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
921	2025-10-05	Comparison of Vendor-Pretrained and Custom-Trained Deep Learning Segmentation Models for Head-and-Neck, Breast, and Prostate Cancers 2024-Dec-18, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics14242851 PMID:39767212	研究论文	比较商业预训练和定制训练深度学习分割模型在头颈癌、乳腺癌和前列腺癌中的性能表现	首次系统评估本地患者数据和临床特征对商业深度学习分割模型性能的影响，并证明定制训练模型的优越性	样本量相对有限，仅包含210名患者，且仅评估了三种癌症类型	评估商业预训练和定制训练深度学习分割模型在头颈癌、乳腺癌和前列腺癌中的性能差异	头颈癌、乳腺癌和前列腺癌患者的临床CT扫描图像和风险器官轮廓	医学影像分析	头颈癌,乳腺癌,前列腺癌	临床CT扫描	深度学习分割模型	医学影像	210名患者（53名头颈癌、49名左乳腺癌、55名右乳腺癌、53名前列腺癌）	供应商提供的深度学习训练工具包	NA	Dice相似系数,平均表面距离	NA
922	2025-10-05	Cardiovascular care with digital twin technology in the era of generative artificial intelligence 2024-Dec-01, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae619 PMID:39322420	综述	本文综述数字孪生技术在心血管医学中的应用及其与生成式人工智能结合的未来发展前景	探讨生成式人工智能如何增强心血管数字孪生的预测能力和应用范围	NA	总结数字孪生在心血管医学中的现状并展望其未来应用潜力	心血管数字孪生技术及其临床应用	数字病理	心血管疾病	多模态数据整合	生成模型,机器学习	生理数据,环境数据,医疗数据	NA	NA	NA	NA	NA
923	2025-10-05	Deep learning for genomic selection of aquatic animals 2024-Nov, Marine life science & technology IF:5.8Q1 DOI:10.1007/s42995-024-00252-y PMID:39620094	综述	本文综述深度学习在水生动物基因组选择中的应用现状与潜力	系统总结了深度学习在表型获取、基因分型和基因组育种值预测中的创新应用	当前应用仍局限于部分水产物种，需要扩展到更多物种	探讨深度学习在水生动物基因组选择中的应用前景	水生动物	机器学习	NA	下一代测序(NGS)	CNN, DNN, Autoencoder	基因组数据	NA	NA	深度神经网络, 卷积神经网络, 自编码器	准确率	NA
924	2025-10-05	Prediction of future dementia among patients with mild cognitive impairment (MCI) by integrating multimodal clinical data 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36728 PMID:39281465	研究论文	本研究通过集成多模态临床数据，利用集成学习框架预测轻度认知障碍患者未来发展为痴呆的风险	采用专门设计的集成学习框架来利用多模态数据的互补性和共识性，这是先前痴呆预测研究未充分探索的方法	研究依赖于特定数据集(TADPOLE)，可能需要进一步验证在其他人群中的泛化能力	预测轻度认知障碍患者未来发展为痴呆的风险	轻度认知障碍患者	机器学习	老年疾病	结构磁共振成像,正电子发射断层扫描	集成学习, XGBoost, 深度学习	临床数据, 影像数据	NA	NA	集成集成框架	AUC, F-measure	NA
925	2025-10-05	Mediodorsal thalamus and ventral pallidum contribute to subcortical regulation of the default mode network 2024-07-23, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-024-06531-9 PMID:39039239	研究论文	本研究探讨了腹侧苍白球和内侧背侧丘脑在调控默认模式网络中的作用	首次在树鼩中发现腹侧苍白球和内侧背侧丘脑通过伽马振荡参与默认模式网络的调控	研究仅限于树鼩模型，需要在其他物种中进一步验证	研究默认模式网络的皮层下调控机制	树鼩的腹侧苍白球、内侧背侧丘脑和前扣带皮层	神经科学	NA	电生理记录, 深度学习分类	深度学习分类模型	电生理信号, 行为状态数据	树鼩动物模型	NA	NA	交叉频率耦合分析	NA
926	2025-10-05	Antibody design using deep learning: from sequence and structure design to affinity maturation 2024-May-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae307 PMID:38960409	综述	本文综述了深度学习在抗体设计中的应用，涵盖序列设计、结构设计和亲和力成熟等关键环节	将深度学习从传统小分子药物设计扩展到生物大分子（特别是抗体）的设计与优化领域	NA	探索深度学习在抗体发现和开发中的应用方法与进展	抗体分子	机器学习	NA	深度学习	NA	序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
927	2025-10-05	Artificial Intelligence and Machine Learning in Cancer Related Pain: A Systematic Review 2023-Dec-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2023.12.06.23299610 PMID:38105979	系统综述	系统回顾人工智能和机器学习在癌症相关疼痛领域的应用研究	首次系统评估AI/ML在癌症疼痛预测和管理决策中的应用现状与性能表现	大多数研究缺乏外部验证(14%)和临床应用(23%)，模型校准报告不足(5%)	探索人工智能/机器学习在预测癌症疼痛结局和支持疼痛管理决策中的应用	癌症患者的疼痛相关数据和疼痛管理过程	机器学习	癌症	系统文献综述方法	随机森林, Lasso, 支持向量机, 多种机器学习模型	临床研究数据	44项研究(2006-2023年)	NA	NA	AUC, 敏感性, 特异性	NA
928	2025-10-05	Toward Automated Detection of Silent Cerebral Infarcts in Children and Young Adults With Sickle Cell Anemia 2023-08, Stroke IF:7.8Q1 DOI:10.1161/STROKEAHA.123.042683 PMID:37387218	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化检测方法，用于识别镰状细胞贫血儿童和年轻成人中的无症状脑梗死	首次将UNet深度学习模型应用于镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的自动化检测，解决了小病灶检测的难题	模型需要进一步训练优化，空间一致性指标(dice相似系数)仅为中等水平(0.48)	开发自动化工具以辅助镰状细胞贫血患者无症状脑梗死的临床诊断和研究	镰状细胞贫血的儿童和年轻成人患者	医学影像分析	镰状细胞贫血	磁共振成像	深度学习	脑部磁共振图像	训练集926人(31%有SCI)，外部验证集80人(50%有SCI)	NA	UNet	灵敏度,准确率,dice相似系数,组内相关系数,Spearman相关性	NA
929	2025-10-05	Longitudinal fundus imaging and its genome-wide association analysis provide evidence for a human retinal aging clock 2023-04-17, eLife IF:6.4Q1 DOI:10.7554/eLife.82364 PMID:36975205	研究论文	通过眼底图像开发视网膜衰老时钟eyeAge，能准确预测个体年龄并揭示衰老机制	首次基于纵向眼底图像建立视网膜衰老时钟，在短时间尺度上实现高精度年龄预测，并通过GWAS和果蝇实验验证其生物学机制	研究主要基于EyePACS和UK Biobank数据集，需要在更多样化人群中验证	开发高精度生物年龄预测模型并探索衰老机制	人类视网膜眼底图像	计算机视觉	老年疾病	深度学习，全基因组关联分析(GWAS)，基因敲除实验	深度学习模型	眼底图像	EyePACS和UK Biobank数据库的眼底图像数据	NA	NA	平均绝对误差(MAE)，风险比(HR)	NA
930	2025-10-05	Validation of Deep Learning-based Sleep State Classification 2022, microPublication biology DOI:10.17912/micropub.biology.000643 PMID:36277479	研究论文	本研究验证了混合z-score标准化与深度学习结合在小鼠睡眠状态分类中的有效性	验证了混合z-score预处理方法结合深度学习在独立数据集上的睡眠状态分类性能	仅使用12个三小时EEG/EMG记录，样本量有限	验证混合z-score标准化与深度学习方法在睡眠状态分类中的有效性	小鼠脑电图(EEG)和肌电图(EMG)记录	机器学习	睡眠障碍	EEG/EMG信号记录	CNN	EEG/EMG信号	12个三小时EEG/EMG记录	NA	卷积神经网络	准确率, Cohen's κ	NA
931	2025-10-05	EyeMap: A fusion-based method for eye movement-based visual attention maps as predictive markers of parkinsonism 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103607 PMID:40994894	研究论文	开发了一种名为EyeMap的融合方法，用于可视化眼动模式并作为帕金森症的预测标记	通过后期融合技术结合多种眼动可视化方式的预测结果，无需手动特征工程即可检测帕金森特异性凝视异常	NA	开发眼动视觉注意力地图作为帕金森症的预测标记	帕金森患者和健康对照组的眼动数据	计算机视觉	帕金森症	眼动追踪	机器学习,深度学习	眼动数据（扫描路径、注视热图、网格化感兴趣区域）	包含PD患者和健康对照组的眼动追踪数据集	NA	NA	NA	NA
932	2025-10-05	AlzFormer: Video-based space-time attention model for early diagnosis of Alzheimer's disease 2025-Oct-15, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.08.062 PMID:40912354	研究论文	提出基于视频时空注意力机制的AlzFormer深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期诊断	首次将T1加权MRI体积视为序列输入，利用时空自注意力机制建模切片间连续性，将切片对应为视频帧	仅使用ADNI数据集的1.5T MRI扫描，样本来源相对单一	开发用于阿尔茨海默病早期诊断的深度学习模型	阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和认知正常(CN)个体	计算机视觉	阿尔茨海默病	结构MRI扫描	Transformer	医学影像	ADNI数据集的1.5T MRI扫描	NA	AlzFormer	准确率,F1-score,AUC	NA
933	2025-10-05	APD-FFNet: a novel explainable deep feature fusion network for automated periodontitis diagnosis on dental panoramic radiography 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf034 PMID:40343455	研究论文	提出一种新型可解释深度特征融合网络APD-FFNet，用于牙科全景X光片的自动化牙周炎诊断	首次将卷积层和基于Transformer的层结合在深度特征融合框架中，专门为牙周炎诊断设计	NA	开发自动化牙周炎诊断系统	牙科全景X光片	医学影像分析	牙周炎	深度学习	CNN, Transformer	X光影像	337张经牙周病专家标注的全景X光片	NA	APD-FFNet（自定义卷积和Transformer层融合架构）	准确率, F1分数, AUC, Jaccard相似系数, Matthews相关系数	NA
934	2025-10-05	Impact of sarcopenia and obesity on mortality in older adults with SARS-CoV-2 infection: automated deep learning body composition analysis in the NAPKON-SUEP cohort 2025-Oct, Infection IF:5.4Q1 DOI:10.1007/s15010-025-02555-3 PMID:40377852	研究论文	本研究通过深度学习自动分析老年COVID-19患者的身体成分，探讨肌肉减少症和肥胖对死亡率的影响	首次在国家级大流行病队列中应用预训练深度学习模型自动分析常规胸部CT的身体成分	样本量相对有限（157例患者），仅包含60岁以上重症COVID-19肺炎患者	比较肥胖和肌肉减少症对严重呼吸道感染老年患者死亡率的相对影响	60岁以上确诊重症COVID-19肺炎的住院患者	数字病理学	COVID-19	胸部CT扫描	深度学习	医学影像	157例住院患者（平均年龄70±8岁，41%女性）来自57个研究中心	NA	预训练深度学习模型	p值, 比值比	NA
935	2025-10-05	Machine learning to identify hypoxic-ischemic brain injury on early head CT after pediatric cardiac arrest 2025-Oct, Resuscitation IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.resuscitation.2025.110693 PMID:40582483	研究论文	使用深度学习模型检测儿童院外心脏骤停后早期CT扫描中的缺氧缺血性脑损伤	深度学习模型能够识别放射科医生视觉无法发现的缺氧缺血性脑损伤	样本量相对较小（117例OHCA病例），且为回顾性研究	开发能够早期检测儿童心脏骤停后缺氧缺血性脑损伤的深度学习模型	儿童院外心脏骤停患者和年龄匹配的对照组	医学影像分析	缺氧缺血性脑损伤	CT扫描	深度学习	CT图像	117例OHCA病例，年龄3.1[0.7-12.2]岁，43%死亡，58%预后不良	NA	NA	AUC	NA
936	2025-10-05	Automatic identification of dental implant brands with deep learning algorithms 2025-Oct-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf054 PMID:40627380	研究论文	本研究使用深度学习算法在全景X光片上自动识别四种不同品牌的牙科种植体	首次将深度学习应用于牙科种植体品牌识别，并比较了多种主流算法的性能	仅包含四种种植体品牌，样本来源可能有限	解决无法识别牙科种植体品牌带来的问题，实现自动分类	牙科种植体品牌	计算机视觉	牙科疾病	对比度受限自适应直方图均衡化	CNN	图像	5375张裁剪后的全景X光片，包含四种种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel、Implance）	NA	GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet	准确率, 精确率, 灵敏度, F1分数, ROC曲线, 混淆矩阵	NA
937	2025-10-05	A deep learning framework for accurate mammographic mass classification using local context attention module 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18119 PMID:40985504	研究论文	提出一种结合局部上下文注意力模块的深度学习框架，用于基于双视图乳腺X线摄影的乳腺肿块准确分类	引入局部上下文注意力模块(LCAM)，通过通道和空间两个维度自适应优化特征表示，提升对乳腺肿块恶性相关影像组学特征的区分能力	NA	提高乳腺X线摄影对乳腺癌BI-RADS分类的准确性和一致性	乳腺X线摄影图像中的乳腺肿块	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	CNN	图像	3020名患者	NA	基于CNN的框架，包含局部上下文注意力模块(LCAM)	灵敏度, 特异度	NA
938	2025-10-05	Artificial intelligence for HIV care: a global systematic review of current studies and emerging trends 2025-Oct, Journal of the International AIDS Society IF:4.6Q1 DOI:10.1002/jia2.70045 PMID:40990267	系统综述	本系统综述全面评估了人工智能在HIV护理连续过程中的应用现状和新兴趋势	首次系统性地将AI在HIV护理中的应用按四个主题领域进行分类分析，并识别了当前研究空白和未来方向	数据质量、基础设施限制和伦理考虑等挑战仍需解决，资源有限环境中的可扩展性AI解决方案研究不足	系统识别、绘制和综合AI方法在HIV护理连续过程中的应用研究	HIV护理连续过程，包括HIV检测、治疗监测、护理保留和临床免疫学结果管理	机器学习	HIV/艾滋病	机器学习方法	随机森林,神经网络,支持向量机,深度学习	医疗数据	47项研究（从3185条记录中筛选）	NA	NA	灵敏度,特异性,准确率,AUC	NA
939	2025-10-05	Detection of External Root Resorption in Periapical Radiographs Using YOLO-Based Deep Learning Model 2025-Sep-27, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf072 PMID:41014013	研究论文	本研究开发了基于YOLO的深度学习模型用于检测根尖周X线片中的外吸收性牙根吸收	首次将YOLOv5模型应用于外吸收性牙根吸收的检测，并使用与颌骨放射密度兼容的体模模型提高研究可靠性	研究样本量较小（110颗牙齿），且使用化学方法诱导的外吸收性牙根吸收，可能与临床自然病例存在差异	开发能够辅助诊断外吸收性牙根吸收的人工智能算法	经过化学处理的110颗离体牙齿及其584张根尖周X线影像	计算机视觉	牙科疾病	X线成像	YOLO	X线图像	110颗离体牙齿，584张根尖周X线片	PyTorch	YOLOv5x-cls, YOLOv5x-seg	F1-score	NA
940	2025-10-05	G4STAB: A multi-input deep learning model to predict G-quadruplex thermodynamic stability based on sequence and salt concentration 2025-Sep-27, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf545 PMID:41014017	研究论文	开发了一个多输入深度学习模型G4STAB，用于基于序列特征和盐浓度预测G-四链体热力学稳定性	首个不依赖预设结构特征，能够同时考虑序列特征、盐浓度和pH值预测G-四链体熔解温度的多输入深度学习模型	模型训练数据仅包含2,382个DNA G-四链体序列，可能无法覆盖所有可能的G-四链体拓扑结构	开发准确预测G-四链体热力学稳定性的计算模型	DNA G-四链体	机器学习	癌症	深度学习	多输入深度神经网络	序列数据，环境参数（盐浓度，pH）	2,382个DNA G-四链体序列训练数据，391,502个实验验证的G-四链体分析数据	NA	多输入深度神经网络	R2	NA