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
4141	2025-10-06	Development of a novel deep learning method that transforms tabular input variables into images for the prediction of SLD 2025-Jul-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12900-z PMID:40745379	研究论文	开发了一种将表格数据转换为图像的新型深度学习方法，用于预测脂肪性肝病	提出将表格输入变量转换为图像的方法，利用深度学习模型的模式识别能力进行疾病预测	NA	开发新型深度学习方法以改善脂肪性肝病的预测性能	2999名患者的医疗登记数据	机器学习	脂肪性肝病	深度学习	深度学习模型	表格数据、图像	2999名患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, AUCROC	NA
4142	2025-10-06	A comprehensive multifaceted technical evaluation framework for implementation of auto-segmentation models in radiotherapy 2025-Jul-31, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-01048-6 PMID:40745381	研究论文	开发了一个用于放疗中自动分割模型实施的多方面技术评估框架	提出了首个整合几何测量、专家评估、时间效率和剂量学评估的全面评估框架	需要建立标准化基准和共识指南以实现临床实施	验证放疗中自动分割模型的临床应用价值	脑部危及器官的自动分割模型	医学影像分析	癌症放疗	深度学习	深度学习模型	医学影像	100个训练病例，8位放射肿瘤专家参与评估	NA	NA	几何精度，临床可接受率，时间效率，剂量差异	NA
4143	2025-10-06	IHE-Net:Hidden feature discrepancy fusion and triple consistency training for semi-supervised medical image segmentation 2025-Jul-31, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103229 PMID:40763409	研究论文	提出一种基于异构编码器特征差异融合和三重一致性训练的半监督医学图像分割框架IHE-Net	利用CNN和Transformer/Mamba两种异构编码器的特征差异，提出多级特征差异融合模块和三重一致性学习策略	NA	提升半监督医学图像分割性能	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	医学图像分割	CNN, Transformer, Mamba	医学图像	三个皮肤病变分割数据集(ISIC2017, ISIC2018, PH2)	NA	IHE-Net	NA	NA
4144	2025-10-06	Optimizing Thyroid Nodule Management With Artificial Intelligence: Multicenter Retrospective Study on Reducing Unnecessary Fine Needle Aspirations 2025-Jul-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/71740 PMID:40737551	研究论文	评估人工智能系统在临床实践中识别甲状腺良性结节以减少不必要细针穿刺活检的效果	首次在真实临床环境中评估AI系统作为“守门员”识别被放射科医生误判为恶性的良性甲状腺结节	存在将8.6%的恶性结节误判为良性的风险，特别是低度或中度可疑的结节	优化甲状腺结节管理，减少不必要的细针穿刺活检	甲状腺结节患者	医学影像分析	甲状腺结节	超声成像	深度学习	超声图像	验证队列4572个甲状腺结节（良性3134个，恶性1438个），比较队列118个良性结节	NA	NA	敏感性, 特异性, AUC	NA
4145	2025-10-06	Histopathological-based brain tumor grading using 2D-3D multi-modal CNN-transformer combined with stacking classifiers 2025-Jul-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11754-9 PMID:40739310	研究论文	提出一种结合2D-3D多模态CNN-Transformer和堆叠分类器的混合学习架构用于脑肿瘤分级	首次将2D-3D混合CNN与视觉Transformer结合，并采用堆叠集成分类器融合特征，有效捕获组织病理图像中的空间关系和全局语义	NA	开发可靠的脑肿瘤自动分级方法	脑肿瘤组织病理图像	数字病理	脑肿瘤	组织病理学成像	CNN, Transformer	图像	TCGA和DeepHisto两个公开数据集	NA	2D-3D混合CNN, Vision Transformer (ViT)	准确率, 精确率, 特异性	NA
4146	2025-10-06	A Novel 14-Gene Panel Associated With Efferocytosis for Predicting Pancreatic Cancer Prognosis Through Bulk and Single-Cell Databases 2025-Jul-30, Frontiers in bioscience (Landmark edition) DOI:10.31083/FBL40818 PMID:40765357	研究论文	通过整合单细胞和批量转录组数据，识别了一个与胞葬作用相关的14基因预后特征panel，用于预测胰腺癌预后	首次构建了基于胞葬作用的14基因预后特征panel，并通过深度学习构建了ER风险评分系统	需要进一步验证这些基因相互作用如何影响肿瘤微环境	研究胞葬作用在胰腺导管腺癌进展中的影响机制	胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤细胞、基质细胞和免疫细胞	生物信息学	胰腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 批量转录组测序, 免疫组织化学染色, 细胞周期分析, 多重免疫荧光染色	深度学习, LASSO回归, 随机生存森林(RSF)	基因表达数据, 临床生存数据	来自TCGA、GEO和多个生物信息学网站的数据库，包含167个ER特征	NA	NA	总体生存率(OS), 无病生存率(DFS), Pearson相关系数	NA
4147	2025-10-06	Deep learning based treatment remission prediction to transcranial direct current stimulation in bipolar depression using EEG power spectral density 2025-Jul-29, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.07.16.24310445 PMID:40766130	研究论文	本研究使用深度学习模型基于脑电图功率谱密度预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的反应	首次将混合1DCNN和GRU模型应用于脑电图功率谱密度数据来预测双相抑郁患者的治疗缓解情况	样本量较小（仅21名参与者），需要更大规模的研究验证	预测双相抑郁患者对经颅直流电刺激治疗的临床缓解情况	双相障碍患者	机器学习	双相障碍	脑电图	1DCNN, GRU	脑电图信号	21名双相障碍参与者	NA	混合1DCNN和GRU模型	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
4148	2025-10-06	Cross-level Cross-Scale Inference and Imputation of Single-cell Spatial Proteomics 2025-Jul-28, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7108570/v1 PMID:40766228	研究论文	开发了一个名为scProSpatial的多模态多尺度深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据推断和插补高保真度的单细胞空间蛋白质组学数据	提出了首个统一的跨层次跨尺度推理框架，能够在缺乏共享转录组学特征的情况下准确预测蛋白质空间丰度，将蛋白质覆盖范围扩大50倍，并对分布外场景具有鲁棒泛化能力	NA	克服当前单细胞空间组学技术的局限性，实现跨生物层次和尺度的多组学整合分析	单细胞空间蛋白质组学数据	生物信息学	转移性乳腺癌	scRNA-seq, 空间蛋白质组学	深度学习	单细胞RNA测序数据, 空间蛋白质组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
4149	2025-10-06	Automated characterization of abdominal MRI exams using deep learning 2025-Jul-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11985-w PMID:40715356	研究论文	开发卷积神经网络自动分类腹部MRI检查的核心属性	首次使用深度学习自动识别腹部MRI的脉冲序列类型、成像方向和对比增强状态	存在类别标签不匹配问题，需要外部验证时进行调整	开发标准化工具来自动识别和表征MRI关键成像属性	腹部MRI图像	计算机视觉	NA	磁共振成像	CNN	图像	未明确样本数量，包含Duke肝脏数据集的外部验证	NA	CNN	准确率	NA
4150	2025-10-06	Deep limit order book forecasting: a microstructural guide 2025-Jul-22, Quantitative finance IF:1.5Q2 DOI:10.1080/14697688.2025.2522911 PMID:40755861	研究论文	利用深度学习技术预测纳斯达克交易所限价订单簿中间价格变化，并开发了开源数据处理框架LOBFrame	提出创新的操作框架评估预测实用性，关注完整交易准确预测的概率，而非传统机器学习指标	深度学习的高预测能力不一定对应可操作的交易信号，传统评估指标在限价订单簿背景下存在不足	探索高频限价订单簿中间价格变化的可预测性，评估深度学习模型在金融微观结构中的应用	纳斯达克交易所交易的异质性股票集合	机器学习	NA	深度学习	NA	限价订单簿数据	大规模限价订单簿数据（具体数量未提及）	NA	NA	交易准确预测概率	NA
4151	2025-10-06	Fully Automated Anatomy Labeling for Intracardiac Echocardiography Using Deep Learning 2025-Jul-17, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2025.06.009 PMID:40767798	研究论文	开发基于深度学习的全自动算法用于心内超声心动图的解剖结构标注	首次提出用于心内超声心动图的全自动解剖结构标注算法，能够识别右心房中的21个解剖结构中的15个	仅从右心房视角识别解剖结构，部分结构识别精度和召回率未达到70%	开发自动化解剖结构标注工具以辅助电生理手术中的心内超声引导	心内超声心动图图像中的右心房解剖结构	计算机视觉	心血管疾病	心内超声心动图	深度学习	医学图像	来自2个机构的605次电生理手术，共196,768张图像	NA	NA	精确率, 召回率	NA
4152	2025-10-06	Evaluating Artificial Intelligence-Assisted Prostate Biparametric MRI Interpretation: An International Multireader Study 2025-Jul-16, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.24.32399 PMID:40668633	研究论文	评估深度学习AI模型在前列腺双参数MRI解读中对临床显著前列腺癌检测和读者间一致性的影响	首次在国际多中心研究中评估AI辅助对前列腺bpMRI解读中病灶水平和患者水平检测性能及读者间一致性的影响	回顾性研究设计，样本量相对有限（180例患者），AI辅助导致病灶水平敏感性轻微下降	评估AI辅助在前列腺双参数MRI解读中对前列腺癌诊断准确性和读者间一致性的影响	接受mpMRI和前列腺活检或根治性前列腺切除术的患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI，全标本病理检查，系统活检	深度学习模型	医学影像	180例患者（120例病例组，60例对照组）	NA	NA	敏感性，阳性预测值，AUC，Kappa系数，覆盖概率	NA
4153	2025-10-06	Multimodal Detection of Agitation in People With Dementia in Clinical Settings: Observational Pilot Study 2025-Jul-15, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/68156 PMID:40663489	研究论文	开发用于痴呆症患者躁动行为检测的多模态系统，结合可穿戴传感器和隐私保护视频分析	首次将可穿戴传感器数据与隐私保护视频分析相结合，能够提前6分钟预测躁动发作	仅为包含10名参与者的初步研究，样本量较小	开发实时检测和预测痴呆症患者躁动行为的自动化系统	重度痴呆症患者	数字病理学	老年疾病	视频分析, 可穿戴传感器	Extra Trees, 多层感知机, 门控循环单元, 长短期记忆	传感器数据, 视频	10名参与者	NA	多层感知机, GRU, LSTM	准确率, AUC	NA
4154	2025-10-06	Prediction of Major Adverse Cardiovascular Events in Patients with Hypertrophic Cardiomyopathy by Deep Learning and Radiomics 2025-Jul-11, Cardiology IF:1.9Q3 DOI:10.1159/000547232 PMID:40652933	研究论文	本研究结合深度迁移学习和影像组学技术开发了DTL-RAD模型，用于预测肥厚型心肌病患者的主要不良心血管事件风险	首次将超声心动图与深度迁移学习和影像组学相结合，开发了预测肥厚型心肌病患者MACE风险的集成模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（210例患者），需要进一步前瞻性验证	开发预测肥厚型心肌病患者主要不良心血管事件风险的精准预测模型	肥厚型心肌病患者	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图，影像组学分析	深度学习，机器学习	医学影像	210例肥厚型心肌病患者（59例MACE，151例非MACE）	PyRadiomics, TensorFlow/PyTorch	ResNet50	AUC, 特异性, 敏感性, 决策曲线分析	NA
4155	2025-10-06	Artificial intelligence in airway management: A systematic review and meta-analysis 2025-Jul-09, Anaesthesia, critical care & pain medicine DOI:10.1016/j.accpm.2025.101589 PMID:40645499	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了人工智能模型在困难气道预测中的应用效果	首次对AI在气道管理中的应用进行系统综述和荟萃分析，比较了不同模型的预测性能	纳入研究数量有限（13篇），部分模型预测能力一般（AUC<0.80），模型验证不足	总结AI模型在困难气道预测中的现有证据	接受全身麻醉手术的患者和急诊科患者	医疗人工智能	气道管理并发症	NA	深度学习,传统机器学习	临床数据	13项研究纳入分析	R	VGG,SVM,NB	AUROC,AUC	NA
4156	2025-10-06	Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure 2025-Jul, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.124.018188 PMID:40357553	研究论文	本研究利用深度学习从PET/CT衰减校正扫描中提取心脏腔室容积和质量，并评估其与心肌血流储备和心力衰竭住院的关联	首次从超低剂量CT衰减校正扫描中提取心脏解剖信息，并验证其与临床预后的关联	研究为观察性分析，无法确定因果关系	评估深度学习提取的心脏参数与心力衰竭住院和心肌血流储备降低的关联	接受心脏PET/CT检查的18,079名患者	医学影像分析	心血管疾病	PET/CT心肌灌注成像	深度学习	CT影像	18,079名来自6个中心的患者	NA	NA	风险比(HR), 比值比(OR)	NA
4157	2025-10-06	Association Between Automated Coronary Artery Calcium From Routine Chest Computed Tomography Scans and Cardiovascular Risk in Patients With Colorectal or Gastric Cancer 2025-Jul, Circulation. Cardiovascular quality and outcomes DOI:10.1161/CIRCOUTCOMES.124.011656 PMID:40519001	研究论文	本研究评估了通过深度学习自动量化常规胸部CT扫描中的冠状动脉钙化与结直肠癌或胃癌患者心血管风险之间的关联	首次在结直肠癌或胃癌患者群体中，利用深度学习软件自动量化常规非心电图门控胸部CT的冠状动脉钙化评分，并评估其与心血管风险的关联	回顾性研究设计，仅在韩国两家三级医院进行，可能存在选择偏倚	评估自动冠状动脉钙化评分与结直肠癌或胃癌患者动脉粥样硬化性心血管疾病风险之间的关联	结直肠癌或胃癌患者	数字病理	心血管疾病	胸部计算机断层扫描，深度学习	深度学习	医学影像	3153名患者	NA	NA	亚分布风险比	NA
4158	2025-10-06	A Design of Experiment to Evaluate the Printability for Bioprinting by Using Deep Learning Image Similarity 2025-07, Journal of biomedical materials research. Part A DOI:10.1002/jbm.a.37961 PMID:40616386	研究论文	本研究通过深度学习图像相似性评估生物打印的可打印性，并分析流变特性对打印质量的影响	提出使用深度学习图像相似性作为评估生物打印可打印性的新方法	仅使用两种替代生物材料进行初步研究，需要进一步验证更多生物材料	优化基于挤出的生物打印工艺参数，提高打印质量	透明质酸、海藻酸钠和甲基丙烯酰化透明质酸结合角膜角质形成细胞	计算机视觉	NA	生物打印、流变学分析	深度学习	图像	三种生物材料（透明质酸、海藻酸钠、甲基丙烯酰化透明质酸）	NA	NA	图像相似性	NA
4159	2025-10-06	Improving Image Quality in Computed Tomography-Guided Biopsy Using Deep Learning Reconstruction 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87213 PMID:40755670	技术报告	本研究评估深度学习重建技术在CT引导活检中的图像质量和重建时间表现	首次系统比较FBP、HIR和DLR三种重建方法在CT引导活检中的图像噪声和重建时间差异	DLR不支持实时成像，重建时间超过10秒，限制了在介入手术中的应用	评估深度学习重建技术在CT引导活检中的图像质量和重建时间	CT系统配备的常规检测体模	医学影像	NA	CT成像，深度学习重建	深度学习	CT图像	在20、30、40、50 HU四个标准偏差设置下进行的成像实验	NA	NA	图像噪声(SD值)，重建时间	NA
4160	2025-10-06	Deep Learning-Based MRI Analysis Reveals Lewy Body Co-Pathology Accelerates Brain Aging in Alzheimer's Disease 2025-Jun-26, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6874970/v1 PMID:40678251	研究论文	本研究通过深度学习分析MRI图像，发现路易体共病理会加速阿尔茨海默病患者的脑老化	首次结合脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测和深度学习脑年龄估计方法，系统分析AD与LB共病理对神经退行性变的协同作用	样本量相对有限，仅包含803名认知障碍参与者；依赖特定生物标志物分类方法	探究阿尔茨海默病与路易体病理共存对脑老化和神经退行性变的影响	4,355名认知正常个体和803名认知障碍参与者	医学影像分析	阿尔茨海默病, 路易体病	MRI, 脑脊液α-突触核蛋白种子扩增检测	深度学习	MRI图像	4,355名认知正常个体（训练集）+ 803名认知障碍参与者（测试集）	NA	NA	脑年龄估计准确度, 显著性图谱分析	NA