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
1001	2025-10-05	PRIME 2.0: Proposed Requirements for Cardiovascular Imaging-Related Multimodal-AI Evaluation: An Updated Checklist 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.004 PMID:40892627	方法学论文	提出心血管影像AI评估更新版标准化框架PRIME 2.0	针对传统机器学习向深度学习、大语言模型和多模态生成式AI的快速发展进行更新，整合心血管影像特异性挑战	NA	标准化心血管影像人工智能应用的开发、评估和报告	心血管影像AI应用	医学影像分析	心血管疾病	改良德尔菲法	深度学习, 大语言模型, 多模态生成式AI	医学影像	国际临床与技术专家小组	NA	NA	NA	NA
1002	2025-10-05	Development of Privacy-preserving Deep Learning Model with Homomorphic Encryption: A Technical Feasibility Study in Kidney CT Imaging 2025-08-27, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240798 PMID:40862694	研究论文	本研究开发了一种基于同态加密的隐私保护深度学习模型，用于肾脏CT图像的分类分析	首次在同态加密框架下实现肾脏CT图像分析的深度学习模型，通过多项式近似替换ReLU和平均池化替换最大池化来适配加密要求	加密显著增加了存储和计算需求，图像大小从65KB扩展到32MB，CPU推理时间长达50分钟	评估同态加密在深度学习模型中实现隐私保护的技术可行性	肾脏CT图像中的肾脏囊肿、正常肾脏和肾脏肿瘤	医学影像分析	肾脏疾病	CT成像	CNN	CT图像	12,446张CT图像（3,709张肾脏囊肿，5,077张正常肾脏，2,283张肾脏肿瘤）	NA	ResNet	AUC, AUPRC	CPU, GPU加速
1003	2025-10-05	Real-Time Global Longitudinal Strain During Echocardiography: A Deep Learning Platform for Improved Workflow 2025-Aug-26, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.08.015 PMID:40876495	研究论文	开发用于超声心动图实时全局纵向应变分析的深度学习平台，评估其可行性、精确性和时间效率	首次实现完全自动化的实时GLS分析，并整合深度学习工具支持图像采集标准化	样本量较小（50例患者），需要更大规模研究验证	评估深度学习平台在超声心动图GLS测量中的性能和工作流程改进	50名患者（平均年龄56岁，64%男性）的超声心动图数据	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习	医学图像	50例患者	NA	NA	可行性, 偏差, 一致性界限, 相关系数, 时间效率	NA
1004	2025-10-05	Characterizing the Impact of Training Data on Generalizability: Application in Deep Learning to Estimate Lung Nodule Malignancy Risk 2025-08-20, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240636 PMID:40833260	研究论文	本研究探讨训练数据量对深度学习AI算法评估肺结节恶性风险性能的影响	系统分析了训练数据规模与AI算法泛化性能的关系，确定了达到临床水平所需的最小数据量	回顾性研究，使用特定筛查试验数据，可能影响结果的普适性	研究训练数据量对肺结节恶性风险评估AI算法性能的影响	肺结节	数字病理	肺癌	低剂量CT扫描	深度学习	CT图像	NLST数据集16077个标注结节（1249恶性，14828良性），DLCST外部测试集883个结节（65恶性，818良性）	NA	NA	AUC	NA
1005	2025-10-05	DeepAIPs-SFLA: Deep Convolutional Model for Prediction of Anti-Inflammatory Peptides Using Binary Pattern Decomposition of Novel Multiview Descriptors with an SFLA Approach 2025-Aug-19, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c02422 PMID:40852276	研究论文	提出一种基于深度学习的抗炎肽预测模型DeepAIPs-SFLA，通过多视图特征描述符和混合优化算法提升预测性能	结合进化信息和结构特征，采用图像编码和局部二值模式分解构建新型多视图描述符，并应用改进的混合蛙跳算法进行特征选择	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力测试	开发高性能的抗炎肽预测计算方法	抗炎肽序列	生物信息学	炎症性疾病	RECM嵌入、PSSM嵌入、LBP分解、CLBP分解	CNN	蛋白质序列数据	训练序列和独立验证集(Ind-426和Ind-1049)	NA	深度残差卷积神经网络(RCNN)	准确率,AUC	NA
1006	2025-10-05	Automated Deep Learning-based Segmentation of the Dentate Nucleus Using Quantitative Susceptibility Mapping MRI 2025-08-06, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240478 PMID:40767617	研究论文	开发基于深度学习的齿状核自动分割工具，使用定量磁化率成像MRI数据	首次采用两步法（定位模型+分割模型）在QSM图像上实现齿状核自动分割，并在多中心数据上验证了模型的泛化能力	回顾性研究，样本年龄范围有限（11-64岁），需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发齿状核的自动分割工具以提高神经影像分析的效率和准确性	健康对照者和小脑性共济失调或多发性硬化症患者的脑QSM图像	医学影像分析	神经系统疾病	定量磁化率映射MRI	深度学习	医学影像	328名个体（141名健康人，187名患者），来自9个不同数据集	nnU-Net	U-Net	Dice分数, 组内相关系数, Pearson相关系数	NA
1007	2025-10-05	The Expanding Landscape of Neural Architectures and Their Impact in Biomedicine 2025-08, Annual review of biomedical data science IF:7.0Q1 DOI:10.1146/annurev-biodatasci-103023-050856 PMID:40789735	综述	本文从神经网络架构的特定视角探讨生物医学领域的深度学习和人工智能应用	系统分析神经网络架构设计原则及其在生物医学应用中的隐含假设，探讨神经架构搜索技术和新兴架构（如图网络、Transformer、可解释神经网络）的独特优势	NA	探讨神经网络架构在生物医学深度学习和人工智能中的发展与影响	神经网络架构及其在生物医学领域的应用	机器学习	NA	神经架构搜索	图网络, Transformer, 可解释神经网络	多模态数据	NA	NA	图网络, Transformer	NA	NA
1008	2025-10-05	Recognition and classification of facial expression using artificial intelligence as a key of early detection in neurological disorders 2025-07-28, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2024-0125 PMID:39829206	综述	本文综述了人工智能在面部表情识别与分类中的应用，及其在神经退行性疾病早期检测中的潜力	探讨了AI驱动面部表情分析作为神经退行性疾病非侵入性早期检测工具的创新应用	NA	评估AI面部表情分析在神经退行性疾病早期检测和监测中的应用价值	神经退行性疾病患者的面部表情特征	计算机视觉	神经退行性疾病	深度学习, 计算机视觉	NA	面部图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
1009	2025-10-05	Applications of deep learning in the analysis of optical coherence tomography images for glaucoma-related diagnostics 2025 Jul-Sep, Taiwan journal of ophthalmology IF:1.0Q4 DOI:10.4103/tjo.TJO-D-24-00162 PMID:40995327	综述	本文综述了深度学习在光学相干断层扫描图像分析中应用于青光眼诊断的最新研究进展	系统总结了深度学习在青光眼OCT图像分析中的多种应用场景，包括图像质量检查、视神经组织厚度量化、前房角评估、疾病诊断和进展监测	现有深度学习技术的泛化性、公平性和可解释性仍需进一步研究验证	探讨深度学习在青光眼光学相干断层扫描图像分析中的应用价值	青光眼相关的光学相干断层扫描图像	计算机视觉	青光眼	光学相干断层扫描	深度神经网络	医学图像	NA	NA	NA	NA	NA
1010	2025-10-05	A deep learning model based on chest CT to predict benign and malignant breast masses and axillary lymph node metastasis 2025-Mar-17, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2025.12010 PMID:40100034	研究论文	基于胸部CT影像开发深度学习模型用于区分乳腺肿块良恶性及预测腋窝淋巴结转移	首次利用非增强胸部CT影像结合ResNet架构同时实现乳腺肿块良恶性分类和腋窝淋巴结转移预测	回顾性研究设计，样本量相对有限（482例），仅使用非增强CT数据	开发基于胸部CT的深度学习模型以改善乳腺病变的初步评估	482例乳腺肿块患者（良性224例，恶性258例）	计算机视觉	乳腺癌	胸部CT成像	CNN	医学影像	482例患者，按8:1:1随机分为训练集、验证集和测试集	NA	ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101	敏感度, 特异度, 准确率, ROC曲线, AUC	NA
1011	2025-10-05	A novel deep learning framework for automatic scoring of PD-L1 expression in non-small cell lung cancer 2025-Mar-03, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2025.12056 PMID:40035693	研究论文	提出一种基于深度学习的自动化框架，用于从非小细胞肺癌全切片图像中评估PD-L1表达水平	开发了结合分类、分割和细胞核检测的三阶段深度学习框架，采用Vision Transformer和改进的DeepLabV3+模型在PD-L1评分任务中表现优异	研究仅基于66个NSCLC组织样本，样本量相对有限	提高PD-L1肿瘤比例评分(TPS)评估的精确性和一致性，确定患者免疫治疗资格	非小细胞肺癌组织样本	数字病理学	肺癌	免疫组织化学(IHC)	CNN, Transformer	全切片图像(WSI)	66个NSCLC组织样本	TensorFlow, PyTorch	EfficientNet, Inception, Vision Transformer, UNet, DeepLabV3, DeepLabV3+, StarDist	F1-score, Dice Similarity Coefficient, 相关系数	NA
1012	2025-10-05	Transformer-based approaches for neuroimaging: an in-depth review of their role in classification and regression tasks 2025-02-25, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2024-0088 PMID:39333087	综述	深入探讨Transformer模型在神经影像分类和回归任务中的应用现状与发展趋势	首次系统梳理Transformer架构在神经影像领域的应用进展，同时展示其在分类任务中的卓越表现和回归任务中的新兴潜力	NA	评估Transformer模型在神经影像分析中的当前应用状况和研究进展	神经影像数据	医学影像分析	神经系统疾病	神经影像技术	Transformer	神经影像数据	NA	NA	Transformer	NA	NA
1013	2025-10-05	Liver fibrosis classification on trichrome histology slides using weakly supervised learning in children and young adults 2025-Jan, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2024.100416 PMID:39867463	研究论文	本研究使用弱监督学习方法对儿童和青少年肝纤维化进行分级分类	首次将聚类约束注意力多示例学习(CLAM)方法应用于儿童和青少年肝纤维化的三色染色全玻片图像分析	回顾性研究，样本量相对有限(217个WSI)，仅包含儿童和青少年群体	开发基于深度学习的肝纤维化客观分级方法以减少诊断变异性	儿童和青少年肝活检三色染色全玻片图像	数字病理学	肝纤维化	三色染色组织学	弱监督学习，多示例学习	全玻片图像	217个三色染色全玻片图像	CLAM	聚类约束注意力多示例学习	AUC, 准确率, 敏感度, 特异度, Cohen's Kappa	NA
1014	2025-10-05	Region-based U-nets for fast, accurate, and scalable deep brain segmentation: Application to Parkinson Plus Syndromes 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103807 PMID:40592210	研究论文	提出一种基于区域U-net的深度学习方法来快速准确分割与帕金森附加综合征相关的12个深部脑结构	通过将脑图像分割为脑干、脑室系统和纹状体等目标区域，优化GPU使用并显著减少训练时间，同时保持高精度	NA	开发快速、准确且可扩展的深部脑结构分割方法，应用于帕金森附加综合征的早期诊断	与帕金森附加综合征相关的12个深部脑结构	医学影像分析	神经退行性疾病	MRI	U-net	医学影像	三个数据集，包括660名受试者（健康对照者和各种运动障碍患者）	NA	U-net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离	GPU
1015	2025-10-05	A survey of NLP methods for oncology in the past decade with a focus on cancer registry applications 2025, Artificial intelligence review IF:10.7Q1 DOI:10.1007/s10462-025-11316-5 PMID:40688631	综述	对2014-2024年间自然语言处理在癌症登记中应用的文献综述	系统梳理了NLP在癌症登记领域十年发展轨迹，识别了基于规则、机器学习和深度学习方法的分布格局，特别关注了Transformer模型的发展趋势	儿科癌症、黑色素瘤和淋巴瘤研究不足，疾病进展、临床试验匹配和患者沟通等研究领域代表性不够，多模态模型稀缺	评估NLP在癌症登记操作中的应用现状和发展趋势	来自Scopus和PubMed的156篇文献	自然语言处理	癌症	自然语言处理	基于规则方法, 机器学习, 深度学习, Transformer	临床文本	156篇文献	NA	BERT, ClinicalBERT, RadBERT, GPT-3, GPT-4	NA	NA
1016	2025-10-05	Water meter reading recognition method based on character attention mechanism 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0332119 PMID:40991632	研究论文	提出一种基于字符注意力机制的水表读数识别方法，通过改进的深度学习网络提升自然场景下水表读数的识别准确率	引入字符检测注意力机制改进数字检测性能，结合改进的LeNet-5网络和全局平均池化层提升识别精度并缓解过拟合问题	未明确说明对极端光照条件和复杂背景干扰的鲁棒性测试	解决实际应用中因拍摄角度和环境光照变化导致的水表读数识别难题	水表表盘图像中的数字字符	计算机视觉	NA	图像识别	CNN	图像	CCF真实场景水表读数自动识别数据集	NA	ResNet, FPN, LeNet-5	识别准确率	NA
1017	2025-10-05	Intervertebral disc anomaly intelligent classification system based on deep learning, IDAICS 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1646008 PMID:40994700	研究论文	提出基于深度学习的椎间盘异常智能分类系统IDAICS，用于自动分类椎间盘异常	首次将YOLOv8-seg网络应用于椎间盘异常分类，开发了高精度的自动化诊断系统	数据集规模相对有限（574张CT图像），仅包含四种椎间盘异常类型	提高椎间盘异常诊断准确性和临床效率，改善脊柱健康管理	椎间盘异常（正常椎间盘、许莫氏结节、椎间盘膨出、椎间盘突出）	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	YOLOv8-seg	医学图像	574张椎间盘CT图像（500张训练，74张验证）	PyTorch	YOLOv8-seg	准确率, kappa系数	NA
1018	2025-10-05	Deep learning-based prediction of cerebral white matter hyperintensity burden using carotid magnetic resonance angiography 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1656705 PMID:40994715	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，仅使用3D颈动脉飞行时间磁共振血管成像来预测脑白质高信号负荷	首次利用常规获取的非侵入性颈动脉TOF MRA图像，通过深度学习独立预测WMH负荷	研究中使用的样本量有限，模型性能仍有提升空间	研究颈动脉TOF MRA是否可用于预测脑白质高信号负荷	脑白质高信号和颈动脉血管影像	医学影像分析	脑血管疾病	磁共振血管成像	深度学习	3D医学影像	NA	NA	SFCN, ResNet10, MedicalNet, Medical Slice Transformer	准确率, AUC	NA
1019	2025-10-05	Hyperspectral reconstruction for mobile diabetic foot blood perfusion monitoring 2025, BMC artificial intelligence DOI:10.1186/s44398-025-00011-8 PMID:40994833	研究论文	开发了一种名为MobiPerf的移动糖尿病足血流灌注监测系统，通过高光谱重建技术从普通RGB图像中提取血氧信号	消除了对相机配置文件的依赖，采用深度学习高光谱重建模型实现跨相机泛化，并提出无需参考图像校准的自定义算法	对感染并发症的敏感性有限，需要在更多真实场景下验证	开发无需专业硬件和复杂校准的移动糖尿病足血流灌注监测系统	糖尿病足溃疡患者的血流灌注和血氧信号	计算机视觉	糖尿病足溃疡	高光谱成像，高光谱重建，远程光电容积描记术	深度学习模型	图像，视频	糖尿病足溃疡图像数据集（N≈6000），接触式PPG视频数据集（N=56）	NA	NA	与HSI相机提取信号的一致性，对缺血条件的敏感性，rPPG性能	移动硬件，智能手机
1020	2025-10-05	Construction of a prediction model for axillary lymph node metastasis in breast cancer patients based on a multimodal fusion strategy of ultrasound and pathological images 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1591858 PMID:40994941	研究论文	本研究基于超声和病理图像的多模态融合策略，构建了乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型	首次将术前超声图像和H&E染色核心针活检病理图像通过多层融合策略相结合，用于预测乳腺癌腋窝淋巴结转移	模型性能尚未达到最优水平，样本量相对有限	开发多模态深度学习模型预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移状态	211例经组织学确诊的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像、H&E染色组织病理学	深度学习	图像	211例乳腺癌患者，每位患者包含一张超声图像和一张组织病理图像	NA	PLNeT, ULNet	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA