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
121	2025-08-07	NSSI-Net: A Multi-Concept GAN for Non-Suicidal Self-Injury Detection Using High-Dimensional EEG in a Semi-Supervised Framework 2025-Aug, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3558170 PMID:40402701	研究论文	本文提出了一种名为NSSI-Net的半监督对抗网络，用于从高维EEG数据中检测非自杀性自伤行为	提出了一种结合2D-CNN和BiGRU的空间-时间特征提取模块，以及一个多概念判别器，用于从EEG数据中提取有意义特征	研究样本量相对较小（n=114），可能影响模型的泛化能力	提高非自杀性自伤行为的早期诊断能力	青少年抑郁症患者的非自杀性自伤行为	机器学习	抑郁症	EEG	GAN, 2D-CNN, BiGRU	EEG信号	114例自收集的NSSI数据
122	2025-08-07	Enhanced glaucoma detection using U-Net and U-Net+ architectures using deep learning techniques 2025-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104621 PMID:40482945	研究论文	本研究比较了多种图像处理和深度学习方法，提出了一种增强型青光眼诊断方法	结合了中值滤波降噪、U-Net和U-Net+架构的视盘分割、胶囊网络特征提取以及极限学习机分类	未提及研究样本的多样性或实际临床环境中的验证情况	提高青光眼诊断的准确性和可靠性	青光眼诊断	计算机视觉	青光眼	深度学习方法	U-Net, U-Net+, 胶囊网络, ELM	图像	三个数据集（DRISHTI-GS, DRIONS-DB, HRF）
123	2025-06-16	Commentary on "Photodiagnosis with deep learning: A GAN and autoencoder-based approach for diabetic retinopathy detection" by Gencer et al., 2025 2025-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104666 PMID:40516582	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
124	2025-08-07	Impact of Deep Learning-Based Image Conversion on Fully Automated Coronary Artery Calcium Scoring Using Thin-Slice, Sharp-Kernel, Non-Gated, Low-Dose Chest CT Scans: A Multi-Center Study 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0177 PMID:40527737	研究论文	评估基于深度学习的图像转换对使用薄层、锐核、非门控、低剂量胸部CT扫描进行自动冠状动脉钙化定量准确性的影响	利用深度学习技术转换低剂量CT图像，模拟传统钙化评分CT，提高自动化钙化评分的准确性	研究仅基于回顾性数据，且样本量有限（225对图像）	提高低剂量CT扫描在冠状动脉钙化评分中的准确性	低剂量胸部CT图像和钙化评分CT图像	数字病理学	心血管疾病	深度学习、图像转换	深度学习模型（未明确具体类型）	医学影像（CT扫描）	225对低剂量CT和钙化评分CT图像，来自四个机构
125	2025-08-07	The value of machine learning based on magnetic resonance imaging (MRI) and biopsy whole-slide image to predict pathological complete response to breast cancer after neoadjuvant chemotherapy: a two-centre study 2025-Aug, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106976 PMID:40582270	研究论文	开发并验证基于MRI和全切片成像(WSI)的联合模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解(pCR)	结合临床病理特征、放射组学特征和病理组学深度学习特征，建立了一个联合模型，并通过列线图展示	研究为回顾性设计，样本来自两个机构，可能存在选择偏差	预测乳腺癌患者在新辅助化疗后的病理完全缓解	331例经病理证实为浸润性乳腺癌并接受新辅助化疗的患者	数字病理	乳腺癌	MRI, WSI, 深度学习	AlexNet, LASSO回归	图像	331例患者
126	2025-08-07	Comparative study of dermatologists and deep learning model on diagnosing childhood vitiligo 2025-Aug, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104727 PMID:40680913	研究论文	比较皮肤科医生和深度学习模型在诊断儿童白癜风方面的表现	首次比较了皮肤科医生和深度学习模型在儿童白癜风诊断中的表现，并使用了多种成像数据	样本量相对较小，且仅使用了三种成像数据	探索基于皮肤镜图像的深度学习模型在儿童白癜风诊断中的性能	474名儿科患者（223名白癜风患者和251名非白癜风患者）	数字病理	白癜风	皮肤镜成像、Wood灯成像、标准临床照片	ResNet152, DenseNet121	图像	474名儿科患者，3896张皮肤镜图像
127	2025-08-07	Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0208 PMID:40736409	research paper	评估基于深度学习的AI软件在不同经验水平的放射科医生检测黑质小体1异常中的诊断性能影响	首次研究了基于深度学习的AI软件在提升放射科医生检测黑质小体1异常诊断性能方面的效果，特别是对经验较少的医生帮助更大	研究样本量相对较小（139例），且为回顾性研究	评估AI辅助诊断在帕金森病黑质小体1异常检测中的应用价值	59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI扫描图像	医学影像分析	帕金森病	YOLOX-based目标检测和SparseInst分割模型	深度学习模型	MRI图像	139例SMwI扫描（59例患者，80例对照）
128	2025-08-07	A Genus Comparison in the Topological Analysis of RNA Structures 2025-Aug-01, Acta biotheoretica IF:1.4Q4 DOI:10.1007/s10441-025-09500-9 PMID:40748481	研究论文	本文从拓扑数学的角度探讨RNA结构的预测和分析，旨在促进数学物理学和生物学领域的研究者对RNA研究的兴趣	利用矩阵场理论和McGenus软件进行RNA结构的拓扑分类和折叠预测，并与实验确定的RNA结构进行比较	未提及具体的样本量或实验验证的局限性	推动RNA折叠和结构研究，特别是在物理学、数学和生物学的交叉领域	RNA结构的拓扑分析和折叠预测	数学物理学与生物学交叉领域	NA	矩阵场理论，McGenus软件	NA	RNA结构数据	NA
129	2025-08-07	Explainable multimodal deep learning for predicting thyroid cancer lateral lymph node metastasis using ultrasound imaging 2025-Aug-01, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62042-z PMID:40750786	研究论文	开发了一种名为LLNM-Net的双向注意力深度学习模型，用于预测甲状腺癌侧淋巴结转移	首次融合多模态数据（超声图像、放射学报告、病理结果和人口统计学数据）进行预测，性能超越人类专家和现有模型	研究涉及多个中心的数据，但未提及数据质量和一致性的控制方法	开发术前预测甲状腺癌侧淋巴结转移的精确方法，以指导手术策略和预后评估	甲状腺癌患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	双向注意力深度学习模型（LLNM-Net）	多模态数据（图像、文本、临床数据）	29,615名患者和9,836例手术病例，来自七个中心
130	2025-08-07	Deep-learning model for embryo selection using time-lapse imaging of matched high-quality embryos 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10531-y PMID:40750959	研究论文	开发并验证了一种基于自监督对比学习的深度学习模型，用于通过延时成像选择高质量胚胎	采用自监督对比学习训练卷积神经网络，结合Siamese神经网络微调和XGBoost最终预测模型，以防止过拟合	模型在预测后续移植妊娠结局时的AUC为0.57，性能有待提高	提高体外受精（IVF）实验室中胚胎选择的准确性和效率	匹配的已知植入数据（KID）胚胎	计算机视觉	生殖健康	延时成像	CNN, Siamese神经网络, XGBoost	视频	460名患者的1580个胚胎视频
131	2025-08-07	STELLA provides a drug design framework enabling extensive fragment-level chemical space exploration and balanced multi-parameter optimization 2025-Aug-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12685-1 PMID:40750989	研究论文	介绍了一种名为STELLA的药物设计框架，该框架能够进行广泛的片段级化学空间探索和平衡的多参数优化	STELLA结合了基于进化算法的片段级化学空间探索和基于聚类的构象空间退火方法，用于高效的多参数优化，并利用深度学习模型准确预测药理特性	NA	开发一个能够高效探索化学空间并进行多参数优化的药物设计框架	药物分子	药物发现	NA	进化算法、深度学习	NA	化学分子数据	NA
132	2025-08-07	Structure Modeling Protocols for Protein Multimer and RNA in CASP16 With Enhanced MSAs, Model Ranking, and Deep Learning 2025-Aug-01, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70033 PMID:40751131	研究论文	本文介绍了在CASP16中蛋白质复合物和RNA结构预测的方法与结果	整合了多种先进的深度学习模型和基于共识的评分方法，并利用大型宏基因组序列数据库增强多序列比对（MSAs）的深度	部分目标与其他组存在显著差异，表明MSA和评分策略仍有改进空间	提高蛋白质复合物和RNA结构预测的准确性	蛋白质复合物和RNA的结构	生物信息学	NA	深度学习、多序列比对（MSAs）、共识排名方法	深度学习模型、NuFold框架	蛋白质和RNA的序列与结构数据	NA
133	2025-08-07	Pretreatment CT Texture Analysis for Predicting Survival Outcomes in Advanced Nonsmall Cell Lung Cancer Patients Receiving Immunotherapy: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug, Thoracic cancer IF:2.3Q2 DOI:10.1111/1759-7714.70144 PMID:40755255	meta-analysis	通过系统综述和荟萃分析评估预处理CT纹理分析在预测接受免疫治疗的晚期非小细胞肺癌患者生存结局中的价值	首次系统评估了CT纹理分析作为非侵入性影像生物标志物在预测免疫治疗反应中的临床意义	纳入研究均为回顾性设计，且不同研究使用的放射组学特征存在异质性	评估CT纹理特征对晚期非小细胞肺癌免疫治疗患者生存结局的预测价值	晚期非小细胞肺癌患者	digital pathology	lung cancer	CT纹理分析	NA	医学影像	10项研究共2400例患者
134	2025-08-07	Multimodal Deep Learning Integrating Tumor Radiomics and Mediastinal Adiposity Improves Survival Prediction in Non-Small Cell Lung Cancer: A Prognostic Modeling Study 2025-Aug, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.71077 PMID:40755324	研究论文	该研究通过整合深度学习提取的肿瘤影像组学特征和纵隔脂肪指标，开发了一种多模态预后模型，用于预测非小细胞肺癌患者的术后生存	首次将深度学习提取的肿瘤影像组学特征与纵隔脂肪指标相结合，构建多模态预后模型，显著提高了预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（702例），且仅使用单一机构的患者数据	改进非小细胞肺癌患者的术后生存预测	702例手术切除的非小细胞肺癌患者	数字病理学	肺癌	CT成像	DenseNet121 CNN	医学影像	702例手术切除的非小细胞肺癌患者
135	2025-08-07	Deep learning for sub-ångström-resolution imaging in uncorrected scanning transmission electron microscopy 2025-Aug, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf235 PMID:40755523	研究论文	本研究介绍了一种名为SARDiffuse的深度学习扩散模型，旨在提高未校正扫描透射电子显微镜(STEM)图像的空间分辨率并校正噪声水平	SARDiffuse模型能够在未校正的电子显微镜中实现亚埃级分辨率成像，且能有效校正球差引起的伪影，优于现有方法	该方法对样品厚度有严格要求，目前尚未广泛应用	实现在未校正电子显微镜中的亚埃级分辨率成像	硅、钛酸锶和氮化镓等代表性材料	计算机视觉	NA	深度学习扩散模型	SARDiffuse	图像	实验数据来自校正后的AC-STEM
136	2025-08-07	Construction of GAN-RES and Its Application to Small Sample Fusulinid Fossil Recognition 2025-Aug, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.71845 PMID:40755890	研究论文	本文提出了一种结合GAN和ResNet50、EfficientNet及定制CNN架构的方法，用于小样本稀有化石的识别	使用GAN生成大量样本扩展数据集，结合多种神经网络架构提高小样本化石识别准确率	未提及方法在其他类型化石或更大规模数据集上的泛化能力	解决小样本稀有化石的准确识别问题	小样本的纺锤虫化石	计算机视觉	NA	GAN, ResNet50, EfficientNet, CNN	GAN-RES (GAN与ResNet50等结合)	图像	小样本化石图像数据集
137	2025-08-07	Enhancing telemedicine service quality through sentiment analysis of user review dataset in Indonesia 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111878 PMID:40756423	研究论文	本文通过情感分析印尼远程医疗应用的用户评论数据集，以提升服务质量	应用高级重采样技术（如EDA）处理显著类别不平衡的数据集，并利用多种深度学习架构进行情感分类	数据集存在显著的类别不平衡问题，负面评论占比极低	提升远程医疗服务质量并推动印尼自然语言处理研究	印尼远程医疗应用的用户评论	自然语言处理	NA	情感分析	SRNN, 1D-CNN, 1L-LSTM, BiLSTM	文本	255,679条用户评论
138	2025-08-07	Cerebral Amyloid Deposition With 18F-Florbetapir PET Mediates Retinal Vascular Density and Cognitive Impairment in Alzheimer's Disease 2025-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70310 PMID:40757876	研究论文	本研究探讨了阿尔茨海默病(AD)中脑淀粉样蛋白沉积、视网膜血管密度与认知障碍之间的关系	首次揭示了视网膜血管密度与认知能力下降的关系主要由脑淀粉样蛋白沉积介导	样本量相对较小(92名参与者)，且仅使用横断面数据	探索AD患者视网膜血管密度变化与脑淀粉样蛋白沉积及认知障碍的关联机制	47名AD患者和45名健康对照者	数字病理学	阿尔茨海默病	18F-florbetapir PET/MRI，深度学习眼底摄影	深度学习	影像数据(眼底照片和PET/MRI图像)	92名参与者(47名AD患者和45名健康对照)
139	2025-08-07	Longitudinal image-based prediction of surgical intervention in infants with hydronephrosis using deep learning: Is a single ultrasound enough? 2025-Aug, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000939 PMID:40758672	research paper	本研究开发了利用多次超声检查数据的机器学习模型，用于预测婴儿肾积水患者是否需要手术干预，并与单次超声检查模型进行比较	首次将多次就诊的超声数据整合到机器学习模型中，用于预测肾积水患者的手术需求	多访视模型未能显著优于单访视模型，且样本量在不同机构间分布不均	开发能够准确预测肾积水患者手术需求的机器学习模型	患有肾积水的婴儿患者	digital pathology	hydronephrosis	ultrasound imaging	CNN, LSTM, temporal shift models	image	794名患者（603名来自SickKids，102名来自Stanford，89名来自CHOP）
140	2025-08-07	Evaluation of calcaneal inclusion angle in the diagnosis of pes planus with pretrained deep learning networks: An observational study 2025-Aug-01, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043639 PMID:40760538	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的解决方案，用于通过预训练的深度学习网络评估跟骨包含角在扁平足诊断中的应用	使用深度学习模型（AlexNet、GoogleNet、SqueezeNet）自动从X射线图像中测量角度，减少人为误差和经验不足带来的测量变异	研究人群在年龄和性别上具有同质性，缺乏足够的异质性以代表一般人群	开发一种基于深度学习的诊断支持系统，以提高扁平足诊断的客观性和一致性	289名患者的左右足部侧位X射线图像	数字病理	扁平足	X射线成像	AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet	图像	289名患者的X射线图像