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
161	2025-07-17	Evaluation of Artificial Intelligent Systems Based Analysis in Dental Periapical Lesions - A Radiological Study 2025-Jun, Journal of pharmacy & bioallied sciences DOI:10.4103/jpbs.jpbs_2002_24 PMID:40655781	研究论文	本研究评估了基于AI的牙科根尖周病变分析，使用CBCT扫描进行放射学研究	比较了手动机器学习AI和深度学习AI在牙科根尖周病变诊断中的准确性，发现手动机器学习AI表现更优	研究样本量有限（500例CBCT扫描），且仅在单一机构进行	评估AI系统在牙科根尖周病变放射学诊断中的性能	牙科根尖周病变（根尖周囊肿、脓肿和肉芽肿）	数字病理	牙科疾病	CBCT扫描	手动机器学习AI和深度学习AI	医学影像	500例CBCT扫描（400例训练，100例测试）
162	2025-07-17	Artificial Intelligence in Ultrasound-Based Diagnoses of Gynecological Tumors: A Systematic Review 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.85884 PMID:40656430	系统综述	本文系统综述了人工智能在基于超声的妇科肿瘤诊断中的应用，评估了其性能指标、方法学优势和局限性	首次系统评估了AI在妇科肿瘤超声诊断中的综合表现，并提出了未来研究方向	研究间存在成像方案、样本量和验证方法的异质性，仅3项研究采用前瞻性设计，少数研究解决了算法偏差或真实世界临床整合问题	评估人工智能在妇科肿瘤超声诊断中的应用效果	妇科肿瘤（卵巢癌、子宫内膜癌和子宫肿块）	数字病理学	妇科肿瘤	超声成像	CNN, ResNet	图像	26项符合条件的研究（共252条初始记录）
163	2025-07-16	Artificial Intelligence in Cognitive Decline Diagnosis: Evaluating Cutting-Edge Techniques and Modalities 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250670 PMID:40588878	review	本文通过范围综述评估人工智能在认知衰退早期诊断中的潜力	整合临床数据和脑电图与深度学习方法，提高诊断准确性，并探索自然语言处理模型在早期认知衰退检测中的应用	综述主要基于2020至2025年的文献，可能未涵盖最新研究进展	评估人工智能在认知衰退早期诊断中的应用和潜力	认知衰退（CD）患者	digital pathology	geriatric disease	MRI, EEG, 深度学习, 自然语言处理	深度学习, NLP模型	医学影像（MRI）, 脑电图（EEG）, 临床数据, 文本数据	涵盖2020至2025年同行评审的期刊和会议论文中的研究
164	2025-07-16	Fault Identification Model Using Convolutional Neural Networks with Transformer Architecture 2025-Jun-23, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25133897 PMID:40648155	研究论文	提出了一种结合CNN和Transformer架构的新型混合深度学习框架，用于工业制造中的故障识别和剩余使用寿命预测	整合CNN特征提取与Transformer时间建模的混合架构，在NASA CMAPSS数据集上实现97%以上的准确率	仅验证于航空发动机数据，未涉及其他工业设备类型	开发智能维护系统，提升工业设备的自主故障检测能力	航空发动机多传感器时间序列数据	机器学习	NA	深度学习	CNN-Transformer混合模型	时间序列传感器数据	NASA CMAPSS数据集（具体数量未说明）
165	2025-07-16	Integrating structural homology with deep learning to achieve highly accurate protein-protein interface prediction for the human interactome 2025-Jun-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.09.658393 PMID:40661495	研究论文	提出了一种结合结构同源性和深度学习的计算流程PIONEER2.0，用于高精度预测人类蛋白质相互作用组中的蛋白质-蛋白质界面残基	整合3D结构相似性与几何深度学习，显著优于AlphaFold3在预测界面残基方面的表现，并提供了实验验证	AlphaFold3无法为约一半的人类相互作用组生成高质量结构模型，PIONEER2.0在这些情况下表现更优，但仍存在局限性	研究蛋白质-蛋白质界面残基的预测方法，以帮助理解疾病相关突变的分子机制	人类蛋白质相互作用组中的蛋白质-蛋白质界面	生物信息学	NA	几何深度学习	PIONEER2.0	蛋白质结构数据	1,866个突变和5,010个突变-相互作用对
166	2025-07-16	Simpatico: accurate and ultra-fast virtual drug screening with atomic embeddings 2025-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.08.658499 PMID:40661404	研究论文	介绍了一种名为simpatico的新方法，利用表示学习领域的技术，通过图神经网络生成蛋白质和小分子原子的高维嵌入，以快速准确地预测药物候选物与目标蛋白质口袋的相互作用潜力	simpatico方法在准确药物筛选中实现了超过1000倍的速度提升，同时保持了与最准确方法的竞争力，并能探索毒性风险和识别具有相似结合潜力的蛋白质	NA	开发一种快速准确的虚拟药物筛选方法	蛋白质和小分子	机器学习	NA	图神经网络	GNN	分子数据	6亿药物数据库
167	2025-07-16	Educational strategies for teaching metabolic profiles across three endurance training zones 2025-Jun-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00094.2024 PMID:39809450	research paper	本文探讨了一种创新的教育方法，使用代谢板来增强对三个耐力训练区肌肉代谢的理解	提出了一种基于代谢板的互动教育工具，用于简化复杂的生理过程并促进深度学习	NA	探索教育策略以增强对耐力训练区肌肉代谢的理解	肌肉代谢在三个耐力训练区（Z1、Z2、Z3）中的表现	运动科学	NA	NA	NA	NA	NA
168	2025-07-15	Software-Based Transformation of White Light Endoscopy Images to Hyperspectral Images for Improved Gastrointestinal Disease Detection 2025-Jun-30, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131664 PMID:40647664	研究论文	该研究提出了一种名为SAVE的新技术，将传统的白光内窥镜图像转换为类似高光谱成像的表示，以提高胃肠道疾病的诊断准确性	提出了一种无需专用设备即可提高诊断准确性的SAVE技术，通过软件方法将白光图像转换为高光谱成像表示	研究仅基于6000张标注图像，可能需要更大规模的数据验证	提高胃肠道疾病的早期识别和分类准确性	胃肠道疾病（食管炎、息肉、溃疡性结肠炎）	数字病理学	胃肠道疾病	高光谱成像(HSI)	EfficientNetB7, VGG16	图像	6000张标注照片（来自KVASIR和ETIS-Larib息肉数据库）
169	2025-07-15	Using a Deep Learning-Based Decision Support System to Predict Emergent Large Vessel Occlusion Using Non-Contrast Computed Tomography 2025-Jun-30, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14134635 PMID:40649010	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的临床决策支持系统在利用非对比计算机断层扫描（NCCT）图像预测突发大血管闭塞（ELVO）中的性能	首次展示了AI辅助系统在提高ELVO检测敏感性和特异性方面的显著效果	研究为回顾性设计，样本量相对有限（477例患者）	评估AI系统在辅助临床医生检测ELVO中的效果	477名患者（112例前循环ELVO患者和365例对照）	数字病理学	心血管疾病	非对比计算机断层扫描（NCCT）	深度学习	医学影像	477名患者（112例ELVO，365例对照）
170	2025-07-15	High-Accuracy Polymer Property Detection via Pareto-Optimized SMILES-Based Deep Learning 2025-Jun-28, Polymers IF:4.7Q1 DOI:10.3390/polym17131801 PMID:40647811	研究论文	本文提出了一种基于SMILES的深度学习框架SMILES-PPDCPOA，用于聚合物属性分类，通过结合1DCNN和GRU并利用Pareto优化算法，实现了高分类准确率和泛化能力	首次将1DCNN与GRU结合，并采用Pareto优化算法调整超参数，能够同时捕捉局部子结构和长程化学依赖性	仅在基准数据集上进行了验证，未说明在实际工业应用中的表现	开发高性能的聚合物属性分类模型以促进材料科学与工程发展	聚合物分子	机器学习	NA	深度学习	1DCNN-GRU	SMILES字符串	基准数据集（具体数量未说明）
171	2025-07-15	Correlating Patient Symptoms and CT Morphology in AI-Detected Incidental Pulmonary Embolisms 2025-Jun-27, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131639 PMID:40647638	研究论文	本研究评估了AI算法检测到的偶发性肺栓塞（IPEs）的临床和放射学意义，并将其与血栓负荷、CT形态学右心应变迹象和临床症状相关联	首次使用深度学习AI算法检测IPEs，并结合临床和形态学标准评估其临床意义	研究为回顾性设计，样本量相对较小（41例IPEs），且主要在肿瘤患者中进行	评估AI检测到的IPEs的临床和放射学意义，避免过度治疗并指导适当管理	13,603例对比增强胸部和腹部CT扫描	数字病理学	肺栓塞	深度学习AI算法，自然语言处理（NLP）	深度学习	CT扫描图像	13,603例CT扫描，其中41例检测到IPEs
172	2025-07-15	Artificial Intelligence in Microsurgical Planning: A Five-Year Leap in Clinical Translation 2025-Jun-27, Journal of clinical medicine IF:3.0Q1 DOI:10.3390/jcm14134574 PMID:40648947	综述	本文综述了过去五年人工智能在显微外科手术规划中的应用及其临床转化进展	人工智能在显微外科手术的术前、术中和术后各阶段提供了新的能力，如自动穿支血管映射、皮瓣设计和个体化风险分层	大多数研究依赖于回顾性单中心数据，大规模前瞻性验证仍然有限	评估人工智能在显微外科手术中的应用及其对手术精度、安全性和效率的提升	人类受试者在显微外科手术中的术前、术中和术后阶段	数字病理	NA	深度学习	预测模型	图像	NA
173	2025-07-15	Performance Evaluation of Four Deep Learning-Based CAD Systems and Manual Reading for Pulmonary Nodules Detection, Volume Measurement, and Lung-RADS Classification Under Varying Radiation Doses and Reconstruction Methods 2025-Jun-26, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131623 PMID:40647622	research paper	评估四种基于深度学习的CAD系统和人工阅读在不同辐射剂量和重建方法下对肺结节检测、体积测量和Lung-RADS分类的性能	比较了四种DL-CAD系统与人工阅读在不同辐射剂量和重建方法下的性能，发现DL-CAD系统在检测灵敏度上优于人工阅读，特别是在亚厘米结节上	DL-CAD系统在体积测量和Lung-RADS分类准确性上存在局限，特别是对于部分实性结节	优化肺结节检测在不同成像协议下的性能	169个人工结节	digital pathology	lung cancer	CT扫描	DL-CAD	image	1080个图像集
174	2025-07-15	Fusion-Based Deep Learning Approach for Renal Cell Carcinoma Subtype Detection Using Multi-Phasic MRI Data 2025-Jun-26, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131636 PMID:40647635	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的混合模型，利用多相MRI数据对肾细胞癌亚型进行准确分类，并为放射科医生提供决策支持机制	通过结合对比剂注射前获得的T2相和注射后记录的动脉相(A)和静脉相(V)，提出了一种更全面的分析方法	研究中使用的样本量相对较小（1275张MRI图像），可能影响模型的泛化能力	提高肾细胞癌亚型分类的准确性，并为临床决策提供支持	肾细胞癌(RCC)亚型	digital pathology	renal cell carcinoma	多相MRI	深度学习混合模型	MRI图像	1275张来自不同阶段的MRI图像
175	2025-07-15	Deep Learning with Transfer Learning on Digital Breast Tomosynthesis: A Radiomics-Based Model for Predicting Breast Cancer Risk 2025-Jun-26, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131631 PMID:40647630	研究论文	本研究开发并评估了两种基于迁移学习的深度学习模型，用于数字乳腺断层合成（DBT）图像的乳腺病变（良性 vs 恶性）二元分类，以支持临床决策和风险分层	利用迁移学习在DBT图像上构建深度学习模型进行乳腺病变分类，探索AI在乳腺影像中的应用潜力	模型性能中等，敏感性较低，需进一步提升模型鲁棒性和临床适用性	开发AI模型辅助乳腺病变分类和乳腺癌风险评估	乳腺病变（良性与恶性）	数字病理	乳腺癌	数字乳腺断层合成（DBT）	CNN（ResNet50和DenseNet201）	医学影像	184例患者（107例良性，77例恶性）
176	2025-07-15	CELM: An Ensemble Deep Learning Model for Early Cardiomegaly Diagnosis in Chest Radiography 2025-Jun-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131602 PMID:40647601	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习集成模型CELM，用于胸部X光片中早期心脏肥大的自动诊断	引入了新型的基于堆叠的集成模型CELM，结合了CNN和Vision Transformer的特征，通过元分类器进行整合	需要进一步的验证以确认模型在临床环境中的可靠性	开发一种自动诊断心脏肥大的深度学习模型，以支持临床决策	胸部X光片中的心脏肥大	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN, Vision Transformer, CELM	图像	结合了PadChest、NIH CXR、VinDr-CXR和CheXpert等多个数据集的后前位(PA)图像，构成迄今为止最大且最多样化的CXR数据集之一
177	2025-07-15	Early Diabetic Retinopathy Detection from OCT Images Using Multifractal Analysis and Multi-Layer Perceptron Classification 2025-Jun-25, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15131616 PMID:40647615	research paper	该研究提出了一种结合多分形分析和多层感知机分类的早期糖尿病视网膜病变检测方法	首次将多分形分析应用于OCT图像以提取视网膜组织的结构不规则性特征，并结合MLP实现高精度分类	未提及外部验证集的测试结果，可能影响模型的泛化能力评估	开发可靠的自动化筛查工具用于早期糖尿病视网膜病变检测	糖尿病患者的OCT视网膜图像	digital pathology	diabetic retinopathy	OCT成像技术	MLP	image	NA
178	2025-07-15	Pose estimation for pickleball players' kinematic analysis through MediaPipe-based deep learning: A pilot study 2025-Jun-25, Journal of sports sciences IF:2.3Q2 DOI:10.1080/02640414.2025.2524283 PMID:40563204	研究论文	本研究通过基于MediaPipe的深度学习工具对匹克球运动员的击球动作进行运动学分析	首次使用MediaPipe深度学习工具对匹克球运动员的击球动作进行运动学分析，并比较不同水平运动员的关键关节角度差异	样本量较小(14名男性运动员)，未分析其他击球类型和身体部位(如足部位置和躯干旋转)	开发匹克球运动员运动学分析工具并比较不同水平运动员的动作差异	匹克球运动员的击球动作	计算机视觉	NA	MediaPipe深度学习工具	深度学习	视频	14名男性匹克球运动员(年龄46.5±10.5岁)
179	2025-07-15	Deep Learning Methods for Automatic Identification of Male and Female Chickens in a Cage-Free Flock 2025-Jun-24, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15131862 PMID:40646761	research paper	本研究应用基于深度学习的对象检测模型，在无笼环境中根据鸡冠大小和体型等表型特征识别母鸡和公鸡，并比较不同模型的性能指标	创新点在于使用YOLO模型基于鸡冠大小和体型特征自动识别公鸡和母鸡，为家禽养殖中的性能评估和遗传选择提供自动化监测方法	研究仅使用了6只公鸡和200只母鸡的小样本量，且仅在预产期阶段进行测试	开发自动化方法识别公鸡和母鸡，以监测公鸡行为并优化家禽养殖效率	Lohmann LSL Lite品种的母鸡和公鸡	computer vision	NA	深度学习对象检测	YOLOv5, YOLOv11	image	6只公鸡和200只母鸡
180	2025-07-15	Innovative Technologies Reshaping Meat Industrialization: Challenges and Opportunities in the Intelligent Era 2025-Jun-24, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14132230 PMID:40646982	综述	本文系统回顾了肉类工业化中的关键技术创新，包括物理技术和数字技术，并探讨了替代肉类生产技术的潜力	介绍了物理技术（如智能切割精度提升至毫米级、脉冲电场杀菌效率超过90%）和数字技术（如物联网实时监控、区块链增强溯源透明度）的创新应用	大规模应用面临高成本、缺乏标准化和消费者接受度等关键挑战	探讨智能时代下肉类工业化的技术创新及其面临的挑战与机遇	肉类工业化中的物理技术和数字技术	食品工业智能化	NA	智能切割、脉冲电场杀菌、超声波辅助腌制、超高压处理、物联网、区块链、AI优化生产决策、细胞培养肉、3D生物打印	深度学习	NA	NA