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
6801	2025-10-06	Task Augmentation-Based Meta-Learning Segmentation Method for Retinopathy 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3579271 PMID:40504712	研究论文	提出基于任务增强的元学习方法TAMS，用于解决视网膜图像分割中标注数据稀缺的问题	提出视网膜病变模拟算法(LSA)自动生成多类视网膜疾病数据集，设计生成模拟网络(GSNet)和改进的对抗训练策略	未明确说明生成数据的真实性与临床适用性验证	开发能够快速适应有限标注数据的医学图像分割方法	视网膜图像分割	计算机视觉	视网膜病变	OCT, CFP	GAN, 元学习	医学图像	三个不同的OCT和CFP图像数据集	NA	GSNet	分割性能指标	NA
6802	2025-10-06	Neural Networks for Predicting and Classifying Antimicrobial Resistance Sequences in Porphyromonas gingivalis 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100890 PMID:40618714	研究论文	开发基于卷积神经网络的深度学习方法来分类牙龈卟啉单胞菌的抗菌耐药性蛋白序列	首次将卷积神经网络应用于牙龈卟啉单胞菌抗菌耐药性蛋白序列的分类预测	样本量相对较小（共685个蛋白序列），仅使用单一物种数据	预测和分类牙龈卟啉单胞菌的抗菌耐药性序列	牙龈卟啉单胞菌蛋白序列	生物信息学	牙周病	全基因组测序	CNN	蛋白质序列	685个蛋白序列（150个牙龈卟啉单胞菌蛋白和535个非耐药变体）	PyTorch	CNN（包含两个卷积层、最大池化、dropout和全连接层）	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
6803	2025-10-06	Automatic Point Cloud Patching of Intraoral Three-Dimensional Scanning Based on Deep Learning 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100911 PMID:40684681	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的口腔内三维扫描点云自动修复方法	采用点分形网络架构自动修复口腔内扫描缺失数据，实现近实时修复	仅使用模拟缺失数据进行验证，未在真实临床缺失场景中测试	开发自动修复口腔内三维扫描点云缺失区域的方法，提高数字正畸工作流程的准确性和效率	口腔内三维扫描点云数据	计算机视觉	口腔疾病	口腔内扫描	深度学习	三维点云	314个口腔内扫描和4162颗单独牙齿	NA	Point Fractal Network	Chamfer distance	NA
6804	2025-10-06	Evaluation of Deep Learning for Caries Detection With Fine-Grained Classification and Postprocessing Improvements 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100898 PMID:40701111	研究论文	本研究使用先进深度学习模型实现基于牙齿实例的龋齿检测，并按照ICDAS系统进行细粒度分类	提出两种结合背景知识的校正方法，通过加权平均得分和基于牙齿空间关系的自适应置信度调整来提升复杂场景下的稳定性	在提升检测精度的同时，FPS从83.1降至78.1，存在一定的计算效率损失	评估深度学习在龋齿检测中的应用，改进细粒度分类和后处理方法	口腔内可见光图像中的牙齿实例	计算机视觉	龋齿	数据增强技术	YOLO系列目标检测模型	可见光图像	1200张高质量口腔内图像通过数据增强扩展至8,754张图像	NA	YOLO-v8, YOLO-v9, YOLO-NAS	mAP, 精确率, 召回率, FPS	NA
6805	2025-10-06	Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning and Habitat Radiomics for Analysing the Predictive Capability for Oral Squamous Cell Carcinoma 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100914 PMID:40712385	研究论文	本研究通过比较基于对比增强CT的深度学习和栖息地放射组学模型，探索预测口腔鳞状细胞癌颈淋巴结转移和病理亚型的新方法	首次将栖息地分析与临床特征相结合构建预测模型，并比较深度学习模型与栖息地分析模型在口腔癌预测中的性能	回顾性研究设计，样本量相对较小（132例），单中心数据	预测口腔鳞状细胞癌的颈淋巴结转移和病理亚型	经石蜡病理确诊的口腔鳞状细胞癌患者	医学影像分析	口腔鳞状细胞癌	对比增强CT	CNN, FCNN	医学影像	132例口腔鳞状细胞癌患者	NA	卷积神经网络, 全连接神经网络	AUC, ROC曲线, 混淆矩阵	NA
6806	2025-10-06	Evaluating the Efficacy of Various Deep Learning Architectures for Automated Preprocessing and Identification of Impacted Maxillary Canines in Panoramic Radiographs 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100940 PMID:40753865	研究论文	本研究评估了多种卷积神经网络架构在全景X光片中自动识别上颌阻生尖牙的性能	首次系统比较八种不同CNN架构在预处理前后对阻生尖牙的识别性能，并展示了自动裁剪对模型性能的提升	样本量相对较小（每组91个样本），仅针对上颌尖牙进行研究	开发全自动软件用于全景X光片中上颌阻生尖牙的识别	全景X光片中的上颌阻生尖牙和非阻生尖牙	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	医学影像	182个样本（阻生组91个，非阻生组91个）	NA	SqueezeNet, GoogLeNet, NASNet-Mobile, ShuffleNet, VGG-16, ResNet 50, DenseNet 201, Inception V3	AUC	NA
6807	2025-10-06	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个同时适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的全自动牙齿分割与FDI标记方法	残根、残冠、缺牙和部分萌出牙等牙齿状况与模型误差呈显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的牙齿分割与标记深度学习模型	牙齿分割与标记	计算机视觉	牙科疾病	口内扫描	深度学习	3D扫描数据	600个口内扫描数据（300个全牙弓和300个部分牙弓）	NA	ToothInstanceNet	F1-score, tooth Dice, tooth macro-F1, macro-IoU	NA
6808	2025-10-06	DeepNuParc: A novel deep clustering framework for fine-scale parcellation of brain nuclei using diffusion MRI tractography 2025-Oct-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121421 PMID:40902872	研究论文	提出一种名为DeepNuParc的深度聚类框架，利用扩散MRI纤维追踪技术实现脑核团的精细尺度分割	结合新型深度学习方法进行核团精确分割，设计基于流线聚类的结构连接特征，改进联合降维和k均值聚类方法实现更精细的核团分割	NA	开发自动化脑核团精细分割方法以理解其解剖功能关联	大脑核团（杏仁核和丘脑）	医学影像分析	神经系统疾病	扩散MRI纤维追踪	深度学习聚类	扩散MRI图像	NA	NA	NA	分割一致性，与粗尺度图谱的对应性	NA
6809	2025-10-06	Deep learning-based insights on T:R ratio behaviour during prolonged screening for S-ICD eligibility 2025-Oct, Journal of interventional cardiac electrophysiology : an international journal of arrhythmias and pacing IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s10840-022-01245-6 PMID:35551558	研究论文	开发基于深度学习的工具分析T:R比率波动，用于皮下植入式心脏除颤器资格筛查	首次引入深度学习工具精确测量T:R比率波动程度，探索其在S-ICD筛查中的作用	样本量较小（37名患者），需要进一步研究确定最佳筛查阈值	识别高T波过感知风险患者同时不错误排除真正的S-ICD候选者	37名患者（包括心力衰竭、肥厚型心肌病、正常心脏、先天性心脏病患者）	医疗人工智能	心血管疾病	Holter监测，心电图信号分析	深度学习	心电图信号	37名患者	NA	NA	T:R比率，筛查通过率	NA
6810	2025-10-06	ArYSL: Arabic Yemeni sign language dataset 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111996 PMID:40955420	研究论文	本文介绍了阿拉伯也门手语数据集ArYSL Version 2的开发与发布	创建了包含32个阿拉伯手语类别和35,900张标注RGB图像的大规模动态词汇数据集，并附带包含同义词、方言变体和常见拼写错误的阿拉伯语词典	数据集主要针对阿拉伯也门手语，可能不适用于其他阿拉伯地区的手语变体	解决阿拉伯手语识别因缺乏真实场景数据集而面临的挑战	阿拉伯也门手语	计算机视觉	NA	RGB图像采集	深度学习, 模糊逻辑	图像, 文本	35名不同年龄和性别的参与者，共35,900张标注图像	NA	NA	NA	NA
6811	2025-10-06	IQ-UltraRecon: Demodulated IQ ultrasound dataset of human hand and arm tissue for deep learning-based reconstruction 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112001 PMID:40955410	研究论文	本文介绍了一个用于深度学习重建的 demodulated IQ 超声数据集，包含人手和前臂组织的超声数据	提供了包含单角度和多角度采集的原始IQ超声数据，支持深度学习图像重建研究	数据集仅包含健康成人手部和前臂组织，样本量相对有限	开发用于超声信号分析和图像重建的深度学习数据集	人手和前臂组织	医学影像处理	NA	超声成像	NA	超声信号数据	48个.mat文件，来自健康成人受试者，共4800个数据样本	NA	NA	NA	Verasonics Vantage 64LE系统，L11-5v线性阵列换能器
6812	2025-10-06	Egocentric video analysis for automated assessment of open surgical skills via deep learning 2025-Sep-18, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03518-7 PMID:40963049	研究论文	提出基于深度学习的第一人称视角视频分析框架，用于自动评估开放手术技能	首次将Transformer架构应用于开放手术技能评估，结合多任务学习和手部运动学数据，支持基于部分观察的早期技能评估	研究样本量有限（20名参与者），主要针对基础训练任务，模型在复杂手术场景中的泛化能力有待验证	开发客观自动的开放手术技能评估方法	外科培训学员的开放手术操作技能	计算机视觉	NA	视频分析，手部运动学数据采集	LSTM, TCN, Transformer	视频，运动学数据	201个视频，来自20名参与者	PyTorch	ResNet50, LSTM, TCN, Transformer	平均绝对误差, Spearman相关系数	NA
6813	2025-10-06	Volatile biomarkers of fungal infection and mycotoxin contamination in fruits and vegetables: emerging targets for monitoring and early warning 2025-Sep-18, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2025.2562369 PMID:40965270	综述	本文系统综述了水果蔬菜中真菌感染和霉菌毒素污染的挥发性生物标志物及其检测技术	重点关注挥发性有机化合物作为非侵入性生物标志物，并探讨人工智能在VOC生物标志物预测和采后病害诊断中的整合应用	未涉及具体实验验证数据，主要基于现有文献综述	开发基于VOC的智能、快速、经济有效的采后病害监测框架	水果蔬菜中的真菌病原体和感染宿主	机器学习	NA	气相色谱-质谱联用(GC-MS), 电子鼻(E-nose), 生物传感器	机器学习(ML), 深度学习(DL)	挥发性有机化合物(VOC)数据	NA	NA	NA	NA	NA
6814	2025-10-06	Deep Learning Integration of Endoscopic Ultrasound Features and Serum Data Reveals LTB4 as a Diagnostic and Therapeutic Target in ESCC 2025-Sep-18, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1177/10849785251380368 PMID:40965275	研究论文	本研究通过深度学习整合超声内镜特征和血清数据，发现LTB4是食管鳞癌诊断和治疗预测的关键生物标志物	首次将深度学习提取的超声内镜图像特征与血清炎症标志物相结合，识别出LTB4作为ESCC的新型诊断和治疗预测生物标志物	样本量相对有限（115例患者），需要更大规模研究验证	开发食管鳞癌的早期诊断和治疗反应预测方法	食管鳞癌患者和正常食管组织	数字病理	食管癌	酶联免疫吸附试验，超声内镜	CNN	图像，血清数据	115例ESCC患者	NA	ResNet50	比值比	NA
6815	2025-10-06	Integrating artificial intelligence with Gamma Knife radiosurgery in treating meningiomas and schwannomas: a review 2025-Sep-18, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03820-7 PMID:40965768	综述	本文综述了人工智能与伽玛刀放射外科技术在治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的整合应用	系统评估了AI模型在伽玛刀治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的多种应用，包括肿瘤分割、体积评估和治疗结果预测	面临外部验证、标准化和计算需求方面的挑战，需要大规模多机构验证研究	评估人工智能在伽玛刀放射外科治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的应用价值	接受伽玛刀治疗的 vestibular schwannoma 和脑膜瘤患者	数字病理	脑膜瘤,神经鞘瘤	伽玛刀放射外科,机器学习,深度学习	CNN,神经网络,随机生存森林	MRI图像(T1W,T2W),临床数据,语义数据,影像组学特征	861名接受GKRS治疗的患者	NA	双路径卷积神经网络	Dice相似系数,C-index	NA
6816	2025-10-06	MDFNet: a multi-dimensional feature fusion model based on structural magnetic resonance imaging representations for brain age estimation 2025-Sep-18, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01294-8 PMID:40965801	研究论文	提出一种基于结构磁共振成像的多维特征融合模型MDFNet用于脑年龄估计	开发了统一的多维特征融合模型，整合全脑、灰质体积组织分割、脑网络节点消息传递、基于边的图路径卷积和人口统计学数据等多种特征表示	NA	提高仅基于结构MRI的脑年龄估计准确性	健康受试者和阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	CNN, GCN, MLP	医学影像, 图数据, 人口统计学数据	1872名健康受试者和一个独立的阿尔茨海默病患者队列	NA	MDFNet（包含WBEC-channel, TEC-channel, nodeGCN-channel, edgeGCN-channel, MLP-channel）	平均绝对误差, 皮尔逊相关系数, 斯皮尔曼等级相关系数	NA
6817	2025-10-06	CQH-MPN: A Classical-Quantum Hybrid Prototype Network with Fuzzy Proximity-Based Classification for Early Glaucoma Diagnosis 2025-Sep-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3610855 PMID:40960965	研究论文	提出一种经典量子混合原型网络，用于青光眼早期诊断的小样本学习	首次将量子特征编码器与经典卷积编码器结合，并引入模糊邻近度量方法处理类别不确定性	仅在两个公开数据集上验证，未在更多临床场景测试	解决小样本条件下的青光眼早期诊断问题	视网膜眼底图像	医学影像分析	青光眼	量子计算与深度学习融合技术	原型网络	图像	ACRIMA和ORIGA两个公开数据集，在1-shot、3-shot和5-shot设置下评估	NA	经典量子混合均值原型网络	准确率	NA
6818	2025-10-06	Patient-Specific Cardio-Respiratory Model for Optimization of Cardiac Radioablation 2025-Sep-17, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3610945 PMID:40960973	研究论文	开发基于深度学习的心脏结构分割和图像配准的患者特异性心肺动态模型，用于评估心脏放射消融治疗中运动管理方法的效果	结合心脏和呼吸动态CT扫描构建患者特异性动态模型，能够模拟治疗过程并评估运动管理方法	模型在九名患者数据上验证，样本量有限，需要进一步扩大验证范围	优化心脏放射消融治疗的精确性，减少心脏和呼吸运动对治疗的影响	难治性室性心动过速患者的心脏结构	医学影像分析	心血管疾病	动态CT扫描，深度学习分割，可变形图像配准，刚性图像配准	深度学习	医学影像（CT扫描）	9名患者数据	NA	NA	重现性评估，物理体模验证	NA
6819	2025-10-06	Multimodal deep learning integration for predicting renal function outcomes in living donor kidney transplantation: a retrospective cohort study 2025-Sep-17, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003494 PMID:40961229	研究论文	本研究开发了一种多模态深度学习模型，整合CT影像、放射学报告文本和结构化临床变量，用于预测活体肾移植术后1年肾小球滤过率	首次将CT影像、放射学报告文本和临床数据通过多模态深度学习进行融合，显著提升了对肾移植术后肾功能预测的准确性	研究为回顾性队列设计，排除了免疫高风险受者和解剖异常病例，可能限制模型的泛化能力	开发并验证多模态深度学习模型以预测活体肾移植术后肾功能结局	1,937例活体肾移植受者	医学影像分析	肾脏疾病	CT成像，深度学习	多模态深度学习，集成学习	CT影像，文本报告，结构化临床数据	1,937例活体肾移植受者	BioBERT, CLIP, XGBoost	CLIP-based视觉提取器，集成分类器	宏F1分数，微F1分数，加权F1分数，SHAP分析	NA
6820	2025-10-06	Current State-of-the-Art 3D MRI Sequences for Assessing Bone Morphology with Emphasis on Cranial and Spinal Imaging: A Narrative Review 2025-Sep-17, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-2673-4339 PMID:40962128	综述	本文综述了当前用于评估骨形态（重点在颅骨和脊柱成像）的先进3D MRI序列技术	系统比较了多种先进MRI序列在骨成像中的应用，特别强调了在儿科患者和仅需MRI检查场景中的辐射自由成像优势	这是一篇叙述性综述，未进行系统性meta分析；时间范围限制可能遗漏早期重要研究	评估3D MRI序列在骨形态评估中的技术进展和临床应用	颅骨和脊柱区域的骨组织结构	医学影像	骨骼疾病	MRI序列技术（ZTE, UTE, VIBE, FRACTURE等）	NA	医学影像数据	从约250项近期研究和868项技术研究中筛选出69项研究	NA	NA	骨/软组织对比度、孔隙度指数、抑制比率	NA