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
741	2025-11-09	Unveiling the role of harmonization on clinically significant prostate cancer detection using MRI 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22433-0 PMID:41193563	研究论文	本研究通过整合无监督聚类协调技术和临床变量，评估了协调技术对多中心MRI数据在前列腺癌检测中诊断性能的影响	首次系统评估协调技术对多中心成像数据的影响，提出结合无监督聚类和临床变量的新策略来缓解中心间变异性	未明确说明样本具体数量和来源中心的详细信息	提高临床显著性前列腺癌的检测和分类诊断性能	前列腺癌患者的多中心MRI数据	医学影像分析	前列腺癌	T2加权磁共振成像	3D卷积自编码器,机器学习分类器	医学图像	NA	NA	3D卷积自编码器	准确率,AUC	NA
742	2025-11-09	An intelligent framework combining deep learning and fuzzy logic for accurate remote language translation 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-22549-3 PMID:41193680	研究论文	提出一种结合深度学习和模糊逻辑的智能混合翻译框架，用于提高远程语言翻译的准确性和可解释性	将基于Transformer的神经机器翻译与模糊逻辑推理模块相结合，通过语言学规则评估句法、语义和语篇特征来增强翻译质量	在低资源语言和惯用表达处理方面仍存在挑战，系统复杂性可能增加计算开销	构建可扩展、可解释且准确的多语言翻译系统	高资源和低资源语言对的机器翻译	自然语言处理	NA	神经机器翻译，模糊逻辑推理	Transformer	文本	基准数据集上的高资源和低资源语言对	NA	Transformer	BLEU, METEOR, F1-score	边缘计算和云部署，亚秒级延迟
743	2025-11-07	Correction: A deep learning model for epidermal growth factor receptor prediction using ensemble residual convolutional neural network 2025-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26793-5 PMID:41193729	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
744	2025-11-09	nERdy: network analysis of endoplasmic reticulum dynamics 2025-Nov-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08892-1 PMID:41193871	研究论文	开发了nERdy和nERdy+两种方法用于准确提取和表征内质网网络结构及连接点动态	提出了基于图像处理的nERdy方法和具有D4等变性的神经网络nERdy+，能够更准确地重建内质网动态网络	未明确说明方法在哪些特定条件下可能失效或存在局限性	研究内质网形态形成蛋白在管状基质形成中的作用	内质网网络结构和连接点动态	计算机视觉	NA	活细胞共聚焦显微镜，STED显微镜	D4等变神经网络	时间序列显微镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
745	2025-11-09	Correlation between atherogenic index of plasma and retinal vessels in the fundus: a cross-sectional study 2025-Nov-05, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-03352-2 PMID:41194298	研究论文	本研究通过深度学习技术定量分析眼底视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)的相关性	首次结合深度学习分割模型对眼底视网膜血管进行全自动定量测量，探索AIP与视网膜微血管参数的关联	横断面研究设计无法确定因果关系，样本仅来自单一医疗中心	评估视网膜血管特征与血浆致动脉粥样硬化指数的相关性	651名北京同仁医院心血管中心住院患者	数字病理	心血管疾病	眼底摄影，深度学习分割	深度学习分割模型	眼底图像	651名住院患者	NA	NA	分形维度，血管密度，平均血管直径，平均静脉直径	NA
746	2025-11-09	Artificial intelligence-based lesion characterization and outcome prediction of prostate cancer on [18F]DCFPyL PSMA imaging 2025-Nov-05, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111265 PMID:41202884	研究论文	本研究开发了基于人工智能的模型，用于前列腺癌[18F]DCFPyL PSMA成像的病灶特征描述和预后预测	开发了结合PET和CT模态的输入串联模型，在PSMA-RADS评分、恶性分类、治疗反应预测和生存预测等多个任务中表现优异	生存预测的C指数相对较低（内部测试集0.58，前瞻性测试集0.60），模型性能仍有提升空间	开发人工智能工具辅助前列腺癌的临床决策	接受[18F]DCFPyL PET/CT成像的前列腺癌患者	医学影像分析	前列腺癌	[18F]DCFPyL PET/CT成像，PSMA-Reporting and Data System (RADS)评分	深度学习模型	PET和CT医学影像	训练和内部测试集238例患者，前瞻性测试集36例患者	NA	输入串联模型（单模态和多模态深度学习模型）	AUROC, C-index	NA
747	2025-11-09	Multi-modal single-cell platform for nanoparticle-enhanced time-series metabolic profiles of CD8+ T cell exhaustion in tumor immunosurveillance 2025-Nov-04, Journal of nanobiotechnology IF:10.6Q1 DOI:10.1186/s12951-025-03774-4 PMID:41188846	研究论文	开发了一种多模态单细胞平台，用于研究CD8+ T细胞耗竭的时间动态代谢特征	整合纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱和蛋白质计数平台，实现单细胞水平的时间序列代谢分析	NA	阐明CD8+ T细胞在肿瘤免疫监视中耗竭的时间动态特征	CD8+ T细胞	生物医学工程	肿瘤	纳米颗粒增强激光解吸/电离质谱，蛋白质计数平台	深度学习算法	代谢谱数据，蛋白质定量数据	近3000个单细胞	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
748	2025-11-09	Optimizing myocardial infarction detection: a hybrid CNN-GRU deep learning approach 2025-Nov-04, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-03217-y PMID:41188886	研究论文	本研究开发了一种基于心电图信号的混合CNN-GRU深度学习模型，用于优化心肌梗死的检测	提出结合CNN和GRU的混合深度学习架构，充分利用CNN的空间特征提取能力和GRU的时间序列建模能力	回顾性研究设计，数据来源于单一数据库，缺乏外部验证	开发心肌梗死检测的深度学习诊断支持工具	心肌梗死患者和健康个体的心电图信号	数字病理	心血管疾病	心电图信号分析	CNN, GRU	心电图信号	56,354份心电图记录（41,871份来自心肌梗死患者，14,474份来自健康个体）	NA	CNN-GRU混合架构	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性, 宏平均, 加权平均	NA
749	2025-11-09	Development of a unified deep learning approach integrating CNN-based local and ViT-based global feature extraction for enhanced cotton disease and pest classification 2025-Nov-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01462-w PMID:41188914	研究论文	开发了一种集成CNN局部特征提取和ViT全局特征提取的统一深度学习方法来增强棉花病虫害分类	提出混合CNN-ViT模型，同时利用CNN的局部特征提取能力和ViT的全局上下文捕捉能力	数据集仅包含8种棉花病虫害类别，需要扩展到更多样化的病虫害类型	开发准确高效的棉花病虫害分类方法以提高棉花产量	棉花病虫害图像数据	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分类	CNN, ViT, 混合模型	图像	包含8个类别的棉花病虫害数据集（蚜虫、黏虫、细菌性枯萎病、棉铃腐病、绿棉铃、健康植株、白粉病、靶斑病）	NA	CNN, Vision Transformer, 混合CNN-ViT	准确率	NA
750	2025-11-09	Comparative diagnostic performance of artificial intelligence models in structural MRI for schizophrenia: A systematic review and meta-analysis 2025-Nov-04, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104759 PMID:41202773	系统综述与荟萃分析	通过系统综述和荟萃分析评估人工智能模型在结构磁共振成像中对精神分裂症的诊断性能	首次对AI模型在sMRI中诊断精神分裂症的性能进行系统比较，发现深度学习模型和全脑输入数据优于传统方法	纳入研究数量有限（16项），需要前瞻性多中心外部验证队列才能实现常规临床应用	评估人工智能模型在结构磁共振成像中诊断精神分裂症的性能	成人精神分裂症患者	医学影像分析	精神分裂症	结构磁共振成像	传统机器学习,深度学习	神经解剖学输入数据（灰质特征、全脑结构数据）	3601名参与者	NA	支持向量机,深度学习架构	灵敏度,特异性,曲线下面积	NA
751	2025-11-09	Multi-modal deep learning for predicting functional outcomes in intracerebral hemorrhage using 3D CT and clinical data 2025-Nov-03, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112506 PMID:41202530	研究论文	开发并验证了一种融合3D CT影像和临床文本的多模态深度学习框架，用于预测脑出血患者90天功能结局	首次提出结合3D CNN和预训练语言模型的双流注意力机制，实现影像与临床文本的深度特征融合	回顾性研究设计，样本量相对有限（508例患者）	预测脑出血患者发病后90天的功能结局	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	3D CT成像，临床文本分析	CNN, 预训练语言模型	3D CT图像，临床文本	508例脑出血患者（训练验证组391例，外部测试组117例）	PyTorch, Transformers	3D CNN, BioClinicalBERT	准确率，AUC	NA
752	2025-11-09	Artificial Intelligence to Detect Developmental Dysplasia of Hip: A Systematic Review 2025-Nov, Journal of paediatrics and child health IF:1.6Q2 DOI:10.1111/jpc.70172 PMID:41015898	系统综述	系统评估人工智能在检测发育性髋关节发育不良中的诊断准确性	首次系统综述AI技术在DDH诊断中的应用效果，比较了超声和骨盆X线两种影像模式的性能	外部数据集评估有限，限制了结果的普适性	评估深度学习算法在DDH检测中的诊断准确性	有DDH风险或疑似DDH的儿童（<16岁）	医学影像分析	发育性髋关节发育不良	髋关节超声检查，X射线成像	深度学习	超声图像，X射线图像	超声图像研究15项（n=8315），骨盆X线研究8项（n=7091）	NA	NA	AUC，敏感性，特异性	NA
753	2025-11-09	Deep learning-based optimal selection of construction and demolition waste crushing equipment 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127466 PMID:41033205	研究论文	提出基于深度学习的建筑垃圾破碎设备优化选择方法，通过图像识别与生命周期评估实现设备智能选择	首次将Mask R-CNN模型与Brute Force算法、3D体积重建方法结合，实现建筑垃圾尺寸和质量分布的快速评估，并创新性地将环境成本纳入设备选择标准	尺寸分布和质量分布的整体误差保持在5%以内，但未明确说明在复杂现场环境下的适用性限制	优化建筑垃圾回收过程中的破碎设备选择，降低成本和环境排放	建筑拆除现场的废弃物和破碎设备	计算机视觉	NA	深度学习，生命周期评估(LCA)，社会支付意愿(WTP)	CNN	图像	NA	Mask R-CNN	Mask R-CNN	分割准确率，尺寸分布误差，质量分布误差	NA
754	2025-11-09	CRCFound: A Colorectal Cancer CT Image Foundation Model Based on Self-Supervised Learning 2025-Nov, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202407339 PMID:40791166	研究论文	提出基于自监督学习的结直肠癌CT影像基础模型CRCFound，解决标注数据不足问题并提升多任务泛化能力	首次构建针对结直肠癌CT影像的自监督学习基础模型，通过预训练学习通用特征表示	未明确说明模型在特定亚组患者或罕见病例中的表现	开发能够适应多种结直肠癌临床任务的通用CT影像分析模型	结直肠癌患者的CT影像数据	计算机视觉	结直肠癌	CT影像分析	自监督学习基础模型	CT图像	5137张未标注结直肠癌CT图像	NA	NA	在6个诊断任务和2个预后任务上进行基准测试	NA
755	2025-11-09	Monitoring mining-induced subsidence from satellite imagery using transformer-based deep learning trained on gridded subsidence measurements 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127536 PMID:41072382	研究论文	本研究利用基于Transformer的深度学习模型从卫星图像中监测采矿引起的地面沉降	首次将Vision Transformer模型应用于采矿引起的地面沉降监测，解决了传统CNN模型精度不足和训练数据缺乏的问题	模型在不同地区的泛化性能存在差异（准确率77.2%-84.8%），需要更多样化的训练数据	开发一种能够准确监测采矿引起地面沉降的AI方法，为环境保护部门提供早期检测工具	中国十大产煤省份中受采矿影响的地区	计算机视觉	NA	卫星遥感	Vision Transformer	卫星图像, 网格化沉降测量数据	191,630个网格沉降测量数据用于训练，10个地区各250个独立样本用于测试	NA	ViT-Base	准确率	NA
756	2025-11-09	Implications of waterfowl impoundments as a response to sea-level driven saltwater intrusion 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127567 PMID:41100935	研究论文	利用深度学习模型检测切萨皮克湾地区水禽蓄水池的分布及其对海平面上升背景下盐沼迁移的影响	首次使用高分辨率地形水深数据和卷积神经网络自动检测私人水禽蓄水池，并分析其与海平面上升导致的盐沼迁移路径的空间关系	缺乏私有蓄水池的公开记录数据，且小型土质围堤和茂密植被增加了卫星影像检测难度	评估水禽蓄水池在海平面上升导致的盐碱化背景下的分布特征及其生态影响	切萨皮克湾地区的水禽蓄水池	计算机视觉	NA	高分辨率地形水深测量	CNN	地形水深数据	检测到1684个蓄水池，总面积6.6平方公里（1627英亩）	NA	卷积神经网络	NA	NA
757	2025-11-09	Modelling cultural ecosystem services of river landscapes in the Iberian Peninsula with deep learning and social media images 2025-Nov, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127667 PMID:41109087	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习图像识别和机器学习建模的AI框架，用于评估伊比利亚半岛河流景观的文化生态系统服务	首次将深度学习图像分类与可解释的机器学习模型相结合，实现区域尺度河流景观文化生态系统服务的自动化评估和空间热点识别	依赖社交媒体图像数据，可能无法完全代表所有人群的景观偏好，且仅针对伊比利亚半岛区域	开发可转移、可复制的AI框架来评估河流景观的文化生态系统服务，支持保护规划	伊比利亚半岛的河流景观及其提供的文化生态系统服务	计算机视觉, 机器学习	NA	深度学习图像识别, 机器学习建模	CNN, XGBoost	图像	6911张Flickr图片	PyTorch/TensorFlow (基于ResNet实现推断)	ResNet-152	NA	NA
758	2025-11-09	FairREAD: Re-fusing demographic attributes after disentanglement for fair medical image classification 2025-Oct-31, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103858 PMID:41202615	研究论文	提出FairREAD框架，通过解耦和重融合人口统计属性来实现公平的医学图像分类	提出在解耦人口统计信息后重新融合敏感属性的新方法，既减少不公平性又保留临床相关信息	需要获取患者的人口统计属性信息，可能在某些场景下难以获得	解决医学图像分类中的公平性问题，减少不同人口亚组间的性能差异	临床X射线图像和患者人口统计属性	医学影像分析	多种疾病（基于X射线诊断）	深度学习	对抗训练, 解耦表示学习	医学图像（X射线）	大规模临床X射线数据集	NA	NA	不公平性指标, 诊断准确率	NA
759	2025-11-09	Risk factors for hepatocellular carcinoma rupture: multicentre retrospective study 2025-Oct-30, BJS open IF:3.5Q1 DOI:10.1093/bjsopen/zraf105 PMID:41189483	研究论文	通过多中心回顾性研究分析肝细胞癌破裂的风险因素并开发预测模型	结合传统统计方法与机器学习模型（随机森林和深度学习）开发CAPTure列线图预测模型	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，数据来源于中国三级医疗中心	识别肝细胞癌破裂的风险因素并开发早期风险预测模型	肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	倾向评分匹配	随机森林,深度学习	临床数据	5952例肝细胞癌患者	NA	CAPTure列线图	精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
760	2025-11-09	Floc image-driven deep learning enhanced by temporal windows and transformers for carbon emission reduction in drinking water treatment plants 2025-Oct-28, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124868 PMID:41202793	研究论文	本研究通过融合絮体图像特征、时间窗口和Transformer架构的深度学习模型，实现饮用水处理厂精确混凝剂投加和碳减排	提出絮体形态特征提取创新方法、时间窗口选择策略和Transformer架构集成，仅用短期数据实现高性能模型	仅使用一个月数据进行训练，可能对长期季节性变化的适应性有限	开发优化深度学习算法以提升水净化效率并减少碳排放	饮用水处理厂的混凝剂投加过程	计算机视觉, 机器学习	NA	絮体图像分析	TCN, Transformer, 传统机器学习算法	图像, 时间序列数据	一个月数据训练，96个模型分析	NA	时序卷积网络, Transformer	R, R²	NA