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
1301	2025-10-07	Progress in the Identification and Design of Novel Antimicrobial Peptides Against Pathogenic Microorganisms 2025-Apr, Probiotics and antimicrobial proteins IF:4.4Q2 DOI:10.1007/s12602-024-10402-4 PMID:39557756	综述	本综述评估了抗菌肽识别与设计领域的最新进展及其对多种细菌病原体的显著抗菌活性	重点关注计算机辅助策略（如机器学习和深度学习）在新型抗菌肽预测和设计中的应用，克服传统抗生素发现方法的局限性	未明确说明具体研究数据来源的局限性，但指出抗菌肽发现和应用过程中存在关键挑战	应对抗菌素耐药性危机，开发新型抗生素替代品	抗菌肽及其对多种细菌病原体的作用	生物信息学	细菌感染	机器学习，深度学习，生物信息学分析流程	ML, DL	多源生物数据（植物、动物、人类、微生物来源）	NA	NA	NA	NA	NA
1302	2025-10-07	A deep learning method for the recovery of standard-dose imaging quality from ultra-low-dose PET on wavelet domain 2025-Apr, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06994-2 PMID:39585354	研究论文	提出一种基于小波域的深度学习方法WaveNet，用于从超低剂量PET扫描中恢复标准剂量成像质量	首次将小波分解的频率分量作为输入，在频域而非传统空间域进行PET图像去噪	研究仅使用特定型号的全身体PET扫描仪数据，未在其他类型设备上验证	开发能够从超低剂量PET扫描中恢复高质量成像的深度学习方法	全身体18F-FDG PET图像	医学影像处理	NA	PET成像	深度学习	医学图像	1447例全身体PET图像	NA	WaveNet, UNet	加权全局物理指标, 局部指标	NA
1303	2025-10-07	Robust and interpretable deep learning system for prognostic stratification of extranodal natural killer/T-cell lymphoma 2025-Apr, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-07024-x PMID:39714634	研究论文	开发并验证了用于结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤预后风险分层的可解释深度学习预测系统DeepENKTCL	结合肿瘤分割模型、PET/CT融合模型和预后预测模型，利用SHAP分析增强可解释性，构建了融合放射组学和拓扑特征的预后评分系统	样本量相对有限（562例患者），仅来自四个中心	开发可解释的深度学习系统用于ENKTCL的预后风险分层	结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤（ENKTCL）患者	数字病理	淋巴瘤	PET/CT成像，放射组学分析	深度学习模型	医学影像（PET/CT）	562例来自四个中心的患者	NA	NA	AUC, 时间依赖性C指数, 临床决策曲线, Kaplan-Meier曲线	NA
1304	2025-10-07	Stroke Management and Analysis Risk Tool (SMART): An interpretable clinical application for diabetes-related stroke prediction 2025-Apr, Nutrition, metabolism, and cardiovascular diseases : NMCD DOI:10.1016/j.numecd.2024.103841 PMID:39939252	研究论文	开发了一个名为SMART的可解释性糖尿病相关卒中预测临床应用程序	结合多种特征选择方法和机器学习算法，开发了专门针对糖尿病患者卒中预测的可解释性临床工具	数据来源于单一医疗中心，可能影响模型的泛化能力	分析糖尿病患者卒中风险因素并创建可解释的卒中预测模型	糖尿病患者	机器学习	卒中	电子健康记录(EHR)数据分析	Random Forest, DNN	临床数据和实验室参数	20,014名患者	NA	深度神经网络	AUC, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
1305	2025-10-07	Developing Brain-Based Bare-Handed Human-Machine Interaction via On-Skin Input 2025-Apr, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3533088 PMID:40036449	研究论文	提出一种名为MetaSkin的新型神经触觉接口，通过整合神经信号与皮肤表面交互实现裸手免视觉的人机交互	首次将神经信号与皮肤表面交互相结合，利用人体自然本体感觉能力开发裸手免视觉交互系统	需要针对不同用户群体和动态环境进行系统优化	开发自然、直观、以人为中心的移动人机交互输入系统	12名参与者	人机交互	NA	神经信号解码	深度学习	神经信号	12名参与者	NA	多尺度时频特征表示和选择性特征注意力	准确率	NA
1306	2025-10-07	Collaborative Deep Learning and Information Fusion of Heterogeneous Latent Variable Models for Industrial Quality Prediction 2025-Apr, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3537809 PMID:40036535	研究论文	提出了一种用于工业质量预测的协同深度学习和异构潜变量模型信息融合框架	结合协同逐层特征提取和异构模型集成，通过信息融合提升预测性能	仅通过两个工业案例验证，需要更多场景测试	提升工业质量预测的准确性和稳定性	工业过程数据和质量指标	机器学习	NA	潜变量模型	深度学习, 集成学习	工业过程数据	两个真实工业案例	NA	潜变量模型	预测准确度, 稳定性	NA
1307	2025-10-07	Co-Training Broad Siamese-Like Network for Coupled-View Semi-Supervised Learning 2025-Apr, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3531441 PMID:40036533	研究论文	提出一种用于耦合视图半监督学习的协同训练宽孪生网络	使用基于宽学习系统的简单浅层网络替代复杂深度学习结构，通过直接伪逆计算取代反向传播迭代，并利用跨视图一致性通过直接逻辑向量映射指导训练	未在摘要中明确说明研究局限性	解决多视图半监督学习中标记数据有限的问题	多视图数据分类任务	机器学习	NA	半监督学习	宽孪生网络	多视图数据	NA	宽学习系统(BLS)	Co-BSLN	准确率, 训练时间	NA
1308	2025-03-22	Automated Bone Cancer Detection Using Deep Learning on X-Ray Images 2025-Apr, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241299886 PMID:39679470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化骨癌检测方法，使用X射线图像进行骨癌分类	提出了一种结合Golden Search优化算法和深度学习的计算机辅助诊断方法（GSODL-CADBCC），用于骨癌分类	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学图像上的泛化能力	开发一种自动化系统，用于从X射线图像中准确区分健康骨骼和癌变骨骼	X射线图像中的骨骼	计算机视觉	骨癌	深度学习，Golden Search优化算法，双边滤波	SqueezeNet，LSTM	X射线图像	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
1309	2025-10-07	Speed and efficiency: evaluating pulmonary nodule detection with AI-enhanced 3D gradient echo imaging 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11027-5 PMID:39154315	研究论文	评估人工智能辅助压缩感知在加速肺部MR成像中对肺结节检测和表征的诊断可行性	结合并行成像、压缩感知和深度学习图像重建技术，首次在肺部MRI中实现高达15倍的加速因子，同时保持高结节检测率	样本量相对较小（37名患者），仅评估了三种特定加速因子，缺乏与其他加速方法的直接比较	评估AI增强压缩感知技术在肺部MR成像中的诊断性能，特别是肺结节检测和表征能力	良性和恶性肺结节患者	医学影像分析	肺癌	3D梯度回波序列，并行成像，压缩感知，深度学习图像重建	深度学习	医学影像（MRI和CT）	37名患者，64个肺结节（57个实性结节，6个部分实性结节，1个磨玻璃结节）	NA	NA	图像质量评分（5点Likert量表），结节检测率，结节形态评估，结节大小测量，组内相关系数（ICC）	NA
1310	2025-10-07	Generating synthetic high-resolution spinal STIR and T1w images from T2w FSE and low-resolution axial Dixon 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11047-1 PMID:39231829	研究论文	利用深度学习从T2加权FSE和低分辨率轴向Dixon序列生成合成的高分辨率脊柱STIR和T1加权图像	首次提出使用两个连续应用的3D Pix2Pix深度学习模型，通过结合矢状T2w FSE和轴向T1w-Dixon序列生成合成矢状T1w FSE和STIR图像	回顾性研究，使用的数据集来自特定人群（德国波美拉尼亚健康研究和德国国家队列）	开发从现有MRI序列生成合成脊柱图像的方法，以减少扫描时间并实现回顾性分析	脊柱MRI图像，包括T2w FSE、T1w-Dixon、T1w FSE和STIR序列	医学影像分析	骨髓病变	MRI（快速自旋回波、短时反转恢复、Dixon技术）	GAN	医学影像	三个数据集共5299个受试者（SHIP:3142，NAKO:2000，内部数据集:157）	NA	3D Pix2Pix	PSNR, SSIM, 误分类率, Fleiss kappa	NA
1311	2025-10-07	Reducing energy consumption in musculoskeletal MRI using shorter scan protocols, optimized magnet cooling patterns, and deep learning sequences 2025-Apr, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11056-0 PMID:39242400	研究论文	本研究探讨通过优化扫描协议、深度学习加速采集和优化冷却系统来降低肌肉骨骼MRI能耗的策略	首次系统评估三种节能策略（协议优化、深度学习加速、冷却系统优化）在MRI中的综合节能效果	研究仅在德国慕尼黑的两台1.5T MRI扫描仪上进行，样本量有限	优化MRI扫描仪能耗使用，提高能源效率而不影响图像质量	肌肉骨骼MRI扫描	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	MRI扫描，深度学习加速采集	深度学习模型	医学影像数据	两台1.5T MRI扫描仪（Aera和Sola）	NA	NA	能耗降低百分比，时间减少百分比	NA
1312	2025-10-07	Trends in Research of Odontogenic Keratocyst and Ameloblastoma 2025-Apr, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241282256 PMID:39876078	综述	本文综述了牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究领域的最新进展与趋势	整合了单细胞组学、空间转录组学、三维培养技术和人工智能在牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究中的最新应用	牙源性角化囊肿仍缺乏可靠的体外和体内模型	总结牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤研究的最新进展和发展趋势	牙源性角化囊肿和成釉细胞瘤	数字病理学	颌骨疾病	单细胞组学, 空间转录组学, 三维培养技术, 人工智能	机器学习, 深度学习	影像数据, 病理数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
1313	2025-10-07	Deep learning initialized compressed sensing (Deli-CS) in volumetric spatio-temporal subspace reconstruction 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01222-2 PMID:39891798	研究论文	提出深度学习初始化压缩感知方法加速容积多轴螺旋投影MRF的重建过程	首次将深度学习生成的种子点用于初始化迭代重建，显著减少收敛所需迭代次数	NA	减少磁共振指纹成像的重建时间，满足临床需求	全脑T1和T2映射	医学影像分析	NA	磁共振指纹成像，多轴螺旋投影采集	深度学习	容积时空MRI数据	NA	NA	NA	重建质量，处理时间	GPU
1314	2025-10-07	A Systematic Review of Advances in AI-Assisted Analysis of Fundus Fluorescein Angiography (FFA) Images: From Detection to Report Generation 2025-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01109-y PMID:39982648	综述	系统回顾2019-2024年人工智能辅助眼底荧光血管造影图像分析的研究进展	首次系统总结AI在FFA图像分析中从病灶检测到报告生成的全流程应用突破	模型透明度不足，跨人群鲁棒性有待验证，数据隐私和技术基础设施存在挑战	评估AI在FFA图像自动分析中的临床应用价值与发展前景	PubMed、Web of Science和Google Scholar数据库中23篇相关研究文献	计算机视觉	眼底疾病	眼底荧光血管造影	深度学习, 机器学习	FFA图像	23篇研究文献	NA	NA	诊断准确性, 工作流程效率	NA
1315	2025-10-07	Mining the UniProtKB/Swiss-Prot database for antimicrobial peptides 2025-Apr, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70083 PMID:40100125	研究论文	本研究开发了一种从UniProtKB/Swiss-Prot数据库中挖掘新型抗菌肽的工作流程	首次使用深度学习工具AMPlify对公共蛋白质数据库进行大规模计算挖掘以发现新型抗菌肽	仅从真核生物序列中挖掘，且仅测试了部分合成肽的抗菌活性	开发抗菌肽挖掘方法以应对抗生素耐药性问题	UniProtKB/Swiss-Prot数据库中的蛋白质序列	生物信息学	细菌感染	深度学习预测，蛋白质结构预测，肽合成	深度学习模型	蛋白质序列数据	从数据库中发现8008个新型推定抗菌肽，合成测试38个肽	AMPlify	NA	抗菌活性测试	NA
1316	2025-10-07	CommRad RF: A dataset of communication radio signals for detection, identification and classification 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111387 PMID:40103755	研究论文	本文提出了一个包含2700多个无线电信号的创新数据集，并开发了两种轻量级深度学习模型用于无线电信号处理	填补了商用对讲机无线电信号公开数据集的空白，并提出了两种新型轻量级一维卷积神经网络模型	数据采集仅限于室内多路径环境，信号来源仅包含27台无线电设备	增强通信信道安全性，通过无线电指纹识别技术检测未经授权的传输源	商用对讲机和无线电设备的通信信号	信号处理	NA	无线电信号采集	CNN	无线电信号	2700多个无线电信号，来自27台无线电设备	NA	Light Weight 1DCNN, Light Weight Bivariate 1DCNN	NA	NA
1317	2025-10-07	A novel rotation and scale-invariant deep learning framework leveraging conical transformers for precise differentiation between meningioma and solitary fibrous tumor 2025-Apr, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100422 PMID:40104410	研究论文	提出一种旋转和尺度不变性的深度学习框架，用于精确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤	采用新型锥形变换器架构，能够捕获全切片图像中的全局和局部成像标记，并适应不同放大倍率的变异	研究样本量相对较小（92例患者），需要更大规模验证	开发AI诊断工具，精确区分脑膜瘤和孤立性纤维瘤	脑膜瘤和孤立性纤维瘤患者	数字病理学	中枢神经系统肿瘤	全切片图像分析	Transformer	图像	92例患者（46例脑膜瘤，46例孤立性纤维瘤）	NA	锥形变换器	准确率, 灵敏度, 特异性, F1分数	NA
1318	2025-10-07	Implementation of A New, Mobile Diabetic Retinopathy Screening Model Incorporating Artificial Intelligence in Remote Western Australia 2025-Apr, The Australian journal of rural health DOI:10.1111/ajr.70031 PMID:40110918	研究论文	本文介绍并评估了在澳大利亚偏远西部地区实施的新型移动糖尿病视网膜病变筛查模式，该模式整合了人工智能技术	开发了结合人工智能的移动糖尿病视网膜病变筛查新模式，在偏远地区实现即时诊断，并将筛查率提高了11倍	样本量相对较小（78名患者），研究仅限于澳大利亚皮尔巴拉地区	评估人工智能辅助的移动糖尿病视网膜病变筛查模式在偏远地区的实施效果和患者接受度	澳大利亚皮尔巴拉地区的糖尿病患者	数字病理	糖尿病视网膜病变	视网膜成像，人工智能诊断	深度学习系统	视网膜图像	78名患者，其中56.4%为原住民或托雷斯海峡岛民	NA	NA	筛查人数，患者接受度，可转诊糖尿病视网膜病变比例，不可分级图像比例	集成人工智能诊断的自动化视网膜相机，移动筛查车（梅赛德斯Sprinter Van）
1319	2025-03-20	Effect of adaptive statistical iterative reconstruction-V algorithm and deep learning image reconstruction algorithm on image quality and emphysema quantification in COPD patients under ultra-low-dose conditions 2025-Apr-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae251 PMID:39862404	研究论文	本研究探讨了在超低剂量扫描条件下，不同重建算法（ASIR-V和DLIR）对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者图像质量和肺气肿定量的影响	首次在超低剂量CT扫描条件下比较了ASIR-V和DLIR算法对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响，并发现DLIR-M在图像质量和肺气肿定量方面表现最佳	样本量相对较小（62名COPD患者），且仅使用了商业计算机辅助诊断（CAD）软件进行分析	探讨不同重建算法在超低剂量CT扫描条件下对COPD患者图像质量和肺气肿定量的影响	62名COPD患者	数字病理	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	CT扫描、计算机辅助诊断（CAD）	ASIR-V、DLIR	CT图像	62名COPD患者	NA	NA	NA	NA
1320	2025-10-07	Importance of neural network complexity for the automatic segmentation of individual thigh muscles in MRI images from patients with neuromuscular diseases 2025-Apr, Magma (New York, N.Y.) DOI:10.1007/s10334-024-01221-3 PMID:39798067	研究论文	本研究探讨了神经网络复杂度对神经肌肉疾病患者MRI图像中大腿肌肉自动分割的影响	首次系统研究神经网络复杂度降低对个体肌肉脂肪分数量化的影响	研究样本量相对有限（73名受试者），仅针对大腿肌肉区域	评估不同复杂度U-Net架构在神经肌肉疾病患者大腿肌肉分割和脂肪分数量化中的性能	神经肌肉疾病患者和健康受试者的大腿MRI图像	医学影像分析	神经肌肉疾病	MRI	U-Net	医学图像	1450张大腿图像，来自59名患者和14名健康受试者（共73人）	NA	U-Net, nnU-Net	Dice分数, 脂肪分数量化误差	GPU内存使用（2.37-12.8 GB），训练时间（14-167小时）