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
2321	2025-05-19	Dose prediction via deep learning to enhance treatment planning of lung radiotherapy including simultaneous integrated boost techniques 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17692 PMID:39967020	research paper	本研究探讨了使用深度学习预测包括同步整合增强（SIB）技术在内的容积调强弧形治疗（VMAT）剂量分布的可行性及其在改善肺癌患者治疗计划质量中的潜在益处	首次验证了深度学习在预测多种处方剂量（包括SIB技术）的3D剂量分布中的应用，并评估了其在改善治疗计划质量中的效果	研究样本量相对较小，且所有数据均来自单一机构，可能限制模型的泛化能力	验证深度学习在预测VMAT剂量分布（包括SIB技术）中的可行性及其对改善肺癌患者治疗计划质量的潜在益处	肺癌患者	digital pathology	lung cancer	volumetric modulated arc therapy (VMAT), simultaneous integrated boost (SIB)	3D U-Net	CT images, target and normal tissue contours, prescription doses	93 retrospective clinical VMAT plans (75 for training, 18 for testing) + 10 prospective patients
2322	2025-05-19	Automated chick gender determination using optical coherence tomography and deep learning 2025-May, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105033 PMID:40106909	研究论文	本研究提出了一种结合光学相干断层扫描（OCT）和深度学习的新方法，用于高分辨率、非侵入性的雏鸡性别鉴定	首次将OCT与深度学习结合用于自动化雏鸡性别鉴定，提供了一种可扩展、实时的替代方案	模型的准确率为79%，仍有提升空间	优化家禽生产中的雏鸡性别分类	雏鸡	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	自定义卷积神经网络（CNN）	图像	未明确提及样本数量
2323	2025-05-19	A novel skeletal muscle quantitative method and deep learning-based sarcopenia diagnosis for cervical cancer patients treated with radiotherapy 2025-May, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17791 PMID:40170435	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动分割和肌肉减少症诊断方法，用于宫颈癌放疗患者的骨骼肌定量测量	使用第五腰椎（L5）替代第三腰椎（L3）进行骨骼肌指数（SMI）评估，并提出了一种端到端的解剖距离引导的双分支特征融合网络进行自动分割	研究样本仅限于宫颈癌放疗患者，且外部验证数据集规模较小	探索CBCT在评估骨骼肌指数（SMI）和肌肉减少症诊断中的实用性	宫颈癌放疗患者	数字病理	宫颈癌	CBCT, 深度学习	端到端的解剖距离引导的双分支特征融合网络	图像	248名宫颈癌放疗患者的CBCT图像
2324	2025-05-19	Artificial intelligence in preclinical research: enhancing digital twins and organ-on-chip to reduce animal testing 2025-May, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104360 PMID:40252989	review	本文探讨了人工智能在临床前研究中的应用，特别是通过数字孪生和器官芯片技术减少动物实验	结合AI技术提升数字孪生和器官芯片的预测能力和可扩展性，为药物研发提供更精确的模拟	未提及具体的技术实施细节和实际应用案例	探索AI如何优化临床前药物研究，减少动物实验并提高药物研发效率	数字孪生（DTs）和器官芯片（OoC）平台	machine learning	NA	machine learning (ML), deep learning (DL)	NA	模拟数据	NA
2325	2025-05-19	Radiogenomic explainable AI with neural ordinary differential equation for identifying post-SRS brain metastasis radionecrosis 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17635 PMID:39878595	研究论文	利用神经常微分方程(NODE)模型结合影像、基因组和临床参数，区分脑转移瘤放射后坏死与复发	提出基于HBNODE的新型可解释AI框架，首次实现影像-基因组-临床(I-G-C)特征空间的动态轨迹追踪与决策场重构	样本量较小(90个脑转移灶)，仅针对NSCLC患者，未验证跨癌种泛化性	开发可解释AI模型用于脑转移瘤SRS治疗后放射性坏死与肿瘤复发的无创鉴别	62名非小细胞肺癌患者的90个脑转移灶	数字病理	肺癌	T1+c MRI影像分析、基因组测序	HBNODE(二阶神经ODE)、DNN	多模态数据(影像+基因组+临床)	90个脑转移灶(来自62名NSCLC患者)
2326	2025-05-19	Deep Learning-Based Ion Channel Kinetics Analysis for Automated Patch Clamp Recording 2025-Mar, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202404166 PMID:39737527	研究论文	本研究提出了首个基于人工智能的框架，用于表征全细胞记录中的多种离子通道动力学	首次将人工智能技术应用于离子通道动力学分析，结合了异常检测和多类分类的深度学习模型	NA	提高电生理研究中离子通道动力学分析的效率和准确性	离子通道动力学	机器学习	阿尔茨海默病, 帕金森病	膜片钳技术	1D CNN, 双向LSTM, 注意力机制	电生理记录数据	124个测试数据集
2327	2025-05-19	An efficient leukemia prediction method using machine learning and deep learning with selected features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320669 PMID:40378164	research paper	该论文提出了一种利用机器学习和深度学习技术结合特征选择的白血病预测方法	使用特征选择和深度学习技术对白血病基因数据进行分类，其中LSTM模型达到了100%的分类准确率	研究样本量较小（仅64个样本），且仅使用了CuMiDa数据库中的GSE9476数据集	开发一种高效的白血病早期预测和分类方法	白血病基因数据（来自CuMiDa数据库的GSE9476数据集）	machine learning	leukemia	基因微阵列技术	Random Forest, Linear Regression, SVM, LSTM	gene expression data	64个样本（来自22283个基因中的5类白血病基因）
2328	2025-05-19	LungVis 1.0: an automatic AI-powered 3D imaging ecosystem unveils spatial profiling of nanoparticle delivery and acinar migration of lung macrophages 2024-11-27, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54267-1 PMID:39604430	研究论文	介绍了一个名为LungVis 1.0的AI驱动的3D成像生态系统，用于定量分析纳米颗粒在肺部支气管和肺泡区域的分布及其与肺巨噬细胞的相互作用	首次整合光片荧光显微镜和基于深度学习的图像分析流程，实现了纳米颗粒在肺部分布的定量和整体性分析，并揭示了肺组织驻留巨噬细胞的动态行为	研究仅限于小鼠肺部模型，未涉及人类或其他动物模型	探索肺部药物递送的动态过程，加深对肺巨噬细胞介导的肺部免疫的理解	纳米颗粒在肺部的分布和肺组织驻留巨噬细胞的行为	数字病理学	呼吸系统疾病	光片荧光显微镜，深度学习	深度学习模型（未指定具体类型）	3D图像	小鼠肺部模型
2329	2025-05-19	Multi-scale Multi-site Renal Microvascular Structures Segmentation for Whole Slide Imaging in Renal Pathology 2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering PMID:40375952	research paper	提出了一种名为Omni-Seg的新方法，用于从人类肾脏全切片图像中分割微血管结构	利用多站点、多尺度的训练数据，采用单一动态网络方法，能够处理部分标记的图像	方法依赖于多站点、多尺度的训练数据，可能对数据获取和处理提出更高要求	开发一种自动分割肾脏微血管结构的计算方法	人类肾脏全切片图像中的微血管结构（如小动脉、小静脉和毛细血管）	digital pathology	renal pathology	deep learning	dynamic network	image	来自HuBMAP和NEPTUNE两个数据集的图像，包括不同放大倍数（40×、20×、10×和5×）
2330	2025-05-18	Breast tumor diagnosis via multimodal deep learning using ultrasound B-mode and Nakagami images 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22009 PMID:40375887	研究论文	本文提出并评估了一种结合超声B模式和Nakagami参数图像的多模态深度学习方法，用于乳腺肿瘤分类	通过整合B模式图像的亮度信息和Nakagami图像的散射特性，提高了诊断性能，相比单输入方法有显著改进	研究样本量相对有限，仅包含264名患者的831次超声采集	提升乳腺肿瘤分类的准确性和诊断效率	乳腺肿瘤的超声图像	数字病理	乳腺癌	超声成像	EfficientNetV2B0	图像	264名患者的831次超声采集
2331	2025-05-18	Deep learning algorithm enables automated Cobb angle measurements with high accuracy 2025-Jul, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04853-7 PMID:39688663	研究论文	本研究评估了深度学习算法在全脊柱X光片上自动测量Cobb角的准确性	开发了一种深度学习算法，能够高精度自动测量脊柱侧弯患者的Cobb角	研究样本量相对较小（345例），且成人患者的测量误差高于儿童患者	评估深度学习算法在脊柱侧弯诊断中自动测量Cobb角的准确性	全脊柱X光片和脊柱侧弯患者	数字病理学	脊柱侧弯	深度学习	深度学习算法（未指定具体模型）	图像（全脊柱X光片）	345例患者（179例儿童，166例成人）
2332	2025-05-18	LMCBert: An Automatic Academic Paper Rating Model Based on Large Language Models and Contrastive Learning 2025-Jun, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3550203 PMID:40168236	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型和对比学习的自动学术论文评分模型LMCBert，旨在提高论文接受预测的准确性	结合大型语言模型提取论文核心语义内容，并利用动量对比学习优化Bert训练，增强语义表示的区分度	未提及模型在跨学科或不同学术领域的泛化能力	开发高效的自动学术论文评分方法，减少人工评审的资源和偏见	学术论文	自然语言处理	NA	大型语言模型(LLMs)、动量对比学习(MoCo)	LMCBert（基于Bert的改进模型）	文本	未明确提及具体样本量，但使用了公开数据集
2333	2025-05-18	GRU4ACE: Enhancing ACE inhibitory peptide prediction by integrating gated recurrent unit with multi-source feature embeddings 2025-Jun, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70026 PMID:40371738	研究论文	本研究提出了一种名为GRU4ACE的创新深度学习框架，通过整合门控循环单元(GRU)和多源特征嵌入，提高了血管紧张素转换酶(ACE)抑制肽的预测准确性	GRU4ACE框架首次整合了多源特征编码方法（包括序列信息、图形信息、语义信息和上下文信息）和GRU模型，显著提升了ACE抑制肽的预测性能	NA	提高ACE抑制肽的预测准确性，为新型降压药物的开发提供指导	ACE抑制肽	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理(NLP)嵌入、预训练蛋白质语言模型(PLM)嵌入	GRU	蛋白质序列数据	NA
2334	2025-05-18	Deep-Diffeomorphic Networks for Conditional Brain Templates 2025-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70229 PMID:40372124	research paper	本文提出了一种基于深度学习的条件性脑模板生成方法，利用微分同胚框架来创建几何方法，以捕捉年龄依赖的解剖学差异	使用微分同胚（拓扑保持）框架创建纯几何方法，能够生成具有高空间保真度和一致拓扑结构的条件性脑模板	尽管方法在捕捉年龄依赖的解剖学差异方面有一定效果，但仍需进一步改进以更准确地跟踪所有脑结构的变化	开发一种能够生成条件性脑模板的深度学习方法，以改进神经影像分析中的配准精度和脑发育与退化过程的捕捉	认知正常的参与者（来自阿尔茨海默病神经影像倡议ADNI的数据集）	神经影像分析	阿尔茨海默病	深度学习	deep-diffeomorphic networks	脑部扫描图像	来自ADNI的认知正常参与者数据集
2335	2025-05-18	Automated high precision PCOS detection through a segment anything model on super resolution ultrasound ovary images 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01744-2 PMID:40369044	研究论文	提出了一种名为QEI-SAM的新型集成方法，用于提高超声卵巢图像质量并进行卵巢囊肿分割，以实现准确预测多囊卵巢综合征(PCOS)	结合了ESRGAN进行图像增强和SAM进行囊肿分割，以及多种CNN模型进行PCOS诊断，实现了高精度的自动化检测	未提及模型在临床环境中的实际应用验证或跨中心验证结果	开发自动化高精度PCOS检测系统以辅助临床诊断	超声卵巢图像中的囊肿	数字病理	多囊卵巢综合征	超声成像	ESRGAN, SAM, CNN (包括ResNet 50, ResNet 101, VGG 16, VGG 19, AlexNet和Inception v3)	超声图像	NA
2336	2025-05-18	Automated Microbubble Discrimination in Ultrasound Localization Microscopy by Vision Transformer 2025-May-15, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3570496 PMID:40372868	研究论文	本文提出了一种基于视觉变换器（ViT）的自动化微泡鉴别方法，用于超声定位显微镜（ULM）中的微血管成像	提出了一种减少先验知识的通用ULM流程，利用深度学习模型同时提取微泡信号并减少每帧的斑点噪声，无需估计脉冲响应和微泡数量	需要大量合成数据进行训练，且在实际应用中的泛化能力有待进一步验证	提高超声定位显微镜在微血管成像中的性能和准确性	微泡信号和微血管成像	计算机视觉	NA	超声定位显微镜（ULM）	视觉变换器（ViT）	图像	一个计算机模拟数据集和四个活体数据集（小鼠肿瘤、大鼠脑部、大鼠脑部团注和大鼠肾脏）
2337	2025-05-18	A sub-meter resolution urban surface albedo dataset for 34 U.S. cities based on deep learning 2025-May-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05109-2 PMID:40368894	研究论文	本研究利用深度学习和多源遥感数据，首次为美国34个主要城市制作了高分辨率的城市表面反照率地图	首次为34个美国主要城市提供亚米级分辨率的城市表面反照率数据集，结合了多种遥感数据和U-Net模型进行不透水和透水表面分类及反照率预测	研究仅针对美国34个城市，可能无法直接推广到其他地区或城市	提高城市热环境理解的精确度，为城市规划和环境监测提供数据支持	美国34个主要城市的城市表面反照率	遥感与深度学习	NA	多源遥感数据（NAIP影像、屋顶反照率数据、建筑足迹、土地覆盖分类和Sentinel-2影像）	U-Net	遥感影像	美国34个主要城市
2338	2025-05-18	A fusocelular skin dataset with whole slide images for deep learning models 2025-May-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05108-3 PMID:40368949	研究论文	介绍了一个名为AI4SkIN的公开数据集，用于皮肤梭形细胞病变的深度学习模型研究	首次公开了用于皮肤梭形细胞病变的WSI数据集，并采用创新的众包协议进行标注	未提及具体的数据集使用限制或模型性能的局限性	开发并验证多类皮肤梭形细胞病变分类方法	皮肤梭形细胞病变的WSI图像	数字病理学	皮肤癌	深度学习	基于高斯过程的机器学习模型	WSI图像	641张H&E染色的WSI图像
2339	2025-05-18	Evaluating masked self-supervised learning frameworks for 3D dental model segmentation tasks 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01014-1 PMID:40368972	研究论文	评估掩码自监督学习框架在3D牙科模型分割任务中的应用	首次在3D牙科模型领域探索了四种掩码自监督学习框架（Point-BERT、Point-MAE、Point-GPT和Point-M2AE）的适用性	当标记数据充足时，预训练带来的性能提升会减弱	提高牙科模型分割任务的自动化水平，支持计算机辅助治疗规划	3D牙科模型（牙齿和牙套）	计算机视觉	牙科疾病	掩码自监督学习	Point-BERT, Point-MAE, Point-GPT, Point-M2AE	3D模型数据	超过4000个未标记的3D牙科模型（预训练），以及公开可用的Teeth3DS数据集和自建的牙套分割数据集（微调）
2340	2025-05-18	Advanced internet of things enhanced activity recognition for disability people using deep learning model with nature-inspired optimization algorithms 2025-May-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00379-7 PMID:40369092	研究论文	提出了一种结合深度学习和自然启发优化算法的高级物联网增强活动识别模型，用于残疾人士	结合自适应黑猩猩优化算法和斑马优化算法进行特征子集选择和超参数优化，提高了活动识别的准确性	仅通过智能手机数据集进行验证，未在其他设备或场景下测试	提高残疾人士活动识别的准确性和效率	残疾人士的活动数据	计算机视觉	NA	深度学习、优化算法	DCAE、AdCO、ZOA	智能手机传感器数据	未明确说明样本数量，使用了HAR智能手机数据集