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
1421	2025-10-05	Encoding of Demographic and Anatomical Information in Chest X-Ray-Based Severe Left Ventricular Hypertrophy Classifiers 2025-Sep-02, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13092140 PMID:41007703	研究论文	本研究开发了一种直接从胸部X光片分类严重左心室肥厚的深度学习框架	无需中间解剖估计模型或人口统计学输入，通过互信息神经估计量化临床相关属性在内部表示中的编码	仅使用单一数据集进行验证，未在外部数据集上测试泛化能力	开发能够从胸部X光片准确分类严重左心室肥厚的AI系统	严重左心室肥厚患者和正常对照的胸部X光影像	计算机视觉	心血管疾病	胸部X光成像	CNN, Vision Transformer	医学影像	来自CheXchoNet数据集的类别平衡子集，包含等量的SLVH阳性和阴性病例	PyTorch	ResNet-18, Vision Transformer	AUROC, AUPRC	NA
1422	2025-10-05	Determination of Kennedy's classification in panoramic X-rays by automated tooth labeling 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03469-z PMID:40555836	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化系统，用于在全景X光片中自动确定肯尼迪分类	首次将Mask R-CNN实例分割模型应用于全景X光片的牙齿自动标记和肯尼迪分类确定	最常见的错误来源于形态相似牙齿的错误标记	研究部分缺牙颌肯尼迪分类的自动确定方法	206名患者的209张全景X光片	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	医学图像	209张全景X光片（来自206名患者）	TensorFlow, PyTorch	Mask R-CNN	准确率, 敏感度, 精确度, F1分数	NA
1423	2025-10-05	Multi-task deep learning for automatic image segmentation and treatment response assessment in metastatic ovarian cancer 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03484-0 PMID:40900399	研究论文	提出一种多任务深度学习方法，用于自动分割转移性卵巢癌图像并评估治疗反应	首次展示多任务深度学习在评估复杂多部位HGSOC患者主要疾病负担中化疗诱导肿瘤变化的可行性	样本量相对有限（99例患者），需要在更大规模数据集中验证	开发自动图像分割和治疗反应评估方法以应对HGSOC的多尺度复杂性挑战	高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）患者的盆腔/卵巢和网膜病变	数字病理	卵巢癌	对比增强计算机断层扫描（CE-CT）	深度学习	医学图像	99例卵巢癌患者的198张CE-CT图像用于训练，49例患者的98张扫描用于独立验证	NA	U-Net	AUC,Dice系数	NA
1424	2025-10-05	Artificial intelligence in mental health: integrating opportunities and challenges of multimodal deep learning for mental disorder prevention and treatment 2025-Sep, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000003624 PMID:40901142	综述	通过多模态深度学习探讨人工智能在精神障碍预防和治疗中的机遇与挑战	提出了负责任应用人工智能于心理健康护理的概念框架	基于文献综述，缺乏原始实验数据验证	探索人工智能在心理健康领域的应用潜力与实施挑战	心理健康护理系统与人工智能技术	机器学习	精神障碍	多模态深度学习、预测分析	深度学习	多模态数据	NA	NA	NA	NA	NA
1425	2025-10-05	Streamlining the annotation process by radiologists of volumetric medical images with few-shot learning 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03457-3 PMID:40563071	研究论文	提出一种结合少样本学习和全监督模型优势的新方法，用于简化放射科医生对体积医学图像的标注过程	通过优化扫描切片补丁的支持集和优先选择需要最少校正的标注扫描，显著减少放射科医生的标注工作量	NA	减少放射科医生对体积医学图像中微小结构（如病灶）的手动标注工作量	肝脏、肺部和脑部病灶	医学影像分析	肝脏疾病,肺部疾病,脑部疾病	CT扫描,MRI扫描	少样本学习模型,全监督模型	体积医学图像	375次扫描,5933个病灶	nnU-Net,UniverSeg	U-Net	病灶检测校正工作量减少百分比,误识别病灶减少百分比,病灶轮廓校正减少百分比,像素校正减少百分比	NA
1426	2025-10-05	Exploratory analysis and framework for tissue classification based on vibroacoustic signals from needle-tissue interaction 2025-Sep, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03491-1 PMID:40794229	研究论文	基于针-组织相互作用产生的振动声学信号进行组织分类的探索性分析和框架研究	利用针穿过组织时产生的振动声学信号结合深度学习技术进行组织分类和针定位的新方法	仅使用动物组织和明胶构建的专用模型进行初步实验，需要进一步验证	开发一种新的针引导技术，通过振动声学信号实现针的精确定位和组织分类	针-组织相互作用产生的振动声学信号	机器学习	NA	振动声学信号分析	CNN	振动声学信号，频谱图	使用动物组织和明胶构建的专用模型	NA	NeedleNet, ResNet-34	NA	NA
1427	2025-10-05	Structure-Preserving Histopathological Stain Normalization via Attention-Guided Residual Learning 2025-Sep-01, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090950 PMID:41007195	研究论文	提出一种结合注意力引导残差学习的深度学习方法，用于保持组织形态结构的病理染色标准化	集成增强残差学习与多尺度注意力机制，通过分解变换过程为基础重建和残差细化组件，结合注意力引导跳跃连接和渐进课程学习	仅在MITOS-ATYPIA-14数据集上验证，包含1420对乳腺癌H&E染色图像	解决病理图像染色变异性问题，开发保持结构完整性的染色标准化方法	乳腺癌H&E染色病理图像	数字病理	乳腺癌	H&E染色	深度学习框架	病理图像	1420对来自两种扫描仪的配对乳腺癌H&E染色图像	NA	注意力引导残差学习框架	结构相似性指数(SSIM), 峰值信噪比(PSNR), 边缘保持损失, 颜色传输保真度, 弗雷歇起始距离(FID), 起始分数(IS)	NA
1428	2025-10-05	EEG-Based Deep Learning Model for Hyper-Acute Large Vessel Occlusion Stroke Detection in Mice 2025-Sep, CNS neuroscience & therapeutics IF:4.8Q1 DOI:10.1111/cns.70592 PMID:41014019	研究论文	开发基于EEG信号的深度学习模型用于小鼠超急性大血管闭塞性卒中的早期检测	首次将EEGNet架构应用于超急性期LVO卒中检测，并在1.5小时内实现高精度分类	研究仅限于小鼠模型，尚未在人体验证	开发早期准确检测超急性大血管闭塞性卒中的方法	pMCAO小鼠模型	机器学习	脑血管疾病	EEG信号采集	EEGNet	EEG信号	NA	NA	EEGNet	准确率,AUC,精确率,召回率,F1分数	NA
1429	2025-10-05	From Gene Networks to Therapeutics: A Causal Inference and Deep Learning Approach for Drug Discovery 2025-Aug-30, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091304 PMID:41011176	研究论文	提出一种整合网络分析、统计中介和深度学习的计算框架，用于识别因果靶基因和可重定位小分子候选药物	首次将加权基因共表达网络分析、双向中介分析与深度学习相结合，构建表型驱动的药物发现框架	研究样本量相对有限（103例IPF患者），需要进一步实验验证	开发计算框架加速药物发现过程，特别针对复杂疾病	特发性肺纤维化（IPF）患者和对照组的转录组数据	机器学习	特发性肺纤维化	RNA-seq, WGCNA, 双向中介分析	深度学习	转录组数据	103例IPF患者和103例对照组	NA	DeepCE	相关性分析	NA
1430	2025-10-05	AI in Dentistry: Innovations, Ethical Considerations, and Integration Barriers 2025-Aug-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090928 PMID:41007172	综述	本文综述了人工智能在牙科领域的应用现状、技术创新及整合障碍	系统分析了联邦学习和可解释AI在牙科领域的最新应用进展	未进行定量荟萃分析，主要基于叙述性综述方法	评估AI在牙科医学中的技术发展和整合挑战	牙科医学中的AI应用	机器学习	口腔疾病	锥形束计算机断层扫描(CBCT)，口内摄影，射线照相	深度学习	医学影像	NA	TensorFlow	U-Net	灵敏度，特异性，准确率	NA
1431	2025-10-05	The Expanding Frontier: The Role of Artificial Intelligence in Pediatric Neuroradiology 2025-Aug-27, Children (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/children12091127 PMID:41006992	综述	本文探讨人工智能在儿科神经放射学领域的应用现状、挑战与未来机遇	系统阐述AI在儿科神经放射学这一新兴前沿领域的独特价值，特别关注儿童大脑发育特性与AI技术的结合点	面临儿科数据稀缺、伦理法律限制、模型可解释性不足以及医学法律责任界定等挑战	分析AI在儿科神经放射学的应用现状、挑战及未来发展前景	儿科神经放射学领域，特别是新生儿和儿童大脑发育相关疾病	医学影像分析	神经系统疾病（如药物抵抗性癫痫）	深度学习，联邦学习	深度学习算法，图算法	医学影像（MRI，CT）	NA	NA	MELD图算法	NA	NA
1432	2025-10-05	HQRNN-FD: A Hybrid Quantum Recurrent Neural Network for Fraud Detection 2025-Aug-27, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090906 PMID:41008033	研究论文	提出一种用于金融欺诈检测的混合量子循环神经网络模型	首次将变分量子电路与循环神经网络结合用于欺诈检测，采用角度编码、数据重上传和分层纠缠等量子技术增强特征提取	未提及模型在真实金融环境中的部署挑战和计算资源需求	开发量子增强的深度学习模型以提升金融欺诈检测性能	金融交易数据	机器学习	NA	量子计算, 深度学习	RNN, 混合量子神经网络	序列数据	公开欺诈检测数据集（未指定具体数量）	NA	Hybrid Quantum RNN, 自注意力机制	准确率	量子计算资源（未指定具体类型）
1433	2025-10-05	Deep Learning Method Based on Multivariate Variational Mode Decomposition for Classification of Epileptic Signals 2025-Aug-27, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15090933 PMID:41008293	研究论文	提出一种基于多元变分模态分解的深度学习框架，用于癫痫信号的分类	整合时空信息提取，采用多元变分模态分解保持通道间模态对齐，有效缓解模态混叠和模态失配问题	NA	准确分类癫痫发作类型和精确定位局灶性癫痫信号，为临床诊断提供依据	多通道癫痫信号	机器学习	癫痫	多元变分模态分解	深度学习	脑电信号	Bern-Barcelona数据库和TUSZ数据库	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 加权F1分数	NA
1434	2025-10-05	Deep Learning-Powered Down Syndrome Detection Using Facial Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091361 PMID:41010303	研究论文	开发并验证了一种基于面部图像的唐氏综合征早期检测深度学习模型	提出结合RegNet X-MobileNet V3和视觉Transformer-Linformer的混合特征提取架构，采用自适应注意力特征融合机制增强诊断相关面部区域的关注	未明确说明样本来源和具体数据收集条件	开发非侵入性、公平的唐氏综合征筛查工具	婴儿面部图像	计算机视觉	唐氏综合征	面部图像分析	深度学习	图像	NA	NA	RegNet, MobileNet V3, Vision Transformer (ViT)-Linformer, ExtraTrees	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性	NA
1435	2025-10-05	Deep Learning Algorithm to Determine the Presence of Rectal Cancer from Transrectal Ultrasound Images 2025-Aug-27, Life (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/life15091358 PMID:41010300	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的卷积神经网络模型，用于通过经直肠超声图像识别直肠癌	首次将EfficientNetV2-S架构应用于经直肠超声图像的直肠癌检测，为临床医生提供有价值的决策支持工具	研究为回顾性设计，样本量相对有限，模型泛化能力有待进一步验证	开发并评估用于直肠癌检测的深度学习算法	经直肠超声图像	计算机视觉	直肠癌	经直肠超声	CNN	图像	681张经直肠超声图像（533张直肠癌，148张正常直肠）	NA	EfficientNetV2-S	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1436	2025-10-05	Diagnosis of Periodontitis via Neutrophil Degranulation Signatures Identified by Integrated scRNA-Seq and Deep Learning 2025-Aug-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16091005 PMID:41009952	研究论文	本研究通过整合单细胞转录组学和深度学习算法，识别了与牙周炎中性粒细胞脱颗粒相关的关键生物标志物，并建立了诊断模型	首次结合单细胞RNA测序、分层加权基因共表达网络分析和深度学习模型，系统揭示了牙周炎中致病性中性粒细胞亚群通过脱颗粒驱动疾病发展的机制	研究样本来源和规模有限，需要在更大多中心队列中验证模型的泛化能力	建立牙周炎的早期诊断和精准干预模型	人类牙龈组织和中性粒细胞亚群	数字病理学	牙周炎	scRNA-seq, 单细胞转录组测序, 批量转录组测序	CNN, 机器学习	基因表达数据, 免疫细胞谱数据	多个队列的人类牙龈组织样本	NA	卷积神经网络	AUC	NA
1437	2025-10-05	Artificial Intelligence in Small-Molecule Drug Discovery: A Critical Review of Methods, Applications, and Real-World Outcomes 2025-Aug-26, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18091271 PMID:41011141	综述	本文批判性地回顾了人工智能在小分子药物发现中的方法、应用和实际成果	系统评估了AI从早期规则系统到生成模型、扩散模型和自主智能体的演进，并提供了成功与失败案例的平衡视角	面临数据质量、模型可解释性、监管障碍和伦理问题等持续挑战	评估人工智能在小分子药物发现中的实际应用效果和未来发展机遇	小分子药物发现流程中的靶点识别、先导化合物发现、先导优化和安全性预测	机器学习	多种疾病（COVID-19、类风湿关节炎、抗生素耐药等）	深度学习、生成模型、扩散模型、自主智能体系统	生成模型,扩散模型,自主AI系统	药物发现相关数据	NA	NA	NA	临床开发成功率	NA
1438	2025-10-05	Comprehensive Survey of OCT-Based Disorders Diagnosis: From Feature Extraction Methods to Robust Security Frameworks 2025-Aug-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12090914 PMID:41007159	综述	本文系统综述了基于光学相干断层扫描(OCT)的眼科疾病诊断技术，涵盖传统特征提取方法和深度学习技术，并探讨了对抗攻击与防御策略	首次对OCT诊断方法进行20年研究的系统比较分析，探索针对OCT诊断系统的对抗攻击漏洞，并提出优于现有方案的实用防御策略	作为综述性文章，未提出新的原始算法模型，主要基于已有研究进行分析和总结	评估和比较OCT在眼科疾病诊断中的各种技术方法，提升诊断系统的安全性和可靠性	青光眼、糖尿病视网膜病变、白内障、弱视和黄斑变性等视网膜疾病	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	NA	医学影像	公共OCT数据集	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 计算成本	NA
1439	2025-10-05	Evolving Public Attitudes Towards the HPV Vaccine in China: A Fine-Grained Emotion Analysis of Sina Weibo (2016 vs. 2024) 2025-Aug-22, Entropy (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/e27090887 PMID:41008013	研究论文	通过深度学习模型分析中国新浪微博平台2016-2024年HPV疫苗相关推文的情感演变	首次采用细粒度情感分析方法追踪中国社交媒体对HPV疫苗态度的长期演变，结合结构熵分析揭示情感传播网络特征	仅基于新浪微博平台数据，可能无法完全代表中国全体网民观点	探究中国公众对HPV疫苗态度的演变规律及情感传播机制	新浪微博平台38,615条HPV疫苗相关推文	自然语言处理	HPV相关疾病	深度学习情感分析	深度学习模型	社交媒体文本	38,615条微博推文	NA	NA	结构熵分析	NA
1440	2025-10-05	Analysis of Microscopic Remaining Oil Based on the Fluorescence Image and Deep Learning 2025-Aug, Journal of fluorescence IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s10895-024-04032-w PMID:39557795	研究论文	基于荧光图像和深度学习分析微观剩余油分布	创新应用四种深度学习网络实现荧光图像自动分割，显著提升分析效率与准确性	未明确说明训练数据规模及模型泛化能力验证	提高高含水油藏采收率	微观剩余油的赋存形态与分布规律	计算机视觉	NA	荧光薄片分析	深度学习	荧光图像	NA	NA	U-Net, ResU-Net, ScSEU-Net, Unet++	分割准确度	NA