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
3341	2025-10-06	Artificial intelligence in advancing optical coherence tomography for disease detection and cancer diagnosis: A scoping review 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110188 PMID:40839924	综述	本文探讨人工智能在光学相干断层扫描技术中用于疾病检测和癌症诊断的应用范围综述	系统性地综述了AI与OCT技术结合在多种医学领域中的应用潜力，特别是实时手术决策和肿瘤边缘检测方面的创新	存在模型有效性不确定和临床数据集不完整的问题，需要解决数据集偏差和模型优化	研究人工智能如何提升光学相干断层扫描技术的临床性能	眼科、心脏病学、皮肤病学和肿瘤学领域的疾病检测与诊断	医学影像分析	视网膜疾病、心血管疾病、上皮癌	光学相干断层扫描	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
3342	2025-10-06	[Artificial intelligence-enhanced ECG interpretation: a new era for electrocardiography?] 2025-Sep, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4542.45427 PMID:40864481	综述	本文探讨人工智能技术如何革新心电图解读，将其从静态诊断工具转变为动态预测工具	AI-ECG能够检测亚临床心室功能障碍、进行长期风险分层，并在明显临床症状出现前预测主要不良事件	AI模型可解释性差、算法偏见、过拟合、数据治理和监管不确定性等问题仍需严格方法学审查	研究人工智能技术在心电图解读中的应用潜力与挑战	心血管疾病患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	机器学习,深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	联邦学习架构
3343	2025-10-06	A Comparative Analysis on the Classification of Pineapple Varieties Using Thermal Imaging Coupled With Transfer Learning 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70530 PMID:40923325	研究论文	本研究利用热成像技术和迁移学习对菠萝品种进行分类比较分析	首次将热成像技术与迁移学习相结合用于菠萝品种分类，并在三种温度条件下进行数据采集	模型架构创新不是主要目标，仅对现有CNN模型进行基准测试	开发基于热成像和深度学习的菠萝品种无损分类方法	三种菠萝品种（Moris、Josapine和N36）	计算机视觉	NA	热成像技术	CNN	热成像图像	3240张热成像图像，涵盖3个菠萝品种在3种温度条件（5°C、10°C、25°C）下的数据	NA	ResNet, VGG16, InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3344	2025-10-06	MEF2C controls segment-specific gene regulatory networks that direct heart tube morphogenesis 2025-Aug-29, Genes & development IF:7.5Q1 DOI:10.1101/gad.352889.125 PMID:40883017	研究论文	本研究通过整合单细胞多组学数据和深度学习模型，揭示了转录因子MEF2C在心脏管形态发生过程中调控节段特异性基因调控网络的作用机制	首次构建了心脏流出道、心室和流入道各节段的发育轨迹，并发现MEF2C缺失导致心脏后部化特征及NR2F2活性异常增加的新机制	研究主要基于斑马鱼胚胎模型，在哺乳动物系统中的普适性需要进一步验证	解析早期心脏形成过程中谱系特异性基因调控网络	野生型和MEF2C缺失型胚胎的心脏发育过程	发育生物学	先天性心脏病	单核RNA测序, ATAC测序, 多组学数据整合	深度学习模型	基因组学数据, 表观基因组学数据	野生型和MEF2C-null胚胎的时间序列样本	NA	NA	NA	NA
3345	2025-10-06	Using deep learning to predict internalizing problems from brain structure in youth 2025-Aug-29, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-025-03565-3 PMID:40883286	研究论文	使用深度学习模型通过大脑结构特征预测青少年内化问题及其恶化轨迹	首次结合四个大规模数据集，利用深度学习从大脑结构特征中预测内化问题的横断面和纵向恶化轨迹	纵向模型在普通人群样本中预测性能欠佳，主要适用于神经发育条件人群	探索大脑结构特征与内化问题之间的生物标志物关系	青少年内化问题（如焦虑和抑郁）	机器学习	精神健康疾病	脑结构测量（厚度、表面积和体积）	深度学习	脑结构测量数据	横断面分析14,523人，纵向分析10,540人	NA	NA	AUC	NA
3346	2025-10-06	An MRI Atlas of the Human Fetal Brain: Reference and Segmentation Tools for Fetal Brain MRI Analysis 2025-Aug-28, ArXiv PMID:40900685	研究论文	本文介绍了CRL-2025胎儿大脑图谱，这是一个包含详细组织分割和白质区划的时空胎儿大脑MRI图谱	相比CRL-2017图谱显著增强了解剖细节，首次包含瞬态白质分区和126个解剖区域划分，并提供了基于深度学习的多类分割模型	仅包含160例正常发育胎儿样本， gestational weeks范围限定在21-37周	建立高精度胎儿大脑MRI参考图谱和分割工具	人类胎儿大脑	医学影像分析	神经发育疾病	MRI，扩散MRI	深度学习分割模型	MRI图像	160例正常发育胎儿	NA	NA	NA	NA
3347	2025-10-06	EEG-ERnet: Emotion Recognition based on Rhythmic EEG Convolutional Neural Network Model 2025-Aug-28, Journal of integrative neuroscience IF:2.5Q3 DOI:10.31083/JIN41547 PMID:40919632	研究论文	提出基于节律EEG的卷积神经网络模型EEG-ERnet用于情绪识别	提出深度并行CNN网络结构，将不同节律的功率谱密度投影为2D图像，综合编码通道、节律和时间特性	未明确说明模型对个体差异的泛化能力限制及计算复杂度分析	开发不依赖特定被试的情绪识别模型，提升脑机接口中的情绪识别性能	脑电图信号和情绪状态	脑机接口	NA	脑电图	CNN	脑电图信号	使用DEAP数据集，10折交叉验证	NA	EEG-ERnet, 深度并行CNN	准确率	NA
3348	2025-10-06	Transfer Learning Based Deep Learning Approach for Knee Osteoarthritis Grading Using Modified XceptionNet Architecture 2025-Aug-22, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68720 PMID:40920575	研究论文	提出基于迁移学习的改进XceptionNet架构用于膝关节骨关节炎分级	采用类别平衡技术解决数据集不平衡问题，集成定制化预处理流程，并对XceptionNet进行架构改进以提升早期KOA检测能力	NA	开发自动化的膝关节骨关节炎放射学识别系统	膝关节X射线影像	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	深度学习	图像	NA	NA	XceptionNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, Cohen's kappa	NA
3349	2025-10-06	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Imaging-Based Assessment of Pelvic Organ Prolapse: A Scoping Review 2025-Aug-21, Medicina (Kaunas, Lithuania) DOI:10.3390/medicina61081497 PMID:40870541	综述	本范围综述系统总结了人工智能在盆腔器官脱垂影像诊断和解剖评估中的当前应用证据	首次系统综述AI在POP影像评估中的应用，重点关注深度学习技术在超声和MRI图像分析中的创新应用	所有研究均依赖内部数据集，模型可解释性有限且缺乏外部验证，临床部署和结果评估研究不足	评估人工智能在盆腔器官脱垂影像诊断和解剖评估中的应用现状和效果	盆腔器官脱垂患者的医学影像数据	医学影像分析	盆腔器官脱垂	超声成像, 磁共振成像	CNN, ViT, 混合模型	2D/3D超声图像, 静态或应力MRI图像	8项符合纳入标准的研究	NA	卷积神经网络, 视觉变换器, 混合模型	诊断准确率	NA
3350	2025-10-06	Passive Sensing for Mental Health Monitoring Using Machine Learning With Wearables and Smartphones: Scoping Review 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/77066 PMID:40811794	综述	本文系统综述了基于可穿戴设备和智能手机被动感知与机器学习技术用于心理健康监测的研究现状	首次系统总结了被动感知技术在心理健康监测中的技术方法和临床关联模式，识别了行为特征与精神障碍的关联模式	样本量小（76%研究样本量<100），监测周期短（45%研究<7天），外部验证稀缺（仅2%），数据匿名化报告有限（14%）	评估被动感知和机器学习技术在心理健康监测中的应用现状和发展方向	临床诊断的精神障碍患者，特别是抑郁症和焦虑症患者	机器学习	精神疾病	被动感知技术	CNN, LSTM, 随机森林	传感器数据（心率、运动指数、步数等）	42项研究，中位样本量60.5（IQR 54-99）	NA	卷积神经网络-长短期记忆网络	准确率	NA
3351	2025-10-06	Multimodal artificial intelligence for subepithelial lesion classification and characterization: a multicenter comparative study (with video) 2025-Aug-14, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03147-9 PMID:40814087	研究论文	开发了一种融合白光内镜和微探头超声内镜的多模态人工智能模型ECMAI-WME，用于消化道黏膜下病变的分类和特征分析	首次提出并行融合深度学习模型，整合白光内镜和微探头超声内镜两种模态数据，实现黏膜下病变的多分类和特征识别	研究样本来自四家医院，虽为多中心研究但样本量相对有限，需要进一步扩大验证范围	提高消化道黏膜下病变的诊断准确性，区分恶性与良性病变	消化道黏膜下病变，包括胃肠道间质瘤、神经内分泌肿瘤和平滑肌瘤	计算机视觉	胃肠道疾病	白光内镜，微探头超声内镜	深度学习	内镜图像	523例病变用于模型开发，外部验证队列88例，多中心测试队列274例	NA	并行融合深度学习模型	准确率，敏感性，特异性	NA
3352	2025-10-06	Lateral flow and colorimetric assay for ketamine detection reinforced with deep learning model interfaced with mobile app for smart alert 2025-Aug-09, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07429-x PMID:40781183	研究论文	开发了一种结合侧向层析和比色法的氯胺酮检测方法，并集成深度学习模型与移动应用实现智能预警	提出双阶段深度学习框架（YOLOv5和ResNet50）用于LFA试纸条数据分类，结合移动应用实现智能预警	仅在合成尿液样本中进行测试，未涉及真实临床样本验证	开发便携、低成本的即时诊断设备用于氯胺酮检测	氯胺酮药物	计算机视觉	NA	侧向层析检测、比色法、适配体技术、金纳米颗粒、UV-Vis分光光度法	深度学习	图像	NA	PyTorch	YOLOv5, ResNet50	准确率, 速度, 可靠性	NA
3353	2025-10-06	MoB QDs/N, F-CDs for ratiometric fluorescence sensing of perfluorooctanoic acid based on fluorine‑fluorine interaction 2025-Aug-06, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07431-3 PMID:40770453	研究论文	开发了一种基于MoB量子点和氮氟共掺杂碳点的双发射比率荧光探针，用于检测全氟辛酸	利用氟-氟相互作用构建比率荧光探针，结合智能手机和深度学习算法实现现场可视化检测	NA	建立全氟辛酸的快速现场检测方法	环境水样和纺织品中的全氟辛酸	分析化学	NA	比率荧光传感	YOLOv5	荧光图像	NA	NA	YOLOv5	检测限, 线性范围	智能手机
3354	2025-10-06	Applications of generative adversarial networks in the diagnosis, prognosis, and treatment of ophthalmic diseases 2025-Aug, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06830-9 PMID:40263170	综述	本文综述了生成对抗网络在眼科疾病诊断、预后和治疗中的应用现状与挑战	系统性地总结了GAN在八种眼科疾病中的多任务应用，突出了该技术在眼科领域的独特价值和发展趋势	GAN技术在临床中的主流应用仍依赖于更大规模的公共数据集进行广泛验证和必要的监管监督	为医疗专业人士和相关科学家提供GAN在眼科领域应用现状的批判性评估	八种眼科疾病的诊断、治疗和预后	计算机视觉	眼科疾病	生成对抗网络	GAN	图像	NA	NA	条件GAN	NA	NA
3355	2025-10-06	A Genus Comparison in the Topological Analysis of RNA Structures 2025-Aug-01, Acta biotheoretica IF:1.4Q4 DOI:10.1007/s10441-025-09500-9 PMID:40748481	综述	本文从拓扑数学角度探讨RNA结构分析，比较了矩阵场理论方法与实验确定的RNA结构拓扑信息	将矩阵场理论应用于RNA结构的拓扑分类，并开发了McGenus计算软件进行拓扑和折叠预测	未提供具体的性能比较数据，主要侧重于理论框架介绍	促进数学物理与生物学交叉领域研究，推动RNA折叠和结构研究发展	RNA二级结构和三维结构	计算生物学	NA	矩阵场理论，拓扑分析	NA	RNA结构数据	NA	McGenus	NA	NA	NA
3356	2025-10-06	Assessing genotype-phenotype correlations in colorectal cancer with deep learning: a multicentre cohort study 2025-Aug, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.100891 PMID:40829965	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的多目标模型，用于从结直肠癌组织病理切片中同时预测多种基因改变及其相关表型	开发了基于transformer的多目标深度学习模型，能够同时预测多种基因改变，超越了传统仅关注MSI、BRAF和KRAS的单目标模型	模型预测高度依赖于与MSI相关的形态学特征，对其他生物标志物的特异性模式识别能力有限	评估结直肠癌基因型与表型相关性，开发可同时预测多种遗传改变的深度学习模型	结直肠癌患者的组织样本	数字病理学	结直肠癌	苏木精-伊红染色，全切片数字化成像，综合panel测序	transformer	全切片图像	1376名患者（5个队列）用于主要分析，536名患者（2个公共数据集）用于验证	NA	transformer	AUROC	NA
3357	2025-10-06	MuSARCyto: Multi-Head Self-Attention-Based Representation Learning for Unsupervised Clustering of Cytometry Data 2025-Aug, Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology DOI:10.1002/cyto.a.24956 PMID:40785593	研究论文	提出一种基于多头自注意力的无监督深度学习架构MuSARCyto，用于细胞计数数据的自动聚类分析	首次将多头自注意力机制应用于细胞计数数据的表示学习，提出集成聚类评估指标仲裁评分	NA	改进细胞计数数据的自动聚类性能，减少对人工门控的依赖	细胞计数数据	机器学习	免疫学相关疾病	细胞计数技术	自注意力机制,深度学习	细胞计数数据	六个公开可用的质谱和流式细胞术数据集	NA	多头自注意力网络,全连接表示网络	聚类评估指标仲裁评分	NA
3358	2025-10-06	A Multimodal MRI-Based Model for Colorectal Liver Metastasis Prediction: Integrating Radiomics, Deep Learning, and Clinical Features with SHAP Interpretation 2025-Jul-30, Current oncology (Toronto, Ont.) DOI:10.3390/curroncol32080431 PMID:40862800	研究论文	开发并验证基于多参数MRI的多模态机器学习框架，用于预测结直肠癌肝转移	整合放射组学、深度学习和临床特征，并通过SHAP和Grad-CAM增强模型可解释性	回顾性研究设计，样本量有限（463例患者）	预测结直肠癌肝转移，为预后评估提供工具	经病理证实的结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌肝转移	多参数MRI（T2WI和DWI）	LASSO逻辑回归, CNN	MRI图像, 临床数据	463例患者（256训练集，111内部测试集，96外部验证集）	PyTorch, Scikit-learn	ResNet101	AUC, 敏感性, 特异性, F1分数	NA
3359	2025-10-06	A novel ligand-based convolutional neural network for identification of P-glycoprotein ligands in drug discovery 2025-Jul-25, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-025-11301-8 PMID:40715638	研究论文	提出一种新型配体卷积神经网络用于药物发现中P-糖蛋白配体的识别	开发了新型配体卷积神经网络(NLCNN)框架，结合分子对接和配体深度学习方法，在P-gp底物预测上取得更高精度	训练数据集相对较小(仅197个P-gp底物)，可能影响模型泛化能力	开发高精度预测P-糖蛋白配体的计算方法以支持药物发现	P-糖蛋白(P-gp)底物和抑制剂	计算药理学	癌症	分子对接, 配体深度学习, 同源建模	CNN	分子结构数据	197个P-gp底物	NA	卷积神经网络	准确率, 精确率, 召回率	NA
3360	2025-10-06	Machine learning radiomics for H3K27M mutation prediction in gliomas: A systematic review and meta-analysis 2025-Jul, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03597-y PMID:40163098	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机器学习模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能	首次对基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变方面的性能进行系统评价和荟萃分析	仅纳入15项研究，样本量有限，存在潜在的发表偏倚	评估基于机器学习的影像组学模型在预测胶质瘤H3K27M突变中的诊断性能	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	磁共振成像（MRI）影像组学	机器学习（ML），深度学习（DL）	医学影像（MRI）	基于15项研究的汇总数据	R软件	NA	AUC，敏感度，特异度，SROC曲线，假阳性率	NA