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
2141	2025-05-02	Lumbar Spinal Stenosis Grading in Multiple Level Magnetic Resonance Imaging Using Deep Convolutional Neural Networks 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682241299332 PMID:39487037	研究论文	该研究通过比较专家和深度卷积神经网络（CNN）对腰椎多水平磁共振成像（MRI）的狭窄分级，探讨深度学习在临床诊断中的应用	使用CNN进行腰椎狭窄分级和神经根分类，展示了深度学习在医学影像诊断中的潜力	解剖结构的突然变化可能导致仅基于图像的诊断困难	评估深度学习模型在腰椎狭窄分级和神经根分类中的性能	腰椎多水平磁共振成像	数字病理学	脊柱疾病	MRI	CNN	图像	NA
2142	2025-05-02	Using machine learning for personalized prediction of longitudinal coronavirus disease 2019 vaccine responses in transplant recipients 2025-May, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2024.11.033 PMID:39643006	研究论文	本研究利用机器学习方法预测移植受者接种COVID-19疫苗后的长期免疫反应	提出了一种结合胶囊网络与LSTM的新型模型routed LSTM，减少了大数据集的需求，并在预测疫苗反应方面表现最佳	研究样本仅来自加拿大多中心队列的303名移植受者，可能限制了结果的普遍性	比较深度学习架构在预测移植受者接种SARS-CoV-2疫苗后12个月免疫反应方面的性能	303名实体器官移植受者	机器学习	COVID-19	机器学习、深度学习	LSTM、RNN、routed LSTM、逻辑回归、epsilon-支持向量回归、随机森林回归器、梯度提升回归器	临床数据、抗体测量数据	303名实体器官移植受者
2143	2025-05-02	Artificial Intelligence for Cervical Spine Fracture Detection: A Systematic Review of Diagnostic Performance and Clinical Potential 2025-May, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682251314379 PMID:39800538	系统综述	本文系统评估了人工智能和深度学习模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及其临床潜力	首次系统综述了AI和DL模型在颈椎骨折检测中的应用，比较了不同模型和成像方式的性能差异	大多数研究缺乏外部验证，结果的可推广性存疑	评估AI和DL模型在颈椎骨折检测中的诊断性能及其临床应用潜力	颈椎骨折	数字病理学	骨科疾病	CT和X光成像	CNN, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT)	医学影像	11项研究(2021-2024年间发表)
2144	2025-05-02	Deep learning image enhancement for confident diagnosis of TMJ osteoarthritis in zero-TE MR imaging 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae063 PMID:39989448	research paper	评估深度学习在零回波时间MRI（ZTE-MRI）中去噪和伪影减少（AR）中的有效性，并比较图像诊断与颞下颌关节（TMJ）锥形束CT（CBCT）的临床适用性	新开发的深度学习技术用于ZTE-MRI的去噪和伪影减少，展示了临床实用性	样本量较小（30名患者），且仅针对TMJ骨成像	评估深度学习在ZTE-MRI图像增强中的效果，以替代CBCT在TMJ骨成像中的应用	30名患者的CBCT和ZTE-MRI数据	digital pathology	TMJ osteoarthritis	deep learning, ZTE-MRI, CBCT	deep learning	image	30名患者的CBCT和ZTE-MRI数据
2145	2025-05-02	Prediction of Hypoglycemia From Continuous Glucose Monitoring in Insulin-Treated Patients With Type 2 Diabetes Using Transfer Learning on Type 1 Diabetes Data: A Deep Transfer Learning Approach 2025-May, Journal of diabetes science and technology IF:4.1Q2 DOI:10.1177/19322968231215324 PMID:38014538	research paper	该研究利用迁移学习技术，基于1型糖尿病患者的连续血糖监测数据，开发了一个深度学习模型，用于预测2型糖尿病患者的低血糖事件	首次将迁移学习应用于从1型糖尿病数据中学习，以预测2型糖尿病患者的低血糖事件	模型在外部验证集上的阳性预测值较低（40.49%）	开发一个能够准确预测胰岛素治疗的2型糖尿病患者低血糖事件的深度学习模型	胰岛素治疗的2型糖尿病患者	machine learning	diabetes	continuous glucose monitoring (CGM)	CNN	time-series data	226名1型糖尿病患者和180名2型糖尿病患者的CGM数据，外部验证集包含334711个一小时CGM样本
2146	2025-05-02	DDUM: Deformable Dilated U-structure Module for coronary stenosis detection 2025-May, Medical engineering & physics IF:1.7Q3 DOI:10.1016/j.medengphy.2025.104337 PMID:40306887	research paper	提出了一种可变形可扩展的U结构模块（DDUM），用于提高冠状动脉狭窄检测的准确性和泛化能力	DDUM模块能够针对冠状动脉狭窄检测任务优化通用网络，显著提升模型性能和泛化能力	未提及具体的数据集规模和多样性限制	提高冠状动脉狭窄检测的准确性和模型泛化能力	冠状动脉狭窄检测	computer vision	cardiovascular disease	deep learning	ResNet50 + faster R-CNN	medical imaging (coronary angiography)	NA
2147	2025-05-02	TabNet and TabTransformer: Novel Deep Learning Models for Chemical Toxicity Prediction in Comparison With Machine Learning 2025-May-01, Journal of applied toxicology : JAT IF:2.7Q3 DOI:10.1002/jat.4803 PMID:40309751	research paper	本研究评估了TabNet和TabTransformer这两种先进的深度学习架构与传统机器学习方法在预测化学化合物毒性方面的性能	引入了TabNet和TabTransformer这两种新型深度学习模型，用于化学毒性预测，并通过SHAP分析增强了模型的可解释性	研究仅基于分子描述符数据，未考虑其他可能的毒性影响因素	评估深度学习模型在化学毒性预测中的性能	12,228个训练样本和3,057个测试样本，每个样本由801个分子描述符表征	machine learning	NA	SHAP分析, PCA, RFE, MI	TabNet, TabTransformer, XGBoost, CatBoost, SVM	分子描述符数据	12,228个训练样本和3,057个测试样本
2148	2025-05-02	Reirradiation for recurrent glioblastoma: the significance of the residual tumor volume 2025-May-01, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05042-9 PMID:40310485	research paper	本研究分析了71例复发性中枢神经系统WHO 4级IDH野生型胶质母细胞瘤患者再放疗的疗效和安全性	首次明确了残留肿瘤体积对复发性高级别胶质瘤患者总生存期的显著预测作用	单中心回顾性研究，样本量相对较小	评估复发性胶质母细胞瘤再放疗的疗效和预后因素	71例复发性CNS WHO 4级IDH野生型胶质母细胞瘤患者	digital pathology	glioblastoma	deep learning auto-segmentation	NA	medical imaging	71例患者
2149	2025-05-02	Determinants of ascending aortic morphology: cross-sectional deep learning-based analysis on 25 073 non-contrast-enhanced NAKO MRI studies 2025-Apr-30, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeaf081 PMID:40052574	研究论文	本研究利用深度学习自动分割胸主动脉，并从25,073例非对比增强磁共振血管造影数据中提取升主动脉形态特征，探讨了升主动脉中段直径的可能决定因素	首次在大型流行病学横断面研究中结合深度学习和因果分析来理解升主动脉形态的决定因素	研究为横断面设计，无法确定因果关系的时间顺序	探究升主动脉形态的决定因素，为精准诊断和治疗提供依据	25,073例来自德国国家队列(NAKO)的非对比增强磁共振血管造影数据	数字病理学	心血管疾病	非对比增强磁共振血管造影(NC-MRA)	深度学习(DL)	3D医学影像	25,073例NC-MRA数据
2150	2025-05-02	Deep Learning Based Surface Classification of Functionalized Polymer Coatings 2025-Apr-30, Langmuir : the ACS journal of surfaces and colloids IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acs.langmuir.4c03971 PMID:40306624	研究论文	本研究利用深度学习神经网络分析功能化聚合物涂层的表面分类	开发了一种基于深度学习的简单、快速且可扩展的表面分析方法，适用于多种功能化聚合物涂层	概念验证研究，样本量较小，仅包含十种结构不同的聚合物涂层	解决低技术材料表面表征的挑战，应用于医疗植入物、生物传感器和再生医学等领域	功能化聚合物涂层的表面分类	机器学习	NA	偏振光显微镜和化学气相沉积聚合	CNN	图像	十种结构不同的聚合物涂层
2151	2025-05-02	Development of an Interpretable Machine Learning Model for Neurotoxicity Prediction of Environmentally Related Compounds 2025-Apr-30, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c03311 PMID:40307185	研究论文	开发了一种可解释的机器学习模型，用于预测环境相关化合物的神经毒性	结合分子指纹和分子描述符与XGBoost算法，构建了高性能且可解释的神经毒性预测模型	在已知神经毒性数据的89种化合物上，模型准确率为0.74，仍有提升空间	预测环境相关化合物的神经毒性，管理环境健康风险	环境相关化合物	机器学习	神经系统疾病	分子指纹、分子描述符、分子图	XGBoost	分子数据	1170种人体血液中检测到的化合物
2152	2025-05-02	Improved Image Quality of Virtual Monochromatic Images with Deep Learning Image Reconstruction Algorithm on Dual-Energy CT in Patients with Pancreatic Ductal Adenocarcinoma 2025-Apr-30, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01514-6 PMID:40307592	研究论文	本研究旨在评估使用深度学习图像重建（DLIR）算法在双能CT（DECT）上重建的虚拟单色图像（VMIs）在胰腺导管腺癌（PDAC）诊断中的图像质量	首次在DECT上应用DLIR算法重建VMIs，显著提高了图像质量，特别是在低keV水平下	研究样本量较小（50例患者），且为回顾性分析	评估DLIR算法在DECT上重建VMIs的图像质量，以改善PDAC的诊断	50例经组织学确认的PDAC患者	数字病理	胰腺癌	双能CT（DECT）	深度学习图像重建（DLIR）	医学影像	50例PDAC患者
2153	2025-05-01	Correction: Accurate, automated classification of radiographic knee osteoarthritis severity using a novel method of deep learning: Plug‑in modules 2025-Apr-29, Knee surgery & related research IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s43019-025-00268-3 PMID:40302005	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2154	2025-05-02	Comparative analysis of deep learning models for predicting biocompatibility in tissue scaffold images 2025-Apr-29, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110281 PMID:40306018	研究论文	本研究比较了ANN和CNN模型在预测组织支架生物相容性方面的性能	首次比较了ANN和CNN模型在组织支架生物相容性预测中的应用，并发现ANN模型在结构化数据处理上具有优势	样本量较小（仅5个支架），且存在过拟合风险	比较不同深度学习模型在组织支架生物相容性预测中的性能	PrusaSlicer生成的组织支架设计参数和图像	数字病理	NA	深度学习	ANN, CNN	图像, 数值参数	5个支架组织样本
2155	2025-05-02	Advancing Intracranial Aneurysm Detection: A Comprehensive Systematic Review and Meta-analysis of Deep Learning Models Performance, Clinical Integration, and Future Directions 2025-Apr-29, Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia IF:1.9Q4 DOI:10.1016/j.jocn.2025.111243 PMID:40306254	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了深度学习模型在颅内动脉瘤检测中的性能及其对临床诊断的影响	深度学习模型在颅内动脉瘤检测中表现出超越传统临床评估的性能，并显著提高了临床医生的诊断一致性和准确性	需要在多样化的临床环境中进一步验证，并实现与标准工作流程的无缝集成	评估深度学习模型在颅内动脉瘤检测和预测中的性能及其临床整合潜力	颅内动脉瘤	digital pathology	cardiovascular disease	CT angiography (CTA), digital subtraction angiography (DSA), time-of-flight MR angiography (TOF-MRA)	DL	image	NA
2156	2025-05-02	Enhancing the Diagnostic Accuracy of Deep Learning-Based CTS Grading Could Expand Its Clinical Applicability 2025-Apr-29, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.022 PMID:40307112	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2157	2025-05-02	Automatic smart brain tumor classification and prediction system using deep learning 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95803-3 PMID:40295548	research paper	提出了一种基于深度学习的智能脑肿瘤分类和预测系统	结合定制CNN模型和预训练模型（Inception-v4和EfficientNet-B4）进行脑肿瘤分类，并构建智能监测系统	未提及具体的数据集来源和模型在临床环境中的实际应用验证	早期和及时检测、分类和预测脑肿瘤	脑肿瘤MRI图像	digital pathology	brain tumor	deep learning	CNN, Inception-v4, EfficientNet-B4	image	1000张脑肿瘤图像
2158	2025-05-02	Harnessing deep learning to monitor people's perceptions towards climate change on social media 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97441-1 PMID:40295576	研究论文	利用深度学习监测社交媒体上人们对气候变化的看法	提出了一种基于自然语言处理的可扩展方法框架，用于长期监测社交媒体用户对气候变化的看法和反应	研究仅针对西班牙、葡萄牙和英语的社交媒体帖子，可能无法代表全球范围内的观点	监测和分析社交媒体上人们对气候变化的看法，以支持基于数据的决策	社交媒体用户对气候变化的看法和反应	自然语言处理	NA	自然语言处理	深度学习	文本	1771千条来自西班牙、葡萄牙和英语的X/Twitter帖子
2159	2025-05-02	SkinEHDLF a hybrid deep learning approach for accurate skin cancer classification in complex systems 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98205-7 PMID:40295588	research paper	提出了一种名为SkinEHDLF的混合深度学习模型，用于提高皮肤癌分类的准确性	结合了ConvNeXt、EfficientNetV2和Swin Transformer的优势，并引入了自适应注意力特征融合机制	未提及具体局限性	提高皮肤癌分类的准确性和可靠性	皮肤病变图像	computer vision	skin cancer	深度学习	ConvNeXt, EfficientNetV2, Swin Transformer	image	401,059张皮肤病变图像
2160	2025-05-02	Optimizing photovoltaic integration in grid management via a deep learning-based scenario analysis 2025-Apr-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98724-3 PMID:40295668	research paper	该研究开发了一种结合深度学习技术的双阶段优化模型，以解决光伏系统并入电网的挑战	利用生成对抗网络（GANs）模拟多样化和高分辨率的能源生成-消耗模式，并通过实时自适应控制框架进行动态调整，显著提升电网效率和稳定性	未提及具体的地理或气候条件限制，可能影响模型的普适性	优化光伏系统在电网管理中的集成，提高经济与环境效益	光伏系统与电网的集成管理	machine learning	NA	GANs	GAN	能源生成与消耗数据	NA