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
781	2025-06-14	Diagnosis and Post-Treatment Follow-Up Evaluation of Melasma Using Optical Coherence Tomography and Deep Learning 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70006 PMID:40084480	研究论文	本研究结合光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术，用于黄褐斑的诊断和治疗后随访评估	提出了一种便携式OCT系统与改进的VGG16神经网络结合的空间注意力机制模型，用于黄褐斑的诊断和治疗评估	NA	开发一种结合OCT和深度学习的技术，用于黄褐斑的临床诊断和治疗评估	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织	数字病理	黄褐斑	光学相干断层扫描（OCT）	VGG16神经网络（带空间注意力机制）	图像	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织数据集
782	2025-06-14	Histogram matching-enhanced adversarial learning for unsupervised domain adaptation in medical image segmentation 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17757 PMID:40102198	research paper	提出了一种基于直方图匹配增强对抗学习的无监督域适应方法（HMeAL-UDA），用于医学图像分割，并提供了模型预测的全面不确定性估计	结合直方图匹配策略减少跨模态图像风格偏差，采用对抗学习对齐多模态特征，并通过MC dropout量化模型预测置信度	未明确说明方法在极端域偏移情况下的鲁棒性，且训练过程可能仍存在一定复杂性	开发简单有效的无监督域适应方法，解决医学图像分割中的跨模态域偏移问题	腹部多器官（肝脏等）的MRI和CT图像	digital pathology	NA	adversarial learning, Monte Carlo dropout	HMeAL-UDA	medical image (MRI/CT)	30 MRI scans (20公共+10内部) + 30 CT scans (BTCV), 240 CT + 60 MRI (AMOS)
783	2025-06-14	A General Framework for Augmenting Lossy Compressors With Topological Guarantees 2025-Jun, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054 PMID:40333107	research paper	提出了一种通用框架，用于增强有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构	引入了一个通用框架，通过量化调整并使用自定义可变精度编码方案来保存轮廓树，从而保证数据的拓扑结构	未提及具体压缩效率或计算开销的量化分析	在科学数据压缩中保留拓扑描述符	科学数据（如材料科学和气候模拟中的体积数据）	数据压缩与可视化	NA	可变精度编码	SZ3, TTHRESH, ZFP, Neurcomp	体积数据	NA
784	2025-06-14	A Novel Diffusion Irradiation Method to Monitor Thermal Effects on Deep Subcutaneous Vessels Using Laser Speckle Contrast Imaging 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500089 PMID:40357992	研究论文	本研究通过新型扩散照射方法，利用激光散斑对比成像监测激光手术中深层皮下血管的热效应	结合激光散斑对比成像与深度学习去噪技术，提出监测深层皮下血管激光诱导效应的新策略	实验仅在大鼠模型中进行，尚未在人体验证	研究激光手术中皮肤上层对光传播和热扩散的影响，优化血管皮肤病治疗策略	大鼠背部窗口模型中的深层皮下血管	数字病理学	血管皮肤病	激光散斑对比成像(LSCI)，深度学习去噪	深度学习	图像	20只Sprague Dawley大鼠
785	2025-06-14	Multimodal Diagnostic Approach for Osteosarcoma and Bone Callus Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500087 PMID:40357996	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的多模态诊断方法J-CAN，用于快速准确区分骨肉瘤和骨痂	提出J-CAN框架，整合高光谱成像和H&E染色病理学，通过自注意力机制增强特征选择，提高分类性能	未提及样本来源的多样性或模型在其他数据集上的泛化能力	提高骨肉瘤与骨痂的区分准确率，解决传统组织病理学评估的局限性	骨肉瘤和骨痂样本	数字病理学	骨肉瘤	高光谱成像（HSI）	MobileNetV2, 1D-CNN, 自注意力机制	高光谱图像和H&E染色病理图像	NA
786	2025-06-14	Efficient polyp detection algorithm based on deep learning 2025-Jun, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2503297 PMID:40358097	research paper	提出了一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO，通过引入GBottleneck模块、轻量级GHead检测头和小目标检测层等改进，提高了检测精度和效率	引入GBottleneck模块减少参数并加速推理，设计轻量级GHead检测头和小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块提高息肉注意力并抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布	未提及模型在更广泛临床环境中的泛化性能验证	开发高效的结肠息肉检测算法以降低结直肠癌发病率	结肠息肉	computer vision	colorectal cancer	deep learning	YOLOv10-based EP-YOLO	image	LDPolypVideo (7,681张图像), Kvasir-SEG (1,000张图像), CVC-ClinicDB (612张图像)
787	2025-06-14	A Deep Learning-Based Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: Pilot Results for Evaluating Thyroid Malignancy in Pediatric Cohorts 2025-Jun, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0627 PMID:40454939	research paper	研究探讨了基于深度学习的AI模型在儿童甲状腺结节诊断中的适用性	首次将原本基于成人数据训练的AI-Thyroid模型应用于儿童甲状腺结节的诊断	样本量较小（128例），且为回顾性研究	评估深度学习模型在儿童甲状腺结节恶性风险评估中的性能	儿童甲状腺结节患者	digital pathology	thyroid cancer	ultrasonography	DL	image	128名儿童患者（156个结节）
788	2025-06-14	Deep learning reconstruction in biparametric prostate MRI: Impact on qualitative and radiomics analyses 2025-Jun, Research in diagnostic and interventional imaging DOI:10.1016/j.redii.2025.100059 PMID:40503095	research paper	评估深度学习重建（DLR）算法在前列腺MRI定性和放射组学分析中的影响	首次评估商业DLR算法在前列腺MRI中对放射组学特征的影响	单中心回顾性研究，样本量较小（25例患者）	评估DLR算法对前列腺MRI图像质量和放射组学分析的影响	前列腺MRI图像	digital pathology	prostate cancer	MRI, 放射组学分析	DLR（深度学习重建算法）	医学影像	25例患者的前列腺MRI数据
789	2025-06-13	Real-time integrated modeling of soft tissue deformation and stress based on deep learning 2025-Jun-12, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adde0d PMID:40436029	research paper	开发了一种基于深度学习的实时多物理场建模框架，用于软组织的变形和应力分布模拟	提出了一种平衡多物理场特征尺度的方法，解决了现有模型在建模多个物理场时因数据分布差异导致的偏向性问题	未提及模型在更复杂或动态手术环境中的适用性	解决手术模拟器中应力渲染缺失的问题，提升手术模拟器的真实感	软组织的变形和应力分布	machine learning	NA	深度学习	神经网络	三维模型数据	悬臂梁、肝脏、脾脏和肾脏的三维模型
790	2025-06-13	Accurate Prediction of the Diffusion Coefficients of Organic Compounds in Water by Multimodal Learning 2025-Jun-12, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c01881 PMID:40457760	research paper	开发了一种多模态深度学习模型，用于预测有机化合物在水中的扩散系数	结合分子图像、分子描述符和温度的多模态深度学习模型，比传统经验方程更准确	未提及模型在新合成化学物质上的泛化能力	快速准确预测有机化合物在水中的扩散系数	有机化合物在水中的扩散系数	machine learning	NA	深度学习	multimodal deep learning model	分子图像、分子描述符、温度数据	未提及具体样本数量
791	2025-06-13	Interpretable Multimodal Deep Ensemble Framework Dissecting Bloodbrain Barrier Permeability with Molecular Features 2025-Jun-12, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01077 PMID:40462529	research paper	提出一种多模态机器学习框架，整合分子指纹和图像特征以改善血脑屏障通透性预测	结合多种分子指纹和图像特征，使用堆叠集成模型和Transformer编码器、CNN及多头注意力融合机制，提升预测稳定性和可解释性	未提及具体样本量，可能影响模型泛化能力的验证	开发可解释的机器学习模型以揭示血脑屏障通透性的物理化学原理	血脑屏障通透性预测	machine learning	NA	Principal Component Analysis (PCA), Shapley Additive Explanations (SHAP)	stacking ensemble model, Transformer encoder, CNN, Multi-Head Attention	molecular fingerprints (Morgan, MACCS, RDK), image features	NA
792	2025-06-13	Reassessment of deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy 2025-Jun-12, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery IF:1.1Q3 DOI:10.14701/ahbps.25-059 PMID:40499925	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
793	2025-06-13	High visceral-to-subcutaneous fat area ratio is an unfavorable prognostic indicator in patients with uterine sarcoma 2025-Jun-12, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01812-7 PMID:40500581	研究论文	探讨体成分参数对子宫肉瘤患者总体生存率的影响	首次研究了内脏脂肪与皮下脂肪面积比（VSR）对子宫肉瘤患者预后的影响	样本量较小（52例患者），且为回顾性研究	评估体成分参数与子宫肉瘤患者生存率的关系	子宫肉瘤患者	数字病理学	子宫肉瘤	基于深度学习的半自动分割程序	深度学习	CT图像	52例子宫肉瘤患者
794	2025-06-13	GlycanInsight: an open platform for carbohydrate-binding pocket prediction and characterization 2025-Jun-11, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc02262b PMID:40438170	research paper	介绍了一个名为GlycanInsight的深度学习开放平台，用于预测和表征蛋白质结构上的碳水化合物结合口袋	GlycanInsight通过深度学习技术预测碳水化合物结合口袋，并在实验结构和AlphaFold2预测结构上表现出色，同时提供口袋聚类、特征分析和配体建议功能	未明确提及具体限制，但可能依赖于蛋白质结构预测的准确性	开发一个计算工具以解决碳水化合物结合位点识别的挑战，促进糖靶向治疗的研究和设计	蛋白质结构上的碳水化合物结合口袋	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质结构数据	基准数据集中的实验结构
795	2025-06-13	Hybrid Frameworks Integrating Deep Learning and Optimization Methods for Inverse Design in Nanophotonics 2025-Jun-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c03196 PMID:40445168	研究论文	本文探讨了人工智能在纳米光子学逆向设计中的混合框架，结合深度学习和经典优化技术	提出混合框架，结合深度学习的计算效率和泛化能力与经典优化技术的鲁棒性，实现更快收敛和更高设计效率	未提及具体实验验证或实际应用中的性能限制	推动纳米光子学逆向设计领域的发展，探索可扩展且实用的创新方法	纳米光子器件，如超表面和其他纳米光子设备	纳米光子学	NA	深度学习、伴随方法、进化算法、物理信息神经网络	混合框架（深度学习与优化方法结合）	NA	NA
796	2025-06-13	Asymmetric Braided Artificial Muscles with Precise Electrothermal Actuation Control Enabled by Deep Learning 2025-Jun-11, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c05636 PMID:40447577	研究论文	本研究提出了一种新型的非对称编织方法，结合碳纳米管纱线和液晶弹性体纤维，制造出一种电热纤维形状执行器，并在空气和水中展示了卓越的执行性能	采用非对称编织方法结合碳纳米管纱线和液晶弹性体纤维，制造出高性能电热执行器，并应用LSTM模型提升其控制精度	未提及样本量或实验的具体限制条件	开发高性能且可控的人工肌肉执行器	电热纤维形状执行器	柔性机器人	NA	Maypole编织机、电热驱动	LSTM	NA	NA
797	2025-06-13	DRLSurv: Disentangled Representation Learning for Cancer Survival Prediction by Mining Multimodal Consistency and Complementarity 2025-Jun-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3578859 PMID:40498625	研究论文	提出了一种名为DRLSurv的新型多模态深度学习方法，用于精确预测癌症生存率，通过挖掘多模态数据的一致性和互补性	利用解耦表示学习技术，将每种模态分解为模态不变和模态特定的表示，并创新性地引入了基于子空间的邻近对比损失和再解耦损失	未明确提及具体局限性	提高癌症生存预测的准确性，为制定最佳治疗计划和提供个体化护理提供支持	癌症患者的多模态数据（如组织病理学图像和基因组数据）	数字病理学	癌症	解耦表示学习	深度学习	多模态数据（图像和基因组数据）	NA
798	2025-06-13	Dynamic Instance-level Graph Learning Network of Intracranial Electroencephalography Signals for Epileptic Seizure Prediction 2025-Jun-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3578627 PMID:40498623	research paper	提出了一种动态实例级图学习网络（DIGLN），用于癫痫发作预测，通过颅内脑电图（iEEG）信号建模动态因果关系	DIGLN通过分组时序神经网络和图结构学习方法捕获通道内和通道间的因果关系，并引入图形交互回写技术实现双向因果关系建模	实验仅在Freiburg iEEG数据集上进行验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发一种能够准确识别癫痫iEEG信号中动态因果关系的新型深度学习模型	癫痫患者的颅内脑电图（iEEG）信号	脑机接口	癫痫	深度学习	DIGLN（动态实例级图学习网络）	iEEG信号	Freiburg iEEG数据集
799	2025-06-13	DeepHeme, a high-performance, generalizable deep ensemble for bone marrow morphometry and hematologic diagnosis 2025-Jun-11, Science translational medicine IF:15.8Q1 DOI:10.1126/scitranslmed.adq2162 PMID:40498857	research paper	开发了一个名为DeepHeme的高性能深度学习集成模型，用于骨髓形态测量和血液学诊断	DeepHeme在准确性和可区分细胞类别数量上超越了现有模型，并展示了强大的跨数据集泛化能力	模型性能验证依赖于特定医疗机构的有限数据集，可能需要更多外部验证	提高骨髓细胞形态学自动分类的效率和准确性，以辅助血液学诊断	骨髓抽吸物(BMA)的细胞形态学图像	digital pathology	hematological disorders	deep learning	snapshot ensemble	image	训练集30,394张图像(40名正常骨髓患者)，测试集8,507张图像(10名不同患者)，外加外部验证集13,770张图像(665名正常/患病患者)
800	2025-06-13	A Self-Adaptive Reconfigurable Metasurface for Electromagnetic Wave Sensing and Dynamic Reflection Control 2025-Jun-11, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202505155 PMID:40498986	research paper	本文提出了一种实时自适应的可重构超表面，能够感知入射波的到达方向并相应调整其反射	该超表面通过简单的相位比较器和查找表集成传感和可重构反射元原子，无需辅助检测模式或外部控制单元，显著节省了响应时间、能耗和制造成本	实验仅验证了入射角在±50°范围内的有效性，且角度变化速率最高为12度/秒	开发一种自主、计算简单、经济高效、节能且实时的自适应反射控制解决方案	可重构超表面	电磁波传感	NA	相位比较器和查找表	NA	电磁波信号	NA