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
7741	2025-10-06	Multimodal deep learning for predicting unsuccessful recanalization in refractory large vessel occlusion 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112254 PMID:40544716	研究论文	本研究开发了一种融合神经影像和临床数据的多模态深度学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者血管内治疗的不良再通结局	首次将血管分割、临床变量和影像数据通过DAFT模块融合，构建多模态预测模型，显著提升了预测性能	单中心回顾性研究，样本量相对有限，需要外部验证	预测难治性大血管闭塞患者血管内治疗的不良再通结局	急性缺血性卒中患者，特别是前循环大血管闭塞接受血管内治疗的患者	医学影像分析	缺血性卒中	CT血管成像，CT灌注，血管分割	CNN，多模态深度学习	影像数据，临床数据	599名患者（481名训练，118名测试）	NA	卷积神经网络，DAFT模块	AUC，F1分数	NA
7742	2025-10-06	Deep learning model using CT images for longitudinal prediction of benign and malignant ground-glass nodules 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112252 PMID:40544718	研究论文	开发并验证基于CT图像的多时间序列深度学习模型，用于纵向预测肺部磨玻璃结节（GGNs）的良恶性	首次建立基于Transformer的深度学习框架，利用多时相CT图像进行GGNs的纵向预测	研究仅包含两个医疗中心的486个结节样本，样本量相对有限	开发能够准确预测肺部磨玻璃结节良恶性的深度学习模型	肺部磨玻璃结节（GGNs）	计算机视觉	肺癌	CT成像	Transformer	CT图像	486个GGNs（来自486名患者）	NA	Transformer	AUC, ROC曲线	NA
7743	2025-10-06	The value of a deep learning image reconstruction algorithm for assessing vertebral compression fractures using dual-energy computed tomography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112244 PMID:40544715	研究论文	评估深度学习图像重建算法在双能计算机断层扫描中检测急性椎体压缩性骨折的价值	首次系统比较不同强度深度学习图像重建算法与传统迭代重建算法在椎体压缩性骨折诊断中的性能差异	样本量有限（103个椎体），仅使用MR检查作为参考标准	评估深度学习图像重建算法对双能CT图像质量和急性椎体压缩性骨折检测性能的改善效果	103个椎体（46个正常椎体，29个急性椎体压缩性骨折，28个慢性椎体压缩性骨折）	医学影像分析	椎体压缩性骨折	双能计算机断层扫描，深度学习图像重建	深度学习图像重建算法	CT影像	103个椎体	NA	DLIR（深度学习图像重建）	特异性，敏感性，准确率，预测指标，信噪比，对比噪声比	NA
7744	2025-10-06	Enhancing MRI efficiency in musculoskeletal examinations: Impact of optimized facility design and workflow optimization efforts 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112263 PMID:40582172	研究论文	评估优化设计的MRI设施与传统设施在肌肉骨骼检查中的工作效率差异	首次系统比较优化MRI设施设计（配备三台扫描仪、三个专用准备区和可对接检查台）与传统单扫描仪/单检查台设置对工作流程效率的影响	回顾性研究设计，仅针对非对比增强肌肉骨骼MRI检查，未评估其他类型检查或设施	评估优化MRI设施设计对工作流程效率的影响	7,164例非对比增强MRI检查（包括3,951例膝关节、2,246例肩关节和967例踝关节检查）	医学影像	肌肉骨骼疾病	MRI扫描	深度学习重建	医疗工作流程数据	7,164例MRI检查	NA	NA	总流程周期时间、周转时间、采集时间、患者到达至检查开始时间间隔、准时性能	3T MRI扫描仪
7745	2025-10-06	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究开发了一种融合影像组学和深度学习特征的双特征融合模型，利用治疗前肺部CT图像数据预测EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险	首次将新型视觉mamba网络应用于此场景，并开发了影像组学与深度学习特征的特征级融合模型	样本量相对有限（173例患者），仅使用单模态CT影像数据	实现EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险的早期预警	EGFR阳性肺腺癌患者	计算机视觉	肺癌	CT影像分析	深度学习, 影像组学	医学影像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）	NA	vision mamba	AUC, 召回率, F1分数, 准确率	NA
7746	2025-10-06	Climate-driven projections of cyanobacterial harmful algal bloom expansion in coastal waters 2025-Aug-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179940 PMID:40570389	研究论文	本研究通过整合气候模型与机器学习方法，预测阿曼沿海水域蓝藻有害藻华在未来气候情景下的扩张趋势	首次将长期气候预测与机器学习模型结合，对阿曼沿海蓝藻藻华进行多年代际投影，并采用粒子群优化算法优化模型参数	研究区域局限于阿曼沿海特定区域，模型性能受限于卫星数据质量和气候模型的不确定性	提高蓝藻有害藻华的预测准确性并评估长期气候变化影响	阿曼沿海水域的蓝藻有害藻华	环境科学, 机器学习	NA	卫星遥感, 气候模型	Random Forest, Extreme Gradient Boosting, GRU, LSTM	卫星图像, 环境参数数据	957张卫星图像（2000-2020年）	NA	LSTM, GRU	相关系数R	NA
7747	2025-10-06	Identification of STAT3 phosphorylation inhibitors using generative deep learning, virtual screening, molecular dynamics simulations, and biological evaluation for non-small cell lung cancer therapy 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11067-5 PMID:39715975	研究论文	本研究通过生成式深度学习结合虚拟筛选和分子动力学模拟，发现新型STAT3磷酸化抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	采用迁移学习和生成式深度学习模型探索化学空间，结合多层级计算筛选发现新型STAT3抑制剂	研究主要基于计算模拟和细胞实验，尚未进行动物模型验证	开发针对STAT3磷酸化的抑制剂用于非小细胞肺癌治疗	STAT3信号通路、非小细胞肺癌细胞系H441	机器学习	肺癌	虚拟筛选、分子对接、分子动力学模拟、细胞生物学评估	生成式深度学习模型	化学化合物数据、分子结构数据	包含STAT3抑制剂的综合数据集，具体HG106和HG110分子	NA	NA	结合亲和力、构象稳定性、磷酸化抑制效果	NA
7748	2025-10-06	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-Aug, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	综述	本文综述了危重症患者鼻肠管置入技术和肠内喂养管理方面的技术进展	系统总结了床旁超声、电磁传感器、实时视频辅助置管、阻抗传感器和虚拟现实等新技术在鼻肠管置入和肠内喂养管理中的应用	NA	探讨危重症患者肠内喂养相关技术的创新进展	危重症患者	医学技术	危重症	床旁超声, 电磁传感器, 实时视频辅助置管, 阻抗传感器, 虚拟现实, 深度学习算法	深度学习算法	医学影像, 电生理信号, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
7749	2025-10-06	SASWISE-UE: Segmentation and synthesis with interpretable scalable ensembles for uncertainty estimation 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110258 PMID:40460564	研究论文	提出一种高效的子模型集成框架，通过生成不确定性图谱增强医学深度学习模型的可解释性	从单一训练好的检查点生成多样化模型族，通过输出分歧进行不确定性估计	NA	提升医学深度学习模型的可解释性和临床适用性	CT身体分割和MR-CT合成数据集	计算机视觉	NA	深度学习	集成学习	医学影像（CT、MR）	NA	NA	U-Net, UNETR	Dice系数, 平均绝对误差	NA
7750	2025-10-06	Selection, visualization, and explanation of deep features from resting-state fMRI for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Aug, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112005 PMID:40494176	研究论文	本研究通过可视化静息态功能磁共振成像的深度特征来区分认知正常个体与不同阶段阿尔茨海默病患者	提出了能够有效识别阿尔茨海默病的特定深度特征子集（称为“信息性深度特征”），并通过热图和激活图实现全切片图像级别的可视化	脑萎缩和图像强度模式相似性带来的挑战	开发基于深度学习的阿尔茨海默病诊断方法并提高模型可解释性	认知正常个体和不同阶段阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）	深度学习网络	神经影像数据	来自ADNI数据库的rs-fMRI数据	NA	NA	NA	NA
7751	2025-10-06	O-GEST: Overground gait events detector using b-spline-based geometric models for marker-based and markerless analysis 2025-Aug, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112803 PMID:40516373	研究论文	提出一种基于B样条几何模型的自动算法O-GEST，用于在无测力台条件下检测地面行走步态事件	首次将B样条几何模型与步态相关阈值结合，开发适用于标记点和无标记点分析的通用步态事件检测算法	算法验证主要针对特定病理人群，在更广泛疾病类型中的适用性需进一步验证	开发高精度的步态事件检测算法以提升无测力台环境下的步态分析可靠性	健康人群和病理步态患者（髋关节骨关节炎、中风幸存者、帕金森病患者、脑瘫儿童）	生物医学工程	神经肌肉疾病,骨科疾病	运动学数据分析,B样条建模	几何模型	运动学数据,轨迹数据	390名受试者（200名健康人，100名单侧髋关节骨关节炎，50名中风幸存者，26名帕金森病患者，14名脑瘫儿童）	NA	B样条几何模型	时间差异精度（毫秒）	NA
7752	2025-10-06	Digitizing audiograms with deep learning: structured data extraction and pseudonymization for hearing big data 2025-Aug, Hearing research IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.heares.2025.109337 PMID:40532492	研究论文	开发基于深度学习的系统将听力图数字化，实现结构化数据提取和匿名化处理	与以往主要关注分类或预测的研究不同，该框架确保结构化数值数据输出同时遵守数据匿名化法规	NA	开发深度学习系统数字化听力图，实现大规模听力大数据收集	纯音听力图图像	计算机视觉	听力损失	纯音听力测定	CNN	图像	训练集8847个听力图符号，测试集2443个听力图符号	NA	卷积神经网络	准确率	NA
7753	2025-10-06	Redefining parameter-efficiency in ADHD diagnosis: A lightweight attention-driven kolmogorov-arnold network with reduced parameter complexity and a novel activation function 2025-Aug, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112016 PMID:40587919	研究论文	提出一种基于Kolmogorov-Arnold网络的参数高效框架用于ADHD诊断	结合KAN网络显著减少参数复杂度，引入注意力驱动特征选择机制和具有可学习系数的自适应激活函数	NA	开发参数效率高且可解释性强的ADHD诊断模型	注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者	医学影像分析	注意力缺陷多动障碍	脑连接特征分析	Kolmogorov-Arnold Network (KAN)	脑连接特征数据	ADHD-200基准数据集	NA	Kolmogorov-Arnold Network with attention mechanism	准确率, F1分数, 精确率	NA
7754	2025-10-06	iALP: Identification of Allergenic Proteins Based on Large Language Model and Gate Linear Unit 2025-Jul-13, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00734-2 PMID:40652417	研究论文	提出了一种基于大型语言模型ProtT5和门控线性单元(GLU)的过敏蛋白识别新方法iALP	首次将大型语言模型ProtT5与门控线性单元结合用于过敏蛋白识别，能够深入分析过敏蛋白的复杂特征	对短于100个氨基酸的蛋白质序列性能需要进一步讨论	开发高效的过敏蛋白识别方法以预防过敏反应	过敏蛋白(ALPs)	自然语言处理, 生物信息学	过敏性疾病	蛋白质序列分析	大型语言模型, 深度学习	蛋白质序列数据	NA	NA	ProtT5, GLU	准确率, F1-score	NA
7755	2025-10-06	Deep Learning Photo Processing for Periodontitis Screening 2025-Jul-12, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251347508 PMID:40650464	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习模型的口腔图像处理系统，用于牙周炎筛查	使用全局激活池化的多实例深度学习模型，无需图像标注即可识别II-IV期牙周炎，且模型性能优于不同技能水平的临床医生	需要在全球多个人群中进行更多开发和验证才能作为筛查工具推广	开发基于口腔图像的深度学习算法用于牙周炎筛查	在上海第九人民医院就诊的连续受试者及其口腔数字孪生	计算机视觉	牙周炎	深度学习图像处理	深度学习模型	口腔图像	内部开发测试387名受试者，外部测试183名受试者	NA	基于预训练ResNet50的全局激活池化多实例深度学习模型	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
7756	2025-10-06	Novel deep learning framework for simultaneous assessment of left ventricular mass and longitudinal strain: clinical feasibility and validation in patients with hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul-12, Journal of echocardiography IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s12574-025-00694-y PMID:40650815	研究论文	提出一种基于人工智能的超声心动图分析框架SMART，用于自动评估左心室质量和整体纵向应变	首次将运动追踪与心肌分割相结合，实现左心室质量和整体纵向应变的同步自动评估	研究仅针对111名肥厚型心肌病患者进行验证，样本量有限	开发并验证新型AI框架在心脏功能评估中的临床应用价值	肥厚型心肌病患者	医学影像分析	肥厚型心肌病	经胸超声心动图，心脏磁共振成像	深度学习	超声心动图影像，心脏磁共振影像	111名肥厚型心肌病患者（中位年龄58岁，69%男性）	NA	NA	Pearson相关系数，平均差异，AUC	NA
7757	2025-10-06	Seeing is Believing-On the Utility of CT in Phenotyping COPD 2025-Jul-12, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf160 PMID:40650927	综述	探讨胸部CT影像生物标志物在慢性阻塞性肺疾病表型分析中的发展与应用	系统回顾了从传统阈值方法到深度学习技术的CT生物标志物演进历程，强调了空间感知机制和自动化表型分析的突破	数据集异质性、模型泛化能力和临床可解释性方面仍存在挑战	评估CT影像在COPD表型分析中的效用和发展前景	慢性阻塞性肺疾病患者的胸部CT影像特征	数字病理	慢性阻塞性肺疾病	胸部计算机断层扫描	深度学习	CT影像	NA	NA	NA	NA	NA
7758	2025-10-06	AI-powered disease progression prediction in multiple sclerosis using magnetic resonance imaging: a systematic review and meta-analysis 2025-Jul-12, Neurological research IF:1.7Q4 DOI:10.1080/01616412.2025.2532038 PMID:40650946	系统综述与荟萃分析	本文系统回顾和荟萃分析了基于MRI的人工智能模型在预测多发性硬化症残疾进展方面的性能	首次对MRI驱动的AI模型预测多发性硬化症残疾进展的研究进行系统综述和荟萃分析，比较了传统机器学习与深度学习的性能差异	研究存在异质性高(I²=95%)、外部验证研究少(仅6项)、校准和决策曲线分析报告不足、个体水平预测误差超过1个EDSS点	评估基于MRI的人工智能模型在预测多发性硬化症未来残疾进展方面的准确性和临床应用价值	多发性硬化症患者	医学影像分析	多发性硬化症	磁共振成像	传统机器学习,深度学习	磁共振图像	12,252名多发性硬化症患者，来自21项研究	NA	NA	AUC,RMSE	NA
7759	2025-10-06	ST-CFI: Swin Transformer with convolutional feature interactions for identifying plant diseases 2025-Jul-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08673-0 PMID:40640259	研究论文	提出一种结合Swin Transformer和卷积特征交互的深度学习框架ST-CFI，用于通过叶片图像识别植物病害	首次将Swin Transformer与CNN特征交互结合，通过inception架构和跨通道特征学习同时提取局部和全局特征	在PlantDoc数据集上准确率相对较低(77.54%)，表明模型在某些真实场景下性能有待提升	开发高精度植物病害检测方法以保障粮食安全	植物叶片图像	计算机视觉	植物病害	深度学习图像分析	CNN, Transformer	图像	五个数据集：PlantVillage、Plant Pathology 2021、PlantDoc、AI2018、iBean	NA	Swin Transformer, inception架构	准确率, F1分数, 损失值	NA
7760	2025-10-06	Machine Learning-Assisted Multimodal Early Screening of Lung Cancer Based on a Multiplexed Laser-Induced Graphene Immunosensor 2025-Jul-11, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.5c02822 PMID:40644803	研究论文	开发了一种基于激光诱导石墨烯免疫传感器与机器学习相结合的多模态肺癌早期筛查平台	首次将多重激光诱导石墨烯免疫传感器与深度学习CT影像特征和临床数据整合，构建多模态预测模型	未明确说明样本规模和研究人群特征	提高肺癌早期筛查的准确性和可及性	肺癌患者和四种肿瘤标志物（NSE、CEA、p53、SOX2）	机器学习	肺癌	激光诱导石墨烯免疫传感器、CT成像	深度学习	蛋白质组数据、医学影像、临床数据	NA	NA	NA	AUC	NA