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
8641	2025-10-06	Dual-channel end-to-end network with prior knowledge embedding for improving spatial resolution of magnetic particle imaging 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108783 PMID:38909446	研究论文	提出一种嵌入先验知识的双通道端到端网络，用于提高磁粒子成像的空间分辨率	将磁粒子成像点扩散函数与深度学习范式无缝集成，通过双通道网络结构有效建立低梯度与高梯度图像间的潜在映射	NA	在不牺牲信噪比的前提下提高磁粒子成像的空间分辨率	磁粒子成像系统	医学影像处理	NA	磁粒子成像	深度学习	医学影像	模拟、体模和体内实验数据	NA	双通道端到端网络	半高全宽，图像重建精度	NA
8642	2025-10-06	Deep learning-based automated detection and segmentation of bone and traumatic bone marrow lesions from MRI following an acute ACL tear 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108791 PMID:38905892	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从急性ACL撕裂患者的MRI中检测和分割骨骼及创伤性骨髓病变	首次将3D U-Net与多任务学习相结合，同时分割骨骼和骨髓病变，并开发了后处理算法提高分割精度	训练和测试数据来自不同研究，虽然成像协议相似但可能存在群体差异	开发自动化工具以替代劳动密集型的手动评估，改进创伤性骨髓病变的诊断效率	急性完全性ACL撕裂患者的膝关节MRI图像	医学影像分析	骨科创伤	T2脂肪抑制快速自旋回波MRI序列	3D U-Net	3D MRI图像	来自多个研究的ACL撕裂患者数据集，采用五折交叉验证	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 精确度	NA
8643	2025-10-06	Multi-modal deep learning from imaging genomic data for schizophrenia classification 2024, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2024.1384842 PMID:39006822	研究论文	提出一种基于多模态成像基因组数据的深度学习框架用于精神分裂症分类	首次结合结构MRI、功能MRI和遗传标记(SNP)三种模态数据，采用可解释AI技术识别关键特征	NA	开发改进的精神分裂症检测方法	精神分裂症患者和健康对照个体	机器学习	精神分裂症	sMRI, fMRI, SNP基因分型	CNN, DenseNet, XGBoost	图像, 基因组数据	NA	NA	DenseNet, 1D-CNN, XGBoost	准确率	NA
8644	2025-10-06	Neural network-based multi-task learning to assist planning of posterior spinal fusion surgery for adolescent idiopathic scoliosis 2025-Jun-24, Spine deformity IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s43390-025-01125-9 PMID:40553418	研究论文	开发基于神经网络多任务学习模型辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术规划	首次将神经网络多任务学习应用于脊柱侧弯手术规划，能够同时预测多个关键手术参数	样本量有限（189例患者），仅针对Lenke 1A和2A型曲线	辅助青少年特发性脊柱侧弯后路脊柱融合手术的器械规划决策	189例Lenke 1A和2A型青少年特发性脊柱侧弯患者	医疗人工智能	脊柱侧弯	深度学习	人工神经网络	临床和影像学数据	189例AIS患者（179例训练，10例外部验证）	NA	多任务神经网络	准确率,RMSE	NA
8645	2025-10-06	A deep learning model for predicting the outcome of persistent type 2 endoleaks after endovascular abdominal aortic aneurysm repair 2025-Jun, Acta chirurgica Belgica IF:0.6Q4 DOI:10.1080/00015458.2022.2129282 PMID:36189479	研究论文	开发深度学习模型预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局	首次将端到端深度学习模型应用于持续性2型内漏的预后预测，并采用可视化技术提升模型可解释性	单中心回顾性研究，样本量有限（94例患者），需外部验证确认泛化能力	预测腹主动脉瘤腔内修复术后持续性2型内漏的临床结局	94例持续性2型内漏患者	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描血管成像	深度学习	医学影像	94例患者，10240张CTA图像	MATLAB	端到端深度学习模型	AUC, 准确率, F1分数	NA
8646	2025-10-06	Physically grounded deep learning-enabled gold nanoparticle localization and quantification in photonic resonator absorption microscopy for digital resolution molecular diagnostics 2025-Aug-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117455 PMID:40233489	研究论文	提出一种基于深度学习的LOCA-PRAM方法，通过金纳米颗粒实现数字分辨率分子诊断	结合光子晶体-金纳米颗粒共振耦合增强信号对比度，无需样品分区或酶扩增即可实现精确分子定量	NA	开发数字分辨率分子生物标志物检测技术	金纳米颗粒作为分子标签的生物分子	数字病理学	分子诊断	光子谐振吸收显微镜，扫描电子显微镜	深度学习	显微镜图像	NA	NA	NA	准确度，灵敏度，亚像素分辨率，假阳性率，假阴性率，动态范围	NA
8647	2025-10-06	Deep learning approaches to surgical video segmentation and object detection: A scoping review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110482 PMID:40460561	综述	对2014-2024年间手术视频中解剖结构分割与目标检测的深度学习研究进行范围综述	系统评估了深度学习在手术视频分析中的最新进展，特别关注实时推理能力与不同器官分割性能差异	仅涵盖三个数据库的研究，未进行质量评估，且主要关注语义分割任务	评估深度学习模型在手术视频中解剖结构分割与目标检测的最新技术水平	手术视频中的解剖结构（器官、组织等）	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	61项已发表研究	NA	U-Net, DeepLab	Dice系数, 帧率(fps)	NA
8648	2025-10-06	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	系统回顾CT影像中基于机器学习的影像组学和深度学习模型在肝脏恶性肿瘤特征分析中的方法、成果和性能表现	全面比较了影像组学与深度学习在肝脏恶性肿瘤分析中的最新应用进展，特别关注了两种技术结合的研究趋势	数据稀缺性和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT影像分析中的应用效果	肝脏恶性肿瘤的CT影像	医学影像分析	肝癌	CT成像	CNN	CT图像	49项研究（17项影像组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）	NA	卷积神经网络	NA	NA
8649	2025-10-06	Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529 PMID:40505289	研究论文	开发并验证基于深度学习的正颌手术术后面部软组织实时预测方法	结合可变形模型、主成分分析和前馈神经网络实现多种正颌手术效果的实时软组织预测	NA	开发实时预测正颌手术后面部软组织变化的方法	接受正颌手术的458名患者	计算机视觉	颌面畸形	3D摄影	前馈神经网络	3D图像	458名患者	NA	前馈神经网络	表面距离误差	NA
8650	2025-10-06	Classifying Three-Wall Intrabony Defects from Intraoral Radiographs Using Deep Learning-Based Convolutional Neural Network Models 2025-Jul, European journal of dentistry DOI:10.1055/s-0044-1791784 PMID:39572193	研究论文	本研究使用基于深度学习的卷积神经网络模型，通过口腔内X光片对三壁骨内缺损进行分类	首次应用多种CNN模型对牙周三壁骨内缺损进行自动分类，为牙周疾病诊断提供新方法	数据集仅包含1,369张X光片，样本量相对有限；某些模型AUC值仅达到可接受阈值	开发能够准确区分三壁和非三壁骨内缺损的深度学习模型	牙周手术患者的牙槽骨缺损	计算机视觉	牙周疾病	口腔内X光摄影	CNN	X光图像	来自556名患者的1,369张X光片	NA	InceptionV3,InceptionResNetV2,ResNet50V2,MobileNetV3Large,EfficientNetV2B1,VGG19	AUC,准确率,精确率,召回率,特异性,阴性预测值,F1分数	NA
8651	2025-10-06	Identifying Primary Sites of Spinal Metastases: Expert-Derived Features vs. ResNet50 Model Using Nonenhanced MRI 2025-Jul, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29720 PMID:39868626	研究论文	本研究开发并验证了使用非增强MRI识别脊柱转移瘤原发部位的人工智能模型	比较了基于专家特征的模型与深度学习模型在非增强MRI上识别脊柱转移瘤原发部位的性能	回顾性研究设计，样本量有限（514例患者）	开发AI模型提高脊柱转移瘤原发部位的诊断效率	514例经病理证实的脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	非增强MRI（T1加权、T2加权和脂肪抑制T2序列）	ResNet50	MRI图像	514例患者（开发集360例，测试集154例）	NA	ResNet50	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, ROC-AUC	NA
8652	2025-10-06	Artificial Intelligence Iterative Reconstruction for Dose Reduction in Pediatric Chest CT: A Clinical Assessment via Below 3 Years Patients With Congenital Heart Disease 2025-Jul-01, Journal of thoracic imaging IF:2.0Q3 DOI:10.1097/RTI.0000000000000827 PMID:40013381	研究论文	评估基于深度学习的AI迭代重建算法在降低3岁以下先天性心脏病患儿胸部CT辐射剂量中的性能	首次在3岁以下先天性心脏病患儿中评估新型AI迭代重建算法对胸部CT的剂量降低效果	研究仅针对3岁以下先天性心脏病患者，样本量相对有限(191例)	评估AI迭代重建算法在儿科胸部CT中的剂量降低潜力	3岁以下先天性心脏病患儿	医学影像	先天性心脏病	CT血管造影，低剂量CT扫描	深度学习重建算法	医学CT图像	191例3岁以下先天性心脏病患者	NA	人工智能力迭代重建(AIIR)	图像质量评分，肺炎严重程度指数，气道狭窄分级一致性	NA
8653	2025-10-06	Assessment of the efficacy and accuracy of cervical cytology screening with the Hologic Genius Digital Diagnostics System 2025-Jul, Cancer cytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1002/cncy.70022 PMID:40543043	研究论文	评估Hologic Genius数字诊断系统在宫颈细胞学筛查中的效能和准确性	验证基于人工智能的宫颈细胞学筛查系统在临床实践中的集成应用	样本量相对有限（890例），需要更大规模研究验证	评估数字诊断系统在宫颈癌筛查中的临床应用价值	宫颈细胞学样本	数字病理	宫颈癌	ThinPrep巴氏涂片检测	深度学习算法	细胞学图像	890例已诊断的ThinPrep巴氏涂片检测样本	NA	NA	灵敏度,阴性预测值,95%置信区间	Hologic Genius数字诊断系统
8654	2025-10-06	Uncertainty Quantification and Temperature Scaling Calibration for Protein-RNA Binding Site Prediction 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00556 PMID:40455481	研究论文	本研究提出了一种结合多尺度图卷积网络、卷积神经网络和注意力机制的MGCA方法，用于蛋白质-RNA结合位点预测，并进行了不确定性量化和温度缩放校准研究	提出了MGCA模型以更好地捕获局部和全局信息，引入了基于预期校准误差的分箱筛选方法，并应用温度缩放来校准模型不确定性而不改变性能	NA	提高蛋白质-RNA结合位点预测的准确性和可靠性，减少模型不确定性	蛋白质-RNA结合位点	机器学习	NA	深度学习	GCN, CNN, 注意力机制	蛋白质序列和结构数据	NA	NA	多尺度图卷积网络，卷积神经网络，注意力机制	预期校准误差，假阳性率，精确度	NA
8655	2025-10-06	Molecular Optimization Based on a Monte Carlo Tree Search and Multiobjective Genetic Algorithm 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00584 PMID:40456025	研究论文	提出了一种结合蒙特卡洛树搜索和多目标遗传算法的分子优化方法MNopt	首次将蒙特卡洛树搜索与NSGA-II算法结合，在无需大量训练数据的情况下实现多目标分子优化	未明确说明计算资源消耗和算法运行时间的具体数据	解决药物化学中分子设计的优化问题	分子结构和分子数据	机器学习	NA	分子优化算法	蒙特卡洛树搜索,遗传算法	分子数据	NA	NA	MNopt	多目标优化效果,分子结构有效性,分子多样性	NA
8656	2025-10-06	Explainable RNA-Small Molecule Binding Affinity Prediction Based on Multiview Enhancement Learning 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01064 PMID:40461953	研究论文	提出可解释的多视图增强学习模型EMMPTNet用于预测RNA-小分子结合亲和力	基于物理化学和拓扑特性构建多视图多尺度深度学习网络，并提供模型可解释性分析	NA	准确预测RNA-小分子结合亲和力以筛选潜在药物	RNA-小分子化合物	机器学习	NA	RNA-小分子结合亲和力预测	深度学习网络	物理化学和拓扑特性数据	NA	NA	EMMPTNet, 多层感知机	平均绝对误差, 皮尔逊相关系数	NA
8657	2025-10-06	Improving Covalent and Noncovalent Molecule Generation via Reinforcement Learning with Functional Fragments 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00944 PMID:40471710	研究论文	提出一种基于功能片段的强化学习框架MOFF，用于共价和非共价化合物的分子生成	首个采用基于片段的强化学习方法进行共价分子设计的生成框架	仅通过计算验证，缺乏实验验证	开发用于药物发现的分子生成框架	小分子药物，特别是针对BTK和EGFR的化合物	机器学习	癌症	分子对接，分子动力学模拟	强化学习	化学结构数据	NA	Soft Actor-Critic	MOFF	对接分数，类药性	NA
8658	2025-10-06	Deep Learning Approaches for Predicting the Surface Tension of Ionic Liquids 2025-Jun-23, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00158 PMID:40476518	研究论文	本研究开发了两种深度学习模型用于预测离子液体在宽温度范围内的表面张力	首次使用SMILES分子表示法结合深度学习模型预测离子液体表面张力，实现了0.990的高决定系数	模型仅在恒定压力条件下验证，未考虑压力变化对表面张力的影响	开发准确预测离子液体表面张力的计算方法以加速离子液体发现和设计	离子液体及其表面张力特性	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	分子结构数据(SMILES表示)	NA	NA	NA	决定系数(R²), 均方根误差(RMSE)	NA
8659	2025-10-06	PruEV-AI: a Simple Approach Combines Urinary Extracellular Vesicle Isolation with AI-Assisted Analysis for Prostate Cancer Diagnosis 2025-Jun-23, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202500659 PMID:40545998	研究论文	开发了一种结合尿液细胞外囊泡快速分离与人工智能分析的集成诊断系统用于前列腺癌诊断	首次将胺改性沸石和碳酰肼用于快速分离尿液细胞外囊泡，并结合深度学习模型优化生物标志物组合	样本量相对较小（97例），仅验证了6种miRNA和PSA的组合	开发非侵入性前列腺癌诊断方法	前列腺癌患者和对照组的尿液样本	数字病理学	前列腺癌	RT-qPCR, 尿液细胞外囊泡分离技术	深度学习	miRNA表达数据, 临床数据	48例前列腺癌患者和49例对照组	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性, 准确度	NA
8660	2025-10-06	Ultrasound placental image texture analysis using artificial intelligence and deep learning models to predict hypertension in pregnancy 2025-Jun-21, International journal of gynaecology and obstetrics: the official organ of the International Federation of Gynaecology and Obstetrics DOI:10.1002/ijgo.70306 PMID:40542591	研究论文	本研究利用深度学习模型分析超声胎盘图像纹理特征以预测妊娠期高血压疾病	首次将Vision Transformer与TabNet分类器结合应用于胎盘超声图像分析，并比较了不同深度学习技术在妊娠期高血压预测中的性能	研究为单中心前瞻性观察研究，样本量有限，未包含更多混杂因素的调整	开发基于人工智能的妊娠期高血压疾病早期预测方法	妊娠期女性的胎盘超声图像	计算机视觉	妊娠期高血压疾病	超声成像	CNN, Vision Transformer, Transfer Learning	医学图像	1008名孕妇（600名正常结局，143名HDP，265名其他不良结局）	NA	EfficientNet B0, Vision Transformer, TabNet	准确率, Cohen kappa分数, AUC, 敏感性, 特异性	NA