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
7361	2026-01-06	Landscape of 2D Deep Learning Segmentation Networks Applied to CT Scan from Lung Cancer Patients: A Systematic Review 2025-Dec, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01458-x PMID:40038137	系统性综述	本文系统综述了应用于肺癌患者CT扫描的2D深度学习分割网络的现状与前景	系统性地总结了2020年至2024年间2D深度学习网络在肺癌CT分割中的应用，并识别了研究中的关键概念与主要差距	综述主要基于2020年至2024年的文献，可能未涵盖更早或最新的技术发展；且纳入的124项研究可能存在发表偏倚	评估2D深度学习网络在肺癌CT图像分割中的当前应用与未来潜力，以改善诊断、治疗和患者生存	肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	图像	基于124项符合纳入标准的研究，具体样本量未在摘要中明确给出，但提及LIDC-LIDR数据集是最常用数据集	NA	U-Net及其变体	Dice相似系数	NA
7362	2026-01-06	Deep Learning for the Diagnosis and Treatment of Thyroid Cancer: A Review 2025-Dec, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.020 PMID:40749944	综述	本文综述了深度学习在甲状腺癌诊断与治疗中的应用进展	系统总结了深度学习在甲状腺癌诊断、治疗及预后预测中的最新应用，并指出了技术、临床和伦理方面的挑战	深度学习在临床广泛采用仍面临显著的技术、临床和伦理障碍	为临床医生提供深度学习应用于甲状腺癌诊断与治疗的最新研究进展	甲状腺癌	数字病理学	甲状腺癌	深度学习	CNN, LSTM, GAN	超声图像, 病理图像	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 生成对抗网络	NA	NA
7363	2026-01-06	Segmentation of honeycomb cysts, traction bronchiectasis and emphysematous lung parenchyma using the deep learning method 2025-Dec, Tuberkuloz ve toraks DOI:10.5578/tt.2025041118 PMID:41486792	研究论文	本研究利用深度学习技术，在HRCT图像上对蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿区域进行分割	首次将U-Net架构应用于MinIP图像，对间质性肺病分类的关键参数（蜂窝囊肿、牵拉性支气管扩张和肺气肿）进行自动分割	研究仅包含265例患者，样本量有限；未明确说明深度学习模型的具体训练细节和超参数设置	开发基于深度学习的医学图像分割方法，辅助间质性肺病的分类诊断	265例被诊断为寻常型间质性肺炎患者的HRCT图像	数字病理学	肺病	高分辨率计算机断层扫描	深度学习	医学图像	265例患者	NA	U-Net	灵敏度, 精确度, F1分数, AUC, 准确度	NA
7364	2026-01-06	Deep learning classification of INSV-associated weeds in Monterey county using a curated RGB image dataset 2025-Nov-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29552-8 PMID:41299059	研究论文	本研究利用深度学习模型对加利福尼亚州蒙特雷县与INSV病毒相关的两种杂草进行分类，旨在通过图像识别技术实现早期杂草检测和病害预防	首次构建了针对蒙特雷县INSV相关杂草的高分辨率图像数据集，填补了现有全球数据集的空白，并在模拟田间变异性的温室条件下评估了多种CNN模型的性能	研究在受控的温室条件下进行，虽然模拟了田间变异性，但与真实复杂田间环境的完全一致性仍有待验证	开发基于深度学习的杂草图像分类方法，以支持精准农业中的早期杂草检测和病害预防	与Impatiens Necrotic Spot Virus (INSV)相关的两种杂草：Sonchus oleraceus (一年生苦苣菜) 和 Malva parviflora (小花锦葵)	计算机视觉	植物病害	图像采集与数据增强	CNN	RGB图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用了十次独立分层数据分割进行训练	未明确说明	ResNet-50, ResNet-101, DenseNet-121	准确率, Cohen's Kappa, F1-score, AUC	NA
7365	2026-01-06	Diagnostic accuracy of traditional and deep learning methods for detecting depression based on speech features: a systematic review and meta-analysis 2025-Nov-24, BMC psychiatry IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12888-025-07628-z PMID:41286759	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习方法在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性	首次系统性地比较了传统机器学习与深度学习模型在基于语音特征检测抑郁症方面的诊断准确性，并考察了样本量、验证策略、语言和诊断标准等亚组效应	纳入研究存在异质性，且可能存在发表偏倚，部分亚组分析样本量较小	评估和比较传统机器学习与深度学习模型利用语音特征检测抑郁症的诊断准确性	临床诊断为抑郁症的患者和健康对照者	自然语言处理	抑郁症	NA	传统机器学习, 深度学习	语音特征	25项研究（9项TML，16项DL）	NA	NA	灵敏度, 特异性, AUC	NA
7366	2026-01-06	Evaluation of Deep Learning Convolutional Neural Networks for Classification of Carcinoma Ex Pleomorphic Adenoma and Pleomorphic Adenoma in Whole-Slide Images 2025-Nov-10, Head and neck pathology DOI:10.1007/s12105-025-01858-z PMID:41212424	研究论文	本研究评估了多种卷积神经网络架构在全玻片图像中区分唾液腺肿瘤（多形性腺瘤与癌在多形性腺瘤中）的分类性能	首次系统比较了八种不同的CNN模型（包括ResNet50、DenseNet121等）在唾液腺肿瘤全玻片图像分类任务中的表现，并识别出ResNet50和DenseNet121为最优模型	研究样本量相对较小（107张全玻片图像），数据集需要进一步扩展以提升泛化能力，且未结合临床和影像学数据	评估深度学习卷积神经网络在唾液腺肿瘤病理图像分类中的性能	唾液腺肿瘤的全玻片图像，具体包括多形性腺瘤和癌在多形性腺瘤	数字病理学	唾液腺肿瘤	苏木精-伊红染色全玻片成像	CNN	图像	107张全玻片图像，来自83名患者（41例多形性腺瘤，42例癌在多形性腺瘤），生成955,583个图像块	NA	ResNet50, InceptionV3, VGG16, Xception, MobileNet, DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetV2B0	精确度, 灵敏度, 特异性, 平衡准确度, F1分数, AUC	NA
7367	2026-01-06	Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer 2025-Nov, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.resmer.2025.101203 PMID:40976013	综述	本文综述了肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用，强调了其在准确性、可及性和临床应用方面的优势	肺部超声作为一种无辐射、成本效益高的床边工具，在诊断社区获得性肺炎方面展现出超越传统胸部X光的敏感性，并支持动态监测、预后评分和治疗决策，特别是在COVID-19大流行期间的应用证明了其有效性	肺部超声存在操作者依赖性，对深部病变的穿透性有限，尽管人工智能和手持设备等技术进步正在缓解这些限制	评估肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的临床价值和应用前景	社区获得性肺炎患者，特别是急诊科、重症监护室、儿科、老年人群以及资源有限环境中的患者	数字病理学	肺癌	肺部超声	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	敏感性, 特异性, 诊断准确率	NA
7368	2026-01-06	Quantitative Assessment of Facial Paralysis Using Dynamic 3D Photogrammetry and Deep Learning: A Hybrid Approach Integrating Expert Consensus 2025-May-22, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113264 PMID:40968808	研究论文	本文提出了一种结合动态3D摄影测量点云与专家共识的深度学习方法来客观量化面瘫严重程度	创新点在于将动态3D面部运动点云与专家共识评分相结合，使用PointNet网络进行面瘫严重程度的量化评估	NA	客观量化面瘫的严重程度	面瘫患者的面部运动	计算机视觉	面瘫	动态3D摄影测量成像系统	深度学习	3D点云	NA	NA	PointNet	准确率	NA
7369	2026-01-06	Artificial Intelligence in Natural Product Drug Discovery: Current Applications and Future Perspectives 2025-Feb-27, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c01257 PMID:39916476	综述	本文综述了人工智能在天然产物药物发现中的当前应用与未来前景	整合人工智能（特别是机器学习和深度学习）分析天然产物数据，利用生成式AI进行数据合成，以加速药物发现过程	未具体说明数据规模或模型性能的局限性	加速天然产物药物发现过程，提升数据分析和预测建模能力	天然产物及其相关的生物活性化合物	机器学习	NA	NA	机器学习, 深度学习	生物数据, 化学数据	NA	NA	NA	NA	NA
7370	2026-01-06	A systematic review of automated prediction of sudden cardiac death using ECG signals 2025-Jan-23, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad9ce5 PMID:39657316	综述	本文对2011年至2023年间利用ECG信号自动预测心源性猝死的研究进行了系统性综述	系统梳理了机器学习和深度学习在心源性猝死自动预测中的应用，并强调了当前方法的局限性和未来研究方向	现有模型大多依赖小规模数据库，且主要使用ECG和HRV信号，忽略了其他生理信号的潜在贡献，限制了其在真实世界场景中的适用性	综述并分析用于心源性猝死自动预测的机器学习和深度学习模型	心源性猝死预测研究及相关算法模型	机器学习	心血管疾病	ECG信号分析，HRV信号分析	K近邻，支持向量机，决策树，随机森林，朴素贝叶斯，卷积神经网络	生理信号（ECG，HRV）	NA	NA	NA	准确率	NA
7371	2026-01-06	Artificial intelligence in Glioblastoma Diagnostics: Integrating MRI, histopathology, and molecular profiling 2025, Cancer treatment and research communications DOI:10.1016/j.ctarc.2025.101040 PMID:41308410	综述	本文综述了人工智能在胶质母细胞瘤诊断中整合MRI、组织病理学和分子谱分析的应用与挑战	系统性地整合了AI在脑肿瘤诊断中的多模态数据（如MRI、fMRI、PET）应用，并强调了与放射组学、多模态融合、迁移学习及分子谱分析的结合	研究存在异质性，导致仅能进行叙述性综合；外部泛化性有限，且缺乏前瞻性、多中心验证	评估人工智能在提高脑肿瘤（特别是胶质瘤）诊断精度和效率方面的潜力	脑肿瘤诊断研究，重点关注胶质瘤	数字病理学	胶质母细胞瘤	MRI, fMRI, PET, 放射组学, 分子谱分析	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
7372	2026-01-06	A deep learning AI model for determining the relationship between X-Ray detectors and patient positioning in chest radiography 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0333209 PMID:41082558	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于自动检测胸部X光摄影中X射线探测器与患者之间的位置关系	提出了一种定制化的卷积神经网络模型，首次实现了在胸部X光摄影中自动检测探测器与患者位置关系的AI系统	研究仅基于22,299张图像，可能需要在更大规模数据集上进行验证；未提及模型在不同设备或临床环境中的泛化能力	开发能够自动确定X射线探测器与患者位置关系的AI系统，以减轻放射技师的工作负担并提高成像准确性	胸部X光摄影中X射线探测器与患者的位置关系图像	计算机视觉	NA	胸部X光摄影	CNN	图像	22,299张图像	PyTorch	定制化CNN	准确率, 损失函数值, 真阴性率, 阴性预测值, 精确率, 召回率, F1分数	NA
7373	2026-01-06	In silico evolution of autoinhibitory domains for a PD-L1 antagonist using deep learning models 2023-12-05, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2307371120 PMID:38032933	研究论文	本研究利用基于深度学习的蛋白质结构预测与序列优化流程，设计了针对PD-L1拮抗剂的自抑制结构域，以开发可在肿瘤微环境中被激活的抗癌药物	首次将AlphaFold2与ProteinMPNN结合，通过迭代循环设计自抑制结构域，无需实验亲和力成熟即可获得纳摩尔级高亲和力结合剂	研究仅针对PD-L1拮抗剂进行设计验证，未在体内模型中测试其治疗效果与安全性	开发一种可通过肿瘤富集蛋白酶激活的条件性PD-L1拮抗剂，用于癌症治疗	PD-L1蛋白及其拮抗剂	计算生物学	癌症	深度学习蛋白质设计	深度学习模型	蛋白质序列与结构数据	设计了23种不同长度与拓扑结构的自抑制结构域	AlphaFold2, ProteinMPNN	AlphaFold2, ProteinMPNN	平衡解离常数（Kd）	NA
7374	2026-01-06	Deep learning for embryo evaluation using time-lapse: a systematic review of diagnostic test accuracy 2023-11, American journal of obstetrics and gynecology IF:8.7Q1 DOI:10.1016/j.ajog.2023.04.027 PMID:37116822	系统综述	本文系统综述了卷积神经网络模型在延时监测胚胎评估中的准确性	首次系统性地评估了深度学习在胚胎延时监测中的诊断测试准确性，并识别了模型在囊胚阶段分类方面的最佳预测性能	纳入研究之间存在高度异质性，且部分研究存在患者偏倚的高风险	研究卷积神经网络模型在胚胎评估中的准确性	胚胎图像数据	数字病理学	生殖医学	延时监测	CNN	图像	222,998个胚胎的522,516张图像	NA	NA	准确性	NA
7375	2026-01-06	Are current machine learning applications comparable to radiologist classification of degenerate and herniated discs and Modic change? A systematic review and meta-analysis 2023-11, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-023-07718-0 PMID:37150769	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估当前机器学习算法在识别椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变方面与放射科医生分类性能的可比性	首次针对机器学习在脊柱MRI中识别椎间盘退变及相关病变与放射科医生性能比较的系统综述和荟萃分析	现有研究存在验证尝试少、样本量不足、报告不完整等问题，且算法在外部验证中性能下降	评估机器学习算法在脊柱MRI中自动识别椎间盘退变、突出、膨出和Modic改变的诊断性能，并与放射科医生比较	腰椎间盘退变（LDD）、椎间盘突出、膨出和Modic改变的MRI影像	医学影像分析	腰椎间盘退变性疾病	MRI	深度学习, 支持向量机, k近邻, 随机森林, 朴素贝叶斯	MRI影像	NA	NA	NA	分类性能指标	NA
7376	2026-01-06	Screening for peripartum cardiomyopathies using artificial intelligence in Nigeria (SPEC-AI Nigeria): Clinical trial rationale and design 2023-07, American heart journal IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.ahj.2023.03.008 PMID:36966922	研究论文	本文描述了在尼日利亚使用人工智能心电图筛查围产期心肌病的临床试验方案	在尼日利亚产科人群中前瞻性评估AI-ECG工具用于心肌病检测，为AI在临床实践中的广泛应用提供关键试验数据	研究仅针对尼日利亚特定人群，结果可能无法直接推广到其他地区或种族群体	评估人工智能心电图在尼日利亚产科人群中检测心肌病的有效性和实用性	尼日利亚的孕妇和产后妇女	机器学习	心血管疾病	心电图	深度学习	心电图数据	1000名孕妇和产后妇女	NA	NA	心肌病新诊断率、左心室功能受损检测率、心血管疾病新诊断率、复合不良母体心血管结局	NA
7377	2026-01-06	ECG AI-Guided Screening for Low Ejection Fraction (EAGLE): Rationale and design of a pragmatic cluster randomized trial 2020-01, American heart journal IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.ahj.2019.10.007 PMID:31710842	研究论文	本研究旨在通过一项实用的集群随机试验，评估一种基于深度学习的AI筛查工具在初级保健实践中检测低射血分数的有效性	首次在真实世界初级保健实践中前瞻性评估AI驱动的ECG筛查工具，用于检测无症状低射血分数，并整合到电子健康记录中实现自动筛查	试验仅限于明尼苏达州和威斯康星州的48个初级保健诊所，可能无法完全代表其他地区或医疗环境，且依赖电子健康记录数据，未直接接触患者	评估AI筛查工具在初级保健中检测低射血分数的临床有效性和实施价值	初级保健诊所的临床团队、约400名临床医生和20,000名患者，特别是接受ECG检查且未被诊断为低射血分数的成人	机器学习	心血管疾病	深度学习算法，12导联心电图	深度学习算法	心电图数据，电子健康记录数据	约20,000名患者，涉及48个初级保健诊所和400名临床医生	NA	NA	新发现的射血分数≤50%	NA
7378	2026-01-05	CUSP: Complex spike sorting from multi-electrode array recordings with U-net sequence-to-sequence prediction 2026-Feb, Journal of neuroscience methods IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.jneumeth.2025.110631 PMID:41265572	研究论文	本文介绍了一种名为CUSP的深度学习框架，用于从高密度多电极阵列记录中自动检测和分类小脑浦肯野细胞中的复杂峰电位	提出了一种结合U-Net架构与混合自注意力inception模块的序列到序列预测方法，能够整合局部场电位和动作电位信号，并实现对复杂峰电位事件的概率输出，在波形变异性和电极漂移下仍保持鲁棒性	未明确提及模型在非灵长类动物或不同脑区记录中的泛化性能，也未讨论计算资源需求或实时处理能力	开发一个自动化、可扩展的框架，用于准确检测和分类小脑浦肯野细胞中的复杂峰电位，以研究神经信息编码	恒河猴小脑神经像素记录中的浦肯野细胞复杂峰电位和简单峰电位	机器学习	NA	高密度多电极阵列记录	U-Net	神经电生理信号序列	基于恒河猴小脑神经像素记录的训练数据，具体样本数量未明确说明	NA	U-Net with hybrid self-attention inception blocks	F1分数	NA
7379	2026-01-05	[Application and research progress of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of rare lung diseases] 2026-Jan-12, Zhonghua jie he he hu xi za zhi = Zhonghua jiehe he huxi zazhi = Chinese journal of tuberculosis and respiratory diseases DOI:10.3760/cma.j.cn112147-20250728-00445 PMID:41483922	综述	本文系统回顾了人工智能在罕见肺病诊断与治疗中的应用与研究进展	综述了从传统机器学习到深度学习、强化学习、迁移学习等多种AI技术在罕见肺病领域的综合应用，并强调了AI在疾病分类、治疗评估和预后预测中的潜在益处	NA	探讨人工智能技术在罕见肺病早期识别、精准诊断和个性化管理中的应用机会	特发性肺纤维化、囊性纤维化、特发性肺动脉高压等罕见肺病	机器学习	肺病	NA	深度学习, 强化学习, 迁移学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7380	2026-01-05	Impact of image processing techniques on deep learning-based classification accuracy of cervical vertebral maturation 2026-Jan-04, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00887-2 PMID:41484816	研究论文	本研究探讨了不同图像处理技术对深度学习模型在颈椎成熟度分类中准确性的影响	通过引入低密度图像和多种标注技术（标准标注、低密度标注、双色标注），显著提升了基于AlexNet架构的卷积神经网络在颈椎成熟度分类中的性能	数据集规模相对较小（799张头影测量X光片），且仅基于单一模型架构（AlexNet）进行评估，可能限制了结果的泛化能力	研究图像处理技术对深度学习模型在颈椎成熟度分类准确性的影响	头影测量X光片中的第二至第四颈椎（C2-C4）区域	计算机视觉	骨科相关疾病	图像处理技术（包括低密度处理、区域标注）	CNN	图像	799张头影测量X光片（641张用于训练，158张用于测试）	Neural Network Console	AlexNet	分类准确率	NA