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
7961	2025-11-20	GAN-MRI enhanced multi-organ MRI segmentation: a deep learning perspective 2025-Dec, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00938-7 PMID:40779148	研究论文	提出一种集成GAN的MRI图像增强与多器官分割的端到端深度学习框架	结合GAN-MRI图像增强与注意力残差U-Net分割模型，能处理多扫描仪数据并显著提升图像质量与分割精度	脑部分割指标提升不明显，样本量相对有限（共117例扫描）	通过深度学习缩短MRI扫描时间并提升多器官分割精度	脑部、腹部和大腿的MRI图像	医学影像分析	多器官解剖分析	磁共振成像	GAN, CNN, U-Net	医学影像	30例脑部扫描（5400切片）、32例腹部扫描（1920切片）、55例大腿扫描（2200切片）	NA	GAN-MRI, AssemblyNet, 注意力残差U-Net	SNR, CNR, 肌肉分割提升21%, IMAT分割提升9%, SSAT分割提升1%, DSAT分割提升2%, VAT分割提升12%	NA
7962	2025-11-20	Automatic segmentation of cone beam CT images using treatment planning CT images in patients with prostate cancer 2025-Dec, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00946-7 PMID:40813534	研究论文	本研究提出一种结合高斯噪声和傅里叶域适应的混合方法，用于提升基于治疗计划CT的锥形束CT图像自动分割精度	通过生成人工伪CBCT数据集桥接tpCT与CBCT图像质量差异，无需改变原始tpCT图像或其轮廓	仅使用80例tpCT数据集，样本量有限；未与其他深度学习方法进行对比	改进前列腺癌患者锥形束CT图像的分割精度	男性骨盆区域的临床靶区、膀胱和直肠	数字病理	前列腺癌	锥形束CT，治疗计划CT，傅里叶域适应	深度学习分割模型	医学影像	80例治疗计划CT数据集	NA	NA	Dice相似系数	NA
7963	2025-11-20	OrnAsia: A dataset of asian ornaments for image classification and cultural identification 2025-Dec, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112195 PMID:41255856	研究论文	本文介绍了一个包含1088张亚洲传统饰品高分辨率图像的数据集，用于图像分类和文化识别研究	填补了饰品相关数据集在文化背景和图像多样性方面的空白，提供了平衡的传统饰品类型和经过验证的标注	数据采集仅限于孟加拉国米尔普尔地区，可能无法完全代表整个亚洲地区的饰品多样性	支持计算机视觉和人工智能技术在文化饰品分类识别中的应用	六种亚洲传统饰品：手镯、戒指、耳环、头饰、项链和脚链	计算机视觉	NA	智能手机摄影	深度学习模型	图像	1088张高分辨率原始图像，分为6个类别	NA	NA	NA	NA
7964	2025-11-20	Deep learning-based noise reduction method for the system matrix in magnetic particle imaging 2025-Nov-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae19c9 PMID:41166879	研究论文	提出一种基于深度学习的磁粒子成像系统矩阵噪声抑制方法	首次将残差块与Swin Transformer模块结合的混合编码器-解码器网络用于MPI系统矩阵去噪	仅在模拟数据集和有限真实数据集上验证，未在更广泛的临床场景中测试	开发高效的噪声抑制方法以提升磁粒子成像图像质量	磁粒子成像系统矩阵	医学影像处理	NA	磁粒子成像	深度学习	系统矩阵数据	模拟数据集、OpenMPI数据集和内部MPI系统采集数据集	NA	混合编码器-解码器网络,Res-Blocks,Swin Transformer	信噪比,峰值信噪比,结构相似性指数	NA
7965	2025-11-20	Patent analysis of mRNA therapy using deep learning 2025-Nov-19, Naunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology DOI:10.1007/s00210-025-04734-3 PMID:41258061	研究论文	基于深度学习方法的mRNA治疗专利分析研究	首次结合深度学习和社会网络分析方法对mRNA治疗专利进行定量分析和未来预测	仅基于Derwent专利数据库，时间跨度为27年	通过专利分析阐明mRNA技术竞争格局，为技术创新和产业发展提供依据	mRNA治疗相关专利	自然语言处理	传染病,癌症	专利分析,社会网络分析	深度学习,机器学习	专利文本	27年的mRNA治疗专利数据	NA	NA	NA	NA
7966	2025-11-20	PMI estimation with cross-species transfer learning and visual information generated by pathomics foundation model 2025-Nov-19, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03659-z PMID:41258447	研究论文	提出基于病理学基础模型和跨物种迁移学习的死后间隔(PMI)估计框架，通过两阶段微调策略和可视化方法解决动物到人类样本的可迁移性和模型可解释性问题	采用两阶段跨物种迁移学习策略，先使用猪肝全玻片图像预训练，再用少量人类数据微调；开发了包含概率图、类别图和分类比例直方图的可视化框架增强模型可解释性	人类样本数量有限(23例)，可能影响模型泛化能力；仅使用肝脏组织，未验证其他器官的适用性	开发准确、可解释的死后间隔(PMI)估计方法，解决法医病理学中的关键问题	猪肝和人类肝脏组织的全玻片图像	数字病理学	法医病理学	全玻片图像分析	Vision Transformer, CNN	病理图像	16例猪样本和23例人类样本	NA	ResNet50, DenseNet121, SongCi, UNI	准确率	NA
7967	2025-11-20	FaceAge as a biomarker for prognosis and treatment stratification in large-scale oncology cohort 2025-Nov-19, Journal of the National Cancer Institute DOI:10.1093/jnci/djaf323 PMID:41259012	研究论文	本研究探讨FaceAge（基于面部照片估计生物年龄的深度学习系统）与实足年龄的极端差异在预测28种癌症类型患者生存期和早期死亡率中的预后价值	首次在大规模癌症队列中验证FaceAge与实足年龄的极端差异作为生存期和早期死亡率的独立预测因子	研究仅纳入接受放射治疗的老年患者（≥60岁），可能限制结果的普适性	评估FaceAge作为癌症预后生物标志物的临床价值	24,556名年龄≥60岁的癌症患者	数字病理	癌症	深度学习	CNN	面部照片	24,556名癌症患者，涵盖28种癌症类型	NA	FaceAge	风险比(HR), 比值比(OR), P值	NA
7968	2025-11-20	Enhancing deep chemical reaction prediction with advanced chirality and fragment representation 2025-Nov-18, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc02641e PMID:40932372	研究论文	本研究通过引入fragSMILES分子表示方法，在深度学习有机反应预测中实现了对分子手性和子结构的更好表征	开发了能够同时编码分子子结构和手性信息的fragSMILES表示法，在立体化学反应信息识别方面表现优异	NA	改进有机反应预测的深度学习模型性能，特别是立体化学复杂性的捕捉能力	有机化学反应	机器学习	NA	深度学习	NA	分子结构文本表示	NA	NA	NA	正向合成预测准确率，逆向合成预测准确率	NA
7969	2025-11-20	Transforming microfluidics for single-cell analysis with robotics and artificial intelligence 2025-Nov-18, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d5lc00216h PMID:41190506	综述	探讨机器人技术和人工智能在单细胞分析微流体技术中的创新应用与未来发展	提出通过机器人操作、数字微流控和微型机器人增强实验精度与可扩展性，并利用深度学习实现无标记图像处理和细胞状态分析	技术集成实施仍面临挑战，未提供具体实施案例验证	克服微流控单细胞分析在自动化、可靠性和技术壁垒方面的局限性	单细胞分析技术与微流体系统	生物医学工程	NA	微流控技术，单细胞分析	生成模型，深度学习模型	细胞图像数据，单细胞分析数据	NA	NA	NA	准确性，可重复性	远程共享云实验室
7970	2025-11-20	Deep Learning-Assisted Prediction of Air-Bone Gap Using Tympanic Membrane Perforation Image Features 2025-Nov-18, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.70074 PMID:41252627	研究论文	开发基于深度学习的鼓膜穿孔图像分析方法，用于预测气骨导差	首次使用Mask R-CNN自动分割鼓膜和穿孔区域，并基于分割特征预测气骨导差	样本量有限（150张穿孔鼓膜图像），模型性能仍有提升空间	解决特定人群或环境下听力测试设备不足的问题，提供替代评估方法	鼓膜穿孔患者的耳镜图像	计算机视觉	听力损失	耳镜成像	CNN, Mask R-CNN	图像	1014张完整鼓膜图像，150张穿孔鼓膜图像（模型开发），75张术中穿孔图像（独立测试）	NA	Mask R-CNN	类别像素准确率，交并比，Dice系数，R²，均方根误差，10dB内预测比例	NA
7971	2025-11-20	Harnessing artificial intelligence to advance CRISPR-based genome editing technologies 2025-Nov-18, Nature reviews. Genetics DOI:10.1038/s41576-025-00907-1 PMID:41254174	综述	本综述探讨人工智能如何推动CRISPR基因编辑技术的发展与应用	系统总结AI在优化基因编辑器、指导工具工程化和发现新型编辑酶方面的创新应用，并提出AI驱动的虚拟细胞模型等新兴机遇	NA	总结人工智能方法在基因编辑技术中的应用进展并展望未来发展方向	CRISPR基因编辑技术（包括核酸酶编辑、碱基编辑和引物编辑）及人工智能方法	机器学习	遗传疾病	CRISPR基因编辑	机器学习,深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7972	2025-11-20	HPCSMN: A Classification Method of Chemotherapy Sensitivity of Hypopharyngeal Cancer Based on Multimodal Network 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00783-7 PMID:41254314	研究论文	提出基于多模态融合网络的喉咽癌化疗敏感性分类方法HPCSMN，通过整合3D CT图像和影像组学特征提高预测准确率	首次将3D CT图像空间特征与LASSO筛选的影像组学特征通过多模态网络融合，利用互补优势捕获复杂空间依赖关系和详细影像特征	样本量相对有限（仅102例），仅基于单中心数据验证	开发喉咽癌化疗敏感性分类方法以支持个性化治疗	喉咽癌患者	数字病理	喉咽癌	CT成像，影像组学分析	多模态融合网络，3D CNN	3D CT图像，影像组学特征，临床数据	102例喉咽癌CT图像（NKU-TMU-hphc数据集）	NA	3D ResNet，全连接网络	准确率，多评价指标	NA
7973	2025-11-20	Subtype-HM: A Novel Cancer Subtype Identification Method Based on Hypergraph Learning and Multi-omics Data 2025-Nov-18, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00789-1 PMID:41254315	研究论文	提出基于超图学习和多组学数据的癌症亚型识别新方法Subtype-HM	使用多级超图建模复杂生物结构，设计超图传播网络捕获组学内外相关性，引入并行判别器引导的注意力模块提取组学特异性特征，提出多组学对比熵对齐方法	NA	提高癌症亚型识别的准确性和生物可解释性	癌症患者的多组学数据	机器学习	癌症	多组学数据分析	超图学习网络	多组学数据	TCGA癌症数据集	NA	超图传播网络	生存分析p值, 临床参数富集分数	NA
7974	2025-11-20	Artificial Intelligence in the Detection of Clinically Negotiable Second Mesio-Buccal Canals in Periapical Images of Maxillary Molars 2025-Nov-18, International endodontic journal IF:5.4Q1 DOI:10.1111/iej.70065 PMID:41254435	研究论文	本研究开发并验证了用于检测上颌磨牙根尖片中可临床操作MB2根管的深度学习模型	首次比较六种预训练监督卷积神经网络和三种自监督模型在MB2根管检测中的性能，并与人类临床医生进行对比	样本量相对有限（1504张图像），模型准确率仍有提升空间（最高66.0%）	评估人工智能在牙髓病学病例难度评估中的潜力	上颌第一和第二磨牙的根尖周影像	计算机视觉	牙髓疾病	深度学习	CNN	图像	1504张术前根尖周影像	NA	ResNet-18, ResNet-50, ResNeXt-101, VGG-16, DenseNet-121, MobileNetV2, DINO, SimCLR, BYOL	准确率, 精确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
7975	2025-11-20	Integrating Deep Feature Extraction and MRI Radiomics for Survival Prediction in Breast Cancer After Neoadjuvant Chemotherapy 2025-Nov-17, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.050 PMID:41253608	研究论文	本研究通过整合深度学习特征提取和MRI影像组学开发多模态Cox模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的生存期	首次将CNN提取的深度病理特征与MRI影像组学特征相结合构建多模态预后模型，突破了以往单模态研究的局限	样本量相对有限（216例患者），且为多中心回顾性研究	开发更精确的预后工具以优化乳腺癌新辅助化疗患者的临床决策	216例完成新辅助化疗的乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	多参数MRI, 深度学习特征提取	CNN, Cox比例风险模型	医学影像, 临床数据, 病理数据	216例乳腺癌患者	NA	ResNet50	AUC, 校准曲线, 决策曲线分析	NA
7976	2025-11-20	Estimating 10-Year Cardiovascular Disease Risk in Primary Prevention Using UK Electronic Health Records and a Hybrid Multitask BERT Model: Retrospective Cohort Study 2025-Nov-13, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/76659 PMID:41232034	研究论文	开发一种混合多任务深度学习模型，整合电子健康记录中的结构化和文本特征，用于预测10年心血管疾病风险	首次将结构化变量和临床文本结合，采用多任务BERT模型进行心血管风险预测，支持跨模态交互建模和事件时间估计	在贫困和少数民族亚组中表现有所下降，存在跨人口统计学群体的异质性	开发心血管疾病风险预测模型，支持个体化分层和公平评估	40-85岁患者群体，来自英国临床实践研究数据链数据库	自然语言处理,机器学习	心血管疾病	电子健康记录分析	BERT,多任务学习,深度学习	结构化数据,文本数据	469,496名患者用于模型开发，711,052个测试样本，144,370个外部验证样本	PyTorch或TensorFlow（具体未明确说明）	DistilBERT,多层感知机,多头注意力机制	AUROC,一致性指数,Brier分数,对数秩检验	NA
7977	2025-11-20	Deep learning-based eye sign communication system for people with speech impairments 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2532698 PMID:40684450	研究论文	提出一种基于深度学习的眼动符号通信系统，帮助言语障碍人士通过标准网络摄像头进行交流	无需预校准即可在各种光照条件下工作，集成了文本预测功能，直接通过标准网络摄像头采集眼动符号	仅在18-35岁年龄段参与者中测试，未在更广泛年龄群体中验证	开发适用于言语障碍人士的辅助通信系统	言语障碍或瘫痪人士	计算机视觉	言语障碍	深度学习	CNN	图像	18-35岁年龄段参与者	NA	NA	准确率	标准网络摄像头
7978	2025-11-20	Hazard-free outdoor path navigator for visually challenged people 2025-Nov, Disability and rehabilitation. Assistive technology DOI:10.1080/17483107.2025.2530674 PMID:40705835	研究论文	提出一种面向视障人士的无障碍户外路径导航系统	采用模糊可信无危险路径规划算法(FTHRP)，结合在线/离线双模式导航和多技术融合方法	NA	为视障人士开发能够识别和规避户外危险的无障碍导航系统	视障人士的户外导航需求	机器学习和人工智能应用	视力障碍	人工智能、深度学习、机器学习、模糊逻辑	深度学习模型	路径数据、环境感知数据	使用'hazard-route data set'数据集	NA	NA	NA	云端计算、张量处理单元(TPU)
7979	2025-11-20	Automated Deep Learning-based Segmentation of the Dentate Nucleus Using Quantitative Susceptibility Mapping MRI 2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240478 PMID:40767617	研究论文	开发基于深度学习的齿状核自动分割工具，使用定量磁化率成像MRI数据	提出两步法分割流程（定位模型+分割模型），在多个数据集上验证了模型的泛化能力，性能优于现有领先工具	回顾性研究，样本年龄范围有限（11-64岁），仅针对特定疾病群体	开发齿状核的自动分割方法以提高MRI图像分析的准确性和效率	健康对照者和小脑性共济失调或多发性硬化症患者的脑QSM图像	医学图像分析	神经系统疾病	定量磁化率成像（QSM）MRI	CNN	3D医学图像	328名个体（141名健康人，187名患者），来自9个不同数据集	nnU-Net	U-Net	Dice分数, ICC, Pearson相关系数	NA
7980	2025-11-20	Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques 2025-Nov, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133 PMID:40995622	研究论文	开发并验证基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统AutoOCT，用于识别药物疗效和更高风险斑块	首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种参数的深度学习系统，实现全冠状动脉OCT的快速分析	模型开发仅使用106名患者的数据，样本量相对有限	验证人工智能OCT分析系统在识别药物疗效和高风险斑块方面的准确性和实用性	冠状动脉OCT图像和斑块特征	医学影像分析	心血管疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	开发集：36,212帧图像（127个完整回拉，106名患者）；验证集：IBIS-4研究83名患者，CLIMA研究62名患者	NA	NA	准确率	NA