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
3481	2025-10-06	The effect of selection bias on the performance of a deep learning-based intraoperative hypotension prediction model using real-world samples from a publicly available database 2025-Sep, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.03.024 PMID:40404499	研究论文	本研究评估了选择偏倚对基于深度学习的术中低血压预测模型性能的影响	首次系统评估选择偏倚对深度学习低血压预测模型性能的影响，比较了有偏和无偏数据集上的表现差异	仅使用单一公开数据库，模型性能差异在统计学上有意义但临床意义有限	评估选择偏倚对低血压预测模型性能的影响	术中低血压事件预测	机器学习	心血管疾病	动脉压力波形分析	深度学习模型	生理信号数据	来自VitalDB公开数据集的真实世界样本	NA	NA	每小时警报次数,阳性预测值	NA
3482	2025-10-06	Detection, Classification, and Segmentation of Rib Fractures From CT Data Using Deep Learning Models: A Review of Literature and Pooled Analysis 2025-Sep-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000833 PMID:40405573	综述	本文通过系统综述和荟萃分析比较深度学习模型在CT数据中肋骨骨折检测、分割和分类任务的性能表现	首次对深度学习在肋骨骨折应用领域进行系统性性能比较和荟萃分析，证明DL模型在检测和分类任务中灵敏度优于临床医生	纳入研究数量有限（25篇），部分任务研究较少（如分割仅4篇），存在发表偏倚可能性	系统评估深度学习模型在肋骨骨折检测、分割和分类任务中的性能表现	基于CT影像的肋骨骨折	医学影像分析	创伤性肋骨骨折	CT扫描	深度学习模型	CT影像	纳入25项研究，其中21项涉及检测，4项涉及分割，10项涉及分类	NA	NA	灵敏度,假阳性率,F1分数,精确度,准确度,平均精确度均值	NA
3483	2025-10-06	Deep Learning-Based Multimodal Feature Interaction-Guided Fusion: Enhancing the Evaluation of EGFR in Advanced Lung Adenocarcinoma 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.071 PMID:40410106	研究论文	开发基于深度学习的多模态特征交互引导融合框架，整合CT影像和全切片图像的宏观与微观信息预测晚期肺腺癌EGFR突变	提出多模态特征交互引导融合框架，首次将CT影像的放射组学宏观特征与全切片图像的微观特征通过深度学习进行交互融合	样本量相对有限（396例），仅针对晚期肺腺癌患者，需要进一步验证在其他肺癌亚型和分期中的适用性	预测晚期肺腺癌患者的表皮生长因子受体（EGFR）突变状态	396例晚期肺腺癌患者	数字病理	肺癌	CT扫描，全切片图像（WSI）	深度学习	图像（CT影像，全切片图像）	396例患者（训练集145例，内部验证集98例，外部验证集153例）	NA	DL-MFIF（多模态特征交互引导融合框架）	AUC，准确率，决策曲线分析（DCA），Delong检验	NA
3484	2025-10-06	Artificial intelligence automated measurements of spinopelvic parameters in adult spinal deformity-a systematic review 2025-Sep, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-025-01111-1 PMID:40410653	系统综述	评估深度学习在自动测量脊柱骨盆参数方面的应用进展，并与外科医生手动测量进行比较	首次系统评估深度学习在脊柱骨盆参数自动测量中的准确性和临床应用价值	纳入研究数量有限（16篇），部分参数测量精度较低，缺乏外部验证	评估深度学习算法在脊柱畸形患者脊柱骨盆参数自动测量中的准确性和可靠性	成人脊柱畸形患者的脊柱骨盆参数	计算机视觉	脊柱畸形	深度学习	深度学习模型	X光影像	15至9,832张X光影像	NA	NA	组内相关系数, 平均绝对偏差, 皮尔逊相关系数	NA
3485	2025-10-06	Harnessing deep learning for wheat variety classification: a convolutional neural network and transfer learning approach 2025-Sep, Journal of the science of food and agriculture IF:3.3Q2 DOI:10.1002/jsfa.14378 PMID:40411235	研究论文	本研究利用深度学习和迁移学习方法开发小麦品种分类模型	构建了包含124个小麦品种的多视角图像数据集，并开发了新的四层CNN模型，在分类任务中表现优于预训练模型	计算资源需求较高，模型精度仍有提升空间	开发基于计算机视觉的小麦品种自动分类方法	124个小麦品种的多视角图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	124个小麦品种的多视角图像	NA	四层CNN, DenseNet201, MobileNet, InceptionV3	准确率	NA
3486	2025-10-06	Deep Learning and Radiomic Signatures Associated with Tumor Immune Heterogeneity Predict Microvascular Invasion in Colon Cancer 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.006 PMID:40413149	研究论文	开发并验证一种结合影像组学和深度学习特征的深度学习影像组学标签，用于无创预测结肠癌微血管侵犯	首次将影像组学与深度学习特征融合预测结肠癌微血管侵犯，并探索其与肿瘤免疫异质性的关联	回顾性研究设计，样本来源有限	开发非侵入性预测结肠癌微血管侵犯的深度学习影像组学模型	结肠癌患者	医学影像分析	结肠癌	CT影像分析，RNA测序	深度学习，机器学习	CT图像，基因表达数据	1007例结肠癌患者（来自三个医疗中心和TCGA-COAD数据库）	NA	深度学习影像组学融合模型	AUC，敏感性，特异性	NA
3487	2025-10-06	An adaptive frequency partitioning framework for epileptic seizure detection using TransseizNet 2025-Sep, Neurological research IF:1.7Q4 DOI:10.1080/01616412.2025.2507323 PMID:40421487	研究论文	提出一种名为TransseizNet的自适应频率分割框架，用于从脑电图信号中检测癫痫发作	结合经验小波变换和可调Q因子小波变换的经验可调Q小波变换进行信号分解，以及集成小波驱动注意力和图学习的Wavelet-Graph Convolutional Network Vision Transformer模型	NA	提高癫痫发作检测的准确性和计算效率	脑电图信号	医疗信号处理	癫痫	脑电图，经验可调Q小波变换	Vision Transformer, 图卷积网络	脑电图信号	三个数据集	NA	Wavelet-Graph Convolutional Network Vision Transformer	准确率, 精确率, F1分数, 召回率, 特异性, 计算时间, 检测延迟	NA
3488	2025-10-06	Improving Breast Cancer Diagnosis in Ultrasound Images Using Deep Learning with Feature Fusion and Attention Mechanism 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.007 PMID:40436710	研究论文	本研究开发了一种基于特征融合和注意力机制的深度学习模型，用于超声图像中乳腺良恶性病变的分类诊断	结合特征融合和注意力机制，采用MobileNetV2和DenseNet121先进架构，并应用多种可解释性技术分析模型决策过程	数据集未公开可用，可能限制模型的可重复性和泛化能力验证	提高超声图像中乳腺病变分类的准确性和可解释性	乳腺超声图像中的良性和恶性病变	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	图像	私有数据集2171张图像(来自1758名患者)，公开BUSI数据集780张图像(来自25-75岁女性患者)	NA	MobileNetV2, DenseNet121	AUC	NA
3489	2025-10-06	Explainable Deep Learning System for Automatic Detection of Thyroid Eye Disease Using Facial Images 2025-Sep, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.05.022 PMID:40441501	研究论文	开发一种可解释的深度学习系统，通过面部图像自动检测甲状腺眼病	首次提出结合眼周标志点定位网络和TED检测网络的可解释深度学习系统，通过热图展示关键诊断区域	需要在非专科环境下对Graves病队列进行进一步前瞻性验证	开发自动检测甲状腺眼病的可解释深度学习系统	新诊断、未治疗的TED患者和健康受试者的面部图像	计算机视觉	甲状腺眼病	深度学习	CNN	图像	训练集591张面部图像（302张TED患者，289张健康受试者），独立验证集100张TED患者图像	NA	眼周标志点定位网络，TED检测网络	AUC, 敏感度, 特异度	NA
3490	2025-10-06	Computer vision systems for monitoring hutch-housed dairy calves 2025-Sep, Journal of dairy science IF:3.7Q2 DOI:10.3168/jds.2025-26267 PMID:40447089	研究论文	开发计算机视觉系统监测户外牛舍饲养的犊牛位置和姿势行为	首次针对美国主要犊牛饲养方式（户外牛舍）开发计算机视觉监测系统，并比较不同规模深度学习模型在边缘计算中的应用潜力	样本量相对有限（12头犊牛），仅使用3个摄像头在20天内采集数据	开发自动化监测系统以早期发现犊牛健康与福利问题	户外牛舍饲养的断奶前犊牛	计算机视觉	NA	计算机视觉监测	深度学习,目标检测	图像	12头断奶前母犊牛，27,704张图像	NA	YOLOv3,YOLOv3-tiny	精确率,召回率	边缘计算系统
3491	2025-10-06	Deep Learning Differentiates Papilledema, NAION, and Healthy Eyes With Unsegmented 3D OCT Volumes 2025-Sep, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.05.036 PMID:40447246	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用未分割的3D OCT体积数据区分视乳头水肿、非动脉炎性前部缺血性视神经病变和健康眼睛	首次使用完整3D OCT体积数据通过深度学习同时区分三种眼部疾病状态，无需手动分割图像	研究为回顾性分析，需要进一步前瞻性验证	开发自动化诊断工具以区分视乳头水肿、NAION和健康眼睛	视神经头和视乳头周围视网膜的OCT扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描	CNN	3D图像	4619个原始光谱域ONH体积扫描（1539只眼睛），外部验证集包含1663个扫描（742只眼睛）	PyTorch	ResNet 3D-18	准确率, AUC-ROC, 加权精确率, 加权召回率, F1分数	NA
3492	2025-10-06	Deep Learning CAIPIRINHA-VIBE Improves and Accelerates Head and Neck MRI 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.020 PMID:40447509	研究论文	本研究评估了深度学习重建的VIBE序列在头颈部对比增强MRI中的图像质量和扫描效率	首次将深度学习重建技术应用于CAIPIRINHA-VIBE序列，在加速因子4和6下显著提升图像质量并大幅缩短扫描时间	单中心前瞻性研究，样本量相对有限（68例患者）	评估深度学习重建VIBE序列在头颈部对比增强MRI中的图像质量	接受颈部MRI检查的患者	医学影像分析	头颈部疾病	MRI，对比增强成像，脂肪饱和技术	深度学习	医学影像	68例患者（60.3%男性，平均年龄57.4±16岁）	NA	NA	图像质量评分，信噪比，对比噪声比，金属伪影量化	3-Tesla MRI扫描仪
3493	2025-10-06	Recent advances in monoclonal antibody development for treatment of B-cell acute lymphoblastic leukemia 2025-Sep, Leukemia & lymphoma IF:2.2Q3 DOI:10.1080/10428194.2025.2507198 PMID:40455243	综述	本文综述了用于B细胞急性淋巴细胞白血病治疗的CD19、CD20和CD22单克隆抗体疗法的最新进展	整合双特异性T细胞衔接器与抗体-药物偶联物的临床数据，探讨人工智能在抗体设计中的创新应用	存在抗原逃逸、基质介导的耐药性和治疗相关毒性等持续挑战	总结B细胞急性淋巴细胞白血病单克隆抗体治疗的临床成果与耐药机制	B细胞急性淋巴细胞白血病患者及相关免疫疗法	NA	B细胞急性淋巴细胞白血病	抗体工程技术（Fc优化、纳米抗体、人源化）、人工智能与深度学习	NA	临床研究数据与文献资料	基于PubMed、Web of Science和ClinicalTrials.gov（2000-2024年）的文献综合	NA	NA	临床疗效、耐药机制、治疗安全性	NA
3494	2025-10-06	Classifying fungi biodiversity using hybrid transformer models 2025-Sep, Journal of microbiological methods IF:1.7Q4 DOI:10.1016/j.mimet.2025.107155 PMID:40460919	研究论文	提出一种融合Vision Transformer和Swin Transformer的混合深度学习模型用于真菌多类别分类	首次将Vision Transformer和Swin Transformer与MobileNetV2、DenseNet121、EfficientNetB0等迁移学习框架结合，构建混合模型进行真菌分类	数据集仅包含5种真菌物种，可能存在类别覆盖不足的问题	通过深度学习技术提升真菌生物多样性分类的准确性和效率	真菌生物多样性分类	计算机视觉	NA	深度学习，数据增强	Transformer, CNN	图像	9115张真菌图像，涵盖5个物种	TensorFlow, PyTorch	Vision Transformer, Swin Transformer, MobileNetV2, DenseNet121, EfficientNetB0	准确率，混淆矩阵，五折交叉验证	NA
3495	2025-10-06	DeepSurv-based deep learning model for survival prediction and personalized treatment recommendation in tongue squamous cell carcinoma 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.05.005 PMID:40461342	研究论文	开发基于DeepSurv的深度学习模型用于舌鳞状细胞癌的生存预测和个性化治疗推荐	采用双残差块结合批量归一化和复合Cox排序损失函数，在舌鳞状细胞癌中实现生存预测和治疗推荐	需要前瞻性验证以支持临床应用	舌鳞状细胞癌的生存预测和个性化治疗推荐	舌鳞状细胞癌患者	机器学习	舌鳞状细胞癌	深度学习	DeepSurv, 深度神经网络	临床数据	训练集2,015例（SEER数据库2000-2021年），内部验证504例，外部验证249例	NA	双残差块	一致性指数, 时间依赖性AUC, log-rank检验	NA
3496	2025-10-06	A Study on Predicting the Efficacy of Posterior Lumbar Interbody Fusion Surgery Using a Deep Learning Radiomics Model 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.026 PMID:40450398	研究论文	开发结合临床数据、影像组学和深度学习的融合模型，用于预测腰椎后路椎间融合术的疗效	首次将临床特征、影像组学特征和深度学习特征相结合构建融合模型，并通过不同范围的ROI掩膜扩展确定最佳感兴趣区域	回顾性研究设计，样本量相对有限（461例患者），需进一步前瞻性验证	预测腰椎后路椎间融合术的手术疗效	461例因退行性腰椎疾病接受PLIF手术的患者	数字病理	腰椎退行性疾病	MRI影像分析，影像组学特征提取	深度学习，逻辑回归，随机森林	医学影像（矢状位T2加权图像），临床数据	461例患者（训练集368例，测试集93例）	3D Slicer	NA	AUC, ROC曲线	NA
3497	2025-10-06	A segmentation network based on CNNs for identifying laryngeal structures in video laryngoscope images 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102573 PMID:40472423	研究论文	提出一种基于CNN的MPE-UNet深度学习模型，用于从视频喉镜图像中精确分割喉部结构	在经典U-Net架构基础上，编码器引入改进的多尺度特征提取模块，跳跃连接加入金字塔融合注意力模块，解码器集成即插即用注意力机制模块	NA	辅助临床医生更准确高效地进行气管插管操作	视频喉镜图像中的喉部结构	计算机视觉	NA	视频喉镜成像	CNN	图像	NA	NA	U-Net	NA	NA
3498	2025-10-06	Differentiating Bacterial and Non-Bacterial Pneumonia on Chest CT Using Multi-Plane Features and Clinical Biomarkers 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.047 PMID:40494699	研究论文	开发并评估MPMT-Pneumo多平面多模态深度学习模型，用于区分细菌性肺炎和非细菌性肺炎	提出结合多平面CT视图和临床炎症生物标志物的混合CNN-Transformer架构，并采用Poly Focal Loss解决类别不平衡问题	样本量相对有限（384例患者），仅来自两家医院	改进细菌性肺炎与非细菌性肺炎的鉴别诊断，指导抗生素合理使用	384例微生物学确诊的肺炎患者（239例细菌性肺炎，145例非细菌性肺炎）	医学影像分析	肺炎	CT成像，炎症生物标志物检测	CNN, Transformer	CT图像，临床生物标志物数据	384例患者（来自两家医院）	NA	混合CNN-Transformer架构	AUC, 准确率, 灵敏度	NA
3499	2025-10-06	Robust Bayesian brain extraction by integrating structural subspace-based spatial prior into deep neural networks 2025-Sep, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102572 PMID:40516207	研究论文	提出一种集成结构子空间先验与深度学习的新型贝叶斯脑提取方法	将基于混合特征模态的结构子空间先验与深度学习分类相结合，实现多分辨率位置依赖的局部空间强度分布建模	NA	开发精确且鲁棒的脑提取（颅骨剥离）方法	脑部图像数据	医学图像处理	神经系统疾病	脑部影像分析	深度学习,神经网络	医学图像	多机构数据集，包括全生命周期健康扫描、病变图像及噪声伪影影响的图像	NA	多分辨率位置依赖神经网络,基于patch的融合网络	分割精度,鲁棒性	NA
3500	2025-10-06	Prediction of NIHSS Scores and Acute Ischemic Stroke Severity Using a Cross-attention Vision Transformer Model with Multimodal MRI 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.031 PMID:40517096	研究论文	开发并评估基于多模态MRI和交叉注意力视觉Transformer模型的急性缺血性脑卒中严重程度分类方法	首次将交叉注意力视觉Transformer模型应用于多模态MRI数据的脑卒中严重程度分类，提出DWI为中心的多序列交叉融合策略	在BMI亚组中存在显著预测差异，样本来源为回顾性数据	开发急性缺血性脑卒中神经功能缺损严重程度的自动分类模型	1227例急性缺血性脑卒中患者	计算机视觉	急性缺血性脑卒中	多模态MRI	Vision Transformer (ViT)	MRI图像	1227例急性缺血性脑卒中患者	NA	Vision Transformer	AUC, ACC, 特异性, 敏感性	NA