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
921	2025-04-24	Application of Artificial Intelligence in Thoracic Radiology: A Narrative Review 2025-Apr, Tuberculosis and respiratory diseases IF:2.5Q2 DOI:10.4046/trd.2024.0062 PMID:39689720	review	本文综述了人工智能在胸部放射学中的最新成就，主要关注深度学习技术	探讨了人工智能在胸部放射学中检测、分类异常以及量化正常和异常解剖结构的潜力	讨论了当前人工智能技术在胸部放射学中的局限性及未来发展方向	评估人工智能在胸部放射学中的应用及其对放射科医生表现的提升	胸部放射学中的异常检测、分类及解剖结构量化	digital pathology	lung cancer	deep learning	NA	image	NA
922	2025-04-24	Kernel Conversion Improves the Correlation between the Extent of Emphysema and Clinical Parameters in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Multicenter Cohort Study 2025-Apr, Tuberculosis and respiratory diseases IF:2.5Q2 DOI:10.4046/trd.2024.0166 PMID:39904364	研究论文	本研究通过核转换技术处理不同CT设置下的图像，评估了肺气肿指数与临床参数之间的相关性变化	首次在多中心研究中应用核转换技术，显著提高了肺气肿指数与临床参数之间的相关性	研究仅基于韩国COPD亚组研究数据库，可能限制了结果的普遍性	评估核转换技术对不同CT设置下肺气肿指数与临床参数相关性的影响	484名COPD患者的CT扫描图像	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	CT扫描	基于深度学习的程序	图像	484名COPD患者
923	2025-04-24	A deep learning-based calculation system for plaque stenosis severity on common carotid artery of ultrasound images 2025-Apr, Vascular IF:1.0Q4 DOI:10.1177/17085381241246312 PMID:38656244	研究论文	开发了一种基于深度学习的系统，用于在超声图像上自动计算颈总动脉斑块狭窄严重程度	提出了新的CANet模型，用于分割颈动脉内膜-中膜厚度和斑块，并自动计算斑块狭窄严重程度，性能优于现有深度学习模型和经验丰富的超声医师	外部测试集的样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力评估	开发一种自动化系统，用于评估颈动脉斑块狭窄严重程度，以改善中风风险的管理	颈总动脉横截面超声图像	数字病理	心血管疾病	深度学习	CANet	图像	376名个体的390张图像用于训练和验证，外加115名个体的122张外部测试图像
924	2025-04-24	A Colorectal Coordinate-Driven Method for Colorectum and Colorectal Cancer Segmentation in Conventional CT Scans 2025-Apr, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3386610 PMID:38687670	研究论文	本文提出了一种名为DeepCRC-SL的自动化分割算法，用于在常规CT扫描中分割结直肠和结直肠癌	首次提出了一种基于拓扑感知的深度学习方法，构建了新颖的一维结直肠坐标系，并通过自注意力层和坐标驱动的自学习策略提升分割性能	尽管性能优于现有方法，但与有两年专业CRC成像经验的医学住院医师相比，分割精度仍有提升空间	实现结直肠癌在常规CT扫描中的自动化分割，以促进CRC的检测、分期和治疗反应监测	结直肠和结直肠癌	数字病理	结直肠癌	深度学习	CNN与自注意力机制结合	CT图像	227例标记和585例未标记的CRC病例
925	2025-04-24	Transcriptomic landscape around wound bed defines regenerative versus non-regenerative outcomes in mouse digit amputation 2025-Apr, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012997 PMID:40203060	研究论文	本研究通过分析小鼠远端末节指骨（P3）截肢后的伤口床组织，探讨了再生与非再生结果的分子机制	揭示了非再生指骨在伤口床中表现出更强烈的早期转录反应，并发现再生指骨中与Bmp2相关的独特共表达模块，以及HOXA11和HOXD11等转录因子的时间依赖性富集模式	研究仅基于小鼠模型，结果是否适用于人类尚需验证	探索再生与非再生结果的分子机制，为再生医学提供关键见解	小鼠远端末节指骨（P3）截肢后的伤口床组织	再生医学	NA	RNA-seq, 巨噬细胞测定	深度学习AI模型	转录组数据	小鼠P3截肢模型
926	2025-04-24	Decoding Recurrence in Early-Stage and Locoregionally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: Insights From Electronic Health Records and Natural Language Processing 2025-Apr, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00227 PMID:40249880	研究论文	本研究利用电子健康记录和自然语言处理技术，分析了早期和局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）术后复发的风险因素	开发了一个基于深度学习的定制化NLP系统，用于高效识别NSCLC复发数据，并纵向分析风险因素	研究依赖于电子健康记录的数据质量，可能存在信息不完整或偏差	建立NLP系统以分析NSCLC术后复发的风险因素	6,351名NSCLC患者的电子健康记录，其中1,295名I-IIIA期手术患者	自然语言处理	肺癌	NLP	深度学习	文本	6,351名NSCLC患者的700,000多条记录
927	2025-04-24	Innovative Approach for Diabetic Retinopathy Severity Classification: An AI-Powered Tool using CNN-Transformer Fusion 2025-Apr, Journal of biomedical physics & engineering DOI:10.31661/jbpe.v0i0.2408-1811 PMID:40259941	研究论文	开发了一种结合CNN和Transformer架构的深度学习模型，用于糖尿病视网膜病变的严重程度分类	提出了一种结合CNN和Transformer的混合模型，提高了糖尿病视网膜病变诊断的准确性、可靠性和泛化能力	模型性能依赖于数据集的质量和多样性，可能存在对某些罕见病例的识别不足	提高糖尿病视网膜病变的诊断准确性和严重程度分类	糖尿病视网膜病变患者的视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN-Transformer融合模型	图像	APTOS 2019数据集和IDRiD数据集
928	2025-04-23	Deciphering the Scattering of Mechanically Driven Polymers Using Deep Learning 2025-Apr-22, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00409 PMID:40197011	研究论文	本文提出了一种利用深度学习分析二维散射数据的方法，用于研究外力作用下的半柔性聚合物	使用变分自编码器(VAE)和转换网络建立聚合物参数与散射函数的双向映射，提供了一种快速、自动化的散射分析工具	方法尚未经过实验验证，且目前仅适用于静态散射数据	开发一种可扩展的自动化工具用于聚合物散射分析	半柔性聚合物在外部力作用下的散射数据	机器学习	NA	变分自编码器(VAE), 蒙特卡洛模拟	VAE	二维散射数据	通过离格蒙特卡洛模拟生成的训练数据
929	2025-04-23	Optimization of Material Composition for Improving Mechanical Properties of Fly Ash-Slag-Based Geopolymers: A Deep Learning Approach 2025-Apr-22, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c04969 PMID:40203137	研究论文	本研究利用深度学习技术优化粉煤灰-矿渣基地质聚合物（FASGG）的材料组成和配合比设计，以提高其力学性能的预测精度	开发了一种新型预测模型MK-CNN-GRU，整合了最大信息系数-K中值算法、卷积神经网络和门控循环单元算法，能够充分挖掘实验数据的内部特征并学习其变化规律	NA	优化粉煤灰-矿渣基地质聚合物的材料组成和配合比设计，提高其力学性能的预测精度	粉煤灰-矿渣基地质聚合物（FASGG）	机器学习	NA	深度学习	MK-CNN-GRU（整合了最大信息系数-K中值算法、CNN和GRU）	实验数据	600组实验数据
930	2025-04-23	Design of Multi-Cancer VOCs Profiling Platform via a Deep Learning-Assisted Sensing Library Screening Strategy 2025-Apr-22, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06468 PMID:40211116	研究论文	提出了一种深度学习辅助的两步筛选策略，用于识别最小传感器元件的最佳组合，以开发高性能传感器阵列	使用深度学习辅助的FRR算法有效筛选传感元件，快速构建了8元和10元传感器阵列，实现了100%的VOCs判别准确率	NA	开发高性能传感器阵列用于多癌症VOCs的并行判别	挥发性有机化合物(VOCs)和癌症模型	机器学习	多癌症	深度学习辅助的传感器元件筛选策略	前馈神经网络-随机森林-递归特征消除(FRR)算法	颜色变化数据和图像数据	400个传感元件（由20个可电离阳离子元件和20个阴离子染料配对构成）
931	2025-04-23	Development of an Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiography to Detect 23 Cardiac Arrhythmias and Predict Cardiovascular Outcomes 2025-Apr-22, Journal of medical systems IF:3.5Q2 DOI:10.1007/s10916-025-02177-0 PMID:40259136	研究论文	开发一种基于人工智能的心电图技术，用于检测23种心律失常并预测心血管结局	开发了一个深度学习模型（DLM），能够在多个数据集中检测多种心律失常，并在人机竞赛中达到心脏病专家水平的性能	研究中使用的心电图数据集虽然多样，但仍可能存在一定的局限性，且模型的泛化能力需要进一步验证	开发一种准确的心律失常检测工具，以帮助医生识别高风险患者并进行早期干预	心电图数据和心律失常患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	DLM	心电图数据	22,130份心电图用于开发和验证，32,495份心电图用于外部验证
932	2025-04-23	Prostate Cancer Risk Stratification and Scan Tailoring Using Deep Learning on Abbreviated Prostate MRI 2025-Apr-22, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29798 PMID:40259798	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的模型，用于使用双参数MRI（bpMRI）分类临床显著性前列腺癌（csPCa），并评估其在优化MRI协议选择方面的潜力	提出了一种基于3D ResNet-50架构的深度学习模型，能够在bpMRI上分类csPCa，并实时集成到临床工作流程中	研究样本量有限，且模型的特异性较低（54%和62%）	优化前列腺癌的MRI协议选择，提高资源利用率	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI（bpMRI）和多参数MRI（mpMRI）	3D ResNet-50	MRI图像	26,129例前列腺MRI研究（训练和验证），151例回顾性队列患者和142例前瞻性队列患者
933	2025-04-23	Deep learning unlocks the true potential of organ donation after circulatory death with accurate prediction of time-to-death 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95079-7 PMID:40253393	研究论文	本研究利用深度学习技术预测循环死亡后器官捐献的时间，以提高器官捐献数量和质量	结合了循环神经网络和神经常微分方程的ODE-RNN模型，能够处理不规则采样的时间序列数据，准确预测死亡时间	模型仅在特定医院的患者数据上进行训练和验证，可能在其他地区或医院的应用效果有限	解决循环死亡后器官捐献时间不确定的问题，以提高器官捐献的成功率和移植后效果	重症监护病房(ICU)中接受终末拔管的患者	机器学习	器官移植	ODE-RNN	RNN与神经常微分方程结合	临床观察时间序列数据	训练集3,238名患者(来自耶鲁纽黑文医院)，验证集1,908名患者(来自康涅狄格州六家医院)
934	2025-04-23	Efficient hybrid heuristic adopted deep learning framework for diagnosing breast cancer using thermography images 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96827-5 PMID:40253418	research paper	提出了一种基于深度学习的混合启发式框架，用于通过热成像图像诊断乳腺癌	结合了Rock Hyraxes Dandelion Algorithm Optimization (RHDAO)进行阈值优化和权重优化，并采用了新实现的StackVRDNet深度学习结构	未提及具体样本量及数据来源的详细信息	提高乳腺癌早期诊断的准确性和效率	乳腺癌患者的热成像图像	digital pathology	breast cancer	thermography, deep learning	StackVRDNet (结合VGG16, Resnet, DenseNet)	image	NA
935	2025-04-23	A hybrid approach combining deep learning and signal processing for bearing fault diagnosis under imbalanced samples and multiple operating conditions 2025-Apr-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98138-1 PMID:40253550	研究论文	提出了一种结合深度学习和信号处理的混合方法，用于在样本不平衡和多种操作条件下进行轴承故障诊断	结合生成对抗网络(GANs)、迁移学习、小波变换时频表示、非对称卷积网络和多头注意力机制(MAC-MHA)，提升轴承故障诊断性能	NA	提升轴承故障诊断性能	轴承振动信号	机器学习	NA	GANs, 迁移学习, 小波变换, MAC-MHA	非对称卷积网络, 多头注意力机制	振动信号	PADERBORN和CWRU数据集
936	2025-04-23	Deep learning-based automatic segmentation of cerebral infarcts on diffusion MRI 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91032-w PMID:40240396	研究论文	探讨了多站点与单站点训练数据样本量、跨站点域适应以及数据来源和特征对基于深度学习的脑梗死MRI分割算法性能的影响	研究了多站点数据训练和域适应对深度学习算法在脑梗死分割中的性能提升，特别是小样本域适应可使算法性能接近大样本训练的效果	在脑干或超急性期(<3小时)梗死分割方面表现相对较差	提高脑梗死MRI自动分割算法的性能和泛化能力	脑梗死病灶	医学影像分析	脑梗死	MRI	3D U-net	扩散加权图像(DWI)	10820张标注DWI(来自10家大学医院)，内部测试2159张，外部验证3个独立数据集(n=2777,50,250)
937	2025-04-23	Artificial intelligence-driven cybersecurity system for internet of things using self-attention deep learning and metaheuristic algorithms 2025-Apr-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98056-2 PMID:40240545	研究论文	提出了一种基于自注意力深度学习和元启发式算法的人工智能驱动的物联网网络安全系统	结合了改进的金枪鱼群优化算法(ITSO)和带有自注意力的双向长短期记忆网络(BiLSTM-SA)，并利用饥饿游戏搜索(HGS)技术进行参数选择	未提及系统在实时性和计算资源消耗方面的表现	增强物联网网络中的网络安全防护能力	物联网网络中的网络安全威胁	机器学习	NA	深度学习, 元启发式算法	BiLSTM-SA, ITSO, HGS	网络安全数据	ToN-IoT和Edge-IIoT数据集
938	2025-04-23	Examining the development, effectiveness, and limitations of computer-aided diagnosis systems for retained surgical items detection: a systematic review 2025-Apr-10, Ergonomics IF:2.0Q3 DOI:10.1080/00140139.2025.2487558 PMID:40208001	系统综述	本文系统综述了计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	总结了计算机辅助检测系统的特性，评估了其发展、有效性和局限性，并提出了改进机会	大多数研究使用合成的RSI放射照片开发CAD系统，这引发了普遍性问题，且深度学习为基础的CAD系统未纳入可解释的人工智能技术以确保决策透明度	评估计算机辅助诊断系统在检测手术遗留物品中的发展、有效性和局限性	计算机辅助诊断系统	数字病理	NA	计算机辅助检测(CAD)	深度学习	放射照片	11项研究
939	2025-04-23	Automated segmentation of dental restorations using deep learning: exploring data augmentation techniques 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00794-y PMID:39652261	research paper	该研究利用深度学习模型自动分割全景牙科X光片中的种植体、假体和填充物，并探索数据增强技术对模型性能的影响	研究了9种不同的深度学习分割模型和8种数据增强技术对牙科修复体分割性能的影响	未提及模型在临床环境中的实际应用效果	提高牙科X光片中修复体的自动分割精度	牙科全景X光片中的种植体、假体和填充物	digital pathology	NA	深度学习	9种不同的深度学习分割模型	image	未明确说明样本数量
940	2025-04-23	Evaluation of the mandibular canal and the third mandibular molar relationship by CBCT with a deep learning approach 2025-Apr, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-024-00793-z PMID:39658743	研究论文	本研究利用CBCT和深度学习技术评估下颌管与第三磨牙的关系，并自动分割下颌阻生第三磨牙、下颌管、颏孔和下颌孔	采用nnU-NetV2架构开发深度学习模型，自动分割和评估下颌管与第三磨牙的关系，为诊断和手术规划提供支持	样本量较小（300例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估下颌管与第三磨牙的关系，提高手术规划和并发症预测的准确性	下颌管（MC）和下颌第三磨牙（MM3）	数字病理	牙科疾病	CBCT	nnU-NetV2	图像	300例患者的CBCT数据