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
2961	2025-10-06	Artificial Intelligence Applications in Image-Based Diagnosis of Early Esophageal and Gastric Neoplasms 2025-Aug, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.01.253 PMID:40043857	综述	探讨人工智能在早期食管和胃肿瘤图像诊断中的应用潜力与挑战	系统阐述深度学习在早期消化道肿瘤诊断中的创新应用，包括实时内镜引导和个性化风险评估	训练数据多样性不足、模型可解释性差以及临床泛化能力受限	评估人工智能在早期上消化道肿瘤诊断中的应用价值与发展前景	巴雷特食管、食管鳞状细胞癌和早期胃癌等上消化道疾病	计算机视觉	消化道肿瘤	内镜成像、组织病理学成像	CNN, 深度学习	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
2962	2025-10-06	Intelligent Diagnosis of Pancreatic Biopsy From Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration Via Stimulated Raman Histopathology 2025-Aug, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104182 PMID:40288652	研究论文	开发基于深度学习刺激拉曼散射显微镜的快速无标记方法，用于胰腺EUS-FNA标本的术中组织学诊断	首次将深度学习与刺激拉曼散射显微镜结合应用于胰腺EUS-FNA标本的术中诊断，替代传统快速现场评估	样本量有限（76例训练集，33例测试集），需要进一步临床验证	开发更高效客观的胰腺活检术中诊断方法	胰腺EUS-FNA新鲜组织标本	数字病理	胰腺肿瘤	刺激拉曼散射显微镜，苏木精-伊红染色	CNN	图像	76例患者训练集，33例外部测试集	NA	卷积神经网络	准确率	NA
2963	2025-10-06	Deep Learning Methodology for Quantification of Normal Pancreas Structures 2025-Aug, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233251341824 PMID:40522090	研究论文	开发了一种基于深度学习的胰腺组织结构量化方法，用于疾病模型和毒理学研究	首次将正常胰腺亚结构整合到深度学习算法中，并包含异常胰腺区域，实现连续定量分析	未明确说明样本规模和技术验证的详细范围	开发自动化定量分析器官亚结构的深度学习方法	胰腺组织亚结构	数字病理学	胰腺疾病	数字病理学	深度学习	组织病理图像	NA	NA	NA	定量测量	NA
2964	2025-10-06	Recurrent multi-view 6DoF pose estimation for marker-less surgical tool tracking 2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03436-8 PMID:40528143	研究论文	提出一种结合多视角和循环神经网络的新型深度学习架构，用于无标记手术器械6DoF姿态估计	首次将多视角姿态估计与循环神经网络结合，利用时空特征提取器整合整个帧序列的特征	仅在合成数据集和有限真实数据集上进行验证，需要更多临床数据验证	开发无标记手术器械跟踪方法以替代基于标记的跟踪系统	手术器械的6自由度姿态估计	计算机视觉	NA	深度学习	循环神经网络	RGB视频	合成数据集和四摄像头真实数据集	NA	循环神经网络,时空特征提取器	尖端误差,角度误差	NA
2965	2025-10-06	BronchoGAN: anatomically consistent and domain-agnostic image-to-image translation for video bronchoscopy 2025-Aug, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03450-w PMID:40560442	研究论文	提出了一种结合解剖学约束的图像到图像翻译方法BronchoGAN，用于视频支气管镜图像生成	将支气管孔解剖约束和基础模型生成的深度图像作为中间表示集成到条件GAN中，实现跨域鲁棒图像翻译	NA	解决支气管镜图像稀缺问题，实现跨域图像翻译以生成逼真支气管镜图像	支气管镜图像，包括虚拟支气管镜、体模以及体内外图像数据	计算机视觉	肺部疾病	图像到图像翻译，深度图像生成	GAN,条件GAN	图像	NA	NA	条件GAN	FID, SSIM, Dice系数	NA
2966	2025-10-06	Predicting Retinal Nerve Fiber Layer Thickness From Ocular Hypertension Treatment Study Optic Disc Photographs 2025-Aug-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2025.1740 PMID:40569586	研究论文	本研究利用深度学习从眼高压治疗研究的视盘照片预测视网膜神经纤维层厚度，并评估其作为原发性开角型青光眼风险因素的价值	首次使用OCT训练的深度学习模型从视盘照片预测RNFL厚度，并验证其作为青光眼发展风险因素的预测能力	研究仅针对眼高压患者群体，结果可能不适用于其他人群	预测RNFL厚度并评估其作为POAG风险因素的效用	1636名眼高压患者的3272只眼睛	医学影像分析	青光眼	深度学习，光学相干断层扫描	深度学习模型	视盘照片图像	66,714张视盘照片，来自3272只眼睛（1636名参与者）	NA	M2M模型	风险比，置信区间，P值	NA
2967	2025-10-06	CoSpred: Machine Learning Workflow to Predict Tandem Mass Spectrum in Proteomics 2025-Aug, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.70004 PMID:40583480	研究论文	开发了一个名为CoSpred的端到端机器学习工作流程，用于预测蛋白质组学中的串联质谱图	采用Transformer编码器架构预测完整MS/MS谱图，提供模块化设计允许轻松替换其他ML模型，支持用户创建自定义训练数据集	NA	提高肽段和蛋白质的鉴定率，通过生成高保真理论谱图构建更完整的光谱库	肽段序列和对应的质谱图	机器学习	NA	质谱分析	Transformer	肽段序列数据，质谱数据	NA	NA	Transformer编码器	NA	NA
2968	2025-10-06	Three-Dimensional Visualisation of Blood Vessels in Human Gliomas Using Tissue Clearing and Deep Learning 2025-08, Neuropathology and applied neurobiology IF:4.0Q1 DOI:10.1111/nan.70027 PMID:40628519	研究论文	本研究结合组织透明化技术和深度学习实现了人脑胶质瘤血管系统的三维可视化	首次将OPTIClear组织透明化技术与专用3D U-Net结合，实现完整人脑组织样本中胶质瘤血管系统的精准三维重建	研究基于福尔马林固定厚组织切片，可能影响部分生物活性特征的保留	开发人脑胶质瘤血管系统三维可视化方法并分析不同级别胶质瘤的血管形态差异	人脑胶质瘤组织样本	数字病理学	胶质瘤	组织透明化(OPTIClear)、免疫荧光标记、共聚焦显微镜成像	CNN	三维图像	人脑胶质瘤厚组织切片(500μm)	NA	3D U-Net	准确率,效率	NA
2969	2025-10-06	A multimodule graph-based neural network for accurate drug-target interaction prediction via genomic, proteomic, and structural data fusion 2025-Aug, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.145907 PMID:40653240	研究论文	开发了一种基于图神经网络的多模块模型GINCOVNET，用于通过融合基因组、蛋白质组和结构数据准确预测药物-靶点相互作用	首次将分子结构信息、靶点序列以及分子和靶点的扰动基因表达数据融合到图神经网络中进行DTI预测	NA	加速药物发现和重定位，提供对药物-靶点相互作用分子机制更全面的理解	药物-靶点相互作用	机器学习	NA	基因组数据、蛋白质组数据、结构数据、基因表达数据融合	图神经网络	分子结构信息、靶点序列、基因表达数据	NA	NA	GINCOVNET	R2, MAE	NA
2970	2025-10-06	Identification of hypertrophic cardiomyopathy on electrocardiographic images with deep learning 2025-Aug, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00685-3 PMID:40696040	研究论文	开发并验证了一种能够从12导联心电图图像中识别肥厚型心肌病的深度学习模型	首次开发能够从心电图图像（而非原始电压数据）检测肥厚型心肌病的深度学习模型，支持多种心电图布局格式	模型性能依赖于心电图图像质量，且在不同数据源的定义标准存在差异（部分使用心脏磁共振确认，部分使用诊断代码）	开发一种可扩展的基于心电图图像的肥厚型心肌病筛查方法	肥厚型心肌病患者的心电图图像	计算机视觉	心血管疾病	心脏磁共振(CMR), 超声心动图	深度学习	图像	124,553份心电图来自66,987名个体（耶鲁纽黑文医院），外加MIMIC-IV、阿姆斯特丹大学医学中心和英国生物银行的外部验证数据	NA	NA	AUROC	NA
2971	2025-10-06	Deep learning-based segmentation of the trigeminal nerve and surrounding vasculature in trigeminal neuralgia 2025-Jul-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.10.JNS241060 PMID:40053933	研究论文	本研究开发并评估了基于深度学习的模型，用于三叉神经痛患者MRI中三叉神经及周围血管的自动分割	首次系统比较六种不同编码器骨干的U-Net网络在三叉神经及血管分割任务中的性能，并量化神经血管接触的解剖特征	研究样本量较小（仅50例患者），且为单中心回顾性研究	开发自动分割三叉神经及周围血管的深度学习模型，为三叉神经痛的术前评估提供定量指标	三叉神经痛患者的术前高分辨率MRI影像	医学影像分析	三叉神经痛	MRI	U-Net	医学影像	50例三叉神经痛患者	NA	U-Net, SE-ResNet50	Dice系数, IoU	NA
2972	2025-10-06	A pilot study of deep learning for automatic contouring of sulcus-to-sulcus diameter in ultrasound biomicroscopy 2025-Jul, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06764-2 PMID:40119915	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8的深度学习算法，用于从超声生物显微镜图像中自动预测沟-沟直径和沟-沟平面到晶状体前表面的距离	这是首个基于YOLOv8自动测量沟-沟相关距离并评估与传统手动标记相比准确性的研究	样本量相对较小（100名患者），外部验证集的组内相关系数较低（STS为0.312，STSL为0.086）	构建深度学习算法自动预测眼科超声生物显微镜图像中的解剖参数	100名近视患者的100只眼睛，接受ICL植入治疗	计算机视觉	眼科疾病	超声生物显微镜	YOLOv8	图像	100名患者的100只眼睛，共400张UBM图像，另加26只眼睛（104张图像）的外部验证集	NA	YOLOv8	预测误差百分比, Bland-Altman检验, 组内相关系数	NA
2973	2025-10-06	Continuous glucose feedback control using Raman spectroscopy and deep learning models for biopharmaceutical processes 2025 Jul-Aug, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70020 PMID:40172019	研究论文	本研究利用拉曼光谱和深度学习模型在生物制药过程中实施连续葡萄糖反馈控制策略	结合拉曼光谱与卷积神经网络、变分自编码器等深度学习模型，开发连续葡萄糖计算器作为可扩展替代方案	在制造环境中拉曼光谱可能不可行	提高生物工艺效率和产品质量，解决动态高消耗生物反应器系统的挑战	高消耗高复杂度的细胞培养过程	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN, VAE	光谱数据	多个细胞系	NA	卷积神经网络, 变分自编码器	葡萄糖测量准确性, 稳定性, 设定点维持, 高甘露糖水平, 滴度生产力	NA
2974	2025-10-06	Early detection of sexually transmitted infections from skin lesions with deep learning: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100894 PMID:40769792	系统评价与荟萃分析	评估深度学习算法在通过皮肤病变早期检测性传播感染的准确性和适用性	首次对深度学习在STI皮肤病变检测中的应用进行系统评价和荟萃分析	数据异质性有限，性能评估指标存在潜在偏倚，泛化能力受限	评估深度学习算法在性传播感染早期检测中的诊断性能	性传播感染相关的皮肤病变图像	计算机视觉	性传播感染	深度学习图像分类	CNN	临床皮肤病变图像	101项研究，主要关注mpox(88%)、疥疮(8%)、疱疹(4%)等	NA	ResNet, VGGNet	敏感性, 特异性	NA
2975	2025-10-06	A Deep Learning-Based Clinical Classification System for the Differential Diagnosis of Hip Prosthesis Failures Using Radiographs: A Multicenter Study 2025-Jun-18, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01601 PMID:40531980	研究论文	开发了一种基于深度学习的临床分类系统(Hip-Net)，用于髋关节假体失败的多病因鉴别诊断	采用双通道集成四个深度学习模型，并生成空间分辨的疾病概率图，提高了诊断的可解释性	研究仅针对亚洲人群，样本来源限于三个医疗中心	提高髋关节假体失败鉴别诊断的准确性和效率	髋关节假体失败患者	计算机视觉	骨科疾病	放射影像分析	深度学习集成模型	X射线图像	1,454名患者(亚洲人群)的2,908张双视图(前后位和侧位)X光片	NA	双通道集成架构	准确率,AUC	NA
2976	2025-10-06	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	研究论文	开发自动化深度学习流程用于评估左心室舒张功能	首次构建包含8个人工智能模型的完整工作流，基于超过15.5万项研究自动评估左心室舒张功能障碍	模型性能在不同医疗中心存在差异（加权Cohen's kappa从0.27到0.52）	开发自动化AI流程来标准化左心室舒张功能障碍的评估	来自两个学术医疗中心的超声心动图研究	数字病理	心血管疾病	超声心动图	深度学习模型	医学图像和文本报告	超过155,000项研究，验证队列包括955项（Cedars-Sinai）和1,572项（Stanford）	NA	NA	一致性百分比，加权Cohen's kappa	NA
2977	2025-10-06	Raman spectral unmixing via multimodal time-frequency transformations and deep learning 2025-Apr-21, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.555722 PMID:40797931	研究论文	提出一种基于多模态时频变换和深度学习的拉曼光谱分离方法，用于从混合光谱中分离不同组织的信号	结合多模态频率和时频变换提取混合光谱特征，并引入注意力U-Net模型进行多模态融合预测	研究仅针对犬类膝关节骨关节炎样本，尚未验证在其他组织或疾病中的适用性	开发拉曼光谱分离技术以提高生物组织在体检测的准确性	犬类膝关节骨关节炎组织中的软骨和软骨下骨	机器学习	骨关节炎	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	犬类膝关节样本	NA	注意力U-Net	NA	NA
2978	2025-10-06	Quantifying knee-adjacent subcutaneous fat in the entire OAI baseline dataset - Associations with cartilage MRI T2, thickness and pain, independent of BMI 2025-Apr, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.01.001 PMID:39864732	研究论文	开发基于人工智能的膝关节周围皮下脂肪自动分割工具，并评估其与软骨厚度、MRI T2弛豫时间、膝关节疼痛和肌力的关联	首次在完整OAI基线数据集中量化膝关节周围皮下脂肪，并证明其与骨关节炎相关指标的独立于BMI的关联	横断面研究设计无法确定因果关系	评估膝关节周围皮下脂肪作为骨关节炎生物标志物的潜力	骨关节炎倡议队列的4796名参与者	医学影像分析	骨关节炎	3.0T磁共振成像	深度学习	MRI图像	4796例右膝关节基线MRI图像	NA	NA	交叉验证误差	NA
2979	2025-10-06	Deep learning modelling of structural brain MRI in chronic head and neck pain after mild traumatic brain injury 2025-Mar-12, Pain IF:5.9Q1 DOI:10.1097/j.pain.0000000000003587 PMID:40084983	研究论文	本研究利用深度学习模型分析轻度创伤性脑损伤后早期结构脑MRI，预测慢性头颈部疼痛风险	首次使用预训练的3D ResNet-18模型对伤后72小时内的T1加权脑MRI进行慢性疼痛风险预测	样本量有限（128例），模型平均准确率仅0.59，需更大样本验证	开发基于早期结构脑MRI的预测模型，识别mTBI后慢性疼痛高风险个体	227例车辆碰撞后mTBI患者，其中128例在伤后72小时内完成脑MRI扫描	医学影像分析	创伤性脑损伤	T1加权磁共振成像	CNN	3D脑部MRI图像	128例mTBI患者脑MRI扫描	NA	3D ResNet-18	准确率, AUC, 召回率	NA
2980	2025-10-06	DCT-UNet: a UNet architecture for diffuse correlation tomography 2025-Mar-10, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544401 PMID:40798593	研究论文	提出一种基于UNet架构的DCT-UNet网络，用于漫相关断层扫描的血流成像重建	首次将深度学习框架应用于DCT图像重建，采用可变形卷积、门控单元和组聚合桥模块改进UNet架构	NA	解决传统DCT重建算法中的病态数学问题，提高血流成像的准确性和鲁棒性	组织血流成像	医学影像处理	NA	漫相关断层扫描	CNN	光学信号	NA	NA	UNet	准确性, 鲁棒性	NA