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
13961	2025-04-29	Influence of early through late fusion on pancreas segmentation from imperfectly registered multimodal magnetic resonance imaging 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024008 PMID:40291815	research paper	研究早期到晚期融合对不完美配准的多模态磁共振图像中胰腺分割的影响	探讨了在深度学习模型中不同融合点对不完美配准的多模态图像分割性能的影响，并发现最佳融合点因模型而异	在腹部图像对不完美配准的情况下，融合带来的性能提升较小，且最佳融合点依赖于具体模型	研究多模态融合在胰腺分割中的应用，以改善对糖尿病等疾病的研究能力	胰腺及周围腹部解剖结构	digital pathology	diabetes	multimodal magnetic resonance imaging (MRI)	UNet, nnUNet	image	353 pairs of T2-weighted and T1-weighted abdominal MR images from 163 subjects	NA	NA	NA	NA
13962	2025-04-29	Improving radiologist detection of meniscal abnormality on undersampled, deep learning reconstructed knee MRI 2025-Mar, Radiology advances DOI:10.1093/radadv/umaf015 PMID:40291992	研究论文	评估人工智能辅助工具在放射科医生解读欠采样深度学习重建膝关节MRI中半月板异常的效果	使用AI辅助工具提高放射科医生在欠采样深度学习重建图像上的半月板异常检测性能	研究为回顾性设计，样本量有限（896名参与者）	评估AI辅助工具对放射科医生诊断半月板异常的影响，并分析重建质量指标与异常检测性能的关系	膝关节MRI图像中的半月板异常	数字病理学	骨科疾病	深度学习重建	目标检测模型	MRI图像	896名参与者（平均年龄44.7±15.3岁，472名女性）	NA	NA	NA	NA
13963	2025-10-07	A divide-and-conquer approach based on deep learning for long RNA secondary structure prediction: Focus on pseudoknots identification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314837 PMID:40279361	研究论文	提出一种基于深度学习的DivideFold方法，用于预测长RNA二级结构（包括假结）	采用分治策略递归分割长RNA序列，结合深度学习模型解决长序列和假结预测的挑战	未明确说明方法对特定RNA类型的适用性限制	提高长RNA二级结构（特别是假结）的预测准确性	长RNA序列及其二级结构	生物信息学	NA	RNA二级结构预测	深度学习	RNA序列数据	NA	NA	NA	假结预测准确率、二级结构预测准确率	NA
13964	2025-10-07	Towards sustainable architecture: Enhancing green building energy consumption prediction with integrated variational autoencoders and self-attentive gated recurrent units from multifaceted datasets 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0317514 PMID:40279377	研究论文	提出一种集成变分自编码器和自注意力门控循环单元的深度学习框架，用于绿色建筑能耗预测	首次将时间依赖变分自编码器与自适应门控自注意力GRU相结合，并采用多任务学习策略同时优化预测精度和异常检测	仅基于两个公共数据集进行验证，未在更广泛的实际场景中测试	提高绿色建筑能耗预测准确性以支持能源管理和节能减排	绿色建筑的能源消耗时间序列数据	机器学习	NA	时间序列分析	TD-VAE, AGSA-GRU	时间序列数据	两个公共绿色建筑能耗数据集	NA	时间依赖变分自编码器, 自适应门控自注意力GRU	准确率, AUC, 假阳性率, 真阳性率	NA
13965	2025-04-29	Synthetic fibrosis distributions for data augmentation in predicting atrial fibrillation ablation outcomes: an in silico study 2025, Frontiers in cardiovascular medicine IF:2.8Q2 DOI:10.3389/fcvm.2025.1512356 PMID:40290188	研究论文	本研究利用去噪扩散概率模型生成合成纤维化分布，以增强深度学习预测心房颤动消融结果的数据集	使用去噪扩散概率模型生成合成纤维化分布，并通过生物物理模拟扩增训练数据集，以提高深度学习模型的预测性能	研究基于计算机模拟，尚未在真实患者数据中验证其临床适用性	提高深度学习模型预测心房颤动消融结果的准确性	心房颤动患者的纤维化分布及消融策略效果	数字病理学	心血管疾病	LGE-MRI, 去噪扩散概率模型, 生物物理模拟	深度学习, 去噪扩散概率模型	图像, 模拟数据	100个真实LGE-MRI分布用于训练模型，生成1000个双心房网格用于模拟	NA	NA	NA	NA
13966	2025-04-29	The current status and future directions of artificial intelligence in the prediction, diagnosis, and treatment of liver diseases 2025 Jan-Dec, Digital health IF:2.9Q2 DOI:10.1177/20552076251325418 PMID:40290269	review	本文综述了人工智能在肝病预测、诊断和治疗中的当前应用及未来发展方向	强调了机器学习和深度学习算法在肝病领域的应用进展	指出了该领域面临的挑战，包括需要大规模数据集、鲁棒算法和临床实践中的伦理考虑	探讨人工智能在肝病预测、诊断和治疗中的应用及其未来发展方向	肝病	machine learning	liver disease	machine learning, deep learning	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13967	2025-04-29	A deep learning-assisted automatic measurement of tear meniscus height on ocular surface images and its application in myopia control 2025, Frontiers in bioengineering and biotechnology IF:4.3Q2 DOI:10.3389/fbioe.2025.1554432 PMID:40291564	research paper	本研究开发了一种深度学习模型，用于自动测量眼表图像中的泪液半月板高度（TMH），以提高近视控制方法相关干眼症初步筛查的效率和准确性	首次应用深度学习模型自动测量泪液半月板高度，提高了测量效率和准确性，避免了传统手动测量的主观性和低效问题	研究仅使用了OCULUS Keratograph 5M采集的眼表图像，未验证在其他设备上的适用性	开发自动测量泪液半月板高度的深度学习模型，用于近视控制方法相关干眼症的筛查	眼表图像中的泪液半月板高度	digital pathology	myopia	deep learning	CNN	image	1,200张眼表图像（训练集840张，验证集240张，测试集120张，外加100张外部验证集）	NA	NA	NA	NA
13968	2025-04-29	Hybrid deep learning method to identify key genes in autism spectrum disorder 2025 Jan-Dec, Healthcare technology letters IF:2.8Q3 DOI:10.1049/htl2.12104 PMID:40292027	研究论文	本研究采用混合深度学习方法识别与自闭症谱系障碍(ASD)相关的关键基因	结合图卷积网络和逻辑回归的混合深度学习方法，有效识别ASD关键基因，并通过SI模型验证其感染能力	未提及方法在其他神经发育障碍中的普适性验证	识别与自闭症谱系障碍相关的关键基因	自闭症谱系障碍相关基因	机器学习	自闭症谱系障碍	图卷积网络, 逻辑回归, SI模型	GCN, Logistic Regression	基因互作网络数据	NA	NA	NA	NA	NA
13969	2025-04-29	Deep learning-based classification of gallbladder lesions in patients with non-diagnostic (GB-RADS 0) ultrasound 2024-Dec, Clinical and experimental hepatology IF:1.5Q3 DOI:10.5114/ceh.2024.145424 PMID:40290528	研究论文	本研究评估了深度学习模型在非诊断性超声图像中对胆囊病变进行分类的诊断性能	首次在非诊断性胆囊超声图像中应用多种深度学习模型（包括CNN、Transformer及混合模型）进行良恶性分类	模型性能仍需进一步提升以达到临床应用标准，测试样本量较小（26名患者）	提高非诊断性胆囊超声（GB-RADS 0）中病变的良恶性分类准确性	因胆囊因素导致超声检查非诊断性的患者	数字病理	胆囊疾病	超声成像	ResNet50, GBCNet, ViT, RadFormer, MedViT	图像	训练集1004张图像，验证集251张图像，测试集26名患者（304张图像）	NA	NA	NA	NA
13970	2025-10-07	Pediatric Electrocardiogram-Based Deep Learning to Predict Secundum Atrial Septal Defects 2025-Jun, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-024-03540-7 PMID:38953953	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的AI模型，利用儿童心电图预测继发孔型房间隔缺损	首次将深度学习应用于儿科人群的心电图分析来检测ASD2，相比传统心电图指标（如不完全性右束支传导阻滞）表现更优	需要未来进行多中心验证和前瞻性试验来指导临床决策	开发一种经济有效的ASD2筛查方法，实现早期检测	年龄≤18岁无重大先天性心脏病的儿科患者	医疗人工智能	先天性心脏病	心电图-超声心动图配对分析	CNN	心电图信号	训练队列：92,377对心电图-超声心动图（46,261名患者）；测试队列：内部测试12,631名患者，急诊科2,830名患者	NA	卷积神经网络	AUROC, AUPRC	NA
13971	2025-10-07	Incidence trends, overall survival, and metastasis prediction using multiple machine learning and deep learning techniques in pediatric and adolescent population with osteosarcoma and Ewing's sarcoma: nomogram and webpage 2025-May, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-024-03717-9 PMID:39333451	研究论文	本研究分析儿童和青少年骨肉瘤与尤文氏肉瘤的发病率及总生存期，并利用机器学习和深度学习技术构建转移预测模型	首次在儿童青少年骨肉瘤研究中综合应用多种机器学习算法和深度学习模型，并开发在线列线图工具增强临床实用性	研究基于特定时间段（2004-2020年）的有限样本量，模型泛化能力需进一步验证	分析骨肉瘤和尤文氏肉瘤的流行病学趋势并开发转移预测模型	0-19岁儿童和青少年骨肉瘤（2465例）和尤文氏肉瘤（1373例）患者	机器学习	骨肉瘤	统计分析，机器学习建模	Lasso, Ridge Regression, Elastic Net, Random Forest, 深度学习	临床数据	骨肉瘤2465例，尤文氏肉瘤1373例，总计3838例患者	TensorFlow, Keras, R	基于TensorFlow和Keras的深度学习架构	AUC, 敏感度, 准确率	NA
13972	2025-10-07	Radiomics model for predicting distant metastasis in soft tissue sarcoma of the extremities and trunk treated with surgery 2025-May, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-024-03746-4 PMID:39354269	研究论文	开发基于MRI影像组学模型预测四肢和躯干软组织肉瘤术后转移风险	结合瘤内和瘤周区域的影像组学特征与深度学习特征构建预测模型	样本量有限（训练集73例，验证集40例），需多中心大样本验证	预测软组织肉瘤术后转移风险	四肢和躯干软组织肉瘤患者	数字病理	软组织肉瘤	磁共振成像	CNN, 机器学习算法	医学影像	训练集73例，外部验证集40例	NA	3D ResNet10	AUC, 决策曲线分析, Hosmer-Lemeshow检验	NA
13973	2025-10-07	MRI deep learning models for assisted diagnosis of knee pathologies: a systematic review 2025-May, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11105-8 PMID:39422725	系统综述	系统综述总结了用于辅助诊断多种膝关节异常的MRI深度学习模型研究现状	首次系统性地综述了基于MRI的深度学习模型在膝关节病理诊断中的应用现状	纳入研究的设计存在异质性，需要更大规模的MRI数据集进行验证	评估深度学习模型在膝关节MRI病理诊断中的临床应用潜力	膝关节异常（前交叉韧带损伤、骨关节炎、半月板损伤等）	医学影像分析	膝关节疾病	MRI	CNN	MRI图像	54篇相关研究文章	NA	ResNet, VGG, DenseNet, DarkNet	准确率	NA
13974	2025-10-07	Deep learning super-resolution reconstruction for fast and high-quality cine cardiovascular magnetic resonance 2025-May, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11145-0 PMID:39441391	研究论文	本研究比较了标准分辨率与深度学习超分辨率重建的低分辨率心血管磁共振电影图像	首次将深度学习超分辨率算法应用于心血管磁共振电影图像重建，显著缩短采集时间	样本量较小（30名参与者），需要更大规模研究验证	评估深度学习超分辨率重建在心血管磁共振电影成像中的性能	健康志愿者和患者的心血管磁共振电影图像	医学影像分析	心血管疾病	心血管磁共振成像，平衡稳态自由进动序列	深度学习	医学影像	30名参与者（20名健康志愿者和10名患者）	NA	超分辨率网络	左心室射血分数，左心室舒张末期容积指数，应变，表观信噪比，表观对比噪声比，主观图像质量评分	NA
13975	2025-10-07	Development and validation of a deep learning algorithm for the classification of the level of surgical difficulty in impacted mandibular third molar surgery 2025-May, International journal of oral and maxillofacial surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1016/j.ijom.2024.11.008 PMID:39632213	研究论文	开发并验证用于全景X光片中下颌第三磨牙识别及手术难度分级分类的深度学习算法	首次将YOLOv5模型应用于下颌第三磨牙手术难度分级分类，并与人类专家评估结果进行对比验证	数据集仅包含1730张全景X光片，样本量相对有限	开发能够自动评估下颌第三磨牙拔除手术难度的深度学习算法	下颌第三磨牙及其在全景X光片中的影像特征	计算机视觉	口腔疾病	全景X光摄影	CNN	图像	1730张全景X光片（1300张训练，430张测试）	YOLOv5	YOLOv5	精确度-召回率曲线下面积，受试者工作特征曲线下面积，混淆矩阵	NA
13976	2025-10-07	Estimation of fatty acid composition in mammary adipose tissue using deep neural network with unsupervised training 2025-May, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30401 PMID:39641987	研究论文	开发基于深度学习的乳腺脂肪组织脂肪酸组成快速估计方法	提出基于物理原理的无监督深度学习网络FAC-Net，可直接从多回波双极梯度回波数据估计脂肪酸组成	样本量较小（对照组8人，癌症组7人），部分比较结果未达到统计学显著性	开发稳健快速的乳腺脂肪组织脂肪酸组成估计方法	乳腺脂肪组织、包含8种不同脂肪酸组成油类的体模、绝经后女性	医学影像分析	乳腺癌	多回波双极梯度回波MRI、全身3T MRI系统	深度学习网络	MRI影像数据	体模8种油类，人类受试者15人（对照组8人，癌症组7人）	NA	FAC-Net	R2决定系数	NA
13977	2025-10-07	CorLabelNet: a comprehensive framework for multi-label chest X-ray image classification with correlation guided discriminant feature learning and oversampling 2025-Apr, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03247-0 PMID:39609353	研究论文	提出一个用于多标签胸部X射线图像分类的综合框架CorLabelNet，通过相关性引导的判别特征学习和过采样方法解决标签相关性和类别不平衡问题	利用自注意力机制从全局和局部视角捕捉高阶标签相关性，并提出一致性约束和多标签对比损失来增强特征学习，同时开发了基于标签相关性的过采样方法	未提及该方法在其他医学影像数据集上的泛化能力，也未讨论计算复杂度问题	提高多标签胸部X射线图像分类性能，解决标签相关性和类别不平衡问题	胸部X射线图像	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	CNN,自注意力机制	图像	CheXpert和ChestX-Ray14数据集，采用5折交叉验证重复3次	NA	CorLabelNet	准确率,精确率,召回率,F1分数,AUC	NA
13978	2025-10-07	Oral Microbe Community and Pyramid Scene Parsing Network-based Periodontitis Risk Prediction 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.10.019 PMID:39613556	研究论文	本研究结合金字塔场景解析网络和口腔微生物数据开发牙周炎风险预测模型	首次将PSPNet深度学习模型与牙菌斑微生物特征数据结合用于牙周炎风险预测	样本量相对有限（604个样本），仅使用单一数据库数据	开发早期牙周炎风险预测方法	牙周炎患者和健康对照者的牙菌斑微生物数据	数字病理学	牙周炎	微生物特征分析，深度学习	CNN	微生物特征数据	90名健康对照者和514名牙周炎患者，共604个样本	NA	Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)	平均绝对误差	NA
13979	2025-10-07	Artificial intelligence-based molecular property prediction of photosensitising effects of drugs 2025-Apr, Journal of drug targeting IF:4.3Q1 DOI:10.1080/1061186X.2024.2434911 PMID:39618307	研究论文	本研究开发基于人工智能的分子属性预测方法，用于预测药物和化学化合物的光敏效应	首次采用三种不同AI模型（逻辑回归、XGBoost和深度学习模型Chemprop）系统评估药物光敏效应预测能力，并通过外部数据集进行验证	模型在测试集上的ROC-AUC表现相对训练集有所下降（0.7785-0.7927 vs 0.8939-0.9525），且数据集规模有限（2200种药物）	探索基于人工智能的工作流程预测药物和化学化合物光敏效应的可行性	药物和化学化合物的光敏属性	机器学习	药物不良反应	分子属性预测	逻辑回归, XGBoost, 深度学习	化学分子数据	2200种药物	Chemprop, XGBoost, Scikit-learn	Chemprop（专门用于分子属性预测的深度学习架构）	ROC-AUC	NA
13980	2025-10-07	Dual Multi Scale Attention Network Optimized With Archerfish Hunting Optimization Algorithm for Diabetics Prediction 2025-Apr, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24739 PMID:39620437	研究论文	提出一种基于双多尺度注意力网络和射水鱼狩猎优化算法的糖尿病预测方法	首次将射水鱼狩猎优化算法用于优化双多尺度注意力网络的超参数	仅使用PIMA印度糖尿病数据集进行验证，未在其他数据集测试	开发高精度的糖尿病预测模型	糖尿病患者的医疗数据	机器学习	糖尿病	机器学习	深度学习	结构化医疗数据	PIMA印度糖尿病数据集	Python	Dual Multi Scale Attention Network, Multi-Level Haar Wavelet Features Fusion Network	准确率,F分数,敏感性,特异性,精确率,召回率,计算时间	NA