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	2025-04-02	Childhood muscle growth: Reference curves for lower leg muscle volumes and their clinical application in cerebral palsy 2025-Apr-08, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2416660122 PMID:40163724	research paper	该研究构建了5至15岁儿童下肢肌肉体积的参考曲线，并应用于脑瘫儿童的临床评估	首次利用深度学习自动分割MRI图像，构建了儿童下肢肌肉体积的参考曲线，并应用于脑瘫儿童的肌肉发育评估	参考曲线的置信带在年龄最小和最大的儿童中较宽，可能影响精确性	构建儿童下肢肌肉体积的参考曲线，评估脑瘫儿童的肌肉发育状况	208名正常发育儿童和78名能行走的脑瘫儿童	digital pathology	cerebral palsy	magnetic resonance imaging (MRI), deep learning	deep learning	image	286名儿童（208名正常发育儿童和78名脑瘫儿童）
2	2025-04-02	Decoding pathology: the role of computational pathology in research and diagnostics 2025-Apr, Pflugers Archiv : European journal of physiology DOI:10.1007/s00424-024-03002-2 PMID:39095655	综述	本文综述了计算病理学在研究和诊断中的作用及其对传统组织病理学的改进	介绍了基于深度学习的计算病理学方法，能够高效分析组织病理学样本并整合多模态数据源	未具体提及研究的具体限制	探讨计算病理学在研究和诊断中的应用及其未来影响	组织病理学样本	数字病理学	NA	深度学习	DL	图像	NA
3	2025-04-02	Automated Cerebrovascular Segmentation and Visualization of Intracranial Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography Based on Deep Learning 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01215-6 PMID:39133457	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的自动化脑血管分割和可视化方法，用于颅内飞行时间磁共振血管成像（TOF-MRA）	提出了一种优于现有两种深度学习方法的新型CNN模型，其可视化效果被评估为与放射科医生手动重建的外观相似	研究未提及模型在更广泛或多样化数据集上的表现，可能限制了其普适性	评估深度学习血管分割技术在TOF-MRA中自动获取颅内动脉的图像质量	颅内动脉的TOF-MRA扫描图像	digital pathology	cardiovascular disease	TOF-MRA	CNN	image	394例TOF-MRA扫描（包括脑血管健康、动脉瘤或狭窄病例）
4	2025-04-02	Improved diagnosis of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy using electrocardiographic deep learning 2025-Apr, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.08.030 PMID:39168295	research paper	本研究开发并验证了一种基于心电图（ECG）的深度学习（DL）工具，用于诊断致心律失常性右室心肌病（ARVC）	利用深度学习技术提升ARVC诊断的准确性，达到与ARVC专家相当的水平，并能区分真实ARVC诊断与表型模仿者及高风险家族成员/基因阳性个体	研究样本中ARVC的患病率较低，特别是在外部验证队列中	开发并验证一种基于ECG的DL工具，用于ARVC的诊断	被转诊进行ARVC评估的患者及携带致病性或可能致病性ARVC基因变异的患者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	DL	ECG	开发集551例，测试集137例，外部验证队列167例
5	2025-04-02	MUC5B Genotype and Other Common Variants Are Associated with Computational Imaging Features of Usual Interstitial Pneumonia 2025-Apr, Annals of the American Thoracic Society IF:6.8Q1 DOI:10.1513/AnnalsATS.202401-022OC PMID:39591102	research paper	该研究探讨了MUC5B基因型及其他常见变异与寻常型间质性肺炎（UIP）的计算成像特征之间的关联	使用深度学习技术自动评估CT扫描中的UIP模式和肺纤维化程度，探索遗传风险特征与计算成像表型的关系	未发现常见变异与视觉评估的UIP模式之间的关联	确定IPF患者的遗传风险特征是否能识别独特的计算成像表型	329名具有基因型数据和胸部CT扫描的IPF患者	digital pathology	idiopathic pulmonary fibrosis	CT扫描，深度学习	deep learning	image	329名IPF患者
6	2025-04-02	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-Apr-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程技术设计出一种能高效抑制疟原虫侵入红细胞的环肽	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键等化学肽工程技术，设计出亲和力比天然配体高20倍的环肽	研究主要基于体外实验，尚未进行体内验证	开发能阻断疟原虫侵入红细胞的肽类抑制剂	疟原虫侵入红细胞的过程及其相关蛋白相互作用	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振技术、深度学习结构预测	ColabFold-AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA
7	2025-04-02	Reduction of Acquisition Time in Fourier Transform Infrared Spectral Imaging by Deep Learning for Clinical Applications 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06317 PMID:40095897	研究论文	利用深度学习技术减少傅里叶变换红外光谱成像的采集时间，以应用于临床	首次将深度学习技术应用于傅里叶变换红外光谱成像，显著减少采集时间同时保持高质量数据	研究仅针对肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片，未验证其他类型样本的适用性	解决红外光谱成像在临床应用中的高采集时间问题	肾移植受者的福尔马林固定石蜡包埋组织切片的红外图像	数字病理	肾脏疾病	傅里叶变换红外光谱成像	autoencoder, ResUNet, 1D-CNN, 2D-CNN	红外图像	未明确说明样本数量，仅说明使用1次扫描和64次扫描的红外图像
8	2025-04-02	Quantitative Imaging of Colloidal Structures 2025-Apr-01, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c05270 PMID:40098481	research paper	该论文提出了一种用于胶体材料显微镜图像定量分析的图像处理和分析方法	开发了确保复杂图像准确二值化的方法，并定义了基于二进制对象基本形态特征的度量标准	适用于手动标记不实用但深度学习方法不可行的情况，可能不适用于其他场景	解决胶体材料显微镜图像定量分析中的挑战	胶体聚集体和悬浮液的结构特征	图像处理	NA	图像处理和分析方法	NA	视频显微图像	自组装胶体团簇的多样化数据集
9	2025-04-02	Ratiometric, 3D Fluorescence Spectrum with Abundant Information for Tetracyclines Discrimination via Dual Biomolecules Recognition and Deep Learning 2025-Apr-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c07061 PMID:40099919	research paper	该研究提出了一种基于双生物分子识别和深度学习的比率3D荧光光谱方法，用于准确区分四环素类抗生素	首次报道使用适配体在比率3D荧光光谱中获取丰富信息，结合深度学习实现四环素类抗生素的准确区分	未提及具体样本量或实际应用场景的验证	开发一种新型生物传感器方法用于四环素类抗生素的定性和定量分析	四环素类抗生素	生物传感器	细菌感染	3D荧光光谱	人工神经网络(ANN)	3D荧光光谱数据	NA
10	2025-04-02	Deep Learning-Based Computer-Aided Diagnosis in Coronary Artery Calcium-Scoring CT for Pulmonary Nodule Detection: A Preliminary Study 2025-Apr, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2024.0050 PMID:40134084	research paper	评估基于深度学习的计算机辅助诊断（DL-CAD）在冠状动脉钙化评分CT中检测肺结节的可行性和实用性	使用基于薄层图像的DL-CAD系统辅助初级医生检测肺结节，显著提高了检测灵敏度且未显著增加假阳性	研究为回顾性研究，样本量较小（273名患者），且未明确说明DL-CAD系统在不同类型结节上的表现差异	评估DL-CAD在冠状动脉钙化评分CT中检测肺结节的效果	273名接受冠状动脉钙化评分CT的患者	digital pathology	lung cancer	CT	DL-CAD	image	273名患者（129名男性，平均年龄63.9±13.2岁），共检测到269个结节
11	2025-04-02	Ensemble Deep Learning Algorithm for Structural Heart Disease Screening Using Electrocardiographic Images: PRESENT SHD 2025-Apr-01, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2025.01.030 PMID:40139886	研究论文	开发并验证了一种基于集成深度学习的AI-ECG工具PRESENT-SHD，用于通过12导联心电图图像自动检测和预测多种结构性心脏病	首次利用集成深度学习模型（XGBoost）从心电图图像中筛查多种结构性心脏病，并在多中心临床队列和前瞻性人群中验证其性能	模型性能可能受到心电图图像质量的影响，且在不同人群中的泛化能力仍需进一步验证	开发可扩展的自动化结构性心脏病筛查工具	心电图图像与结构性心脏病患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN+XGBoost集成模型	图像（心电图）	261,228份心电图（来自93,693名患者），并在11,023名个体中进行验证
12	2025-04-02	Deep Learning-Accelerated Non-Contrast Abbreviated Liver MRI for Detecting Malignant Focal Hepatic Lesions: Dual-Center Validation 2025-Apr, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0862 PMID:40150922	research paper	该研究比较了深度学习加速的非增强缩写MRI（AMRIDL）与标准缩写MRI（AMRISTD）在肝脏恶性局灶性病变检测中的表现	使用深度学习加速的MRI协议，显著提高了图像质量并减少了扫描时间约50%，同时保持了与标准MRI相当的病变检测灵敏度	研究为回顾性设计，样本量相对较小（155例患者）	评估深度学习加速的MRI协议在肝脏恶性局灶性病变检测中的效果	肝脏恶性局灶性病变患者	digital pathology	liver cancer	MRI, deep learning	DL（深度学习）	医学影像	155例患者（其中64例患者有104个恶性局灶性病变）
13	2025-04-02	Effects of snake fungal disease (ophidiomycosis) on the skin microbiome across two major experimental scales 2025-Apr, Conservation biology : the journal of the Society for Conservation Biology IF:5.2Q1 DOI:10.1111/cobi.14411 PMID:39530499	research paper	研究蛇真菌病（ophidiomycosis）在两个主要实验尺度上对皮肤微生物组的影响	使用深度神经网络预测疾病状态，准确率高达99.8%，并发现病原体诱导的微生物组失调遵循可预测的趋势	野外和实验室环境下的结构水平和分散变化存在差异	探讨病原体与宿主微生物组之间的关系，以减轻疾病影响	自由活动的蛇和实验室中的北方水蛇	microbiome research	snake fungal disease (ophidiomycosis)	quantitative polymerase chain reaction, bacterial amplicon sequencing, deep learning neural network	deep learning neural network	microbiome data	自由活动的蛇和实验室中的北方水蛇
14	2025-04-02	CabriTrack: Accelerometer data for automated behavioural monitoring of grazing Creole goats 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111431 PMID:40160528	research paper	介绍了一个名为CabriTrack的数据集，用于通过加速度计数据自动监测克里奥尔山羊的放牧行为	提供了一个包含144小时以上三轴加速度计数据的数据集，用于训练和评估行为预测方法	数据收集仅限于克里奥尔山羊，且行为识别依赖于手动视频标注	开发自动化方法监测放牧动物的行为	克里奥尔山羊	machine learning	NA	tri-axial accelerometer, CCTV camera, manual annotation	machine learning or deep learning	accelerometer data, video	59只不同的动物，收集了144小时以上的数据
15	2025-04-02	Kidney stone detection via axial CT imaging: A dataset for AI and deep learning applications 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111446 PMID:40160523	research paper	介绍了一个专注于肾结石检测的CT扫描图像数据集，包含肾结石患者和非肾结石患者两组数据	提供了一个经过清洗、交叉检查和充分标记的肾结石CT图像数据集，支持AI和深度学习应用	数据集主要来自伊拉克Sulaimani和Rania地区的医疗机构，可能不具有全球代表性	开发用于肾结石诊断的深度学习模型	肾结石患者和非肾结石患者的CT图像	digital pathology	kidney stone	CT imaging	deep learning	image	3364张原始CT图像和35,457张增强CT图像
16	2025-04-02	A Single-Camera Method for Estimating Lift Asymmetry Angles Using Deep Learning Computer Vision Algorithms 2025-Apr, IEEE transactions on human-machine systems IF:3.5Q1 DOI:10.1109/thms.2025.3539187 PMID:40160534	research paper	提出了一种基于计算机视觉和深度学习的方法，用于从单摄像头视频中自动测量NIOSH提升方程的不对称角度	利用单摄像头和深度学习算法（HR-Net和VideoPose3D）估计三维深度信息，解决了实际场景中视野遮挡和摄像头放置限制的问题	与传统的3D运动捕捉系统相比，精度误差为6.25°，准确度误差为9.45°，可能存在一定的测量偏差	开发一种自动测量提升不对称角度的计算机视觉方法	十名参与者在实验室环境中进行各种提升动作	computer vision	NA	HR-Net（2D姿态估计）, VideoPose3D（3D深度估计）	deep learning	video	10名参与者，360个数据点
17	2025-04-02	FallVision: A benchmark video dataset for fall detection 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111440 PMID:40160526	research paper	本文介绍了一个专门为跌倒检测研究策划的综合视频数据集，包含分类的跌倒和非跌倒视频	提供了一个全面的跌倒检测视频数据集，涵盖三种主要跌倒类别，并经过处理生成带有和不带背景的地标视频	数据集可能受限于参与者的自愿性和设备多样性	推进跌倒检测算法的发展，为算法开发和测试提供强大平台	跌倒和非跌倒视频	computer vision	geriatric disease	computer vision, deep learning	NA	video	自愿参与者提供的视频数据
18	2025-04-02	Deep structural brain imaging via computational three-photon microscopy 2025-Apr, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.4.046002 PMID:40161251	research paper	开发了一种名为LRDM-3PM的计算深度三光子显微镜方法，用于提高深层组织的成像质量	结合了定制化的聚集诱导发射纳米探针和自监督深度学习，利用3D图像的浅层信息补偿散射和成像系统的结构化噪声	NA	改进深层组织的成像技术，提高图像质量而不影响采集速度、增加激发功率或添加额外光学组件	活体小鼠大脑的海马体	computational imaging	NA	three-photon microscopy (3PM), deep learning	low-rank diffusion model (LRDM)	3D images	live mouse brains
19	2025-04-02	A deep learning algorithm for radiographic measurements of the hip versus human CT measurements: An intermodality agreement study 2025-Apr, Acta radiologica open IF:0.9Q4 DOI:10.1177/20584601251330554 PMID:40162114	research paper	该研究比较了人类在CT扫描和深度学习算法在放射线片上对髋关节测量结果的一致性，并评估了骨盆旋转对测量一致性的影响	使用深度学习算法进行放射线片测量，并与人类CT测量结果进行跨模态一致性研究	样本量相对较小（172例），且仅评估了两种特定角度（LCEA和AIA）的测量一致性	评估不同测量方法（CT与放射线片）对髋关节发育不良诊断参数测量结果的一致性	髋关节发育不良患者的影像学数据	digital pathology	geriatric disease	CT扫描，放射线成像，Bland-Altman分析	深度学习算法（未明确具体模型）	医学影像	172例放射学报告数据
20	2025-04-02	Zero Echo Time and Similar Techniques for Structural Changes in the Sacroiliac Joints 2025-Apr, Seminars in musculoskeletal radiology IF:0.9Q4 DOI:10.1055/s-0045-1802660 PMID:40164079	综述	本文探讨了基于MRI的合成CT（sCT）在评估骶髂关节结构变化中的潜在作用，特别是在轴向脊柱关节炎（axSpA）的背景下	介绍了合成CT（sCT）作为一种创新工具，能够从MRI数据生成CT样图像，结合了MRI和CT的优势，无需电离辐射即可提供详细的解剖分辨率	未提及具体的临床研究数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨sCT在早期检测和监测骶髂关节炎中的潜在应用	骶髂关节的结构变化，特别是在轴向脊柱关节炎（axSpA）患者中	数字病理学	脊柱关节炎	合成CT（sCT）、深度学习、零回波时间（ZTE）、超短回波时间（UTE）、梯度回波序列	NA	MRI和CT图像数据	NA