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
1081	2025-02-08	Deep learning-based CT-free attenuation correction for cardiac SPECT: a new approach 2025-Feb-04, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01570-y PMID:39905320	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的无CT衰减校正方法，用于心脏SPECT成像	提出了一种新的基于深度学习的无CT衰减校正方法，通过多尺度特征对齐和对抗学习技术，显著提高了无CT衰减校正的性能	研究样本量相对较小，训练集和测试集分别为167和35例	开发一种无需CT扫描的心脏SPECT成像衰减校正方法	心脏SPECT成像	医学影像处理	心血管疾病	深度学习	3D U-Net	图像	训练集167例，测试集35例
1082	2025-02-08	UTR-Insight: integrating deep learning for efficient 5' UTR discovery and design 2025-Feb-04, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11269-7 PMID:39905334	研究论文	本文介绍了UTR-Insight，一个结合预训练语言模型和CNN-Transformer架构的模型，用于高效发现和设计5' UTR	UTR-Insight模型在随机和内生5' UTRs中分别解释了89.1%和82.8%的核糖体负载变异，超越了现有模型	NA	提高mRNA稳定性和翻译效率，用于治疗	5' UTRs	自然语言处理	NA	深度学习	CNN-Transformer	序列数据	数十万条来自灵长类、小鼠和病毒的内生5' UTRs
1083	2025-02-08	Quantifying the tumour vasculature environment from CD-31 immunohistochemistry images of breast cancer using deep learning based semantic segmentation 2025-Feb-04, Breast cancer research : BCR IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s13058-024-01950-2 PMID:39905431	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的语义分割方法，用于从乳腺癌CD-31免疫组化图像中自动测量血管参数，以详细描述血管形态	使用U-Net卷积神经网络自动分割血管结构和肿瘤区域，并首次在3D组织学分析中提供更全面的血管形态可视化	样本量较小，仅使用了36张部分注释的全切片图像和21张额外图像	研究乳腺癌肿瘤血管环境及其与周围细胞和组织类型的关系	乳腺癌CD-31免疫组化图像	数字病理学	乳腺癌	免疫组化（IHC）	U-Net	图像	36张部分注释的全切片图像（来自27名患者）和21张额外图像（来自15名患者）
1084	2025-02-08	Transitioning from wet lab to artificial intelligence: a systematic review of AI predictors in CRISPR 2025-Feb-04, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-024-06013-w PMID:39905452	综述	本文系统回顾了CRISPR-Cas9系统中人工智能预测器的应用，旨在通过AI算法优化CRISPR-Cas9的多步骤过程	本文为AI研究人员提供了一个独特的平台，以深入理解CRISPR-Cas9多步骤过程中的生物学基础，并详细介绍了80个可用的CRISPR-Cas9系统相关数据集	现有的AI预测器性能有限，许多步骤仍依赖于昂贵且耗时的湿实验室实验	通过AI算法优化CRISPR-Cas9系统的多步骤过程	CRISPR-Cas9系统及其多步骤过程	机器学习	癌症、遗传病、遗传性疾病	CRISPR-Cas9	机器学习、深度学习	数据集	80个CRISPR-Cas9系统相关数据集
1085	2025-02-08	Synthetic CT generation from CBCT and MRI using StarGAN in the Pelvic Region 2025-Feb-04, Radiation oncology (London, England) DOI:10.1186/s13014-025-02590-2 PMID:39905495	研究论文	本研究评估了StarGAN在从磁共振成像（MRI）和锥形束计算机断层扫描（CBCT）数据生成合成计算机断层扫描（sCT）图像方面的性能，并与常用的CycleGAN进行了比较	使用StarGAN单一模型从MRI和CBCT数据生成sCT图像，以提供准确的Hounsfield单位（HU）数据，用于剂量计算，从而实现MRI模拟和自适应放射治疗（ART）	StarGAN在定量指标上不如CycleGAN，尽管在解剖结构保留方面表现更好	评估StarGAN在生成sCT图像方面的性能，以支持MRI模拟和自适应放射治疗	53例盆腔癌症病例	计算机视觉	盆腔癌症	深度学习	StarGAN, CycleGAN	图像	53例盆腔癌症病例
1086	2025-02-08	Advances in antiviral strategies targeting mosquito-borne viruses: cellular, viral, and immune-related approaches 2025-Feb-04, Virology journal IF:4.0Q2 DOI:10.1186/s12985-025-02622-z PMID:39905499	综述	本文综述了针对蚊媒病毒的抗病毒策略，包括细胞、病毒和免疫相关的方法	强调了针对宿主因素（如脂质代谢、离子通道和蛋白酶体）和病毒靶点（如NS2B-NS3蛋白酶和非结构蛋白）的最新抗病毒策略，并探讨了免疫调节疗法和药物再利用的潜力	尽管有广泛的研究，但有效的抗病毒治疗方法仍然稀缺，目前的疗法主要提供症状缓解和支持性护理	探讨蚊媒病毒的病毒成分、细胞和免疫因素，并评估最新的抗病毒策略	蚊媒病毒，包括黄病毒科、披膜病毒科、布尼亚病毒科和呼肠孤病毒科	病毒学	蚊媒病毒感染	药物再利用、生物信息学、人工智能和深度学习	NA	NA	NA
1087	2025-02-08	Enabling high-throughput quantitative wood anatomy through a dedicated pipeline 2025-Feb-04, Plant methods IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s13007-025-01330-7 PMID:39905535	研究论文	本文介绍了一种半自动化的高通量管道，用于样本制备、千兆像素成像和分析木材端面解剖结构	提出了一种结合协作机器人、定制开源千兆像素成像系统和深度学习分析的全新半自动化管道，显著提高了木材解剖结构的分析效率和精度	目前仅展示了在榉木样本上的应用，尚未验证其在其他树种或更广泛样本上的适用性	开发一种高效、精确的木材解剖结构分析方法，以解锁树木在其生命周期中存储的环境信息	木材端面解剖结构，特别是导管和射线的量化分析	数字病理学	NA	深度学习，千兆像素成像	YOLOv8	图像	30-35厘米直径的榉木圆盘和5根30厘米长的榉木增量芯
1088	2025-02-08	3D convolutional deep learning for nonlinear estimation of body composition from whole body morphology 2025-Feb-02, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01469-6 PMID:39894882	研究论文	本文提出了一种使用3D卷积深度学习网络和非线性高斯过程回归从全身形态学估计身体成分的新方法	首次将深度3D卷积图网络和非线性高斯过程回归应用于人体形状参数化和身体成分估计	仅对男性使用深度形状特征时预测误差减少，且数据集样本量有限	研究从3D光学图像中预测身体成分的非线性方法	人体身体成分	计算机视觉	NA	3D卷积深度学习，高斯过程回归	3D卷积图网络，高斯过程回归	3D光学图像	4286次扫描
1089	2025-02-08	Deep learning to decode sites of RNA translation in normal and cancerous tissues 2025-Feb-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56543-0 PMID:39894899	研究论文	本文介绍了一种基于Transformer模型的RiboTIE方法，用于增强核糖体分析数据的分析，以解码正常和癌变组织中的RNA翻译位点	RiboTIE直接利用原始核糖体分析数据，以高精度和高灵敏度检测翻译的开放阅读框（ORFs），并在多种数据集上进行了评估	未明确提及具体局限性	提高核糖体分析数据的分析精度和深度，以更好地理解蛋白质合成及其在疾病中的意义	正常脑组织和髓母细胞瘤癌症样本中的RNA翻译位点	自然语言处理	癌症	Ribo-Seq	Transformer	核糖体分析数据	多种数据集，包括正常脑组织和髓母细胞瘤癌症样本
1090	2025-02-08	Automated 24-sector grid-map algorithm for prostate mpMRI improves precision and efficacy of prostate lesion location reporting 2025-Feb, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111897 PMID:39729944	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动前列腺24分区网格图算法，用于提高前列腺病变位置报告的精确性和效率	首次开发了一种自动化的24分区网格图算法，用于前列腺多参数磁共振成像（mpMRI）的病变定位，显著提高了定位报告的准确性	研究样本量较小，仅使用了50个mpMRI数据集进行验证	训练并验证一种基于深度学习的前列腺自动分区映射算法，以提高前列腺病变位置报告的精确性和效率	前列腺病变	数字病理学	前列腺癌	深度学习	深度学习模型	图像	50个mpMRI数据集
1091	2025-02-08	Improving functional correlation of quantification of interstitial lung disease by reducing the vendor difference of CT using generative adversarial network (GAN) style conversion 2025-Feb, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111899 PMID:39740598	研究论文	本研究评估了使用生成对抗网络（GAN）进行CT风格转换以减少不同CT厂商间差异，从而改善间质性肺病（ILD）定量测量的功能相关性	首次使用可路由生成对抗网络（RouteGAN）进行CT风格转换，以减少不同CT厂商间的差异，提高ILD定量测量的准确性	研究样本量较小，仅包括112名患者，且仅针对特发性肺纤维化（IPF）患者	评估CT风格转换对间质性肺病（ILD）定量测量的影响，以提高定量CT（QCT）测量的功能相关性	特发性肺纤维化（IPF）患者	计算机视觉	肺纤维化	生成对抗网络（GAN）	RouteGAN	CT图像	112名患者（平均年龄61岁，82名男性）
1092	2025-02-08	Evaluation of Image Quality and Scan Time Efficiency in Accelerated 3D T1-Weighted Pediatric Brain MRI Using Deep Learning-Based Reconstruction 2025-Feb, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0701 PMID:39898398	研究论文	本研究评估了使用深度学习重建算法的加速3D T1加权儿童脑部MRI协议对扫描时间和图像质量的影响	采用深度学习重建算法显著缩短了扫描时间，并提高了图像质量	病变的显着性在两种协议之间相似，未显示出明显差异	评估加速3D T1加权儿童脑部MRI协议的扫描时间和图像质量	46名儿童患者	数字病理学	NA	深度学习重建算法	NA	MRI图像	46名儿童患者
1093	2025-02-08	GBM-Reservoir: Brain tumor (Glioblastoma Multiforme) MRI dataset collection with ground truth segmentation masks 2025-Feb, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111287 PMID:39911270	研究论文	本文介绍了一个包含23,049个样本的脑肿瘤（胶质母细胞瘤）MRI数据集，每个样本包括四种不同类型的MRI脑扫描：FLAIR、T1、T1ce和T2，并提供了一到两个分割掩码（真实标签）	通过注册过程扩展了原始数据集，生成了保留相似脑形状但肿瘤位置不同的额外扫描，从而显著增加了数据集的规模	图像质量因不同机构和成像协议的差异而存在异质性	开发全自动分割算法，特别是基于深度学习的方法，用于新的未见过的脑肿瘤病例	脑肿瘤（胶质母细胞瘤）的MRI扫描数据	数字病理学	脑肿瘤	MRI扫描	NA	图像	23,049个样本，基于BraTS 2022挑战赛提供的438个原始样本通过注册过程扩展
1094	2025-02-08	Refining the prediction of user satisfaction on chat-based AI applications with unsupervised filtering of rating text inconsistencies 2025-Feb, Royal Society open science IF:2.9Q1 DOI:10.1098/rsos.241687 PMID:39911884	研究论文	本文提出了一种框架，通过自然语言处理和机器学习技术对Google Play商店中的聊天AI应用评论数据进行情感分析，以提高用户满意度预测的准确性	提出了一种通过多数投票的无监督情感分析过滤评论数据不一致性的方法，并采用多种机器学习和深度学习算法进行监督情感分析	NA	提高聊天AI应用用户满意度预测的准确性，以改进服务质量	Google Play商店中的聊天AI应用评论数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，机器学习，深度学习	多种机器学习和深度学习算法	文本	NA
1095	2025-02-08	Applying deep learning for underwater broadband-source detection using a spherical array 2025-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0035787 PMID:39918577	研究论文	本文开发了一种基于深度神经网络（DNN）的球形阵列水下宽带源检测和到达方向估计方法	该方法通过球形傅里叶变换将元素压力信号转换为球形傅里叶系数作为DNN输入，并采用高斯分布设计DNN标签，显著提高了检测能力并有效抑制了误估计	该方法在训练数据中引入白噪声，可能对实际应用中的噪声环境适应性有限	提高水下宽带源的被动检测能力	水下宽带源	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）	DNN	声压信号	模拟和实验处理结果
1096	2025-02-07	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	本研究通过全原子模拟探讨了抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜相互作用引起的膜变形过程，并揭示了C端尾部在PGLa插入膜及水孔形成中的关键作用	首次阐明了C端尾部灵活性在PGLa插入和寡聚化过程中的重要性，并利用深度学习算法识别关键中间体	研究主要基于模拟数据，需进一步实验验证	探讨PGLa抗菌肽与细胞膜相互作用的机制，特别是水孔形成的过程	抗菌肽PGLa与由DMPC和DMPG组成的阴离子细胞膜	生物物理学	NA	全原子模拟，深度学习算法	NA	模拟数据	NA
1097	2025-02-07	Advancing Optical Coherence Tomography Diagnostic Capabilities: Machine Learning Approaches to Detect Autoimmune Inflammatory Diseases 2025-Feb-06, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002322 PMID:39910704	研究论文	本研究探讨了利用机器学习模型通过光学相干断层扫描（OCT）图像区分不同自身免疫性炎症疾病的可行性	首次使用机器学习模型结合OCT图像特征，区分多种自身免疫性炎症疾病、其他眼部疾病及健康对照	样本量相对较小，特别是其他眼部疾病组（n=16），且MS与NMOSD的区分准确率较低（0.53）	评估机器学习模型在基于OCT测量的自身免疫性炎症疾病诊断中的可行性	多发性硬化症（MS）、视神经脊髓炎谱系疾病（NMOSD）、髓鞘少突胶质细胞糖蛋白抗体相关疾病（MOGAD）患者、其他眼部疾病患者及健康对照	数字病理学	自身免疫性炎症疾病	光学相干断层扫描（OCT）	支持向量机（SVM）	图像	MS患者99人，NMOSD患者40人，MOGAD患者74人，其他眼部疾病患者16人，健康对照54人
1098	2025-02-07	Optimizing MR-based attenuation correction in hybrid PET/MR using deep learning: validation with a flatbed insert and consistent patient positioning 2025-Feb-06, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07086-5 PMID:39912939	研究论文	本研究通过使用平板插入物和手臂下定位在PET/CT扫描中实现精确的MR-CT匹配，以验证PET/MR中的MR基础衰减校正（MRAC）	使用平板插入物和手臂下定位确保一致的定位，结合深度学习框架生成合成CT，用于MRAC方法的验证	MRAC-4方法在骨丰富区域（如脊柱和肝脏）的重复性较低	验证PET/MR中的MR基础衰减校正（MRAC）方法	21名患者的全身[18F]FDG PET/CT和[18F]FDG PET/MR数据	医学影像	NA	深度学习	NA	医学影像数据	21名患者
1099	2025-02-07	Automating Prostate Cancer Grading: A Novel Deep Learning Framework for Automatic Prostate Cancer Grade Assessment using Classification and Segmentation 2025-Feb-06, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01429-2 PMID:39913023	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三阶段框架，用于自动评估前列腺癌的严重程度，通过分类和分割技术提高诊断精度	提出了一种创新的深度学习系统，结合了分类、分割和ISUP等级计算，使用Self-ONN增强的DeepLabV3架构优化了分割性能	需要进一步研究以评估该框架在不同临床场景中的适应性和有效性	开发自动化系统以提高前列腺癌分级的诊断精度并减少人为错误	前列腺癌组织样本	数字病理学	前列腺癌	深度学习	DNN, DeepLabV3, EfficientNet, RandomForest	图像	2699例前列腺癌组织样本
1100	2025-02-07	PlaqueViT: a vision transformer model for fully automatic vessel and plaque segmentation in coronary computed tomography angiography 2025-Feb-05, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11410-w PMID:39909898	研究论文	开发并评估了一种用于冠状动脉血管和斑块分割的深度学习模型	提出了一种基于3D视觉Transformer的深度学习模型PlaqueViT，用于全自动分割冠状动脉斑块和血管	模型在外部验证数据集上的表现未明确提及	开发一种用于冠状动脉CT血管造影（CCTA）中冠状动脉血管和斑块分割的深度学习模型	冠状动脉血管和斑块	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	3D视觉Transformer	图像	模型开发（n=463）、测试（n=123）、观察者间研究（n=65）、外部验证（n=28）、CAD检测（n=684）