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
1261	2025-02-11	Letter to the Editor regarding, "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" by Dashti et al 2025-May, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2024.12.029 PMID:39924432	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1262	2025-02-13	Response to Letter to the Editor regarding, "Evaluation of accuracy of deep learning and conventional neural network algorithms in detection of dental implant type using intraoral radiographic images: A systematic review and meta-analysis" 2025-May, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.01.020 PMID:39934030	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1263	2025-05-09	Use of deep learning-accelerated T2 TSE for prostate MRI: Comparison with and without hyoscine butylbromide admission 2025-May, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110358 PMID:39938669	research paper	本研究探讨了深度学习加速的T2加权涡轮自旋回波成像序列在无需使用丁溴东莨菪碱的情况下，对前列腺MRI图像质量的影响	首次比较了深度学习加速的T2加权序列与传统序列在有无丁溴东莨菪碱情况下的表现，并评估了图像质量和定量参数	研究样本量相对较小（120例），且需要进一步研究来评估深度学习应用在前列腺MRI肿瘤检测率方面的表现	评估深度学习加速的T2加权序列在前列腺MRI中的应用效果，特别是是否需要使用丁溴东莨菪碱来提高图像质量	120名连续患者，分为四组，每组30人	digital pathology	prostate cancer	deep learning-accelerated T2-weighted turbo spin echo (TSE) imaging	deep learning	MRI images	120名患者，分为四组，每组30人
1264	2025-05-09	An accurate and trustworthy deep learning approach for bladder tumor segmentation with uncertainty estimation 2025-May, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108645 PMID:39954510	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的可信赖膀胱肿瘤分割模型，不仅能够准确分割病变区域，还能提供分割结果的置信度信息	利用测试时间增强（TTA）和测试时间丢弃（TTD）来估计内部和外部数据集中的任意不确定性和认知不确定性，探索不同数据集上两种不确定性的影响	NA	探索一种可信赖的基于AI的肿瘤分割模型，提供预测结果及其置信度信息	膀胱肿瘤	数字病理学	膀胱癌	深度学习	BSU模型	图像	内部和外部膀胱镜数据集
1265	2025-05-09	Application of deep learning for evaluation of the growth rate of Daphnia magna 2025-May, Journal of bioscience and bioengineering IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.jbiosc.2025.01.006 PMID:39955201	research paper	应用深度学习技术评估大型溞的生长速率	利用深度学习进行图像识别，实现了对游泳状态下大型溞大小的非侵入式测量	NA	评估化学物质对生态环境的影响	大型溞（Daphnia magna）	computer vision	NA	深度学习图像识别	CNN	image	NA
1266	2025-05-09	A Review on Intelligent Systems for ECG Analysis: From Flexible Sensing Technology to Machine Learning 2025-May, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3508545 PMID:40030493	综述	本文全面回顾了用于心电图(ECG)采集的柔性心脏传感设备，重点介绍了它们在心脏健康监测中的应用	强调了柔性传感技术与机器学习在心脏健康监测中的结合及其对ECG健康监测方法的推动作用	NA	回顾和评估用于ECG采集的柔性传感设备及其在心脏健康监测中的应用	柔性心脏传感设备和机器学习在ECG分析中的应用	数字病理学	心血管疾病	机器学习(ML)	深度学习, 支持向量机, 随机森林, 线性判别分析	ECG信号	NA
1267	2025-05-09	PrediRep: Modeling hierarchical predictive coding with an unsupervised deep learning network 2025-May, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107246 PMID:39946763	研究论文	介绍了一种名为PrediRep的新型深度学习网络，该网络更严格地遵循层次预测编码（hPC）的架构原则，用于神经科学研究	PrediRep是一种新型深度学习网络，比其他受hPC启发的深度学习网络更严格地遵循hPC的架构原则，并在功能上与hPC高度对齐	PrediRep设计的主要目的是作为适合神经科学研究的模型，而非优化性能	探索层次预测编码（hPC）在深度学习模型中的应用，以更好地理解大脑皮层如何预测未来的感官输入	层次预测编码（hPC）和深度学习网络	机器学习	NA	深度学习	PrediRep	NA	NA
1268	2025-05-09	Clinically applicable semi-supervised learning framework for multiple organs at risk and tumor delineation in lung cancer brachytherapy 2025-May, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104968 PMID:40174514	research paper	本研究验证了一种半监督条件nnU-Net模型在肺癌近距离放射治疗中多器官风险区和肿瘤分割的临床应用潜力	提出了一种半监督条件nnU-Net模型（SSC-nnUNet），并在多中心数据上验证了其在肺癌分割和机器人辅助穿刺诊疗中的应用潜力	研究仅基于CT数据，未验证其他影像模态的适用性	验证深度学习自动分割技术在肺癌临床应用的泛化能力	肺癌患者的CT影像数据	digital pathology	lung cancer	CT影像分析	SSC-nnUNet	image	674例患者用于训练和验证，181例多中心数据用于测试
1269	2025-05-09	Deep-learning synthetized 4DCT from 4DMRI of the abdominal site in carbon-ion radiotherapy 2025-May, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104963 PMID:40187129	research paper	研究使用深度学习从4DMRI数据生成合成的4DCT（4D-sCT）在腹部碳离子放疗中的可行性	采用3通道条件生成对抗网络（cGAN）从4DMRI数据生成4D-sCT，探索了基于4DCT和仅基于4DMRI的两种分割方法	仅基于4DMRI的方法在MAE指标上表现较差，且样本量较小（26名患者）	探索深度学习在腹部碳离子放疗中生成合成4DCT的可行性	腹部接受碳离子放疗的患者	digital pathology	abdominal tumors	4DMRI, 4DCT, Carbon Ion Radiotherapy (CIRT)	conditional Generative Adversarial Network (cGAN)	medical imaging (T1-weighted 4DMRI and 4DCT volumes)	26名患者（训练和测试），6名独立患者用于验证
1270	2025-05-09	Leveraging deep learning for improving parameter extraction from perfusion MR images: A narrative review 2025-May, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.104978 PMID:40215839	综述	本文回顾了深度学习在灌注磁共振成像（MRI）参数提取中的应用，探讨了其优势、挑战及潜在临床应用	深度学习算法能高效处理大数据集，提供更快、更准确的参数提取，减少主观性	传统量化灌注参数的方法耗时且易受噪声和复杂组织动态限制	评估深度学习在灌注MRI中的应用，以提高诊断准确性和治疗计划	灌注MRI技术（DCE、DSC、ASL、IVIM）	医学影像分析	NA	深度学习（DL）	CNN、RNN、GAN	MRI图像	NA
1271	2025-05-09	The phase-seeding method for solving non-centrosymmetric crystal structures: a challenge for artificial intelligence 2025-May-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325002797 PMID:40243167	research paper	提出了一种适用于非中心对称晶体结构的新相位播种方法，旨在解决晶体学中的相位问题	将非中心对称结构的连续相位问题离散化为多类分类问题，降低了深度学习模型的训练数据需求和计算复杂度	目前仅进行了可行性研究，尚未在大规模复杂结构上验证	开发适用于非中心对称晶体结构的AI相位求解方法	非中心对称晶体结构	machine learning	NA	deep learning	AI classification algorithms	crystallographic data	可行性研究中涉及小型、中型和大型结构
1272	2025-05-09	Effects of Deep Learning-Based Reconstruction on the Quality of Accelerated Contrast-Enhanced Neck MRI 2025-May, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.1059 PMID:40307199	研究论文	比较深度学习重建的涡轮自旋回波(DL-TSE)与传统插值涡轮自旋回波(Conv-TSE)技术在颈部对比增强MRI中的图像质量	应用深度学习重建技术显著减少扫描时间，同时提高图像质量、清晰度和黏膜区域的可见性	DL-TSE在解剖结构重叠区域产生更明显的伪影	评估深度学习重建技术在加速颈部MRI中的效果	106名患者的颈部对比增强MRI图像	医学影像	NA	深度学习重建的涡轮自旋回波(DL-TSE)	深度学习	MRI图像	106名患者
1273	2025-05-09	Age-Related Regional Changes in Choroidal Vascularity in Healthy Emmetropic Eyes 2025-May-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.5.3 PMID:40310636	研究论文	本研究探讨了健康正视眼中脉络膜血管指数（CVI）随生理年龄变化的区域性变化	首次使用深度学习技术对健康正视眼不同年龄段人群的脉络膜血管指数进行区域性分析，揭示了年龄相关的CVI变化模式	研究为横断面设计，无法确定因果关系；样本仅包括正视眼人群，可能不适用于其他屈光状态	探究健康正视眼中脉络膜血管特性随年龄变化的区域性差异	280名健康正视眼受试者（包括83名儿童、77名青少年和120名成人）	数字病理学	NA	增强深度成像光学相干断层扫描（EDI-OCT）	深度学习	图像	280名健康受试者（5-41岁）
1274	2025-05-09	PhacoTrainer: Automatic Artificial Intelligence-Generated Performance Ratings for Cataract Surgery 2025-May-01, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.5.2 PMID:40310637	研究论文	探讨人工智能生成的自动性能评分在区分白内障手术学员和教师以及AI指标与专家评分之间的相关性	使用深度学习模型自动生成白内障手术视频的性能指标，并与专家评分进行相关性分析	样本量相对较小，仅包括28名学员和29名教师的手术视频	评估AI生成的指标在区分手术技能水平和与专家评分相关性方面的有效性	白内障手术视频	计算机视觉	白内障	深度学习	CNN	视频	57例手术视频（28名学员和29名教师）
1275	2025-05-09	Deep learning model for predicting the RAS oncogene status in colorectal cancer liver metastases 2025-May-01, Journal of cancer research and therapeutics IF:1.4Q4 DOI:10.4103/jcrt.jcrt_1910_24 PMID:40317140	研究论文	开发一种基于对比增强CT的深度学习放射组学模型，用于评估结直肠癌肝转移中的RAS癌基因状态并预测靶向治疗反应	结合深度学习与放射组学特征，构建多模型比较框架，并验证其在预测RAS基因状态及生存率方面的有效性	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对有限（185例患者）	非侵入性预测结直肠癌肝转移患者的RAS基因状态以指导精准治疗	结直肠癌肝转移患者的对比增强CT影像	数字病理	结直肠癌	对比增强CT（CECT）影像分析	深度学习模型（AP+VP-DL等）	医学影像	185例患者（训练集88例，内部测试集39例，外部测试集58例）
1276	2025-05-09	Artificial intelligence in the detection and classification of dental caries 2025-May, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2023.07.013 PMID:37640607	研究论文	本研究旨在训练一个深度学习模型，用于检测和分类龋齿	利用深度学习模型进行龋齿的自动检测和分类，提升早期检测效率和临床决策质量	模型的平均交并比和F1分数仍有提升空间	开发一个可靠的龋齿自动检测系统，以提升早期检测和临床决策效率	龋齿	计算机视觉	龋齿	监督学习算法	深度学习模型	X光图像	554个训练样本
1277	2025-05-08	Quality prediction of seabream Sparus aurata by deep learning algorithms and explainable artificial intelligence 2025-May-15, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143150 PMID:39923522	研究论文	本研究使用深度学习算法和可解释人工智能技术预测海鲷鱼的新鲜度	结合CNN、DenseNet121等深度学习模型与Grad-CAM、LIME等XAI算法，开发了一种非破坏性的海鲷鱼新鲜度检测方法	仅针对冰箱储存条件下的海鲷鱼进行研究，未涉及其他储存条件或鱼类品种	开发基于图像分析的鱼类新鲜度自动检测技术	海鲷鱼（Sparus aurata）的眼睛和鳃部图像	计算机视觉	NA	深度学习、可解释人工智能（XAI）	CNN, DenseNet121, Inception V3, ResNet50	图像	NA
1278	2025-05-08	SERS based determination of ceftriaxone, ampicillin, and vancomycin in serum using WS2/Au@Ag nanocomposites and a 2D-CNN regression model 2025-May-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.125850 PMID:39929115	research paper	开发了一种基于表面增强拉曼光谱（SERS）和二维卷积神经网络（2D-CNN）回归模型的快速检测新生儿败血症治疗中抗生素浓度的方法	结合超灵敏SERS与2D-CNN深度学习模型，实现了对复杂混合血清溶液中多种抗生素浓度的同时高精度预测	研究仅针对三种抗生素（头孢曲松、氨苄西林和万古霉素）进行了验证，未涵盖其他可能的治疗药物	开发一种快速、准确的抗生素治疗药物监测（TDM）方法，以优化新生儿败血症的治疗	头孢曲松、氨苄西林和万古霉素三种抗生素在血清中的浓度	machine learning	neonatal sepsis	surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS)	2D-CNN	spectroscopic data	NA
1279	2025-05-08	Detection of Heavy Metal Copper Stress in Apple Rootstocks Using Surface-Enhanced Raman Spectroscopy 2025-May-07, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c00126 PMID:40264342	research paper	利用表面增强拉曼光谱（SERS）结合深度学习模型快速准确检测苹果砧木中的重金属铜胁迫水平	结合SERS与1D-SAE-CNN深度学习模型，实现了对苹果砧木中铜胁迫水平的快速准确分类	研究仅针对铜胁迫，未涉及其他重金属污染物的检测	开发一种快速准确检测苹果砧木中重金属铜胁迫水平的方法	苹果砧木	digital pathology	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）、扫描电子显微镜-能谱分析（SEM-EDS）、微拉曼成像	一维堆叠自编码卷积神经网络（1D-SAE-CNN）	光谱数据、图像数据	10种常见铜胁迫浓度的苹果砧木样本
1280	2025-05-08	Single-microphone deep envelope separation based auditory attention decoding for competing speech and music 2025-May-07, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/add0e7 PMID:40280149	研究论文	本研究介绍了一种端到端的单麦克风深度学习系统，用于在竞争性语音和音乐设置中进行源分离和听觉注意解码（AAD）	直接在观察到的混合音频信号的包络上应用深度源分离，并通过深度刺激重建将分离后的包络与从脑电图（EEG）信号获得的包络进行比较	源分离在混合音乐和语音信号上表现较差，但AAD性能未受影响	开发一种用于源分离和听觉注意解码的深度学习系统	竞争性语音和音乐信号	机器学习	NA	深度刺激重建，Pearson相关	深度学习模型	音频信号，EEG信号	60秒EEG试验中提取的20秒时间窗口