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
41	2025-10-04	Artificial Intelligence Deep Learning Models to Predict Spaceflight Associated Neuro-Ocular Syndrome 2025-Oct, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.06.009 PMID:40505849	研究论文	开发基于深度学习的人工智能模型，利用光学相干断层扫描图像预测航天飞行相关神经眼综合征	首次将深度学习模型应用于SANS预测，并比较了航天飞行数据和地面模拟数据的训练效果	数据量有限，样本规模较小	预测航天飞行相关神经眼综合征的发生	宇航员和头低位卧床休息研究参与者	计算机视觉	神经眼综合征	光学相干断层扫描	Resnet50	图像	宇航员飞行数据和地面模拟研究参与者的OCT图像数据集
42	2025-10-04	Artificial intelligence-enabled electrocardiography and echocardiography to track preclinical progression of transthyretin amyloid cardiomyopathy 2025-Oct-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf450 PMID:40679604	研究论文	利用人工智能分析超声心动图和心电图追踪转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病的临床前进展	首次将深度学习模型同时应用于超声心动图视频和心电图图像，实现ATTR-CM的临床前风险分层	回顾性研究设计，样本来源限于两个医疗中心	开发可扩展的ATTR-CM临床前监测策略	转诊进行心脏淀粉样变核素检测的患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	视频、图像	内部队列984人（耶鲁-纽黑文医疗系统），外部队列806人（休斯顿卫理公会医院），共分析7352次TTE和32205次ECG
43	2025-10-04	Bond-centric modular design of protein assemblies 2025-Oct, Nature materials IF:37.2Q1 DOI:10.1038/s41563-025-02297-5 PMID:40745093	研究论文	本文提出了一种基于化学键合原理的模块化蛋白质组装设计方法	利用深度学习生成工具设计具有规则配位几何和可定制键合相互作用的蛋白质构建模块	NA	开发模块化蛋白质纳米材料设计方法	蛋白质构建模块及其组装结构	计算生物学	NA	深度学习生成工具、电子显微镜	深度学习生成模型	蛋白质结构数据、电子显微镜图像	成功组装超过20种多组分多面体蛋白质笼、二维阵列和三维蛋白质晶格
44	2025-10-04	Application of artificial intelligence in assisting treatment of gynecologic tumors: a systematic review 2025-Oct-01, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-025-00201-1 PMID:41028609	系统综述	本文系统综述了人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用现状和发展前景	全面总结了AI在妇科肿瘤治疗中不同预测任务的应用分布和技术方法使用情况	研究多为单中心、回顾性、小样本量，缺乏多中心大数据验证	评估人工智能在妇科肿瘤辅助治疗中的应用效果和发展潜力	妇科恶性肿瘤（宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌等）	医学影像分析	妇科肿瘤	深度学习、常规影像组学、空间相关非常规影像组学、时间相关非常规影像组学	深度学习模型	医学影像数据	133篇研究文章，其中127篇（95%）包含少于500例病例
45	2025-10-04	Real-Time Health Monitoring Using 5G Networks: Deep Learning-Based Architecture for Remote Patient Care 2025-Oct-01, JMIRx med DOI:10.2196/70906 PMID:41032883	研究论文	开发了一种集成深度学习和5G网络的实时健康监测架构，用于远程患者生命体征监控	提出结合注意力机制的混合CNN-LSTM模型，并利用5G超可靠低延迟通信进行边缘部署	研究仅基于1000名患者3个月的数据进行评估，长期效果和更大规模应用仍需验证	开发实时生命体征监测和预测的远程患者监护系统	远程患者监护系统和生命体征数据	机器学习	老年疾病	深度学习，5G网络，边缘计算	混合CNN-LSTM模型	生命体征时序数据	1000名患者3个月的监测数据
46	2025-10-04	From images to understanding: Advances in deep learning for cellular dynamics analysis 2025-Oct-01, Current opinion in cell biology IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ceb.2025.102585 PMID:41037869	综述	概述深度学习在细胞动力学分析中的最新方法与应用进展	强调深度学习方法如何补充经典算法，并讨论确保科学可靠性和可访问性的新兴趋势	NA	弥合计算专业知识与生物学应用之间的差距，为快速发展的细胞动力学分析领域提供指导	2D显微镜图像中的细胞动力学分析	计算机视觉	NA	深度学习	NA	2D显微镜图像	NA
47	2025-10-04	Systematic review and meta-analysis of artificial intelligence models for diagnosing and subphenotyping ARDS in adults 2025-Oct-01, Heart & lung : the journal of critical care IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.hrtlng.2025.09.017 PMID:41037977	系统评价与荟萃分析	对成人ARDS诊断和亚表型识别的人工智能模型进行系统评价和荟萃分析	首次对ARDS人工智能诊断模型进行全面系统评价，涵盖亚表型识别和COVID-19相关研究	校准报告缺失（47%），大多数研究缺乏外部验证（29/63），研究间异质性高	评估人工智能模型在成人ARDS诊断和亚表型识别中的性能和方法学质量	成人ARDS患者	医学人工智能	急性呼吸窘迫综合征	系统评价和荟萃分析方法	深度学习模型、机器学习模型	影像数据、非影像数据	63项研究（n = 135,762例患者）
48	2025-10-04	Consensus-guided evaluation of self-supervised learning in echocardiographic segmentation 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111148 PMID:41038129	研究论文	本研究评估自监督学习在超声心动图左心室分割中的应用，并引入多专家标注数据集提升评估可靠性	提出基于共识的多专家标注数据集以减少标注噪声，并发现对比学习在低标注数据场景下表现最优	未明确说明具体使用的数据集规模和技术实现细节	探索自监督学习在超声心动图分割中的有效性	超声心动图中的左心室分割	计算机视觉	心血管疾病	自监督学习、对比学习	深度学习模型	超声心动图像	使用15%标注数据进行微调，具体样本数量未明确说明
49	2025-10-04	UNSX-HRNet: Modeling anatomical uncertainty for landmark detection in total hip arthroplasty 2025-Oct-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111146 PMID:41038128	研究论文	提出一种结合高分辨率网络和不确定性估计的深度学习框架，用于全髋关节置换术中的解剖标志点检测	通过基于解剖关系的不确定性估计处理非结构化数据，为预测的标志点分配不确定性分数以提醒临床医生关注	NA	开发先进的深度学习框架解决X射线图像中解剖标志点检测的挑战	全髋关节置换术中的解剖标志点	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	HRNet	X射线图像	结构化和非结构化数据集
50	2025-10-04	AI-Driven CBCT Analysis for Surgical Decision-Making and Mucosal Damage Prediction in Sinus Lift Surgery for patients with low RBH 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103931 PMID:41039687	研究论文	本研究构建了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智能决策模型用于上颌窦底提升手术，创新引入卷积块注意力机制和深度可分离卷积技术	样本量相对有限（79例患者），需要在更大规模数据集中进一步验证模型性能	开发智能决策系统以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	计算机视觉	口腔颌面疾病	锥形束计算机断层扫描成像	改进的EfficientNet和ResNet模型，3D卷积神经网络	医学影像	79例患者的锥形束计算机断层扫描影像数据
51	2025-10-04	AI-driven prediction of dental implant numbers to be placed for patient-specific treatment planning 2025-Oct-01, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.103896 PMID:41039688	研究论文	开发基于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种植体数量	首次将Vision Transformer模型应用于牙科种植体数量预测，为种植治疗规划提供数据驱动的标准化方法	单中心研究设计且样本量有限，限制了模型的普适性	开发AI模型预测无牙颌患者所需种植体数量，支持标准化治疗规划	628名接受牙科种植治疗的无牙颌患者	计算机视觉	牙科疾病	全景X光片、CBCT成像、深度学习	Vision Transformer (ViT)	图像、临床数据	628名患者（341名女性，287名男性），919个无牙颌感兴趣区域
52	2025-10-04	An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease 2025-Sep-30, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae087d PMID:40961977	研究论文	提出一种可解释的多模态神经影像-基因组学生成框架，用于阿尔茨海默病的分类和轻度认知障碍转化预测	在潜在空间引入循环生成对抗网络进行缺失数据填补，并利用可解释AI方法提取特征相关性	未明确说明样本来源和数据收集的具体限制条件	基于多模态MRI数据和单核苷酸多态性解码阿尔茨海默病，实现疾病分类和转化预测	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和健康对照	医学影像分析	阿尔茨海默病	多模态MRI、单核苷酸多态性分析、深度学习方法	CycleGAN、深度学习分类框架	多模态神经影像数据、基因组数据	NA
53	2025-10-04	Artificial Intelligence Model for Imaging-Based Extranodal Extension Detection and Outcome Prediction in Human Papillomavirus-Positive Oropharyngeal Cancer 2025-Sep-30, JAMA otolaryngology-- head & neck surgery DOI:10.1001/jamaoto.2025.3225 PMID:41026592	研究论文	开发基于人工智能的管道，用于HPV阳性口咽癌患者治疗前CT扫描中的淋巴结分割和影像学淋巴结外侵犯检测及预后预测	首次开发AI驱动的自动化管道用于HPV阳性口咽癌的iENE检测，并证明AI预测的iENE与肿瘤预后显著相关	单中心研究，需要外部验证以评估普适性	开发AI模型用于HPV阳性口咽癌的影像学淋巴结外侵犯检测和预后预测	HPV阳性口咽癌患者	医学影像分析	口咽癌	CT扫描，放射组学特征提取，深度学习特征提取	nnU-Net，AI分类模型	CT影像	397名患者（平均年龄62.3岁，80名女性，317名男性）
54	2025-10-04	Efficient and robust temporal processing with neural oscillations modulated spiking neural networks 2025-Sep-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63771-x PMID:41027894	研究论文	提出一种受神经振荡机制启发的节律-SNN模型，通过异质振荡信号调制脉冲神经元以提升时序处理能力和鲁棒性	首次将神经振荡机制引入SNN，通过周期性激活模式显著降低神经元放电率并增强抗噪能力	未明确说明模型在更复杂时序任务中的泛化能力	提升脉冲神经网络在时序处理任务中的性能和鲁棒性	脉冲神经网络(SNN)模型	机器学习	NA	神经振荡调制技术	SNN(脉冲神经网络)	时序数据	在Intel神经形态深度噪声抑制挑战赛等广泛任务中进行实验验证
55	2025-10-04	Enhanced EfficientNet-Extended Multimodal Parkinson's disease classification with Hybrid Particle Swarm and Grey Wolf Optimizer 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07069-4 PMID:41027941	研究论文	提出一种结合混合粒子群与灰狼优化器的增强型EfficientNet多模态帕金森病分类框架	首次将混合粒子群与灰狼优化器(HybPS-GWO)用于帕金森病分类，并开发了增强型EfficientNet多模态模型进行特征融合	未明确说明样本来源的多样性及模型在外部验证集上的表现	开发高精度、高效率的帕金森病自动分类系统	帕金森病患者（早期和晚期）与健康对照者	计算机视觉	帕金森病	多尺度注意力变分自编码器(MSA-VAE)、语义不变多视图聚类(SIMVC)	Enhanced EfficientNet、HybPS-GWO优化器	多模态数据（T1加权MRI、DaTscan图像、步态评分）	来自NTUA和PhysioNet数据库的多模态数据样本
56	2025-10-04	Advanced MRI based Alzheimer's diagnosis through ensemble learning techniques 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04899-0 PMID:41027951	研究论文	本研究通过集成学习方法利用MRI数据进行阿尔茨海默病的诊断和四阶段分类	采用三种深度学习模型（CNN、ResNet50、InceptionResNetv2）的集成学习方法，相比单一模型显著提高了诊断准确率	仅基于MRI数据进行研究，未涉及其他类型医学数据	开发基于MRI的阿尔茨海默病早期诊断和分期分类系统	阿尔茨海默病患者的大脑MRI数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	CNN、ResNet50、InceptionResNetv2及集成学习	MRI图像	NA
57	2025-10-04	Enhanced intrusion detection in cybersecurity through dimensionality reduction and explainable artificial intelligence 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06761-9 PMID:41027964	研究论文	提出一种结合降维和可解释人工智能的增强型网络安全入侵检测模型	首次将多宇宙优化特征选择、CNN-BiGRU-AM混合分类器与蚁狮优化超参数调优相结合，并集成SHAP可解释性技术	仅在NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集上验证，未在其他网络环境测试	开发具有高准确性和可解释性的网络安全入侵检测系统	网络流量数据和网络攻击行为	机器学习	NA	均值归一化、多宇宙优化、蚁狮优化、SHAP可解释性分析	CNN-BiGRU-AM混合模型	网络流量数据	NSLKDD和CICIDS 2017两个数据集
58	2025-10-04	An advanced skin lesion segmentation and classification framework using deep learning strategies 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08255-0 PMID:41028027	研究论文	提出一种基于深度学习的皮肤病变分割与分类框架，用于自动诊断皮肤癌	提出AL-VTransUNet分割模型和DD-MHA分类模型，并采用IRP-GSO算法优化参数	NA	开发自动化皮肤病变分割和分类系统以提高皮肤癌诊断准确性	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	AL-VTransUNet, DD-MHA, IRP-GSO	图像	NA
59	2025-10-04	Improving internet of health things security through anomaly detection framework using artificial intelligence driven ensemble approaches 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10016-y PMID:41028043	研究论文	提出一种基于人工智能集成方法的异常检测框架，用于提升医疗物联网安全	开发了SEGOA超参数优化算法，并采用RNN、BiLSTM和KELM三种深度学习模型的集成分类方法	仅使用ECU-IoHT基准数据集进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	通过人工智能技术检测医疗物联网中的网络攻击，提升医疗系统安全性	医疗物联网设备和应用系统	机器学习	NA	TF-IDF特征提取、min-max归一化、深度学习集成方法	RNN、BiLSTM、KELM集成模型	网络流量数据	ECU-IoHT基准数据集
60	2025-10-04	Fuzzy C-Means clustering and LSTM-based magnitude prediction of earthquakes in the Aegean region of Türkiye 2025-Sep-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07538-w PMID:41028055	研究论文	本研究结合模糊C均值聚类、统计建模和LSTM深度学习技术，对土耳其爱琴海地区地震震级进行分析和预测	首次将FCM聚类、统计分布分析和LSTM预测模型集成应用于区域地震震级预测，提供了全面的地震分析框架	研究仅针对土耳其爱琴海地区，模型在其他地区的适用性需要进一步验证	开发准确的地震震级预测方法以支持风险缓解和结构韧性规划	土耳其爱琴海地区的地震事件	机器学习	NA	Fuzzy C-Means聚类、统计分布分析、LSTM深度学习	LSTM	地震震级数据	研究涉及三个聚类区域的地震数据，预测时间跨度为2021年10月至2029年3月