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
3701	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
3702	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
3703	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
3704	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
3705	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
3706	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
3707	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
3708	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
3709	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
3710	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
3711	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
3712	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
3713	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
3714	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
3715	2025-11-15	A transformer-based deep learning model for preoperative prediction of lympho-vascular invasion in laryngeal squamous cell carcinoma: a multicenter study 2025-Nov-13, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000004012 PMID:41231622	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型用于喉鳞状细胞癌术前淋巴血管侵犯预测	首次将Transformer架构与影像组学特征结合用于LVI预测，并在多中心研究中验证其优越性能	回顾性研究设计，样本来源仅限于三家医院	探索基于CT影像的影像组学模型在喉鳞癌淋巴血管侵犯术前无创预测中的价值	喉鳞状细胞癌患者	数字病理	喉癌	对比增强CT成像	Transformer, 逻辑回归, 随机森林, 多层感知机	CT影像	1024例患者（训练集291例，内部验证126例，外部测试607例）	NA	Transformer	AUC, 决策曲线分析, 混淆矩阵, 校准曲线, NRI, IDI	NA
3716	2025-11-15	Mapping the Application Landscape of Artificial Intelligence in Prostate Cancer: a Global Bibliometric Analysis 2025-Nov-13, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003828 PMID:41231645	文献计量分析	通过文献计量学方法分析人工智能在前列腺癌研究领域的全球应用格局和发展趋势	采用逐年分析视角展示研究轨迹，首次系统绘制AI在前列腺癌领域的知识图谱	仅基于Web of Science数据库，可能存在文献收录偏差	探索人工智能在前列腺癌研究中的应用现状和发展趋势	2014-2024年间2,581篇AI相关前列腺癌研究文献	医学信息学	前列腺癌	文献计量分析，共现分析，共被引分析	传统机器学习，深度学习	文献元数据	2,581篇出版物	CiteSpace	NA	NA	NA
3717	2025-11-15	GATPDD: an Enhanced Deep Learning Framework for Predicting Drug-Parasitic Disease Associations 2025-Nov-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3631560 PMID:41231695	研究论文	提出一种增强的深度学习框架GATPDD，用于改进药物-寄生虫病关联预测	整合增强的深度图信息最大化、多头图注意力网络和邻域交互注意力机制，在有限基准数据集场景下优化特征学习和嵌入聚合	生物医学数据稀缺限制了模型训练	提高药物-寄生虫病关联预测的准确性和鲁棒性	药物与寄生虫病之间的关联关系	机器学习	寄生虫病	深度学习	图神经网络	图数据	NA	NA	多头图注意力网络,深度图信息最大化	准确性,鲁棒性	NA
3718	2025-11-15	DynaRepo: the repository of macromolecular conformational dynamics 2025-Nov-13, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf1130 PMID:41231767	研究论文	介绍DynaRepo大分子构象动力学数据库，包含约450个复合物和270个单链蛋白质的分子动力学模拟数据	首个专注于大分子构象动力学的综合数据库，填补了静态结构研究方法与动态行为研究之间的空白	数据来源主要限于PDBbind、SAbDab和基准数据集，可能无法覆盖所有大分子类型	为大分子动态行为的深度学习研究提供数据基础	蛋白质、RNA、DNA及其复合物	计算生物学	NA	分子动力学模拟	NA	分子动力学轨迹数据	约450个复合物和270个单链蛋白质，每个复合物进行三次500纳秒模拟，总计超过1100微秒模拟数据	NA	NA	NA	NA
3719	2025-11-15	Ensembling Vision Transformers and ResNet-50 for Interpretable Lung Cancer Diagnosis with Feature Fusion and XAI Techniques 2025-Nov-13, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01738-6 PMID:41233642	研究论文	提出一种结合Vision Transformer和ResNet-50的混合集成架构，通过特征融合和可解释AI技术实现肺癌病理图像分类	首次将ResNet-50的层次特征提取能力与Vision Transformer的全局上下文理解相结合，并采用多学科XAI策略提供关键可解释性	NA	开发准确、透明且临床可行的肺癌诊断系统	肺癌病理图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN, Transformer	图像	NA	NA	ResNet-50, Vision Transformer	准确率	NA
3720	2025-11-15	Validation of a deep learning approach for epicardial adipose tissue segmentation in computed tomography 2025-Nov-13, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03528-1 PMID:41233698	研究论文	本研究验证了一种基于深度学习的自动分割方法在心包脂肪组织CT图像分割中的性能	开发了基于U-Net架构的深度学习解决方案，仅使用外部公共数据集进行训练，在心包脂肪组织分割中优于商业软件	EAT分割性能仍低于观察者间变异性，样本量相对有限	验证深度学习算法在心脏CT中心包脂肪组织自动分割的准确性和可靠性	心包脂肪组织	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描	CNN	医学影像	300例非对比心脏CT扫描	NA	U-Net	Dice系数, Pearson相关系数	NA