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
141	2026-05-27	A Deep Learning Approach for Nerve Injury Classification in Brachial Plexopathies Using Magnetic Resonance Neurography with Modified Hiking Optimization Algorithm 2025-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.004 PMID:40300994	研究论文	提出一种结合深度学习与改进远足优化算法的框架，利用磁共振神经成像数据分类臂丛神经损伤类型	首次将改进远足优化算法与MobileNetV4结合用于神经损伤分类，并在多序列MRI数据上实现高精度	样本量较小（仅39名患者），且未明确说明模型的外部验证或泛化能力	提高臂丛神经损伤诊断的准确性和减少诊断变异性	臂丛神经损伤患者（神经失用、轴突断裂、神经断裂）	机器学习	臂丛神经病变	磁共振神经成像	卷积神经网络（基于MobileNetV4）	MRI图像（STIR、T2、T1、DWI序列）	39名确诊臂丛神经病变患者	PyTorch	MobileNetV4	准确率、敏感性、特异性	NA
142	2026-05-27	Deep Learning Image Reconstruction (DLIR) Algorithm to Maintain High Image Quality and Diagnostic Accuracy in Quadruple-low CT Angiography of Children with Pulmonary Sequestration: A Case Control Study 2025-07, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.005 PMID:40410108	研究论文	评估深度学习图像重建算法在儿童肺隔离症四低CT血管成像中维持高图像质量和诊断准确性的效果	首次将深度学习图像重建算法应用于儿童肺隔离症的四低CT血管成像，实现辐射剂量、对比剂剂量、注射流速和压力的同时降低，并保持高诊断准确性	样本量较小（各53例），为回顾性病例对照研究，未进行多中心验证	评估四低CT血管成像结合深度学习图像重建在儿童肺隔离症诊断中的图像质量和诊断准确性	疑似肺隔离症的儿童患者	医学影像	肺隔离症	CT血管成像	深度学习图像重建	CT图像	106名儿童患者（四低组53例，常规组53例）	NA	深度学习图像重建算法	信噪比、边缘上升距离、主观图像质量评分、灵敏度、特异性	NA
143	2026-05-27	Point-Based Shape Representation Generation with a Correspondence-Preserving Diffusion Model 2025-Jul, Proceedings of machine learning research PMID:42180650	研究论文	提出一种基于扩散模型的点云形状表示生成方法，能够保持点之间的对应关系	首次在深度生成模型中引入点对应关系保持机制，现有深度学习方法仅处理无序点云而忽略对应关系	未提及具体局限性	开发能够生成保留点对应关系的真实点云形状的扩散模型	基于OASIS-3数据集的 hippocampal 形状表示	计算机视觉	阿尔茨海默病	扩散模型	扩散模型	点云（点形状表示）	OASIS-3数据集中的海马形状数据	PyTorch	扩散模型（未指定具体架构名称）	NA	NA
144	2026-05-27	Multimodal deep learning for predicting neoadjuvant treatment outcomes in breast cancer: a systematic review 2025-06-23, Biology direct IF:5.7Q1 DOI:10.1186/s13062-025-00661-8 PMID:40551237	综述	系统综述多模态深度学习在乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解预测中的应用，并比较其与单模态方法的性能	首次系统性比较多模态与单模态深度学习在乳腺癌新辅助治疗pCR预测中的性能，纳入51项研究并分析多种数据模态整合效果	研究间方法异质性大、依赖回顾性数据、外部验证有限，多组学和临床文本数据作为主要输入的情况较少	评估多模态深度学习预测乳腺癌新辅助治疗疗效的准确性并对比单模态方法	乳腺癌患者接受新辅助治疗后病理完全缓解的预测模型	机器学习	乳腺癌	NA	CNN	影像、数字病理、多组学、临床记录	51项研究，中位队列281例	NA	卷积神经网络	AUC	NA
145	2026-05-27	Expanded AI learning: AI as a Tool for Human Learning 2025-06, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.03.040 PMID:40210520	研究论文	演示深度学习模型可作为教学工具，在无AI直接辅助的情况下提升放射科医生执行成像任务的能力	首次提出将人工智能作为教学工具来提升放射科医生的内在能力，这一观点在放射学文献中尚未被提出过	NA	证明深度学习模型可用作教学工具，在影像判读时无需额外AI辅助即可提升放射科医生的判读能力	放射科医生及其对膝关节X光片的性别分类能力	数字病理学	NA	深度学习（卷积神经网络）	CNN	图像（膝关节X光片）	50张训练用膝关节X光片和50张测试用新X光片，3名人类读者	NA	NA	准确率，置信区间	NA
146	2026-05-27	Predictions from Deep Learning Propose Substantial Protein-Carbohydrate Interplay 2025-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.07.641884 PMID:40161692	研究论文	开发了PiCAP和CAPSIF2两个深度学习模型，用于预测蛋白质与碳水化合物的非共价相互作用及其残基位点	提出新型数据集和神经网络架构PiCAP，首次实现高准确度蛋白质-碳水化合物结合预测，并开发残基级预测模型CAPSIF2超越现有方法	NA	通过计算方法大规模预测蛋白质-碳水化合物相互作用，揭示细胞功能中未充分认识的蛋白质-碳水化合物交互网络	蛋白质与碳水化合物的非共价结合作用	机器学习	NA	深度学习	卷积神经网络	蛋白质序列数据	基于已知碳水化合物结合蛋白数据集训练，对人神经细胞表面蛋白及三个蛋白质组进行预测	NA	PiCAP, CAPSIF2	平衡准确率, Dice系数	NA
147	2026-05-27	Melanoma classification using generative adversarial network and proximal policy optimization 2025 Mar-Apr, Photochemistry and photobiology IF:2.6Q3 DOI:10.1111/php.14006 PMID:39080818	研究论文	提出一种基于生成对抗网络和近端策略优化的深度学习框架，用于黑色素瘤分类	引入离线策略近端策略优化算法处理数据不平衡，结合生成对抗网络进行数据增强以提升泛化能力	未提及具体局限性	提高黑色素瘤早期检测的准确性，支持临床治疗决策	黑色素瘤皮肤病变图像	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习图像分类	生成对抗网络、近端策略优化	图像	使用SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战赛-ISIC-2020数据集	NA	三扩张卷积层，生成对抗网络	F-measure, 几何均值	NA
148	2026-05-27	Self-Attention Mechanisms-Based Laryngoscopy Image Classification Technique for Laryngeal Cancer Detection 2025-03, Head & neck DOI:10.1002/hed.27999 PMID:39526389	研究论文	提出一种基于自注意力机制的喉镜图像分类技术，用于喉癌检测	基于Swin-Transformer构建智能喉癌检测系统（ILCDS），在喉镜图像分类中取得优于传统CNN模型及专业喉科医生的性能	外部队列测试性能略有下降	开发高精度、高灵敏度的深度学习模型辅助喉癌早期检测	喉镜图像	计算机视觉	喉癌	NA	Swin-Transformer	图像	1462名患者的5768张喉镜图像	NA	Swin-Transformer	准确率, AUC	NA
149	2026-05-27	Artificial intelligence-driven ensemble deep learning models for smart monitoring of indoor activities in IoT environment for people with disabilities 2025-02-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88450-1 PMID:39910242	研究论文	提出了一种基于元启发式优化的集成深度学习模型，用于在物联网环境中对残疾人的室内活动进行智能监测	首次将海洋捕食者算法用于特征选择，并采用图卷积网络、LSTM序列到序列和卷积自编码器的集成模型，利用改进的卷尾猴优化算法进行超参数调优	未提及模型在真实场景中的部署挑战、计算资源需求或对不同类型残疾人的适应性	开发一种智能监测室内活动的方法，以提高残疾人的生活质量并降低医疗成本	残疾人的室内活动监测	机器学习	NA	NA	集成模型（图卷积网络、LSTM序列到序列、卷积自编码器）	传感器信号、图像或视频帧	NA	NA	图卷积网络（GCN）、LSTM序列到序列（LSTM-seq2seq）、卷积自编码器（ConvAutoencoder）	准确率（Accuracy）	NA
150	2026-05-27	Automatic cervical lymph nodes detection and segmentation in heterogeneous computed tomography images using deep transfer learning 2025-02-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84804-3 PMID:39905029	研究论文	利用深度迁移学习在异构CT图像中自动检测和分割颈部淋巴结	使用大规模头颈数据集预训练的nnUNet模型进行迁移学习，实现了在异质CT图像中自动检测和分割颈部淋巴结，并验证了在不同医院外部测试集中的泛化能力	检测灵敏度较低（54.6%），且外部测试集性能有所下降；未说明模型在更广泛临床场景中的表现	开发用于自动检测和分割颈部淋巴结的深度学习模型	626名头颈癌患者的11,013个标注淋巴结（短轴直径≥3mm）	计算机视觉	头颈癌	CT成像	深度学习模型（nnUNet）	CT图像	11,013个淋巴结（626名患者）	nnUNet	nnUNet	灵敏度、阳性预测值、假阳性率/例、Dice相似系数、Hausdorff距离	NA
151	2026-05-27	Investigating a Domain Adaptation Approach for Integrating Different Measurement Instruments in a Longitudinal Clinical Registry 2025-02, Biometrical journal. Biometrische Zeitschrift DOI:10.1002/bimj.70023 PMID:39698740	研究论文	探索将域自适应方法用于整合纵向临床注册中不同测量工具以获取联合潜在表示	将计算机科学中用于图像数据的域自适应概念应用于纵向队列设置，通过常微分方程对潜在表示中的轨迹建模并从基线特征推断个体参数，还加入惩罚项以改善对齐	在更复杂场景中对齐效果降低，且仅评估了时间点较少的情况	评估域自适应方法在整合不同测量工具以分析纵向注册数据中的潜力	脊髓性肌萎缩症患者注册数据中的不同运动功能测量工具	机器学习	脊髓性肌萎缩症	NA	深度学习模型（常微分方程）	数值型纵向数据（测量工具评估得分）	基于修改的SMA数据及真实SMA数据集，具体样本数未提供	NA	NA	拟合优度、复杂度	NA
152	2026-05-27	Effect of flipped classroom method on the reflection ability in nursing students in the professional ethics course; Solomon four-group design 2025-Jan-13, BMC medical education IF:2.7Q1 DOI:10.1186/s12909-024-06556-y PMID:39806386	研究论文	探究翻转课堂教学方法对护理专业学生在职业道德课程中反思能力的影响	采用所罗门四组准实验设计，增强了实验的内部效度，较传统前后测对照设计更严谨	仅针对一所大学学生的样本，可能影响结果的外推性；未详细说明翻转课堂的具体实施细节	评估翻转课堂方法对护理学生反思能力的影响，以促进深度学习	护理专业学生	教育技术	NA	NA	NA	问卷数据	80名护理学生，分为四组	SPSS	NA	反思能力得分	NA
153	2026-05-27	A deep learning approach versus expert clinician panel in the classification of posterior circulation infarction 2025, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2025.103732 PMID:39826393	研究论文	利用深度学习模型（3D DenseNet）基于CTP图像对后循环梗死进行分类，并与临床专家团队的性能进行比较	首次将深度学习应用于后循环梗死的CTP图像分类，并系统对比了模型与多位临床专家的诊断性能	未在外部数据集验证，且模型仅采用固定输入组合，未探索全部CTP参数优化	开发并验证基于CTP的深度学习模型用于后循环梗死分类，评估其与临床专家诊断的差异	541名患者（123名POCI患者，418名非POCI患者），来自INSPIRE国际卒中灌注登记数据库	计算机视觉，数字病理学	脑卒中（后循环梗死）	CT灌注成像	3D DenseNet	CT灌注图像（包括NCCT和延迟时间图）	541名患者（POCI与非POCI比例为1:3）	NA	3D-Dense卷积网络	AUC，灵敏度，特异度，准确率，精确率	NA
154	2026-05-27	Artificial intelligence and machine learning heuristics for discovery of ncRNAs 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.01.002 PMID:40543913	综述	研究人工智能和机器学习在非编码RNA发现中的应用	系统性地介绍了AI技术（包括机器学习和深度学习）在长链非编码RNA功能预测、疾病关联识别和蛋白质相互作用注释中的应用，并详细描述了深度学习的处理流程	主要聚焦于理论框架和方法论概述，未提供具体的定量性能比较或跨数据集验证结果	探讨AI技术在非编码RNA研究中的启发式方法，促进计算预测与实验验证的整合	长链非编码RNA（lncRNA）及其结合蛋白（lncRBP）	机器学习	NA	RNA-seq	LSTM, CNN, 基于Transformer的模型	文本	NA	NA	LSTM, CNN, Transformer	NA	NA
155	2026-05-27	Artificial intelligence in wearable biosensing: Enhancing data analysis and decision-making 2025, Progress in molecular biology and translational science DOI:10.1016/bs.pmbts.2025.06.012 PMID:40921531	综述	探讨人工智能与可穿戴生物传感器的融合如何通过多模态大语言模型增强数据处理和实时决策能力	提出将多模态大语言模型与可穿戴生物传感器相结合，用于理解复杂健康语境并生成个性化健康建议	未讨论实际临床应用中的数据隐私、传感器准确性及模型可解释性等关键挑战	系统性分析机器学习和深度学习算法联合多模态大语言模型在可穿戴生物传感数据分析中的应用	可穿戴生物传感器收集的生理数据	机器学习	NA	NA	多模态大语言模型（MLLM）	生理数据	NA	NA	NA	NA	NA
156	2026-05-27	Accuracy of a deep learning-based algorithm for the detection of thoracic aortic calcifications in chest computed tomography and cardiovascular surgery planning 2024-06-03, European journal of cardio-thoracic surgery : official journal of the European Association for Cardio-thoracic Surgery IF:3.1Q1 DOI:10.1093/ejcts/ezae219 PMID:38837348	研究论文	评估基于深度学习算法在胸部CT中全自动检测胸主动脉钙化的准确性，重点关注主动脉钳夹区域	首次聚焦于主动脉钳夹区的钙化检测，并优化算法参数以实现术前关键评估	NA	评估深度学习算法在胸部CT中全自动检测胸主动脉钙化的准确性，特别是用于心血管手术规划中主动脉钳夹区评估	胸主动脉钙化	计算机视觉	心血管疾病	CT成像	深度学习模型	图像	100次胸部CT扫描（来自91名患者），包括47次心电图门控主动脉血管造影和53次非增强扫描	NA	NA	灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积、Cohen's Kappa	NA
157	2026-05-27	Uncertainty-Aware Deep Learning Classification of Adamantinomatous Craniopharyngioma from Preoperative MRI 2023-Mar-16, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics13061132 PMID:36980440	研究论文	提出一种基于贝叶斯深度学习的分类方法，用于从术前MRI中诊断成釉细胞瘤型颅咽管瘤	首次将贝叶斯深度学习应用于颅咽管瘤的MRI分类，通过校准模型实现预测不确定性估计并引入分类弃权机制，显著提升准确率	校准后的模型性能低于原始结果，表明原始模型存在过拟合；弃权率为34.2%时准确率提升，但可能牺牲部分可分类样本	实现非侵入性诊断成釉细胞瘤型颅咽管瘤，通过深度学习分类结合不确定性估计提高临床适用性	86名鞍上肿瘤患者的术前MRI图像及病理诊断结果	计算机视觉	颅咽管瘤	MRI影像	贝叶斯深度学习	图像	86名鞍上肿瘤患者的多机构样本	PyTorch	原始分类器	准确率	NA
158	2026-05-27	Automated Quantification of Pneumonia Infected Volume in Lung CT Images: A Comparison with Subjective Assessment of Radiologists 2023-Mar-02, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering10030321 PMID:36978712	研究论文	旨在通过改进的深度学习模型自动分割肺部CT图像中感染区域并预测疾病严重程度，并与放射科医生的主观评估进行对比	提出结合五个定制残差注意力U-Net模型和特征金字塔网络的集成深度学习模型，并首次通过放射科医生主观对比研究验证临床实用性	样本量较小（训练20例、测试80例），且仅针对COVID-19患者，可能缺乏泛化性	探索使用深度学习自动化定量评估肺部CT感染区域和严重程度的可行性，以提高诊断效率并减少评估变异	COVID-19患者的肺部CT图像中的感染区域分割和疾病严重程度预测	计算机视觉	COVID-19	CT成像	深度学习集成模型	图像	训练20例COVID-19患者，测试80例COVID-19患者	NA	残差注意力U-Net、特征金字塔网络	严重程度分类一致性、5级评分法	NA
159	2026-05-27	PhacoTrainer: Deep Learning for Cataract Surgical Videos to Track Surgical Tools 2023-03-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.12.3.23 PMID:36947046	研究论文	本文构建了一个深度学习模型，用于自动分析白内障手术视频中的手术器械位置，并推导与手术技能相关的运动指标	首次将YOLACT模型应用于白内障手术视频的掩膜分割，并结合椭圆或直线拟合方法从掩膜中精确识别手术器械和眼内关键解剖结构	该方法对辅助器械尖端的定位误差为17.1像素，可能影响高精度需求场景的运用	开发自动分析白内障手术视频中手术器械和眼内解剖结构位置的方法，以生成与手术技能相关的运动度量指标	白内障手术视频中的瞳孔、角巩膜缘、8类手术器械（包括超声乳化头、第二器械等）	计算机视觉	白内障	NA	YOLACT	图像	训练使用268个视频中的1156帧和CaDIS公开数据集；评估使用10个超声乳化视频片段的5853帧	PyTorch	YOLACT	平均精度均值（mAP）、交并比（IoU）、像素欧氏距离	NA
160	2026-05-27	Primary Open-Angle Glaucoma Diagnosis from Optic Disc Photographs Using a Siamese Network 2022-Dec, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2022.100209 PMID:36531584	research paper	提出了一种基于孪生神经网络POAGNet的方法，通过模拟临床分级过程，利用视盘照片诊断原发性开角型青光眼	首次使用孪生神经网络模拟临床医生对比随访图像与基线图像的过程，从视盘照片诊断原发性开角型青光眼，并引入深度监督的侧输出层	未在文中明确说明，但跨数据集验证的AUC仍低于单数据集训练效果，泛化能力有限	开发一种通过模拟临床比较过程来提高青光眼诊断准确性的深度学习方法	原发性开角型青光眼诊断中的视盘照片	computer vision	glaucoma	optic disc photography	Siamese neural network	image	OHTS数据集包含37,339张视盘照片（来自1,636名参与者），SIG数据集包含3,684张视盘照片	NA	Siamese network	area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, sensitivity, specificity	NA