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
3681	2025-10-06	Assessing the cardioprotective effects of exercise in APOE mouse models using deep learning and photon-counting micro-CT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320892 PMID:40208877	研究论文	本研究使用光子计数显微CT和深度学习技术评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响	首次结合光子计数显微CT和3D U-Net深度学习模型评估运动对不同APOE基因型小鼠的心脏保护作用	研究仅限于小鼠模型，样本量相对有限，且未探索长期运动效应	评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响	140只不同APOE基因型(APOE2、APOE3、APOE4)的小鼠，按性别和运动方案分组	数字病理学	心血管疾病	光子计数计算机断层扫描(PCCT)、脂质体碘纳米颗粒对比剂	CNN	显微CT图像	140只小鼠	NA	3D U-Net	Dice系数	NA
3682	2025-10-06	UFPF: A Universal Feature Perception Framework for Microscopic Hyperspectral Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3594151 PMID:40763051	研究论文	提出一种用于显微高光谱图像的通用特征感知框架，通过分层结构和双路径模块提升空间-光谱特征提取能力	提出分层角到中心Mamba结构捕获空间邻近关系，采用渐进式中心聚焦策略，设计双路径空间-光谱联合感知模块和Mamba注意力混合对齐机制	NA	开发能够充分挖掘高光谱数据临床价值的通用特征提取框架	显微高光谱图像	计算机视觉	NA	高光谱成像	Mamba, 注意力机制	高光谱图像	NA	NA	分层角到中心Mamba结构，双路径空间-光谱联合感知模块	分类性能，分割性能	NA
3683	2025-10-06	RNA language models predict mutations that improve RNA function 2024-12-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54812-y PMID:39638800	研究论文	本文开发了GARNET数据库和基于GPT的RNA生成模型，用于预测能提高RNA功能的突变	创建了首个将RNA序列与生物表型（最适生长温度）关联的数据库，并开发了序列和结构感知的RNA生成模型	RNA结构预测仍受限于高质量参考数据的缺乏	理解RNA序列、结构和功能之间的联系，预测能提高RNA热稳定性的突变	结构化RNA，特别是核糖体RNA	自然语言处理	NA	RNA测序，深度学习	GPT	RNA序列数据，结构数据	基于基因组分类数据库（GTDB）参考生物的RNA序列	NA	GPT-like模型	NA	NA
3684	2025-10-06	Artificial intelligence-assisted grading for tear trough deformity 2024-10, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS DOI:10.1016/j.bjps.2024.07.048 PMID:39151284	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄影和人工智能深度学习技术的泪沟畸形数字图像分级模型	首次证明可通过智能手机内置摄像头结合AI深度学习程序对泪沟畸形进行分类	训练模型敏感度56%、测试模型敏感度49.3%相对较低，样本量有限(504患者983张照片)	建立可靠精确的泪沟畸形数字图像分级模型，辅助外科医生临床决策	泪沟畸形患者的面部照片	计算机视觉	面部整形	智能手机摄影，深度学习	深度学习	图像	504名患者，983张照片	MAIA™医疗AI助手软件	NA	敏感度, 特异度, F1分数, AUROC, 混淆矩阵, 热力图	NA
3685	2025-10-06	Deep-learning features based on F18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (18F-FDG PET/CT) to predict preoperative colorectal cancer lymph node metastasis 2024-09, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.05.017 PMID:38955636	研究论文	基于18F-FDG PET/CT的深度学习特征预测结直肠癌术前淋巴结转移	首次将深度学习特征、影像组学特征和临床特征整合构建预测模型	样本量相对有限（119例患者），需要更大规模验证	开发预测结直肠癌淋巴结转移的预后模型	结直肠癌患者	医学影像分析	结直肠癌	18F-FDG PET/CT扫描	支持向量机	医学影像	119例患者（训练集95例，验证集24例），外加33例外部测试数据	pyradiomics, Scikit-learn	深度学习迁移学习特征提取	AUC, 敏感性, 特异性	NA
3686	2025-10-06	Identifying Diabetic Retinopathy in the Human Eye: A Hybrid Approach Based on a Computer-Aided Diagnosis System Combined with Deep Learning 2024-02-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10020017 PMID:38393285	研究论文	提出一种结合计算机辅助诊断系统和深度学习的混合方法用于糖尿病视网膜病变的自动检测	采用混合建模策略解决类别不平衡问题，并通过CNN分析和SHAP模型推导结果进行综合比较	存在数据集不平衡、标注错误、样本图像不足和性能评估指标不当等问题	开发自动化的糖尿病视网膜病变检测系统	糖尿病视网膜病变患者眼部医学图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	医学影像分析	CNN, 深度学习	医学图像	三个基准数据集	NA	CNN	精确率	NA
3687	2025-10-06	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本研究探讨基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的考量	首次使用密集采样的纵向MRI数据分析同一受试者不同时间点的脑年龄预测表现，并验证数据采集参数对预测结果的影响	样本量较小（仅4名受试者），年龄范围有限可能未包含成熟效应，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的表现及其临床应用可靠性	人类大脑MRI数据	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型	医学影像（MRI）	4名受试者的密集采样纵向数据+两个横断面验证数据集	NA	预训练深度学习模型	相关性分析	NA
3688	2025-10-06	Advanced photon counting CT imaging pipeline for cardiac phenotyping of apolipoprotein E mouse models 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291733 PMID:37796905	研究论文	开发基于光子计数CT的成像流程用于载脂蛋白E小鼠模型的心脏表型分析	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习心脏分割的综合成像流程，能够分离钙化斑块和碘增强血液	研究仅限于小鼠模型，样本量为123只，需要进一步验证在人类中的适用性	开发成像流程全面评估不同APOE基因型小鼠的心脏结构和功能	123只按APOE基因型(APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除)、性别、人类NOS2因子和饮食分组的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT、对比增强活体成像、固有心脏门控、光谱分解	深度学习	CT图像	123只小鼠	NA	NA	Dice系数	NA
3689	2025-10-06	Artificial intelligence in nutrition and ageing research - A primer on the benefits 2025-Sep, Maturitas IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.maturitas.2025.108662 PMID:40645039	综述	探讨人工智能在营养与老龄化研究中的应用潜力及挑战	系统阐述AI技术在老年营养健康领域的创新应用，包括自动化饮食评估和风险预测	存在数据质量、伦理问题和模型可解释性等关键挑战	促进人工智能在营养与健康老龄化领域的应用与发展	老年人群的健康管理与营养干预	自然语言处理, 机器学习	老年疾病	机器学习, 自然语言处理, 深度学习	NA	图像, 文本	基于大型数据集	NA	NA	准确率	NA
3690	2025-10-06	Innovations in clinical PET image reconstruction: advances in Bayesian penalized likelihood algorithm and deep learning 2025-Sep, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02088-7 PMID:40681770	综述	本文综述了临床PET图像重建中贝叶斯惩罚似然算法和深度学习方法的技术原理与临床性能	系统总结商业PET系统中集成的BPL算法与新兴深度学习方法的创新融合，特别是混合重建方法uAI HYPER DPR	未涉及具体实验数据验证，主要基于技术原理和现有商业系统的性能分析	总结先进PET图像重建技术原理并促进其临床转化应用	PET图像重建算法	医学影像处理	NA	PET成像	CNN	医学影像	NA	NA	NA	图像质量, 定量准确性	NA
3691	2025-10-06	Towards trustworthy artificial intelligence in musculoskeletal medicine: A narrative review on uncertainty quantification 2025-Sep, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12737 PMID:40719310	综述	本文综述了不确定性量化在肌肉骨骼医学人工智能中的应用，旨在提升深度学习模型的可信度	提出了肌肉骨骼医学中不确定性量化的系统分类方法，并探讨了其在临床转化中的关键作用	属于叙述性综述，缺乏系统性评价的严格方法学框架	推动可信人工智能在肌肉骨骼医学中的临床应用	肌肉骨骼医学影像中的深度学习模型	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	不确定性量化方法	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	不确定性量化指标	NA
3692	2025-10-06	Improving Clinically Significant Prostate Cancer Detection with a Multimodal Machine Learning Approach: A Large-Scale Multicenter Study 2025-Sep, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240507 PMID:40815224	研究论文	开发并验证了一种结合临床和影像特征的多模态机器学习模型，用于预测临床显著性前列腺癌	首次在大规模多中心研究中结合双参数MRI影像组学特征与临床指标构建预测模型，并在前瞻性验证中证明其优于传统PI-RADS评分	在一个医疗中心表现较差，对高PI-RADS评分病例敏感性增加可能带来偏倚	提高临床显著性前列腺癌的检测准确性	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI, 影像组学分析	深度学习, 机器学习	医学影像, 临床数据	回顾性数据集7157例患者，前瞻性验证集1629例患者	NA	自动深度学习分割算法	AUC, 特异性, 敏感性	NA
3693	2025-10-06	A Deep Learning Model for Chemical Shieldings in Molecular Organic Solids Including Anisotropy 2025-Aug-28, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01819 PMID:40825152	研究论文	开发了一种名为ShiftML3的深度学习模型，用于预测分子有机固体中的化学屏蔽，包括各向异性	在提高分子固体中化学屏蔽预测精度的同时，还能预测完整的屏蔽张量，其预测精度接近DFT参考计算水平	NA	开发更准确、快速的化学屏蔽预测方法，替代计算密集的从头算方法	分子有机固体中的核磁共振化学屏蔽	机器学习	NA	核磁共振(NMR)	深度学习	化学屏蔽数据	NA	NA	ShiftML3	均方根误差(RMSE)	NA
3694	2025-10-06	Prediction of influenza-like illness incidence using meteorological factors in Kunming : deep learning model study 2025-Aug-16, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-23710-3 PMID:40818971	研究论文	本研究使用深度学习方法结合气象因素预测昆明市流感样病例发病率	在LSTM模型中引入核注意力网络(KAN)增强非线性学习能力，并验证气象数据对流感预测的改进效果	研究仅基于昆明市数据，时间范围有限(2017-2022年)	评估气象因素结合LSTM模型提高流感样病例发病率预测准确性的潜力	昆明市流感样病例发病率和气象数据	机器学习	流感	皮尔逊相关分析，深度学习	LSTM	时间序列数据	2017年11月至2022年1月的流感和气象数据	NA	LSTM, 注意力机制堆叠LSTM, 核注意力网络(KAN)	平均绝对百分比误差(MAPE)	NA
3695	2025-10-06	A Large-Scale Image Repository for Automated Pavement Distress Analysis and Degradation Trend Prediction 2025-Aug-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05748-5 PMID:40813387	研究论文	构建了一个包含路面病害识别和长期跟踪的大规模图像数据集，并评估了六种目标检测算法的性能	首个包含路面病害长期跟踪的大规模数据集，为动态跟踪监测和道路维护策略优化提供数据支持	未明确说明数据采集的地理范围和环境条件限制	开发自动化路面病害检测技术和预测退化趋势	路面病害图像数据	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测算法	图像	51012张路面病害识别图像 + 8928张长期跟踪图像	NA	NA	NA	NA
3696	2025-10-06	A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds 2025-Aug-13, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05792-1 PMID:40804054	研究论文	介绍UNB StepUP-P150足底压力数据集，包含150名参与者在不同步行速度和鞋履条件下的高分辨率足底压力数据	首次提供大规模公开可用的高分辨率足底压力数据集（4传感器/厘米），包含多种步行速度和鞋履条件	数据集仅包含150名参与者，可能无法代表所有人群特征	推动基于足底压力的步态分析和识别研究	人类步行步态模式	生物识别	NA	足底压力传感技术	NA	压力传感器数据	150名参与者，超过200,000个脚步	NA	NA	NA	NA
3697	2025-10-06	Hybrid Neural Networks for Precise Hydronephrosis Classification Using Deep Learning 2025-Aug-07, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.08.005 PMID:40783131	研究论文	开发用于肾超声图像中肾脏和液体自动分割的深度学习框架，以提升肾积水的诊断准确性	集成DenseNet201主干网络、特征金字塔网络和自组织神经网络层，实现多尺度特征提取和空间精度提升	未提及模型在外部验证集上的表现，未来需要模型优化和可解释性增强	开发自动化的肾积水评估系统，减少诊断变异性和提高准确性	肾超声图像中的肾脏和液体区域	计算机视觉	肾积水	超声成像	CNN, SelfONN	图像	1731张肾超声图像	未明确提及	DenseNet201, FPN, SelfONN	Dice系数, 精确率, 召回率, 准确率	NA
3698	2025-10-06	Ensemble of Handcrafted and Learned Features for Colorectal Cancer Classification 2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01633-0 PMID:40760266	研究论文	提出一种结合手工特征和深度学习特征的集成方法用于结直肠癌分类	首次将手工纹理描述符与CNN深度学习特征集成，利用两种特征的互补优势构建更鲁棒的特征空间	需要标注数据集且模型可解释性有限	开发自动化的结直肠癌分类方法以辅助病理诊断	结直肠癌组织病理图像	数字病理	结直肠癌	组织病理分析	CNN, 集成学习	医学图像	NA	NA	NA	准确率	NA
3699	2025-10-06	Comparison of neural networks for classification of urinary tract dilation from renal ultrasounds: evaluation of agreement with expert categorization 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06311-5 PMID:40613839	研究论文	本研究开发并评估了不同深度学习模型在婴儿肾脏超声图像中自动分类尿路扩张的能力	首次系统比较多种深度学习模型在婴儿尿路扩张分类任务中的表现，并评估其与专家分类的一致性	研究样本量相对有限，仅包含3个月以下婴儿的肾脏超声数据	开发自动化的尿路扩张分类系统以简化肾脏超声的临床解读	婴儿肾脏超声图像	计算机视觉	尿路扩张	超声成像	深度学习模型	图像	492张右侧肾脏超声和487张左侧肾脏超声，来自3个月以下的婴儿	NA	NA	准确率, 加权kappa分数	NA
3700	2025-10-06	Accelerated brain magnetic resonance imaging with deep learning reconstruction: a comparative study on image quality in pediatric neuroimaging 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06314-2 PMID:40650736	研究论文	比较深度学习重建技术在加速儿科脑部磁共振成像中的图像质量表现	首次在儿科神经影像学中系统比较传统MRI、传统MRI+DLR和加速MRI+DLR三种重建方法的图像质量	回顾性研究设计，样本量相对有限（116名参与者）	评估深度学习重建加速脑部MRI在儿科神经影像学中的临床可行性	116名儿科参与者（平均年龄7.9±5.4岁）	医学影像分析	儿科神经系统疾病	磁共振成像，深度学习重建	深度学习	医学影像	116名儿科患者	NA	NA	图像质量评分，锐度，伪影，噪声，病变显著性，图像噪声测量，变异系数，加权Cohen's kappa	NA