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
441	2025-09-05	Donor-Specific Digital Twin for Living Donor Liver Transplant Recovery 2025-Feb-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.21.639518 PMID:40568069	研究论文	本研究通过整合临床基因表达数据和数学模型，为活体肝移植供体开发了个性化渐进机制数字孪生（PePMDT）以预测肝再生恢复轨迹	首次将血液来源的基因表达数据通过深度学习映射到肝再生数学模型变量，构建供体特异性数字孪生平台	样本量较小（12名供体），且仅针对健康供体群体	开发个性化数字孪生模型以预测活体肝移植供体的肝再生恢复过程	活体肝移植健康供体的肝再生过程	数字病理	肝移植相关	RNA-seq, WGCNA, 深度学习	数学模型结合深度学习	基因表达数据	12名健康LDLT供体，在一年内14个时间点采集的全转录组数据
442	2025-09-05	HeteroMRI: Robust white matter abnormality classification across multi-scanner MRI data 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf092 PMID:40844084	研究论文	提出一种名为HeteroMRI的深度学习方法，用于跨多扫描仪MRI数据的白质异常分类	通过白质组织强度聚类减少MRI异质性影响，无需额外机器学习方法处理数据异质性	在数据量减少64%和75%时，准确率分别下降4%和12%，在极有限数据场景下性能仍有下降	开发对MRI扫描仪和采集协议高度独立的分类方法，提升多源MRI数据的白质异常诊断能力	人类大脑白质异常的MRI数据	医学影像分析	脑白质病变	MRI，深度学习	二元分类器	MRI图像	11个公共数据集的200个MRI用于训练，包含40种MRI协议
443	2025-09-05	A review of the emerging technologies and systems to mitigate food fraud in supply chains 2025, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2024.2405840 PMID:39356551	综述	本文综述了新兴技术和系统在缓解食品供应链中食品欺诈方面的应用与挑战	探讨了手持LIBS、智能手机光谱等快速食品认证新前沿，以及结合深度学习策略的多功能传感设备	实验室先进技术向高速实时工业应用的转化存在显著差距	调查缓解食品欺诈的新兴技术和策略，并探索其应用的主要障碍	食品供应链中的欺诈行为	NA	NA	激光诱导击穿光谱(LIBS)、智能手机光谱、光谱技术、分离技术、深度学习	深度学习	光谱数据、食品指纹数据	NA
444	2025-09-05	Integrating Peritumoral and Intratumoral Radiomics with Deep Learning for Preoperative Prediction of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer Using DCE-MRI 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251374945 PMID:40899931	研究论文	本研究开发了一种结合瘤内和瘤周影像组学、深度学习特征及临床风险指标的AI系统，用于术前预测浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	首次整合多区域（0-5mm）影像组学特征、ResNet-50深度学习模型及临床因素，构建融合模型，显著提升LVI预测性能	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；样本量有限（n=496），需外部验证进一步确认泛化能力	通过DCE-MRI影像非侵入性预测乳腺癌淋巴血管侵犯（LVI）状态	496例浸润性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI影像分析、影像组学特征提取	ResNet-50, SVM, LASSO, 集成模型	MRI影像	496例患者（训练集344例，验证集152例）
445	2025-09-05	Artificial Intelligence and Chromothripsis 2025, Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) DOI:10.1007/978-1-0716-4750-9_16 PMID:40884650	评论	探讨人工智能在检测和表征染色体碎裂（chromothripsis）中的潜力及其临床应用	利用深度学习和机器学习算法分析复杂基因组数据，整合多组学数据，以前所未有的准确性识别染色体碎裂模式并预测其功能影响	NA	研究人工智能在遗传学和基因组学领域，特别是染色体碎裂检测与解读中的应用	染色体碎裂（chromothripsis）及其相关的复杂基因组重排	机器学习	NA	深度学习，机器学习，多组学数据整合	深度学习，机器学习	基因组数据，多组学数据	NA
446	2025-09-05	Development and validation of a deep learning-based assessment tool for teacher leadership: A case study from Xinjiang, China 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0331560 PMID:40892831	研究论文	开发并验证了一个基于深度学习的教师领导力评估工具，针对新疆多民族多语言背景	引入了可解释的深度学习模型ITL-LSTM，采用Diagonal BiLSTM结构进行动态分类，准确率达90.10%	研究样本仅限新疆371名中小学教师，可能影响结果的普适性	开发文化敏感的教师领导力评估工具以支持教育质量提升	新疆中小学教师	自然语言处理	NA	深度学习	LSTM	问卷文本数据	371名新疆中小学教师
447	2025-09-05	Deep learning detection of retinal detachment: Optical coherence tomography staging and estimation of duration of macular detachment 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0329951 PMID:40892865	研究论文	本研究利用深度学习模型基于光学相干断层扫描（OCT）图像检测和分期孔源性视网膜脱离（RRD），并估计黄斑脱离持续时间	首次结合2D和3D OCT扫描与临床基线数据，应用深度学习进行RRD分期及黄斑脱离持续时间估计	回顾性研究，样本量有限（252只RRD眼和770只对照眼），需进一步外部验证	测试深度学习模型在RRD检测、分期及黄斑脱离持续时间估计中的适用性	成年孔源性视网膜脱离患者及对照者的OCT扫描图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习图像分类模型	图像	252只RRD眼和770只对照眼
448	2025-09-05	DFU_DIALNet: Towards reliable and trustworthy diabetic foot ulcer detection with synergistic confluence of Grad-CAM and LIME 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330669 PMID:40892859	研究论文	提出一种结合Grad-CAM和LIME的可解释糖尿病足溃疡检测框架DFU_DIALNet，提升模型可靠性和透明度	首次在糖尿病足溃疡检测中协同整合Grad-CAM和LIME热力图，实现模型决策的可视化解释与病灶区域精确定位	虽进行了跨数据集验证，但外部数据集数量有限（仅KDFU和DFUC2020），且未说明临床部署效果	开发鲁棒、可靠且透明的糖尿病足溃疡自动检测系统	糖尿病足溃疡医学图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	深度学习	CNN（DFU_DIALNet）及对比模型DenseNet121, MobileNetV2等	医学图像	DFUC2021数据集加500张自收集图像，并跨验证KDFU和DFUC2020数据集
449	2025-09-05	Deep learning methods to forecasting human embryo development in time-lapse videos 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330924 PMID:40892909	研究论文	提出一种基于深度学习的时间序列预测模型，用于预测人类胚胎在延时摄影视频中的未来发育形态	首次利用AI预测胚胎发育的未来视频帧，为胚胎学家提供早期评估支持，并能够提前23小时预测胚胎形态变化	图像质量有待提升以更好地适应临床环境应用	开发人工智能系统辅助人类胚胎质量评估和移植时机选择	人类胚胎发育过程（第2天卵裂期和第4天囊胚期）	计算机视觉	生殖系统疾病	延时摄影视频分析	Convolutional LSTM	视频序列	包含移植组和丢弃组两类胚胎视频数据
450	2025-09-05	Integrating radiomics, artificial intelligence, and molecular signatures in bone and soft tissue tumors: advances in diagnosis and prognostication 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1613133 PMID:40900793	系统综述	系统评估影像组学、人工智能和分子标志物整合在骨与软组织肿瘤诊断与预后中的进展	首次系统分析多模态整合在BSTT中的现状，揭示影像-分子数据融合的缺失并提出基于注意力机制神经网络的发展方向	缺乏标准化多组学特征融合方法、外部验证不足（仅17%研究）、深度学习可解释性有限	推进骨与软组织肿瘤的多模态诊断与预后系统开发	骨与软组织肿瘤（BSTTs）	数字病理	骨与软组织肿瘤	影像组学、机器学习、分子标志物分析	随机森林（42%）、CNN（17%）	MRI（72%）、CT（25%）、分子数据	24项研究（源自1141条初始记录）
451	2025-09-05	Hybrid feature fusion in cervical cancer cytology: a novel dual-module approach framework for lesion detection and classification using radiomics, deep learning, and reproducibility 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1595980 PMID:40900798	研究论文	提出一种结合放射组学和深度学习的双模块框架，用于宫颈癌细胞学中的病变检测与分类	创新性地融合了放射组学特征和深度学习特征，并采用多种先进模型进行病变检测与分类，展示了优异的泛化能力	未来需关注可解释AI、实时部署和大规模验证以促进临床整合	提升宫颈癌细胞学诊断的准确性和效率	宫颈细胞学样本	数字病理学	宫颈癌	放射组学特征提取、深度学习特征提取	Swin Transformer, YOLOv11, Faster R-CNN, DETR, EfficientNet, XGBoost, Random Forest, CatBoost, TabNet, TabTransformer	细胞学图像	内部数据集4,236个样本，外部验证集APCData 3,619个样本
452	2025-09-05	A combined model integrating deep learning, radiomics, and clinical ultrasound features for predicting BRAF V600E mutation in papillary thyroid carcinoma with Hashimoto's thyroiditis 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1641037 PMID:40900897	研究论文	开发结合深度学习、影像组学和临床超声特征的集成模型，用于预测合并桥本甲状腺炎的甲状腺乳头状癌中BRAF V600E突变	首次将深度学习特征、影像组学特征与临床超声特征融合，构建多模态预测模型，并采用SHAP分析进行特征贡献度解释	回顾性研究设计，样本仅来自中国四家医院，可能存在选择偏倚	预测甲状腺乳头状癌合并桥本甲状腺炎患者的BRAF V600E突变状态	672名患者的717个甲状腺结节	医学影像分析	甲状腺癌	超声成像、机器学习特征选择（mRMR、LASSO）	集成学习模型（结合多种机器学习算法）	超声图像、临床特征数据	717个甲状腺结节（来自672名患者）
453	2025-09-05	Automatic detection and prediction of epileptic EEG signals based on nonlinear dynamics and deep learning: a review 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1630664 PMID:40900924	综述	本文综述了基于非线性动力学和深度学习的癫痫EEG信号自动检测与预测研究进展	识别了三个范式转变：非线性特征在捕捉发作前过渡期的优势、注意力机制处理长程依赖的关键作用，以及非线性属性与深度学习架构整合带来的跨患者泛化能力	存在临床转化障碍、算法性能权衡问题以及特征提取/选择局限性	癫痫EEG信号的自动检测与预测方法研究	癫痫患者的脑电图(EEG)信号	机器学习	神经系统疾病	非线性动力学方法（混沌理论、分形分析、熵计算）	CNN, LSTM, 注意力机制	EEG时间序列数据	NA
454	2025-09-05	Faster, more accurate? A feasibility study on replacing human judges with artificial intelligence in video review for the Paris Olympics Taekwondo competition 2025, Frontiers in sports and active living IF:2.3Q2 DOI:10.3389/fspor.2025.1632326 PMID:40901016	研究论文	本研究探索人工智能在巴黎奥运会跆拳道比赛视频回放系统中替代人类裁判的可行性	首次将ChatGPT-4.5与OpenPose深度学习模型结合应用于跆拳道比赛判罚，并提出AI辅助预审+裁判确认的混合模式	在头部轻微接触或视觉遮挡场景中存在判罚差异，需要人类监督处理复杂情况	提升体育比赛视频回放系统的准确性和效率	跆拳道比赛视频回放判罚	计算机视觉	NA	深度学习，视频分析	ChatGPT-4.5, OpenPose	视频	241个巴黎奥运会跆拳道比赛视频回放案例
455	2025-09-05	Clinical-oriented 3D visualization and quantitative analysis of gingival thickness using convolutional neural networks and CBCT 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1635155 PMID:40901030	研究论文	开发基于CBCT和深度学习的牙龈厚度3D可视化系统，用于牙种植手术规划	首次实现从2D切片到连续3D表面的空间量化评估，采用梯度色彩映射直观展示牙龈厚度分布	样本量较小（50例患者），需进一步临床验证	开发牙龈厚度的三维可视化定量分析系统	50例牙缺失患者的CBCT和口内扫描数据	计算机视觉	牙科疾病	CBCT，口内扫描，深度学习语义分割	DeepLabV3+	医学影像	50例患者
456	2025-09-05	Privacy-preserving dementia classification from EEG via hybrid-fusion EEGNetv4 and federated learning 2025, Frontiers in computational neuroscience IF:2.1Q3 DOI:10.3389/fncom.2025.1617883 PMID:40901300	研究论文	提出一种结合深度学习和联邦学习的轻量级隐私保护EEG分类框架，用于痴呆症早期诊断	首次将混合融合EEGNetv4模型与联邦学习结合，在保护数据隐私的同时实现高精度分类	研究仅基于88名受试者的静息态EEG数据，样本规模有限	开发隐私保护的EEG痴呆症分类方法	阿尔茨海默病(AD)和额颞叶痴呆(FTD)患者	数字病理学	老年疾病	EEG信号处理、联邦学习	CNN、EEGNetv4、EEGITNet、EEGInception、EEGInceptionERP	EEG信号	88名受试者的静息态EEG数据
457	2025-09-05	Protein-ligand affinity prediction via Jensen-Shannon divergence of molecular dynamics simulation trajectories 2025, Biophysics and physicobiology IF:1.6Q4 DOI:10.2142/biophysico.bppb-v22.0015 PMID:40901491	研究论文	提出一种基于Jensen-Shannon散度的分子动力学模拟轨迹分析方法，用于预测蛋白质-配体结合亲和力	用JS散度替代深度学习相似性估计，显著降低计算成本；将模拟时间减半仍保持可比精度；提出通过AutoDock Vina粗估Δ值来预测PC1与Δ相关性的符号	在缺乏实验Δ值（oracle）时，相关性符号可能被误解	开发计算效率更高的蛋白质-配体结合亲和力预测方法	蛋白质-配体复合物	计算化学	NA	分子动力学模拟，Jensen-Shannon散度，AutoDock Vina	NA	分子动力学模拟轨迹	NA
458	2025-09-05	Progress and trends on machine learning in proteomics during 1997-2024: a bibliometric analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1594442 PMID:40901512	文献计量分析	本文对1997-2024年间机器学习在蛋白质组学领域的应用进行了首次大规模文献计量分析	首次专注于机器学习驱动的蛋白质组学研究领域，系统揭示其知识结构、发展轨迹和新兴趋势	基于文献计量方法，可能受数据库收录范围和检索策略限制	阐明机器学习在蛋白质组学领域的知识结构和发展趋势	5156篇Web of Science核心合集出版物（1997-2024）	机器学习	NA	文献计量分析工具（CiteSpace、VOSviewer、bibliometrix）	NA	文献元数据	5156篇出版物
459	2025-09-05	Artificial intelligence in dysphagia since the 21st century: a bibliometric and visualization study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1624381 PMID:40901523	文献计量学综述	通过文献计量和可视化方法分析21世纪以来人工智能在吞咽障碍领域的研究趋势、合作网络和主题演变	首次对吞咽障碍领域人工智能研究进行系统性文献计量分析，揭示全球研究产出、关键贡献者和演进趋势	数据仅来源于Web of Science核心合集，可能未涵盖所有相关研究；分析截止至2025年2月，未能反映最新动态	绘制人工智能在吞咽障碍领域的研发现状图谱，指导未来跨学科研究	633篇学术论文、3533位作者、292种期刊	医疗人工智能	吞咽障碍	文献计量分析、可视化分析	NA	文献元数据	633篇论文（2000年1月至2025年2月）
460	2025-09-05	Artificial intelligence in electroencephalography analysis for epilepsy diagnosis and management 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1615120 PMID:40901672	综述	本文系统评估人工智能在脑电图分析中用于癫痫诊断与管理的应用	深入分析支持性AI和预测性AI两种主流应用模型在癫痫诊疗中的整合方式与潜力	模型可解释性不足、数据质量限制以及临床转化存在障碍	探讨人工智能技术提升癫痫脑电图分析的精准度和效率	癫痫患者的脑电图数据及临床诊疗流程	医疗人工智能	癫痫	EEG（脑电图）分析	深度学习（DL）和机器学习（ML）	脑电图信号数据	NA