深度学习在生物医药领域中的应用

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
1021	2025-09-28	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	提出一种名为MobiPerf的移动糖尿病足血流灌注监测系统，通过深度学习实现高光谱重建	开发无需相机配置文件和辐射校准的高光谱重建系统，利用深度学习模型实现跨相机泛化	对感染并发症的敏感性有限，需要进一步验证临床适用性	开发移动端糖尿病足溃疡血流灌注监测技术	糖尿病足溃疡患者	医学影像分析	糖尿病足溃疡	高光谱成像（HSI）、高光谱重建（HSR）、远程光电容积脉搏波（rPPG）	深度学习模型	RGB图像、视频	公开糖尿病足溃疡图像数据集（N≥6000）、含接触式PPG的视频数据集（N=56）
1022	2025-09-28	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	基于超声和病理图像多模态融合策略构建乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型	提出多层融合策略整合超声图像和H&E染色活检病理图像的多模态深度学习模型	模型性能尚未达到最优水平（AUC 0.7019），需要进一步优化	开发预测乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的深度学习模型	211例经组织学确诊的乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	深度学习	多模态融合模型（PLNeT和ULNet特征提取器）	超声图像和病理图像	211名乳腺癌患者（2023年2月至2024年3月期间收集）
1023	2025-09-28	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	本文综述人工智能在三大妇科恶性肿瘤早期筛查、诊断、精准治疗及预后预测中的最新研究进展	系统总结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，并辩证讨论当前局限性与未来转化潜力	存在数据异质性、算法可解释性不足、多中心验证缺乏等局限性	探讨人工智能技术在妇科肿瘤临床诊疗中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	数字病理	妇科肿瘤	深度学习、机器学习	DL/ML算法	医学影像、基因组数据、临床信息	NA
1024	2025-09-28	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女性的子宫内膜癌	首次将深度学习技术应用于绝经后女性子宫内膜癌的超声诊断，整合子宫内膜厚度、肿瘤均质性及血流特征等多参数分析	研究数据来源于单一中医医院，样本量相对有限（877例），需多中心验证	提高初级医疗机构对绝经后女性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（绝经后女性）	数字病理	子宫内膜癌	灰度超声、血流参数分析（BFA/RI/EDV/PSV）	深度学习模型	超声图像	877例患者（训练集614例、验证集175例、测试集88例）
1025	2025-09-28	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	提出融合CNN-LSTM-Attention的深度学习模型，利用无人机多光谱影像实现水稻全生育期叶面积指数的高精度估算	首次将自注意力机制与CNN-LSTM结合构建CLA模型，显著提升低叶面积指数条件下的估算精度并有效抑制土壤背景干扰	NA	开发水稻全生育期叶面积指数的精准监测技术	水稻作物	计算机视觉	NA	无人机多光谱成像技术	CNN-LSTM-Attention混合模型	多光谱图像	NA
1026	2025-09-28	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线摄影融合临床、影像组学和深度学习模型的哨兵淋巴结转移预测方法	提出概率后融合方法整合临床、影像组学和深度学习特征，实现多模态数据协同预测	仅进行内部验证，需要更大规模外部数据集验证泛化能力	评估乳腺癌患者哨兵淋巴结转移状态	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	乳腺X线摄影、影像组学分析、深度学习特征提取	随机梯度下降、支持向量机、多模态融合模型	医学影像（MG图像）	训练集203例，内部验证集87例，独立测试集82例（共372例患者）
1027	2025-09-28	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	提出基于MRI的HOG特征提取和深度学习框架，用于阿尔茨海默病的早期准确诊断	结合Harris角点兴趣点和HOG特征提取方法，并对比三种分类器在AD分期诊断中的性能	仅使用T1加权MRI数据，未涉及多模态影像或临床数据融合	开发非侵入性早期阿尔茨海默病诊断系统	阿尔茨海默病患者（CN正常对照、MCI轻度认知障碍、AD患者）的脑部MRI影像	医学影像分析	阿尔茨海默病	Harris角点检测、HOG特征提取、机器学习分类	SVM、KNN、DNN	MRI影像	NA
1028	2025-09-28	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	采用线性有限脉冲响应卷积神经网络实现快速可解释的手指运动解码，在空间和频谱域均具有可解释性	仅针对健康参与者的食指和中指运动进行研究，样本类型有限	开发能够从非侵入性脑磁图信号中准确解码单个手指运动的脑机接口方法	健康参与者在序列反应时间任务中的手指运动脑磁图信号	脑机接口	NA	脑磁图、序列反应时间任务	LF-CNN、EEGNet、FBCSP-ShallowNet、VGG19	脑磁图信号	健康参与者（具体人数未明确说明）
1029	2025-09-28	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	评估基于深度学习的MRI重建算法对腹部MRI影像组学特征的影响	首次在单一MRI厂商平台上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	样本量较小（17名受试者），仅使用单一厂商（飞利浦）的1.5T设备，SmartSpeed-SuperRes尚未获得FDA批准	评估深度学习重建算法与传统重建算法对MRI影像组学特征的一致性影响	17名儿科和成人受试者的腹部T2加权MR图像	医学影像分析	NA	深度学习图像重建、影像组学分析	深度学习重建算法（SmartSpeed、SmartSpeed-SuperRes）	MRI图像	17名受试者，8个感兴趣区域（肝脏、脾脏、肾脏、胰腺、脂肪和肌肉）
1030	2025-09-28	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	通过国际竞赛评估深度学习算法在近视性黄斑病变分类、病灶分割和球镜当量预测任务中的性能	首次通过国际竞赛形式系统比较多种AI算法在近视性黄斑病变诊断中的表现，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AI算法在近视性黄斑病变诊断中的性能并与眼科医生进行比较	近视性黄斑病变患者的眼底图像	计算机视觉	近视性黄斑病变	深度学习	深度学习算法集成	眼底图像	任务1:2306张图像，任务2:294张图像，任务3:2003张图像
1031	2025-09-28	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MR放疗计划中的应用	系统分类并比较了四类深度学习模型（CNN、GAN、Transformer、扩散模型）在MR-CT合成任务中的表现	NA	提升仅MR放疗计划中合成CT的准确性以实现临床应用	医学影像（MR和CT图像）	医学影像分析	肿瘤放疗	深度学习图像到图像翻译	CNN, GAN, Transformer, 扩散模型	医学影像	NA
1032	2025-09-28	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	结合深度化学交联质谱与深度学习技术揭示痘苗病毒粒子主要蛋白组分的有序重排和组装过程	首次将深度学习与化学交联质谱相结合应用于痘苗病毒结构研究	NA	解析痘苗病毒成熟粒子的分子结构及组装途径	痘苗病毒核心组分P4a蛋白	机器学习	病毒感染	化学交联质谱(XLMS)	深度学习	质谱数据	NA
1033	2025-09-28	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	提出基于深度学习算法的音频预测技术来检测后冠状病毒症状和抑郁倾向	采用特征采样的尺度度量方法结合音频预测技术，性能指标比现有方法提升约67%	NA	通过音频分析早期识别后冠状病毒症状和抑郁风险	人类心理健康状态和冠状病毒后症状	机器学习	精神疾病	深度学习算法、音频预测技术	深度学习算法	音频数据	NA
1034	2025-09-28	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），采用CICIDS2018最新数据集实现高效威胁检测	NA	开发安全的物联网通信机制以防范网络攻击	物联网网络流量和数据安全	机器学习	NA	深度学习、软件定义网络（SDN）	Cu-DNNGRU、Cu-BLSTM、Cu-GRULSTM、Cu-DNNLSTM	网络流量数据	使用公开数据集CICIDS2018进行10折交叉验证
1035	2025-09-28	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，通过胎盘全切片图像预测胎龄	模拟人类注意力机制聚焦高信息量区域，并整合多区域信息进行胎龄预测	模型在未见过的36张全切片图像上表现略有下降	提高从胎盘组织切片图像自动估计胎龄的准确性	胎盘绒毛组织全切片图像	数字病理学	妊娠期疾病	全切片图像分析	GestAltNet（包含注意力子网络的深度学习模型）	图像	未明确总样本量，但包含36张未见过的全切片图像测试
1036	2025-09-28	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	提出一种基于词嵌入和医学实体抽取的生物医学数据集检索系统	结合先进的信息检索模型、医学命名实体抽取技术、基于深度学习的词嵌入查询扩展和重排序策略	NA	解决生物医学数据集检索中的相关性匹配挑战	生物医学数据集	自然语言处理	NA	词嵌入、医学命名实体抽取、查询扩展	深度学习	文本	bioCADDIE数据集检索挑战赛数据集
1037	2025-09-27	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算法在胸片上升主动脉扩张检测中的诊断性能	首次在外部测试集中验证DeepCatch X Aorta算法对升主动脉扩张的检测能力，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收集，样本量相对有限（共526例扫描）	评估AI算法在胸片上检测升主动脉扩张的诊断准确性	接受胸片和CT检查的患者群体	医学影像分析	心血管疾病	深度学习算法	DeepCatch X Aorta v1.1.0（基于CNN的架构）	医学影像（胸片和CT扫描）	两组外部测试集：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）
1038	2025-09-27	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	开发用于晚期胃癌CT-T分期的端到端深度学习模型	结合3D-Conv-UNet分割网络和SmallFocusNet分类网络构建端到端多通道注意力机制模型	回顾性研究，样本量有限（460例）	实现晚期胃癌CT影像的自动T分期诊断	晚期胃癌患者的CT影像数据	计算机视觉	胃癌	CT影像分析	3D-Conv-UNet + SmallFocusNet	医学影像（CT）	460例晚期胃癌患者CT数据（2011-2024年）
1039	2025-09-27	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摄影中减少病灶定位误差的效果	首次将深度学习技术应用于DBT同侧组织匹配，并开发了可识别高不确定性病例的AI预警系统	样本量有限（30个病例），仅针对乳腺影像学领域	提升数字乳腺断层合成摄影中病灶定位的准确性	乳腺病灶和放射科医生（包括专家与非专家）	数字病理	乳腺癌	深度学习	深度学习模型	医学影像	30个病例，94个共识参考标注，涉及14名（第一部分）和12名（第二部分）放射科医生
1040	2025-09-27	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、生境影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	首次整合生境影像组学、深度学习和常规影像组学的多模态预测框架，在MGMT甲基化预测中表现出优越性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（总样本512例），需要外部验证	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（来自UCSF和本地医院的512例患者）	数字病理	胶质瘤	MRI影像分析、k-means聚类、3D CNN	多模态集成模型、3D CNN	医学影像（对比增强T1加权MRI）、临床数据	512例患者（410例来自UCSF，102例来自本地医院）