深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1681	2025-10-06	Machine learning techniques to predict diabetic ketoacidosis and HbA1c above 7% among individuals with type 1 diabetes - A large multi-centre study in Australia and New Zealand 2025-Jul, Nutrition, metabolism, and cardiovascular diseases : NMCD DOI:10.1016/j.numecd.2025.103861 PMID:39939258	研究论文	本研究利用机器学习技术预测1型糖尿病患者发生糖尿病酮症酸中毒和HbA1c高于7%的风险	在澳大利亚和新西兰的大型多中心临床数据集上应用多种机器学习模型，深度学习模型在预测DKA方面表现出色	研究仅限于澳大利亚和新西兰地区，可能影响结果的普适性	预测1型糖尿病患者发生糖尿病酮症酸中毒和血糖控制不良的风险	1型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	机器学习预测模型	深度学习,支持向量机	临床数据	13761名1型糖尿病患者	NA	NA	AUC,分类错误率,灵敏度,F-measure	NA
1682	2025-10-06	Magnetic resonance image generation using enhanced TransUNet in temporomandibular disorder patients 2025-Jul-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf017 PMID:40104864	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于从质子密度加权图像生成T2加权磁共振图像，以缩短颞下颌关节紊乱患者的MRI扫描时间	提出将TransUNet架构作为生成对抗网络的生成器，并集成椎间盘分割解码器以提升颞下颌关节椎间盘区域的图像质量	研究样本量相对有限（178名患者），且仅针对颞下颌关节紊乱这一特定疾病	开发能够减少颞下颌关节紊乱患者MRI扫描时间的图像生成模型	颞下颌关节紊乱患者的磁共振图像	计算机视觉	颞下颌关节紊乱	MRI	GAN, Transformer	医学图像	178名患者的7226张图像	NA	TransUNet	SSIM, LPIPS, FID, MOS	NA
1683	2025-10-06	Radiation and contrast dose reduction in coronary CT angiography for slender patients with 70 kV tube voltage and deep learning image reconstruction 2025-Jul-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf077 PMID:40205479	研究论文	评估70kV管电压结合深度学习图像重建在冠状动脉CT血管成像中对消瘦患者降低辐射和造影剂剂量的潜力	首次将70kV低管电压与深度学习图像重建技术结合应用于冠状动脉CT血管成像，显著降低辐射和造影剂剂量同时提升图像质量	研究样本量较小（60例患者），仅针对BMI≤25kg/m²的消瘦患者，缺乏对其他人群的验证	探索在冠状动脉CT血管成像中降低辐射和造影剂剂量的优化方案	60例接受冠状动脉CT血管成像检查的消瘦患者（BMI≤25kg/m²）	医学影像	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像，深度学习图像重建	深度学习	医学影像数据	60例患者随机分为两组	NA	深度学习图像重建（DLIR）	信噪比，对比噪声比，主观评分，CT值，噪声值	NA
1684	2025-10-06	Deep Learning-enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in Ultralow-Voltage (80 kV) Chest CT: A Preliminary Study 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.062 PMID:40318972	研究论文	本研究探索利用深度学习在超低电压80 kV胸部CT扫描中实现全自动骨密度测量，用于机会性骨质疏松筛查	首次将深度学习应用于超低电压80 kV胸部CT的骨密度自动测量，为肺癌筛查中的骨质疏松机会性筛查提供新方法	初步研究，样本量相对有限（987例患者），需要更大规模验证	探索深度学习增强的骨密度测量在超低电压胸部CT中的可行性	987名接受80 kV胸部CT和120 kV腰椎CT的患者	医学影像分析	骨质疏松症	定量CT（QCT）	CNN	CT影像	987名患者，分为训练集561例、验证集177例、测试集1（112例）和测试集2（137例）	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R2, 平均误差, 95%一致性界限, AUC	NA
1685	2025-10-06	Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults 2025-Jul, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07515-z PMID:40372459	研究论文	本研究开发了基于深度学习的视频估计峰值跳跃功率方法，并验证其与肌少症和身体机能的相关性	首次使用无标记视频分析方法估计峰值跳跃功率，为日常生活空间中的肌肉功能监测提供了概念验证	仅提供了概念验证，需要进一步研究验证其在日常环境中的实际可行性	开发基于视频分析的肌肉功能评估方法并验证其临床相关性	成年人群体	计算机视觉	肌少症	深度学习	深度学习模型	视频数据	NA	NA	NA	一致性分析	NA
1686	2025-10-06	Data-Driven Detection of Nocturnal Pollen Fragmentation Triggered by High Humidity in an Urban Environment 2025-Jul-01, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c13905 PMID:40400486	研究论文	开发了一种数据驱动方法，首次利用气象和生物颗粒物光谱数据常规检测城市环境中高湿度触发的夜间花粉破碎现象	首次实现了仅使用气象和在线BioPM光谱数据常规检测花粉破碎的能力，明确了相对湿度超过90%的触发阈值	方法基于特定城市环境数据，在其他地区的适用性需要进一步验证	检测花粉破碎现象并识别触发其发生的气象阈值	城市环境中的生物颗粒物（BioPM）特别是花粉	机器学习	NA	光谱数据分析	深度学习	气象数据，光谱数据	NA	自动机器学习	NA	NA	NA
1687	2025-10-06	Artificial intelligence for early gastric cancer boundary recognition in NBI and nF-NBI endoscopic images 2025-Jul, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2509818 PMID:40452611	研究论文	开发基于深度学习的模型用于窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像中早期胃癌边界的自动识别	首次针对NBI和NF-NBI两种内镜成像模式开发专门的深度学习模型进行早期胃癌边界识别，并与不同资历内镜医师进行性能对比	样本量相对有限（1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像），未进行外部验证	开发用于早期胃癌边界检测的深度学习模型，辅助内镜黏膜下剥离术的完全切除	早期胃癌患者的窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像	计算机视觉	胃癌	窄带成像，近聚焦窄带成像，内镜检查	CNN	图像	1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像	NA	CNN1, CNN2, CNN3	准确率, Dice系数, 召回率	NA
1688	2025-10-06	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	使用基于深度学习的自动3D MRI分析方法研究不同髋关节畸形中盂唇和软骨对关节面的贡献差异	首次采用深度学习自动3D分割方法量化不同髋关节畸形中盂唇对关节面的贡献，并确定影响盂唇贡献的影像学参数	回顾性研究设计，样本量相对较小（100个髋关节），证据等级为4级	确定不同髋关节畸形中盂唇对关节面贡献的差异及影响因素	98名有症状的髋关节畸形患者（100个髋关节）	医学影像分析	髋关节畸形	3D磁共振成像，直接髋关节磁共振关节造影	深度学习	3D磁共振图像	98名患者（100个髋关节），平均年龄30±9岁，64%为女性	NA	NA	R2值（拟合优度）	NA
1689	2025-10-06	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	本文介绍了一种将人工智能与传统晶体学方法相结合的相位播种策略	通过将连续相位问题转化为分类任务，提出了一种混合方法，显著降低了AI训练的计算负担	NA	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	晶体学中的相位问题	机器学习	NA	晶体学相位解析	NA	相位数据	NA	NA	NA	NA	NA
1690	2025-10-06	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	本研究利用mRNA展示技术结合深度学习模型评估环脱水酶LynD的底物范围	首次将mRNA展示高通量技术与深度学习模型相结合，系统研究YcaO酶家族底物特异性	研究主要关注LynD酶，对其他YcaO家族成员的普适性需要进一步验证	探究环脱水酶LynD的底物特异性并开发预测模型	YcaO酶家族中的环脱水酶LynD及其肽底物	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习	肽序列数据	远超以往可能的大规模LynD底物库	NA	NA	预测准确性	NA
1691	2025-10-06	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检测的即时诊断平台，用于结直肠癌的精准诊断	首次将凝集素诱导的外泌体聚集与RPA-CRISPR/Cas12a检测结合，并集成LSTM深度学习模型实现智能手机数据分析	样本量相对有限（100例临床样本），需要在更大规模人群中验证	开发一种快速、灵敏、用户友好的结直肠癌即时诊断方法	结直肠癌患者血液样本中的外泌体	数字病理	结直肠癌	凝集素诱导重组酶聚合酶扩增，CRISPR/Cas12a检测，液体活检	LSTM	智能手机采集的检测数据	100例临床样本和SW480结直肠癌亚型小鼠模型	深度学习框架（具体未指明）	LSTM	准确率	智能手机平台，自制便携式等温扩增设备
1692	2025-10-06	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	提出了一种结合深度学习和PSYCHE技术的灵敏度增强纯位移谱方法	首次将60°翻转角应用于PSYCHE实验并通过深度神经网络去除重耦合伪影	适用于半定量分析但未提及对绝对定量分析的适用性	提高核磁共振谱的灵敏度和分辨率	质子核磁共振谱	机器学习	NA	PSYCHE纯位移方法，核磁共振谱	深度神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	准确性	NA
1693	2025-10-06	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	提出一种结合主成分分析和自监督深度学习的质谱成像去噪方法PCA-n2v	通过PCA预处理步骤优化Noise2Void算法，在质谱成像去噪中表现优于直接N2V实现和其他先进技术	在极低信噪比图像中可能出现渗漏伪影	提高质谱成像数据质量，减少散粒噪声影响	质谱成像数据	计算机视觉	NA	质谱成像	自监督深度学习	质谱成像数据	NA	NA	Noise2Void	NA	NA
1694	2025-10-06	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	本文开发了一种结合纳米腔传感器与深度学习技术的两亲性生物标志物检测平台	首次将银纳米立方体-金镜纳米腔与支撑脂质双层集成，并采用深度学习语义分割方法计算荧光增强因子	NA	开发高灵敏度、快速检测的两亲性生物标志物传感平台	两亲性生物标志物	生物传感	癌症, 感染性疾病	荧光增强检测, 微流控技术	深度学习	荧光图像	NA	NA	语义分割	荧光增强因子, 检测灵敏度	NA
1695	2025-10-06	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替代CFD的方法，用于预测主动脉瘤壁面剪应力分布	采用领域变换技术将复杂主动脉几何结构转换为与先进神经网络兼容的表示形式，并开发了MultiViewUNet深度学习代理模型	未明确说明训练数据中真实和合成AAA几何结构的比例及具体样本数量	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)	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	CNN	几何结构数据	真实和合成AAA几何结构（具体数量未明确）	NA	MultiViewUNet	归一化平均绝对误差(NMAE)	NA
1696	2025-10-06	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	开发并验证用于超低剂量全身PET成像中多器官分割的深度学习模型	首个在多种成像条件和示踪剂下实现全PET基础多器官分割的通用人工智能模型	回顾性研究，需要进一步前瞻性验证	开发适用于不同成像条件和示踪剂的鲁棒性多器官PET分割方法	PET图像中的23个器官分割	医学影像分析	多器官疾病	PET成像，深度学习分割	3D深度学习模型	PET图像	798名来自多中心的患者	NA	3D深度学习架构	Dice相似系数(DSC)	NA
1697	2025-10-06	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	评估双类型深度学习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	提出双类型深度学习重建方法，结合去噪和超分辨率处理，在降低30%空间分辨率和缩短扫描时间的情况下仍能提高图像质量	回顾性研究，样本量较小（43例患者），未详细说明深度学习模型的具体架构	比较深度学习重建与传统方法在头颈部T2加权成像中的图像质量	43例接受头颈部脂肪抑制T2加权成像扫描的患者	医学影像处理	头颈部病变	T2加权磁共振成像	深度学习	医学影像	43例患者	NA	NA	信噪比, 对比噪声比, 图像质量评分	NA
1698	2025-10-06	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	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建技术在心肌CT晚期增强图像质量改善方面的效果	首次将基于超高分辨率CT数据训练的超分辨率深度学习重建技术应用于心肌CT晚期增强成像	回顾性研究且样本量较小（30例患者）	比较不同图像重建算法对心肌CT晚期增强图像质量的影响	30例接受心肌CT晚期增强检查的患者	医学影像处理	心血管疾病	CT晚期增强成像	深度学习	CT医学影像	30例患者	NA	超分辨率深度学习重建	图像噪声, 信噪比, 对比噪声比, 定性图像质量评分	NA
1699	2025-10-06	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	本文通过系统综述和荟萃分析探讨机器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Meta-Park诊断模型并整合全球帕金森病流行病学分析与多模态数据评估	存在数据集规模有限和模型可及性不足的问题	改善帕金森病的早期诊断和临床决策支持	帕金森病患者的多模态数据（MRI、语音、手写数据）	机器学习	帕金森病	MRI成像、语音分析、手写动力学分析	机器学习、深度学习	神经影像、语音信号、手写数据	综合科学文献、实验研究、公共数据集和全球健康报告	NA	Meta-Park	准确率	NA
1700	2025-10-06	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	研究论文	提出基于患者特异性训练的深度学习框架，用于MRI引导放疗中的实时2D目标定位	结合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实现精准实时跟踪	研究主要针对胸腹部和盆腔目标，需要每个患者单独训练模型	开发磁共振成像引导放疗中的实时肿瘤跟踪系统	219名患者的1,400,000多帧cine MRI图像和额外35名患者的7500帧手动标注图像	医学影像分析	肿瘤放疗	磁共振成像	Transformer, CNN	2D cine MRI图像	254名患者，总计超过1,407,500帧MRI图像	NA	图像配准变换器, 自动分割卷积神经网络	Dice相似系数, 50%和95% Hausdorff距离, 目标质心在头尾方向的均方根误差	NA