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	2025-09-27	Artificial Intelligence in Cardiovascular Health: Insights into Post-COVID Public Health Challenges 2025-Sep, High blood pressure & cardiovascular prevention : the official journal of the Italian Society of Hypertension IF:3.1Q2 DOI:10.1007/s40292-025-00738-5 PMID:40956375	综述	探讨人工智能在应对后疫情时代心血管健康挑战中的应用与前景	首次系统阐述AI技术如何针对性解决COVID-19相关心血管并发症的公共卫生管理问题	未涉及具体临床验证数据与算法实施细节	分析AI在心血管医学和公共卫生领域应对后疫情挑战的作用	心血管疾病患者与后COVID人群	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习	深度学习模型	医学影像（超声心动图/CT/MRI）与可穿戴设备数据	NA
102	2025-09-27	Toward Better Generalization Using Synthetic Data: A Domain Adaptation Framework for T2 Mapping via Multiple Overlapping-Echo Acquisition 2025-09, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2023.3335212 PMID:38015692	研究论文	提出基于域自适应框架的T2 mapping方法，通过多重叠回波采集技术提升合成数据在真实场景中的泛化性能	首次从域自适应角度解决合成数据与真实MRI数据之间的分布差异问题，无需真实标签训练即可实现准确映射	未明确说明方法在极端复杂成像条件下的性能表现	提升定量磁共振成像中合成数据在真实场景的泛化能力	组织横向弛豫时间(T2)的快速定量映射	医学影像分析	NA	多重叠回波分离成像(MOLED)、基于Bloch方程的模拟器	深度学习网络	磁共振图像	NA
103	2025-09-27	Towards MRI-Only Mandibular Resection Planning: CT-like Bone Segmentation from Routine T1 MRI Images Using Deep Learning 2025-Sep, Craniomaxillofacial trauma & reconstruction IF:0.8Q4 DOI:10.3390/cmtr18030040 PMID:40989761	研究论文	提出基于深度学习的MRI图像骨分割方法，实现仅用MRI进行下颌骨切除手术规划	首次实现从常规T1加权MRI图像直接生成CT级别的骨分割模型，替代传统CT-MRI融合方案	样本量有限（100例），需进一步验证临床适用性	开发仅依赖MRI的头颈肿瘤虚拟手术规划技术	下颌骨、颅骨及下牙槽神经的骨组织结构	数字病理	头颈肿瘤	深度学习	深度神经网络	医学影像（MRI/CT）	100例患者的配对CT和MRI扫描数据（80例训练/20例测试）
104	2025-09-27	Fast-RF-Shimming: Accelerate RF shimming in 7T MRI using deep learning 2025-Sep, Meta-radiology DOI:10.1016/j.metrad.2025.100166 PMID:40995422	研究论文	提出一种基于深度学习的Fast-RF-Shimming框架，用于加速7T MRI中的射频匀场过程	采用残差网络直接映射B1场到射频匀场输出，结合置信度参数的损失函数设计，实现比传统方法快5000倍的速度提升	需要处理极端非均匀性结果的后续检测步骤，训练数据需求可能存在实际限制	解决超高场MRI中射频场不均匀性问题，提高图像质量并促进临床应用	7T MRI系统中的射频匀场过程	医学影像处理	NA	深度学习、自适应矩估计、残差网络	ResNet	多通道B1场数据	NA
105	2025-09-27	Profiling antigen-binding affinity of B cell repertoires in tumors by deep learning predicts immune-checkpoint inhibitor treatment outcomes 2025-Sep, Nature cancer IF:23.5Q1 DOI:10.1038/s43018-025-01001-5 PMID:40579590	研究论文	开发深度学习模型Cmai预测抗体抗原结合亲和力，并基于此构建预测免疫检查点抑制剂治疗效果的生物标志物	首次将对比学习模型应用于高通量BCR数据分析，建立了抗体抗原结合亲和力的预测方法	未明确说明模型验证的样本规模和外部验证结果	预测免疫检查点抑制剂治疗效果和免疫相关不良事件风险	B细胞受体（BCR） repertoire和肿瘤抗原	机器学习	肿瘤	深度学习、高通量测序	对比学习模型（Cmai）	BCR序列数据	NA
106	2025-09-27	Artificial intelligence applications in refractive error management: A systematic review and meta-analysis 2025-Sep, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000904 PMID:40997051	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估人工智能在屈光不正诊疗管理中的应用效果	首次对AI在屈光不正全流程管理（诊断、检测、预测、进展和治疗）中的应用进行系统性量化评估	仅纳入英文文献，纳入研究数量有限（45篇系统综述/19篇荟萃分析），治疗研究性能差异较大	评估人工智能技术在屈光不正管理中的有效性和准确性	屈光不正相关临床研究	医疗人工智能	屈光不正	深度学习、机器学习	DL、ML	临床研究数据	45项研究纳入系统综述（其中25项DL、20项ML），19项研究纳入荟萃分析
107	2025-09-27	[Extracorporeal Membrane Oxygenation( ECMO) as an Emerging Technology:Present and Future] 2025-Sep, Kyobu geka. The Japanese journal of thoracic surgery PMID:40998332	综述	本文从临床医生视角综述体外膜肺氧合(ECMO)技术的最新进展与未来发展方向	介绍了新型硅胶膜肺结合MPC聚合物涂层实现大动物模型100天无血栓支持，探讨人工智能辅助决策和可植入式氧合器的技术可行性	NA	总结ECMO技术发展现状并展望未来临床应用前景	ECMO相关技术设备（离心泵、膜肺、监测系统）	医疗设备技术	呼吸循环衰竭	体外膜肺氧合技术、表面涂层技术、人工智能	深度学习	NA	大动物模型实验
108	2025-09-27	Artificial Intelligence-Driven Image and Data Analytics in Anesthesia 2025-Sep, Anesthesiology clinics DOI:10.1016/j.anclin.2025.07.001 PMID:40998491	综述	探讨人工智能在麻醉医学图像与数据分析中的应用及挑战	系统阐述AI技术如何通过深度学习等方法提升麻醉领域的超声引导区域阻滞操作和临床培训	存在临床验证不足、模型泛化能力有限及监管问题	推动AI在麻醉医学中的标准化应用以提升患者安全	麻醉临床实践中的医学图像与多模态数据	医学人工智能	NA	深度学习、卷积神经网络、支持向量机	CNN、SVM	医学图像、临床数据	NA
109	2025-09-27	SageTCR: a structure-based model integrating residue- and atom-level representations for enhanced TCR-pMHC binding prediction 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf496 PMID:40984702	研究论文	提出一种基于结构的双层次图神经网络模型SageTCR，用于提升TCR-pMHC结合预测的准确性	整合残基级和原子级表征的双层次GNN框架，通过注意力机制融合双模态表示，并采用数据增强策略保持TCR-pMHC对角线结合模式特征	实验结构数据不足的问题通过数据增强策略缓解，但未明确说明原始数据规模限制	提升TCR-pMHC结合预测精度以促进TCR相关疗法发展	T细胞受体与肽-MHC复合物的结构相互作用	生物信息学	免疫相关疾病	图神经网络(GNN)、预训练语言模型、注意力机制	双层次GNN	结构数据（残基级和原子级表征）	未明确说明具体样本数量，采用数据增强策略扩充训练集
110	2025-09-27	scBCN: deep learning-based batch correction network for integration of heterogeneous single-cell data 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf503 PMID:40991329	研究论文	提出基于深度学习的单细胞数据批次校正网络scBCN，用于整合异质性单细胞数据	结合跨批次相似聚类识别与深度残差神经网络，在消除批次效应的同时保留生物变异	NA	解决单细胞数据整合中的批次效应校正问题	单细胞测序数据	生物信息学	NA	单细胞测序	深度残差神经网络	单细胞基因表达数据	多个模拟和真实数据集（未指定具体样本量）
111	2025-09-27	PRIME 2.0: Proposed Requirements for Cardiovascular Imaging-Related Multimodal-AI Evaluation: An Updated Checklist 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2025.08.004 PMID:40892627	方法学论文	提出心血管影像AI评估标准化框架PRIME 2.0更新版	针对深度学习和大语言模型等新技术发展，在原7领域框架基础上新增心血管影像特异性评估维度	NA	建立心血管影像AI应用的标准化开发与评估体系	心血管影像AI研究的方法学框架	医学影像分析	心血管疾病	改良德尔菲法	多模态生成式AI	医学影像数据	国际专家小组共识
112	2025-09-27	Ten years later: how is AI impacting retina care today? 2025-Aug-27, Current opinion in ophthalmology IF:3.0Q1 DOI:10.1097/ICU.0000000000001167 PMID:40862502	综述	回顾人工智能在糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性诊疗中的最新临床应用进展	重点介绍FDA批准的首个自主AI筛查系统及其后续发展，以及家庭OCT平台实现的远程视网膜疾病管理	仍需持续验证、结果导向指标和改进工作流程整合	评估人工智能在视网膜疾病护理领域十年来的实际影响和发展趋势	糖尿病视网膜病变（DR）和年龄相关性黄斑变性（AMD）患者	数字病理	视网膜疾病	深度学习（DL）、光学相干断层扫描（OCT）图像自动分析	深度学习模型	医学影像	NA
113	2025-09-27	A Deep Learning Tool for Hip Minimum Joint Space Width Calculation on Antero-posterior Pelvis Radiographs 2025-Aug-21, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2025.08.023 PMID:40848813	研究论文	开发了一种用于在骨盆前后位X光片上自动计算髋关节最小关节间隙宽度的深度学习工具	首次提出端到端的深度学习算法，结合分割模型和计算机视觉算法实现髋关节mJSW的自动化测量	分割模型在测试集上的平均Dice分数为0.71，表明分割精度仍有提升空间	开发自动化算法测量髋关节最小关节间隙宽度，用于骨关节炎进展评估	骨盆前后位X光片中的髋关节结构	医学影像分析	骨关节炎	深度学习分割模型、计算机视觉算法	深度学习分割模型	X光影像	300张训练验证标注图像、375张独立测量图像、75张外部验证图像
114	2025-09-27	A Deep Learning Framework for Using Search Engine Data to Predict Influenza-Like Illness and Distinguish Epidemic and Nonepidemic Seasons: Multifeature Time Series Analysis 2025-Aug-11, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/71786 PMID:40789146	研究论文	提出基于百度搜索数据和流感样病例百分比(ILI%)的深度学习框架，用于预测流感疫情并区分流行季与非流行季	首次将卷积长短期记忆网络(CLSTM)应用于流感预测，并创新性地区分流行季与非流行季进行分析	研究仅基于中国数据，模型在其他地区的适用性有待验证	开发能够准确预测流感疫情并区分不同流行状态的预测模型	流感样病例百分比(ILI%)和百度搜索指数数据	自然语言处理	流感	深度学习、时间序列分析	CLSTM（卷积长短期记忆网络）	时间序列数据	2013-2024年中国国家法定传染病报告系统的周度ILI%数据
115	2025-09-27	Spatio-temporal learning from molecular dynamics simulations for protein-ligand binding affinity prediction 2025-Aug-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf429 PMID:40828893	研究论文	开发了MDbind数据集和新型神经网络，利用分子动力学模拟预测蛋白质-配体结合亲和力	首次将分子动力学模拟作为数据增强手段，创建包含63000个模拟轨迹的数据集，并开发能学习时空特征的神经网络	训练数据可用性有限，模型对蛋白质-配体相互作用的学习能力仍需提升	提高蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性和泛化能力	蛋白质-配体复合物及其结合亲和力	机器学习	NA	分子动力学模拟、深度学习	神经网络	分子动力学模拟轨迹、3D结构数据	63000个蛋白质-配体相互作用的模拟轨迹
116	2025-09-27	Improved Spiral Projection MR Fingerprinting via Memory-Efficient Synergic Optimization of 3D Spiral Trajectory, Image Reconstruction and Parameter Estimation (SOTIP) 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3559467 PMID:40208770	研究论文	提出一种改进3D螺旋投影磁共振指纹成像的协同优化框架，通过联合优化图像重建、参数估计和采样轨迹提升扫描效率	开发了计算高效模型驱动的深度学习图像重建框架，首次实现3D螺旋轨迹旋转角度的数据驱动优化与图像重建网络的联合训练	NA	提升高分辨率3D螺旋轨迹磁共振指纹成像的扫描效率和计算性能	健康受试者和患者的模拟与体内磁共振指纹数据	医学影像分析	NA	磁共振指纹成像（MRF）、模型驱动深度学习（MBDL）	深度学习网络、局部低秩（LLR）迭代重建	磁共振影像数据	包含健康受试者和患者的模拟与体内MRF数据（具体样本量未明确说明）
117	2025-09-27	Vertex Correspondence and Self-Intersection Reduction in Cortical Surface Reconstruction 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3562443 PMID:40249681	研究论文	提出Vox2Cortex with Correspondence (V2CC)方法，通过改进损失函数优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少自相交	首次将顶点对应关系优化作为深度学习皮层表面重建的核心目标，提出L1损失替代传统Chamfer损失，并创新性地设计Self-Proximity损失解决主要自相交问题	未明确说明方法在不同人群或病理条件下的泛化能力	优化皮层表面重建中的顶点对应关系并减少网格自相交，以支持直接的组间比较和基于图谱的分区	大脑皮层表面网格	医学影像分析	神经科学相关疾病	深度学习，皮层表面重建	Vox2Cortex扩展模型	脑部MRI影像数据	NA
118	2025-09-27	Uncertainty Quantification and Quality Control for Heatmap-Based Landmark Detection Models 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564267 PMID:40279223	研究论文	提出一种面向热力图解剖标志点检测模型的端到端不确定性量化方法，提升临床应用的可靠性和可控性	结合Dempster-Shafer理论和主观逻辑理论，通过单次前向传播实现概率分配和不确定性量化，并引入证据图和不确定性图的交叉注意力机制	主要针对热力图基础的标志点检测模型，未涉及其他类型检测架构的适用性验证	提升医学影像中解剖标志点检测模型的不确定性量化能力和质量控制	基于热力图的解剖标志点检测深度学习模型	医学影像分析	NA	深度学习、不确定性量化、主观逻辑理论	基于热力图的标志点检测模型	医学影像数据	涉及多中心数据和新型数据的实验验证（具体数量未明确说明）
119	2025-09-27	Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3564458 PMID:40279227	研究论文	提出一种基于元学习的少样本学习框架，用于解决组织病理学图像中标注高效的细胞核实例分割问题	将少样本学习范式引入细胞核分割领域，提出广义少样本实例分割（GFSIS）概念和结构引导机制（SGFSIS）	NA	开发标注高效的细胞核实例分割方法，减少对专家标注的依赖	组织病理学图像中的细胞核	数字病理学	NA	少样本学习、元学习	SGFSIS（结构引导的广义少样本实例分割框架）	组织病理学图像	多个公开数据集（具体数量未明确说明），仅需约10%的标注量
120	2025-09-27	Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification From CT on the RibFrac Challenge 2025-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3565514 PMID:40305244	研究论文	介绍RibFrac挑战赛及其基准数据集，用于CT图像中肋骨骨折的实例分割和分类	提供了包含5,000多个肋骨骨折实例的大规模标注数据集，并建立了首个针对肋骨骨折检测和分类的标准化评估基准	当前肋骨骨折分类方案的临床适用性仍不足	开发AI辅助的肋骨骨折诊断系统	660例CT扫描中的肋骨骨折	计算机视觉	胸部创伤	CT扫描	深度学习实例分割模型	医学影像（CT图像）	660例CT扫描，包含5,000多个肋骨骨折实例