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
2421	2025-11-28	Coalescence and Translation: A Language Model for Population Genetics 2025-Jun-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.24.661337 PMID:40666889	研究论文	开发了一种基于Transformer的语言模型cxt，用于从基因组数据中推断群体遗传学中的溯祖时间	将溯祖时间推断重新定义为两种生物语言之间的翻译问题，并首次将仅解码器Transformer架构应用于群体遗传学推断	模型训练依赖于模拟数据，在真实数据上的表现可能需要进一步验证	开发能够灵活、可扩展地从基因组数据推断谱系历史的深度学习方法	基因组数据中的突变模式和祖先重组图	自然语言处理, 机器学习	NA	基因组测序, 溯祖模拟	Transformer	基因组序列数据	基于stdpopsim目录的模拟数据，可产生超过百万个溯祖预测	PyTorch, TensorFlow	仅解码器Transformer	与最先进的MCMC似然模型相当，包括分布内和分布外场景	GPU（具体型号未指定），可在几分钟内完成大规模推断
2422	2025-11-28	Modality-AGnostic Image Cascade (MAGIC) for Multi-Modality Cardiac Substructure Segmentation 2025-Jun-12, ArXiv PMID:40980770	研究论文	提出并验证了一种模态无关的图像级联方法用于多模态心脏亚结构分割	通过复制nnU-Net编码解码分支实现单一模型处理多模态数据，解决了深度学习模型在跨模态和重叠结构分割中的泛化问题	在57%的情况下优于对比模型，但统计差异有限	开发能够跨多种影像模态准确分割心脏亚结构的深度学习模型	20个心脏亚结构（心脏、心腔、大血管、瓣膜、冠状动脉和传导节点）	数字病理	心血管疾病	医学影像分割	深度学习	医学影像	训练集76例，验证集15例，测试集30例，来自三种模态（模拟CT、低场MR-Linac、心脏CT血管造影）	nnU-Net	U-Net	Dice相似系数, Wilcoxon符号秩检验	轻量级模型设计，简化计算需求
2423	2025-11-28	Multiscale Cell-Cell Interactive Spatial Transcriptomics Analysis 2025-Jan-03, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5743704/v1 PMID:39801521	研究论文	提出多尺度细胞间交互空间转录组学分析方法MCIST，整合多尺度拓扑表示与空间深度学习技术	首次在空间转录组分析中考虑多尺度细胞间相互作用，结合多尺度拓扑表示与先进空间深度学习技术	NA	改进空间转录组数据分析方法，更准确地识别空间域和细胞间相互作用	空间转录组数据中的细胞间相互作用模式	生物信息学	NA	空间转录组学	深度学习	空间转录组数据	37个基准空间转录组数据集	NA	NA	聚类评分	NA
2424	2025-11-28	Spatial-Frequency Enhanced Mamba for Multi-Modal Image Fusion 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3632221 PMID:41259195	研究论文	提出一种空间频率增强的Mamba框架用于多模态图像融合	首次将Mamba模型引入多模态图像融合领域，并提出空间频率增强模块和动态融合机制	未明确说明模型的计算效率和实时性能	解决多模态图像融合中特征提取和融合的挑战	多模态图像数据	计算机视觉	NA	多模态图像融合	Mamba, CNN	图像	六个多模态图像融合数据集	NA	Spatial-Frequency Enhanced Mamba Block, Dynamic Fusion Mamba Block	NA	NA
2425	2025-11-28	Deep Learning Classification of Rheumatoid Arthritis in Hand Radiographs Interpretability Insights and Web Application 2025, ImmunoTargets and therapy IF:6.2Q1 DOI:10.2147/ITT.S547159 PMID:41287803	研究论文	开发用于手部X光片中类风湿关节炎自动分类的可解释深度学习框架，并部署为网页应用	结合Grad-CAM和SHAP系统评估模型可解释性，识别关键病理特征，并通过Streamlit开发临床实用网页应用	回顾性多中心研究，样本量相对有限（1,655张手部X光片）	建立可解释的深度学习框架实现类风湿关节炎自动分类，促进临床转化	809名类风湿关节炎患者（含早期病例）和846名健康对照的手部X光片	计算机视觉	类风湿关节炎	X射线成像	CNN	图像	1,655张手部X光片（809例RA患者，846例健康对照）	TensorFlow/Keras, Streamlit	VGG-8	AUC, 准确率	NA
2426	2025-11-28	A Multi-Task Transformer With Local-Global Feature Interaction and Multiple Tumoral Region Guidance for Breast Cancer Diagnosis 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3454000 PMID:39226204	研究论文	提出一种用于乳腺癌超声图像肿瘤分割和分类的多任务Transformer网络	设计了局部-全局特征交互的双流编码器和多肿瘤区域引导模块，能够显式学习肿瘤内部和周围区域的长程非局部依赖关系	NA	开发基于深度学习的乳腺癌超声图像自动诊断方法	乳腺癌超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer	图像	两个乳腺癌超声数据集，包含大型外部验证数据集	NA	双流编码器(CNN+Transformer), 多肿瘤区域引导模块	诊断准确率	NA
2427	2025-11-28	Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study 2024-May-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16101909 PMID:38791987	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动检测和区分高级别与低级别鳞状上皮内病变	首次开发可同时适用于传统和数字肛门镜系统的深度学习算法，并在多中心研究中验证其性能	研究仅基于两个中心的151例检查，样本来源相对有限	开发自动检测和区分肛门鳞状细胞癌前病变的深度学习系统	高分辨率肛门镜检查图像中的高级别和低级别鳞状上皮内病变	计算机视觉	肛门鳞状细胞癌	高分辨率肛门镜检查	CNN	图像	151例高分辨率肛门镜检查，共57,822张图像（28,874张HSIL，28,948张LSIL）	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
2428	2025-11-28	Predicting Molecular Subtype and Survival of Rhabdomyosarcoma Patients Using Deep Learning of H&E Images: A Report from the Children's Oncology Group 2023-01-17, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-22-1663 PMID:36346688	研究论文	本研究使用深度学习分析横纹肌肉瘤H&E图像，预测分子亚型和患者生存率	首次将卷积神经网络应用于横纹肌肉瘤H&E图像，直接关联组织学特征与驱动基因突变及临床预后	样本量相对有限（321例），部分突变预测性能一般（如RAS通路ROC 0.67）	开发基于深度学习的横纹肌肉瘤诊断和预后预测工具	横纹肌肉瘤患者的H&E组织病理图像	数字病理学	横纹肌肉瘤	H&E染色，全玻片数字化扫描	CNN	病理图像	321例患者（训练集），136例独立测试样本	NA	卷积神经网络	ROC曲线，事件无生存期预测，总生存期预测	NA
2429	2025-11-27	Deep learning [18F]-FDG-PET/CT‑based algorithm for tumor burden estimation in metastatic melanoma patients under immunotherapy 2026-Jan, Clinical and translational radiation oncology IF:2.7Q2 DOI:10.1016/j.ctro.2025.101063 PMID:41281625	研究论文	评估基于[18F]-FDG-PET/CT的深度学习算法在转移性黑色素瘤患者肿瘤负荷估计中的性能	首次系统评估深度学习算法PARS在免疫治疗转移性黑色素瘤患者中的肿瘤负荷估计能力	肿瘤负荷估计存在显著变异性，骨病变检测精度较低，需要进一步模型优化	评估深度学习算法在肿瘤负荷估计中的临床应用价值	165名IV期黑色素瘤患者	数字病理	黑色素瘤	[18F]-FDG-PET/CT成像	深度学习	医学影像	165名患者	NA	PARS (PET-Assisted Reporting System)	精确度, 召回率, 组内相关系数, 中位数相对百分比差异, 中位数绝对相对百分比差异	NA
2430	2025-11-27	Artificial Neural Networks and Deep Learning in Solid Organ Transplantation 2025-Dec-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000005500 PMID:40702591	综述	本文概述人工神经网络和深度学习在实体器官移植领域的应用、术语解释及使用建议	系统梳理神经网络在移植领域的应用发展，特别关注非表格数据处理的新趋势	模型解释性仍需结合具体情境，存在黑箱预测的局限性	为移植领域研究者提供神经网络和深度学习的入门指南和应用框架	实体器官移植相关数据和应用场景	机器学习	器官移植	NA	人工神经网络,深度学习	图像,文本,非表格数据	NA	NA	NA	NA	NA
2431	2025-11-27	Benign and malignant bone lesion diagnosis based on self-supervised and radiomics fusion using SPECT/CT images 2025-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2025.100723 PMID:41277948	研究论文	基于SPECT/CT图像，通过融合自监督学习和影像组学技术提高良恶性骨病变诊断准确性	提出SPARC-Net模型，利用功能性SPECT数据作为语义先验从CT扫描中提取判别性特征，无需人工标注	NA	提高SPECT/CT成像在区分良恶性骨病变方面的诊断准确性，减少传统图像解读的主观性	741例确诊的骨病变病例	医学影像分析	骨肿瘤	SPECT/CT成像	深度学习	SPECT/CT医学图像	741例骨病变病例	NA	SPARC-Net	准确率, AUC, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
2432	2025-11-27	Rupiah exchange rate prediction against the US Dollar using a deep neural network with a multi-output sliding window approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103692 PMID:41277988	研究论文	本研究使用多输出滑动窗口的深度神经网络方法预测印尼盾对美元的汇率	提出结合多输出滑动窗口框架和正弦-余弦时间编码的深度学习汇率预测方法，能够同时预测买入价和卖出价	仅使用历史汇率数据，未考虑其他宏观经济因素对汇率的影响	开发准确可靠的汇率预测模型以支持金融决策	印尼盾对美元的历史汇率数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列预测	MLP, LSTM, GRU	时间序列数据	2015年至2025年的每日历史汇率数据	NA	多层感知器, 长短期记忆网络, 门控循环单元	MAPE, RMSE, R²	NA
2433	2025-11-27	Spectral-aware CNN with learnable biorthogonal units and depthwise convolutions for multi-class blood cell classification 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103685 PMID:41277991	研究论文	提出一种用于多类血细胞分类的新型混合深度学习模型，结合了谱感知卷积神经网络、可学习谱双正交下采样单元和深度可分离卷积	使用小波启发的可学习谱双正交下采样单元替代传统池化层以改进特征保留，并集成深度可分离卷积减少参数数量和训练成本	NA	实现白血病和贫血等疾病的有效早期诊断，通过准确分类外周血细胞	外周血细胞图像	计算机视觉	白血病,贫血	深度学习	CNN	图像	17,092张图像，涵盖8个血细胞类别	NA	谱感知CNN,可学习谱双正交下采样单元,深度可分离卷积	准确率	NA
2434	2025-11-27	Tooth-level detection and mapping of dental pathologies on panoramic radiographs using YOLOv11 and RT-DETR 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103696 PMID:41277983	研究论文	开发了一种在全景X光片上自动检测牙齿病理并进行牙齿级别定位的可重现方法	集成牙齿分割和病理检测两个深度学习阶段，将病理结果映射到具体牙齿	NA	开发AI辅助牙科诊断工具	牙齿和牙科病理	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	YOLOv11, RT-DETR	图像	1,628张标注全景X光片和Tufts牙科数据库	NA	YOLOv11, RT-DETR-x, YOLOv11x	mAP@50	NA
2435	2025-11-27	EEG entropy modulation as a biomarker of emotion regulation and resilience 2025-Dec, IBRO neuroscience reports IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ibneur.2025.10.013 PMID:41280140	综述	本文提出脑电图熵调制作为情绪调节和心理韧性的客观生物标志物	超越静态静息态分析，提出基于认知情绪任务中的熵动态调制作为更有效的生物标志物	目前仍处于理论验证阶段，需要更多实证研究验证其临床应用价值	开发基于脑电图熵调制的情绪调节和心理韧性客观评估方法	情绪调节机制、心理韧性神经基础	临床神经心理学	情绪失调、焦虑障碍	脑电图(EEG)、熵分析	机器学习、深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
2436	2025-11-27	The Platelet-Rich Plasma research ecosystem: From mechanistic insights to precision treatment in knee osteoarthritis 2025-Dec, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.10.017 PMID:41282491	综述	本文通过叙事性综述构建了富血小板血浆研究的生态系统，涵盖从机制生物学到精准医疗的全链条研究	提出PRP研究生态系统概念，整合多维度证据，强调中性粒细胞-巨噬细胞串扰等新机制，并提出精准治疗路线图	存在报告不一致、缺乏标准化分类系统、分层不足等限制因素	系统梳理PRP在膝骨关节炎领域的研究现状并推动其向精准再生疗法发展	富血小板血浆及其在膝骨关节炎治疗中的应用	数字病理	骨关节炎	深度学习质量控制、分类系统	深度学习	临床试验数据、生物学机制数据、系统评价数据	NA	NA	NA	脆弱性指数分析	NA
2437	2025-11-27	AI MAY SHOW COMPARABLE DIAGNOSTIC ACCURACY TO EXPERTS IN ORAL CANCER DETECTION, BUT EVIDENCE REMAINS LIMITED AND OF LOW CERTAINTY 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102199 PMID:41290266	系统综述	本研究通过系统综述和网络荟萃分析比较深度学习在口腔癌诊断中的准确性	首次使用网络荟萃分析方法系统比较深度学习模型与专家在口腔癌诊断中的准确性	证据有限且确定性较低	评估深度学习在口腔癌诊断中的准确性并与专家诊断进行比较	口腔癌诊断	数字病理	口腔癌	深度学习	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
2438	2025-11-27	Enhanced difference ghost shuffle U-Net: A hybrid Monte Carlo deep learning denoiser for boron neutron capture therapy dose calculation 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70100 PMID:41290395	研究论文	提出EDGS-UNet混合蒙特卡罗深度学习去噪框架，用于快速准确的硼中子俘获治疗剂量计算	结合增强差分幽灵卷积保持高频梯度、分层通道-空间-像素注意力机制自适应特征优化，以及物理组件特异性能量守恒损失函数	仅在胶质母细胞瘤数据集上进行验证，样本量有限	加速BNCT治疗计划系统中的蒙特卡罗剂量计算	硼中子俘获治疗的3D剂量分布	医学影像处理	胶质母细胞瘤	蒙特卡罗模拟, 深度学习	CNN, U-Net	3D剂量分布图像	56个训练病例/9个验证病例/11个测试病例	NA	3D U-Net, EDGS-UNet	均方误差, 等剂量相似度, 平均绝对百分比误差, GTV相对偏差	NA
2439	2025-11-27	"Patients Aren't Datasets": Generating Return on Investment via Automation, Responsibly 2025 Winter 01, Frontiers of health services management DOI:10.1097/HAP.0000000000000237 PMID:41292082	评论文章	探讨医疗领域如何负责任地利用人工智能技术实现投资回报并管理相关风险	提出在医疗AI应用中平衡数据货币化与伦理责任的框架	未提供具体案例研究或实证数据支持	分析医疗AI技术投资的风险管理与回报实现策略	医疗系统管理者、患者数据、AI技术应用	医疗人工智能	NA	机器学习、生成式AI、深度学习	NA	患者数据、医疗结果数据	NA	NA	NA	NA	NA
2440	2025-11-27	Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications 2025-Nov-26, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01944c PMID:41165199	综述	本文综述了人工智能在水凝胶材料设计与性能优化中的创新方法及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等领域的多场景应用	将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化方向发展	AI驱动的水凝胶研究仍面临方法局限性和技术挑战	探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用和发展趋势	水凝胶材料及其在生物医学等领域的应用	材料科学,生物医学工程	NA	机器学习,深度学习	NA	材料性能数据,应用场景数据	NA	NA	NA	NA	NA