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
3581	2025-11-15	Phantom-Based Ultrasound-ECG Deep Learning Framework for Prospective Cardiac Computed Tomography 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575268 PMID:40445820	研究论文	提出首个结合超声和心电图数据的深度学习框架，用于预测心脏静止期以优化CT血管造影门控	首次将超声和心电图数据融合的多模态深度学习框架，能够处理心律失常等复杂心脏状况	在较短静止期（<100毫秒）的预测准确率相对较低，研究基于动态心脏运动体模而非真实患者数据	开发多模态深度学习框架以改进心脏CT血管造影的门控准确性	动态心脏运动体模，模拟包括心律失常在内的多种心脏状况	医学影像分析	心血管疾病	超声成像, 心电图, 计算机断层扫描	3D CNN, ANN	超声图像, 心电图信号	动态心脏运动体模数据	NA	3D卷积神经网络, 人工神经网络	准确率	NA
3582	2025-11-15	Integrating Motor Unit Activity With Deep Learning for Real-Time, Simultaneous and Proportional Wrist Angle and Grasp Force Estimation 2025-Dec, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3575252 PMID:40445821	研究论文	提出一种集成运动单元活动与深度学习的框架，用于实时同步比例估计手腕角度和抓握力	首次将实时高密度表面肌电分解与模块化LSTM神经网络结合，实现神经指令的直接解析和运动参数的同步解码	实验仅包含10名受试者，样本规模有限	改进肌电假肢的神经接口技术，实现运动参数的高精度实时解码	人体手腕运动（旋前/旋后、屈曲/伸展、外展/内收）和抓握力控制	机器学习	截肢康复	高密度表面肌电信号分解	LSTM	肌电信号	10名受试者	NA	模块化长短期记忆神经网络	nRMSE, R2	NA
3583	2025-11-15	Enhancing Prostate Cancer Classification: A Comprehensive Review of Multiparametric MRI and Deep Learning Integration 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70004 PMID:40613800	综述	本文综述了多参数MRI与深度学习分类网络在前列腺癌评估中的整合应用	系统探讨了深度学习与mpMRI结合在前列腺癌分类中的创新方法，包括领域知识和临床信息的整合策略	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述分析	提升前列腺癌分类准确性和临床诊断效率	前列腺癌患者和病变组织	数字病理	前列腺癌	多参数MRI	深度学习分类网络	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
3584	2025-11-15	Dual-Network Deep Learning for Accelerated Head and Neck MRI: Enhanced Image Quality and Reduced Scan Time 2025-Dec, Head & neck DOI:10.1002/hed.28255 PMID:40693394	研究论文	评估双网络深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中提升图像质量和缩短扫描时间的应用效果	提出双网络深度学习框架用于头颈部MRI超分辨率重建，在显著缩短扫描时间的同时提升图像质量	样本量相对有限（58例），仅在一家医疗中心进行，需要更大规模多中心验证	评估深度学习超分辨率方法在头颈部MRI中改善图像质量和缩短扫描时间的可行性	头颈部肿块患者	医学影像分析	头颈部肿瘤	MRI成像	深度学习	医学影像	58例头颈部肿块患者（34男，24女，平均年龄51.37±13.24岁）	NA	双网络架构	信噪比, 对比噪声比, 对比度, 图像锐度, 病变显著性, 结构描绘, 伪影评分	NA
3585	2025-11-15	NEAR-INFRARED REFLECTANCE IMAGING FOR THE ASSESSMENT OF GEOGRAPHIC ATROPHY USING DEEP LEARNING 2025-Dec-01, Retina (Philadelphia, Pa.) DOI:10.1097/IAE.0000000000004614 PMID:40694826	研究论文	开发并评估基于深度学习的全自动方法，用于在近红外反射成像中检测地理萎缩	首次将深度学习应用于近红外反射成像自动检测地理萎缩，Vision Transformer B16和YOLOv8-Large模型在该任务中表现出色	样本量相对较小（113例GA患者和119例对照），仅在一家医疗中心进行验证	开发自动化深度学习方法来评估年龄相关性黄斑变性的晚期表现——地理萎缩	50岁及以上经视网膜专家确诊的地理萎缩患者和健康视网膜对照组的近红外反射图像	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	近红外反射成像	Vision Transformer, YOLO	医学图像	113例GA患者和119例对照组，分类数据集330张图像，定位数据集659张图像	NA	Vision Transformer B16, YOLOv8-Large	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, DICE系数, IoU	NA
3586	2025-11-15	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer-GAN的深度学习框架，用于解码牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用及其在炎症基因调控中的作用	首次将Transformer-GAN模型应用于表观遗传增强子-启动子相互作用的预测，并整合多组学数据进行牙周炎生物标志物发现	研究样本量有限，仅基于公开数据集进行分析，需要进一步实验验证	解析牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用的调控网络，发现新的生物标志物和治疗靶点	牙周炎患者的基因组DNA甲基化和基因表达数据	生物信息学, 深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq, 多组学整合分析	GAN, Transformer	基因组甲基化数据, 基因表达数据	基于GSE173081和GSE173078公共数据集	PyTorch, TensorFlow	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score, 诊断准确率	未明确指定
3587	2025-11-15	Development of an MRI-Based Comprehensive Model Fusing Clinical, Habitat Radiomics, and Deep Learning Models for Preoperative Identification of Tumor Deposits in Rectal Cancer 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70075 PMID:40926527	研究论文	开发基于MRI融合临床、生境影像组学和深度学习特征的综合模型用于直肠癌肿瘤沉积术前识别	首次将临床特征、生境影像组学特征和深度学习特征通过两阶段选择方法进行融合，构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（635例）	研究基于MRI的融合模型在直肠癌肿瘤沉积术前识别和预后评估中的应用价值	经手术确诊的直肠癌患者	医学影像分析	直肠癌	MRI T2加权成像	深度学习, 影像组学	医学影像（MRI T2WI）	635例直肠癌患者（训练集259例，内部验证112例，外部验证264例），其中184例TDs阳性	nnUNet	nnUNet	AUC, 决策曲线分析, 校准曲线, Kaplan-Meier分析	NA
3588	2025-11-15	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics to Predict Cervical Lymph Node Metastasis in Major Salivary Gland Carcinomas 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103895 PMID:40945314	研究论文	开发并验证基于超声的深度学习影像组学模型，用于无创预测大唾液腺癌的颈部淋巴结转移	首次结合临床特征、超声报告、影像组学和深度学习特征构建复合预测模型	样本量相对有限（214例患者），需多中心验证	开发无创预测大唾液腺癌颈部淋巴结转移的方法	大唾液腺癌患者	数字病理	唾液腺癌	超声成像	深度学习, 机器学习	超声图像	214例来自4个医疗中心的大唾液腺癌患者	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
3589	2025-11-15	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于MSFE，创新引入卷积块注意力模块机制和深度可分离卷积技术	样本量相对较小（79例患者），需要更大规模数据验证模型的泛化能力	优化上颌窦底提升手术决策和预测黏膜穿孔风险，为临床提供可靠辅助工具	接受上颌窦底提升手术的低残余骨高度患者	数字病理	口腔颌面疾病	锥形束计算机断层扫描成像	CNN	3D医学影像	79例患者	NA	EfficientNet, ResNet	准确率, 召回率, F1分数	NA
3590	2025-11-15	Automated Age and Sex Estimation From Dental Panoramic Radiographs 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103967 PMID:41106218	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能模型，用于从泰国儿童和青少年的全景牙科X光片中自动估计年龄和性别	首次将EfficientNetB0架构应用于牙科全景X光片的年龄和性别估计，并采用年龄分层建模策略提升预测精度	模型在较大年龄组（15-23岁）的年龄估计性能显著下降，且研究仅限于泰国人群	开发自动化的年龄和性别估计方法以替代传统法医牙医学中复杂耗时的人工方法	泰国7-23岁儿童和青少年的牙科全景X光片	计算机视觉	NA	牙科全景X光摄影	CNN	医学图像	2491名个体的4627张全景X光片	TensorFlow, PyTorch或Keras（文中未明确指定）	EfficientNetB0	RMSE, MAE, 准确率, AUC, 敏感度, 特异度	NA
3591	2025-11-15	Applications of machine learning and deep learning in precision medicine: Opportunities and challenges in genomics, oncology and clinical integration (Review) 2025-Dec, Biomedical reports IF:2.3Q3 DOI:10.3892/br.2025.2070 PMID:41221536	综述	探讨机器学习和深度学习在精准医学领域中的应用、挑战及未来发展方向	系统分析人工智能技术在基因组学、肿瘤学和临床整合中的前沿应用与发展路径	面临数据隐私、网络安全、伦理考量和临床工作流程整合等多方面挑战	分析机器学习在精准医学中的应用现状并展望未来发展	精准医学中的基因组分析、个性化治疗优化和疾病诊断	机器学习	肿瘤学	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3592	2025-11-15	The Current Use of Artificial Intelligence in Anesthesiology 2025-Dec, Advances in anesthesia DOI:10.1016/j.aan.2025.07.006 PMID:41224431	综述	本文探讨了人工智能在麻醉学领域的当前应用现状与潜在影响	系统梳理了AI技术在麻醉学中的具体应用方向，包括患者监测、药物管理和并发症预测等	当前AI在麻醉学中尚未广泛应用，缺乏大规模临床验证数据	分析人工智能技术在麻醉学领域的应用潜力和发展方向	麻醉学临床实践和患者管理	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3593	2025-11-15	Deep Learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the art, Challenges, and Opportunities 2025-Nov-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123735 PMID:41176929	综述	本文综述了深度学习在神经退行性疾病神经影像分析中的最新进展、挑战与机遇	扩展了文献覆盖范围，涵盖更广泛的神经退行性疾病，并深入探讨了处理脑容积成像数据时空信息的方法	现有研究主要关注常见神经退行性疾病，存在扫描仪间差异、数据不平衡、标注数据稀缺等泛化性问题	探索深度学习在神经退行性疾病神经影像分析中的诊断和监测应用	阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化症、多发性硬化症等神经退行性疾病	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像	深度学习	脑容积成像数据	NA	NA	NA	准确率	NA
3594	2025-11-15	Impact of patient-specific deep learning lung organs-at-risk segmentation on accumulated dose in online adaptive 0.35 T MR-guided radiotherapy 2025-Nov-14, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae16fb PMID:41130258	研究论文	本研究评估了患者特异性深度学习模型在0.35T磁共振引导放疗中对危及器官分割和累积剂量的影响	首次在在线自适应MRgRT中比较基线模型与患者特异性微调模型对累积剂量的影响，无需人工修改	回顾性研究，样本量较小（11例患者），仅针对0.35T MR-linac系统	评估患者特异性深度学习分割模型在肺部MRgRT中的剂量学优势	11例接受0.35T磁共振直线加速器治疗的肺癌患者	数字病理	肺癌	磁共振成像引导放疗，深度学习分割	3D U-Net	磁共振图像	11例肺癌患者，9个胸部危及器官	NA	3D U-Net	分割精度，剂量体积直方图参数（PTV D95%，GTV D98%，D1cc），Wilcoxon符号秩检验	NA
3595	2025-11-15	A Systematic Review of Applications, Challenges, and Future Trajectories of Artificial Intelligence in Cosmetic Surgery 2025-Nov-14, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjaf238 PMID:41234118	系统综述	系统回顾人工智能在整形美容手术中的应用、挑战和未来发展方向	首次系统评估AI在整形美容手术中的全流程应用，涵盖术前规划、术中指导和术后监测	大多数研究处于早期阶段，外部验证有限，数据集异质性高，结果指标不一致，偏倚风险中等到严重	评估人工智能在整形美容手术中的应用现状和未来发展	整形美容手术相关研究和AI应用	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	整形美容	机器学习,深度学习,计算机视觉,大语言模型	NA	医学图像,临床数据,3D模拟数据	38项符合纳入标准的研究(从3,941条记录中筛选)	NA	NA	NA	NA
3596	2025-11-15	Deep Learning Radiomics Model Based on Ultrasound Images Predicts Myometrial Infiltration of Endometrial Cancer 2025-Nov-14, Journal of clinical ultrasound : JCU IF:1.2Q3 DOI:10.1002/jcu.70134 PMID:41235803	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习放射组学模型，用于无创预测子宫内膜癌肌层浸润情况	结合深度学习特征和放射组学特征构建DLR模型，在预测子宫内膜癌肌层浸润方面优于单一模型和高级超声医师诊断	回顾性研究设计，样本量相对有限（390例患者）	开发无创预测子宫内膜癌肌层浸润的深度学习放射组学模型	子宫内膜癌患者	医学影像分析	子宫内膜癌	超声成像	深度学习, 放射组学	超声图像	390例子宫内膜癌患者（310例来自中心1，80例来自中心2）	NA	NA	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
3597	2025-11-15	Deep Learning and Object Detection Methods for Scoring Cell Types within the Human Buccal Cell Micronucleus and Cytome Assays for Human Biomonitoring 2025-Nov-14, Mutagenesis IF:2.5Q3 DOI:10.1093/mutage/geaf026 PMID:41236179	综述	探讨深度学习与目标检测方法在人口腔细胞微核细胞组学检测中自动评分细胞类型的应用潜力	首次系统评估AI技术在微创口腔微核细胞组学检测中应用的未开发潜力	目前AI技术在该领域的实际应用仍处于未充分探索阶段	提升基因毒性损伤评估的可靠性、可扩展性和自动化水平	人口腔细胞微核检测样本	计算机视觉	基因毒性损伤	BMCyt检测	深度学习, 目标检测	细胞图像	NA	NA	NA	NA	NA
3598	2025-11-15	Automatic measurement of pharyngeal contraction ratio during deglutition using 2D cine MRI with deep learning: A pilot study 2025-Nov-14, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00984-1 PMID:41236586	研究论文	开发基于深度学习的自动分割咽部区域并测量吞咽过程中咽部收缩比的方法	首次将2D U-Net与自动计算算法结合，实现从动态MRI自动测量咽部收缩比	样本量较小（20名健康成人），仅为初步可行性研究	开发自动测量吞咽过程中咽部收缩比的深度学习算法	健康成人的咽部区域	医学影像分析	吞咽功能障碍	动态磁共振成像	CNN	2D动态MRI图像	20名健康成年人（10男10女，年龄22-29岁）	NA	U-Net	Dice系数, 相关系数, Bland-Altman分析	NA
3599	2025-11-15	A CT-based 2.5D deep learning model for preoperative T-staging in gastric cancer: a retrospective multicenter study 2025-Nov-14, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05286-z PMID:41236584	研究论文	开发并验证基于CT的2.5D多角度深度学习模型用于胃癌术前T分期	提出2.5D多角度深度学习模型，整合三个视角（横断面、矢状面、冠状面）和三个角度（0°、+45°、-45°）的CT图像	回顾性研究，样本量相对有限（共433例患者）	胃癌术前T分期和生存预后预测	胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT影像分析	深度学习	CT图像	433例胃癌患者（训练集346例，内部验证集87例，外部测试集41例）	NA	2.5D多角度深度学习模型	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
3600	2025-11-15	Foundation models for EEG decoding: current progress and prospective research 2025-Nov-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae17e9 PMID:41145005	综述	系统回顾脑电图基础模型的当前进展，分析其在下游任务、数据集、模型架构和预训练技术等方面的表现	首次对脑电图基础模型进行全面综述，提出统一范式以克服传统监督学习的任务特定性和数据集依赖性限制	在复杂场景如运动想象解码中的性能仍然有限，模型泛化能力有待进一步提升	探索脑电图基础模型的发展趋势并为未来研究提供建议	脑电图基础模型及相关解码任务	机器学习	神经系统疾病	脑电图信号处理	Transformer	脑电图信号	最多14,987名受试者，总时长27,062小时	NA	基于Transformer的高效架构	NA	NA