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
101	2025-10-05	Automated contouring of gross tumor volume lymph nodes in lung cancer by deep learning 2025-Sep-30, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-14794-6 PMID:41029235	研究论文	本研究开发了一种用于肺癌淋巴结大体肿瘤体积自动勾画的深度学习模型	提出了集成上下文线索增强模块和边缘引导特征增强解码器的新型分割模型，是肺癌GTVnd自动分割的开拓性研究之一	样本量相对有限（90例CT扫描），仅针对III-IV期小细胞肺癌患者	开发并评估用于肺癌淋巴结大体肿瘤体积自动分割的深度学习模型	III-IV期小细胞肺癌患者的CT扫描图像	数字病理	肺癌	CT扫描	ECENet（集成上下文线索增强和边缘引导特征增强的深度学习模型）	医学图像	90例III-IV期小细胞肺癌患者的CT扫描（75例训练，15例测试）
102	2025-10-05	Deep learning-aided optical biopsy achieves whole-chain diagnosis of Correa cascade of gastric cancer: a prospective study 2025-Sep-30, BMC medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1186/s12916-025-04310-9 PMID:41029674	研究论文	开发基于深度学习的pCLE计算机辅助诊断系统，实现胃癌Correa级联病变的实时全链条诊断	首次构建能够实时诊断胃癌Correa级联全链条病变的深度学习辅助系统，并在大样本前瞻性研究中验证其性能	研究在单一临床中心进行，需要更多外部验证来确认系统的普适性	开发并验证pCLE计算机辅助诊断系统在胃癌及癌前病变诊断中的应用价值	胃黏膜病变患者，包括炎症、萎缩、肠上皮化生、低级别上皮内瘤变和高级别上皮内瘤变/胃癌	数字病理	胃癌	探头式共聚焦激光内镜(pCLE)	深度学习网络	图像和视频	5771次检查的47,462张pCLE图像和461段视频用于开发，951名患者的1254个病灶用于前瞻性验证
103	2025-10-05	petBrain: a new pipeline for amyloid, Tau tangles and neurodegeneration quantification using PET and MRI 2025-Sep-30, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-025-01839-y PMID:41029733	研究论文	开发了一个名为petBrain的新型端到端处理流程，用于通过PET和MRI定量分析阿尔茨海默病的淀粉样蛋白斑块、神经纤维缠结和神经退行性病变	首个结合深度学习和标准化生物标志物定量（Centiloid、CenTauR、HAVAs）的端到端处理流程，能够同时估计A/T2/N生物标志物，并以基于网络的格式实现，无需本地计算基础设施和软件使用知识	NA	开发一个标准化、高效的阿尔茨海默病生物标志物分析平台，解决现有流程在处理时间、示踪剂变异处理和多模态整合方面的局限性	阿尔茨海默病患者的大脑PET和MRI影像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	PET、MRI、深度学习	深度学习分割模型	医学影像（PET和MRI）	使用ADNI数据库数据进行验证，具体样本数量未明确说明
104	2025-10-05	Centiloid values from deep learning-based CT parcellation: a valid alternative to freesurfer 2025-Sep-30, Alzheimer's research & therapy DOI:10.1186/s13195-025-01860-1 PMID:41029783	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的CT分割流程，用于阿尔茨海默病淀粉样蛋白沉积的Centiloid定量分析	首次开发基于CT图像的深度学习分割流程，无需MRI即可实现准确的Centiloid定量分析	样本量相对有限，仅包含306名参与者	开发并验证基于CT的淀粉样蛋白PET/CT定量分析方法	阿尔茨海默病患者和年轻对照组	医学影像分析	阿尔茨海默病	PET/CT成像、深度学习分割	深度学习	CT图像、PET图像	306名参与者（23名年轻对照和283名患者）
105	2025-10-05	EnsembleRegNet: Interpretable deep learning for transcriptional network inference from single-cell RNA-seq 2025-Sep-30, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108702 PMID:41043336	研究论文	提出一种名为EnsembleRegNet的深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据推断基因调控网络	集成编码器-解码器和多层感知机架构，结合HLE二值化、案例删除分析、RcisTarget基序富集和AUCell调控子活性评分，提升鲁棒性和生物学可解释性	NA	开发可解释的深度学习方法来推断转录调控网络	转录因子与靶基因之间的调控关系	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	集成编码器-解码器、多层感知机(MLP)	单细胞RNA测序数据	模拟和真实单细胞RNA测序数据集
106	2025-10-05	Microbiome-transcriptome-histology triad enhances survival risk stratification in multiple cancers 2025-Sep-30, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108703 PMID:41043335	研究论文	开发了一种整合组织病理学、转录组和微生物组特征的多模态生存预测框架HMTsurv，用于多种癌症的预后分层	首次将组织病理学、宿主转录组和肿瘤相关微生物组特征整合到统一的多模态生存预测框架中，识别了14个泛癌生存生物标志物	研究基于四个特定癌症类型的数据集，在其他癌症类型中的普适性需要进一步验证	开发多模态生存预测框架以提升癌症患者的预后分层准确性	结直肠癌、胃癌、肝细胞癌和乳腺癌患者	数字病理学	多种癌症	多组学数据分析、深度学习	多模态深度学习框架	组织病理图像、转录组数据、微生物组数据	来自四种主要恶性肿瘤的多组学数据集
107	2025-10-05	Deep learning model for diagnosing lupus erythematosus in cardiac patients using ECG and audio spectrograms 2025-Sep-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14128-3 PMID:41023010	研究论文	提出一种结合ECG和音频谱图的深度学习模型，用于诊断心脏病患者的红斑狼疮	首创将ECG图像转换为音频并生成梅尔谱图的分析方法，开发了结合ResNet、LSTM和音频谱图变换器的混合模型	未明确说明样本来源和数据集规模，模型在更广泛人群中的泛化能力需要进一步验证	开发准确诊断心脏病患者中红斑狼疮的高效诊断模型	同时患有红斑狼疮和心脏病的患者	数字病理学	心血管疾病	ECG信号处理、音频谱图转换、深度学习	ResNet、LSTM、Audio Spectrogram Transformer混合模型	ECG信号、音频谱图	NA
108	2025-10-05	Smart detection of biofouling: A deep learning framework for water infrastructure surveillance 2025-Sep-23, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124665 PMID:41043362	研究论文	提出基于深度学习的MusselDet框架用于淡水贻贝生物污损生命周期检测	开发了增强型Co-DETR架构，包含CA-CBAM、LDGCN和MLST三个关键模块，解决了稀疏数据环境下特征识别和幼虫特征恢复的难题	基于自定义数据集进行评估，未在更广泛环境中验证框架的泛化能力	开发智能检测系统用于水基础设施生物污损监测	黄金贻贝（Limnoperna fortunei）的关键生命阶段	计算机视觉	NA	深度学习、实例分割	Co-DETR、CA-CBAM、LDGCN、MLST	图像	自定义黄金贻贝数据集（GMD）
109	2025-10-05	Deep learning-based prediction of cardiopulmonary disease in retinal images of premature infants 2025-Sep-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.18.25336004 PMID:41001491	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态模型，通过早产儿视网膜图像预测支气管肺发育不良和肺动脉高压	首次利用常规ROP筛查的视网膜图像预测心肺疾病，并证明多模态模型优于单一特征模型	样本量有限（BPD队列99例，PH队列37例），且为回顾性研究	探索视网膜图像特征与早产儿心肺疾病的关联性，开发早期预测模型	493名接受ROP筛查的早产儿	数字病理	心血管疾病	深度学习、支持向量机	ResNet18、SVM	图像、临床数据	493名早产儿（BPD测试集99例，PH测试集37例）
110	2025-10-05	An Artificial Intelligence-Based Framework for Predicting Emergency Department Overcrowding: Development and Evaluation Study 2025-Sep-17, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/73960 PMID:40961493	研究论文	开发并评估基于人工智能的预测模型，用于预测急诊科候诊人数以缓解拥挤问题	首次将时间序列视觉变换器(TSiTPlus)和可解释卷积神经网络(XCMPlus)应用于急诊科拥挤预测，实现6小时和24小时双时间尺度的精确预测	研究数据仅来自美国东南部一家合作医院，模型在其他地区的泛化能力有待验证	开发机器学习模型预测急诊科候诊人数，支持医院资源分配和拥挤缓解	急诊科患者流量和候诊人数	机器学习	急诊医学	机器学习算法，包括传统方法和深度学习架构	TSiTPlus, XCMPlus, 以及9种其他ML算法	医院急诊科运营数据，包括内部和外部数据源	来自美国东南部一家合作医院的急诊科数据
111	2025-10-05	Unveiling genetic architecture of white matter microstructure through unsupervised deep representation learning of fractional anisotropy maps 2025-Sep-17, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7411165/v1 PMID:41001519	研究论文	提出基于深度学习的无监督白质表征框架UDR-WM，用于从FA图中提取遗传特征并分析白质微观结构的遗传架构	首次采用无监督深度学习方法从体素级FA图中提取全脑特征，无需先验解剖假设，显著提高了对衰老的敏感性和SNP遗传力	NA	揭示白质微观结构的遗传架构及其与脑部疾病和认知特征的遗传关联	白质微观结构、脑部疾病、认知特征	医学影像分析	精神分裂症、帕金森病、神经精神疾病	扩散MRI、全基因组关联研究(GWAS)、无监督深度学习	深度学习	医学影像(FA图)	NA
112	2025-10-05	Rapid and sensitive acute leukemia classification and diagnosis platform using deep learning-assisted SERS detection 2025-Sep-16, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102320 PMID:40925373	研究论文	提出结合深度学习和表面增强拉曼散射的分类策略，用于急性白血病的快速灵敏诊断	首次将特征融合（1D光谱和2D图像）与transformer模型结合，实现5分钟内仅需0.5μL脑脊液样本的快速检测	样本数量相对有限（390例），需要进一步临床验证	开发快速准确的急性白血病分类诊断平台	脑脊液样本，包括健康对照、急性白血病患者和其他疾病患者	数字病理	急性白血病	表面增强拉曼散射（SERS）	transformer	光谱数据和图像数据	390例脑脊液样本
113	2025-10-05	Image-based drug screening combined with molecular profiling identifies signatures and drivers of therapy resistance in pediatric AML 2025-Sep-16, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2025.102304 PMID:40840446	研究论文	本研究开发了结合高内涵成像和深度学习的筛选平台，用于识别儿童急性髓系白血病的治疗耐药特征和驱动因素	首次系统应用功能性精准医学方法研究pedAML治疗耐药性，结合分子分析和深度学习表型分析识别化疗耐药原始状态	样本量相对有限（45例患者），需要更大规模验证	识别儿童急性髓系白血病的治疗耐药特征和驱动因素，为精准治疗提供依据	45例儿童急性髓系白血病患者样本	数字病理学	白血病	高内涵成像、分子分析、基因组和表观基因组测序	深度学习	图像、基因组数据、表观基因组数据	45例儿童急性髓系白血病患者
114	2025-10-05	Deep-Learning-Based Analysis of Disease-Specific Structural Biomarkers on Retinal Sensitivity in Neovascular Age-Related Macular Degeneration 2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.12.68 PMID:41025875	研究论文	本研究使用深度学习分析新生血管性年龄相关性黄斑变性中疾病特异性结构生物标志物对视网膜点状敏感性的影响	首次使用深度学习技术量化多种结构生物标志物，并评估它们对视网膜敏感性的独立和交互影响	样本量较小（20例患者），研究设计为横断面研究无法确定因果关系	评估疾病特异性生物标志物对新生血管性年龄相关性黄斑变性患者点状敏感性的影响	活动性新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	深度学习、光学相干断层扫描、微视野检查	深度学习模型	医学影像	20例患者的20只眼睛
115	2025-10-05	Construction and preliminary trial test of a decision-making app for pre-hospital damage control resuscitation 2025-Sep, Chinese journal of traumatology = Zhonghua chuang shang za zhi DOI:10.1016/j.cjtee.2024.11.001 PMID:40087116	研究论文	本研究开发了一款院前损伤控制复苏决策应用程序，并通过动物模型初步验证其有效性和可用性	首次结合三种文本分割算法（词典分割、基于标注的机器学习、基于理解的深度学习）开发院前损伤控制复苏决策应用	研究样本量较小（16名医学生和12只小型猪），且仅在动物模型中进行测试	开发并验证院前损伤控制复苏决策应用的有效性和可用性	重度创伤患者的院前复苏决策	医疗决策支持系统	创伤性损伤	文本分割算法（词典分割、机器学习、深度学习）、B/S架构、Spring Boot框架	机器学习算法、深度学习算法	文本数据、实验室检测数据（血栓弹力图、凝血功能、血细胞计数、血气分析）	16名五年级医学生和12只巴马小型猪
116	2025-10-05	Deep learning-based detection of generalized convulsive seizures using a wrist-worn accelerometer 2025-Sep, Epilepsia IF:6.6Q1 DOI:10.1111/epi.18406 PMID:40265999	研究论文	开发并验证基于手腕加速度计和深度学习的可调谐算法，用于自动检测全身性或双侧惊厥性癫痫发作	提出集成卷积神经网络架构，通过分位数聚合实现可调谐灵敏度，首次在独立测试集上验证手腕穿戴设备检测癫痫发作的性能	一名患者因传感器手臂被床栏卡住导致漏检一次癫痫发作，算法性能受传感器位置和患者活动限制	开发可集成到商用智能手表中的自动化癫痫发作检测系统	384名接受视频脑电图监测的癫痫患者	医疗健康监测	癫痫	三维加速度计传感	集成卷积神经网络(CNN)	加速度计振幅数据	384名患者（训练集37名患者54次癫痫发作，测试集347名患者49次癫痫发作）
117	2025-10-05	Effect of Tear Classification on Subscapularis Muscle Volume: A Deep Learning-based Semi-automatic Analysis of Pre- and Postoperative Changes in 246 Rotator Cuff Repair Patients With and Without First Facet Subscapularis Tears 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251374303 PMID:41036382	研究论文	本研究通过深度学习MRI分割评估肩胛下肌肌腱撕裂分类与肌肉体积的关系及术前术后变化	首次使用深度学习分割工具系统分析不同分型肩胛下肌部分撕裂对肌肉体积的影响及术后变化	研究为单中心队列研究，证据等级为3级，样本量相对有限	评估肩胛下肌肌腱撕裂分类与肌肉体积的关系，分析术前术后肌肉体积变化	246名接受关节镜下肩袖修复术的患者	数字病理学	肩袖损伤	磁共振成像，深度学习分割	深度学习	医学影像	246名肩袖修复患者
118	2025-10-05	How Everything Is Connected to Everything Else - Population-Specific Connections between Adaptive Evolution, Disease Susceptibility, and Drug Responsiveness 2025-Sep, Advanced genetics (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/ggn2.202500018 PMID:41036480	评论	探讨适应性进化、疾病易感性和药物反应性之间的人口特异性联系	使用深度学习网络整合统计检验和大数据集，在17个人类群体中识别受偏好突变，揭示三者间广泛且高度人群特异性的关联	许多受偏好突变仍未被识别，关联机制尚未完全阐明	研究适应性进化、疾病易感性和药物反应性之间的内在联系	17个人类群体的基因组数据和GWAS数据	计算生物学	多疾病类型	深度学习网络、统计检验、全基因组关联研究(GWAS)	深度学习网络	基因组数据	17个人类群体
119	2025-10-05	SurvBoard: standardized benchmarking for multi-omics cancer survival models 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf521 PMID:41031875	研究论文	开发了一个名为SurvBoard的标准化基准框架，用于评估多组学癌症生存预测模型	首次提供了标准化的多组学癌症生存模型基准测试框架，支持单癌种与泛癌种数据模型的比较，并能评估缺失模态数据的使用价值	NA	解决多组学癌症生存预测模型性能评估标准化的问题	多组学癌症生存预测模型	生物信息学	癌症	多组学数据分析（基因组学、转录组学、表观基因组学、蛋白质组学）	统计模型、深度学习方法	多组学数据	NA
120	2025-10-05	Performance of Artificial Intelligence Models in Predicting Responsiveness of Hepatocellular Carcinoma to Transarterial Chemoembolization (TACE): A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-30, Journal of the American College of Radiology : JACR IF:4.0Q1 DOI:10.1016/j.jacr.2025.08.028 PMID:40889566	系统综述与荟萃分析	评估人工智能模型预测肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞治疗疗效的性能	首次系统比较手工放射组学与深度学习模型在预测TACE疗效方面的表现，并分析结合临床数据对模型性能的影响	研究存在异质性，纳入研究数量有限（27项），需要更多高质量研究验证	评估人工智能模型预测肝细胞癌患者TACE治疗疗效的准确性	接受经动脉化疗栓塞治疗的肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	手工放射组学，深度学习	深度学习模型，手工放射组学模型	医学影像数据，临床数据	27项研究纳入系统综述，其中11项研究参与荟萃分析