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
2581	2025-05-17	A Systematic Review of Detecting Sleep Apnea Using Deep Learning 2019-Nov-12, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s19224934 PMID:31726771	系统综述	本文系统回顾了过去十年中利用深度学习检测睡眠呼吸暂停的研究	总结了深度学习在睡眠呼吸暂停检测中的应用，包括不同深度网络的实现方式、预处理或特征提取的需求，以及各类网络的优缺点	仅涵盖了2008年至2018年的研究，可能未包括最新的技术进展	分析过去十年中发表的关于使用深度学习检测睡眠呼吸暂停的研究，回答如何实现不同的深度网络、需要何种预处理或特征提取，以及各类网络的优缺点等问题	睡眠呼吸暂停检测的深度学习研究	机器学习	睡眠呼吸暂停	深度学习	深度网络	生理信号数据	255篇论文中筛选出21篇符合标准的研究
2582	2025-05-16	Impact of deep learning reconstruction on radiation dose reduction and cancer risk in CT examinations: a real-world clinical analysis 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11212-6 PMID:39613960	research paper	本研究评估了深度学习重建（DLR）在CT检查中降低辐射剂量和癌症风险的实际效果	首次利用真实世界临床数据分析DLR对辐射诱发癌症风险的影响	研究为单中心回顾性分析，可能存在选择偏倚	评估DLR技术对CT检查辐射剂量和癌症风险的降低效果	接受全身CT检查的成年患者	medical imaging	radiation-induced cancer	deep learning reconstruction (DLR)	NA	CT scan data	5247 matched cases (pre-DLR) + 5247 matched cases (post-DLR)
2583	2024-12-12	Evaluating deep learning and radiologist performance in volumetric prostate cancer analysis with biparametric MRI and histopathologically mapped slides 2025-Jun, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04734-6 PMID:39658736	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2584	2025-05-16	Evaluation of a deep learning prostate cancer detection system on biparametric MRI against radiological reading 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11287-1 PMID:39699671	研究论文	本研究评估了一种基于双参数MRI的深度学习系统在检测临床显著性前列腺癌方面的性能，并与放射学解读进行了比较	开发了一个3D nnU-Net模型用于前列腺癌检测，在独立测试队列中表现优于放射科医生，特别是在中等和大尺寸病灶检测上	对小病灶的检测仍然具有挑战性	评估深度学习系统在前列腺癌检测中的性能	临床显著性前列腺癌(csPCa)，定义为Gleason Grade Group (GGG) ≥ 2	数字病理	前列腺癌	双参数MRI(bpMRI)	3D nnU-Net	医学影像	训练集4381例bpMRI病例(3800阳性，581阴性)，测试集328例来自PROSTATEx数据集
2585	2025-05-16	MRI-derived deep learning models for predicting 1p/19q codeletion status in glioma patients: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-May-15, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03631-z PMID:40369298	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于MRI的深度学习模型在预测胶质瘤患者1p/19q共缺失状态中的表现	首次对MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性进行了系统评价和荟萃分析	纳入研究的质量参差不齐，仅有两项研究质量较低，且存在显著的异质性	评估MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性	胶质瘤患者	digital pathology	glioma	MRI	DL	image	20项研究纳入系统综述，其中10项研究进行了荟萃分析
2586	2025-05-16	The Lack of Neurofeedback Training Regulation Guidance and Process Evaluation May be a Source of Controversy in Post-Traumatic Stress Disorder-Neurofeedback Research: A Systematic Review and Statistical Analysis 2025-May-15, Brain connectivity IF:2.4Q3 DOI:10.1089/brain.2024.0084 PMID:40371570	系统性综述	本文对创伤后应激障碍（PTSD）神经反馈（NF）研究进行了系统性综述和统计分析，探讨了现有研究的不足并提出了改进方向	首次对PTSD-NF研究进行了全面的统计分析和分类，提出了改进NF过程评估机制和调制指导的建议	研究仅纳入了31项原始研究，样本量较小（EEG-NF平均17.4人，fMRI-NF平均14.6人），且缺乏深度学习方法的运用	探讨PTSD-NF研究中存在的问题并提出改进方向	创伤后应激障碍（PTSD）患者	脑机接口	创伤后应激障碍	脑电图神经反馈（EEG-NF）和功能磁共振成像神经反馈（fMRI-NF）	传统统计方法和基础机器学习方法	神经信号数据	EEG-NF研究平均17.4人（SD 7.13），fMRI-NF研究平均14.6人（SD 6.37）
2587	2025-05-16	De Novo Design of Highly Stable Binders Targeting Dihydrofolate Reductase in Klebsiella pneumoniae 2025-May-15, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26835 PMID:40371895	研究论文	本研究旨在设计针对肺炎克雷伯菌二氢叶酸还原酶（DHFR）的新型治疗性抑制剂，利用深度学习生物信息学技术设计具有细胞穿透特性的稳定肽	采用深度学习模型（OmegaFold、ProteinMPNN）设计全新抑制剂，并通过添加细胞穿透肽（CPP）基序增强递送效果	计算模型在预测体内行为方面存在局限性，需进一步体外和体内实验验证	设计针对肺炎克雷伯菌DHFR蛋白的新型治疗性抑制剂，以应对细菌耐药性问题	肺炎克雷伯菌的DHFR蛋白	生物信息学	细菌感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	OmegaFold、ProteinMPNN	蛋白质序列	60个全新结合剂，生成7200个序列，最终筛选出10个序列
2588	2025-05-16	Artificial Intelligence in Surgical Training and Applications to Otolaryngology: A Scoping Review 2025-May-15, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32246 PMID:40371996	综述	本文探讨了人工智能在耳鼻喉科手术技能评估和教育中的应用进展	利用AI技术提供客观、数据驱动的手术技能评估，替代传统主观评估方法	纳入研究数量有限（34项），且AI评估准确率存在较大波动（60%-100%）	评估人工智能在手术技能评估中的应用潜力，特别是在耳鼻喉科教育领域	手术技能评估研究，包括基础手术任务和特定外科手术程序	计算机视觉	耳鼻喉科疾病	深度学习、机器学习、计算机视觉技术	NA	运动学数据、运动数据、力数据、手术视频	34项符合条件的研究
2589	2025-05-16	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 2025-May-15, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性	使用深度学习模型SpineNet进行腰椎间盘退变分级，并与放射科医生的视觉分级进行长期随访比较	样本量较小（19名男性志愿者），且仅针对男性进行研究	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性	19名男性志愿者的腰椎间盘MRI数据	数字病理	腰椎间盘退变	MRI	CNN	图像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，随访14年后51岁
2590	2025-05-16	Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults 2025-May-15, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07515-z PMID:40372459	research paper	该研究通过深度学习从视频中估算峰值跳跃功率（vJP），并与真实跳跃功率（gJP）进行了比较，同时探讨了vJP与肌肉减少症、年龄和肌肉参数的关系	提出了一种基于深度学习的无标记监测峰值跳跃功率的方法，并验证了其在日常生活中的可行性	NA	探讨视频估算的峰值跳跃功率与肌肉减少症及身体机能的关系	成年人	computer vision	geriatric disease	deep learning	NA	video	NA
2591	2025-05-16	Application of deep learning with fractal images to sparse-view CT 2025-May-15, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03378-1 PMID:40372595	研究论文	本研究探讨了使用分形图像进行预训练以提高稀疏视图CT图像质量的方法	利用非医学分形图像进行预训练，减少对医学图像数量的依赖，提高稀疏视图CT图像重建质量	研究仅使用了CHAOS数据集中的医学图像，可能无法涵盖所有临床场景	提高稀疏视图CT图像重建质量，减少对大量医学训练图像的依赖	稀疏视图CT图像	计算机视觉	NA	迭代函数系统(IFS)、滤波反投影(FBP)	FBPConvNet、WNet	图像	医学图像从5000减少到1000（减少80%）
2592	2025-05-16	AI-based metal artefact correction algorithm for radiotherapy patients with dental hardware in head and neck CT: Towards precise imaging 2025-May-14, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf038 PMID:40366748	research paper	研究AI-based金属伪影校正算法在头颈部CT中对放疗患者牙科硬件的临床效果	提出了一种基于深度学习的AI-MAC技术，首次在体内研究中展示了其在减少金属伪影同时保留器官可视化方面的能力	样本量较小（仅41例患者），且未探讨AI-MAC在不同类型牙科硬件上的泛化性能	评估AI-based金属伪影校正算法在头颈部CT中的临床效果	41例带有不可移除牙科硬件的头颈部放疗患者	digital pathology	head and neck cancer	CT imaging, deep learning	deep learning-based algorithm (AI-MAC)	CT images	41例患者
2593	2025-05-16	PhenoLearn: A user-friendly Toolkit for Image Annotation and Deep Learning-Based Phenotyping for Biological Datasets 2025-May-14, Journal of evolutionary biology IF:2.1Q3 DOI:10.1093/jeb/voaf058 PMID:40366779	research paper	介绍了一个名为PhenoLearn的用户友好工具包，用于生物数据集的图像标注和基于深度学习的表型分析	开发了一个集成图形用户界面(GUIs)的工具包，使没有深度计算专业知识的生物学家也能轻松使用深度学习进行图像标注	未提及具体的技术限制或性能瓶颈	为生物学家提供一个易于使用的工具，以促进大规模表型性状分析	2D标本图像	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	一个小演示数据集（具体数量未提及）
2594	2025-05-16	Explainable Machine Learning for ETR and Drug Chameleonicity 2025-May-14, Journal of medicinal chemistry IF:6.8Q1 DOI:10.1021/acs.jmedchem.5c00536 PMID:40367343	research paper	本文提出了一种可解释的机器学习方法，用于识别分子中的‘热点’区域，以指导bRo5药物的口服吸收设计	首次在bRo5 3D领域中开发了可解释的深度学习模型，用于预测EPSA并定位影响分子变色性的极性降低‘热点’	传统方法依赖于计算密集型的3D物理建模或经典描述符，这些方法不能完全解释bRo5药物的行为	开发一种可解释的机器学习模型，以指导bRo5药物的化学设计和优化	大环化合物、PROTACs和其他bRo5药物	machine learning	NA	deep learning	interpretable deep learning model	molecular data	数千种大环化合物、PROTACs和其他bRo5药物
2595	2025-05-16	HDXRank: A Deep Learning Framework for Ranking Protein Complex Predictions with Hydrogen-Deuterium Exchange Data 2025-May-14, Journal of chemical theory and computation IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jctc.5c00175 PMID:40367339	研究论文	开发了一个基于图神经网络（GNN）的框架HDXRank，用于利用氢-氘交换（HDX）实验数据对蛋白质复合物预测候选结构进行排序	HDXRank是一个新颖的框架，能够将HDX数据整合到蛋白质复合物建模流程中，通过捕捉局部结构特征来提高预测准确性	未明确提及具体局限性	提高蛋白质复合物结构预测的准确性	蛋白质复合物	机器学习	NA	氢-氘交换（HDX）实验	图神经网络（GNN）	实验数据	新策划的HDX数据集
2596	2025-05-16	Cost-effectiveness of opportunistic osteoporosis screening using chest radiographs with deep learning in Germany 2025-May-13, Aging clinical and experimental research IF:3.4Q2 DOI:10.1007/s40520-025-03048-x PMID:40355760	research paper	评估在德国50岁及以上女性中使用深度学习模型对胸部X光片进行机会性骨质疏松筛查的成本效益	利用AI驱动的胸部X光片进行骨质疏松筛查，提高早期检测率，降低骨折风险，改善公共卫生结果	研究基于德国骨质疏松指南和AI模型准确性，可能在其他地区或不同指南下结果不同	评估AI驱动的胸部X光片在骨质疏松筛查中的成本效益	德国50岁及以上的女性	digital pathology	geriatric disease	deep learning	NA	image	NA
2597	2025-05-16	Text-Assisted Vision Model for Medical Image Segmentation 2025-May-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3569491 PMID:40366847	research paper	提出了一种文本辅助视觉模型（TAV），用于医学图像分割，通过新型的三引导注意力模块（TGAM）提升分割精度	引入了三引导注意力模块（TGAM），能够计算视觉-视觉、语言-语言和语言-视觉注意力，有效利用文本报告提升图像分割性能	未明确提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	提高医学图像分割的精确度，以支持自动化诊断和治疗规划	医学图像及其对应的文本报告	digital pathology	NA	deep learning	TAV with TGAM	image, text	两个流行数据集中的图像及对应文本注释
2598	2025-05-16	An Interpretable AI for Smart Homes: Identifying Fall Prevention Strategies for Older Adults Using Multimodal Deep Learning 2025-May-13, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3569891 PMID:40366850	research paper	开发了一个可解释的AI框架，用于通过多模态深度学习识别老年人跌倒预防策略	使用BiCrossNet架构的多模态预测模型，结合静态和时间序列数据，通过PIMP和SHAP方法解释特征重要性	NA	识别老年人家庭跌倒预防策略	老年人	machine learning	geriatric disease	multimodal deep learning	BiCrossNet	multimodal (static and timeseries data)	12,540 data points
2599	2025-05-16	A New Biomarker of Aging Derived From Electrocardiograms Improves Risk Prediction of Incident Cardiovascular Disease 2025-May-13, JACC. Advances DOI:10.1016/j.jacadv.2025.101764 PMID:40367762	research paper	本研究评估了一种基于深度学习的生物标志物δ-age在心血管疾病初级预防模型中的潜在价值	引入了一种新的心血管老化生物标志物δ-age，并通过实证研究验证其在改善心血管疾病风险预测中的效果	样本量相对较小（7,108人），且随访时间较短（中位5.9年）	评估δ-age生物标志物在心血管疾病初级预防模型中的增量价值	7,108名挪威Tromsø研究的参与者	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	Cox proportional hazards regression	electrocardiograms	7,108名男性和女性参与者
2600	2025-05-16	Deep learning applications in prosthodontics: A systematic review 2025-May-13, The Journal of prosthetic dentistry IF:4.3Q1 DOI:10.1016/j.prosdent.2025.04.009 PMID:40368705	systematic review	本文系统综述了深度学习在修复牙科中的应用，包括修复体设计、治疗计划辅助、颜色匹配及地标检测等方面	首次系统评估了深度学习在修复牙科中的多种应用，并总结了当前研究的主要方向和成果	研究方法缺乏标准化，且部分研究存在偏倚风险，需进一步验证以确保临床可靠性	评估深度学习在修复牙科中的应用，特别是在修复体设计、治疗计划辅助和颜色匹配等方面的效果	牙科修复体（如嵌体、高嵌体、牙冠及固定牙科修复体）及其相关治疗过程	digital pathology	dental disease	deep learning	CNN, GAN	image	31 studies (from 3359 screened)