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
13561	2025-10-07	[Three-Dimensional Reconstruction Technique and Its Application of Binocular Endoscopic Images Based on Deep Learning] 2025-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240293 PMID:40246717	研究论文	探讨基于深度学习的双目内窥镜图像三维重建关键技术及实现方法	将深度学习技术应用于双目内窥镜三维重建，显著提升重建精度和实时性能	NA	提升内窥镜图像三维重建质量，为临床精准医疗提供技术支持	双目内窥镜图像	计算机视觉	NA	三维重建技术	深度学习	内窥镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
13562	2025-10-07	ConfuseNN: Interpreting convolutional neural network inferences in population genomics with data shuffling 2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.24.644668 PMID:40196528	研究论文	提出ConfuseNN方法，通过系统性地打乱单倍型矩阵数据来评估不同群体遗传特征对卷积神经网络性能的贡献	开发了基于数据打乱的CNN解释方法，能够系统评估群体遗传学中不同特征对神经网络推理的影响	依赖于模拟的训练和测试数据设计，网络架构存在局限性	解释卷积神经网络在群体基因组学推理中的行为机制	群体遗传特征包括连锁不平衡、等位基因频率等	机器学习	NA	群体基因组学分析	CNN	单倍型矩阵	NA	NA	CNN	NA	NA
13563	2025-10-07	Generative frame interpolation enhances tracking of biological objects in time-lapse microscopy 2025-Mar-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.23.644838 PMID:40196554	研究论文	本研究探索生成式视频帧插值技术在增强延时显微镜图像时序分辨率及改善生物对象追踪能力方面的应用	提出通过增强图像数据集来适应追踪算法的新范式，而非传统调整算法适应数据集的方法	未对算法进行数据集特定的重新训练，可能在某些特定场景下性能有限	评估生成式视频帧插值技术是否能增强延时显微镜的时序分辨率并促进生物对象追踪	荧光标记的细胞核、细菌、酵母、癌细胞和类器官等生物对象	计算机视觉	癌症	延时显微镜成像	扩散模型, CNN	显微镜视频图像	多个生物场景下的测试图像时间序列	NA	LDMVFI, RIFE, CDFI, FILM	结构图像相似性, 分割结果相似度	NA
13564	2025-10-07	The Real-World Impact of Vestibular Schwannoma Fully Automated Volume Measures on the Evaluation of Size Change and Clinical Management Outcomes in a Multidisciplinary Meeting Setting 2025-Mar-25, The journal of international advanced otology IF:1.0Q3 DOI:10.5152/iao.2025.241693 PMID:40208025	研究论文	评估在MDM准备阶段提供全自动前庭神经鞘瘤体积测量对肿瘤大小变化评估和临床管理决策的影响	首次在真实世界MDM环境中比较线性测量与全自动深度学习体积测量对临床决策的影响	样本量较小（50例患者），单中心研究	确定全自动体积测量是否比线性测量更能影响前庭神经鞘瘤的放射学评估和临床管理决策	50例成人单侧散发性前庭神经鞘瘤患者	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	磁共振成像	深度学习	医学影像	50例患者，57次MRI间隔比较	NA	NA	Wilcoxon符号秩检验	NA
13565	2025-10-07	Two-stage augmentation for detecting malignancy of BI-RADS 3 lesions in early breast cancer 2025-Mar-24, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13960-0 PMID:40128762	研究论文	本研究提出一种两阶段增强方法，通过深度学习提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测率	提出结合恶性特征增强和数据增强的两阶段增强方法，并在双分支ResNet50分类模型上验证其有效性	样本量相对有限，恶性病变数量较少（SW测试集18例，TS测试集7例）	提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测准确率	乳腺BI-RADS 3病变的超声图像	计算机视觉	乳腺癌	乳腺超声成像	CNN	图像	1,275个病灶（来自1,096名患者），其中开发数据集629个，内部测试集218个，外部测试集428个	NA	ResNet50, Dual-ResNet50	AUC, 敏感性	NA
13566	2025-10-07	Using Deep Learning to Perform Automatic Quantitative Measurement of Masseter and Tongue Muscles in Persons With Dementia: Cross-Sectional Study 2025-Mar-19, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/63686 PMID:40106819	研究论文	本研究使用深度学习技术对痴呆症患者头部MRI图像中的肌肉组织进行自动分割和定量测量	首次将深度学习模型应用于痴呆症患者头部MRI中咬肌和舌肌的自动定量测量	样本量较小（53名参与者），且为横断面研究设计	评估深度学习技术在神经认知障碍患者头部MRI中肌肉组织分割和定量的可行性	痴呆症患者的头部MRI图像	医学影像分析	痴呆症	磁共振成像	U-Net	医学影像	53名参与者	NA	U-Net	Dice相似系数,平均对称表面距离	NA
13567	2025-10-07	Artificial intelligence-based diagnosis of breast cancer by mammography microcalcification 2025-Mar, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2023.04.018 PMID:40242534	研究论文	开发基于深度学习的自动化管道用于乳腺X线摄影微钙化点检测与分类，以促进乳腺癌早期诊断	提出端到端的深度学习管道，不仅能提供乳腺X线摄影分类结果，还能自动标注特定钙化区域，并探索基于深度学习的病理亚型和雌激素受体状态分类	测试集分类准确度(0.7237)低于训练集(0.8124)，模型泛化能力有待进一步提升	开发人工智能系统辅助乳腺癌筛查、诊断和治疗	乳腺X线摄影图像中的微钙化病灶	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	图像	4,810张乳腺X线摄影图像，包含6,663个微钙化病灶(3,301个恶性，3,362个良性)	NA	NA	准确度, 敏感度	NA
13568	2025-10-07	Application of deep learning algorithm for judicious use of anti-VEGF in diabetic macular edema 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87290-3 PMID:39915516	研究论文	开发混合深度学习模型预测糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗的反应	首次结合OCT图像和临床数据构建混合深度学习模型，用于预测抗VEGF治疗反应	样本量较小（181例患者），需进一步验证	提高抗VEGF治疗在糖尿病黄斑水肿中的精准应用	糖尿病黄斑水肿患者	医学影像分析	糖尿病黄斑水肿	光学相干断层扫描（OCT）	CNN, MLP	图像, 表格数据	181例患者	NA	卷积神经网络, 多层感知器	准确率, 精确率, 召回率, AUC-ROC	NA
13569	2025-10-07	A deep learning approach for automatic 3D segmentation of hip cartilage and labrum from direct hip MR arthrography 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86727-z PMID:39920175	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的自动3D分割方法，用于从髋关节MR关节造影中分割髋关节软骨和盂唇	首次使用U-Net架构的CNN实现髋关节软骨和盂唇的完全自动3D分割，并在外部数据集上验证了模型泛化能力	回顾性单中心研究，样本量相对有限，外部验证数据集较小	开发自动分割髋关节软骨和盂唇的深度学习模型	髋关节软骨和盂唇	医学影像分析	髋关节疾病	MR关节造影，3D T1 mapping序列，3D T2加权序列	CNN	3D MRI图像	100名有症状患者（训练80例，测试20例），外部验证40名患者	NA	U-Net	Dice相似系数	NA
13570	2025-10-07	Deep learning-based prediction of autoimmune diseases 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88477-4 PMID:39920178	研究论文	本研究提出两种深度学习模型用于预测T细胞介导的自身免疫性疾病	开发了基于卷积神经网络的AutoY模型和集成注意力机制的双向LSTM模型LSTMY，首次将T细胞受体数据用于自身免疫性疾病预测	仅针对四种自身免疫性疾病进行验证，未涵盖所有自身免疫性疾病类型	利用深度学习技术预测自身免疫性疾病	T细胞介导的自身免疫性疾病	机器学习	自身免疫性疾病	T细胞受体测序	CNN, LSTM	生物序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 双向LSTM	AUC	NA
13571	2025-10-07	A comprehensive analysis of deep learning and transfer learning techniques for skin cancer classification 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82241-w PMID:39920179	研究论文	本研究系统分析深度学习和迁移学习技术在皮肤癌分类中的应用，提出有效的皮肤病变图像分类方法	比较三种不同策略：微调预训练网络、预训练网络作为特征提取器结合机器学习分类器、多预训练网络特征融合结合机器学习分类器	仅使用单一数据集（ISIC 2018），仅区分良性和恶性两类皮肤病变	开发准确的皮肤癌自动分类方法以辅助早期诊断	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习，迁移学习	CNN	图像	ISIC 2018数据集中的3300张皮肤疾病图像	NA	VGG19, ResNet18, MobileNet_V2	准确率	NA
13572	2025-10-07	Advanced AI-driven detection of interproximal caries in bitewing radiographs using YOLOv8 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84737-x PMID:39920198	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8算法的AI模型，用于改进咬翼片中邻面龋齿的检测	首次将YOLOv8算法应用于邻面龋齿检测，在咬翼片上实现了高精度的自动检测	回顾性研究，样本量相对有限（552张X光片），仅在一家医疗机构进行验证	开发深度学习AI模型以提高邻面龋齿的诊断准确性	咬翼X光片中的邻面龋齿病变	计算机视觉	龋齿	X射线成像	YOLOv8	医学影像	552张X光片，包含1,506个标注图像	PyTorch	YOLOv8	精确率, 召回率, F1分数	NA
13573	2025-10-07	FoxA1 knockdown promotes BMSC osteogenesis in part by activating the ERK1/2 signaling pathway and preventing ovariectomy-induced bone loss 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88658-1 PMID:39920313	研究论文	本研究通过敲低FOXA1基因促进骨髓间充质干细胞成骨分化并激活ERK1/2信号通路，从而预防卵巢切除诱导的骨质疏松	首次发现FOXA1在骨质疏松中的关键作用，并证明其敲低可通过激活ERK1/2通路促进BMSC成骨分化	研究主要基于小鼠模型，临床转化价值需进一步验证	探索FOXA1基因在骨质疏松发病机制中的作用及治疗潜力	人骨髓间充质干细胞(hBMSCs)和卵巢切除小鼠模型	分子生物学	骨质疏松	随机游走算法,GO富集分析,免疫组化,Western blot,qRT-PCR,慢病毒转染,显微CT	NA	基因表达数据,蛋白质表达数据,影像学数据	NA	NA	NA	基因相似性评分,ALP活性,矿物质沉积量,骨密度测量	NA
13574	2025-10-07	Noninvasive Quantitative CT for Diffuse Liver Diseases: Steatosis, Iron Overload, and Fibrosis 2025-01, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240176 PMID:39700040	研究论文	本文探讨了使用非侵入性定量CT技术检测和量化肝脏脂肪变性、铁过载和纤维化的方法与应用	系统比较了非增强CT和增强CT在肝脏疾病定量评估中的性能，并强调了人工智能深度学习算法在自动化定量分析中的新兴作用	增强CT对肝脏脂肪定量的精确度较低，主要提供分类评估而非精确量化	评估CT在弥漫性肝病非侵入性检测和定量分析中的临床应用价值	慢性弥漫性肝病患者的肝脏组织	医学影像分析	肝脏疾病	CT成像，MRI质子密度脂肪分数(PDFF)	深度学习	CT影像	NA	NA	NA	与弹性成像相当的性能	NA
13575	2025-10-07	Faster Acquisition and Improved Image Quality of T2-Weighted Dixon Breast MRI at 3T Using Deep Learning: A Prospective Study 2025-01, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2023.1303 PMID:39780629	研究论文	本研究比较了深度学习重建的T2加权Dixon序列与传统序列在乳腺MRI中的图像质量和病灶特征	首次将深度学习重建与超分辨率技术结合用于加速乳腺MRI采集，在保持图像质量的同时显著缩短扫描时间	样本量相对有限（140例），且骨髓显示效果不如传统序列	评估深度学习重建的快速T2加权Dixon序列在乳腺MRI中的临床应用价值	乳腺疾病患者（包括囊肿和乳腺癌）	医学影像分析	乳腺癌	磁共振成像（MRI），Dixon序列，深度学习重建	深度学习	医学影像	140名女性患者（85例囊肿，31例乳腺癌）	NA	NA	信噪比（SNR），对比噪声比（CNR），图像质量评分，诊断置信度	3T MRI扫描仪
13576	2025-10-07	UMamba Adjustment: Advancing GTV Segmentation for Head and Neck Cancer in MRI-Guided RT with UMamba and NnU-Net ResEnc Planner 2025, Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, proceedings DOI:10.1007/978-3-031-83274-1_9 PMID:40236615	研究论文	提出一种名为UMambaAdj的新型方法，用于头颈癌MRI引导放疗中的肿瘤体积分割	首次将UMamba的长程依赖捕获能力与nnU-Net残差编码器的多阶段特征提取优势相结合	仅使用HNTS-MRG 2024挑战赛测试集进行评估，未在其他数据集上验证	提高头颈癌MRI引导自适应放疗中肿瘤体积分割的准确性	头颈癌患者的原发肿瘤(GTVp)和淋巴结(GTVn)	数字病理	头颈癌	MRI成像	UMamba, nnU-Net	T2加权MRI图像	HNTS-MRG 2024挑战赛测试集	NA	UMamba, nnU-Net ResEnc	Dice相似系数	NA
13577	2025-10-07	VMamba for plant leaf disease identification: design and experiment 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1515021 PMID:40241820	研究论文	本研究将VMamba视觉骨干模型引入农业植物病害检测任务，提出结合扩散模型和迁移学习的DDHTLVMamba方法	首次将VMamba模型应用于植物病害识别，通过选择性扫描机制降低计算复杂度，同时保持全局感受野和动态加权优势	主要针对小样本农业数据集，在更复杂农业环境下的泛化能力有待验证	开发高效的农业植物病害识别方法，解决小样本学习问题	植物叶片病害	计算机视觉	植物病害	机器学习，深度学习	VMamba, 扩散模型, Transformer	图像	PlantVillage大规模数据集和优化的小样本病害数据集	NA	VMamba, ResNet50, Vision Transformer, Swin Transformer	准确率，训练时间	NA
13578	2025-10-07	A lightweight multi-deep learning framework for accurate diabetic retinopathy detection and multi-level severity identification 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1551315 PMID:40241910	研究论文	提出一种轻量级深度学习框架用于糖尿病视网膜病变检测和多级严重程度识别	采用两阶段轻量级网络设计，通过迁移学习实现病变检测和严重程度分级，参数量较少	仅使用APTOS 2019数据集验证，未在其他数据集上进行广泛测试	开发准确的糖尿病视网膜病变自动检测和分级系统	糖尿病视网膜病变患者眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN	眼底图像	APTOS 2019数据集	NA	轻量级深度学习网络	分类率, 准确率	NA
13579	2025-10-07	Artificial intelligence in hospital infection prevention: an integrative review 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1547450 PMID:40241963	综述	通过整合42项研究评估人工智能在医院感染预防中的有效性、可用性和挑战	首次系统评估AI在多种医院获得性感染预防中的应用，并比较机器学习与深度学习在不同数据环境下的性能差异	研究间数据源和模型验证存在异质性，缺乏多中心合作和外部验证，成本效益和实际应用效果需进一步评估	评估AI模型在医院感染预防、检测和管理中的效果	医院获得性感染（HAIs）	医疗人工智能	医院获得性感染	电子健康记录（EHR）分析	机器学习,深度学习	电子健康记录	42项研究	NA	神经网络,决策树,随机森林	AUC	NA
13580	2025-10-07	Construction of the preoperative staging prediction model for cervical cancer based on deep learning and MRI: a retrospective study 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1557486 PMID:40242247	研究论文	基于深度学习和MRI构建宫颈癌术前分期预测模型的回顾性研究	首次系统比较七种深度学习模型在宫颈癌术前分期中的性能，发现HRNet在小样本数据集上表现最佳	样本量较小（仅112例患者），为单中心回顾性研究	开发自动化的宫颈癌术前分期预测模型以提高诊断准确性和效率	112例宫颈癌患者的术前MRI扫描图像	计算机视觉	宫颈癌	MRI成像	CNN, Transformer	医学影像	112例宫颈癌患者	NA	DenseNet, FBNet, HRNet, RegNet, ResNet50, ShuffleNet, ViT	准确率, 召回率, F1分数, 精确率, AUC	NA