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
161	2025-09-15	Indel calling from ONT sequencing data of family trios via sparse attention and 3D convolution 2025-Jul-02, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf430 PMID:40828510	研究论文	提出基于稀疏注意力和3D卷积的深度学习模型，用于从家系三代的ONT长读长测序数据中准确检测Indel变异	采用稀疏连接注意力网络和3D卷积块，创新性地结合通道与空间双重注意力机制，有效区分测序错误与真实Indel	未明确说明模型在其他测序平台或数据质量下的泛化能力	提升家系三代测序数据中Indel检测的准确率	家系三代（父母与子代）的ONT测序数据	生物信息学	遗传性疾病	ONT长读长测序	稀疏注意力网络、ResNet、3D CNN	基因组测序数据	基于ONT Q20数据集的家系三代样本
162	2025-09-15	A variational deep-learning approach to modeling memory T cell dynamics 2025-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013242 PMID:40705818	研究论文	提出一种结合深度学习和随机变分推理的方法，用于从高维单细胞数据中同时推断动态模型参数和细胞群体结构	开发了一种直接基于单细胞流式细胞术数据（而非预定义聚类动力学）同时推断动态模型参数和群体结构的新方法	NA	研究流感病毒感染小鼠肺组织中驻留记忆CD4和CD8 T细胞的发育和持久性动态	小鼠肺组织中的记忆T细胞（CD4和CD8 T细胞）	计算生物学	流感病毒感染	单细胞流式细胞术，深度学习，随机变分推理	变分深度学习模型	单细胞高维表型数据	NA
163	2025-09-15	Regional climate projections using a deep-learning-based model-ranking and downscaling framework: application to European climate zones 2025-Jul, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36872-9 PMID:40815421	研究论文	提出一种基于深度学习的多模型评估与降尺度框架，用于改进欧洲气候区的区域气候预测	结合DL-TOPSIS机制对32个CMIP6模型进行排名，并利用先进深度学习模型进行高分辨率降尺度	仅关注温度变量、未量化情景不确定性、transformer模型计算成本较高	提高区域气候预测的准确性和分辨率	欧洲五个柯本-盖格气候区（热带、干旱、温带、大陆性、极地）	机器学习	NA	深度学习降尺度，DL-TOPSIS多标准排名	Vision Transformer (ViT), GeoSTANet, CNN-LSTM, ConvLSTM	气候模型数据	32个CMIP6模型在四个季节的评估
164	2025-09-15	Developing a deep learning-based imaging diagnostic framework, PVDNet, for differentiating pulmonary artery sarcoma and pulmonary thromboembolism: a multi-center observational study 2025-Jul, The Lancet regional health. Western Pacific DOI:10.1016/j.lanwpc.2025.101625 PMID:40933027	研究论文	开发并验证基于深度学习的成像诊断框架PVDNet，用于区分肺动脉肉瘤和肺血栓栓塞	提出首个多中心DL模型PVDNet，在CTPA图像上实现PAS与PTE的细粒度分类，性能接近资深放射科专家水平	模型在区分急性与慢性PTE方面仍需进一步优化	通过深度学习提升肺动脉肉瘤与肺血栓栓塞的影像学鉴别诊断准确性	952例患者的CTPA图像数据（含470例急性PTE、363例慢性PTE和119例PAS）	医学影像分析	肺血管疾病	CT肺动脉造影（CTPA）与深度学习	CNN（基于图像分类的DL框架）	医学影像（CTPA图像）	952例患者（来自15家中心），其中训练集590例，内部测试集186例，外部验证集176例
165	2025-09-15	Open-Source Periorbital Segmentation Dataset for Ophthalmic Applications 2025 Jul-Aug, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100757 PMID:40933660	研究论文	创建并验证了一个用于眼睑整形分割和眶周距离预测的开源数据集	首个专门为眼睑整形和颅面分割任务设计的公开数据集，并提供开源工具包	NA	开发并验证用于深度学习的眶周结构分割数据集	人脸图像中的眼部区域，包括虹膜、巩膜、眼睑、泪阜和眉毛	计算机视觉	NA	深度学习分割	DeepLabV3	图像	2842张图像，来自两个开源数据集
166	2025-09-15	Deep learning integration of chest computed tomography and plasma proteomics to identify novel aspects of severe COVID-19 pneumonia 2025-Jul, Journal of intensive medicine DOI:10.1016/j.jointm.2024.11.001 PMID:40933743	研究论文	本研究通过深度学习整合胸部CT影像与血浆蛋白质组学，识别重症COVID-19肺炎的新特征	首次结合上下文感知自监督表示学习（CSRL）与蛋白质组数据构建图像-表达轴（IEAs），揭示疾病异质性并关联治疗反应	研究仅基于2022-2023年单一人群队列，未包含外部验证集	解析重症COVID-19肺炎的异质性并探索预后预测标志物	重症COVID-19肺炎患者	数字病理学	COVID-19	Olink炎症panel蛋白质组检测、CT影像分析	上下文感知自监督表示学习（CSRL）、深度学习模型	医学影像（CT）、蛋白质组数据、临床数据	1979例患者（训练集630例，测试集1349例）
167	2025-09-15	The Application and Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence in Rhinology: A Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87966 PMID:40821134	综述	本文系统回顾了人工智能在鼻科学中的应用及其诊断准确性，重点关注临床实用性和实施障碍	首次系统评估多种AI技术（包括CNN、ML和大语言模型）在鼻科学多个诊断任务中的综合表现	大多数研究存在中度偏倚风险，缺乏临床整合验证，方法学异质性较大	评估人工智能技术在鼻科学领域的应用和诊断准确性	鼻科学相关的诊断任务，包括图像解读、细胞学分类和临床决策支持	医疗人工智能	鼻科疾病	机器学习、深度学习、大语言模型	CNN, ML models, ChatGPT, Gemini	医学图像、患者报告数据、临床问题文本	基于17篇全文研究的系统回顾，其中12篇符合纳入标准
168	2025-09-15	Correction to: A deep learning model for classifying left ventricular enlargement for both transthoracic echocardiograms and handheld cardiac ultrasound 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf104 PMID:40822533	correction	对一篇关于深度学习模型分类左心室扩大的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
169	2025-09-15	Cerebral blood flow monitoring using a deep learning implementation of the two-layer diffuse correlation spectroscopy analytical model with a 512 × 512 SPAD array 2025-Jul, Neurophotonics IF:4.8Q1 DOI:10.1117/1.NPh.12.3.035008 PMID:40831579	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和双层扩散相关光谱分析模型的实时脑血流监测方法	首次将深度学习与双层DCS分析模型结合，实现35毫米源探距离下的实时脑血流监测，显著提升计算速度和脑血流敏感性	虽然双层分析拟合性能最优，但其依赖严格假设和前提条件，且计算复杂不适合实时监测	开发快速准确的DCS数据处理方法，实现实时脑灌注监测	脑血流指数（CBFi）监测	生物医学工程	脑血管疾病	扩散相关光谱（DCS）、蒙特卡洛模拟、512×512 SPAD阵列	深度学习	光学信号	通过蒙特卡洛模拟生成测试数据集，并进行两项体内生理响应测试
170	2025-09-15	AI-Driven Neonatal MRI Interpretation: A Systematic Review of Diagnostic Efficiency, Prognostic Value, and Implementation Barriers for Hypoxic-Ischemic Encephalopathy 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.88212 PMID:40831854	系统综述	本文系统综述了人工智能在新生儿缺氧缺血性脑病MRI诊断与预后评估中的效率、价值及实施障碍	首次系统评估AI（特别是CNN）在HIE新生儿MRI分析中的诊断效能与预后预测价值，并与传统放射学评估进行对比	纳入研究样本量较小（100-200例），MRI协议存在异质性，且计算需求较高	评估AI在新生儿缺氧缺血性脑病神经影像中的诊断效率、预后价值及临床实施挑战	缺氧缺血性脑病（HIE）新生儿	医学影像分析	新生儿脑病	深度学习	CNN（卷积神经网络）	MRI影像	5项研究（总样本量未明确，单项研究n=100-200）
171	2025-09-15	Hybrid deep learning enables multi-institutional delineation of active bone marrow for gynecologic radiotherapy 2025-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100823 PMID:40837604	研究论文	开发一种混合深度学习方法，用于在妇科癌症患者的CT图像中分割活性骨髓，以支持放疗中的骨髓保护	提出结合nnU-Net预测与解剖骨结构的混合nnU-Net方法，通过布尔运算进行后处理，实现多机构活性骨髓的精确分割	研究为回顾性设计，仅包含319例患者，前瞻性验证案例数量有限（2例）	开发深度学习模型以在CT图像中自动识别活性骨髓，为妇科放疗提供骨髓保护策略	妇科癌症患者	数字病理	妇科癌症	18F-FDG PET/CT，深度学习	混合nnU-Net, U-Net, V-Net, ResU-Net, nnU-Net, UNETR	CT图像	319例患者（来自5个机构），其中290例用于训练，29例用于独立测试
172	2025-09-15	Insights Into AI-Enabled Early Diagnosis of Oral Cancer: A Scoping Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.88407 PMID:40842743	综述	本文通过范围综述评估人工智能在口腔癌早期诊断中的应用与潜力	系统总结了2016-2025年间AI技术在口腔癌早期诊断中的最新进展，特别关注深度学习模型在敏感性和特异性方面的优异表现	纳入研究的方法和数据集存在异质性，可能影响结果的一致性	评估各种人工智能技术在口腔癌早期诊断中的效果和应用前景	口腔潜在恶性病变(OPMDs)和口腔癌(OC)	digital pathology	oral cancer	AI-based diagnostic techniques	CNN, Deep CNN, ANN, random forest, decision tree	photographic images, mobile images, cytology images, radiographic images	28篇符合纳入标准的研究（从88篇检索文献中筛选）
173	2025-09-15	Artificial intelligence in disease diagnostics: a comprehensive narrative review of current advances, applications, and future challenges in healthcare 2025-Jul, Annals of medicine and surgery (2012) DOI:10.1097/MS9.0000000000003423 PMID:40851938	综述	本文全面回顾了人工智能在疾病诊断领域的当前进展、应用及未来挑战	系统整合AI在医疗诊断多领域的应用现状，并针对资源匮乏环境提出创新性解决框架	属于叙述性综述，未进行定量数据整合或质量评估	探讨人工智能在疾病诊断中的技术进展、实际应用与实施障碍	医疗诊断系统中的人工智能技术及应用案例	医疗人工智能	多疾病领域（含癌症等）	机器学习、深度学习、自然语言处理	NA	多模态医疗数据（影像、病理、文本等）	NA（文献综述未涉及具体样本量）
174	2025-09-15	Deep learning algorithms from histopathological images stratify molecular subtypes for leiomyosarcoma: a proof-and-concept diagnostic study 2025-Jun-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002667 PMID:40557542	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习算法从组织病理学图像中分层平滑肌肉肉瘤分子亚型及预测生存	首次应用深度学习模型于平滑肌肉肉瘤的分子亚型分层和生存预测，并通过计算可视化辅助病理学家提升诊断准确性和效率	需要大型前瞻性队列进一步验证	开发并验证深度学习算法用于平滑肌肉肉瘤的分子亚型分层和生存预测	平滑肌肉肉瘤患者	数字病理学	平滑肌肉肉瘤	深度学习	DenseNet121, ResNet50	图像	训练集154例WSIs（1,579,215个图块），外部测试集80例WSIs（555,211个图块）
175	2025-09-15	Association of peripheral immune markers with brain age and dementia risk estimated using deep learning methods 2025-Jun-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002746 PMID:40561180	研究论文	本研究利用深度学习模型分析外周免疫标志物与脑年龄及痴呆风险的关联	首次结合深度学习脑年龄预测模型（SFCN）与大规模生物样本库数据，量化外周免疫标志物与脑老化加速及痴呆风险的关联	观察性研究设计无法确立因果关系，依赖神经影像数据质量	探究外周免疫系统标志物对脑老化加速及痴呆发生的影响	UK Biobank数据库中的322,761名参与者	医学影像分析	神经退行性疾病	神经影像分析、Cox回归、多元线性回归	SFCN（Simple Fully Convolutional Network）	神经影像数据、临床数据	322,761名参与者，其中4,277例痴呆病例
176	2025-09-15	Towards interpretable molecular and spatial analysis of the tumor microenvironment from digital histopathology images with HistoTME-v2 2025-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.11.658673 PMID:40747415	研究论文	提出一种基于弱监督深度学习的框架HistoTME-v2，直接从H&E染色病理图像预测肿瘤微环境中细胞类型特异性转录组特征活性	无需单细胞或图像块级标注即可实现全幻灯片级别的肿瘤微环境分析，支持泛癌种应用并具备空间分布解析能力	性能依赖于训练数据的质量和规模，外部验证集的相关系数略低于内部验证	开发低成本、高通量的肿瘤微环境分析工具，推动空间生物学在常规病理工作流程中的应用	25种实体肿瘤的H&E染色全幻灯片图像	数字病理学	多种癌症（泛癌种）	H&E染色、空间转录组学、多重成像（CODEX, IHC）	弱监督深度学习框架	图像	内部验证：7,586张WSI（6,901名患者，24种癌症类型）；外部验证：5,657张WSI（1,775名患者，9种癌症类型）；空间验证：259张WSI（154名患者，7种癌症类型）
177	2025-09-15	VNC-Dist: A machine learning-based semi-automated pipeline for quantification of neuronal positioning in the C. elegans ventral nerve cord 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.16.623955 PMID:40661438	研究论文	开发了一个基于机器学习的半自动化软件工具包VNC-Dist，用于量化秀丽隐杆线虫腹神经索中神经元细胞体的位置	结合深度学习（改进的Segment Anything Model）和其他工具，替代手动测量，实现更快速准确的神经元定位分析	NA	研究控制腹神经索神经元定位和排列的细胞与分子机制	秀丽隐杆线虫腹神经索中的运动神经元（DD、DA、DB类）	数字病理学	NA	显微镜成像、深度学习、图像分割	改进的Segment Anything Model (SAM)	显微镜图像	多个已知破坏神经元定位的遗传突变体
178	2025-09-15	Using deep learning to predict internalizing problems from brain structure in youth 2025-May-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.28.625869 PMID:40654936	研究论文	使用深度学习基于青少年脑结构预测内化问题（如焦虑和抑郁）	首次利用深度学习从多维度脑结构特征中预测内化问题的横断面及纵向恶化轨迹，并在神经发育条件人群中表现出良好性能	纵向模型在普通人群样本中预测性能一般（AUC=0.66），且主要依赖脑结构数据，未整合其他生物或环境因素	探索内化问题的生物标志物，开发预测模型以识别高风险个体	青少年人群，包括普通人群和神经发育条件（如自闭症、ADHD）患者	机器学习	精神健康疾病	深度学习	深度学习模型（具体架构未说明）	脑结构数据（厚度、表面积、体积）	横断面分析14,523人，纵向分析10,540人，数据来自ABCD、HBN、HCP-D和POND四个大型数据集
179	2025-09-15	Preclinical Evaluation of an Interactive Image Search System of Oral Pathology 2025-May-04, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251329042 PMID:40320652	研究论文	评估基于深度学习的交互式图像检索系统Luigi-Oral在口腔肿瘤诊断中的临床前有效性	首次在近临床环境中远程评估交互式CBIR系统对病理学家诊断准确性的提升效果，特别是在罕见病例中	误诊可能源于查询输入不当、罕见形态类型检索性能差、缺乏详细临床信息或系统无法检索到准确类别	验证交互式图像搜索系统在辅助口腔肿瘤诊断中的实用性和有效性	口腔肿瘤病例	数字病理学	口腔肿瘤	深度学习，基于内容的图像检索(CBIR)	深度学习模型	图像	28名病理学家（15名普通病理学家和13名口腔病理学家）评估来自2个机构的10个回顾性测试病例，数据库包含85个口腔肿瘤类别的603个病例的54,676个图像块
180	2025-09-15	Optimizing Coronary CT Image Reconstruction With Deep Learning for Improved Quality: A Retrospective Study 2025-Apr-01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001746 PMID:40241428	研究论文	本研究评估深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中相比传统迭代重建对图像质量的提升效果	首次在CCTA中系统比较深度学习图像重建(DLIR-H)与自适应统计迭代重建(ASIR-V)，证明DLIR-H显著降低图像噪声并提升信噪比	回顾性研究设计，样本量有限（100例患者），未评估对临床结局的长期影响	优化冠状动脉CT图像重建质量以提升诊断准确性	疑似冠状动脉疾病患者	医学影像分析	心血管疾病	深度学习图像重建(DLIR)，CT扫描	深度学习模型（具体架构未说明）	CT影像数据	100例连续疑似CAD患者