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
261	2025-06-09	Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: A scoping review on technical challenges and clinical applications 2025-May-30, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103621 PMID:40482561	综述	本文对医学领域中基于深度学习的多模态AI应用进行了范围审查，分析了2018年至2024年间发表的432篇论文	提供了多模态AI在不同医学学科中的发展概况，包括各种架构方法、融合策略和常见应用领域，并揭示了多模态AI模型在AUC上平均提高6.2个百分点的优势	存在跨部门协调、异构数据特性和不完整数据集等挑战	审查多模态AI在医学领域的技术挑战和临床应用	多模态AI在医学领域的应用	机器学习	NA	深度学习	多模态AI	多模态数据	432篇论文
262	2025-06-09	A scalable deep attention mechanism of instance segmentation for the investigation of chromosome 2025-May-11, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100306 PMID:40360085	研究论文	本研究提出了一种用于染色体实例分割的深度注意力机制框架，结合自动标注流程和增强的深度学习架构，以解决染色体分割中的挑战	提出了一种结合自动标注流程和增强深度学习架构的实例分割框架，引入了包含24种染色体类别的精确标注数据集，并采用基于特征的图像配准技术提高标注质量	NA	开发一个可扩展的染色体实例分割框架，以解决细胞遗传学和基因组学中染色体分割的挑战	染色体图像	计算机视觉	NA	SIFT和单应性变换	Mask R-CNN with AttFPN	图像	包含24种染色体类别的中期图像和对应核型图的新数据集
263	2025-06-09	RETINA: Reconstruction-based pre-trained enhanced TransUNet for electron microscopy segmentation on the CEM500K dataset 2025-May, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013115 PMID:40435368	research paper	本文提出了一种名为RETINA的预训练增强型TransUNet方法，用于在CEM500K数据集上进行电子显微镜图像分割	结合了大规模无标签CEM500K EM图像数据集的预训练与混合神经网络模型架构，整合了局部（卷积层）和全局（transformer层）图像处理	未提及具体局限性	开发自动化细胞结构分割方法以提高电子显微镜图像分析的效率	电子显微镜图像中的细胞结构	digital pathology	NA	electron microscopy	TransUNet	image	CEM500K数据集
264	2025-06-08	Application of the Bidirectional Encoder Representations from Transformers Model for Predicting the Abbreviated Injury Scale in Patients with Trauma: Algorithm Development and Validation Study 2025-May-29, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/67311 PMID:40440586	研究论文	本研究应用BERT模型预测创伤患者的AIS评分，以提高创伤评估的准确性	采用BERT预训练方法嵌入患者诊断信息等关键特征，构建预测模型，其准确率比先前研究提高了10个百分点	外部验证数据集样本量较小（n=244），可能影响模型泛化能力的全面评估	利用深度学习技术基于易获取的诊断信息预测AIS编码，改进创伤评估	创伤患者	自然语言处理	创伤	BERT预训练方法	BERT	文本（诊断信息、损伤描述等）	26,810例创伤患者（主要数据集）+244例外部验证数据
265	2025-06-08	Mechanisms and management of self-resolving lumbar disc herniation: bridging molecular pathways to non-surgical clinical success 2025-May-27, Journal of orthopaedic surgery and research IF:2.8Q1 DOI:10.1186/s13018-025-05959-x PMID:40426259	research paper	本文探讨了腰椎间盘突出（LDH）自发性吸收的机制及其非手术治疗的成功案例	通过系统文献回顾，识别了LDH自发性吸收的多种机制，并提出了未来研究方向，包括分子机制、炎症反应调控及基于机器学习的个性化治疗策略	研究仅基于一名患者的案例，样本量较小，且缺乏对照组	探讨LDH自发性吸收的机制及非手术治疗的有效性	一名40岁女性患者，患有严重的L5/S1腰椎间盘突出	医学研究	腰椎间盘突出	MRI成像、NSAIDs、热疗、按摩疗法、针灸、运动疗法	NA	临床数据、MRI图像	1名患者
266	2025-06-08	The Role of Artificial Intelligence in Chronic Liver Diseases and Liver Transplantation 2025-May-22, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.05.012 PMID:40412666	综述	本文探讨了人工智能在慢性肝病和肝移植中的应用及其潜力	深入分析了人工智能如何通过机器学习和深度学习等技术，模拟临床医生的决策过程，为肝病患者提供个性化建议	需要多中心合作收集无偏数据，并通过临床试验和工作流程整合来验证AI工具的可靠性和有效性	评估人工智能在肝病学中的诊断、预后和治疗应用	慢性肝病和肝移植患者	机器学习	肝病	机器学习、深度学习、大语言模型	NA	实验室数据和临床特征	NA
267	2025-06-08	Deep learning-based temporal MR image reconstruction for accelerated interventional imaging during in-bore biopsies 2025-May, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.3.035001 PMID:40469203	研究论文	本研究旨在通过深度学习加速前列腺癌的经直肠MR引导活检，利用欠采样图像重建和图像分割进行器械定位	提出了一种基于深度学习的时空MR图像重建模型，能够在16倍欠采样率下保持图像质量，并显著提高器械预测成功率	研究为单中心回顾性研究，可能受到数据来源单一的限制	加速前列腺癌的经直肠MR引导活检过程	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	MR成像	nnU-Net	MR图像	1289名患者的8464次MR 2D多层扫描
268	2025-06-08	Performance of ChatGPT-3.5 and ChatGPT-4 in Solving Questions Based on Core Concepts in Cardiovascular Physiology 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.83552 PMID:40476113	研究论文	本研究评估了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4在解决心血管生理学核心概念问题上的表现	比较了不同版本的ChatGPT在医学教育中的应用效果，特别是在心血管生理学领域的表现	需要教师审查生成的解释以确保准确性，生成式AI在医学教育中的应用需要谨慎考虑	评估ChatGPT在解决心血管生理学核心概念问题上的能力	ChatGPT-3.5和ChatGPT-4	自然语言处理	心血管疾病	深度学习	ChatGPT	文本	多项选择题（具体数量未提及）
269	2025-06-07	A generalist deep-learning volume segmentation tool for volume electron microscopy of biological samples 2025-May-29, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108214 PMID:40449855	研究论文	介绍了一种名为VST的深度学习软件工具，用于处理体积电子显微镜图像堆栈数据的体积图像分割	VST实现了数据预处理、数据增强和网络构建的自动化，并适应特定数据集，同时支持基于语义分割的实例分割	NA	开发一种通用的深度学习工具，用于体积电子显微镜图像的分割	体积电子显微镜图像堆栈数据	数字病理学	NA	体积电子显微镜	深度学习	图像	多种树脂包埋样本的透射电子显微镜和扫描电子显微镜数据集
270	2025-06-07	A segmentation network based on CNNs for identifying laryngeal structures in video laryngoscope images 2025-May-29, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102573 PMID:40472423	研究论文	本文提出了一种基于CNN的分割网络MPE-UNet，用于从视频喉镜图像中精确分割喉部结构，以辅助临床医生更准确高效地进行气管插管	MPE-UNet在经典U-Net架构基础上，改进了多尺度特征提取模块，引入了金字塔融合注意力模块和即插即用注意力机制模块，提升了模型处理复杂喉部图像的能力	NA	提高视频喉镜图像中喉部结构的识别精度，辅助气管插管手术	视频喉镜图像中的喉部结构	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net	图像	NA
271	2025-06-07	Mitigating medical dataset bias by learning adaptive agreement from a biased council 2025-May-28, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103629 PMID:40472465	research paper	提出了一种名为Ada-ABC的去偏框架，用于解决医学图像分类中的数据集偏差问题，无需依赖显式的偏差标签	Ada-ABC通过构建一个偏置委员会来学习数据集偏差，并训练一个去偏模型在偏置委员会的指导下自适应地学习目标特征	偏置标签通常是未知的，识别偏差可能费力且依赖于事后解释	解决医学图像分类中的数据集偏差问题，提高模型的准确性、可靠性和公平性	医学图像数据集	digital pathology	NA	generalized cross entropy loss	multiple classifiers	image	四个数据集中的七个不同偏差场景
272	2025-06-07	A generative adversarial network-based accurate masked face recognition model using dual scale adaptive efficient attention network 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02144-2 PMID:40399389	research paper	本文提出了一种基于生成对抗网络的双尺度自适应高效注意力网络模型，用于精确识别戴口罩的人脸	结合GAN和DS-AEAN网络，通过生成无口罩人脸和有口罩人脸的两种特征集，提高戴口罩人脸的识别准确率	未提及模型在极端光照条件或部分遮挡情况下的表现	开发一个可靠的戴口罩人脸识别系统，用于安全验证目的	戴口罩和无口罩的人脸图像	computer vision	NA	GAN, DS-AEAN, EAOA	GAN, Dual Scale Adaptive Efficient Attention Network	image	未明确说明具体样本数量，但使用了标准数据集中的图像
273	2025-06-07	Beyond episodic early warning systems: a continuous clinical alert system for early detection of in-hospital deterioration 2025-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.20.25327940 PMID:40475141	research paper	开发了一种基于可穿戴设备的深度学习模型，用于早期检测住院患者的病情恶化	使用仅9个输入的可穿戴设备数据，开发了一种RNN模型，能够比传统早期预警系统更早识别病情恶化	数据缺失率为4-8%，且排除了SpO2数据	减少住院患者病情恶化的延迟识别，提高临床警报系统的效率	888名成人非ICU住院患者	machine learning	geriatric disease	wearable biosensors	RNN	biosensor data	888 adult non-ICU inpatient visits in four hospitals
274	2025-06-07	Advanced feature fusion of radiomics and deep learning for accurate detection of wrist fractures on X-ray images 2025-May-20, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08733-6 PMID:40394557	研究论文	本研究开发了一种结合放射组学和深度学习特征的混合诊断框架，用于X射线图像中腕部骨折的准确检测和分类	提出了一种结合放射组学和深度学习特征的混合框架，显著提高了腕部骨折的诊断性能	研究仅基于三个医疗中心的数据，可能存在样本选择偏差	开发一个准确且可重复的腕部骨折检测和分类系统	腕部和前臂骨折的X射线图像	计算机视觉	骨折	放射组学特征提取和深度学习	autoencoder, XGBoost, CatBoost, Random Forest, Voting Classifier	X射线图像	3,537张X射线图像（1,871例骨折和1,666例非骨折）
275	2025-06-07	Improved Breast Cancer Detection with Artificial Intelligence in a Real-World Digital Breast Tomosynthesis Screening Program 2025-May-09, Clinical breast cancer IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.clbc.2025.05.007 PMID:40473527	研究论文	本研究比较了在数字乳腺断层合成（DBT）筛查项目中实施人工智能（AI）检测系统前后放射科医生的乳腺癌筛查性能	在真实世界的DBT筛查项目中实施AI检测系统，显著提高了癌症检测率（CDR），降低了异常解释率（AIR），并显著提高了阳性预测值（PPV1和PPV3）	研究为回顾性设计，且仅涉及4名放射科医生和有限的临床站点	评估AI检测系统在DBT筛查中对放射科医生性能的影响	数字乳腺断层合成（DBT）筛查中的乳腺癌检测	数字病理	乳腺癌	深度学习AI支持系统	深度学习	图像	前AI时期10,322例标准DBT解释，后AI时期6,407例DBT解释
276	2025-06-07	Detecting Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy From the Electrocardiogram Using Deep Learning 2025-May-06, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2025.04.003 PMID:40471767	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
277	2025-06-07	Deep Learning-based Anatomy-Aware Morph Model for Registration of Prostate Whole-Mount Histopathology to MRI 2025-May, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240336 PMID:40445100	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的创新方法，用于配准前列腺术前MRI和全切片组织病理学（WMHP）图像	提出了一种结合注意力机制和卷积神经网络的混合模型（Anatomy-Aware Morph模型），用于多模态前列腺图像配准，显著优于现有VoxelMorph方法	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	实现前列腺术前MRI与术后病理图像的精准配准，辅助前列腺癌病灶映射	前列腺MRI和全切片组织病理学图像	数字病理	前列腺癌	深度学习图像配准	混合注意力机制与CNN（Anatomy-Aware Morph模型）	医学影像（MRI与病理切片图像）	315例患者（270训练集/45测试集），含160张测试图像
278	2025-06-07	Deep Learning-Based Automated Detection of Oral Leukoplakia in Clinical Imaging 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.83368 PMID:40462818	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的系统，用于自动识别口腔白斑（OLK），以解决临床实践中的诊断挑战	使用19种CNN架构进行比较分析，并选择经过微调的EfficientNetB0作为最优模型，通过CAM可视化决策区域，实现了高精度和可解释性	数据集仅包含446张经组织病理学确认的口腔白斑病例图像和1,041张正常口腔黏膜图像，样本量相对有限	开发并验证一种基于深度学习的系统，用于自动识别口腔白斑，以解决临床实践中的诊断挑战	口腔白斑（OLK）的临床图像	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN, EfficientNetB0	图像	446张口腔白斑病例图像和1,041张正常口腔黏膜图像
279	2025-06-07	Trials and tribulations: Developing an artificial intelligence for screening malaria parasite from peripheral blood smears 2025 May-Jun, Medical journal, Armed Forces India DOI:10.1016/j.mjafi.2023.10.007 PMID:40463611	研究论文	本研究旨在开发一种人工智能技术，用于自动化检测外周血涂片中的疟原虫	首次尝试开发一个完整模块，用于从自动化显微摄影/全切片图像中筛查疟原虫	模型A、B和C的性能在敏感性或特异性方面存在不足	开发人工智能技术以自动化疟原虫检测过程	外周血涂片中的疟原虫	数字病理学	疟疾	深度学习方法	DCNN, Inception V3, Watershed Transform	图像	352张Leishman-Giemsa染色的外周血涂片图像
280	2025-06-07	Revolutionizing the diagnosis of dental caries using artificial intelligence-based methods 2025-May, Journal of conservative dentistry and endodontics DOI:10.4103/JCDE.JCDE_172_25 PMID:40463673	review	本文综述了人工智能在龋齿诊断中的应用及其潜力	探讨了AI如何通过机器学习和深度学习技术改进龋齿诊断的精确性和效率	讨论了当前AI在牙科诊断中面临的挑战和限制	探索人工智能在龋齿早期诊断和病变检测中的应用	龋齿诊断的影像数据和临床记录	digital pathology	dental caries	machine learning, deep learning	NA	image, clinical records	NA