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	2025-08-03	Association of Psychological Resilience With Decelerated Brain Aging in Cognitively Healthy World Trade Center Responders 2025-Jul, Biological psychiatry global open science DOI:10.1016/j.bpsgos.2025.100489 PMID:40487784	research paper	该研究探讨了心理韧性对世界贸易中心救援人员大脑衰老速度的影响	首次在认知健康的世界贸易中心救援人员中，研究了心理韧性与大脑衰老速度的关系	样本量较小（N=97），且仅针对特定的救援人员群体	探究心理韧性对大脑衰老速度的保护作用	世界贸易中心救援人员	神经科学	精神健康	结构磁共振成像（MRI）	深度学习算法（BrainStructureAges）	MRI图像	97名世界贸易中心救援人员
262	2025-08-03	DrugTar improves druggability prediction by integrating large language models and gene ontologies 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf360 PMID:40581797	research paper	该研究开发了一个名为DrugTar的高性能深度学习算法，通过整合ESM-2预训练蛋白质语言模型的序列嵌入和基因本体来预测药物的可成药性	结合了蛋白质序列和结构信息，利用预训练嵌入和基因本体，提高了可成药性预测的准确性和性能	未完全探讨蛋白质结构的潜力，且依赖于预训练模型和基因本体的可用性	开发一种高性能的计算方法，以改进药物靶点发现中的可成药性预测	蛋白质序列和结构	machine learning	NA	deep learning, ESM-2 pre-trained protein language model	deep learning algorithm	protein sequence and structure	NA
263	2025-08-03	Left ventricular wall thickness heterogeneity improves cardiovascular disease diagnosis and prognosis: a UK Biobank cardiovascular magnetic resonance cohort study 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf092 PMID:40740418	研究论文	该研究探讨了左心室壁厚度异质性（MadWT）作为心血管疾病诊断和预后的新型生物标志物的潜力	提出了左心室壁厚度异质性（MadWT）作为新的生物标志物，用于区分生理性和病理性左心室肥厚（LVH）并预测心血管疾病（CVD）风险	研究结果需要在运动员和疾病队列中进一步验证	比较MadWT与其他左心室壁厚度指标在预测心血管疾病和区分生理性与病理性LVH方面的效果	44,930名UK Biobank参与者的心血管磁共振成像（CMR）数据	心血管磁共振成像	心血管疾病	深度学习辅助分析	深度学习	医学影像	44,930名UK Biobank参与者的CMR扫描数据
264	2025-08-01	Artificial Intelligence and the Evolving Landscape of Immunopeptidomics 2025-Jul-31, Proteomics. Clinical applications DOI:10.1002/prca.70018 PMID:40741879	综述	本文综述了人工智能在免疫肽组学中的应用及其对肿瘤免疫治疗的推动作用	详细探讨了AI如何改进免疫肽组学工作流程中的关键步骤，包括新抗原发现和T细胞识别建模，并通过乳腺癌案例研究展示了AI在揭示肿瘤免疫原性特征方面的潜力	讨论了当前瓶颈，如非经典肽建模、抗原加工缺陷考虑以及避免靶向非肿瘤毒性等问题	探索人工智能如何推动免疫肽组学发展并优化癌症免疫治疗策略	主要研究MHC分子呈递的肽段及其在肿瘤免疫治疗中的应用	生物信息学	乳腺癌	质谱数据分析、深度学习、迁移学习	深度学习模型、多组学整合模型	质谱数据、多组学数据	NA
265	2025-08-01	A Meta-Learning Approach for Multicenter and Small-Data Single-Cell Image Analysis 2025-Jul-31, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01810 PMID:40742562	研究论文	提出一种基于元学习的多中心小数据单细胞图像分析方法，以减少单细胞图像标注的工作量并提高分析效率	通过元学习结合自动化宽场荧光显微镜技术，构建了一个硬件和软件系统，显著减少了单细胞图像标注的工作量，并在数据量减少到5%时仍能超越传统深度学习的准确率	未提及具体的数据来源多样性限制或系统在极端条件下的表现	开发一种高效的单细胞图像分析方法，以减少标注工作量并提高分析准确性	单细胞图像	数字病理学	NA	自动化宽场荧光显微镜	元学习	图像	未明确提及具体样本数量，但提到使用60%和5%的数据量进行验证
266	2025-08-01	Artificial intelligence in hepatopancreatobiliary surgery for clinical outcome prediction: current perspective and future direction 2025-Jul-31, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02617-6 PMID:40742577	综述	本文综述了人工智能在肝胆胰手术中用于临床结果预测的当前视角和未来方向	强调了深度学习模型在预测术后并发症和手术复杂性方面相比传统方法具有更高的准确性，并展望了实时术中引导、联邦学习和可解释AI框架等新兴创新	面临数据质量、模型泛化能力和伦理实施等挑战	探讨人工智能在肝胆胰手术中预测临床结果的应用及其未来发展	肝胆胰手术的临床结果预测	数字病理	肝胆胰疾病	深度学习模型(DLMs)	DLMs	临床数据	NA
267	2025-07-31	Reconstructing Super-Resolution Raman Spectral Image Using a Generative Adversarial Network-Based Algorithm 2025-Jul-30, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02934 PMID:40735851	研究论文	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的算法，用于显著提高拉曼光谱成像的速度和空间分辨率	利用GANs算法显著提升拉曼光谱成像的速度和空间分辨率，并通过迁移学习验证其泛化能力	研究仅基于未标记细胞的186个高光谱拉曼数据集进行训练和评估，可能限制了模型的广泛适用性	提高拉曼光谱成像的速度和空间分辨率，为高通量和实时生化分析提供新途径	未标记细胞的拉曼光谱图像	计算机视觉	NA	拉曼光谱成像	GAN	图像	186个高光谱拉曼数据集
268	2025-07-31	Automatic Couinaud segmentation using AI and pictorial representation landmarking 2025-Jul-30, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05123-3 PMID:40736570	研究论文	提出了一种结合深度学习和辅助标志点识别的框架，用于自动划分Couinaud肝段，提高肝手术规划的精确性	整合深度学习分割与辅助标志点识别，创建个性化图示模型，无需重新训练即可纳入新数据	仅评估了225例非增强T1加权MRI数据，未涵盖所有影像模态	提高Couinaud肝段划分的准确性和临床工作流程效率	肝脏Couinaud分段	数字病理	肝脏疾病	深度学习	CNN	MRI图像	225例非增强T1加权MRI数据（来自4项不同研究）
269	2025-07-31	An optimized multi-scale dilated attention layer for keratoconus disease classification 2025-Jul-30, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03688-y PMID:40736610	研究论文	本文提出了一种优化的多尺度扩张注意力层（MSDAL）用于圆锥角膜疾病分类的深度学习模型	引入了优化的多尺度扩张注意力层（MSDAL）并结合北极海鹦优化（APO）算法，提高了模型的分类性能和计算效率	数据集规模有限且缺乏多模态输入	自动化圆锥角膜（KCN）检测	圆锥角膜疾病分类	计算机视觉	圆锥角膜	深度学习	Optimized MSDALNet	图像	超过1,100张标记的角膜地形图图像
270	2025-07-30	Response by Hijazi et al to Letter Regarding Article, "Deep Learning-Derived Cardiac Chamber Volumes and Mass From PET/CT Attenuation Scans: Associations With Myocardial Flow Reserve and Heart Failure" 2025-Jul-29, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018683 PMID:40726395	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
271	2025-07-30	Development and validation of a cranial ultrasound imaging-based deep learning model for periventricular-intraventricular haemorrhage detection and grading: a two-centre study 2025-Jul-29, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06327-x PMID:40728538	研究论文	开发并验证了一种基于颅脑超声图像的深度学习模型，用于检测和分级脑室周围-脑室内出血	结合卷积块注意力模块机制开发了深度学习模型Periventricular IVH Net，并在两个中心的前瞻性数据中验证了其有效性	研究样本主要来自两家医院，可能存在一定的选择偏倚	提高脑室周围-脑室内出血的诊断准确性和效率	早产儿和婴儿的颅脑超声图像	数字病理学	新生儿颅内出血	深度学习	CNN（结合卷积块注意力模块机制）	图像	回顾性数据集773例，前瞻性验证数据集287例
272	2025-07-30	Diabetes and longitudinal changes in deep learning-derived measures of vertebral bone mineral density using conventional CT: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis 2025-Jul-29, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04995-2 PMID:40728733	研究论文	本研究探讨了糖尿病与通过常规胸部CT获取的椎体骨密度纵向变化之间的关联，并评估了肾功能（估计肾小球滤过率）对这一关系的影响	使用深度学习模型从常规胸部CT中提取椎体骨密度数据，并首次在纵向研究中探讨糖尿病与骨密度变化的关系，特别关注肾功能的影响	研究仅基于常规CT数据，未纳入骨微结构信息或骨折结局数据	评估糖尿病对椎体骨密度纵向变化的影响以及肾功能在这一关系中的作用	1046名来自多种族动脉粥样硬化研究的参与者	数字病理学	糖尿病	深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	CT图像	1046名参与者
273	2025-07-30	Investigating Membership Inference Attacks against CNN Models for BCI Systems 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593443 PMID:40720264	研究论文	研究针对脑机接口系统中CNN模型的成员推理攻击及其隐私风险	针对EEG数据的CNN分类器进行成员推理攻击的实证分析，解决了数据集异构性和时空设计选择两个关键挑战	攻击对其他类型数据（如图像和表格数据）的深度学习模型无效，且正则化对EEG数据的CNN分类器防御效果有限	探讨脑机接口系统中CNN模型的隐私漏洞	脑机接口系统中的CNN模型和EEG数据	机器学习	NA	EEG	CNN	EEG数据	涉及不同参与者和人口统计数据的训练数据集
274	2025-07-30	Verification is All You Need: Prompting Large Language Models for Zero-Shot Clinical Coding 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593028 PMID:40720269	研究论文	本文提出了一种基于代码验证的新型ICD编码范式，利用大型语言模型（LLMs）在零样本设置下进行临床编码	通过代码验证而非直接生成代码，简化任务并提升LLMs在临床编码中的性能	LLMs在生成临床代码方面的性能仍然不够理想	提升临床编码的准确性和泛化能力	电子健康记录（EHRs）中的医疗信息	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	GPT-4o	文本	CodiEsp数据集
275	2025-07-30	PDSNet: Patient-Disease Dual Spatial Similarity Neural Networks for Predicting Heart Failure Risk Using Short Electronic Health Records 2025-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3593388 PMID:40720268	研究论文	提出了一种名为PDSNet的新型深度神经网络，通过患者-疾病双重空间相似性策略，利用短期电子健康记录改善心力衰竭风险预测	引入患者-疾病双重空间相似性策略，结合本体图和二分图模型捕捉患者间的层次关系和空间相似性，并采用基于transformer的架构整合时空动态	研究仅基于MIMIC-III数据集，样本量和多样性可能存在限制	提高心力衰竭风险的预测准确性	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	PDSNet（基于transformer的架构）	电子健康记录	7,346名患者（来自MIMIC-III数据集）
276	2025-07-30	Topology Optimization in Medical Image Segmentation with Fast χ Euler Characteristic 2025-Jul-28, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589495 PMID:40720275	研究论文	本文提出了一种基于欧拉特性的快速拓扑优化方法，用于医学图像分割，以提高拓扑正确性同时保持像素级分割精度	提出了一种基于欧拉特性(χ)的快速拓扑感知分割方法，克服了现有基于持久同调(PH)方法在高维数据中计算复杂度高的问题	未明确说明方法在更复杂拓扑结构或更大规模数据集上的适用性	提高医学图像分割中的拓扑正确性	医学图像分割结果	数字病理	NA	欧拉特性计算	拓扑感知校正网络	2D和3D医学图像	未明确说明具体样本数量
277	2025-07-30	Differential Analysis of Age, Gender, Race, Sentiment, and Emotion in Substance Use Discourse on Twitter During the COVID-19 Pandemic: A Natural Language Processing Approach 2025-Jul-28, JMIR infodemiology IF:3.5Q1 DOI:10.2196/67333 PMID:40720823	研究论文	该研究通过自然语言处理技术分析了COVID-19大流行期间Twitter上关于物质使用的讨论，探讨了年龄、性别、种族等人口统计维度与情感、情绪的关系	首次在大规模社交媒体数据上结合人口统计属性和情感分析，研究物质使用趋势，并建立了一个基于RoBERTa模型的物质使用帖子识别系统	研究仅基于英语Twitter数据，可能无法代表其他语言或社交媒体平台的情况	分析COVID-19大流行期间不同人口统计群体在社交媒体上讨论物质使用的趋势，为公共卫生干预提供依据	Twitter上关于物质使用的帖子及其发布者	自然语言处理	NA	自然语言处理、深度学习	RoBERTa	文本	11.3亿条Twitter帖子，其中识别出900万条物质使用相关帖子
278	2025-07-30	Deep Learning-Based Acceleration in MRI: Current Landscape and Clinical Applications in Neuroradiology 2025-Jul-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8943 PMID:40721279	review	本文探讨了基于深度学习的磁共振成像加速技术的现状及其在神经放射学中的临床应用	介绍了深度学习图像重建技术（DLBIR）在减少MRI扫描时间的同时保持或提高图像质量方面的创新应用	技术在不同扫描器和成像条件下的泛化能力有限，易受伪影影响，且病理表示可能被潜在改变，此外，训练数据、底层算法和临床验证的不足也限制了用户信任和广泛采用	探索DLBIR在神经成像中的当前应用、厂商驱动的实现方式以及可能影响加速MRI采集的新兴趋势	磁共振成像（MRI）技术及其在神经放射学中的应用	医学影像	神经疾病	深度学习图像重建（DLBIR）	深度学习	医学影像	NA
279	2025-07-30	Identifying Cocoa Flower Visitors: A Deep Learning Dataset 2025-Jul-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05631-3 PMID:40721425	研究论文	该论文介绍了首个可可花访客数据集，包含5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，用于深度学习模型训练	首个针对可可花访客的深度学习数据集，使用嵌入式相机在海南可可种植园收集数据	数据集仅来自中国海南的可可种植园，可能无法代表其他地区的可可花访客情况	通过深度学习技术识别可可花访客，以提高可可产量	可可花访客（包括Ceratopogonidae、Formicidae、Aphididae、Araneae和Encyrtidae）	计算机视觉	NA	嵌入式相机图像采集	YOLOv8	图像	5,792张昆虫图像和1,082张背景图像，从2,300万张原始图像中筛选
280	2025-07-30	Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck angiograms from MR vessel wall images 2025-Jul-28, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01866-x PMID:40721485	研究论文	开发了一个名为VWI Assistant的多序列集成深度学习平台，用于自动化头部和颈部血管造影的血管分割和重建	VWI Assistant是一个多序列集成深度学习平台，能够自动化血管分割和重建，显著提高了处理效率并减少了人工和时间成本	研究未提及对特定患者群体或病理类型的适用性限制	解决3D MR-VWI在临床应用中因后处理工作量大而受限的问题	头部和颈部血管造影的血管分割和重建	数字病理	脑血管疾病	3D磁共振血管壁成像(3D MR-VWI)	深度学习平台	磁共振成像(MRI)	1981名患者和影像数据集，实际部署中涉及1099名患者