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
561	2025-10-07	Mapping the knowledge landscape of the PET/MR domain: a multidimensional bibliometric analysis 2025-Apr, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-07043-8 PMID:39754665	研究论文	通过文献计量学分析探索PET/MR领域的研究趋势、合作模式和新兴主题	首次对PET/MR领域进行多维度的文献计量学分析，涵盖2010-2024年的完整发展轨迹	仅基于Web of Science数据库，可能遗漏其他来源的相关文献	分析PET/MR领域的研究动态和发展趋势	PET/MR领域的4349篇科学文献	医学影像分析	肿瘤学、神经系统疾病、心血管疾病	文献计量分析	NA	文献元数据	4349篇出版物	VOSviewer, CiteSpace	NA	NA	NA
562	2025-10-07	MPIC: Exploring alternative approach to standard convolution in deep neural networks 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107082 PMID:39754840	研究论文	本文提出了一种名为MPIC的多尺度渐进推理卷积方法，作为标准卷积的替代方案	提出了结合大感受野、多尺度处理和渐进推理优势的新型卷积方法MPIC	NA	增强卷积特征提取能力同时保持相似参数数量	深度可分离卷积和标准卷积的改进方案	计算机视觉	NA	NA	CNN	图像	NA	NA	MobileNet, ResNet, ResNest	NA	NA
563	2025-10-07	Interpretable deep learning for acoustic leak detection in water distribution systems 2025-Apr-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2024.123076 PMID:39756226	研究论文	本研究提出了一种用于水管系统声学泄漏检测的可解释深度学习模型	提出了多通道卷积神经网络(MCNN)模型和MGrad-CAM可视化方法，增强了泄漏检测模型的可解释性	NA	开发可解释的深度学习模型用于水管系统的声学泄漏检测	水管系统的声学泄漏信号	机器学习	NA	声学信号分析	CNN	声学信号数据	实验数据和实际现场数据	NA	MCNN, FCNN	准确率	NA
564	2025-10-07	SegRap2023: A benchmark of organs-at-risk and gross tumor volume Segmentation for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103447 PMID:39756265	研究论文	介绍SegRap2023基准数据集，用于鼻咽癌放疗计划中危及器官和肿瘤靶区的自动分割	提供了首个大规模鼻咽癌OAR和GTV分割基准数据集，包含400个CT扫描和47个分割目标	GTVs和小型/薄型OARs的分割性能仍需提升，目前提交方案在这些结构上表现有限	开发医学图像分割基准以促进鼻咽癌放疗计划中关键结构的自动分割	200名鼻咽癌患者的400个CT扫描（包含平扫和增强扫描配对数据）	医学图像分割	鼻咽癌	计算机断层扫描(CT)	深度学习分割模型	CT医学图像	200名患者，400个CT扫描	NA	NA	Dice相似系数	NA
565	2025-10-07	Traditional versus modern approaches to screening mammography: a comparison of computer-assisted detection for synthetic 2D mammography versus an artificial intelligence algorithm for digital breast tomosynthesis 2025-Apr, Breast cancer research and treatment IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s10549-024-07589-z PMID:39786500	研究论文	比较传统计算机辅助检测算法与现代人工智能算法在乳腺癌筛查中的性能差异	首次在相同乳腺影像上直接比较传统机器学习CADe算法与深度学习AI算法在2D合成乳腺摄影和数字乳腺断层合成中的表现	样本量相对有限（764例患者），仅使用单一厂商的算法和设备	比较传统计算机辅助检测算法与现代人工智能算法在乳腺癌筛查中的诊断性能	764例患者的乳腺影像检查，包括106例活检证实癌症和658例癌症阴性病例	医学影像分析	乳腺癌	合成2D乳腺摄影，数字乳腺断层合成	传统机器学习，深度学习	医学影像	764例患者（106例癌症，658例阴性）	NA	NA	AUC，敏感度，特异度，假阳性标记率	NA
566	2025-10-07	Simultaneous Isotropic Omnidirectional Hypersensitive Strain Sensing and Deep Learning-Assisted Direction Recognition in a Biomimetic Stretchable Device 2025-Apr, Advanced materials (Deerfield Beach, Fla.) DOI:10.1002/adma.202420322 PMID:39887745	研究论文	提出一种仿生可拉伸设备，实现同时各向同性全向超灵敏应变传感和深度学习辅助方向识别	首次实现同时具备各向同性全向超灵敏应变传感和方向识别能力的设备，通过模拟人类手指三维结构设计新型异质基底	NA	开发具备全向应变传感和方向识别能力的仿生可拉伸设备	仿生可拉伸应变传感器	机器学习	NA	应变传感技术	深度学习模型	传感器数据	NA	NA	NA	准确率	NA
567	2025-10-07	Domain-guided conditional diffusion model for unsupervised domain adaptation 2025-Apr, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2024.107031 PMID:39778293	研究论文	提出一种领域引导的条件扩散模型用于无监督领域自适应，通过生成高质量目标领域样本来缓解领域差异问题	首次将条件扩散模型引入无监督领域自适应，通过类别信息和领域分类器双重引导生成目标领域样本	未明确说明模型在极端领域差异情况下的表现	解决深度学习模型在新应用场景中的迁移性能受限问题	无监督领域自适应任务	机器学习	NA	扩散模型	条件扩散模型	NA	多个基准数据集	NA	Domain-guided Conditional Diffusion Model (DCDM)	NA	NA
568	2025-10-07	Cooperative multi-task learning and interpretable image biomarkers for glioma grading and molecular subtyping 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103435 PMID:39778265	研究论文	提出一种协同多任务学习网络CMTLNet，用于胶质瘤分级和分子亚型预测，并提供可解释的影像生物标志物	首次设计无需分割的肿瘤特征感知模块，结合正交投影和条件分类策略提取任务特异性特征，通过注意力机制融合特征实现多任务自适应预测	未明确说明模型在不同类型胶质瘤数据上的泛化能力，以及在实际临床环境中的验证效果	同时准确预测胶质瘤组织学分级和分子亚型，并提供可靠的影像生物标志物	胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	深度学习，放射组学分析	CNN	医学影像	超过1800例多中心数据集	未明确说明	CMTLNet（包含CFE、UFE、UCFC模块）	马修斯相关系数	NA
569	2025-10-07	An overview of utilizing artificial intelligence in localized prostate cancer imaging 2025-Apr, 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成像中的应用现状与发展前景	系统总结了AI在前列腺mpMRI中的自动化图像分析进展，并探讨了多模态方法结合临床数据的发展方向	临床整合仍受限，需要更大规模的多机构验证研究	提升前列腺癌多参数MRI的诊断性能和风险分层能力	前列腺癌患者的mpMRI影像数据	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI (mpMRI)	机器学习,深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
570	2025-10-07	Free-breathing, Highly Accelerated, Single-beat, Multisection Cardiac Cine MRI with Generative Artificial Intelligence 2025-Apr, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.240272 PMID:40178397	研究论文	开发并评估一种自由呼吸、高度加速、多切面、单次心跳的心脏电影MRI序列	使用生成对抗网络实现自由呼吸状态下高度加速的单次心跳心脏电影MRI成像	研究样本相对有限，需要进一步验证在更广泛人群中的适用性	开发快速准确的心脏MRI成像技术	心脏疾病患者和健康参与者	医学影像	心血管疾病	心脏MRI	GAN	医学影像	136名参与者（96名心脏疾病患者，40名健康参与者）	NA	REGAIN（分辨率增强生成对抗网络）	线性回归, Bland-Altman分析, Pearson相关系数, 组内相关系数	3-T MRI系统
571	2025-10-07	A practical approach to the spatial-domain calculation of nonprewhitening model observers in computed tomography 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17599 PMID:39780034	研究论文	提出一种在空间域计算CT中非预白化模型观察者的实用方法	避免了傅里叶域方法的局限性，无需显式估计噪声协方差矩阵，并提供了可检测性指数估计的不确定性公式	仅验证了NPW模型观察者，未与其他模型观察者或人类观察者进行广泛比较	开发用于CT图像质量评估的模型观察者计算方法	CT重建算法（迭代重建和深度学习重建）	医学影像	NA	CT扫描，迭代重建，深度学习重建	非预白化模型观察者	CT图像	使用定制体模，包含两种对比度水平和多种特征尺寸，采用两种单能量协议和两种剂量水平	NA	NA	归一化均方根差异	NA
572	2025-05-01	Automated Posterior Tibial Slope Measurement Using Lateral Knee Radiographs: A Novel Landmark-Based Approach Using Deep Learning 2025-Apr, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251331067 PMID:40297052	research paper	本研究验证了一种基于解剖标志的深度学习模型，用于在未经校准的膝关节侧位X光片上测量后胫骨斜率（PTS）	提出了一种基于标志点的新型方法，使用深度学习模型自动测量PTS，具有时间效率和准确性	需要外部验证以确认模型的临床适用性	验证一种在线计算机视觉模型，用于在膝关节侧位X光片上测量PTS	膝关节侧位X光片	computer vision	osteoarthritis	deep learning	CNN	image	10,007张膝关节侧位X光片（9277张训练，500张验证，230张测试）	NA	NA	NA	NA
573	2025-05-01	Digital pathology and artificial intelligence in diagnostic pathology 2025-Apr, The Malaysian journal of pathology PMID:40302471	review	本文简要概述了数字病理学和深度学习在诊断病理学中的应用及其未来潜力	探讨了人工智能在诊断病理学中的优势、用途、障碍和未来潜力，以及病理学家与AI系统合作的优越性能	病理学家在诊断最终确定中仍起关键作用，AI应用仍存在障碍和约束	提高疾病诊断的效率和准确性	数字病理学和人工智能在诊断病理学中的应用	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA	NA	NA	NA	NA
574	2025-10-07	Stochastic forest transition model dynamics and parameter estimation via deep learning 2025-Apr-18, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2025046 PMID:40296811	研究论文	本研究开发了随机微分方程模型来模拟森林转型动态，并提出基于深度学习的参数估计方法	提出了从单一样本的时间序列数据中估计所有模型参数的深度学习新方法	NA	理解森林转型动态和未来任何时间的森林砍伐趋势	森林、农业用地和废弃地之间的动态转换	机器学习	NA	随机微分方程建模	深度学习	时间序列数据	单一样本（包含森林和农业用地比例的时间序列观测）	NA	NA	NA	NA
575	2025-04-30	Silencer variants are key drivers of gene upregulation in Alzheimer's disease 2025-Apr-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.07.25325386 PMID:40297423	research paper	该研究开发了一个深度学习框架，用于评估阿尔茨海默病（AD）相关非编码变异在背外侧前额叶皮层（DLPFC）及其主要细胞类型中的调控潜力	结合bulk和单细胞表观基因组数据，首次系统性地评估了AD相关非编码变异的调控潜力，并分类为沉默子变异（SL）、增强子变异（EN）或两者兼具的变异（ENSL）	研究主要关注DLPFC区域，可能无法完全代表其他脑区的情况	阐明AD相关遗传变异的调控机制及其在AD发病中的作用	AD相关的非编码遗传变异	machine learning	阿尔茨海默病	深度学习	深度学习框架	表观基因组数据	NA	NA	NA	NA	NA
576	2025-10-07	Predicting seizure episodes and high-risk events in autism through adverse behavioral patterns 2025-Apr-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adcafd PMID:40203864	研究论文	通过分析自闭症患者的历史行为数据预测癫痫发作和高风险行为事件	首次证明行为模式可预测癫痫发作及不良行为，扩展了预测模型在自闭症谱系障碍中的临床应用	仅分析七个最常见行为类别，其他行为被归为'其他'类别可能丢失部分信息	通过历史行为数据预测自闭症患者癫痫发作和高风险行为事件，实现早期干预	353名重度自闭症谱系障碍患者	机器学习	自闭症谱系障碍	深度学习算法	深度学习	行为数据和癫痫数据	353名患者九年的行为数据	NA	NA	准确率	NA
577	2025-10-07	Heat Capacity of Ionic Liquids: Toward Interpretable Chemical Structure-Based Machine Learning Approaches 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00238 PMID:40208008	研究论文	本研究使用多种机器学习方法预测离子液体的热容，并着重于模型结果的可解释性分析	不仅追求预测准确性，更强调模型结果的可解释性，填补了预测建模研究中常被忽视的空白	未使用复杂的深度学习架构，可能限制了模型性能的进一步提升	开发可解释的化学结构基机器学习方法来预测离子液体的热容量	322种离子液体的热容数据	机器学习	NA	化学结构特征分析	支持向量机, 实例学习, 集成学习, 神经网络, 线性回归	结构化数据	13,893个数据点，涵盖322种离子液体	XGBoost, Scikit-learn	XGBoost, 浅层神经网络	RMSE, R², AARD	NA
578	2025-10-07	Crystal Structure Prediction Using a Self-Attention Neural Network and Semantic Segmentation 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02345 PMID:40228012	研究论文	开发了一种基于自注意力神经网络和语义分割的晶体结构预测模型	采用自注意力机制从三维结构中学习局部和全局特征，将晶体中的原子视为点集进行语义分割	训练数据稀缺，难以覆盖所有可能的晶体构型多样性	加速新材料开发过程，提高晶体结构预测准确性	晶体结构	机器学习	NA	晶体学信息文件分析	自注意力神经网络	晶体结构数据	数千个来自现有晶体结构数据库的晶体学信息文件	NA	自注意力神经网络	结构预测准确率	NA
579	2025-10-07	Topology-Enhanced Machine Learning Model (Top-ML) for Anticancer Peptide Prediction 2025-Apr-28, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00476 PMID:40229641	研究论文	提出一种基于拓扑增强的机器学习模型用于抗癌肽预测	首次将肽序列的拓扑连接信息通过谱描述符进行特征化，并应用于抗癌肽预测	NA	开发高效的抗癌肽预测模型	抗癌肽	机器学习	癌症	肽序列分析	Extra-Trees	序列数据	AntiCP 2.0和mACPpred 2.0基准数据集	Scikit-learn	Extra-Trees分类器	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
580	2025-10-07	Accurate Ti-Al-Nb ternary interatomic potential development using deep neural networks for TiAl PST single crystals 2025-Apr-28, Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal DOI:10.1088/1361-648X/adcdb2 PMID:40239688	研究论文	开发基于深度神经网络的Ti-Al-Nb三元原子间势函数，用于TiAl PST单晶研究	通过DP-GEN框架连续开发深度学习驱动的三元原子间势函数，结合第一性原理精度与分子动力学可扩展性	NA	开发高精度的Ti-Al-Nb三元原子间势函数，研究Nb对TiAl相剪切变形的影响	Ti-Al-Nb三元合金体系，TiAl PST单晶体	机器学习	NA	深度神经网络，分子动力学模拟，第一性原理计算	深度神经网络	原子间势能数据，分子动力学模拟数据	NA	DP-GEN	深度神经网络	转移性，预测精度	NA