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
10261	2025-10-07	Integrating prior knowledge with deep learning for optimized quality control in corneal images: A multicenter study 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108814 PMID:40319841	研究论文	开发并评估了一种基于混合人工智能的角膜图像质量控制系统，用于分类裂隙灯图像	提出了一种新颖的混合先验网络（HP-Net），将基于ResNet的分类分支与利用霍夫圆变换和频域模糊检测的先验知识分支相结合	NA	开发用于裂隙灯图像分类的混合AI图像质量控制系统，提高诊断准确性和效率	角膜裂隙灯图像	计算机视觉	眼科疾病	霍夫圆变换，频域模糊检测	深度学习，CNN	图像	内部数据集2982张图像，外部数据集23507张图像（AGEH 13554张，新疆阿克苏地区第一人民医院9853张）	NA	ResNet，HP-Net	准确率，精确率，召回率，特异性，F1分数	NA
10262	2025-10-07	ConnectomeAE: Multimodal brain connectome-based dual-branch autoencoder and its application in the diagnosis of brain diseases 2025-Jul, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108801 PMID:40294455	研究论文	提出基于多模态脑连接组的双分支自编码器ConnectomeAE，用于脑部疾病诊断	首次将多模态脑连接组信息与区域影像组学特征相结合，通过双分支自编码器分别学习节点特征和连接特征	NA	开发深度学习方法来整合多模态脑连接组信息和区域影像组学特征以增强脑部疾病诊断	脑部疾病患者的多模态脑网络数据	医学影像分析	脑部疾病	结构磁共振成像, 功能磁共振成像	自编码器	医学影像, 脑网络数据	两个公开数据集	NA	双分支自编码器	准确率	NA
10263	2025-10-07	A method for evaluating the degree of Adipogenic differentiation of porcine cells cultured in suspension based on deep learning 2025-Jul, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116324 PMID:40382025	研究论文	提出基于深度学习评估悬浮培养猪细胞脂肪生成分化程度的方法	首次将高通量技术与深度学习结合用于悬浮脂肪细胞分化评估，替代传统荧光染色和分子生物学方法	仅针对猪细胞验证，未提及其他物种的适用性	开发快速准确的脂肪细胞分化评估技术	悬浮培养的猪脂肪细胞	计算机视觉	NA	高通量明场成像	深度学习	图像	96孔板中的12个孔	NA	NA	RMSE, R	NA
10264	2025-10-07	A review of multimodal fusion-based deep learning for Alzheimer's disease 2025-Jun-07, Neuroscience IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.neuroscience.2025.04.035 PMID:40286904	综述	系统回顾基于深度学习的MRI和PET多模态融合在阿尔茨海默病研究中的最新进展	重点关注近五年（2021-2025）发表的研究，系统总结多模态融合技术及其在AD研究中的应用	面临数据稀缺与不平衡、机构间数据异质性等关键挑战	推动阿尔茨海默病早期诊断和干预策略的发展	阿尔茨海默病相关的多模态影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像(MRI), 正电子发射断层扫描(PET)	深度学习模型及其变体	多模态医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
10265	2025-10-07	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-Jun, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文对非转移性肾细胞癌手术切除后预后预测模型的研究现状进行全面评述和批判性分析	系统评估了过去20年nmRCC预后模型的发展历程，特别关注了人工智能算法在生存预测中的新兴应用	现有模型大多基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型较少，且在实际患者群体中表现不佳，缺乏外部验证和成本效益分析	评估非转移性肾癌术后预后预测模型的临床应用价值和发展现状	非转移性肾细胞癌(nmRCC)患者术后预后预测模型	医学预后研究	肾癌	机器学习，深度学习	预后预测模型	临床数据，病理数据，基因组数据，分子数据	NA	NA	NA	NA	NA
10266	2025-10-07	Comprehensive Morphometric Analysis to Identify Key Neuroimaging Biomarkers for the Diagnosis of Adult Hydrocephalus Using Artificial Intelligence 2025-Jun-01, Neurosurgery IF:3.9Q1 DOI:10.1227/neu.0000000000003248 PMID:39508594	研究论文	本研究通过人工智能方法识别用于诊断成人脑积水的关键神经影像学生物标志物	首次结合多种机器学习模型和SHAP特征重要性分析，识别出5个易于测量的1维形态测量生物标志物	研究样本量有限，仅针对非正常压力脑积水患者	开发实用准确的脑积水诊断工具	成人非正常压力脑积水患者和健康受试者	医学影像分析	脑积水	神经影像学测量，手动图像处理	机器学习，集成学习，深度学习	神经影像数据	NA	NA	梯度提升(Gradient Boosting)	准确率，AUC(曲线下面积)	NA
10267	2025-10-07	AI model using CT-based imaging biomarkers to predict hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis B 2025-Jun, Journal of hepatology IF:26.8Q1 DOI:10.1016/j.jhep.2024.12.029 PMID:39710148	研究论文	开发了一种基于CT成像生物标志物和临床变量的人工智能模型，用于预测慢性乙型肝炎患者的肝细胞癌风险	首次将深度学习自动分割的CT成像生物标志物与临床变量结合，开发出性能优于传统模型的肝细胞癌预测模型	研究中未明确说明模型在其他人群或不同影像设备上的泛化能力	开发高性能的肝细胞癌预测模型，改善慢性乙型肝炎患者的风险分层	慢性乙型肝炎患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT成像，深度学习自动分割	梯度提升机	CT图像，临床数据	推导队列5,585例患者，外部验证队列2,883例患者	DeepFore（深度学习CT自动分割软件）	梯度提升机	c-index，Hosmer-Lemeshow检验	NA
10268	2025-10-07	A Dual-Energy Computed Tomography Guided Intelligent Radiation Therapy Platform 2025-Jun-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.01.028 PMID:39921109	研究论文	介绍了一种新型双能计算机断层扫描引导的智能放射治疗平台，整合了先进成像和人工智能技术以优化放射治疗流程	开发了结合双能CT、新型双层多叶准直器、深度学习自动分割算法和自动化计划能力的智能放射治疗平台	仅对99个风险器官中的每个器官测试了5个案例，样本量相对有限	开发智能放射治疗平台以提升放射治疗的精确性和效率	放射治疗系统和患者	医学影像分析	癌症	双能计算机断层扫描(DECT), 锥形束CT	深度学习	CT图像, 电子密度图像	99个风险器官各5个案例	NA	NA	Dice相似系数, 伽马通过率, 剂量体积直方图, 剂量适形指数	NA
10269	2025-10-07	A deep learning and statistical shape modeling-based method for assessing intercondylar notch volume in anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.009 PMID:40022961	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和统计形状建模的方法，用于评估前交叉韧带重建中的髁间窝体积	结合深度学习和统计形状建模技术实现髁间窝的快速三维建模和自动分割	NA	深入了解髁间窝这一复杂三维解剖区域，为前交叉韧带重建提供更精确的解剖评估	前交叉韧带损伤患者的髁间窝解剖结构	医学影像分析	前交叉韧带损伤	三维体积分析，统计形状建模	CNN	医学影像	NA	NA	SegResNet	Dice相似系数，Hausdorff距离，相对误差	NA
10270	2025-10-07	Deep learning for tibial plateau fracture detection and classification 2025-Jun, The Knee DOI:10.1016/j.knee.2025.02.001 PMID:40023913	研究论文	开发用于胫骨平台骨折检测和Schatzker分类的深度学习模型	首个使用Schatzker分类系统开发胫骨平台骨折计算机视觉模型的研究	Schatzker分类系统在常规X光片上的观察者间一致性较低，影响分类准确性	开发用于胫骨平台骨折检测和分类的深度学习模型	胫骨平台骨折患者的膝关节X光片	计算机视觉	骨折	X射线成像	CNN	图像	753名患者的1506张膝关节X光片（368例胫骨平台骨折，385例健康膝盖）	NA	GoogleNet, ResNet	敏感度, 准确率, 阳性预测值	NA
10271	2025-10-07	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究在模型架构、时空多尺度和可解释性方面的最新进展	系统评估了结合理论驱动与数据驱动模型的混合架构可行性，并全面分析了数据集、基准测试和云计算在海洋预报中的应用	讨论了当前研究的局限性，包括物理过程表示不清晰、观测同化应用不足和模型参数化不准确等问题	探索深度学习在海洋预报领域的应用潜力与方法论	海洋预报相关的深度学习模型、数据集和应用场景	机器学习	NA	深度学习	NA	海洋时空数据	NA	NA	NA	NA	云计算
10272	2025-10-07	Deep-learning-assisted medium optimization improves hyaluronic acid production by Streptococcus zooepidemicus 2025-Jun, Journal of bioscience and bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.03.001 PMID:40189954	研究论文	利用深度学习算法优化链球菌培养基以提高透明质酸生产效率	首次将深度学习算法应用于链球菌培养基优化过程，通过算法自动生成候选培养基配方	研究仅针对特定菌株进行优化，未验证在其他菌株或工业条件下的适用性	提高透明质酸的生产效率	兽疫链球菌及其透明质酸生产过程	机器学习	NA	深度学习，正交阵列实验设计，分批培养，补料分批培养	深度学习	实验数据，培养基成分数据，产量数据	18个初始训练样本（OA01-18）和54个候选优化培养基（OM01-54）	NA	NA	透明质酸产量（g/L），生产效率（g/L/h）	NA
10273	2025-10-07	Histological tumor necrosis predicts decreased survival after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma 2025-Jun, Oral oncology IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.oraloncology.2025.107287 PMID:40245786	研究论文	本研究探讨头颈部鳞状细胞癌新辅助放化疗后肿瘤免疫微环境变化及组织学肿瘤坏死对患者生存的预测价值	首次发现治疗前肿瘤坏死是预测新辅助放化疗不良预后的有效生物标志物，并成功开发基于深度学习的AI方法自动识别组织病理标本中的肿瘤坏死	样本量有限（新辅助治疗组53例），为回顾性研究设计	研究新辅助放化疗对HNSCC肿瘤免疫景观的影响及其与患者生存的关系	头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理	头颈部鳞状细胞癌	免疫组织化学染色，深度学习	深度学习	组织病理图像	新辅助治疗组53例，验证组171例，共分析588个全切片染色	NA	NA	风险比，置信区间，p值，5年总生存率	NA
10274	2025-10-07	SSA-sMLP: A venous thromboembolism risk prediction model using separable self-attention and spatial-shift multilayer perceptrons 2025-Jun, Thrombosis research IF:3.7Q1 DOI:10.1016/j.thromres.2025.109334 PMID:40344789	研究论文	提出一种结合可分离自注意力和空间移位多层感知器的深度学习模型SSA-sMLP，用于静脉血栓栓塞症风险预测	通过可分离自注意力模块实现动态跨维度特征交互建模，改进的S-MLPv2架构通过无参数移位操作和分割注意力机制精确捕捉局部非线性关联	NA	开发静脉血栓栓塞症风险预测模型，提升临床决策支持能力	基于113,836份临床记录构建的静脉血栓栓塞症数据集	机器学习	静脉血栓栓塞症	深度学习	自注意力机制,多层感知器	临床记录	113,836份临床记录	NA	SSA-sMLP, S-MLPv2	准确率, F1分数	NA
10275	2025-10-07	Exploring the Limitations of Virtual Contrast Prediction in Brain Tumor Imaging: A Study of Generalization Across Tumor Types and Patient Populations 2025-Jun, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70062 PMID:40386872	研究论文	本研究探讨深度学习模型在脑肿瘤影像中预测虚拟对比增强效果的泛化能力	首次系统分析脑肿瘤虚拟对比预测模型在不同肿瘤类型和患者群体中的泛化局限性	模型在特定肿瘤类型和数据集上表现良好，但难以泛化到其他肿瘤类型和多样化患者群体	研究神经网络在脑肿瘤非对比MRI扫描中预测全对比增强能力的泛化特性	脑肿瘤患者和不同类型的脑肿瘤	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像（MRI），钆基对比剂（GBCAs）	神经网络	医学影像（MRI扫描）	NA	NA	NA	NA	NA
10276	2025-10-07	Baseline correction of Raman spectral data using triangular deep convolutional networks 2025-May-19, The Analyst DOI:10.1039/d5an00253b PMID:40384579	研究论文	提出一种基于三角深度卷积网络的新型拉曼光谱基线校正方法	设计了一种新颖的深度卷积网络架构，在保持峰值强度和形状方面表现更优	NA	提升拉曼光谱基线校正的准确性和效率	拉曼光谱数据	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN	光谱数据	NA	NA	三角深度卷积网络	校正精度, 计算时间, 峰值强度保持度, 峰值形状保持度	NA
10277	2025-10-07	Development and Validation an Integrated Deep Learning Model to Assist Eosinophilic Chronic Rhinosinusitis Diagnosis: A Multicenter Study 2025-May-19, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.23595 PMID:40387008	研究论文	开发并验证一种集成深度学习模型，用于辅助嗜酸性慢性鼻窦炎的术前诊断	首次结合CT影像特征和临床参数构建集成深度学习模型，并探索模型预测的生物学基础	样本量相对有限，仅包含1098名患者	开发非侵入性术前预测方法用于嗜酸性慢性鼻窦炎的诊断	慢性鼻窦炎患者	计算机视觉	慢性鼻窦炎	计算机断层扫描(CT)，蛋白质组学分析	3D-ResNet, 3D-Xception, HR-Net, 支持向量机	CT影像，临床参数	1098名患者来自两家医院	NA	3D-ResNet, 3D-Xception, HR-Net	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
10278	2025-10-07	The Application of Anisotropically Collapsing Gels, Deep Learning, and Optical Microscopy for Chemical Characterization of Nanoparticles and Nanoplastics 2025-May-19, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.5c00769 PMID:40387864	研究论文	开发结合各向异性塌陷凝胶、深度学习与光学显微镜的纳米颗粒表面化学表征方法	首次整合各向异性塌陷凝胶固定技术与荧光显微镜和酸碱滴定法，实现单颗粒水平羧基定量	对低信噪比纳米颗粒需荧光染色，纳米颗粒浓度和滴定条件对检测性能有显著影响	建立纳米颗粒表面化学基团的精确量化方法	上转换纳米颗粒（UCNPs）和聚苯乙烯纳米颗粒（PNs）	材料科学	NA	各向异性塌陷凝胶固定、荧光显微镜、酸碱滴定、尼罗红荧光染色	NA	荧光图像、化学滴定数据	两种模型纳米颗粒（UCNPs和PNs）	NA	NA	检测限（LOD）、定量限（LOQ）	NA
10279	2025-10-07	DeepProtein: Deep Learning Library and Benchmark for Protein Sequence Learning 2025-May-19, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf165 PMID:40388205	研究论文	本文介绍了DeepProtein，一个专为蛋白质相关任务设计的全面且用户友好的深度学习库	开发了专门针对蛋白质序列学习的深度学习库，建立了多任务基准评估体系，并提出了基于Prot-T5的DeepProt-T5模型系列	NA	为蛋白质科学研究提供深度学习工具和基准评估	蛋白质序列和相关属性	生物信息学	NA	深度学习	基于Prot-T5的模型	蛋白质序列数据	NA	基于DeepPurpose构建	Prot-T5	基准任务性能评估	NA
10280	2025-10-07	Development and validation of clinical-radiomics deep learning model based on MRI for endometrial cancer molecular subtypes classification 2025-May-16, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01966-y PMID:40377781	研究论文	开发并验证基于MRI的临床-影像组学深度学习模型，用于子宫内膜癌分子亚型分类	结合临床特征、手工影像组学特征和自监督学习提取的深度学习特征，构建多中心验证的集成模型	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要更大数据集进一步验证	子宫内膜癌分子亚型的准确分类	子宫内膜癌患者	数字病理	子宫内膜癌	MRI, 分子病理诊断	深度学习, 机器学习	医学影像	526名患者（来自三个机构的训练、内部和外部验证队列）	MoCo-v2	对比自监督学习	AUC	NA