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
41	2025-11-14	Relationship between spleen volume and diameter for assessment of response to treatment on CT in patients with hematologic malignancies enrolled in clinical trials 2025-Dec, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05030-7 PMID:40448843	研究论文	本研究探讨血液恶性肿瘤患者脾脏直径与体积的关系，并建立与卢加诺标准相对应的体积阈值用于治疗反应评估	首次通过深度学习分割技术建立脾脏直径与体积的幂回归模型，提出与现有直径标准相对应的体积阈值标准	研究基于单一临床试验数据的二次分析，样本量相对有限，需要外部验证	确定血液恶性肿瘤患者脾脏体积阈值，使其与现有直径标准在治疗反应评估中具有最佳相关性	382名血液恶性肿瘤患者	数字病理	血液恶性肿瘤	CT成像，深度学习分割	随机森林	医学影像	382例患者	NA	NA	一致性评估，预测性能比较	NA
42	2025-11-14	Deep Learning Based Evaluation of Skeletal Maturation: A Comparative Analysis of Five Hand-Wrist Methods 2025-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70008 PMID:40704688	研究论文	本研究使用基于YOLOv8x的深度学习模型比较五种手腕骨骼成熟度评估方法的诊断可靠性	首次使用深度学习算法系统比较五种手腕骨骼成熟度评估方法，并识别出在解剖结构明显区域（如MP3、内收籽骨和钩骨）具有特别高的分类性能	研究为回顾性分析，数据来源于8-16岁正畸患者，可能限制了结果的普适性	评估深度学习算法在骨骼年龄估计中的有效性	6572张8-16岁正畸患者的手腕X光片	计算机视觉	骨骼发育异常	X射线成像	CNN	医学图像	6572张手腕X光片	PyTorch	YOLOv8x	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
43	2025-11-14	Decoding Epigenetic Enhancer-Promoter Interactions in Periodontitis via Transformer-GAN: A Deep Learning Framework for Inflammatory Gene Regulation and Biomarker Discovery 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103879 PMID:40902506	研究论文	使用Transformer-GAN深度学习框架解码牙周炎中表观遗传增强子-启动子相互作用对炎症基因调控的影响	首次将Transformer-GAN应用于表观遗传调控研究，整合DNA甲基化和基因表达数据预测功能性增强子-启动子相互作用	研究样本量有限，仅基于公共数据集GSE173081和GSE173078进行分析	解析牙周炎中增强子-启动子相互作用的表观遗传调控机制并发现生物标志物	牙周炎患者的表观遗传调控网络和炎症基因	计算生物学, 深度学习	牙周炎	DNA甲基化测序, RNA-seq, 多组学整合分析	Transformer, GAN	基因组甲基化数据, 基因表达数据	公共数据集GSE173081和GSE173078	深度学习框架	Transformer-GAN	AUC-ROC, AUC-PRC, F1-score, 诊断准确率	NA
44	2025-11-14	Ultrasound-Based Deep Learning Radiomics to Predict Cervical Lymph Node Metastasis in Major Salivary Gland Carcinomas 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103895 PMID:40945314	研究论文	开发并验证基于超声的深度学习影像组学模型，用于无创预测大唾液腺癌的颈部淋巴结转移	首次结合临床特征、超声报告、影像组学和深度学习特征构建复合预测模型	样本量相对有限（214例患者），来自4个医疗中心	开发无创预测大唾液腺癌颈部淋巴结转移的方法	大唾液腺癌患者	数字病理	唾液腺癌	超声成像	深度学习, 机器学习	超声图像	214例大唾液腺癌患者（训练集144例，验证集70例）	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
45	2025-11-14	Wearable monitoring for rehabilitation: Deep learning-driven vertical ground reaction force estimation for anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Dec, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106663 PMID:40945379	研究论文	本研究开发了一种基于可穿戴传感器和深度学习的前交叉韧带重建患者垂直地面反作用力估计方法	提出CNN-BiGRU-Attention混合深度学习框架，在复杂运动模式下实现高精度vGRF预测，并针对患者特异性进行优化	样本量较小（仅25名患者），缺乏在更广泛运动模式和患者群体中的验证	开发便携式监测系统，用于前交叉韧带重建患者的康复评估	25名前交叉韧带重建患者	数字病理	运动损伤	可穿戴传感器，Vicon运动捕捉系统	CNN, BiGRU, Attention机制	运动学数据，力学数据	25名ACLR患者	NA	CNN-BiGRU-Attention混合架构	R2决定系数	NA
46	2025-11-14	Diagnostic Performance of Large Language Models in Multimodal Analysis of Radiolucent Jaw Lesions 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103910 PMID:40961626	研究论文	评估ChatGPT和Gemini大语言模型在多模态影像分析中对透光性颌骨病变的诊断性能	首次系统评估大语言模型在口腔颌面外科多模态影像（全景片、CT、病理）诊断中的表现，并比较不同答题格式和影像组合的影响	样本量有限（100例），仅评估两种大语言模型，需要更大数据集和混合AI系统的进一步验证	评估大语言模型在口腔颌面外科透光性颌骨病变诊断中的性能	透光性颌骨病变患者	自然语言处理	颌骨疾病	多模态影像分析	大语言模型	文本、影像（全景X线、锥形束CT）、病理图像	100名匿名患者来自Wonkwang University Daejeon Dental Hospital	NA	ChatGPT 4o, Gemini 2.5 Pro	准确率	NA
47	2025-11-14	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	构建基于深度学习的智能决策系统，用于优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	首次构建基于深度学习的3D智能决策模型用于MSFE，创新引入卷积块注意力机制和深度可分离卷积技术	样本量相对较小（79例患者），需要更大规模数据验证模型泛化能力	开发智能决策系统优化上颌窦底提升手术方案选择并预测黏膜穿孔风险	接受上颌窦底提升手术的低剩余骨高度患者	医学影像分析	口腔颌面外科疾病	锥形束计算机断层扫描	深度学习,3D卷积神经网络	三维CT影像数据	79例患者	NA	改进的EfficientNet,改进的ResNet	准确率,召回率,F1分数	NA
48	2025-11-14	AI-driven prediction of dental implant numbers to be placed for patient-specific treatment planning 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103896 PMID:41039688	研究论文	本研究开发了一种基于Vision Transformer的深度学习回归模型，利用全景X光片和临床数据预测无牙颌患者所需的种植体数量	首次将Vision Transformer架构应用于牙科种植体数量预测，实现了基于深度学习的定量决策支持工具	单中心研究设计，样本量有限，泛化能力受限	开发评估深度学习模型以预测无牙颌患者所需种植体数量，支持标准化数据驱动的治疗规划	628名接受牙科种植体治疗的患者，共919个无牙颌感兴趣区域	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像，CBCT成像	Vision Transformer (ViT)	图像	628名患者（341名女性，287名男性），919个无牙颌感兴趣区域	PyTorch	ViT-Base (google/vit-base-patch16-224-in21k)	MSE, MAE, R², EVS	NA
49	2025-11-14	Automated Age and Sex Estimation From Dental Panoramic Radiographs 2025-Dec, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103967 PMID:41106218	研究论文	提出基于深度学习的AI方法，从泰国儿童和青少年的全景牙科X光片中自动估计年龄和性别	首次开发基于EfficientNetB0的多任务深度学习模型，采用年龄分层策略（7-14岁和15-23岁）提升预测精度	模型在较大年龄组（15-23岁）的性能显著下降，样本仅限于泰国人群可能限制泛化能力	开发自动化年龄和性别估计方法以替代传统法医牙科学中复杂易错的人工方法	泰国7至23岁儿童和青少年的全景牙科X光片	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	医学影像	4627张图像，来自2491名泰国个体的全景X光片	NA	EfficientNetB0	RMSE, MAE, 准确率, AUC, 敏感度, 特异度	NA
50	2025-11-14	Deep learning in oral lichen planus diagnosis: a systematic review of clinical image-based detection approaches 2025-Dec, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.07.009 PMID:40897576	系统综述	系统评估深度学习模型在利用临床照片诊断口腔扁平苔藓方面的诊断性能	首次系统综述基于临床图像的深度学习在口腔扁平苔藓诊断中的应用，涵盖CNN和Vision Transformer等架构	数据集规模小且同质性强，图像预处理不一致，外部验证有限	评估深度学习模型在口腔扁平苔藓诊断中的性能	口腔扁平苔藓的临床图像	计算机视觉	口腔扁平苔藓	临床摄影	CNN, Vision Transformer	图像	NA	NA	InceptionResNetV2, Xception	准确率, 敏感度, 特异性, AUC	NA
51	2025-11-14	Super resolution of pathology images with hierarchical feature integration and local image patterns 2025-Dec, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6482 PMID:41081336	研究论文	提出基于局部病理图像模式的分层深度学习框架HLIP，实现准确、高保真和实时的病理图像超分辨率重建	整合语义特征与像素级和形态学级特征，通过识别局部病理图像模式重建超分辨率图像，支持灵活放大倍数	NA	开发能够克服现有方法伪影、过度平滑和推理速度慢等问题的病理图像超分辨率方法	病理图像	数字病理学	肿瘤	深度学习	CNN	图像	NA	NA	分层深度学习框架	性能指标、鲁棒性、保真度	NA
52	2025-11-14	Epidemiology, etiopathogenesis, immune response, diagnosis, and complications of acute pancreatitis: current insights 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2580131 PMID:41208148	综述	本文综述急性胰腺炎的流行病学、发病机制、免疫反应、诊断方法和并发症的当前研究进展	整合了氧化应激、免疫反应和组织重塑在急性胰腺炎中的最新知识，强调疾病进展的潜在机制及生物标志物和预测模型的临床应用潜力	作为综述文章，主要整合现有研究而非提供原始实验数据	总结急性胰腺炎的当前研究见解和临床管理优化策略	急性胰腺炎的病理生理过程和临床特征	医学研究	急性胰腺炎	深度学习	NA	临床数据、生化标志物、影像学数据	NA	NA	NA	NA	NA
53	2025-11-14	Development and validation of a deep learning model for automatic severity grading of hip osteoarthritis: a multi-center study 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2584361 PMID:41208350	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的髋关节骨关节炎自动严重程度分级模型	首次将卷积块注意力模块与ResNet-50结合用于髋关节骨关节炎自动分级，并在多中心数据集上验证	大多数误分类局限于相邻KL分级	开发自动髋关节骨关节炎严重程度分级模型以替代主观人工评估	髋关节X光片	计算机视觉	骨关节炎	X射线成像	CNN	图像	20,745张髋关节X光片（开发集）+ 1,928张（外部验证）+ 1,249个髋关节（OAI数据集）	NA	ResNet-50 with Convolutional Block Attention Module	准确率,AUC	NA
54	2025-11-14	The role of artificial intelligence and mobile health in diagnosis and management of pulmonary arterial hypertension 2025-Dec, International journal of cardiology. Congenital heart disease DOI:10.1016/j.ijcchd.2025.100622 PMID:41208905	综述	探讨人工智能和移动健康技术在肺动脉高压诊断与管理中的应用前景	系统阐述AI技术在PAH诊疗全流程中的创新应用，包括早期筛查、影像自动分析、远程监测和个性化治疗	需要严格的外部验证、前瞻性研究、偏倚审核以及与指南工作流程的无缝整合	研究人工智能和移动健康技术在肺动脉高压诊疗中的作用	肺动脉高压患者	数字病理	心血管疾病	电子健康记录、心电图、超声心动图、CT、心脏磁共振、可穿戴设备	深度学习,机器学习	医疗记录、影像数据、生理信号	NA	NA	NA	分类准确率、量化精度	NA
55	2025-11-14	Multimodal deep learning for bone tumor diagnosis with clinical imaging, pathology, and blood biomarkers 2025-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2025.100718 PMID:41209291	研究论文	提出一种融合临床影像、病理切片和血液生物标志物的多模态深度学习框架，用于骨肿瘤检测和三分类诊断	首次将临床影像、病理切片和血液生物标志物通过深度学习进行多模态融合，并利用大语言模型将异常血液指标转化为文本特征	未说明样本来源的多样性及模型在外部验证集上的泛化能力	开发自动化骨肿瘤检测与分类系统以辅助临床决策	骨肿瘤患者（良性、恶性、中间型）	数字病理	骨肿瘤	临床影像、病理切片、血液生物标志物检测	YOLOv5, ResNet, 大语言模型, BioBERT	影像, 病理切片, 血液指标文本	两个独立数据集（临床影像检测数据集 + 多模态分类队列）	PyTorch	YOLOv5, ResNet, BioBERT	mAP@0.5, 宏平均精确率, F1分数, AUC	NA
56	2025-11-14	RiSID: River Surface Image Dataset for Instance Segmentation of Floating Macroplastic Debris 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112189 PMID:41210349	研究论文	本文介绍了用于河流漂浮塑料碎片实例分割的河流表面图像数据集RiSID	创建了首个专门针对河流表面漂浮塑料碎片的实例分割数据集，包含多类别标注数据	数据采集仅限于日本7条河流的11个站点的高流量条件，地理覆盖范围有限	开发基于图像的技术来量化河流表面漂浮的塑料碎片，掌握塑料从陆地到海洋的传输过程	河流表面漂浮的塑料碎片和人为废弃物	计算机视觉	NA	图像采集与标注	深度学习模型	图像	7,356张原始图像，采集自日本7条河流的11个站点	NA	NA	NA	NA
57	2025-11-14	Sentinel-2based dataset covering Indian regions for road detection: A dataset for infrastructure monitoring 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112141 PMID:41210354	研究论文	提出一个基于Sentinel-2卫星图像的印度道路检测数据集，用于基础设施监测	首个专门针对印度地区、覆盖多种地形且包含原始和增强版本Sentinel-2图像的道路分割数据集	道路掩码基于OpenStreetMap数据生成，可能受数据完整性和准确性限制	为卫星图像道路提取任务提供公开可用的基准数据集	印度七个不同地区的道路网络	计算机视觉	NA	卫星遥感	深度学习分割模型	卫星图像	5634个256×256像素的高质量样本	QGIS, Rasterio	NA	分割性能指标	NA
58	2025-11-14	MoringaLeafNet: A multi-class leaf disease dataset for precision agriculture and deep learning research 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112174 PMID:41210364	研究论文	本文介绍了MoringaLeafNet数据集，这是一个用于辣木叶病害检测的多类别图像数据集	创建了首个专门针对辣木叶病害的多类别图像数据集，包含四种叶片状态的高质量图像	数据采集仅来自孟加拉国的两个苗圃，可能缺乏地理多样性	开发农业病害早期检测系统，支持精准农业和深度学习研究	辣木叶片图像	计算机视觉	植物病害	图像采集，数据增强	NA	图像	来自孟加拉国两个苗圃的辣木叶片图像，采集时间为2025年3-4月和8-9月	NA	NA	NA	NA
59	2025-11-14	Artificial Intelligence Techniques and Health Literacy: A Systematic Review 2025-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100269 PMID:41211528	系统综述	系统回顾人工智能在健康素养领域的应用现状、局限性和未来发展	首次系统性地综述人工智能技术在健康素养领域的应用，涵盖文本复杂度评估、文本简化、翻译和问答等多种功能	健康素养测量工具应用不足，个体层面仅1项研究使用测量工具，组织层面测量基本被忽视，参与者参与度低（仅5项研究）	评估人工智能在健康素养领域的应用效果和发展前景	基于文本的健康材料，包括在线文章和电子健康记录	自然语言处理	NA	系统文献综述	传统机器学习,深度学习,Transformer	文本	18项符合纳入标准的研究（从1296项研究中筛选）	NA	NA	人工评估,可读性指标,机器学习指标	NA
60	2025-11-14	Detection of Microscopic Glioblastoma Infiltration in Peritumoral Edema Using Interactive Deep Learning With DTI Biomarkers: Testing via Stereotactic Biopsy 2025-Dec, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70058 PMID:40888617	研究论文	开发并评估了一种交互式深度学习框架GIAIDF，用于检测胶质母细胞瘤在瘤周水肿区的微观浸润	首次将交互式深度学习与DTI生物标志物相结合，通过立体定向活检验证，能够识别常规MRI无法检测的微观肿瘤浸润	样本量相对有限，需要多中心前瞻性研究进一步验证	开发能够检测胶质母细胞瘤瘤周水肿区微观浸润的深度学习工具	胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	扩散张量成像，立体定向活检	深度学习	MRI图像	73例训练患者，25例内部验证患者，25例外部验证患者，13例前瞻性活检患者	NA	GIAIDF框架	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, 召回率, 精确率, F1分数	NA