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
1521	2025-04-22	Hybrid deep learning framework for diabetic retinopathy classification with optimized attention AlexNet 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110054 PMID:40154203	research paper	提出了一种基于混合深度学习框架的糖尿病视网膜病变分类方法，使用优化的注意力AlexNet模型	结合了元启发式优化算法改进的注意力AlexNet模型（At-AlexNet-ImNO），用于糖尿病视网膜病变的分类	未提及具体的数据集偏差或模型泛化能力的限制	提高糖尿病视网膜病变的自动分类准确率	糖尿病视网膜病变的眼底图像	digital pathology	diabetic retinopathy	metaheuristic optimization, deep learning	Attention AlexNet based Improved Nutcracker Optimizer (At-AlexNet-ImNO)	image	APTOS-2019 Blindness-Detection 和 EyePacs 两个基准数据集
1522	2025-04-21	Validation of a Deep Learning Model for Diabetic Retinopathy on Patients with Young-Onset Diabetes 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01116-z PMID:40087218	研究论文	本研究验证了一种深度学习模型在年轻发病糖尿病患者中筛查糖尿病视网膜病变（DR）的性能	针对年轻糖尿病患者（18-25岁）验证深度学习系统的性能，发现其敏感性与年长患者相当，但特异性更高	视网膜光泽的存在可能干扰参考DME状态的判定，影响模型敏感性的测量	评估深度学习系统在年轻糖尿病患者中筛查糖尿病视网膜病变的性能	18-45岁的糖尿病患者（主要为1型糖尿病）	数字病理学	糖尿病视网膜病变	深度学习	DLS（深度学习系统）	眼底照片	321名18-45岁患者（98.8%为1型糖尿病）
1523	2025-04-21	Deep-Learning-Assisted Analysis of Early Biomarker Changes in Treatment-Naïve Patients with Neovascular AMD Under Intravitreal Faricimab 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01125-y PMID:40133689	研究论文	本研究应用基于AI的分割算法量化关键OCT生物标志物，并评估玻璃体内faricimab在初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的短期疗效	首次将AI驱动的生物标志物分割技术应用于faricimab治疗的初治nAMD患者，量化了多种疾病活动性生物标志物的变化	样本量较小(40只眼)，且为回顾性研究，缺乏长期随访数据	评估AI辅助生物标志物分析在nAMD治疗监测中的应用价值	初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习语义分割算法	医学影像	38名患者的40只眼
1524	2025-04-21	A Deep Learning Segmentation Model for Detection of Active Proliferative Diabetic Retinopathy 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01127-w PMID:40146482	research paper	开发一种深度学习分割模型，用于在六视野视网膜图像中检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变	该模型能够准确识别需要立即治疗的增殖性糖尿病视网膜病变患者，通过注释新生血管和视网膜前出血来提高检测准确性	模型的阳性预测值较低（57%），可能存在一定的误诊率	开发一种深度学习模型，用于检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变	六视野视网膜图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning segmentation	DL segmentation model	image	637张活动性PDR图像和301张非活动性PDR图像，来自199名个体
1525	2025-04-21	Virtual screening and characterization of novel myogenic peptides from bovine collagen hydrolysates: Targeting myomaker 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116267 PMID:40253143	研究论文	本研究通过虚拟筛选和表征牛骨胶原水解物中的新型肌原性肽，探索其通过靶向Myomaker促进肌肉分化和再生的机制	首次发现肽AGPPGPPGPAGK能与Myomaker形成稳定复合物，并通过调节能量代谢促进成肌细胞分化	HRH1在细胞分化能量代谢中的调控作用需进一步验证	阐明牛骨胶原促进肌肉分化和再生的分子机制	牛骨胶原水解物中的肽序列（特别是AGPPGPPGPAGK）及其与Myomaker的相互作用	生物信息学与分子生物学	肌肉衰老	肽组学、分子对接、动力学模拟、深度学习预测、转录组分析	深度学习工具（未指定具体模型）	肽序列数据、分子模拟数据、转录组数据	未明确说明样本数量（基于牛骨胶原水解物的肽组学分析）
1526	2025-04-21	Progress in machine learning-supported electronic nose and hyperspectral imaging technologies for food safety assessment: A review 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116285 PMID:40253192	综述	本文综述了机器学习支持的电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的应用进展	结合电子鼻和高光谱成像技术与机器学习算法，提供食品安全评估的综合视角	技术应用主要局限于实验室环境，缺乏标准化协议，影响测试的可重复性和实际应用	探讨机器学习如何提升电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的性能	食品安全评估中的电子鼻和高光谱成像技术	机器学习	NA	电子鼻(e-nose)、高光谱成像(HSI)	人工神经网络(ANN)、深度学习(DL)	NA	NA
1527	2025-04-20	Deep learning-based prediction of tumor aggressiveness in RCC using multiparametric MRI: a pilot study 2025-May, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-024-04300-5 PMID:39671158	研究论文	本研究利用多参数MRI和深度学习CNN模型，结合临床特征，预测肾细胞癌（RCC）的侵袭性	开发了一个CNN融合模型，结合多b值图像和临床特征，提高了RCC侵袭性的术前预测准确性	样本量较小（47例患者），且为试点研究，需要更大规模的验证	探索多参数MRI作为非侵入性方法预测肾细胞癌侵袭性的价值	47例经病理证实的肾细胞癌患者	数字病理	肾细胞癌	多参数MRI（包括ADC、IVIM、DKI等）	CNN融合模型	MRI图像和临床数据	47例患者（37名男性，10名女性，平均年龄56.17±1.70岁）
1528	2025-04-20	A novel clinical investigation using deep learning and human-in-the-loop approach in orbital volume measurement 2025-May, Journal of cranio-maxillo-facial surgery : official publication of the European Association for Cranio-Maxillo-Facial Surgery DOI:10.1016/j.jcms.2025.01.007 PMID:39875226	研究论文	本研究探讨了深度学习和人机交互方法在眼眶体积测量中的临床应用	采用人机交互方法构建AI训练数据集，并在临床中验证了AI辅助半自动分割的高效性和准确性	研究仅针对无眼眶创伤或先天性异常的患者，可能限制了结果的普适性	评估AI在眼眶区域分割中的准确性和时间效率	349名19岁及以上接受三维面部CT扫描的患者	数字病理	NA	3DCT扫描	深度学习	3DCT图像	349名患者（178名用于训练，171名用于验证）
1529	2025-04-20	Sleep Apnea Detection Using EEG: A Systematic Review of Datasets, Methods, Challenges, and Future Directions 2025-May, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03691-5 PMID:39939549	系统综述	本文综述了过去十年关于使用EEG信号进行睡眠呼吸暂停检测和分类的研究，重点关注深度学习和机器学习技术	系统分析了EEG信号在睡眠呼吸暂停检测中的潜力，并总结了各种信号处理、特征提取和分类方法	仅涵盖了2010年至2024年的文献，可能遗漏了一些早期的重要研究	评估EEG信号在睡眠呼吸暂停检测中的应用潜力	EEG信号和睡眠呼吸暂停检测方法	生物医学信号处理	睡眠呼吸暂停	信号分解、特征提取、特征选择和分类方法	深度学习和机器学习	EEG信号	402篇论文筛选，63篇深入分析
1530	2025-04-20	Incorporating indirect MRI information in a CT-based deep learning model for prostate auto-segmentation 2025-May, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110806 PMID:39988305	研究论文	开发了一种基于CT的深度学习模型，用于前列腺自动分割，旨在在CT成像中实现MRI的轮廓指导	首个设计用于在CT成像中实施MRI轮廓指导的深度学习模型，且首个根据ESTRO-ACROP轮廓指南训练的模型	模型在开发过程中未直接使用MRI图像	提高前列腺癌外部束放射治疗中软组织结构的分割准确性	165名前列腺癌患者的CT扫描数据	数字病理	前列腺癌	深度学习	3D U-Net	CT图像	165名患者的CT扫描数据（136用于训练，29用于测试）
1531	2025-04-20	Geometric and Dosimetric Evaluation of a RayStation Deep Learning Model for Auto-Segmentation of Organs at Risk in a Real-World Head and Neck Cancer Dataset 2025-May, Clinical oncology (Royal College of Radiologists (Great Britain)) DOI:10.1016/j.clon.2025.103796 PMID:40120536	研究论文	评估基于深度学习的自动分割模型在头颈癌患者真实数据集中的几何准确性和剂量学影响	在大型、多样化的头颈癌患者数据集上评估3D U-Net深度学习分割模型的性能，并分析其剂量学影响	模型在11例具有显著解剖挑战和伪影的患者中失败，部分器官的剂量学差异较大	评估深度学习分割模型在头颈癌患者器官风险自动分割中的准确性和剂量学影响	124例接受强度调制质子治疗的头颈癌患者	数字病理	头颈癌	强度调制质子治疗(IMPT)	3D U-Net	CT图像	124例头颈癌患者
1532	2025-04-19	Application of deep learning models for accurate classification of fluid collections in acute necrotizing pancreatitis on computed tomography: a multicenter study 2025-May, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04607-y PMID:39347977	research paper	该研究应用基于CT的深度学习模型对急性胰腺炎中的胰腺液体积聚进行准确分类	首次在四家三级医院中应用深度学习模型（包括ResNet 50、Vision transformer和MedViT）对胰腺液体积聚进行基于固体碎片的分类	外部测试队列的样本量相对较小（23名患者），且模型的诊断性能在外部测试队列中仅为中等	开发和应用深度学习模型以准确分类急性胰腺炎中的胰腺液体积聚	急性胰腺炎患者中的胰腺液体积聚	digital pathology	acute pancreatitis	CT, MRI, EUS	ResNet 50, Vision transformer (ViT), MedViT	image	152名患者（129名用于训练/验证，23名用于测试），共2180张图像
1533	2024-10-22	Re: Deep Learning Artificial Intelligence Predicts Homologous Recombination Deficiency and Platinum Response from Histologic Slides 2025-May, European urology IF:25.3Q1 DOI:10.1016/j.eururo.2024.10.012 PMID:39428324	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1534	2025-04-19	Comparable Performance Between Automatic and Manual Laryngeal and Hypopharyngeal Gross Tumor Volume Delineations Validated With Pathology 2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.009 PMID:39788389	研究论文	本研究验证了一种用于喉部和下咽部肿瘤体积分割的深度学习模型，并将其性能与临床医生的手动描绘进行了比较	首次将深度学习模型的分割结果与病理学验证的手动描绘进行比较，证明了其可比性	样本量较小（验证集仅18例患者），且阳性预测值存在显著差异	验证深度学习模型在头颈癌肿瘤体积分割中的性能	喉部和下咽部癌症患者	数字病理学	头颈癌	深度学习	深度学习模型	医学影像	训练集193例患者，验证集18例患者
1535	2025-04-19	Clinical Application of Deep Learning-Assisted Needles Reconstruction in Prostate Ultrasound Brachytherapy 2025-May-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.12.026 PMID:39800329	research paper	本研究探讨了人工智能辅助的经会阴针重建在超声引导前列腺近距离放射治疗中的临床可行性和时间节省潜力	首次将深度学习技术应用于3D超声引导的前列腺高剂量率近距离放射治疗中的针重建，实现了治疗规划的自动化和效率提升	研究样本来自单一机构，且样本量有限（102例）	评估AI辅助针重建工具在前列腺近距离放射治疗中的临床应用价值	前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	ultrasound-guided brachytherapy	deep learning	3D ultrasound images	102例超声规划的前列腺近距离放射治疗图像（50例用于模型训练和验证，11例用于评估重建精度，41例用于临床实施评估）
1536	2025-04-19	AI in SPECT Imaging: Opportunities and Challenges 2025-May, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2025.03.005 PMID:40189986	综述	本文全面回顾了人工智能在SPECT成像中的应用进展与挑战	总结了深度学习技术在SPECT图像重建、增强、分割及疾病分类等多方面的创新应用，并探讨了自监督学习和对比学习策略提升模型鲁棒性的潜力	数据异质性、模型可解释性及计算复杂性限制了AI方法的临床采用，缺乏标准化评估指标和大规模多模态数据集	提升SPECT成像的定量准确性及临床应用价值	SPECT成像技术及其在心血管、神经和肿瘤疾病中的应用	数字病理学	心血管疾病、神经系统疾病、肿瘤疾病	深度学习	CNN、GAN、transformers	图像	NA
1537	2025-04-19	Correlation of retinal fluid and photoreceptor and RPE loss in neovascular AMD by automated quantification, a real-world FRB! analysis 2025-May, Acta ophthalmologica IF:3.0Q1 DOI:10.1111/aos.16799 PMID:39540601	research paper	该研究利用人工智能算法量化抗VEGF治疗期间新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者的椭圆体带（EZ）损失，并分析其与疾病活动的相关性	首次采用深度学习算法自动量化视网膜内液（IRF）、视网膜下液（SRF）和色素上皮脱离（PED），并评估其对EZ层厚度的影响	样本量相对较小（211眼），且仅来自单一中心（瑞士苏黎世）	评估抗VEGF治疗期间EZ损失与nAMD疾病活动的相关性	新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者	digital pathology	age-related macular degeneration	spectral domain optical coherence tomography	U-net	image	211只眼（来自158名患者）
1538	2025-04-19	Development and Validation of an Algorithm for Segmentation of the Prostate and its Zones from Three-dimensional Transrectal Multiparametric Ultrasound Images 2025-May, European urology open science IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.euros.2025.03.005 PMID:40241852	research paper	开发并验证了一种从三维经直肠多参数超声图像中自动分割前列腺及其区域的深度学习算法	使用基于U-Net架构的卷积神经网络开发了一种自动化分割算法，能够处理三维对比增强超声和常规B型超声图像	区域分割的准确性低于整个前列腺的分割	开发一个用于前列腺癌诊断的计算机辅助诊断系统	前列腺及其区域的三维多参数超声图像	digital pathology	prostate cancer	multiparametric ultrasound (mpUS), contrast-enhanced ultrasound (CEUS), B-mode ultrasound	CNN based on U-Net architecture	3D ultrasound images	259 3D mpUS images collected from men with suspicion for PC
1539	2025-04-18	Radiomics and Artificial Intelligence Landscape for [18F]FDG PET/CT in Multiple Myeloma 2025-May, Seminars in nuclear medicine IF:4.6Q1 DOI:10.1053/j.semnuclmed.2024.11.005 PMID:39674756	综述	本文综述了放射组学和人工智能在[18F]FDG PET/CT多发性骨髓瘤中的应用现状和前景	探讨了放射组学和AI在提高PET/CT标准化解读和客观量化方面的创新应用	目前尚无标准化的解读或客观量化PET/CT的方法	支持和指导多发性骨髓瘤的管理	多发性骨髓瘤患者的[18F]FDG PET/CT影像	数字病理学	多发性骨髓瘤	放射组学、机器学习、深度学习	NA	医学影像	NA
1540	2025-04-18	Deep Learning-Derived Quantitative Scores for Chronic Rhinosinusitis Assessment: Correlation With Quality of Life Outcomes 2025-May, American journal of rhinology & allergy IF:2.5Q1 DOI:10.1177/19458924251313845 PMID:39819002	research paper	本研究利用深度学习自动分割鼻窦，生成定量评分，并探讨其与慢性鼻窦炎患者生活质量的相关性	首次使用深度学习自动分割鼻窦并生成定量评分，探索其与疾病特异性生活质量的相关性	定量评分与术后生活质量改善无显著关联	开发慢性鼻窦炎的客观量化评估工具	慢性鼻窦炎患者的CT数据	digital pathology	chronic rhinosinusitis	CT扫描	nnU-Net	image	445例CT数据（来自2个医疗中心）