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
41	2025-05-29	Convolutional Neural Networks for Segmentation of Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance) 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01092-z PMID:39266911	research paper	评估概率图阈值对卷积神经网络（CNN）生成的胸膜间皮瘤（PM）肿瘤分割的影响	分析了不同概率阈值下CNN生成的肿瘤分割与放射科医生提供的参考标准之间的差异，强调了在评估深度学习肿瘤分割时需同时考虑肿瘤体积和空间重叠	CNN在特定疾病表现（如严重胸腔积液或胸膜裂隙疾病）中存在不足，且未找到适用于肿瘤体积和DSC的最佳单一输出阈值	评估CNN在胸膜间皮瘤肿瘤分割中的性能	胸膜间皮瘤（PM）患者的CT扫描图像	digital pathology	pleural mesothelioma	CT扫描	VGG16/U-Net CNN	image	48名PM患者的186次CT扫描
42	2025-05-29	Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17636 PMID:39894762	research paper	本研究提出了一种基于U-Net的稀疏视图CT重建图像改进网络（SRII-Net），旨在优化稀疏视图CT重建图像的质量并增强网络的解释性和泛化能力	引入了复制路径和残差图像输出块以提升网络性能，建立了多种网络连接结构以分析各层对伪影去除的贡献，并通过多数据集训练增强网络对不同采样视图的优化能力	研究未涉及临床实际应用效果的验证，且数据集的多样性和规模可能仍有提升空间	提高稀疏视图CT重建图像的质量，增强深度学习优化方法的解释性和泛化能力	稀疏视图CT重建图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	多个不同采样视图的重建图像数据集
43	2025-05-29	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-04-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程设计的环肽能高效抑制疟原虫侵入红细胞	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键，设计出具有20倍增强受体亲和力的环肽	研究仅进行了体外实验，尚未进行体内验证	设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用	疟原虫侵入红细胞的过程	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验	ColabFold-AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA
44	2025-05-28	Deep learning radiopathomics predicts targeted therapy sensitivity in EGFR-mutant lung adenocarcinoma 2025-Apr-29, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-025-06480-9 PMID:40301933	研究论文	本研究开发了一种深度学习放射病理临床(DLRPC)模型，用于预测EGFR突变肺腺癌患者对酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)的治疗反应	整合了CT影像、H&E染色活检样本和临床数据，采用基于临床的注意力掩膜探索跨模态关联	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，样本量相对有限(214例)	预测EGFR突变肺腺癌患者对TKIs的治疗敏感性	EGFR突变肺腺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习	DLRPC(多模态融合模型)	CT影像、病理图像、临床数据	214例来自两个医疗中心的肺腺癌患者
45	2025-05-28	Innovative Artificial Intelligence System in the Children's Hospital in Japan 2025-Apr-28, JMA journal IF:1.5Q2 DOI:10.31662/jmaj.2024-0312 PMID:40415999	研究论文	本文介绍了日本儿童医院中创新人工智能系统的应用及其在医疗领域的广泛潜力	利用深度学习技术和大量医疗数据集，推动突破性医疗治疗的进步，包括病理诊断加速、细菌种类区分、眼疾早期检测和遗传疾病预测	未提及具体的技术实施细节和系统性能的定量评估	推动人工智能在儿科医院中的应用，提升医疗诊断和治疗的效率和准确性	儿科患者，包括病理诊断、细菌种类、眼疾、遗传疾病、儿科癌症、自闭症等	医疗人工智能	儿科疾病	深度学习	NA	医疗图像数据、基因组数据、行为与沟通数据	未提及具体样本数量
46	2025-05-28	A comprehensive validation study on the influencing factors of cough-based COVID-19 detection through multi-center data with abundant metadata 2025-Apr, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104798 PMID:39993588	研究论文	本研究通过多中心数据和丰富的元数据，全面验证了基于咳嗽的COVID-19检测模型的影响因素	首次利用自监督学习进行预训练，并通过不同来源的数据微调模型，同时验证了咳嗽类型、症状和感染阶段等因素对检测性能的影响，并观察了预测概率与临床指标的相关性	在康复个体和开源数据集上检测性能较差，且临床数据样本量较小	评估基于咳嗽的COVID-19检测模型在实际应用中的可行性	临床和众包的咳嗽音频数据	机器学习	COVID-19	自监督学习	深度学习模型	音频	多中心临床和众包数据
47	2025-05-27	SCOPE-MRI: Bankart Lesion Detection as a Case Study in Data Curation and Deep Learning for Challenging Diagnoses 2025-Apr-29, ArXiv PMID:40395941	research paper	该研究介绍了ScopeMRI，首个公开的专家标注肩部病理数据集，并提出了一个深度学习框架用于在标准MRI和MRA上检测Bankart病变	首次公开专家标注的肩部病理数据集ScopeMRI，开发了结合CNN和transformer的深度学习模型，在标准MRI上达到与放射科医生相当的诊断性能	虽然在外院数据上进行了初步验证，但模型在不同成像协议下的泛化能力仍需进一步研究	开发深度学习模型以提高Bankart病变在标准MRI上的诊断准确性，减少对侵入性MRA的依赖	肩部MRI图像中的Bankart病变检测	digital pathology	musculoskeletal disease	MRI	CNN, transformer	3D medical imaging	586 shoulder MRIs (335 standard, 251 MRAs) from 558 patients
48	2025-05-27	Deep Learning Auto-Segmentation of Organs at Risk in a Real-World Head and Neck Cancer Proton Beam Radiotherapy Planning 2025-Apr-23, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain)) DOI:10.1016/j.clon.2025.103849 PMID:40414067	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
49	2025-05-27	Hybrid AI models for predicting heat distribution in complex tissue structures with bioheat transfer simulation 2025-Apr, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2025.104122 PMID:40311397	研究论文	本文提出了一种结合深度学习与分数阶Legendre小波方法的生物热传递模型，用于精确预测工程组织构建中的热效应	该模型整合了分数阶Legendre小波方法，实现了比传统方法快15%的热预测速度，并在多种组织类型中保持预测误差低于0.4°C	实验验证仅针对5厘米组织构建体进行，未涉及更复杂或更大规模的组织结构	提高生物组织热行为的预测精度，以支持热疗、热消融和组织工程等医疗应用	工程组织构建体（包括皮肤、肌肉、脂肪和骨骼等多种组织类型）	生物医学工程	NA	深度学习增强的生物热传递模拟	深度学习与分数阶Legendre小波混合模型	热分布数据	5厘米组织构建体，暴露于15W热源120分钟
50	2025-05-26	Development and validation of a multivariable risk model based on clinicopathological characteristics, mammography, and MRI imaging features for predicting axillary lymph node metastasis in patients with upgraded ductal carcinoma in situ 2025-Apr-30, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-2025-89 PMID:40405957	研究论文	开发并验证了一个基于临床病理特征、乳腺X线摄影和MRI影像特征的多变量风险模型，用于预测升级导管原位癌患者的腋窝淋巴结转移	结合临床病理特征、MRI影像组学和乳腺X线摄影深度学习模型，构建了一个融合模型，显著提高了预测腋窝淋巴结转移的准确性和稳健性	研究为回顾性分析，样本量相对有限（326例患者）	预测升级导管原位癌患者的腋窝淋巴结转移，以减少不必要的腋窝手术干预	升级导管原位癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI影像组学、深度学习	融合模型（结合临床病理模型、MRI影像组学模型和深度学习模型）	临床病理数据、MRI影像、乳腺X线摄影图像	326例升级导管原位癌患者
51	2025-05-26	Malignant risk prediction of cystic-solid thyroid nodules using a comprehensive model integrating clinical and ultrasound features, ultrasound radiomics, and deep transfer learning 2025-Apr-30, Gland surgery IF:1.5Q3 DOI:10.21037/gs-2024-551 PMID:40405959	research paper	本研究开发了一个综合模型，结合临床和超声特征、超声放射组学及深度迁移学习，用于预测囊实性甲状腺结节（CSTN）的恶性风险	首次将深度迁移学习（DTL）、超声放射组学与临床和超声特征结合，构建综合模型预测CSTN的恶性风险	研究为回顾性分析，样本量相对较小（278例），且来自单一医疗机构，可能影响结果的普遍性	探索综合模型在预测囊实性甲状腺结节恶性风险中的价值	278例经病理证实的囊实性甲状腺结节患者	digital pathology	thyroid cancer	ultrasound imaging, deep transfer learning, radiomics	logistic regression, LASSO, DTL	ultrasound images	278 patients with cystic-solid thyroid nodules
52	2025-05-26	Detecting arousals and sleep from respiratory inductance plethysmography 2025-Apr-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03325-z PMID:40214714	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于从呼吸感应体积描记信号中分类睡眠状态和检测唤醒	提出了一种新的深度学习算法，能够仅通过呼吸信号准确识别睡眠状态和短暂唤醒，为家庭睡眠测试提供了更便捷的替代方案	算法的唤醒检测灵敏度相对较低（66.1%），且研究仅针对疑似睡眠障碍的成年人群	开发一种能够替代多导睡眠图的家庭睡眠测试方法，通过呼吸信号评估睡眠状态和唤醒	1299名疑似睡眠障碍的成年人	机器学习	睡眠障碍	呼吸感应体积描记	深度学习算法	呼吸信号	1299名成年人
53	2025-05-25	CPDMS: a database system for crop physiological disorder management 2025-Apr-22, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baaf031 PMID:40261733	research paper	本研究开发了一个用于实时收集和分析番茄生理障碍图像的系统，构建了一个包含多种胁迫条件下番茄图像的数据库	开发了一个系统化的番茄生理障碍图像收集与分析系统，并构建了一个大规模的图像数据库	AI模型的平均精度(mAP)和召回率仍有提升空间	开发一个用于精准农业的实时作物图像收集与分析系统	番茄生理障碍	digital pathology	NA	deep learning	CNN	image	58,479张番茄图像（其中43,894张适合标注，24,000张用于模型训练，13,037张用于模型测试）
54	2025-05-25	Genetic and Environmental Factors Affecting Hair Density in East Asian Populations 2025-Apr-19, The British journal of dermatology DOI:10.1093/bjd/ljaf149 PMID:40251992	研究论文	本研究通过大规模定量评估和基因组关联分析，探讨了东亚人群头发密度的遗传和环境影响因素	首次在东亚人群中识别出三个与头发密度相关的遗传位点，并揭示了这些基因在毛囊发育中的功能作用，同时发现基因型特异性对非那雄胺的反应	研究样本仅来自东亚人群，结果可能不适用于其他族群	识别影响东亚人群头发密度的遗传和环境因素，并探索与其他头发特征和疾病的共享遗传影响	5,735名东亚个体的头发密度特征	遗传学	脱发疾病	GWAS、C-GWAS、meta分析、深度学习图像分析	深度学习模型（未指定具体类型）	图像数据（毛发镜图像）、基因组数据	5,735名东亚个体
55	2025-05-24	Pleural invasion of peripheral cT1 lung cancer by deep learning analysis of thoracoscopic images: a retrospective pilot study 2025-Apr-30, Journal of thoracic disease IF:2.1Q3 DOI:10.21037/jtd-24-1510 PMID:40400958	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，通过胸腔镜图像预测外周cT1肺癌的胸膜侵犯	首次使用深度学习分析胸腔镜图像来预测胸膜侵犯，为术中评估提供新方法	样本量较小（80例患者），且为回顾性研究	开发预测胸膜侵犯的深度学习算法，以指导手术决策	外周cT1N0M0非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习图像分析	ResNet50	图像	80例患者（422,873张图像）
56	2025-05-24	Multimodal radiopathological integration for prognosis and prediction of adjuvant chemotherapy benefit in resectable lung adenocarcinoma: A multicentre study 2025-Apr-28, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217557 PMID:39954935	研究论文	开发并验证了一个多模态分析框架，整合CT图像和H&E染色的全切片图像（WSIs），以增强肺腺癌（LUAD）患者的风险分层和辅助化疗获益预测	首次整合放射组学和病理组学特征，构建了一个多模态签名，用于预测LUAD患者的预后和辅助化疗获益，其性能优于现有的深度学习方法	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证	提高肺腺癌患者的风险分层和辅助化疗获益预测的准确性	1039例可切除的肺腺癌患者（I-III期）	数字病理	肺癌	CT成像和H&E染色全切片图像分析	生存支持向量机（SVM）	图像	1039例患者（训练数据集303例，测试数据集197例和228例，特征测试数据集311例）
57	2025-05-24	Deep Learning-Based Models for Ventricular Segmentation in Hydrocephalus: A Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Apr-28, World neurosurgery IF:1.9Q2 DOI:10.1016/j.wneu.2025.124001 PMID:40306409	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了深度学习模型在脑积水患者心室分割中的性能	首次对深度学习模型在脑积水心室分割中的应用进行了系统评价和荟萃分析	纳入研究的方法学异质性可能影响结果的可比性	评估深度学习模型在脑积水心室分割中的性能	脑积水患者的心室影像数据	digital pathology	hydrocephalus	深度学习	DL-based models	医学影像数据(MRI, CT, 超声)	24项研究中的2911名患者
58	2025-05-24	Breast tumour classification in DCE-MRI via cross-attention and discriminant correlation analysis enhanced feature fusion 2025-Apr-24, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106941 PMID:40403340	research paper	该研究提出了一种基于动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）的乳腺肿瘤分类方法，通过融合深度特征和交叉注意力编码的放射组学特征，使用判别相关分析（DCA）来提高分类准确性	提出了一种新颖的特征融合方法eFF-DCA，结合了深度特征和交叉注意力编码的放射组学特征，利用DCA最大化类内相关性并最小化类间冗余	非端到端的设计限制了多模态特征的融合	开发并验证一种基于DCE-MRI的乳腺肿瘤分类方法，以提高良性和恶性肿瘤的区分准确性	乳腺肿瘤	digital pathology	breast cancer	DCE-MRI	eFF-DCA	image	261名个体，包括137个良性肿瘤和163个恶性肿瘤
59	2025-05-24	CPDMS: a database system for crop physiological disorder management 2025-Apr-22, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baaf031 PMID:40402767	研究论文	开发了一个用于实时收集和分析作物生理障碍图像的系统，特别针对番茄的生理障碍	开发了一个可扩展且高效的实时作物图像收集系统，并利用深度学习模型进行图像分析	模型的平均精度(mAP)和召回率仍有提升空间	为精准农业提供实时数据收集和分析工具	番茄的生理障碍	数字农业	番茄细菌性枯萎病(BW)、番茄黄化曲叶病毒(TYLCV)、番茄斑萎病毒(TSWV)、干旱和盐胁迫	深度学习	深度学习模型	图像	58,479张图像(其中43,894张适合标注，24,000张用于模型训练，13,037张用于模型测试)
60	2025-05-24	Autonomous object tracking with vision based control using a 2DOF robotic arm 2025-Apr-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97930-3 PMID:40251241	研究论文	本文设计了一种基于视觉控制的2自由度机械臂自主物体追踪系统	提出了一种结合深度学习物体检测框架和基于图像的视觉伺服(IBVS)的新方法，用于2自由度机械臂的追踪控制	仅验证了2自由度机械臂的性能，未测试更高自由度的系统	设计精确且响应迅速的物体追踪系统，解决传统系统复杂、刚性、需要多传感器等问题	2自由度机械臂	机器视觉	NA	基于图像的视觉伺服(IBVS)，深度学习物体检测	深度学习框架	图像	使用CoppeliaSim机器人模拟器和2-DOF机械臂进行仿真和实验验证