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
4961	2025-10-29	Unravelling emotions: exploring deep learning approaches for EEG-based emotion recognition with current challenges and future recommendations 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10328-9 PMID:41141240	综述	本文系统综述了基于脑电图信号和深度学习的情绪识别研究现状，并比较了不同模型的性能	系统比较了多种深度学习模型与传统机器学习模型在脑电图情绪识别中的性能，并提出了未来研究路线图	仅基于PRISMA指南筛选了2018-2024年间120篇文献，可能存在文献覆盖不全的局限性	探索深度学习在基于脑电图的情绪识别中的应用效果	脑电图信号和情绪识别	机器学习	NA	脑电图	CNN, LSTM, GRU, BiLSTM, 双向GRU, 卷积循环神经网络, EEG-Conformer	脑电图信号	基于SEED和GAMEEMO两个数据集	NA	卷积循环神经网络, EEG-Conformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
4962	2025-10-29	nnU-Net-based high-resolution CT features quantification for interstitial lung diseases 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11649-3 PMID:40341974	研究论文	基于nnU-Net开发用于间质性肺病的高分辨率CT异常量化工具CVILDES	首次将nnU-Net网络结构应用于间质性肺病HRCT特征的自动分割和量化	样本量相对有限（总计168例），需要进一步多中心验证	开发可靠的间质性肺病CT定量评估工具	间质性肺病患者和其他弥漫性肺病患者	计算机视觉	间质性肺病	HRCT扫描	U-Net	CT图像	83例间质性肺病和20例其他弥漫性肺病（训练集），51例IPAF和14例IPF（验证集）	nnU-Net	nnU-Net	相关系数r, p值	NA
4963	2025-10-29	Automated CT segmentation for lower extremity tissues in lymphedema evaluation using deep learning 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11673-3 PMID:40377677	研究论文	开发并验证基于深度学习的自动CT分割工具，用于下肢淋巴水肿评估中的组织成分分析	首次将Unet++架构与EfficientNet-B7编码器结合应用于下肢淋巴水肿的CT组织分割，并开发了可视化GUI工具	样本量相对有限（开发集118例，验证集各10例），仅针对妇科癌症患者的下肢淋巴水肿	开发自动化的下肢组织分割工具以改进淋巴水肿评估	下肢CT静脉造影扫描图像中的脂肪、肌肉和液性-纤维化组织成分	医学影像分析	淋巴水肿	CT静脉造影	深度学习	CT医学影像	开发集118例妇科癌症患者，内部验证集10例，外部验证集10例	NA	Unet++, EfficientNet-B7	Dice相似系数, 体积相似度	NA
4964	2025-10-29	Development of a deep-learning algorithm for etiological classification of subarachnoid hemorrhage using non-contrast CT scans 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11666-2 PMID:40382487	研究论文	开发基于深度学习的算法，使用非增强CT扫描对蛛网膜下腔出血进行病因分类	首次利用非增强CT扫描和深度学习技术实现动脉瘤性与非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的自动分类	回顾性研究设计，样本量相对有限	开发能够区分动脉瘤性和非动脉瘤性蛛网膜下腔出血的深度学习算法	618名蛛网膜下腔出血患者	医学影像分析	脑血管疾病	非增强计算机断层扫描(NCCT)	深度学习	医学影像	618例患者(训练验证集533例，外部测试集85例)	NA	U-Net++, ResNet	灵敏度, 特异度, 准确率, Matthews相关系数, AUC	NA
4965	2025-10-29	Systematic review on the impact of deep learning-driven worklist triage on radiology workflow and clinical outcomes 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11674-2 PMID:40397031	系统综述	系统评估深度学习驱动的工作列表分诊对放射学工作流程和临床结果的影响	首次系统分析深度学习分诊系统在不同临床环境和疾病类型中对诊断延迟和患者结局的影响	需要进一步研究假阴性检查和多条件优先级的可靠指标	评估基于深度学习的分诊系统在减少诊断延迟和改善患者结局方面的效果	放射学工作流程和患者临床结局	医疗人工智能	肺栓塞, 脑卒中, 颅内出血, 胸部疾病	深度学习	NA	医学影像	38项研究，来自20篇出版物，涉及138,423张图像	NA	NA	报告周转时间, 治疗时间, 患者结局差异	NA
4966	2025-10-29	High-resolution deep learning reconstruction to improve the accuracy of CT fractional flow reserve 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11707-w PMID:40402290	研究论文	比较基于模型迭代重建和高分辨率深度学习重建的CT血流储备分数的诊断性能	首次研究高分辨率深度学习重建对CT血流储备分数诊断性能的影响	单中心回顾性研究，样本量有限	评估不同图像重建方法对CT血流储备分数诊断准确性的影响	冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影，血流储备分数测量	深度学习重建	CT影像	79名患者，98条血管	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积，诊断准确率	NA
4967	2025-10-29	Influence of content-based image retrieval on the accuracy and inter-reader agreement of usual interstitial pneumonia CT pattern classification 2025-Nov, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11689-9 PMID:40402291	研究论文	研究基于内容的图像检索系统对普通间质性肺炎CT模式分类准确性和观察者间一致性的影响	首次评估深度学习驱动的CBIR系统对不同经验水平医生在UIP CT模式分类中的辅助作用	回顾性研究设计，样本量有限（100例查询病例），CBIR对不同经验水平医生的影响不一致	评估CBIR系统在提高UIP CT模式分类准确性和观察者间一致性的有效性	587名接受高分辨率胸部CT检查的纤维化间质性肺疾病患者	计算机视觉	间质性肺疾病	高分辨率CT成像	深度学习算法	医学影像（CT图像）	587名患者，其中100例作为查询病例	NA	NA	诊断准确率，Fleiss Kappa系数	NA
4968	2025-10-29	Artificial intelligence in neuro-oncology: methodological bases, practical applications and ethical and regulatory issues 2025-Nov, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-03948-4 PMID:40402414	综述	本文探讨人工智能在神经肿瘤学中的方法论基础、临床应用及伦理监管问题	系统整合可解释AI方法与机制模型，提出数字孪生和虚拟临床试验等创新应用	存在数据偏差、伦理问题和监管合规等持续挑战	研究人工智能在神经肿瘤领域的应用与发展	脑肿瘤的诊断、治疗规划和预后预测	数字病理	脑肿瘤	先进成像技术、基因组分析	CNN, 深度学习	医学影像、基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
4969	2025-10-29	PETFormer-SCL: a supervised contrastive learning-guided CNN-transformer hybrid network for Parkinsonism classification from FDG-PET 2025-Nov, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02081-0 PMID:40660058	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的混合网络PETFormer-SCL，用于从FDG-PET图像中分类帕金森综合征亚型	首次将监督对比学习与CNN-Transformer混合架构结合，专门针对帕金森综合征亚型分类问题	研究仅基于单一中心的FDG-PET数据，需要多中心验证	开发能够准确区分帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹的深度学习模型	帕金森综合征患者	医学影像分析	帕金森综合征	FDG-PET	CNN, Transformer	医学影像	1275名患者（训练集945名，测试集330名）	NA	PETFormer-SCL（CNN-Transformer混合架构）	AUC	NA
4970	2025-10-29	Developing an augmented nutrient profiling system in the perspective of healthy and sustainable diets 2025-Nov, International journal of food sciences and nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1080/09637486.2025.2568676 PMID:41052876	研究论文	本研究开发了一种整合营养质量、可持续性和食品加工维度的机器学习增强型营养素分析系统	首次将营养质量、环境可持续性和食品加工三个维度整合到统一的营养素分析系统中，并采用机器学习方法进行建模	未明确说明样本规模和具体的数据集细节	开发能够同时考虑健康和环境可持续性的营养素分析系统	食品产品的营养特性和环境可持续性	机器学习	NA	机器学习	人工神经网络	营养数据、可持续性指标、食品加工数据	NA	NA	人工神经网络	Spearman相关系数	NA
4971	2025-10-29	Residual Metal Artifact Reduction in CT Images: An Unsupervised Residual and Contrastive Learning Approach for Preserving Metal Structures 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70078 PMID:41145400	研究论文	提出一种无监督残差和对比学习方法用于CT图像中的金属伪影减少	结合CT物理启发的残差模型和对比学习方案，无需真实标注图像即可有效减少金属伪影	需要依赖CT物理知识构建残差模型，且在三组数据集上验证但未说明具体样本规模	开发无需真实标注的金属伪影减少方法	包含金属植入物的CT图像	医学影像处理	NA	CT成像	CNN	CT图像	三组数据集（具体数量未说明）	NA	残差学习网络,对比学习网络	NA	NA
4972	2025-10-29	Semi-supervised cine cardiac MRI segmentation via joint registration and temporal attention perceiver 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70094 PMID:41145950	研究论文	提出一种结合可变形配准和时间注意力感知器的半监督方法用于心脏电影磁共振图像分割	通过联合配准和时间注意力感知器模块，利用伪标签和特征对齐提升半监督分割性能	需要依赖配准模块的准确性，在数据量极少时性能可能受限	开发适用于小训练数据集和部分标注情况的心脏电影MRI半监督分割方法	心脏电影磁共振图像中的左心室、右心室和心肌结构	医学图像分析	心血管疾病	磁共振成像	半监督学习,深度学习	医学图像	ACDC数据集：100训练+20验证+10测试+50评估；M&Ms数据集：75训练+30验证+15测试+50评估	NA	U-Net	Dice相似系数,平均对称表面距离,Hausdorff距离	NA
4973	2025-10-29	Experimental investigation of real-time 3D beam's eye view image-guided radiotherapy for prostate SBRT 2025-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70086 PMID:41145979	研究论文	开发并实验评估用于前列腺立体定向放射治疗的新型实时3D射束方向影像引导放射治疗系统	首次将基于深度学习的2D MV标记分割方法与3D IGRT框架集成，实现实时3D射束方向影像引导	研究中使用了人体骨盆模型而非真实患者，且仅针对前列腺癌进行评估	开发实时3D射束方向影像引导放射治疗系统，提高前列腺立体定向放射治疗的剂量递送精度	前列腺立体定向放射治疗中的金标记跟踪和运动补偿	医学影像分析	前列腺癌	射束方向成像，立体定向放射治疗	CNN	MV图像	使用植入三个金标记的人体骨盆模型，四种患者来源的前列腺运动轨迹	NA	卷积神经网络	定位精度，系统延迟，误差百分位数	NA
4974	2025-10-29	TDMAR-Net: a frequency-aware tri-domain diffusion network for CT metal artifact reduction 2025-Oct-28, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae0efc PMID:41038229	研究论文	提出一种基于扩散模型的三域神经网络TDMAR-Net，用于减少CT金属伪影并提升图像质量	首次将扩散模型应用于三域（投影域、图像域、傅里叶域）金属伪影消除，采用两阶段训练策略结合大规模预训练和掩码数据微调	未明确说明模型在极端金属植入物情况下的性能表现	开发有效的CT金属伪影消除方法以改善临床诊断	CT图像中的金属伪影	计算机视觉	NA	CT成像	扩散模型	CT图像	合成数据集和临床数据集	NA	TDMAR-Net	NA	NA
4975	2025-10-29	The Evolving Quest for Chemical Understanding in the Quantum Age 2025-Oct-28, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c01299 PMID:41065510	观点文章	探讨量子时代化学理解的发展演变，提出从传统计算方法向机器学习和量子计算新范式的转变	提出层次建模作为超越多尺度建模约束的新平台，强调化学概念作为连接理论与理解的支架作用	NA	研究化学理解在量子时代的发展路径和方法论转变	化学概念（芳香性、电负性、反应性、立体选择性）和分子系统	计算化学	NA	量子计算，机器学习	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	量子计算机
4976	2025-10-29	Deep Learning-Enabled Unbiased Precision Toxicity Assessment of Zebrafish Organ Development 2025-Oct-28, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c10763 PMID:41090693	研究论文	开发基于U-Net的深度学习模型，用于斑马鱼器官发育的精准毒性评估	首次实现无偏见的像素级分割和形态量化，能够检测传统方法无法发现的大小依赖性和器官特异性毒性差异	方法尚未在其他材料污染物上进行广泛验证	建立客观毒理学分析的通用框架，提高毒性评估的准确性、效率和可重复性	斑马鱼器官发育，包括光感受器细胞层、内网状层、骨骼肌和脊髓	计算机视觉	NA	深度学习图像分析	CNN	生物图像	数千张生物图像	NA	U-Net	NA	NA
4977	2025-10-29	Robust Identification of Gas Mixtures from FTIR Spectra using Attention Mechanism to Mitigate Instrument Line Shape Variations 2025-Oct-28, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03975 PMID:41103041	研究论文	提出基于注意力机制的深度学习框架，用于从FTIR光谱中稳健识别气体混合物成分	首次将注意力机制应用于解决FTIR光谱中仪器线形变化问题，显著提升跨设备识别性能	仅针对8种气体成分和10种仪器线形进行验证，未涵盖更广泛的气体种类和仪器类型	解决FTIR光谱分析中仪器线形变化对气体混合物识别的影响	气体混合物及其FTIR光谱数据	光谱分析	NA	傅里叶变换红外光谱(FTIR)	深度学习,注意力机制	光谱数据	包含10种不同仪器线形和8种气体成分的自建数据集	NA	基于注意力机制的深度学习框架	精确匹配率	NA
4978	2025-10-29	High-Performance Triboelectric Nanogenerator Based on PVDF/Cellulose Filter Paper Composites for Internet of Things-Assisted Wireless Sensing and Energy Harvesting 2025-Oct-28, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c04209 PMID:41105935	研究论文	本研究开发了一种基于PVDF/纤维素滤纸复合膜的高性能摩擦纳米发电机，用于物联网辅助的无线传感和能量收集	采用PVDF/纤维素滤纸复合膜作为增强正摩擦层，实现了高达230V的开路电压和优异的操作稳定性，并集成了深度学习辅助信号处理框架	未明确说明设备长期使用的耐久性测试结果和规模化生产的可行性	提升摩擦纳米发电机的输出性能和设备可持续性，拓展其在可穿戴设备和健康监测领域的应用	基于PVDF/纤维素滤纸复合膜的摩擦纳米发电机	物联网	NA	摩擦纳米发电技术	深度学习	传感器信号数据	NA	NA	NA	开路电压, 动作识别准确率	NA
4979	2025-10-29	MODAPro: Explainable Heterogeneous Networks with Variational Graph Autoencoder for Mining Disease-Specific Functional Molecules and Pathways from Omics Data 2025-Oct-28, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03611 PMID:41110139	研究论文	提出MODAPro深度学习框架，通过变分图自编码器和图卷积网络整合多组学数据，挖掘疾病特异性功能分子和通路	结合变分图自编码器与图卷积网络的新型架构，能够以前所未有的分辨率捕获和解释跨组学层的复杂非线性分子关系	NA	解决多组学数据整合中的异质性、稀疏性和可解释性差距问题，挖掘疾病相关生物标志物和功能模块	多组学数据中的分子关系和疾病相关生物标志物	机器学习	多种疾病	多组学数据整合分析	VAE,GCN	多组学数据	NA	PyTorch,TensorFlow	变分图自编码器,图卷积网络	NA	NA
4980	2025-10-29	A Deep Learning-Based Framework for Valence Bond Structure Selection and Weight Prediction 2025-Oct-28, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c01220 PMID:41111284	研究论文	提出了一种基于深度学习的价键结构选择与权重预测框架DLVB	首次将价键理论与图变换器通过化学意义表示相结合，无需计算即可准确预测价键结构权重	未明确说明模型在更大分子系统上的泛化能力	扩展价键理论在更大活性空间和更高分子复杂度体系中的应用	价键结构和分子体系	机器学习	NA	深度学习，选择构型相互作用(SCI)	图变换器	化学结构表示	NA	NA	图变换器	准确性，可扩展性	NA