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	2025-07-03	Oil Palm Fruits Dataset in Plantations for Harvest Estimation Using Digital Census and Smartphone 2025-Jun-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05227-x PMID:40494879	research paper	本文介绍了一个来自印度尼西亚中加里曼丹商业种植园的油棕鲜果串(FFBs)图像数据集，专注于五个成熟阶段：未熟、半熟、成熟、开花和异常	数据集通过智能手机视频记录多角度、多条件下的未收获树木，并采用计算机视觉标注工具(CVAT)进行专家标注，支持油棕鲜果串的检测与分类	图像存在部分可见性、低对比度、遮挡和模糊等现实世界中的复杂情况	支持深度学习模型开发，用于油棕鲜果串的检测与分类，特别是收获时间监控、产量预测和种植园资源优化	油棕鲜果串(FFBs)	computer vision	NA	智能手机视频记录、数据增强	deep learning models	image	训练集10,207张图像，验证集2,896张，测试集1,400张
262	2025-07-03	Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073 PMID:40157386	研究论文	利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险	开发了一种新型深度学习模型，能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险，并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型	247254份来自六个国家的14天动态心电图记录	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	247254份动态心电图记录（开发集183177份，内部验证集43580份，外部验证集20497份）
263	2025-07-03	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-Jun-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	本文介绍了一种结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值细胞追踪算法FIEST，用于直接和连续研究真核微生物的完整生命周期	提出了一种新的细胞追踪算法FIEST，能够连续研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的定量成像	研究仅针对特定微生物，可能不适用于所有真核微生物	研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期	计算机视觉	NA	微流控培养、深度学习视频帧插值	深度学习	图像	三个有性繁殖世代的微生物
264	2025-07-03	A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242416 PMID:40552999	研究论文	本研究开发了一种基于数据中心的深度学习方法，用于MRI中脑转移瘤的检测、分割和纵向追踪	采用数据中心的方法改进深度学习模型，提高了对小病灶的检测能力并增强了模型的泛化性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	开发一个可泛化的深度学习系统，用于MRI中各种大小脑转移瘤的检测、分割和追踪	脑转移瘤患者和非脑转移瘤癌症患者的MRI扫描数据	数字病理	脑转移瘤	MRI	改进的nnU-Net框架	MRI图像	1623名患者的1985次扫描，包含5552个脑转移瘤
265	2025-07-03	Spatiotemporal predictions of toxic urban plumes using deep learning 2025-Jun, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf198 PMID:40583909	研究论文	本文提出了一种名为ST-GasNet的深度学习模型，用于快速预测城市中有毒烟羽的时空演变	ST-GasNet模型受烟羽扩散数学方程的启发，能够从有限的时间序列数据中学习时空依赖性，并在测试数据上达到至少90%的预测准确率	模型依赖于高分辨率大涡模拟模型生成的数据，可能在实际应用中受到数据获取的限制	开发一种快速预测城市有毒烟羽时空演变的替代方法，以应对紧急响应情况	城市中有毒烟羽的时空演变	机器学习	NA	深度学习	ST-GasNet	时间序列数据	由高分辨率大涡模拟模型生成的地面有毒烟羽时间序列数据
266	2025-07-03	Human Embryo Quality Assessment with Deep Learning Models 2025-Jun, Journal of obstetrics and gynaecology of India DOI:10.1007/s13224-025-02109-5 PMID:40584797	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在人类胚胎质量评估中的应用，旨在通过客观和可重复的评估提高辅助生殖技术的成功率	首次将深度学习模型（特别是EfficientNetV2）应用于胚胎质量评估，实现了高准确性和一致性，超越了传统主观视觉评估方法	研究仅使用了来自单一医院的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种客观、可重复的胚胎质量评估方法，以提高辅助生殖技术的成功率	人类胚胎图像	计算机视觉	生殖健康	深度学习	CNN（包括VGG-19、ResNet-50、InceptionV3和EfficientNetV2）	图像	来自胡志明市Hung Vuong医院的数据集（具体样本数量未提及）
267	2025-07-03	Racial disparities in continuous glucose monitoring-based 60-min glucose predictions among people with type 1 diabetes 2025-Jun, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000918 PMID:40587474	研究论文	本研究评估了基于连续血糖监测（CGM）的60分钟血糖预测模型在白人和黑人1型糖尿病患者中的算法公平性	揭示了训练数据种族比例对模型性能的影响，并展示了迁移学习在减少预测偏差方面的潜在价值	样本量相对较小（共205名参与者），且仅比较了白人和黑人两个种族群体	评估糖尿病技术中机器学习模型的算法公平性	1型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	LSTM	时间序列数据	205名参与者（101名白人和104名黑人）
268	2025-07-02	Automatic Multiclass Tissue Segmentation Using Deep Learning in Brain MR Images of Tumor Patients 2025-Jun-30, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001750 PMID:40576335	研究论文	本文开发并评估了一种基于卷积神经网络的自动分割脑部组织和肿瘤病变的流程	提出了一种针对脑肿瘤患者的稳健分割流程，解决了现有方法在处理病变患者时的不足	在本地医院数据集上的表现略低于BraTS'21数据集，可能存在泛化性问题	开发自动分割脑部MR图像中组织和肿瘤病变的方法	脑部MR图像中的组织和肿瘤病变	数字病理学	脑肿瘤	深度学习	基于深度残差U-Net框架的CNN	MR图像	BraTS'21数据集1251例患者，本地医院数据100例患者
269	2025-07-02	Boosting Checkpoint Blockade Immunotherapy with T Cell Membrane Redox Homeostasis Regulation and Deep Learning Enhanced NIR-II Imaging 2025-Jun-30, Advanced healthcare materials IF:10.0Q1 DOI:10.1002/adhm.202500769 PMID:40583483	研究论文	本研究设计了一种两性离子聚合物，用于结合和无痕释放检查点抑制抗体（Atezolizumab），同时恢复T细胞膜在氧化肿瘤微环境中的氧化还原稳态，并通过深度学习增强的近红外II区荧光成像技术观察抗体结合物的体内动态	通过调节T细胞膜氧化还原稳态和深度学习增强的近红外II区成像技术，提升检查点阻断免疫疗法的效果	研究仅在鼠模型中进行，尚未进行人体临床试验	提升免疫检查点阻断疗法的治疗效果，逆转肿瘤免疫抑制微环境	检查点抑制抗体（Atezolizumab）及其与两性离子聚合物的结合物	数字病理学	结直肠癌	近红外II区荧光成像，深度学习	深度学习网络	图像	鼠模型
270	2025-07-02	CoSpred: Machine Learning Workflow to Predict Tandem Mass Spectrum in Proteomics 2025-Jun-30, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.70004 PMID:40583480	研究论文	介绍了一种名为CoSpred的端到端用户友好机器学习工作流程，用于预测蛋白质组学中的串联质谱	使用transformer编码器架构预测完整的MS/MS谱图，并允许用户轻松插入其他ML模型以优化谱图预测	未提及具体的数据集规模或模型性能的局限性	提高蛋白质组学中肽段和蛋白质的识别率	肽段序列和MS/MS谱图	蛋白质组学	NA	质谱	transformer	质谱数据	NA
271	2025-07-02	Unstained Blood Smear Analysis: A Review of Rule-Based, Machine Learning, and Deep Learning Techniques 2025-Jun-30, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500121 PMID:40583517	综述	本文综述了基于规则、机器学习和深度学习方法在无染色血涂片分析中的应用	总结了无染色血涂片分析中的技术进步，强调了深度学习带来的性能提升	未提及具体方法的定量比较结果	探讨无染色血涂片分析技术在血液学诊断中的应用	无染色血涂片中的血细胞	数字病理学	血液疾病	生物光子技术	基于规则方法、机器学习和深度学习	图像	NA
272	2025-07-02	A Deep Learning-Based De-Artifact Diffusion Model for Removing Motion Artifacts in Knee MRI 2025-Jun-30, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70027 PMID:40583513	研究论文	本文构建了一种基于深度学习的去伪影扩散模型，用于去除膝关节MRI中的运动伪影	提出了一种监督条件扩散模型，用于有效去除膝关节MRI中的运动伪影，并在真实数据上验证了其性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限，且外部验证数据集仅来自另一家医院	构建有效的深度学习模型以去除膝关节MRI中的运动伪影	膝关节MRI图像	数字病理	骨科疾病	MRI成像	条件扩散模型	图像	模型构建：90名患者（1997张2D切片）；内部测试数据集：25名患者（795张切片）；外部测试数据集：39名患者（813张切片）
273	2025-07-02	Leveraging Representation Learning for Bi-parametric Prostate MRI to Disambiguate PI-RADS 3 and Improve Biopsy Decision Strategies 2025-Jun-30, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001218 PMID:40586610	研究论文	本研究利用深度学习模型通过PI-RADS引导的表征学习来区分PI-RADS 3分类，从双参数前列腺MRI图像中检测临床显著前列腺癌(csPCa)，并避免不必要的良性活检	采用PI-RADS引导的深度学习表征学习模型，能够提供额外信息以区分中等风险的PI-RADS 3评估，并在避免良性活检的同时保持对csPCa的敏感性	研究仅基于单一机构的数据，可能影响模型的泛化能力	提高前列腺癌MRI诊断的准确性，减少不必要的活检	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	深度学习表征学习	RL (Representation Learner)	MRI图像	28,263次MRI检查，来自21,938名男性患者，其中6,352次后续活检
274	2025-07-02	Radiation Dose Reduction and Image Quality Improvement of UHR CT of the Neck by Novel Deep-learning Image Reconstruction 2025-Jun-30, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01532-5 PMID:40586788	research paper	评估了一种结合新型深度学习重建算法的剂量降低超高清CT在头颈部成像中的应用，以评估其对图像质量和辐射暴露的影响	采用新型深度学习重建算法（DL-2）在超高清头颈部CT成像中显著提升图像质量并降低辐射剂量	研究为回顾性分析，样本量相对有限（98例患者）	评估剂量降低超高清CT结合深度学习重建算法在头颈部成像中的效果	头颈部CT成像	医学影像	头颈部疾病	深度学习重建算法（DL-2）	深度学习	CT图像	98例患者（剂量降低组）和30例患者（非剂量降低组）
275	2025-07-02	Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles 2025-Jun-30, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3583974 PMID:40587343	研究论文	提出了一种结合Vision Transformers和扩散模型的集成学习方法LaDiNE，以提高医学图像分类的鲁棒性和可靠性	首次将Vision Transformers的鲁棒性与扩散模型的生成能力结合，同时解决预测准确性和置信度校准问题	仅在肺结核胸部X光和黑色素瘤皮肤癌数据集上进行了测试，未验证在其他医学图像上的泛化能力	提高医学图像分类在噪声、对抗扰动和分辨率退化等情况下的鲁棒性和可靠性	医学图像（胸部X光和皮肤癌图像）	计算机视觉	肺结核和黑色素瘤皮肤癌	扩散模型和集成学习	Vision Transformers和扩散模型	图像	NA
276	2025-07-02	Novel Deep Learning Model to Estimate Knee Flexion and Adduction Moments with Wearable IMUs during Treadmill and Overground Walking 2025-Jun-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584389 PMID:40587356	研究论文	开发了一种新型深度学习模型，利用可穿戴IMU设备在跑步机和地面行走时估计膝关节屈曲和外展力矩	结合了基于LSTM的自编码器和变分高斯过程（VGP）的新型深度学习模型，用于估计KAM和KFM的平均值和不确定性区域	研究仅涉及健康参与者，未包括TKR手术后的患者	开发一种机器学习框架，利用可穿戴IMU设备在自然环境中准确估计步态动力学	膝关节屈曲力矩（KFM）和膝关节外展力矩（KAM）	机器学习	骨关节炎	可穿戴惯性测量单元（IMUs）	LSTM-based Autoencoder和Variational Gaussian Process（VGP）	运动数据	17名健康参与者进行跑步机行走试验，另外17名健康参与者进行地面行走试验
277	2025-07-02	Bidirectional Prototype-Guided Consistency Constraint for Semi-Supervised Fetal Ultrasound Image Segmentation 2025-Jun-30, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584236 PMID:40587357	研究论文	提出了一种基于双向原型引导一致性约束的半监督胎儿超声图像分割方法BiPCC，用于解决标注数据不足的问题	利用原型桥接标注和未标注数据，并通过双向一致性约束和不确定性交叉监督提升伪标签质量	未明确说明在极端病例或低质量图像上的表现	提升半监督学习在胎儿超声图像分割中的应用效果	胎儿超声图像	数字病理	胎儿发育评估	半监督学习	BiPCC	图像	两个胎儿超声数据集及两个额外医学分割数据集
278	2025-07-02	DeepLabV3+ With Convolutional Triplet Attention and Histopathology-Guided Voting for Hyperspectral Image Segmentation of Serous Ovarian Cancer 2025-Jun-30, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500142 PMID:40587972	research paper	该论文提出了一种结合卷积三重注意模块和组织病理学引导投票机制的DeepLabV3+混合架构，用于高光谱图像的浆液性卵巢癌分割	创新点包括引入卷积三重注意模块(CTAM)捕捉跨维度光谱-空间依赖，以及组织病理学引导投票机制(HVM)整合WHO诊断标准	未明确提及具体局限性	提高高光谱图像中浆液性卵巢癌组织的分割和分类准确性	浆液性卵巢癌组织的高光谱图像	digital pathology	ovarian cancer	hyperspectral imaging	DeepLabV3+, CNN	hyperspectral image	未明确提及样本数量
279	2025-07-02	Efficient Cerebral Infarction Segmentation Using U-Net and U-Net3 + Models 2025-Jun-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01587-3 PMID:40588699	研究论文	本研究提出了一种使用U-Net和U-Net3+模型进行脑梗死分割的新方法	采用新型数据集和两种卷积神经网络架构（基础U-Net和高级U-Net3+）进行脑梗死区域的高精度分割	数据集规模有限，需通过数据增强技术进行平衡	提高脑梗死的早期诊断和干预效果	脑梗死患者的MRI扫描图像	数字病理学	心血管疾病	MRI扫描	U-Net和U-Net3+	图像	110名患者的MRI扫描，生成6732张平衡图像用于训练、验证和测试
280	2025-07-02	Pediatric brain tumor classification using digital pathology and deep learning: Evaluation of SOTA methods on a multi-center Swedish cohort 2025-Jun-30, Brain pathology (Zurich, Switzerland) DOI:10.1111/bpa.70029 PMID:40589103	研究论文	本研究利用数字病理学和深度学习方法，评估了在瑞典多中心队列中应用最先进技术对儿童脑肿瘤进行分类的效果	采用弱监督多实例学习方法和预训练特征提取器，首次在瑞典多中心数据集上评估儿童脑肿瘤分类	模型在不同中心的泛化性能下降相似，未显著解决跨中心数据差异问题	评估计算病理学方法在儿童脑肿瘤分层分类中的性能	540名8.5±4.9岁的脑肿瘤患者的H&E全切片图像	数字病理学	脑肿瘤	弱监督多实例学习(MIL)	ABMIL, CLAM, ResNet50, UNI, CONCH	全切片图像(WSI)	540例来自瑞典六所大学医院的儿童脑肿瘤样本