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
321	2025-09-26	Development and Temporal Validation of a Deep Learning Model for Automatic Fetal Biometry from Ultrasound Videos 2025-Sep-22, Journal of gynecology obstetrics and human reproduction IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.jogoh.2025.103039 PMID:40992502	研究论文	开发基于深度学习的AI系统，用于从超声视频中自动识别标准胎儿切面、测量生物指标并估算胎儿体重	首次提出结合标准切面识别与生物指标测量的端到端深度学习系统，并采用前瞻性时间验证方法	仅针对健康胎儿进行验证，未包含异常病例	开发自动胎儿生物指标测量系统以减少操作者差异	胎儿超声视频图像	医学影像分析	产科超声	深度学习神经网络	DNN	超声视频和图像	训练集16,626张图像，验证集281个健康胎儿超声视频
322	2025-09-26	Artificial Intelligence Enabled Tumor Diagnosis and Treatment: Status, Breakthroughs and Challenges 2025-Sep-22, Critical reviews in oncology/hematology DOI:10.1016/j.critrevonc.2025.104963 PMID:40992526	综述	本文综述人工智能在肿瘤诊疗领域的应用现状、突破性进展与面临挑战	系统整合多模态学习、可解释性AI和AI驱动药物发现等前沿进展，提出下一代精准肿瘤学发展路径	未涉及具体临床验证数据，主要聚焦技术框架层面的挑战分析	综合评述AI在肿瘤学全流程的应用进展并分析临床转化障碍	肿瘤诊疗全流程（筛查、诊断、治疗决策、预后预测）	数字病理	肿瘤	深度学习	深度学习架构	多模态数据（影像、病理、临床数据）	NA
323	2025-09-26	An updated patent review of small molecule glucagon receptor antagonists (2020-2024) 2025-Sep-21, Expert opinion on therapeutic patents IF:5.4Q1 DOI:10.1080/13543776.2025.2559928 PMID:40968011	综述	对2020-2024年间小分子胰高血糖素受体拮抗剂专利进展的全面评述	发现创新主体从制药公司转向学术机构，并引入深度学习和虚拟筛选等新技术开发新型化学结构	需要临床研究验证这些化合物能否克服当前开发瓶颈并解决安全性问题	分析小分子GCGR拮抗剂的最新专利进展和研发趋势	小分子胰高血糖素受体拮抗剂及相关专利文献	药物研发	糖尿病	深度学习、虚拟筛选、结构机制研究	NA	专利数据、临床数据、文献数据	2020-2024年期间的专利和文献资料
324	2025-09-26	Knowledge and Perceptions of AI Among Medical Students in Morocco: Cross-Sectional Study 2025-Sep-19, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/66156 PMID:40971792	研究论文	本研究通过横断面调查评估摩洛哥医学生对人工智能的认知水平和态度	首次针对摩洛哥医学生群体开展人工智能认知度的系统性研究	采用滚雪球抽样方法，可能存在选择偏差；样本仅来自单一医学院	评估医学生对人工智能的知识掌握程度和接受态度	摩洛哥阿加迪尔医学院1-7年级的580名本科医学生	医学教育	NA	横断面调查、在线问卷	NA	问卷调查数据	580名医学生（女性363人，平均年龄21.3岁）
325	2025-09-26	Deep learning-based cross-device standardization of surface-enhanced Raman spectroscopy for enhanced bacterial recognition 2025-Sep-19, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126931 PMID:40991976	研究论文	提出基于深度学习的表面增强拉曼光谱跨设备标准化方法，用于提升细菌识别性能	开发包含SERS-D2DNet光谱转换网络和SuperRaman分类网络的双阶段深度学习框架，实现便携设备与实验室设备光谱数据的高效对齐	研究仅针对20种分析物类别进行验证，需要更广泛的临床样本验证通用性	解决便携式与实验室级拉曼光谱设备间的数据不一致问题，提升病原体检测的跨设备可靠性	临床相关细菌特征和参考化合物的SERS光谱数据	机器学习	细菌感染	表面增强拉曼光谱(SERS)	SERS-D2DNet（序列到序列神经网络）, Super-ONN（超操作神经网络）	光谱数据	使用4台便携式和1台实验室级设备采集20类分析物的光谱数据
326	2025-09-26	Improving prototypical parts abstraction for case-based reasoning explanations designed for the kidney stone type recognition 2025-Sep-19, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103266 PMID:40992030	研究论文	提出一种基于案例推理的深度学习模型，通过原型部件改进肾结石类型识别的可解释性	引入原型部件和新型损失函数，生成与生物学家使用的视觉特征相似的可解释描述符	仅针对工业化国家最常见的六种肾结石类型进行测试	开发可解释的肾结石类型自动识别系统	肾结石的输尿管镜图像	计算机视觉	肾结石	深度学习	基于案例推理的深度学习模型	图像	包含六种最常见肾结石类型的图像数据库
327	2025-09-26	Feature-driven optimization for growth and mortality prevention in poultry farms 2025-Sep-19, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105869 PMID:40992324	研究论文	开发基于特征驱动的优化模型预测家禽死亡率和平均体重	提出集成神经网络模型，将传统畜牧管理与深度学习软传感器相结合	在稳定饲养环境下环境变量影响较小，模型在变化环境中的适用性需进一步验证	通过机器学习优化家禽生长性能并降低死亡率	台湾本土肉鸡	机器学习	NA	机器学习	随机森林、梯度提升机、支持向量机、线性回归、神经网络（含集成NN）	数值数据	20,000只肉鸡的88天养殖数据
328	2025-09-26	Integrating spectroscopy with machine learning and deep learning for monitoring mung plant responses to silicon dioxide nanoparticles 2025-Sep-17, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126963 PMID:40991978	研究论文	本研究结合光谱技术与机器学习方法监测绿豆对二氧化硅纳米颗粒的生化响应	首次将共聚焦显微拉曼光谱与紫外-可见光谱结合机器学习/深度学习算法，建立非侵入式植物-纳米材料相互作用监测框架	NA	评估光谱技术结合计算方法在监测植物对纳米颗粒响应中的应用潜力	绿豆植物及其暴露于二氧化硅纳米颗粒后的生化分子（类胡萝卜素、木质素、果胶等）	机器学习	NA	共聚焦显微拉曼光谱、紫外-可见光谱、LDA降维	随机森林、支持向量机、AGNES、DBSCAN、k-means、深度学习模型	光谱数据	不同浓度梯度（0.2-1.4 mM）二氧化硅纳米颗粒处理的绿豆植物样本
329	2025-09-26	Trade-Off Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Models for Robust Brain Tumor Detection: Benchmark Study 2025-Sep-15, JMIR AI DOI:10.2196/76344 PMID:40952788	研究论文	本研究对传统机器学习和深度学习模型在脑肿瘤检测中的性能进行对比分析，重点关注小规模医学数据集下的模型表现	首次系统比较了包括自监督学习在内的多种模型范式在小规模医学图像数据上的性能权衡，特别关注模型鲁棒性和跨域泛化能力	研究仅基于单一数据集（2870张脑部MRI图像），未在更大规模或更多样化的数据集上进行验证	评估传统机器学习与深度学习模型在小规模医学图像数据下的性能权衡，并分析模型鲁棒性和泛化能力	脑部磁共振图像（MRI）数据，包含四种类型：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤图像	医学图像分析	脑肿瘤	机器学习、深度学习、自监督学习	SVM+HOG、ResNet18、ViT-B/16、SimCLR	医学图像（MRI）	2870张脑部磁共振图像，包含4个类别
330	2025-09-26	Shifted windowing vision transformer-based skin cancer classification via transfer learning 2025-Sep-06, Clinics (Sao Paulo, Brazil) DOI:10.1016/j.clinsp.2025.100724 PMID:40915182	研究论文	提出一种基于移位窗口视觉Transformer的迁移学习方法用于皮肤癌分类	采用视觉Transformer的注意力机制解决CNN模型难以捕捉图像全局关系的问题	训练数据有限且不平衡，模型在跨域适应性和鲁棒性方面仍需改进	通过深度学习技术实现皮肤癌的自动分类识别	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	迁移学习	Vision Transformer	图像	NA
331	2025-09-26	Multiple constraint network classification reveals functional brain networks distinguishing 0-back and 2-back task 2025-Sep, Canadian journal of experimental psychology = Revue canadienne de psychologie experimentale DOI:10.1037/cep0000360 PMID:39786863	研究论文	使用多约束深度学习分类器分析儿童执行不同工作记忆任务时的全脑BOLD活动模式	采用多约束神经网络分类器同时识别任务类别和功能连接性，能够检测非线性任务差异和分布式活动模式	样本量较小（20名儿童），结果可能受特定任务范式限制	识别区分不同工作记忆负荷（0-back vs 2-back）的功能性脑网络	儿童执行情绪n-back任务时的脑功能活动	神经影像分析	NA	功能磁共振成像（fMRI）、多变量模式分析、深度学习	神经网络分类器	脑功能影像数据（BOLD信号）	20名儿童
332	2025-09-26	Dwarf Updated Pelican Optimization Algorithm for Depression and Suicide Detection from Social Media 2025-Sep, The Psychiatric quarterly DOI:10.1007/s11126-024-10111-9 PMID:39946018	研究论文	提出一种基于改进鹈鹕优化算法的社交媒体抑郁和自杀检测新方法	结合改进的互信息分数进行特征融合，并采用矮人更新鹈鹕优化算法(DU-POA)优化模型权重	NA	通过社交媒体数据检测抑郁和自杀倾向	社交媒体文本数据	自然语言处理	精神疾病	TF-IDF、word2vec、深度学习集成	RNN、DBN、LSTM、集成模型	文本	NA
333	2025-09-26	COVID-19CT+: A public dataset of CT images for COVID-19 retrospective analysis 2025-Sep, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251332793 PMID:40405795	研究论文	发布一个包含COVID-19和社区获得性肺炎CT图像的公开数据集（COVID-19CT+），并利用传统机器学习和深度学习方法进行图像分类实验	提供了目前最大的COVID-19 CT图像公开数据集之一，包含40多万张CT图像，并系统比较了13种传统机器学习分类器和5种深度学习分类器在不同分类任务上的表现	未明确说明数据集的采集标准、图像质量评估方法以及患者人群的详细临床特征	通过公开大规模CT图像数据集，促进COVID-19自动诊断算法的研究	1333名患者的409,619张CT图像（包括1021例COVID-19病例和312例社区获得性肺炎病例）	计算机视觉	COVID-19	CT影像分析	传统机器学习分类器（13种）和深度学习分类器（5种）	医学影像（CT图像）	1333名患者（1021例COVID-19，312例社区获得性肺炎），共409,619张CT图像
334	2025-09-26	Deep learning on brief interictal intracranial recordings can accurately characterize seizure onset zones 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18478 PMID:40423629	研究论文	本研究开发了一种基于短暂发作间期颅内记录的深度学习模型，用于准确定位癫痫发作起始区	首次证明利用短暂发作间期立体定向脑电图数据即可通过深度学习准确分类癫痫发作起始区，无需依赖长时间的自发性癫痫发作记录	研究样本量相对有限（78名患者），需要进一步扩大验证	开发自动化方法定位癫痫发作起始区以改善术前评估	药物抵抗性癫痫患者	数字病理	癫痫	立体定向脑电图	一维卷积神经网络	脑电信号	78名患者的超过100万段发作间期脑电图片段
335	2025-09-26	Deep-Learning-Driven High Spatial Resolution Attenuation Imaging for Ultrasound Tomography (AI-UT) 2025-Sep, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3592578 PMID:40705570	研究论文	提出一种基于深度学习的超声断层扫描高空间分辨率衰减成像方法	利用声速与衰减的空间相关性作为深度学习模型的约束条件，提升衰减图像质量	NA	实现高分辨率低方差的超声衰减成像	人体乳腺组织	医学影像分析	乳腺癌	超声断层扫描（USCT）、深度学习	深度学习模型	射频超声数据	使用QTI BACT扫描仪采集的60个角度视图数据
336	2025-09-26	Multimodal predictive model for strangulation risk in adhesive small bowel obstruction using deep learning and electronic health record data 2025-Sep, The Journal of international medical research IF:1.4Q4 DOI:10.1177/03000605251378951 PMID:40983055	研究论文	开发并验证了一种结合深度学习CT影像特征和电子健康记录的多模态预测模型，用于评估粘连性小肠梗阻的绞窄风险	首次将三维卷积神经网络与临床电子健康记录相结合构建多模态预测模型，并通过全局和局部可解释性方法增强模型透明度	回顾性研究设计，样本量相对有限（共348例患者），仅在三家医院进行外部验证	提高粘连性小肠梗阻患者绞窄风险的预测准确性以支持临床决策	粘连性小肠梗阻患者	医学人工智能	肠道梗阻	深度学习、XGBoost算法	3D CNN（ResNet50主干网络）、多模态集成模型	CT影像、电子健康记录	225例用于模型开发，123例用于外部验证
337	2025-09-26	Deep learning for atrioventricular regurgitation diagnosis: an external validation study 2025-Sep, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztaf078 PMID:40984997	研究论文	本研究对Aisap.ai开发的深度学习算法进行外部验证，用于基于经胸超声心动图诊断房室瓣反流严重程度	首次在梅奥诊所健康系统数据上外部验证深度学习算法对房室瓣反流的诊断性能	模型仅对38%的合格研究生成预测，性能分析仅限于这些病例	验证深度学习算法在诊断二尖瓣和三尖瓣反流严重程度方面的外部有效性	梅奥诊所健康系统2013-23年的经胸超声心动图研究	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	超声心动图像	1541例合格TTE研究（其中578例生成预测，MR队列280例，TR队列298例）
338	2025-09-26	Application of a Deep Learning Model to Predict Liquid Chromatography Retention Times of Food Peptides Across Chromatographic Conditions 2025-Sep, Journal of separation science IF:2.8Q2 DOI:10.1002/jssc.70270 PMID:40994122	研究论文	本研究应用深度学习模型预测食品肽在不同色谱条件下的液相色谱保留时间	采用迁移学习方法，将在大型蛋白质组学数据集上预训练的通用深度学习模型，通过商业肽标准品的实验数据进行微调，显著降低数据需求和训练时间	模型主要基于商业肽标准品数据训练，可能对某些特殊结构肽的预测存在局限	开发适用于食品源性肽的保留时间预测方法，提高LC-MS分析中肽鉴定的可靠性	食品源性肽（包括酵母蛋白水解物和植物蛋白水解物中的胰蛋白酶和非胰蛋白酶肽）	机器学习	NA	液相色谱-质谱联用技术（LC-MS），深度学习	深度学习模型（具体架构未明确说明）	肽保留时间数据	商业肽标准品实验数据，酵母蛋白水解物验证集，植物蛋白水解物验证集
339	2025-09-26	Longitudinal methods for Alzheimer's cognitive status prediction with deep learning 2025-Sep, Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association DOI:10.1002/alz.70488 PMID:40994414	研究论文	开发基于深度学习的纵向方法预测阿尔茨海默病认知状态	提出两种新型建模技术：分离标准化基线特征与基线偏差的方法，以及基于线性注意力的插补方法，将预测时间范围从1-3年扩展至3-10年	3-10年预测验证的aMCI最终发展为AD仍具有挑战性	建立长期（3-10年）阿尔茨海默病相关认知障碍的预测模型	遗忘型轻度认知障碍（aMCI）和阿尔茨海默病（AD）患者	机器学习	阿尔茨海默病	深度学习	线性注意力机制模型	神经心理学数据、患者病史数据	美国国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）数据库的纵向数据
340	2025-09-26	Real-time sludge moisture monitoring via jet imaging and deep learning 2025-Sep, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100614 PMID:40994737	研究论文	通过高速喷射成像和深度学习实现污泥含水率的实时监测	首次利用污泥喷射的非牛顿流体特性结合深度学习算法，在20秒内实现含水率的快速精准预测	研究基于实验室规模系统，尚未在工业现场验证适用性	开发实时污泥含水率监测技术以优化污水处理流程	废水处理厂产生的活性污泥	计算机视觉	NA	高速成像、深度学习	CNN（VGG-16、AlexNet、LeNet）	图像	79-94%含水率范围内采集的11,000多张喷射图像