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
1041	2025-04-19	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	本研究利用深度学习模型通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法应用于步态视频中，预测小脑性共济失调的严重程度，并通过模型关注的关键视频片段评估病情	研究样本量较小，仅包括66名患者，且仅限于退行性小脑疾病患者	评估姿态估计算法是否能通过步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	66名退行性小脑疾病患者	计算机视觉	小脑性共济失调	姿态估计算法	深度学习模型	视频	66名患者
1042	2025-04-19	Microsatellite-Stable Gastric Cancer Can be Classified into 2 Molecular Subtypes with Different Immunotherapy Response and Prognosis Based on Gene Sequencing and Computational Pathology 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104101 PMID:39894411	research paper	该研究通过基因测序和计算病理学将微卫星稳定的胃癌分为两种分子亚型，并评估其对免疫治疗的响应和预后	开发了基于免疫相关基因（IRGs）的签名和基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型，用于微卫星稳定胃癌的亚型分类和预后预测	样本量相对较小（105例患者），且仅在TCGA和GEO数据库中进行验证	优化微卫星稳定胃癌的精准治疗和预后改善	微卫星稳定的胃癌患者	digital pathology	gastric cancer	RNA-sequencing, immunohistochemistry	Vision Transformer (ViT)	gene expression data, digital pathology slides	105例微卫星稳定的胃癌患者
1043	2025-04-19	An Overview and Comparative Analysis of CRISPR-SpCas9 gRNA Activity Prediction Tools 2025-Apr, The CRISPR journal DOI:10.1089/crispr.2024.0058 PMID:40151952	综述	本文综述并比较了基于机器学习和深度学习的CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具的性能	系统评估了多种预测工具的性能，并创建了GuideNet资源门户网站以促进CRISPR数据集的共享	仅评估了七种工具，可能未涵盖所有现有方法	评估和比较CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具的准确性和性能	CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具	机器学习	NA	CRISPR-Cas9基因编辑技术	ML和DL模型	CRISPR数据集	九个CRISPR数据集，涵盖六种细胞类型和三个物种
1044	2025-04-19	Rethinking Domain-Specific Pretraining by Supervised or Self-Supervised Learning for Chest Radiograph Classification: A Comparative Study Against ImageNet Counterparts in Cold-Start Active Learning 2025-Apr, Health care science DOI:10.1002/hcs2.70009 PMID:40241982	research paper	比较监督学习和自监督学习的领域特定预训练在胸部X光分类中的效果，以及在冷启动主动学习中的表现	首次探索领域特定预训练模型在冷启动主动学习中的潜力，并比较其与通用预训练模型的性能	领域特定预训练模型在多数情况下未能超越通用预训练模型，且无法替代原始图像作为模型输入	评估领域特定预训练模型在冷启动主动学习中的效果	胸部X光图像	computer vision	psychiatric pneumonia, COVID-19	supervised learning, self-supervised learning	TXRV, REMEDIS	image	NA
1045	2025-04-19	Development and external multicentric validation of a deep learning-based clinical target volume segmentation model for whole-breast radiotherapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100749 PMID:40242807	研究论文	开发并外部多中心验证了一种基于深度学习的全乳放疗临床靶区分割模型	利用大型单中心数据集结合多中心数据进行模型开发和验证，实现了高精度的临床靶区分割	在其中一个中心（Inst 9）的数据上模型表现不佳，显示模型在特定条件下的泛化能力有限	优化放疗治疗并减少毒性，通过自动分割临床靶区和风险器官	1822名患者的计划CT数据（861例来自单一中心用于训练，961例来自8个中心用于验证）	数字病理	乳腺癌	深度学习	3D-Unet	CT图像	1822名患者的计划CT数据
1046	2025-04-18	Improving the cleaning quality of tube lumen instruments by imaging analysis and deep learning techniques 2025-Apr-18, Biomedizinische Technik. Biomedical engineering DOI:10.1515/bmt-2023-0527 PMID:40241330	研究论文	本研究通过成像分析和深度学习技术提高管腔器械清洁质量的检测	引入两种注意力机制以关注重要特征，优化了模型性能	未提及模型在实际临床环境中的泛化能力	提高可重复使用管腔器械的清洁质量检测，确保患者安全和临床可靠性	管腔器械（TLIs）	计算机视觉	NA	成像分析、深度学习	FA-ResNet18（带scSE注意力机制）	图像	未明确提及具体样本数量
1047	2025-04-18	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Apr-17, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	research paper	该研究探讨了甘氨酸残基的左旋构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	揭示了左旋构象甘氨酸残基在疾病变异位点的过度表现及其在进化中的保守性，以及其通过影响自由能来破坏天然折叠的机制	研究主要基于已知的疾病和良性变异位点，可能未涵盖所有相关情况	研究甘氨酸残基的左旋构象对蛋白质稳定性和聚集的影响及其在疾病变异中的作用	甘氨酸残基及其在蛋白质中的构象	生物信息学	蛋白质聚集相关疾病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	1104个疾病变异位点和343个良性变异位点
1048	2025-04-18	DWI of the rectum with deep learning reconstruction: comparison of PROPELLER, reduced FOV, and conventional DWI 2025-Apr-17, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04950-8 PMID:40244478	研究论文	比较PROPELLER、rFOV和传统DWI结合深度学习重建在评估直肠肿瘤中的图像质量和诊断性能	首次结合深度学习重建技术比较三种DWI技术在直肠肿瘤评估中的表现	样本量较小(38例患者)，且对诊断准确性的影响不显著	评估不同DWI技术结合DLR在直肠肿瘤诊断中的表现	直肠肿瘤患者	医学影像分析	直肠癌	PROPELLER-DWI, rFOV-DWI, cDWI, 深度学习重建(DLR)	深度学习	MRI影像	38例患者共42次MRI检查
1049	2025-04-18	Empowering natural product science with AI: leveraging multimodal data and knowledge graphs 2025-Apr-16, Natural product reports IF:10.2Q1 DOI:10.1039/d4np00008k PMID:39148455	观点文章	探讨如何利用AI和多模态数据及知识图谱推动天然产物科学的发展	提出通过构建知识图谱整合多模态、非标准化的天然产物数据，以开发能模拟科学家决策的AI模型	天然产物数据存在多模态、不平衡、非标准化且分散的问题，限制了现有深度学习架构的应用	推动AI在天然产物科学中的应用，模拟科学家的决策过程	天然产物数据及知识图谱	机器学习	NA	知识图谱构建	深度学习架构	多模态数据	NA
1050	2025-04-18	A deep learning approach for quantifying CT perfusion parameters in stroke 2025-Apr-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc9b6 PMID:40194529	research paper	本文提出了一种基于Transformer的网络，用于从CT灌注图像中准确估计生理参数，以提高缺血性中风的诊断和治疗效果	使用Transformer网络学习CTP图像的体素级时间特征，估计局部动脉输入函数和流量缩放的残留函数，显著提高了参数估计的准确性	研究主要基于模拟数据和ISLES18数据集，需要在更广泛的患者数据中进行验证	开发一种从CT灌注图像中准确估计生理参数的方法，以改进缺血性中风的诊断和治疗	CT灌注图像中的局部动脉输入函数和流量缩放的残留函数	digital pathology	cardiovascular disease	CT perfusion imaging	Transformer	image	ISLES18数据集和模拟数据
1051	2025-04-18	Automatic Detection of Mandibular Fractures on CT scan Using Deep Learning 2025-Apr-16, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf031 PMID:40238181	research paper	本研究探讨了人工智能（AI），特别是深度学习在利用CT扫描检测和分类下颌骨骨折中的应用	使用nnU-Net分割框架和3D-ResNet进行下颌骨骨折的像素级精确定位和分类，显著提高了诊断准确率	研究数据仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	提高下颌骨骨折的自动检测和分类准确率，辅助临床诊断	459例患者的CT扫描数据	digital pathology	mandibular fracture	CT scan	nnU-Net, 3D-ResNet	image	459例患者
1052	2025-04-18	Clinical Neuroimaging Over the Last Decade: Achievements and What Lies Ahead 2025-Apr-16, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001192 PMID:40239043	review	回顾过去十年临床神经影像学的显著进展，包括技术进步和科学发现	整合了光子计数计算机断层扫描、高低场磁共振成像系统等影像技术的进步，以及深度学习等先进数据分析方法的应用	未提及具体研究的样本量或数据规模，可能缺乏定量分析	总结临床神经影像学领域的进展和未来方向	临床神经影像学技术和应用	digital pathology	NA	photon-counting computed tomography, low-field and high-field magnetic resonance imaging, deep learning	NA	image	NA
1053	2025-04-18	Deep learning and conventional hip MRI for the detection of labral and cartilage abnormalities using arthroscopy as standard of reference 2025-Apr-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11546-9 PMID:40240555	research paper	评估高分辨率深度学习髋关节MRI与传统压缩感知MRI在检测髋关节唇和软骨异常方面的性能	使用高分辨率深度学习MRI（CSAI）与传统压缩感知MRI（CS）进行比较，以髋关节镜检查为金标准	软骨评估的整体诊断性能仍然不理想，尤其是在某些髋关节区域的敏感性较低	比较深度学习MRI与传统MRI在髋关节唇和软骨异常检测中的性能	32名股骨髋臼撞击综合征患者	digital pathology	geriatric disease	MRI, deep learning	deep learning	image	32名患者（24名男性，平均年龄37.5岁）
1054	2025-04-18	Synthetic electroretinogram signal generation using a conditional generative adversarial network 2025-Apr-16, Documenta ophthalmologica. Advances in ophthalmology DOI:10.1007/s10633-025-10019-0 PMID:40240677	研究论文	使用条件生成对抗网络生成合成视网膜电图信号以支持分类模型	利用条件生成对抗网络生成合成视网膜电图信号，以解决异质性或罕见人群中数据不足的问题	研究仅基于公开可用的数据集，样本量相对较小	提高视网膜电图信号在分类模型中的性能	自闭症谱系障碍患者和对照组	机器学习	自闭症谱系障碍	条件生成对抗网络	GAN, Time Series Transformer, Visual Transformer	时间序列数据, 图像数据	560例自闭症谱系障碍患者和498例对照组，共18名自闭症谱系障碍患者和31名对照组
1055	2025-04-18	Physical twinning for joint encoding-decoding optimization in computational optics: a review 2025-Apr-15, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-025-01810-4 PMID:40229266	综述	本文综述了计算光学中通过物理孪生技术实现编码-解码联合优化的最新进展	提出了一种端到端的联合优化技术，将光学编码数字化孪生到神经网络层，从而与解码过程同步优化	从优化的编码参数到实际调制元件的反向物理孪生面临诸如位深度、数值范围和稳定性等方面的挑战	探索计算光学中编码-解码联合优化的技术，以提升成像和传感能力	光学调制元件	计算光学	NA	深度学习	神经网络	光学数据	NA
1056	2025-04-18	Applied research on innovation and development of blue calico of Chinese intangible cultural heritage based on artificial intelligence 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96587-2 PMID:40229316	研究论文	本文提出了一种基于增强循环一致性生成对抗网络的风格迁移方法，旨在促进传统蓝印花布图案的创新设计	在生成器网络结构中引入Ghost卷积模块和SRM注意力模块，以减少模型参数和计算成本，同时增强网络的特征提取能力	未提及具体的数据集规模或实验对比的基线模型	探索蓝印花布这一中国非物质文化遗产的创新发展和数字化保护	传统蓝印花布图案	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	CycleGAN（增强版）	图像	未明确提及
1057	2025-04-18	ALL diagnosis: can efficiency and transparency coexist? An explainble deep learning approach 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97297-5 PMID:40229347	research paper	该研究提出了一种结合EfficientNet-B7架构和可解释人工智能（XAI）方法的新型诊断框架，用于急性淋巴细胞白血病（ALL）的早期和准确诊断	结合EfficientNet-B7架构与XAI方法，提高诊断性能、计算效率和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他数据集上的泛化能力	优化急性淋巴细胞白血病的诊断方法，提高诊断准确性和临床适用性	急性淋巴细胞白血病（ALL）患者	digital pathology	leukemia	Deep learning, XAI (Grad-CAM, CAM, LIME, IG)	EfficientNet-B7	image	Taleqani Hospital数据集、C-NMC-19和Multi-Cancer数据集
1058	2025-04-18	Accelerated diffusion tensor imaging with self-supervision and fine-tuning 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96459-9 PMID:40229411	研究论文	提出一种自监督深度学习与微调（SSDLFT）框架，以减少扩散张量成像（DTI）训练数据需求	SSDLFT框架通过自监督预训练和有限高质量数据的微调，减少了对大型高质量数据集的依赖	需要进一步验证在更广泛临床数据集上的适用性	提高扩散张量成像（DTI）的效率和临床可用性	人脑微观结构的评估	医学影像分析	神经系统疾病	扩散张量成像（DTI）	深度学习（DL）	医学影像数据	使用Human Connectome Project数据
1059	2025-04-18	A hybrid learning network with progressive resizing and PCA for diagnosis of cervical cancer on WSI slides 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97719-4 PMID:40229435	research paper	本文提出了一种结合渐进式调整大小和PCA的混合学习网络，用于WSI玻片的宫颈癌诊断	结合渐进式调整大小和PCA的混合学习网络，以及使用多数投票方法整合SVM和RF模型的预测结果	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	提高宫颈癌在WSI玻片上的诊断准确性和可靠性	宫颈癌的WSI玻片	digital pathology	cervical cancer	transfer learning, fine-tuning, PCA	ResNet-152, VGG-16, SVM, RF	image	SIPaKMeD和LBC数据集，具体样本数量未提及
1060	2025-04-18	Transformer-based deep learning for accurate detection of multiple base modifications using single molecule real-time sequencing 2025-Apr-14, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08009-8 PMID:40229481	research paper	该研究开发了一种基于CNN和Transformer混合模型的HK模型2，用于通过单分子实时测序准确检测多种碱基修饰	将CNN与Transformer结合，提高了5mC检测的AUC值，并扩展了检测其他碱基修饰的能力	NA	提高单分子实时测序在碱基修饰检测中的准确性和应用范围	5mC、5hmC、6mA等碱基修饰	machine learning	hepatocellular carcinoma	single molecule real-time sequencing	CNN和Transformer混合模型	DNA测序数据	NA