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
2341	2025-05-30	The prediction of RNA-small molecule binding sites in RNA structures based on geometric deep learning 2025-May, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.143308 PMID:40268011	研究论文	该论文提出了一种基于几何深度学习的计算方法RLBSIF，用于预测RNA结构中RNA与小分子配体的结合位点	利用表面几何特征和化学特征结合MaSIF-based表面相互作用指纹全面表征RNA-配体相互作用，并采用ResNet18网络分析这些指纹以识别配体结合口袋	训练数据仅包含440个结合口袋，可能限制了模型的泛化能力	准确预测RNA结构中配体的结合位点，以指导药物设计和医学领域的研究	RNA与小分子配体的结合位点	机器学习和计算生物学	NA	几何深度学习	ResNet18	RNA结构数据	440个结合口袋
2342	2025-05-30	Predicting transmission loss in underwater acoustics using continual learning with range-dependent conditional convolutional neural networks 2025-May-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0036773 PMID:40439448	研究论文	本文提出了一种基于持续学习和范围依赖条件卷积神经网络的方法，用于预测水下声学传输损失，以提高远场场景下的预测准确性	引入了一种范围依赖条件卷积神经网络，通过直接对输入地形进行条件化，单步预测传输损失场，并采用基于回放的持续学习策略，实现跨连续地形变化的泛化	模型在远场波预测方面可能存在局限性，且依赖于输入地形的准确性	提高深度学习模型在远场场景下预测水下辐射噪声的准确性	水下声学传输损失	机器学习	NA	持续学习，卷积神经网络	CNN	地形数据，声学数据	多个测试案例和涉及Dickins Seamount的基准场景
2343	2025-05-30	Revolutionizing cleft lip and palate management through artificial intelligence: a scoping review 2025-Apr-10, Oral and maxillofacial surgery DOI:10.1007/s10006-025-01371-1 PMID:40208434	综述	本文对过去10年中人工智能在唇腭裂预测、诊断和治疗中的应用进行了范围性综述	首次系统性地综述了AI在唇腭裂管理中的应用，并提出了6个子类别分类	纳入研究数量有限(25篇)，且美国地区研究占比较高	评估人工智能在唇腭裂管理中的应用现状	唇腭裂患者	数字病理	唇腭裂	深度学习与机器学习	NA	NA	25项研究(包含649篇初步筛选文献)
2344	2025-05-30	Trends and Gaps in Public Perception of Genetic Testing for Dementia Risk: Unsupervised Deep Learning of Twitter Posts From 2010 to 2023 2025 Apr-Jun 01, Alzheimer disease and associated disorders DOI:10.1097/WAD.0000000000000667 PMID:40371554	研究论文	本研究利用Twitter数据分析了公众对痴呆症基因检测的看法	使用BERT模型和主题建模技术分析社交媒体数据，揭示了公众对痴呆症基因检测的看法和趋势	研究仅基于Twitter数据，可能无法代表所有人群的观点	分析公众对痴呆症基因检测的看法和趋势	2010年至2023年包含相关关键词的英文推文	自然语言处理	老年病	BERT模型, NER, 主题建模	BERT	文本	3045条原始推文
2345	2025-05-30	Deep learning on T2WI to predict the muscle-invasive bladder cancer: a multi-center clinical study 2025-Mar-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82909-3 PMID:40121216	research paper	开发基于MRI的深度学习模型预测肌层浸润性膀胱癌	利用多中心临床数据构建深度学习模型，结合T2WI图像、分割膀胱和感兴趣区域进行预测	外部测试集的敏感性和阳性预测值较低	预测肌层浸润性膀胱癌	559名膀胱癌患者	digital pathology	bladder cancer	MRI	Inception V3	image	559名患者（521名来自中心，38名来自外部中心）
2346	2025-05-29	Performance of the automated digital cell image analyzer UIMD PBIA in white blood cell classification: a comparative study with sysmex DI-60 2025-Jun-26, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2024-1323 PMID:39837502	research paper	本研究评估了基于深度学习的自动化数字形态分析仪PBIA在白细胞分类中的性能，并与广泛使用的DI-60进行了比较	使用深度学习技术的PBIA在白细胞分类中表现出优于传统DI-60的性能	需要进一步的多中心研究进行完全验证，且在异常细胞识别上存在一定的假阳性和假阴性率	评估和比较自动化数字形态分析仪在白细胞分类中的性能	外周血涂片中的白细胞	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	461张涂片
2347	2025-03-06	Research on the development of image-based Deep Learning (DL) model for serum quality recognition 2025-Jun-26, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2024-1219 PMID:40042089	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2348	2025-05-29	Optimizing MR-based attenuation correction in hybrid PET/MR using deep learning: validation with a flatbed insert and consistent patient positioning 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07086-5 PMID:39912939	研究论文	本研究利用平板插入物和手臂下定位在PET/CT扫描中实现精确的MR-CT匹配，以评估MR-based衰减校正（MRAC）的准确性	使用平板插入物和手臂下定位解决PET/MR中MRAC验证的挑战，并开发基于深度学习的框架生成合成CT图像	在骨丰富区域（如脊柱和肝脏）的再现性较低	优化PET/MR中的MR-based衰减校正（MRAC）方法	21名患者	医学影像处理	NA	PET/CT, PET/MR, 深度学习	深度学习框架	医学影像（PET/CT, PET/MR）	21名患者（验证数据集），300名患者（训练数据集）
2349	2025-05-29	Evaluation of deep learning-based scatter correction on a long-axial field-of-view PET scanner 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07120-6 PMID:39918764	研究论文	评估基于深度学习的散射校正方法在长轴视野PET扫描仪上的性能	提出了一种基于U-Net架构的深度学习散射估计方法，相比传统的单散射模拟方法，在长轴视野PET系统中表现出更高的准确性和鲁棒性	方法在[18F]-PSMA数据集上的表现虽然一致，但未使用该类型数据进行训练	评估深度学习散射估计方法在长轴视野全身PET扫描仪上的性能	长轴视野PET系统的散射校正	医学影像处理	NA	PET成像，蒙特卡洛模拟	CNN U-Net	PET影像数据	7个[18F]-FDG和[18F]-PSMA临床数据集
2350	2025-05-29	Eliminating the second CT scan of dual-tracer total-body PET/CT via deep learning-based image synthesis and registration 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07113-5 PMID:39932542	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习框架，旨在消除双示踪剂全身PET/CT成像中的第二次CT扫描	结合了注册生成对抗网络（RegGAN）和非刚性配准技术，首次实现了将第一次扫描的衰减校正CT（ACCT）图像转换为第二次扫描的伪ACCT图像	研究仅基于247名患者的回顾性数据，未进行前瞻性验证	开发一种减少双示踪剂全身PET/CT成像中CT辐射剂量的方法	接受双示踪剂全身PET/CT成像的患者	医学影像分析	NA	深度学习、PET/CT成像	RegGAN（注册生成对抗网络）	医学影像（CT和PET图像）	247名患者（167名接受[68Ga]Ga-DOTATATE/[18F]FDG，50名接受[68Ga]Ga-PSMA-11/[18F]FDG，30名接受[68Ga]Ga-FAPI-04/[18F]FDG）
2351	2025-05-29	Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches 2025-Jun, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1089/cbr.2024.0161 PMID:40151158	review	该综述探讨了多种深度学习方法在皮肤病变识别和分类中的应用	评估了不同深度学习方法在皮肤癌检测中的表现，特别是CNN在视觉病变识别中的高准确性和GAN在训练增强中的潜力	现有数据集存在肤色多样性不足、计算需求高、病变表示不均等问题，可能影响模型的效率、包容性和泛化能力	通过深度学习方法提高皮肤癌的早期检测效率和准确性	皮肤病变图像	computer vision	skin cancer	deep learning	CNN, GAN, ANN, KNN	image	NA
2352	2025-05-29	Deep learning-based intraoperative visual guidance model for ureter identification in laparoscopic sigmoidectomy 2025-Jun, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-11694-5 PMID:40263136	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的性能	开发了基于语义分割算法的深度学习模型，用于腹腔镜手术中输尿管的实时识别，并实现了高精度的实时操作	样本量有限，手术方法缺乏多样性，手术过程不完整，且缺乏外部验证	评估深度学习模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的可行性	腹腔镜乙状结肠切除术中的左侧输尿管	计算机视觉	NA	语义分割算法	YOLO 8 和 YOLO 11	视频	86 例腹腔镜乙状结肠切除术录像，1237 张手动标注的图像
2353	2025-05-29	A magnetic resonance imaging (MRI)-based deep learning radiomics model predicts recurrence-free survival in lung cancer patients after surgical resection of brain metastases 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106920 PMID:40300277	研究论文	开发并验证了一种基于MRI的深度学习放射组学模型（DLRM），用于预测肺癌患者脑转移（BrMs）手术切除后的无复发生存期（RFS）	整合了临床和形态学MRI预测因子、手工特征和深度学习特征，构建了一个新的DLRM模型，用于预测RFS	研究为回顾性设计，样本量相对较小（215例患者），且仅基于五个中心的数据	预测肺癌患者脑转移手术切除后的无复发生存期	肺癌患者（215例）	数字病理学	肺癌	MRI	深度学习放射组学模型（DLRM）	图像	215例肺癌患者（167例训练集，48例外部测试集）
2354	2025-05-29	Deep learning for liver lesion segmentation and classification on staging CT scans of colorectal cancer patients: a multi-site technical validation study 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106914 PMID:40327945	research paper	该研究验证了一种基于深度学习的肝脏病灶检测和分类模型在结直肠癌患者分期CT扫描中的应用	该模型在肝脏病灶检测和分割方面表现出色，尤其是对于亚厘米级病灶，且作为结直肠癌分期筛查工具具有潜力	分类准确性中等，特异性较低	验证深度学习模型在结直肠癌患者分期CT扫描中肝脏病灶检测和分类的性能	结直肠癌患者的肝脏病灶	digital pathology	colorectal cancer	CT扫描	UNet	image	220例结直肠癌分期CT扫描（2014-2019年）
2355	2025-05-29	Evaluating anti-VEGF responses in diabetic macular edema: A systematic review with AI-powered treatment insights 2025-Jun-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_1810_24 PMID:40434455	综述	本文探讨了深度学习和机器学习算法在评估糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗反应中的应用	利用AI技术区分对抗VEGF治疗有反应和无反应的患者，并评估多种机器学习算法的效果	研究基于2016至2023年间发表的50篇相关论文，可能存在发表偏倚	评估AI算法在分析糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗反应中的有效性	糖尿病黄斑水肿患者	数字病理学	糖尿病黄斑水肿	深度学习, 机器学习	LDA, ResNet-50, CNN with attention, QDA, RF, SVM	医学图像, 临床数据	50篇相关论文
2356	2025-05-29	DeepMBEnzy: An AI-Driven Database of Mycotoxin Biotransformation Enzymes 2025-May-28, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c02477 PMID:40378051	研究论文	开发了一个名为DeepMBEnzy的AI驱动数据库，用于预测和存档霉菌毒素生物转化酶	通过微调预训练模型并使用冷蛋白数据分割方法，开发了EPP-MB模型，用于预测霉菌毒素生物转化酶，并构建了DeepMBEnzy数据库	目前仅识别了少数霉菌毒素生物转化酶，且模型的验证准确率为79%，仍有提升空间	促进霉菌毒素解毒研究和应用中的酶候选物的探索和利用	霉菌毒素及其生物转化酶	机器学习	NA	深度学习	预训练模型微调	蛋白质数据	超过4000种霉菌毒素
2357	2025-05-29	Data augmentation using masked principal component representation for deep learning-based SSVEP-BCIs 2025-May-28, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/add9d1 PMID:40378852	研究论文	本研究提出了一种基于主成分表示掩码的数据增强方法（MPCR），用于提升基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率	提出了一种新的组件级数据增强方法MPCR，通过主成分表示和随机掩码策略引入随机扰动，同时保留EEG信号的主要内在结构	未明确提及具体局限性，但暗示当前信号级数据增强方法可能导致EEG信号显著失真	提升基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率	稳态视觉诱发电位（SSVEP）和脑电图（EEG）信号	脑机接口（BCI）	NA	主成分分析（PCA）和随机掩码策略	深度学习模型（未指定具体类型）	脑电图（EEG）信号	两个广泛使用的公共数据集（未明确样本数量）
2358	2025-05-29	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-May-28, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生和人工智能在Iriscope外周内窥镜检查中预测小外周肺结节恶性性质的能力	首次结合1.3毫米视频内窥探头Iriscope与深度学习模型，比较人类医生与AI对小外周肺结节的诊断能力	样本量较小（61例患者），且深度学习模型的表现未超越资深医生	评估Iriscope外周内窥镜技术结合AI在诊断小外周肺结节恶性性质中的应用价值	外周肺结节（PPNs）患者	数字病理学	肺癌	r-EBUS支气管镜检查结合Iriscope视频内窥镜技术	深度学习模型（未指定具体类型）	内窥镜视频图像	61例患有小外周肺结节（中位大小15毫米）的患者
2359	2025-05-29	Soft Bioelectronic Interfaces for Continuous Peripheral Neural Signal Recording and Robust Cross-Subject Decoding 2025-May-28, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202414732 PMID:40433949	研究论文	本研究开发了一种低阻抗、柔软的导电聚合物电极，用于连续可靠地记录外周神经信号，并结合手工和深度学习特征改进了解码模型的泛化能力	引入低阻抗柔软导电聚合物电极，结合手工和深度学习特征以及参数共享和适应训练策略，显著提高了解码模型的跨主体泛化能力	研究仅在小动物模型中进行，尚未在人类身上验证	推进神经科学研究，开发神经系统疾病的治疗方法，创建可靠的人机接口	外周神经组织和神经活动信号	生物电子接口	神经系统疾病	神经信号记录和解码技术	神经网络模型	神经生理信号	清醒动物模型
2360	2025-05-29	Brain stimulation outcome prediction in Major Depressive Disorder by deep learning models using EEG representations 2025-May-28, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2511222 PMID:40434017	research paper	该研究利用深度学习模型基于脑电图（EEG）表征预测重度抑郁症（MDD）患者对重复经颅磁刺激（rTMS）治疗的反应	开发了一种基于三种预训练卷积神经网络（DenseNet121、EfficientNetB0和Xception）的深度混合神经网络，用于从三种EEG表征中预测治疗效果，其中使用原始EEG图像序列的分类准确率最高达到94.7%	研究样本量较小（83名患者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证情况	开发个体化治疗选择框架，以节省MDD患者的治疗时间和成本，并避免可能的副作用	83名接受rTMS治疗的MDD患者	digital pathology	geriatric disease	EEG, rTMS	CNN (DenseNet121, EfficientNetB0, Xception)	EEG信号（包括小波变换图像、电极间连接矩阵和原始EEG信号）	83名MDD患者