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
1021	2025-10-05	Research progress of artificial intelligence in the early screening, diagnosis, precise treatment and prognosis prediction of three central gynecological malignancies 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1648407 PMID:40994951	综述	总结人工智能在三大妇科恶性肿瘤早期筛查、诊断、精准治疗和预后预测中的最新应用进展	系统梳理AI技术在子宫内膜癌、宫颈癌和卵巢癌全流程管理中的创新应用，辩证讨论当前局限性与未来转化潜力	现有诊断方法存在固有局限，耐药机制复杂影响疗效，治疗毒性影响生活质量，不同医院医生经验水平导致诊疗质量差异	探讨人工智能技术在妇科恶性肿瘤诊疗领域的应用价值与发展前景	子宫内膜癌、宫颈癌和卵巢癌三大妇科恶性肿瘤	医学人工智能	妇科恶性肿瘤	深度学习、机器学习	DL, ML	医学影像、基因组数据、临床信息	NA	NA	NA	NA	NA
1022	2025-10-05	Improving the diagnosis of endometrial cancer in postmenopausal women in primary care settings using an artificial intelligence-based ultrasound detecting model 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1646826 PMID:40994958	研究论文	开发基于深度学习的超声检测模型，用于辅助初级医疗机构诊断绝经后妇女子宫内膜癌	首次开发专门针对绝经后妇女子宫内膜癌的深度学习超声检测系统，整合子宫内膜厚度、肿瘤均质性及血流特征等多参数分析	研究数据来自单一医疗机构，样本量相对有限，需要更多外部验证	提高初级医疗机构对绝经后妇女子宫内膜癌的超声诊断效率	经子宫内膜活检确诊的子宫内膜癌患者	计算机视觉	子宫内膜癌	超声检查，灰度超声，血流参数分析	深度学习	超声图像	877名患者，877张超声图像（训练集614，验证集175，测试集88）	NA	NA	AUC，ROC曲线	NA
1023	2025-10-05	Estimating the full-period rice leaf area index using CNN-LSTM-Attention and multispectral images from unmanned aerial vehicles 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1636967 PMID:40995010	研究论文	提出一种结合CNN、LSTM和自注意力机制的深度学习模型，利用无人机多光谱影像实现全生育期水稻叶面积指数的高精度估算	首次将CNN-LSTM与自注意力机制结合应用于水稻叶面积指数估算，能有效处理时间序列多光谱数据并降低土壤背景干扰	NA	开发高精度水稻叶面积指数估算方法，为精准农业管理提供技术支持	水稻作物	计算机视觉	NA	无人机多光谱成像	CNN, LSTM	多光谱图像	NA	NA	CNN-LSTM-Attention	决定系数(R²), 相对均方根误差(RRMSE)	NA
1024	2025-10-05	Development and internal validation of a mammography-based model fusing clinical, radiomics, and deep learning models for sentinel lymph node metastasis prediction in breast cancer 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1659422 PMID:40995087	研究论文	开发基于乳腺X线摄影的融合模型，结合临床、影像组学和深度学习特征预测乳腺癌前哨淋巴结转移状态	提出后融合策略整合临床、影像组学和深度学习单模态模型的预测概率，实现多源信息有效融合	仅进行内部验证，缺乏外部验证集验证模型泛化能力	预测乳腺癌患者前哨淋巴结转移状态	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习,支持向量机	医学影像	训练集203例，内部验证集87例，独立测试集82例	Scikit-learn	NA	AUC,决策曲线分析,校准曲线	NA
1025	2025-10-05	An MRI based histogram oriented gradient and deep learning approach for accurate classification of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1529761 PMID:40995095	研究论文	提出一种基于MRI的梯度方向直方图和深度学习方法，用于轻度认知障碍和阿尔茨海默病的准确分类	结合Harris角点兴趣点和HOG特征提取方法，并比较三种分类器在AD分期诊断中的性能	仅使用T1加权脑部MRI数据，未涉及多模态数据或更大规模样本验证	开发早期非侵入性阿尔茨海默病诊断方法	阿尔茨海默病患者、轻度认知障碍患者和正常对照组	计算机视觉	阿尔茨海默病	MRI	SVM,KNN,DNN	图像	NA	NA	深度神经网络	准确率	NA
1026	2025-10-05	Convolutional neural networks decode finger movements in motor sequence learning from MEG data 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1623380 PMID:40995145	研究论文	本研究使用卷积神经网络从脑磁图数据中解码手指运动序列学习	提出线性有限脉冲响应卷积神经网络(LF-CNN)，在保持高精度的同时提供空间和频谱域的可解释性	研究仅涉及健康参与者，未在临床患者群体中验证	开发快速可靠的非侵入式脑机接口手指运动解码方法	健康参与者在序列反应时间任务中的手指运动	脑机接口	NA	脑磁图(MEG)	CNN	神经生理信号	健康参与者（具体数量未在摘要中说明）	NA	LF-CNN, EEGNet, FBCSP-ShallowNet, VGG19	准确率	NA
1027	2025-10-05	Impact of Emerging Deep Learning-Based MR Image Reconstruction Algorithms on Abdominal MRI Radiomic Features 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001648 PMID:39190703	研究论文	评估深度学习MR图像重建算法对腹部MRI影像组学特征的影响	首次系统比较传统重建技术与两种深度学习重建技术对多器官影像组学特征的影响	仅使用单一厂商（Philips）平台，样本量较小（17例），SmartSpeed-SuperRes尚未获FDA批准	评估深度学习重建算法对MRI影像组学特征的影响	17例儿科和成人患者的腹部T2加权MR图像	医学影像分析	腹部疾病	MR成像，深度学习图像重建	深度学习重建模型	MR图像	17例受试者（儿科和成人）	NA	SmartSpeed, SmartSpeed-SuperRes	Pearson相关系数, 组内相关系数, ANOVA分析	NA
1028	2025-10-05	A Competition for the Diagnosis of Myopic Maculopathy by Artificial Intelligence Algorithms 2024-Nov-01, JAMA ophthalmology IF:7.8Q1 DOI:10.1001/jamaophthalmol.2024.3707 PMID:39325442	研究论文	通过国际竞赛评估人工智能算法在近视性黄斑病变诊断中的性能	首次通过国际竞赛形式系统比较多种深度学习算法在近视性黄斑病变诊断任务中的表现，并证明模型集成方法优于单个算法和眼科医生	研究基于特定竞赛数据集，模型泛化能力需进一步验证	评估深度学习算法在近视性黄斑病变分类、分割和球镜当量预测任务中的性能	眼底图像数据	计算机视觉	近视性黄斑病变	眼底成像	深度学习	图像	2306张训练图像，294张验证图像，2003张测试图像	NA	模型集成	二次加权kappa系数,F1分数,敏感度,特异度,Dice相似系数,R2,平均绝对误差	NA
1029	2025-10-05	CT synthesis with deep learning for MR-only radiotherapy planning: a review 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00430-y PMID:39465111	综述	本文综述了基于深度学习的MR-to-CT合成方法在仅使用MRI的放疗计划中的应用	系统分类并比较了四类深度学习模型在MR-to-CT合成任务中的表现	NA	评估深度学习模型在仅使用MRI的放疗计划中合成CT图像的潜力	MR-to-CT合成方法	医学影像	肿瘤放疗	深度学习	CNN, GAN, Transformer, 扩散模型	医学影像	NA	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络, Transformer, 扩散模型	NA	NA
1030	2025-10-05	Combination of deep XLMS with deep learning reveals an ordered rearrangement and assembly of a major protein component of the vaccinia virion 2023-10-31, mBio IF:5.1Q1 DOI:10.1128/mbio.01135-23 PMID:37646531	研究论文	本研究结合深度学习与化学交联质谱技术，揭示了痘苗病毒粒子主要蛋白组分P4a的结构特征和有序组装途径	首次将深度学习方法与深度化学交联质谱技术相结合，解析痘苗病毒成熟粒子的分子结构和组装机制	NA	阐明痘苗病毒成熟粒子的分子结构和组装途径	痘苗病毒粒子核心关键组分P4a蛋白	机器学习	病毒性疾病	化学交联质谱(XLMS)	深度学习	质谱数据	NA	NA	NA	NA	NA
1031	2025-10-05	Exploration of Despair Eccentricities Based on Scale Metrics with Feature Sampling Using a Deep Learning Algorithm 2022-Nov-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics12112844 PMID:36428903	研究论文	提出一种基于深度学习算法的音频预测技术，用于检测后冠状病毒症状和抑郁倾向	首次将音频特征采样与深度学习算法结合用于后冠状病毒症状的抑郁特征识别，性能指标较传统方法提升约67%	NA	通过音频分析早期识别后冠状病毒症状和抑郁风险，防止心理健康恶化	受冠状病毒疫情影响的人群及其心理健康状态	机器学习	精神疾病	音频预测技术	深度学习算法	音频数据	NA	NA	NA	性能指标	NA
1032	2025-10-05	A Hybrid Deep Learning-Driven SDN Enabled Mechanism for Secure Communication in Internet of Things (IoT) 2021-Jul-18, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s21144884 PMID:34300623	研究论文	提出一种基于SDN和深度学习的混合框架，用于物联网环境中的威胁检测	结合SDN架构与混合深度学习模型(Cu-DNNGRU和Cu-BLSTM)，实现高效的物联网安全威胁检测	NA	保护物联网环境免受网络攻击，防止数据泄露和财务损失	物联网设备和网络流量	机器学习	NA	深度学习	DNN, GRU, BLSTM	网络流量数据	CICIDS2018公开数据集	CUDA	DNN, GRU, BLSTM	准确率, 召回率, F1分数, 精确率, 速度效率	CUDA加速
1033	2025-10-05	GestAltNet: aggregation and attention to improve deep learning of gestational age from placental whole-slide images 2021-07, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1038/s41374-021-00579-5 PMID:33674784	研究论文	开发GestAltNet深度学习模型通过注意力机制和区域聚合从胎盘全切片图像预测孕周	模拟人类对高价值区域的注意力机制并实现跨区域特征聚合，提升胎盘切片图像分析性能	模型在未见过的36张全切片图像上性能略有下降	通过深度学习准确估计胎盘切片图像对应的孕周	胎盘全切片图像	数字病理学	妊娠期糖尿病,先兆子痫	全切片图像扫描	深度学习	图像	未明确样本数量，包含训练集和36张测试全切片图像	NA	GestAltNet	相关系数(r), 平均绝对误差(MAE)	NA
1034	2025-10-05	Leveraging word embeddings and medical entity extraction for biomedical dataset retrieval using unstructured texts 2017-Jan-01, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/bax091 PMID:31725862	研究论文	提出一种利用词嵌入和医学实体提取的生物医学数据集检索系统	结合最先进的信息检索模型、医学命名实体提取技术、基于深度学习的查询扩展和重排序策略	NA	解决生物医学领域数据集检索的挑战	bioCADDIE数据集检索挑战中的生物医学数据集	自然语言处理	NA	医学命名实体提取	深度学习	文本	bioCADDIE数据集检索挑战数据集	NA	NA	推理平均精度, 推理标准化折损累计增益	NA
1035	2025-10-05	Deep learning-based detection of ascending aortic dilatation on chest radiographs: A diagnostic study 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112380 PMID:40907419	研究论文	本研究通过外部测试验证了基于深度学习的AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断性能	首次在外部测试集上验证了AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断能力，并与不同经验水平的放射科医生进行对比	研究采用回顾性数据，样本量相对有限，且仅使用后前位胸部X光片	评估AI算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断准确性	升主动脉扩张患者	计算机视觉	心血管疾病	胸部X光摄影，CT扫描	深度学习	医学影像	两组测试集：组1包含336例扫描（平均年龄64岁），组2包含190例扫描（平均年龄70岁）	NA	DeepCatch X Aorta v1.1.0	敏感度, 特异度, AUC, Cohen's kappa, Fleiss's kappa	NA
1036	2025-10-05	End-to-end deep learning model with multi-channel and attention mechanisms for multi-class diagnosis in CT-T staging of advanced gastric cancer 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112408 PMID:40913943	研究论文	开发了一种用于晚期胃癌CT-T分期的端到端深度学习模型	结合多通道和注意力机制的三维卷积UNet分割模型与SmallFocusNet分类模型构建端到端系统	回顾性研究，样本量有限（460例），需进一步前瞻性验证	构建用于晚期胃癌CT-T分期的自动化深度学习模型	晚期胃癌患者的CT影像数据	计算机视觉	胃癌	CT影像分析	CNN, UNet	三维CT影像	460例晚期胃癌患者（2011-2024年）	NA	3D-Conv-UNet, SmallFocusNet	Dice相似系数, IoU, 95% Hausdorff距离, AUC, 敏感度, 特异度, F1分数, 准确率	NA
1037	2025-10-05	Dynamic AI-assisted ipsilateral tissue matching for digital breast tomosynthesis 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112356 PMID:40925265	研究论文	评估AI辅助同侧组织匹配技术在数字乳腺断层合成中减少定位误差的效果	开发动态AI辅助同侧组织匹配技术，特别关注非专家放射科医生的定位准确性提升	样本量相对有限（30个病例），仅评估了特定类型的放射科医生群体	评估AI辅助技术在数字乳腺断层合成中减少病灶定位误差的效果	乳腺病灶和放射科医生（包括专家和非专家）	数字病理	乳腺癌	数字乳腺断层合成	深度学习	医学影像	30个病例，94个共识参考标注，涉及14名和12名放射科医生的两组评估	NA	NA	均方根误差, 最大距离误差, 置信度评分, 实用性评分	NA
1038	2025-10-05	A novel multimodal framework combining habitat radiomics, deep learning, and conventional radiomics for predicting MGMT gene promoter methylation in Glioma: Superior performance of integrated models 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112406 PMID:40929752	研究论文	开发结合临床数据、常规影像组学、生境成像和深度学习的多模态框架，用于术前预测胶质瘤MGMT基因启动子甲基化状态	首次整合临床数据、常规影像组学、生境影像组学和深度学习特征的多模态预测框架，其中生境影像组学通过k-means聚类从肿瘤亚区域提取特征	回顾性研究设计，外部验证样本量较小（102例）	术前无创预测胶质瘤MGMT基因启动子甲基化状态	胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	MRI影像分析	3D CNN	医学影像（对比增强T1加权MRI）	512例患者（410例来自UCSF，102例来自本院）	NA	3D卷积神经网络	AUC, F1-score, 决策曲线分析	NA
1039	2025-10-05	Efficient T staging in nasopharyngeal carcinoma via deep Learning-Based Multi-Modal classification 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112407 PMID:40945208	研究论文	开发基于深度学习的多模态分类系统用于鼻咽癌T分期	采用多模态学习框架整合MRI图像和报告，使用Q-Former进行视觉和文本信息融合，无需手动肿瘤勾画	样本量相对有限（609例患者），需要进一步验证	开发高效的自动化T分期系统以支持个性化治疗和优化临床工作流程	鼻咽癌患者	计算机视觉	鼻咽癌	MRI成像	Vision Transformer, BERT	图像, 文本	609例鼻咽癌患者（训练集487例，验证集122例）	NA	ViT, BERT, Q-Former, DeepTree	准确率, AUC, 精确率, 灵敏度, 特异度	NA
1040	2025-10-05	Accelerating non-contrast MR angiography of the thoracic aorta using compressed SENSE with deep learning reconstruction 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112403 PMID:40967085	研究论文	本研究评估了压缩感知与深度学习重建技术加速无对比剂胸主动脉磁共振血管成像的效果	首次将压缩感知与深度学习重建技术结合应用于REACT序列，显著缩短扫描时间同时保持图像质量	单中心研究，样本量较小(40名志愿者)，需要多中心验证	加速无对比剂胸主动脉磁共振血管成像的采集时间	胸主动脉	医学影像	心血管疾病	磁共振成像，REACT序列，压缩感知，深度学习重建	深度学习	3D磁共振图像	40名志愿者	NA	NA	主动脉直径测量一致性，主观图像质量评分，客观图像质量指标，测量方差	NA