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	2025-09-23	Evaluation by dental professionals of an artificial intelligence-based application to measure alveolar bone loss 2025-Mar-01, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-05677-0 PMID:40025477	研究论文	评估牙科专业人士对基于人工智能的牙槽骨丧失测量应用的接受度和使用效果	首次开发结合语义分割和物体检测网络的深度学习模型用于牙槽骨测量，并系统调查牙科专业人士对AI应用的接受度	样本量有限（56名专业人士），仅使用550张咬翼片X光片数据集	评估AI应用在牙槽骨高度测量中的准确性和牙科专业人士的接受度	牙科专业人士和咬翼片X光影像	数字病理	牙周病	深度学习	语义分割神经网络和物体检测网络	X光影像	56名牙科专业人士评估35个可计算测量值，使用550张咬翼片X光片训练集
262	2025-09-23	Cellpose as a reliable method for single-cell segmentation of autofluorescence microscopy images 2025-Feb-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82639-6 PMID:39952935	研究论文	本研究验证了深度学习网络Cellpose在自发荧光显微镜图像中进行单细胞分割的可靠性	开发了专门针对低信噪比自发荧光图像的自动荧光训练模型（ATM），首次系统验证了Cellpose在NAD(P)H自发荧光成像中的性能	研究主要针对PANC-1细胞系和9例患者来源的类器官，样本多样性有限	验证Cellpose深度学习网络在自发荧光显微镜图像单细胞分割中的准确性和可靠性	PANC-1细胞系和9例患者来源的癌症类器官	数字病理	癌症	多光子强度成像、荧光寿命成像显微镜（FLIM）	Cellpose深度学习网络	自发荧光显微镜图像	PANC-1细胞系和9例患者来源的癌症类器官
263	2025-09-23	Large-scale multi-center CT and MRI segmentation of pancreas with deep learning 2025-Jan, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103382 PMID:39541706	研究论文	本研究开发了一种名为PanSegNet的深度学习模型，用于大规模多中心的CT和MRI胰腺自动分割	结合nnUNet和Transformer网络优势，引入新型线性注意力模块实现体积计算，首次在大型多中心MRI数据集上进行胰腺分割研究	回顾性研究设计，缺乏前瞻性验证	开发精准的胰腺自动分割方法以辅助胰腺疾病诊断和随访	胰腺器官	医学影像分析	胰腺疾病	深度学习	nnUNet + Transformer	CT和MRI影像	2,117例扫描（767例MRI来自499名参与者，1,350例CT来自公开数据集）
264	2025-09-23	Histopathological image analysis and enhanced diagnostic accuracy explainability for oral cancer detection 2025, Polish journal of pathology : official journal of the Polish Society of Pathologists IF:0.7Q4 DOI:10.5114/pjp.2025.153973 PMID:40977550	研究论文	提出一种用于口腔癌组织病理学图像分类的深度学习模型，通过特征选择和可解释性增强诊断准确性	结合Vahadane染色标准化、加权Fisher评分特征选择和可解释人工智能技术，改进U-Net分类器使用特征输入而非完整图像	NA	开发高精度可解释的口腔癌检测系统以减少诊断错误	口腔癌组织病理学图像	数字病理学	口腔癌	深度学习，染色标准化，分水岭分割，数据增强	U-Net，DenseNet201，VGG10	组织病理学图像	NA
265	2025-09-23	Artificial intelligence applications facilitate decision-making in cataract surgery for highly myopic patients 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1613634 PMID:40977894	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型辅助高度近视白内障患者的手术决策	首次将白内障分级和术后视力预测两个深度学习模型与手术决策逻辑整合，构建专门针对高度近视白内障的AI决策系统	外部验证数据集样本量较小（55例），且外部数据集的皮质分级准确率相对较低（61.82%）	开发用于高度近视白内障手术决策的人工智能辅助系统	高度近视白内障患者	数字病理	眼科疾病	深度学习	深度学习模型（具体架构未明确说明）	医学影像数据	内部测试集107例（复旦大学眼耳鼻喉科医院），外部测试集55例（武汉艾尔眼科医院）
266	2025-09-23	Precision to plate: AI-driven innovations in fermentation and hyper-personalized diets 2025, Frontiers in nutrition IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fnut.2025.1659511 PMID:40977977	综述	本文综述人工智能在精准发酵和超个性化营养领域的创新应用及其伦理挑战	融合AI与CRISPR技术实现300%替代蛋白增产，通过强化学习降低60%生物反应器故障率，建立兼顾基因/代谢/文化特征的个性化营养模型	存在72%的GDPR合规风险和数据隐私隐患，算法偏见可能加剧营养不平等	探讨AI技术在食品系统数字化转型中的平衡发展路径	微生物发酵过程、个性化营养干预方案、食品感官属性	人工智能交叉应用	营养相关疾病	CRISPR基因编辑、强化学习、深度学习、自然语言处理	预测模型、深度学习模型	基因组数据、代谢数据、传感器数据、文本反馈	涉及儿童贫血干预研究（具体样本数未明确）
267	2025-09-23	Better performance of cerebral blood volume images synthesized from arterial spin labeling and standard MRI in separating glioblastoma recurrence from treatment response than arterial spin labeling 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1647254 PMID:40978027	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脑血容量图合成方法，用于区分胶质母细胞瘤复发与治疗反应	首次使用3D增量编码器-解码器网络从动脉自旋标记和标准MRI序列合成脑血容量图，无需高注射速度	回顾性单中心研究，样本量有限（364例患者）	验证合成脑血容量图在区分胶质母细胞瘤复发与治疗反应中的诊断价值	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	动脉自旋标记、MRI成像、深度学习	3D IEDN（增量编码器-解码器网络）	医学影像（MRI扫描）	364名患者的744次MRI扫描
268	2025-09-23	Who moved my scan? Early adopter experiences with pre- and post-market healthcare AI regulation challenges 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1651934 PMID:40978717	研究论文	探讨医疗AI在真实临床环境中的监管挑战与实施问题	从部署者视角分析生命周期监管与实施的差距，聚焦预警性监管、可解释AI和临床团队工作流程三个维度	NA	分析医疗AI在临床实践中的监管与实施挑战	早期采用者（医疗AI部署者）的实践经验	医疗人工智能	NA	深度学习	NA	临床经验数据	NA
269	2025-09-23	Advances in intelligent recognition and diagnosis of skin scar images: concepts, methods, challenges, and future trends 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1667087 PMID:40978739	综述	本文系统回顾了皮肤瘢痕图像智能识别与诊断的核心概念、方法体系、现存挑战及未来趋势	首次将传统机器学习与深度学习架构进行系统性对比，并深入探讨多模态融合、注意力机制等前沿算法在瘢痕诊断中的应用潜力	面临数据稀缺、领域偏移和隐私法规等关键挑战，临床可解释性仍需加强	构建智能瘢痕诊断系统的技术路线图并推动临床转化应用	皮肤瘢痕图像及相关临床数据	计算机视觉	皮肤疾病	机器学习、深度学习	CNN、生成模型、自监督模型	医学图像	公开皮肤病数据集（未明确具体样本量）
270	2025-09-23	Innovative opportunities for gene editing technology in crop breeding: from the perspective of literature analysis 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1636024 PMID:40978781	研究论文	通过文献挖掘视角分析基因编辑技术在作物育种领域的创新机会	首次结合自然语言处理、深度学习和生成拓扑映射技术从文献内容挖掘角度系统分析基因编辑技术的创新组合机会	研究主要基于2020-2024年文献数据，未包含更早期的研究成果	识别基因编辑技术在作物育种领域的技术空白点和创新机会	基因编辑技术在作物育种领域的相关文献	自然语言处理	NA	自然语言处理、深度学习、生成拓扑映射(GTM)	深度学习	文本	2020-2024年期间的相关文献数据
271	2025-09-23	Tomato seedling stem and leaf segmentation method based on an improved ResNet architecture 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1571445 PMID:40978790	研究论文	提出基于改进ResNet架构的番茄幼苗茎叶点云分割方法	通过集成瓶颈模块和下采样技术优化残差块，结合曲率特征和几何特性设计专用卷积层	NA	提升番茄植株点云分割精度并实现表型参数自动提取	番茄幼苗的茎和叶点云数据	计算机视觉	NA	3D点云分割技术	改进的ResNet架构（X-ResNet）	3D点云数据	NA
272	2025-09-23	Automatic differentiation of Parkinson's disease motor subtypes based on deep learning and radiomics 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1650985 PMID:40979208	研究论文	基于深度学习和影像组学技术建立帕金森病运动亚型的自动分类方法	首次结合深度学习与影像组学技术，从8个深部脑核团提取2264个特征，实现帕金森病运动亚型的全自动快速鉴别	样本量相对有限（135例患者），需在更大样本中验证模型泛化能力	建立帕金森病运动亚型的自动鉴别方法以辅助临床诊疗	135例帕金森病患者（PIGD亚型43例，TD亚型92例）的MRI影像数据	医学影像分析	帕金森病	影像组学特征提取、机器学习分类	Bagging Decision Tree (BDT)、AdaBoost、Gaussian Process、Logistic Regression、Random Forest	MRI医学影像	135例患者（来自PPMI数据库）
273	2025-09-23	Technical and clinical validation of a novel deep learning-based white matter hyperintensity segmentation tool 2025, Cerebral circulation - cognition and behavior DOI:10.1016/j.cccb.2025.100393 PMID:40979673	研究论文	开发并验证基于深度学习的新型脑白质高信号分割工具	采用MD-GRU和nnU-Net算法，在异质性数据集上训练，展示了优异的泛化能力和临床实用性	NA	解决现有WMH分割工具的局限性，开发更精准可靠的分割算法	脑白质高信号（WMH）	医学影像分析	脑血管疾病	深度学习	MD-GRU, nnU-Net	MRI影像	使用MarkVCID联盟、SWISS-AF和DiViNAS研究的多中心数据集
274	2025-09-23	Exploration of chaos game representation and integrative deep learning approaches for whole-genome sequencing-based grapevine genetic testing 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf193 PMID:40980553	研究论文	本研究探索利用混沌游戏表示和深度学习进行全基因组测序的葡萄遗传鉴定	首次将混沌游戏表示与深度学习结合应用于葡萄全基因组测序数据的品种鉴定	初步研究阶段，仅验证了5个物种和41个品种的分类效果	开发基于全基因组测序的葡萄物种和品种鉴定新方法	葡萄物种和栽培品种	机器学习	NA	全基因组测序	深度学习	基因组序列数据	5个物种和41个栽培品种的基因组数据
275	2025-09-23	Core fucose identification in glycoproteomics: an ML approach addressing fucose migration in mass spectrometry 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf186 PMID:40980549	研究论文	本研究开发机器学习模型解决糖蛋白组学中核心岩藻糖鉴定的技术难题	首次联合使用半监督和自监督模型处理质谱中的岩藻糖迁移现象，利用10种核心特征离子构建特征向量	研究主要基于小鼠脑组织数据，在人类样本中的应用仍需进一步验证	实现糖蛋白组学中核心岩藻糖的精准鉴定	小鼠脑组织糖肽、人类IgG和血清样本	生物信息学	NA	质谱分析、糖蛋白组学	半监督模型、自监督模型	质谱数据	FUT8基因敲除小鼠脑组织、野生型小鼠脑组织、人类IgG和血清样本
276	2025-09-23	Accuracy of Machine Learning in Detecting Pediatric Epileptic Seizures: Systematic Review and Meta-Analysis 2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/55986 PMID:39661965	系统综述与Meta分析	通过系统评价和Meta分析评估机器学习在儿童癫痫发作检测中的准确性	首次对机器学习在儿科癫痫发作检测领域的应用效果进行系统性量化评估，并比较了传统机器学习与深度学习的性能差异	纳入研究数量有限（28项），可能存在发表偏倚，各研究间方法学异质性较高	评估机器学习方法在儿童癫痫发作检测中的诊断准确性	儿童癫痫患者	机器学习	癫痫	机器学习（ML）、深度学习（DL）	多种ML/DL模型	脑电图（EEG）数据	基于28项原始研究（15项ML研究，13项DL研究）的汇总分析
277	2025-09-23	Leveraging Large Language Models for Improved Understanding of Communications With Patients With Cancer in a Call Center Setting: Proof-of-Concept Study 2024-12-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63892 PMID:39661975	研究论文	本研究评估GPT-4在癌症患者电话咨询意图分类中的性能，并与传统深度学习模型进行比较	首次将GPT-4的上下文学习能力应用于癌症患者电话咨询分类，无需大量标注数据即可处理复杂查询	提示设计和类别定义需要进一步优化，尚未在实际医疗场景中完全验证	评估大语言模型在癌症患者电话咨询意图分类中的有效性	癌症患者的电话咨询记录	自然语言处理	癌症	大型语言模型、零样本学习、少样本学习	GPT-4、LSTM、BERT	文本	430,355条电话咨询句子（2016-2020年）
278	2025-09-23	Sex-and Stress-Dependent Plasticity of a Corticotropin Releasing Hormone / GABA Projection from the Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens that Mediates Reward Behaviors 2024-Dec-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.30.626183 PMID:39651305	研究论文	本研究揭示了基底外侧杏仁核向伏隔核的CRH/GABA投射在调控奖赏行为中的性别差异机制	首次发现CRH+/GABA能BLA-NAc投射的神经支配模式存在性别和早期逆境依赖差异	研究局限于小鼠模型，人类相关性需进一步验证	探究早期逆境对奖赏回路功能的性别特异性影响机制	成年雄性和雌性CRH-Cre转基因小鼠	神经科学	情感障碍	化学遗传学、免疫染色、电生理、组织透明化、光片荧光显微镜、深度学习	DREADD技术	神经影像数据、行为数据、电生理数据	控制组和早期逆境组的成年雄雌CRH-Cre小鼠
279	2025-09-23	Research trends of computational toxicology: a bibliometric analysis 2024-Oct, Toxicology research IF:2.2Q3 DOI:10.1093/toxres/tfae147 PMID:39309752	文献计量分析	通过文献计量学方法分析1977年至2024年计算毒理学领域的研究趋势	首次对计算毒理学领域近50年的研究发展进行系统性文献计量分析，揭示该领域向机器学习、分子对接和深度学习等先进计算方法演进的重要趋势	仅基于Web of Science数据库进行分析，可能未涵盖所有相关文献	评估计算毒理学领域的研究影响和发展趋势	计算毒理学领域的科学文献	计算毒理学	NA	文献计量分析、机器学习、分子对接、深度学习	pkCSM等预测模型	科学文献数据	1977年至2024年2月12日期间Web of Science数据库收录的计算毒理学相关文献
280	2025-09-23	Development and evaluation of a deep learning framework for the diagnosis of malnutrition using a 3D facial points cloud: A cross-sectional study 2024-07, JPEN. Journal of parenteral and enteral nutrition DOI:10.1002/jpen.2643 PMID:38796717	研究论文	开发并评估基于3D面部点云的深度学习框架用于营养不良诊断	首次使用PointNet++深度学习模型处理3D面部点云数据实现营养不良自动分类	样本量有限（482名患者），且为单中心横断面研究	开发精准诊断营养不良的深度学习工具	营养不良患者的面部特征	计算机视觉	营养不良	3D摄像技术	PointNet++	3D点云	482名患者（150名中度营养不良，54名重度营养不良）