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
341	2025-07-10	A Deep Learning Approach for Infant Pain Assessment Using Facial Expressions Through Convolutional Neural Network 2025-Jul-01, Computers, informatics, nursing : CIN DOI:10.1097/CIN.0000000000001302 PMID:40164059	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的婴儿疼痛评估方法，通过卷积神经网络分析面部表情	使用CNN模型从婴儿面部表情中客观评估疼痛，填补了婴儿无法言语表达疼痛的临床需求空白	样本量较小、需要外部验证以及存在伦理考量	开发一种客观评估婴儿疼痛的临床工具	婴儿疼痛面部表情	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	使用COPE数据库（具体数量未提及）
342	2025-07-10	Investigating Bubble Formation and Evolution in Vanadium Redox Flow Batteries via Synchrotron X-Ray Imaging 2025-Jul-01, ChemSusChem IF:7.5Q1 DOI:10.1002/cssc.202500282 PMID:40202080	研究论文	通过同步辐射X射线成像技术研究钒氧化还原液流电池中气泡的形成与演变	结合深度学习模型和形态学分析工具，对同步辐射X射线断层扫描图像中的气泡进行识别和表征，揭示了气泡在不同电极区域的生长和融合规律	研究仅针对钒氧化还原液流电池中的氢气泡，未涉及其他类型电池或气泡	探究钒氧化还原液流电池中氢气泡的形成和演变机制，以提高电池效率	钒氧化还原液流电池中的氢气泡	能源存储	NA	同步辐射X射线断层扫描、深度学习模型、形态学分析	深度学习模型	图像	NA
343	2025-07-10	Estimation method of dynamic range parameters for cochlear implants based on neural response telemetry threshold 2025-Jul, Acta oto-laryngologica IF:1.2Q3 DOI:10.1080/00016489.2025.2492359 PMID:40347195	研究论文	本研究探讨了人工耳蜗植入患者主观行为测试阈值与神经反应遥测阈值之间的相关性，并利用深度学习技术建立预测模型以指导术后机器调整	首次结合深度学习技术构建卷积神经网络预测模型，用于预测人工耳蜗机器调整参数，并比较了正常耳蜗形态与内耳畸形患者的不同调整策略	样本量相对较小（77例患者），且仅测试了特定电极（1、6、11、16、22）的数据	探索人工耳蜗调整参数的客观预测方法，改善术后调整效果	77例人工耳蜗植入患者（57例正常耳蜗形态，20例内耳畸形）	数字病理	听力障碍	神经反应遥测(NRT)、深度学习	CNN	生理信号数据	77例患者（57例正常耳蜗形态，20例内耳畸形）
344	2025-07-10	Deep Learning with Domain Randomization in Image and Feature Spaces for Abdominal Multiorgan Segmentation on CT and MRI Scans 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240586 PMID:40396895	研究论文	开发一种深度学习分割模型，用于在CT和MRI扫描中高精度且具有良好泛化能力地分割腹部多器官	提出了一种在图像和特征空间中进行域随机化的方法，以提高跨站点和跨模态设置下的泛化能力	NA	提高腹部多器官在CT和MRI扫描中的分割准确性和泛化能力	腹部多器官	计算机视觉	NA	深度学习	nnU-Net	图像	公共前列腺MRI数据集和腹部CT及MRI数据集
345	2025-07-10	Enhancing ultrasonographic detection of hepatocellular carcinoma with artificial intelligence: current applications, challenges and future directions 2025-Jul-01, BMJ open gastroenterology IF:3.3Q2 DOI:10.1136/bmjgast-2025-001832 PMID:40592728	综述	本文综述了人工智能在超声检测肝细胞癌中的当前应用、挑战及未来发展方向	探讨了AI在超声影像中提升肝细胞癌早期检测的潜力，特别是深度学习方法的成功应用	数据异质性、缺乏标准化、模型可解释性问题、监管限制及临床实际应用障碍	提升肝细胞癌的早期检测和监测	肝细胞癌（HCC）	医学影像分析	肝细胞癌	深度学习	CNN	超声影像	NA
346	2025-07-10	Muscle-Driven prognostication in gastric cancer: A multicenter deep learning framework integrating Iliopsoas and erector spinae radiomics for 5-Year survival prediction 2025-Jul-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09083-y PMID:40596621	research paper	本研究开发了一个结合放射组学和深度学习的5年生存预测模型，用于胃癌患者，重点关注基于CT的髂腰肌和竖脊肌的2D和3D特征	通过融合2D和3D放射组学特征，并利用深度学习进行特征提取，开发了一个新的生存预测模型，强调了肌肉质量与生存之间的关联	3D模型表现不佳，可能由于数据中包含不相关信息	开发一个用于胃癌患者5年生存预测的精准医学模型	胃癌患者	digital pathology	gastric cancer	CT, radiomics, deep learning	deep learning	CT图像	来自两个中心的705名患者
347	2025-07-10	Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Radiology: From Theory to Practice 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240790 PMID:40464682	research paper	探讨大型语言模型（LLMs）在放射学中的应用，特别是检索增强生成（RAG）如何优化工作流程	提出将RAG与LLMs结合，以解决幻觉和响应来源不透明的问题，并展示其在放射学中的实际应用	需要持续优化以处理大量输入数据和复杂的多代理对话	探索LLMs在放射学中的应用潜力，优化工作流程	大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）	natural language processing	NA	few-shot and zero-shot learning, RAG integration, multistep reasoning, agentic RAG	LLMs	text	NA
348	2025-07-10	Combined model-driven and dual-cycle interactive strategy few-shot learning scheme for predicting breast cancer molecular subtypes based on DCE-MRI 2025-Jul-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108923 PMID:40628151	研究论文	提出一种结合模型驱动和双循环交互策略的小样本学习方案，用于基于DCE-MRI预测乳腺癌分子亚型	联合嵌入模型驱动机制和双循环交互策略的小样本学习方案，以及独特的时空循环网络分类器(STRNC)	仅基于DCE-MRI数据，未考虑其他类型医学影像数据	解决医学影像数据量少的情况下乳腺癌分子亚型的分类问题	乳腺癌分子亚型	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI	时空循环网络分类器(STRNC)	医学影像	公共数据集（具体数量未提及）
349	2025-07-10	Establish a simple and quantitative deep learning-based method to analyse complicated intra- and inter-species social interaction behaviour for four stag beetle species 2025-Jul, Open biology IF:4.5Q1 DOI:10.1098/rsob.250060 PMID:40628294	研究论文	开发一种基于深度学习的简单定量方法，用于分析四种锹甲物种复杂的社会互动行为	利用DeepLabCut™（DLC）这一先进的深度学习姿态估计工具，首次对锹甲物种内和物种间的复杂社会互动行为进行客观量化	研究仅针对四种锹甲物种，可能无法完全代表所有锹甲的社会行为多样性	开发一种定量分析方法，以理解锹甲的社会行为、生态和进化	四种锹甲物种（Lucanidae）的社会互动行为	计算机视觉	NA	DeepLabCut™（DLC）姿态估计	深度学习	视频	四种锹甲物种的高分辨率视频数据
350	2025-07-10	Dynamic frame-by-frame motion correction for 18 F-flurpiridaz PET-MPI using convolution neural network 2025-Jul-01, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.27.25330436 PMID:40630596	research paper	提出了一种基于深度学习的方法，用于18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像的动态逐帧运动校正	首次使用3D ResNet架构进行自动运动校正，显著减少了人工校正的时间和观察者间差异	研究样本来自32个中心的临床试验数据，可能无法代表所有临床场景	开发自动运动校正方法以提高心肌血流定量分析的准确性和效率	18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像数据	digital pathology	cardiovascular disease	PET成像	3D ResNet	3D PET图像数据	来自32个中心的临床试验数据(NCT01347710)
351	2025-07-10	Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes 2025-Jul-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.27.661814 PMID:40631127	研究论文	提出了一种名为CIPHER的概念框架，利用统计物理中的线性响应理论，通过未受干扰细胞中的基因共波动来预测全转录组扰动结果	CIPHER框架首次利用基因共波动信息预测扰动响应，超越了传统方法将基因视为孤立单元或使用不透明的深度学习模型的局限	NA	开发一个理论基础的模型来捕捉复杂的生物学响应，揭示细胞波动模式中编码的基本设计原则	基因共波动和全基因组扰动响应	功能基因组学	NA	单细胞扰动筛选	线性响应理论模型	单细胞转录组数据	11个大规模单细胞扰动数据集，涵盖4,234个扰动和超过136万个细胞
352	2025-07-10	Deep Learning of Suboptimal Spirometry to Predict Respiratory Outcomes and Mortality 2025-Jun-30, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6296752/v1 PMID:40630516	研究论文	本研究探讨了利用深度学习模型基于次优肺活量测定预测呼吸系统结果和死亡率的能力	提出了一种基于对比学习的Spiro-CLF框架，能够利用次优肺活量测定数据进行预测，而传统方法仅依赖质量控制通过的测试结果	需要在特定临床场景中进一步验证模型的性能和实用性	探索次优肺活量测定数据在预测呼吸系统结果和死亡率方面的价值	英国生物银行和COPDGene研究中的参与者	机器学习	呼吸系统疾病	对比学习	Spiro-CLF	体积-时间曲线（肺活量测定原始数据）	英国生物银行352,684名参与者（940,705条曲线）和COPDGene研究10,110名参与者
353	2025-07-10	Multicenter Evaluation of Interpretable AI for Coronary Artery Disease Diagnosis from PET Biomarkers 2025-Jun-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.19.25329944 PMID:40630571	研究论文	本研究开发了一种整合临床PET MPI参数的人工智能模型，用于提高阻塞性冠状动脉疾病（CAD）的诊断准确性	该研究首次将多种PET MPI成像生物标志物整合到一个AI模型中，提供自动化和可解释的CAD诊断预测	研究为回顾性设计，且仅纳入了有侵入性冠状动脉造影的患者	提高阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性	接受心脏PET/CT检查的患者	数字病理学	心血管疾病	PET/CT, 深度学习	XGBoost	医学影像	1,664名患者（来自4个中心）
354	2025-07-10	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Jun-28, 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.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	本研究开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌（iCCA）的预后预测	首次开发了用于iCCA预后的病理组学集成模型，并通过多种方法提高了模型的可解释性	模型的可解释性仍需进一步提高	开发并解释一种病理组学驱动的集成预测模型，用于iCCA的预后预测	252名iCCA患者	数字病理学	肝内胆管癌	深度学习，K-means无监督聚类，Cellprofiler	集成模型	病理切片图像	252名iCCA患者，并在The Cancer Genome Atlas数据库中进行外部验证
355	2025-07-10	Broadscale reconnaissance of coral reefs from citizen science and deep learning 2025-Jun-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14261-6 PMID:40571887	研究论文	本文探讨了结合公民科学和深度学习技术对珊瑚礁进行大规模勘测的准确性和可行性	结合公民科学和深度学习技术，开发了一种低成本、大规模收集珊瑚礁数据的新方法	对于'所有其他珊瑚'这一单一类别的估计准确率较低，仅在60%的站点和珊瑚覆盖率为10-30%的图像中达到95%的准确率	评估公民科学和新技术在珊瑚礁数据收集中的准确性和可行性	珊瑚礁的底栖覆盖情况，特别是分枝型鹿角珊瑚、板状鹿角珊瑚和块状珊瑚	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	8086张底栖图像
356	2025-07-10	Machine and deep learning methods for epileptic seizure recognition using EEG data: A systematic review 2025-Jun-23, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149797 PMID:40562194	系统综述	本文系统综述了使用机器学习和深度学习方法基于EEG数据进行癫痫发作识别的研究	与以往仅关注癫痫发作识别单一方面的综述不同，本文全面概述了检测、分类和预测任务，并讨论了可解释AI、迁移学习和联邦学习等新兴趋势	研究存在模型有效性、可解释性和临床应用性等方面的问题	评估机器学习和深度学习方法在基于EEG的癫痫发作识别中的应用，以提高识别系统的可靠性和效率	癫痫发作识别	机器学习	癫痫	EEG	ML和DL模型	EEG信号	NA
357	2025-07-10	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Jun-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.20.25329926 PMID:40585085	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	利用3D剂量数据、CT扫描和器官分割，通过深度学习模型改进传统NTCP模型的预测能力	研究依赖于多机构队列数据，可能存在数据异质性问题	提高头颈癌放疗后吞咽困难的预测准确性	头颈癌患者	数字病理学	头颈癌	深度学习	Residual Network	3D剂量分布、CT扫描、器官分割	1484名头颈癌患者
358	2025-07-10	De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape 2025-Jun-20, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf611 PMID:40613715	研究论文	本文提出了一种基于深度学习预测适应度景观的绝缘顺式调控元件设计策略，用于纯化和建模宿主独立的转录活性	整合异源配对顺式和反式调控模块到正交宿主细胞中，建立可控的转录调控系统，并利用深度学习算法结合实验数据纯化过程，实现了从头设计全长转录启动子序列	未提及该方法在其他复杂顺式调控元件上的适用性验证	开发一种能够精确控制基因活性的生物工程应用方法	顺式调控元件的设计和建模	生物信息学	NA	深度学习算法	NA	序列数据	细菌（大肠杆菌）和哺乳动物（中国仓鼠卵巢）细胞系
359	2025-07-10	Knowledge Graph-Enhanced Deep Learning Model (H-SYSTEM) for Hypertensive Intracerebral Hemorrhage: Model Development and Validation 2025-Jun-12, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66055 PMID:40505141	研究论文	开发并验证了一个名为H-SYSTEM的知识图谱增强深度学习模型，用于辅助神经外科医生诊断和治疗高血压性脑出血患者	整合医学领域知识图谱（HKG）以提升决策准确性和可解释性，相比现有AI系统具有更高的可靠性和效率	未提及具体样本来源的多样性或潜在的数据偏差问题	开发可解释且高效的决策支持系统，辅助高血压性脑出血的诊疗	高血压性脑出血患者的电子病历数据	数字病理	心血管疾病	知识图谱构建、命名实体识别（NER）、语义分析与表示	BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF	文本（电子病历）	605名来自6个不同医疗中心的患者
360	2025-07-10	Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jun-05, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00239-9 PMID:40468050	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于图像非侵入性地预测单个细胞的硬度范围，并评估细胞功能	提出了一种基于深度学习的图像分析方法，用于高通量、高灵敏度地评估单细胞力学特性	未明确提及方法在其他细胞类型或更广泛生物样本中的适用性	开发一种高通量、非侵入性的单细胞力学特性评估方法	间充质干细胞（MSCs）和巨噬细胞	数字病理学	NA	深度学习	CNN	图像	未明确提及具体样本数量