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	2025-10-05	Automated Prediction of Bone Volume Removed in Mastoidectomy 2025-Oct, Otolaryngology--head and neck surgery : official journal of American Academy of Otolaryngology-Head and Neck Surgery DOI:10.1002/ohn.1365 PMID:40790912	研究论文	开发深度学习管道自动化预测乳突切除术中骨体积去除量	首次将深度学习应用于虚拟现实乳突切除术模拟中的骨体积去除预测	数据集较小且来源单一，部分案例存在骨去除过度或不足的问题	通过术前预测骨去除体积来改善外科培训和计算机辅助手术	虚拟现实乳突切除术模拟数据	计算机视觉	耳科手术	虚拟现实模拟，计算机断层扫描	深度学习	医学影像	15个去标识化颞骨CT扫描	NA	NA	Dice分数，Hausdorff距离	NA
1242	2025-10-05	Enhanced brain tumor classification in MRI using an optimized deep random graph dilated diffusion convolutional attention network 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70028 PMID:40993917	研究论文	提出一种结合深度学习和优化算法的脑肿瘤MRI图像分类方法	提出深度随机图扩张扩散卷积注意力网络(DR2DCAN)与冠豪猪优化器(CPO)相结合的新框架	NA	提高脑肿瘤MRI图像分类的准确性和可靠性	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	CNN,注意力机制	图像	来自Figshare和Kaggle的脑肿瘤数据集，包含非肿瘤胶质瘤、垂体瘤和脑膜瘤病例	NA	DeepLabV3+, DR2DCAN	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
1243	2025-10-05	A multi-modal diffusion model for noise reduction of particle number limited Monte Carlo dose calculation for carbon ion radiotherapy 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70021 PMID:40993914	研究论文	开发并验证一种多模态扩散模型Diff-MC，用于减少碳离子放射治疗中粒子数受限的蒙特卡罗剂量计算的噪声	提出首个用于碳离子放疗的多模态扩散模型，采用混合融合策略整合数据级、特征级和决策级融合，保持蒙特卡罗方法的物理特性	模型在高度异质性数据集上验证，但需要进一步临床验证	提高碳离子放射治疗中蒙特卡罗剂量计算的效率和准确性	碳离子放射治疗的剂量计算	医学影像处理	癌症	蒙特卡罗模拟，深度学习	扩散模型	CT图像，剂量图，束流参数	训练验证集：20个CT的15000对束流数据；测试集：5个CT的500对束流数据；泛化测试集：100个CT的500对束流数据	NA	Diff-MC	gamma通过率，横向剂量，积分深度剂量，百分比深度剂量	NA
1244	2025-10-05	Multi-scale nested graph transformer with graph operations: Advancing high-resolution chest x-ray classification 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70003 PMID:40995863	研究论文	提出一种多尺度嵌套图变换器模型，用于高分辨率胸部X射线图像分类	结合多尺度嵌套架构、交叉注意力融合和图池化操作，在保持局部细节的同时建模全局上下文关系	在小型数据集上可能存在过拟合风险，计算复杂度仍需优化	提高高分辨率胸部X射线图像的分类准确率，同时提升计算效率和泛化能力	高分辨率胸部X射线图像	计算机视觉	肺炎	医学影像分析	Transformer, 图神经网络	图像	三种类型的高分辨率胸部X射线图像数据集	PyTorch	多尺度嵌套图变换器	准确率, F1分数	NA
1245	2025-10-05	An exploratory study on ultrasound image denoising using feature extraction and adversarial diffusion model 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70023 PMID:40996343	研究论文	本研究提出了一种基于扩散模型和生成对抗网络的超声图像去噪方法ADM-ExNet	将扩散模型的反向过程替换为GAN，并引入结构特征提取网络构建损失函数，增强细节保留能力	探索性研究，方法在更广泛数据集和临床场景中的有效性需进一步验证	开发超声图像去噪方法以提升图像质量	超声图像中的散斑噪声	计算机视觉	NA	超声成像	扩散模型,GAN	超声图像	三个公共数据集：HC18（胎儿头围超声图像）、CAMUS（心脏超声图像）、Ultrasound Nerve（神经超声图像），图像尺寸统一为256×256像素，训练集与验证集按9:1划分	NA	U-Net	均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR),结构相似性指数(SSIM),错误发现率(FDR),Cohen's d效应量	NA
1246	2025-10-05	Transformer-based deep learning for predicting brain tumor recurrence using magnetic resonance imaging 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70016 PMID:40996365	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，利用多模态MRI数据和放疗剂量信息预测脑肿瘤治疗后复发	首次将Transformer架构应用于融合多模态MRI和放疗剂量数据的脑肿瘤复发预测，并在多个临床亚组中验证了模型的泛化能力	研究样本来自单一医疗中心，需要多中心验证来进一步确认模型的普适性	开发能够预测脑肿瘤放疗后复发的深度学习模型，为个性化放疗提供决策支持	接受伽玛刀放射外科治疗的脑转移瘤患者	医学影像分析	脑肿瘤	磁共振成像，放疗剂量分析	Transformer	多模态MRI图像，放疗剂量数据	来自密西西比大学医学中心的脑转移瘤患者队列	NA	Transformer	AUROC	NA
1247	2025-10-05	Artificial Intelligence Automation of Echocardiographic Measurements 2025-Sep-30, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.07.053 PMID:40914895	研究论文	开发并验证用于超声心动图参数自动测量的开源深度学习语义分割模型	首次开发开源深度学习模型EchoNet-Measurements，实现18项超声心动图解剖和多普勒参数的自动测量	模型训练和验证主要基于单一医疗中心数据，外部验证仅使用另一个医疗中心数据	通过人工智能自动化超声心动图测量，减轻临床医生工作负担	超声心动图图像和参数测量	医学影像分析	心血管疾病	超声心动图	深度学习语义分割模型	超声心动图图像	155,215项研究中的877,983个超声心动图测量	NA	EchoNet-Measurements	覆盖概率, 相对差异	NA
1248	2025-10-05	Deep-learning-enabled high-throughput Screening of MXene photocatalysts for hydrogen production 2025-Sep-25, Nanoscale IF:5.8Q1 DOI:10.1039/d5nr02764k PMID:40924402	研究论文	开发了一种深度学习驱动的高通量筛选方法，用于发现可用于光催化制氢的MXene材料	结合深度学习框架与高通量筛选，从23857种MXenes中识别出14种稳定的水分解候选材料，并提出了描述内建电场与非绝热电子-空穴耦合关系的描述符	计算方法的准确性依赖于训练数据质量，实验验证尚未进行	开发高效计算策略逆向设计二维光催化剂，用于氢能生产	MXene二维材料	机器学习	NA	高通量筛选，密度泛函理论，非绝热分子动力学，符号回归	深度学习	材料结构数据，能带数据，能量数据	23857种MXene材料	NA	NA	平均绝对误差（形成能0.06 eV/atom，凸包能0.06 eV/atom，带隙0.14 eV）	NA
1249	2025-10-05	3D electroacoustic tomography image enhancement using deep learning with the SAM-Med3D encoder 2025-Sep-25, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae077d PMID:40957441	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的框架，通过利用SAM-Med3D基础模型来增强单视图投影的3D电声断层成像重建	首次将SAM-Med3D等大型基础模型应用于3D电声断层成像增强，提出了局部-全局特征融合架构	数据集规模相对较小（50次扫描），主要使用水模体和组织样本进行验证	克服电声断层成像在临床环境中的局限性，特别是有限角度数据采集引起的伪影和失真	电声断层成像扫描数据，包括水模体和组织样本	医学影像处理	NA	电声断层成像	深度学习, Transformer	3D医学影像	50次EAT扫描，共6000个视图（训练集30次扫描3600视图，验证集10次扫描1200视图，测试集10次扫描1200视图）	NA	SAM-Med3D, U-Net	RMSE, PSNR, SSIM	NA
1250	2025-10-05	Integrating CT image reconstruction, segmentation, and large language models for enhanced diagnostic insight 2025-Sep-25, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03446-3 PMID:40993406	研究论文	开发集成CT图像重建、分割和大语言模型的医学图像分析框架以提升诊断效率	提出四阶段医学图像分析框架，将图像重建、预处理、分割与自动文本描述有机结合，创新性地引入FuseCap模型生成放射学描述	仅针对骨盆CT图像进行验证，未涉及其他解剖部位；依赖医学专家人工审核环节	通过提升CT图像质量并集成自动化分析，为医疗专家提供决策支持工具	骨盆CT图像及原始投影数据	医学影像分析	癌症	CT成像	CNN, K-means, 大语言模型	CT图像, 原始投影数据	NA	NA	FuseCap	PSNR, NMSE, SSIM	NA
1251	2025-10-05	Deep Learning-based Gait Recognition and Evaluation of the Wounded 2025-Sep-25, Disaster medicine and public health preparedness IF:1.9Q3 DOI:10.1017/dmp.2025.10179 PMID:40993504	研究论文	本研究探索基于深度学习的步态识别技术用于远程创伤评估的可行性	首次将YOLOv5目标检测算法应用于多物种（人类、狗、兔子）的步态异常识别，为灾难场景下的远程创伤评估提供新方法	研究仅基于4500张步态图像，物种范围有限，需要更大规模数据验证	开发基于人工智能的快速创伤评估方法，解决灾难现场医疗资源不可达的问题	人类、狗和兔子的步态图像	计算机视觉	创伤性疾病	步态分析	CNN	图像	4500张步态图像，涵盖3个物种	PyTorch	YOLOv5	准确率	NA
1252	2025-10-05	Boosting positron emission tomography reconstruction with positional encoding-based deep image prior 2025-Sep-25, Philosophical transactions. Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences DOI:10.1098/rsta.2024.0049 PMID:40994198	研究论文	本文提出了一种基于位置编码的深度图像先验方法，用于提升正电子发射断层扫描图像重建性能	提出了一种创新的无监督深度学习方法，通过结合高斯傅里叶特征和均匀位置编码来解决PET重建中的频谱偏差问题	仅在小鼠数据和模拟数据上进行了测试，缺乏大规模临床验证	改进正电子发射断层扫描图像重建方法	正电子发射断层扫描图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描	深度神经网络	医学影像数据	Brainweb模拟数据和原始大鼠数据	NA	深度图像先验	图像重建性能指标	NA
1253	2025-10-05	Robust Prediction of Protein-Ligand Binding Potency with Multi-modal Customized Gate Control 2025-Sep-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01668 PMID:40994269	研究论文	开发了一种基于定制门控框架的多模态多任务图注意力网络(MultiMolCGC)，用于准确预测蛋白质-配体结合效力	提出定制门控控制框架的多模态多任务图注意力网络，在盲预测挑战中取得最佳性能	整合预测结构数据意外降低了性能，可能由于结构不确定性	开发稳健准确的深度学习框架用于蛋白质-配体结合效力预测	SARS-CoV-2和MERS-CoV主要蛋白酶(Mpro)与小分子的结合亲和力	机器学习	冠状病毒感染	分子对接	图注意力网络	多模态分子数据	NA	NA	MultiMolCGC	pIC50	NA
1254	2025-10-05	[Synthetic promoters: theory, design, and prospects] 2025-Sep-25, Sheng wu gong cheng xue bao = Chinese journal of biotechnology DOI:10.13345/j.cjb.250044 PMID:40994322	综述	本文综述了合成启动子的理论基础、设计策略及应用前景	系统总结了基于深度学习的合成启动子设计策略，并对其理论意义和发展方向进行了前瞻性讨论	未涉及具体实验验证数据，主要基于文献综述进行分析	探讨合成启动子的设计原理、功能特性及应用潜力	合成启动子及其调控元件	合成生物学	NA	基因电路设计	深度学习	基因序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
1255	2025-10-05	A Deep Learning-Based Fully Automated Vertebra Segmentation and Labeling Workflow 2025-Sep-25, British journal of hospital medicine (London, England : 2005) DOI:10.12968/hmed.2025.0443 PMID:40994375	研究论文	开发了一种基于深度学习的全自动椎骨分割与标记工作流，用于脊柱手术导航机器人的术前分析	将3D定位问题转化为2D检测，结合YOLOv7和DBSCAN聚类实现高效椎骨定位，并集成注意力机制的3D U-Net和ResNet-Transformer混合架构实现精确分割与标记	数据集仅包含106个脊柱CT数据集，样本规模相对有限	为脊柱手术导航机器人开发高效准确的术前分析支持系统	椎骨解剖结构	计算机视觉	脊柱疾病	CT成像	CNN, Transformer	CT图像	106个脊柱CT数据集	NA	YOLOv7, 3D U-Net, ResNet, Transformer	平均定位误差(MLE), Dice相似系数(DSC), 交并比(IoU), 像素准确率(PA), 平均对称距离(MSD), 豪斯多夫距离(HD), 分类准确率	NA
1256	2025-10-05	Artificial Intelligence-Led Whole Coronary Artery OCT Analysis; Validation and Identification of Drug Efficacy and Higher-Risk Plaques 2025-Sep-25, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018133 PMID:40995622	研究论文	开发基于人工智能的全冠状动脉OCT自动分析系统，用于识别药物疗效和更高风险斑块	首次开发能够自动校正OCT图像分割错误、识别斑块成分并测量多种参数的深度学习AI系统	模型开发仅使用106名患者的数据，样本量相对有限	验证人工智能辅助OCT分析在识别药物疗效和风险斑块方面的应用价值	冠状动脉OCT图像和斑块特征	医学影像分析	心血管疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	医学影像	36212帧图像（127个完整回拉，106名患者），外加IBIS-4研究83名患者和CLIMA研究62名患者	NA	NA	准确率	NA
1257	2025-10-05	Rethinking the AI Paradigm for Solubility Prediction of Drug‑Like Compounds with Dual-Perspective Modeling and Experimental Validation 2025-Sep-25, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202511667 PMID:40995668	研究论文	通过双视角建模和实验验证重新思考药物样化合物溶解度预测的AI范式	构建了迄今为止最大的药物和药物样分子水溶性数据集，并发现多种统计机器学习算法的集成模型在当前数据限制下优于深度学习模型	数据限制使得深度学习模型表现不如集成方法	开发可靠的药物溶解度预测模型并指导新药发现	药物和药物样分子的水溶性	机器学习	NA	实验验证	回归算法,分类算法,集成学习	化学数据	最大的药物和药物样分子水溶性数据集	NA	集成学习	准确性,泛化能力	NA
1258	2025-10-05	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-Sep-25, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发用于胃活检数字全切片图像中幽门螺杆菌和肠化生自动检测的深度学习模型	采用两阶段模型架构，结合Vision Transformer进行伪影过滤和图注意力网络进行特征聚合，同时考虑背景炎症特征以更贴近临床诊断实际	样本量相对有限（180个全切片图像），模型性能在HPOrg分类上仍有提升空间	开发胃活检标本中幽门螺杆菌和肠化生的自动检测工具	胃活检组织标本的数字化全切片图像	数字病理学	胃部疾病	H&E染色，全切片数字扫描	Vision Transformer, Graph Attention Network	图像	180个胃活检H&E全切片图像，776,636个图像块	NA	Vision Transformer, Graph Attention Network	精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数	NA
1259	2025-10-05	Variational autoencoder-based deep learning and radiomics for predicting pathologic complete response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-25, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf239 PMID:40996309	研究论文	本研究利用变分自编码器深度学习与影像组学技术预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解	创新性地结合变分自编码器深度学习和影像组学构建深度学习影像组学模型预测治疗反应	研究样本量有限，仅来自单一机构，需要多中心验证	预测局部晚期食管鳞癌患者新辅助 chemoimmunotherapy 后的病理完全缓解	局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管鳞癌	增强CT，影像组学	变分自编码器	医学影像	训练队列253名患者，测试队列40名患者	NA	变分自编码器	AUC，F1分数，精确度，召回率	NA
1260	2025-10-05	Deep learning reconstruction for temporomandibular joint MRI: diagnostic interchangeability, image quality, and scan time reduction 2025-Sep-25, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12029-7 PMID:40996510	研究论文	评估深度学习重建颞下颌关节MRI与传统MRI在诊断互换性、图像质量和扫描时间方面的表现	首次系统评估深度学习重建技术在颞下颌关节MRI中的诊断互换性，并证明其能显著减少扫描时间同时提升图像质量	样本量相对有限（88名患者），仅评估了特定MRI序列（PDW和T2W FS）	验证深度学习重建MRI在颞下颌关节疾病诊断中的临床应用价值	疑似颞下颌关节紊乱病患者	医学影像分析	颞下颌关节疾病	磁共振成像	深度学习	医学影像	88名患者（平均年龄37±16岁，43名男性），共176个颞下颌关节	NA	NA	诊断一致性, 图像质量评分, 信噪比, 对比噪声比, 扫描时间	NA