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
1181	2025-05-11	Causal associations between scapular morphology and shoulder condition estimated with Bayesian statistics 2025-May, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108666 PMID:40009972	research paper	本研究利用贝叶斯统计方法评估了肩胛骨形态与肩部状况之间的因果关系	开发了一个贝叶斯因果模型来回答关于肩胛骨解剖对肩部状况影响的干预性问题	研究结果可能受到样本量和数据来源的限制	评估肩胛骨解剖学变量对肩部状况的因果影响	396名受试者的CT扫描数据，分为四个肩部状况组	医学影像分析	肩部疾病	CT扫描和深度学习模型	贝叶斯多分类逻辑回归模型	医学影像数据	396名受试者
1182	2025-05-11	Segmentation of skin layers on HFUS images using the attention mechanism 2025-May, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108668 PMID:40015155	research paper	该论文提出了一种结合上下文特征金字塔块与注意力门的新型神经网络模型，用于准确分割皮肤层	首次使用注意力机制结合上下文特征金字塔块来分割皮肤层，并测试了预分割入口回声层的顺序模型	研究中使用的HFUS图像数据库来自不同的超声设备和探头频率，可能影响模型泛化能力	开发一种自动化的超声图像分析算法，用于皮肤层的准确分割	皮肤层（入口回声层、SLEB和真皮层）	计算机视觉	NA	高频超声（HFUS）成像	结合上下文特征金字塔块与注意力门的神经网络	图像	两个不同的HFUS图像数据库
1183	2025-05-11	Enhanced dose prediction for head and neck cancer artificial intelligence-driven radiotherapy based on transfer learning with limited training data 2025-May, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70012 PMID:40087841	research paper	本研究探讨了迁移学习在头颈癌人工智能驱动放疗剂量预测模型中的应用及其对预测性能的提升	利用迁移学习优化现有临床剂量预测模型，显著提高了新兴放疗技术（如AINRT和DA-AINRT）的预测准确性	研究依赖于有限的数据集，可能影响模型的泛化能力	提升头颈癌患者放疗剂量预测的准确性，支持新兴放疗技术的发展	头颈癌患者	digital pathology	head and neck cancer	AI-based nodal radiotherapy (AINRT), Daily Adaptive AI-based nodal radiotherapy (DA-AINRT)	Hierarchically Densely Connected U-net	medical imaging data	AINRT和DA-AINRT患者数据集
1184	2025-05-11	Training, Validating, and Testing Machine Learning Prediction Models for Endometrial Cancer Recurrence 2025-May, JCO precision oncology IF:5.3Q1 DOI:10.1200/PO-24-00859 PMID:40324114	research paper	该研究旨在训练、验证和测试用于预测子宫内膜癌复发的机器学习模型	使用lasso回归、机器学习（ML）和深度学习（DL）分析大型综合数据集来预测子宫内膜癌复发	需要前瞻性验证以确定临床实用性	准确预测子宫内膜癌复发风险，以更好地选择患者进行辅助治疗	子宫内膜癌患者	machine learning	endometrial cancer	microRNA, long noncoding RNA, isoforms, pseudogene expressions, SNV, CNV	lasso regression, ML, DL	clinical, pathologic, genomic, genetic data	低风险组329例，高风险组324例，非子宫内膜样组织学组239例
1185	2025-05-11	Spatial and Temporal Changes in Choroid Morphology Associated With Long-Duration Spaceflight 2025-May-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.5.17 PMID:40332907	研究论文	本研究利用深度学习技术分析长期太空飞行中宇航员脉络膜的形态变化	扩展了深度学习在OCT图像脉络膜分割中的应用，首次量化了微重力环境下脉络膜的脉动和拓扑变化	样本量较小(12名宇航员)，且仅6名有飞行中影像数据	探究长期太空飞行中脉络膜形态变化与太空飞行相关神经眼综合征(SANS)的关系	长期太空飞行的宇航员	数字病理学	太空飞行相关神经眼综合征	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习模型	OCT视频和体积数据	12名平均年龄47±9岁的宇航员(其中6名有飞行中数据)
1186	2025-05-11	The long journey of artificial intelligence in medicine: an overview 2025-May, Clinical and experimental rheumatology IF:3.4Q2 DOI:10.55563/clinexprheumatol/oamfed PMID:40338059	综述	本文概述了人工智能在医学领域的漫长发展历程及其重要里程碑	全面回顾了AI从哲学和数学起源到现代医学应用的演变过程，突出了关键技术的发展节点	未具体说明当前AI在医学应用中面临的具体技术或伦理挑战细节	梳理人工智能技术在医学领域的发展历史和应用前景	人工智能技术的发展历程及其医学应用	人工智能	NA	机器学习、神经网络、深度学习、大语言模型	NA	健康大数据	NA
1187	2025-05-11	Rapid point-of-care pathogen sensing in the post-pandemic era 2025-May, Trends in biotechnology IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.tibtech.2024.10.003 PMID:39521626	review	本文综述了后疫情时代快速准确诊断病毒或细菌病原体的即时检测技术进展	重点介绍了利用表面增强拉曼散射(SERS)技术的生物传感器在病原体感染标志物快速敏感诊断中的革命性应用，以及深度学习在复杂信号快速解析中的整合	NA	探讨后疫情时代即时检测(POC)诊断技术的发展现状与趋势	病毒或细菌病原体的快速诊断技术	生物医学工程	传染病	表面增强拉曼散射(SERS), 深度学习	深度学习算法	生物标志物信号	NA
1188	2025-05-11	Current and future deep learning algorithms for tandem mass spectrometry (MS/MS)-based small molecule structure elucidation 2025-May, Rapid communications in mass spectrometry : RCM IF:1.8Q2 DOI:10.1002/rcm.9120 PMID:33955607	research paper	探讨当前和未来深度学习算法在基于串联质谱（MS/MS）的小分子结构解析中的应用	提出新的深度学习架构，通过多任务学习和特征工程解决现有方法在计算复杂性、数据预处理信息丢失和分子指纹覆盖不足方面的问题	深度学习框架的性能和普遍适用性需要与经典机器学习框架进行公平评估	开发强大的深度学习模型以实现从小分子串联质谱数据中自动解析结构	小分子结构解析	machine learning	NA	tandem mass spectrometry (MS/MS)	graph convolutional networks, multitask learning	mass spectral data	NA
1189	2025-05-10	Deep learning enabled open-set bacteria recognition using surface-enhanced Raman spectroscopy 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117245 PMID:39965415	研究论文	提出了一种基于transformer的神经网络，用于利用表面增强拉曼光谱(SERS)进行开放集细菌识别	结合分类和重建任务，通过分析重建误差拒绝未知细菌种类，提高了开放集识别的准确性	未提及具体样本数量和细菌种类范围	改进现有封闭集细菌识别方法的局限性，提高实际应用中的鲁棒性	细菌种类识别	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS)	transformer	光谱数据	NA
1190	2025-05-10	Thermo-responsive and phase-separated hydrogels for cardiac arrhythmia diagnosis with deep learning algorithms 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117262 PMID:39965416	研究论文	开发了一种基于水凝胶的皮肤界面电极，用于心脏心律失常的诊断，并通过深度学习算法实现高精度识别	通过温度介导的可切换氢键相互作用，实现了水凝胶电极的可编程粘附与剥离，显著提高了粘附能量的开关比	未提及长期使用的生物相容性或耐久性测试结果	开发一种可编程粘附的水凝胶电极，用于心脏心律失常的实时监测与诊断	心脏心律失常患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习算法	NA	电信号（ECG）	八种常见心律失常患者
1191	2025-05-10	Molecular surfaces modeling: Advancements in deep learning for molecular interactions and predictions 2025-05-12, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.151799 PMID:40239539	review	本文综述了分子表面分析领域的最新进展及其与AI技术的结合	整合AI技术与分子表面分析，揭示隐藏的模式、关系和设计原则	NA	加速分子发现和创新，推动药物开发、材料工程和催化等领域的进步	分子表面分析及其在预测建模和分子设计中的应用	machine learning	NA	AI-driven approaches	NA	molecular surface representations	NA
1192	2025-05-10	Artificial intelligence applied to ultrasound diagnosis of pelvic gynecological tumors: a systematic review and meta-analysis 2025-May-08, Gynecologic and obstetric investigation IF:2.0Q2 DOI:10.1159/000545850 PMID:40340944	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了人工智能在超声诊断盆腔妇科肿瘤中的应用效果	首次对AI在盆腔妇科肿瘤超声诊断中的研究进行了系统性回顾和荟萃分析，并与ADNEX模型进行了性能比较	大多数研究存在方法学缺陷，导致高偏倚风险，且仅少数研究包含外部验证和校准评估	评估人工智能在盆腔妇科肿瘤超声诊断中的识别和区分能力	盆腔妇科肿瘤（卵巢、子宫内膜和子宫肌层病变）	digital pathology	gynecological tumors	ultrasound imaging	deep learning, radiomics-based machine learning	image	44项研究（40项卵巢肿瘤，3项子宫内膜肿瘤，1项子宫肌层病变）
1193	2025-05-10	A multi-model deep learning approach for the identification of coronary artery calcifications within 2D coronary angiography images 2025-May-08, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03382-5 PMID:40341465	研究论文	本文提出了一种基于多模型深度学习的冠状动脉钙化识别方法，旨在通过2D冠状动脉造影图像辅助临床医生识别冠状动脉钙化	首次提出了一种结合ResNet-18分类主干和U-Net解码器架构的临床决策支持系统，用于在2D冠状动脉造影图像中识别冠状动脉钙化	样本量较小（14名患者的44幅图像采集），且未来可通过探索多辅助任务的并发使用来进一步提高分割性能	提高冠状动脉钙化（CAC）在2D冠状动脉造影图像中的识别准确性和效率	2D冠状动脉造影图像中的冠状动脉钙化	数字病理学	心血管疾病	深度学习	ResNet-18, U-Net	图像	14名患者的44幅图像采集
1194	2025-05-10	Enhanced reconstruction of atomic force microscopy cell images to super-resolution 2025-May-08, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13423 PMID:40341533	research paper	提出了一种基于深度学习的跨模块方法，用于超分辨率重建原子力显微镜（AFM）细胞图像，整合了频率分割和自适应融合模块	开发了一种增强的空间融合结构和优化的反向投影机制，利用AFM拓扑深度学习神经网络检测AFM细胞图像特有的弱信号和复杂纹理，并设计了基于交叉的频率分割模块，有效分离和增强与细胞结构相关的特征	NA	提升AFM细胞图像的分辨率和质量，以支持细胞生物学研究和生物医学应用	AFM细胞图像	digital pathology	NA	AFM, 深度学习	对抗性超分辨率网络	image	多种细胞的AFM图像
1195	2025-05-10	Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography -A scoping review 2025-May-07, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102968 PMID:40339443	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描（CT）中减少辐射剂量的潜力，重点关注患者定位、扫描范围确定和图像重建三个关键领域	强调了人工智能在优化CT扫描协议和辐射剂量方面的创新应用，特别是在减少手动错误和克服低剂量CT设置限制方面的作用	综述的范围可能受到所选文献的限制，且未涉及AI技术在实际临床应用中可能遇到的具体挑战	评估和总结人工智能在CT辐射剂量优化中的作用	计算机断层扫描（CT）中的患者定位、扫描范围确定和图像重建	医学影像	NA	深度学习图像重建算法	深度学习	医学影像数据	90篇符合选择标准的文章
1196	2025-05-10	Deep learning model to identify and validate hypotension endotypes in surgical and critically ill patients. Comment on Br J Anaesth 2025; 134: 308-16 2025-May-07, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.03.025 PMID:40340157	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1197	2025-05-10	Transfer learning‑based attenuation correction in 99mTc-TRODAT-1 SPECT for Parkinson's disease using realistic simulation and clinical data 2025-May-06, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00756-1 PMID:40327202	研究论文	本研究探讨了利用蒙特卡洛模拟数据预训练模型进行迁移学习，以改进帕金森病DAT SPECT成像中的衰减校正性能	首次提出基于纯模拟数据预训练的迁移学习方法（TLAC-MC），在有限临床数据情况下显著提升衰减校正效果	研究依赖于模拟数据的真实性，且临床样本量相对有限（100例）	开发更有效的DAT SPECT衰减校正方法以提升帕金森病早期检测准确性	99mTc-TRODAT-1脑SPECT成像数据	数字病理学	帕金森病	蒙特卡洛模拟（MC SIMIND程序）、SPECT成像	3D cGAN（条件生成对抗网络）与U-Net	医学影像数据（SPECT）	200个数字脑模型模拟数据 + 100例真实临床SPECT数据
1198	2025-05-10	OSMlanduse a dataset of European Union land use at 10 m resolution derived from OpenStreetMap and Sentinel-2 2025-May-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04703-8 PMID:40328764	research paper	该研究通过融合OpenStreetMap和Sentinel-2数据，创建了一个10米分辨率的欧盟土地利用地图	首次成功在大区域范围内融合OpenStreetMap和Copernicus数据，并达到10米或更精细的空间分辨率	NA	创建一个高分辨率的欧盟土地利用地图	欧盟的土地利用情况	地理信息系统	NA	深度学习卷积神经网络	CNN	遥感图像和OpenStreetMap标签	覆盖欧盟61.8%的区域
1199	2025-05-10	The analysis of English language teaching with machine translation based on virtual reality technology 2025-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00592-4 PMID:40328816	研究论文	本研究探讨了虚拟现实(VR)技术与机器翻译(MT)技术在英语语言教学(ELT)中的应用效果	提出了一种基于深度学习(DL)的新型MT模型，并将其与VR技术成功整合以优化ELT质量	仅针对40名英语专业学生进行了初步测试，样本规模较小	探索VR与MT技术结合在英语教学中的应用潜力	英语语言教学(ELT)	自然语言处理	NA	深度学习(DL)	新型MT模型	文本	40名英语专业学生
1200	2025-05-10	Lightweight deep learning for real-time road distress detection on mobile devices 2025-May-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59516-5 PMID:40328808	研究论文	本研究提出了一种轻量级深度学习方法MobiLiteNet，用于在移动设备上实时检测道路损坏	结合了高效通道注意力机制、结构优化、稀疏知识蒸馏、结构化剪枝和量化技术，显著提高了计算效率同时保持高检测精度	NA	开发适用于移动设备的轻量级道路损坏检测系统	道路损坏	计算机视觉	NA	深度学习	MobileNet	图像	收集自欧洲和亚洲的多样化数据集