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
581	2025-09-28	Can the success of digital super-resolution networks be transferred to passive all-optical systems? 2025-Sep, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2025-0294 PMID:40995527	研究论文	探讨数字超分辨率网络的成功经验是否能迁移至被动全光学衍射神经网络系统	首次系统分析相位非线性全光学系统在超分辨率任务中的物理限制与设计约束	存在重建保真度与光路能量保存的权衡问题，且有效处理的输入强度动态范围有限	验证被动全光学系统实现空间超分辨率的可行性	全光学衍射神经网络（AODNNs）	计算光学	NA	光学衍射神经网络	AODNNs（全光学衍射神经网络）	光学信号	NA
582	2025-09-28	Deep learning-based 3D classification of head and neck cancer PET/MRI: Radiologist comparison and Grad-CAM interpretability 2025-Sep, Clinical physiology and functional imaging IF:1.3Q4 DOI:10.1111/cpf.70030 PMID:40996364	研究论文	开发并评估基于3D卷积神经网络的PET/MRI头颈癌自动分类系统，并与放射科医生诊断进行比较	首次将3D CNN应用于头颈癌PET/MRI多模态图像分类，并利用Grad-CAM技术增强模型可解释性	PET/MRI和MRI模型性能较差，特异性需要提升以减少假阳性，样本量有限	开发头颈癌PET/MRI图像的自动分类系统并评估其临床辅助诊断潜力	头颈癌患者的PET/MRI医学影像数据	医学影像分析	头颈癌	18F-FDG PET/MRI成像技术	3D CNN（三维卷积神经网络）	三维医学影像（PET/MRI图像）	训练集202例患者（101例阳性，101例阴性），测试集20例患者（10例阳性，10例阴性）
583	2025-09-28	Artificial Intelligence-Based Model Exploiting Hematoxylin and Eosin Images to Predict Rare Gene Mutations in Patients With Lung Adenocarcinoma 2025-Sep, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00093 PMID:41004706	研究论文	开发基于HE切片的深度学习模型预测肺腺癌罕见基因突变	首次利用HE图像通过深度学习预测多种罕见基因突变，并在转移性癌症数据集上验证模型泛化能力	样本量有限（共213例），部分基因在转移数据集预测性能有待提升	解决分子检测耗时问题，实现肺腺癌基因突变的快速预测	肺腺癌患者HE组织切片图像	数字病理	肺癌	深度学习	ResNeXt101	病理图像	213例患者（144例本地医院+69例TCGA公开数据）
584	2025-09-28	scBCN: deep learning-based batch correction network for integration of heterogeneous single-cell data 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf503 PMID:40991329	研究论文	提出基于深度学习的单细胞数据批次校正网络scBCN，用于整合异质性单细胞数据	结合跨批次相似聚类识别与深度残差神经网络，在消除批次效应的同时保留生物变异	NA	开发单细胞数据批次校正方法以准确识别细胞类型	异质性单细胞数据集	生物信息学	NA	单细胞测序	深度残差神经网络	单细胞基因表达数据	多个模拟和真实数据集（未指定具体样本量）
585	2025-09-28	3D localization of retrovirus assembly in the presence of structured background with deep learning 2025-Aug-29, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.08.028 PMID:40883991	研究论文	提出结合双螺旋点扩散函数和深度学习的方法，实现活细胞顶部质膜HIV-1病毒颗粒组装的3D定位成像	首次将双螺旋点扩散函数3D成像与深度学习管道结合，解决顶部质膜病毒组装成像中结构化背景干扰的挑战	未明确说明方法在其他病毒体系或细胞类型的普适性	开发活细胞顶部质膜病毒组装过程的3D定位成像分析方法	人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）Gag蛋白在贴壁细胞顶部质膜的组装过程	计算显微镜	艾滋病	双螺旋点扩散函数3D成像、深度学习图像分析、荧光显微镜	深度学习管道	3D荧光显微镜图像	NA
586	2025-09-28	PRIME 2.0: Proposed Requirements for Cardiovascular Imaging-Related Multimodal-AI Evaluation: An Updated Checklist 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.004 PMID:40892627	指南更新	介绍心血管影像AI评估标准PRIME 2.0检查清单的更新内容	针对深度学习、大语言模型和多模态生成AI等新技术发展，在原7领域框架基础上增加了心血管影像特异性考量	NA	为心血管影像AI应用的开发、评估和报告提供标准化框架	心血管影像AI研究	医学影像分析	心血管疾病	改良德尔菲法	多模态AI/大语言模型/生成式AI	医学影像数据	国际临床和技术专家小组
587	2025-09-28	Development of Privacy-preserving Deep Learning Model with Homomorphic Encryption: A Technical Feasibility Study in Kidney CT Imaging 2025-08-27, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240798 PMID:40862694	研究论文	本研究开发了一种基于同态加密的隐私保护深度学习模型，用于肾脏CT图像的分类分析	首次将全同态加密技术应用于肾脏CT图像的深度学习分析，实现了端到端的隐私保护	加密显著增加了存储和计算需求，CPU推理时间长达50分钟	评估同态加密在深度学习模型中实现隐私保护CT图像分析的技术可行性	肾脏CT图像（包括肾囊肿、正常肾脏和肾脏肿瘤）	医学影像分析	肾脏疾病	同态加密技术（CKKS加密方案）	CNN（基于ResNet架构）	CT图像	12,446张CT图像（3,709张肾囊肿、5,077张正常肾脏、2,283张肾脏肿瘤）
588	2025-09-28	Real-Time Global Longitudinal Strain During Echocardiography: A Deep Learning Platform for Improved Workflow 2025-Aug-26, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.08.015 PMID:40876495	研究论文	开发用于超声心动图实时全自动全局纵向应变分析的深度学习平台	首次实现实时GLS分析的完全自动化深度学习平台，集成标准化工具并显著提升工作流程效率	样本量较小（50例患者），需更大规模研究验证	评估深度学习辅助实时GLS测量的可行性、精确性和时间效率	50名接受超声心动图检查的患者（平均年龄56岁，64%男性）	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图，深度学习	深度学习平台	医学影像	50例患者
589	2025-09-28	Characterizing the Impact of Training Data on Generalizability: Application in Deep Learning to Estimate Lung Nodule Malignancy Risk 2025-08-20, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240636 PMID:40833260	研究论文	本研究探讨训练数据量对深度学习算法评估肺结节恶性风险性能的影响	首次系统性地量化训练数据规模与AI算法泛化能力的关系，并确定达到临床医生水平性能所需的最小数据量	回顾性研究，数据来源于特定临床试验人群，可能影响泛化性	研究训练数据量对肺结节恶性风险预测AI算法性能的影响	低剂量CT扫描检测到的肺结节	数字病理	肺癌	深度学习	深度学习AI算法	CT图像	NLST数据集16077个标注结节（1249恶性，14828良性），DLCST测试集883个结节（65恶性，818良性）
590	2025-09-28	DeepAIPs-SFLA: Deep Convolutional Model for Prediction of Anti-Inflammatory Peptides Using Binary Pattern Decomposition of Novel Multiview Descriptors with an SFLA Approach 2025-Aug-19, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c02422 PMID:40852276	研究论文	提出一种基于深度学习的计算模型DeepAIPs-SFLA，用于预测抗炎肽	采用新型多视图描述符的二元模式分解方法，结合进化信息和结构特征通过图像编码，使用改进的混合蛙跳算法进行特征选择	NA	开发高精度的抗炎肽预测模型以促进炎症疾病药物研发	抗炎肽（AIPs）序列	生物信息学	炎症性疾病	RECM和PSSM嵌入、LBP和CLBP算法、差分进化特征整合	深度残差卷积神经网络（RCNN）	蛋白质序列数据	训练序列及独立验证集Ind-426和Ind-1049
591	2025-09-28	Segmenting Whole-Body MRI and CT for Multiorgan Anatomic Structure Delineation 2025-08-06, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240777 PMID:40767616	研究论文	开发并验证用于MRI和CT多器官分割的深度学习模型MRSegmentator	提出跨模态深度学习模型，首次实现MRI扫描中40个解剖结构的自动分割，并展示向CT数据的良好泛化能力	较小结构（如门静脉/脾静脉、肾上腺）的分割精度相对较低，测试样本量有限	开发能够准确分割全身MRI和CT图像中多器官解剖结构的自动化工具	人体多器官解剖结构（包括肺、心脏、肝脏、肾脏等40个结构）	医学影像分析	NA	深度学习、跨模态迁移学习	深度学习模型	医学影像（MRI、CT）	训练数据：1,200例UK Biobank Dixon MRI（50人）、221例内部腹部MRI（177患者）、1,228例CT；测试数据：900例NAKO MRI（50人）、60例AMOS22 MRI、29例TotalSegmentator-MRI
592	2025-09-28	Automated Deep Learning-based Segmentation of the Dentate Nucleus Using Quantitative Susceptibility Mapping MRI 2025-08-06, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240478 PMID:40767617	研究论文	开发基于深度学习的齿状核自动分割工具，用于定量磁敏感加权成像MRI	提出两阶段深度学习管道（定位+分割），在九大数据集上验证并超越现有最佳工具	回顾性研究，样本年龄范围有限（11-64岁）	实现齿状核的自动化精准分割	健康对照者与小脑性共济失调/多发性硬化症患者	医学影像分析	神经系统疾病	定量磁敏感加权成像（QSM）	nnU-Net框架的两阶段深度学习模型	MRI图像	328名受试者（141名健康人，187名患者）
593	2025-09-28	The Expanding Landscape of Neural Architectures and Their Impact in Biomedicine 2025-08, Annual review of biomedical data science IF:7.0Q1 DOI:10.1146/annurev-biodatasci-103023-050856 PMID:40789735	综述	本文从神经网络架构的视角探讨生物医学深度学习和人工智能的应用与发展	系统总结不同神经网络架构的设计原理及其在生物医学领域的独特优势，并展望多模态语言模型和精细化机制模型的未来趋势	NA	分析神经网络架构在生物医学深度学习中的设计原则和应用前景	神经网络架构及其在生物医学领域的应用	机器学习	NA	神经网络架构搜索、图网络、Transformer	可解释神经网络、多模态语言模型	多模态生物医学数据	NA
594	2025-09-28	Recognition and classification of facial expression using artificial intelligence as a key of early detection in neurological disorders 2025-07-28, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2024-0125 PMID:39829206	综述	探讨人工智能在面部表情识别与分类中应用于神经退行性疾病早期检测的研究现状	系统评述AI技术通过非侵入性面部表情分析实现神经退行性疾病早期筛查的创新应用	未涉及具体实验数据验证，主要基于现有文献的理论分析	评估AI驱动面部表情分析在神经退行性疾病早期检测中的临床潜力	阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者的面部表情特征	计算机视觉	神经退行性疾病	深度学习和计算机视觉技术	深度学习模型	面部图像/视频数据	NA
595	2025-09-28	Applications of deep learning in the analysis of optical coherence tomography images for glaucoma-related diagnostics 2025 Jul-Sep, Taiwan journal of ophthalmology IF:1.0Q4 DOI:10.4103/tjo.TJO-D-24-00162 PMID:40995327	综述	本文综述了深度学习在光学相干断层扫描图像分析中应用于青光眼诊断的最新研究进展	系统总结了深度学习在青光眼OCT图像分析中的多任务应用潜力，包括图像质量评估、组织厚度量化及疾病进展监测	现有技术的普适性、公平性和可解释性仍需进一步验证和完善	探讨深度学习技术在青光眼光学相干断层扫描图像分析中的临床应用价值	青光眼患者的视网膜神经纤维层和视神经组织	医学影像分析	青光眼	光学相干断层扫描	深度神经网络	医学图像	NA
596	2025-09-28	A deep learning model based on chest CT to predict benign and malignant breast masses and axillary lymph node metastasis 2025-Mar-17, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2025.12010 PMID:40100034	研究论文	基于胸部CT影像开发深度学习模型，用于预测乳腺肿块良恶性及腋窝淋巴结转移	首次利用常规胸部CT影像结合ResNet深度学习架构实现乳腺病变的双重诊断任务（良恶性分类+淋巴结转移预测）	回顾性研究、样本量有限（482例）、仅使用非增强CT影像	通过深度学习提升乳腺病变的初步评估效率，减少后续昂贵检查需求	482例乳腺肿块患者（良性224例，恶性258例）的术前非增强胸部CT影像	计算机视觉	乳腺癌	胸部CT成像	ResNet-34/50/101	医学影像	482例患者（训练集:验证集:测试集=8:1:1）
597	2025-09-28	A novel deep learning framework for automatic scoring of PD-L1 expression in non-small cell lung cancer 2025-Mar-03, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2025.12056 PMID:40035693	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化框架，用于非小细胞肺癌全切片图像中PD-L1表达的自动评分	采用混合人机标注方法处理大规模WSI，并首次将Vision Transformer模型应用于PD-L1表达分类任务	研究仅基于66个NSCLC组织样本，样本规模有限	提高PD-L1肿瘤比例评分评估的精确性和一致性，为免疫治疗患者筛选提供支持	非小细胞肺癌组织样本	数字病理	肺癌	免疫组织化学	EfficientNet、Inception、Vision Transformer、UNet、DeepLabV3+、StarDist	全切片图像	66个NSCLC组织样本
598	2025-09-28	Transformer-based approaches for neuroimaging: an in-depth review of their role in classification and regression tasks 2025-02-25, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2024-0088 PMID:39333087	综述	深入探讨Transformer模型在神经影像分类和回归任务中的应用现状与研究进展	首次系统梳理Transformer架构在神经影像领域的应用方法论与实验成果，特别强调其在回归任务中的新兴潜力	未涉及具体实验数据验证，主要基于文献综述的理论分析	评估Transformer模型在神经影像分析中的适用性与发展趋势	神经影像数据（如MRI、fMRI等脑部成像数据）	医学影像分析	神经系统疾病	深度学习	Transformer	神经影像数据	NA
599	2025-09-28	Liver fibrosis classification on trichrome histology slides using weakly supervised learning in children and young adults 2025-Jan, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100416 PMID:39867463	研究论文	本研究使用弱监督学习方法对儿童和青少年肝纤维化三色染色组织切片进行自动分期	首次将CLAM弱监督学习框架应用于儿童和青少年肝纤维化的自动分期，相比传统病理医生评估具有更高的一致性	回顾性研究设计，样本量相对有限（217例WSI），仅针对特定年龄群体	开发基于深度学习的肝纤维化客观分期方法以减少诊断变异	儿童和青少年肝活检三色染色全切片图像	数字病理	肝纤维化	弱监督学习、全切片图像分析	CLAM（聚类约束注意力多示例学习）	医学图像（组织病理学切片）	217例儿科肝活检三色染色WSI
600	2025-09-28	Region-based U-nets for fast, accurate, and scalable deep brain segmentation: Application to Parkinson Plus Syndromes 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103807 PMID:40592210	研究论文	提出基于区域U-net的深度学习方法来快速准确分割与帕金森叠加综合征相关的12个深部脑结构	通过将脑图像划分为脑干、脑室系统和纹状体等目标区域，优化GPU使用并显著减少训练时间，同时保持高精度	未明确提及具体局限性	开发快速、准确且可扩展的深部脑结构自动分割方法，应用于帕金森叠加综合征的早期诊断	与帕金森叠加综合征相关的12个深部脑结构	医学图像分析	帕金森叠加综合征	深度学习，MRI分割	U-net	MRI图像	包含660名受试者的临床数据集（健康对照者和多种运动障碍患者）