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	Visual search and real-image similarity: An empirical assessment through the lens of deep learning 2025-Apr, Psychonomic bulletin & review IF:3.2Q1 DOI:10.3758/s13423-024-02583-4 PMID:39327401	研究论文	利用深度卷积神经网络预测人类在真实视觉场景中搜索目标的效率，并验证Duncan和Humphreys提出的相似性原则	首次从生态学角度为相似性原则提供定量支持，揭示了目标-干扰物相似性(TD)和干扰物-干扰物相似性(DD)在神经网络不同层次的作用	实验室结果可能难以完全推广到真实世界场景	预测人类在视觉环境中搜索目标的效率	人类视觉搜索行为	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络	CNN	图像	NA
1042	2025-04-19	Leveraging Deep Learning for Immune Cell Quantification and Prognostic Evaluation in Radiotherapy-Treated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinomas 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104094 PMID:39826685	研究论文	利用深度学习对放疗治疗的口咽鳞状细胞癌中的免疫细胞进行定量分析和预后评估	首次应用U-Net深度学习模型对免疫细胞密度进行定量分析，并比较了细胞计数法和面积法的预后价值	样本量较小（84例），且仅针对口咽鳞状细胞癌患者	开发标准化、经济有效的方法来研究头颈部鳞状细胞癌中的肿瘤免疫微环境（TIME）	口咽鳞状细胞癌（OPSCC）患者的预处理福尔马林固定石蜡包埋肿瘤活检样本	数字病理学	口咽鳞状细胞癌	免疫组织化学（CD3、CD8、CD20、CD163和FOXP3染色）	U-Net	图像	84例OPSCC患者的预处理肿瘤活检样本
1043	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
1044	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
1045	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
1046	2025-04-19	Artificial intelligence predicts multiclass molecular signatures and subtypes directly from breast cancer histology: a multicenter retrospective study 2025-Apr-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002220 PMID:39764584	研究论文	提出一种基于深度学习的算法(BBMIL)，直接从乳腺癌组织病理学图像预测分子标志物和亚型	首次使用深度学习直接从H&E染色图像预测多种分子标志物和亚型，避免了额外的检测成本和样本负担	NA	开发能够直接从组织病理学图像预测乳腺癌分子特征的AI算法	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	BBMIL(一种新型深度学习算法)	组织病理学图像(H&E染色)	多中心回顾性研究(具体样本量未说明)
1047	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
1048	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
1049	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
1050	2025-04-18	Hybrid strategy of coronary atherosclerosis characterization with T1-weighted MRI and CT angiography to noninvasively predict periprocedural myocardial injury 2025-Apr-17, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf116 PMID:40241659	research paper	本研究探讨了结合T1加权MRI和CT血管造影的混合策略，以无创预测冠状动脉介入治疗后的围手术期心肌损伤	首次将MRI与CCTA结合，使用最新的成像和定量技术，提高了PMI预测的准确性	样本量较小，仅包括120名患者的132个病变	探索一种混合CCTA-MRI策略，以提高围手术期心肌损伤的预测准确性	计划进行选择性PCI的冠状动脉粥样硬化患者	digital pathology	cardiovascular disease	T1-weighted MRI, CT angiography, deep learning	deep learning	image	120名患者的132个病变
1051	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
1052	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
1053	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
1054	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
1055	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
1056	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
1057	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）
1058	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
1059	2025-04-18	SlicesMapi: An Interactive Three-Dimensional Registration Method for Serial Histological Brain Slices 2025-Apr-16, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-025-09724-7 PMID:40240690	research paper	提出了一种名为SlicesMapi的交互式三维配准方法，用于脑切片序列的配准	通过采用相邻切片和参考图谱切片的双重约束，在3D和2D空间中校正线性和非线性变形，并保证全分辨率图像的配准精度	未提及具体局限性	提高脑切片图像到3D标准脑空间的配准精度、计算效率和适用性	脑切片图像	digital pathology	NA	3D registration	NA	image	未提及具体样本数量
1060	2025-04-18	Deep learning-based hippocampus asymmetry assessment for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Apr-16, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17831 PMID:40241310	research paper	本文提出了一种基于深度学习的海马体不对称性定量评估方法DeepHAA，用于阿尔茨海默病的诊断	通过深度学习模型提取MRI图像中海马体结构的特征表示，并利用交叉注意力机制进行特征融合，提出了一种基于多模态嵌入距离的定量评估方法	实验数据集规模相对较小（199名受试者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证结果	开发定量评估海马体不对称性的方法以辅助阿尔茨海默病诊断	MRI图像中的左右海马体结构	digital pathology	geriatric disease	MRI扫描	深度学习模型（具体未说明，含交叉注意力机制）	医学影像（MRI）	199名受试者（53名正常认知NC，71名轻度认知障碍MCI，33名阿尔茨海默病AD）