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
1101	2025-11-06	Impact of Deep Learning-Based Time-of-Flight PET Images of Small Tumors Using a Human Anatomic Phantom 2025-Nov-04, Journal of nuclear medicine technology IF:1.0Q4 DOI:10.2967/jnmt.125.270450 PMID:41188046	研究论文	本研究使用人体解剖模型定量评估深度学习飞行时间技术对PET小肿瘤图像质量的影响	首次系统评估不同精度水平的深度学习飞行时间技术对PET图像中肿瘤可见度和对比度的定量影响	研究基于人体模型而非真实患者，临床验证样本有限	评估深度学习增强的飞行时间PET成像技术对小肿瘤检测性能的改善效果	模拟人体解剖结构的胸腹部模型中的肺部和肝脏肿瘤	医学影像分析	肿瘤疾病	PET/CT成像, 飞行时间技术, 深度学习图像重建	深度学习模型	PET医学影像	人体解剖模型，包含多个器官和肿瘤，在6个不同采集时间点进行扫描	NA	高精度深度学习模型(HDL)	SUVmax, 形状指数, 肿瘤可见度, 对比度	BGO晶体PET/CT扫描仪
1102	2025-11-06	Deep Learning-Enabled Real-Time Single-Shot Refocusing of Microwell Array for Digital Melting Curve Analysis 2025-Nov-04, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c05194 PMID:41188072	研究论文	提出一种基于深度学习的单次自适应点扩散函数注意力重聚焦模型，用于数字熔解曲线分析中的微孔阵列实时重聚焦	首次将深度学习与点扩散函数自校准调制相结合，实现无需机电运动的数字PCR微阵列自动聚焦	NA	解决传统数字熔解曲线分析在宽温度范围内因失焦导致的精度下降问题	数字PCR微孔阵列和呼吸道病原体	计算机视觉	呼吸道感染	数字熔解曲线分析, 数字PCR	深度学习	荧光图像	NA	NA	单次自适应点扩散函数注意力重聚焦模型	识别准确率, 变异系数, 分辨率	NA
1103	2025-11-06	Efficient Generation of Protein and Protein-Protein Complex Dynamics via SE(3)-Parameterized Diffusion Models 2025-Nov-04, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01971 PMID:41188090	研究论文	提出一种基于SE(3)参数化扩散模型的蛋白质构象轨迹生成方法PTraj-Diff	首次将几何扩散框架应用于蛋白质和蛋白质复合物轨迹生成，通过残基级SE(3)变换参数化和张量积注意力机制有效捕获蛋白质几何约束	未明确说明模型在特定蛋白质类型或复杂系统中的泛化能力限制	开发高效生成蛋白质和蛋白质复合物构象动态轨迹的计算方法	蛋白质单体和蛋白质-蛋白质复合物的构象轨迹	计算生物学	NA	生成式深度学习，分子动力学模拟	扩散模型	蛋白质结构数据，构象轨迹数据	NA	NA	PTraj-Diff，包含Power Bert编码器	NA	NA
1104	2025-11-06	Contrastive virtual staining enhances deep learning-based PDAC subtyping from H&E-stained tissue cores 2025-Nov-04, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6491 PMID:41188199	研究论文	提出一种基于对比学习的cycleGAN框架，从H&E染色组织切片生成虚拟IHC染色图像以改进PDAC亚型分类	首次将对比学习思想融入cycleGAN框架，利用半配对数据集训练虚拟染色模型，显著提升PDAC亚型分类性能	未提及模型在其他类型癌症或更大数据集上的泛化能力	开发基于深度学习的虚拟染色方法以替代传统IHC染色进行PDAC亚型分类	胰腺导管腺癌(PDAC)组织切片	数字病理学	胰腺癌	虚拟染色，H&E染色，IHC染色	GAN, cycleGAN	组织切片图像	NA	NA	cycleGAN	F1-score	NA
1105	2025-11-06	Applications and clinical translation of artificial intelligence in CBCT-based detection of endodontic lesions: a scoping review 2025-Nov-04, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00876-5 PMID:41188594	综述	本范围综述探讨了人工智能在CBCT影像中检测牙髓根尖周病变的应用现状与临床转化前景	系统评估了AI在CBCT牙髓病变检测中的最新进展，包括商业软件Diagnocat和新型架构PALNet的应用	多数研究为回顾性设计，使用小型或同质化数据集，缺乏外部验证和标准金标准对照（如组织学关联）	评估人工智能在CBCT影像中检测、分类和分割牙髓根尖周病变的应用效果与临床转化潜力	基于CBCT影像的牙髓根尖周病变	医学影像分析	牙髓根尖周病变	CBCT成像	CNN	医学影像	NA	NA	U-Net, DenseNet, PALNet	敏感度, AUC	NA
1106	2025-11-06	Single-cell resolution spatial transcriptomic signature of the retrosplenial cortex during memory consolidation 2025-Nov-04, Molecular psychiatry IF:9.6Q1 DOI:10.1038/s41380-025-03331-3 PMID:41188622	研究论文	本研究通过空间转录组学技术揭示了记忆巩固过程中压后皮层神经元亚型的分子特征	首次在单细胞分辨率下解析了空间记忆巩固过程中压后皮层的转录组特征，并发现了阿尔茨海默病模型中的神经元激活异常	研究主要聚焦于早期记忆巩固阶段，尚未涵盖完整记忆形成过程；动物模型结果需要进一步验证	探索空间记忆巩固过程中压后皮层的转录组特征及其在阿尔茨海默病中的改变	小鼠压后皮层神经元，包括阿尔茨海默病模型小鼠	空间转录组学	阿尔茨海默病及相关痴呆	空间转录组学，Xenium空间转录组学，化学遗传学	深度学习	空间转录组数据	未明确样本数量，使用正常小鼠和ADRD模型小鼠	NA	NA	NA	NA
1107	2025-11-06	Performance Comparison Between Two Versions of a Commercial Artificial Intelligence System for Chest Radiograph Interpretation: A Multicenter Study 2025-Nov-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01731-z PMID:41188640	研究论文	比较商业AI系统Gleamer ChestView两个版本在胸部X光片解读中的诊断性能	首次对同一AI系统的两个连续版本进行多中心性能比较验证	样本量相对有限(187例)，部分病例依赖放射科医生共识而非CT金标准	评估AI系统版本升级对胸部X光片诊断性能的影响	胸部X光片中的多种胸部病变(胸腔积液、肺泡疾病、纵隔肿块、气胸、肺结节)	医学影像分析	胸部疾病	深度学习	深度学习模型	胸部X光图像	187例胸部X光片，来自6个中心，4家设备制造商	NA	NA	灵敏度, 特异度, 精确度, F1分数	NA
1108	2025-11-06	Superior performance of three-dimensional to two-dimensional convolutional neural network for predicting airflow limitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease 2025-Nov-03, Respiratory investigation IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.resinv.2025.10.008 PMID:41187391	研究论文	本研究比较了基于三维和二维卷积神经网络的深度学习模型在预测慢性阻塞性肺疾病患者气流受限方面的性能	首次系统比较3D-CNN与2D-CNN在COPD气流受限预测中的性能差异，证明3D-CNN在捕捉CT图像复杂结构特征方面的优势	样本量有限（200个内部数据集和20个外部验证数据），需要更大数据集验证模型，尚未验证纵向应用的可行性	评估和比较基于深度学习的2D-CNN和3D-CNN模型在预测COPD患者FEV1%方面的性能	慢性阻塞性肺疾病患者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	计算机断层扫描	CNN	医学影像	200个内部CT数据集和20个外部验证数据	NA	ResNet18	均方根误差, 相关系数	NA
1109	2025-11-06	Innovative Learning in Anatomy Education: Assessing the Impact of Low-Cost 3D Deep Learning Anatomical Models in Museum-Based Instruction 2025-Nov-03, Journal of surgical education IF:2.6Q1 DOI:10.1016/j.jsurg.2025.103748 PMID:41187606	研究论文	评估低成本3D深度学习解剖模型在博物馆式教学中对医学生解剖学教育的有效性	采用基于PointNeXt深度学习框架的虚拟解剖博物馆平台，结合交互式3D模型提升解剖学教学的临床相关性和空间定位能力	样本量较小（40名学生），技术问题报告率25%，非实验性观察研究设计限制了因果推断	评估虚拟解剖博物馆方法在提升医学生临床推理和解剖学理解方面的效果	沙特阿拉伯哈利德国王大学应用医学科学学士课程的40名本科医学生	教育技术	NA	3D建模，深度学习	深度学习	3D解剖模型，问卷调查数据	40名本科医学生（目标组20人，对照组20人）	PointNeXt	PointNeXt, AnatoVision Block	平均分，标准差，p值，百分比，5点李克特量表	基于网页的虚拟平台
1110	2025-11-06	Dispersion based recurrent neural network model for methane monitoring in Albertan tailings ponds 2025-Nov-03, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.127748 PMID:41187672	研究论文	开发基于扩散的循环神经网络模型用于监测阿尔伯塔省尾矿池的甲烷排放	提出结合大气传输过程的扩散循环神经网络模型，能够同时预测甲烷排放量和浓度	未明确说明模型在极端天气条件下的表现和泛化能力	建立数据驱动模型评估尾矿池甲烷排放潜力并进行未来预测	阿尔伯塔省阿萨巴斯卡油砂尾矿池	机器学习	NA	反向扩散建模方法	RNN	环境监测数据	阿萨巴斯卡油砂尾矿池数据集	NA	DIRNN（基于扩散的循环神经网络）	排放预测准确度，浓度预测准确度	NA
1111	2025-11-06	Deep Learning Segmentation and Quantification of the Left Ventricle from the Parasternal Short-Axis View in Echocardiography 2025-Nov-03, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.10.005 PMID:41188093	研究论文	开发基于深度学习的超声心动图左心室自动分割与定量测量方法	首次使用nnU-Net模型实现超声心动图左心室腔和心肌的自动分割，并自动提取临床相关定量测量指标	研究样本量有限，仅验证了与两位人工观察者的一致性	开发自动化的超声心动图定量测量方法以减少测量变异性和时间消耗	超声心动图胸骨旁短轴切面图像中的左心室	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	nnU-Net	医学图像	未明确说明具体样本数量	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数, 95百分位Hausdorff距离, 受试者水平可行性	NA
1112	2025-11-06	Deep Learning-based Automated Opportunistic Osteoporosis Screening Using Chest LDCT and Lumbar CT: A Multicenter Cohort Study 2025-Nov-03, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.09.015 PMID:41188157	研究论文	提出基于深度学习的自动化骨密度测量方法，用于胸部低剂量CT和腰椎CT的骨质疏松机会性筛查	开发了首个能够跨不同厂商CT扫描仪和医院自动测量骨密度并进行骨质疏松筛查的深度学习方法	回顾性研究设计，样本主要来自特定医疗机构的患者群体	验证深度学习算法在骨质疏松机会性筛查中的诊断性能	接受胸部低剂量CT和腰椎CT扫描的4305名患者	医学影像分析	骨质疏松症	定量CT(QCT), 低剂量CT(LDCT)	CNN	CT影像	4305名患者，来自5家医院9台CT扫描仪	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R², 平均误差, 95%一致性界限, AUC, 敏感性, 特异性	NA
1113	2025-11-06	Clinical validation of a deep learning model for low-count PET image enhancement 2025-Nov, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07370-4 PMID:40471320	研究论文	本研究验证了深度学习模型RaDynPET在四倍降计数全身PET图像增强中的临床效果	开发了能够从25%标准采集时间的PET数据中恢复高质量图像的动态深度学习模型，并在内外部队列中进行了全面验证	样本量相对有限（120例患者），需要进一步多中心验证	验证深度学习模型在低计数PET图像增强中的临床可行性	接受18F-FDG PET/CT检查的120名患者（84例内部队列，36例外部队列）	医学影像分析	肿瘤疾病	PET/CT成像，OSEM重建算法	深度学习模型	PET医学影像	120例患者（84内部+36外部）	NA	RaDynPET	图像质量评分，标准化摄取值，信噪比，肿瘤背景比，对比噪声比，敏感性，特异性，PSNR，SSIM	NA
1114	2025-11-06	Dynamic Early Survival Prediction Model for Hepatocellular Carcinoma Patients Treated With Atezolizumab and Bevacizumab: A Longitudinal Deep Learning Analysis 2025-Nov, Hepatology research : the official journal of the Japan Society of Hepatology IF:3.9Q1 DOI:10.1111/hepr.70005 PMID:40702678	研究论文	开发用于预测接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗的肝细胞癌患者早期总生存期的动态深度学习模型	首次将随机生存森林方法与深度学习架构结合构建动态生存预测模型DynSurv-HCC，可在不同病因和基线AFP水平下保持稳定的预测性能	研究样本量相对有限（415例患者），且仅基于两项临床试验数据	改善不可切除肝细胞癌患者在接受阿特珠单抗和贝伐珠单抗治疗时的早期总生存期预测	不可切除肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	纵向生存分析	深度学习, 随机生存森林	临床试验数据	415例不可切除肝细胞癌患者（训练集291例，验证集124例）	NA	DynSurv-HCC	AUC	NA
1115	2025-11-06	An Explainable Deep Learning Model for Focal Liver Lesion Diagnosis Using Multiparametric MRI 2025-Nov, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240531 PMID:40928343	研究论文	开发基于多参数MRI的可解释深度学习模型用于局灶性肝脏病变的诊断分类	结合nnU-Net分割和Liver Imaging Feature Transformer分类的可解释深度学习模型，能提升放射科医生诊断准确性和效率	研究主要基于中国医院数据，需要更多外部验证	评估可解释深度学习模型在局灶性肝脏病变诊断中的效果	局灶性肝脏病变患者	计算机视觉	肝脏疾病	多参数MRI	CNN, Transformer	医学影像	2131名局灶性肝脏病变患者	PyTorch	nnU-Net, Liver Imaging Feature Transformer	Dice相似系数, 准确率	NA
1116	2025-11-06	Residual bayesian attention networks for uncertainty quantification in regression tasks 2025-Nov-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24093-6 PMID:41176534	研究论文	提出残差贝叶斯注意力框架，实现深度序列建模中端到端的不确定性量化能力	通过三个紧密耦合的核心组件实现贝叶斯推理与Transformer架构的深度集成：贝叶斯前馈层建立参数级不确定性的可微传播机制，多层残差贝叶斯注意力将径向基函数核嵌入注意力计算并引入Beta分布建模的自适应残差权重，贝叶斯协方差构造模块通过外积运算和特征值校正生成数学严谨的协方差表示	在中等规模结构化数据场景中表现稳定，但在多物理耦合系统建模等复杂任务中存在技术边界	解决深度序列建模任务中的不确定性量化问题	序列建模任务，包括工程优化、时间序列预测和空间建模	自然语言处理,机器学习	NA	贝叶斯推理,径向基函数核,外积运算	Transformer	结构化数据,序列数据	NA	NA	残差贝叶斯注意力框架	预测区间校准质量	NA
1117	2025-11-06	Classification and Segmentation of Mucus Morphology Using Deep Learning During Diagnostic Nasal Endoscopy 2025-Nov, International forum of allergy & rhinology IF:7.2Q1 DOI:10.1002/alr.70004 PMID:40879571	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的方法，用于在诊断性鼻内窥镜检查中对黏液形态进行分类和分割	这是首个在鼻腔环境中客观分类黏液形态的研究	NA	通过深度学习模型检测鼻窦炎症	鼻内窥镜检查中遇到的黏液形态	计算机视觉	鼻窦炎	深度学习	预训练深度学习模型	内窥镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
1118	2025-11-06	Multisensory Integration for Identifying the Milling States in Robot-Assisted Cervical Laminectomy 2025-Nov, Orthopaedic surgery IF:1.8Q2 DOI:10.1111/os.70182 PMID:41067886	研究论文	本研究通过整合触觉和听觉感知来识别机器人辅助颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态	首次将振动和声音信号融合用于脊柱手术中磨钻状态识别，并采用LSTM深度学习模型实现高精度分类	实验仅在绵羊颈椎上进行，未在人体验证；设置的磨削状态相对有限	提高机器人辅助颈椎椎板切除术中磨钻状态识别的准确性，保障患者安全	绵羊颈椎椎板切除术中的高速磨钻状态	医疗机器人	脊柱疾病	振动信号采集，声音信号采集，快速傅里叶变换	LSTM, SVM, KNN, Naive Bayes, LDA, DT	振动信号，声音信号	6600组高速磨钻磨削数据	NA	单层LSTM（12个记忆单元）	准确率	NA
1119	2025-11-06	Deep learning approaches for resolving genomic discrepancies in cancer: a systematic review and clinical perspective 2025-Nov-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf541 PMID:41176790	系统综述	系统评估深度学习在解决癌症基因组差异方面的应用现状与临床前景	首次系统综述78项研究（2015-2024），提出结合联邦学习和注意力机制的未来研究方向	存在数据稀缺、批次效应和黑盒模型可解释性等挑战	评估深度学习在癌症基因组差异识别和校正中的性能与临床转化	癌症基因组测序数据	生物信息学	癌症	基因组测序	CNN, 图神经网络	基因组序列数据	78项研究（未明确总样本量）	NA	卷积架构, 图基础架构	假阴性率, 准确率	NA
1120	2025-11-06	A deep learning algorithm to detect proximal humerus fractures on radiographs 2025-Nov, JSES reviews, reports, and techniques DOI:10.1016/j.xrrt.2025.07.025 PMID:41179412	研究论文	开发用于检测X光片中肱骨近端骨折的深度学习算法	首次开发专门针对肱骨近端骨折检测的深度学习算法，并通过显著图验证模型关注区域	研究主要依赖单一机构数据，外部验证集规模较小（116例）	开发可靠且可信的深度学习方法来检测X光片中的肱骨近端骨折	肱骨近端X光片，包括骨折（996例）和非骨折（607例）病例	数字病理	骨科骨折	放射影像分析	深度学习	X光图像	1603例训练数据（996例骨折，607例非骨折），116例外部测试数据	NA	NA	准确率，F1分数，灵敏度	NA