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
681	2025-04-27	Early-Stage Melanoma Cancer Diagnosis Framework for Imbalanced Data From Dermoscopic Images 2025-Mar, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24736 PMID:39573895	research paper	提出了一种用于不平衡数据下的早期黑色素瘤皮肤癌诊断的深度学习框架	结合CNN、DenseNet、批量归一化层、最大池化和ReLU激活函数的新框架，有效解决了过拟合问题，并采用数据增强处理类别不平衡	未明确提及模型在临床环境中的实际应用验证或对不同皮肤类型的泛化能力	开发自动化的黑色素瘤早期诊断方法以提高诊断效率和准确性	皮肤镜图像中的黑色素瘤病变	digital pathology	skin cancer	data augmentation, Adam optimizer	CNN, DenseNet	image	ISIC-2019和HAM-10000数据集的大量样本
682	2025-04-27	Semantic segmentation for weed detection in corn 2025-Mar, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8554 PMID:39584373	research paper	提出了一种结合语义分割和图像处理的新方法，用于玉米田中的杂草检测	通过间接分割作物像素并识别作物掩膜外的植被作为杂草，避免了直接检测多种杂草物种的复杂性	未提及该方法在其他作物或复杂农田环境中的适用性	开发一种可靠、快速且准确的农田杂草检测方法	玉米田中的杂草	computer vision	NA	语义分割、知识蒸馏	DeepLabV3+	image	未明确提及具体样本数量
683	2025-04-27	Deep Learning Based Detection of Large Vessel Occlusions in Acute Ischemic Stroke Using High-Resolution Photon Counting Computed Tomography and Conventional Multidetector Computed Tomography 2025-Mar, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-024-01471-7 PMID:39585389	研究论文	本研究探讨了光子计数计算机断层扫描(PCCT)与传统多排探测器计算机断层扫描(MDCT)在急性缺血性卒中(AIS)中大血管闭塞(LVO)检测中的深度学习(DL)性能差异	首次研究了PCCT图像质量对DL算法检测LVO性能的影响，并使用了商业供应商开发的新型深度学习架构	无法排除灌注缺损的存在，因为缺乏CT灌注(CTP)成像数据	评估PCCT与传统CT在AIS中LVO检测的DL算法性能差异	急性缺血性卒中患者的大血管闭塞情况	数字病理学	脑血管疾病	光子计数计算机断层扫描(PCCT)和传统计算机断层扫描(CT)	深度学习架构(具体类型未说明)	医学影像	443例接受CTA检查的病例(PCCT组150例，传统CT组293例)
684	2025-04-27	Pressure-Enabled Drug Delivery Significantly Increases Intra-Arterial Delivery of Embolic Microspheres to Liver Tumors in a Porcine Model 2025-Mar, Journal of vascular and interventional radiology : JVIR IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.jvir.2024.11.014 PMID:39586533	research paper	本研究测试了压力驱动药物输送（PEDD）在猪模型中增加肝肿瘤微球输送的效果	使用压力调节微导管设备（TriNav）显著提高了微球在肝肿瘤中的输送效率	研究仅基于猪模型，结果可能无法直接推广到人类	比较PEDD与传统微导管在肝肿瘤治疗中的微球输送效率	猪肝肿瘤模型	medical technology	liver cancer	压力驱动药物输送（PEDD）	custom deep learning algorithm	image	16 (8 conventional, 8 PEDD)
685	2025-04-27	The benefit of automated sac volume measurements in postoperative endovascular aortic repair surveillance 2025-Mar, Journal of vascular surgery IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.jvs.2024.10.070 PMID:39522568	research paper	研究探讨了在腹主动脉瘤修复术后监测中，自动测量瘤囊体积相较于最大直径评估是否能提供更细致的瘤囊行为信息	首次比较了自动瘤囊体积测量与传统最大直径评估在腹主动脉瘤修复术后监测中的差异，发现体积测量能识别更多瘤囊变化	样本量较小（89例患者），且为回顾性研究	评估自动瘤囊体积测量在腹主动脉瘤修复术后监测中的附加价值	接受标准或开窗式EVAR治疗的腹主动脉瘤患者	数字病理学	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	深度学习（Augmented Reality for Vascular Aneurysm）	医学影像	89例患者（标准EVAR 46例，开窗式EVAR 43例）
686	2025-04-27	LGS-PPIS: A Local-Global Structural Information Aggregation Framework for Predicting Protein-Protein Interaction Sites 2025-Mar, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26763 PMID:39520116	研究论文	提出了一种名为LGS-PPIS的局部-全局结构信息聚合框架，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用位点	结合了边缘感知图卷积网络(EA-GCN)和自注意力机制(SA-RIM)，实现了局部和全局信息的聚合，克服了现有方法在局部特征提取和全局特征捕获上的不足	未提及具体的数据集大小限制或模型泛化能力的详细分析	提高蛋白质-蛋白质相互作用位点(PPIS)的预测精度	蛋白质-蛋白质相互作用位点	生物信息学	NA	深度学习	EA-GCN, SA-RIM	蛋白质结构数据	三个广泛使用的PPIS预测基准数据集
687	2025-04-27	Self-Attention Mechanisms-Based Laryngoscopy Image Classification Technique for Laryngeal Cancer Detection 2025-Mar, Head & neck DOI:10.1002/hed.27999 PMID:39526389	研究论文	提出了一种基于自注意力机制的喉镜图像分类技术，用于喉癌检测	开发了基于Swin-Transformer的智能喉癌检测系统(ILCDS)，在准确性和稳定性上优于传统CNN模型和专业喉科医生	在外部测试集上性能略有下降	提高喉癌早期诊断的准确性和效率	喉癌患者	计算机视觉	喉癌	深度学习	Swin-Transformer	图像	来自1462名患者的5768张喉镜图像
688	2025-04-27	Contrast-enhanced thin-slice abdominal CT with super-resolution deep learning reconstruction technique: evaluation of image quality and visibility of anatomical structures 2025-Mar, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-024-01685-2 PMID:39538066	研究论文	比较超分辨率深度学习重建（SR-DLR）、深度学习重建（DLR）和混合迭代重建（HIR）算法在对比增强薄层腹部CT图像重建中的图像质量和解剖结构可见性	首次在对比增强薄层腹部CT图像重建中评估SR-DLR技术，并与DLR和HIR进行比较	研究为回顾性设计，样本量较小（54例患者）	评估不同重建算法在腹部CT图像质量和结构可见性方面的表现	对比增强薄层腹部CT图像	医学影像分析	NA	超分辨率深度学习重建（SR-DLR）、深度学习重建（DLR）和混合迭代重建（HIR）	深度学习	医学影像（CT图像）	54例接受对比增强腹部CT检查的患者
689	2025-04-27	Early and noninvasive prediction of response to neoadjuvant therapy for breast cancer via longitudinal ultrasound and MR deep learning: A multicentre study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.10.033 PMID:39542804	研究论文	本研究探讨了基于乳腺MR和超声的纵向多模态深度学习在预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解中的价值	利用纵向多模态深度学习和堆叠模型，结合HER2状态，实现了早期无创预测乳腺癌新辅助化疗反应	研究为回顾性分析，样本量有限（448例患者），且仅来自三个中心	开发个性化治疗方案，预测乳腺癌患者对新辅助化疗的反应	乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	ResNet50, 堆叠模型	图像（MR和超声）	448例患者
690	2025-04-27	Dimensionality reduction in 3D causal deep learning for neuroimage generation: an evaluation study 2025-Mar, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.2.024506 PMID:40276097	研究论文	评估不同降维方法在因果深度学习模型中生成神经影像的效果	比较了五种降维技术在3D因果深度学习模型中对神经影像生成的影响，并确定了3D PCA为最佳方法	研究仅针对脑部影像，未涵盖其他类型的医学影像	比较不同降维方法对因果神经影像生成的影响	23,692张3D脑部影像	数字病理学	NA	PCA, 自编码器, Vector Quantised-Variational AutoEncoder	CNN	3D图像	23,692张3D脑部影像
691	2025-04-26	Cleavage-stage embryo segmentation using SAM-based dual branch pipeline: development and evaluation with the CleavageEmbryo dataset 2025-Mar-29, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btae617 PMID:39423150	研究论文	本文提出了一种基于SAM的双分支分割管道，用于自动分割分裂期胚胎的卵裂球，并构建了首个带有碎片信息像素级标注的人类分裂期胚胎数据集CleavageEmbryo	利用SAM的强大分割能力，设计了实例分支和语义分支分别进行卵裂球实例分割和碎片语义分割，填补了分裂期胚胎分割方法的空白	缺乏公开可用的分裂期胚胎数据集，需自行构建标注数据集	开发自动化分割分裂期胚胎的方法以提高体外受精过程中胚胎选择的准确性	人类分裂期胚胎的卵裂球和碎片	数字病理	生殖医学	SAM（Segment Anything Model）	双分支分割管道（实例分割+语义分割）	胚胎图像	自行构建的CleavageEmbryo数据集（具体样本量未提及）
692	2025-04-26	Continuous and discrete decoding of overt speech with scalp electroencephalography (EEG) 2025-Mar-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad8d0a PMID:39476487	研究论文	本研究探讨了使用非侵入性脑电图（EEG）解码语音特征的可行性，为基于EEG的语音脑机接口（BCI）开发奠定基础	展示了从EEG信号中解码离散和连续语音特征的可行性，即使在存在EMG伪迹的情况下，并优化了深度学习模型用于语音解码	评估的通道选择方法未显著提高性能，表明语音信息在EEG信号中呈分布式编码	开发更自然的语音脑机接口，改善神经系统疾病患者的沟通方式	9名神经系统完好的参与者	脑机接口	神经系统疾病	EEG	CNN, RNN（带和不带注意力模块）	EEG信号	9名神经系统完好的参与者
693	2025-04-26	Intelligent Inter- and Intra-Row Early Weed Detection in Commercial Maize Crops 2025-Mar-11, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14060881 PMID:40265804	研究论文	本研究评估了Faster R-CNN、RT-DETR和YOLOv11等先进深度学习架构在商业玉米田中杂草和作物准确识别中的效果	首次比较了多种深度学习模型在玉米田杂草检测中的性能，并确定了YOLOv11为最优模型	研究仅针对三种主要杂草物种，可能不适用于其他杂草类型	提高商业玉米田中杂草检测的准确性和效率	商业玉米田中的杂草和作物	计算机视觉	NA	深度学习	Faster R-CNN, RT-DETR, YOLOv11	图像	包含多种田间条件下采集的综合数据集
694	2025-04-26	Electrocardiogram-based deep learning to predict mortality in paediatric and adult congenital heart disease 2025-Mar-03, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehae651 PMID:39387652	研究论文	本研究利用基于心电图（ECG）的深度学习模型预测儿童和成人先天性心脏病（CHD）患者的死亡率	开发了一种人工智能增强的心电图工具，用于跨生命周期的CHD患者风险分层，并在大型多样化队列中验证其性能	模型在精确召回曲线下的面积较低（0.17），表明在高风险个体识别上仍有改进空间	解决CHD患者缺乏稳健且便捷的风险分层工具的问题	儿童和成人先天性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	心电图信号	225,379份心电图（来自39,784名患者，年龄范围0-92岁）
695	2025-04-26	Intelligent Deep Learning and Keypoint Tracking-Based Detection of Lameness in Dairy Cows 2025-Mar-02, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12030218 PMID:40266900	研究论文	提出了一种结合深度学习和关键点跟踪的奶牛跛行自动评分方法	整合DeepLabCut工具提取关键点特征，并结合时间数据构建跛行评分模型，实现实时检测	未提及模型在不同光照或复杂环境下的鲁棒性	改进奶牛跛行的自动化检测技术	奶牛	计算机视觉	NA	DeepLabCut关键点跟踪	深度学习模型（未指定具体类型）	视频	未明确提及具体样本数量
696	2025-04-26	Deep Learning-Based Synthetic Computed Tomography for Low-Field Brain Magnetic Resonance-Guided Radiation Therapy 2025-Mar-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.09.046 PMID:39357787	研究论文	本研究开发了一种基于条件生成对抗网络的模型，用于从低场磁共振成像生成高保真合成计算机断层扫描图像，以支持脑部磁共振引导的放射治疗	使用条件生成对抗网络从低场磁共振成像生成合成CT图像，解决了MR引导放射治疗中剂量计算的需求	模型对术后异常表现的处理能力有限	开发高保真合成CT图像生成方法以支持MR引导的放射治疗	脑部磁共振成像数据	数字病理	神经胶质瘤	条件生成对抗网络	GAN	医学影像	12名神经胶质瘤患者的MR-CT配对数据，外加9名患者进行二次验证
697	2025-04-26	Prediction of testicular histology in azoospermia patients through deep learning-enabled two-dimensional grayscale ultrasound 2025-Mar-01, Asian journal of andrology IF:3.0Q1 DOI:10.4103/aja202480 PMID:39363830	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，通过二维灰度超声图像预测无精子症患者的睾丸组织学	首次利用深度学习模型将睾丸灰度超声图像与睾丸组织学关联，提供了一种非侵入性的预测方法	研究为回顾性研究，样本来源单一，可能影响模型的泛化能力	预测无精子症患者的睾丸组织学，避免不必要的睾丸活检	无精子症患者的睾丸灰度超声图像	数字病理学	男性不育症	二维灰度超声成像	深度学习模型	图像	353名男性患者的4357张图像
698	2025-04-26	Evaluation of the accuracy of automated segmentation based on deep learning for prostate cancer patients 2025 Spring, Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists IF:1.1Q3 DOI:10.1016/j.meddos.2024.09.002 PMID:39384488	研究论文	评估基于深度学习的自动分割算法在前列腺癌患者中的准确性	使用商业深度学习算法对前列腺癌患者的多器官进行自动分割，并与手动分割结果进行比较	样本量较小（仅10名患者），可能影响结果的普遍性	评估深度学习算法在前列腺癌患者器官分割中的准确性	前列腺癌患者的CT和MR图像	数字病理学	前列腺癌	深度学习	MVision AI Contour+	CT和MR图像	10名前列腺癌患者
699	2025-04-26	Ultrasound-based artificial intelligence model for prediction of Ki-67 proliferation index in soft tissue tumors 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.067 PMID:39406581	研究论文	本研究探讨了深度学习结合放射组学和临床及影像特征在预测软组织肿瘤Ki-67增殖指数中的价值	结合临床特征、放射组学特征和深度学习特征构建融合模型，用于预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且仅在两所医院进行验证	预测软组织肿瘤的Ki-67增殖指数	软组织肿瘤患者	数字病理	软组织肿瘤	深度学习、放射组学	SVM	超声图像	394例患者（训练队列323例，验证队列71例）
700	2025-04-26	Enhancing Radiologists' Performance in Detecting Cerebral Aneurysms Using a Deep Learning Model: A Multicenter Study 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.09.038 PMID:39406577	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于在临床环境中检测和诊断脑动脉瘤，并评估其在有无人工辅助下的效果	结合深度学习模型与放射科医生的诊断，显著提高了诊断性能并大幅减少了图像解读和后处理时间	研究仅涉及11个临床中心的3829名患者和3个机构的484名患者，样本量和机构范围可能有限	开发并评估深度学习模型在脑动脉瘤检测中的临床应用效果	脑动脉瘤患者	数字病理	脑动脉瘤	深度学习	DL模型	医学影像	训练集3829名患者，测试集484名患者