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
81	2025-11-04	Feasibility of Dose Reduction in the Context of Preoperative Diagnostics in Cochlear Implant Surgery With a Photon-Counting Detector CT and Deep Learning-Supported Denoising 2025-Oct-28, Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology IF:1.9Q2 DOI:10.1097/MAO.0000000000004647 PMID:41151028	研究论文	本研究探讨光子计数探测器CT结合深度学习去噪技术在人工耳蜗植入术前诊断中降低辐射剂量的可行性	首次将光子计数探测器CT与深度学习去噪算法结合，系统评估人工耳蜗植入规划中辐射剂量降低至常规剂量5%时的测量准确性	仅使用4具无内耳畸形的遗体捐赠者样本，样本量较小；深度学习算法在低于50%剂量时效果有限	评估光子计数探测器CT结合深度学习去噪在降低人工耳蜗植入术前CT扫描辐射剂量的同时保持测量准确性的能力	人工耳蜗植入患者的术前诊断影像	医学影像分析	听力障碍	光子计数探测器CT扫描，深度学习去噪	深度学习	CT影像	4具无内耳畸形的遗体捐赠者	NA	ClariAce	Bland-Altman分析，耳蜗管长度测量准确性	NA
82	2025-11-04	Artificial intelligence, machine learning and omic data integration in osteoarthritis 2025-Oct-28, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.10.012 PMID:41167326	综述	本综述总结了人工智能和机器学习在骨关节炎多组学数据整合中的最新应用进展	重点介绍了变分自编码器、对比学习和多模态变换器等新兴多组学整合方法在骨关节炎研究中的应用	存在样本量小、过拟合、缺乏外部验证、模型可解释性差以及人口统计学代表性不足等问题	推进对复杂多因素疾病骨关节炎的理解，实现个性化诊断和治疗	人类骨关节炎样本和相关临床前模型的转录组、表观基因组、蛋白质组、代谢组和多组学数据	机器学习	骨关节炎	转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、多组学整合	监督学习、无监督聚类、深度学习、集成建模、变分自编码器、对比学习、多模态变换器	多组学数据	NA	NA	变分自编码器、多模态变换器	NA	NA
83	2025-11-04	From prediction of personalized metabolic responses to foods to computational nutrition: Concepts of an emerging interdisciplinary field 2025-Oct-28, Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) DOI:10.1016/j.clnu.2025.10.009 PMID:41176812	综述	提出计算营养学作为新兴交叉学科领域，通过计算方法解决营养与健康复杂挑战	首次系统提出计算营养学概念框架，整合人工智能、可穿戴生物传感器和多组学技术实现精准营养	面临可穿戴传感器可靠性、特征选择权衡、算法伦理与健康公平性、算法可解释性等关键挑战	通过计算方法推动营养研究范式转变，实现个性化营养响应预测和精准营养干预	人类营养代谢响应、饮食相关疾病风险、公共健康营养政策	机器学习	营养相关疾病	多组学技术, 可穿戴生物传感器	机器学习, 深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
84	2025-11-04	Golay-Net: Deep learning-based Golay coded excitation for ultrasound imaging 2025-Oct-28, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107881 PMID:41176826	研究论文	提出基于深度学习的Golay编码激励方法Golay-Net，用于超声成像中合成互补编码B的回波信号	首次使用深度学习框架从编码A的回波信号合成编码B的回波信号，解决了传统Golay编码激励需要两次传输导致帧率降低的问题	文中未明确提及具体局限性	开发能够保持高帧率的同时提升超声成像信噪比和成像深度的新方法	超声成像系统	医学影像处理	NA	Golay编码激励，深度学习	深度学习	超声回波信号	体外和体内实验	NA	1-D U-Net	信噪比，成像深度，帧率	NA
85	2025-11-04	Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the pancreas: A narrative review 2025-Oct-28, World journal of radiology IF:1.4Q3 DOI:10.4329/wjr.v17.i10.112271 PMID:41180908	综述	本文综述了胰腺扩散加权磁共振成像的采集参数、后处理技术和定量方法及其在胰腺疾病诊断中的应用	系统总结了多种后处理模型（包括单指数、双指数、拉伸指数和非高斯峰度模型）及深度学习网络在胰腺DWI中的应用潜力	需要进一步研究胰腺肿瘤ADC值的重复性阈值，未来需聚焦协议标准化和多中心研究	评估DWI技术在胰腺疾病检测、表征、预测和评估中的临床应用价值	胰腺疾病患者	医学影像分析	胰腺疾病	扩散加权磁共振成像	深度学习网络	磁共振影像	NA	NA	NA	表观扩散系数	NA
86	2025-11-04	Artificial intelligence in colonoscopy: Enhancing quality indicators for optimal patient outcomes 2025-Oct-28, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i40.111499 PMID:41180992	综述	探讨人工智能在结肠镜检查中优化质量指标以提升患者预后的作用	系统阐述AI技术如何通过深度学习、计算机视觉和实时反馈机制改变结肠镜检查的质量控制范式	涉及AI整合的成本效益问题及对内镜医师培训的影响	提升结肠镜检查质量指标与患者预后	结肠镜检查过程与质量指标	计算机视觉	结直肠癌	深度学习, 计算机视觉, 实时反馈机制	NA	内镜图像	NA	NA	NA	检测率, 退镜时间, 肠道准备充分性, 盲肠插管率	NA
87	2025-11-04	The Synergy of Artificial Intelligence and 3D Bioprinting: Unlocking New Frontiers in Precision and Tissue Fabrication 2025-Oct-28, Advanced functional materials IF:18.5Q1 DOI:10.1002/adfm.202509530 PMID:41181574	综述	探讨人工智能在3D生物打印中的变革性作用，重点关注AI技术如何提升生物打印的精度、功能性和可扩展性	系统分析AI技术（包括机器学习、计算机视觉、机器人学等）与3D生物打印的协同效应，提出AI驱动的实时过程监控、错误校正和参数优化新方法	在过程监控、质量控制和生物打印系统可扩展性方面仍存在挑战	研究人工智能技术如何增强3D生物打印的精准度和组织制造能力	3D生物打印技术及其在再生医学和个性化医疗中的应用	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	NA	3D生物打印技术	深度学习,机器学习算法	复杂数据集	NA	NA	NA	细胞存活率,结构保真度,生物墨水浪费量	NA
88	2025-11-04	Ergonomic handheld chip: An instrument-free RPA-CRISPR platform for rapid home self-testing 2025-Oct-25, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.118157 PMID:41177006	研究论文	开发了一种无需仪器的便携式微流控芯片平台，用于家庭自测分子检测	将机械、生化和智能模块集成到单一手持设备中，通过挥臂动作产生瞬时加速度驱动试剂流动，无需外部泵、加热器或电源	仅在52个样本中进行了临床验证，样本规模有限	开发适用于分散或家庭环境的低成本、无需仪器的分子检测平台	高危型人乳头瘤病毒(HPV)	生物医学工程	HPV感染	RPA-CRISPR, 微流控技术	深度学习模型	荧光图像	52个临床样本	NA	NA	检测限, 特异性, 准确率, 一致性	智能手机
89	2025-11-04	Deep Learning in neuroimaging for neurodegenerative diseases: State-of-the art, Challenges, and Opportunities 2025-Oct-24, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123735 PMID:41176929	综述	本文综述了深度学习在神经退行性疾病神经影像分析中的最新进展、挑战与机遇	扩展了研究范围，涵盖阿尔茨海默病、额颞叶痴呆、路易体痴呆、帕金森病、亨廷顿病、肌萎缩侧索硬化和多发性硬化等多种神经退行性疾病	存在扫描仪间差异、站点间差异、类别不平衡、数据不完整和标注数据稀缺等挑战	探索深度学习在神经退行性疾病神经影像诊断和监测中的应用	神经退行性疾病患者的脑部影像数据	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像技术	深度学习模型	脑部体积成像数据	NA	NA	NA	准确率	NA
90	2025-11-04	Deep ensemble model with blockchain technology for lung cancer detection with secured data sharing 2025-Oct-24, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108729 PMID:41177067	研究论文	提出一种结合区块链技术和深度集成模型的肺癌检测框架，实现安全数据共享和高效诊断	首次将区块链智能合约与混合集成深度学习模型HCNN-ALSTM结合，并采用改进的磷虾群算法MKHA进行参数优化	未明确说明具体使用的基准数据集和样本数量，缺乏跨机构验证的详细描述	开发安全高效的肺癌早期检测系统，解决医学数据共享的隐私保护问题	CT扫描图像中的肺癌病变检测	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN, Autoencoder, LSTM	医学图像	NA	NA	HCNN-ALSTM, GCN, ANN	准确率, 特异性, MCC, FM, BM, MK	NA
91	2025-11-04	AdverIN: Monotonic adversarial intensity attack for domain generalization in medical image segmentation 2025-Oct-23, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103848 PMID:41177076	研究论文	提出一种用于医学图像分割领域泛化的对抗性强度攻击方法AdverIN	利用对抗训练策略合成强度变化谱系来增强数据多样性，同时保留图像关键上下文信息	NA	提升医学图像分割模型在未见域数据上的泛化能力	2D视网膜视盘/视杯分割和3D前列腺MRI分割	医学图像分析	眼科疾病, 前列腺疾病	对抗训练	深度学习分割模型	2D医学图像, 3D医学图像	多域数据集	NA	NA	分割性能指标	NA
92	2025-11-04	Artificial intelligence in inflammatory bowel disease: Current applications and future directions 2025-Oct-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111353 PMID:41180785	综述	本文系统综述人工智能在炎症性肠病领域的当前应用与未来发展方向	首次按诊断、组织学和治疗领域对AI应用进行结构化整合，并强调AI在减少诊断变异性和预测治疗反应方面的突破性能力	未涉及具体临床实施挑战和数据隐私问题	探讨人工智能技术在炎症性肠病诊疗中的转化应用	炎症性肠病患者医疗数据与临床工作流程	数字病理	炎症性肠病	NA	机器学习分类器,深度学习模型	内镜图像,组织学数据,临床数据	NA	NA	随机森林,支持向量机,卷积神经网络,循环神经网络	准确率,AUC	NA
93	2025-11-04	Multi-model applications and cutting-edge advancements of artificial intelligence in hepatology in the era of precision medicine 2025-Oct-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111323 PMID:41180782	综述	本文全面总结了人工智能在肝病学领域的最新理论与应用进展	系统整合了多模态AI技术在肝病诊疗中的前沿应用，并探讨了精准医学时代下的发展机遇与挑战	作为小型综述，可能未涵盖所有相关研究，且缺乏原始实验数据验证	指导肝病学领域发展并改善患者预后	肝病患者及相关医学数据	机器学习	肝病	影像组学，基因组分析	深度学习，机器学习	医学影像，临床数据，基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
94	2025-11-04	Emerging role of artificial intelligence in gastroenterology and hepatology 2025-Oct-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i39.111495 PMID:41180786	综述	本文综述人工智能在胃肠病学和肝病学领域的应用现状与发展前景	系统梳理AI技术在消化系统疾病中的多模态应用，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和生成式AI等重叠技术	作为综述文章未涉及原始实验数据，主要基于现有文献进行归纳分析	探讨人工智能技术在胃肠病和肝病诊断与管理中的转化应用	胃肠道疾病（食管肿瘤、胃癌、胃肠道间质瘤等）和肝脏疾病（肝肿块、代谢相关脂肪肝病、肝硬化等）	自然语言处理,计算机视觉,机器学习	胃肠疾病,肝脏疾病	NA	卷积神经网络,大语言模型	文本,图像,视频,波形,电子健康记录	NA	NA	NA	NA	NA
95	2025-11-04	Artificial intelligence in pancreatitis: A narrative review on advancing precision diagnosis, prognosis, and therapeutic strategies 2025-Oct-21, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i39.110971 PMID:41180795	综述	本文综述人工智能在胰腺炎精准诊断、预后预测和治疗策略中的最新应用进展	系统整合AI在胰腺炎三大领域的应用：诊断平台开发、预后模型构建及药物发现，特别关注与传统中医药结合的网络药理学方法	面临数据标准化不足、模型透明度欠缺和临床验证不充分等挑战	探讨人工智能技术在胰腺炎精准医疗中的应用前景与发展方向	胰腺炎患者的诊断、预后评估和治疗策略	数字病理	胰腺炎	放射组学、深度学习影像分析、生物标志物优化、网络药理学	深度学习	医学影像、临床数据、组学数据	NA	NA	NA	敏感性、预后价值	NA
96	2025-11-04	Improving Colorectal Cancer Screening and Risk Assessment through Predictive Modeling on Medical Images and Records 2025-Oct-16, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.09.016 PMID:41109668	研究论文	本研究通过整合病理切片和医疗记录数据，开发基于Transformer的多模态模型来预测结直肠癌5年进展风险	首次将Transformer模型应用于结直肠癌病理图像分析，并开发多模态融合策略整合临床记录与深度学习图像特征	研究依赖于单一注册中心数据，需要外部验证确认泛化能力	改进结直肠癌筛查和风险评估，提高进展风险预测准确性	结直肠息肉患者及其医疗数据	数字病理学	结直肠癌	数字病理，深度学习	Transformer	病理图像，医疗记录	来自新罕布什尔州结肠镜检查注册中心的数据，包含纵向随访信息	NA	Transformer	AUC	NA
97	2025-11-04	Deep learning meets small-bowel capsule endoscopy: A step toward faster and more consistent diagnosis of obscure gastrointestinal bleeding 2025-Oct-16, World journal of gastrointestinal endoscopy IF:1.4Q4 DOI:10.4253/wjge.v17.i10.113184 PMID:41181544	研究论文	开发基于卷积神经网络的系统，用于小肠胶囊内镜视频的胃肠段定位和多病灶检测	提出集成“定位+检测”方法，结合两步检测分类流程、时间平滑和集成学习，模拟人类阅读工作流程	单平台训练、仅关注三种病灶类型、外部验证规模有限	提高小肠胶囊内镜检查的诊断效率和一致性	小肠胶囊内镜视频中的胃肠段和病灶（糜烂/溃疡、血管发育不良、出血）	计算机视觉	胃肠道出血	小肠胶囊内镜	CNN	视频	NA	NA	NA	定位准确率, 病灶检测准确率	NA
98	2025-11-04	Simulating Sinogram-Domain Motion and Correcting Image-Domain Artifacts Using Deep Learning in HR-pQCT Bone Imaging 2025-Oct-03, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2025.3617225 PMID:41180080	研究论文	本研究提出一种深度学习方法用于HR-pQCT骨成像中的运动伪影校正	提出边缘增强自注意力Wasserstein生成对抗网络(ESWGAN-GP)，结合边缘增强跳跃连接和自注意力机制，并优化传统正弦图方法创建配对数据集	方法对真实世界运动的简化表示可能无法完全捕捉体内运动伪影的复杂性	解决HR-pQCT成像中的刚性运动伪影问题	HR-pQCT骨图像中的皮质骨条纹伪影和小梁骨模糊伪影	计算机视觉	骨骼疾病	HR-pQCT成像技术	GAN,WGAN-GP	医学图像	NA	NA	ESWGAN-GP,VGG	SNR,SSIM,VIF	NA
99	2025-11-04	Deep learning and transformer-based feature fusion of conventional MRI for differentiating spinal osteolytic bone metastases and multiple myeloma 2025-Oct-02, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112463 PMID:41176822	研究论文	开发基于深度学习和Transformer特征融合的模型，利用常规MRI序列区分脊柱溶骨性骨转移瘤和多发性骨髓瘤	首次将Transformer特征融合技术应用于常规MRI序列，结合多种深度学习模型进行脊柱病变鉴别诊断	回顾性研究设计，模型性能差异在外部测试集中无统计学显著性	开发准确区分脊柱溶骨性骨转移瘤和多发性骨髓瘤的深度学习诊断模型	663例患者（342例溶骨性骨转移瘤，321例多发性骨髓瘤）的MRI影像数据	医学影像分析	骨肿瘤	MRI（T1加权成像、T2加权成像、脂肪抑制T2加权成像）	DenseNet, MLP, SVM, Gradient Boosting, AdaBoost, Naive Bayes, Transformer	医学影像	663例患者（训练集421例，外部测试集242例）	NA	DenseNet169, Transformer	AUC, 准确率, ROC曲线, 校准图, 决策曲线分析	NA
100	2025-11-04	Hybrid attention-based deep learning for multi-label ophthalmic disease detection on fundus images 2025-Oct, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06858-x PMID:40439748	研究论文	提出一种基于混合注意力的深度学习模型HAM-DNet，用于眼底图像的多标签眼科疾病检测	结合EfficientNetV2和Vision Transformers的混合深度学习架构，集成SE注意力模块和U-Net病变定位模块，提升多标签分类性能和可解释性	NA	开发准确、可解释且高效的多标签眼科疾病自动检测方法	眼底图像中的多种眼科疾病	计算机视觉	眼科疾病	NA	CNN, Transformer	图像	多个眼底图像数据集（ODIR-5K, Messidor, G1020, Joint Shantou International Eye Centre）	NA	EfficientNetV2, Vision Transformers, SE blocks, U-Net	准确率, 精确率, 召回率, AUC, F1分数	低计算成本（9.7 GFLOPS）