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
181	2025-06-13	Deep learning techniques for automated coronary artery segmentation and coronary artery disease detection: A systematic review of the last decade (2013-2024) 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108858 PMID:40408829	系统综述	本文对过去十年（2013-2024）中用于冠状动脉自动分割（CAS）和冠状动脉疾病检测（CAD）的深度学习技术进行了系统性回顾	提供了关于深度学习在CAS和CAD检测中应用的最新系统性综述，并分析了模型、数据集和性能指标的最新趋势	公共数据集有限、性能指标存在变异性以及模型复杂性	回顾和总结过去十年中深度学习在冠状动脉自动分割和冠状动脉疾病检测中的应用	冠状动脉图像和冠状动脉疾病	医学影像分析	心血管疾病	深度学习	CNN, U-Net, 注意力机制, 图神经网络	医学影像（如CCTA、ECG）	97项高质量研究
182	2025-06-13	MSFusion: A multi-source hybrid feature fusion network for accurate grading of invasive breast cancer using H&E-stained histopathological images 2025-Aug, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103633 PMID:40441045	研究论文	提出了一种名为MSFusion的多源混合特征融合网络，用于利用H&E染色组织病理学图像准确分级浸润性乳腺癌	结合了基于Swin Transformer的多分支网络MSwinT提取的深度学习特征和传统手工特征，通过KDC融合块整合多源核的特征，提高了乳腺癌分级的准确性	NA	提高浸润性乳腺癌分级的准确性以优化治疗方案和生存率	浸润性乳腺癌的H&E染色组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习与传统手工特征融合	Swin Transformer-based multi-branch network (MSwinT), KDC fusion block	图像	三个数据集（两个私有临床数据集Qilu和QDUH&SHSU，一个公开数据集Databiox）
183	2025-06-12	Artificial intelligence (AI)-driven morphological assessment of zebrafish larvae for developmental toxicity chemical screening 2025-Aug, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2025.107415 PMID:40450914	研究论文	利用深度学习模型对斑马鱼幼虫进行形态学评估，以支持发育毒性化学物质筛选	开发了基于多视角卷积神经网络(MVCNN)的分类和分割模型，用于自动评估斑马鱼幼虫的形态变化，提高了评估的客观性和效率	模型性能在某些特定形态变化分类上仍有提升空间(F1分数低于0.70)	为毒理学评估中斑马鱼的常规使用提供科学依据，开发自动化评估工具	暴露于各种化学物质5天的斑马鱼胚胎	计算机视觉	NA	深度学习	MVCNN(多视角卷积神经网络)	图像	SEAZIT项目收集的斑马鱼胚胎图像数据(具体数量未说明)
184	2025-06-12	Scale-equivariant deep model-based optoacoustic image reconstruction 2025-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100727 PMID:40487237	research paper	本文提出了一种尺度等变的基于模型的深度学习方法，用于多光谱光声断层扫描的图像重建	提出了一种尺度等变的基于模型的重建算子，能够根据输入正弦图的范数自动调整正则化强度，并促进了使用固定范数输入正弦图的监督深度学习	未提及具体的数据集或实验规模限制	优化多光谱光声断层扫描的图像重建质量	多光谱光声断层扫描的图像重建	digital pathology	NA	多光谱光声断层扫描	scale-equivariant model-based reconstruction operator	image	NA
185	2025-06-11	Deep learning-enhanced hyperspectral imaging for rapid screening of Co-metabolic microplastic-degrading bacteria in environmental samples 2025-Aug-05, Journal of hazardous materials IF:12.2Q1 DOI:10.1016/j.jhazmat.2025.138370 PMID:40267710	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习的高光谱成像技术，用于快速筛选环境样本中共代谢微塑料降解细菌	首次将高光谱成像与深度学习算法结合，用于共代谢固体培养基中微塑料降解细菌的直接识别，显著提高了筛选效率	仅验证了一种PBAT降解细菌的筛选效果，需要更多种类细菌的验证	开发一种快速筛选共代谢微塑料降解细菌的方法	环境样本中的共代谢微塑料降解细菌	机器视觉	NA	高光谱成像(HSI)	深度学习	图像	未明确说明样本数量
186	2025-06-11	Diagnosis of thyroid cartilage invasion by laryngeal and hypopharyngeal cancers based on CT with deep learning 2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112168 PMID:40381388	research paper	开发基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于诊断喉癌和下咽癌在CT图像中对甲状腺软骨的侵犯，并评估模型的诊断性能	利用ResNet101进行迁移学习，构建新的CNN模型来分类甲状腺软骨侵犯状态，并与放射科医生的诊断性能进行比较	样本量较小（91例），且未提及模型在其他医疗机构或更大数据集上的泛化能力	提高喉癌和下咽癌在CT图像中对甲状腺软骨侵犯的诊断准确性	喉癌和下咽癌患者的CT图像	digital pathology	laryngeal and hypopharyngeal cancers	CT imaging	CNN (ResNet101)	image	91例（训练集61例，测试集30例）
187	2025-06-11	Improving image quality and diagnostic performance using deep learning image reconstruction in 100-kVp CT enterography for patients with wide-range body mass index 2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112167 PMID:40398003	research paper	评估深度学习图像重建（DLIR）算法在100-kVp CT肠造影（CTE）中对不同BMI患者图像质量、诊断信心和肠道病变检测的临床价值	比较了DLIR与传统ASiR-V算法在图像质量、诊断信心和肠道病变检测方面的表现，发现DLIR-M在图像质量和诊断信心上表现更优，并可能提高初级读者对炎症性病变的检测敏感性	炎症性病变检测的敏感性提升未达到统计学显著性，需要进一步研究	评估DLIR算法在100-kVp CTE中的临床价值	84名接受100-kVp双期CTE检查的患者	数字病理	肠道疾病	CT enterography (CTE)	DLIR (深度学习图像重建)	image	84名患者
188	2025-06-11	LiDSCUNet++: A lightweight depth separable convolutional UNet++ for vertebral column segmentation and spondylosis detection 2025-Aug, Research in veterinary science IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.rvsc.2025.105703 PMID:40460622	research paper	提出了一种轻量级深度学习框架LiDSCUNet++，用于脊柱分割和脊椎病检测	结合深度可分离卷积和点卷积的轻量级UNet++框架，显著减少可训练参数、内存使用、能耗和计算时间	性能受限于数据不足和现有解决方案的高计算复杂度	开发高效的计算机辅助诊断系统，帮助医生诊断脊柱疾病	狗脊柱X光片中的椎骨异常	digital pathology	spondylosis	deep learning	LiDSCUNet++, UNet++, YOLOv8	image	NA
189	2025-06-09	Deep learning-driven hyperspectral imaging for real-time monitoring and growth modeling of psychrophilic spoilage bacteria in chilled beef 2025-Aug-02, International journal of food microbiology IF:5.0Q1 DOI:10.1016/j.ijfoodmicro.2025.111254 PMID:40359768	研究论文	本研究利用深度学习驱动的高光谱成像技术，实时监测和建模冷藏牛肉中嗜冷腐败细菌的生长	结合高光谱成像和多种算法（如CARS、PLSR、SCN等）进行细菌含量预测，并应用Baranyi、Huang和Gompertz模型拟合细菌生长曲线	模型预测精度仍有提升空间，特别是对乳酸杆菌的预测效果相对较差	开发一种快速无损检测冷藏牛肉中细菌含量的方法，以解决食品安全问题	冷藏牛肉中的假单胞菌和乳酸杆菌	数字病理	NA	高光谱成像、平板计数法	PLSR、SCN、Time Convolution Network with Multihead Attention Mechanism	光谱数据	未明确说明样本数量
190	2025-06-09	Quantitative multislice and jointly optimized rapid CEST for in vivo whole-brain imaging 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30488 PMID:40087839	研究论文	开发了一种定量多切片化学交换饱和转移（CEST）调度优化和脉冲序列，以减少多切片序列固有的灵敏度损失	提出了一个深度学习框架，用于同时优化扫描参数和切片顺序，提高了扫描效率和准确性	研究仅在三名健康受试者中进行了测试，样本量较小	开发一种定量多切片CEST调度优化和脉冲序列，以提高全脑成像的准确性和可重复性	健康受试者的全脑成像	医学影像	NA	化学交换饱和转移（CEST）	深度学习	医学影像数据	3名健康受试者
191	2025-06-09	DeepAssembly2: A Web Server for Protein Complex Structure Assembly Based on Domain-Domain Interactions 2025-Aug-01, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169128 PMID:40188941	research paper	介绍了一个名为DeepAssembly2的Web服务器，用于基于域-域相互作用自动组装蛋白质复合物结构	DeepAssembly2在新构建的链间域-域相互作用数据集上训练，并添加了多个重要特征，如界面残基倾向性和超快形状识别，同时引入了AlphaFold-Multimer模型的链间残基距离以进一步提高准确性	NA	准确预测蛋白质复合物结构，以理解其功能并促进药物发现	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列和单体结构	NA
192	2025-06-09	AI-driven glomerular morphology quantification: a novel pipeline for assessing basement membrane thickness and podocyte foot process effacement in kidney diseases 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108842 PMID:40354728	research paper	本文开发了一种基于深度学习的管道，用于自动量化肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以提高肾脏疾病诊断的准确性和效率	提出了一种新型深度学习管道，首次实现了对肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比的自动量化，减少了人为误差并提高了测量一致性	研究样本量相对较小（196张EM图像），且需要进一步验证和改进AI方法以提升在肾病病理学中的诊断能力和标准化程度	开发一种自动化方法来准确测量肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以改善肾脏疾病的诊断	肾小球基底膜和足细胞足突	digital pathology	kidney diseases	electron microscopy (EM)	DeepLabV3+ and U-Net	image	196张电子显微镜图像（来自83名受试者的21种不同肾脏疾病）
193	2025-06-09	The impact of clinical history on the predictive performance of machine learning and deep learning models for renal complications of diabetes 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108812 PMID:40382871	研究论文	本研究探讨了患者临床病史对机器学习和深度学习模型预测糖尿病肾病并发症性能的影响	首次研究了多级别肾病严重程度下患者临床病史的预测作用，并开发了有效的预测模型	研究基于回顾性真实世界数据，可能存在数据偏差	开发有效的预测模型以早期识别高风险糖尿病肾病患者	2型糖尿病患者	机器学习	糖尿病肾病	NA	逻辑回归、随机森林、Cox比例风险回归、RNN	临床数据	全国多中心回顾性真实世界研究数据
194	2025-06-09	Understanding deep learning models for Length of Stay prediction on critically ill patients through latent space visualization 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108832 PMID:40413882	研究论文	本文通过潜在空间可视化技术，探讨了深度学习模型在重症监护病房(ICU)患者住院时长(LoS)预测中的应用	首次将潜在空间分析应用于ICU住院时长预测模型，开发了交互式仪表板以直观展示模型学习过程	研究仅基于单一欧洲医疗中心的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发可解释的深度学习模型用于ICU患者住院时长预测，并探索其在临床决策支持系统中的应用	ICU重症患者	机器学习	重症监护	深度学习	LSTM, GRU, TCN, Transformer	临床时序数据	20,481次ICU住院记录的271个特征
195	2025-06-09	Investigating the interpretability of ChatGPT in mental health counseling: An analysis of artificial intelligence generated content differentiation 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108864 PMID:40424870	研究论文	研究评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨如何区分AI生成内容与用户生成内容	首次从宏观和微观角度评估ChatGPT的心理咨询能力，并开发了区分AI生成内容与用户生成内容的可靠框架	未提及具体样本量，且仅评估了ChatGPT 3.5和4.0版本	评估ChatGPT在心理健康咨询中的效果和情感支持能力，并探讨AI生成内容的识别方法	ChatGPT生成的心理健康咨询内容与人类专家生成的内容	自然语言处理	心理健康问题	BERTopic算法、深度学习技术、LIME和SHAP解释方法	LLM（ChatGPT 3.5和4.0）、深度学习模型	文本	NA
196	2025-06-08	Repeatability-encouraging self-supervised learning reconstruction for quantitative MRI 2025-Aug, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30478 PMID:40014485	research paper	提出了一种鼓励重复性的自监督学习重建方法，用于定量MRI，以提高测量的重复性	首次提出了一种自监督学习方法，通过最小化k-t空间数据子集间的交叉数据一致性来鼓励定量MRI的重复性	未提及方法在其他类型定量MRI数据上的泛化能力	提高定量MRI测量的重复性并加速重建过程	心脏MR多任务T1映射数据	医学影像分析	心血管疾病	自监督学习（SSL）	深度学习网络	MRI图像	未明确提及具体样本量
197	2025-06-07	EffiCOVID-net: A highly efficient convolutional neural network for COVID-19 diagnosis using chest X-ray imaging 2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.008 PMID:40252941	research paper	提出了一种名为EffiCOVID-Net的高效卷积神经网络，用于通过胸部X光影像诊断COVID-19	EffiCOVID-Net结合了多样化的特征学习单元，采用包含(3×3)滤波器和循环连接的EffiCOVID块，以提取复杂特征同时保持空间完整性	该模型最适合作为辅助工具而非独立的诊断方法	开发一种高效且准确的深度学习模型，用于COVID-19的早期诊断	COVID-19患者的胸部X光影像	computer vision	COVID-19	deep learning	CNN	image	两个公开可用的COVID-19胸部X光数据集
198	2025-06-06	The environmental risk of heterogeneous oxidation is unneglectable: Time-resolved assessments beyond typical intermediate investigation 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123572 PMID:40184704	research paper	该研究提出了一种环境风险评估方法，用于区分高级氧化过程中不同解毒效果的氧化路径，并选择最适合的处理系统	通过深度学习回归建模和密度泛函理论，提高了有毒分子结构转变的推导速度，并建立了基于风险商数和聚类分析的定量评估系统	研究主要关注高级氧化过程中的环境风险，可能未涵盖所有类型的污染物或氧化过程	提高高级氧化过程中污染物解毒效果评估的准确性和安全性	高级氧化过程中的污染物及其副产物	环境科学	NA	密度泛函理论，深度学习回归建模	deep neural network	化学数据	NA
199	2025-06-04	Temporal and spatial feature extraction using graph neural networks for multi-point water quality prediction in river network areas 2025-Aug-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123561 PMID:40184707	研究论文	提出了一种时空特征图神经网络（STF-GNN），用于河流网络区域多点水质预测，整合了图卷积网络、门控循环单元和自注意力机制	首次整合GCN、GRU和自注意力机制，显式建模分布式监测站之间的多尺度时空依赖关系	未提及模型在极端天气或突发事件下的预测性能	提高河流网络区域多点水质预测的准确性	河流网络中的分布式监测站	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）、门控循环单元（GRU）、自注意力机制	STF-GNN（时空特征图神经网络）	多元时间序列数据	未明确提及具体样本数量，但涉及多个监测站的跨流域验证
200	2025-06-04	Ultrasound-based deep learning to differentiate salivary gland tumors 2025-Aug, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.03.014 PMID:40379502	研究论文	本研究开发了一种基于超声成像的深度学习模型DeepSGT，用于准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤	使用多种CNN模型处理超声图像，并采用Focal Loss微调ResNet50d模型以解决类别不平衡问题，模型性能显著超过超声医师的诊断	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	开发一种准确区分良性和恶性唾液腺肿瘤的深度学习模型，以辅助临床决策	唾液腺肿瘤患者的超声图像	计算机视觉	唾液腺肿瘤	超声成像	CNN（包括Inception v3、ResNet101d、EfficientNet、DenseNet、Vision Transformer和ResNet50d）	图像	315例经手术切除后病理证实的唾液腺肿瘤患者