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
221	2025-07-24	Integrating radiology and histology via co-attention deep learning for predicting progression-free survival in patients with metastatic prostate cancer 2025-Jul-22, Chinese medical journal IF:7.5Q1 DOI:10.1097/CM9.0000000000003697 PMID:40693634	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
222	2025-07-24	Research Progress in Artificial Intelligence for Central Serous Chorioretinopathy: A Systematic Review 2025-Jul-22, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01209-9 PMID:40694226	review	本文综述了人工智能在中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSCR）中的应用进展，分析了挑战并概述了未来研究方向	从疾病分类发展到动态预后预测，利用多模态数据融合提高诊断准确性，并引入可解释AI（XAI）增强模型透明度和临床适用性	单中心数据依赖、观察者间标注差异、静态框架无法捕捉动态病变进展	指导个性化诊断和治疗策略	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSCR）	digital pathology	geriatric disease	多模态数据融合（OCT、OCTA、FFA）	deep learning, neural networks	image	73项原创研究（来自698条记录）
223	2025-07-24	Supervised versus unsupervised GAN for pseudo-CT synthesis in brain MR-guided radiotherapy 2025-Jul-22, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01606-1 PMID:40694229	研究论文	本研究比较了监督式（Pix2Pix）和无监督式（CycleGAN）两种深度学习方法在从T1和T2加权MR序列生成伪CT（pCT）图像中的表现	首次系统比较了监督式和无监督式生成对抗网络在MR到CT图像合成中的性能差异，并验证了其临床可行性	研究仅基于3270对图像数据，可能无法涵盖所有临床场景；未评估其他类型MR序列的适用性	评估不同深度学习方法在MR-only放射治疗计划中生成伪CT图像的性能差异	T1和T2加权MR图像与对应CT图像的配对数据	数字病理	脑肿瘤	深度学习图像合成	Pix2Pix, CycleGAN	医学影像（MRI和CT）	3270对配对的T1/T2加权MRI与CT图像
224	2025-07-24	Area detection improves the person-based performance of a deep learning system for classifying the presence of carotid artery calcifications on panoramic radiographs 2025-Jul-22, Oral radiology IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s11282-025-00843-0 PMID:40694246	research paper	本研究探讨了深度学习系统在全景X光片上诊断颈动脉钙化的效果，比较了两种不同区域检测功能的深度学习系统的性能	引入了区域检测功能（前置或同步）的深度学习系统，显著提高了在全景X光片上分类颈动脉钙化的基于个体的性能	未发现系统2和系统3之间的显著差异，可能限制了进一步优化的方向	提高在全景X光片上诊断颈动脉钙化的准确性和效率	290名患者（有颈动脉钙化）和290名对照者（无颈动脉钙化）的全景X光片	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	CNN (GoogLeNet and YOLOv7)	image	580 panoramic radiographs from 580 participants (290 patients and 290 controls)
225	2025-07-24	Integrated modeling approach for assessing sustainable concrete incorporating waste glass powder: a finite element and deep learning perspective 2025-Jul-22, Environmental science and pollution research international DOI:10.1007/s11356-025-36767-9 PMID:40694313	研究论文	本研究提出了一种结合有限元方法(FEM)和深度学习(DL)的模型，用于评估掺入废玻璃粉(WGP)作为传统胶凝材料部分替代品的混凝土的结构和力学性能	创新性地将FEM和DL相结合，评估WGP在混凝土中的性能，并通过CNN模型预测抗压强度，准确率超过92%	未提及模型在其他类型废料或不同环境条件下的适用性	评估废玻璃粉作为混凝土可持续替代材料的性能，优化配合比设计	掺废玻璃粉的混凝土	建筑材料工程	NA	有限元分析(FEM), 深度学习(DL)	CNN	材料性能数据, 力学测试数据	未明确说明具体样本数量，但包含实验验证
226	2025-07-24	EICSeg: Universal Medical Image Segmentation via Explicit In-Context Learning 2025-Jul-22, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3591565 PMID:40694460	研究论文	提出了一种名为EICSeg的通用医学图像分割框架，通过显式上下文学习（E-ICL）实现跨任务、解剖结构、标签和模态的泛化	首次将上下文学习的核心交互机制重新定义为显式检索过程（E-ICL），并整合互补的视觉基础模型（VFMs）构建端到端框架	与任务专用模型相比仍存在10.8%的性能差距	解决医学图像分割模型在新任务上的泛化问题	多模态医学图像数据	数字病理	NA	显式上下文学习（E-ICL）	SD-Adapter	医学图像	47个训练数据集和9个未见测试数据集
227	2025-07-24	mRSubLoc: A novel multi-label learning framework integrating RNA large language model for mRNA subcellular localization 2025-Jul-22, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3591454 PMID:40694461	research paper	提出了一种名为mRSubLoc的新型多标签深度学习框架，用于预测mRNA的亚细胞定位	整合了RNA大语言模型RNAErnie与one-hot编码和Word2Vec嵌入，构建了mRNA序列的全面表示，并采用TextCNN和BiLSTM结合多头自注意力机制来捕获定位特异性特征	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他数据集上的泛化能力	预测mRNA的亚细胞定位，以促进基因表达调控和靶向药物开发	mRNA序列及其亚细胞定位	natural language processing	NA	RNA large language model, one-hot encoding, Word2Vec embeddings	TextCNN, BiLSTM, multi-head self-attention mechanism, MLP	mRNA序列数据	未提及具体样本数量
228	2025-07-24	A Benchmark Framework for the Right Atrium Cavity Segmentation From LGE-MRIs 2025-Jul-22, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3590694 PMID:40694459	research paper	本研究提出了一个用于从LGE-MRIs中分割右心房腔的基准框架，采用了两阶段策略和新型3D深度学习网络RASnet	提出了一种新颖的3D深度学习网络RASnet，结合了多路径输入、多尺度特征融合模块、Vision Transformers、上下文交互机制和深度监督，解决了类别不平衡和解剖变异性的挑战	未提及具体局限性	建立一个用于右心房腔分割的基准框架，以支持心脏成像应用的准确和高效分析	右心房(RA)的LGE-MRIs图像	数字病理	心血管疾病	LGE-MRIs	3D deep learning network (RASnet), Vision Transformers	image (LGE-MRIs)	354 LGE-MRIs
229	2025-07-24	Uncertainty-Informed Screening for Safer Solvents Used in the Synthesis of Perovskites via Language Models 2025-Jul-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00612 PMID:40694668	研究论文	本文提出了一种结合BERT/ELMo和GPT的集成方法，用于提高钙钛矿合成中溶剂筛选的准确性和可靠性	通过结合BERT/ELMo的确定性精确性和GPT的上下文深度，提出了一种新的集成方法，以提高数据提取的准确性和可靠性	该方法在提高精确性的同时牺牲了召回率，且在缺乏基准数据集的情况下，需要手动验证以调整实体归一化规则	提高钙钛矿合成中溶剂筛选的准确性和可靠性	钙钛矿及其相关溶剂	自然语言处理	NA	BERT, ELMo, GPT	集成模型（BERT/ELMo + GPT）	文本	未明确说明，但提到保留部分论文用于手动验证
230	2025-07-24	A high-resolution database of historical and future climate for Africa developed with deep neural networks 2025-Jul-22, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05575-8 PMID:40695805	研究论文	本研究为非洲提供了一个可访问、全面的插值气候数据库，包含过去120年（1901年至今）的月、年、十年和30年常态气候数据，以及21世纪的多模型CMIP6气候变化预测	采用新颖的深度学习方法模拟地形降水、雨影、湖泊和海岸效应，并通过基于递减率的下采样生成高分辨率网格	讨论了该数据库的应用和局限性	为生态研究和基础设施规划提供高分辨率的气候数据	非洲地区的气候数据	机器学习	NA	深度神经网络，薄板样条插值，递减率下采样	深度神经网络	网格化气候数据	超过25,000个气候网格
231	2025-07-24	MAN-GAN: a mask-adaptive normalization based generative adversarial networks for liver multi-phase CT image generation 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-10754-z PMID:40695879	research paper	提出了一种基于掩码自适应归一化的生成对抗网络（MAN-GAN），用于从标准非对比CT扫描自动生成肝脏多期增强CT图像	引入了掩码自适应归一化和循环一致性损失的生成对抗网络，用于非对比CT到多期增强CT的转换，并在内部和外部数据集上验证了其优越性能	研究仅针对特定肝脏疾病患者，样本量相对有限，且未涵盖所有可能的肝脏病变类型	开发一种深度学习网络，实现从标准非对比CT扫描自动生成肝脏多期增强CT图像	肝脏多期增强CT图像	digital pathology	liver cancer	CT扫描	GAN	image	601名患者（374名用于训练/验证/测试，144名特定肝病患者用于内部测试，83名用于外部验证）
232	2025-07-24	Interdisciplinary framework for cyber-attacks and anomaly detection in industrial control systems using deep learning 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-89650-5 PMID:40695948	研究论文	本文提出了一种跨学科框架，旨在通过深度学习方法增强工业控制系统中的网络入侵检测系统	引入了基于注意力机制的轻量级深度神经网络（RNN、LSTM、Bi-LSTM）结合特征选择和降维技术的新型入侵检测系统框架	论文未明确提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的详细测试	提高工业控制系统对网络攻击的检测能力	工业控制系统（ICS）的网络入侵检测	机器学习	NA	特征选择、特征降维（SPCA）、深度神经网络	RNN、LSTM、Bi-LSTM	网络流量数据	三个数据集：SWaT、WADI、GHL（具体样本量未提及）
233	2025-07-24	Deep learning algorithm for the automatic assessment of axial vertebral rotation in patients with scoliosis using the Nash-Moe method 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11295-1 PMID:40695965	研究论文	提出一种基于深度学习算法的自动化评估脊柱侧凸患者轴向椎体旋转的方法	开发了一个两阶段深度学习框架，改进了Nash-Moe分类方法，采用12段分割系统和宽度比度量进行精确评估	对严重旋转病例的评估性能有限，Grade 3的召回率较低（0.33），且无法分类Grade 4	自动化评估脊柱侧凸患者的轴向椎体旋转，提高评估的准确性和效率	脊柱侧凸患者的后前位脊柱X光片	数字病理	脊柱侧凸	深度学习	CNN	图像	1080张后前位脊柱X光片，患者年龄4-18岁
234	2025-07-24	Automated identification of autism spectrum disorder from facial images using explainable deep learning models 2025-Jul-22, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11847-5 PMID:40695996	研究论文	本研究提出了一种基于可解释深度学习模型的自动化自闭症谱系障碍（ASD）面部图像识别方法	结合预训练的CNN模型（如VGG16、VGG19等）与可解释AI方法（如LIME），提高了ASD检测的准确性和可解释性	模型在不同数据集上的泛化能力可能有限	开发一种自动化、高效且可解释的ASD早期诊断方法	自闭症谱系障碍患者的面部图像	计算机视觉	自闭症谱系障碍	深度学习	CNN（包括VGG16、VGG19、InceptionV3、VGGFace和MobileNet）	图像	NA
235	2025-07-24	Identification of hypertrophic cardiomyopathy on electrocardiographic images with deep learning 2025-Jul-22, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00685-3 PMID:40696040	研究论文	开发并验证了一种深度学习模型，用于从12导联心电图图像中识别肥厚型心肌病	首次利用深度学习模型从心电图图像中检测肥厚型心肌病，且模型在不同图像格式和地点均表现稳健	模型在外部验证中使用了不同定义标准（如诊断代码），可能影响结果一致性	提高肥厚型心肌病的诊断率，实现可扩展的图像筛查	心电图图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	DL（未明确具体架构）	图像	124,553份心电图（来自66,987人），外部验证包括MIMIC-IV、AUMC和UK Biobank的数据
236	2025-07-24	Re-identification of patients from imaging features extracted by foundation models 2025-Jul-22, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01801-0 PMID:40696111	研究论文	评估基础模型提取的影像特征是否能够实现患者重新识别，并将重新识别与人口统计学特征预测相关联	首次探索了医学影像基础模型提取的特征在患者重新识别中的潜在风险	研究仅针对特定类型的医学影像（CFP、OCT和胸部X光），未涵盖其他影像类型	评估医学影像基础模型在患者隐私保护方面的潜在风险	彩色眼底照片（CFP）、光学相干断层扫描（OCT）b扫描和胸部X光影像	医学影像分析	NA	深度学习	基础模型	医学影像	内部CFP、OCT和胸部X光数据集
237	2025-07-24	AgentMRI: A Vison Language Model-Powered AI System for Self-regulating MRI Reconstruction with Multiple Degradations 2025-Jul-22, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01617-0 PMID:40696264	研究论文	介绍了一种名为AgentMRI的AI驱动系统，利用视觉语言模型(VLMs)在存在多种退化的情况下实现完全自主的磁共振成像(MRI)重建	AgentMRI不依赖手动干预或固定校正模型，而是动态检测MRI损坏并自动选择最佳校正模型进行图像重建，采用多查询VLM策略确保鲁棒的损坏检测	未提及具体局限性	开发一个完全自主的MRI重建系统，减少人工干预并优化图像质量	磁共振成像(MRI)数据	医学影像处理	NA	视觉语言模型(VLMs)，深度学习	多查询VLM策略，MRI重建、运动校正和去噪模型	MRI图像	综合脑部MRI数据集（具体数量未提及）
238	2025-07-24	A review of acupoint localization based on deep learning 2025-Jul-22, Chinese medicine IF:5.3Q1 DOI:10.1186/s13020-025-01173-3 PMID:40696423	review	本文综述了基于深度学习的穴位定位研究，分析了其原理、分类、常用数据集、评估指标及应用领域	克服了传统方法和机器学习的许多限制，显著推动了中医现代化	NA	自动穴位定位	穴位定位算法	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	NA
239	2025-07-24	Deep learning for echocardiographic assessment and risk stratification of aortic, mitral, and tricuspid regurgitation: the DELINEATE-regurgitation study 2025-Jul-21, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf248 PMID:40156921	research paper	本研究开发了一种人工智能系统，用于评估心脏瓣膜反流并预测二尖瓣反流的进展风险	开发了DELINEATE-Regurgitation和DELINEATE-MR-Progression两个AI系统，能够准确分类心脏瓣膜反流并预测二尖瓣反流进展风险，超越了已知风险因素	研究仅基于两个站点的经胸超声心动图数据，外部验证集的性能略低于内部开发/测试集	开发AI系统用于心脏瓣膜反流的评估和风险分层	主动脉反流(AR)、二尖瓣反流(MR)和三尖瓣反流(TR)患者	digital pathology	cardiovascular disease	transthoracic echocardiograms (TTEs), colour Doppler videos	deep learning	video	71,660份TTE检查，包含1,203,980个彩色多普勒视频
240	2025-07-24	Joint processing of long- and short-read sequencing data with deep learning improves variant calling 2025-Jul-21, Cell reports methods IF:4.3Q2 DOI:10.1016/j.crmeth.2025.101107 PMID:40669457	研究论文	本研究探讨了结合使用长读长和短读长测序数据通过深度学习改进变异检测的方法	提出了一种混合DeepVariant模型，首次联合处理Illumina和Nanopore数据用于种系变异检测	研究仅基于七个健康个体的数据，样本量较小	提高种系变异检测的准确性并降低测序成本	GIAB项目中七个健康个体的Nanopore测序数据	机器学习	罕见遗传病	Nanopore测序, Illumina测序	DeepVariant	测序数据	7个健康个体