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
1	2025-03-20	Deep learning for the prediction of acute kidney injury after coronary angiography and intervention in patients with chronic kidney disease: a model development and validation study 2025-Dec, Renal failure IF:3.0Q1 DOI:10.1080/0886022X.2025.2474206 PMID:40083057	研究论文	本研究开发并验证了用于预测慢性肾脏病（CKD）患者在接受冠状动脉造影和介入治疗后发生对比剂后急性肾损伤（PC-AKI）的深度学习模型	首次为CKD患者开发了基于深度神经网络的PC-AKI预测模型，并提供了可解释性工具和基于网页的风险分层工具	研究样本仅来自单一中心，可能限制了模型的泛化能力	开发并验证用于预测CKD患者在接受冠状动脉造影和介入治疗后发生PC-AKI的预测模型	慢性肾脏病（CKD）患者	机器学习	慢性肾脏病	随机森林算法、深度神经网络（DNN）	DNN	临床数据	989名CKD患者
2	2025-03-20	Sex Differences in Age-Related Changes in Retinal Arteriovenous Area Based on Deep Learning Segmentation Model 2025 May-Jun, Ophthalmology science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xops.2025.100719 PMID:40103835	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	2025-03-20	Speed and efficiency: evaluating pulmonary nodule detection with AI-enhanced 3D gradient echo imaging 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11027-5 PMID:39154315	研究论文	评估人工智能辅助压缩感知在加速肺部MRI成像中对肺结节检测和表征的诊断可行性	结合压缩感知和深度学习图像重建技术，显著减少肺部MRI扫描时间，同时保持高肺结节检测率	研究样本量较小（37名患者），且仅评估了三种加速因子下的效果	评估加速肺部MRI成像在肺结节检测和表征中的诊断可行性	良性和恶性肺结节患者	数字病理	肺癌	压缩感知、深度学习图像重建	NA	图像	37名患者，64个肺结节
4	2025-03-20	Generating synthetic high-resolution spinal STIR and T1w images from T2w FSE and low-resolution axial Dixon 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11047-1 PMID:39231829	研究论文	本研究旨在从T2加权快速自旋回波（T2w FSE）和低分辨率轴向Dixon序列生成矢状T1加权快速自旋回波（T1w FSE）和短时反转恢复（STIR）图像	使用两个连续应用的3D Pix2Pix深度学习模型生成合成图像，并通过图灵测试评估生成图像的质量	研究依赖于现有数据集，可能受限于数据质量和多样性	生成高质量的矢状T1w FSE和STIR图像，以节省MRI时间并实现回顾性分析	矢状T2w FSE和低分辨率轴向T1w-Dixon序列	数字病理学	NA	3D Pix2Pix深度学习模型	3D Pix2Pix	图像	3142名受试者（SHIP研究），2000名受试者（NAKO研究），157名患者（内部数据集）
5	2025-03-20	Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11056-0 PMID:39242400	研究论文	本研究探讨了通过优化协议、引入深度学习加速采集和优化冷却系统来减少肌肉骨骼MRI扫描中的能量消耗	结合深度学习技术和冷却系统优化，显著减少了MRI扫描的能量消耗和时间	研究仅在德国的两个MRI扫描仪上进行，样本量和地理范围有限	优化MRI扫描的能量使用，提高能效	肌肉骨骼MRI扫描	医疗影像	NA	深度学习加速采集	NA	MRI图像	两个MRI扫描仪（1.5-T Aera, 1.5-T Sola）
6	2025-03-20	Deep learning reconstruction algorithm and high-concentration contrast medium: feasibility of a double-low protocol in coronary computed tomography angiography 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11059-x PMID:39299952	研究论文	本研究评估了在非肥胖患者中使用高强度深度学习图像重建（DLIR-H）与标准自适应统计迭代重建（ASiR-V）协议在冠状动脉CT血管造影（CCTA）中的辐射剂量和图像质量	首次将高强度深度学习图像重建（DLIR-H）与80-kVp CCTA结合，显著降低了辐射和对比剂剂量，同时提高了图像质量	研究仅限于非肥胖患者（BMI < 30 kg/m2），未涵盖肥胖患者	评估双低剂量CCTA协议在非肥胖患者中的辐射剂量和图像质量	255名非肥胖患者（BMI < 30 kg/m2）	数字病理学	心血管疾病	深度学习图像重建（DLIR-H），自适应统计迭代重建（ASiR-V）	深度学习模型	医学影像	255名患者（85名每组）
7	2025-03-20	Effect of adaptive statistical iterative reconstruction-V algorithm and deep learning image reconstruction algorithm on image quality and emphysema quantification in COPD patients under ultra-low-dose conditions 2025-Apr-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae251 PMID:39862404	研究论文	本研究探讨了在超低剂量扫描条件下，不同重建算法（ASIR-V和DLIR）对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者图像质量和肺气肿定量的影响	首次在超低剂量CT扫描条件下比较了ASIR-V和DLIR算法对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响，并发现DLIR-M在图像质量和肺气肿定量方面表现最佳	样本量相对较小（62名COPD患者），且仅使用了商业计算机辅助诊断（CAD）软件进行分析	探讨不同重建算法在超低剂量CT扫描条件下对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响	62名COPD患者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	CT扫描、计算机辅助诊断（CAD）	ASIR-V、DLIR	CT图像	62名COPD患者
8	2025-03-20	Deep learning initialized compressed sensing (Deli-CS) in volumetric spatio-temporal subspace reconstruction 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01222-2 PMID:39891798	研究论文	本文介绍了一种名为Deli-CS的深度学习方法，用于加速体积多轴螺旋投影MRF的重建，旨在实现全脑T1和T2映射	提出了Deep Learning Initialized Compressed Sensing (Deli-CS)方法，通过深度学习生成的种子点启动迭代重建，减少收敛所需的迭代次数	NA	减少MRI重建时间，提高全脑多参数映射的效率	体积多轴螺旋投影MRF	医学影像处理	NA	MRI	深度学习	图像	NA
9	2025-03-20	Rational design and synthesis of pyrazole derivatives as potential SARS-CoV-2 Mpro inhibitors: An integrated approach merging combinatorial chemistry, molecular docking, and deep learning 2025-Apr-01, Bioorganic & medicinal chemistry IF:3.3Q1 DOI:10.1016/j.bmc.2025.118095 PMID:39929031	研究论文	本研究结合组合化学、分子对接和深度学习，设计、评估并合成了新的吡唑衍生物作为潜在的SARS-CoV-2主要蛋白酶（Mpro）抑制剂	通过整合组合化学、分子对接和深度学习技术，加速了SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂的发现，并提供了未来抗病毒药物开发的框架	NA	开发新型抗病毒疗法以应对SARS-CoV-2的全球影响	SARS-CoV-2主要蛋白酶（Mpro）	药物化学	COVID-19	组合化学、分子对接、深度学习	DeepPurpose	化学结构数据	超过60,000种吡唑基结构
10	2025-03-20	A Systematic Review of Advances in AI-Assisted Analysis of Fundus Fluorescein Angiography (FFA) Images: From Detection to Report Generation 2025-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01109-y PMID:39982648	综述	本文系统回顾了人工智能（AI）在眼底荧光血管造影（FFA）图像分析中的应用进展，从病变检测到报告生成	总结了AI在FFA图像分析中的关键突破，并探讨了其在眼科临床实践中的潜在影响	需要进一步研究以提高模型透明度，并确保在不同人群中的稳健性能，数据隐私和技术基础设施仍是广泛临床应用面临的挑战	探讨AI在FFA图像分析中的应用及其对眼科临床实践的影响	眼底荧光血管造影（FFA）图像	计算机视觉	眼底疾病	深度学习, 机器学习	NA	图像	23篇文章
11	2025-03-20	Multistage deep learning for classification of Helicobacter pylori infection status using endoscopic images 2025-Apr, Journal of gastroenterology IF:6.9Q1 DOI:10.1007/s00535-024-02209-5 PMID:39815116	研究论文	本研究开发了一种新的多阶段深度学习方法，用于自动分类幽门螺杆菌感染状态	提出了一种新的多阶段深度学习方法，显著提高了幽门螺杆菌感染状态的分类准确率	样本量相对较小，训练集538例，验证集146例	开发一种自动分类幽门螺杆菌感染状态的方法，以辅助胃癌筛查	幽门螺杆菌感染状态（未感染、当前感染、根除后）	计算机视觉	胃癌	深度学习	多阶段深度学习模型	内窥镜图像	训练集538例，验证集146例
12	2025-03-20	Mining the UniProtKB/Swiss-Prot database for antimicrobial peptides 2025-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70083 PMID:40100125	研究论文	本研究提出了一种从UniProtKB/Swiss-Prot数据库中挖掘抗菌肽（AMPs）的工作流程，并利用AMPlify工具预测新型AMPs	首次大规模利用现代深度学习技术从公共蛋白质序列数据库中挖掘新型抗菌肽	仅针对数据库中的真核生物序列进行挖掘，未涵盖所有生物种类	探索抗菌肽作为替代传统抗生素的潜力，特别是在家禽行业中的应用	UniProtKB/Swiss-Prot数据库中的真核生物序列	生物信息学	抗生素耐药性	深度学习	AMPlify	蛋白质序列	从数据库中识别出8008个新型抗菌肽，并成功合成了38个肽进行测试
13	2025-03-20	CommRad RF: A dataset of communication radio signals for detection, identification and classification 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111387 PMID:40103755	研究论文	本文介绍了一个名为CommRad RF的创新数据集，包含超过2700个从27个无线电设备在室内多路径环境中捕获的无线电信号，旨在增强通信渠道的安全性	提出了一个关于对讲机/商用无线电的免费数据集，并开发了两种创新的深度学习模型Light Weight 1DCNN和Light Weight Bivariate 1DCNN，用于从复杂的无线电信号数据集中进行高效数据处理和学习模式	数据集仅限于室内多路径环境下的无线电信号，可能不适用于其他环境	增强通信渠道的安全性，通过分析和检测任何未经授权的传输源	无线电信号，特别是来自对讲机和商用无线电的信号	机器学习	NA	NA	Light Weight 1DCNN, Light Weight Bivariate 1DCNN	无线电信号	超过2700个无线电信号，来自27个无线电设备
14	2025-03-20	A novel rotation and scale-invariant deep learning framework leveraging conical transformers for precise differentiation between meningioma and solitary fibrous tumor 2025-Apr, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100422 PMID:40104410	研究论文	本文提出了一种新颖的旋转和尺度不变的深度学习框架，利用锥形变换器精确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤	采用锥形变换器架构捕捉全切片图像的全局和局部成像标记，适应不同放大倍率的变异，并通过加权多数投票方案提高诊断准确性	数据集规模较小，仅包含92名患者	开发一种能够准确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤的AI诊断工具	脑膜瘤和孤立性纤维瘤	数字病理学	脑膜瘤，孤立性纤维瘤	深度学习	锥形变换器	图像	92名患者（46名脑膜瘤，46名孤立性纤维瘤）
15	2025-03-20	X2-PEC: A Neural Network Model Based on Atomic Pair Energy Corrections 2025-Mar-30, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70081 PMID:40099806	研究论文	本文介绍了X2-PEC方法，这是一种基于原子对能量校正的神经网络模型，旨在提高低阶密度泛函理论（DFT）计算的准确性	X2-PEC模型通过使用重叠积分和核心哈密顿积分将物理和化学信息整合到特征向量中，以描述原子相互作用，从而提升低阶DFT计算的准确性	NA	提升低阶密度泛函理论（DFT）计算的准确性，使其达到高阶DFT计算的水平	分子性质预测，特别是异构体的原子化能量	机器学习	NA	人工神经网络（ANN）	X2-PEC	分子数据	QM9数据集，以及G2-HCNOF、PSH36、ALKANE28、BIGMOL20和HEDM45等数据集
16	2025-03-20	An overview of utilizing artificial intelligence in localized prostate cancer imaging 2025-Mar-19, Expert review of medical devices IF:2.9Q3 DOI:10.1080/17434440.2025.2477601 PMID:40056148	综述	本文综述了人工智能在前列腺癌多参数MRI成像中的应用，讨论了自动化图像分析的进展以及AI驱动模型在提高检测和风险分层方面的开发	本文综合了当前AI在前列腺癌多参数MRI中的应用，并探讨了AI在自动化图像分析和风险分层中的潜力	AI模型的临床应用仍受限于需要更大规模、多机构的验证研究	探讨人工智能在前列腺癌多参数MRI成像中的应用，以提高诊断性能和风险分层	前列腺癌的多参数MRI图像	数字病理学	前列腺癌	多参数MRI (mpMRI)	机器学习和深度学习	图像	NA
17	2025-03-20	Self-supervised VICReg pre-training for Brugada ECG detection 2025-Mar-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-94130-x PMID:40102504	研究论文	本文提出了一种基于自监督VICReg预训练的深度学习模型，用于Brugada综合征（BrS）的心电图（ECG）分类	使用VICReg架构进行自监督预训练，解决了BrS等罕见心脏疾病缺乏准确标记ECG数据的问题	模型在BrS分类上的性能仍需进一步验证，特别是在更大规模的数据集上	开发一种新的深度学习模型，用于罕见心脏疾病Brugada综合征的ECG分类	Brugada综合征患者的心电图数据	机器学习	心血管疾病	自监督学习	VICReg	心电图数据	未明确提及样本数量
18	2025-03-20	In Situ Repair and Reconstruction of Copper Surface Enhanced Its Anti-Oxidation Properties and Stability for Deep Learning-Powered Anti-Counterfeiting Labels 2025-Mar-19, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202500920 PMID:40103452	研究论文	本文提出了一种简单的溶剂热处理方法，用于修复氧化铜表面并构建具有有序(111)晶面的抗氧化层，显著提高了铜材料的抗氧化性能和稳定性	通过溶剂热处理原位修复氧化铜表面并构建(111)晶面抗氧化层，显著降低了腐蚀速率，并提高了防伪标签的耐久性	未提及具体的研究局限性	提高铜材料的抗氧化性能和稳定性，以支持基于深度学习的防伪应用	氧化铜表面（铜箔、纳米线和纳米立方体）	材料科学	NA	溶剂热处理	NA	NA	铜箔、纳米线和纳米立方体
19	2025-03-20	Recent Progress on Heterojunction-Based Memristors and Artificial Synapses for Low-Power Neural Morphological Computing 2025-Mar-19, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202412851 PMID:40103529	综述	本文综述了基于异质结的忆阻器和人工突触在低功耗神经形态计算领域的最新进展	通过优化异质结的材料组成、界面特性和器件结构，降低能耗并提高性能稳定性和耐久性，为低功耗神经形态计算系统提供支持	详细讨论了限制基于异质结的忆阻器和人工突触发展的瓶颈	探讨基于异质结的忆阻器和人工突触在低功耗神经形态计算中的应用	异质结忆阻器和人工突触	神经形态计算	NA	NA	NA	NA	NA
20	2025-03-20	Poisson diffusion probabilistic model for low-dose SPECT sinogram denoising 2025-Mar-19, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17760 PMID:40103551	研究论文	本文提出了一种基于泊松噪声的扩散概率模型（PDPM），用于低剂量SPECT正弦图的去噪	PDPM将传统扩散模型中的高斯噪声替换为泊松噪声，并利用低剂量和正常剂量SPECT正弦图作为去噪过程的起点和终点	NA	开发有效的低剂量SPECT图像去噪方法	低剂量SPECT正弦图	医学图像处理	NA	扩散概率模型	PDPM	图像	模拟和临床SPECT数据集