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	2025-09-28	Artificial Intelligence and Digital Tools Across the Hepato-Pancreato-Biliary Surgical Pathway: A Systematic Review 2025-Sep-15, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14186501 PMID:41010705	系统性综述	本文系统综述了人工智能和数字技术在肝胆胰外科手术全流程中的应用现状与效果	首次系统评估AI技术在整个肝胆胰外科手术路径（从术前规划到术中导航）中的整合应用	纳入研究多为回顾性、单中心或可行性研究，外部验证有限	评估人工智能和数字工具在肝胆胰外科手术护理中的应用效果	肝胆胰外科手术患者及相关医疗流程	数字病理	肝胆胰疾病	机器学习、深度学习、影像组学、增强/混合现实、计算机视觉	机器学习模型、深度学习模型	医学影像数据	38项符合纳入标准的研究
122	2025-09-28	AI-Assisted Fusion Technique for Orthodontic Diagnosis Between Cone-Beam Computed Tomography and Face Scan Data 2025-Sep-14, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090975 PMID:41007220	研究论文	提出一种基于深度学习的CBCT与面部扫描数据融合技术，用于提升正畸诊断和治疗规划的精度	结合深度学习模型与ICP算法实现跨模态数据的高精度自动配准，解决采集时间差异和面部扫描噪声问题	目前仅为可行性研究，临床准确性尚未得到最终验证，处理时间有待优化	提高医学影像（特别是美容手术和正畸领域）的诊断准确性和治疗规划效率	锥形束计算机断层扫描（CBCT）数据和面部三维扫描数据	医学影像分析	正畸疾病	深度学习、迭代最近点（ICP）算法、三维配准	深度学习模型（具体架构未说明）	三维医学影像（CBCT）和三维面部扫描数据	NA
123	2025-09-28	Turning the Tide-Artificial Intelligence in the Evolving Landscape of Liver Cancer 2025-Sep-14, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17183003 PMID:41008847	综述	本文探讨人工智能在肝癌早期检测、诊断、分期、治疗选择和术后监测等临床全流程中的应用潜力与挑战	系统梳理AI在肝癌诊疗全流程的应用现状，并首次综合讨论其临床转化的伦理、监管和实操障碍	多数AI应用仍处于概念验证阶段，缺乏大规模临床试验和监管批准	评估人工智能技术在肝癌临床管理中的转化价值	肝癌相关的影像学、临床、病理和分子数据	数字病理	肝癌	人工智能、机器学习、深度学习、影像组学	AI/ML/DL模型	多模态数据（影像、临床、病理、分子）	基于PubMed和Scopus文献检索的回顾性研究（部分诊断准确率超90%）
124	2025-09-28	Deep Learning-Based Iodine Contrast Augmentation for Suboptimally Enhanced CT Pulmonary Angiography: Implications for Pulmonary Embolism Diagnosis 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182325 PMID:41008696	研究论文	评估深度学习碘对比度增强算法在次优CT肺动脉造影中对肺栓塞诊断的图像质量和诊断性能影响	首次提出深度学习碘对比度增强算法可显著改善次优CTPA的图像质量，并确定130 HU的肺动脉衰减阈值作为DLCA处理显著提升诊断准确性的临界点	回顾性研究设计，样本量相对有限（103例）	优化次优CT肺动脉造影的肺栓塞诊断准确性	103例次优CT肺动脉造影病例	医学影像分析	肺栓塞	CT肺动脉造影（CTPA）	深度学习算法	医学影像（CT图像）	103例次优CTPA病例（2020年5月至2025年3月）
125	2025-09-28	Automated Brain Tumor MRI Segmentation Using ARU-Net with Residual-Attention Modules 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182326 PMID:41008698	研究论文	提出一种融合残差连接和注意力模块的ARU-Net深度学习架构，用于脑肿瘤MRI图像的自动分割	在U-Net基础上集成自适应通道注意力模块和三维空间三重注意力模块，通过多尺度特征融合提升分割精度	仅在BTMRII数据集上进行验证，需要更多临床数据测试泛化能力	开发精确的脑肿瘤MRI自动分割方法以辅助诊断和治疗规划	脑肿瘤MRI图像	医学图像分析	脑肿瘤	CLAHE对比度增强、去噪滤波、Linear Kuwahara滤波	ARU-Net（基于U-Net的注意力残差网络）	MRI医学图像	BTMRII数据集（具体样本数未明确说明）
126	2025-09-28	Automated Computer-Assisted Diagnosis of Pleural Effusion in Chest X-Rays via Deep Learning 2025-Sep-13, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182322 PMID:41008694	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的胸片胸腔积液自动检测系统	结合图像裁剪、图像增强和EfficientNet-B0模型，显著提升检测准确率达21.30%	NA	开发自动化的胸腔积液辅助诊断工具以减轻医生工作负担	胸片图像中的胸腔积液病变	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	EfficientNet-B0	医学影像（胸片图像）	NA
127	2025-09-28	A Deep Learning Framework for Classification of Neuroendocrine Neoplasm Whole Slide Images 2025-Sep-13, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17182991 PMID:41008835	研究论文	开发用于神经内分泌肿瘤全切片图像分类的深度学习框架	首次系统研究H&E染色、H&E联合Ki-67染色以及病理学家修正数据三种设置下的NEN分级性能，并发现模型识别出的分级不一致病例具有显著生存差异	需要进一步研究确定分级不一致组是否代表不同的临床实体	开发自动化神经内分泌肿瘤分级系统以减少病理学家间差异	胃肠胰腺神经内分泌肿瘤组织样本	数字病理	神经内分泌肿瘤	深度学习	CNN	全切片图像	385个样本（247张H&E图像，138张Ki-67图像），来自186名患者
128	2025-09-28	Deep Learning for Heart Sound Abnormality of Infants: Proof-of-Concept Study of 1D and 2D Representations 2025-Sep-12, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12091221 PMID:41007086	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的创新框架，利用心音信号进行婴儿先天性心脏病的早期诊断	首次将一维和二维心音信号表示结合CNN-LSTM混合模型应用于婴儿先天性心脏病早期诊断，实现了98.91%的高准确率	研究为概念验证性质，需要进一步临床验证和更大规模数据集测试	开发基于深度学习的婴儿先天性心脏病早期诊断方法	婴儿先天性心脏病患者的心音信号	医疗人工智能	先天性心脏病	梅尔频率倒谱系数(MFCC)、深度学习	CNN-LSTM混合模型	音频信号（时域和时频表示）	公开数据集（具体样本数量未明确说明）
129	2025-09-28	Rapid Screening of Anticoagulation Compounds for Biological Target-Associated Adverse Effects Using a Deep-Learning Framework in the Management of Atrial Fibrillation 2025-Sep-12, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090972 PMID:41007217	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，用于在房颤治疗中预筛选抗凝化合物的生物学靶点相关不良反应	将深度学习框架应用于药物不良反应的生物学靶点筛选，并整合蛋白序列和受影响器官信息	NA	预筛选抗凝药物在临床试验中的使用持久性或成功可能性	抗凝化合物及其不良反应	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习框架	蛋白序列、药物不良反应数据	使用SIDER和FAERS外部验证数据集进行评估
130	2025-09-28	Predicting Immunotherapy-Induced Pneumonitis Based on Chest CT and Non-Imaging Data 2025-Sep-12, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17182980 PMID:41008824	研究论文	提出一种基于深度学习嵌入的多模态预测方法，用于预测非小细胞肺癌患者接受免疫检查点抑制剂治疗后发生肺炎的风险	首次结合视觉转换器提取的深度学习特征、放射组学特征和临床特征进行多模态预测	NA	开发机器学习算法准确预测免疫治疗诱导的肺炎	接受免疫检查点抑制剂治疗的非小细胞肺癌患者	医学影像分析	肺癌	深度学习、机器学习、放射组学分析	Vision Transformer + 十种机器学习算法	CT图像、临床数据	NA
131	2025-09-28	Machine Learning for Multi-Target Drug Discovery: Challenges and Opportunities in Systems Pharmacology 2025-Sep-12, Pharmaceutics IF:4.9Q1 DOI:10.3390/pharmaceutics17091186 PMID:41012523	综述	本文全面探讨了机器学习在系统药理学中多靶点药物发现领域的应用、挑战与未来方向	系统性地整合了从传统监督学习到现代图神经网络的多任务学习框架，并强调了可解释性模型在精准多药理学中的前瞻性应用	面临数据稀疏性、模型可解释性不足、泛化能力有限以及与实验工作流程整合的挑战	为开发更安全有效的多靶点治疗药物提供机器学习技术路线图	多靶点药物发现系统	机器学习	癌症和神经退行性疾病	机器学习（包括深度学习、注意力机制、图神经网络）	监督学习、多任务学习、图神经网络、生成模型	大规模生物数据	NA
132	2025-09-28	Development and Performance of an Artificial Intelligence-Based Deep Learning Model Designed for Evaluating Dental Ergonomics 2025-Sep-11, Healthcare (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/healthcare13182277 PMID:41008408	研究论文	开发并评估了一种基于人工智能的深度学习模型，用于评估牙科工作姿势的人体工程学	首次将YOLOv11和MediaPipe策略性整合，开发出专门用于牙科人体工程学评估的AI模型SBK-DentErgo	仅使用500张牙科专业人员工作照片进行训练和验证，样本规模有限	开发能够评估牙科人体工程学的AI模型，预防肌肉骨骼系统损伤	牙科专业人员的工作姿势	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	深度学习	YOLOv11, MediaPipe	图像	500张牙科专业人员工作照片（正面和矢状面拍摄）
133	2025-09-28	GlioSurvQNet: A DuelContextAttn DQN Framework for Brain Tumor Prognosis with Metaheuristic Optimization 2025-Sep-11, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15182304 PMID:41008676	研究论文	提出基于强化学习的GlioSurvQNet框架，用于脑胶质瘤分级和生存期预测	首次将DuelContextAttn DQN架构与元启发式优化算法结合，解决脑肿瘤预后预测中的数据稀缺和模型可解释性问题	未提及外部验证结果和临床部署的可行性	开发高精度、可解释的脑肿瘤预后预测人工智能系统	脑胶质瘤患者的多模态MRI影像数据	医学影像分析	脑肿瘤	放射组学特征提取、元启发式优化算法（HHO、mGTO、ZOA）、SHAP特征选择	DuelContextAttn DQN（深度Q网络）	多模态MRI影像（FLAIR、T1CE、T2序列）	NA
134	2025-09-28	Recent Trends in Machine Learning, Deep Learning, Ensemble Learning, and Explainable Artificial Intelligence Techniques for Evaluating Crop Yields Under Abnormal Climate Conditions 2025-Sep-11, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14182841 PMID:41011993	综述	本文综述了人工智能技术在异常气候条件下作物产量预测中的应用现状与发展趋势	系统整合了机器学习、深度学习、集成学习和可解释AI等先进技术，并重点分析了遥感成像技术和关键环境因素对减产的影响	可解释AI技术仍处于早期应用阶段，各研究输入特征差异较大且受数据可用性限制	评估异常气候条件下的作物产量预测方法	农作物产量预测模型及相关环境因素	机器学习	NA	遥感成像技术（高光谱成像HSI、多光谱成像MSI）、无人机数据采集	Random Forest, SVM, ANN, CNN, 堆叠集成方法	遥感图像、环境传感器数据	NA
135	2025-09-28	An Integrated and Robust Vision System for Internal and External Thread Defect Detection with Adversarial Defense 2025-Sep-11, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185664 PMID:41012903	研究论文	提出一种集成视觉系统，用于检测内外螺纹缺陷并具备对抗防御能力	集成成像平台与生成式数据增强策略，设计轻量化深度学习模型及双防御机制抵御对抗性攻击	未明确说明具体实验样本规模及工业场景的泛化能力验证	开发高鲁棒性的螺纹缺陷自动检测系统	工业螺纹零部件的内外螺纹表面	计算机视觉	NA	生成式数据增强、图像增强技术、对抗防御机制	轻量化深度学习模型（改进YOLO变体）	工业图像	NA
136	2025-09-28	An Explainable Deep Learning Model for Focal Liver Lesion Diagnosis Using Multiparametric MRI 2025-09-10, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240531 PMID:40928343	研究论文	开发基于多参数MRI的可解释深度学习模型，用于局灶性肝脏病变的诊断分类	结合nnU-Net分割和LIFT分类模型的可解释深度学习框架，并评估模型对放射科医生诊断效能的提升	研究主要关注模型在特定医院数据上的性能，需要更多外部验证	提高放射科医生对局灶性肝脏病变的诊断准确性和效率	局灶性肝脏病变患者	数字病理	肝脏疾病	多参数MRI	nnU-Net, LIFT	医学影像	2131名局灶性肝脏病变患者
137	2025-09-28	Deep Learning-Based Pattern Recognition for Detecting Penile Abnormalities: Protocol for Developing a Mobile App for Circumcision Eligibility 2025-Sep-10, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/65811 PMID:40929720	研究论文	开发基于深度学习的移动应用用于阴茎异常检测和包皮环切术资格评估	首次将AI图像识别技术集成到移动应用中，用于阴茎异常的自动化筛查和包皮环切术禁忌症评估	研究目前仍在进行中，尚未完成最终验证和部署测试	开发验证AI图像分类系统，辅助包皮环切术前的医学评估	儿科患者的阴茎图像数据	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习、迁移学习	CNN	图像	来自印度尼西亚Cipto Mangunkusumo医院的儿科患者前瞻性队列（具体数量未明确）
138	2025-09-28	Multi-Scale Remote-Sensing Phenomics Integrated with Multi-Omics: Advances in Crop Drought-Heat Stress Tolerance Mechanisms and Perspectives for Climate-Smart Agriculture 2025-Sep-10, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14182829 PMID:41011981	综述	本文系统综述了多尺度遥感表型组学与多组学整合研究在作物干旱-高温复合胁迫耐受机制方面的进展	提出'像素到蛋白质'研究范式，整合遥感表型与多组学数据解析G×E×P互作关系	存在数据标准化和跨平台整合的挑战	阐明作物干旱-高温复合胁迫耐受机制，推动气候智能型农业发展	农作物（作物品种）	农业信息学	非疾病研究	遥感表型技术（卫星/UAV/地面传感器）、多组学分析（基因组/转录组/蛋白组/代谢组）、机器学习	机器学习、深度学习算法	遥感影像、多组学数据	NA
139	2025-09-28	Image Sensor-Supported Multimodal Attention Modeling for Educational Intelligence 2025-Sep-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185640 PMID:41012879	研究论文	提出一种融合图像传感器数据与文本上下文信息的深度学习框架，通过跨模态注意力机制提升教育智能系统的多模态感知能力	引入跨模态对齐模块实现视觉特征与文本元素的细粒度语义对应，结合个性化反馈生成器和认知弱点高亮器增强任务相关特征的可区分性	NA	解决教育智能中多模态感知融合效率低和个性化不足的问题	学习者背景和任务上下文嵌入	教育技术	NA	深度学习、跨模态注意力机制	跨模态对齐模块、个性化反馈生成器、认知弱点高亮器	图像传感器数据、文本信息、上下文信息	NA
140	2025-09-28	Integrating UAV-Derived Diameter Estimations and Machine Learning for Precision Cabbage Yield Mapping 2025-Sep-10, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25185652 PMID:41012891	研究论文	本研究结合无人机影像和机器学习技术，开发了一种非破坏性的卷心菜产量精准测绘方法	首次将基于深度学习的姿态估计模型（YOLOv8s-pose和YOLOv11s-pose）应用于卷心菜头直径估算，并整合多源数据建立产量预测模型	研究仅基于单一年度（2024年）和固定飞行高度（6米）的数据，模型普适性有待验证	实现卷心菜种植的精准产量估算和资源优化管理	卷心菜作物	精准农业	NA	无人机遥感、深度学习姿态估计、多光谱成像	YOLOv8s-pose, YOLOv11s-pose, CatBoost	RGB图像、多光谱图像、气候数据	2024年卷心菜生长季采集的无人机影像数据