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	2025-09-07	Cardiovascular magnetic resonance imaging: Principles and advanced techniques 2025 Aug-Oct, Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy IF:7.3Q1 DOI:10.1016/j.pnmrs.2025.101561 PMID:40912881	综述	本文全面回顾了心血管磁共振成像的原理、现有技术及新兴进展	系统总结了近二十年来CMR技术创新，包括自动化规划、运动处理策略、图像加速算法、多参数一体化扫描技术及深度学习应用	NA	综述心血管磁共振成像的技术现状与发展趋势	心血管磁共振成像技术及其临床应用	医学影像	心血管疾病	磁共振成像（MRI）、深度学习	NA	医学影像数据	NA
122	2025-09-07	Deep Learning-based Hierarchical Brain Segmentation with Preliminary Analysis of the Repeatability and Reproducibility 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0124 PMID:38960679	研究论文	开发并评估基于深度学习的层次脑区分割方法在体积测量中的重复性与再现性	提出结合多深度学习模型的层次分割方法，首次系统比较其与SPM、FreeSurfer在脑区体积测量稳定性方面的性能	仅使用11名健康受试者的扫描重扫描数据，样本量较小且未涵盖病理人群	评估新型脑区分割算法在MRI体积测量中的可靠性	人脑T1加权磁共振图像	医学影像分析	NA	深度学习分割、多图谱配准	分层深度学习模型	3D MRI图像	486例训练数据，11名健康受试者使用3台MRI扫描仪的扫描重扫描数据
123	2025-09-07	Automatic measuring of coronary atherosclerosis from medicolegal autopsy photographs based on deep learning techniques 2025-Jul-21, Forensic science, medicine, and pathology DOI:10.1007/s12024-025-01045-0 PMID:40690102	研究论文	基于深度学习技术开发自动测量法医尸检照片中冠状动脉粥样硬化的算法	首次将深度学习应用于法医尸检照片的冠状动脉粥样硬化自动评估，实现高精度量化分析	中度粥样硬化分级性能相对较低（F1-score 0.785），且除钙化外其他因素（分解、支架植入、血栓）未显示显著影响	开发快速精确评估冠状动脉粥样硬化的深度学习算法并分析影响预测的因素	法医尸检中的冠状动脉照片	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN（基于图像分析推断）	图像	3,717张数字照片（来自1,920例法医尸检，每例选取左前降支和右冠状动脉各一张图像）
124	2025-09-07	Physiological Response of Tissue-Engineered Vascular Grafts to Vasoactive Agents in an Ovine Model 2025-Jul, Tissue engineering. Part C, Methods DOI:10.1089/ten.tec.2025.0098 PMID:40548865	研究论文	本研究开发并验证了一种评估组织工程血管移植物在大型动物模型中血管反应能力的方法	首次结合血管内超声成像和深度学习技术实时评估TEVGs对血管活性药物的功能反应	SNP未引起可测量的血管舒张反应，可能受静脉组织结构差异、低压环境和系统混杂因素影响	评估组织工程血管移植物的血管反应功能及其在循环系统中的整合能力	绵羊模型中的组织工程下腔静脉移植物	组织工程	心血管疾病	血管内超声成像、血流动力学监测、深度学习图像分割	深度学习	医学影像、生理参数数据	多塞特绵羊模型中的TEVG植入样本
125	2025-09-07	Multicycle Dosimetric Behavior and Dose-Effect Relationships in [177Lu]Lu-DOTATATE Peptide Receptor Radionuclide Therapy 2025-Jun-02, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.124.269389 PMID:40274371	研究论文	本研究探讨了[¹⁷⁷Lu]Lu-DOTATATE肽受体放射性核素治疗在多周期中的剂量学行为及剂量-效应关系，旨在推动个性化剂量引导治疗策略	首次系统分析多周期PRRT中肿瘤与肾脏吸收剂量的动态变化规律，并建立肾功能(eGFR)与肾脏吸收剂量的预测模型	样本量有限（30例患者），肿瘤吸收剂量与疗效指标未显示显著关联	优化转移性神经内分泌肿瘤的个性化放射性核素治疗策略	转移性神经内分泌肿瘤患者	放射医学与核医学	神经内分泌肿瘤	SPECT/CT成像、蒙特卡洛剂量计算、深度学习分割算法	深度学习分割算法、多元回归模型	医学影像（SPECT/CT）、临床实验室数据	30例完成首周期剂量学评估的患者，其中22例完成全部周期评估
126	2025-09-07	One-click image reconstruction in single-molecule localization microscopy via deep learning 2025-Apr-18, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.13.648574 PMID:40376092	研究论文	介绍基于深度学习的AutoDS和AutoDS3D软件，用于单分子定位超分辨率显微镜数据的一键图像重建	通过自动从原始成像数据提取实验参数，显著减少人工干预，在2D情况下自动选择预训练模型，3D情况下通过图形用户界面实现一键重建	NA	开发减少人工干预的单分子定位显微镜图像重建方法	单分子超分辨率显微镜数据	计算机视觉	NA	单分子定位超分辨率显微镜	深度神经网络	图像	复杂生物样品的单分子成像数据
127	2025-09-07	Quantifying knee-adjacent subcutaneous fat in the entire OAI baseline dataset - Associations with cartilage MRI T2, thickness and pain, independent of BMI 2025-Apr, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.01.001 PMID:39864732	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的工具来自动分割膝关节周围皮下脂肪厚度，并评估其与软骨厚度、MRI T2弛豫时间、膝关节疼痛和肌力的关联，独立于BMI	首次在整个OAI基线数据集中使用深度学习算法自动量化膝关节周围皮下脂肪厚度，并发现其与骨关节炎相关结果的独立于BMI的关联	研究为横断面设计，无法确定因果关系	开发自动分割工具并评估膝关节周围皮下脂肪与骨关节炎相关指标的关联	骨关节炎倡议队列的4796名参与者的右膝关节	数字病理学	骨关节炎	深度学习算法，磁共振成像	深度学习模型	MRI图像	4796名OAI队列参与者的右膝关节3.0T MR图像
128	2025-09-07	Artificial Intelligence-Enhanced Perfusion Scoring Improves the Diagnostic Accuracy of Myocardial Perfusion Imaging 2025-Apr-01, Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine IF:9.1Q1 DOI:10.2967/jnumed.124.268079 PMID:39978815	研究论文	本研究开发了一种结合人工智能与心肌灌注成像的传统定量方法，以提高阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性	通过深度学习预测调制极坐标图像素评分，生成增强型TPD-DL和SSS-DL评分，简化了AI临床转化流程	研究样本仅包含555名患者，且所有数据均来自冠脉造影180天内的检查，可能存在选择偏差	提高心肌灌注成像对阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性，并增强人工智能方法的临床适用性	接受心肌灌注成像和侵入性冠脉造影检查的患者	数字病理	心血管疾病	SPECT成像、深度学习	DL	医学影像	555名患者（中位年龄65岁，69%为男性）
129	2025-09-07	DeepBiome: A Phylogenetic Tree Informed Deep Neural Network for Microbiome Data Analysis 2025-Apr, Statistics in biosciences IF:0.8Q4 DOI:10.1007/s12561-024-09434-9 PMID:40894332	研究论文	提出一种基于系统发育树信息的深度神经网络DeepBiome，用于微生物组数据分析和表型预测	利用细菌进化关系构建神经网络架构，增强数据解释能力并实现微生物-表型关联网络的可视化	微生物组关联的具体分类水平仍未知，需要进一步研究确定	开发能够预测表型并揭示微生物-表型关联网络的深度学习工具	微生物组计数数据和表型数据	机器学习	NA	微生物组测序数据分析	深度神经网络	微生物丰度数据	中小规模训练样本
130	2025-09-07	Leveraging functional annotations to map rare variants associated with Alzheimer's disease with gruyere 2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.12.06.24318577 PMID:39677477	研究论文	提出一种名为gruyere的贝叶斯概率模型，利用功能注释改进罕见变异关联分析，应用于阿尔茨海默病的全基因组测序数据	开发了首个能够整合细胞类型特异性功能注释（如增强子、启动子区域和深度学习VEPs）进行全基因组罕见变异关联分析的贝叶斯框架	NA	识别与阿尔茨海默病相关的罕见变异和功能注释	阿尔茨海默病患者（7,966例）和对照（13,412例）的全基因组测序数据	生物信息学	阿尔茨海默病	全基因组测序（WGS），功能注释分析	贝叶斯概率模型	基因组测序数据	21,378个样本（7,966病例和13,412对照）
131	2025-09-07	Assessing Genotype-Phenotype Correlations with Deep Learning in Colorectal Cancer: A Multi-Centric Study 2025-Feb-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.04.25321660 PMID:39973981	研究论文	本研究利用深度学习模型直接从结直肠癌H&E切片预测多种遗传生物标志物，并评估其与表型的相关性	开发了单一Transformer模型同时预测多种遗传变异，超越传统单目标模型，并系统分析了MSI表型对预测的混淆影响	模型预测性能高度依赖MSI相关形态学特征，生物标志物自身对表型的贡献较小	评估深度学习在结直肠癌中基因型-表型相关性的预测能力	结直肠癌患者及其肿瘤组织H&E切片	数字病理	结直肠癌	深度学习和全面panel测序	Transformer	H&E病理切片图像	1,376名患者（五个队列）和额外536名患者（两个公共数据集）用于验证
132	2025-09-07	Using synthetic RNA to benchmark poly(A) length inference from direct RNA sequencing 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf098 PMID:40899916	研究论文	提出新型深度学习工具BoostNano，并与现有工具比较评估poly(A)尾长推断准确性	首次使用已知poly(A)长度的合成RNA标准品系统评估多种工具性能，并引入密度分布峰值平均方法提升准确性	仅使用体外转录RNA标准品，未涉及复杂生物样本	评估直接RNA测序中poly(A)尾长推断工具的准确性	合成RNA标准品（Sequin和eGFP RNA）	生物信息学	NA	Oxford Nanopore直接RNA测序	深度学习	RNA测序数据	两组合成RNA标准品（Sequin含30/60nt，eGFP含10-150nt poly(A)尾）
133	2025-09-07	Integrating Peritumoral and Intratumoral Radiomics with Deep Learning for Preoperative Prediction of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer Using DCE-MRI 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251374945 PMID:40899931	研究论文	本研究开发了一种结合瘤内和瘤周影像组学、深度学习特征及临床风险因素的AI系统，用于术前预测浸润性乳腺癌的淋巴血管侵犯状态	首次整合多区域（0-5mm）影像组学特征与深度学习特征，并融合临床风险因素构建集成模型，显著提升预测性能	回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚；未进行外部验证	术前无创预测乳腺癌淋巴血管侵犯状态	浸润性乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI，影像组学分析	ResNet-50, SVM, LASSO, 集成模型	医学影像（MRI）	496例患者（训练集344例，验证集152例）
134	2025-09-07	A Cross-Modal Mutual Knowledge Distillation Framework for Alzheimer's Disease Diagnosis: Addressing Incomplete Modalities 2025, IEEE transactions on automation science and engineering : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society IF:5.9Q1 DOI:10.1109/tase.2025.3556290 PMID:40893870	研究论文	提出一种用于阿尔茨海默病诊断的跨模态互知识蒸馏框架，解决多模态数据不完整问题	提出不完整跨模态互知识蒸馏(IC-MKD)框架，通过教师-学生模型结构处理缺失模态，并引入模态解缠教师模型	NA	开发能够处理不完整多模态数据的阿尔茨海默病早期检测方法	阿尔茨海默病患者的多模态神经影像数据	医学影像分析	阿尔茨海默病	深度学习，知识蒸馏	IC-MKD框架（包含模态解缠教师模型和学生模型）	多模态神经影像数据（MRI和PET）	使用ADNI数据集进行案例研究
135	2025-09-07	Integrating radiomics, artificial intelligence, and molecular signatures in bone and soft tissue tumors: advances in diagnosis and prognostication 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1613133 PMID:40900793	系统综述	系统评估影像组学、人工智能与分子标志物整合在骨与软组织肿瘤诊断和预后中的应用进展	首次系统分析多模态数据整合的现状，明确影像-分子融合的技术空白并提出基于注意力机制与图模型的解决方案	缺乏标准化多组学特征融合方法、外部验证不足（仅17%研究）、深度学习可解释性有限	推进骨与软组织肿瘤的多模态诊断系统临床转化	骨与软组织肿瘤（BSTTs）	数字病理	骨与软组织肿瘤	MRI、CT、机器学习、分子标志物分析	随机森林（42%）、CNN（17%）	医学影像（MRI/CT）、分子数据	24项研究（源自1141条初始记录）
136	2025-09-07	Hybrid feature fusion in cervical cancer cytology: a novel dual-module approach framework for lesion detection and classification using radiomics, deep learning, and reproducibility 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1595980 PMID:40900798	研究论文	提出一种结合放射组学与深度学习的双模块框架，用于宫颈癌细胞学中的病变检测与分类	创新性地融合了放射组学特征与深度学习特征，并采用多种先进模型进行联合优化与验证	需进一步开展可解释性AI研究、实时部署验证及更大规模临床验证	提升宫颈癌细胞学筛查的自动化诊断准确性与效率	宫颈细胞学样本	数字病理学	宫颈癌	放射组学分析、深度学习特征提取	Swin Transformer, YOLOv11, Faster R-CNN, DETR, EfficientNet, XGBoost, Random Forest, CatBoost, TabNet, TabTransformer	细胞学图像	内部数据集4,236例样本（来自6个医疗中心），外部验证集APCData 3,619例样本
137	2025-09-07	A combined model integrating deep learning, radiomics, and clinical ultrasound features for predicting BRAF V600E mutation in papillary thyroid carcinoma with Hashimoto's thyroiditis 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1641037 PMID:40900897	研究论文	开发一种结合深度学习、影像组学和临床超声特征的集成模型，用于预测合并桥本甲状腺炎的甲状腺乳头状癌中BRAF V600E突变	首次将深度学习特征、影像组学特征与临床超声特征融合，构建多模态预测模型，并采用SHAP分析进行特征贡献度解释	回顾性研究设计，样本仅来自中国四家医院，可能存在选择偏倚	预测甲状腺乳头状癌合并桥本甲状腺炎患者的BRAF V600E突变状态	672名患者的717个甲状腺结节	医学影像分析	甲状腺癌	超声成像、机器学习特征选择（mRMR、LASSO）	集成机器学习模型（包含9种算法比较）	超声图像、临床特征	717个甲状腺结节（来自672名患者）
138	2025-09-07	Automatic detection and prediction of epileptic EEG signals based on nonlinear dynamics and deep learning: a review 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1630664 PMID:40900924	综述	本文综述了基于非线性动力学和深度学习的癫痫EEG信号自动检测与预测研究进展	总结了非线性特征在捕捉发作前过渡中的优势、注意力机制处理长程依赖的关键作用，以及非线性属性与深度学习架构整合带来的跨患者泛化和噪声抑制优势	存在临床转化障碍、算法性能权衡问题以及特征提取/选择局限性	癫痫EEG信号的自动检测与预测	癫痫患者的脑电图(EEG)信号	机器学习	癫痫	非线性动力学方法(混沌理论、分形分析、熵计算)、深度学习	CNN, LSTM	EEG时间序列数据	NA
139	2025-09-07	Faster, more accurate? A feasibility study on replacing human judges with artificial intelligence in video review for the Paris Olympics Taekwondo competition 2025, Frontiers in sports and active living IF:2.3Q2 DOI:10.3389/fspor.2025.1632326 PMID:40901016	研究论文	本研究探讨人工智能在巴黎奥运会跆拳道比赛视频回放系统中替代人工判罚的可行性与效果	首次将ChatGPT-4.5与OpenPose深度学习模型结合应用于奥运跆拳道视频判罚，并提出人机协同的混合判罚模式	在头部轻微接触或视觉遮挡场景中存在判罚差异，需保留人工裁判对复杂情况的最终裁决权	提升体育竞赛视频回放系统的判罚准确性与效率	巴黎奥运会跆拳道比赛的241个视频回放案例	计算机视觉	NA	深度学习，ChatGPT-4.5，OpenPose姿态识别	深度学习模型	视频	241个比赛视频回放案例
140	2025-09-07	Clinical-oriented 3D visualization and quantitative analysis of gingival thickness using convolutional neural networks and CBCT 2025, Frontiers in dental medicine IF:1.5Q3 DOI:10.3389/fdmed.2025.1635155 PMID:40901030	研究论文	开发基于CBCT和深度学习的牙龈厚度3D可视化系统，用于种植手术规划	首次实现从2D切片到连续3D表面的空间量化评估，采用梯度色彩映射直观显示牙龈厚度变化	样本量较小（50例患者），需进一步验证临床适用性	开发牙龈厚度的三维可视化与定量分析系统，提升种植手术规划精度	50例牙缺失患者的CBCT和口内扫描数据	计算机视觉	口腔疾病	CBCT，口内扫描（IOS），深度学习语义分割	DeepLabV3+	医学影像（CBCT切片）	50例牙缺失患者