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
301	2025-07-02	Prognostic value of body composition out of PSMA-PET/CT in prostate cancer patients undergoing PSMA-therapy 2025-Jun-28, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07416-7 PMID:40580320	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的全身CT分割方法，用于评估转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者在接受[177Lu]Lu-PSMA放射性配体治疗(RLT)前的身体组成	利用深度学习模型从标准PSMA-PET-CT中自动分割不同组织区域，超越传统的PSMA-PET评估，识别具有潜在预后价值的身体组成指标	研究为回顾性设计，样本量较小(n=86)，需要在更大的前瞻性数据集中验证潜在预后参数	评估mCRPC患者在接受RLT前的身体组成指标对治疗预后的影响	86名前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	深度学习分割模型	深度学习	CT图像	86名前列腺癌患者的[68Ga]Ga-PSMA-PET-CT扫描数据
302	2025-07-02	Research status, hotspots and perspectives of artificial intelligence applied to pain management: a bibliometric and visual analysis 2025-Jun-28, Updates in surgery IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13304-025-02296-w PMID:40580377	综述	本文通过文献计量和可视化分析，探讨了人工智能在疼痛管理领域的研究现状、热点和未来趋势	首次采用文献计量学方法系统分析人工智能在疼痛管理领域的应用，揭示了研究热点和未来发展方向	仅纳入英文文献，可能遗漏其他语言的重要研究成果	了解人工智能在疼痛管理领域的研究现状、热点和趋势	970篇关于人工智能应用于疼痛管理的科学论文	机器学习	疼痛管理	文献计量分析、可视化分析	机器学习、深度学习、人工神经网络	文献数据	970篇论文，涉及5679位作者、2030个学术机构和84个国家/地区
303	2025-07-02	Identifying visible tissue in intraoperative ultrasound: a method and application 2025-Jun-28, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03415-z PMID:40580392	研究论文	提出一种用于识别术中超声可见组织的迭代过滤和拓扑方法，并应用于检测声影和构建感知显著性置信图	提出了一种新的迭代过滤和拓扑方法来分析探头-组织接触，该方法在体内数据和医学模型数据上表现出优越的分类性能	未明确提及具体局限性，但可能包括算法对参数扰动、斑点噪声和数据分布变化的敏感性	开发一种方法来识别术中超声扫描中的可见组织，以支持临床培训和机器人超声自动化	术中超声扫描中的可见组织	医学影像分析	NA	迭代过滤和拓扑方法	NA	超声图像	包含体内数据和医学模型数据的数据集
304	2025-07-02	Machine Learning Based Multi-Class Classification and Grading of Squamous Cell Carcinoma in Optical Microscopy 2025-Jun-27, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70016 PMID:40579786	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习模型对鳞状细胞癌（SCC）的组织病理学图像进行高效分析	结合机器学习进行特征分析和可解释的深度学习模型，实现了更高准确性和效率的SCC分级	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	开发自动化的鳞状细胞癌分级方法以减少对人工病理的依赖	鳞状细胞癌的组织病理学图像	数字病理	鳞状细胞癌	离散小波变换、灰度共生矩阵和直方图特征提取	支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、KNN、神经网络、CNN	图像	未明确提及样本数量
305	2025-07-02	Design and Optimization of an automatic deep learning-based cerebral reperfusion scoring (TICI) using thrombus localization 2025-Jun-26, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101366 PMID:40581292	研究论文	本文设计和优化了一种基于深度学习的自动脑灌注评分（TICI）系统，利用血栓定位技术	开发了一种基于CNN的人工智能模型，用于自动分类TICI评分，并探索了血栓定位对模型性能的影响	三分类模型（TICI 0,1或2a vs 2b vs 2c或3）的性能不足，自动血栓检测模块未能提升模型表现	创建并优化基于AI的DSA TICI评分分类模型，以减少评估变异性	接受机械取栓术患者的数字减影血管造影（DSA）数据	数字病理学	脑血管疾病	数字减影血管造影（DSA）	CNN	医学影像	422名患者，2492个血栓标注，1609个DSA序列
306	2025-07-02	Fog-Enabled Modular Deep Learning Platform for Textual Data Mining in Healthcare for Pathology Detection in Burkina Faso 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250696 PMID:40588904	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的医疗诊断支持平台架构，适用于布基纳法索的病理检测	结合诊断和治疗指南与通过OCR从手写处方和电子健康记录中提取的文本数据构建模型，并比较了雾计算和云计算两种架构	研究基于模拟验证，未涉及实际临床应用的详细测试	开发适用于布基纳法索医疗系统的深度学习诊断支持平台	手写处方和电子健康记录中的文本数据	自然语言处理	NA	OCR, 深度学习	NA	文本	NA
307	2025-07-02	Smart Wearable Analytics for Cycling: AI-Based Physical Exertion Prediction 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250714 PMID:40588921	research paper	评估深度学习在骑行运动中体力消耗预测的应用，特别是基于LSTM与多头注意力机制的模型	采用LSTM结合多头注意力机制的模型进行体力消耗预测，并通过MRMR和UFR方法进行特征选择	样本量较小，仅27名健康参与者，且未涉及不同健康状况的人群	预测骑行运动中的体力消耗水平	27名健康骑行者的生理数据	machine learning	NA	LSTM, Multi-Head Attention, MRMR, UFR	LSTM with Multi-Head Attention	生理数据（心率、血氧饱和度、踏频、HRV特征）	27名健康参与者
308	2025-07-02	Reduction of Membrane-derived Noise Using Beam-tilt Measurement and Deep Learning in Observation using Environmental Cell 2025-Jun-24, Microscopy (Oxford, England) DOI:10.1093/jmicro/dfaf031 PMID:40581827	研究论文	提出了一种利用电子束倾斜测量和深度学习去除环境细胞电子显微镜中膜衍生噪声的方法	首次将Noise2Noise深度学习方法应用于环境细胞电子显微镜图像处理，有效去除膜噪声并保留样本信息	未明确说明方法在不同类型样本或极端条件下的适用性	提高环境细胞电子显微镜图像质量以实现高信噪比测量	环境细胞中的催化剂和纳米材料	计算机视觉	NA	电子显微镜成像	Noise2Noise（深度学习）	电子显微镜图像序列	未明确说明具体样本数量
309	2025-07-02	Deep learning for osteoporosis screening in dental practice: a systematic review 2025-Jun-20, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf052 PMID:40580938	系统综述	本文通过系统综述评估深度学习工具在牙科影像中用于骨质疏松筛查的性能，并探讨这些模型是否已在牙科实践中应用	首次系统综述了深度学习在牙科骨质疏松筛查中的应用，并指出尽管技术有所进展，但临床适用性仍有限	缺乏外部验证和临床整合，限制了其实际应用	评估深度学习工具在骨质疏松筛查中的性能及其在牙科实践中的应用情况	使用牙科影像（如全景X光片和计算机断层扫描）进行骨质疏松筛查的深度学习模型	数字病理	骨质疏松	深度学习（DL），双能X线吸收测定法（DXA）	CNN（如VGG16、GoogleNet、ResNet、AlexNet、EfficientNet）	牙科影像（如全景X光片和计算机断层扫描）	13项研究符合纳入标准
310	2025-07-02	Integrating GWAS and Transcriptomic Data Using PrediXcan and Multimodal Deep Learning Reveals Genetic Basis and Drug Repositioning Opportunities for Alzheimer's Disease 2025-Jun-10, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.01.02.25319880 PMID:40585083	研究论文	本研究整合多组学数据与先进人工智能方法，揭示阿尔茨海默病表型调控的分子基础，并探索基于个体遗传背景的个性化药物重定位策略	结合PrediXcan方法和多模态深度学习模型AD-MIF，显著提升AD相关表型预测的AUC值10-20%，并发现新的药物重定位机会	研究样本量相对有限（553个背外侧前额叶皮层样本），且仅在SAMP8 AD模型小鼠中验证了部分药物效果	阐明阿尔茨海默病的复杂分子机制并探索个性化治疗策略	阿尔茨海默病相关的基因、分子通路和候选药物	机器学习	阿尔茨海默病	GWAS、转录组数据分析、多模态深度学习	AD-MIF（多模态信息融合模型）、autoencoder、graph autoencoder	基因型数据、基因表达数据	553个背外侧前额叶皮层样本（来自ROSMAP数据库）
311	2025-07-02	Deep Learning-Based Segmentation of Gravity-Loaded Human Spine 2025-Jun-10, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/67781 PMID:40587489	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的协议，用于在重力加载条件下分割人类脊柱图像，以更准确地评估脊柱对齐情况	使用带有3D卷积层和残差连接的U-Net CNN进行脊柱分割，并能够导出3D模型用于3D打印	未提及模型在多样化人群中的泛化能力或与其他成像技术的比较	开发一种可靠且适应性强的工具，用于在重力加载条件下准确分割脊柱和其他解剖结构	重力加载条件下的人类脊柱图像	数字病理学	脊柱侧弯和退行性椎间盘疾病	负重锥形束计算机断层扫描(CBCT)	U-Net CNN	3D图像	未提及具体样本数量
312	2025-07-02	Integrating Social Determinants of Health and Established Risk Factors to Predict Cardiovascular Disease Risk Among Healthy Older Adults 2025-Jun, Journal of the American Geriatrics Society IF:4.3Q1 DOI:10.1111/jgs.19440 PMID:40099367	研究论文	本研究整合社会健康决定因素（SDoH）与传统风险因素，利用机器学习和深度学习模型预测健康老年人的心血管疾病（CVD）风险	首次将SDoH与传统CVD风险因素结合，利用先进的ML和DL模型进行风险预测，并发现SDoH对女性预测效果更显著	研究对象仅限于70岁及以上无CVD、痴呆和独立性受限身体残疾的老年人，可能限制结果的普适性	提高心血管疾病风险预测的准确性	12,896名70岁及以上初始无CVD、痴呆和独立性受限身体残疾的老年人（5,884名男性和7,012名女性）	机器学习	心血管疾病	机器学习和深度学习	Random Survival Forest (RSF), Deepsurv, Neural Multi-Task Logistic Regression (NMTLR)	纵向研究数据	12,896人（5,884名男性和7,012名女性）
313	2025-07-02	Longitudinal brain age in first-episode mania youth treated with lithium or quetiapine 2025-Jun, European neuropsychopharmacology : the journal of the European College of Neuropsychopharmacology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.euroneuro.2025.03.013 PMID:40222151	研究论文	研究锂和喹硫平在双相情感障碍和分裂情感性障碍早期阶段的神经保护作用	使用深度学习模型预测脑龄，探讨锂和喹硫平对首次躁狂发作（FEM）患者脑结构的影响	样本量较小，随访时间较短，未能观察到治疗组间的显著差异	评估锂和喹硫平对首次躁狂发作（FEM）患者的神经保护效果	首次躁狂发作（FEM）的年轻患者（15-25岁）	数字病理学	双相情感障碍和分裂情感性障碍	T1加权扫描和深度学习模型	深度学习模型	MRI图像	FEM患者39人（锂治疗21人，喹硫平治疗18人），健康对照组29人，训练数据集53,542人
314	2025-07-02	Fully automated image quality assessment based on deep learning for carotid computed tomography angiography: A multicenter study 2025-Jun, 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.2025.104990 PMID:40347553	研究论文	开发并评估基于深度学习和多元逻辑回归算法的全自动模型，用于颈动脉CT血管造影图像质量评估	首次提出结合3D Res U-net和多元逻辑回归的全自动图像质量评估模型，并在多中心数据集中验证其性能	研究为回顾性设计，且仅评估了颈动脉CTA图像	开发高效准确的颈动脉CTA图像质量自动化评估方法	颈动脉CT血管造影图像	数字病理	心血管疾病	CT血管造影	3D Res U-net + 逻辑回归	医学影像	840例来自4家三甲医院的颈动脉CTA图像
315	2025-07-02	Bppv nystagmus signals diagnosis framework based on deep learning 2025-Jun, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01542-0 PMID:40358819	research paper	提出了一种基于深度学习的BPPV眼震信号诊断框架，用于改善良性阵发性位置性眩晕的诊断	开发了结合Egeunet神经网络模型和FFT等数学统计技术的综合框架，提高了眼震数据的精确分割和分析能力	未明确提及样本量或具体临床验证结果	改善BPPV的诊断准确性和临床决策支持	良性阵发性位置性眩晕（BPPV）患者的眼震信号	digital pathology	geriatric disease	Fast Fourier Transform (FFT)	Egeunet (CNN-based)	eye movement signals	NA
316	2025-07-01	A two-step automatic identification of contrast phases for abdominal CT images based on residual networks 2025-Jun-27, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01995-7 PMID:40579615	研究论文	基于残差网络的两步法自动识别腹部CT图像的对比阶段	提出了一种基于ResNet的两步法模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比阶段，显著优于传统的一步法策略	研究依赖于回顾性收集的数据集，可能无法涵盖所有临床场景	开发一种深度学习模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比阶段	腹部对比增强CT扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	内部数据集1175例，外部测试数据集215例
317	2025-07-01	Advancing atomic electron tomography with neural networks 2025-Jun-19, Applied microscopy DOI:10.1186/s42649-025-00113-7 PMID:40533670	综述	本文综述了神经网络在原子电子断层扫描（AET）中的应用进展	整合深度学习特别是卷积神经网络（CNN）到AET工作流程中，以提高重建保真度	重建伪影由几何限制和电子剂量约束引起，可能阻碍可靠的原子结构确定	提高三维原子结构的准确测定，以理解和控制纳米材料的特性	纳米材料的三维原子结构	计算机视觉	NA	原子电子断层扫描（AET）	CNN	图像	NA
318	2025-07-01	Enhanced AlexNet with Gabor and Local Binary Pattern Features for Improved Facial Emotion Recognition 2025-Jun-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123832 PMID:40573719	研究论文	本文提出了一种结合Gabor和局部二值模式特征的增强AlexNet模型，用于提高面部情绪识别的准确性和适应性	通过整合Gabor和LBP特征提取技术到改进的AlexNet架构中，显著提升了面部情绪识别的性能	研究未提及模型在极端光照或遮挡条件下的表现	提高面部情绪识别的准确性和适应性，特别是在硬件资源有限的环境中	面部情绪识别	计算机视觉	NA	Gabor和局部二值模式(LBP)特征提取	改进的AlexNet	图像	使用了FER2013和RAF-DB两个基准数据集进行验证
319	2025-07-01	Dental caries detection in children using intraoral scans and deep learning 2025-Jun-15, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105906 PMID:40527440	研究论文	本研究旨在利用深度学习和儿童口腔内扫描数据自动检测龋齿，并评估模型预测与牙科医生评估在3D模型上的一致性	首次使用Attention U-Net模型对儿童口腔内扫描数据进行龋齿检测，并比较模型与牙科医生在不同龋齿程度下的一致性	模型对于早期和中等程度龋损的检测性能有限，需要进一步改进模型准确性和泛化能力	开发基于AI的儿童龋齿自动检测方法	儿童口腔内扫描数据	数字病理	龋齿	深度学习	Attention U-Net	3D扫描数据	第一队列332颗龋齿牙齿（训练192，验证63，测试77），第二独立队列119颗龋齿牙齿用于外部验证
320	2025-07-01	The diagnostic value of artificial intelligence in oral squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis 2025-Jun-13, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2025.102429 PMID:40518015	meta-analysis	通过系统综述和荟萃分析评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的性能	首次通过系统综述和荟萃分析全面评估AI在OSCC诊断中的表现，并比较深度学习和传统机器学习方法的性能差异	研究间存在显著异质性（I² > 97%），需要标准化方法和外部验证	评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的准确性和临床应用价值	口腔鳞状细胞癌（OSCC）的诊断	数字病理	口腔鳞状细胞癌	AI诊断系统	深度学习和传统机器学习	医学影像和病理数据	24项研究共18,574份样本