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
201	2025-08-29	Innovations in clinical PET image reconstruction: advances in Bayesian penalized likelihood algorithm and deep learning 2025-Sep, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02088-7 PMID:40681770	综述	本文综述了临床PET图像重建中的贝叶斯惩罚似然算法和深度学习方法的技术原理与临床性能	总结了混合深度学习和迭代重建的创新方法（如uAI HYPER DPR），并对比了传统BPL算法与新兴深度学习技术的进展	NA	探讨先进PET图像重建技术以提升图像质量和定量准确性	PET图像重建算法及其临床应用	医学影像处理	NA	贝叶斯惩罚似然算法、深度学习、卷积神经网络	CNN	医学影像（PET图像）	NA
202	2025-08-29	Towards trustworthy artificial intelligence in musculoskeletal medicine: A narrative review on uncertainty quantification 2025-Sep, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12737 PMID:40719310	综述	本文通过叙述性综述探讨不确定性量化在肌肉骨骼医学人工智能中的重要性及其方法分类	提出了肌肉骨骼影像中不确定性量化的系统分类法，并强调其在提升临床可信度和应用安全性的作用	NA	推动可信人工智能在肌肉骨骼医学领域的临床整合	肌肉骨骼医学影像深度学习模型	数字病理	肌肉骨骼疾病	不确定性量化方法	深度学习模型	医学影像	NA
203	2025-08-29	Improving Clinically Significant Prostate Cancer Detection with a Multimodal Machine Learning Approach: A Large-Scale Multicenter Study 2025-Sep, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240507 PMID:40815224	研究论文	开发并验证一种结合临床和影像特征的多模态机器学习模型，用于预测临床显著性前列腺癌	整合双参数MRI影像组学、临床指标及PI-RADS评分，构建具有时间泛化能力的预测模型，显著优于单一PI-RADS评估	在某一医疗中心表现略差，且模型性能受影像序列和设备厂商影响	提升临床显著性前列腺癌的检测准确性并减少不必要的活检	男性前列腺癌疑似患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI（bpMRI）、影像组学分析	深度学习算法（未指定具体网络结构）	医学影像（MRI）、临床数据	回顾性数据集7157例患者，前瞻性验证集1629例患者
204	2025-08-29	A Deep Learning Model for Chemical Shieldings in Molecular Organic Solids Including Anisotropy 2025-Aug-28, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01819 PMID:40825152	研究论文	提出一种深度学习模型ShiftML3，用于预测分子有机固体中的化学屏蔽，包括各向异性	在提高各向同性化学屏蔽预测精度的同时，首次实现全屏蔽张量的预测，且预测误差接近DFT参考计算水平	NA	开发高精度、高效的化学屏蔽预测方法，替代计算密集的ab initio计算	分子有机固体中的核磁共振化学屏蔽	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化学屏蔽数据	实验基准数据集（具体数量未说明）
205	2025-08-29	Prediction of influenza-like illness incidence using meteorological factors in Kunming : deep learning model study 2025-Aug-16, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-23710-3 PMID:40818971	研究论文	使用气象因素和深度学习模型预测昆明地区流感样疾病发病率	将气象数据作为特征输入LSTM模型，并引入Kernel Attention Network增强非线性学习能力	NA	评估气象因素结合LSTM模型提高流感样疾病发病率预测准确性的潜力	昆明地区流感样疾病发病数据和气象数据	机器学习	呼吸道传染病	Pearson相关分析，深度学习建模	LSTM，注意力机制叠加LSTM，KAN	时间序列数据	2017年11月至2022年1月的发病和气象数据
206	2025-08-29	A Large-Scale Image Repository for Automated Pavement Distress Analysis and Degradation Trend Prediction 2025-Aug-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05748-5 PMID:40813387	研究论文	构建大规模路面病害图像数据集，用于自动检测和长期退化趋势预测	首个包含长期路面病害追踪的大规模数据集，支持动态监测和维护策略优化	NA	开发自动化路面病害分析及退化趋势预测技术	路面图像及病害	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测算法	图像	51012张路面识别图像 + 8928张长期追踪图像
207	2025-08-29	A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds 2025-Aug-13, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05792-1 PMID:40804054	研究论文	介绍UNB StepUP-P150数据集，包含150名参与者的高分辨率足底压力数据，用于步态分析与识别	提供了首个大规模公开可用的高分辨率足底压力数据集，包含多种步行速度和鞋履条件下的数据	NA	推动基于足底压力的步态分析与识别研究	人类步行时的足底压力模式	生物识别与生物力学	NA	足底压力传感技术	NA	压力传感器数据	150名参与者，超过200,000个脚步数据
208	2025-08-29	Anatomy-aware, label-informed approach improves image registration for challenging datasets 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669599 PMID:40832189	研究论文	提出一种基于标签信息的图像配准方法，用于改善具有显著形态差异的生物医学图像（如小鼠胚胎）的配准精度	开发了结合解剖结构标签的配准函数，通过区域对应关系引导配准，解决了传统方法在形态变异较大数据集上的失败问题	NA	提升图像配准在形态表型显著差异数据集中的准确性和可行性	敲除型小鼠胚胎与野生型模板图像的配准	医学图像分析	发育异常	图像配准技术	NA	医学图像（神经影像及生物医学图像）	E15.5阶段小鼠胚胎（具体数量未明确说明）
209	2025-08-29	Hybrid Neural Networks for Precise Hydronephrosis Classification Using Deep Learning 2025-Aug-07, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.08.005 PMID:40783131	研究论文	提出一种基于深度学习的混合神经网络框架，用于肾脏超声图像中肾脏和液体的自动分割与肾积水分类	整合DenseNet201、FPN和SelfONN层，实现多尺度特征提取并提升空间精度	模型优化和可解释性AI尚未完全整合，需未来工作改进	提升肾积水的诊断准确性和评估一致性	肾脏超声图像中的肾脏和液体区域	计算机视觉	肾积水	深度学习	DenseNet201, FPN, SelfONN	图像	1731张肾脏超声图像
210	2025-08-29	Ensemble of Handcrafted and Learned Features for Colorectal Cancer Classification 2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01633-0 PMID:40760266	研究论文	提出一种结合手工特征和深度学习特征的集成方法用于结直肠癌分类	首次将手工纹理描述符与CNN深度学习特征集成，形成互补的鲁棒特征空间	需要标注数据集且模型可解释性有限	提升结直肠癌自动分类的准确性和鲁棒性	结直肠癌组织病理图像	数字病理	结直肠癌	图像特征提取与集成学习	CNN与手工特征集成	医学图像	NA
211	2025-08-29	Miniaturized High-Throughput and High-Resolution Platform for Continuous Live-Cell Monitoring via Lens-Free Imaging and Deep Learning 2025-Aug, Small methods IF:10.7Q1 DOI:10.1002/smtd.202401855 PMID:40091386	研究论文	提出一种集成微型高分辨率传感器与无透镜成像技术的平台，结合深度学习实现高通量活细胞连续监测	开发500纳米像素尺寸的400兆像素传感器，实现40秒/帧成像速度、1厘米视场和42dB信噪比，首次同时突破高通量与高分辨率限制	未提及具体样本量或算法处理延迟数据，实时性可能受深度学习计算效率影响	解决传统显微镜在视场与分辨率间的权衡问题，实现活细胞形态与动态的高通量高分辨率监测	单个细胞及细胞群体的形态、运动轨迹和生命周期	计算机视觉	NA	无透镜阴影成像技术、深度学习算法、K-means无监督聚类	深度学习（未指定具体网络结构）	图像	未明确说明具体样本数量
212	2025-08-29	Comparison of neural networks for classification of urinary tract dilation from renal ultrasounds: evaluation of agreement with expert categorization 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06311-5 PMID:40613839	研究论文	比较不同深度学习模型在婴儿肾脏超声图像中自动分类尿路扩张的性能	首次系统评估多种深度学习模型在婴儿尿路扩张分类任务中的表现，并与专家标注进行一致性验证	研究局限于单一机构数据，样本量相对有限（约1000个肾脏图像），且仅使用3个月以下婴儿数据	开发自动化工具辅助临床医生对婴儿尿路扩张进行客观分类	3个月以下婴儿的肾脏超声图像	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习，交叉验证	深度学习模型（具体架构未说明）	超声图像	979个肾脏超声图像（492右肾，487左肾），来自490名婴儿（680男孩，299女孩）
213	2025-08-29	Accelerated brain magnetic resonance imaging with deep learning reconstruction: a comparative study on image quality in pediatric neuroimaging 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06314-2 PMID:40650736	研究论文	本研究比较了深度学习重建加速脑部MRI在儿童神经影像中的图像质量，与传统MRI方法进行对比	首次在儿科人群中系统评估深度学习重建加速MRI的临床可行性，并证明其能在减少43%扫描时间的同时提升图像质量	回顾性研究设计，样本量相对有限（116名参与者），未评估长期临床影响	评估深度学习重建加速脑部MRI在儿童神经影像中的临床应用可行性	116名儿科参与者（平均年龄7.9±5.4岁）的脑部MRI数据	医学影像分析	神经系统疾病	深度学习重建（DLR），磁共振成像（MRI）	深度学习重建模型	医学影像（MRI图像）	116名儿科患者
214	2025-08-29	Feasibility study of fully automatic measurement of adenoid size on lateral neck and head radiographs using deep learning 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06332-0 PMID:40658209	研究论文	开发并验证基于深度学习的全自动系统，用于在头颈部侧位X光片上测量腺样体大小	首次实现基于深度学习的全自动腺样体测量系统，采用RTMDet和RTMPose网络进行关键点检测，替代传统人工测量方法	回顾性研究，样本仅来自两个中心，可能存在选择偏差	开发客观可靠的腺样体大小自动测量系统以提高临床诊断效率	头颈部侧位X光片中的腺样体组织	计算机视觉	耳鼻喉疾病	深度学习，X光成像	RTMDet, RTMPose	医学影像	711张头颈部侧位X光片
215	2025-08-29	Integrating deep learning for post-translational modifications crosstalk on Hsp90 and drug binding 2025-Jul-25, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110519 PMID:40716748	研究论文	本研究利用深度学习模型结合质谱分析，探索Hsp90蛋白的翻译后修饰互作及其对药物结合的影响	整合深度学习AI预测模型与实验数据，高效解码复杂蛋白质如Hsp90的PTM互作网络	NA	解析Hsp90蛋白的翻译后修饰互作及其在癌症治疗靶点中的调控机制	热休克蛋白90（Hsp90）及其与ATP竞争性抑制剂Ganetespib的结合	机器学习	癌症	质谱分析，基因敲除（HDAC3和HDAC8敲除）	深度学习AI预测模型	质谱数据，蛋白质组学数据	来自哺乳动物细胞（人类细胞系）的Hsp90样本
216	2025-08-29	Base-resolution binding profile prediction of proteins on RNAs with deep learning 2025-Jul-19, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf748 PMID:40794872	研究论文	提出一种基于深度学习的iDeepB方法，用于在碱基分辨率下预测蛋白质在RNA上的结合谱	整合细胞系特异性基因表达谱，构建表达感知基准数据集，并采用多头注意力混合深度网络	NA	准确预测跨细胞系中蛋白质与RNA的结合核苷酸及结合强度	RNA结合蛋白及其与RNA的相互作用	机器学习	NA	eCLIP-seq, RNA-seq	混合深度网络与多头注意力机制	基因组测序数据	NA
217	2025-08-29	Unraveling Parkinson's disease motor subtypes: A deep learning approach based on spatiotemporal dynamics of EEG microstates 2025-06-15, Neurobiology of disease IF:5.1Q1 DOI:10.1016/j.nbd.2025.106915 PMID:40274133	研究论文	本研究利用EEG微状态动态特征和深度学习模型区分帕金森病震颤主导型与姿势不稳/步态困难型亚型	首次将EEG微状态时空动态与空间变异性信息结合，开发深度学习框架实现帕金森运动亚型的高精度分类（AUC 0.972）	NA	理解帕金森病不同运动亚型的大脑网络动态差异，以促进个性化治疗策略开发	帕金森病患者（震颤主导型和姿势不稳/步态困难型）与健康个体	机器学习	帕金森病	脑电图（EEG）微状态分析	深度学习模型	EEG信号	NA
218	2025-08-29	GCN-BBB: Deep Learning Blood-Brain Barrier (BBB) Permeability PharmacoAnalytics with Graph Convolutional Neural (GCN) Network 2025-04-03, The AAPS journal DOI:10.1208/s12248-025-01059-0 PMID:40180695	研究论文	开发基于图卷积神经网络的深度学习模型用于预测血脑屏障通透性	首次将图卷积神经网络（GCN）应用于血脑屏障通透性预测，采用标准化拉普拉斯矩阵的GCN_2模型在多个评估指标上显著优于传统机器学习方法	模型基于1924个分子的数据集训练，样本规模相对有限，且未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力	开发高精度的血脑屏障通透性计算预测方法以替代成本高、通量低的体外和体内实验	小分子药物（1924个分子）	机器学习	神经系统疾病	图神经网络（GNN），分子图表示	GCN（图卷积神经网络）	分子结构图数据	1924个分子
219	2025-08-29	Deep Learning and Hyperspectral Imaging for Liver Cancer Staging and Cirrhosis Differentiation 2025-04, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400557 PMID:39873135	研究论文	提出一种结合高光谱成像与深度学习的新型诊断策略，用于肝癌分期和肝硬化鉴别	首次整合高光谱成像与深度卷积神经网络，捕捉传统方法难以识别的细微细胞差异	NA	开发高精度、快速且非侵入性的肝癌诊断工具	肝组织样本（重点关注肝细胞癌和肝硬化）	计算机视觉	肝癌	高光谱成像	深度卷积神经网络（CNN）	高光谱图像	NA
220	2025-08-29	Physics-informed deep learning for stochastic particle dynamics estimation 2025-Mar-04, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2418643122 PMID:40014572	研究论文	提出一种基于物理信息的深度学习框架SPINN，用于建模和推断粒子扩散动力学	将随机微分方程整合到深度学习框架中，实现单帧分辨率的确定性与随机性成分区分	NA	提高随机动力学的时空分辨率以估计和预测复杂扩散行为	单粒子轨迹数据，特别是在水凝胶中的金纳米棒扩散	机器学习	NA	单粒子追踪技术，深度学习	物理信息神经网络(SPINN)	轨迹数据	使用异常扩散数据集进行验证，并应用于金纳米棒在水凝胶中的扩散实验