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
1241	2025-12-05	Impact of statins on progression of coronary artery calcium composition and density as assessed by noncontrast CT 2025-Dec, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03561-0 PMID:41201709	研究论文	本研究利用深度学习模型分析非对比CT扫描，探讨他汀类药物对冠状动脉钙化密度和组成进展的影响	首次使用全自动深度学习模型定量评估他汀治疗与冠状动脉钙化密度组成变化的时间关联	单中心回顾性研究，样本量有限，可能存在选择偏倚	评估他汀类药物对冠状动脉钙化密度进展的影响	无症状个体接受连续冠状动脉钙化评分CT扫描	数字病理学	心血管疾病	非对比计算机断层扫描	深度学习	医学影像	316名患者	NA	NA	NA	NA
1242	2025-12-05	Machine and deep learning structural vessel analysis of ruptured and unruptured brain arteriovenous malformations 2025-Dec-01, Interventional neuroradiology : journal of peritherapeutic neuroradiology, surgical procedures and related neurosciences IF:1.5Q3 DOI:10.1177/15910199251400137 PMID:41325021	研究论文	本文提出了一种基于机器学习和深度学习的图像分析方法，用于评估脑动静脉畸形（bAVM）的结构血管特征，以预测破裂风险	首次结合多种人工智能模型（包括隔离森林、一类支持向量机、变分自编码器和基于分数的模型）自动分析bAVM的血管段曲线特征，以区分破裂与未破裂病例	样本量较小（仅20例bAVM），且为回顾性研究，需要更大规模的前瞻性验证	预测脑动静脉畸形的破裂风险，通过分析血管结构特征来识别与破裂相关的曲线特征	9例先前破裂和11例未破裂的脑动静脉畸形（bAVM）	医学影像分析	脑血管疾病	图像分析	Isolation Forest, One Class SVM, VAE, Score Based Models	图像	20例脑动静脉畸形（9例破裂，11例未破裂）	NA	NA	F1分数, AUC	NA
1243	2025-12-05	Cable partial discharge identification network based on adaptive residual diffusion denoising and morphological attention 2025-Dec-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-25197-9 PMID:41326469	研究论文	本文提出了一种基于自适应残差扩散去噪和形态学注意力的电缆局部放电识别网络（ARDDMA-Net），用于在噪声环境下准确识别电缆局部放电信号	提出了一种新颖的两阶段深度学习架构ARDDMA-Net，结合了自适应残差扩散去噪模块和形态学注意力机制，有效抑制噪声并保留PD信号的关键特征	未明确说明模型在极端噪声条件下的性能边界，也未讨论模型的计算复杂度和实时性	提高电力系统中电缆局部放电（PD）信号的准确识别能力，以早期检测绝缘缺陷并维护电网可靠性	电缆局部放电信号	机器学习	NA	NA	CNN	信号数据	NA	NA	ResNet-1D, ARDDMA-Net	识别准确率	NA
1244	2025-12-05	Immunological risk factors for recurrent implantation failure using a deep learning model: a multicenter retrospective cohort study 2025-Dec-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-27561-1 PMID:41326470	研究论文	本研究利用深度学习模型（TabNet）预测反复种植失败患者的活产结局，基于23个变量进行多中心回顾性队列分析	首次将TabNet深度学习模型应用于反复种植失败患者的活产预测，并识别出包括年龄、Th1/Th2比值、BMI及多种自身抗体在内的关键免疫学风险因素	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚；仅纳入无妇科和解剖异常的患者，限制了结果的普遍性	预测反复种植失败患者的活产结局，并识别相关的免疫学风险因素	2463名反复种植失败且无妇科和解剖异常的患者	机器学习	生殖系统疾病	NA	深度学习	临床变量数据	2463名患者	NA	TabNet	准确率, AUROC	NA
1245	2025-12-05	Artificial intelligence in antibody design and development: harnessing the power of computational approaches 2025-Dec, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03429-4 PMID:40887563	综述	本文综述了人工智能在抗体设计与开发中的应用，重点介绍了计算方法的优势及其如何革新抗体序列设计、结构预测和优化过程	系统性地整合了机器学习、深度学习和强化学习等多种人工智能技术，并将其与高通量数据结合，用于实现抗体的从头设计、多功能开发以及快速筛选，显著提升了抗体设计的效率和效果	文中提到仍存在挑战，但未具体说明是哪些挑战，例如数据质量、模型泛化能力或实验验证的局限性	探讨人工智能如何革新抗体的设计、优化与开发流程，以提升其疗效和安全性	抗体序列、三维结构、亲和力、特异性以及多功能抗体	机器学习	NA	高通量数据技术	机器学习, 深度学习, 强化学习	序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
1246	2025-12-05	Deep learning-based automated diagnosis of obstructive sleep apnea and sleep stage classification in children using millimeter-wave radar and pulse oximeter 2025-Dec, Sleep health IF:3.4Q2 DOI:10.1016/j.sleh.2025.06.006 PMID:40738779	研究论文	本研究评估了基于毫米波雷达和脉搏血氧仪的QSA600设备与多导睡眠监测在儿童阻塞性睡眠呼吸暂停诊断和睡眠分期中的一致性	开发并验证了一种基于深度学习的自动化诊断模型，用于儿童阻塞性睡眠呼吸暂停和睡眠分期，使用便携式毫米波雷达设备作为传统多导睡眠监测的简化替代方案	研究样本仅来自单一医院（北京儿童医院），且数据收集时间较短（2023年9月至11月），可能限制结果的普适性	评估QSA600设备与多导睡眠监测在儿童阻塞性睡眠呼吸暂停诊断和睡眠分期中的诊断准确性	281名1-18岁的儿童	数字病理学	阻塞性睡眠呼吸暂停	毫米波雷达监测、脉搏血氧监测	深度学习模型	雷达信号、血氧数据	281名儿童	NA	NA	组内相关系数, Bland-Altman分析, 灵敏度, 特异性, 受试者工作特征曲线下面积, Kappa系数, 总体准确率	NA
1247	2025-12-05	Interpretable fault diagnosis framework for offshore wind turbine gearbox based on AFS and signal analysis theory 2025-Dec, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.08.009 PMID:40816973	研究论文	本文提出了一种基于公理化模糊集理论和信号分析理论的可解释故障诊断框架AFSBWFA，用于海上风力涡轮机齿轮箱的故障诊断	结合BKA、WPD和FMD的信号去噪与重构方法BWF，基于MFE的二维时频域特征提取方法MFETF，以及基于EI代数的概念分类器AFSCC，在保持高诊断精度的同时增强了模型的可解释性	未明确说明框架的计算复杂度或实时性限制，且主要基于特定数据集验证，泛化能力需进一步测试	开发一个可解释的故障诊断框架，以提高海上风力涡轮机齿轮箱故障诊断的透明度和准确性	海上风力涡轮机齿轮箱	机器学习	NA	信号分析理论，公理化模糊集理论，熵理论	概念分类器	信号数据	使用了大连海事大学的私有数据集和北京交通大学的公共数据集，具体样本数量未明确	NA	AFSCC	诊断准确率	NA
1248	2025-12-05	A plug-and-play data processing module for complex faults diagnosis 2025-Dec, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.07.061 PMID:40858416	研究论文	本文提出了一种即插即用的数据处理模块，用于扩展样本数量并改善样本间内部关系，以提升深度学习模型在复杂故障诊断中的整体性能	设计了幅度-相位复合数据增强（APCUP）方法，通过离散傅里叶变换随机融合多种故障类型生成新样本，并引入相邻标签平滑（ALS）策略处理原始标签数据，防止过度绝对分类并提高模型鲁棒性	未明确提及模块在极端不平衡数据或实时在线诊断场景下的适用性限制	提升智能故障诊断技术在样本有限和复杂故障场景下的性能	工业设备（如机械臂）的故障数据	机器学习	NA	离散傅里叶变换	深度学习模型	故障数据（可能为时序信号或传感器数据）	基于前沿工业机械臂平台和两个公共数据集	NA	NA	准确率，错误率	NA
1249	2025-12-05	Synthetic Imaging in Dentistry: A Narrative Review of Deep Learning Techniques and Applications 2025-Dec-01, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.106274 PMID:41338365	综述	本文是一篇关于深度学习在牙科合成成像中应用与技术的叙述性综述	聚焦于使用合成数据作为解决牙科成像中数据隐私、类别不平衡和数据稀缺挑战的潜在方案，并涵盖了技术、临床及伦理/监管等多方面内容	牙科图像合成的研究仍然稀缺，缺乏关于使用合成图像进行数据增强影响的全面证据，关键挑战包括确保解剖保真度和最小化伪影	探讨深度学习工具在牙科成像中的应用，特别是合成数据如何应对数据访问限制	牙科成像领域，特别是完全合成图像生成的研究	计算机视觉	NA	合成成像	GAN, VAE, DDPM	图像	NA	NA	生成对抗网络, 变分自编码器, 去噪扩散概率模型	NA	NA
1250	2025-12-05	AI in ethnopharmacology, the pharmaceutical industry, and its applications 2025-Dec-01, Annales pharmaceutiques francaises IF:1.0Q4 DOI:10.1016/j.pharma.2025.11.011 PMID:41338450	综述	本文综述了人工智能在民族药理学、制药工业及其应用中的角色，探讨了AI如何通过数据挖掘、分子对接、生物活性预测和临床验证来增强药物发现过程	将AI技术（包括机器学习、深度学习和自然语言处理）系统性地整合到民族药理学实践中，用于分析民族植物学记录、预测生物活性化合物、评估草药混合物，并支持可持续性和伦理考量	标准化和验证任务以及监管框架仍需改进	探讨人工智能如何升级药物研究、加强药物警戒，并将传统知识与现代制药科学相结合	民族药理学实践、制药工业应用、传统药用植物知识	自然语言处理, 机器学习	NA	数据挖掘分析, 分子对接系统, 生物活性预测建模, 临床验证, 组学研究（基因组学、代谢组学、蛋白质组学）	机器学习, 深度学习	民族植物学记录, 组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1251	2025-12-05	Evaluation of Deep Learning-Based OCTA Denoising in Retinal Vessel Assessment 2025-Dec-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.12.10 PMID:41342626	研究论文	评估N2V2去噪算法在光学相干断层扫描血管成像（OCTA）视网膜血管量化中的性能	首次系统评估N2V2去噪算法对OCTA图像质量、诊断可解释性和定量可重复性的影响，特别是在糖尿病视网膜病变患者中	研究样本仅来自糖尿病患者，可能限制了结果的普适性；未与其他去噪算法进行直接比较	评估深度学习去噪算法在OCTA视网膜血管评估中的应用效果	糖尿病患者的OCTA扫描图像（包括无糖尿病视网膜病变、非增殖性和增殖性糖尿病视网膜病变）	数字病理学	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	深度学习去噪算法（N2V2）	图像	145只眼（患者平均年龄63.97±9.25岁，40.26%女性）	NA	N2V2	对比噪声比，峰值信噪比，边缘保持指数，结构相似性指数测量，血管密度，中心凹无血管区面积、周长、圆形度，周边无灌注区面积	NA
1252	2025-12-05	Automated Retinal Vascular Analysis Reveals Response to Acetazolamide in Idiopathic Intracranial Hypertension 2025-Dec-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.12.9 PMID:41342622	研究论文	本研究利用深度学习自动分析视网膜血管，评估了乙酰唑胺对特发性颅内高压患者视乳头水肿的治疗反应	首次将深度学习自动化视网膜血管分析应用于特发性颅内高压治疗反应的监测，并发现静脉-动脉比值与临床指标显著相关	研究为回顾性分析，样本量相对较小（n=165），且仅针对特发性颅内高压患者	评估自动视网膜血管分析是否能识别特发性颅内高压继发视乳头水肿的治疗反应	特发性颅内高压患者（n=165）的视网膜血管	数字病理学	特发性颅内高压	彩色眼底摄影，光学相干断层扫描	深度学习	图像	165名患者	NA	AutoMorph	R2, P值	NA
1253	2025-12-05	Quantitative Imaging for Interstitial Lung Disease 2025-Dec, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250041 PMID:41342677	综述	本文综述了定量影像学在间质性肺病诊断、分类和预后评估中的应用，重点介绍了定量CT和新兴定量MRI技术	总结了人工智能驱动的定量影像学新工具在ILD评估中的最新进展，并强调了其在临床工作流程中日益增长的重要性	NA	回顾和总结定量影像学在间质性肺病评估中的当前应用和新兴技术	间质性肺病，特别是特发性肺纤维化、过敏性肺炎和结缔组织病相关ILD	数字病理学	间质性肺病	CT，双能CT，MRI	NA	影像	NA	NA	NA	NA	NA
1254	2025-12-05	Artificial intelligence in depression diagnostics: A systematic review of methodologies and clinical applications 2025-Nov-28, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103320 PMID:41338039	综述	本文系统综述了人工智能在抑郁症诊断领域的方法学与临床应用现状	全面评估了多模态数据融合与先进神经网络架构在抑郁症诊断中的应用潜力，并提出了未来发展的路线图	存在数据集偏差、算法透明度不足、临床适用性有限等挑战	评估人工智能在抑郁症早期检测与分类中的应用现状与潜力	抑郁症诊断相关的人工智能研究	自然语言处理, 机器学习	抑郁症	机器学习, 深度学习	神经网络	文本, 语音, 行为数据, 生理数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
1255	2025-12-05	REECAP: Contrastive learning of retinal aging reveals genetic loci linking morphology to eye disease 2025-Nov-27, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.11.19.25340555 PMID:41332846	研究论文	提出REECAP框架，通过对比学习从视网膜图像中学习衰老表征，并用于GWAS以发现与年龄相关眼病相关的遗传位点	首次将视网膜基础模型（RETFound）与对比学习结合，利用年龄信息引导表征学习，生成可用于GWAS的衰老表型，并发现了传统疾病标签GWAS未检测到的遗传位点	研究数据主要来自UK Biobank，可能受限于特定人群；未在外部独立队列中进行验证	探索视网膜形态与眼病遗传结构之间的联系	视网膜眼底图像	数字病理学	年龄相关眼病	对比学习，基因组关联分析（GWAS）	基础模型，对比学习模型	图像	52,742名UK Biobank参与者的87,478张眼底图像	NA	RETFound	位点发现数量，疾病相关性	NA
1256	2025-12-05	Artificial intelligence classification of pediatric middle ear effusion using consumer-grade otoscopes 2025-Nov-27, International journal of pediatric otorhinolaryngology IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.ijporl.2025.112655 PMID:41338131	研究论文	本研究利用消费级耳镜图像训练人工智能算法，用于预测儿童中耳积液的存在与否	首次使用消费级耳镜图像训练深度学习模型，实现中耳积液的自动分类，其性能可与或超越传统诊断工具如气动耳镜和鼓室图	样本来自单一手术人群（接受鼓膜置管术的儿童），可能限制模型在更广泛初级护理环境中的泛化能力	开发一种基于人工智能的辅助诊断工具，以改善初级护理环境中儿童中耳积液的早期和准确诊断	6个月至6岁儿童的中耳积液诊断	计算机视觉	中耳积液	消费级数字耳镜图像采集	深度学习神经网络	图像	来自219名患者的537张鼓膜图像	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性	NA
1257	2025-12-05	Applications of artificial intelligence-based conversational agents in healthcare: A systematic umbrella review 2025-Nov-26, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106204 PMID:41337874	综述	本文对人工智能对话代理在医疗保健领域的应用进行了系统性伞状综述，概述了其当前应用范围及健康相关结果	首次通过系统性伞状综述全面整合了AI对话代理在医疗保健中的多种应用及其有效性证据，揭示了研究领域的不平衡性	仅纳入英文全文综述，可能遗漏其他语言文献；依赖原始综述的质量，且难以对整体有效性得出明确结论	全面概述AI对话代理在医疗保健领域的当前应用及其相关的健康结果	2000年至2025年间发表的系统性文献综述，其中至少70%的原始研究涉及医疗保健背景下的AI对话代理应用	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本	44篇综述文章	NA	NA	NA	NA
1258	2025-12-05	Deep learning-based approaches for human pose estimation in interdisciplinary physics applications 2025-Nov-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-26972-4 PMID:41286255	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的层次时空姿态网络和自适应姿态优化策略，用于解决跨学科物理应用中的人体姿态估计问题	提出HSTPN框架，结合多尺度特征融合与注意力机制，并引入APRS策略，通过迭代优化关键点位置来提升姿态预测的准确性和鲁棒性	未明确提及模型在极端遮挡或快速运动场景下的性能限制	开发一种能够泛化到真实世界场景的鲁棒人体姿态估计方法，以支持跨学科物理应用	人体姿态估计	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	视频	NA	NA	Hierarchical Spatio-Temporal Pose Network (HSTPN)	预测准确度, 时间一致性, 计算效率	NA
1259	2025-12-05	Computational design of cysteine proteases 2025-Nov-22, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.11.21.689808 PMID:41332739	研究论文	本文介绍了一种使用深度学习新方法RFD2-MI从头设计半胱氨酸蛋白酶，用于序列依赖性水解多肽骨架	利用RFD2-MI深度学习方法从头设计具有与自然界蛋白酶不同折叠结构的新型半胱氨酸蛋白酶，实现了高达3×10^6的速率增强	NA	开发新型蛋白酶设计方法，用于生物技术和医学应用	半胱氨酸蛋白酶的设计与性能评估	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	NA	NA	NA	RFD2-MI	速率增强倍数, TM score, Cα RMSD	NA
1260	2025-12-05	Forecasting Future Anatomies: Longitudinal Brain Mri-to-Mri Prediction 2025-Nov-21, ArXiv PMID:41333169	研究论文	本研究通过深度学习模型从基线MRI预测未来几年的大脑MRI图像，探索神经退行性疾病的个体化预后	首次系统比较五种深度学习架构进行纵向MRI图像到图像预测，实现体素级别的参与者特异性大脑状态预测	研究仅基于两个纵向队列（ADNI和AIBL），需要更多样化数据集验证泛化能力	预测未来大脑解剖结构以研究神经退行性疾病	阿尔茨海默病患者及轻度认知障碍参与者的大脑MRI图像	医学影像分析	阿尔茨海默病	磁共振成像	深度学习	医学影像	来自ADNI和AIBL两个纵向队列的参与者	NA	UNet, U2-Net, UNETR, Time-Embedding UNet, ODE-UNet	全局相似性指标, 局部差异指标	NA