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
141	2025-09-10	The value of machine and deep learning in management of critically ill patients: An umbrella review 2025-Dec, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.106081 PMID:40795609	综述	本文通过伞状综述评估机器学习和深度学习在重症监护患者管理中的应用价值与挑战	首次系统整合并评估AI在ICU多领域（脓毒症、呼吸、心血管等）应用的证据，强调深度学习技术对临床决策的变革潜力	外部验证不足、方法学不一致性及未解决的伦理问题限制了临床转化	探讨机器/深度学习在危重症患者管理中的可行性与应用效果	重症监护病房（ICU）患者，涵盖脓毒症、呼吸系统、心血管、肾脏及神经系统疾病	machine learning	心血管疾病	机器学习与深度学习模型	DL（深度学习）	临床医疗数据	42项符合分析条件的系统综述与meta分析（源自2148条初始记录）
142	2025-09-10	Interpretability-driven deep learning for SERS-based classification of respiratory viruses 2025-Dec-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117891 PMID:40840132	研究论文	开发了一种结合表面增强拉曼散射和可解释性深度学习的呼吸病毒诊断平台	将3D等离子体纳米柱基底与可解释性驱动深度学习相结合，实现病毒特异性分子指纹识别和高精度分类	NA	开发快速准确的呼吸病毒变体级别诊断方法	13种呼吸病毒类型，包括甲型/乙型流感、RSV、SARS-CoV-2及其变体和亚系	机器学习	呼吸系统疾病	表面增强拉曼散射(SERS)	一维卷积神经网络(1D-CNN)	光谱数据	涉及13种病毒类型的SERS光谱数据
143	2025-09-10	Letter to the editor regarding 'a deep learning approach for gastroscopic manifestation recognition based on Kyoto Gastritis Score' 2025-Dec, Annals of medicine IF:4.9Q1 DOI:10.1080/07853890.2025.2552928 PMID:40922498	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
144	2025-09-10	Automatic specific absorption rate (SAR) prediction for hyperthermia treatment planning using deep learning method 2025-Dec, International journal of hyperthermia : the official journal of European Society for Hyperthermic Oncology, North American Hyperthermia Group IF:3.0Q2 DOI:10.1080/02656736.2025.2554860 PMID:40922671	研究论文	开发一种基于深度学习的快速准确预测人脑比吸收率分布的方法，用于支持脑癌患者的实时热疗计划	首次使用带有交叉注意力块的编码器-解码器神经网络从脑电特性、肿瘤3D等中心坐标和微波天线相位设置预测SAR分布	基于201个模拟数据的有限数据集训练，需要进一步临床验证	开发快速准确的SAR预测方法以支持实时热疗计划	人脑组织与脑癌患者	医学影像分析	脑癌	有限元建模、深度学习	编码器-解码器神经网络（带交叉注意力块）	3D模拟数据、电特性数据	201个模拟样本（训练181个，测试20个）
145	2025-09-10	Identification of syrup adulteration in wolfberry honey using CNN-CBAM-SVM combined with 1H NMR 2025-Nov-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145728 PMID:40752444	研究论文	开发基于CNN-CBAM-SVM架构结合氢核磁共振谱的深度学习模型，用于检测枸杞蜂蜜中的糖浆掺假	在传统CNN模型中引入CBAM模块并用SVM分类器替代全连接层，有效解决小样本场景下的类别不平衡、泛化能力弱和检测精度低等问题	样本量较小（仅40个样本），需进一步扩大数据规模验证模型普适性	蜂蜜糖浆掺假检测	枸杞蜂蜜样品（20个真品和20个掺假样品）	机器学习	NA	氢核磁共振（1H NMR）	CNN-CBAM-SVM	光谱数据	40个蜂蜜样品（20真品+20掺假），训练集32样本，验证集8样本
146	2025-09-10	Deep learning-based multimodal fusion for quality prediction of chili paste using hyperspectral imaging and near-infrared spectroscopy 2025-Nov-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145712 PMID:40743732	研究论文	开发基于深度学习的多模态融合系统，利用高光谱成像和近红外光谱技术无损预测辣椒酱品质	首次建立辣椒酱发酵的无损快速检测框架，采用特征级融合和Mixup数据增强技术	NA	辣椒酱品质的无损评估与预测	辣椒酱样品	机器学习和计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)、近红外光谱、乘性散射校正、无信息变量消除	CNN-LSTM混合模型	高光谱图像、光谱数据、理化指标	160个样本扩展至800个样本
147	2025-09-10	Verification of resolution and imaging time for high-resolution deep learning reconstruction techniques 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110463 PMID:40706823	研究论文	评估供应商提供的超分辨率深度学习重建技术在MRI中的性能，优化成像时间和分辨率平衡	首次系统验证PIQE超分辨率DLR技术在临床MRI中的性能边界，明确70%扫描时间缩减的可行性	仅使用8例临床脑部图像进行验证，样本量较小且限于单一厂商设备	优化MRI中超分辨率深度学习重建技术的参数配置以实现高效临床应用	边缘模体和8名患者的临床脑部MRI图像	医学影像分析	NA	深度学习重建(DLR), 超分辨率技术	深度学习(未指定具体架构)	MRI图像	8例临床脑部图像
148	2025-09-10	Applications of artificial intelligence in liver cancer: A scoping review 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103244 PMID:40818357	综述	本文探讨人工智能在原发性肝癌管理中的应用，包括筛查、诊断、治疗规划和预后预测等方面	聚焦AI在肝癌临床实践中的最新进展，特别是深度学习模型在早期检测和多模态数据整合中的高敏感性与特异性	许多模型缺乏全面的临床适用性评估和外部验证，开发与临床实施之间存在差距	系统回顾人工智能在原发性肝癌管理中的应用及其临床潜力	原发性肝癌，特别是肝细胞癌和肝内胆管癌	人工智能	肝癌	机器学习（ML）和深度学习（DL）	深度学习模型	CT和MRI影像数据	基于62项精选研究的文献分析（初筛13,122篇文章）
149	2025-09-10	Leveraging explainable artificial intelligence for transparent and trustworthy cancer detection systems 2025-Nov, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103243 PMID:40839960	综述	系统回顾可解释人工智能（XAI）在癌症检测中的应用，强调透明度与可信度	首次系统分类XAI技术在不同癌种的应用并量化方法使用趋势（如CNN占31%，SHAP占44.4%）	仅7.4%的研究涉及安全性问题，存在安全性与临床落地差距	推动肿瘤学中可信赖且可解释的AI系统发展	多种癌症类型（乳腺癌、皮肤癌、肺癌、结直肠癌、脑癌等）	数字病理	癌症	可解释人工智能（XAI）	CNN	医学影像数据	NA（系统性综述未涉及具体样本量）
150	2025-09-10	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发一种高度加速的MRI技术，用于同时量化脑组织血流和T1值	结合双翻转角相位对比星形堆栈序列与深度学习重建算法，实现16倍加速的同时血流和T1量化	仅在定量体模和六名健康志愿者中验证，未涉及患者群体	开发快速脑血流和T1同时量化技术	脑动脉血流和脑组织T1映射	医学影像	脑血管疾病	MRI双翻转角相位对比星形堆栈序列	基于深度学习的混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合算法(INRESP)	MRI图像数据（幅度和相位图像）	1个定量体模和6名健康志愿者
151	2025-09-10	Deep learning-augmented inductively coupled plasma atomic emission spectrometry for multivariate authentication of green tea origin and grades 2025-Nov, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.117015 PMID:40922162	研究论文	结合电感耦合等离子体原子发射光谱和反向传播神经网络，实现绿茶产地与等级的多变量同步认证	首次将SHAP可解释性分析与BPNN结合用于茶叶认证，并证明其在等级分类上优于传统PCA降维方法	仅针对龙井茶样本进行验证，未涵盖其他绿茶品种	开发同步认证绿茶产地和等级的可靠方法	绿茶样本（如龙井茶）	机器学习	NA	ICP-AES（电感耦合等离子体原子发射光谱）	BPNN（反向传播神经网络）	元素含量数据	未明确样本数量（龙井茶样本）
152	2025-09-10	Evaluation of a deep learning segmentation tool to help detect spinal cord lesions from combined T2 and STIR acquisitions in people with multiple sclerosis 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11541-0 PMID:40185925	研究论文	开发并评估一种基于深度学习的工具，用于从T2和STIR序列中检测多发性硬化患者的脊髓病变	首次结合矢状面T2和STIR序列开发深度学习模型检测脊髓病变，并验证其提升临床医生检测敏感性的能力	样本量较小（50例患者），读者间变异性改善未达统计学显著差异（p=0.056）	开发辅助临床医生检测多发性硬化脊髓病变的深度学习工具	多发性硬化患者的脊髓MRI影像	医学影像分析	多发性硬化	深度学习，MRI影像分析	深度学习分割模型	医学影像（T2和STIR序列）	50例患者（39名女性，中位年龄41岁），来自40台不同扫描仪的回顾性数据
153	2025-09-10	Real-life benefit of artificial intelligence-based fracture detection in a pediatric emergency department 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11554-9 PMID:40192806	研究论文	评估基于人工智能的骨折检测软件在儿科急诊真实临床环境中的性能及其对低年资医生诊断准确性的影响	在真实儿科急诊环境中验证AI骨折检测系统的独立性能及其对临床医生诊断能力的辅助作用	存在2%的病例因AI辅助而错误放弃正确诊断，且经济效益需与患者安全收益权衡	评估AI骨折检测系统在儿科急诊的真实应用效果	18岁以下儿童的放射影像及急诊科低年资医生	医疗影像分析	儿科创伤	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	X光影像	1672张儿童放射影像，中位年龄10.9岁，59%为男性
154	2025-09-10	Evaluation of high-resolution pituitary dynamic contrast-enhanced MRI using deep learning-based compressed sensing and super-resolution reconstruction 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11574-5 PMID:40221940	研究论文	评估基于深度学习的压缩感知与超分辨率重建技术在高分辨率垂体动态对比增强MRI中对微腺瘤的诊断性能	首次将深度学习压缩感知与超分辨率重建（DLCS-SR）结合应用于垂体DCE MRI，显著提升图像分辨率和诊断一致性	样本量有限（126例），且为单中心前瞻性研究，需进一步多中心验证	评估DLCS-SR重建技术在垂体微腺瘤MRI诊断中的性能提升	疑似垂体微腺瘤患者（126例参与者）	医学影像分析	垂体疾病	动态对比增强MRI（DCE MRI）、深度学习压缩感知与超分辨率重建（DLCS-SR）	深度学习（具体架构未说明）	MRI影像	126例疑似垂体微腺瘤患者
155	2025-09-10	Deep learning and conventional hip MRI for the detection of labral and cartilage abnormalities using arthroscopy as standard of reference 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11546-9 PMID:40240555	研究论文	比较基于深度学习的高分辨率髋关节MRI与传统压缩感知MRI在检测髋臼唇和软骨异常方面的性能	首次将高分辨率深度学习MRI（CSAI）与标准压缩感知序列（CS）在髋关节镜参考下进行直接对比	软骨病变的整体检测灵敏度仍然欠佳，特别是在某些解剖区域（如前下和后髋臼区）灵敏度低于6%	评估深度学习MRI技术在髋关节病变诊断中的性能	32名股骨髋臼撞击综合征患者	医学影像分析	骨科疾病	深度学习MRI（CSAI）、压缩感知MRI（CS）、髋关节镜	深度学习	MRI影像	32名患者（平均年龄37.5岁，24名男性）
156	2025-09-10	Deep learning reconstruction for detection of liver lesions at standard-dose and reduced-dose abdominal CT 2025-Oct, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11596-z PMID:40251443	研究论文	比较深度学习重建（DLR）与迭代重建（IR）在标准剂量和低剂量腹部CT中检测肝脏病变的诊断性能	首次在相同对比剂注射条件下前瞻性比较DLR与IR在不同辐射剂量水平（包括标准剂量和两种低剂量）对肝脏病变检测的效果	样本量较小（44名参与者），仅针对胃肠道和胰腺腺癌肝转移患者，未涵盖其他类型肝脏病变	评估深度学习重建技术在CT辐射剂量降低中的诊断价值	已知胃肠道和胰腺腺癌肝转移患者	医学影像分析	肝脏肿瘤	CT扫描，深度学习重建（DLR），迭代重建（IR）	深度学习	CT影像	44名参与者（平均年龄66±11岁，28名男性），包含348个≤20mm的肝脏病变
157	2025-09-10	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	提出一种深度学习模型，直接从DCE-MRI估计药代动力学参数图并提供不确定性估计，用于提升弥漫性胶质瘤成像的可靠性	使用时空概率深度学习模型绕过传统后处理和动脉输入函数估计，直接生成高可靠性的合成PK参数图及不确定性图	单中心回顾性研究，样本量有限（329例患者），需进一步多中心验证	提升动态对比增强MRI（DCE-MRI）在弥漫性胶质瘤中的可靠性，支持肿瘤分子特征分析和个性化治疗规划	成人型弥漫性胶质瘤患者	医学影像分析	弥漫性胶质瘤	DCE-MRI，深度学习	时空概率模型	MRI影像	329例患者（平均年龄55±15岁，197名男性）
158	2025-09-10	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	本文通过范围综述方法，总结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现状	首次系统梳理AI在MRONJ领域的应用，涵盖预测模型、影像诊断及患者教育三大方向，并对比不同模型的性能表现	纳入研究数量有限（仅8篇），数据质量、模型验证和临床整合方面存在挑战	评估人工智能技术在药物相关性颌骨坏死临床管理中的应用潜力与研究进展	涉及MRONJ的患者群体及相关临床数据	医疗人工智能	颌骨坏死	机器学习（支持向量机、随机森林、梯度提升机）和深度学习	SVM, Random Forest, GBM, CNN, 大语言模型	临床数据和放射影像	基于8项符合条件的研究，具体样本量未统一报告
159	2025-09-10	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	提出一种基于图像分割和图像处理技术计算岩石纹理系数的新方法	采用深度学习图像处理技术进行岩石薄片图像分割，并开发Python算法实现快速TC计算，分割精度高达IoU=0.97	NA	开发更高效准确的岩石纹理系数计算方法	20种不同类型的火成岩、变质岩和沉积岩	计算机视觉	NA	图像分割，图像处理	深度学习	图像	20种岩石的薄片图像
160	2025-09-10	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	本文对医学领域基于深度学习的多模态人工智能应用进行了范围综述，分析了432篇相关论文	系统评估了多模态AI在医学领域的技术架构、融合策略和应用效果，揭示了其相比单模态模型平均AUC提升6.2个百分点的优势	存在跨部门协调困难、数据异质性和数据集不完整等挑战	探讨多模态AI在医学领域的技术挑战和临床应用	2018-2024年间发表的432篇医学多模态AI研究论文	多模态人工智能	NA	深度学习	多模态融合模型	多模态医疗数据	432篇研究论文