深度学习在生物医药领域中的应用

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
801	2025-09-27	Multi-task advanced convolutional neural network for robust lymphoblastic leukemia diagnosis, classification, and segmentation 2025, PeerJ. Computer science DOI:10.7717/peerj-cs.3043 PMID:40989487	研究论文	提出一种新型多任务高级卷积神经网络框架，用于医学影像中的急性淋巴细胞白血病诊断、分类和分割	采用多任务学习架构同时处理表达分类和疾病检测任务，通过级联结构学习不同抽象层次的特征	NA	提高急性淋巴细胞白血病诊断的准确性和效率	急性淋巴细胞白血病患者的医学影像数据	数字病理学	白血病	深度学习	CNN（卷积神经网络）	医学影像	综合医学影像数据集（具体数量未提及）
802	2025-09-27	Spatial resolution enhancement using deep learning improves chest disease diagnosis based on thick slice CT 2024-Nov-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01338-8 PMID:39580609	研究论文	开发深度学习模型通过厚层CT生成合成薄层CT以提升胸部疾病诊断准确性	首次提出卷积-Transformer混合编解码架构的深度学习模型实现跨中心厚层CT到薄层CT的合成	模型训练仅基于单中心数据（1576名参与者），需验证更广泛人群的适用性	提升厚层CT的空间分辨率以改善胸部疾病诊断效果	社区获得性肺炎和肺结节患者	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	卷积-Transformer混合编解码架构	CT医学影像	训练集1576人，验证集1228人（跨三个区域中心）
803	2025-09-27	Advancements in biliopancreatic endoscopy - A comprehensive review of artificial intelligence in EUS and ERCP 2024-11, Revista espanola de enfermedades digestivas IF:2.7Q2 DOI:10.17235/reed.2024.10456/2024 PMID:38832589	综述	本文对人工智能在胆胰内窥镜（EUS和ERCP）领域的最新研究进展进行全面回顾	系统总结了AI在胆胰内窥镜中的技术进展和临床应用，特别关注了深度学习模型在狭窄光学特征识别和胰腺病变检测方面的创新应用	NA	回顾人工智能在胆胰内窥镜检查领域的最新研究现状和发展方向	胆胰内窥镜检查技术（EUS和ERCP）及相关AI应用	医学人工智能	胰腺疾病	深度学习	DL模型	内窥镜图像	NA
804	2025-09-27	WITHDRAWN: Application of deep learning to predict advanced neoplasia using big clinical data in colorectal cancer screening of asymptomatic adults 2018-11-04, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2018.10.041 PMID:30403965	撤稿	该文章已被作者和/或编辑要求撤回	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
805	2025-09-26	E2-regulated transcriptome complexity revealed by long-read direct RNA sequencing: from isoform discovery to truncated proteins 2025-Dec, RNA biology IF:3.6Q2 DOI:10.1080/15476286.2025.2563860 PMID:40965441	研究论文	本研究利用纳米孔长读长直接RNA测序技术揭示雌激素调控的转录组复杂性，发现新型异构体及其产生的截短蛋白功能	首次结合长读长直接RNA测序、3'端测序和深度学习蛋白建模系统解析E2响应转录组，发现内含子多聚腺苷酸化mRNA产生的功能性截短蛋白	NA	探索雌激素受体阳性乳腺癌中E2调控的转录组复杂性和蛋白水平影响	ERα阳性乳腺癌细胞系及其转录组	生物信息学	乳腺癌	纳米孔长读长直接RNA测序、3'端测序、深度学习蛋白建模	深度学习	RNA测序数据	NA
806	2025-09-26	Artificial Intelligence-Based Classification of Renal Oncocytic Neoplasms: Advancing From a 2-Class Model of Renal Oncocytoma and Low-Grade Oncocytic Tumor to a 3-Class Model Including Chromophobe Renal Cell Carcinoma 2025-Oct-01, Archives of pathology & laboratory medicine IF:3.7Q1 DOI:10.5858/arpa.2024-0374-OA PMID:39957180	研究论文	开发基于人工智能的肾嗜酸细胞肿瘤分类系统，从双分类模型扩展到三分类模型	首次将低级别嗜酸细胞肿瘤（LOT）纳入分类模型，采用弱监督注意力机制的多示例深度学习框架	样本量相对有限（125例），需多中心验证	建立自动化的肾嗜酸细胞肿瘤病理图像分类系统	肾嗜酸细胞肿瘤的活检和切除标本全切片图像	数字病理	肾癌	深度学习	注意力机制多示例学习模型	病理全切片图像	来自6个机构的125个病例共269张全切片图像
807	2025-09-26	Automated Prediction of Bone Volume Removed in Mastoidectomy 2025-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.1365 PMID:40790912	研究论文	开发基于深度学习的自动化管道，用于预测乳突切除术中骨体积去除量	首次将深度学习应用于虚拟现实乳突切除术模拟数据，实现术前骨切除体积的自动化预测	数据集规模较小（仅15个样本），部分案例存在骨质切除过度或不足的问题，模型需要更大规模多样化数据优化	通过术前预测骨切除体积提升手术培训效果，为计算机辅助和机器人手术干预提供支持	乳突切除术中的骨体积去除预测	医学影像分析	耳科手术	深度学习、虚拟现实模拟、五折交叉验证	深度学习管道	颞骨CT扫描影像	15个去标识化颞骨CT扫描样本
808	2025-09-26	Enhanced brain tumor classification in MRI using an optimized deep random graph dilated diffusion convolutional attention network 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70028 PMID:40993917	研究论文	提出一种结合深度学习和优化算法的脑肿瘤MRI图像分类新方法	首次将深度随机图扩张扩散卷积注意力网络与冠豪猪优化器相结合用于脑肿瘤分类	NA	提高脑肿瘤MRI图像分类的准确性和可靠性	脑肿瘤MRI图像（包括神经胶质瘤、垂体瘤和脑膜瘤）	计算机视觉	脑肿瘤	深度学习、图像处理、优化算法	DR2DCAN（深度随机图扩张扩散卷积注意力网络）	MRI医学图像	来自Figshare和Kaggle的脑肿瘤MRI数据集
809	2025-09-26	A multi-modal diffusion model for noise reduction of particle number limited Monte Carlo dose calculation for carbon ion radiotherapy 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70021 PMID:40993914	研究论文	开发用于碳离子放疗中蒙特卡罗剂量计算噪声降低的多模态扩散模型	提出首个结合多模态数据（CT图像、低粒子数剂量图、束流参数）的扩散模型，采用混合融合策略实现有效的模态间交互	模型在高度异质性数据集上验证，但需要进一步临床验证	提高碳离子放疗中蒙特卡罗剂量计算的效率和准确性	碳离子放疗的剂量计算	医学物理	癌症放疗	扩散模型、蒙特卡罗模拟	Diff-MC（多模态扩散模型）	多模态数据（CT图像、剂量图、束流参数）	训练验证集：20个CT的15000对束流数据；测试集：5个CT的500对束流数据；泛化测试：100个CT的500对束流数据
810	2025-09-26	Multi-scale nested graph transformer with graph operations: Advancing high-resolution chest x-ray classification 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70003 PMID:40995863	研究论文	提出一种多尺度嵌套图变换器模型，用于高分辨率胸部X射线图像的精准分类	结合多尺度嵌套架构、交叉注意力融合和图池化操作，在保留局部细节的同时建模全局上下文关系	未明确说明数据集的具体规模和小样本场景下的性能极限	提升高分辨率胸部X射线图像分类精度，同时改善计算效率和泛化能力	高分辨率胸部X射线图像	计算机视觉	肺部疾病	图变换器、图卷积网络	Transformer、GCN	医学影像	基于三种高分辨率CXR数据集的实验验证
811	2025-09-26	An exploratory study on ultrasound image denoising using feature extraction and adversarial diffusion model 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70023 PMID:40996343	研究论文	本研究提出了一种基于扩散模型和生成对抗网络的超声图像去噪新方法ADM-ExNet	将扩散模型的反向过程替换为GAN，并引入结构特征提取网络构建损失函数以增强细节保留	属于探索性研究，噪声水平通过添加高斯噪声模拟而非真实临床噪声	开发超声图像去噪方法以提升图像质量	包含胎儿头围、心脏和神经的超声图像	计算机视觉	NA	扩散模型、生成对抗网络	ADM-ExNet（基于U-Net结构的GAN+扩散模型）	超声图像	使用三个公共数据集（HC18、CAMUS、Ultrasound Nerve），图像尺寸统一为256×256像素，训练集与验证集按9:1划分
812	2025-09-26	Transformer-based deep learning for predicting brain tumor recurrence using magnetic resonance imaging 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70016 PMID:40996365	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，利用多模态MRI数据和放疗剂量信息预测脑肿瘤治疗后复发	首次将Transformer架构应用于融合多模态MRI与放疗剂量数据来预测脑肿瘤复发，并在多个临床亚组中验证了模型的泛化能力	研究样本仅来自单一医疗中心，需要更大规模的多中心验证	开发可靠的预后工具来预测脑肿瘤放疗后复发，为个性化治疗提供决策支持	接受伽玛刀放射外科治疗的脑转移瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像（MRI）、放射治疗剂量分析	Transformer	医学影像（MRI）、放疗剂量数据	来自密西西比大学医学中心的脑转移瘤患者数据（具体样本量未明确说明）
813	2025-09-26	Artificial Intelligence Automation of Echocardiographic Measurements 2025-Sep-30, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.07.053 PMID:40914895	研究论文	开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习语义分割模型	首次提出开源深度学习模型EchoNet-Measurements，可自动化完成18项超声心动图解剖和多普勒测量	研究主要基于单中心数据，外部验证仅包含一个医疗中心	通过人工智能技术自动化超声心动图测量，减轻临床医生工作负担	超声心动图图像和数据	医学影像分析	心血管疾病	深度学习语义分割	深度学习模型	超声心动图图像	155,215项研究中的877,983次超声心动图测量
814	2025-09-26	Deep-learning-enabled high-throughput Screening of MXene photocatalysts for hydrogen production 2025-Sep-25, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr02764k PMID:40924402	研究论文	开发了一种深度学习驱动的高通量筛选方法，用于发现具有光催化制氢潜力的MXene材料	结合深度学习框架与高通量筛选，从23,857种MXenes中高效识别光催化材料，并提出了描述内建电场与非绝热电子-空穴耦合关系的描述符	计算方法依赖于训练数据库C2DB，实际实验验证尚未进行	开发高效计算策略逆向设计二维光催化剂，用于氢能生产	MXene二维材料的光催化性能	材料科学	NA	深度学习、高通量筛选、密度泛函理论、非绝热分子动力学、符号回归	深度学习框架	材料结构数据	23,857种MXene材料
815	2025-09-26	3D electroacoustic tomography image enhancement using deep learning with the SAM-Med3D encoder 2025-Sep-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae077d PMID:40957441	研究论文	提出基于深度学习框架的3D电声断层成像增强方法，利用SAM-Med3D编码器改进单视角投影的图像重建	首次将大型基础模型SAM-Med3D应用于3D电声断层成像增强，设计了局部-全局特征融合架构和轻量级解码器	数据来源于水模体和组织样本，尚未进行大规模临床验证	克服电声断层成像在临床应用中因有限角度数据采集导致的伪影和失真问题	水模体和组织样本的电声断层扫描数据	医学影像处理	NA	电声断层成像、深度学习	SAM-Med3D编码器、改进的U-Net架构	3D医学影像数据	50次EAT扫描（共6000个视角），包含训练集30次扫描（3600视角）、验证集10次扫描（1200视角）、测试集10次扫描（1200视角）
816	2025-09-26	Integrating CT image reconstruction, segmentation, and large language models for enhanced diagnostic insight 2025-Sep-25, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03446-3 PMID:40993406	研究论文	开发一个集成CT图像重建、分割和大语言模型的四步医学图像分析框架，旨在提升诊断效率	将图像重建、预处理、分割和自动文本描述集成到统一框架中，并引入FuseCap模型生成诊断描述	NA	提高CT图像质量并减少重建时间，为医学专家提供决策支持工具	骨盆CT图像	医学影像分析	癌症	Radon变换、双边滤波、K-means聚类	CNN、FuseCap	CT图像	NA
817	2025-09-26	Deep Learning-based Gait Recognition and Evaluation of the Wounded 2025-Sep-25, Disaster medicine and public health preparedness IF:1.9Q3 DOI:10.1017/dmp.2025.10179 PMID:40993504	研究论文	本研究探索基于深度学习的步态识别技术用于伤者远程创伤评估的可行性	首次将YOLOv5目标检测算法应用于跨物种（人类、犬类、兔子）的步态异常识别，实现灾难场景下的远程创伤评估	研究仅针对正常与跛行两种步态分类，未涵盖更复杂的损伤类型；样本量相对有限	开发人工智能辅助的快速创伤损伤评估系统，提升灾难医疗响应效率	人类、犬类和兔子的步态图像数据	计算机视觉	创伤损伤	深度学习、目标检测算法	YOLOv5	图像	4500张步态图像（涵盖3个物种）
818	2025-09-26	Boosting positron emission tomography reconstruction with positional encoding-based deep image prior 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0049 PMID:40994198	研究论文	提出一种基于位置编码的深度图像先验方法，用于提升正电子发射断层扫描图像重建质量	采用无监督深度学习方法，结合高斯傅里叶特征和均匀位置编码解决PET重建中的频谱偏差问题	NA	改进正电子发射断层扫描图像重建方法	正电子发射断层扫描图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描	深度神经网络	医学影像数据	Brainweb数据和幼稚大鼠数据
819	2025-09-26	Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control 2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668 PMID:40994269	研究论文	提出基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络MultiMolCGC，用于精确预测冠状病毒主蛋白酶与小分子的结合亲和力	开发定制门控控制框架实现多模态表征融合，通过多任务专业化门控架构优化知识共享，并证明大规模合成对接数据预训练在低数据场景的有效性	引入预测结构数据意外降低性能，可能源于结构不确定性	开发稳健的深度学习框架以精确预测蛋白质-配体结合效力	SARS-CoV-2和MERS-CoV冠状病毒的主蛋白酶(Mpro)与小分子配体	机器学习	冠状病毒感染	多模态深度学习、图注意力网络、合成对接数据预训练	多任务图注意力网络(MultiMolCGC)	多模态分子数据（包括结构数据和结合亲和力数据）	NA
820	2025-09-26	[Synthetic promoters: theory, design, and prospects] 2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.250044 PMID:40994322	综述	本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景	系统总结基于深度学习的合成启动子设计新策略	未涉及具体实验验证数据的讨论	探讨合成启动子的设计原理与应用潜力	合成启动子的结构元件与调控机制	合成生物学	NA	深度学习	NA	文献资料	NA