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
781	2025-12-10	Deep Learning-Based Control of Electrically Evoked Activity in Human Visual Cortex 2025-Oct-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.24.678361 PMID:41279945	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的自动化数据驱动神经控制方法，用于视觉神经假体，通过生成最优多电极刺激模式来诱发目标神经响应	首次在人类植入物中应用深度学习框架进行神经控制，实现了自动化多电极刺激模式的优化，显著优于传统手动校准方法	研究仅基于一名盲人参与者的数据，样本规模有限，且未在更广泛临床应用中验证	开发一种自动化数据驱动的神经控制方法，以改善视觉神经假体的感知稳定性和效果	植入在盲人参与者枕叶皮层的96通道犹他电极阵列	机器学习	视力障碍	深度神经网络训练与预测	深度神经网络	神经响应数据	一名盲人参与者	深度学习框架	深度神经网络	神经活动控制效果、刺激电流降低、感知稳定性	NA
782	2025-12-10	Deep learning for automatic ICD coding: Review, opportunities and challenges 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103187 PMID:40664094	综述	本文全面综述了深度学习在自动ICD编码中的最新进展、机遇与挑战	从独特视角系统总结深度学习在ICD编码中的应用，分析模型设计动机、网络架构及辅助数据整合趋势	综述范围限于2017-2023年文献，未涵盖传统机器学习方法的详细对比分析	揭示自动ICD编码领域的关键挑战与发展趋势	基于深度学习的自动ICD编码方法相关文献	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer, PLM	临床文本	53篇相关文献（2017-2023年）	NA	卷积神经网络, 循环神经网络, 注意力机制, Transformer, 预训练语言模型	NA	NA
783	2025-12-10	Medical radiology report generation: A systematic review of current deep learning methods, trends, and future directions 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103220 PMID:40700862	系统综述	本文对基于深度学习的医学影像报告生成领域进行了全面的系统性回顾，总结了当前方法、趋势和未来方向	这是迄今为止最全面的关于深度学习医学影像报告生成的系统性综述，涵盖了从传统架构到大型语言模型的最新进展，并首次系统性地整理了22个数据集、14个评估指标、约20个损失函数、超过25个视觉骨干网络和30多个文本骨干网络	作为一篇综述文章，其局限性在于主要基于现有文献进行分析，未提出新的原创模型或方法	系统回顾和总结深度学习在医学影像报告生成领域的研究现状、方法和发展趋势	医学影像报告生成相关的研究文献、数据集、模型架构和评估方法	自然语言处理, 医学影像	NA	深度学习	CNN, Transformer, 大型语言模型	医学影像, 文本报告	涉及78项研究，涵盖22个公开数据集	TensorFlow, PyTorch	ResNet, VGG, U-Net, DenseNet, EfficientNet, Transformer	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, BLEU, ROUGE, METEOR, CIDEr	NA
784	2025-12-10	Radiomics, machine learning, and deep learning for hippocampal sclerosis identification: a systematic review and diagnostic meta-analysis 2025-Oct, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110624 PMID:40737956	系统综述与诊断性荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析，评估了基于放射组学、机器学习和深度学习的人工智能模型在识别海马硬化方面的诊断性能	首次对人工智能（包括机器学习与深度学习）及放射组学在识别海马硬化方面的诊断性能进行了系统综述和荟萃分析，并比较了不同算法（如SVM、CNN）以及单独使用AI与AI结合放射组学的效果	纳入的研究数量较少（仅6项），且存在显著的异质性（I² > 69%），可能影响结果的普遍适用性	综合近期人工智能和放射组学研究，以提高颞叶癫痫中海马硬化的检测准确性	海马硬化，特别是与内侧颞叶癫痫相关的病例	医学影像分析，机器学习，深度学习	颞叶癫痫，海马硬化	放射组学，机器学习，深度学习	支持向量机，卷积神经网络，逻辑回归	医学影像数据（如MRI）	NA（综述文章，未报告总样本量，但基于6项纳入研究）	NA	NA	灵敏度，特异度，受试者工作特征曲线下面积	NA
785	2025-12-10	A deep learning model for inferring the reverse intersystem crossing rate of TADF organic light-emitting diodes, overcoming the uncertainty of recombination dynamics 2025-Sep-24, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh01156f PMID:40990544	研究论文	本研究开发了一种串联深度神经网络模型，用于从TADF OLED的瞬态电致发光行为中预测反向系间窜越速率，以克服极化子复合动力学的不确定性	通过串联深度神经网络模型，结合预训练候选模型的自动选择算法，实现了对RISC速率的高精度预测，克服了传统方法中极化子复合动力学的不确定性	NA	预测TADF有机发光二极管的反向系间窜越速率，以优化器件性能	热激活延迟荧光有机发光二极管	机器学习	NA	瞬态电致发光分析	深度神经网络	电致发光行为数据	NA	NA	串联深度神经网络	决定系数	NA
786	2025-12-10	Deep learning for orbital fracture detection and reconstruction: A systematic review on diagnostic accuracy and surgical planning 2025-Sep, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.06.008 PMID:40592670	综述	本文系统综述了基于CT影像的深度学习模型在眼眶骨折检测与重建中的诊断准确性、处理时间及手术规划作用	首次系统评估了U-Net、GAN和SPAK引导架构等深度学习模型在眼眶骨折诊断与重建中的综合性能，并量化了自动化处理在时间效率上的显著提升	纳入研究数量有限（仅5项），缺乏方法学标准化，临床适用性仍需进一步验证	评估深度学习模型在眼眶骨折检测与重建中的效能	基于CT影像的眼眶骨折病例	计算机视觉	眼眶骨折	CT成像	CNN, GAN	医学影像	NA	NA	U-Net, DenseNet, GAN, SPAK	准确率, 灵敏度, 特异性, AUC, Dice相似系数, 交并比	NA
787	2025-12-10	Post-hoc eXplainable AI methods for analyzing medical images of gliomas (- A review for clinical applications) 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110649 PMID:40633214	综述	本文系统回顾了用于分析胶质瘤医学图像的65项事后可解释人工智能方法，并探讨了其在临床应用中面临的挑战与未来机遇	首次系统性地对胶质瘤影像任务中的事后XAI方法进行分类和评估，提出了基于梯度和基于扰动的XAI框架，并从临床用户视角展望了未来研究方向	仅聚焦于事后解释方法，未涵盖内在可解释模型；研究范围限定于胶质瘤影像，结论可能不适用于其他疾病类型	评估可解释人工智能方法在胶质瘤医学影像分析中的应用，促进AI决策与医疗诊断的融合	胶质瘤的磁共振成像和病理学图像	数字病理学	胶质瘤	磁共振成像, 组织病理学成像	深度学习模型	图像	NA	NA	NA	NA	NA
788	2025-12-10	Applications of machine learning for peripheral artery disease diagnosis and management: A systematic review 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110744 PMID:40644890	综述	本文系统综述了机器学习在周围动脉疾病诊断和管理中的应用，涵盖数据类型、算法、性能指标及软件工具	首次系统性地总结了机器学习在PAD领域的应用现状，并进行了偏倚风险评估，突出了随机森林算法的主导地位	纳入研究数量有限（30项），可能存在发表偏倚，且未对模型临床部署的可行性进行深入分析	探讨机器学习算法在周围动脉疾病诊断和管理中的应用潜力	已发表的关于机器学习应用于周围动脉疾病的研究	机器学习	心血管疾病	NA	神经网络, 集成学习, 深度学习	临床记录（数值与非数值数据）	30项研究（2014-2024年间发表）	NA	全连接神经网络, 卷积神经网络	NA	NA
789	2025-12-10	Deep learning for diagnosing and grading pterygium: A systematic review and meta-analysis 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110743 PMID:40644893	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深度学习模型在翼状胬肉诊断和严重程度分级中的准确性	首次对深度学习在翼状胬肉诊断和分级中的应用进行了全面的系统综述和荟萃分析，并与临床专家表现进行了比较	研究方法存在局限性，包括缺乏外部验证数据、病例对照研究设计、未预设决策阈值以及图像分析未考虑个体内相关性	评估深度学习模型在翼状胬肉检测和严重程度评估中的诊断准确性	翼状胬肉患者的前段眼部照片	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	深度学习模型	图像	45,913张前段眼部照片，来自超过4,460名患者	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
790	2025-12-10	Advancing rare neurological disorder diagnosis: Addressing challenges with systematic reviews and AI-driven MRI meta-trans learning framework for neurodegenerative disorders 2025-Sep, Ageing research reviews IF:12.5Q1 DOI:10.1016/j.arr.2025.102831 PMID:40653053	研究论文	本文通过系统综述和提出一种基于MRI的AI元迁移学习框架，旨在解决罕见神经系统疾病诊断中的数据稀缺问题	提出了一种结合元学习和迁移学习的MRI元迁移学习框架，专门针对罕见神经系统疾病的小数据集进行优化，以减少AI偏见并提高诊断准确性	研究主要基于2017至2024年的文献，可能未涵盖最新进展；且提出的框架尚未经过大规模临床验证	探索AI技术在神经系统疾病诊断中的应用，特别是针对罕见疾病的早期检测，以提升医疗诊断准确性和实践水平	神经系统疾病，包括神经发育障碍、神经生物学障碍和神经退行性疾病	机器学习	神经退行性疾病	MRI	机器学习, 深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
791	2025-12-10	Performance of Artificial Intelligence Models in Predicting Responsiveness of Hepatocellular Carcinoma to Transarterial Chemoembolization (TACE): A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-30, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.08.028 PMID:40889566	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述与荟萃分析评估了人工智能模型（包括手工放射组学和深度学习）在预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞治疗反应性方面的性能	首次对人工智能模型（包括深度学习与手工放射组学）在预测肝细胞癌TACE治疗反应中的性能进行了系统性的比较与荟萃分析，并评估了内部与外部验证的表现	纳入研究存在异质性，且需要进一步的研究来验证模型的普适性和临床适用性	评估人工智能模型在预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞治疗疗效方面的预测性能	确诊为肝细胞癌并接受经动脉化疗栓塞治疗的患者	医学影像分析	肝细胞癌	放射组学，深度学习	深度学习模型，手工放射组学模型	医学影像	NA	NA	NA	受试者工作特征曲线下面积	NA
792	2025-12-10	Artificial intelligence driven neuropsychiatry: a systematic review of electroencephalography-based computational techniques for major depressive disorder prediction 2025-Aug-16, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.07.010 PMID:40639536	系统综述	本文系统综述了基于脑电图信号的计算技术用于预测重度抑郁症的研究，分析了预处理流程、模型性能及临床转化障碍	首次系统性地比较了深度学习架构（如CNN和混合CNN-LSTM模型）与传统机器学习方法在抑郁症预测中的表现，并强调了单通道或少电极配置在便携诊断工具中的潜力	研究方法存在显著不一致性，数据异质性大，模型可解释性有限，且缺乏标准化评估协议，这限制了结果的普适性和可靠性	旨在通过人工智能驱动的脑电图分析，为抑郁症诊断提供标准化计算框架，推动精准精神病学的发展	基于脑电图信号的抑郁症预测研究	自然语言处理	精神疾病	脑电图信号处理	CNN, LSTM, 混合CNN-LSTM模型, SVM	脑电图信号	NA	NA	卷积神经网络, 长短期记忆网络, 支持向量机	准确率	NA
793	2025-12-10	Is the use of machine learning in head and neck cancer radiotherapy supported by clinical trials? 2025-Aug, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105036 PMID:40587931	综述	本文通过系统综述临床试验，评估了人工智能和机器学习在头颈癌放疗中的应用效果	首次系统性地收集并分析了临床试验数据，以评估机器学习在头颈癌管理中的实际效用，并比较了深度学习与传统算法的性能	研究仅基于42项符合条件的临床试验，样本量有限，且模型、方法和终点的多样性可能影响结论的普适性	评估机器学习在头颈癌临床管理中的应用效果，特别是在检测/分类、图像分割和治疗反应/剂量分布预测方面的作用	头颈癌（HNC）患者	机器学习	头颈癌	NA	深度学习, KNN, SVM, 逻辑回归	图像, 临床数据	基于42项临床试验，具体样本量未详细说明	NA	多层神经网络	准确率, AUC, 特异性, 敏感性, Dice系数	NA
794	2025-12-10	3MT-Net: A Multi-Modal Multi-Task Model for Breast Cancer and Pathological Subtype Classification Based on a Multicenter Study 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3445952 PMID:39163184	研究论文	本研究提出了一种名为3MT-Net的多模态多任务深度学习模型，用于基于超声图像和临床数据对乳腺癌及其病理亚型进行分类	提出了一种新颖的多模态多任务网络架构，集成了临床数据、B超和多普勒超声图像，并采用AM-CapsNet提取图像特征、级联交叉注意力机制融合数据，以及集成学习与优化算法动态分配模态权重	研究为回顾性数据收集，可能存在选择偏倚；未提及模型在外部独立验证集上的泛化性能	开发一个用于乳腺癌良恶性分类及病理亚型分类的深度学习模型	乳腺病变的超声图像（B超和多普勒）及临床数据	数字病理学	乳腺癌	超声成像（B超，多普勒超声）	深度学习，集成学习	图像（超声图像），临床数据	来自九个医疗中心的多中心回顾性数据	NA	3MT-Net, AM-CapsNet	AUC	NA
795	2025-12-10	Respiratory Anomaly and Disease Detection Using Multi-Level Temporal Convolutional Networks 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3545156 PMID:40031640	研究论文	本研究提出了一种新颖的深度学习框架，通过多级时间卷积网络（ML-TCN）结合空间特征提取和时间相关性分析，用于呼吸声音的异常和疾病检测	提出了一种同时捕获呼吸声音空间特征并利用时间卷积网络挖掘其时空相关性的深度学习框架，克服了现有方法孤立分析时空特征的局限性	研究基于公开数据集ICBHI 2017，数据量有限且存在类别不平衡问题，模型在更广泛临床环境中的泛化能力有待验证	开发一种自动化呼吸声音分析系统，用于早期肺部疾病的检测	呼吸声音音频数据	机器学习	肺部疾病	深度学习	CNN, TCN	音频	ICBHI 2017挑战数据集	未明确指定	多级时间卷积网络（ML-TCN）	Score指标, 平均灵敏度, 平均特异性, 分类准确率	NA
796	2025-12-10	Optimal Electroencephalogram and Electrooculogram Signal Combination for Deep Learning-Based Sleep Staging 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3541453 PMID:40031834	研究论文	本研究通过深度学习模型评估不同脑电图和眼电图信号组合在自动睡眠分期中的性能，旨在确定最优信号组合以实现简化的测量设置	首次系统性地比较了多种脑电图和眼电图信号组合在深度学习自动睡眠分期中的性能，验证了简化测量设置的可行性	研究仅针对疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者，未涵盖其他睡眠障碍类型；信号组合数量有限，可能未覆盖所有潜在最优组合	识别用于深度学习自动睡眠分期的最优脑电图和眼电图信号组合，以简化传统多导睡眠图的测量设置	876名疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者的脑电图和眼电图信号	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	多导睡眠图	深度学习模型	脑电图信号, 眼电图信号	876名疑似阻塞性睡眠呼吸暂停患者	NA	NA	准确率, Cohen's kappa	NA
797	2025-12-10	Beyond the Ground Truth, XGBoost Model Applied to Sleep Spindle Event Detection 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3544966 PMID:40031867	研究论文	本文提出了一种基于XGBoost的新型机器学习检测框架SpinCo，用于睡眠纺锤体事件检测，其性能接近最先进的深度学习技术，同时依赖于一组固定的易于解释的特征	提出了一种基于详尽滑动窗口特征提取和XGBoost算法的新型机器学习检测框架，开发了一种新的逐事件评估指标，增强了评估的可解释性，并提出了基于自动方法泛化能力估计的新型性能评估测试	未明确提及具体限制，但暗示深度学习方法的决策过程难以理解，而本研究旨在通过可解释特征解决此问题	开发一种性能接近深度学习技术但更易于解释的自动睡眠纺锤体检测方法	睡眠纺锤体事件	机器学习	NA	脑电图	XGBoost	脑电图信号	NA	XGBoost	NA	对称性指标,概率解释	NA
798	2025-12-10	Enhancing Image Retrieval Performance With Generative Models in Siamese Networks 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3543907 PMID:40036556	研究论文	本研究评估了生成式深度学习模型如何提升基于内容的图像检索系统在计算机辅助前列腺癌诊断中的检索质量	首次在文献中提出使用针对CBIR优化的潜在表示来训练注意力机制，以执行全切片图像的Gleason评分	NA	提升计算机辅助诊断系统中基于内容的图像检索性能，以辅助前列腺癌的早期准确诊断	前列腺癌组织图像	计算机视觉	前列腺癌	生成对抗网络	Siamese Network, GAN	图像	基于SiCAPv2数据集	NA	ProGleason-GAN	NA	NA
799	2025-12-10	Contrastive Learning With Transformer to Predict the Chronicity of Children With Immune Thrombocytopenia 2025-Jul, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3551365 PMID:40085458	研究论文	本文提出了一种结合对比学习和Transformer的方法，用于预测儿童免疫性血小板减少症的慢性化风险	提出了一种新颖的集成对比学习和Transformer的方法，通过随机掩码和过采样处理小样本和不平衡数据问题，并利用FT-Transformer编码器生成的潜在表示构建对比对	未明确提及具体局限性，但可能受限于儿童患者数据的稀缺性和不平衡性	准确预测儿童免疫性血小板减少症的慢性化风险，以支持早期个性化治疗计划制定	儿童免疫性血小板减少症患者	机器学习	免疫性血小板减少症	对比学习，Transformer	Transformer	异构表格数据	未明确指定具体样本数量，但提及儿童患者数据稀缺	未明确指定，但可能基于PyTorch或TensorFlow	FT-Transformer	未明确指定具体指标，但提及优于现有方法	未明确指定
800	2025-12-10	Leveraging a Vision-Language Model with Natural Text Supervision for MRI Retrieval, Captioning, Classification, and Visual Question Answering 2025-Jul, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference DOI:10.1109/EMBC58623.2025.11251809 PMID:41336503	研究论文	本文提出了一种基于向量检索和对比学习的框架，通过自然语言监督学习视觉脑MRI概念，并应用于MRI检索、描述、分类和视觉问答等多个任务	利用自然语言监督学习跨模态嵌入，实现单一模型执行多种放射学任务，包括MRI检索、描述、分类和视觉问答，提供了一种通用且多功能的研究工具	未明确提及模型在非阿尔茨海默病脑部疾病或其他医学影像模态上的泛化能力，以及数据隐私和透明度方面的具体实施细节	开发一个基于自然语言监督的跨模态框架，用于脑MRI的多任务学习，以支持阿尔茨海默病研究和临床辅助诊断	脑MRI图像及其相关的自然语言描述	计算机视觉	阿尔茨海默病	自然语言监督，对比学习，向量检索	Transformer	图像，文本	NA	NA	Transformer	NA	NA