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
221	2025-07-19	Machine learning and deep learning techniques for breast cancer diagnosis and classification: a comprehensive review of medical imaging studies 2023-Sep, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-023-04956-z PMID:37278831	综述	本文综述了机器学习和深度学习技术在乳腺癌诊断和分类中的应用，重点关注五种医学影像	全面回顾了五种医学影像（乳腺X光、超声、MRI、组织学和热成像）在乳腺癌诊断中的应用，并讨论了五种流行的机器学习技术和深度学习架构	NA	评估机器学习和深度学习技术在乳腺癌分类和诊断中的效果	乳腺癌诊断和分类	数字病理学	乳腺癌	机器学习、深度学习	Nearest Neighbor, SVM, Naive Bayesian Network, DT, ANN, CNN	医学影像（乳腺X光、超声、MRI、组织学和热成像）	NA
222	2025-07-19	Invasiveness assessment by artificial intelligence against intraoperative frozen section for pulmonary nodules ≤ 3 cm 2023-Aug, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-023-04713-2 PMID:37016100	研究论文	本研究探讨了人工智能算法在评估肺结节恶性和侵袭性方面的性能，并与术中冰冻切片检查进行了比较	使用基于3D卷积神经网络的深度学习系统预测肺结节的恶性和侵袭性，并在多中心队列中验证其性能	AI系统在直径大于1厘米的实性结节中误诊率为10.4%，且与冰冻切片检查的一致性率为0.69，敏感性较低（0.50）	评估人工智能算法在肺结节恶性和侵袭性诊断中的性能	直径不超过3厘米的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	3D CNN	图像	466个切除的肺结节
223	2025-07-19	Combined diagnosis of multiparametric MRI-based deep learning models facilitates differentiating triple-negative breast cancer from fibroadenoma magnetic resonance BI-RADS 4 lesions 2023-Jun, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-022-04142-7 PMID:35771263	研究论文	探讨基于多参数MRI的深度学习模型联合诊断在区分三阴性乳腺癌与纤维腺瘤磁共振BI-RADS 4类病变中的价值，并评估其对放射科医生诊断性能的提升	结合多参数MRI的深度学习模型联合诊断，提高了对三阴性乳腺癌与纤维腺瘤的区分能力，并显著提升了初级放射科医生的诊断性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（319例），且未探讨模型在其他类型乳腺病变中的泛化能力	提升乳腺BI-RADS 4类病变中三阴性乳腺癌与纤维腺瘤的鉴别诊断准确性	319例经病理证实的女性乳腺BI-RADS 4类病变患者	数字病理	乳腺癌	多参数MRI（增强T1加权成像、扩散加权成像、T2加权成像）	深度学习模型	医学影像	319例女性患者病灶
224	2025-07-19	Computer-aided detection and prognosis of colorectal cancer on whole slide images using dual resolution deep learning 2023-Jan, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-022-04435-x PMID:36331654	研究论文	本文提出了一种基于弱监督学习的双分辨率深度学习网络（WDRNet），用于结直肠癌的识别和预后预测	提出了一种不依赖病理学家标注感兴趣区域的双分辨率深度学习网络，能够同时利用图像的局部和全局信息	需要外部数据集进一步验证模型的泛化能力	开发一种能够辅助医生进行结直肠癌诊断和预后预测的深度学习模型	结直肠癌患者的全切片图像	数字病理学	结直肠癌	深度学习	WDRNet（双分辨率深度学习网络）	图像	来自TCGA和ACHIGMU的两个数据集
225	2025-07-19	Deep learning combined with radiomics for the classification of enlarged cervical lymph nodes 2022-Oct, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-022-04047-5 PMID:35562596	研究论文	本研究探讨了深度学习结合传统放射组学方法在分类增大的颈部淋巴结中的应用	结合深度学习和传统放射组学方法，提高了颈部淋巴结分类的准确性	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	研究目的是评估深度学习结合放射组学在颈部淋巴结分类中的诊断价值	276名颈部淋巴结增大患者（150例淋巴结转移，65例淋巴瘤，61例良性淋巴结病）	数字病理	淋巴瘤	CT成像	深度学习模型	图像	276名患者的临床和CT影像数据
226	2025-07-19	Using deep learning to predict microvascular invasion in hepatocellular carcinoma based on dynamic contrast-enhanced MRI combined with clinical parameters 2021-Dec, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-021-03617-3 PMID:33839938	research paper	开发一种基于动态对比增强MRI和临床参数的深度学习模型，用于预测肝细胞癌的微血管侵犯状态和分级	结合八种MRI序列的CNN分支和临床参数，构建深度学习模型，显著提高了微血管侵犯预测的准确性	研究样本仅来自2016年的患者，可能存在时间局限性	预测肝细胞癌患者的微血管侵犯状态和分级，以辅助治疗决策和预后评估	601例经病理确认微血管侵犯状态的肝细胞癌患者	digital pathology	hepatocellular carcinoma	dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI)	CNN	image, clinical parameters	601例肝细胞癌患者（376例无微血管侵犯，225例有微血管侵犯）
227	2025-07-19	Evolving the pulmonary nodules diagnosis from classical approaches to deep learning-aided decision support: three decades' development course and future prospect 2020-Jan, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-019-03098-5 PMID:31786740	综述	本文全面回顾了过去30年计算机辅助肺结节诊断技术的发展历程，从传统方法到深度学习辅助决策支持的演变	首次对过去30年计算机辅助肺结节诊断技术的发展进行文献综述，并指出了当前挑战和未来研究方向	主要关注技术发展历程，未涉及具体临床验证数据的详细分析	提供计算机辅助肺结节检测和良恶性分类技术的最新全面综述	肺结节的计算机辅助诊断技术	数字病理	肺癌	深度学习	NA	图像	NA
228	2025-07-19	Computer-assisted medical image classification for early diagnosis of oral cancer employing deep learning algorithm 2019-Apr, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-018-02834-7 PMID:30603908	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的算法，用于自动化、计算机辅助的口腔癌检测系统，通过分析患者的高光谱图像	提出了一种新的分区深度卷积神经网络（CNN）结构，用于在多维高光谱图像中标记和分类感兴趣区域	样本量相对较小（100个图像数据集用于癌症肿瘤与良性分类，500个训练模式用于癌症肿瘤与正常组织分类）	开发一种计算机辅助的医学图像分类系统，用于口腔癌的早期诊断	口腔癌患者的高光谱图像	数字病理学	口腔癌	高光谱成像	CNN	图像	100个图像数据集用于癌症肿瘤与良性分类，500个训练模式用于癌症肿瘤与正常组织分类
229	2025-07-18	Multimodal deep learning improving the accuracy of pathological diagnoses for membranous nephropathy 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2528106 PMID:40659521	研究论文	开发一种多模态病理诊断系统，协助病理学家诊断膜性肾病	结合PASM染色、免疫荧光和电子显微镜图像，构建三种深度学习模型，综合提供病理诊断	未提及具体局限性	提高膜性肾病的病理诊断准确性和效率	膜性肾病患者	数字病理	膜性肾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理）	图像（PASM染色、免疫荧光、电子显微镜图像）	138名各种肾病患者
230	2025-07-18	Genotype Prediction from Retinal Fundus Images Using Deep Learning in Eyes with Age-Related Macular Degeneration 2025 Nov-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100836 PMID:40661176	研究论文	利用深度学习从视网膜眼底图像预测年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的高风险基因变异	首次使用深度学习模型从视网膜眼底图像预测AMD相关的高风险基因变异，并比较了不同AMD严重程度下的模型性能	样本量相对有限（1754名参与者），且仅针对CFH和ARMS2两个基因	通过非侵入性眼部成像推断基因型，并探索AMD中的基因型-表型关系	年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习	CNN, ViT	图像	1754名参与者的31271张视网膜彩色眼底照片
231	2025-07-18	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	research paper	提出了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	使用预训练神经网络和少量Micro-CT图像（1-3张）训练出准确的3D深度学习模型，并能扩展到不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型的大脑分割	训练数据量较少（仅1-3张Micro-CT图像），可能影响模型的泛化能力	开发一种高效的果蝇大脑Micro-CT图像自动分割方法	成年果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	computer vision	NA	Micro-CT成像	3D deep learning models (基于预训练神经网络)	3D Micro-CT图像	1-3张成年果蝇大脑Micro-CT图像
232	2025-07-18	TKA-AID: An Uncertainty-Aware Deep Learning Classifier to Identify Total Knee Arthroplasty Implants 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.019 PMID:39832639	研究论文	开发了一种基于深度学习的分类器TKA-AID，用于自动识别全膝关节置换术中的植入物	采用EfficientNet架构的深度学习模型，结合不确定性估计和异常检测机制，提高了植入物识别的准确性和安全性	模型在外部测试集上仅有一次错误，但未提及在不同医疗机构或设备上的泛化能力	开发自动识别全膝关节置换术植入物的工具，以简化术前规划流程	全膝关节置换术中的植入物	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	EfficientNet	图像	9,651名患者（共111,519张图像）
233	2025-07-18	Enhanced accuracy and stability in automated intra-pancreatic fat deposition monitoring of type 2 diabetes mellitus using Dixon MRI and deep learning 2025-Aug, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04804-3 PMID:39841227	研究论文	开发了一种基于Dixon MRI和深度学习的自动化方法，用于准确评估2型糖尿病患者的胰腺内脂肪沉积	结合深度语义分割特征放射组学(DSFR)和传统放射组学特征，构建深度学习放射组学(DLR)模型，显著提高了胰腺内脂肪沉积监测的准确性和稳定性	由于前驱糖尿病患者数量有限，未能对前驱糖尿病与非糖尿病的区分模型进行充分测试	开发自动化方法监测胰腺内脂肪沉积，预测2型糖尿病风险	534名接受上腹部MRI检查的患者	数字病理学	2型糖尿病	Dixon MRI, 深度学习	nnU-Net, 支持向量机	MRI图像	534名患者(来自两个中心)
234	2025-07-18	Development of a Deep Learning Model for Automating Implant Position in Total Hip Arthroplasty 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.032 PMID:39880053	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于在全髋关节置换术中自动标注骨盆标志物并进行相关测量	提出的深度学习模型在标注骨盆标志物方面表现优于或等同于训练有素的人类专家，并能够实时提供全髋关节置换术相关测量	临床使用尚未广泛验证，样本量相对较小（161例）	开发能够自动标注骨盆标志物并计算全髋关节置换术相关测量的深度学习模型	全髋关节置换术患者的术前术后骨盆X光片和术中透视图像	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN（假设基于图像处理，但未明确说明具体架构）	医学影像（X光片和透视图像）	161例初次全髋关节置换术患者的影像数据
235	2025-07-18	A Deep Learning Tool for Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Knee Radiographs 2025-Aug, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.01.038 PMID:39880057	研究论文	开发了一种用于膝关节前后位X光片上最小关节间隙宽度（mJSW）自动测量的深度学习工具	提出了一种结合深度学习分割模型和计算机视觉算法的端到端自动化测量方法，能够灵活处理自然膝关节和关节置换后的膝关节	算法测量与人工测量之间存在一定误差（73.2%的测量差异小于1毫米）	开发自动化测量膝关节mJSW的算法，以评估骨关节炎进展	膝关节前后位X光片	数字病理	骨关节炎	深度学习分割模型+计算机视觉算法	深度学习分割模型	X光图像	583张图像用于训练分割模型，330张独立图像用于算法验证
236	2025-07-18	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-Aug, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括临床实践、专业教育和公众自我护理	探讨了AI在龋齿风险预测、图像分析、治疗计划制定及口腔卫生教育中的创新应用	未提及具体AI模型的性能评估或实际临床应用效果的定量数据	概述AI在个性化龋齿管理中的应用现状和发展前景	龋齿患者、牙科专业人员及公众	数字病理	龋齿	machine learning, deep learning	NA	图像、临床数据	NA
237	2025-07-18	Deep learning-based laser weed control compared to conventional herbicide application across three vegetable production systems 2025-Aug, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8912 PMID:40555698	研究论文	本研究比较了基于深度学习的激光除草技术与传统除草剂在三种蔬菜生产系统中的效果	首次在多种蔬菜生产系统中评估激光除草技术的有效性，并与传统除草剂进行比较	激光除草对马齿苋和一年生禾本科杂草效果较差，且需要进一步优化以适应不同环境和杂草种类	评估激光除草作为非化学除草替代方案的可行性	甜菜、菠菜和豌豆三种蔬菜作物及其相关杂草	农业技术	NA	激光除草技术	深度学习	田间试验数据	在新泽西州和纽约州进行的三个研究试验
238	2025-07-18	Artificial intelligence and first-principle methods in protein redesign: A marriage of convenience? 2025-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70210 PMID:40671352	research paper	本文验证了广泛使用的蛋白质设计深度学习工具，并将其与第一性原理方法进行比较，探索它们在蛋白质重新设计和治疗用途中的有效性	提出了TriCombine工具，结合AI建模工具与力场评分函数，展示了在蛋白质重新设计中的可靠结果	所有方法在应用于未解决的全新模型时表现较差，强调了在稳健蛋白质设计中需要混合策略	评估蛋白质重新设计工具的有效性及其在治疗用途中的潜力	蛋白质变体和突变体	machine learning	NA	deep learning, force fields, inverse folding tools	AlphaFold2, FoldX, TriCombine	protein structures and sequences	16 SH3 mutants, 36 mutants, 11 crystal structures, 160,000 four-site GB1 mutants, 163,555 variants across 179 domains
239	2025-07-18	Deep learning can predict cardiovascular events from liver imaging 2025-Aug, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101427 PMID:40671834	研究论文	本研究探讨了使用基于视觉Transformer的深度学习模型从肝脏MRI数据中预测心血管事件的风险	首次将视觉Transformer模型应用于肝脏MRI数据，以无监督方式提取特征并预测心血管风险，无需人工特征选择	需要进一步的前瞻性研究和外部验证以确认临床实用性	探索利用肝脏MRI数据通过深度学习提高心血管风险预测的准确性	UK Biobank中的肝脏MRI数据	计算机视觉	心血管疾病	MRI	Transformer	image	44,672例肝脏MRI扫描
240	2025-07-18	Identifying and Evaluating Salt-Tolerant Halophytes Along a Tropical Coastal Zone: Growth Response and Desalination Potential 2025-Aug, Plant-environment interactions (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/pei3.70072 PMID:40672803	研究论文	本研究通过深度学习图像识别和温室实验，评估了加纳沿海地区五种盐生植物的耐盐性和脱盐潜力	首次结合深度学习图像识别和温室实验评估加纳沿海盐生植物的耐盐性及脱盐能力	仅评估了五种盐生植物，样本量有限	评估沿海盐生植物的耐盐性和脱盐潜力	加纳沿海地区的五种盐生植物	植物学	NA	深度学习图像识别	NA	图像数据	五种盐生植物在不同盐浓度(0、25和50 dS/m)和土壤类型(海沙和耕地土壤)下的生长数据