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
3001	2025-05-10	Automated Cone Beam Computed Tomography Segmentation of Multiple Impacted Teeth With or Without Association to Rare Diseases: Evaluation of Four Deep Learning-Based Methods 2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.12890 PMID:39744906	research paper	评估四种基于深度学习的自动牙齿分割方法在锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中的准确性	比较了三种商业化和一种开源的深度学习解决方案在牙齿分割中的表现，特别是在多颗阻生牙患者中的应用	研究样本量较小（20例CBCT扫描），且未来深度学习解决方案的性能无法基于当前结果预测	评估深度学习解决方案在自动牙齿分割中的准确性	多颗阻生牙患者的CBCT图像	digital pathology	dental disease	CBCT	DL (deep learning)	image	20例CBCT扫描（来自多颗阻生牙患者）
3002	2025-05-10	Deep Learning-Based Three-Dimensional Analysis Reveals Distinct Patterns of Condylar Remodelling After Orthognathic Surgery in Skeletal Class III Patients 2025-Jun, Orthodontics & craniofacial research IF:2.4Q2 DOI:10.1111/ocr.12895 PMID:39754473	研究论文	本研究利用深度学习技术对骨骼III类错颌畸形患者进行下颌髁突形态变化的自动化三维分析	采用深度学习算法自动化CBCT图像的方向调整、配准、骨分割和标志点识别，并通过体素叠加和形状对应分析髁突重塑模式	样本量较小（17例患者），且为回顾性研究	评估骨骼III类错颌畸形患者双颌正颌手术后下颌髁突的形态变化	17例骨骼III类错颌畸形患者（平均年龄24.8±3.5岁）	数字病理	骨骼III类错颌畸形	CBCT扫描、深度学习算法	深度学习算法	三维医学影像	17例患者的术前和术后12-18个月CBCT扫描数据
3003	2025-05-10	A breakthrough computational strategy for efficient enzymatic digestion of walnut protein to prepare antioxidant peptides 2025-Jun-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143311 PMID:39970520	research paper	提出一种结合深度学习模型与虚拟消化的高效计算策略CAE-VD，用于制备具有特定活性的核桃蛋白抗氧化肽	首次将高精度深度学习模型（卷积自编码器，CAE）与虚拟消化（VD）相结合，指导酶的选择以高效制备天然生物活性肽（NBAPs）	研究仅针对核桃蛋白，未验证其他蛋白来源的适用性	开发高效计算策略以优化天然生物活性肽的酶法制备过程	核桃蛋白及其酶解产物	机器学习	NA	虚拟消化（VD）与深度学习建模	卷积自编码器（CAE）	肽序列数据与活性数据	未明确样本量（涉及核桃蛋白、碱性蛋白酶、胃蛋白酶和胰蛋白酶）
3004	2025-05-10	Specific glycomacropeptide detection via polyacrylamide gel electrophoresis with dual imaging and signal-fusion deep learning 2025-Jun-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.143293 PMID:39986063	研究论文	本文报告了一种结合双成像和信号融合深度学习的SDS-PAGE方法，用于牛奶样品中糖巨肽的特异性检测与分析	采用双成像（固有荧光成像和银染）生成互补检测信号，结合信号融合深度学习模型提高定量分析性能	NA	开发一种特异性、灵敏且简单的方法，用于检测和分析牛奶中的糖巨肽	牛奶样品中的糖巨肽（GMP）	机器视觉	NA	SDS-PAGE、固有荧光成像（IFI）、银染	信号融合深度学习模型	图像	NA
3005	2025-05-10	A Tc1- and Th1-T-lymphocyte-rich tumor microenvironment is a hallmark of MSI colorectal cancer 2025-Jun, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6415 PMID:40181205	research paper	该研究通过分析MSI和MSS结直肠癌患者的肿瘤微环境，揭示了T细胞亚群的组成和功能差异	首次详细描述了MSI结直肠癌中Tc1和Th1 T细胞的富集及其与免疫检查点治疗反应的关系	样本量相对有限，且仅针对结直肠癌，未涉及其他癌症类型	探究MSI和MSS结直肠癌患者肿瘤微环境中T细胞亚群的组成和功能差异	79例MSI和1,045例MSS结直肠癌患者	digital pathology	colorectal cancer	multiplex-fluorescence immunohistochemistry	CNN	image	79 MSI和1,045 MSS结直肠癌样本
3006	2025-05-10	Prediction methodology of air absorbed dose rates for Chinese cities with deep learning models 2025-Jun, Journal of environmental radioactivity IF:1.9Q3 DOI:10.1016/j.jenvrad.2025.107685 PMID:40245757	research paper	本研究提出了一种基于历史数据的城市空气吸收剂量率预测框架，并比较了三种深度学习模型在预测性能上的差异	结合CNN进行数据预处理，显著提高了处理效率，并比较了LSTM、CNN-LSTM和Bi-LSTM三种模型在预测空气吸收剂量率上的性能	研究仅针对中国部分城市，未涵盖所有地区，且Bi-LSTM模型在内陆城市的MAE值略高于LSTM模型	开发有效的城市空气吸收剂量率预测方法，以支持环境辐射防护策略的制定	中国多个城市的空气吸收剂量率监测数据	machine learning	NA	Lagrange插值法、深度学习模型	LSTM、CNN-LSTM、Bi-LSTM、CNN	监测数据	中国多个城市的空气吸收剂量率报告数据
3007	2025-05-10	Canine EEG helps human: cross-species and cross-modality epileptic seizure detection via multi-space alignment 2025-Jun, National science review IF:16.3Q1 DOI:10.1093/nsr/nwaf086 PMID:40330047	研究论文	提出一种基于跨物种和跨模态脑电图数据的多空间对齐方法，以提高癫痫发作的检测能力和理解	首次展示整合不同物种和模态的异质数据以提高基于EEG的癫痫发作检测性能的有效性	是一项初步研究，仅提供了多物种和多模态数据整合的挑战和潜力的见解	提高癫痫发作的检测能力和理解	人类和犬类的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图(EEG)	深度学习，包括领域适应和知识蒸馏	EEG信号	多个人类和犬类的表面和颅内EEG数据集
3008	2025-05-10	Zero-Shot Artifact2Artifact: Self-incentive artifact removal for photoacoustic imaging 2025-Jun, Photoacoustics IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.pacs.2025.100723 PMID:40331014	研究论文	提出了一种零样本自监督伪影去除方法ZS-A2A，用于提高三维光声成像的质量	利用超轻量网络和随机丢弃传感器数据的方法，无需训练数据或先验知识即可实现伪影去除	未提及在复杂临床环境中的验证结果	提高三维光声成像的质量	光声成像中的伪影	数字病理	NA	光声成像	超轻量网络	图像	模拟研究和动物实验
3009	2025-05-10	An Optimized Framework of QSM Mask Generation Using Deep Learning: QSMmask-Net 2025-Jun, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70057 PMID:40331503	research paper	提出了一种基于深度学习的QSM掩模生成优化框架QSMmask-Net，用于精确生成定量磁化率成像（QSM）所需的掩模	QSMmask-Net通过深度神经网络实现了精确的QSM掩模生成，其性能优于其他掩模生成方法，且与人工掩模（金标准）的差异最小	未提及具体局限性	优化QSM掩模生成方法，提高定量磁化率成像的准确性和效率	定量磁化率成像（QSM）中的掩模生成	digital pathology	NA	deep learning	deep neural network	image	模拟数据和健康对照组
3010	2025-05-10	Deep learning enabled open-set bacteria recognition using surface-enhanced Raman spectroscopy 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117245 PMID:39965415	研究论文	提出了一种基于transformer的神经网络，用于利用表面增强拉曼光谱(SERS)进行开放集细菌识别	结合分类和重建任务，通过分析重建误差拒绝未知细菌种类，提高了开放集识别的准确性	未提及具体样本数量和细菌种类范围	改进现有封闭集细菌识别方法的局限性，提高实际应用中的鲁棒性	细菌种类识别	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS)	transformer	光谱数据	NA
3011	2025-05-10	Thermo-responsive and phase-separated hydrogels for cardiac arrhythmia diagnosis with deep learning algorithms 2025-May-15, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2025.117262 PMID:39965416	研究论文	开发了一种基于水凝胶的皮肤界面电极，用于心脏心律失常的诊断，并通过深度学习算法实现高精度识别	通过温度介导的可切换氢键相互作用，实现了水凝胶电极的可编程粘附与剥离，显著提高了粘附能量的开关比	未提及长期使用的生物相容性或耐久性测试结果	开发一种可编程粘附的水凝胶电极，用于心脏心律失常的实时监测与诊断	心脏心律失常患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习算法	NA	电信号（ECG）	八种常见心律失常患者
3012	2025-05-10	Molecular surfaces modeling: Advancements in deep learning for molecular interactions and predictions 2025-05-12, Biochemical and biophysical research communications IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.bbrc.2025.151799 PMID:40239539	review	本文综述了分子表面分析领域的最新进展及其与AI技术的结合	整合AI技术与分子表面分析，揭示隐藏的模式、关系和设计原则	NA	加速分子发现和创新，推动药物开发、材料工程和催化等领域的进步	分子表面分析及其在预测建模和分子设计中的应用	machine learning	NA	AI-driven approaches	NA	molecular surface representations	NA
3013	2025-05-10	Artificial intelligence applied to ultrasound diagnosis of pelvic gynecological tumors: a systematic review and meta-analysis 2025-May-08, Gynecologic and obstetric investigation IF:2.0Q2 DOI:10.1159/000545850 PMID:40340944	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了人工智能在超声诊断盆腔妇科肿瘤中的应用效果	首次对AI在盆腔妇科肿瘤超声诊断中的研究进行了系统性回顾和荟萃分析，并与ADNEX模型进行了性能比较	大多数研究存在方法学缺陷，导致高偏倚风险，且仅少数研究包含外部验证和校准评估	评估人工智能在盆腔妇科肿瘤超声诊断中的识别和区分能力	盆腔妇科肿瘤（卵巢、子宫内膜和子宫肌层病变）	digital pathology	gynecological tumors	ultrasound imaging	deep learning, radiomics-based machine learning	image	44项研究（40项卵巢肿瘤，3项子宫内膜肿瘤，1项子宫肌层病变）
3014	2025-05-10	A multi-model deep learning approach for the identification of coronary artery calcifications within 2D coronary angiography images 2025-May-08, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03382-5 PMID:40341465	研究论文	本文提出了一种基于多模型深度学习的冠状动脉钙化识别方法，旨在通过2D冠状动脉造影图像辅助临床医生识别冠状动脉钙化	首次提出了一种结合ResNet-18分类主干和U-Net解码器架构的临床决策支持系统，用于在2D冠状动脉造影图像中识别冠状动脉钙化	样本量较小（14名患者的44幅图像采集），且未来可通过探索多辅助任务的并发使用来进一步提高分割性能	提高冠状动脉钙化（CAC）在2D冠状动脉造影图像中的识别准确性和效率	2D冠状动脉造影图像中的冠状动脉钙化	数字病理学	心血管疾病	深度学习	ResNet-18, U-Net	图像	14名患者的44幅图像采集
3015	2025-05-10	Enhanced reconstruction of atomic force microscopy cell images to super-resolution 2025-May-08, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.13423 PMID:40341533	research paper	提出了一种基于深度学习的跨模块方法，用于超分辨率重建原子力显微镜（AFM）细胞图像，整合了频率分割和自适应融合模块	开发了一种增强的空间融合结构和优化的反向投影机制，利用AFM拓扑深度学习神经网络检测AFM细胞图像特有的弱信号和复杂纹理，并设计了基于交叉的频率分割模块，有效分离和增强与细胞结构相关的特征	NA	提升AFM细胞图像的分辨率和质量，以支持细胞生物学研究和生物医学应用	AFM细胞图像	digital pathology	NA	AFM, 深度学习	对抗性超分辨率网络	image	多种细胞的AFM图像
3016	2025-05-10	Potential of artificial intelligence for radiation dose reduction in computed tomography -A scoping review 2025-May-07, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.102968 PMID:40339443	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描（CT）中减少辐射剂量的潜力，重点关注患者定位、扫描范围确定和图像重建三个关键领域	强调了人工智能在优化CT扫描协议和辐射剂量方面的创新应用，特别是在减少手动错误和克服低剂量CT设置限制方面的作用	综述的范围可能受到所选文献的限制，且未涉及AI技术在实际临床应用中可能遇到的具体挑战	评估和总结人工智能在CT辐射剂量优化中的作用	计算机断层扫描（CT）中的患者定位、扫描范围确定和图像重建	医学影像	NA	深度学习图像重建算法	深度学习	医学影像数据	90篇符合选择标准的文章
3017	2025-05-10	Deep learning model to identify and validate hypotension endotypes in surgical and critically ill patients. Comment on Br J Anaesth 2025; 134: 308-16 2025-May-07, British journal of anaesthesia IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.bja.2025.03.025 PMID:40340157	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3018	2025-05-10	Transfer learning‑based attenuation correction in 99mTc-TRODAT-1 SPECT for Parkinson's disease using realistic simulation and clinical data 2025-May-06, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-025-00756-1 PMID:40327202	研究论文	本研究探讨了利用蒙特卡洛模拟数据预训练模型进行迁移学习，以改进帕金森病DAT SPECT成像中的衰减校正性能	首次提出基于纯模拟数据预训练的迁移学习方法（TLAC-MC），在有限临床数据情况下显著提升衰减校正效果	研究依赖于模拟数据的真实性，且临床样本量相对有限（100例）	开发更有效的DAT SPECT衰减校正方法以提升帕金森病早期检测准确性	99mTc-TRODAT-1脑SPECT成像数据	数字病理学	帕金森病	蒙特卡洛模拟（MC SIMIND程序）、SPECT成像	3D cGAN（条件生成对抗网络）与U-Net	医学影像数据（SPECT）	200个数字脑模型模拟数据 + 100例真实临床SPECT数据
3019	2025-05-10	OSMlanduse a dataset of European Union land use at 10 m resolution derived from OpenStreetMap and Sentinel-2 2025-May-06, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04703-8 PMID:40328764	research paper	该研究通过融合OpenStreetMap和Sentinel-2数据，创建了一个10米分辨率的欧盟土地利用地图	首次成功在大区域范围内融合OpenStreetMap和Copernicus数据，并达到10米或更精细的空间分辨率	NA	创建一个高分辨率的欧盟土地利用地图	欧盟的土地利用情况	地理信息系统	NA	深度学习卷积神经网络	CNN	遥感图像和OpenStreetMap标签	覆盖欧盟61.8%的区域
3020	2025-05-10	The analysis of English language teaching with machine translation based on virtual reality technology 2025-May-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00592-4 PMID:40328816	研究论文	本研究探讨了虚拟现实(VR)技术与机器翻译(MT)技术在英语语言教学(ELT)中的应用效果	提出了一种基于深度学习(DL)的新型MT模型，并将其与VR技术成功整合以优化ELT质量	仅针对40名英语专业学生进行了初步测试，样本规模较小	探索VR与MT技术结合在英语教学中的应用潜力	英语语言教学(ELT)	自然语言处理	NA	深度学习(DL)	新型MT模型	文本	40名英语专业学生