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
8421	2025-06-13	Enhanced Prognostication of Early Breast Cancer Outcomes Using Deep Learning on Merged Multistain and Multicolor-Depth Tumor Histopathology 2025-May-09, Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada IF:2.9Q1 DOI:10.1093/mam/ozaf044 PMID:40501404	研究论文	通过深度学习结合肿瘤组织病理学图像，提高早期乳腺癌预后的预测准确性	使用深度学习分析多染色和多颜色深度的肿瘤组织病理学图像，优化免疫染色方法，并评估不同图像颜色深度表示的预后效用	未提及具体局限性	提高早期乳腺癌预后的预测准确性，以帮助临床医生选择最佳治疗方案	早期乳腺癌患者的肿瘤组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习，免疫染色（AE1/AE3 pan-cytokeratin和H&E染色）	ResNet-50	图像	2,646张图像，来自六个不同的数据集	NA	NA	NA	NA
8422	2025-10-06	High precision ECG digitization using artificial intelligence 2025 May-Jun, Journal of electrocardiology IF:1.3Q3 DOI:10.1016/j.jelectrocard.2025.153900 PMID:40010101	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动心电图纸质记录高精度数字化方法	开发了无需人工干预的端到端深度学习解决方案，能够处理不同图像质量和标准化布局的纸质心电图	在极端图像质量条件下（如严重模糊或图像退化）失败率较高（6.62%）	实现纸质心电图的高精度自动化数字化	纸质心电图图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	图像	PMcardio心电图图像数据库中的6000张心电图图像	NA	NA	皮尔逊相关系数, 均方根误差, 信噪比	NA
8423	2025-10-06	Model-Based Convolution Neural Network for 3D Near-Infrared Spectral Tomography 2025-May, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3529621 PMID:40031020	研究论文	提出一种结合扩散方程模型与卷积神经网络的近红外光谱断层成像重建算法	将物理模型与深度学习相结合，通过CNN学习正则化先验来约束解空间	模型仅在模拟数据上训练，未使用真实患者数据进行训练	解决近红外光谱断层成像重建中的不适定问题	生物组织中的血红蛋白和水浓度分布	医学影像	NA	近红外光谱断层成像	CNN	3D光谱数据	数值模拟数据、物理体模数据和临床患者数据	NA	CNN	绝对偏差误差, 峰值信噪比	NA
8424	2025-10-06	CMV2U-Net: A U-shaped network with edge-weighted features for detecting and localizing image splicing 2025-May, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70033 PMID:40177991	研究论文	提出一种基于边缘加权U形网络的图像拼接伪造定位方法CMV2U-Net	开发了能同时处理双流输入图像的特征提取模块，并设计了分层融合方法防止浅层特征数据丢失	NA	解决深度学习在图像拼接检测中特征融合不足和模型易过拟合的问题	图像拼接伪造区域	计算机视觉	NA	NA	U-Net	图像	多个公共数据集	NA	CMV2U-Net, U-Net	AUC, F1-score	NA
8425	2025-10-06	ERAS and the challenge of the new technologies 2025-May, Minerva anestesiologica IF:2.9Q2 DOI:10.23736/S0375-9393.25.18746-4 PMID:40214219	综述	探讨人工智能和新技术在加速康复外科协议中的整合应用及其潜力	提出将人工智能与新技术系统整合到ERAS协议中以解决实施障碍并实现个性化患者护理	需要外部验证和数据安全保障	探索AI和新技术如何优化ERAS协议实施并改善围手术期医疗	围手术期患者护理流程和ERAS协议实施	医疗人工智能	围手术期管理	机器学习,深度学习	NA	临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
8426	2025-06-13	Screening cognitive impairment in patients with atrial fibrillation: A deep learning model based on retinal fundus photographs 2025-May, Heart rhythm O2 IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.hroo.2025.01.019 PMID:40496585	研究论文	本研究开发了一种基于视网膜眼底照片的深度学习模型，用于心房颤动患者认知障碍的简易筛查	首次提出基于视网膜眼底照片的深度学习模型用于心房颤动患者认知障碍的筛查，并验证了其有效性	研究样本量相对有限（899例患者），且外部验证集的性能有所下降（AUROC 0.773）	开发一种简易的心房颤动患者认知障碍筛查方法	心房颤动患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	vision-ensemble模型	图像	899例心房颤动患者（来自中国心房颤动注册研究）	NA	NA	NA	NA
8427	2025-06-13	Comparison of Multimodal Deep Learning Approaches for Predicting Clinical Deterioration in Ward Patients: An Observational Cohort Study 2025-Apr-30, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/75340 PMID:40305429	研究论文	比较不同多模态深度学习方法在预测病房患者临床恶化方面的效果	比较了结合结构化数据与临床笔记信息的模型在预测临床恶化方面的表现，并探索了不同的参数化方法	添加临床笔记信息并未显著提高模型性能，且研究仅基于两个医疗中心的数据	比较不同多模态深度学习模型在预测病房患者临床恶化方面的性能	病房患者	机器学习	临床恶化	深度学习，自然语言处理	深度循环神经网络（RNN）	结构化数据和临床笔记文本	开发队列284,302名患者，外部验证队列248,055名患者	NA	NA	NA	NA
8428	2025-10-06	Vision transformer-based multimodal fusion network for classification of tumor malignancy on breast ultrasound: A retrospective multicenter study 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105793 PMID:39862564	研究论文	本研究开发了一种基于视觉Transformer的多模态融合网络，用于乳腺癌超声图像中肿瘤良恶性的分类	首次同时整合了影像组学特征、深度学习特征和临床参数，构建了专门用于乳腺肿瘤恶性预测的多模态特征融合模型	回顾性研究，样本量相对有限（603例患者用于训练）	开发多模态特征融合模型用于乳腺肿瘤良恶性预测	乳腺超声图像和临床数据	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	Vision Transformer, 多模态融合网络	超声图像, 临床数据	1065名患者的临床特征和3315个图像数据集，其中603名患者数据用于模型训练	NA	Vision Transformer, 多模态融合网络	AUC, F1-score, 决策曲线分析	NA
8429	2025-06-13	Comparing methods to improve cone-beam computed tomography for dose calculations in adaptive proton therapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100784 PMID:40496807	research paper	本研究比较了四种提高锥形束计算机断层扫描（CBCT）质量的方法，用于头颈癌患者的自适应质子治疗中的剂量计算	评估了四种不同的CBCT质量改进方法，包括强度校正方法、两种可变形图像配准方法和一种基于深度学习的方法，用于质子治疗中的剂量计算	所有四种方法在CBCT和重复CT（reCT）之间存在解剖和/或位置差异时，均可能出现异常值	提高CBCT图像质量以用于自适应质子治疗中的精确剂量计算	头颈癌患者的CBCT图像	digital pathology	head-and-neck cancer	cone-beam CT (CBCT), deformable image registration, deep learning	deep learning-based method	image	35 CBCTs from 24 head-and-neck cancer patients	NA	NA	NA	NA
8430	2025-10-06	Machine learning for the rElapse risk eValuation in acute biliary pancreatitis: The deep learning MINERVA study protocol 2025-03-03, World journal of emergency surgery : WJES IF:6.0Q1 DOI:10.1186/s13017-025-00594-7 PMID:40033414	研究论文	开发并验证用于预测轻度急性胆源性胰腺炎复发风险的深度学习模型	首次将卷积神经网络与核主成分分析结合，通过空间变量转换和图像化处理预测胰腺炎复发风险	研究仅限于意大利多家医院，样本来源相对单一；排除了重症胰腺炎患者	预测轻度急性胆源性胰腺炎患者的复发风险，改善临床决策	符合修订版亚特兰大标准的轻度急性胆源性胰腺炎成年患者	医疗人工智能	胰腺疾病	机器学习，深度学习	CNN	临床和人口统计学变量	结合MANCTRA-1研究的回顾性数据和前瞻性数据收集	NA	卷积神经网络	准确率，精确率，召回率，AUC	NA
8431	2025-10-06	Macrophage memory emerges from coordinated transcription factor and chromatin dynamics 2025-Feb-19, Cell systems IF:9.0Q1 DOI:10.1016/j.cels.2025.101171 PMID:39938520	研究论文	本研究揭示巨噬细胞通过协调转录因子和染色质动态形成对炎症信号的记忆机制	首次证明连续炎症信号通过重编程NF-κB网络和染色质可及性景观在单个巨噬细胞中诱导记忆	NA	探索免疫细胞如何编码和解码动态信号以及是否保留对过去炎症暴露的记忆	巨噬细胞	机器学习	败血症	活细胞分析, ATAC测序, 转录组分析	深度学习	基因组数据, 转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
8432	2025-10-06	Deep learning and radiomics for gastric cancer serosal invasion: automated segmentation and multi-machine learning from two centers 2025-Feb-03, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-025-06117-w PMID:39900688	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的脾脏CT图像自动分割方法，并结合影像组学和深度学习特征构建胃癌浆膜侵犯预测模型	首次使用U-Mamba模型实现脾脏CT图像全自动分割，并结合多中心数据开发了包含临床、影像组学和深度学习特征的预测模型	样本量相对有限（311例），仅来自两个医疗中心	开发胃癌浆膜侵犯的自动化预测方法	经病理证实的胃癌患者	医学影像分析	胃癌	CT影像分析	U-Mamba, 多种机器学习方法	CT图像	311例来自两个中心的患者	NA	U-Mamba	判别能力	NA
8433	2025-10-06	Targeted Microperimetry Grids for Focal Lesions in Intermediate AMD: PINNACLE Study Report 7 2025-Feb-03, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.2.6 PMID:39903180	研究论文	本研究评估了基于OCT的靶向微视野检查网格在评估中期年龄相关性黄斑变性(iAMD)局灶性病变中的可行性和实用性	使用深度学习算法检测OCT图像中的局灶性病变，并开发了针对病变位置的5点靶向微视野检查网格	最终分析仅包含83名患者的93只眼睛，样本量相对有限	评估靶向微视野检查网格在iAMD局灶性病变评估中的应用价值	中期年龄相关性黄斑变性(iAMD)患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描(OCT), 微视野检查	深度学习算法	医学影像	395名55-90岁iAMD患者，最终分析包含83名患者的93只眼睛	NA	NA	Pearson相关系数, 线性混合模型, 置信区间	NA
8434	2025-10-06	Tumor aware recurrent inter-patient deformable image registration of computed tomography scans with lung cancer 2025-Feb, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17536 PMID:39589333	研究论文	开发了一种肿瘤感知的循环深度学习图像配准方法TRACER，用于肺癌患者CT扫描的跨患者可变形图像配准	提出结合肿瘤分割信息的循环卷积LSTM网络，通过双向肿瘤刚性约束实现拓扑保持的跨患者图像配准	研究仅针对肺癌患者，未验证在其他类型肿瘤或疾病中的适用性	开发适用于基于体素分析的跨患者可变形图像配准方法	肺癌患者的计算机断层扫描图像	医学图像处理	肺癌	计算机断层扫描	3D-CLSTM	3D医学图像	训练集204对3D CT图像，三个测试集分别包含308对、765对和42例患者的图像	深度学习框架	3D卷积长短期记忆网络	肿瘤体积差异百分比，CT强度均方误差，放疗剂量差异	NA
8435	2025-10-06	Minimal sourced and lightweight federated transfer learning models for skin cancer detection 2025-01-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82402-x PMID:39837883	研究论文	提出一种基于轻量级联邦迁移学习的皮肤癌分类方法，使用最小资源实现高精度检测	结合轻量级预训练模型与联邦学习框架，在低像素图像和非独立同分布数据条件下实现高效皮肤癌分类	仅使用特定形状的低像素图像数据，模型在其他分辨率图像上的泛化能力未验证	开发资源需求最小化的高精度皮肤癌自动分类技术	皮肤病变图像数据	计算机视觉	皮肤癌	深度学习，联邦学习，迁移学习	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	EfficientNetV2S, EfficientNetB3, ResNet50, NasNetMobile	准确率, 精确率, 召回率, 分类损失	轻量级计算资源
8436	2025-10-06	Predicting branch retinal vein occlusion development using multimodal deep learning and pre-onset fundus hemisection images 2025-01-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85777-7 PMID:39837962	研究论文	开发基于深度学习模型利用发病前眼底半球图像预测分支视网膜静脉阻塞	首次使用发病前眼底半球图像结合多模态深度学习预测BRVO，提出血管增强多模态方法	样本量有限（27只受影响眼睛），需要更大规模多中心数据集验证	预测分支视网膜静脉阻塞的发生	单侧BRVO患者的眼底半球图像	计算机视觉	视网膜静脉阻塞	眼底成像	深度学习	图像	27只BRVO受影响眼睛与81只未受影响半球图像（来自韩国两家三级医疗中心2005-2023年数据）	NA	U-net	AUC, 准确率	NA
8437	2025-10-06	Deep-learning based electromagnetic navigation system for transthoracic percutaneous puncture of small pulmonary nodules 2025-01-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85209-6 PMID:39833245	研究论文	开发了一种基于深度学习的电磁导航穿刺系统，用于经皮穿刺小型肺结节	将多种深度学习模型与电磁和空间定位技术相结合，开发了新型电磁导航穿刺系统	仅在体模和动物模型中进行验证，尚未进行人体临床试验	提高小型肺结节经皮穿刺的准确性和效率	亚厘米肺结节	医学影像分析	肺结节	电磁导航技术, 空间定位技术, CT成像	深度学习模型	医学影像数据	体模研究和动物研究	NA	NA	技术成功率, 穿刺误差, 手术时间, CT采集次数, 并发症发生率	NA
8438	2025-10-06	Visual impairment prevention by early detection of diabetic retinopathy based on stacked auto-encoder 2025-01-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85752-2 PMID:39833312	研究论文	提出基于增强堆叠自编码器的糖尿病视网膜病变早期检测方法，用于预防视力损伤	与传统CNN方法相比，通过降低时间复杂度、减少错误和增强噪声抑制来提高可靠性	未明确说明模型在临床环境中的实际部署挑战和泛化能力	糖尿病视网膜病变的早期检测和分期分类以预防视力损伤	糖尿病患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	眼底图像分析	堆叠自编码器	图像	35,126张视网膜眼底图像，包含1个正常阶段和4个DR阶段	NA	堆叠自编码器	准确率, 召回率, 精确率, F1分数	NA
8439	2025-10-06	Predicting drug and target interaction with dilated reparameterize convolution 2025-01-20, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86918-8 PMID:39833385	研究论文	提出一种名为Rep-ConvDTI的新型药物-靶点相互作用预测框架，通过扩张重参数化卷积和大核卷积块提取大规模序列信息	设计大核卷积块提取大规模序列信息，引入重参数化方法帮助大核卷积捕获小尺度信息，开发门控注意力机制更高效表征药物和靶点相互作用	NA	预测药物与靶点之间的相互作用	药物配体和靶点蛋白	机器学习	NA	深度学习	CNN	序列数据	三个基准数据集	NA	重参数化卷积,门控注意力机制	NA	NA
8440	2025-10-06	Deep learning of noncontrast CT for fast prediction of hemorrhagic transformation of acute ischemic stroke: a multicenter study 2025-Jan-15, European radiology experimental IF:3.7Q1 DOI:10.1186/s41747-024-00535-0 PMID:39812734	研究论文	基于非增强CT和临床数据开发深度学习模型预测急性缺血性卒中后出血性转化	首次结合非增强CT影像和临床数据构建集成模型，用于预测急性缺血性卒中静脉溶栓后出血性转化及其预后不良亚型	回顾性研究，样本量相对有限（445例患者），需要进一步前瞻性验证	开发并验证能够预测急性缺血性卒中静脉溶栓后出血性转化的预测模型	接受静脉溶栓治疗的急性缺血性卒中患者	医学影像分析	急性缺血性卒中	非增强计算机断层扫描（NCCT）	深度学习, eXtreme Gradient Boosting	医学影像, 临床数据	445例患者（来自6个医疗中心），训练队列344例，测试队列101例	NA	深度学习模型, 集成模型	AUROC, DeLong检验	NA