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
161	2025-06-24	Radiomics and deep learning characterisation of liver malignancies in CT images - A systematic review 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110491 PMID:40466239	系统综述	本文系统综述了基于机器学习的放射组学和深度学习在CT图像中表征肝脏恶性肿瘤的方法、成就、局限性和性能结果	综合评估了放射组学和深度学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用及两者结合的最新趋势	数据稀缺和缺乏标准化协议等挑战仍然存在	评估机器学习在肝脏恶性肿瘤CT图像分析中的应用效果	肝脏恶性肿瘤的CT图像	数字病理学	肝癌	CT成像	CNN	图像	49项研究（17项放射组学研究，24项深度学习研究，8项结合研究）
162	2025-06-24	Soft-tissue prediction based on 3D photographs for virtual surgery planning of orthognathic surgery 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110529 PMID:40505289	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的方法，用于实时预测正颌手术后面部软组织的改变	结合了可变形模型、主成分分析和前馈神经网络，实时预测不同正颌手术对面部软组织的影响	预测精度在不同面部区域存在差异，下巴区域的误差相对较大	开发一种能够实时预测正颌手术后面部软组织变化的深度学习方法	正颌手术患者的面部软组织变化	数字病理	颌面畸形	3D摄影	前馈神经网络	3D图像	458名接受各种正颌手术的患者
163	2025-06-24	Insights on Scan-Specific Deep-Learning Strategies for Brain MRI Parallel Imaging Reconstruction 2025-Aug, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70079 PMID:40545734	研究论文	本文探讨了用于脑MRI并行成像重建的扫描特定深度学习策略，并提出了优化架构和训练细节的方法	提出了一种新的指标COBRAI来量化结构化残留伪影的水平，并展示了通过网格搜索和K折交叉验证优化超参数的方法	研究仅限于2D脑MRI数据，未涉及3D或其他身体部位的MRI数据	优化脑MRI并行成像重建的深度学习策略	脑MRI数据	医学影像分析	NA	深度学习，并行成像重建	CNN（包括单层和三层残差CNN架构）	MRI图像	FastMRI数据集和内部多对比2D数据
164	2025-06-21	Computational models for prediction of m6A sites using deep learning 2025-Aug, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.04.011 PMID:40268153	研究论文	本文综述并验证了多种深度学习方法在预测m6A位点上的应用，展示了深度学习模型在此领域的潜力	验证了多种深度学习方法在m6A位点预测上的效果，包括之前在此领域未充分利用的方法和专为生物序列设计的预训练模型	未提及具体的数据集大小或模型性能的详细比较	提高m6A修饰位点的准确识别，以更好地理解其功能和机制	m6A修饰位点	机器学习	NA	深度学习	预训练模型及其他基础深度学习方法	生物序列数据	基准数据集（具体数量未提及）
165	2025-06-21	Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842 PMID:40414275	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的口腔内扫描三维牙冠分割的准确性和时间效率	首次系统评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的性能，并比较其与人工方法的时间效率	纳入研究存在数据选择和指标测试的异质性，且目前算法尚不能实现精确的牙龈边界分割	评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效益	口腔内扫描图像中的牙冠结构	数字病理	口腔疾病	深度学习图像分割	深度学习模型（未指定具体架构）	三维口腔内扫描图像	44项符合纳入标准的研究（来自1220篇初筛文献）
166	2025-06-20	Sign language detection dataset: A resource for AI-based recognition systems 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111703 PMID:40534917	research paper	该研究创建了一个用于AI识别系统的手语检测数据集，并利用CNN模型对手势进行分类	创建了一个包含26,000张图像的手语数据集，涵盖了不同年龄、肤色和手型的参与者，并通过数据增强技术提高了模型的鲁棒性	数据收集仅涉及三名参与者，可能限制了数据集的多样性	开发一个自动手语检测系统，以帮助聋人和听力障碍人群	手语手势	computer vision	NA	数据增强（旋转、翻转、缩放、亮度变化、高斯噪声添加）	CNN	image	26,000张图像，涵盖26个字母手语手势，每个字母3,000张图像
167	2025-06-19	Statin use and longitudinal bone marrow lesion burden: analysis of knees without osteoarthritis from the Osteoarthritis Initiative study 2025-Aug, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04878-6 PMID:39890641	research paper	本研究探讨了他汀类药物使用与无骨关节炎参与者膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	首次在无放射学膝关节骨关节炎的参与者中，使用深度学习算法定量评估他汀类药物对骨髓病变体积纵向变化的影响	研究仅基于观察性数据，无法确定因果关系	确定他汀类药物使用与膝关节骨髓病变体积纵向变化之间的关联	无放射学膝关节骨关节炎的参与者	digital pathology	geriatric disease	MRI, deep learning	DL algorithm	image	1502 knees (751 statin users and 751 non-users)
168	2025-06-19	Deep learning predicts the effect of neoadjuvant chemotherapy for patients with triple negative breast cancer 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100448 PMID:40524708	research paper	本研究利用深度学习技术预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗的效果	首次基于术前活检H&E切片的全幻灯片图像，使用深度学习预测新辅助化疗效果	样本量相对较小，特别是中度和不良反应组病例数量不足	预测三阴性乳腺癌患者新辅助化疗的治疗效果	三阴性乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	H&E染色	CNN	image	训练集205名患者的221份活检样本，测试集50名患者的52份活检样本
169	2025-06-18	Keystone microbial taxa identified by deep learning reveal mechanisms of phosphorus stoichiometric homeostasis in submerged macrophytes under different hydrodynamic states 2025-Aug-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123721 PMID:40311292	研究论文	本研究通过深度学习识别关键微生物类群，探讨了不同水动力状态下沉水植物磷化学计量稳态的机制	开发了基于深度学习的Keystoneness Taxa Identification (DLKTI)框架，用于识别关键微生物类群，并揭示了这些类群对沉水植物根际磷代谢的影响	研究仅针对两种沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum），可能无法推广到其他植物或生态系统	优化植物修复策略，提高水生生态系统富营养化管理的效率	沉水植物（Vallisneria natans和Myriophyllum spicatum）及其根际微生物群落	生态学与深度学习	NA	深度学习	DLKTI框架	微生物群落数据	NA
170	2025-06-18	Efficient urban flood control and drainage management framework based on digital twin technology and optimization scheduling algorithm 2025-Aug-15, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.123711 PMID:40319783	研究论文	本文提出了一种基于数字孪生技术和优化调度算法的高效城市防洪排水管理框架	结合数字孪生实验平台、深度学习和多目标优化算法，优化排水泵调度规则，实现实时数据采集和虚拟-现实交互	未提及具体实施中的硬件限制或数据获取的潜在问题	提升城市防洪排水的综合管理能力	城市防洪排水系统	数字孪生技术	NA	PLC技术、Unity3D引擎、深度学习、多目标优化算法	深度学习模型	实时监测数据	不同河流流入和排水操作场景下的数据
171	2025-06-18	Comprehensive smartphone image dataset for fish species identification in Bangladesh's freshwater ecosystems 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111629 PMID:40521139	research paper	本文介绍了一个用于孟加拉国淡水生态系统鱼类物种识别的智能手机图像数据集	提供了一个包含24,925张图像、涵盖21种淡水鱼类物种的全面数据集，支持鱼类物种识别和生物多样性研究	数据集仅涵盖孟加拉国的淡水鱼类，可能不适用于其他地区或海洋鱼类	为水生生物多样性研究、渔业管理以及机器学习模型开发提供数据支持	孟加拉国淡水生态系统中的21种常见鱼类	computer vision	NA	智能手机图像采集	deep learning	image	24,925张图像，涵盖21种鱼类
172	2025-06-18	False data injection attack dataset for classification, identification, and detection for IIoT in Industry 5.0 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111692 PMID:40521148	research paper	该论文介绍了UKMNCT_IIoT_FDIA数据集，用于分类、识别和检测工业5.0中IIoT的虚假数据注入攻击	提出了一个独立且全面的数据集，覆盖多种网络配置和攻击场景，以反映IIoT中FDI攻击的动态特性	未提及具体的数据集规模或实验环境的局限性	提高工业5.0中IIoT环境的安全性，通过有效检测虚假数据注入攻击	工业物联网（IIoT）设备和虚假数据注入（FDI）攻击	machine learning	NA	machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms	NA	network configurations and attack scenarios	NA
173	2025-06-18	High-resolution RGB image dataset for wheat seed varietal identification and purity assessment 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111690 PMID:40521154	research paper	该论文介绍了一个公开可用的高分辨率小麦种子图像数据集，用于小麦品种识别和纯度评估	提供了一个特定地区的高分辨率小麦种子图像数据集，填补了现有数据的空白	数据集仅包含巴基斯坦三个主要小麦品种，可能无法代表所有地区的小麦品种	解决小麦种子品种识别和纯度评估的问题，以提高小麦产量	小麦种子（Akbar-19, Dilkash-20, Urooj-22三个品种）	computer vision	NA	NA	NA	image	每个品种125粒纯种种子，共375粒
174	2025-06-17	Attain: Inclusive annotated pavement distress types and severity dataset 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111715 PMID:40521146	研究论文	介绍了一个名为Attain的多样化、注释详尽的路面病害数据集，用于支持机器学习和深度学习模型在路面病害分类和目标检测中的开发	数据集包含10种不同的路面病害类别，每种病害还标注了低、中、高三个严重程度级别，且使用智能手机摄像头收集数据显著降低了数据收集成本	数据集仅包含2293张图像，可能不足以覆盖所有可能的路面条件和病害类型	促进自动路面病害检测系统的开发，以提高路面维护过程的效率和准确性	路面病害图像	计算机视觉	NA	智能手机摄像头图像采集	NA	图像	2293张图像，包含19,761个病害实例
175	2025-06-16	Automatic deep learning segmentation of mandibular periodontal bone topography on cone-beam computed tomography images 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105813 PMID:40373868	research paper	本研究评估了一种基于多阶段分割残差网络（SegResNet）的深度学习模型在自动分割III期和IV期牙周炎患者锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中的性能	提出了一种基于SegResNet的深度学习模型，用于自动分割牙周炎患者的CBCT图像，相比半自动方法减少了47倍的分割时间	模型在牙周区域颊侧的一致性较低，需提高其稳健性以增强整体可靠性和一致性	评估深度学习模型在牙周炎患者CBCT图像分割中的性能和准确性	III期和IV期牙周炎患者的CBCT图像	digital pathology	periodontitis	CBCT	SegResNet	image	70例CBCT扫描用于训练和验证，10例独立CBCT扫描用于测试
176	2025-06-16	Fully automated evaluation of condylar remodeling after orthognathic surgery in skeletal class II patients using deep learning and landmarks 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105819 PMID:40389149	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和解剖标志的全自动方法，用于评估骨骼II类患者正颌手术后的髁突重塑	结合解剖标志引导的分割与配准，实现了髁突重塑评估的全自动化流程，效率提升150倍	研究样本量未明确说明，且方法在极端重塑情况下的适用性有待验证	开发高效准确的正颌手术预后评估工具	骨骼II类正颌手术患者的髁突结构	数字病理	颞下颌关节紊乱	CT成像、ICP配准算法	V-Net	3D医学影像	NA
177	2025-06-15	Machine learning-based approaches for distinguishing viral and bacterial pneumonia in paediatrics: A scoping review 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108802 PMID:40349546	综述	本文综述了基于机器学习的儿科病毒性和细菌性肺炎分类研究	总结了机器学习在儿科肺炎分类中的应用现状，并指出了当前研究的局限性	研究主要依赖单一数据集（Kermany数据集），且方法学存在较大变异性，限制了结果的普适性和临床应用性	评估机器学习技术在区分儿科病毒性和细菌性肺炎方面的应用效果	0-18岁通过胸部X光确诊的肺炎患儿	数字病理学	肺炎	机器学习（ML）和深度学习（DL）	CNN	胸部X光图像	35项研究（主要使用Kermany数据集）
178	2025-06-14	Deep learning reconstruction for T2-weighted and contrast-enhanced T1-weighted magnetic resonance enterography imaging in patients with Crohn's disease: Assessment of image quality and clinical utility 2025-Aug, Clinical imaging IF:1.8Q3 DOI:10.1016/j.clinimag.2025.110528 PMID:40479900	research paper	研究深度学习重建在克罗恩病患者磁共振肠成像中T2加权和对比增强T1加权图像的质量及临床效用	评估深度学习重建技术在磁共振肠成像中的应用，比较其与传统方法在图像质量和采集时间上的差异	观察者间对深度学习重建图像质量的一致性较低，尤其是T1 VIBE图像	评估深度学习重建的磁共振肠成像图像质量及其在克罗恩病诊断中的临床效用	克罗恩病患者	digital pathology	Crohn's disease	magnetic resonance enterography	deep learning	image	93名患者用于T2 HASTE比较，42名患者用于T1 VIBE比较
179	2025-06-14	Model-informed deep-learning photoacoustic reconstruction for low-element linear array 2025-Aug, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100732 PMID:40502804	research paper	提出了一种针对低元素线性阵列的模型信息深度学习光声重建方法，以解决传统重建方法在稀疏传感器排列和有限传感器间距下的图像质量问题	引入了轻量级的GE-CNN框架，显著降低了计算需求，模型矩阵大小减少了4倍，处理速度提高了约46.3%	未提及在实际临床环境中的广泛验证	提高光声断层扫描（PAT）在稀疏传感器排列下的图像重建质量和计算效率	线性阵列超声换能器	医学影像处理	NA	光声断层扫描（PAT）	GE-CNN	图像	合成模型、实验体模和活体大鼠肝脏成像
180	2025-06-13	A systematic review of AI as a digital twin for prostate cancer care 2025-Aug, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108804 PMID:40347618	系统综述	本文系统综述了AI作为数字孪生在前列腺癌护理中的应用	结合AI技术（如机器学习和深度学习）的数字孪生技术，用于提升前列腺癌的预测准确性、早期诊断和个体化治疗策略	当前方法在实时数据整合、AI模型可解释性及临床验证方面存在不足	探讨AI驱动的数字孪生技术在前列腺癌诊断和治疗中的应用及未来研究方向	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	机器学习（ML）、深度学习（DL）、大型语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）	NA	多模态数据	NA