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
1281	2025-09-06	Improving skull-stripping for infant MRI via weakly supervised domain adaptation using adversarial learning 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110903 PMID:40819497	研究论文	通过弱监督域适应和对抗学习改进婴儿MRI颅骨剥离方法	利用弱标记新生儿MRI数据扩展训练集，结合合成数据和对抗学习提升模型跨域泛化能力	NA	解决成人与新生儿脑MRI之间的域偏移问题，提升颅骨剥离模型的跨域性能	新生儿脑MRI图像	医学图像分析	NA	弱监督域适应、对抗学习、高斯混合模型	DAUnet（基于域适应的U-Net架构）	MRI图像	来自dHCP的公共新生儿数据集、私有新生儿数据集以及合成数据
1282	2025-09-06	A state-of-the-art new method for diagnosing atrial septal defects with origami technique augmented dataset and a column-based statistical feature extractor 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110967 PMID:40834638	研究论文	提出一种基于折纸技术数据增强和列统计特征提取的支持向量机方法，用于从胸部X光图像高精度诊断房间隔缺损	首次在文献中将折纸折叠技术应用于数据增强，并采用列方向的统计特征提取方法，实现了99.69%的state-of-the-art准确率	NA	开发高精度的房间隔缺损早期诊断方法	成人胸部X光图像	计算机视觉	心血管疾病	折纸技术数据增强，统计特征提取	SVM, k-NN, 决策树	图像	来自不同成人受试者的胸部X光图像数据集
1283	2025-09-06	A novel data augmentation technique based on wheezing physiological modeling applied to asthma severity management in respiratory sounds 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110910 PMID:40834637	研究论文	提出一种基于喘息生理建模的新型数据增强技术，用于呼吸音中的哮喘严重程度管理	通过数学建模喘息声的时域和频谱特征生成合成声音，克服传统数据增强技术的不一致性问题	合成数据训练的模型准确率比真实数据训练低2.5%，能量和时间分布参数对性能相似性影响显著	开发数据增强技术以解决喘息声数据稀缺问题，并应用于哮喘严重程度检测	哮喘患者的喘息声音	数字病理	呼吸系统疾病	生理建模、数据增强	CNN	音频	NA
1284	2025-09-06	Deep learning as a bridge between intercultural sensitivity and learning outcomes: A comparative study of English-medium instruction delivery modes in Chinese higher education 2025-Sep, Acta psychologica IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.actpsy.2025.105410 PMID:40834781	研究论文	本研究探讨跨文化敏感度通过深度学习影响英语授课学习成果的中介作用，并比较面对面与在线两种授课模式的效果差异	首次基于Biggs的3P模型构建中介框架，分析跨文化敏感度对学习成果的影响机制，并对比线上线下授课模式的差异	样本仅来自中国南方五所高校，可能存在地域局限性；采用自报告工具收集数据，可能存在主观偏差	探究跨文化敏感度如何通过深度学习影响英语授课（EMI）学生的学习成果，并比较不同授课模式的效果	中国高校接受外教英语授课（EMI-FT）的本科生	教育技术	NA	问卷调查、多群组分析	中介效应模型	问卷数据	1192名学生来自五所高校
1285	2025-09-06	Automatic margin line extraction using 3D deep learning on digital surface models of prepared teeth for crown generation 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110960 PMID:40839933	研究论文	提出基于3D深度学习从预备牙齿数字表面模型自动提取冠修复边缘线的个性化数字解决方案	采用端到端AI框架替代传统不可重复的手工设计流程，创新性地结合多数投票分类器和后处理程序提升分割精度	测试集仅包含78个案例，需要更大样本量验证泛化能力	实现牙冠设计中预备牙齿边缘线的自动化精确提取	预备牙齿的数字表面扫描模型	计算机视觉	NA	3D扫描、监督式深度学习	深度学习分割模型	3D表面模型	1113个预备牙齿数字表面扫描（1035训练集，78测试集）
1286	2025-09-06	The virtual doctor prescribing the future: Diagnostics with interactive clinical decision support 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110968 PMID:40839937	研究论文	介绍一种名为Virtual Doctor的无人值守医疗舱，通过集成生物医学传感器和人工智能决策支持系统，用于2型糖尿病和皮肤癌的早期风险预测	开发了分布式医疗数据采集系统，结合两个预训练深度学习模型实现多疾病风险预测，并首次系统评估了用户对社会心理接受度	模型性能有待提升（糖尿病模型AUC 0.729），严重疾病筛查时需要更全面的解释以减少用户焦虑	解决医疗专业人员短缺问题，提高医疗可及性，通过AI辅助系统实现早期疾病风险检测	医疗患者和潜在用户群体	医疗人工智能	2型糖尿病和皮肤癌	非侵入性生物医学传感，深度学习	预训练深度学习模型	生物医学传感数据	1217名参与者接受度调查，外部数据集训练的模型
1287	2025-09-06	From images to insights: Cell counting and uniformity grading of day 3 embryos 2025-Sep, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110872 PMID:40845581	研究论文	提出结合深度学习和图像处理的混合方法，用于自动化评估体外受精第3天胚胎的细胞计数和均匀性分级	整合YOLOv8目标检测与GVF-snake主动轮廓模型，并引入标准化均匀性值(NUV)作为定量评估指标	未明确说明样本量及外部验证结果，可能受二维成像固有限制影响	提升胚胎形态学评估的客观性和准确性，辅助IVF胚胎选择决策	体外受精第3天人类胚胎	计算机视觉	生殖医学	深度学习、图像处理、主动轮廓模型	YOLOv8、GVF-snake	胚胎显微图像	NA
1288	2025-09-06	Enhancing diagnostic precision for thyroid C-TIRADS category 4 nodules: a hybrid deep learning and machine learning model integrating grayscale and elastographic ultrasound features 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-594 PMID:40893494	研究论文	开发并验证名为C-TNet的混合深度学习与机器学习模型，用于提高甲状腺C-TIRADS 4类结节的诊断精准度	首次结合灰度超声和弹性成像特征，并集成深度神经网络特征提取与随机森林分类器	NA	区分甲状腺C-TIRADS 4类结节的良恶性特征	经病理证实的甲状腺C-TIRADS 4类结节患者	医学影像分析	甲状腺癌	实时弹性成像超声	深度学习与机器学习混合模型（集成LR, LDA, RF, K-SVM, AdaBoost, NB）	超声图像	3,545例患者（来自两家三级医院）
1289	2025-09-06	Feasibility of fully automatic assessment of cervical canal stenosis using MRI via deep learning 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-67 PMID:40893491	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的全自动MRI评估颈椎管狭窄程度的人工智能工具	首次实现全自动颈椎管狭窄评估，结合CNN检测和Transformer分类的双模型架构	回顾性多中心研究，排除脊柱内固定或图像质量不佳病例，可能存在选择偏倚	开发并验证人工智能算法用于颈椎管狭窄的自动评估	颈椎MRI扫描图像	医学影像分析	颈椎病	MRI，深度学习	CNN，Transformer	医学影像	795例患者（平均年龄55±14岁，346例女性），训练验证集589例，内部测试集206例，外部测试集95例
1290	2025-09-06	Improved image quality and diagnostic performance of coronary computed tomography angiography-derived fractional flow reserve with super-resolution deep learning reconstruction 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-2075 PMID:40893520	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建（SR-DLR）算法在冠状动脉CT血管造影图像质量和CT-FFR诊断性能方面的改进效果	首次系统比较SR-DLR与传统重建方法在CT-FFR诊断中的性能，证明SR-DLR在图像质量和诊断准确性方面的显著优势	回顾性研究设计，样本量较小（50例患者），且仅部分病例（22例）有侵入性FFR作为参考标准	评估SR-DLR算法在冠状动脉CT血管造影图像重建中的效果，并比较其与传统方法在CT-FFR诊断性能上的差异	接受冠状动脉CT血管造影和后续侵入性冠状动脉造影的50例患者	医学影像分析	心血管疾病	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）、混合迭代重建（HIR）、模型迭代重建（MBIR）、常规深度学习重建（C-DLR）	深度学习重建算法	医学影像（CT图像）	50例患者，包含45个病变病灶
1291	2025-09-06	Deep learning-based super-resolution method for projection image compression in radiotherapy 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2024-2962 PMID:40893517	研究论文	本研究探索了一种基于深度学习的超分辨率方法，用于压缩放疗中的投影图像以实现经济存储	结合超分辨率深度学习网络与视频编解码器，显著提升投影图像的压缩比同时保持图像质量	NA	开发高效的投影图像压缩方法以解决医疗数据存储问题	锥形束CT投影图像	计算机视觉	癌症	深度学习超分辨率	CNN, ResNet, GAN	图像	基于自然图像和投影图像两个数据库
1292	2025-09-06	YOLOv8-BCD: a real-time deep learning framework for pulmonary nodule detection in computed tomography imaging 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2025-824 PMID:40893530	研究论文	提出一种基于YOLOv8改进的深度学习框架YOLOv8-BCD，用于CT影像中肺结节的实时高精度检测	集成BiFormer注意力机制、CARAFE上采样和DO-DConv增强卷积，并采用SRGAN图像增强预处理，显著提升小结节检测能力和计算效率	NA	开发高精度快速肺结节检测深度学习框架以提升肺癌早期筛查效果	CT影像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习，SRGAN图像增强	YOLOv8，BiFormer，CARAFE，DO-DConv	CT图像	LUNA16数据集的550张CT图像，外加天池肺结节数据集外部验证
1293	2025-09-06	Combining curriculum learning and weakly supervised attention for enhanced thyroid nodule assessment in ultrasound imaging 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-24-2431 PMID:40893548	研究论文	本研究结合课程学习和弱监督注意力机制，提升超声图像中甲状腺结节分类的准确性	首次将课程学习与弱监督注意力网络结合，用于甲状腺结节超声诊断，通过渐进式训练和注意力引导的数据增强提升模型性能	研究基于单一医疗机构数据，可能影响模型泛化能力；恶性结节精确度（70%）仍有提升空间	提高甲状腺结节超声图像的自动分类准确性和诊断可靠性	甲状腺结节超声图像	计算机视觉	甲状腺癌	深度学习、课程学习、弱监督注意力机制	深度学习模型（具体架构未明确说明）	超声图像	来自Siriraj医院的验证数据集（具体样本数量未说明）
1294	2025-09-06	Deep learning-based automated assessment of hepatic fibrosis via magnetic resonance images and nonimage data 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2024-2506 PMID:40893541	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化算法，通过磁共振图像和非影像数据评估肝纤维化分期	首次将深度学习模型与临床非影像数据（如血清生物标志物、病毒状态和扫描仪参数）整合，实现肝纤维化的高精度自动分期	回顾性研究，样本仅来自两个医疗中心，需进一步前瞻性验证	评估深度学习算法在肝纤维化分期和健康人群区分中的性能	慢性肝病患者和健康个体	医学影像分析	肝纤维化	磁共振成像（MRI）和血清生物标志物（APRI、FIB-4）	深度学习算法	图像和临床数据	500名来自两个医疗中心的患者
1295	2025-09-06	Influence of preprocessing of stimulated Raman scattering images on the performance of deep neural networks for detecting cancer tissue 2025-Sep-01, Quantitative imaging in medicine and surgery IF:2.9Q2 DOI:10.21037/qims-2024-2608 PMID:40893563	研究论文	本研究探讨刺激拉曼散射图像的不同预处理方法对深度学习模型在癌症组织分类任务中性能的影响	首次系统比较了五种预处理技术和六种深度学习架构在刺激拉曼散射图像上的性能表现，发现简单缩放预处理优于复杂方法	研究仅基于542张图像样本，可能限制结果的泛化能力；未探索更多样化的预处理组合	评估不同图像预处理技术对深度学习算法分类癌症组织性能的影响	口腔鳞状细胞癌和非小细胞肺癌患者的组织样本图像	数字病理	口腔癌和肺癌	刺激拉曼散射成像	VGG19, ResNet50, InceptionResNetV2, Xception, ConvNeXt, Vision Transformer	图像	542张组织样本图像
1296	2025-09-06	Deep Learning-Based Multimodal Prediction of NAC Response in LARC by Integrating MRI and Proteomics 2025-Sep-01, Cancer research and treatment IF:4.1Q2 DOI:10.4143/crt.2025.707 PMID:40907572	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态框架，整合MRI和蛋白质组学数据预测局部晚期直肠癌患者对新辅助化疗的反应	首次将图神经网络与空间增强3D ResNet152结合，整合MRI空间信息和蛋白质组学分子机制，显著提升预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限（274例患者），需外部验证确认泛化能力	提高局部晚期直肠癌患者对新辅助化疗反应预测的准确性和生物学洞察	274例接受新辅助化疗的局部晚期直肠癌患者	数字病理	直肠癌	蛋白质组学分析、MRI成像、KEGG/GO通路分析、PPI网络构建	图神经网络、3D ResNet152、LightGBM分类器	医学影像（T2WI MRI）、蛋白质组学数据、临床特征	274例局部晚期直肠癌患者
1297	2025-09-06	Semi-supervised graph learning for underwater source localization using ship-of-opportunity spectrograms 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039042 PMID:40910787	研究论文	提出一种基于半监督图学习的声源定位方法，利用机会船只频谱图进行水下声源定位	引入图学习模块有效捕捉数据空间相关性，采用两阶段训练策略（自监督特征提取+半监督图神经网络）解决标注数据稀缺问题	NA	水下声源的精确定位	机会船只产生的中频声学宽带信号（360-1100 Hz）	机器学习	NA	频谱分析，k近邻算法	CNN，图神经网络	频谱图	2017年海底特征实验（SBCEX 2017）收集的合成和实测数据
1298	2025-09-06	Analysis of influencing factors and the most probable transition pathway in the narrow escape problem for molecular systems based on deep learning method 2025-Sep-01, Chaos (Woodbury, N.Y.) DOI:10.1063/5.0288558 PMID:40910856	研究论文	本研究利用物理信息神经网络分析不规则域中的分子窄逃逸问题，探索关键参数对逃逸行为的影响及最可能过渡路径	首次将物理信息神经网络应用于分子窄逃逸问题，有效处理复杂域并揭示扩散系数等参数对逃逸概率的独特影响规律	未明确说明具体分子系统类型及实验验证环节	研究分子在复杂环境中的逃逸行为机制及优化逃逸效率	分子系统在随机过程中的逃逸行为	机器学习	NA	物理信息神经网络(PINNs)	PINNs	模拟数据	NA
1299	2025-09-06	Beyond rigid docking: deep learning approaches for fully flexible protein-ligand interactions 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf454 PMID:40900115	综述	本文探讨深度学习如何革新分子对接领域，特别是引入蛋白质柔性以提升预测准确性	利用深度学习整合蛋白质柔性，突破传统刚性对接限制，更准确模拟生物分子动态相互作用	深度学习模型泛化能力不足，易错误预测立体化学、键长和空间相互作用等关键分子属性	改进分子对接方法，提升药物发现中虚拟筛选的准确性和效率	蛋白质与配体的相互作用	机器学习	NA	深度学习	DL	分子结构数据	NA
1300	2025-09-06	Phage quest: a beginner's guide to explore viral diversity in the prokaryotic world 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf449 PMID:40900113	指南	本文为初学者提供探索原核生物世界病毒多样性的计算工具使用指南	整合最新机器学习与深度学习技术（包括语言模型）用于噬菌体分析，特别关注传统工具难以检测的丝状噬菌体（Inoviridae）	未提供详尽工具列表，主要关注可通过网页或命令行接口访问的现行先进工具	帮助研究人员选择和应用适当工具探索地球最小且最丰富复制体的遗传多样性与生物学	噬菌体与原核病毒	生物信息学	NA	宏基因组测序、机器学习、深度学习、语言模型	NA	基因组与宏基因组数据	NA