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	2025-09-28	A Preliminary Study on Deep Learning-Based Plan Quality Prediction in Gamma Knife Radiosurgery for Brain Metastases 2025-Sep-18, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183056 PMID:41008897	研究论文	本研究提出基于分层密集连接U-Net的深度学习模型，用于预测脑转移瘤伽玛刀放疗中可实现的临床可接受计划质量	首次将Dice相似系数损失与均方误差损失结合用于剂量分布预测，提高了小转移灶的计划质量指标预测精度	研究样本量有限（463个脑转移灶），需进一步多中心验证	开发能够预测患者特异性几何形状下可达到的伽玛刀放疗计划质量的深度学习方法	175名患者的463个脑转移灶	医学影像分析	脑转移瘤	深度学习	分层密集连接U-Net（HD-U-Net）	3D剂量分布数据	175名患者的463个脑转移灶
102	2025-09-28	Radiomics in Pituitary Adenomas: A Systematic Review of Clinical Applications and Predictive Models 2025-Sep-18, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186595 PMID:41010799	系统综述	本文系统综述了影像组学在垂体腺瘤临床应用中诊断、预测和预后模型的现状	首次系统总结影像组学在垂体腺瘤多方面的临床应用，涵盖亚型预测、手术结果预测等多个维度	研究方法存在异质性，外部验证研究较少（仅6项，12%），缺乏标准化规范	评估影像组学在垂体腺瘤诊断、分类、侵袭性、治疗反应和复发预测中的临床应用价值	人类垂体腺瘤患者群体	医学影像分析	垂体腺瘤	MRI影像组学分析	支持向量机、随机森林、逻辑回归、深度学习	医学影像（MRI）	49项研究，涵盖超过9350名患者
103	2025-09-28	A Deep Learning Framework for Synthesizing Longitudinal Infant Brain MRI during Early Development 2025-09-17, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240708 PMID:40960398	研究论文	开发了一个三阶段深度学习框架，用于合成婴儿早期发育过程中的纵向脑部MRI图像	提出了首个考虑年龄和模态条件的三阶段框架，专门针对婴儿大脑快速发育过程中的结构变化进行MRI合成	研究样本量相对有限（139名婴儿），且为回顾性研究	开发能够合成婴儿早期发育过程中缺失时间点脑部MRI的深度学习框架	婴儿大脑MRI图像	医学影像分析	NA	深度学习MRI合成	三阶段条件生成框架	T1加权和T2加权MRI图像	139名婴儿的848次MRI扫描（训练集119名，测试集20名）
104	2025-09-28	DLMUSE: Robust Brain Segmentation in Seconds Using Deep Learning 2025-09-17, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240299 PMID:40960397	研究论文	提出一种开源深度学习模型DLMUSE，用于实现快速全自动脑部MRI分割	开发了比传统方法快10000倍以上的脑部分割模型，并在多样化数据集上验证其性能	研究为回顾性分析，需要进一步前瞻性验证	开发快速精准的脑部MRI自动分割工具以促进大规模神经影像研究	人类脑部MRI扫描数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	MRI影像	训练集1900例MRI扫描，验证集71391例扫描来自14项研究
105	2025-09-28	Linking a Deep Learning Model for Concussion Classification with Reorganization of Large-Scale Brain Networks in Female Youth 2025-Sep-17, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090986 PMID:41007230	研究论文	本研究开发基于LSTM深度学习模型从静息态脑电图数据自动分类女性青少年脑震荡，并探索脑网络重组机制	首次将LSTM深度学习模型直接应用于原始脑电图数据进行脑震荡分类，并结合因果连接性分析揭示脑网络重组模式	样本量有限，未来需要更大数据集验证模型特异性并探索激素周期等因素的影响	开发客观可靠的脑震荡早期诊断工具并探索其神经机制	15-24岁女性青少年（脑震荡患者与健康对照组）	机器学习	脑震荡	静息态脑电图、因果连接性分析、信息流速率计算	LSTM循环神经网络	脑电图信号	未明确具体样本数量（包含脑震荡组和健康对照组）
106	2025-09-28	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Treatment of Brain Gliomas 2025-Sep-17, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13092285 PMID:41007844	综述	本文综述人工智能在脑胶质瘤诊断与治疗中的应用前景与挑战	系统阐述AI通过深度学习驱动的影像组学/影像基因组学实现胶质瘤分子特征无创预测和个体化治疗决策	数据异质性、算法透明度不足和监管挑战阻碍临床转化	探讨AI技术在神经肿瘤领域优化脑胶质瘤诊疗策略的潜力	脑胶质瘤患者	数字病理	脑胶质瘤	深度学习驱动的影像组学和影像基因组学	深度学习算法	多模态影像数据、分子数据、临床数据	NA
107	2025-09-28	Evaluating Deep Learning-Based Commercial Software for Detecting Ischemic Lesions on DWI in Stroke Patients 2025-Sep-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182357 PMID:41008729	研究论文	评估基于深度学习的商业软件在卒中患者DWI图像上检测缺血性病灶的诊断性能	首次对已获CE认证（MDR IIa类）的商业AI软件进行真实世界性能验证，并系统分析病灶特征对检测灵敏度的影响	软件在检测较小、弥散受限不明显病灶时灵敏度不足，需临床医生注意AI的局限性	评估商业AI软件在DWI图像中检测缺血性病灶的诊断性能	235例经确诊的缺血性卒中患者	医学影像分析	脑血管疾病	扩散加权成像（DWI）	深度学习	医学影像	235例缺血性卒中患者的DWI影像数据
108	2025-09-28	Pain Level Classification from Speech Using GRU-Mixer Architecture with Log-Mel Spectrogram Features 2025-Sep-17, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182362 PMID:41008735	研究论文	提出一种基于GRU-Mixer架构的轻量级深度学习模型，用于从语音信号中自动识别疼痛等级	首次在TAME Pain数据集上应用深度学习分类方法，创新性地结合双向GRU和自适应平均池化时序混合机制	NA	开发非侵入式实时疼痛评估系统，特别适用于自我报告能力有限的人群	语音信号中的疼痛表达特征	自然语言处理	疼痛管理	Log-Mel声谱图特征提取	GRU-Mixer（双向门控循环单元混合架构）	音频	TAME Pain数据集（具体样本量未明确说明）
109	2025-09-28	Tumour-Infiltrating Lymphocytes, Tumour Cell Density, and Response to Neoadjuvant Short-Course Radiotherapy in Rectal Cancer: A Translational Sub-Study from the MRC CR07 Clinical Trial 2025-Sep-17, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183040 PMID:41008883	研究论文	本研究探讨肿瘤细胞密度和肿瘤浸润淋巴细胞密度在预测直肠癌新辅助短程放疗反应中的价值	首次在MRC CR07临床试验中系统评估TCD和TIL密度对直肠癌放疗反应的预测价值，并发现TCD在不同治疗组中呈现相反的生存关联	TIL密度未能显示预测价值，样本量有限（102例活检标本），且为回顾性研究	评估TCD和TIL密度作为直肠癌放疗反应预测生物标志物的效用	直肠癌患者（来自MRC CR07临床试验）	数字病理学	直肠癌	深度学习细胞检测、手动点计数法、生存分析	深度学习	病理图像	253例治疗前活检标本和569例切除标本（其中102例配对标本用于TIL分析）
110	2025-09-28	Accurate detection of rice blast using UAV hyperspectral red-edge bands and deep learning method based on cross-attention 2025-Sep-16, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126939 PMID:41005240	研究论文	本研究提出了一种结合无人机高光谱红边波段和交叉注意力深度学习模型的水稻稻瘟病精准检测方法	首次提出MI-CGWO特征选择方法用于表征稻瘟病光谱响应，并开发了通道融合密集交叉注意力变换器(CFXFormer)监测模型	NA	开发高效准确的水稻稻瘟病检测方法以支持精准农业	水稻稻瘟病	计算机视觉	作物病害	无人机高光谱遥感、深度学习	CFXFormer（基于交叉注意力的Transformer模型）	高光谱图像	NA
111	2025-09-28	Artificial Intelligence-Based Arterial Input Function for the Quantitative Assessment of Myocardial Blood Flow and Perfusion Reserve in Cardiac Magnetic Resonance: A Validation Study 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182341 PMID:41008713	研究论文	验证基于人工智能的动脉输入函数深度学习模型在心脏磁共振中定量评估心肌血流量和灌注储备的性能	首次使用1D U-Net模型从标准灌注图像预测未饱和动脉输入函数，实现无需双序列扫描的心肌血流定量	静息状态MBF和MPR评估准确性较低，需要进一步模型训练；样本量有限（31例完整数据集）	验证AI驱动的动脉输入函数在心肌血流定量和灌注储备计算中的有效性	患有或存在血管性认知障碍风险的60名患者（最终31例完整数据）	医学影像分析	心血管疾病	心脏磁共振成像、深度学习	1D U-Net	医学影像数据	60名患者入组，31名患者具有完整的应激和静息灌注数据集
112	2025-09-28	Data Leakage in Deep Learning for Alzheimer's Disease Diagnosis: A Scoping Review of Methodological Rigor and Performance Inflation 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182348 PMID:41008719	综述	本文通过范围综述探讨阿尔茨海默病深度学习诊断研究中数据泄露问题对性能指标的夸大影响	提出新颖的三级风险分层框架评估数据泄露风险，并首次系统揭示方法严谨性与报告准确率之间的反向关系	纳入研究数量有限（44篇），且为范围综述而非meta分析	调查深度学习在阿尔茨海默病诊断中的方法学缺陷和验证实践	阿尔茨海默病诊断相关的深度学习研究文献	医学人工智能	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习模型	医学影像数据	44项符合条件的研究（来自2368条记录）
113	2025-09-28	Evaluation of Apical Closure in Panoramic Radiographs Using Vision Transformer Architectures ViT-Based Apical Closure Classification 2025-Sep-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182350 PMID:41008722	研究论文	本研究评估基于视觉变换器（ViT）的深度学习模型在全景X光片根尖闭合分类中的性能，并与传统卷积神经网络（CNN）架构进行比较	首次将ViT架构应用于牙科全景X光片的根尖闭合分类任务，并系统比较了ViT与多种CNN模型的性能表现	研究为单中心回顾性研究，未来需要多中心和多模态数据来提高模型的泛化能力	评估ViT模型在牙科X光片根尖闭合分类中的诊断准确性	全景X光片（OPGs）中的根尖闭合状态	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	ViT, CNN, SVM, RF, XGBoost, LR, KNN, NB, DT, MLP	医学影像（X光片）	NA
114	2025-09-28	Augmented Decisions: AI-Enhanced Accuracy in Glaucoma Diagnosis and Treatment 2025-Sep-16, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186519 PMID:41010723	综述	本文综述了人工智能在青光眼诊断和治疗中的应用进展与挑战	整合多模态数据的基线网络可预测手术需求，序列感知模型能提前1.7年发现视野恶化	存在算法偏见、工作流整合障碍以及需要符合新兴法规要求	评估AI/AuI在青光眼诊疗中的准确性和临床应用潜力	青光眼患者诊疗数据及相关医学影像	数字病理	青光眼	深度学习、大语言模型	深度学习系统、序列感知模型、多模态网络	眼底照片、OCT volumes、视野数据、临床数据	基于150余项同行评审研究（2019年1月-2025年7月）
115	2025-09-28	The Role of Artificial Intelligence in Herpesvirus Detection, Transmission, and Predictive Modeling: With a Special Focus on Marek's Disease Virus 2025-Sep-16, Pathogens (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/pathogens14090937 PMID:41011837	综述	探讨人工智能在疱疹病毒（特别是马立克氏病病毒）检测、传播建模和预测分析中的应用进展	系统综述AI技术在兽医病毒学领域针对疱疹病毒的新型应用模式，特别聚焦马立克氏病病毒的个性化医疗和疫苗开发	未涉及具体实验数据验证，主要讨论技术潜力和应用前景	评估人工智能技术在疱疹病毒管理中的转化应用价值	疱疹病毒家族（包括HSV、EBV、CMV和MDV）	自然语言处理	病毒感染	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	AI预测模型	文本	NA
116	2025-09-28	From Anatomy to Genomics Using a Multi-Task Deep Learning Approach for Comprehensive Glioma Profiling 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090979 PMID:41007223	研究论文	提出一种多任务深度学习框架MGMT-Net，实现胶质瘤的解剖结构分割和分子标志物同步分析	首次将跨模态注意力融合模块与混合Transformer-CNN编码器结合，支持体素级肿瘤分割和基因标记分类的并行处理	NA	开发统一框架整合胶质瘤的影像学解剖评估与基因组学分析	胶质瘤患者的多模态MRI影像及分子标志物	数字病理	胶质瘤	多模态MRI分析	Transformer-CNN混合网络	医学影像	BraTS 2024数据集和TCGA/EGD联合数据集
117	2025-09-28	PHSP-Net: Personalized Habitat-Aware Deep Learning for Multi-Center Glioblastoma Survival Prediction Using Multiparametric MRI 2025-Sep-15, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090978 PMID:41007224	研究论文	提出个性化栖息地感知深度学习网络PHSP-Net，用于基于多参数MRI的多中心胶质母细胞瘤生存预测	结合自适应栖息地分区策略与深度学习，实现患者特异性亚区分割和可解释性可视化	NA	开发精准且可泛化的多中心胶质母细胞瘤总体生存期预测方法	经组织学确认的WHO IV级胶质母细胞瘤患者	数字病理	胶质母细胞瘤	多参数MRI	PHSP-Net（深度卷积神经网络）	医学影像	1084名来自四个中心的患者（UPENN-GBM、UCSF-PDGM、LUMIERE和TCGA-GBM）
118	2025-09-28	YOLO-WildASM: An Object Detection Algorithm for Protected Wildlife 2025-Sep-15, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15182699 PMID:41007943	研究论文	提出一种基于YOLOv8改进的野生动物目标检测算法YOLO-WildASM，用于复杂自然环境中保护野生动物的精准识别	在YOLOv8架构中引入三个关键改进：P2小目标检测层、多头自注意力机制和双向特征金字塔网络	NA	开发适用于复杂户外环境的野生动物目标检测算法，提升生态保护和物种监测效果	10种保护野生动物物种	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO-WildASM（基于YOLOv8改进）	图像	包含10种保护野生动物物种的8000多张图像数据集
119	2025-09-28	Automated Detection and Segmentation of Ascending Aorta Dilation on a Non-ECG-Gated Chest CT Using Deep Learning 2025-Sep-15, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182336 PMID:41008708	研究论文	开发用于非心电门控胸部CT扫描中升主动脉扩张自动检测与分割的深度学习流程	提出集成CNN分类器和U-Net分割模型的两阶段流程，在非心电门控CT数据上实现高精度主动脉分割	研究仅基于500例CT扫描数据，需要更大规模临床验证	实现升主动脉扩张的自动化检测与分割	升主动脉区域	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	CNN + U-Net	CT影像	500例非心电门控胸部CT扫描（含超5万张切片）
120	2025-09-28	ViT-DCNN: Vision Transformer with Deformable CNN Model for Lung and Colon Cancer Detection 2025-Sep-15, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183005 PMID:41008848	研究论文	提出结合视觉Transformer和可变形CNN的ViT-DCNN模型用于肺癌和结肠癌的医学图像检测	首次将ViT的自注意力机制与可变形卷积相结合，同时学习整体上下文信息和局部空间细节	需要进一步丰富数据集并提升模型可解释性以评估临床适用性	提高肺癌和结肠癌的医学图像检测和分类准确率	肺癌和结肠癌的组织病理学图像	计算机视觉	肺癌和结肠癌	深度学习	ViT-DCNN（视觉Transformer与可变形CNN结合模型）	图像	来自肺癌和结肠癌组织病理学图像数据集的五类图像（结肠腺癌、结肠正常、肺腺癌、肺正常、肺鳞状细胞癌），按80%训练、10%验证、10%测试划分