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
161	2025-11-03	Artificial intelligence in the operating room: A systematic review of AI models for surgical phase, instruments and anatomical structure identification 2025-Nov, Acta obstetricia et gynecologica Scandinavica IF:3.5Q1 DOI:10.1111/aogs.70045 PMID:40862620	系统综述	系统回顾了人工智能模型在手术室中识别手术阶段、手术器械和解剖结构的应用	全面评估了多种深度学习算法在手术视频分析中的应用，重点关注手术阶段、解剖结构和手术器械的识别	存在数据集限制、标注协议需要标准化以及需要减少偏倚	评估人工智能在手术室环境中识别手术阶段、器械和解剖结构的应用效果	手术视频分析	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习算法	手术视频	21项研究	NA	多层互连神经网络架构	准确率,精确率,召回率,F1分数	NA
162	2025-11-03	Automated differentiation of caries requiring filling and caries necessitating root canal treatment using machine learning 2025-Nov-01, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00874-7 PMID:41175174	研究论文	开发基于深度学习的创新推荐系统，用于自动区分需要填充和需要根管治疗的龋齿类型	首次提出结合龋齿检测和治疗建议的推荐系统，采用三种不同分割方法进行比较评估	仅针对第一磨牙进行研究，样本量相对有限（1253张咬翼片图像）	辅助牙医准确识别龋齿类型并确定适当治疗方案	牙齿龋齿（无龋齿、单一类型龋齿、多种类型龋齿）	计算机视觉	牙科疾病	图像增强技术	深度学习	医学图像（咬翼片X光图像）	1253张咬翼片图像，经过数据增强	PyTorch	YOLOv8, U-Net, Detectron-2	像素标签准确率, 治疗建议成功率	NA
163	2025-11-03	Sustainable probiotic production via AI: medium optimization and metabolic mechanisms in Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12 using agricultural waste 2025-Nov-01, Critical reviews in food science and nutrition IF:7.3Q1 DOI:10.1080/10408398.2025.2577224 PMID:41176159	研究论文	本研究利用人工智能优化农业废弃物培养基配方，提高BB-12益生菌产量并分析其代谢机制	首次结合多种AI方法（响应面法、机器学习、深度学习、进化优化）优化益生菌培养基，并通过代谢组学揭示代谢机制	仅针对BB-12单一菌株进行研究，未验证其他益生菌株的适用性	开发可持续的益生菌生产工艺，利用农业废弃物替代传统MRS培养基	动物双歧杆菌乳亚种BB-12（Bifidobacterium animalis ssp. lactis BB-12）	机器学习	NA	代谢组学分析、有机酸分析	机器学习,深度学习,进化算法	实验数据,代谢组数据	NA	NA	Ridge-NSGAII（非支配排序遗传算法II）	OD（光密度）,生长速率,成本,有机酸产量	NA
164	2025-11-03	Heart rate estimation for U-Net and LSTM models combining multiple attention mechanisms 2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104406 PMID:41176397	研究论文	提出一种结合多重注意力机制的心率估计深度学习框架DRL-Unet，用于从噪声光电容积脉搏波信号中准确提取心率信息	集成去噪自编码器、U-Net架构和LSTM网络，并引入多头注意力机制和残差网络模块的多模态深度学习框架	仅使用公开数据集进行验证，未在更多临床场景中测试	提高噪声环境下心率估计的准确性和鲁棒性	光电容积脉搏波信号	机器学习	心血管疾病	PPG信号处理	DAE, U-Net, LSTM	生理信号	IEEE信号处理杯公开数据集	NA	U-Net, ResNet, Multi-Head Attention	MAE, MSE, RMSE, MAPE, Bias	NA
165	2025-11-03	Graph-enhanced deep learning for ECG arrhythmia detection: An integration of CNN-GNN-BiLSTM approach 2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104418 PMID:41176406	研究论文	提出一种集成CNN-GNN-BiLSTM的深度学习框架用于心电图心律失常自动分类	结合空间特征提取、图关系学习和时序依赖建模的集成框架，通过图注意力网络捕捉心拍间关系	未明确说明模型在临床环境中的实时部署验证情况	开发高精度的心律失常自动检测方法	心电图信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	心电图分析	CNN,GNN,BiLSTM	心电图信号和频谱图	三个基准ECG数据集（MIT-BIH、PTB、Chapman-Shaoxing）及合并的11类数据集	NA	CNN,Graph Attention Networks(GAT),BiLSTM	准确率	NA
166	2025-11-03	Reducing leads, enhancing wearable practicality: A comparative study of 3-lead vs. 12-lead ECG classification 2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104419 PMID:41176407	研究论文	本研究探索使用3导联心电图通过深度学习自动检测心脏异常的可行性，并与传统12导联心电图进行对比	提出结合迁移学习和One-vs-All分类策略的新型优化方法，在减少75%输入数据的情况下仅产生3%性能下降	仅使用PTB-XL公开数据库，未在更多临床环境中验证	开发更易获取且成本效益更高的简化导联心电图分类模型	心电图信号和心脏异常检测	机器学习	心血管疾病	心电图(ECG)	深度学习模型	心电图信号	PTB-XL公共数据库	NA	基于Ribeiro等人的12导联深度学习模型架构	微平均F1分数	NA
167	2025-11-03	Fast geometric deep learning for intraoperative soft tissue deformation estimation: Towards real-time AR guidance in liver surgery 2025-Nov, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104409 PMID:41176418	研究论文	提出一种用于术中软组织变形估计的快速几何深度学习框架，旨在实现肝脏手术中的实时AR导航	集成优化的PointNet++架构，结合多尺度特征提取、轻量级自注意力机制和残差特征传播，用于建模肝脏和血管变形	基于有限元法模拟数据集，需要进一步临床验证	开发实时软组织变形估计方法以支持AR导航系统	肝脏和血管组织	计算机视觉	肝脏疾病	有限元法模拟	深度学习	几何点云数据	有限元法模拟的肝脏拉伸过程数据集	NA	PointNet++	均方根误差, 准确率, 推理时间	NA
168	2025-11-03	Multidirectional interstitial flow promotes microvascular network formation: insights from a square chip-based platform 2025-Nov-01, Angiogenesis IF:9.2Q1 DOI:10.1007/s10456-025-10010-y PMID:41176522	研究论文	本研究开发了一种基于方形芯片的平台，首次证明多向间质流能促进微血管网络形成	首次开发能够生成多向间质流的方形芯片平台，并结合深度学习工具分析血管形态	未明确说明实验样本量和统计验证的详细信息	探索多向间质流对微血管网络形成的影响	微血管网络和肿瘤微环境	生物医学工程	肿瘤疾病	芯片实验室技术，深度学习图像分析	深度学习模型	显微图像数据	NA	NA	NA	NA	NA
169	2025-11-03	Residual bayesian attention networks for uncertainty quantification in regression tasks 2025-Nov-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-24093-6 PMID:41176534	研究论文	提出残差贝叶斯注意力框架，在回归任务中实现端到端概率推理能力	通过贝叶斯前馈层、多层残差贝叶斯注意力和贝叶斯协方差构造模块三个核心组件的紧密耦合，实现系统化的贝叶斯推理与Transformer架构集成	当前深度学习方法在多物理耦合系统建模中存在共同技术边界，框架主要适用于中等规模结构化数据场景	在深度序列建模中实现原则性的不确定性量化	序列建模任务中的回归问题	机器学习	NA	贝叶斯推理，径向基函数核	Transformer	结构化数据	NA	NA	残差贝叶斯注意力网络	预测区间校准质量	NA
170	2025-11-03	Deep learning for accurate tumour volume measurement and prediction of therapy response in paediatric osteosarcoma 2025-Nov-01, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-12115-w PMID:41176552	研究论文	开发两种自动卷积神经网络用于量化骨肉瘤肿瘤体积并预测化疗反应	首次将3D U-Net CNN应用于儿科骨肉瘤的肿瘤体积自动测量和化疗反应预测	回顾性研究，样本量有限（共101名患者），需要外部验证	评估骨肉瘤治疗反应，开发自动化肿瘤体积测量和化疗反应预测方法	儿科骨肉瘤患者	医学影像分析	骨肉瘤	磁共振成像	CNN	3D MRI图像	162次扫描来自81名患者（训练集），40次扫描来自20名患者（验证集）	NA	3D U-Net	Spearman相关系数, Bland-Altman图, Dice系数, 准确率, 灵敏度, 特异性, Hausdorff距离	NA
171	2025-11-03	Comparative Evaluation of Advanced Deep Learning, Image-to-Text Models, and Radiomics for Predicting Tumor Budding and Tumor-Stroma Ratio from Breast Ultrasound in Invasive Ductal Carcinoma 2025-Oct-31, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.10.020 PMID:41176437	研究论文	本研究比较了基于深度学习和放射组学的不同方法，用于从乳腺超声图像预测浸润性导管癌的肿瘤出芽和肿瘤-间质比	首次系统比较了图像分类深度学习、图像到文本转换和放射组学三种不同方法在预测乳腺癌肿瘤微环境特征方面的性能	样本量相对较小（153例患者），需要在更大规模数据集中验证模型的泛化能力	从术前超声图像非侵入性预测浸润性导管癌的肿瘤微环境特征	浸润性导管癌患者的乳腺超声图像	计算机视觉, 自然语言处理, 机器学习	乳腺癌	超声成像	CNN, Transformer, KNN, SVM, XGBoost	医学图像	153例经组织病理学确诊的浸润性导管癌患者	PyTorch, Scikit-learn	YOLOv11x-cls, DINOv2, Vision Transformer, BLIP-2	AUC, 准确率	NA
172	2025-11-03	Clinical utility of artificial intelligence models in radiology: a systemic scoping review of diagnostic and endovascular applications 2025-Oct-30, CVIR endovascular IF:1.2Q3 DOI:10.1186/s42155-025-00573-8 PMID:41162783	综述	系统综述人工智能在放射学诊断和介入治疗中的临床应用现状	首次系统评估AI在放射学多个疾病领域的临床应用范围，涵盖诊断和介入治疗两大方向	仅纳入23篇研究文献，样本量有限，未进行定量荟萃分析	评估人工智能在放射学领域的临床应用价值	放射科诊断和介入治疗相关的临床研究	医学影像分析	多种癌症（肺癌、肝癌、结直肠癌、前列腺癌、胰腺癌、乳腺癌、血液癌症）和血管疾病	NA	深度学习,卷积神经网络,自然语言处理,机器学习	医学影像数据	23篇同行评审研究文章	NA	NA	NA	NA
173	2025-11-03	A multi-label visualisation approach for malware behaviour analysis 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21848-z PMID:41168210	研究论文	提出一种结合目标检测、可解释人工智能和基于代理的大语言模型的多标签可视化恶意软件行为分析方法	首次引入专门用于恶意软件分类的目标检测数据集，扩展Grad-CAM为贝叶斯形式实现不确定性感知可视化，通过多代理推理模块减少幻觉和偏见	未明确说明数据集规模和具体实验环境限制	开发可解释且全面的恶意软件分析框架	恶意软件及其行为特征	计算机视觉,自然语言处理	NA	目标检测,可解释人工智能,大语言模型	目标检测模型,LLM	图像,API调用序列	NA	NA	Grad-CAM	多标签分类准确率,二分类准确率	NA
174	2025-11-03	Energy consumption prediction in buildings using LSTM and SVR modified by developed Henry gas solubility optimization 2025-Oct-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-21835-4 PMID:41168249	研究论文	提出一种结合小波分解、LSTM网络、支持向量回归和改进亨利气体溶解度优化算法的混合预测模型，用于建筑能耗预测	开发了新型混合预测框架，将小波分解特征提取、LSTM时序依赖捕捉、SVR精细估计与DHGSO参数优化相结合	NA	提高建筑能耗预测精度以优化能源管理、可持续性策略和运营效率	七个校园的建筑物能耗数据	机器学习	NA	小波分解	LSTM, SVR	时间序列数据	七个校园两年的每小时能耗数据	NA	LSTM, SVR	RMSE, MAPE	NA
175	2025-11-03	Multimodal Multitask Learning for Predicting Depression Severity and Suicide Risk Using Pretrained Audio and Text Embeddings: Methodology Development and Application 2025-Oct-30, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/66907 PMID:41166502	研究论文	开发了一种融合多任务学习、多模态学习和迁移学习的深度学习模型，用于同时预测抑郁症严重程度和自杀风险	首次将多任务学习与多模态融合策略结合，使用预训练的音频和文本嵌入来同时评估抑郁症严重程度和自杀风险	存在潜在的负迁移效应风险，需要谨慎实施多任务学习	评估多任务学习、多模态学习和迁移学习在联合分类抑郁症严重程度和自杀风险中的效果	100名抑郁症患者和100名健康对照者的中文音频录音和临床问卷数据	自然语言处理, 机器学习	抑郁症	音频处理, 文本分析	深度学习	音频, 文本	200名参与者（100名抑郁症患者和100名健康对照者）	NA	wav2vec 2.0, HuBERT, ERNIE-health	AUC	NA
176	2025-11-03	Artificial intelligence in hip and knee surgery: a bibliometric analysis of the 50 most cited articles 2025-Oct-30, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2025.104543 PMID:41176060	文献计量分析	对人工智能在髋膝关节手术领域被引次数最高的50篇文献进行计量分析	首次系统识别并分析人工智能在髋膝关节手术领域最具影响力的文献，揭示研究趋势和地理分布特征	仅分析高被引文献可能遗漏新兴研究，且髋关节手术和治疗导向的AI研究关注不足	评估人工智能在髋膝关节手术领域的研究现状和发展趋势	Web of Science核心合集中人工智能在髋膝关节手术领域的50篇高被引文献	医学信息学	骨科疾病	文献计量分析，描述性统计	深度学习	文献元数据，引用数据	50篇文献，累计7140次引用	NA	NA	引用次数，期刊影响因子，Pearson相关系数	NA
177	2025-11-03	A synergistic generative-ranking framework for tailored design of therapeutic single-domain antibodies 2025-Oct-29, Cell discovery IF:13.0Q1 DOI:10.1038/s41421-025-00843-8 PMID:41162386	研究论文	开发了一种基于深度学习的生成-排序框架TFDesign-sdAb，用于设计具有定制功能性的单域抗体	整合结构感知扩散模型和精细调优的排序器，同时优化互补决定区和框架区，使单域抗体获得新功能特性同时保持抗原特异性	NA	克服单域抗体缺乏Fc结构域导致的功能局限性和制造限制	单域抗体(sdAbs)	机器学习	NA	深度学习	扩散模型	结构数据	NA	NA	IgGM, A2binder	表达率, 结合亲和力, 纯化成功率	NA
178	2025-11-03	Multi head attention based deep learning framework for waxberry fruit object segmentation from high resolution remote sensing images 2025-Oct-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-20073-y PMID:41162410	研究论文	提出一种基于多头注意力的深度学习框架MAWNet，用于从高分辨率遥感图像中分割杨梅果实	结合增强残差块、Transformer块、空洞空间金字塔池化块和多空洞卷积块，有效解决果实遮挡、重叠和光照变化等挑战	未提及模型在更大规模数据集或不同果树品种上的泛化能力	开发自动化果实采摘设备中的精确果实分割技术	果园环境中的杨梅果实	计算机视觉	NA	高分辨率遥感成像	CNN, Transformer	图像	NA	NA	U-Net, ResNet, Transformer, ASPP	准确率, IoU, Dice系数	NA
179	2025-11-03	Predicting short- to long-term breast cancer risk from longitudinal mammographic screening history 2025-Oct-29, NPJ breast cancer IF:6.5Q1 DOI:10.1038/s41523-025-00831-x PMID:41162416	研究论文	提出一种整合传统风险因素和纵向乳腺X线摄影数据的深度学习模型，用于预测短期至长期乳腺癌风险	首次开发能够整合纵向乳腺X线筛查历史和多时间点检查的深度学习模型，捕捉乳腺组织随时间变化的细微特征	仅使用内部数据集和单一外部验证集，需要更多样化人群的验证	乳腺癌风险评估和个体化筛查策略优化	女性乳腺癌患者和筛查人群	数字病理学	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	医学影像	171,168张乳腺X线图像，来自9,133名女性	NA	MTP-BCR	AUC	NA
180	2025-10-31	Combining deep learning and microfluidics for fast and noninvasive sorting of zebrafish embryo 2025-Oct-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17946-7 PMID:41162419	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA