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	2025-10-30	An Explainable Web-Based Diagnostic System for Alzheimer's Disease Using XRAI and Deep Learning on Brain MRI 2025-Oct-10, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15202559 PMID:41153232	研究论文	开发了一种基于XRAI和深度学习的可解释网络诊断系统，用于阿尔茨海默病的脑部MRI分类	首次将XRAI系统性地集成到基于MRI和深度学习的AD严重程度分类中，提供区域归因图增强临床可解释性	仅使用2D脑部MRI数据，数据集规模相对有限	开发临床可部署的阿尔茨海默病严重程度分类AI系统	阿尔茨海默病患者脑部MRI图像	计算机视觉	阿尔茨海默病	脑部MRI	CNN	图像	33,984张图像，涵盖四个AD严重程度类别	TensorFlow, PyTorch, Gradio	MobileNet-V3 Large, EfficientNet-B4, ResNet-50	准确率	NA
382	2025-10-30	YOLO-LaserGalvo: A Vision-Laser-Ranging System for High-Precision Welding Torch Localization 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206279 PMID:41157335	研究论文	提出了一种用于焊接自动化中焊枪尖端精确定位的新型闭环视觉定位系统YOLO-LaserGalvo	集成单目相机、红外激光测距传感器与振镜扫描器，结合改进的YOLOv11模型，实现无需标记物的高精度焊枪定位	尚未实现完整的6自由度姿态估计，未来需要集成更多传感器以提升性能	开发高精度的焊枪尖端定位系统用于工业焊接自动化	焊接焊枪尖端	计算机视觉	NA	红外激光测距，振镜扫描	YOLO	图像，距离测量数据	NA	NA	YOLOv11	准确率，鲁棒性，处理速度	NA
383	2025-10-30	PDSRS-LD: Personalized Deep Learning-Based Sleep Recommendation System Using Lifelog Data 2025-Oct-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25206292 PMID:41157345	研究论文	提出基于个人生活日志数据的个性化深度学习睡眠推荐系统	结合可穿戴设备采集的生活日志数据和AI智能床的实时睡眠数据，构建个性化用户画像进行睡眠质量分析	未明确说明样本规模和数据收集的具体时间跨度	开发个性化睡眠推荐系统以改善睡眠质量	用户睡眠数据和生活日志数据（压力水平、疲劳度、睡眠满意度等）	机器学习	睡眠障碍	可穿戴设备数据采集，AI智能床监测	深度学习	传感器数据，生活日志数据	NA	NA	NA	F1分数，平均精度(mAP)	NA
384	2025-10-30	Enhancing Lesion Detection in Rat CT Images: A Deep Learning-Based Super-Resolution Study 2025-Oct-03, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13102421 PMID:41153703	研究论文	本研究评估深度学习超分辨率模型在提升大鼠胸部CT图像质量和病灶检测能力方面的效果	首次在大鼠胸部CT图像中比较多种深度学习超分辨率模型，并揭示传统定量指标与放射科医生评估之间的差异	研究样本仅来自PHMG-p暴露研究的Sprague Dawley大鼠，结果可能不适用于其他动物模型或疾病类型	评估深度学习超分辨率模型能否在保持定量指标的同时提升大鼠胸部CT图像的临床可解释性	222例来自PHMG-p暴露研究的Sprague Dawley大鼠胸部CT扫描	计算机视觉	肺部疾病	CT成像	深度学习超分辨率模型	CT图像	222例大鼠胸部CT扫描	NA	SinSR, SinSR3, OmniSR	PSNR, SSIM, 放射科医生评分	NA
385	2025-10-30	DeepProtein: deep learning library and benchmark for protein sequence learning 2025-Oct-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf165 PMID:40388205	研究论文	本文介绍了专为蛋白质相关任务设计的深度学习库DeepProtein及其基准测试	开发了专门针对蛋白质序列学习的综合深度学习库，并建立了多任务基准评估体系，同时提出了基于Prot-T5微调的DeepProt-T5模型系列	NA	为蛋白质科学研究提供易用的深度学习工具和性能基准	蛋白质序列数据	机器学习	NA	深度学习	基于Prot-T5的微调模型	蛋白质序列数据	NA	基于DeepPurpose构建	Prot-T5, DeepProt-T5	在蛋白质功能预测、亚细胞定位预测、蛋白质-蛋白质相互作用预测和蛋白质结构预测等任务上的性能评估	NA
386	2025-10-30	G4STAB: a multi-input deep learning model to predict G-quadruplex thermodynamic stability based on sequence and salt concentration 2025-Oct-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf545 PMID:41014017	研究论文	开发了一个多输入深度学习模型G4STAB，用于基于序列特征和盐浓度预测G-四链体热力学稳定性	首个不依赖预定结构特征，能够同时考虑序列特征、盐浓度和pH值来预测G-四链体熔解温度的多输入深度学习模型	模型训练数据量相对有限（2382个DNA G4序列），可能无法覆盖所有可能的G4拓扑结构	开发准确预测G-四链体热力学稳定性的计算模型	DNA G-四链体序列及其热力学稳定性	机器学习	NA	深度学习	多输入深度神经网络	序列数据, 化学浓度数据	2382个DNA G-四链体序列用于训练，391502个实验验证的G4用于分析	NA	多输入深度神经网络	R²	NA
387	2025-10-30	Multimodal deep learning with hyperspectral imaging for accurate origin classification of wolfberries 2025-Oct, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2025.103166 PMID:41140601	研究论文	提出一种融合高光谱成像的多模态深度学习模型，用于枸杞地理产地的精确分类	采用交叉注意力机制有效融合光谱和图像特征，通过简化注意力机制降低计算复杂度并提升模型可解释性	NA	实现枸杞地理产地的精确分类，以评估其营养和药用特性	枸杞	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	图像, 光谱数据	NA	NA	多模态卷积神经网络(MTCNN)	准确率	NA
388	2025-10-30	HER2-IHC-40x: A high-resolution histopathology dataset for HER2 IHC scoring in breast cancer 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111922 PMID:41143256	研究论文	本文介绍了一个用于乳腺癌HER2免疫组织化学评分的高分辨率数字病理学数据集	提供了首个专门针对HER2 IHC评分的高分辨率全切片图像和提取区域集合数据集，包含两种数据划分策略和颜色直方图过滤方法	数据集仅包含107张全切片图像，样本规模相对有限	为计算病理学分析提供结构化的高质量数据资源	乳腺癌组织切片中的HER2免疫组织化学染色区域	数字病理学	乳腺癌	免疫组织化学染色，全切片图像扫描	深度学习模型	图像	107张全切片图像，从中提取的1024×1024像素图像块	NA	NA	NA	NA
389	2025-10-30	MeatScan: An image dataset for machine learning-based classification of fresh and spoiled cow meat 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112045 PMID:41143259	研究论文	本文介绍了MeatScan数据集，用于支持基于深度学习的鲜肉与变质牛肉二元分类	提供了首个在加纳真实环境中采集的牛肉新鲜度分类图像数据集，填补了计算机视觉与食品安全检测在资源匮乏环境中的应用空白	数据集仅包含加纳地区的样本，可能限制了在其他地理区域的泛化能力	开发用于食品安全监测的机器学习分类方法	新鲜与变质的牛肉样本	计算机视觉	NA	图像采集	CNN	图像	11,000张高分辨率RGB图像（5,627张新鲜，5,373张变质）	NA	NA	NA	NA
390	2025-10-30	MMSE-Based Dementia Prediction: Deep vs. Traditional Models 2025-Oct-01, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15101544 PMID:41157217	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的痴呆症预测模型，使用MMSE数据并与传统机器学习模型进行性能比较	首次将项目级MMSE特征与可解释AI（SHAP分析）相结合，实现了高预测准确性和临床可解释性的双重优势	数据来自单一临床中心且样本量较小，可能限制模型的泛化能力	开发更准确的痴呆症早期诊断方法	164名参与者，分为认知正常、轻度认知障碍和痴呆症三组	机器学习	老年疾病	MMSE认知功能评估	神经网络, Random Forest, SVM	临床评估数据	164名参与者	NA	全连接神经网络	准确率, F1分数, 混淆矩阵, ROC曲线	NA
391	2025-10-30	[Applications and perspectives of artificial intelligence in periodontology] 2025-Oct-01, Hua xi kou qiang yi xue za zhi = Huaxi kouqiang yixue zazhi = West China journal of stomatology DOI:10.7518/hxkq.2025.2025103 PMID:41159323	综述	本文综述了人工智能在牙周病学领域的应用现状与未来发展前景	系统阐述了AI技术在牙周病早期检测、风险评估、个性化治疗和远程护理等多维度的创新应用	模型泛化能力、数据质量、伦理问题和可解释性等方面仍存在挑战	探讨人工智能技术在牙周病学领域的应用潜力与发展方向	牙周病诊断、治疗和管理的AI技术应用	自然语言处理, 机器学习	牙周病	深度学习, 机器学习, 自然语言处理	NA	多模态数据（病史、生活方式因素、影像数据）	NA	NA	NA	NA	多中心大数据平台
392	2025-10-30	Development and validation of deep learning models for qualitative classification of benign and malignant enlarged cervical lymph nodes based on ultrasound images 2025-Sep-30, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-2024-576 PMID:41142548	研究论文	开发并验证基于超声图像的深度学习模型，用于良恶性颈部淋巴结的定性分类	首次系统比较多种深度学习模型在颈部淋巴结良恶性分类中的性能，发现VGG16模型表现最佳	回顾性研究设计，样本来源单一，模型性能存在提升空间	提高颈部淋巴结良恶性术前定性诊断的准确性	经超声引导活检病理证实的颈部淋巴结	计算机视觉	淋巴结疾病	超声成像	深度学习	超声图像	2,697名患者的3,014个颈部淋巴结（良性1,489例，恶性1,525例）	NA	VGG16, ResNet101, ResNet50	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度	NA
393	2025-10-30	Application of Explainable Artificial Intelligence Based on Visual Explanation in Digestive Endoscopy 2025-Sep-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101058 PMID:41155057	综述	系统回顾了基于可视化解释的可解释人工智能在消化内镜图像分析领域的研究进展与应用	首次系统梳理了消化内镜领域中基于可视化解释的XAI方法，重点关注其在建立可信人机协作基础方面的作用	仅纳入34篇文献，覆盖范围有限；主要关注可视化解释方法，其他XAI方法涉及较少	提升消化内镜人工智能系统的透明度和可信度，促进临床实践应用	消化内镜图像分析	计算机视觉	胃肠道疾病	消化内镜检查（食管胃十二指肠镜、结肠镜、超声内镜、无线胶囊内镜）	深度学习	内镜图像	34篇文献（食管胃十二指肠镜7篇、结肠镜13篇、超声内镜9篇、无线胶囊内镜5篇）	NA	NA	NA	NA
394	2025-10-30	Comparative Analysis of Foundational, Advanced, and Traditional Deep Learning Models for Hyperpolarized Gas MRI Lung Segmentation: Robust Performance in Data-Constrained Scenarios 2025-Sep-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101062 PMID:41155061	研究论文	比较基础模型、先进大核架构和传统深度学习方法在超极化气体MRI肺部分割任务中的性能表现	首次在数据受限场景下系统比较基础模型、先进大核架构与传统深度学习模型在医学影像分割中的表现	仅针对超极化气体MRI数据，样本量相对有限（205名参与者）	评估不同深度学习架构在数据受限情况下的医学影像分割性能	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的超极化气体MRI肺部图像	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	超极化气体MRI（氦-3和氙-129）	基础模型,大核卷积网络,传统深度学习模型	2D MRI图像	205名参与者的1640张2D MRI切片	NA	Segment Anything Model,MedSAM,UniRepLKNet,TransXNet,UNet,VGG19,Feature Pyramid Network,MIT-B5,DeepLabV3,ResNet152	DSC（Dice相似系数）	NA
395	2025-10-30	Wearable Flexible Wireless Pressure Sensor Based on Poly(vinyl alcohol)/Carbon Nanotube/MXene Composite for Health Monitoring 2025-Sep-30, Micromachines IF:3.0Q2 DOI:10.3390/mi16101132 PMID:41156378	研究论文	开发了一种基于PVA/碳纳米管/MXene复合材料的可穿戴柔性无线压力传感器，用于健康监测	采用PVA/单壁碳纳米管/MXene复合材料作为敏感材料，结合随机分布的皱纹结构，实现了高精度压力监测	NA	开发高精度无线柔性传感器用于人体健康监测和人机交互	声带运动、弯曲手指和人体脉搏	健康监测	NA	无线传感技术	深度学习模型	压力数据	NA	NA	NA	准确率	无需额外计算设备
396	2025-10-30	Voice-Based Early Diagnosis of Parkinson's Disease Using Spectrogram Features and AI Models 2025-Sep-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101052 PMID:41155050	研究论文	本研究开发了一种基于语音信号和人工智能模型的帕金森病早期诊断系统	结合多种声学特征提取方法和深度学习架构，特别是双向LSTM模型，在帕金森病语音分类中取得优异性能	使用相对较小的公开数据集（81个样本），且第二个补充数据集未参与实验	开发基于语音分析的帕金森病自动诊断系统	帕金森病患者和非帕金森病个体的语音信号	自然语言处理	帕金森病	语音信号处理，声学特征提取	SVM, XGBoost, 逻辑回归, DNN, CNN, LSTM, GRU, BiLSTM	语音信号，声谱图	主要数据集81个样本（帕金森病和非帕金森病个体语音录音）	NA	CNN+LSTM, CNN+GRU, BiLSTM	准确率, AUC	NA
397	2025-10-30	Predicting Short-Term Outcome of COVID-19 Pneumonia Using Deep Learning-Based Automatic Detection Algorithm Analysis of Serial Chest Radiographs 2025-Sep-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101054 PMID:41155053	研究论文	本研究利用基于深度学习的自动检测算法分析系列胸部X光片，预测COVID-19肺炎患者的短期临床结局	首次将商业深度学习自动检测算法(DLAD)的系列变化参数(Δ参数)用于COVID-19肺炎短期预后预测	单中心研究，样本量相对有限(391例)，未进行外部验证	评估基于深度学习的自动检测算法参数在预测COVID-19肺炎患者短期临床结局中的应用价值	COVID-19肺炎患者	数字病理	COVID-19肺炎	胸部X光摄影	深度学习	医学影像	391例COVID-19患者，其中改善组309例，恶化组82例	商业深度学习自动检测算法(DLAD)	基于梯度加权类激活映射(Grad-CAM)的定位网络	C-index, 时间依赖性AUROC, 综合校准指数	NA
398	2025-10-30	AI-Enhanced Deep Learning Framework for Pulmonary Embolism Detection in CT Angiography 2025-Sep-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101055 PMID:41155054	研究论文	开发了一种用于CT血管造影中肺栓塞检测的AI增强深度学习框架	提出了共识交集优化融合(CIOF)方法，通过K-of-M像素级掩码融合和训练患者选择的投票阈值来最大化IoU	运行时间较长(约63.7秒每病例)，因为需要执行和融合所有十个模型	提高CT肺动脉造影中肺栓塞的检测准确性，特别是远端动脉中的小低对比度血栓	肺栓塞患者的CT血管造影图像	计算机视觉	肺栓塞	CT肺动脉造影(CTPA)	FCN	医学图像	35名患者，12,034个切片	NA	Inception-ResNetV2	IoU, Dice, FNR, FPR, 延迟时间	NA
399	2025-10-30	Performance assessment of computed tomographic angiography fractional flow reserve using deep learning: SMART trial summary 2025-Sep-28, Journal of geriatric cardiology : JGC IF:1.8Q3 DOI:10.26599/1671-5411.2025.09.002 PMID:41143164	研究论文	评估基于深度学习的CT血管造影血流储备分数技术(DVFFR)在诊断冠状动脉疾病中的性能	开发了基于深度学习的CT-FFR方法DeepVessel FFR，利用完整的冠状动脉树结构进行血流储备分数计算	回顾性单中心研究，样本量有限(339名患者)	评估深度学习CT-FFR技术在诊断冠状动脉疾病缺血中的性能	疑似稳定型冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影(CTA)	深度学习	医学影像	339名患者(60.5±10.0岁，209名男性)，414条血管	NA	DeepVessel FFR	灵敏度,特异性,准确度,阳性预测值,阴性预测值,AUC	NA
400	2025-10-30	Ultrawidefield-to-Conventional Fundus Image Translation with Scaled Feature Registration and Distorted Vessel Correction 2025-Sep-28, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12101046 PMID:41155045	研究论文	提出一种改进的超广角眼底图像到常规眼底图像的转换方法，通过尺度特征配准和扭曲血管校正技术提升图像质量	采用尺度特征配准和扭曲血管校正方法，有效对齐超广角与常规眼底图像对，显著减少信息失真	需要同一天从同一患者获取的配对超广角和常规眼底图像数据，数据收集存在限制	改进眼底图像模态转换方法，提升眼科深度学习模型的诊断支持能力	超广角眼底图像和常规眼底图像	计算机视觉	眼科疾病	眼底成像	生成模型	图像	NA	NA	NA	MSE, PSNR, SSIM	NA