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	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
42	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
43	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
44	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
45	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
46	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
47	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
48	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
49	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
50	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
51	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
52	2025-11-14	An Artificial Intelligence System for Staging the Spheno-Occipital Synchondrosis 2025-Dec, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.70018 PMID:40891390	研究论文	开发用于评估和分类蝶枕软骨联合融合阶段的自动化可解释深度学习算法	提出新型注意力机制模型ConvNeXt+Conv Attention，并集成YOLOv11实现全自动区域检测和分割	样本仅来自美国中西部私人诊所的723个CBCT扫描，可能存在地域局限性	开发自动化AI系统用于蝶枕软骨联合融合阶段分期	正畸患者的蝶枕软骨联合	医学影像分析	正畸相关骨骼发育	锥形束计算机断层扫描	CNN, 注意力机制	医学影像	723个CBCT扫描	NA	ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, ConvNeXt+Conv Attention, YOLOv11	准确率	NA
53	2025-11-14	Smartphone image dataset for turmeric plant leaf disease from Bangladesh spice fields 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112184 PMID:41215795	研究论文	开发了一个用于姜黄植物叶片病害识别的智能手机图像数据集，并利用深度学习模型实现高效病害分类	创建了首个来自孟加拉国香料田的姜黄叶片病害综合数据集，包含原始和增强图像，强调高质量和多样化数据	数据集仅包含四种病害类别，可能未覆盖所有姜黄病害类型；所有数据来自单一国家地区	通过深度学习技术实现姜黄叶片病害的早期精准识别，提高农业生产力	姜黄植物叶片，包括健康叶片和三种病害类型（蚜虫侵害、斑点病、叶斑病）	计算机视觉	植物病害	智能手机图像采集，数据增强	CNN	图像	865张原始姜黄叶片图像和3496张增强图像	NA	EfficientNetB7, ResNet152	准确率	NA
54	2025-11-14	SmallFishBD: An extensive image dataset of common native small fish species in Bangladesh for identification and classification 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112193 PMID:41215796	数据论文	本文介绍了包含孟加拉国十种常见本土小型鱼类图像的综合性数据集，用于鱼类识别分类研究	提供了首个针对孟加拉国本土小型鱼类的标准化图像数据集，采用统一采集环境和数据增强技术	样本仅来自达卡市鱼类市场，可能无法完全代表全国所有地区的鱼类种群	开发自动化鱼类物种识别分类系统，支持生物多样性监测和渔业管理	十种孟加拉国本土小型鱼类物种	计算机视觉	NA	智能手机图像采集，数据增强技术	NA	图像	十种鱼类物种，来自达卡多个市场的代表性样本	NA	NA	NA	NA
55	2025-11-14	A machine learning-based EEG signal analysis framework to enhance emotional state detection 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10367-2 PMID:41215981	研究论文	本研究提出基于机器学习的EEG信号分析框架，通过多种机器学习模型和合成数据增强技术来提升情绪状态检测性能	综合比较九种机器学习模型在五种不同数据集配置下的表现，并利用GAN、SMOTE和ADASYN三种合成数据生成技术增强模型性能	未明确说明患者群体的具体特征和情绪状态的分类标准	开发高效的EEG信号情绪状态检测方法	300名患者的EEG信号数据以及生成的合成数据	机器学习	NA	EEG信号分析	LR, DT, RF, kNN, SVM, LGBM, AdaBoost, MLP, 1D CNN	EEG信号	300名患者真实数据 + 20,000个合成数据点	NA	MLP, 1D CNN	准确率, 延迟时间	NA
56	2025-11-14	Development of a hybrid 2.5D deep learning model for glioma survival prediction using T1-weighted MRI from the CGGA database 2025-Dec, European journal of radiology open IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.ejro.2025.100697 PMID:41216617	研究论文	开发基于T1加权MRI的混合2.5D深度学习模型用于胶质瘤生存预测	提出混合2.5D卷积神经网络处理多切片输入，在克服体积分析计算限制的同时保留重要空间信息	样本量相对有限（217例患者），仅使用T1加权对比增强MRI序列	开发非侵入性深度学习框架预测胶质瘤患者总生存期	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	T1加权对比增强MRI	CNN	医学影像	217例患者（训练集70%，测试集30%）	PyTorch, TensorFlow	ResNet, DenseNet	C-index, 时间依赖性AUC, Kaplan-Meier分析	NA
57	2025-11-14	A multimodal deep learning framework for functional brain network classification in rs-fMRI 2025-Dec, Cognitive neurodynamics IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s11571-025-10369-0 PMID:41220406	研究论文	提出一种多模态深度学习框架，用于自动分类癫痫患者静息态功能磁共振成像中的功能脑网络	开发结合3D-CNN和LSTM的混合架构，同时利用空间、时域和频域特征进行功能脑网络分类	颞叶网络分类性能较低（0.14-0.24），部分类别识别精度有待提升	自动化分类癫痫患者rs-fMRI中的功能脑网络，支持癫痫手术规划	癫痫患者的静息态功能磁共振成像数据	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像，独立成分分析	3D-CNN, LSTM	功能磁共振成像数据	NA	NA	3D卷积神经网络，长短期记忆网络	准确率，灵敏度，ROC AUC	NA
58	2025-11-14	Applications of machine learning and deep learning in precision medicine: Opportunities and challenges in genomics, oncology and clinical integration (Review) 2025-Dec, Biomedical reports IF:2.3Q3 DOI:10.3892/br.2025.2070 PMID:41221536	综述	探讨机器学习和深度学习在精准医学领域中的应用、挑战及未来发展方向	系统分析机器学习在基因组学、肿瘤学和临床整合中的前沿应用，并前瞻性提出未来发展路径	作为综述文章，未涉及原始实验数据验证	分析机器学习在精准医学中的应用潜力与实施挑战	精准医学中的机器学习技术应用	机器学习	肿瘤学	NA	深度学习	基因组数据, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
59	2025-11-14	The Current Use of Artificial Intelligence in Anesthesiology 2025-Dec, Advances in anesthesia DOI:10.1016/j.aan.2025.07.006 PMID:41224431	综述	本文综述了人工智能在麻醉学领域的当前应用现状与潜力	系统梳理了AI技术在麻醉学中尚未广泛普及但具有深远影响潜力的应用方向	NA	探讨人工智能在麻醉学领域的应用现状和发展前景	麻醉学临床实践与患者管理	自然语言处理, 机器学习	NA	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
60	2025-11-14	A Hybrid Bidirectional Deep Learning Model Using HRV for Prediction of ICU Mortality Risk in TBI Patients 2025-Dec, Journal of healthcare informatics research IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s41666-025-00209-5 PMID:41230239	研究论文	本研究开发了一种混合双向深度学习模型，通过分析心率变异性来预测创伤性脑损伤患者在ICU的早期死亡风险	提出了一种结合权重预测器和双向长短期记忆单元(BiLSTM)的混合深度学习架构，通过特征加权和HRV数据模式捕捉来提升预测性能	模型完全依赖于ICU监测的ECG数据，可能受限于数据质量和可用性	优化创伤性脑损伤患者的护理策略，有效分配医疗资源，降低死亡率	创伤性脑损伤(TBI)患者	医疗人工智能	创伤性脑损伤	心率变异性(HRV)分析，心电图(ECG)信号处理	BiLSTM, 深度学习混合模型	心电图信号数据	来自Gold Coast大学医院和CHARIS系统的TBI患者数据	NA	双向长短期记忆网络(BiLSTM)与权重预测器混合架构	准确率, AUROC, AUPRC	NA