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
11581	2025-10-06	High-Throughput Molecular Imaging via Deep-Learning-Enabled Raman Spectroscopy 2021-12-07, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.1c02178 PMID:34797972	研究论文	提出基于深度学习的拉曼光谱框架DeepeR，实现高通量分子成像	开发首个结合去噪重建与空间超分辨的深度学习拉曼光谱框架，实现最高160倍成像加速	需要大量训练数据（150万光谱），组织尺度成像需依赖迁移学习	解决拉曼光谱数据采集速度慢的问题，实现高通量分子成像	细胞和组织尺度的生物样本	计算生物医学成像	NA	拉曼光谱，深度学习	神经网络	高光谱拉曼图像	超过150万光谱（相当于400小时采集数据）	NA	NA	均方误差，空间分辨率	NA
11582	2025-10-07	The impact of partner interaction on brief social buffering in adolescent female rats as analyzed by deep learning-based object detection algorithms 2025-Aug-01, Physiology & behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.physbeh.2025.114934 PMID:40311725	研究论文	本研究通过深度学习算法分析伴侣互动对青春期雌性大鼠短暂社会缓冲效应的影响	首次使用YOLOv8和BoT-SORT深度学习算法分析社会缓冲行为，减少人为偏见并获取人类难以观察的变量	仅使用青春期Sprague-Dawley大鼠，样本时间窗口较短（仅3分钟缓冲期）	探究短暂社会接触是否能在恐惧条件反射后产生社会缓冲效应，以及伴侣互动对此效应的影响	青春期Sprague-Dawley大鼠（4-5周龄，雄性和雌性）	计算机视觉	NA	深度学习行为分析	目标检测算法	视频行为数据	青春期Sprague-Dawley大鼠群体（具体数量未明确说明）	YOLOv8, BoT-SORT	YOLOv8, BoT-SORT	行为相关性分析	NA
11583	2025-10-07	Artificial intelligence applications for the diagnosis of pulmonary nodules 2025-Jul-01, Current opinion in pulmonary medicine IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCP.0000000000001179 PMID:40326426	综述	评估人工智能在孤立性肺结节诊断中的应用价值及临床挑战	系统整合AI在影像学与液体活检中的诊断性能，强调临床转化障碍而非单纯技术细节	缺乏前瞻性多中心验证、存在过拟合风险、可解释性差且与临床评估指标重叠	探讨AI在肺结节诊断中的临床应用前景与局限性	孤立性肺结节（SPNs）	数字病理	肺癌	CT影像分析, RNA测序, 液体活检	CNN, 机器学习	医学影像, 基因组数据, 临床数据	NA	NA	NA	Dice相似系数, AUC	NA
11584	2025-10-07	Predicting host-pathogen interactions with machine learning algorithms: A scoping review 2025-06, Infection, genetics and evolution : journal of molecular epidemiology and evolutionary genetics in infectious diseases DOI:10.1016/j.meegid.2025.105751 PMID:40220943	综述	本文通过范围综述方法系统评估机器学习算法在宿主-病原体相互作用预测中的应用现状	首次系统比较不同机器学习方法在HPI预测中的效果，提供未来研究路线图	数据集标准化不足和模型可解释性存在显著差距	评估机器学习在宿主-病原体相互作用预测中的有效性	宿主-病原体相互作用（特别是蛋白质-蛋白质相互作用）	机器学习	传染病	机器学习算法	Random Forest, Gradient Boosting, CNN, RNN	分子相互作用数据	46篇相关文献中筛选30篇进行综述	NA	卷积神经网络, 循环神经网络	准确率	NA
11585	2025-10-07	Combining Deep Data-Driven and Physics-Inspired Learning for Shear Wave Speed Estimation in Ultrasound Elastography 2025-Jun, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3561599 PMID:40238602	研究论文	提出一种结合数据驱动和物理启发学习的混合方法，用于超声弹性成像中的剪切波速度估计	采用自适应无监督损失函数，能够在没有已知SWS值的真实数据上训练网络，减少伪影并提高鲁棒性	仅在实验体模数据和两名人类受试者的肝脏数据上进行了验证，样本量有限	提高超声弹性成像中剪切波速度估计的准确性和鲁棒性	剪切波在生物组织中的传播特性	医学影像分析	肝脏疾病	超声弹性成像，剪切波弹性成像	深度学习	超声RF/IQ数据，位移数据	实验体模数据和两名人类受试者的肝脏数据	NA	NA	准确性，可靠性	NA
11586	2025-10-07	Virtual monochromatic image-based automatic segmentation strategy using deep learning method 2025-Jun, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104986 PMID:40318556	研究论文	本研究提出了一种基于双能CT虚拟单能图像的新型深度学习模型MIAU-Net，用于头颈部危及器官的自动分割	首次系统研究双能CT虚拟单能图像在自动分割中的应用，提出新型MIAU-Net模型并确定不同组织分割的最佳能量水平	研究样本量有限（46例患者），需要更多数据验证模型泛化能力	评估双能CT虚拟单能图像在自动分割中的性能并确定最佳能量水平	头颈部危及器官（脑干、视交叉、晶状体、下颌骨、眼睛、视神经）	医学影像分析	头颈部肿瘤	双能CT（DECT）、虚拟单能图像（VMI）	深度学习	CT医学图像	46例患者的双能CT数据	NA	MIAU-Net, U-Net, Attention-UNet, nnU-Net, TransFuse	Dice相似系数（DSC）	NA
11587	2025-10-07	AutoFE-Pointer: Auto-weighted feature extractor based on pointer network for DNA methylation prediction 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143668 PMID:40339839	研究论文	提出一种基于指针网络的自动加权特征提取框架AutoFE-Pointer，用于DNA甲基化预测	使用改进的软化指针网络动态提取和加权DNA序列特征，能够同时处理多物种数据集	未明确说明模型在特定疾病类型上的具体表现	开发轻量级DNA甲基化预测工具，解决现有模型物种特异性限制和计算资源需求高的问题	DNA甲基化模式	计算生物学	癌症	DNA甲基化测序	指针网络	DNA序列数据	17个不同基准数据集（跨多个物种）	NA	改进的软化指针网络	预测准确性，跨物种泛化能力	本地离线环境部署
11588	2025-10-07	Comparative analysis of deep learning methods for breast ultrasound lesion detection and classification 2025-Jun, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104993 PMID:40381258	研究论文	比较分析深度学习方法在乳腺超声病灶检测和分类中的性能	首次系统比较目标检测、语义分割和实例分割方法在乳腺超声病灶分析中的效果，并公开新的BUS-UCLM数据集	研究结果可能受限于所用数据集的特性和规模	评估不同深度学习方法在乳腺超声计算机辅助诊断系统中的性能	乳腺超声图像中的病灶	计算机视觉	乳腺癌	超声成像	CNN	医学图像	5个数据集（包括新收集的BUS-UCLM和4个公开数据集）	NA	Mask R-CNN, Poolformer	COCO AP50, Dice系数	NA
11589	2025-10-07	S2L-CM: Scribble-supervised nuclei segmentation in histopathology images using contrastive regularization and pixel-level multiple instance learning 2025-Jun, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110293 PMID:40381473	研究论文	提出一种基于涂鸦监督的病理图像细胞核分割框架S2L-CM，通过对比正则化和像素级多示例学习提升分割性能	结合自生成伪标签、多尺度对比正则化和像素级多示例学习，在稀疏标注条件下实现接近全监督性能的细胞核分割	性能仍略低于全监督学习方法，依赖初始涂鸦标注质量	开发弱监督的病理图像细胞核分割方法以减少人工标注成本	病理图像中的细胞核	数字病理	NA	深度学习	CNN	病理图像	四个细胞核数据集	PyTorch	NA	分割性能指标	NA
11590	2025-10-07	Bayesian Optimization with Gaussian Processes Assisted by Deep Learning for Material Designs 2025-May-29, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c00592 PMID:40383929	研究论文	本研究将深度核学习与高斯过程相结合应用于贝叶斯优化，以提升材料设计的效率	提出将深度核学习与高斯过程结合的贝叶斯优化方法，解决了传统高斯过程无法自动生成描述符的局限性	在寻找居里温度最高的合金任务中，标准高斯过程表现优于深度核学习模型	提升材料设计中贝叶斯优化的效率	氧化物数据集和有机-无机杂化钙钛矿合金	机器学习	NA	深度核学习	高斯过程,神经网络	材料特性数据	922个氧化物数据集和610个钙钛矿合金数据集	NA	深度核学习	效率比较	NA
11591	2025-05-30	Enhanced Pelvic CT Segmentation via Deep Learning: A Study on Loss Function Effects 2025-May-29, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01550-2 PMID:40437147	research paper	本研究探讨了使用卷积神经网络（CNN）在盆腔CT图像中自动分割风险器官（OARs）的方法，重点关注膀胱、前列腺、直肠和股骨头（FHs）的分割，以替代传统的手动分割方法	通过比较U-Net、ResU-Net、SegResNet和Attention U-Net模型，并探索不同损失函数对分割精度的影响，发现SegResNet在分割性能上优于其他模型，且Dice损失函数在多数OARs分割中表现最佳	研究仅针对盆腔CT图像，样本量相对有限（240例前列腺分割和220例其他器官分割），且未探讨模型在其他影像模态或更大数据集上的泛化能力	提高放射治疗计划中风险器官（OARs）自动分割的精度和效率	盆腔CT图像中的膀胱、前列腺、直肠和股骨头（FHs）	digital pathology	prostate cancer	CT	CNN, U-Net, ResU-Net, SegResNet, Attention U-Net	image	240例前列腺分割患者和220例其他器官分割患者	NA	NA	NA	NA
11592	2025-10-07	DCA-U-Net: a deep learning network for segmentation of laser-induced thermal damage regions in mouse skin OCT images 2025-May-28, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adcd7c PMID:40239684	研究论文	提出一种用于小鼠皮肤OCT图像中激光诱导热损伤区域分割的轻量级深度学习网络DCA-U-Net	通过引入更高效的扩张ConvNeXT块和双模块注意力块，在显著减少参数量的同时提升特征提取能力和分割精度	研究仅限于小鼠皮肤激光热损伤OCT数据，尚未在人类临床数据上验证	开发高效的皮肤激光热损伤区域自动分割方法以支持精准诊疗	小鼠皮肤激光热损伤区域的OCT图像	计算机视觉	皮肤损伤	光学相干断层扫描	CNN	图像	两个不同部位的小鼠皮肤激光热损伤OCT数据集	NA	U-Net, Dilated ConvNeXT, Attention机制	分割精度	NA
11593	2025-10-07	Deep Learning-Assisted 3D Pressure Sensors for Control of Unmanned Aerial Vehicles 2025-May-28, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c03575 PMID:40371705	研究论文	开发了一种基于多层微结构复合薄膜压阻传感阵列和深度学习技术的可穿戴智能手势识别控制系统，用于无人机控制	结合多层微结构复合薄膜压阻传感阵列与深度学习技术，实现了高灵敏度手势识别和无人机控制	NA	开发实时人体运动检测和识别系统，用于虚拟现实、远程控制和机器人应用	人体手势动作和无人机控制	机器学习和机器人技术	NA	压阻传感技术和深度学习	CNN	传感器数据和手势数据	NA	NA	卷积神经网络	识别准确率	NA
11594	2025-05-30	Combined Topological Data Analysis and Geometric Deep Learning Reveal Niches by the Quantification of Protein Binding Pockets 2025-May-28, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2025.0076 PMID:40434873	研究论文	本文结合拓扑数据分析（TDA）和几何深度学习（GDL）来分析酶的假定蛋白质口袋，以全面理解蛋白质结构基序	首次整合了局部和全局表示方法来分析蛋白质口袋，提供了对蛋白质结构基序的全面和互补的理解	方法在结构已知的情况下特别有用，对于未知结构的情况可能不适用	研究蛋白质口袋的定位、测量及其解剖结构，以进一步理解蛋白质功能	酶的假定蛋白质口袋	计算生物学	NA	拓扑数据分析（TDA）、几何深度学习（GDL）	GDL	蛋白质结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
11595	2025-05-30	Efficient feature extraction using light-weight CNN attention-based deep learning architectures for ultrasound fetal plane classification 2025-May-28, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01566-6 PMID:40437331	research paper	提出了一种基于轻量级CNN和注意力机制的深度学习架构，用于超声胎儿平面分类	结合轻量级EfficientNet特征提取主干和注意力机制，显著减少可训练参数数量，便于边缘设备部署	未提及模型在不同超声设备或操作者间的泛化能力	辅助产科医生进行胎儿平面分类，提高产前诊断效率	超声胎儿图像中的关键平面（脑部、股骨、胸部、宫颈和腹部）	computer vision	prenatal development	深度学习	CNN with attention mechanism	超声图像	最大基准超声数据集（具体数量未提及）	NA	NA	NA	NA
11596	2025-10-07	Digital Biomarkers for Parkinson Disease: Bibliometric Analysis and a Scoping Review of Deep Learning for Freezing of Gait 2025-May-20, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71560 PMID:40392578	综述	通过文献计量分析和范围综述评估帕金森病数字生物标志物研究现状，特别关注深度学习在冻结步态检测中的应用	结合文献计量学与范围综述方法，首次系统分析帕金森病数字生物标志物研究格局，并深入评估深度学习模型在冻结步态检测中的性能	跨学科和跨机构合作不足，企业资助缺乏，冻结步态深度学习模型缺乏外部验证和标准化性能报告	评估全球帕金森病生物标志物研究现状、热点和未来趋势，系统综述冻结步态数字生物标志物的深度学习模型	帕金森病患者，特别是冻结步态症状	数字病理学	帕金森病	文献计量分析，范围综述，深度学习	CNN	文献数据，步态数据	文献计量分析750项研究，范围综述40项研究，涉及3700名研究人员	NA	卷积神经网络，基于CNN的架构	准确率，灵敏度，特异性，AUC	NA
11597	2025-10-07	The role of artificial intelligence in occupational health in radiation exposure: a scoping review of the literature 2025-May-16, Environmental health : a global access science source IF:5.3Q1 DOI:10.1186/s12940-025-01186-3 PMID:40380224	综述	本文通过范围综述方法探讨人工智能在职业性辐射暴露评估、监测和控制中的应用现状与挑战	首次系统梳理人工智能在职业辐射防护领域的应用框架，识别出监督评估、检测监测、防护控制三大应用方向	依赖现有文献质量，存在数据异质性；缺乏对具体算法性能的定量比较；未涵盖非英语文献	综述人工智能在职业性辐射暴露管理中的应用研究现状	职业辐射暴露相关的评估、监测、控制与防护措施	机器学习	放射性疾病	专家系统、机器学习、深度学习	多种AI模型	文献数据	59篇符合条件的文章（从初始2920篇中筛选）	NA	NA	MMAT质量评估工具	NA
11598	2025-10-07	Ultrasound-based deep learning radiomics for enhanced axillary lymph node metastasis assessment: a multicenter study 2025-May-08, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyaf090 PMID:40349137	研究论文	本研究开发了一种基于超声的深度学习影像组学模型，用于评估乳腺癌腋窝淋巴结转移，并通过多中心研究验证其临床价值	结合深度学习与手工提取的影像组学特征，构建临床-影像组学模型，并在多中心数据集和前瞻性测试中验证其性能	NA	开发用于评估乳腺癌腋窝淋巴结转移的深度学习影像组学模型，并评估其对放射科医生诊断准确性的影响	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	深度学习	超声图像	来自6家医院的866名乳腺癌患者	NA	NA	AUC	NA
11599	2025-10-07	Wearable Artificial Intelligence for Sleep Disorders: Scoping Review 2025-May-06, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/65272 PMID:40327852	综述	本文对用于睡眠障碍的人工智能可穿戴设备进行了范围综述，重点关注研究特征、可穿戴技术特点及AI检测分析方法	首次系统综述AI驱动的可穿戴设备在睡眠障碍领域的应用现状和方法学特征	主要关注睡眠呼吸暂停，对其他睡眠障碍的研究有限，缺乏治疗效果评估	概述AI驱动的可穿戴设备在睡眠障碍检测和分析中的应用现状	使用可穿戴设备和AI算法检测或预测睡眠障碍的同行评议研究	医疗人工智能	睡眠障碍	可穿戴设备监测技术	CNN,随机森林,支持向量机	呼吸数据,心率数据,身体运动数据	46项符合条件的研究	NA	卷积神经网络	NA	NA
11600	2025-10-07	Current Technological Advances in Dysphagia Screening: Systematic Scoping Review 2025-May-05, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/65551 PMID:40324167	系统范围综述	本系统范围综述全面评估了人工智能和传感器技术在吞咽困难筛查中的当前进展、性能表现和方法学质量	首次系统评估AI和传感器技术在吞咽困难筛查中的应用，特别关注多模态系统的性能优势和方法学质量评估	纳入研究存在偏倚风险，缺乏外部验证和领域适应性测试，可能影响实际应用价值	评估人工智能和传感器技术在吞咽困难筛查中的技术现状、性能表现和方法学质量	吞咽困难筛查技术研究	医疗人工智能	吞咽困难	传感器技术，人工智能分析	支持向量机，深度学习	声学信号，振动信号	24项研究，2979名参与者（1717名吞咽困难患者，1262名对照组）	NA	NA	准确率，受试者工作特征曲线下面积，灵敏度	NA