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
1801	2025-12-04	Automated Technique for Brain Tumor Detection From Magnetic Resonance Imaging Based on Local Features, Ensemble Classification, and YOLOv3 2025, BioMed research international IF:2.6Q3 DOI:10.1155/bmri/5531209 PMID:41321695	研究论文	本文探索了一种基于局部特征、集成分类和YOLOv3的自动化方法，用于从脑部MRI扫描中检测脑肿瘤	提出了两种新颖技术：一种使用SVM和KNN的集成分类方法，另一种采用YOLOv3深度学习模型进行肿瘤检测和定位	未明确说明研究的具体局限性，如数据集规模、模型泛化能力或临床验证的不足	开发一种新颖的自动化脑肿瘤检测技术，以解决传统方法识别缓慢和人为错误的问题	脑部MRI扫描图像中的脑肿瘤	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	集成分类器, YOLOv3	图像	开源数据集和从巴基斯坦拉合尔医院收集的数据，具体样本数量未明确	NA	YOLOv3	准确率, 精确率, 召回率, 平均交并比	NA
1802	2025-12-04	Differences in abundance and functional intensity of characteristic microorganisms of tea plant rhizosphere soils contribute to the differentiation of tea quality in different rocky zones 2025, Frontiers in microbiology IF:4.0Q2 DOI:10.3389/fmicb.2025.1704146 PMID:41321831	研究论文	本研究通过分析武夷岩茶不同岩区（正岩、半岩、洲茶）茶树根际土壤和叶片样本，揭示了根际微生物群落差异对茶叶品质形成的影响机制	首次结合机器学习深度学习识别出关键特征微生物属（如Aspergillus和Penicillium），并揭示其丰度与茶叶品质指标、土壤理化性质及功能强度的显著正相关关系	研究主要基于相关性分析，未通过实验验证微生物功能对茶叶品质的直接因果作用，且样本范围限于武夷岩茶特定岩区	探究不同岩区茶树根际微生物群落差异如何影响武夷岩茶“岩韵”品质的形成	武夷岩茶茶树根际土壤微生物群落及茶叶品质指标（儿茶素、茶氨酸、咖啡因含量）	微生物生态学	NA	土壤理化分析、微生物群落分析、功能预测分析	机器学习深度学习	土壤样本、叶片样本、微生物群落数据	来自正岩、半岩、洲茶三个岩区的茶树根际土壤和叶片样本	NA	NA	NA	NA
1803	2025-12-04	An integrative structural biology approach to identify the binding mode of a nanobody towards the pea ascorbate peroxidase 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.024 PMID:41321999	研究论文	本研究通过整合交联质谱、氢氘交换质谱与建模技术，预测了纳米抗体与豌豆抗坏血酸过氧化物酶的结合模式	提出了一种结合实验数据与建模的混合方法，以较低实验成本获得准确的生物分子结合模式预测，并设计了验证性突变体	深度学习模型对新靶标及难建模生物分子类别（如纳米抗体）的无约束预测仍不够可靠	优化生物传感器等诊断设备，需理解捕获与靶标生物分子相互作用的分子细节	纳米抗体与豌豆抗坏血酸过氧化物酶（植物氧化应激生物标志物）的复合物	结构生物学	NA	交联质谱、氢氘交换质谱、建模	深度学习模型	质谱数据、结构模型	NA	NA	NA	NA	NA
1804	2025-12-04	AI driven network pharmacology: Multi-scale mechanisms of traditional Chinese medicine from molecular to patient analysis 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.11.016 PMID:41322006	综述	本文系统回顾了人工智能驱动的网络药理学方法在揭示中药从分子到患者的多尺度作用机制方面的最新进展	将人工智能（特别是机器学习、深度学习和图神经网络）与网络药理学结合，以系统、准确地分析中药从分子相互作用到患者疗效的跨尺度机制	传统网络药理学方法存在噪声大、维度高、难以捕捉动态和时间序列、跨尺度整合不足等局限性，限制了其在精确机制分析和临床转化中的应用	探索人工智能驱动的网络药理学方法，以克服传统方法的局限，揭示中药“多成分-多靶点-多通路”的整体作用机制	传统中药（TCM）	网络药理学	NA	网络药理学，整合化学信息、组学数据和临床疗效证据	机器学习（ML），深度学习（DL），图神经网络（GNN）	化学信息，组学数据，临床疗效证据	NA	NA	NA	NA	NA
1805	2025-12-04	Using deep learning to detect upper limb compensation in individuals post-stroke using consumer-grade webcams-A feasibility study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1645369 PMID:41322226	研究论文	本研究探讨了使用消费级网络摄像头结合人体姿态估计和深度学习算法，自动检测中风患者在执行饮水任务时的代偿性运动的可行性	首次将消费级网络摄像头与MediaPipe人体姿态估计及深度学习模型结合，用于中风患者上肢代偿运动的自动检测，为家庭康复评估提供了新方法	模型泛化能力受限，主要受限于人体姿态估计的测量不确定性、代偿策略数据不足以及准确标签的缺乏	开发一种基于消费级摄像头的自动检测系统，用于评估中风患者的上肢代偿运动，以支持家庭康复	20名轻度至中度上肢功能障碍的中风患者	计算机视觉	中风	人体姿态估计，光学运动捕捉系统	CNN, LSTM	视频	20名参与者，多次重复饮水任务	MediaPipe	卷积神经网络，长短期记忆网络	准确率	NA
1806	2025-12-04	Review of deep learning models with Spiking Neural Networks for modeling and analysis of multimodal neuroimaging data 2025, Frontiers in neuroscience IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fnins.2025.1623497 PMID:41322350	综述	本文综述了利用脉冲神经网络（SNNs）建模和分析多模态神经影像数据的最新进展	系统回顾了SNNs在处理复杂时空脑数据方面的优势，特别是在多模态融合任务中超越传统深度学习方法的表现	面临多模态数据融合、计算需求高以及大规模数据集有限的挑战	评估SNNs在神经影像分析中的应用趋势、研究主题和地理贡献	21篇选定的出版物	机器学习和数字病理学	神经系统疾病	多模态神经影像分析	SNNs	多模态神经影像数据	NA	NA	NA	分类、特征提取和预测任务的性能评估	NA
1807	2025-12-04	LesionSCynth: A simple parametric lesion synthesis method to improve spinal cord lesion segmentation in low-data scenarios 2025, Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/IMAG.a.1029 PMID:41322363	研究论文	本研究提出了一种名为LesionSCynth的参数化框架，用于在脊髓MRI中合成高信号病变，以改善低数据场景下的多发性硬化病变分割	基于对真实病变强度分布的分析，提出了一种简单参数化的病变合成方法，在低数据情况下显著提升了分割性能，并优于现有领先的病变合成方法	NA	减少脊髓MRI中多发性硬化病变分割的标注负担，并提高在低数据情况下的分割性能	脊髓MRI中的多发性硬化病变	数字病理学	多发性硬化	MRI	NA	图像	17个真实采集样本	NA	NA	FROC	NA
1808	2025-12-04	The role of artificial intelligence in enhancing breast cancer screening and diagnosis: A review of current advances 2025, BioImpacts : BI IF:2.2Q3 DOI:10.34172/bi.30984 PMID:41322389	综述	本文综述了人工智能在乳腺癌筛查和诊断中的当前进展及其多方面的应用	强调了人工智能在乳腺癌管理中，特别是在影像筛查、基因组学、免疫学分析和药物发现方面的创新应用潜力	指出仍需进一步研究以克服临床环境中的挑战和监管障碍	探讨人工智能如何增强乳腺癌的筛查、诊断和治疗个性化	乳腺癌	机器学习	乳腺癌	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1809	2025-12-04	Hierarchical classification of anterior cruciate ligament using deep learning for athletes healthcare 2025, BioImpacts : BI IF:2.2Q3 DOI:10.34172/bi.31060 PMID:41322394	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的层次化模型，用于自动检测和分类前交叉韧带损伤	结合注意力机制和层次化特征提取，提高了ACL分割和分类的准确性	未明确提及模型在多样化数据集或临床环境中的泛化能力	开发自动评估前交叉韧带损伤的方法，以支持运动员医疗保健和快速诊断	膝关节MRI图像中的前交叉韧带区域	计算机视觉	前交叉韧带损伤	MRI成像	CNN	图像	NA	NA	编码器-解码器架构, 层次化卷积神经网络	准确率	NA
1810	2025-12-04	A hybrid deep learning framework for SEM-based air pollutant analysis: Mamba integration and GAN-augmented training 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1664317 PMID:41322471	研究论文	本文提出了一种用于基于扫描电镜图像的空气污染物成分分类的混合深度学习框架	将Mamba（一种具有线性计算复杂度的状态空间模型）集成到图像分类流程中，以建模长程依赖关系，并引入基于CGAN的数据增强策略来合成逼真的SEM样颗粒图像以扩充训练集	NA	准确分析空气污染物成分，以应对空气污染对公共健康和生态稳定构成的威胁	空气污染物成分	计算机视觉	NA	扫描电镜（SEM）成像	CNN, Mamba, GAN	显微图像或光谱图像	NA	NA	Mamba, CGAN	检测准确率, 推理速度	NA
1811	2025-12-04	Synthetic CT generation from CBCT using deep learning for adaptive radiotherapy in prostate cancer 2025, Frontiers in radiology DOI:10.3389/fradi.2025.1680803 PMID:41322652	研究论文	本研究评估了基于深度学习的模型从前列腺癌患者的CBCT图像生成合成CT的准确性，并探讨了其在治疗计划和自适应放疗决策中的临床应用潜力	使用U-Net和ResU-Net等简单架构的深度学习模型，从CBCT图像生成合成CT，以支持前列腺癌自适应放疗的精确剂量计算和工作流程	研究样本量较小（仅10名患者），且为回顾性研究，可能限制了结果的普遍性	评估深度学习模型生成合成CT的准确性，并研究其在前列腺癌自适应放疗中的临床应用	前列腺癌患者的CBCT和CT图像	数字病理学	前列腺癌	锥形束计算机断层扫描	CNN	图像	10名前列腺癌患者，每人提供50组CBCT-CT配对数据（包括1个计划CT和5个不同治疗日的CBCT扫描）	PyTorch	U-Net, ResU-Net	SSIM, PSNR, MAE, HU差异分布	NA
1812	2025-12-04	Assessment of functional decline in stroke patients using 3D deep learning and dynamic functional connectivity based on resting-state fMRI 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1666991 PMID:41323228	研究论文	本研究开发了一种基于静息态功能磁共振成像和动态功能连接特征的3D深度学习框架，用于自动评估脑卒中患者上肢运动障碍的严重程度	首次结合动态功能连接特征与3D卷积神经网络，实现了对脑卒中患者上肢运动障碍严重程度的高精度自动分类	样本量相对较小（仅69名患者），且分类仅基于二分组（轻度至中度与重度），未涵盖更细粒度的障碍分级	开发自动化方法评估脑卒中患者上肢运动障碍的严重程度	69名脑卒中患者	医学影像分析	脑卒中	静息态功能磁共振成像	3D-CNN	功能磁共振成像数据	69名脑卒中患者（29名轻度至中度障碍，40名重度障碍）	NA	3D卷积神经网络	平衡准确率, 特异性, 敏感性	NA
1813	2025-12-04	AI-assisted MRI segmentation analysis of brain region volume alterations in Parkinson's disease 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1666556 PMID:41323344	研究论文	本研究利用深度学习自动分割技术分析帕金森病患者脑区体积变化与病程的关联	采用深度学习自动全脑区域分割技术，系统探究了帕金森病患者多个脑区体积与病程的横断面关联	样本量较小（83例），且为回顾性研究设计，可能影响结果的普遍性	探究帕金森病患者脑区体积变化与疾病进展的关联	帕金森病患者	数字病理学	帕金森病	磁共振成像（MRI）	深度学习	图像	83例帕金森病患者	NA	NA	NA	NA
1814	2025-12-04	AI-based prediction of pathological risk factors in lung adenocarcinoma from CT imaging: bridging innovation and clinical practice 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1687360 PMID:41323376	综述	本文综述了基于人工智能（AI）特别是深度学习（DL）在肺腺癌CT影像中预测病理风险因素的最新进展、应用与局限	总结了AI在预测肺腺癌特定高风险病理亚型（如气腔播散、高危亚型、隐匿淋巴结、脏层胸膜侵犯）方面的创新应用，并强调提升模型可解释性与临床适用性的方向	当前研究面临数据集多样性与规模有限、模型可解释性不足以及临床适用性有待增强等挑战	回顾AI在肺腺癌病理风险因素预测领域的研究进展，旨在为未来研究提供参考并推动AI在该领域的开发与应用	肺腺癌（LUAD）及其相关的病理风险因素，如气腔播散、高危病理亚型、隐匿淋巴结和脏层胸膜侵犯	数字病理学	肺癌	深度学习（DL）	NA	CT影像	NA	NA	NA	NA	NA
1815	2025-12-04	Predictive performance of MRI and CT radiomics in predicting the response to induction chemotherapy in nasopharyngeal carcinoma: a network meta-analysis 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1590420 PMID:41323390	荟萃分析	本研究通过网络荟萃分析评估了基于MRI和CT的影像组学方法在预测鼻咽癌诱导化疗反应中的准确性	首次通过网络荟萃分析比较不同影像组学模型（包括基于MRI的SVM模型、临床-影像组学融合模型以及基于CT的深度学习CNN模型）在预测鼻咽癌诱导化疗反应中的性能，并利用SUCRA值对模型进行排序	纳入的研究存在偏倚风险（7项研究被PROBAST评估为有偏倚风险），且需要标准化协议、前瞻性多中心验证以及肿瘤微环境机制研究的进一步支持才能实现临床转化	评估不同影像组学方法在预测鼻咽癌对诱导化疗反应中的准确性	鼻咽癌患者	数字病理学	鼻咽癌	影像组学	SVM, CNN	医学影像（MRI, CT）	1550名受试者（来自10项研究）	NA	卷积神经网络	灵敏度, 特异性, 准确率, AUC	NA
1816	2025-12-04	Comparison of Radiomics and Deep Learning Using Intestinal Ultrasound Images for Differentiating Inflammatory and Fibrotic Intestinal Strictures in Crohn's Disease 2025, Journal of inflammation research IF:4.2Q2 DOI:10.2147/JIR.S546832 PMID:41323560	研究论文	本研究比较了基于放射组学和深度学习方法，利用肠道超声图像区分克罗恩病中炎症性和纤维化性肠道狭窄的性能	首次将深度学习和放射组学应用于肠道超声图像，以区分克罗恩病中的肠道狭窄类型，并通过类激活映射增强模型的可解释性	研究为回顾性分析，样本量相对较小（64名患者，87张图像），可能影响模型的泛化能力	比较放射组学和深度学习在区分克罗恩病肠道狭窄类型方面的性能，以支持临床治疗决策	克罗恩病患者的肠道超声图像	计算机视觉	克罗恩病	肠道超声，Masson三色染色	深度学习模型	图像	64名克罗恩病患者，共87张肠道超声图像	NA	NA	准确率，灵敏度，特异性，ROC曲线下面积	NA
1817	2025-12-04	Scoping the Landscape of Deep Learning for Alzheimer's Disease Stage Classification: Methods, Challenges, and Opportunities 2025, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/bmef.0202 PMID:41323574	综述	本文是一篇范围综述，旨在梳理和评估深度学习在阿尔茨海默病分期分类中的应用现状、方法、挑战与机遇	首次对2018年至2024年间发表的深度学习应用于阿尔茨海默病分期分类的研究进行系统性范围综述，通过比较分析揭示了迁移学习与定制CNN模型在准确率上的微小差异，并强调了外部验证和成本效益评估的严重缺失	综述仅分析了18篇同行评审研究，样本量有限；研究主要关注已发表文献，可能未涵盖未发表或正在进行的研究；对方法学局限性和转化障碍的分析主要基于文献报告，缺乏实证验证	评估深度学习在阿尔茨海默病分期分类中的当前性能基准，识别方法学局限性，并突出转化到临床应用的障碍	2018年至2024年间发表的18篇关于深度学习应用于阿尔茨海默病分期分类的同行评审研究	数字病理学	阿尔茨海默病	NA	CNN, 迁移学习	NA	NA	NA	NA	准确率	NA
1818	2025-12-04	Sex and age estimation from cardiac signals captured via radar using data augmentation and deep learning: a privacy concern 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1616770 PMID:41324021	研究论文	本研究首次探讨了从雷达获取的心电信号中推断性别和年龄等人口统计信息的可能性，揭示了雷达生物识别系统潜在的隐私风险	首次研究从雷达获取的心电信号中推断性别和年龄等人口统计信息，并采用条件Wasserstein生成对抗网络进行数据增强以应对小数据集限制	数据集规模较小，仅包含30名受试者，且年龄分类仅分为两个组别（18-29岁和30-65岁）	研究雷达获取的心电信号中是否包含可推断性别和年龄等敏感人口统计信息，以评估相关隐私风险	雷达获取的心电信号	机器学习	NA	雷达技术	CNN, GAN	时频表示（尺度图）	30名受试者	NA	卷积神经网络，条件Wasserstein生成对抗网络	准确率	NA
1819	2025-12-04	Clustering single-cell RNA sequencing data via iterative smoothing and self-supervised discriminative embedding 2024-07, Oncogene IF:6.9Q1 DOI:10.1038/s41388-024-03074-5 PMID:38834657	研究论文	提出了一种名为scRISE的深度聚类方法，用于单细胞RNA测序数据的聚类分析	结合了基于图自编码器的迭代平滑模块和具有自适应相似度阈值的自监督判别嵌入模块，以去噪数据并优化聚类	未明确提及方法在极大规模数据集上的计算效率或泛化能力	解决单细胞RNA测序数据聚类中相似度度量选择的挑战	单细胞RNA测序数据	机器学习	头颈鳞状细胞癌	单细胞转录组测序	图自编码器	基因表达数据	17个单细胞RNA测序数据集	NA	图自编码器	NA	NA
1820	2025-12-04	A visual-language foundation model for computational pathology 2024-03, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-024-02856-4 PMID:38504017	研究论文	本文介绍了一种用于计算病理学的视觉-语言基础模型CONCH，通过任务无关的预训练处理多样化的病理图像和文本数据	开发了首个利用超过117万图像-标题对进行视觉-语言对比学习的病理学基础模型，支持多任务迁移且无需额外监督微调	未明确讨论模型在特定疾病或小样本场景下的泛化能力限制	构建一个能够处理病理学图像和文本的多任务基础模型，以解决医学领域标签稀缺和任务局限性问题	多样化的病理学图像、生物医学文本及图像-标题对	计算病理学	NA	深度学习，视觉-语言对比学习	视觉-语言基础模型	图像，文本	超过117万图像-标题对	NA	CONCH	图像分类，分割，标题生成，文本到图像检索，图像到文本检索的先进性能	NA