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
1681	2025-09-12	Leveraging sparse annotations for leukemia diagnosis on the large leukemia dataset 2025-Dec, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103760 PMID:40897065	研究论文	提出大规模白血病数据集LLD及稀疏标注方法，用于白细胞检测与形态属性分析	构建首个大规模多任务白血病数据集，并提出基于稀疏标注的属性分析方法以减少标注负担	数据集仅包含48名患者，样本多样性可能仍有限	提升白血病诊断的可解释性和现实应用性	白细胞（WBC）的定位、分类及形态属性评估	数字病理学	白血病	外周血涂片（PBF）显微成像，多显微镜/多相机/多放大倍数采集	多任务模型	显微图像	48名患者的外周血涂片数据
1682	2025-09-12	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数据增强技术提升深度学习模型性能	NA	实现辣椒酱品质的无损评估和实时智能监测	辣椒酱样品	machine learning	NA	HSI, Near-Infrared Spectroscopy	CNN-LSTM hybrid model	hyperspectral images, spectral data, physicochemical indicators	160个原始样本，通过数据增强扩展到800个样本
1683	2025-09-12	The path to biotechnological singularity: Current breakthroughs and outlook 2025-Nov, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2025.108667 PMID:40744238	综述	本文探讨了生物技术领域当前突破性进展及其向生物技术奇点发展的路径与展望	综合分析了基因编辑、合成生物学、人工智能、再生医学和脑机接口等多领域技术的融合趋势及其潜在社会影响	未涉及具体实验数据或案例研究，主要基于宏观技术趋势分析	概述生物技术当前突破并展望其向生物技术奇点的发展路径与社会影响	生物技术跨领域进展及其社会伦理影响	生物技术	NA	CRISPR基因编辑、合成生物学、深度学习、干细胞研究、脑机接口	NA	NA	NA
1684	2025-09-12	Short- and long-term captivity impacts on bird memory, corticosterone level, and oxidative stress genes: Perspectives on deep learning analysis 2025-Nov-01, Physiology & behavior IF:2.4Q2 DOI:10.1016/j.physbeh.2025.115064 PMID:40816474	研究论文	研究短期和长期圈养对鸟类记忆、皮质酮水平和氧化应激基因的影响，并利用深度学习分析鸟类行为	首次结合深度学习（VGG16神经网络）分析鸟类器官运动，并综合评估圈养压力对多种鸟类行为、激素及基因表达的跨物种影响	研究仅针对三种鸟类（冠小嘴乌鸦、家八哥、牛背鹭），样本多样性有限，且未涉及野外对照组的长期追踪	探究圈养压力对鸟类认知行为、生理指标及基因表达的短期与长期影响	冠小嘴乌鸦（Corvus cornix）、家八哥（Acridotheres tristis）、牛背鹭（Bubulcus ibis）三种鸟类	动物行为学与计算生物学交叉	NA	qRT-PCR（基因表达分析）、深度学习视频分析	VGG16（CNN架构）	视频（鸟类行为记录）、分子生物学数据（激素与基因表达）	三种鸟类物种（未明确个体数量），通过视频片段进行行为分析
1685	2025-09-12	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，用于从多发性硬化症患者的T2和STIR序列中检测脊髓病变	首次结合矢状面T2和STIR序列开发深度学习模型检测MS脊髓病变，并验证其提升临床医生检测敏感性的能力	样本量有限（50例患者），且读者间变异性改善未达统计学显著差异（p=0.056）	提升多发性硬化症脊髓病变的检测准确性和临床诊断效率	多发性硬化症患者的脊髓MRI影像	医学影像分析	多发性硬化症	深度学习，MRI成像（T2和STIR序列）	深度学习分割模型	医学影像（MRI）	50例患者（39名女性，中位年龄41岁），数据来自40台不同扫描仪
1686	2025-09-12	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	本研究评估了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经验不足医师诊断准确性的影响	在真实临床环境中验证AI辅助骨折检测的实际效益，并特别关注法医学相关骨折类型及对低年资医师的诊断辅助效果	AI对桡骨髁骨折的敏感性较低（68%），且在2%的情况下AI辅助反而导致医师放弃正确诊断；经济性需与患者安全收益权衡	评估AI骨折检测软件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师	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
1687	2025-09-12	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	本研究比较了基于深度学习的髋关节高分辨率MRI与标准分辨率压缩感知MRI在检测髋臼唇和软骨异常方面的性能，以关节镜检查为金标准	首次将高分辨率深度学习MRI（CSAI）与标准压缩感知MRI（CS）在髋关节病变检测中进行直接比较，并采用多阅片者评估	样本量较小（32例患者），软骨病变检测的整体敏感性仍不理想（CSAI仅42%）	评估深度学习增强MRI技术在髋关节病变诊断中的性能	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）、关节镜检查	深度学习	MRI影像	32例患者（平均年龄37.5岁，24名男性）
1688	2025-09-12	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	本研究比较了深度学习重建（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	首次系统评估DLR在降低CT辐射剂量方面的潜力，并重点关注小尺寸肝脏病变的检测效果	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，结果可能不适用于其他类型病变	评估深度学习重建技术在CT扫描中降低辐射剂量同时保持诊断准确性的可行性	已知有肝转移的胃肠道和胰腺腺癌患者	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	医学影像	44名参与者（平均年龄66岁，28名男性），包含348个≤20mm的肝脏病变
1689	2025-09-12	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	提出并评估一种深度学习模型，直接从DCE-MRI估计药代动力学参数图和不确定性，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步骤（如动脉输入函数估计），直接生成高可靠性药代动力学参数图并提供不确定性估计	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和一致性	成人型弥漫性胶质瘤患者	医学影像分析	脑胶质瘤	DCE-MRI，深度学习	时空概率模型	医学影像（MRI）	329例患者（平均年龄55±15岁，197名男性）
1690	2025-09-12	Deploying a novel deep learning framework for segmentation of specific anatomical structures on cone-beam CT 2025-Oct, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00831-4 PMID:40445488	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的新型框架，用于在锥束CT图像上自动分割特定解剖结构	采用nnUNetv2框架实现高精度解剖结构分割，在牙科CBCT图像处理中表现出色	样本量相对较小（70名患者），且下颌管分割性能相对较低	通过深度学习算法自动预测CBCT图像中的解剖结构，以增强诊断和治疗规划流程	70名患者的CBCT图像数据，包含鼻腔、上颌窦、腭前管、下颌管等解剖结构	计算机视觉	NA	锥束CT成像，深度学习分割	nnUNetv2	医学影像	70名患者的CBCT数据，共28,350个切片（每例405个切片）
1691	2025-09-12	Radiomics, machine learning, and deep learning for hippocampal sclerosis identification: a systematic review and diagnostic meta-analysis 2025-Oct, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110624 PMID:40737956	系统综述与诊断性Meta分析	本文系统回顾并整合了基于人工智能和影像组学方法用于海马硬化识别的诊断性能研究	首次通过Meta分析比较不同AI模型（包括SVM、CNN等）在识别海马硬化中的表现，并发现单独使用AI优于AI与影像组学结合	仅纳入6项研究，存在较高的异质性（I² > 69%）	提升颞叶癫痫中海马硬化的非侵入性诊断准确性	海马硬化（HS）患者，特别是内侧颞叶癫痫（MTLE）患者	医学影像分析	癫痫	机器学习与深度学习	SVM, CNN, LR	MRI影像数据	Meta分析共纳入6项研究（具体样本量未在摘要中提供）
1692	2025-09-12	TPC-GCN: Deep learning for pulse pattern classification in traditional Chinese medicine 2025-Oct, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104401 PMID:40925696	研究论文	提出一种基于深度学习的脉象分类方法TPC-GCN，用于中医脉搏模式识别	采用增强SMOTE进行数据增强，构建多配置图数据结构，设计多通道轻量图卷积网络，通过注意力加权融合提升分类性能	NA	提升中医脉象分类的准确性与客观化	中医脉搏信号	机器学习	中医诊断	SMOTE数据增强、多域特征提取、图卷积网络	GCN（图卷积网络）	脉搏信号数据	NA
1693	2025-09-12	Beyond explainable AI: Enhancing trust and robustness in machine learning for sleep apnea diagnosis 2025-Oct, Sleep medicine reviews IF:11.2Q1 DOI:10.1016/j.smrv.2025.102152 PMID:40819476	评论	本文扩展了对睡眠呼吸暂停诊断中机器学习可解释性工具的批判，提出结合无监督ML和非线性非参数统计方法的综合策略以增强临床信任	主张超越传统XAI方法，通过无监督学习和统计方法结合来验证特征重要性并减少模型偏差	未提供具体实验验证或实际临床数据支持所提出方法的有效性	提升机器学习在睡眠呼吸暂停诊断中的可信度和鲁棒性	睡眠呼吸暂停诊断的机器学习模型及其特征解释方法	machine learning	睡眠呼吸暂停	无监督ML（特征聚合、高变基因选择），非线性非参数统计方法（如Spearman相关）	NA	NA	NA
1694	2025-09-12	Clinical Implementation of Inspiratory-Expiratory Chest CT: Defining Quality Criteria for Diagnostic Quality and Detection of Concurrent FEV1 Decline following Lung Transplantation 2025-Oct, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240468 PMID:40932379	研究论文	本研究通过定义呼气CT诊断质量评估标准，探讨定量空气潴留对肺移植后慢性移植物功能障碍（CLAD）的预测性能	首次提出基于气管形态的呼气CT质量评估标准，并验证其与肺功能测量的相关性	敏感性较低（34.0%），样本仅来自单一机构	评估呼气CT质量对定量空气潴留预测CLAD进展的影响	肺移植术后患者	数字病理	肺移植相关并发症	CT扫描、肺功能检测	深度学习算法	CT图像、肺功能数据	192例肺移植患者的603次吸呼气CT扫描
1695	2025-09-12	Toroidal indentation for measuring cell and tissue mechanical anisotropy 2025-Sep-15, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.07.064 PMID:40749995	研究论文	本研究开发了一种基于环形压痕和深度学习模型的通用方法，用于测量从宏观组织到单细胞尺度生物材料的各向异性弹性模量	提出了使用环形压头结合有限元建模和深度学习分析来量化生物材料机械各向异性的新方法，解决了传统各向同性假设的局限性	方法基于线性不可压缩横观各向同性材料模型，可能不适用于高度非线性或可压缩材料	开发能够测量生物材料机械各向异性的通用压痕方法	各向异性肌肉组织、细胞单层和极化单细胞	生物力学	NA	有限元建模、深度学习分析、环形压痕技术	深度学习模型	机械加载曲线数据	NA
1696	2025-09-12	Application of Convolutional Neural Network Image Analysis and Machine Learning to Basic Blood Tests for Intelligent Diagnostic Assistance 2025-Sep-11, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14550 PMID:40932175	研究论文	开发基于卷积神经网络和机器学习的血液细胞图像识别与诊断辅助系统，用于智能血液疾病诊断	结合外周血细胞形态图像识别与全血细胞计数数据，构建诊断辅助深度学习系统，实现高精度细胞分类和疾病区分	研究仅基于特定血液分析仪（Sysmex XN-9000）数据，未涉及其他设备或多中心验证	评估血液细胞图像识别深度学习系统及诊断辅助系统在常规检查中的临床性能	健康受试者及ALL、AML、ML、MPN、MDS患者的血液样本	计算机视觉	血液疾病	深度学习图像分析、血液细胞形态学识别	CNN	图像、数值数据	1,476,727张血液细胞图像用于训练，128,716张图像（来自589份涂片）用于评估
1697	2025-09-12	Artificial intelligence in gastric cancer: a systematic review of machine learning and deep learning applications 2025-Sep-11, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05181-7 PMID:40932499	系统综述	本文系统评估了机器学习和深度学习在胃癌管理中的应用、性能及局限性	全面总结了AI在胃癌早期检测、诊断、治疗规划和预后预测中的跨模态应用性能	存在算法偏差、数据集多样性不足、可解释性差及临床整合障碍	评估ML和DL模型在胃癌管理中的表现与应用	胃癌患者的临床影像和多模态数据	数字病理	胃癌	机器学习、深度学习	CNN	内镜图像、CT影像、病理图像、多模态数据	59项符合纳入标准的研究
1698	2025-09-12	Application of Deep Learning for Predicting Hematoma Expansion in Intracerebral Hemorrhage Using Computed Tomography Scans: A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Accuracy 2025-Sep-11, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02089-6 PMID:40932678	系统综述与荟萃分析	本文系统评估了基于深度学习的CT扫描模型在预测脑出血患者血肿扩张中的诊断准确性	首次对深度学习模型在脑出血血肿扩张预测中的应用进行系统性定量综合分析，并比较了纯深度学习模型与混合模型的性能差异	纳入研究存在异质性，部分亚组分析显示方法学质量差异可能影响结果	评估深度学习模型通过CT图像预测脑出血患者血肿扩张的诊断效能	脑出血患者	医学影像分析	脑出血	深度学习，CT影像分析	深度学习网络	CT图像	22项研究（其中11项用于纯DL分析，6项用于混合DL分析）
1699	2025-09-12	Identifying 14-3-3 interactome binding sites with deep learning 2025-Sep-10, Digital discovery IF:6.2Q1 DOI:10.1039/d5dd00132c PMID:40837623	研究论文	开发深度学习框架预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点	首次构建集成深度学习模型预测14-3-3相互作用组结合位点，尤其针对内在无序蛋白	模型在外部序列上平衡准确率为75%，仍有提升空间；实验验证仅覆盖8个预测肽段	预测蛋白质与14-3-3蛋白的结合位点以理解细胞信号网络	14-3-3蛋白及其相互作用蛋白质（约300个序列）	生物信息学	阿尔茨海默病（涉及tau蛋白结合）	深度学习、X射线晶体学、分子动力学模拟	集成深度学习模型	蛋白质序列数据	约300个医学相关蛋白质序列，实验验证8个预测肽段
1700	2025-09-12	Enhancing Protein Structure Learning using a Size-Guided Conditional Mixture-of-Experts 2025-Sep-10, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3607904 PMID:40928909	研究论文	提出一种基于蛋白质大小引导的条件混合专家模型，用于提升蛋白质结构深度学习性能	首次将蛋白质大小作为先验知识引入深度学习框架，通过条件混合专家模型自适应激活子网络	NA	改进蛋白质结构深度学习方法，提升蛋白质性质预测精度	蛋白质结构与性质	机器学习	NA	深度学习	条件混合专家模型(Conditional Mixture-of-Experts)	蛋白质结构表示	在8个任务、2种蛋白质表示形式、3种数据集划分共48种测试设置上进行验证