深度学习在生物医药领域中的应用

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
381	2025-09-26	Development and internal validation of a mammography-based model fusing clinical, radiomics, and deep learning models for sentinel lymph node metastasis prediction in breast cancer 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1659422 PMID:40995087	研究论文	开发基于乳腺X线摄影融合临床、影像组学和深度学习模型的哨兵淋巴结转移预测方法	提出概率后融合方法整合临床特征、影像组学特征和深度学习特征进行多模态融合预测	仅进行内部验证，需要更大规模外部验证	评估乳腺癌患者哨兵淋巴结转移状态	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影、影像组学分析、深度学习特征提取	随机梯度下降、支持向量机、多模态融合模型	医学影像	训练集203例，内部验证集87例，独立测试集82例
382	2025-09-26	An MRI based histogram oriented gradient and deep learning approach for accurate classification of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1529761 PMID:40995095	研究论文	提出一种结合HOG特征提取和深度学习方法的MRI图像分析框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断和分期分类	首次将Harris角点兴趣点与HOG特征提取方法结合，并比较三种分类器在AD分期诊断中的性能	NA	开发基于MRI的非侵入性早期阿尔茨海默病诊断方法	阿尔茨海默病患者（包括正常对照CN、轻度认知障碍MCI和AD患者）的脑部MRI图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	Harris角点检测、HOG特征提取、深度学习	SVM、KNN、DNN	T1加权脑部MRI图像	NA
383	2025-09-26	Convolutional neural networks decode finger movements in motor sequence learning from MEG data 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1623380 PMID:40995145	研究论文	本研究验证了一种紧凑卷积神经网络用于从MEG数据中解码手指运动	采用线性有限脉冲响应卷积神经网络实现快速可解释的手指运动解码	仅针对食指和中指运动进行解码，未涵盖所有手指	开发非侵入性脑机接口技术以解码手指运动模式	健康参与者的手指运动脑磁图数据	脑机接口	NA	脑磁图、序列反应时间任务	LF-CNN、EEGNet、FBCSP-ShallowNet、VGG19	脑磁图信号	健康参与者（具体人数未在摘要中说明）
384	2025-09-26	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模平行报告实验系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测10万多个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础	NA	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的综合目录	人类中期妊娠皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	NA	大规模平行报告实验(MPRA)、深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	102,767个开放染色质区域
385	2025-09-26	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型的比较，实现了摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难以处理问题	贝叶斯分层模型和证据积累模型	机器学习	NA	深度学习、摊销推理、迁移学习	深度学习模型	模型参数和概率程序	通过系列验证研究进行基准测试，并应用四个先前难以处理的证据积累模型
386	2025-09-26	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的三维病理人工智能分诊方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	首次开发能够自动识别三维病理数据集中最关键二维切片的AI分诊系统，通过生成三维肿瘤风险热图实现图像优先级排序	NA	改善巴雷特食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织样本	数字病理	食管肿瘤	三维病理成像	深度学习	三维病理图像	临床验证研究中涉及的食管活检样本（具体数量未明确说明）
387	2025-09-26	Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326 PMID:37678674	研究论文	利用深度学习技术从H&E病理图像中提取病理组学特征，揭示肺腺癌从前驱病变到浸润性腺癌的免疫与分子演化规律	首次通过病理组学特征量化肺前驱病变演化过程中的上皮细胞异型性增加和淋巴细胞减少趋势，与昂贵分子检测结果一致	样本量相对有限（98例患者），仅基于H&E染色图像分析	解析肺腺癌从前驱病变到浸润癌的演化机制	肺组织病理图像（正常组织、AAH、AIS、MIA和ADC病变）	数字病理	肺癌	深度学习、人工智能、H&E染色病理图像分析	深度学习模型	病理图像	98例患者、162张切片、669个感兴趣区域（含143正常、129AAH、94AIS、98MIA、205ADC）
388	2025-09-26	Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears 2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652 PMID:37380127	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络和临床数据的AI模型，用于辅助关节镜手术中肱二头肌长头腱的健康诊断	首次评估AI分析关节镜图像的能力，结合图像与临床数据构建诊断模型	需要增加输入数据以减少过拟合，结果需进一步研究验证	开发能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI决策辅助模型	199名患者的关节镜图像及临床数据	计算机视觉	骨科疾病	深度学习、迁移学习	CNN（Inception V3）、MLP、Mask R-CNN	视频图像、临床数据	199名患者
389	2025-09-26	Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316 PMID:37634868	研究论文	基于宫颈鳞癌组织病理图像开发深度学习模型预测淋巴结转移状态	首次采用多尺度注意力机制的多示例深度学习框架，仅通过原发灶H&E染色切片实现淋巴结转移预测	需通过宫颈活检标本和多中心大样本数据验证实际价值	开发术前评估宫颈癌淋巴结状态的深度学习模型	宫颈鳞状细胞癌患者	数字病理	宫颈癌	H&E染色全玻片成像	多示例深度卷积神经网络（基于多尺度注意力机制）	病理图像	564名患者的1524张全玻片图像（内部数据集405例，外部验证159例）
390	2025-09-26	A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320 PMID:37652399	研究论文	提出一种基于常规H&E染色切片图像的深度学习算法，用于头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的预测	首次开发仅使用常规H&E染色全切片图像即可实现HPV感染状态预测的深度学习流程，并达到最先进的检测性能	NA	开发头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的自动预测方法	头颈部鳞状细胞癌患者的组织切片图像	数字病理学	头颈部癌症	全切片图像分析	深度学习算法	图像	NA
391	2025-09-26	Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331 PMID:37716506	研究论文	提出一种通过免疫组织化学自动生成结肠腺体分割真值标注的方法	利用IHC标记自动生成H&E切片中的腺体标注，替代耗时的手动标注	方法依赖IHC与H&E图像的精准配准，且需要特定标记物的染色	开发自动化的腺体分割真值标注生成技术	结肠活检标本中的腺体组织	数字病理学	结肠癌/炎症性肠病	免疫组织化学、深度学习	深度学习模型	组织病理图像	内部保留活检标本集+2个公共数据集
392	2025-09-26	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发基于深度学习的模型，通过组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理反应	提出可自适应加权多尺度卷积神经网络的多尺度补丁模型，首次实现从H&E染色切片图像自动评估MPR	样本量相对有限（125例），需更大规模数据验证泛化能力	开发临床可用的深度学习模型以辅助病理学家评估新辅助治疗效果	接受新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌组织样本	数字病理	肺癌	全幻灯片成像，H&E染色	多尺度CNN	病理图像	125例非小细胞肺癌病例，261张H&E染色切片
393	2025-09-26	Learning from prepandemic data to forecast viral escape 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06617-0 PMID:37821700	研究论文	开发了可预测病毒免疫逃逸突变的计算框架EVEscape	结合深度学习模型与生物物理信息，可在疫情早期无需实验数据即可预测病毒变异	NA	建立通用计算框架以预测病毒免疫逃逸突变	SARS-CoV-2、流感、HIV、拉沙病毒、尼帕病毒等具有大流行潜力的病毒	机器学习	传染病	深度学习、生物物理分析	深度学习模型	病毒序列数据、结构信息	使用2020年前可用的历史序列数据进行训练
394	2025-09-26	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	开发基于深度学习的算法通过组织病理图像预测前列腺癌分子亚型	首次提出基于Transformer的分层架构，使用H&E染色全切片图像预测ERG融合和PTEN缺失	样本量相对有限且需要进一步验证临床适用性	利用深度学习技术从病理图像中筛查前列腺癌基因组变异	前列腺癌患者的组织切片样本	数字病理	前列腺癌	H&E染色全切片成像	Transformer-based hierarchical architecture	图像	训练队列：224例（ERG）/205例（PTEN）；验证队列：多个独立队列共1000+全切片图像
395	2025-09-26	Anthropogenic fingerprints in daily precipitation revealed by deep learning 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06474-x PMID:37648861	研究论文	利用深度学习从日降水数据中检测人为气候变化信号	首次应用卷积神经网络从日尺度降水波动中识别出人为气候变暖信号，突破了传统方法在区域尺度上的检测局限	基于气候模型模拟数据训练，观测记录验证时间范围有限	验证温室效应加剧全球降水变异性和极端事件的预测	全球日降水场和地表气温数据	机器学习	NA	深度学习、可解释AI框架	CNN	气候模拟数据、观测数据	多组现代与未来气候模型模拟的集合数据
396	2025-09-26	Uncovering new families and folds in the natural protein universe 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06622-3 PMID:37704037	研究论文	利用AlphaFold数据库探索天然蛋白质宇宙中新的蛋白质家族和折叠结构	发现了β-花状折叠结构，向Pfam数据库新增多个蛋白质家族，并实验验证了新的翻译靶向毒素-抗毒素系统超家族TumE-TumA	NA	评估AlphaFold数据库在揭示天然蛋白质宇宙'暗物质'方面的能力	天然蛋白质宇宙中的未知蛋白质结构和家族	生物信息学	NA	AlphaFold结构预测、序列相似性网络分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	数亿个预测蛋白质结构（AFDB90v4数据库）
397	2025-09-26	Deep learning enabled fast 3D brain MRI at 0.055 tesla 2023-09-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi9327 PMID:37738341	研究论文	提出结合快速采集与深度学习重建的框架，实现0.055特斯拉超低场强下的快速三维脑部MRI成像	首次在0.055T超低场强下实现单次平均3D编码与2D部分傅里叶采样，将扫描时间缩短至2.5-3.2分钟，并利用高场强脑数据训练深度学习模型提升图像质量	未明确说明模型在不同病理条件下的泛化能力及临床验证规模	解决便携式超低场强MRI图像质量差、扫描时间长的问题	人脑解剖结构	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI）、深度学习重建	3D深度学习模型	三维脑部MRI图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用高场强人脑数据进行训练
398	2025-09-25	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发一种用于脑部血流和T1值同步定量分析的高加速MRI技术	提出结合双翻转角相位对比星形堆栈序列与深度学习重建算法，实现16倍加速的同步数据采集	仅在定量体模和6名健康志愿者中进行验证，样本量较小	开发快速同步定量脑部血流和组织T1值的MRI技术	脑部动脉血流和脑组织	医学影像分析	脑血管疾病	双翻转角相位对比星形堆栈序列、深度学习重建算法	INRESP（混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合）	MRI影像数据	定量体模实验和6名健康志愿者
399	2025-09-25	Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort 2025-Oct, Infection IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s15010-025-02555-3 PMID:40377852	研究论文	通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，研究肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响	首次使用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT扫描的身体成分，并比较肥胖和肌肉减少症对重症呼吸道感染患者死亡率的影响	样本量相对较小（157例患者），仅针对60岁以上COVID-19肺炎患者	评估身体成分参数（特别是肌肉减少症和肥胖）对老年重症呼吸道感染患者死亡率的影响	60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者	数字病理学	COVID-19	深度学习、CT影像分析	预训练深度学习模型	医学影像（胸部CT扫描）	157名住院患者（来自57个研究中心的NAPKON-SUEP队列）
400	2025-09-25	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习影像组学列线图，用于胰腺癌患者术后早期复发的术前预测	首次将深度学习特征与影像组学特征相结合，并整合临床因素构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（493例患者）	术前准确预测胰腺癌患者术后早期复发风险	经组织学确诊并接受手术切除的胰腺癌患者	数字病理	胰腺癌	增强CT影像分析、影像组学、深度学习	随机森林（RF）、支持向量机（SVM）	医学影像（CT图像）	493例胰腺癌患者的多中心回顾性队列