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	2025-09-28	Can AI find the cavities in caries prediction and diagnosis? 2025-Sep, Evidence-based dentistry DOI:10.1038/s41432-025-01181-0 PMID:40715738	评论	对人工智能在儿童早期龋齿检测和预测中应用的系统综述与荟萃分析进行评论	首次系统评估AI在儿童早期龋齿领域的应用效果，并进行了定量荟萃分析	仅纳入英文文献，部分全文不可获取的研究被排除	评估人工智能在儿童早期龋齿检测和预测中的准确性和应用潜力	儿童早期龋齿（ECC）	医学人工智能	龋齿	机器学习（ML）、深度学习（DL）、神经网络（NN）	AI算法	医学影像数据	包含21项研究（7项检测研究，14项预测研究）
322	2025-09-28	Electrocardiogram-Based Artificial Intelligence to Identify Coronary Artery Disease 2025-Sep, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.102041 PMID:40749517	研究论文	开发基于心电图的人工智能模型ECG2CAD用于检测冠状动脉疾病和预测不良事件风险	首次利用深度学习模型从常规心电图中识别冠状动脉疾病，并在多个独立队列中验证其预测能力	模型性能在UK Biobank队列的AUPRC指标较低（0.155），表明在低患病率人群中的精确度有待提升	通过人工智能技术改进冠状动脉疾病的早期识别和风险评估	来自三家医疗机构的患者心电图数据（MGH、BWH和UK Biobank）	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	心电图信号数据	训练集：764,670份心电图（137,199人）；测试集：MGH（18,706人）、BWH（88,270人）、UK Biobank（42,147人）
323	2025-09-28	Multi-task deep learning for automatic image segmentation and treatment response assessment in metastatic ovarian cancer 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03484-0 PMID:40900399	研究论文	提出多任务深度学习方法，用于自动分割转移性卵巢癌图像并评估治疗反应	首次展示多任务深度学习在评估复杂多部位HGSOC患者主要病灶化疗诱导肿瘤变化中的可行性	NA	开发自动图像分割和治疗反应评估方法	转移性卵巢癌患者的CE-CT扫描图像	数字病理	卵巢癌	对比增强计算机断层扫描(CE-CT)	U-Net	医学影像	训练集：99名患者的198张CE-CT图像；验证集：49名患者的98张扫描
324	2025-09-28	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	通过喷射成像和深度学习实现污泥含水率的实时监测	利用高速成像捕捉污泥射流特性，结合深度学习算法在20秒内实现含水率精准预测	实验室规模系统，需验证在实际工业环境中的适用性	开发实时污泥含水率监测技术以优化污泥处理工艺	废水处理厂产生的废弃活性污泥	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多张射流图像
325	2025-09-28	Can the success of digital super-resolution networks be transferred to passive all-optical systems? 2025-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2025-0294 PMID:40995527	研究论文	探讨数字超分辨率网络的成功经验是否能迁移至被动全光学衍射神经网络系统	首次系统分析相位非线性全光学系统在超分辨率任务中的物理限制与设计约束	存在重建保真度与光路能量保存的权衡问题，且有效处理的输入强度动态范围有限	验证被动全光学系统实现空间超分辨率的可行性	全光学衍射神经网络（AODNNs）	计算光学	NA	光学衍射神经网络	AODNNs（全光学衍射神经网络）	光学信号	NA
326	2025-09-28	Deep learning-based 3D classification of head and neck cancer PET/MRI: Radiologist comparison and Grad-CAM interpretability 2025-Sep, Clinical physiology and functional imaging IF:1.3Q4 DOI:10.1111/cpf.70030 PMID:40996364	研究论文	开发并评估基于3D卷积神经网络的PET/MRI头颈癌自动分类系统，并与放射科医生诊断进行比较	首次将3D CNN应用于头颈癌PET/MRI多模态图像分类，并利用Grad-CAM技术增强模型可解释性	PET/MRI和MRI模型性能较差，特异性需要提升以减少假阳性，样本量有限	开发头颈癌PET/MRI图像的自动分类系统并评估其临床辅助诊断潜力	头颈癌患者的PET/MRI医学影像数据	医学影像分析	头颈癌	18F-FDG PET/MRI成像技术	3D CNN（三维卷积神经网络）	三维医学影像（PET/MRI图像）	训练集202例患者（101例阳性，101例阴性），测试集20例患者（10例阳性，10例阴性）
327	2025-09-28	Streamlining the annotation process by radiologists of volumetric medical images with few-shot learning 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03457-3 PMID:40563071	研究论文	提出一种结合少样本学习和全监督模型优势的医学图像标注方法，显著降低放射科医生对小结构（如病灶）的标注工作量	通过优化支持集的扫描切片块和优先选择需要最少修正的标注扫描，首次将少样本学习模型（UniverSeg）与全监督模型（nnU-Net）协同用于医学图像标注流程	方法在小型病灶上的性能提升可能仍受限于少样本学习对小目标的固有挑战	开发高效降低放射科医生对医学图像中微小结构标注成本的自动化方法	CT和MRI扫描中的肝脏、肺部及脑部病灶	医学图像分析	多器官病灶（肝脏/肺部/脑部病变）	少样本学习、全监督学习	UniverSeg（少样本学习）、nnU-Net（全监督学习）	三维医学图像（CT/MRI扫描）	375例扫描数据，包含5933个病灶
328	2025-09-28	Exploratory analysis and framework for tissue classification based on vibroacoustic signals from needle-tissue interaction 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03491-1 PMID:40794229	研究论文	探索基于针-组织相互作用产生的振动声信号进行组织分类的初步分析与框架	提出利用针穿透组织产生的振动声信号结合深度学习技术进行针尖定位的新方法	仅使用动物组织模型进行初步实验，尚未进行人体验证	开发新型针引导技术以改善手术针的定位精度	手术针与生物组织的相互作用	机器学习	NA	深度学习信号处理	NeedleNet, ResNet-34	振动声信号	基于动物组织凝胶模型的实验数据
329	2025-09-28	Artificial Intelligence-Based Model Exploiting Hematoxylin and Eosin Images to Predict Rare Gene Mutations in Patients With Lung Adenocarcinoma 2025-Sep, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00093 PMID:41004706	研究论文	开发基于HE切片的深度学习模型预测肺腺癌罕见基因突变	首次利用HE图像通过深度学习预测多种罕见基因突变，并在转移性癌症数据集上验证模型泛化能力	样本量有限（共213例），部分基因在转移数据集预测性能有待提升	解决分子检测耗时问题，实现肺腺癌基因突变的快速预测	肺腺癌患者HE组织切片图像	数字病理	肺癌	深度学习	ResNeXt101	病理图像	213例患者（144例本地医院+69例TCGA公开数据）
330	2025-09-28	Structure-Preserving Histopathological Stain Normalization via Attention-Guided Residual Learning 2025-Sep-01, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090950 PMID:41007195	研究论文	提出一种通过注意力引导残差学习实现结构保持的组织病理学染色归一化新方法	集成增强残差学习与多尺度注意力机制，通过基础重建和残差精化组件分解转换过程，采用注意力引导跳跃连接和渐进式课程学习	仅在MITOS-ATYPIA-14数据集上进行验证，需要进一步多中心验证	解决组织病理学图像染色变异对自动化诊断系统的影响	H&E染色的乳腺癌组织病理图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习框架	注意力引导残差学习网络	组织病理学图像	1420对来自两台扫描仪的配对H&E染色乳腺癌图像
331	2025-09-28	Interpretable Disorder Signatures: Probing Neural Latent Spaces for Schizophrenia, Alzheimer's, and Autism Stratification 2025-Sep-01, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15090954 PMID:41008314	研究论文	开发可解释深度学习框架，通过时间反转预训练识别神经精神疾病的生物标志物	首次将自监督时间反转预训练应用于多疾病神经影像分类，并实现生物可解释的特征提取	仅验证于五个临床数据集，需要更大样本量验证泛化能力	建立可解释的深度学习模型用于神经精神疾病分层诊断	精神分裂症、阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍患者	医学影像分析	神经精神疾病	fMRI功能网络分析	分层LSTM	功能磁共振成像数据	Human Connectome Project数据集预训练，五个临床数据集验证（FBIRN、BSNIP、ADNI、OASIS、ABIDE）
332	2025-09-28	EEG-Based Deep Learning Model for Hyper-Acute Large Vessel Occlusion Stroke Detection in Mice 2025-Sep, CNS neuroscience & therapeutics IF:4.8Q1 DOI:10.1111/cns.70592 PMID:41014019	研究论文	开发基于EEG信号的深度学习模型用于小鼠超急性大血管闭塞性卒中的早期检测	首次将EEGNet深度学习架构应用于超急性期LVO卒中的EEG信号检测，并在1.5小时内实现高精度诊断	研究基于小鼠pMCAO模型，尚未在人类临床环境中验证	开发早期准确检测超急性大血管闭塞性卒中的深度学习模型	pMCAO模型小鼠	机器学习	脑血管疾病	高分辨率EEG信号采集、七折交叉验证、t-SNE分析	EEGNet	EEG信号	使用pMCAO模型小鼠的EEG数据（具体数量未明确说明）
333	2025-09-28	scBCN: deep learning-based batch correction network for integration of heterogeneous single-cell data 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf503 PMID:40991329	研究论文	提出基于深度学习的单细胞数据批次校正网络scBCN，用于整合异质性单细胞数据	结合跨批次相似聚类识别与深度残差神经网络，在消除批次效应的同时保留生物变异	NA	开发单细胞数据批次校正方法以准确识别细胞类型	异质性单细胞数据集	生物信息学	NA	单细胞测序	深度残差神经网络	单细胞基因表达数据	多个模拟和真实数据集（未指定具体样本量）
334	2025-09-28	From Gene Networks to Therapeutics: A Causal Inference and Deep Learning Approach for Drug Discovery 2025-Aug-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091304 PMID:41011176	研究论文	提出一种整合网络分析、统计中介和深度学习的计算框架，用于识别因果靶基因和可重定位小分子候选药物	首次将加权基因共表达网络分析、双向中介分析与深度学习相结合，建立表型驱动的药物发现新方法	仅基于103例特发性肺纤维化患者数据，样本规模有限	开发用于药物发现的计算框架，识别疾病相关因果基因和候选治疗化合物	特发性肺纤维化患者的转录组数据和化合物筛选	生物信息学	特发性肺纤维化	RNA-seq、加权基因共表达网络分析、双向中介分析、深度学习	DeepCE	转录组数据	103名IPF患者和103名对照的RNA-seq数据
335	2025-09-28	3D localization of retrovirus assembly in the presence of structured background with deep learning 2025-Aug-29, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.08.028 PMID:40883991	研究论文	提出结合双螺旋点扩散函数和深度学习的方法，实现活细胞顶部质膜HIV-1病毒颗粒组装的3D定位成像	首次将双螺旋点扩散函数3D成像与深度学习管道结合，解决顶部质膜病毒组装成像中结构化背景干扰的挑战	未明确说明方法在其他病毒体系或细胞类型的普适性	开发活细胞顶部质膜病毒组装过程的3D定位成像分析方法	人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）Gag蛋白在贴壁细胞顶部质膜的组装过程	计算显微镜	艾滋病	双螺旋点扩散函数3D成像、深度学习图像分析、荧光显微镜	深度学习管道	3D荧光显微镜图像	NA
336	2025-09-28	AI in Dentistry: Innovations, Ethical Considerations, and Integration Barriers 2025-Aug-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090928 PMID:41007172	综述	本文综述了人工智能在牙科领域的应用现状、技术创新及整合障碍	系统评估了联邦学习架构在牙科诊所协同训练中的跨站点一致性（准确率超90%），并探讨了可解释AI对透明度提升的作用	未涉及具体临床验证数据，主要基于文献综述的分析	分析AI在牙科医学中的技术应用、伦理考量与整合挑战	牙科诊疗流程中的影像诊断、预测分析和自动化管理	机器学习	口腔疾病	深度学习、联邦学习、可解释AI	U-Net、TensorFlow	医学影像（CBCT扫描、口内照片、X光片）	NA
337	2025-09-28	PRIME 2.0: Proposed Requirements for Cardiovascular Imaging-Related Multimodal-AI Evaluation: An Updated Checklist 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.004 PMID:40892627	指南更新	介绍心血管影像AI评估标准PRIME 2.0检查清单的更新内容	针对深度学习、大语言模型和多模态生成AI等新技术发展，在原7领域框架基础上增加了心血管影像特异性考量	NA	为心血管影像AI应用的开发、评估和报告提供标准化框架	心血管影像AI研究	医学影像分析	心血管疾病	改良德尔菲法	多模态AI/大语言模型/生成式AI	医学影像数据	国际临床和技术专家小组
338	2025-09-28	Development of Privacy-preserving Deep Learning Model with Homomorphic Encryption: A Technical Feasibility Study in Kidney CT Imaging 2025-08-27, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240798 PMID:40862694	研究论文	本研究开发了一种基于同态加密的隐私保护深度学习模型，用于肾脏CT图像的分类分析	首次将全同态加密技术应用于肾脏CT图像的深度学习分析，实现了端到端的隐私保护	加密显著增加了存储和计算需求，CPU推理时间长达50分钟	评估同态加密在深度学习模型中实现隐私保护CT图像分析的技术可行性	肾脏CT图像（包括肾囊肿、正常肾脏和肾脏肿瘤）	医学影像分析	肾脏疾病	同态加密技术（CKKS加密方案）	CNN（基于ResNet架构）	CT图像	12,446张CT图像（3,709张肾囊肿、5,077张正常肾脏、2,283张肾脏肿瘤）
339	2025-09-28	The Expanding Frontier: The Role of Artificial Intelligence in Pediatric Neuroradiology 2025-Aug-27, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12091127 PMID:41006992	综述	本文探讨人工智能在儿科神经放射学领域的应用现状、挑战及未来发展前景	系统阐述AI在儿科神经放射学这一新兴前沿领域的独特价值，特别关注儿童大脑发育特性与AI技术的结合点	面临儿科数据稀缺、伦理法律限制以及AI模型可解释性等挑战	分析AI在儿科神经放射学的应用潜力、当前挑战和未来发展方向	儿科患者（特别是新生儿和幼儿）的神经影像数据	医学影像分析	儿科神经系统疾病（如药物抵抗性癫痫）	深度学习算法、压缩感知、欠采样技术、联邦学习	深度学习算法（如图形算法MELD）	医学影像数据（MRI、CT扫描）	NA
340	2025-09-28	HQRNN-FD: A Hybrid Quantum Recurrent Neural Network for Fraud Detection 2025-Aug-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090906 PMID:41008033	研究论文	提出一种用于欺诈检测的混合量子循环神经网络模型	首次将变分量子电路与循环神经网络结合，采用角度编码、数据重上传和分层纠缠技术实现量子增强的特征提取	NA	提升金融欺诈检测的预测精度和处理高维非线性特征的能力	金融交易数据	机器学习	NA	变分量子电路(VQC)、SMOTE过采样技术	混合量子循环神经网络(HQRNN-FD)、RNN、自注意力机制	序列交易数据	公开可用的欺诈检测数据集