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
41	2025-07-23	Renal Transplant Survival Prediction From Unsupervised Deep Learning-Based Radiomics on Early Dynamic Contrast-Enhanced MRI 2025-Aug, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.001 PMID:40413148	研究论文	本研究探讨了利用无监督深度学习算法从早期动态对比增强MRI数据中提取与肾移植存活相关的放射组学特征	首次将无监督对比学习应用于肾移植存活预测，从MRI数据中提取放射组学特征	需要进一步研究验证该技术的稳健性，并确定如何将其整合到多模态和临床环境中	预测肾移植存活率	肾移植患者	数字病理	终末期肾病	动态对比增强MRI	CNN	图像	108名患者用于训练，48名患者用于验证
42	2025-07-23	Cutoff SUVR of [18F]Florapronol PET for Differentiating Alzheimer's Dementia from Normal Controls: Insights from ROC Analysis and Partial Volume Correction 2025-Aug, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-025-00911-7 PMID:40686829	research paper	本研究旨在通过[18F]florapronol PET成像和深度学习自动量化软件，建立一个可靠的SUVR截止阈值来区分阿尔茨海默病（AD）患者与正常对照（NC）个体	结合部分体积校正（PVC）与SUVR分析以提高AD诊断准确性，并通过深度学习自动量化软件建立标准化的SUVR阈值	研究排除了轻度认知障碍（MCI）患者，样本量相对较小（n=141）	建立可靠的SUVR截止阈值以区分AD患者与NC个体，并评估PVC对诊断准确性的影响	55名AD患者（排除MCI）和86名NC对照	digital pathology	Alzheimer's disease	[18F]florapronol PET imaging, deep learning-based automated quantification	deep learning	PET imaging data	141 participants (55 AD patients and 86 NC controls)
43	2025-07-23	Modern statistical techniques for cardiothoracic surgeons: Part 8-Bayesian analysis and beyond 2025-Aug, Indian journal of thoracic and cardiovascular surgery IF:0.7Q4 DOI:10.1007/s12055-025-01941-8 PMID:40693004	研究论文	本文探讨了贝叶斯分析和机器学习在心胸外科研究中的应用及其潜力	结合贝叶斯分析和机器学习，整合先验知识与数据驱动分析，为心胸外科研究提供新的统计方法	未具体说明实际应用案例或实验验证结果	探讨现代统计技术在心胸外科研究中的应用	心胸外科研究中的统计方法	机器学习	心血管疾病	贝叶斯分析、深度学习、聚类	NA	大型数据集	NA
44	2025-07-22	Ensemble learning approach for detecting breast invasive ductal carcinoma from histopathological images 2025-Aug, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.156041 PMID:40460639	研究论文	本文提出了一种集成学习方法，用于从组织病理学图像中检测乳腺浸润性导管癌	结合多种深度学习模型的优势，提出加权平均集成算法，显著提高诊断准确性和鲁棒性	未提及模型在临床环境中的实际应用验证及对不同分辨率图像的普适性	提高乳腺浸润性导管癌的诊断准确率	乳腺组织病理学切片图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习集成方法	ResNet50, Xception, MobileNetV2, VGG16, VGG19的集成模型	图像	未明确提及具体样本数量
45	2025-07-22	READRetro web: A user-friendly platform for predicting plant natural product biosynthesis 2025-Aug, Molecules and cells IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.mocell.2025.100235 PMID:40466944	research paper	介绍了一个用户友好的网络平台READRetro web，用于预测植物天然产物的生物合成路径	开发了一个基于现代网络技术的用户友好平台，使不具备深厚计算背景的研究人员也能轻松使用高级机器学习驱动的逆合成预测	未提及具体的技术局限性或平台适用范围	促进天然产物的大规模生产，通过预测其生物合成路径	植物天然产物及其生物合成路径	machine learning	NA	deep learning-based retrosynthesis models	READRetro ML model	chemical compounds data	NA
46	2025-07-22	Machine learning-based histopathological features of histological slides and clinical characteristics as a novel prognostic indicator in diffuse large B-cell lymphoma 2025-Aug, Pathology, research and practice DOI:10.1016/j.prp.2025.156071 PMID:40499499	研究论文	本研究开发并验证了一种基于临床和组织病理学特征的深度学习模型，用于预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的预后	结合临床特征和组织病理学特征，开发了一种新型的非侵入性预后预测方法	样本量相对较小（194例患者），且仅基于单一机构的回顾性数据	预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的预后	194例DLBCL患者的全切片图像和临床特征	数字病理学	弥漫性大B细胞淋巴瘤	深度学习，Cox回归分析，AUC分析，校准曲线，决策曲线分析（DCA）	深度学习模型	图像（全切片图像），临床数据	194例患者
47	2025-07-21	Exploring Machine Learning Models for Vault Safety in ICL Implantation: A Comparative Analysis of Regression and Classification Models 2025-Aug, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01173-4 PMID:40493108	research paper	本研究比较了回归和分类机器学习模型在预测植入式Collamer镜片（ICL）V4c植入术后拱高（vault height）的性能	首次系统比较了回归和分类模型在ICL术后拱高预测中的表现，发现分类模型（特别是梯度提升和随机森林）在临床应用中更具优势	所有模型在极端拱高分类（如<250µm或>750µm）的准确性上存在挑战	评估机器学习模型预测ICL植入术后拱高的性能，为个性化手术规划提供支持	接受ICL V4c植入术患者的术后拱高数据	machine learning	眼科疾病	gradient boosting, random forest, CatBoost	回归模型和分类模型（包括二分类和多分类）	生物计量和人口统计学数据	NA
48	2025-07-21	The value of machine learning based on magnetic resonance imaging (MRI) and biopsy whole-slide image to predict pathological complete response to breast cancer after neoadjuvant chemotherapy: a two-centre study 2025-Aug, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106976 PMID:40582270	研究论文	开发和验证基于MRI和全切片成像(WSI)的联合模型，用于预测乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解(pCR)	结合临床病理特征、放射组学特征和病理组学深度学习特征，建立了一个联合预测模型，并呈现为列线图	回顾性研究设计，样本来自两个机构，可能存在选择偏倚	预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI, WSI, 深度学习	AlexNet, LASSO回归	图像	331名来自两个机构的患者
49	2025-07-21	Artificial intelligence and first-principle methods in protein redesign: A marriage of convenience? 2025-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70210 PMID:40671352	research paper	本文验证了广泛使用的蛋白质设计工具，并与第一性原理方法进行了比较，探索了它们在蛋白质重新设计和治疗再利用中的有效性	提出了TriCombine工具，结合AI建模工具和力场评分函数，提高了蛋白质设计的可靠性	所有方法在应用于未解决的全新模型时表现较差，强调了在稳健蛋白质设计中需要混合策略	验证和比较蛋白质设计工具，探索其在蛋白质重新设计和治疗再利用中的潜力	蛋白质变体和突变体	蛋白质设计	NA	深度学习，第一性原理方法，力场评分函数	AlphaFold2, FoldX, TriCombine	蛋白质结构数据	16个SH3突变体，36个突变体和11个晶体结构，160,000个四站点GB1突变体，163,555个（单和双）变体
50	2025-07-21	A dataset for classifying phrases and sentences into statements, questions, or exclamations based on sound pitch 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111826 PMID:40677266	research paper	介绍了一个基于声音音高将短语和句子分类为陈述句、疑问句或感叹句的数据集SQEBSP	提出了一个包含12,660个专业录制的库尔德语语音片段的数据集，特别关注音高变化在语调分类任务中的应用	数据集仅包含库尔德语，可能限制了在其他语言上的适用性	推动基于音高的语音分类算法的发展，特别是针对资源匮乏的语言	库尔德语语音片段	natural language processing	NA	Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)	NA	audio	12,660个语音片段，由431名库尔德语母语者录制
51	2025-07-20	Enhanced accuracy and stability in automated intra-pancreatic fat deposition monitoring of type 2 diabetes mellitus using Dixon MRI and deep learning 2025-Aug, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04804-3 PMID:39841227	研究论文	开发了一种基于Dixon MRI和深度学习的自动化方法，用于准确评估2型糖尿病患者的胰腺内脂肪沉积	结合深度语义分割特征放射组学(DSFR)和传统放射组学特征，构建深度学习放射组学(DLR)模型，提高了胰腺内脂肪沉积监测的准确性和稳定性	由于糖尿病前期患者数量有限，未对区分糖尿病前期和非糖尿病模型进行测试	开发自动化监测胰腺内脂肪沉积的方法，以预测2型糖尿病和糖尿病前期的风险	534名接受上腹部MRI检查的患者	数字病理学	2型糖尿病	多回波Dixon MRI、双回波Dixon MRI	nnU-Net、支持向量机	MRI图像	534名患者(来自两个中心)
52	2025-07-20	Fast and Stable Neonatal Brain MR Imaging Using Integrated Learned Subspace Model and Deep Learning 2025-Aug, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3541643 PMID:40072865	研究论文	通过整合学习的新生儿特定子空间模型和模型驱动的深度学习，实现快速稳定的新生儿脑部MR成像	提出了一种子空间模型辅助的深度学习方法，解决了新生儿MRI应用中训练数据不足的问题	需要进一步开发以提高MRI在新生儿成像应用中的实用性	加速新生儿脑部MRI成像并提高图像重建的稳定性	新生儿脑部MRI图像	医学影像处理	新生儿疾病	深度学习与子空间模型结合	深度神经网络	MRI图像	dHCP数据集及来自四个独立医疗中心的测试数据
53	2025-07-20	Establishing a Deep Learning Model That Integrates Pretreatment and Midtreatment Computed Tomography to Predict Treatment Response in Non-Small Cell Lung Cancer 2025-Aug-01, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.03.012 PMID:40089073	研究论文	本研究旨在开发一个深度学习模型，通过整合治疗前和治疗中的计算机断层扫描（CT）数据来预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的治疗反应	整合治疗前和治疗中的CT数据，建立深度学习模型以预测治疗反应，并推导出个性化的剂量递增方案	样本量相对较小（168例患者），且为回顾性研究	预测非小细胞肺癌患者的放疗反应并实现个性化治疗	非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT扫描	LSTM网络	图像	168例非小细胞肺癌患者（来自3家医院）
54	2025-07-20	Deep learning-based laser weed control compared to conventional herbicide application across three vegetable production systems 2025-Aug, Pest management science IF:3.8Q1 DOI:10.1002/ps.8912 PMID:40555698	研究论文	本研究比较了基于深度学习的激光除草技术与传统除草剂在三种蔬菜生产系统中的效果	首次在多种蔬菜生产系统中评估激光除草技术的有效性，并与传统除草剂进行比较	激光除草对马齿苋和一年生禾本科杂草效果较差，且需要进一步优化以适应不同环境和杂草种类	评估激光除草作为非化学除草替代方案的可行性和效果	甜菜、菠菜和豌豆三种蔬菜作物及其相关杂草	农业技术	NA	激光除草技术	深度学习	生物量和覆盖率数据	三个研究试验点（新泽西州和纽约州）
55	2025-07-20	Brain Age Prediction: Deep Models Need a Hand to Generalize 2025-Aug-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70254 PMID:40667664	研究论文	本研究探讨了如何通过深度学习方法预测脑龄，并针对模型在新数据上的泛化问题提出了改进策略	通过综合预处理、广泛数据增强和模型正则化，显著减少了脑龄预测模型的泛化误差，并提高了对配准错误的鲁棒性	研究依赖于特定数据集（UK Biobank），可能在其他人群中的适用性有待验证	提高脑龄预测模型的临床适用性，缩小训练数据与未见数据之间的泛化差距	T1加权MRI图像	神经影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	SFCN-reg（基于VGG-16架构）	MRI图像	UK Biobank数据集、阿尔茨海默病神经影像计划数据集和澳大利亚影像、生物标志物和生活方式数据集
56	2025-07-20	Deep learning can predict cardiovascular events from liver imaging 2025-Aug, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101427 PMID:40671834	研究论文	本研究探讨了使用基于视觉Transformer的深度学习模型从肝脏MRI数据中预测心血管事件的风险	首次将视觉Transformer应用于肝脏MRI数据，无需手动特征选择即可预测心血管风险	需要进一步的前瞻性研究和外部验证以确认临床实用性	通过肝脏MRI数据提高心血管风险的预测能力	UK Biobank中的肝脏MRI数据	数字病理学	心血管疾病	MRI	Transformer	图像	44,672个肝脏MRI扫描
57	2025-07-20	Identifying and Evaluating Salt-Tolerant Halophytes Along a Tropical Coastal Zone: Growth Response and Desalination Potential 2025-Aug, Plant-environment interactions (Hoboken, N.J.) DOI:10.1002/pei3.70072 PMID:40672803	研究论文	本研究通过深度学习和温室实验，评估了加纳沿海地区盐生植物的耐盐性和脱盐潜力	利用深度学习图像识别技术鉴定植物种类，并结合温室实验评估盐生植物在不同盐浓度和土壤类型下的生长响应	研究仅针对加纳沿海地区的五种盐生植物，可能无法代表所有盐生植物的特性	探索加纳沿海地区盐生植物的营养、生态和药用价值，特别是其耐盐性和脱盐能力	加纳沿海地区的盐生植物	植物学与环境科学	NA	深度学习图像识别	NA	图像与实验数据	五种选定的盐生植物，在不同盐浓度（0、25和50 dS/m）和土壤类型（海沙和耕地土壤）下进行实验
58	2025-07-20	ViCoW: A dataset for colorization and restoration of Vietnam War imagery 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111815 PMID:40673188	研究论文	介绍了一个名为ViCoW的数据集，用于支持越南战争时期历史图像的修复和着色研究	提供了一个包含1896对高分辨率图像的数据集，专门用于历史图像的修复和着色，填补了该领域的数据空白	数据集仅包含来自四部越南电影的图像，可能无法涵盖所有历史场景和视觉多样性	支持历史图像修复和着色技术的研究，促进数字遗产保护	越南战争时期的电影图像	计算机视觉	NA	ITU-R BT.601亮度公式	深度学习模型	图像	1896对高分辨率图像
59	2025-07-20	Smartphone image dataset for machine learning-based monitoring and analysis of mango growth stages 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111780 PMID:40673194	research paper	该研究创建了一个标准化的芒果生长阶段图像数据集，用于基于机器学习的监测和分析	开发了一个标准化且公开可用的芒果生长阶段图像数据集，填补了孟加拉国农业领域缺乏高质量数据集的空白	数据集仅基于孟加拉国某一果园的芒果，尽管生长阶段具有全球代表性，但可能无法涵盖所有芒果品种或生长条件	促进机器学习在农业领域的应用，特别是芒果生长阶段的自动化监测和分析	芒果的生长阶段	computer vision	NA	图像采集与标注	NA	image	2004张图像，分为四个生长阶段：早期果实、未成熟、成熟和熟透
60	2025-07-20	Deep learning empowers genomic selection of pest-resistant grapevine 2025-Aug, Horticulture research IF:7.6Q1 DOI:10.1093/hr/uhaf128 PMID:40673235	研究论文	本研究整合深度学习、植物表型组学、定量遗传学和转录组学，对葡萄藤的抗虫性进行基因组选择	利用深度卷积神经网络（DCNNs）准确评估葡萄叶片的虫害损伤，并结合基因组重测序数据和转录组数据，识别与抗虫性相关的基因	NA	通过深度学习与基因组选择技术，培育抗虫性葡萄藤品种	葡萄藤及其抗虫性相关基因	机器学习	NA	基因组重测序、转录组学	DCNN、VGG16、ML	图像、基因组数据、转录组数据	231个葡萄藤种质资源