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
29461	2025-10-06	Automatic Ploidy Prediction and Quality Assessment of Human Blastocyst Using Time-Lapse Imaging 2023-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.31.555741 PMID:37693566	研究论文	开发了一种基于延时成像的自动人类囊胚倍性预测和质量评估算法BELA	提出首个利用多任务学习同时预测囊胚质量评分和倍性状态的算法，无需胚胎学家主观输入	不能替代植入前非整倍体遗传学检测(PGT-A)，仅作为辅助评估工具	改进体外受精过程中胚胎质量评估和染色体异常检测方法	人类囊胚	计算机视觉	生殖系统疾病	延时成像	深度学习	时间序列图像	韦尔康奈尔数据集中的囊胚样本	NA	多任务学习架构	AUC	NA
29462	2025-10-06	Artificial intelligence algorithms aimed at characterizing or detecting prostate cancer on MRI: How accurate are they when tested on independent cohorts? - A systematic review 2023-May, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2022.11.005 PMID:36517398	系统综述	系统评估基于人工智能的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	首次系统评估AI算法在满足独立性标准的测试队列中的诊断性能，比较了放射组学与深度学习系统的差异	23项研究未使用预设诊断阈值可能使结果偏乐观，人机差异的最佳管理策略尚未明确	评估基于AI的MRI算法在独立测试队列中诊断前列腺癌的准确性	前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	磁共振成像	深度学习, 放射组学	医学影像	35项研究，每项测试队列超过40名患者	NA	计算机辅助诊断系统, 计算机辅助检测系统	诊断准确性, 假阳性率	NA
29463	2025-10-06	Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review 2023-04-20, Progress in neuro-psychopharmacology & biological psychiatry IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.pnpbp.2022.110705 PMID:36574922	系统综述	系统综述机器学习方法在自闭症谱系障碍脑电图和脑磁图分析中的应用	首次系统评估机器学习在ASD神经生理数据分析中的应用现状，重点关注EEG和MEG数据的非线性非平稳特征分析	纳入研究数量有限(39项)，MEG研究较少(仅2项)，需要更多验证性研究和随机对照试验验证方法的有效性和泛化性	评估机器学习在自闭症谱系障碍神经生理数据分析中的应用效果和潜力	自闭症谱系障碍患者的脑电图和脑磁图数据	机器学习	自闭症谱系障碍	脑电图,脑磁图	支持向量机,深度学习	神经生理信号	39项研究(37项EEG研究,2项MEG研究)	NA	NA	准确率	NA
29464	2025-10-06	Development of artificial intelligence powered apps and tools for clinical pharmacy services: A systematic review 2023-04, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2022.104983 PMID:36724730	系统综述	系统回顾分析人工智能在临床药学服务中的应用研究	首次系统梳理2000-2021年间AI在临床药学服务中的应用现状和发展趋势	仅纳入定量研究且需药剂师参与开发或使用AI工具，可能存在发表偏倚	识别和分析将人工智能应用于临床药学服务的定量研究	临床药学服务中使用的AI应用程序和工具	自然语言处理,机器学习	NA	机器学习,自然语言处理,深度学习	NA	电子病历	19项研究	NA	NA	NA	NA
29465	2025-10-06	Deep Learning for Detection of Periapical Radiolucent Lesions: A Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy 2023-Mar, Journal of endodontics IF:3.5Q1 DOI:10.1016/j.joen.2022.12.007 PMID:36563779	系统综述与荟萃分析	本研究通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在检测牙科X线片中根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	首次对深度学习在根尖周病变检测中的诊断准确性进行系统评价和定量荟萃分析	大多数研究存在偏倚风险，缺乏前瞻性研究	比较深度学习模型与专家临床医生在检测根尖周射线可透性病变方面的诊断准确性	牙科X线片中的根尖周射线可透性病变	计算机视觉	牙科疾病	牙科影像学检查	深度学习模型	牙科X线影像	18项研究纳入系统综述，其中6项研究用于定量分析	NA	NA	敏感度,特异度,阳性似然比,阴性似然比,诊断比值比	NA
29466	2025-10-06	Data augmentation for medical imaging: A systematic literature review 2023-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106391 PMID:36549032	系统文献综述	本文系统综述了医学影像领域数据增强策略的应用及其对临床任务性能的影响	首次对医学影像数据增强方法进行系统性综述，涵盖多个器官、模态和临床任务，分析超过300篇近期文献	综述性质文章，不包含原始实验验证	调查医学领域使用的数据增强策略及其对临床任务性能的影响	医学影像数据增强相关的研究文献	医学影像分析	NA	数据增强技术	深度神经网络	医学影像	300多篇文献（2018-2022年）	NA	NA	分类、分割、病灶检测性能指标	NA
29467	2025-10-06	Diagnostic efficiency among Eu-/C-/ACR-TIRADS and S-Detect for thyroid nodules: a systematic review and network meta-analysis 2023, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2023.1227339 PMID:37720531	系统评价与网络荟萃分析	比较四种甲状腺超声风险分层系统（Eu-TIRADS、ACR TIRADS、C-TIRADS和S-Detect）对甲状腺结节的诊断效能	首次通过网络荟萃分析系统比较近五年提出的四种甲状腺超声风险分层系统的诊断性能	基于已发表研究的二次分析，受原始研究质量和异质性的限制	评估不同甲状腺超声风险分层系统对甲状腺癌的诊断性能	甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺癌	超声成像	深度学习计算机辅助诊断系统	超声图像	88项研究，共59,304个结节	NA	S-Detect（基于深度学习的计算机辅助诊断系统）	敏感度, 特异度, 诊断比值比, 曲线下面积	NA
29468	2025-10-06	Application of machine and deep learning algorithms in optical microscopic detection of Plasmodium: A malaria diagnostic tool for the future 2022-Dec, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2022.103198 PMID:36379305	综述	系统回顾机器学习与深度学习算法在光学显微镜检测疟原虫中的应用	首次系统分析CNN及其变体在显微镜疟疾诊断中的主导地位（41.9%）和99.23%的预测准确率	基于现有文献的系统回顾，未进行原始实验验证	通过自动化血涂片解读实现疟疾寄生虫的早期检测	疟疾寄生虫（主要为恶性疟原虫）的光学显微镜图像	计算机视觉	疟疾	光学显微镜检测	CNN, 深度学习	显微镜图像	NA	NA	CNN及其变体	准确率	NA
29469	2025-10-06	The applications of machine learning in HIV neutralizing antibodies research-A systematic review 2022-12, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2022.102429 PMID:36462896	系统综述	系统回顾机器学习在HIV中和抗体研究中的应用	首次系统性地总结机器学习在HIV中和抗体研究中的多种应用场景和方法论	仅基于Web of Science和PubMed数据库的文献，可能存在发表偏倚	探索机器学习在HIV中和抗体研究中的应用现状和发展趋势	HIV中和抗体相关研究文献	机器学习	HIV/AIDS	机器学习算法	监督学习,无监督学习,生成模型	生物数据	过去十年相关研究文献	NA	NA	NA	NA
29470	2025-10-06	Deep Learning Prediction of Pathologic Complete Response in Breast Cancer Using MRI and Other Clinical Data: A Systematic Review 2022-11-21, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography8060232 PMID:36412691	系统综述	本文系统综述了使用深度学习技术基于乳腺MRI图像和其他临床数据预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的研究	专注于深度学习在无需肿瘤分割标注的完整乳腺MRI图像上预测pCR的系统综述，填补了该领域综述文献的空白	仅关注深度学习方法，排除了传统监督机器学习研究	系统评估深度学习在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的应用	乳腺癌患者	医学影像分析	乳腺癌	MRI成像	CNN	医学图像, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
29471	2025-10-06	Machine Learning for Industry 4.0: A Systematic Review Using Deep Learning-Based Topic Modelling 2022-Nov-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22228641 PMID:36433236	系统综述	使用基于深度学习的主题建模方法对工业4.0领域的机器学习研究进行系统性综述	采用BERTopic主题建模技术分析45,783篇相关论文，并结合17份行业白皮书进行学术与产业视角的对比分析	仅基于Scopus和Web of Science数据库的文献，未涵盖所有相关研究	明确机器学习在工业4.0领域的应用现状和研究热点	工业4.0相关学术文献和行业白皮书	机器学习	NA	主题建模	深度学习	文本	45,783篇学术论文和17份行业白皮书	BERTopic	BERT	主题分析	NA
29472	2025-10-06	Semantic Terrain Segmentation in the Navigation Vision of Planetary Rovers-A Systematic Literature Review 2022-Nov-01, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s22218393 PMID:36366089	系统文献综述	对行星漫游车导航视觉中语义地形分割研究进行系统性文献综述	这是首个针对行星漫游车导航视觉中语义地形分割的系统性文献综述	未发现满足像素级分割、实时推理时间和机载硬件要求的解决方案，缺乏开放、像素级标注的真实世界数据集	分析行星漫游车导航视觉中语义地形分割的现有解决方案、可用数据和潜在研究空白	行星漫游车导航视觉中的语义地形分割研究	计算机视觉	NA	NA	NA	图像	30篇研究论文	NA	NA	准确率, 实时性能	NA
29473	2025-10-06	Applications of Computer Vision on Automatic Potato Plant Disease Detection: A Systematic Literature Review 2022, Computational intelligence and neuroscience DOI:10.1155/2022/7186687 PMID:36419507	系统文献综述	本文对基于计算机视觉的马铃薯植物病害自动检测方法进行了系统性文献综述	首次系统性地梳理了计算机视觉在马铃薯病害检测中的应用现状，并识别了该领域的开放研究问题	仅纳入了39项主要研究，可能存在文献覆盖不全的局限性	调查计算机视觉技术在马铃薯植物病害自动检测中的应用现状和方法	马铃薯植物及其病害	计算机视觉	植物病害	计算机视觉，机器学习	深度学习算法，经典机器学习算法	图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
29474	2025-10-06	Deep learning for differential diagnosis of parotid tumors based on 2.5D magnetic resonance imaging 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2520401 PMID:40531801	研究论文	本研究开发了一种基于2.5D磁共振成像和深度学习模型的腮腺肿瘤良恶性鉴别方法	首次将2.5D成像方法（包含层间信息）与基于Transformer的迁移学习模型结合应用于腮腺肿瘤的鉴别诊断	回顾性研究，样本量较小（122例患者），缺乏外部验证	开发准确的腮腺肿瘤术前良恶性鉴别诊断方法以指导手术规划	腮腺肿瘤患者	医学影像分析	腮腺肿瘤	磁共振成像	深度学习, Transformer	2D和2.5D磁共振图像, 临床特征	122例腮腺肿瘤患者	NA	Transformer	AUC, 灵敏度, 混淆矩阵	NA
29475	2025-10-06	Optimized YOLOv8 for enhanced breast tumor segmentation in ultrasound imaging 2025-Jun-19, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02889-2 PMID:40536560	研究论文	本研究探索使用优化的YOLOv8和深度学习模型改进乳腺超声图像分割性能	将YOLOv8目标检测算法应用于分割任务，并比较联合训练与按良恶性分类单独训练的策略	仅使用780张超声图像，样本量相对有限	提高乳腺肿瘤超声图像分割的准确性和效率	乳腺超声图像中的良性和恶性肿瘤	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	780张超声图像（分为良性和恶性类别）	NA	UNet, DenseNet-121, VGG16, VGG19, YOLOv8	Dice系数, IoU, mAP, F1-score	NA
29476	2025-10-06	Deep learning detects retropharyngeal edema on MRI in patients with acute neck infections 2025-Jun-19, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-025-00599-6 PMID:40536731	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于自动检测急性颈部感染患者MRI图像中的咽后水肿	提出基于弱标注数据且计算效率高的深度学习模型，在切片和患者两个层级实现咽后水肿的自动检测	模型性能仍需在更大样本和更多中心验证	开发自动检测急性颈部感染患者咽后水肿的深度学习算法	479例急性颈部感染患者的MRI图像	医学影像分析	急性颈部感染	MRI, 轴向T2加权水相Dixon成像	CNN	医学影像	479例患者（244例RPE阳性，235例RPE阴性）	NA	自定义CNN, InceptionV3	准确率, 敏感度, 特异度, AUROC	NA
29477	2025-10-06	Automated assessment of simulated laparoscopic surgical skill performance using deep learning 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96336-5 PMID:40253514	研究论文	本研究利用深度学习技术自动评估模拟腹腔镜手术技能表现	引入了专门设计的模拟腹腔镜手术性能数据集(LSPD)，并采用弱监督3DCNN方法进行外科医生经验水平分类	基于模拟环境而非真实手术场景，数据集规模可能有限	开发自动化手术技能评估系统以减少对人工专家评估的依赖	不同经验水平外科医生(新手、学员、专家)的模拟腹腔镜手术表现	计算机视觉	NA	深度学习，计算机视觉	3DCNN	手术模拟视频	包含新手、学员和专家三个技能水平的外科医生样本	NA	3D卷积神经网络	F1分数，AUC	NA
29478	2025-10-06	A Deep Learning Approach for the Identification of the Molecular Subtypes of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma Based on Whole Slide Pathology Images 2024-Dec, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2024.08.006 PMID:39222907	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，利用常规H&E染色病理切片识别胰腺导管腺癌的分子亚型	首次使用深度学习模型从常规H&E染色病理切片中识别PDAC分子亚型，提供了一种成本效益高且快速的新方法	样本量相对有限，训练集仅97张切片，测试集110张切片	开发基于病理图像的PDAC分子亚型分类方法	胰腺导管腺癌(PDAC)患者	数字病理	胰腺癌	苏木精-伊红染色(H&E)	深度学习模型	全切片病理图像	训练集97张切片(来自TCGA)，测试集110张切片(来自本地队列)	NA	NA	平衡准确率	NA
29479	2025-10-06	Performance and Clinical Impact of Radiomics and 3D-CNN Models for the Diagnosis of Neurodegenerative Parkinsonian Syndromes on 18 F-FDOPA PET 2024-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005392 PMID:39104036	研究论文	比较基于放射组学和3D-CNN的模型在18F-FDOPA PET图像上诊断神经退行性帕金森综合征的性能和临床价值	首次比较半自动化放射组学模型与全自动3D-CNN模型在帕金森综合征诊断中的性能，并在外部测试集验证模型在经验不足医院的临床应用价值	回顾性研究，仅包含两个医疗中心的数据	开发并验证人工智能模型用于神经退行性帕金森综合征的自动诊断	687名具有帕金森综合征运动症状的患者	医学影像分析	帕金森综合征	18F-FDOPA PET脑部扫描	支持向量机, 3D-CNN	PET图像	687名患者（训练集417人，内部测试集100人，外部测试集170人）	NA	3D-CNN	平衡准确度	NA
29480	2025-10-06	Organomics: A Concept Reflecting the Importance of PET/CT Healthy Organ Radiomics in Non-Small Cell Lung Cancer Prognosis Prediction Using Machine Learning 2024-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005400 PMID:39192505	研究论文	本研究探索PET/CT健康器官影像组学特征在非小细胞肺癌预后预测中的附加价值	首次提出'器官组学'概念，将健康器官的影像组学特征纳入肺癌预后预测模型	样本量相对较小（154例患者），仅使用公开数据库数据	评估健康器官影像组学特征对非小细胞肺癌预后预测的附加价值	非小细胞肺癌患者的PET/CT影像和临床数据	医学影像分析	肺癌	PET/CT影像, 影像组学分析	nnU-Net, 随机生存森林, Cox比例风险模型	医学影像（PET/CT）	154例患者	nnU-Net	nnU-Net	C-index	NA