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
1481	2025-07-02	Contribution of Labrum and Cartilage to Joint Surface in Different Hip Deformities: An Automatic Deep Learning-Based 3-Dimensional Magnetic Resonance Imaging Analysis 2025-Jul, The American journal of sports medicine DOI:10.1177/03635465251339758 PMID:40481726	研究论文	本研究利用基于深度学习的自动3D MRI分析方法，探讨了不同髋关节畸形中唇部和软骨对关节面的贡献差异	首次采用深度学习自动3D分割技术分析髋关节畸形中唇部对关节面的贡献，并确定了影响该贡献的放射学参数	研究样本量相对较小(100个髋关节)，且为回顾性研究设计	确定不同髋关节畸形中唇部对关节面贡献的差异及其影响因素	98名患者(100个髋关节)的MRI影像数据	数字病理学	髋关节畸形	3D磁共振成像(3D MRI)	深度学习	MRI影像	98名患者(100个髋关节)
1482	2025-07-02	Phase seeding may provide a gateway to structure solution by deep learning 2025-Jul-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325004814 PMID:40492410	研究论文	本文提出了一种将人工智能与传统晶体学方法相结合的相位播种方法，以改进结构解析	通过将连续相位问题转化为分类任务，减少了AI训练的计算负担，并展示了如何利用AI生成的相位种子增强传统晶体学方法	方法主要针对大型复杂非中心对称晶体，可能不适用于所有晶体类型	改进晶体结构解析方法，特别是针对大型复杂非中心对称晶体	晶体结构解析	机器学习	NA	AI辅助晶体学方法	NA	晶体学数据	NA
1483	2025-07-02	Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models 2025-Jul-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00682 PMID:40492579	研究论文	本研究通过mRNA展示技术和高通量机器学习模型评估了YcaO环脱水酶LynD的底物范围	利用mRNA展示技术构建了比以往更大的底物库，并开发了深度学习模型来预测LynD的底物处理能力	研究主要关注LynD酶，未全面覆盖所有YcaO家族成员	探索YcaO环脱水酶LynD的底物范围和选择性，以促进新抑制剂和治疗药物的开发	YcaO环脱水酶LynD及其底物	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习模型	肽序列数据	高通量肽库（具体数量未说明）
1484	2025-07-02	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的方法，用于结直肠癌的准确诊断	结合LI-RPA-CRISPR/Cas12a和深度学习模型，实现了高灵敏度和高准确度的结直肠癌诊断	样本量相对较小，仅100例临床样本	开发一种快速、灵敏且用户友好的结直肠癌诊断平台	结直肠癌患者和小鼠模型	数字病理学	结直肠癌	LI-RPA-CRISPR/Cas12a检测	LSTM	血液样本	100例临床样本和小鼠模型
1485	2025-07-02	Sensitivity-Enhanced Pure Shift Spectroscopy Empowered by Deep Learning and PSYCHE 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01899 PMID:40526402	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和PSYCHE方法的灵敏度增强纯位移光谱技术，用于解决核磁共振光谱中的灵敏度和分辨率问题	采用60°翻转角的PSYCHE实验提高灵敏度，并利用深度神经网络模型去除重耦伪影，实现清洁光谱	方法适用于半定量分析，但可能在高精度定量分析中存在限制	提高核磁共振光谱的灵敏度和分辨率，解决光谱重叠和低灵敏度问题	核磁共振光谱	机器学习	NA	PSYCHE方法，深度学习	深度神经网络	光谱数据	NA
1486	2025-07-02	Efficient Denoising of Shot-Noise in Mass Spectrometry Images by PCA-Assisted Self-Supervised Deep Learning 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00825 PMID:40528349	研究论文	提出了一种基于PCA预处理的Noise2Void算法优化方法，用于质谱成像中的噪声去除	通过在主成分分析预处理后应用Noise2Void算法，提出PCA-n2v方法，显著提升了去噪效果	在信噪比极低的图像中可能出现伪影	提升质谱成像数据的质量和解释准确性	质谱成像数据	质谱成像	NA	质谱成像(MSI), 主成分分析(PCA)	Noise2Void(N2V)	图像	合成质谱成像数据集
1487	2025-07-02	Deep Learning-Assisted Nanocavity Sensor for Amphiphilic Biomarker Analysis 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01102 PMID:40532101	研究论文	本文介绍了一种结合银纳米立方体-金镜纳米腔和支持脂质双层的荧光增强检测方法，用于快速检测两亲性生物标志物	采用深度学习辅助的语义分割方法计算荧光增强因子，实现了卓越的检测灵敏度，最高增强因子达到868.64，可检测至飞摩尔级别的生物标志物	NA	开发一种高灵敏度、快速检测且低成本制备的纳米腔系统，用于临床诊断中的生物传感应用	两亲性生物标志物	生物传感	癌症和感染性疾病	荧光增强检测、深度学习辅助语义分割	深度学习	荧光信号	NA
1488	2025-07-02	Slice-Inference-Assisted Lightweight Small Object Detection Model for Holographic Digital Immunoassay Quantification 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c02441 PMID:40540441	研究论文	提出了一种切片推理辅助的轻量级小物体检测模型（SIALSO），用于食品样本中氯霉素的数字免疫测定定量分析	结合无透镜全息成像系统和轻量级深度学习模型，利用全息术的大视场（FOV）实现微球探针的精确信号检测，并通过切片推理辅助算法提高小物体检测精度同时降低计算复杂度	NA	开发便携式检测设备，用于食品安全和环境监测	食品样本中的氯霉素	计算机视觉	NA	数字免疫测定	轻量级深度学习模型（SIALSO）	图像	NA
1489	2025-07-02	Comment on "Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs" 2025-Jul-01, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15347 PMID:40589414	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1490	2025-07-01	Rapid wall shear stress prediction for aortic aneurysms using deep learning: a fast alternative to CFD 2025-Jul, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-025-03311-3 PMID:39961912	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的快速预测主动脉瘤壁面剪应力的方法，作为计算流体动力学（CFD）的快速替代方案	提出了一种名为MultiViewUNet的深度学习代理模型，采用领域转换技术将复杂的主动脉几何形状转换为适用于先进神经网络的表示形式	未明确说明在真实临床环境中的验证情况	开发快速准确的主动脉瘤壁面剪应力预测方法以辅助临床决策	腹主动脉瘤（AAA）	数字病理	心血管疾病	深度学习	MultiViewUNet	几何形状数据	真实和合成的AAA几何形状数据集
1491	2025-07-01	Robust and generalizable artificial intelligence for multi-organ segmentation in ultra-low-dose total-body PET imaging: a multi-center and cross-tracer study 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07156-8 PMID:39969540	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习模型，用于在不同成像条件和示踪剂下进行多器官PET分割，以满足完全基于PET的定量分析的关键需求	提出了一种能够在超低剂量全身PET成像中实现多器官分割的深度学习模型，具有跨中心和跨示踪剂的鲁棒性和泛化性	研究为回顾性研究，基于已收集的数据，可能无法完全反映前瞻性临床应用的实际情况	开发一种能够在不同成像条件和示踪剂下进行多器官PET分割的深度学习模型	798名来自多个中心的患者，使用不同示踪剂的PET图像	数字病理学	NA	3D深度学习	深度学习模型	PET图像	798名患者
1492	2025-07-01	Dual-type deep learning-based image reconstruction for advanced denoising and super-resolution processing in head and neck T2-weighted imaging 2025-Jul, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01756-y PMID:40038217	研究论文	评估基于双类型深度学习的图像重建在头颈部脂肪抑制T2加权成像中的去噪和超分辨率处理效果	采用双类型深度学习进行图像重建，实现了有效的去噪和超分辨率处理，同时缩短了扫描时间	研究样本量较小（43例患者），且未详细说明深度学习模型的具体架构和训练细节	比较传统方法和基于深度学习的图像重建在头颈部脂肪抑制T2加权成像中的效果	头颈部脂肪抑制T2加权成像的图像质量	计算机视觉	头颈部病变	深度学习图像重建	DL（深度学习）	医学图像	43例患者
1493	2025-07-01	Super-resolution deep learning reconstruction for improved quality of myocardial CT late enhancement 2025-Jul, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01760-2 PMID:40072715	research paper	本研究探讨了超分辨率深度学习图像重建（SR-DLR）在心肌CT晚期增强（CT-LE）图像质量提升中的应用	首次将超分辨率深度学习图像重建技术应用于心肌CT晚期增强图像，显著降低了图像噪声并提高了图像质量	研究样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究	评估SR-DLR技术在心肌CT晚期增强图像质量改善方面的效果	心肌CT晚期增强图像	digital pathology	cardiovascular disease	超分辨率深度学习图像重建（SR-DLR）	深度学习模型（未明确具体类型）	医学影像（CT图像）	30例接受心肌CT晚期增强检查的患者
1494	2025-07-01	Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis 2025-Jul, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537 PMID:40424835	综述与荟萃分析	本文全面回顾并荟萃分析了机器学习和深度学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用	提出了Meta-Park模型用于帕金森病诊断，训练、测试和验证准确率分别达到97.67%、95%和94.04%	需要更广泛和多样化的数据集以及改进模型的可及性	通过机器学习和深度学习技术改进帕金森病的诊断和治疗	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	MRI、语音和手写数据集分析	Meta-Park模型	MRI图像、语音和手写数据	NA
1495	2025-06-29	Patient-Specific Deep Learning Tracking Framework for Real-Time 2D Target Localization in Magnetic Resonance Imaging-Guided Radiation Therapy 2025-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2024.10.021 PMID:39461599	research paper	提出了一种基于患者特异性训练的深度学习模型框架，用于磁共振成像引导的放射治疗中的实时2D目标定位	结合了图像配准变换器和自动分割CNN两种深度学习模型，采用患者特异性训练策略，显著提高了目标定位的准确性	研究仅针对胸部、腹部和骨盆的目标，未涵盖其他部位	开发高精度的实时目标定位方法，以提升MRI引导放射治疗的效果	接受0.35 T MRI-linac治疗的219名患者的1,400,000多帧cine MRI图像，以及另外35名患者的7500帧手动标记图像	digital pathology	NA	cine MRI	image registration transformer, auto-segmentation CNN	image	1,400,000多帧cine MRI图像（219名患者） + 7500帧标记图像（35名患者）
1496	2025-06-29	Fully Automated Online Adaptive Radiation Therapy Decision-Making for Cervical Cancer Using Artificial Intelligence 2025-Jul-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.04.012 PMID:40252932	研究论文	本研究探讨了使用人工智能在宫颈癌在线自适应放射治疗（oART）中决策的可行性	提出了基于机器学习和深度学习的模型，用于识别可能从自适应重新规划中受益的治疗部分，为临床医生提供决策支持工具	研究样本量较小，仅包括24名患者，且独立评估数据集仅包含3名患者的数据	探索人工智能在宫颈癌在线自适应放射治疗决策中的应用	宫颈癌患者	数字病理	宫颈癌	fan-beam computed tomography (FBCT), 机器学习, 深度学习	支持向量机(SVM), Siamese网络	图像, 剂量数据	24名患者，671次治疗部分
1497	2025-06-29	Evaluating a large language model's accuracy in chest X-ray interpretation for acute thoracic conditions 2025-Jul, The American journal of emergency medicine DOI:10.1016/j.ajem.2025.03.060 PMID:40174466	研究论文	评估大型语言模型在急诊胸部X光片解读中对急性胸部疾病的诊断准确性	首次评估ChatGPT在急诊放射学中解读胸部X光片的潜力，特别是在多种急性胸部疾病诊断中的应用	模型对某些较细微的疾病（如肺不张和肺气肿）的诊断准确性较低	探索大型语言模型在急诊胸部X光片解读中的可行性和准确性	急诊胸部X光片中的急性胸部疾病	自然语言处理	胸部疾病	大型语言模型（ChatGPT 4.0）	LLM	图像	1400张来自NIH Chest X-ray数据集的图像，涵盖7种病理类别
1498	2025-06-27	Oral mucosal lesions triage via YOLOv7 models 2025-Jul, Journal of the Formosan Medical Association = Taiwan yi zhi DOI:10.1016/j.jfma.2024.07.010 PMID:39003230	研究论文	本研究利用计算机视觉和深度学习技术，通过YOLOv7模型对口腔黏膜病变进行早期检测和分类	采用YOLOv7模型（特别是YOLOv7-E6和YOLOv7-D6）对口腔黏膜病变进行高效分类，并在YOLOv7-D6-CA模型中整合坐标注意力机制，显著提高了分类准确性	NA	提高口腔黏膜病变的早期检测和分类效率	口腔黏膜病变	计算机视觉	口腔癌	深度学习	YOLOv7	图像	初始数据集包含6903张白光宏观图像，后扩展至超过50,000张图像
1499	2025-06-27	Fostering Clinical Judgment and Promoting Transition Into First Clinical Rotation Through Active Learning 2025 Jul-Aug 01, Nursing education perspectives IF:0.9Q3 DOI:10.1097/01.NEP.0000000000001293 PMID:38920415	research paper	该研究探讨了一种新颖的互动课堂活动，旨在帮助护理学生在第一临床轮转中培养临床判断和批判性思维	引入了一种新颖的互动课堂活动，以促进护理学生从课堂知识到临床环境的过渡	研究仅涉及BSN项目第一学期课程的学生，样本范围有限	提升护理学生的临床判断能力和批判性思维，促进其向临床轮转的顺利过渡	护理学生（BSN项目第一学期课程的学生）	护理教育	NA	互动课堂活动	NA	NA	BSN项目第一学期课程的学生
1500	2025-06-26	Assessment of image quality on the diagnostic performance of clinicians and deep learning models: Cross-sectional comparative reader study 2025-Jul, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.20462 PMID:39655640	研究论文	本研究评估了不同图像质量对临床医生和深度学习模型诊断性能的影响	首次研究了HDR增强的皮肤镜图像对诊断性能的影响，并比较了临床医生与CNN模型在不同图像质量下的表现	样本量相对较小(101个皮肤病变)，且仅评估了18名皮肤科医生	探究图像质量对皮肤癌诊断准确性的影响	皮肤病变图像和诊断性能	数字病理学	皮肤癌	HDR图像增强技术	CNN	图像	101个皮肤病变的303张图像(18名临床医生参与评估)