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
381	2025-12-31	Deep vision in agriculture: assessing the function of YOLO in the classification of plant leaf diseases (PLDs) 2025-Nov-24, BioData mining IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s13040-025-00497-y PMID:41286934	综述	本文对基于YOLO系列模型的植物叶片病害分类方法进行了全面回顾与综合分析	提供了YOLOv1至YOLOv10及领域特定变体的结构化综合比较，创建了包含数据集信息、性能指标和局限性的详细目录，并讨论了轻量化模型等未来研究方向	作为综述文章，主要基于现有文献进行分析，未提出新的原始模型或实验数据	评估YOLO模型在植物叶片病害分类中的应用，促进农业领域的自动化病害检测技术发展	植物叶片病害（PLDs）	计算机视觉	植物病害	深度学习	YOLO系列目标检测模型	图像	NA	NA	YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, CTB-YOLO, BED-YOLO, RAG-augmented YOLOv8	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 平均精度均值, 每秒帧数	NA
382	2025-12-31	Utilization of a Deep Learning Algorithm for Automated Segmentation of Median Nerve from Ultrasound Obtained from the Distal Forearm and Wrist 2025-Nov-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121289 PMID:41463586	研究论文	本研究利用四层U-Net深度学习算法，对超声图像中的正中神经进行自动分割和横截面积估计，以提升腕管综合征评估的稳健性和可重复性	通过针对性的基于强度的数据增强（如CLAHE、伽马校正和斑点噪声），显著提高了模型在新图像上的泛化能力，实现了跨站点独立的正中神经分割	研究使用的第二个数据集样本量较小（腕部35张、前臂26张静态图像），可能限制了模型在更广泛数据上的泛化性能评估	开发一种稳健的自动化正中神经分割方法，以支持可扩展的、基于超声的腕管综合征评估	超声图像中的正中神经，特别是在腕横纹和远端前臂两个临床相关部位	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	主要数据集：每个部位500张图像；第二个数据集：腕部35张、前臂26张静态图像	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 横截面积测量与手动追踪的相关性	NA
383	2025-12-31	Artificial intelligence-driven prediction of lymph node metastasis in T1 esophageal squamous cell carcinoma using whole slide images 2025-Nov-23, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-01186-z PMID:41274958	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的AI模型，利用全切片图像预测T1期食管鳞状细胞癌的淋巴结转移，以减少过度治疗	首次利用全切片图像和深度学习技术，构建了一个高阴性预测值和特异性的模型，专门用于预测T1期食管鳞状细胞癌的淋巴结转移，并在内外部队列中验证了其临床实用性	研究样本主要来自手术切除病例，外部验证队列仅包含临床高风险病例，可能限制了模型的泛化能力；未明确说明模型在更广泛患者群体中的表现	预测T1期食管鳞状细胞癌的淋巴结转移，以指导内镜黏膜下剥离术后的治疗决策，减少不必要的过度治疗	T1期食管鳞状细胞癌患者	数字病理学	食管癌	全切片图像分析	深度学习模型	图像	内部训练/验证/测试集：160例手术切除病例（72例LNM+，88例LNM-），来自374名患者；外部验证队列：临床高风险病例，浸润深度从MM到SM2	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数, 阴性预测值	NA
384	2025-11-25	Deep learning assessment of street spatial quality in old residential communities of Wuchang, Wuhan, China 2025-Nov-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28936-0 PMID:41276562	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
385	2025-12-31	High-Fidelity Transcriptome Reconstruction of Degraded RNA-Seq Samples Using Denoising Diffusion Models 2025-Nov-23, Biology DOI:10.3390/biology14121652 PMID:41463426	研究论文	本文提出了一种名为DiffRepairer的深度学习模型，用于修复降解RNA-seq数据中的转录组信号	首次将Transformer架构与条件扩散模型框架相结合，用于RNA降解效应的逆转，并采用“一步修复映射”方法	模型训练依赖于模拟生成的“降解-原始”配对数据，在真实临床样本中的泛化能力需进一步验证	开发高保真转录组修复计算方法，以克服临床存档样本中RNA降解对下游分析的影响	降解的RNA-seq数据及其对应的原始转录组信号	生物信息学	NA	RNA-seq	扩散模型, Transformer	基因表达数据	基于五个多样化伪降解数据集进行评估	NA	Transformer, 条件扩散模型	技术和生物学指标	NA
386	2025-12-31	A dataset of building surface defects collected by UAVs for machine learning-based detection 2025-Nov-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06318-5 PMID:41274920	研究论文	本研究构建了一个基于无人机采集的建筑表面缺陷数据集，用于支持基于机器学习的缺陷检测研究	创建了一个大规模、高质量、公开可用的建筑表面缺陷数据集，涵盖多种结构类型、缺陷类别和环境条件，为多任务研究提供基准	NA	解决深度学习在土木基础设施视觉检测中因缺乏大规模标注数据集而受限的问题	建筑表面缺陷，包括裂缝、脱落、渗漏、腐蚀和鼓包等	计算机视觉	NA	无人机图像采集	NA	图像	14,471张高分辨率图像，涵盖六种结构类型和五种缺陷类别	NA	NA	NA	NA
387	2025-12-31	The ANTsX ecosystem for mapping the mouse brain 2025-Nov-22, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-66741-5 PMID:41274934	研究论文	本文介绍了使用ANTsX生态系统开发的鼠标大脑映射流程，用于将多种数据集对齐到共享坐标框架中，并引入了两种新方法	提出了两种新方法：基于速度场的发育时间点连续插值方法和使用最小标注公开数据的深度学习自动大脑分区框架	NA	开发用于鼠标大脑数据集映射的标准化工具和流程	鼠标大脑	数字病理学	NA	MERFISH空间转录组学、fMOST形态学数据、发育MRI、LSFM数据	深度学习	图像、空间转录组学数据	NA	ANTsX	NA	NA	NA
388	2025-12-31	Development and validation of an artificial intelligence-based model for cardiovascular disease prediction using longitudinal data 2025-Nov-22, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03280-5 PMID:41275275	研究论文	本研究开发并验证了一种基于人工智能的模型，利用纵向数据预测心血管疾病	使用基于LSTM和GRU架构的深度学习模型分析纵向数据中的风险因素动态变化，以预测10年心血管疾病发病率，并在有限特征集下实现与使用更多变量研究相当的性能	模型仅限于21个常用临床变量，可能未涵盖所有相关风险因素	确定伊朗心血管疾病事件的重要预测因素，并评估深度学习模型在预测10年心血管疾病发病率方面的有效性	4,872名基线时无心血管疾病史的30岁及以上成年人，最终分析样本包括1,942名男性和2,930名女性	机器学习	心血管疾病	临床历史检查	LSTM, GRU	纵向数据	4,872名成年人（最终分析样本：1,942名男性，2,930名女性）	NA	LSTM, GRU	AUC	NA
389	2025-12-31	Combination Ensemble and Explainable Deep Learning Framework for High-Accuracy Classification of Wild Edible Macrofungi 2025-Nov-22, Biology DOI:10.3390/biology14121644 PMID:41463418	研究论文	本研究提出了一种结合集成学习和可解释深度学习的框架，用于高精度分类野生食用大型真菌	提出了一个结合EfficientNetB0、ResNet50和RegNetY的分层投票策略的集成模型（Combination Model），并应用Grad-CAM、Eigen-CAM和LIME等可解释AI方法，将框架转化为透明的决策支持工具	未明确说明	实现野生食用大型真菌的高精度分类，以支持生物多样性保护、食品安全和生态可持续性	24种野生食用大型真菌物种	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	包含24种野生食用大型真菌物种的数据集	NA	EfficientNetB0, ResNet50, RegNetY, MobileNetV3-L	准确率, AUC, MCC	NA
390	2025-12-31	Using a dynamic arithmetic optimization approach to improve ridgelet neural network performance in remote sensing scene classification 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28490-9 PMID:41271988	研究论文	本研究提出了一种创新的动态算术优化算法（DAOA）来提升Ridgelet神经网络（RNN）在遥感场景分类中的性能	提出了一种新的动态算术优化算法（DAOA），用于自动搜索RNN模型中的最优超参数，从而解决传统RNN因超参数选择不当而效果受限的问题	NA	提高遥感场景分类的准确性和效率	遥感图像场景分类	计算机视觉	NA	NA	RNN（Ridgelet神经网络）	图像	UC Merced Land Use公开数据集	NA	Ridgelet神经网络	NA	NA
391	2025-12-31	Multi scale deep learning quantifies Ki67 index in breast cancer histopathology images 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28734-8 PMID:41272033	研究论文	本文提出了一种基于U-Net的多尺度深度学习框架Kpi-Net，用于精确量化乳腺癌病理图像中的Ki67增殖指数	提出了结合残差扩张多尺度模块（RDMS Module）与Transformer Block的架构，以同时捕获局部细胞形态特征和全局肿瘤增殖信息，并设计了HS-CBAM-FPN模块优化多级特征融合，最后应用分水岭算法提升细胞簇分割精度	未明确说明模型在染色变异大或图像质量极低情况下的泛化能力，也未提及临床验证的样本规模和跨中心测试结果	开发一种能够准确量化乳腺癌病理图像中Ki67增殖指数的自动化方法，以辅助临床诊断和治疗决策	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	组织病理学染色成像	CNN, Transformer	图像	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	U-Net	F1分数, 均方根误差（RMSE）	未在摘要中明确说明
392	2025-12-31	Smartphone-integrated portable microfluidic platform for liver biomarker quantification using deep learning 2025-Nov-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29431-2 PMID:41272257	研究论文	本文介绍了一种集成了智能手机、微流控技术和深度学习的便携式平台，用于定量检测肝脏生物标志物	结合了立体光刻3D打印微流控流道、智能手机成像和卷积神经网络回归分析，实现了低成本、便携且临床级精度的肝脏功能评估	NA	开发一种准确、分散式的肝脏生物标志物检测平台，以支持早期诊断和监测，特别是在资源有限的环境中	肝脏生物标志物，包括直接胆红素、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶和天冬氨酸氨基转移酶	数字病理学	肝脏疾病	比色传感，微流控技术	CNN	图像	NA	NA	卷积神经网络	决定系数，检测限，变异系数	智能手机
393	2025-12-31	A global bibliometric and visualization study of the adaptive radiotherapy research landscape 2025-Nov-20, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-04066-x PMID:41264148	综述	本文对自适应放疗（ART）领域进行了系统的文献计量学分析，揭示了该领域的研究模式、新兴趋势和合作网络	首次通过文献计量学方法系统梳理了1999年至2024年自适应放疗研究的演进轨迹、关键研究者和热点转变	分析基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关文献；文献计量学方法主要反映发表趋势，不直接评估临床有效性	揭示自适应放疗领域的研究格局、发展趋势和合作网络，以指导未来的临床研究方向	自适应放疗相关的学术出版物	医学信息学/文献计量学	癌症（泛称）	文献计量学分析，网络可视化	NA	文献元数据（标题、摘要、关键词、引用信息）	3,941篇出版物（1999-2024年）	CiteSpace, Excel	NA	NA	NA
394	2025-12-31	Functional diversity of visual cortex improves constraint-free natural image reconstruction from human brain activity 2025-Nov, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2023.08.010 PMID:41467019	研究论文	本文提出了一种基于人类视觉皮层功能多样性的生成网络（FDGen），用于从fMRI脑活动数据中无约束地重建自然图像	首次利用视觉皮层功能多样性设计生成网络，实现无需语义类别或文本提示的自然图像重建，并引入功能输入模块和功能选择模块以动态选择多尺度视觉信息	未明确提及模型在更复杂或动态视觉刺激下的泛化能力，以及计算资源需求的具体限制	开发基于fMRI的脑解码算法，实现无约束的自然图像重建	人类视觉皮层功能磁共振成像（fMRI）数据	计算机视觉	NA	功能磁共振成像（fMRI）	生成网络	图像	NA	NA	FDGen	NA	NA
395	2025-12-31	Potential of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of vertebral compression fractures: A 20-year bibliometric analysis (2004-2023) 2025-Oct-03, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044876 PMID:41054042	综述	本文通过文献计量学分析，探讨了人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中的应用潜力和研究趋势	首次对2004年至2023年间人工智能在椎体压缩性骨折领域的应用进行了系统的文献计量分析，揭示了研究热点的演变和关键贡献者	分析仅基于Web of Science核心合集中的英文文章，可能遗漏其他语言或数据库中的相关研究	通过文献计量学方法，绘制人工智能在椎体压缩性骨折领域应用的知识图谱，识别研究趋势和关键影响因素	2004年至2023年间发表的462篇关于人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中应用的英文文章	医学信息学	椎体压缩性骨折	文献计量分析	NA	文本数据（文献元数据）	462篇文章	CiteSpace	NA	NA	NA
396	2025-12-31	Advancements in artificial intelligence for prostate cancer: Optimizing diagnosis, treatment, and prognostic assessment 2025-Oct, Asian journal of urology IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.ajur.2024.12.001 PMID:41467190	综述	本文综述了人工智能在前列腺癌管理中的研究现状，重点探讨了其在优化诊断、治疗和预后评估方面的潜力	系统性地总结了AI在前列腺癌管理中的最新应用进展，并识别了临床整合的机遇与挑战	需要更大规模、更多样化的数据集，并且存在临床实施障碍	概述人工智能在前列腺癌管理中的研究现状，评估其提升诊断、治疗和预后评估的潜力	前列腺癌	数字病理学	前列腺癌	NA	机器学习, 深度学习	医学影像	NA	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
397	2025-12-31	Systematic Review and Meta-analysis of AI-driven MRI Motion Artifact Detection and Correction 2025-Sep-05, ArXiv PMID:40949764	综述与荟萃分析	本文系统回顾并荟萃分析了人工智能驱动的MRI运动伪影检测与校正方法，评估了当前进展、有效性、挑战及未来研究方向	首次对AI驱动的MRI运动伪影检测与校正方法进行系统性综述与荟萃分析，特别关注深度学习中生成模型的应用潜力与局限性	方法泛化能力有限，依赖配对训练数据，存在视觉失真风险，缺乏标准化数据集和报告协议	评估AI驱动方法在MRI运动伪影检测与校正中的有效性、挑战及未来发展方向	MRI图像中的运动伪影	医学影像分析	NA	磁共振成像	深度学习生成模型	MRI图像	NA	NA	NA	NA	NA
398	2025-12-31	Automated Deep Learning Pipeline for Callosal Angle Quantification 2025-Aug-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.18.25333901 PMID:40894175	研究论文	本文开发了一个全自动深度学习框架，用于从原始T1 MPRAGE和非MPRAGE MRI扫描中直接测量胼胝体角，以辅助常压性脑积水的诊断	开发了一个结合BrainSignsNET模型进行关键解剖标志点检测和基于UNet的分割网络进行侧脑室分割的全自动、鲁棒的深度学习框架，可直接从原始MRI扫描中量化胼胝体角，性能优于已报道的观察者间变异性	未明确说明模型在更广泛、多中心数据集上的泛化能力，以及框架处理存在严重运动伪影或图像质量极差扫描的能力	开发一个全自动、可靠的深度学习框架，用于量化MRI图像中的胼胝体角，以辅助常压性脑积水的诊断	来自巴尔的摩纵向衰老研究和BIOCARD数据集的MRI扫描，以及约翰霍普金斯湾景医院的216例临床MRI扫描	数字病理学	常压性脑积水	T1 MPRAGE MRI, 非MPRAGE MRI	深度学习	3D MRI图像	内部验证使用BLSA和BIOCARD数据集，外部验证使用216例临床MRI扫描	NA	BrainSignsNET, UNet (使用预训练的EfficientNetB0作为编码器)	相关系数(r), p值, 平均绝对误差(MAE)	NA
399	2025-12-31	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	研究论文	本文介绍了MULTICOM4系统，该系统通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，在CASP16中提升了蛋白质复合物结构预测的准确性	整合基于Transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合蛋白质复合物化学计量比预测、多样化的多序列比对生成、模型异常处理及深度学习模型质量评估等内部技术	未明确提及具体局限性，但暗示在无化学计量比信息时预测性能可能受限	提高多链蛋白质复合物（多聚体）的结构预测准确性	蛋白质复合物结构	机器学习	NA	多序列比对（MSA）、深度学习模型质量评估	Transformer, 扩散模型	蛋白质序列和结构数据	CASP16评估中的蛋白质复合物目标	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	TM-score, DockQ score	NA
400	2025-12-31	Machine Learning Quantification of Fluid Volume in Eyes With Retinal Vein Occlusion Treated With Aflibercept: The REVOLT Study 2025 Mar-Apr, Journal of vitreoretinal diseases IF:0.5Q4 DOI:10.1177/24741264241308495 PMID:39742143	研究论文	本研究利用深度学习算法量化视网膜静脉阻塞患者经阿柏西普治疗后眼内液体体积，并评估其与视力预后的关系	首次结合缺血指数、视网膜液体体积及层厚度测量，构建综合模型来预测视网膜静脉阻塞患者的视力变化	样本量较小（49只眼），且仅针对治疗初治患者，可能限制结果的普适性	评估缺血、视网膜液体及层厚度测量与视网膜静脉阻塞患者视力预后的综合关系	因中心性或分支性视网膜静脉阻塞导致视力受损的初治患者眼睛	数字病理学	视网膜静脉阻塞	扫频源光学相干断层扫描	深度学习	图像	49只眼睛	NA	NA	皮尔逊相关系数	NA