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
10561	2025-11-28	Spatial-Frequency Enhanced Mamba for Multi-Modal Image Fusion 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3632221 PMID:41259195	研究论文	提出一种空间频率增强的Mamba框架用于多模态图像融合	首次将Mamba模型引入多模态图像融合领域，并提出空间频率增强模块和动态融合机制	未明确说明模型的计算效率和实时性能	解决多模态图像融合中特征提取和融合的挑战	多模态图像数据	计算机视觉	NA	多模态图像融合	Mamba, CNN	图像	六个多模态图像融合数据集	NA	Spatial-Frequency Enhanced Mamba Block, Dynamic Fusion Mamba Block	NA	NA
10562	2025-11-28	Deep Learning Classification of Rheumatoid Arthritis in Hand Radiographs Interpretability Insights and Web Application 2025, ImmunoTargets and therapy IF:6.2Q1 DOI:10.2147/ITT.S547159 PMID:41287803	研究论文	开发用于手部X光片中类风湿关节炎自动分类的可解释深度学习框架，并部署为网页应用	结合Grad-CAM和SHAP系统评估模型可解释性，识别关键病理特征，并通过Streamlit开发临床实用网页应用	回顾性多中心研究，样本量相对有限（1,655张手部X光片）	建立可解释的深度学习框架实现类风湿关节炎自动分类，促进临床转化	809名类风湿关节炎患者（含早期病例）和846名健康对照的手部X光片	计算机视觉	类风湿关节炎	X射线成像	CNN	图像	1,655张手部X光片（809例RA患者，846例健康对照）	TensorFlow/Keras, Streamlit	VGG-8	AUC, 准确率	NA
10563	2025-11-28	A Multi-Task Transformer With Local-Global Feature Interaction and Multiple Tumoral Region Guidance for Breast Cancer Diagnosis 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3454000 PMID:39226204	研究论文	提出一种用于乳腺癌超声图像肿瘤分割和分类的多任务Transformer网络	设计了局部-全局特征交互的双流编码器和多肿瘤区域引导模块，能够显式学习肿瘤内部和周围区域的长程非局部依赖关系	NA	开发基于深度学习的乳腺癌超声图像自动诊断方法	乳腺癌超声图像	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer	图像	两个乳腺癌超声数据集，包含大型外部验证数据集	NA	双流编码器(CNN+Transformer), 多肿瘤区域引导模块	诊断准确率	NA
10564	2025-11-28	Deep Learning and High-Resolution Anoscopy: Development of an Interoperable Algorithm for the Detection and Differentiation of Anal Squamous Cell Carcinoma Precursors-A Multicentric Study 2024-May-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16101909 PMID:38791987	研究论文	开发基于深度学习的算法，用于在高分辨率肛门镜检查图像中自动检测和区分高级别与低级别鳞状上皮内病变	首次开发可同时适用于传统和数字肛门镜系统的深度学习算法，并在多中心研究中验证其性能	研究仅基于两个中心的151例检查，样本来源相对有限	开发自动检测和区分肛门鳞状细胞癌前病变的深度学习系统	高分辨率肛门镜检查图像中的高级别和低级别鳞状上皮内病变	计算机视觉	肛门鳞状细胞癌	高分辨率肛门镜检查	CNN	图像	151例高分辨率肛门镜检查，共57,822张图像（28,874张HSIL，28,948张LSIL）	NA	NA	准确率, 敏感度, 特异度, AUC	NA
10565	2025-11-28	Predicting Molecular Subtype and Survival of Rhabdomyosarcoma Patients Using Deep Learning of H&E Images: A Report from the Children's Oncology Group 2023-01-17, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-22-1663 PMID:36346688	研究论文	本研究使用深度学习分析横纹肌肉瘤H&E图像，预测分子亚型和患者生存率	首次将卷积神经网络应用于横纹肌肉瘤H&E图像，直接关联组织学特征与驱动基因突变及临床预后	样本量相对有限（321例），部分突变预测性能一般（如RAS通路ROC 0.67）	开发基于深度学习的横纹肌肉瘤诊断和预后预测工具	横纹肌肉瘤患者的H&E组织病理图像	数字病理学	横纹肌肉瘤	H&E染色，全玻片数字化扫描	CNN	病理图像	321例患者（训练集），136例独立测试样本	NA	卷积神经网络	ROC曲线，事件无生存期预测，总生存期预测	NA
10566	2025-11-27	Artificial Neural Networks and Deep Learning in Solid Organ Transplantation 2025-Dec-01, Transplantation IF:5.3Q1 DOI:10.1097/TP.0000000000005500 PMID:40702591	综述	本文概述人工神经网络和深度学习在实体器官移植领域的应用、术语解释及使用建议	系统梳理神经网络在移植领域的应用发展，特别关注非表格数据处理的新趋势	模型解释性仍需结合具体情境，存在黑箱预测的局限性	为移植领域研究者提供神经网络和深度学习的入门指南和应用框架	实体器官移植相关数据和应用场景	机器学习	器官移植	NA	人工神经网络,深度学习	图像,文本,非表格数据	NA	NA	NA	NA	NA
10567	2025-11-27	Benign and malignant bone lesion diagnosis based on self-supervised and radiomics fusion using SPECT/CT images 2025-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2025.100723 PMID:41277948	研究论文	基于SPECT/CT图像，通过融合自监督学习和影像组学技术提高良恶性骨病变诊断准确性	提出SPARC-Net模型，利用功能性SPECT数据作为语义先验从CT扫描中提取判别性特征，无需人工标注	NA	提高SPECT/CT成像在区分良恶性骨病变方面的诊断准确性，减少传统图像解读的主观性	741例确诊的骨病变病例	医学影像分析	骨肿瘤	SPECT/CT成像	深度学习	SPECT/CT医学图像	741例骨病变病例	NA	SPARC-Net	准确率, AUC, F1分数, 精确率, 灵敏度, 特异性	NA
10568	2025-11-27	Rupiah exchange rate prediction against the US Dollar using a deep neural network with a multi-output sliding window approach 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103692 PMID:41277988	研究论文	本研究使用多输出滑动窗口的深度神经网络方法预测印尼盾对美元的汇率	提出结合多输出滑动窗口框架和正弦-余弦时间编码的深度学习汇率预测方法，能够同时预测买入价和卖出价	仅使用历史汇率数据，未考虑其他宏观经济因素对汇率的影响	开发准确可靠的汇率预测模型以支持金融决策	印尼盾对美元的历史汇率数据	机器学习	NA	深度学习，时间序列预测	MLP, LSTM, GRU	时间序列数据	2015年至2025年的每日历史汇率数据	NA	多层感知器, 长短期记忆网络, 门控循环单元	MAPE, RMSE, R²	NA
10569	2025-11-27	Spectral-aware CNN with learnable biorthogonal units and depthwise convolutions for multi-class blood cell classification 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103685 PMID:41277991	研究论文	提出一种用于多类血细胞分类的新型混合深度学习模型，结合了谱感知卷积神经网络、可学习谱双正交下采样单元和深度可分离卷积	使用小波启发的可学习谱双正交下采样单元替代传统池化层以改进特征保留，并集成深度可分离卷积减少参数数量和训练成本	NA	实现白血病和贫血等疾病的有效早期诊断，通过准确分类外周血细胞	外周血细胞图像	计算机视觉	白血病,贫血	深度学习	CNN	图像	17,092张图像，涵盖8个血细胞类别	NA	谱感知CNN,可学习谱双正交下采样单元,深度可分离卷积	准确率	NA
10570	2025-11-27	Tooth-level detection and mapping of dental pathologies on panoramic radiographs using YOLOv11 and RT-DETR 2025-Dec, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103696 PMID:41277983	研究论文	开发了一种在全景X光片上自动检测牙齿病理并进行牙齿级别定位的可重现方法	集成牙齿分割和病理检测两个深度学习阶段，将病理结果映射到具体牙齿	NA	开发AI辅助牙科诊断工具	牙齿和牙科病理	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	YOLOv11, RT-DETR	图像	1,628张标注全景X光片和Tufts牙科数据库	NA	YOLOv11, RT-DETR-x, YOLOv11x	mAP@50	NA
10571	2025-11-27	EEG entropy modulation as a biomarker of emotion regulation and resilience 2025-Dec, IBRO neuroscience reports IF:2.0Q3 DOI:10.1016/j.ibneur.2025.10.013 PMID:41280140	综述	本文提出脑电图熵调制作为情绪调节和心理韧性的客观生物标志物	超越静态静息态分析，提出基于认知情绪任务中的熵动态调制作为更有效的生物标志物	目前仍处于理论验证阶段，需要更多实证研究验证其临床应用价值	开发基于脑电图熵调制的情绪调节和心理韧性客观评估方法	情绪调节机制、心理韧性神经基础	临床神经心理学	情绪失调、焦虑障碍	脑电图(EEG)、熵分析	机器学习、深度学习	脑电图信号	NA	NA	NA	NA	NA
10572	2025-11-27	The Platelet-Rich Plasma research ecosystem: From mechanistic insights to precision treatment in knee osteoarthritis 2025-Dec, Regenerative therapy IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.reth.2025.10.017 PMID:41282491	综述	本文通过叙事性综述构建了富血小板血浆研究的生态系统，涵盖从机制生物学到精准医疗的全链条研究	提出PRP研究生态系统概念，整合多维度证据，强调中性粒细胞-巨噬细胞串扰等新机制，并提出精准治疗路线图	存在报告不一致、缺乏标准化分类系统、分层不足等限制因素	系统梳理PRP在膝骨关节炎领域的研究现状并推动其向精准再生疗法发展	富血小板血浆及其在膝骨关节炎治疗中的应用	数字病理	骨关节炎	深度学习质量控制、分类系统	深度学习	临床试验数据、生物学机制数据、系统评价数据	NA	NA	NA	脆弱性指数分析	NA
10573	2025-11-27	AI MAY SHOW COMPARABLE DIAGNOSTIC ACCURACY TO EXPERTS IN ORAL CANCER DETECTION, BUT EVIDENCE REMAINS LIMITED AND OF LOW CERTAINTY 2025-Dec, The journal of evidence-based dental practice IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.jebdp.2025.102199 PMID:41290266	系统综述	本研究通过系统综述和网络荟萃分析比较深度学习在口腔癌诊断中的准确性	首次使用网络荟萃分析方法系统比较深度学习模型与专家在口腔癌诊断中的准确性	证据有限且确定性较低	评估深度学习在口腔癌诊断中的准确性并与专家诊断进行比较	口腔癌诊断	数字病理	口腔癌	深度学习	深度学习模型	医学图像	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
10574	2025-11-27	Enhanced difference ghost shuffle U-Net: A hybrid Monte Carlo deep learning denoiser for boron neutron capture therapy dose calculation 2025-Dec, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70100 PMID:41290395	研究论文	提出EDGS-UNet混合蒙特卡罗深度学习去噪框架，用于快速准确的硼中子俘获治疗剂量计算	结合增强差分幽灵卷积保持高频梯度、分层通道-空间-像素注意力机制自适应特征优化，以及物理组件特异性能量守恒损失函数	仅在胶质母细胞瘤数据集上进行验证，样本量有限	加速BNCT治疗计划系统中的蒙特卡罗剂量计算	硼中子俘获治疗的3D剂量分布	医学影像处理	胶质母细胞瘤	蒙特卡罗模拟, 深度学习	CNN, U-Net	3D剂量分布图像	56个训练病例/9个验证病例/11个测试病例	NA	3D U-Net, EDGS-UNet	均方误差, 等剂量相似度, 平均绝对百分比误差, GTV相对偏差	NA
10575	2025-11-27	Artificial intelligence-enabled hydrogels: innovations and applications 2025-Nov-26, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d5tb01944c PMID:41165199	综述	本文综述了人工智能在水凝胶材料设计与性能优化中的创新方法及其在3D打印、环境检测和伤口愈合等领域的多场景应用	将人工智能技术（机器学习和深度学习）与传统水凝胶研究交叉融合，推动水凝胶向智能化和功能化方向发展	AI驱动的水凝胶研究仍面临方法局限性和技术挑战	探讨人工智能在水凝胶材料研究中的创新应用和发展趋势	水凝胶材料及其在生物医学等领域的应用	材料科学,生物医学工程	NA	机器学习,深度学习	NA	材料性能数据,应用场景数据	NA	NA	NA	NA	NA
10576	2025-11-27	Recent Advances in Integrating Machine Learning with Omics Approaches in Food Science and Nutrition Research 2025-Nov-26, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c08522 PMID:41229200	综述	探讨机器学习与多组学技术在食品科学与营养研究中的整合应用现状与前景	系统整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据与机器学习方法的协同应用	面临数据质量、模型可靠性和可解释性方面的挑战	推动机器学习与组学技术在食品加工、安全评估和营养干预中的预测模型开发	食品成分、微生物组及食品与人类健康的复杂关系	机器学习	NA	基因组学, 转录组学, 蛋白质组学, 代谢组学, 多组学整合	经典机器学习, 深度学习, 人工神经网络	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
10577	2025-11-27	Physics-aware imaging AI for quantitative MASLD biomarker mapping: a systematic review of deep learning and radiomics across ultrasound, CT, and MRI 2025-Nov-26, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05317-9 PMID:41291295	系统性综述	系统评估物理感知人工智能在MASLD定量生物标志物成像中的深度学习与影像组学应用	首次系统比较三种影像模态（超声、CT、MRI）在MASLD定量生物标志物映射中的物理感知AI技术	缺乏标准化纵向流程、多厂商数据协调不足、MASLD特异性纤维化验证不充分	评估医学影像AI在代谢相关脂肪肝病定量生物标志物映射中的应用现状	MASLD/MASH患者的超声、CT和MRI影像数据	医学影像分析	代谢相关脂肪肝病	深度学习, 影像组学	深度学习模型	医学影像	33项研究（从842条记录中筛选）	NA	NA	定量映射准确性, 外部验证效果	NA
10578	2025-11-27	[Artificial intelligence accelerates bridging the gap in intelligent surgery through medical-engineering-mathematical integration] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250814-00403 PMID:41292388	综述	探讨人工智能在推动医学-工程-数学融合以缩小智能外科差距中的关键作用	系统阐述AI技术（深度学习、计算机视觉、自然语言处理和多模态融合）在 bridging 医学-工程-数学融合差距中的核心驱动作用	主要基于肝胆胰外科案例和实践进行分析，未涵盖其他外科专科的验证	分析当前阻碍外科领域医学-工程-数学融合的关键障碍，并提出AI驱动的解决方案	外科手术领域的医学-工程-数学融合过程	计算机视觉,自然语言处理,机器学习	肝胆胰疾病	深度学习,计算机视觉,自然语言处理,多模态融合	NA	多模态医疗数据	基于国际案例研究和机构实践	NA	NA	NA	NA
10579	2025-11-27	[Advances in the treatment and prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma] 2025-Nov-26, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250526-00275 PMID:41292390	综述	本文综述肝内胆管癌的治疗进展与预后管理策略	系统整合人工智能放射组学与深度学习技术在诊断、预后评估及淋巴结转移预测中的创新应用	晚期肝内胆管癌的生存结局仍不理想	探讨肝内胆管癌的治疗策略与预后改善方法	肝内胆管癌（ICC）患者	数字病理	胆管癌	放射组学, 深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	5年生存率	NA
10580	2025-11-27	Dose stratification-based convolutional neural networks for dose distribution prediction in radiotherapy 2025-Nov-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae183f PMID:41151107	研究论文	提出基于剂量分层的卷积神经网络方法，用于提高放射治疗中剂量分布预测的精度	首次将剂量分层策略与分层预测机制相结合，通过四分量独立预测和同质性损失函数优化局部高梯度区域预测	目前仅在头颈癌病例和OpenKBP数据集上进行验证，需要扩展至其他癌症类型	提升放射治疗计划中剂量分布预测的准确性和临床适用性	头颈癌患者的放射治疗剂量分布	医学影像分析	头颈癌	放射治疗计划	CNN	医学影像数据	OpenKBP数据集中的头颈癌病例	NA	卷积神经网络	剂量分布预测精度，同质性指数	NA