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
29241	2025-10-06	A Comprehensive Review of Deep Learning Applications with Multi-Omics Data in Cancer Research 2025-May-28, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16060648 PMID:40565540	综述	本文全面综述了深度学习在多组学数据整合分析于癌症研究中的应用进展	系统梳理了2020年以来深度学习在多组学癌症研究中的最新方法、模型架构和关键创新	NA	概述深度学习在多组学数据分析中的最新发展，特别关注癌症研究应用	多组学数据在癌症研究中的应用	机器学习	癌症	多组学数据整合分析	深度学习	基因组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
29242	2025-10-06	UNet with Attention Networks: A Novel Deep Learning Approach for DNA Methylation Prediction in HeLa Cells 2025-May-28, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16060655 PMID:40565547	研究论文	本文提出了一种结合注意力机制的UNet深度学习模型，用于预测HeLa细胞中的DNA甲基化模式	首次将注意力机制与UNet结合应用于DNA甲基化预测，在宫颈癌细胞系中实现了高精度预测	研究仅限于HeLa宫颈癌细胞系，未在其他细胞类型中验证	开发深度学习模型预测DNA甲基化模式，探索表观遗传变量在宫颈癌中的作用	HeLa宫颈癌细胞系中的DNA甲基化模式	机器学习	宫颈癌	DNA甲基化测序	UNet, Attention Networks, Autoencoders, GAN, CNN	DNA序列数据	ENCODE数据库数据，五个基因启动子区域验证	NA	UNet with Attention Networks	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, p值, Cohen's Kappa	NA
29243	2025-10-06	Dual-Branch Network with Hybrid Attention for Multimodal Ophthalmic Diagnosis 2025-May-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12060565 PMID:40564382	研究论文	提出一种基于双分支学习和混合注意力机制的深度学习模型，用于解决眼科图像诊断中特征利用不足和传统单模态模型在数据不平衡时泛化能力有限的问题	创新设计了频域变换驱动的混合注意力模块，包含频域注意力、空间注意力和通道注意力，并通过多尺度分组注意力融合机制整合双模态的局部细节和全局结构信息	NA	提高眼科多模态图像诊断的准确性和特征利用效率	眼科图像（2D图像和3D体积数据）	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	双分支网络	图像	NA	NA	残差块, 混合注意力机制	准确率	NA
29244	2025-10-06	Are Artificial Intelligence Models Listening Like Cardiologists? Bridging the Gap Between Artificial Intelligence and Clinical Reasoning in Heart-Sound Classification Using Explainable Artificial Intelligence 2025-May-22, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12060558 PMID:40564375	研究论文	本研究应用可解释人工智能技术评估和改进心音分类模型，探索模型是否像心脏病专家一样关注临床相关特征	首次在手动分割数据集上使用XAI客观评估模型行为，并探索将注意力机制与预训练模型结合以提升性能	模型诊断准确性仍主要依赖临床医生的专业知识，检测罕见或复杂病症具有挑战性	弥合人工智能与临床推理在心音分类领域的差距，验证模型是否基于临床相关特征进行分类	心音信号及其生成的声谱图	机器学习	心血管疾病	心音分类，声谱图分析	CNN, 注意力机制	音频信号，图像	NA	NA	ResNet50	准确率，平均交并比	NA
29245	2025-10-06	Influence of Robotic Versus Manual Technology for Achieving Sagittal Targets in Total Knee Arthroplasty Using a Cruciate-Retaining and Medial-Stabilized Implant 2025-May-19, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.05.052 PMID:40398583	研究论文	比较机器人辅助与手动全膝关节置换术在实现矢状面目标参数方面的差异	开发基于U-Net架构的深度学习模型自动计算膝关节矢状面参数，首次系统比较机器人辅助与手动TKA在矢状面目标达成精度	单中心研究，样本量有限，临床相关性需要进一步验证	评估机器人辅助与手动全膝关节置换术在实现术前矢状面目标参数方面的差异	接受全膝关节置换术的患者	医学影像分析	骨科疾病	膝关节X光片分析	深度学习	医学影像	280例患者（手动TKA 132例，机器人辅助TKA 148例）	NA	U-Net	平均绝对误差	NA
29246	2025-10-06	Data-driven machine learning algorithm model for pneumonia prediction and determinant factor stratification among children aged 6-23 months in Ethiopia 2025-May-02, BMC infectious diseases IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12879-025-10916-4 PMID:40316929	研究论文	开发基于机器学习的数据驱动预测模型，用于预测埃塞俄比亚6-23个月儿童肺炎并分层确定因素	首次在埃塞俄比亚儿童肺炎预测中应用多种机器学习算法比较，并使用特征重要性评分识别关键预测因子	仅使用2016年单一数据集，未应用深度学习算法，样本代表性可能受限	构建肺炎预测模型并识别关键影响因素	埃塞俄比亚6-23个月儿童	机器学习	肺炎	人口健康调查数据分析	随机森林, 多种机器学习算法	结构化健康调查数据	2035名儿童样本	Python, Pandas, Seaborn, Numpy, Jupyter Notebook	多种机器学习算法比较	准确率, 混淆矩阵	NA
29247	2025-10-06	Identification of Intracranial Germ Cell Tumors Based on Facial Photos: Exploratory Study on the Use of Deep Learning for Software Development 2025-Jan-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/58760 PMID:39883924	研究论文	本研究开发了一种基于面部照片识别颅内生殖细胞肿瘤的深度学习模型GVisageNet	首次将面部识别技术应用于颅内生殖细胞肿瘤的早期检测，并开发了结合临床数据的混合模型	研究样本量相对有限，且模型性能受下丘脑-垂体-靶轴损伤程度影响	探索深度学习在儿童和青少年颅内生殖细胞肿瘤早期诊断中的应用	儿童和青少年颅内生殖细胞肿瘤患者、中线脑肿瘤患者及正常对照	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习	CNN	面部照片	训练集847例（iGCTs=358，正常对照=300，其他中线脑肿瘤=189），测试集212例，独立验证集336例来自4家医疗机构	NA	GVisageNet	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
29248	2025-10-06	Automated Segmentation of Knee Menisci Using U-Net Deep Learning Model: Preliminary Results 2024-Dec, Maedica DOI:10.26574/maedica.2024.19.4.690 PMID:39974461	研究论文	本研究开发了一种基于U-Net深度学习模型的膝关节半月板自动分割方法	首次将U-Net模型应用于膝关节半月板的自动检测和分割，并通过渐进式训练策略提升分割精度	面临数据稀缺问题，且需要进行序列特异性优化	开发能够自动识别和分割膝关节MRI中半月板的深度学习模型	膝关节半月板	计算机视觉	骨科疾病	磁共振成像	CNN	图像	104张膝关节MRI图像用于初始训练，额外50张用于微调	NA	U-Net	准确率, Dice系数	NA
29249	2025-10-06	Semi-Supervised Contrastive VAE for Disentanglement of Digital Pathology Images 2024-Nov, Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention DOI:10.1007/978-3-031-72083-3_43 PMID:40556771	研究论文	提出一种用于数字病理图像解耦的半监督对比变分自编码器方法	首个针对病理图像的解耦方法，提出了级联解耦、新颖架构和重建分支等创新思想	NA	提高深度学习模型的可解释性，特别关注肿瘤浸润淋巴细胞检测任务	数字病理图像	数字病理学	癌症	深度学习	变分自编码器	病理图像	NA	NA	对比变分自编码器	NA	NA
29250	2025-10-06	Considerations on Image Preprocessing Techniques Required by Deep Learning Models. The Case of the Knee MRIs 2024-Sep, Maedica DOI:10.26574/maedica.2024.19.3.526 PMID:39553362	研究论文	本研究探讨膝关节MRI图像预处理技术对深度学习模型检测半月板损伤的重要性	提出了针对膝关节MRI的创新型预处理方法，包括模态特定调整、空间重采样和强度标准化等技术	研究仅针对188例患者样本，样本量相对有限	开发适用于深度学习模型的膝关节MRI图像预处理流程	膝关节MRI图像，特别是半月板损伤区域	医学影像分析	膝关节疾病	磁共振成像	深度学习分割模型	医学影像	188例患者的PD矢状面图像	PyDicom, SimpleITK	NA	NA	NA
29251	2025-10-06	Cluster-based human-in-the-loop strategy for improving machine learning-based circulating tumor cell detection in liquid biopsy 2025-Jun-13, Patterns (New York, N.Y.) DOI:10.1016/j.patter.2025.101285 PMID:40575126	研究论文	提出一种基于聚类的人机协同策略，用于改进液体活检中循环肿瘤细胞的机器学习检测方法	结合自监督深度学习与传统ML分类器，通过潜在空间高不确定性聚类的靶向采样策略，实现人机协同迭代优化	仅在转移性乳腺癌患者数据上验证，未涉及其他癌症类型	改进液体活检中循环肿瘤细胞的检测效率和准确性	转移性癌症患者血液样本中的循环肿瘤细胞和非循环肿瘤细胞	数字病理学	乳腺癌	液体活检	深度学习, 传统机器学习分类器	图像	转移性乳腺癌患者血液样本	NA	自监督深度学习	分类性能	NA
29252	2025-10-06	Development and validation of a combined clinical and MRI-based biomarker model to differentiate mild cognitive impairment from mild Alzheimer's disease 2025-Jun, PCN reports : psychiatry and clinical neurosciences DOI:10.1002/pcn5.70134 PMID:40575445	研究论文	开发并验证结合临床和MRI生物标志物的模型，用于区分轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病	首次结合临床特征和易于测量的神经影像标记构建诊断模型，无需复杂深度学习即可实现高精度区分	样本量有限（161名参与者）且仅进行内部验证，缺乏外部验证	开发能够区分轻度阿尔茨海默病和轻度认知障碍的诊断模型	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和健康对照者	医学影像分析	阿尔茨海默病	MRI神经影像分析	逻辑回归	临床数据和MRI影像数据	161名参与者（30名对照，71名轻度AD，60名MCI）	NA	逻辑回归	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
29253	2025-10-06	UK-YOLOv10: Deep Learning-Based Detection of Surgical Instruments 2025-Jun, The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS DOI:10.1002/rcs.70083 PMID:40576152	研究论文	提出UK-YOLOv10深度学习框架用于手术器械检测	集成统一融合注意力模块(UFAM)增强多尺度特征表示，并使用C2fKAN模块通过KAN卷积提高分类精度和训练速度	NA	提高手术器械检测的准确性和实时性能	手术器械	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	M2CAI16-Tool-Locations数据集和COCO2017数据集	NA	UK-YOLOv10, YOLOv10	检测准确率, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95	NA
29254	2025-10-06	Annotation of spatially resolved single-cell data with STELLAR 2022-11, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-022-01651-8 PMID:36280720	研究论文	本文提出了一种名为STELLAR的几何深度学习方法，用于空间分辨单细胞数据的细胞类型注释和发现	STELLAR是首个专门为空间分辨单细胞数据设计的几何深度学习方法，能够考虑空间组织信息，自动发现新型细胞类型和细胞状态	NA	开发能够准确注释空间分辨单细胞数据中细胞类型的新计算方法	空间分辨单细胞数据	计算生物学	NA	CODEX多重荧光显微镜技术，多重RNA成像	几何深度学习	空间分辨单细胞数据，显微镜图像，RNA成像数据	260万个空间分辨单细胞	NA	NA	NA	NA
29255	2025-10-06	Insights on Scan-Specific Deep-Learning Strategies for Brain MRI Parallel Imaging Reconstruction 2025-Aug, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70079 PMID:40545734	研究论文	本研究提出针对脑部MRI并行成像重建的扫描特异性深度学习策略优化方法	提出基于ACS的客观网格搜索优化策略和量化结构残留伪影的新指标COBRAI	仅评估了2D脑部MRI数据，未涉及3D或其他解剖部位	优化并行成像重建的扫描特异性深度学习策略	脑部MRI图像	医学影像处理	NA	并行成像，深度学习重建	CNN	MRI图像	FastMRI公共数据集和内部多对比度2D数据	NA	单层残差CNN, 三层残差CNN	COBRAI, 图像质量指标	NA
29256	2025-10-06	Oral mucosal lesions triage via YOLOv7 models 2025-Jul, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.07.010 PMID:39003230	研究论文	本研究利用YOLOv7深度学习模型对口腔黏膜病变进行自动分类和分诊	首次系统比较多种YOLOv7模型配置在口腔病变分类中的表现，并在YOLOv7-D6模型中集成坐标注意力机制显著提升分类准确率	NA	提升口腔黏膜病变的早期检测和分类能力	口腔黏膜病变图像	计算机视觉	口腔癌	白光宏观成像	YOLO	图像	初始6903张图像，扩展至超过50000张图像（采集于2006-2013年）	NA	YOLOv7-E6, YOLOv7-D6, YOLOv7-D6-CA	精确率, 召回率, F1分数	NA
29257	2025-10-06	Fostering Clinical Judgment and Promoting Transition Into First Clinical Rotation Through Active Learning 2025 Jul-Aug 01, Nursing education perspectives IF:0.9Q3 DOI:10.1097/01.NEP.0000000000001293 PMID:38920415	研究论文	本文介绍了一种通过互动课堂活动帮助护理专业学生发展临床判断能力并促进向首次临床轮转过渡的教学方法	采用新颖的互动课堂活动设计，帮助学生将课堂知识应用于临床场景，促进学习迁移和临床判断能力发展	NA	提升护理学生的批判性思维能力和临床判断能力，促进从课堂到临床环境的顺利过渡	护理学士项目第一学期课程结束的学生	医学教育	NA	互动课堂活动，患者情景模拟	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
29258	2025-10-06	The Central Role of Learning in Preventing Foot Complications in Persons With Diabetes: A Scoping Review 2025-Jul, Journal of clinical nursing IF:3.2Q1 DOI:10.1111/jocn.17678 PMID:40001301	综述	通过范围综述探讨糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略	首次系统整合糖尿病患者足部护理的学习策略，提出理解患者学习进程和自主管理的框架	仅纳入英文文献，可能遗漏其他语言的重要研究	探索糖尿病患者足部护理的学习过程和教育策略	糖尿病患者足部护理相关文献	医学教育	糖尿病	范围综述方法	NA	文献数据	906篇文献经过筛选	NA	NA	NA	NA
29259	2025-10-06	Breast tumour classification in DCE-MRI via cross-attention and discriminant correlation analysis enhanced feature fusion 2025-Jul, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106941 PMID:40403340	研究论文	提出一种基于判别相关分析和交叉注意力增强特征融合的DCE-MRI乳腺肿瘤分类方法	提出eFF-DCA融合方法，结合深度特征与交叉注意力编码的影像组学特征，通过判别相关分析最大化类内相关性并最小化类间冗余	非端到端设计限制了多模态融合效果	开发基于DCE-MRI的乳腺肿瘤良恶性分类方法	乳腺肿瘤患者	计算机视觉	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)	深度学习	医学影像	261名患者，包含137个良性肿瘤和163个恶性肿瘤	NA	交叉注意力机制	准确率, AUC	NA
29260	2025-10-06	Graph Transformer Model Integrating Physical Features for Projected Electronic Density of States Prediction 2025-Jun-26, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c03006 PMID:40500907	研究论文	本研究提出一种集成物理特征的图变换器模型，用于预测材料的投影电子态密度	首次将图变换器应用于PDOS预测，并通过引入价电子轨道计数作为物理特征增强模型性能	仅使用Materials Project数据库的数据，未在其他数据集上验证模型泛化能力	提高材料投影电子态密度的预测精度	材料的投影电子态密度数据	机器学习	NA	NA	Graph Transformer, GCN, GAT	图数据	Materials Project数据库中的PDOS数据	NA	Graph Transformer	预测准确率	NA