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
14941	2025-10-06	Deep learning enhances reliability of dynamic contrast-enhanced MRI in diffuse gliomas: bypassing post-processing and providing uncertainty maps 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11588-z PMID:40252095	研究论文	提出一种新颖的深度学习模型，直接从DCE-MRI估计药代动力学参数图和不确定性评估	使用时序概率深度学习模型绕过动脉输入函数估计，直接生成PK参数图和不确定性图	单中心回顾性研究，样本量有限	提高弥漫性胶质瘤DCE-MRI的可靠性	成人型弥漫性胶质瘤患者	医学影像分析	胶质瘤	DCE-MRI	深度学习	医学影像	329名患者（平均年龄55±15岁，197名男性）	NA	时序概率模型	SSIM, ICC, AUROC	NA
14942	2025-10-06	Artificial intelligence for medication-related osteonecrosis of the jaw: a scoping review 2025-Oct, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.004 PMID:40393880	综述	本文系统回顾了人工智能在药物相关性颌骨坏死预测、诊断和管理中的应用研究现状	首次对AI在MRONJ领域应用进行全面范围综述，涵盖预测、诊断和患者教育三个主要方向	纳入研究数量有限（8篇），数据质量、验证方法和临床整合方面存在挑战	评估人工智能在药物相关性颌骨坏死领域的应用现状和发展前景	药物相关性颌骨坏死（MRONJ）患者	医学人工智能	颌骨坏死	机器学习、深度学习、大语言模型	支持向量机, 随机森林, 梯度提升机, 深度学习模型, 大语言模型	临床数据, 影像学图像, 文本数据	8项符合纳入标准的研究	NA	NA	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, 响应质量	NA
14943	2025-10-06	A New Approach for Calculating Texture Coefficients of Different Rocks With Image Segmentation and Image Processing Techniques 2025-Oct, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24879 PMID:40418716	研究论文	提出一种结合图像分割和图像处理技术计算岩石纹理系数的新方法	开发了基于深度学习的图像分割技术和Python算法，实现快速准确的岩石纹理系数计算	仅使用20种岩石样本进行验证，样本规模有限	改进岩石纹理系数的计算方法，提高计算效率和准确性	20种不同类型的火成岩、变质岩和沉积岩	计算机视觉	NA	薄片图像分析	深度学习	图像	20种岩石的薄片图像	Python	NA	IoU	NA
14944	2025-10-06	Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: A scoping review on technical challenges and clinical applications 2025-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103621 PMID:40482561	综述	本文通过范围综述方法系统分析了医学领域基于深度学习的多模态AI应用现状、技术挑战和临床实施策略	首次对2018-2024年间432篇多模态AI医学应用论文进行系统性分析，揭示了多模态模型相比单模态平均AUC提升6.2个百分点的优势	存在跨部门协调困难、数据特征异质性和数据集不完整等挑战	探索多模态AI在医学领域的技术挑战和临床应用前景	432篇2018-2024年发表的医学多模态AI研究论文	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	多模态医疗数据	432篇研究论文	NA	多模态融合架构	AUC	NA
14945	2025-10-06	A multi-component heavy metal detection method using UV-Vis superimposed spectrum and deep learning 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139187 PMID:40664080	研究论文	提出一种结合紫外可见叠加光谱与深度学习的多组分重金属检测方法	首次将Transformer模型应用于紫外可见叠加光谱分析，通过组合化学探针增强显色反应特异性，实现端到端的多重金属定性与定量分析	真实环境样本检测的R²值（0.681）低于方法开发阶段（0.936），表明在复杂实际环境中性能有所下降	解决环境监测中光谱重叠问题，实现多组分重金属快速检测	五种代表性重金属（Sb、Fe、Ni、Cd、Cu）及实际环境样本中的十种重金属	机器学习	NA	紫外可见光谱法，组合化学探针，高通量实验	Transformer	光谱数据	五种代表性重金属训练，十种重金属实际样本测试	NA	Transformer	R², RMSE, MAE	NA
14946	2025-10-06	Recognition of microplastic aging features based on multimodal data fusion and attention mechanisms 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139301 PMID:40684512	研究论文	基于多模态数据融合和注意力机制识别微塑料老化特征	首次将SEM图像和FT-IR数据通过多模态融合与注意力机制结合，能够识别不同老化类型的关键特征关联	NA	开发能够准确识别微塑料老化特征的方法，理解微塑料老化机制	微塑料老化样品	计算机视觉,自然语言处理	NA	SEM成像,FT-IR光谱分析	深度学习模型	图像,光谱数据	1371个样品，涵盖7种老化类型	NA	注意力机制	准确率,F1分数	NA
14947	2025-10-06	Racial and ethnic disparities in exposure to short-term NO2 air pollution in California during 1980-2022 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139309 PMID:40695125	研究论文	本研究利用深度学习框架估计了1980-2022年加利福尼亚州高分辨率二氧化氮浓度，并量化了不同种族和民族群体在短期NO₂暴露中的差异	首次系统研究历史时期种族和民族在短期NO₂暴露中的差异，开发了覆盖42年时间跨度的高分辨率浓度估算模型	依赖化学传输模型输出作为先验地理物理信息，缺乏卫星观测数据	量化加利福尼亚州不同种族和民族群体在短期NO₂空气污染暴露中的历史差异	加利福尼亚州不同种族和民族群体（西班牙裔或拉丁裔、非西班牙裔白人、非西班牙裔非洲裔美国人或黑人、非西班牙裔美国印第安人、阿拉斯加原住民、亚裔和太平洋岛民）	环境科学, 公共卫生	NA	深度学习, 地理空间数据分析	深度学习模型	地理空间数据, 空气质量数据	1980-2022年加利福尼亚州每日约1km×1km网格数据	NA	NA	决定系数（0.72-0.83）, 基于网格的10折交叉验证	NA
14948	2025-10-06	Real-time oil spill concentration assessment through fluorescence imaging and deep learning 2025-Sep-15, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.139374 PMID:40818234	研究论文	本研究通过结合荧光成像、深度学习、移动应用和数据管理系统，开发了一种自动化实时溢油评估方法	首次将荧光成像与深度学习相结合用于实时溢油浓度评估，并开发了配套的移动应用和数据管理系统	仅测试了两种原油类型（萘基原油和芳香-萘基原油），浓度范围限定在0-500 mg/L	开发快速准确的实时溢油评估技术以支持环境评估和应急响应	两种原油类型：萘基原油和芳香-萘基原油	计算机视觉	NA	荧光成像	CNN	图像	1530张荧光图像，包含两种原油类型在不同浓度下的数据	NA	卷积神经网络结合自定义回归模型	R²分数, RMSE	NA
14949	2025-10-06	Early Detection of Lung Metastases in Breast Cancer Using YOLOv10 and Transfer Learning: A Diagnostic Accuracy Study 2025-Sep-09, Medical science monitor : international medical journal of experimental and clinical research IF:2.2Q3 DOI:10.12659/MSM.948195 PMID:40922404	研究论文	本研究使用YOLOv10和迁移学习技术开发了一种基于CT影像的乳腺癌肺转移早期检测系统	首次将YOLOv10模型与迁移学习相结合应用于乳腺癌肺转移的CT影像检测，相比现有方法具有更高的诊断准确性	样本量较小（仅16名患者），数据来源于单一医疗机构，需要更大规模的多中心研究验证	开发并验证基于深度学习的乳腺癌肺转移自动检测系统	乳腺癌确诊患者的肺部CT影像	计算机视觉	乳腺癌	CT影像分析	YOLOv10, CNN	医学影像	16名患者的1264张增强CT图像	NA	ResNet-50, GoogLeNet	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, AUC	NA
14950	2025-10-06	Calibration Transfer of Deep Learning Models among Multiple Raman Spectrometers via Low-Rank Adaptation 2025-Sep-09, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01846 PMID:40922652	研究论文	提出基于低秩自适应的校准转移方法LoRA-CT，实现深度学习模型在多个拉曼光谱仪之间的高效迁移	通过将权重更新分解为低秩矩阵，实现参数高效的模型微调，比全参数微调减少600倍可训练参数	NA	解决深度学习模型在不同拉曼光谱仪之间的可移植性问题	溶剂混合物和混合油样品	机器学习	NA	拉曼光谱	深度学习	光谱数据	三个数据集（溶剂混合物和混合油），使用极少量转移样本	NA	NA	决定系数R², 均方根误差RMSE	NA
14951	2025-10-06	BiVAE-CPI: An Interpretable Generative Model Using a Bilateral Variational Autoencoder for Compound-Protein Interaction Prediction 2025-Sep-08, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01001 PMID:40839758	研究论文	提出了一种基于双边变分自编码器的可解释生成模型BiVAE-CPI，用于预测化合物-蛋白质相互作用	首次将双边变分自编码器应用于CPI预测，考虑不同CPI对之间的相关性，并通过潜在空间学习共享低维潜在表示	未明确说明模型在更大规模数据集上的泛化能力	开发一种能够更好预测化合物-蛋白质相互作用的深度学习模型	化合物-蛋白质相互作用对	机器学习	NA	深度学习	变分自编码器, 图神经网络, 门控卷积网络	化合物结构数据, 蛋白质序列数据	两个基准数据集（具体数量未明确说明）	NA	双边变分自编码器(BiVAE), 图同构网络(GIN), 门控卷积编码器	NA	NA
14952	2025-10-06	A generalist deep-learning volume segmentation tool for volume electron microscopy of biological samples 2025-Sep, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108214 PMID:40449855	研究论文	介绍了一种用于生物样本体积电子显微镜的通用深度学习体积分割工具VST	开发了能够处理多种生物样本类型的通用体积分割工具，自动化数据预处理、增强和网络构建流程，并支持基于轮廓图的实例分割	NA	开发适用于体积电子显微镜图像的通用深度学习分割工具	生物样本的体积电子显微镜图像数据	计算机视觉	NA	体积电子显微镜，透射电子显微镜，扫描电子显微镜	深度学习	体积电子显微镜图像堆栈	NA	NA	NA	NA	本地硬件
14953	2025-10-06	Developing a deep learning-based surgical-skill assessment model focused on instrument handling in laparoscopic colorectal surgery 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110260 PMID:40544713	研究论文	开发基于深度学习的腹腔镜结直肠手术中器械操作技能评估模型	首次利用计算机视觉技术自动识别腹腔镜手术中的组织抓取行为，并基于组织抓取次数实现自动手术技能评估	自动识别成功/失败组织抓取的准确性不足，需要进一步提高识别精度	开发自动化手术技能评估方法，重点关注腹腔镜手术中的器械操作技能	腹腔镜结直肠手术视频	计算机视觉	结直肠癌	计算机视觉技术	深度学习模型	手术视频	三个不同技能水平组（高技能组、中技能组、低技能组）的手术视频	NA	NA	相关性分析	NA
14954	2025-10-06	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌的预后预测	首次开发了肝内胆管癌的病理组学集成预测模型，并通过多种方法提升模型可解释性	NA	开发可解释的病理组学模型以改善肝内胆管癌的临床管理和预后预测	肝内胆管癌患者	数字病理	肝内胆管癌	深度学习，K-means聚类，细胞形态学特征分析	集成模型，深度学习	术后肿瘤切片图像	252例iCCA患者（内部验证）+ TCGA数据库（外部验证）	NA	NA	AUC	NA
14955	2025-10-06	AI Revolution in Radiology, Radiation Oncology and Nuclear Medicine: Transforming and Innovating the Radiological Sciences 2025-Sep, Journal of medical imaging and radiation oncology IF:2.2Q2 DOI:10.1111/1754-9485.13880 PMID:40631621	综述	评估人工智能在放射学、核医学和放射肿瘤学领域的影响，并强调医学教育中AI专业培训的必要性	系统阐述AI在放射科学三大分支领域的整合现状与教育需求，强调跨学科融合与专业人才培养的创新视角	作为综述文章未涉及具体实验验证，主要基于现有文献分析	探讨AI技术在放射科学领域的临床应用与教育整合	放射学、核医学和放射肿瘤学的诊断与治疗流程	医学影像分析	NA	深度学习、机器学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性、工作效率	NA
14956	2025-10-06	The Use of Deep Learning in Primary Agricultural Products Freshness Assessment: A Systematic Review 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70535 PMID:40914846	综述	本文系统综述了深度学习在初级农产品新鲜度评估中的应用现状与发展趋势	首次系统整合机器视觉、光谱技术和电子鼻与深度学习相结合的农产品新鲜度评估方法，并指出当前技术局限与未来发展方向	现有技术仍存在数据标准化不足、模型泛化能力有限等挑战	探讨深度学习技术在初级农产品新鲜度评估领域的应用潜力	初级农产品（包括水果、蔬菜等生鲜产品）	计算机视觉, 机器学习	NA	机器视觉, 高光谱成像, 近红外光谱, 荧光光谱, 拉曼光谱, 电子鼻	深度学习神经网络	图像数据, 光谱数据, 传感器数据	NA	NA	NA	NA	NA
14957	2025-10-06	The association of retinal age gap with schizophrenia: a cross-sectional analysis 2025-Sep, Schizophrenia research IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.schres.2025.07.018 PMID:40712190	研究论文	本研究通过深度学习分析视网膜图像，探讨精神分裂症与视网膜年龄差距的关联	首次使用视网膜年龄作为生物衰老标志物研究精神分裂症患者的神经系统加速衰老现象	横断面研究设计无法确定因果关系，且样本中精神分裂症患者数量相对较少	研究精神分裂症与视网膜年龄差距的关联及其机制	98,629名40岁及以上眼科医院就诊者，其中214名精神分裂症患者	数字病理学	精神分裂症	彩色视网膜摄影	CNN	图像	98,629名参与者（214名精神分裂症患者）	NA	卷积神经网络	NA	NA
14958	2025-10-06	Artificial intelligence in advancing optical coherence tomography for disease detection and cancer diagnosis: A scoping review 2025-Sep, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110188 PMID:40839924	综述	本文探讨人工智能在光学相干断层扫描技术中用于疾病检测和癌症诊断的应用范围综述	系统性地综述了AI与OCT技术结合在多种医学领域中的应用潜力，特别是实时手术决策和肿瘤边缘检测方面的创新	存在模型有效性不确定和临床数据集不完整的问题，需要解决数据集偏差和模型优化	研究人工智能如何提升光学相干断层扫描技术的临床性能	眼科、心脏病学、皮肤病学和肿瘤学领域的疾病检测与诊断	医学影像分析	视网膜疾病、心血管疾病、上皮癌	光学相干断层扫描	CNN	医学影像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
14959	2025-10-06	[Artificial intelligence-enhanced ECG interpretation: a new era for electrocardiography?] 2025-Sep, Giornale italiano di cardiologia (2006) DOI:10.1714/4542.45427 PMID:40864481	综述	本文探讨人工智能技术如何革新心电图解读，将其从静态诊断工具转变为动态预测工具	AI-ECG能够检测亚临床心室功能障碍、进行长期风险分层，并在明显临床症状出现前预测主要不良事件	AI模型可解释性差、算法偏见、过拟合、数据治理和监管不确定性等问题仍需严格方法学审查	研究人工智能技术在心电图解读中的应用潜力与挑战	心血管疾病患者的心电图数据	医疗人工智能	心血管疾病	心电图分析	机器学习,深度学习	心电图信号	NA	NA	NA	NA	联邦学习架构
14960	2025-10-06	A Comparative Analysis on the Classification of Pineapple Varieties Using Thermal Imaging Coupled With Transfer Learning 2025-Sep, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70530 PMID:40923325	研究论文	本研究利用热成像技术和迁移学习对菠萝品种进行分类比较分析	首次将热成像技术与迁移学习相结合用于菠萝品种分类，并在三种温度条件下进行数据采集	模型架构创新不是主要目标，仅对现有CNN模型进行基准测试	开发基于热成像和深度学习的菠萝品种无损分类方法	三种菠萝品种（Moris、Josapine和N36）	计算机视觉	NA	热成像技术	CNN	热成像图像	3240张热成像图像，涵盖3个菠萝品种在3种温度条件（5°C、10°C、25°C）下的数据	NA	ResNet, VGG16, InceptionV3	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA