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
1061	2025-07-24	Revolutionizing agriculture: A comprehensive review on artificial intelligence applications in enhancing properties of agricultural produce 2025-Jul, Food chemistry: X DOI:10.1016/j.fochx.2025.102748 PMID:40686912	review	本文综述了人工智能在农业中的应用，包括作物病害检测、产量预测、土壤健康评估等方面	详细探讨了AI工具如ML算法、深度学习模型、IoT和DSS在农业中的创新应用	广泛采用面临高成本、隐私问题、基础设施不足和技术知识有限等障碍	探索人工智能在农业中的应用及其潜力	农作物、土壤、农业实践	machine learning	NA	ML算法、深度学习模型、IoT、DSS	CNN、LSTM	image、text	NA
1062	2025-07-24	A proof-of-concept study of direct magnetic resonance imaging-based proton dose calculation for brain tumors via neural networks with Monte Carlo-comparable accuracy 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100806 PMID:40687308	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的剂量引擎，可直接从磁共振图像计算质子剂量，以简化工作流程并保持蒙特卡罗级别的准确性	首次实现了直接从磁共振图像进行质子剂量计算，无需合成CT，简化了工作流程并保持了高精度	研究仅针对脑肿瘤患者，样本量较小（39例），且未在其他肿瘤类型中验证	开发一种直接从磁共振图像计算质子剂量的方法，以简化质子治疗的工作流程	脑肿瘤患者的磁共振和CT图像	医学影像分析	脑肿瘤	深度学习	xLSTM	医学影像（MRI和CT）	39例脑肿瘤患者（29例训练，3例验证，7例测试）
1063	2025-07-24	Three-dimensional reconstruction of the knee joint based on automated 1.5T magnetic resonance image segmentation: A feasibility study 2025-Jul, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70361 PMID:40689092	研究论文	本研究验证了基于1.5T MRI的自动和半自动分割方法在膝关节三维重建中的准确性	使用基于transformer的深度学习模型(UNet-R)进行自动分割，并与半自动和手动分割方法进行比较	样本量较小(仅11个膝关节)，且仅使用1.5T MRI系统	验证MRI在膝关节三维重建中的准确性	膝关节的远端股骨和近端胫骨	数字病理	骨科疾病	1.5T MRI扫描	UNet-R(基于transformer的深度学习模型)	MRI图像	11个新鲜冷冻尸体膝关节
1064	2025-07-24	A multi-task deep neural network reveals inflowing river impacts for predictive lake management 2025-Jul, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100592 PMID:40689412	研究论文	本文提出了一种多任务深度神经网络（MTDNN），用于预测流入河流对湖泊水质的影响，以提高湖泊管理的效率和准确性	开发了一种能够同时预测多个水质指标的多任务深度神经网络，相比传统机械模型和单任务深度学习模型，预测精度提高了56.3%	模型的应用可能依赖于特定湖泊的数据，其通用性需要进一步验证	开发一种集成预测工具，以有效管理湖泊水质和防止生态退化	滇池及其流入河流的水质指标（高锰酸盐指数、总磷、总氮和藻类密度）	机器学习	NA	多任务深度神经网络（MTDNN）	深度神经网络	水质数据	滇池及其流入河流的数据
1065	2025-07-24	Analysis of Tumor Microenvironmental Features Between Primary and Synchronous Liver Metastases From Patients With Colorectal Cancers Using a Deep Learning Algorithm 2025-Jul, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-25-00004 PMID:40694782	研究论文	使用深度学习算法分析结直肠癌患者原发性和同步性肝转移瘤的肿瘤微环境特征	首次使用QuantCRC算法量化15种不同的形态学肿瘤特征，比较原发性和同步性肝转移瘤的微环境差异	样本量较小（57例患者），且仅来自单一医疗机构	探究结直肠癌原发瘤与同步性肝转移瘤在肿瘤微环境特征上的差异	结直肠癌患者及其同步性肝转移瘤	数字病理学	结直肠癌	深度学习算法（QuantCRC）	NA	图像	57例结直肠癌患者及其同步性肝转移瘤
1066	2025-07-24	VascX Models: Deep Ensembles for Retinal Vascular Analysis From Color Fundus Images 2025-Jul-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.7.19 PMID:40699175	研究论文	介绍并验证了用于彩色眼底图像血管、动静脉分割、视盘分割和中央凹定位的深度学习模型集成VascX	提出了一个新的、更鲁棒的预处理算法和强大的数据增强方法，训练了UNet模型集成，性能优于现有公开模型	未明确提及具体限制，可能包括模型在极端图像条件下的表现或泛化能力	改进视网膜血管分析，支持更稳健的视网膜血管特征分析	彩色眼底图像(CFIs)中的血管、动静脉、视盘和中央凹	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	UNet集成模型	图像	超过15个已发布的带注释数据集，主要来自荷兰研究(如鹿特丹研究)
1067	2025-07-24	Immune-related genes can accurately predict survival in bladder cancer: a retrospective study via two independent immunotherapy cohorts 2025-Jun-30, Translational andrology and urology IF:1.9Q3 DOI:10.21037/tau-2025-28 PMID:40687668	研究论文	本研究通过两个独立的免疫治疗队列，利用深度学习算法构建了一个基于免疫相关基因的风险评分模型，用于预测膀胱癌患者的生存期	首次利用深度学习算法构建基于免疫相关基因的风险评分模型，用于预测膀胱癌免疫治疗的预后	研究仍处于早期阶段，需要更多独立队列验证模型的普适性	识别免疫相关基因作为膀胱癌免疫治疗的潜在生物标志物	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	深度学习	深度学习算法	基因表达数据	两个独立免疫治疗队列（IMvigor210CoreBiologies包和GEO数据库）
1068	2025-07-24	The diagnostic model from semi-supervised cross modality transformation improved the distinguished ability of X-rays for pulmonary tuberculosis 2025-Jun-27, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107004 PMID:40695011	研究论文	该研究通过构建半监督跨模态转换的AI模型，提高常规X光对肺结核的诊断准确性，使其接近CT扫描的性能	采用半监督跨模态转换计算模型，结合X光和CT图像独立训练深度学习模型，显著提升了X光诊断肺结核的精度和特异性	模型的灵敏度略低于原始X光模型，可能影响某些临床场景的应用	提高在资源匮乏地区肺结核的早期诊断准确性	肺结核患者的X光和CT图像	数字病理	肺结核	半监督跨模态转换计算模型，迁移学习	深度学习模型	图像	来自医院和两个开源数据集（CHNCXR和MC）的患者数据
1069	2025-07-24	Multi-parameter MRI deep learning model for lymphovascular invasion assessment in invasive breast ductal carcinoma: A multicenter, retrospective study 2025-Jun-25, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.107002 PMID:40695008	研究论文	本研究探讨了基于多参数MRI的深度学习模型在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的价值	结合多参数MRI和深度学习技术，开发了一种新的术前LVI评估工具，提高了预测准确性	研究为回顾性设计，样本量有限（448例），且仅来自两个中心	评估多参数MRI深度学习模型在预测浸润性乳腺导管癌淋巴血管侵犯状态中的性能	浸润性乳腺导管癌患者	数字病理	乳腺癌	多参数MRI	MobileNetV2-3D	MRI图像	448例浸润性乳腺导管癌患者（来自两个医疗中心）
1070	2025-07-24	Deep Learning-Based Models for Ventricular Segmentation in Hydrocephalus: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-06, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.124001 PMID:40306409	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在脑积水患者心室分割中的性能	首次对深度学习模型在脑积水心室分割中的应用进行了系统评价和荟萃分析	纳入研究数量有限（24项），且不同影像模态间存在性能差异	评估深度学习模型在脑积水心室分割中的性能表现	脑积水患者的神经影像数据	digital pathology	hydrocephalus	深度学习	DL-based models	MRI/CT/超声影像	24项研究共2911名患者
1071	2025-07-24	ORAKLE: Optimal Risk prediction for mAke30 in patients with sepsis associated AKI using deep LEarning 2025-May-26, Critical care (London, England) DOI:10.1186/s13054-025-05457-w PMID:40420108	研究论文	介绍了一种名为ORAKLE的新型深度学习模型，用于预测脓毒症相关急性肾损伤（AKI）患者在30天内发生重大不良肾脏事件（MAKE30）的风险	ORAKLE模型利用动态时间序列数据进行预测，克服了现有静态预测模型的不足，能够更准确地捕捉肾脏损伤、治疗效果和患者轨迹的动态变化	研究为回顾性分析，可能存在数据偏差；模型性能需在更多临床环境中进一步验证	开发能够准确预测AKI患者30天内重大不良肾脏事件风险的深度学习模型	脓毒症相关急性肾损伤（AKI）患者	医疗人工智能	急性肾损伤	深度学习时间序列分析	Dynamic DeepHit框架	临床时间序列数据	开发队列（MIMIC-IV数据库）16,671例患者，外部验证队列（SiCdb数据库）2,665例患者和（eICU-CRD数据库）11,447例患者
1072	2025-07-24	Pancreas segmentation using AI developed on the largest CT dataset with multi-institutional validation and implications for early cancer detection 2025-May-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01802-9 PMID:40379726	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）用于胰腺的自动分割，并在大型CT数据集上进行了多机构验证，以提高早期胰腺癌检测的准确性	使用迄今为止最大的单机构CT数据集（n=3031）开发了3D nnU-Net模型，并在多机构AbdomenCT-1K数据集（n=585）上进行了外部验证，展示了模型在不同成像条件下的鲁棒性	虽然模型在多个数据集上表现良好，但未提及在更广泛或更具挑战性的临床环境中的表现	提高胰腺自动分割的准确性，以促进早期胰腺癌检测和胰腺疾病的生物标志物发现	胰腺	数字病理	胰腺癌	深度学习	3D nnU-Net	CT图像	3031个单机构CT扫描和585个多机构AbdomenCT-1K数据集扫描
1073	2025-07-24	Tracking Conditioned Fear in Pair-Housed Mice Using Deep Learning and Real-Time Cue Delivery 2025-May-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.10.653260 PMID:40463247	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的开源软件，用于在配对饲养的小鼠家庭笼中实时追踪条件恐惧行为	结合开源软件和深度学习姿态估计技术，在生态学相关环境中研究小鼠的条件恐惧行为	研究仅针对小鼠模型，结果向人类PTSD的转化需要进一步验证	开发新方法来研究创伤后应激障碍(PTSD)相关的条件恐惧行为	配对饲养的小鼠	数字病理学	创伤后应激障碍(PTSD)	深度学习姿态估计	深度学习模型	视频	配对饲养的小鼠群体(具体数量未明确说明)
1074	2025-07-24	Vessels hiding in plain sight: quantifying brain vascular morphology in anatomical MR images using deep learning 2025-May-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.06.652518 PMID:40654616	研究论文	该研究开发了一种名为anat2vessels的深度学习模型，用于在标准T1或T2加权MR图像中量化脑血管形态	提出了一种无需额外MRA扫描即可在常规MR图像中准确量化脑血管形态的深度学习方法	模型性能在仅使用T1w图像时可能不如T2w图像	开发一种非侵入性方法来评估脑血管形态及其与脑健康和衰老的关系	脑血管形态	数字病理学	老年疾病	MR成像	深度学习神经网络	医学影像	包含配对MR/MRA的数据集及另一个不含MRA的数据集
1075	2025-07-24	Automated Joint Space Detection Improves Bone Segmentation Accuracy 2025-May-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.30.651481 PMID:40654621	研究论文	本研究通过深度学习模型自动检测关节间隙，提高了骨骼分割的准确性	超越之前发布的半自动标记分水岭算法，引入了结构增强、张量投票和输出膨胀技术来识别关节间隙，并使用3D U-Net架构的深度学习模型进行预测	在疾病严重程度和年龄增加的TNF-Tg小鼠中，准确性下降，且在关节炎严重程度增加的前爪中准确性也逐步降低	提高复杂骨骼解剖结构的自动分割准确性	小鼠的后爪和前爪骨骼	数字病理	炎症侵蚀性关节炎	micro-CT、深度学习	3D U-Net、ResNet-18	图像	野生型（WT）和肿瘤坏死因子转基因（TNF-Tg）小鼠的后爪和前爪，数量未明确说明
1076	2025-07-24	Diagnostic Accuracy of a Deep Learning Algorithm for Detecting Unruptured Intracranial Aneurysms in Magnetic Resonance Angiography: A Multicenter Pivotal Trial 2025-05, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.123882 PMID:40086726	研究论文	评估深度学习算法在磁共振血管造影中检测未破裂颅内动脉瘤的准确性	使用3D U-Net模型在TOF MRA数据上实现高灵敏度和低假阳性率的未破裂颅内动脉瘤检测	对于小于3毫米的动脉瘤检测灵敏度较低，仍需专家复核	评估深度学习算法在辅助放射科医生检测未破裂颅内动脉瘤方面的效果	675名参与者（189名动脉瘤阳性，486名阴性）的TOF MRA数据	数字病理学	颅内动脉瘤	TOF磁共振血管造影	3D U-Net	医学影像	675名参与者（来自2家医院2019-2023年数据），训练使用988个非重叠TOF MRA数据集
1077	2025-07-24	Assessing Algorithmic Fairness With a Multimodal Artificial Intelligence Model in Men of African and Non-African Origin on NRG Oncology Prostate Cancer Phase III Trials 2025-May, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00284 PMID:40344545	research paper	评估多模态人工智能模型在非洲和非非洲裔男性前列腺癌患者中的算法公平性	使用多模态AI深度学习系统评估前列腺癌临床试验中不同种族亚组的预后性能，填补了非洲裔美国人在基因组生物标志物开发中的代表性不足	研究中包含29名种族状态未知或缺失的患者，可能影响结果的全面性	评估多模态AI工具在不同种族亚组中的普适性和算法公平性	非洲裔和非非洲裔前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	multimodal AI deep learning	deep learning	digital histopathology and clinical data	5,708名患者（包括948名非洲裔和4,731名非非洲裔患者）
1078	2025-07-24	Deep learning-based generation of DSC MRI parameter maps using DCE MRI data 2025-Apr-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	利用深度学习技术从DCE MRI数据生成DSC MRI参数图	开发了一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的方法，能够从DCE MRI数据合成DSC衍生的参数图，从而减少对比剂的使用量	研究样本量有限，且仅针对脑肿瘤患者和健康对照进行了验证	开发一种方法，通过单一剂量的对比剂获取DSC和DCE MRI参数图	脑肿瘤患者和健康对照的MRI数据	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI和DCE MRI	cGAN	MRI图像	64名参与者，包括脑肿瘤患者和健康对照
1079	2025-07-24	MSP-tracker: A versatile vesicle tracking software tool used to reveal the spatial control of polarized secretion in Drosophila epithelial cells 2025-04, PLoS biology IF:7.8Q1 DOI:10.1371/journal.pbio.3003099 PMID:40208901	研究论文	开发了一种名为MSP-tracker的囊泡追踪软件工具，用于研究果蝇上皮细胞中极化分泌的空间控制	利用计算机视觉和深度学习技术开发了MSP-tracker，无需大量训练数据即可在嘈杂环境中追踪囊泡轨迹，揭示了微管组织在顶端分泌靶向中的核心作用	研究主要局限于果蝇上皮细胞，未在其他生物系统或细胞类型中验证	研究上皮细胞中特定分泌货物如何靶向质膜的不同区域	果蝇上皮细胞中的后高尔基体囊泡	计算机视觉	NA	RUSH系统、计算机视觉、深度学习	NA	图像	NA
1080	2025-07-24	Comparison of Pathologist and Artificial Intelligence-based Grading for Prediction of Metastatic Outcomes After Radical Prostatectomy 2025-Feb, European urology oncology IF:8.3Q1 DOI:10.1016/j.euo.2024.08.004 PMID:39232875	research paper	比较病理学家和基于人工智能的分级方法在预测前列腺癌根治术后转移结果方面的表现	首次将深度学习应用于前列腺癌组织病理图像分级，并与病理学家的分级结果在预测转移结果方面进行比较	研究仅基于三个手术队列的777名患者，样本量相对有限	评估人工智能在前列腺癌分级中的预测性能	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	deep learning	CNN	image	777名前列腺癌患者