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
841	2025-09-19	Deep learning algorithms reveal genomic markers for anxiety disorder in a large cohort of children with down syndrome 2025-Oct, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-025-03065-2 PMID:40413309	研究论文	本研究利用深度学习算法分析大规模全基因组测序数据，探索唐氏综合征儿童焦虑障碍的基因组标记	首次结合WGS队列和深度学习AI模型全面探索唐氏综合征焦虑障碍，发现其分子机制与其他精神疾病不同	NA	识别唐氏综合征患者焦虑障碍的基因组变异并理解其分子机制	1479名唐氏综合征个体及家庭成员，其中255名被诊断至少一种精神障碍，74名确诊焦虑障碍	机器学习	唐氏综合征	全基因组测序(WGS)	神经网络	基因组数据	1479个样本（包括唐氏综合征患者和家庭成员）
842	2025-09-19	Subclinical atrial fibrillation prediction based on deep learning and strain analysis using echocardiography 2025-Oct, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03385-z PMID:40450156	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和超声心动图应变分析的亚临床心房颤动预测框架	首次将深度学习模型应用于心房高频事件（AHRE）预测，结合左心房分割和应变特征提取的创新方法	样本量相对有限（117例患者），需要更大规模的外部验证	开发自动化的AHRE检测工具以早期识别亚临床心房颤动	植入心脏电子设备的患者群体	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图，应变分析	Transformer	医学影像（超声心动图）	117例患者（80%训练集，20%测试集）
843	2025-09-19	Task Augmentation-Based Meta-Learning Segmentation Method for Retinopathy 2025-Oct, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3579271 PMID:40504712	研究论文	提出一种基于任务增强的元学习方法TAMS，用于视网膜图像分割，以解决标注数据稀缺问题	设计了视网膜病变模拟算法(LSA)和生成模拟网络(GSNet)，自动生成多类视网膜疾病像素级标注数据，增强元学习任务	未提及实际临床部署中的计算效率或模型泛化能力验证	开发能够快速适应有限标注数据的医学图像分割方法	视网膜病变图像，特别是OCT和CFP图像	计算机视觉	视网膜病变	深度学习，对抗训练，图像生成	元学习，GAN	医学图像	在三个不同的OCT和CFP图像数据集上评估
844	2025-07-22	Neural Networks for Predicting and Classifying Antimicrobial Resistance Sequences in Porphyromonas gingivalis 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100890 PMID:40618714	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，用于根据氨基酸序列对牙龈卟啉单胞菌的蛋白质进行分类，以预测和分类抗菌素耐药性（AMR）序列	使用CNN模型对牙龈卟啉单胞菌的蛋白质序列进行分类，优于传统方法如BLAST、HMM Profiles和DeepSig，并展示了与ProtBERT模型相当的高准确率	研究仅基于685个蛋白质序列，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习方法，用于准确预测和分类牙龈卟啉单胞菌中的抗菌素耐药性序列	牙龈卟啉单胞菌的蛋白质序列	机器学习	牙周病	全基因组测序	CNN, ProtBERT	蛋白质序列	685个蛋白质序列（包括150个牙龈卟啉单胞菌蛋白质和535个非耐药变体）
845	2025-09-19	Automatic Point Cloud Patching of Intraoral Three-Dimensional Scanning Based on Deep Learning 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100911 PMID:40684681	研究论文	提出一种基于深度学习的口腔内三维扫描点云自动修补方法，用于恢复缺失数据并提升数字正畸工作流程	首次采用Point Fractal Network架构实现口腔内扫描点云的实时自动修复，支持临床近实时应用	缺失数据通过随机模拟生成，可能未完全覆盖真实临床中所有复杂缺失模式	开发并评估深度学习方法来自动修复口腔内三维点云的缺失区域	口腔内扫描（IOS）获取的牙齿表面三维点云数据	计算机视觉	NA	深度学习，点云处理	Point Fractal Network	3D点云	314个IOS扫描和4162颗独立牙齿
846	2025-09-19	Evaluation of Deep Learning for Caries Detection With Fine-Grained Classification and Postprocessing Improvements 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100898 PMID:40701111	研究论文	本研究通过改进深度学习模型和后处理方法，实现了基于牙齿实例的龋齿检测和细粒度分类	提出两种结合背景知识的校正方法，针对复杂场景下的不稳定性进行优化，并实现基于ICDAS标准的细粒度分类	处理速度略有下降（FPS从83.1降至78.1），且研究仅基于1200张原始口腔图像	提升龋齿检测的准确性和鲁棒性，并实现更精细的龋齿分类	口腔内可见光图像中的牙齿实例	计算机视觉	牙科疾病	数据增强、深度学习目标检测	YOLO-v8, YOLO-v9, YOLO-NAS	图像	1200张原始口腔图像（通过数据增强扩展至8754张图像）
847	2025-09-19	Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning and Habitat Radiomics for Analysing the Predictive Capability for Oral Squamous Cell Carcinoma 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100914 PMID:40712385	研究论文	本研究基于对比增强CT，结合深度学习和生境影像组学方法，预测口腔鳞状细胞癌的淋巴结转移和病理亚型	首次将生境分析与临床特征结合，构建集成模型用于口腔癌预测，并比较了深度学习与生境分析模型的性能	回顾性研究，样本量较小（132例），仅来自单一医疗机构	探索预测口腔鳞状细胞癌宫颈淋巴结转移和病理亚型的新方法	经石蜡病理确诊的口腔鳞状细胞癌患者	数字病理	口腔癌	对比增强CT（CECT）成像	CNN, FCNN, K-means聚类	医学影像（CT图像）	132例患者
848	2025-09-19	Evaluating the Efficacy of Various Deep Learning Architectures for Automated Preprocessing and Identification of Impacted Maxillary Canines in Panoramic Radiographs 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100940 PMID:40753865	研究论文	本研究评估多种CNN架构在自动识别全景X光片中上颌阻生尖牙的效能	比较八种不同CNN架构在预处理前后的分类性能，发现GoogLeNet在裁剪和未裁剪图像上均表现最佳	样本量较小（每组91个样本），仅针对上颌尖牙进行研究	开发全自动软件用于识别全景X光片中的上颌阻生尖牙	上颌阻生尖牙和非阻生尖牙的全景X光片	计算机视觉	口腔疾病	深度学习，卷积神经网络	CNN（包括SqueezeNet, GoogLeNet, NASNet-Mobile, ShuffleNet, VGG-16, ResNet50, DenseNet201, Inception V3）	医学影像（全景X光片）	182个样本（91个阻生尖牙，91个非阻生尖牙）
849	2025-09-19	Fully Automated Tooth Segmentation and Labeling for Both Full- and Partial-Arch Intraoral Scans Using Deep Learning 2025-Oct, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.100950 PMID:40815915	研究论文	提出一种基于深度学习的全自动牙齿分割与标记方法，适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描数据	首个针对全牙弓和部分牙弓口内扫描数据的全自动牙齿分割与FDI标记方法，引入人工部分牙弓数据、深度学习对齐模块等四项增强技术	模型错误与某些牙齿状况（如残根、残冠、缺牙和部分萌出牙）呈显著正相关	开发适用于全牙弓和部分牙弓口内扫描的自动化牙齿分割与标记模型	牙齿	计算机视觉	NA	深度学习	ToothInstanceNet（两阶段深度学习模型）	3D口内扫描数据	600个口内扫描数据（300个全牙弓，300个部分牙弓）
850	2025-09-19	DeepNuParc: A novel deep clustering framework for fine-scale parcellation of brain nuclei using diffusion MRI tractography 2025-Oct-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121421 PMID:40902872	研究论文	提出一种基于扩散MRI纤维束成像的深度聚类框架DeepNuParc，用于脑核团的精细尺度分割	结合新型深度学习方法进行核团精确分割，设计基于流线聚类的结构连接特征，并改进联合降维与k均值聚类方法以实现更精细的核团划分	NA	开发自动化脑核团精细尺度分割方法	杏仁核和丘脑	医学影像分析	神经系统疾病	扩散MRI纤维束成像	深度学习聚类框架	MRI影像数据	多个受试者（具体数量未说明）
851	2025-09-19	Deep learning-based insights on T:R ratio behaviour during prolonged screening for S-ICD eligibility 2025-Oct, Journal of interventional cardiac electrophysiology : an international journal of arrhythmias and pacing IF:2.1Q3 DOI:10.1007/s10840-022-01245-6 PMID:35551558	研究论文	开发基于深度学习的工具评估T:R比率波动，以优化皮下植入式心脏除颤器（S-ICD）的资格筛查	首次利用深度学习工具量化T:R比率波动，探索其在延长筛查期间对S-ICD适应症判断的价值	样本量较小（37例患者），需进一步研究确定最佳筛查阈值	识别高T波过感知（TWO）风险患者，同时避免不适当地排除真正的S-ICD候选者	37例患者（包括心衰、肥厚型心肌病、先天性心脏病等不同心脏状况患者）	数字病理	心血管疾病	深度学习，Holter心电图监测	深度学习模型（未指定具体类型）	ECG信号数据	37例患者（年龄54.5±21.3岁，64.8%男性）
852	2025-09-19	ArYSL: Arabic Yemeni sign language dataset 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111996 PMID:40955420	研究论文	本文介绍了ArYSL Version 2数据集，一个用于阿拉伯也门手语识别和翻译任务的大规模标注图像数据集	开发并公开了首个包含动态词汇、完全标注的阿拉伯也门手语大规模数据集，并配有包含同义词、方言变体和常见拼写错误的阿拉伯语词典	NA	解决阿拉伯手语识别因缺乏真实场景数据集而面临的挑战，支持双向翻译任务	阿拉伯也门手语的手势图像和对应的文本翻译	自然语言处理	NA	深度学习，模糊逻辑	NA	图像，文本	35名不同年龄和性别的参与者，35,900张标注RGB图像
853	2025-09-19	IQ-UltraRecon: Demodulated IQ ultrasound dataset of human hand and arm tissue for deep learning-based reconstruction 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112001 PMID:40955410	研究论文	本文介绍了一个解调IQ超声数据集，用于基于深度学习的图像重建研究	提供了包含多角度采集的原始IQ超声数据，支持深度学习重建方法开发	数据仅来自健康成人的手和前臂组织，样本量相对有限	支持超声信号分析、波束成形替代方法和基于深度学习的图像重建研究	人类手部和前臂组织	医学影像处理	NA	超声成像，解调IQ数据采集	深度学习	超声信号数据	48个.mat文件，来自健康成人受试者，共4800个数据样本
854	2025-09-19	Applications of machine learning in high-entropy alloys: a review of recent advances in design, discovery, and characterization 2025-Sep-18, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr01562f PMID:40878184	综述	本文综述了机器学习在高熵合金设计、发现与表征中的最新应用进展	重点探讨了生成模型和计算机视觉等尖端深度学习技术，以及机器学习原子间势在分子动力学模拟中的应用	讨论了该方法潜在的优点和固有的局限性	加速高熵合金领域进展，通过数据驱动方法指导合金设计	高熵合金（HEAs）	材料科学	NA	机器学习（ML），包括生成模型、计算机视觉、分子动力学（MD）模拟	深度学习，生成模型	材料数据库，原子级模拟数据	NA
855	2025-09-19	Egocentric video analysis for automated assessment of open surgical skills via deep learning 2025-Sep-18, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03518-7 PMID:40963049	研究论文	提出一种基于深度学习的第一视角视频分析方法，用于自动化评估开放手术技能	首次将Transformer架构与多任务学习结合，利用手部运动学数据提升开放手术技能评估的准确性和早期预测能力	样本量有限（20名参与者），且仅针对三种基础训练任务进行评估	开发客观、自动化的开放手术技能评估方法	外科培训中的开放手术技能	计算机视觉	NA	深度学习	LSTM, TCN, Transformer, ResNet50	视频和手部运动学数据	201个视频，来自20名参与者
856	2025-09-19	Volatile biomarkers of fungal infection and mycotoxin contamination in fruits and vegetables: emerging targets for monitoring and early warning 2025-Sep-18, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2025.2562369 PMID:40965270	综述	综述水果和蔬菜中真菌感染和霉菌毒素污染的挥发性生物标志物，及其在监测和早期预警中的应用	强调挥发性有机化合物（VOCs）作为非侵入性生物标志物用于早期检测，并讨论人工智能在VOC生物标志物预测和疾病诊断中的整合	技术应用存在性能、实际适用性和技术限制	改善采后病害管理，开发智能、快速、成本效益高的VOC监测框架	水果和蔬菜	NA	NA	GC-MS, 电子鼻（E-nose）, 生物传感器	机器学习（ML）, 深度学习（DL）	挥发性有机化合物（VOCs）数据	NA
857	2025-09-19	Deep Learning Integration of Endoscopic Ultrasound Features and Serum Data Reveals LTB4 as a Diagnostic and Therapeutic Target in ESCC 2025-Sep-18, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1177/10849785251380368 PMID:40965275	研究论文	本研究通过深度学习整合内镜超声图像特征与血清数据，发现LTB4作为食管鳞状细胞癌（ESCC）的诊断和治疗靶点	首次结合深度学习提取的内镜超声图像特征与血清炎症标志物，识别LTB4作为ESCC的新型生物标志物，并验证其诊断和治疗预测价值	样本量较小（115例患者），且为单中心前瞻性研究，需更大样本和多中心验证	开发非侵入性生物标志物，以改善ESCC的早期诊断和治疗反应预测	食管鳞状细胞癌（ESCC）患者及健康对照	数字病理	食管癌	酶联免疫吸附测定（ELISA）、深度学习图像分析	ResNet50 CNN、NN、GLM、DT	图像、血清数据	115例ESCC患者
858	2025-09-19	Morphological Signatures of Salt Crystals under Controlled Humidity Using Advanced Image Analysis 2025-Sep-18, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.5c04762 PMID:40965417	研究论文	通过控制湿度和先进图像分析研究盐晶体结晶形态特征	结合湿度控制腔室与MATLAB图像分析量化湿度对盐结晶形态的影响，并应用深度学习模型实现高精度盐类识别	仅研究两种盐类（NaCl和NHCl）在玻璃片上的结晶行为，未涉及其他基质或环境因素	探究控制湿度对盐结晶动力学和形态特征的系统性影响	氯化钠（NaCl）和氯化铵（NHCl）晶体	计算机视觉	NA	高分辨率成像、MATLAB图像分析、PCA、深度学习神经网络	深度学习神经网络	图像	两种盐类在控制湿度条件下的结晶样本
859	2025-09-19	Integrating artificial intelligence with Gamma Knife radiosurgery in treating meningiomas and schwannomas: a review 2025-Sep-18, Neurosurgical review IF:2.5Q1 DOI:10.1007/s10143-025-03820-7 PMID:40965768	综述	本文综述了人工智能与伽玛刀放射外科技术结合在治疗脑膜瘤和神经鞘瘤中的应用与潜力	展示了AI模型（如双路径CNN和随机生存森林）在肿瘤分割、疗效预测及并发症风险评估中的创新应用，并达到高精度指标（如DSC 0.90）	临床推广面临外部验证不足、标准化缺失及计算资源需求高的挑战	探讨AI与伽玛刀技术整合在脑膜瘤和神经鞘瘤治疗中的优势与前景	接受伽玛刀治疗的前庭神经鞘瘤和脑膜瘤患者	医学人工智能	脑肿瘤	机器学习（ML）、深度学习（DL）、放射组学	CNN、神经网络、随机生存森林（RSF）	MRI影像（T1W、T2W）、临床数据、放射组学特征	9项研究（包含861例患者数据）
860	2025-09-19	MDFNet: a multi-dimensional feature fusion model based on structural magnetic resonance imaging representations for brain age estimation 2025-Sep-18, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-025-01294-8 PMID:40965801	研究论文	提出一种基于结构MRI的多维度特征融合模型MDFNet，用于提升大脑年龄估计的准确性	整合全脑、灰质体积组织分割、脑网络节点消息传递、脑连接边图路径卷积及人口统计学数据，实现多维度特征融合	NA	开发统一的多维度特征融合模型以改进仅基于结构MRI的大脑年龄估计	健康受试者和阿尔茨海默病患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	CNN, GCN, MLP	图像, 图数据, 表格数据	1872名健康受试者（来自四个公共数据集）及独立阿尔茨海默病患者队列