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
261	2025-10-03	A hybrid method for fusion cardiac biomarkers and echocardiography videos in the experimental classification of Trypanosoma cruzi infection 2025-Sep-29, Biomedical engineering online IF:2.9Q3 DOI:10.1186/s12938-025-01446-w PMID:41023672	研究论文	提出一种基于晚期多模态融合的混合方法，整合心脏生物标志物和超声心动图视频数据用于克氏锥虫感染的实验分类	首次将机器学习与深度学习算法通过晚期多模态融合相结合，使用集成特征选择和加权多核学习方法处理多模态心脏数据	研究仅使用96只ICR小鼠的实验队列，样本规模有限，需要进一步临床验证	开发自动化工具用于克氏锥虫感染的早期诊断和监测	克氏锥虫感染个体的心脏功能数据	医学影像分析	恰加斯病	集成特征选择(EFS)、加权多核学习(MKL)、晚期多模态融合	混合方法(ML + DL)	心脏生物标志物和超声心动图视频	96只ICR小鼠
262	2025-10-03	Diagnostic performance of artificial intelligence for dermatological conditions: a systematic review focused on low- and middle-income countries to address resource constraints and improve access to specialist care 2025-Sep-29, International journal of emergency medicine IF:2.0Q2 DOI:10.1186/s12245-025-00975-4 PMID:41023774	系统综述	评估人工智能在低收入和中等收入国家皮肤病诊断中的性能表现	首次系统性地聚焦于LMICs环境中AI皮肤病诊断的应用效果，填补了该领域的研究空白	研究存在异质性，数据集肤色代表性不足，临床验证有限，基础设施障碍	评估AI技术在资源受限环境中提升皮肤病诊断准确性和可及性的潜力	低收入和中等收入国家的皮肤病诊断	数字病理	皮肤病	深度学习	CNN	图像	基于19项研究的系统综述
263	2025-10-01	Hepatocellular carcinoma (HCC) and focal nodular hyperplasia (FNH) showing iso- or hyperintensity in the hepatobiliary phase: differentiation using Gd-EOB-DTPA enhanced MRI radiomics and deep learning features 2025-Sep-29, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01927-3 PMID:41023894	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
264	2025-10-03	Decoding ancestry-specific genetic risk: interpretable deep feature selection reveals prostate cancer SNP disparities in diverse populations 2025-Sep-29, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00470-9 PMID:41024066	研究论文	开发可解释的深度特征选择框架，用于识别前列腺癌中具有种族特异性的SNP标记	将可解释特征选择与深度学习相结合，首次系统揭示不同人群前列腺癌SNP差异	MEC-AA数据集样本量有限导致AUC较低，反映非洲裔人群基因组研究代表性不足的问题	提升SNP在前列腺癌诊断中的预测能力和生物学相关性	良性及恶性前列腺癌样本	机器学习	前列腺癌	SNP分析	深度神经网络(DNN)	基因组数据	PLCO、BPC3和MEC-AA三个队列数据集
265	2025-10-03	Gauze detection and segmentation in laparoscopic liver surgery: a multi-center study 2025-Sep-29, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03190-2 PMID:41024181	研究论文	开发用于腹腔镜肝脏手术中纱布检测与分割的深度学习框架	提出基于难度分级的定量评估方法，将纱布检测难度分为简单、中等和困难三个等级	仅从2家医院收集33个手术视频，样本量有限	辅助外科医生检测手术纱布，降低遗漏风险，提高手术安全性和效率	腹腔镜肝脏手术视频中的纱布	计算机视觉	肝脏疾病	深度学习	YOLOv8n, FCN-ResNet101	视频帧图像	33个腹腔镜肝脏手术视频（来自2家医院）
266	2025-10-03	Novel multi-task learning for Alzheimer's stage classification using hippocampal MRI segmentation, feature fusion, and nomogram modeling 2025-Sep-29, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03204-z PMID:41024255	研究论文	开发并验证了一个基于海马体MRI的阿尔茨海默病分期分类综合框架，融合影像组学、深度学习和临床特征	提出多任务学习方法，整合四种分割模型、特征融合技术和列线图建模，实现AD分期的准确分类和临床可解释性	回顾性多中心研究，样本量有限（2956例），需要进一步前瞻性验证	开发可解释的阿尔茨海默病进展阶段多分类框架	2956名AD患者，涵盖四个疾病阶段（非痴呆、极轻度痴呆、轻度痴呆、中度痴呆）	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI影像分析、特征融合、机器学习	U-Net, nnU-Net, Swin-UNet, MedT, LSTM, 3D CNN-LSTM, Vision Transformer, Swin Transformer	海马体MRI图像	2956名患者
267	2025-10-03	Deep learning-driven morphological analysis for assessing EMT state and drug sensitivity of single tumor cell 2025-Sep-29, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118051 PMID:41032972	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习模型，通过无标记形态分析评估单个肿瘤细胞的上皮-间质转化状态和药物敏感性	首次实现基于无标记形态分析的单个循环肿瘤细胞EMT状态实时评估，突破传统蛋白或遗传标记检测的局限性	研究主要基于MCF-7细胞系，尚未在更广泛的肿瘤类型中验证	开发非侵入性方法评估肿瘤细胞EMT状态和转移潜能	循环肿瘤细胞和MCF-7乳腺癌细胞	数字病理学	癌症	深度学习形态分析	CNN	细胞图像	TGF-β刺激的MCF-7细胞，涵盖五个EMT进展形态状态
268	2025-10-03	Role of artificial intelligence in virtual emergency care: a protocol for a systematic review 2025-Sep-28, BMJ open IF:2.4Q1 DOI:10.1136/bmjopen-2025-103084 PMID:41022432	系统综述	本文通过系统综述方法总结人工智能在虚拟急诊护理中的应用现状、挑战与机遇	首次系统评估AI在虚拟急诊场景中的全流程应用，涵盖分诊、诊断和治疗建议	仅基于已发表数据进行分析，未涉及原始临床实践验证	为AI在虚拟急诊护理的实践应用提供证据支持与政策建议	涉及AI模型的开发、验证或实施相关研究文献	医疗人工智能	急诊医学	系统文献检索与偏倚风险评估工具（PROBAST/Cochrane）	机器学习/深度学习模型	已发表研究文献	涵盖多个数据库自建库至2025年3月的所有相关研究
269	2025-10-03	Deep learning approaches for image-based snoring sound analysis in the diagnosis of obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome: A systematic review 2025-Sep-28, World journal of radiology IF:1.4Q3 DOI:10.4329/wjr.v17.i9.109116 PMID:41025059	系统综述	系统分析基于深度学习的鼾声图像分析在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊断中的研究进展	首次系统综述聚焦于将鼾声信号转换为图像表示（如频谱图和小波尺度图）并应用深度学习进行OSAHS检测的方法	纳入研究数量有限（14篇），存在数据集变异性和模型泛化能力不足的问题	开发基于鼾声分析的便捷OSAHS筛查方法以替代传统多导睡眠监测	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者的鼾声信号	医学人工智能	阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征	深度学习，信号图像化处理（频谱图、小波尺度图）	深度神经网络	音频信号转换的图像数据	基于14项研究的汇总分析
270	2025-10-03	Artificial intelligence in carotid computed tomography angiography plaque detection: Decade of progress and future perspectives 2025-Sep-28, World journal of radiology IF:1.4Q3 DOI:10.4329/wjr.v17.i9.110447 PMID:41025057	综述	本文综述了过去十年人工智能在颈动脉CTA斑块检测中的应用进展与未来展望	混合模型（如残差U-Net-金字塔场景解析网络）在斑块分割中达到80.49%的精确度，域自适应框架在异质成像数据集中AUC大于0.88，贝叶斯优化增强的U-Net和Efficient-Net架构实现0.89的斑块量化相关系数	未提及具体研究局限性	探讨人工智能在颈动脉粥样硬化斑块检测中的应用进展和未来发展方向	颈动脉CTA影像中的动脉粥样硬化斑块	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像(CTA)	U-Net、Efficient-Net、残差U-Net-PSPNet、深度学习架构	医学影像	NA
271	2025-10-03	Application of deep learning-based convolutional neural networks in gastrointestinal disease endoscopic examination 2025-Sep-28, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i36.111137 PMID:41025070	综述	探讨基于深度学习的卷积神经网络在胃肠道疾病内镜检查中的应用现状与前景	系统综述CNN在多种内镜场景（息肉检测、肿瘤分类、超声内镜、胶囊内镜）中的应用潜力	面临数据可用性不足、模型可解释性差和临床整合困难等挑战	提升胃肠道疾病内镜诊断的准确性和效率	胃肠道疾病（胃癌、结直肠癌等）的内镜图像	计算机视觉	胃肠道疾病	深度学习	CNN	内镜图像	NA
272	2025-10-03	Gastroenterology in the age of artificial intelligence: Bridging technology and clinical practice 2025-Sep-28, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i36.110549 PMID:41025068	综述	探讨人工智能在胃肠病学领域的技术应用与临床实践整合	系统阐述AI在胃肠病学中从药物研发到临床内镜的全链条创新应用	面临数据不一致性、伦理问题、算法偏见和数据隐私等挑战	推动人工智能技术在胃肠病学临床实践中的安全有效整合	胃肠病学临床数据、药物研发流程、内镜影像和患者监测系统	医学人工智能	胃肠病和肝病	深度学习、放射组学、计算机视觉、预测分析	CNN、RNN、Transformer、ANN、SVM	医学影像、临床数据、分子数据	NA
273	2025-10-03	Deep learning for automatic vertebra analysis: A methodological survey of recent advances 2025-Sep-28, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102652 PMID:41033041	综述	本文对脊椎自动分析领域深度学习方法的最新进展进行了系统性调查和总结	提供了该领域最全面的最新综述，系统总结了网络架构改进和学习策略设计的方法论视角，并指出了未来研究方向	作为综述性文章，不包含原始实验数据和方法验证	总结脊椎自动分析领域深度学习方法的最新进展，指导未来研究发展	脊椎自动分析（包括脊椎检测和分割）的深度学习方法	计算机视觉	脊椎疾病	深度学习	多种深度学习网络架构	医学影像	NA
274	2025-10-03	Leveraging Deep Learning to Address Diagnostic Challenges with Insufficient Image Data 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01439 PMID:40931629	研究论文	本研究提出了一种直接自注意力Wasserstein生成对抗网络(DSAWGAN)，用于解决传染病诊断中图像数据不足的问题	通过集成注意力模块和利用Wasserstein距离优化，提高了生成对抗网络的收敛速度、稳定性和图像质量	NA	提高在有限数据可用性情况下的传染病诊断能力	传染病诊断图像数据	计算机视觉	传染病	生成对抗网络(GAN)	DSAWGAN(直接自注意力Wasserstein生成对抗网络)	图像	原始数据1500个样本，测试了仅使用10%(300个样本)的情况
275	2025-10-03	Explainable Deep Learning Framework for SERS Bioquantification 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c01058 PMID:40892429	研究论文	提出了一种用于表面增强拉曼光谱生物量化的可解释深度学习框架	开发了包含光谱处理、量化和可解释性三步流程的完整框架，并提出了适用于SERS混合物分析可解释性的CRIME方法	NA	解决SERS分析中模型可解释性不足的问题，建立稳健的计算框架	尿液中的血清素生物标志物	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS)	去噪自编码器、卷积神经网络(CNN)、视觉变换器	光谱数据	682个在微摩尔范围内测量的SERS光谱
276	2025-10-03	Paternal periconceptional exposure to reserpine and antidepressants causes developmental abnormalities and ADHD-like behavior in offspring: A deep learning analysis 2025-Sep-26, Journal of psychiatric research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.jpsychires.2025.09.039 PMID:41033272	研究论文	通过深度学习分析父代围受孕期暴露于利血平和抗抑郁药对后代发育异常和ADHD样行为的影响	首次采用深度学习Twin Network精确分期胚胎发育并量化发育速度，利用EmbryoNet预测与多巴胺通路相关的发育异常信号	仅研究了特定抗抑郁药物（文拉法辛和藏红花素）的影响，未涵盖其他类型抗抑郁药	评估父代围受孕期暴露于抗抑郁药物对后代发育和行为的影响	F1代胚胎及其发育过程	深度学习	ADHD（注意缺陷多动障碍）	深度学习Twin Network，EmbryoNet预测模型	Twin Network，EmbryoNet	胚胎发育图像数据，行为数据	父代暴露于利血平和抗抑郁药物的F1代胚胎样本
277	2025-10-03	Reduced-dose dual-energy CT with deep learning image reconstruction for detection and characterization of liver metastases 2025-Sep-25, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112452 PMID:41033013	研究论文	比较降剂量双能CT结合深度学习图像重建与标准剂量单能CT在肝转移瘤检测中的图像质量和诊断性能	首次将深度学习图像重建技术应用于降剂量双能CT，实现45%辐射剂量降低的同时保持诊断准确性	样本量相对较小（80例），需更大规模研究验证	评估降剂量双能CT结合深度学习重建在肝转移瘤检测和鉴别诊断中的价值	已知或疑似肝转移瘤的患者	医学影像	肝转移瘤	双能CT、深度学习图像重建、虚拟单能图像	深度学习图像重建	CT图像	80例患者（标准剂量组40例，降剂量组40例）
278	2025-10-03	Parametrically guided design of beta barrels and transmembrane nanopores using deep learning 2025-Sep-23, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2425459122 PMID:40953261	研究论文	本研究开发了一种结合参数化生成和深度学习的方法来设计β桶状结构和跨膜纳米孔	将参数化表示的优势从卷曲螺旋结构扩展到β桶状结构设计，结合RoseTTAFold深度学习方法实现高成功率设计	NA	开发更精确可控的β桶状蛋白和跨膜纳米孔设计方法	β桶状蛋白结构和跨膜纳米孔	蛋白质设计	NA	深度学习、RoseTTAFold、RFjoint修复、RFdiffusion、X射线晶体学	RoseTTAFold	蛋白质结构数据	涵盖广泛β片层参数范围的多种β桶状结构，包括一种稀有桶状拓扑结构
279	2025-10-03	MSA-LR: Enhancing multi-scale temporal dynamics in multivariate time series forecasting with low-rank self-attention 2025-Sep-23, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.108150 PMID:41032938	研究论文	提出一种名为MSA-LR的新型架构，通过低秩自注意力增强多元时间序列预测中的多尺度时间动态建模	引入可学习的尺度权重矩阵和低秩近似方法，直接建模不同时间粒度（如小时、日、周）的影响，实现多尺度交互的细粒度控制并显著降低计算复杂度	NA	提升多元时间序列预测中多尺度时间动态的建模能力	多元时间序列数据	机器学习	NA	低秩自注意力机制	MSA-LR（多尺度自注意力与低秩近似）	时间序列数据	多个数据集包括电力负荷、交通流量和空气质量数据
280	2025-10-03	YeastSAM: A Deep Learning Model for Accurate Segmentation of Budding Yeast Cells 2025-Sep-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.17.676679 PMID:41000957	研究论文	开发了一个基于深度学习的酵母细胞分割模型YeastSAM，专门用于芽殖酵母的精确分割	基于μSAM优化开发了专门针对芽殖酵母的深度学习分割框架，在分割分裂细胞时准确度比现有方法提高三倍以上	NA	解决芽殖酵母细胞分割的挑战，特别是分裂细胞常被误识别为两个独立细胞的问题	芽殖酵母细胞	计算机视觉	NA	深度学习，单分子RNA成像，细胞器成像	基于μSAM优化的深度学习模型	显微镜图像	NA