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
7701	2025-12-31	Ethical Use of Artificial Intelligence for Processing Medical Images 2025-Dec-15, Journal of Korean medical science IF:3.0Q1 DOI:10.3346/jkms.2025.40.e341 PMID:41399268	综述	本文探讨了人工智能在医学影像处理中的伦理应用与挑战	系统性地总结了AI在医学影像处理中的技术应用（如深度学习架构和生成式AI）及其带来的伦理问题，并提出了伦理部署的框架	未提供具体的实证研究或案例来量化伦理问题的影响，也未提出解决这些伦理挑战的新技术方法	探讨人工智能在医学影像处理中的伦理使用、挑战及部署要求	人工智能工具在医学影像处理中的应用及其伦理影响	计算机视觉	NA	NA	CNN, RNN, U-Net, Transformer	图像	NA	NA	U-Net, MedGAN, StyleGAN, CycleGAN, SinGAN-Seg	准确率	NA
7702	2025-12-31	Case-Based Reasoning with Deep Learning for a Hybrid Approach to Legal Text Summarization 2025-Dec-12, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69287 PMID:41460740	研究论文	本文提出了一种结合案例推理与深度学习的混合方法，用于法律文本摘要，以提高摘要的准确性和效率	创新点在于将案例推理与多阶段Transformer架构结合，用于法律文本摘要，在词汇重叠和领域特定推理指标上超越现有基线方法	NA	研究目的是开发一种混合法律文本摘要框架，以快速识别和提取法律文档中的相关信息	研究对象是法律文档，具体为来自Kaggle的4,968个法律案例	自然语言处理	NA	案例推理，深度学习	Transformer	文本	4,968个法律案例	NA	多阶段Transformer架构	准确率，ROUGE分数，法律实体保留，推理保真度，事实准确性，连贯性	NA
7703	2025-12-31	INTERPRETING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN POPULATION GENETICS 2025-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2025.12.04.692404 PMID:41415368	研究论文	本文通过分析卷积神经网络在群体遗传学中的应用，探讨其学习特征与传统汇总统计量之间的关系，以提升深度学习方法的可解释性	首次系统比较CNN学习特征与传统群体遗传学汇总统计量的关联，并利用SHAP值、降维技术和可解释模型（如决策树和随机森林）构建“模型之模型”，揭示CNN如何隐式计算如配对杂合度等统计量	研究主要关注特定CNN架构和选择性清除检测任务，可能未覆盖所有深度学习模型或群体遗传学应用场景，且可解释性方法（如SHAP）本身存在计算复杂性和近似误差	提升卷积神经网络在群体遗传学中的可解释性，阐明其学习机制与传统方法的联系	卷积神经网络在群体遗传学任务（如自然选择推断、重组率估计）中的学习特征	机器学习	NA	NA	CNN	遗传数据	NA	NA	NA	NA	NA
7704	2025-12-31	A Preliminary Study on an Intelligent Segmentation and Classification Model for Amygdala-Hippocampus MRI Images in Alzheimer's Disease 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.039 PMID:40903373	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于分割和分类阿尔茨海默病中的杏仁核-海马体MRI图像，旨在提高早期AD的检测和干预能力	采用半自动标注流程结合U²-Net分割模型和DenseNet-121分类架构，利用大规模多中心神经影像数据集，提升了杏仁核-海马体的识别精度	研究主要基于中国医疗中心的数据，外部验证集规模相对较小（每组100例），可能限制模型的泛化能力	开发智能分割和分类模型，以改善阿尔茨海默病的早期检测和临床评估	阿尔茨海默病患者和健康对照者的杏仁核-海马体MRI图像	数字病理	阿尔茨海默病	神经影像学评估	CNN	MRI图像	内部训练数据包括1000名健康对照和1000名AD患者，外部验证集包括每组100例	NA	U²-Net, DenseNet-121	DSC, AUC	NA
7705	2025-12-31	Voxel-level Radiomics and Deep Learning Based on MRI for Predicting Microsatellite Instability in Endometrial Carcinoma: A Two-center Study 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.08.028 PMID:40908231	研究论文	本研究开发并验证了一种基于MRI的非侵入性深度学习模型，结合体素级影像组学特征，用于预测子宫内膜癌患者的微卫星不稳定性状态	首次将体素级影像组学特征与多序列MRI结合，并基于Vision-Mamba架构构建双通道3D深度神经网络，以同时处理体素级特征图和MR图像，从而更好地捕捉肿瘤的局部和全局异质性	研究为回顾性设计，样本量有限（375例），且仅来自两个医疗中心，可能存在选择偏倚	开发一种非侵入性模型，用于预测子宫内膜癌患者的微卫星不稳定性状态，以支持个性化治疗决策	经病理证实的子宫内膜癌患者	数字病理学	子宫内膜癌	多参数MRI（T2WI, DWI, CE-T1WI），免疫组织化学	深度学习	图像	375例患者（来自两个医疗中心）	NA	Vision-Mamba, Vision Transformer, 3D-ResNet	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
7706	2025-12-31	Deep Learning-based Automated Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest LDCT and Lumbar CT: A Multicenter Cohort Study 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.015 PMID:41188157	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的自动化方法，利用胸部低剂量CT和腰椎CT扫描进行机会性骨质疏松筛查，并在多中心、多厂商的CT扫描仪上验证了其诊断性能	开发了一种结合多种卷积神经网络（3D VB-Net、SCN、DenseNet、ResNet）的深度学习流程，用于自动椎体分割、感兴趣区域提取和骨密度计算，实现了在多中心、多厂商CT扫描仪上的高性能骨质疏松筛查	本研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚；未明确说明模型在不同人群（如不同年龄、性别）中的泛化性能	开发并验证一种基于深度学习的自动化骨密度测量方法，用于机会性骨质疏松筛查	接受胸部低剂量CT和腰椎CT扫描的患者	计算机视觉	骨质疏松症	低剂量CT、腰椎CT、定量CT	CNN	CT图像	4305名患者，数据来自五家医院的九台CT扫描仪，分为训练集（1891）、验证集（806）和测试集1-5（229、418、508、229、224）	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R², 平均误差, 95%一致性限, AUC, 灵敏度, 特异性	NA
7707	2025-12-31	Deep Learning R-Wave Detection for Electrocardiographic Gating in Cardiac MRI 2025-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250104 PMID:41196189	研究论文	本研究评估了心脏MRI中ECG门控错误的频率，并开发了一种用于R波检测的卷积神经网络以减少此类错误	首次将卷积神经网络应用于心脏MRI环境下的ECG R波检测，特别是在3.0 T高场强下对MRI引起的伪影具有更强的鲁棒性	研究为回顾性设计，样本量相对有限（共167名患者），且未在更广泛的人群或不同MRI设备上进行外部验证	评估ECG门控错误频率，并开发一种基于深度学习的R波检测方法以提高心脏MRI图像质量	接受心脏电影MRI检查患者的ECG追踪数据	医学图像分析	心血管疾病	心脏MRI, ECG追踪	CNN	ECG信号（时间序列数据）	167名患者（120名内部数据集，47名外部数据集）	未明确说明	未明确说明具体架构	F1分数, 假阳性率	未明确说明
7708	2025-12-31	PET/CT-based deep learning model predicts distant metastasis after SBRT for early-stage NSCLC: A multicenter study 2025-Dec, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102663 PMID:41260004	研究论文	本研究开发并验证了一个基于18F-FDG PET/CT图像的深度学习融合模型，用于预测早期非小细胞肺癌患者接受立体定向体部放疗后的远处转移风险	首次提出基于PET/CT图像的深度学习融合模型来预测早期非小细胞肺癌患者接受立体定向体部放疗后的远处转移风险，并通过多中心数据验证了其优越的预测性能	研究样本量相对有限（共566例患者），且外部验证集规模较小（80例），未来需要更大规模的多中心研究进一步验证模型的泛化能力	开发并验证一个基于深度学习的预测模型，用于评估早期非小细胞肺癌患者接受立体定向体部放疗后的远处转移风险	早期非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	18F-FDG PET/CT成像	VAE, 全连接网络	医学影像（CT、PET及融合图像）	566例患者（来自5家医院），分为训练集347例、内部测试集139例和外部测试集80例	NA	变分自编码器, 全连接网络	C-index, 风险比	NA
7709	2025-12-31	Development of a Novel Interpretable Transformer-Based Deep Learning Model for Predicting Postoperative Hypokalemia in Pituitary Adenomas 2025-Dec, Journal of evidence-based medicine DOI:10.1111/jebm.70089 PMID:41261064	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的可解释深度学习模型CliTab-Transformer，用于预测垂体腺瘤患者术后低钾血症	首次将Transformer架构应用于临床表格数据，并引入了一种新的Transformer可解释性方法，以识别对个体预测有贡献的重要参数	研究为回顾性队列研究，样本量相对较小（280例患者），可能存在选择偏倚	开发一个可解释的预测模型，以预测垂体腺瘤患者术后低钾血症，并识别影响预测结果的个体化重要参数，从而促进早期干预	垂体腺瘤患者	机器学习	垂体腺瘤	NA	Transformer, XGBoost, MLP	表格数据	280例患者	NA	CliTab-Transformer, XGBoost, MLP	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC曲线, PR曲线, AUC	NA
7710	2025-12-31	Explainable deep learning based techniques for ECG-Based heart disease classification: A systematic literature review and future direction 2025-Dec, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111324 PMID:41265065	系统文献综述	本文对基于心电图（ECG）的心脏病分类中可解释深度学习（XAI）技术进行了系统文献综述，分析了方法选择、可解释性影响及未来研究方向	系统梳理了2018年至2024年间基于ECG的心脏病分类中XAI与深度学习结合的研究，识别了常用数据集、模型架构及XAI技术，并指出了该领域的主要挑战与未来机遇	综述范围限于2018年1月至2024年9月的文献，可能未涵盖最新进展；且仅聚焦于ECG数据和深度学习架构，未涉及其他心脏病诊断方法	提高对基于ECG的心脏病分类中深度学习模型可解释性的理解，并系统评估相关方法、挑战及未来研究方向	基于ECG数据的心脏病分类研究，特别是采用可解释人工智能（XAI）与深度学习技术的学术论文	机器学习	心血管疾病	心电图（ECG）	深度学习模型	心电图信号数据	涉及6448项初步研究，其中51项使用了XAI-based DL架构，共涉及25个不同数据集	NA	共识别出16种不同的深度学习架构	NA	NA
7711	2025-12-31	Image Quality Improvement and Artificial Intelligence Performance in Pulmonary Embolism Detection at Deep Learning Reconstruction-Based Ultra-low Radiation Dose CT Pulmonary Angiography 2025-Dec, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.018 PMID:41067972	研究论文	本研究评估了基于深度学习重建的超低剂量CT肺动脉造影的图像质量，并探讨了AI软件能否提升放射科医生在超低剂量图像上检测肺栓塞的诊断性能	在超低剂量CTPA中应用深度学习重建技术，并首次系统评估其与AI辅助诊断结合对肺栓塞检测的准确性、效率和辐射安全性的综合影响	研究样本量相对有限（144例患者），且为双中心研究，可能影响结果的普遍适用性	评估超低剂量CTPA中深度学习重建的图像质量，并确定AI软件是否能提升放射科医生对肺栓塞的诊断性能	疑似肺栓塞并接受CTPA检查的患者	数字病理学	心血管疾病	CT肺动脉造影	深度学习重建	医学影像	144例患者，其中超低剂量组随机选取56例参与者进行AI评估	NA	NA	灵敏度, 特异性, 准确性, 组内相关系数	NA
7712	2025-12-31	Artificial intelligence-driven eye tracker models for Alzheimer's disease diagnosis: A systematic review and meta-analysis 2025-Dec, Journal of Alzheimer's disease : JAD DOI:10.1177/13872877251389145 PMID:41134992	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了人工智能驱动的眼动追踪工具在阿尔茨海默病诊断中的准确性	首次对人工智能驱动的眼动追踪模型在阿尔茨海默病诊断中的准确性进行系统综述和荟萃分析，并比较了深度学习与监督机器学习的性能差异	现有证据主要基于病例对照研究，缺乏在更广泛人群中进行有效筛查的证据，且研究间存在显著的异质性	评估人工智能驱动的眼动追踪模型在阿尔茨海默病检测中的诊断准确性	阿尔茨海默病患者与健康对照者	机器学习	阿尔茨海默病	眼动追踪	深度学习, 监督机器学习	眼动追踪数据	NA	NA	支持向量机	灵敏度, 特异度, 阳性似然比, 阴性似然比, 诊断比值比, ROC曲线下面积	NA
7713	2025-12-31	Attention-driven deep learning models for multivariate time series forecasting of reservoir water levels 2025-Dec, Water science and technology : a journal of the International Association on Water Pollution Research IF:2.5Q2 DOI:10.2166/wst.2025.182 PMID:41468044	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在伊朗Nesa大坝日水位预测中的应用，比较了三种注意力驱动模型的表现	在相同实验条件下使用真实世界数据对这些模型进行对比分析	ConvLSTM2D模型表现出噪声输出和有限的预测能力	开发用于水库水位预测的智能预报系统，以支持水资源管理、防洪和灌溉规划	伊朗东南部Nesa大坝的日水位数据	机器学习	NA	深度学习	CNN, BiLSTM, LSTM, ConvLSTM2D	多元时间序列数据	15年的日水文气象变量数据集（降雨、温度、蒸发、流入、流出），80%用于训练，20%用于测试	NA	CNN + BiLSTM + Attention, Encoder-Decoder LSTM with Attention, ConvLSTM2D	RMSE, MAE	NA
7714	2025-12-31	AI and telemedicine in management of diabetes 2025-Nov-28, Folia medica DOI:10.3897/folmed.67.e153728 PMID:41467276	综述	本文探讨了远程医疗和人工智能如何重塑糖尿病管理	结合远程医疗和AI技术，探索其在糖尿病早期预测、风险评估和并发症筛查中的创新应用	技术普及不均，部分医疗提供者持怀疑态度，且存在数据隐私和系统互操作性挑战	评估远程医疗和AI在糖尿病护理中的效果与潜力	糖尿病患者及其医疗记录	自然语言处理, 机器学习	糖尿病	机器学习, 深度学习, 自然语言处理	NA	文本, 医疗记录	NA	NA	NA	准确性	NA
7715	2025-12-31	Potential of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of vertebral compression fractures: A 20-year bibliometric analysis (2004-2023) 2025-Oct-03, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000044876 PMID:41054042	综述	本文通过文献计量学分析，探讨了人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中的应用潜力和研究趋势	首次对2004年至2023年间人工智能在椎体压缩性骨折领域的应用进行了系统的文献计量分析，揭示了研究热点的演变和关键贡献者	分析仅基于Web of Science核心合集中的英文文章，可能遗漏其他语言或数据库中的相关研究	通过文献计量学方法，绘制人工智能在椎体压缩性骨折领域应用的知识图谱，识别研究趋势和关键影响因素	2004年至2023年间发表的462篇关于人工智能在椎体压缩性骨折诊断与治疗中应用的英文文章	医学信息学	椎体压缩性骨折	文献计量分析	NA	文本数据（文献元数据）	462篇文章	CiteSpace	NA	NA	NA
7716	2025-12-31	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	研究论文	本文介绍了MULTICOM4系统，该系统通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，在CASP16中提升了蛋白质复合物结构预测的准确性	整合基于Transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合蛋白质复合物化学计量比预测、多样化的多序列比对生成、模型异常处理及深度学习模型质量评估等内部技术	未明确提及具体局限性，但暗示在无化学计量比信息时预测性能可能受限	提高多链蛋白质复合物（多聚体）的结构预测准确性	蛋白质复合物结构	机器学习	NA	多序列比对（MSA）、深度学习模型质量评估	Transformer, 扩散模型	蛋白质序列和结构数据	CASP16评估中的蛋白质复合物目标	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	TM-score, DockQ score	NA
7717	2025-12-31	Machine Learning Quantification of Fluid Volume in Eyes With Retinal Vein Occlusion Treated With Aflibercept: The REVOLT Study 2025 Mar-Apr, Journal of vitreoretinal diseases IF:0.5Q4 DOI:10.1177/24741264241308495 PMID:39742143	研究论文	本研究利用深度学习算法量化视网膜静脉阻塞患者经阿柏西普治疗后眼内液体体积，并评估其与视力预后的关系	首次结合缺血指数、视网膜液体体积及层厚度测量，构建综合模型来预测视网膜静脉阻塞患者的视力变化	样本量较小（49只眼），且仅针对治疗初治患者，可能限制结果的普适性	评估缺血、视网膜液体及层厚度测量与视网膜静脉阻塞患者视力预后的综合关系	因中心性或分支性视网膜静脉阻塞导致视力受损的初治患者眼睛	数字病理学	视网膜静脉阻塞	扫频源光学相干断层扫描	深度学习	图像	49只眼睛	NA	NA	皮尔逊相关系数	NA
7718	2025-12-31	Clair3-RNA: A deep learning-based small variant caller for long-read RNA sequencing data 2025-Jan-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.17.624050 PMID:39803537	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的、专为长读长RNA测序数据设计的小变异检测工具Clair3-RNA	首个针对长读长RNA测序数据的深度学习变异检测工具，整合了覆盖度归一化、训练材料优化、编辑位点发现和单倍型定相等技术	NA	开发一个高性能的变异检测工具，以应对长读长RNA测序数据中较高的错误率和转录本多样性等挑战	长读长RNA测序数据中的小变异	生物信息学	NA	长读长RNA测序，包括PacBio和ONT平台的cDNA测序及直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	多个GIAB样本	NA	NA	SNP F1分数	NA
7719	2025-12-31	Bayesian Multifractal Image Segmentation 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644793 PMID:41428918	研究论文	本文提出了一种无监督的贝叶斯多重分形分割方法，用于在像素级别对图像中的多重分形纹理进行建模和分割	首次开发了针对小波导数的计算和统计高效的多重分形参数估计模型，并引入了多尺度Potts马尔可夫随机场作为先验来建模小波导数标签之间的空间和尺度相关性	实验主要在合成的多重分形图像上进行评估，在真实自然图像上的性能有待进一步验证	开发一种无监督的图像分割方法，用于处理包含多种纹理的自然图像	具有多重分形纹理的图像	计算机视觉	NA	多重分形分析，小波变换	贝叶斯模型，马尔可夫随机场	图像	NA	NA	多尺度Potts马尔可夫随机场	NA	NA
7720	2025-12-31	Cross-Frequency Attention and Color Contrast Constraint for Remote Sensing Dehazing 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3644167 PMID:41428925	研究论文	本文提出了一种结合跨频注意力与颜色对比约束的遥感图像去雾方法	开发了全方向高频特征修复机制以建模全局长程纹理依赖，设计了高频提示注意力模块以增强局部高频表示，并提出了基于HSV颜色空间的颜色对比损失函数以改善颜色恢复	NA	解决遥感图像去雾中纹理细节保留与颜色准确恢复的难题	遥感图像	计算机视觉	NA	小波变换	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA