTM-Transformer	F1-score, 准确率, 检测率	NA
240	2025-11-02	Computation of simple invariant solutions in fluid turbulence with the aid of deep learning 2025, Nonlinear dynamics IF:5.2Q1 DOI:10.1007/s11071-025-11773-1 PMID:41163817	综述	探讨深度学习技术在流体湍流中计算简单不变解的应用进展	将深度学习中的自编码器和梯度优化技术首次系统应用于湍流动力学系统的不变解计算	目前仅在二维湍流中验证，高雷诺数应用前景仍需评估	加速湍流动力学系统中简单不变解的发现和收敛	流体湍流中的简单不变解（平衡态、周期轨道）	机器学习	NA	深度学习	自编码器	流体动力学数据	NA	NA	自编码器	解的数量比较，收敛效率	NA