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
321	2025-05-31	Free-running isotropic three-dimensional cine magnetic resonance imaging with deep learning image reconstruction 2025-May-29, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06266-7 PMID:40442341	research paper	评估结合深度学习重建和Heart-NAV技术的ferumoxytol增强3D cine成像MR序列在先天性心脏病患者中的效率和准确性	提出了一种结合深度学习重建和Heart-NAV技术的自由运行3D cine成像方法，可同时获取cine和血管造影图像，缩短采集时间	样本量较小（16名患者），且仅在先天性心脏病患者中进行了评估	评估新型3D cine成像技术在心血管磁共振成像中的效率和准确性	先天性心脏病患者	医学影像	先天性心脏病	深度学习图像重建，Heart-NAV技术，3D cine磁共振成像	DL（深度学习）	医学影像数据	16名患者（7名男性，中位年龄6岁）
322	2025-05-31	Ultrasound image-based contrastive fusion non-invasive liver fibrosis staging algorithm 2025-May-29, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04991-z PMID:40442504	研究论文	本研究利用深度学习技术构建了一种基于超声图像的非侵入性肝纤维化分期算法	创造性引入了纤维化对比层（FCL）概念，并通过标签融合（LF）提高诊断模型的准确性和稳定性	NA	实现肝纤维化的非侵入性分期，避免并发症并降低成本	肝纤维化患者	数字病理	肝纤维化	深度学习	FCLLF模型（基于对比融合的深度学习模型）	超声图像	未明确说明总样本量，但在小样本条件下使用了30%的数据
323	2025-05-31	Discovery of CYP1A1 Inhibitors for Host-Directed Therapy against Sepsis 2025-May-29, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00493 PMID:40442943	研究论文	该研究通过深度学习和虚拟筛选发现新型CYP1A1小分子抑制剂，用于治疗耐药细菌引起的败血症	首次将CYP1A1作为宿主导向治疗（HDT）靶点，并通过小分子抑制剂增强巨噬细胞吞噬能力，显著降低耐药细菌负荷	研究仅针对MRSA等特定细菌，未涉及其他常见败血症病原体	开发针对耐药细菌败血症的非抗生素宿主导向治疗药物	细胞色素P4501A1（CYP1A1）及其小分子抑制剂	药物发现	败血症	深度学习、虚拟筛选、生物活性评价	NA	化学结构数据、生物活性数据	未明确说明样本量（涉及MRSA等细菌模型）
324	2025-05-31	[A preliminary exploration of an intelligent system for personalized tooth morphology reconstruction based on deep learning] 2025-May-29, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20250331-00110 PMID:40443316	research paper	该研究构建了一种基于深度学习的牙齿形态重建智能系统，用于个性化牙齿缺损的高精度形状补全	提出了一种新型神经网络T-DDIN，结合隐式模板和深度学习方法，实现了牙齿缺损的高精度个性化形态重建	研究仅针对两种特定类型的牙齿缺损（Ⅱ类洞缺损和咬合磨损缺损）进行了验证，未涉及其他类型的牙齿缺损	开发一种基于深度学习的智能系统，用于个性化牙齿形态重建	牙齿缺损的形态重建	digital pathology	dental disease	deep learning	T-DDIN	3D scan models	550个口腔内扫描模型（500个用于训练，50个用于测试）
325	2025-05-31	Artificial Intelligence Augmented Cerebral Nuclear Imaging 2025-May-28, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.05.005 PMID:40441996	research paper	探讨人工智能（AI）在核神经影像处理、分析、增强和解释中的应用及其潜力	利用深度学习和机器学习技术改进SPECT和PET成像，包括自动图像分割、疾病分类和放射组学特征提取	未提及具体的技术实施细节或临床验证结果	提升核神经影像的处理和分析能力，推动精准医学发展	SPECT和PET脑成像	digital pathology	NA	SPECT, PET, ML, DL	deep learning, machine learning	image	NA
326	2025-05-31	Multicentre evaluation of deep learning CT autosegmentation of the head and neck region for radiotherapy 2025-May-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01624-z PMID:40419731	研究论文	一项多中心研究评估了头颈部CT自动分割软件在全球七个机构的性能	首次在全球范围内多中心评估头颈部CT自动分割软件的性能，并量化了不同机构间的观察者间变异性	自动分割软件的临床效益在不同ROI和诊所间差异显著，部分淋巴结区域未显示显著时间节省	评估头颈部CT自动分割软件在放射治疗中的性能和时间节省效果	头颈部CT图像中的11个淋巴结水平和7个风险器官轮廓	数字病理	头颈部疾病	CT成像	深度学习	医学影像	七个机构的CT图像数据
327	2025-05-31	Automatic assessment of lower limb deformities using high-resolution X-ray images 2025-May-27, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08784-9 PMID:40420033	研究论文	提出了一种基于图像金字塔的新型骨骼标志点检测方法，用于自动评估下肢畸形	采用CNN结合误差反馈方法迭代优化标志点坐标，提高了检测精度并降低了计算成本	NA	开发自动评估下肢畸形的算法以辅助骨科手术规划	下肢X射线图像中的骨骼标志点和角度测量	计算机视觉	骨科疾病	X射线成像	CNN	X射线图像	临床采集的全腿X射线数据集（具体数量未说明）
328	2025-05-31	A bidirectional reasoning approach for blood glucose control via invertible neural networks 2025-May-27, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108844 PMID:40440769	research paper	提出了一种双向神经网络方法，通过可逆神经网络实现血糖控制的双向推理	创新性地将前向因果推理与逆向反事实推理整合到一个框架中，并通过正交权重归一化技术增强网络的可训练性	未明确提及具体局限性	探索因果和反事实推理的新方法，以改善复杂决策过程	血糖控制	machine learning	NA	可逆神经网络，强化学习	Bidirectional Neural Network (BNN)	血糖数据	未明确提及样本量
329	2025-05-31	Explainable Deep Learning System for Automatic Detection of Thyroid Eye Disease using Facial Images 2025-May-27, American journal of ophthalmology IF:4.1Q1 DOI:10.1016/j.ajo.2025.05.022 PMID:40441501	research paper	开发了一种可解释的深度学习系统，用于通过面部图像自动检测甲状腺眼病	提出了一种结合眼周标志定位网络和甲状腺眼病诊断网络的可解释深度学习系统，实现了高准确率和可解释性	需要在非专科环境下进一步评估，特别是在Graves病患者队列中	开发自动检测甲状腺眼病的深度学习系统	甲状腺眼病患者和健康受试者的面部图像	computer vision	thyroid eye disease	deep learning	CNN	image	591张面部图像（302张TED患者，289张健康受试者）和100张独立验证图像
330	2025-05-31	Unveiling the potential of artificial intelligence in revolutionizing disease diagnosis and prediction: a comprehensive review of machine learning and deep learning approaches 2025-May-26, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02680-7 PMID:40414894	review	本文全面回顾了2015年至2024年间机器学习和深度学习在16种不同疾病预测和诊断中的应用	强调了ML和DL技术在医疗保健领域的变革潜力，并评估了先进方法及其成果	数据质量、模型可解释性以及临床工作流程整合仍存在重大障碍	推进医疗实践，增强临床决策，并通过AI驱动技术的有效和负责任实施改善患者预后	16种不同疾病	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
331	2025-05-31	Automated landmark-based mid-sagittal plane: reliability for 3-dimensional mandibular asymmetry assessment on head CT scans 2025-May-26, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06397-z PMID:40415151	research paper	本研究评估了一种基于自动化标志点的正中矢状面（MSP）方法在头CT扫描中量化下颌不对称性的可靠性	提出了一种全自动化的基于标志点的MSP构建方法，并与手动方法进行了可靠性比较	研究仅基于368例CT扫描，可能需要更大样本量验证	评估自动化MSP构建方法在下颌不对称性评估中的可靠性	头CT扫描图像	digital pathology	NA	deep learning-based method	NA	3D head CT scans	368例CT扫描（包括正颌手术患者）
332	2025-05-31	A pediatric ECG database with disease diagnosis covering 11643 children 2025-May-26, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05225-z PMID:40419508	research paper	该研究提出了一个针对0-14岁儿童的心血管疾病诊断的心电图数据库	首个专注于儿童的心电图数据库，并提供心血管疾病诊断标签	数据仅来自一家医院，可能缺乏地域多样性	为儿童心血管疾病的智能诊断提供数据支持	0-14岁住院儿童的心电图记录	数字病理	心血管疾病	ECG	NA	ECG记录	11643名儿童，14190份心电图记录
333	2025-05-31	LucaPCycle: Illuminating microbial phosphorus cycling in deep-sea cold seep sediments using protein language models 2025-May-26, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60142-4 PMID:40419512	research paper	该研究开发了一个名为LucaPCycle的深度学习模型，用于揭示深海冷泉沉积物中微生物磷循环的过程	整合了原始序列和基于蛋白质语言模型ESM2-3B的上下文嵌入，显著提高了对磷循环蛋白家族的检测能力	传统序列搜索方法难以检测到具有远程同源性的蛋白质	研究深海冷泉沉积物中微生物磷循环的多样性和功能	全球冷泉基因和基因组目录中的磷循环蛋白家族	machine learning	NA	蛋白质语言模型ESM2-3B	深度学习模型	基因和基因组数据	5241个磷循环蛋白家族
334	2025-05-31	RGE-YOLO enables lightweight road packaging bag detection for enhanced driving safety 2025-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03240-z PMID:40419594	研究论文	提出了一种轻量级深度学习模型RGE-YOLO，用于实时检测道路上的包装袋，以提高驾驶安全性	RGE-YOLO结合了RepViTBlock、GSConv和EMA机制，优化了计算效率、模型稳定性和检测精度	研究仅限于道路包装袋的检测，未涉及其他类型的道路异物	提高驾驶安全性，通过实时检测道路上的包装袋	道路上的包装袋	计算机视觉	NA	深度学习	RGE-YOLO（基于YOLOv8s改进）	图像	6000张增强图像
335	2025-05-31	Evaluation of spatial visual perception of streets based on deep learning and spatial syntax 2025-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03189-z PMID:40419619	research paper	该研究应用深度学习和空间句法评估街道空间视觉感知质量，并分析其与街道构成元素的相关性	结合深度学习和人机对抗模型对街景图像进行六维度评分，并通过空间可视化与多元线性回归分析街道质量与构成元素的关系	研究区域有限，未涉及不同气候或文化背景下的街道质量对比	提升城市街道视觉质量，为精准化街道改造提供数据支持	城市街道空间及其视觉构成元素（绿化、行人、墙体等）	computer vision	NA	deep learning, spatial syntax	human-machine adversarial model	street view images	未明确样本量（研究区域内街道）
336	2025-05-28	Correction: Formation permeability estimation using mud loss data by deep learning 2025-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03476-9 PMID:40419611	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
337	2025-05-31	Intelligent traffic congestion forecasting using BiLSTM and adaptive secretary bird optimizer for sustainable urban transportation 2025-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02933-9 PMID:40419628	research paper	该研究提出了一种结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和自适应秘书鸟优化器（ASBO）的深度学习方法，用于智能交通系统中的交通拥堵预测	创新点在于将强化学习（RL）与BiLSTM结合，并引入ASBO优化器，显著提高了交通拥堵预测的准确性	未提及具体的数据集规模或实际应用场景的限制	旨在通过智能交通拥堵预测减少空气污染，提升城市交通的可持续性	城市交通网络中的交通拥堵模式	machine learning	NA	Deep Learning, Reinforcement Learning	BiLSTM, ASBO	traffic data	基于Traffic Prediction Dataset，具体样本量未提及
338	2025-05-31	Digital image enhancement using deep learning algorithm in 3D heads-up vitreoretinal surgery 2025-May-26, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98801-7 PMID:40419711	research paper	本研究旨在利用深度学习算法预测3D头戴式玻璃体视网膜手术中的最佳成像参数，并评估其在提高手术中玻璃体视网膜表面可见性方面的有效性	采用两阶段生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)架构，开发了一种深度学习算法，用于数字图像增强	研究仅基于212张手动优化的静态图像和121张匿名高分辨率ERM眼底图像，样本量相对较小	提高3D头戴式玻璃体视网膜手术中图像的清晰度、亮度和对比度	玻璃体视网膜手术图像和ERM眼底图像	digital pathology	视网膜疾病	深度学习算法	GAN和CNN	图像	212张手术视频提取的静态图像和121张ERM眼底图像
339	2025-05-31	Auto-segmentation of cerebral cavernous malformations using a convolutional neural network 2025-May-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01738-6 PMID:40420000	research paper	本文提出了一种用于自动分割脑海绵状血管瘤（CCMs）的深度学习模型	使用Mask R-CNN和3D CNN（DeepMedic）进行脑实质提取和CCMs分割，并开发了用户友好的图形界面	仅基于T2W图像的分割性能仍有提升空间（Dice系数0.741±0.028）	实现脑海绵状血管瘤的自动化分割以辅助临床分析	199例Gamma Knife治疗计划数据（171例单CCM，28例多CCM）	digital pathology	cerebral cavernous malformations	MRI	Mask R-CNN, 3D CNN (DeepMedic)	image	199例Gamma Knife检查数据（含神经外科医生手动标注的CCM区域）
340	2025-05-31	A novel MRI-based deep learning imaging biomarker for comprehensive assessment of the lenticulostriate artery-neural complex 2025-May-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01676-3 PMID:40420012	研究论文	开发一种基于深度学习的MRI成像生物标志物，用于全面评估豆纹动脉-神经复合体	利用ResNet18框架从豆纹动脉供血区域提取深度学习特征，并将其作为成像生物标志物，首次全面评估豆纹动脉-神经复合体	样本量较小，仅79名患者参与研究	开发一种新的成像生物标志物，用于评估豆纹动脉-神经复合体的功能状态	豆纹动脉供血区域和豆纹动脉-神经复合体	数字病理学	脑血管疾病	MRI, DTI, ASL	ResNet18	图像	79名患者