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
3061	2025-07-09	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Jul-08, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从超声数据预测骨骼肌密度，探索了一种新的基于超声的肌肉营养状态评估参数	提出了一种创新的方法，利用深度学习模型从超声图像自动预测肌肉密度，克服了传统超声评估依赖操作者经验和测量变异性的限制	研究为单中心观察性研究，未来需要在不同人群和临床环境中进行外部验证，并扩展至其他肌肉的应用	开发一种基于超声的自动化肌肉营养状态评估方法	成年参与者的腹直肌	数字病理	老年疾病	超声成像和CT	深度学习模型	图像	551名参与者（平均年龄67±17岁，323名男性），共1090张超声图像
3062	2025-07-09	Deep Learning Approach for Biomedical Image Classification 2025-Jul-08, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01590-8 PMID:40627296	review	本文全面综述了深度学习在生物医学图像分类中的应用，包括不同医疗数据类型和多种深度学习架构	系统调查了50种医疗领域的深度学习方法，并强调了公开数据集在AI驱动医疗创新中的重要作用	未提及具体临床应用验证或实际部署中的挑战	探索深度学习在生物医学图像分析中的潜在应用和未来研究方向	医疗图像数据（包括乳腺X光、组织病理学和放射学图像）	digital pathology	NA	深度学习	CNN, RNN, GAN	image	基于公开数据集的研究（未明确样本数量）
3063	2025-07-09	Automatic Identification of Dental Implant Brands with Deep Learning Algorithms 2025-Jul-08, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf054 PMID:40627380	研究论文	本研究利用深度学习算法在全景X光片上自动识别不同品牌的牙科种植体	首次应用深度学习算法在全景X光片上实现牙科种植体品牌的高精度自动分类	仅测试了四种牙科种植体品牌，未涵盖市场上所有品牌	解决牙科种植体品牌识别困难的问题	四种牙科种植体系统（NucleOSS、Medentika、Nobel和Implance）	计算机视觉	牙科疾病	CLAHE滤波器	GoogleNet, ResNet-18, VGG16, ShuffleNet	图像	5,375张裁剪后的全景X光片
3064	2025-07-09	Confidence-Driven Deep Learning Framework for Early Detection of Knee Osteoarthritis 2025-Jul-08, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3587003 PMID:40627470	research paper	提出了一种基于置信度的深度学习框架，用于早期膝关节骨关节炎（KOA）的检测	结合了多级特征提取架构和混合损失策略，通过置信度分区训练样本以提高模型鲁棒性	研究仅关注KL-0和KL-2阶段的区分，未涵盖所有KOA阶段	开发一种辅助诊断工具，提升早期KOA检测的准确性和效率	膝关节骨关节炎（KOA）患者	digital pathology	geriatric disease	深度学习	Siamese-based framework	image	Osteoarthritis Initiative (OAI) 数据集
3065	2025-07-09	Coupled Diffusion Models for Metal Artifact Reduction of Clinical Dental CBCT Images 2025-Jul-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3587131 PMID:40627491	research paper	提出一种用于减少临床牙科CBCT图像金属伪影的耦合扩散模型方法	提出耦合扩散模型（CDM），通过分别训练两个扩散模型获取先验信息，并开发噪声转换模块和MA自适应推理技术，有效利用未对齐的MA退化图像与干净图像之间的固有转换	未提及具体样本量或与其他方法的全面比较	减少牙科CBCT图像中的金属伪影，提高图像质量以辅助诊断	临床牙科CBCT图像	digital pathology	dental disease	diffusion models	CDM (Coupled Diffusion Models)	image	NA
3066	2025-07-09	ssEM Image Restoration via Diffusion Models with Multi-output Joint Strategy for Noise Estimation 2025-Jul-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584726 PMID:40627490	研究论文	本文提出了一种基于扩散模型的新方法，用于恢复ssEM图像中缺失的切片，并通过多输出联合策略进行噪声估计	利用扩散模型恢复ssEM图像缺失切片，引入自适应和可学习重建模块(ALR)及首尾切片注意力块(FLAB)，采用多输出联合策略(MJS)进行噪声估计	未明确提及具体局限性	提升ssEM图像恢复质量以改善后续分析	连续切片电子显微镜(ssEM)图像	计算机视觉	NA	扩散模型	3D CNN	3D医学图像	NA
3067	2025-07-09	Protecting Deep Learning Model Copyrights With Adversarial Example-Free Reuse Detection 2025-Jul-08, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3578664 PMID:40627481	研究论文	提出了一种基于神经元功能分析的深度神经网络模型重用检测方法（NFARD），用于保护深度学习模型版权	首次提出无需对抗样本的深度神经网络版权保护方法，利用神经元功能分析检测模型重用关系	未明确说明在极端复杂模型架构下的适用性	开发有效的深度神经网络模型版权保护技术	深度神经网络（DNNs）	机器学习	NA	神经元功能分析	DNN	测试样本	覆盖多种实际重用技术和流行数据集的基准测试集Reuse Zoo
3068	2025-07-09	FusionMVSA: Multi-View Fusion Strategy with Self-Attention for Enhancing Drug Recommendation 2025-Jul-07, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3586758 PMID:40622834	research paper	提出了一种名为FusionMVSA的创新深度学习方法，用于预测药物与疾病之间的关联	采用多视角融合策略与自注意力机制，整合多源数据并提取代表性特征	未提及具体的数据集规模或实验限制	开发动态方法整合多源数据，提升药物推荐效果	药物与疾病之间的关联	machine learning	NA	deep learning	multi-layer perceptron neural network, self-attention	biomedical data	NA
3069	2025-07-09	Real-time super-resolution structured illumination microscopy: current progress in joint space and frequency reconstruction 2025-Jul-07, Reports on progress in physics. Physical Society (Great Britain) DOI:10.1088/1361-6633/adecb1 PMID:40623425	research paper	本文提出了一种联合空间和频率重建（JSFR）框架，用于实现实时超分辨率结构光照显微镜（SIM）成像	提出了JSFR框架，显著提高了图像重建速度，并展示了其在2D-SIM、3D-SIM和非线性SIM中实时伪影减少超分辨率成像的能力	未提及具体的技术限制或实验验证的不足	改进SIM的重建算法，实现实时超分辨率成像	细胞内结构的动态相互作用	生物医学成像	NA	结构光照显微镜（SIM）	JSFR框架	图像	NA
3070	2025-07-09	Deep Learning based Collateral Scoring on Multi-Phase CTA in patients with acute ischemic stroke in MCA region 2025-Jul-07, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8911 PMID:40623825	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于评估和量化急性缺血性卒中患者的多相CT血管造影中的侧支循环	提出了一种结合定制预处理模块的深度学习分类方法，用于减少观察者变异并提高诊断效率	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发自动化侧支循环评估工具以辅助临床决策	420名急性缺血性卒中患者	数字病理学	急性缺血性卒中	多相CT血管造影(mCTA)	深度学习分类模型	医学影像	420名患者的多相CT血管造影图像
3071	2025-07-09	Radiographic Bone Texture Analysis using Deep Learning Models for Early Rheumatoid Arthritis Diagnosis 2025-Jul-07, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01579-3 PMID:40624389	research paper	使用深度学习模型对放射学骨纹理进行分析，以早期诊断类风湿性关节炎	开发了两种深度学习模型（Deep-TEN和ResNet-50）来自动化定量评估关节周围纹理，无需人工解读	模型的诊断性能仍有提升空间（AUC分别为0.69和0.73）	早期类风湿性关节炎的诊断	早期类风湿性关节炎患者和非类风湿性关节炎患者的双手放射影像	digital pathology	rheumatoid arthritis	radiography	Deep-TEN, ResNet-50	image	891例早期类风湿性关节炎患者和1237例非类风湿性关节炎患者的双手放射影像
3072	2025-07-09	Learning interpretable network dynamics via universal neural symbolic regression 2025-Jul-06, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61575-7 PMID:40617863	研究论文	开发了一种结合深度学习和预训练符号回归的通用计算工具，用于自动、高效、准确地学习复杂系统状态变化的符号模式	结合深度学习的优秀拟合能力和预训练符号回归的方程推断能力，开发了一种通用计算工具，用于学习复杂网络动态的符号模式	NA	发现复杂网络动态的支配方程，揭示复杂现象形成和演化的隐藏模式和机制	复杂网络动态	机器学习	NA	深度学习, 符号回归	NA	NA	超过十个代表性场景，包括物理学、生物化学、生态学和流行病学等领域
3073	2025-07-09	Deep learning-based extraction of Kenya's historical road network from topographic maps 2025-Jul-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05442-6 PMID:40617814	研究论文	利用深度学习技术从肯尼亚历史地形图中提取道路网络	首次将深度学习技术应用于肯尼亚历史地形图的道路网络提取，并提供了高质量的历史道路数据集	统计验证仅基于七张代表性地图，可能无法完全代表所有地图的准确性	解决肯尼亚历史道路数据缺乏的问题，为环境和社会经济分析提供数据支持	肯尼亚1950年代至1980年代的历史道路网络	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	533张历史地形图（1:50,000和1:100,000比例尺）
3074	2025-07-09	A large-scale dataset for training deep learning segmentation and tracking of extreme weather 2025-Jul-05, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05480-0 PMID:40617821	research paper	介绍了一个用于训练深度学习分割和跟踪极端天气的大规模数据集	提供了最大的专家引导、手工标记的极端天气事件分割掩码数据集	数据集虽然大，但仍需专家标注，可能限制其扩展性	解决极端天气事件检测和跟踪中数据不足的问题	极端天气事件（大气河流、热带气旋和大气阻塞事件）	machine learning	NA	深度学习分割和跟踪	NA	气象数据	49,184个标记时间步
3075	2025-07-09	Harnessing protein language model for structure-based discovery of highly efficient and robust PET hydrolases 2025-Jul-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61599-z PMID:40617831	研究论文	本研究介绍了一种名为VenusMine的蛋白质发现流程，结合蛋白质语言模型和表示树，基于结构相似性识别高效且稳健的PET水解酶	利用蛋白质语言模型和表示树进行结构相似性分析，发现具有优异性能的新型PET水解酶	仅针对PET水解酶进行研究，未涉及其他类型的塑料降解酶	开发一种新型深度学习方法来发现具有增强性能的天然PET水解酶	聚乙烯对苯二甲酸酯(PET)水解酶	生物信息学	NA	蛋白质语言模型(PLM)、X射线晶体学、分子动力学模拟	蛋白质语言模型(PLM)	蛋白质序列和结构数据	34种蛋白质进行生化验证，其中14种表现出PET降解活性
3076	2025-07-09	Enhancing remote patient monitoring with AI-driven IoMT and cloud computing technologies 2025-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09727-z PMID:40617852	研究论文	本研究提出了一种新型AI驱动的远程医疗框架，整合了IoMT、云计算和无线传感器网络，用于高效的医疗监测	提出了基于Transformer的自注意力模型(TL-SAM)，用Transformer层替代传统卷积层，改进了疾病分类；并采用改进的野马优化与Levy飞行算法(IWHOLFA)进行超参数调优	NA	通过AI增强的IoMT系统优化远程患者监测和疾病诊断	患者健康数据和实时生物传感器数据	智能医疗	NA	Transformer模型、IWHOLFA算法	TL-SAM (Transformer-based Self-Attention Model)	生物传感器数据	UCI数据集
3077	2025-07-07	Author Correction: Geometric deep learning improves generalizability of MHC-bound peptide predictions 2025-Jul-05, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08422-z PMID:40617886	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3078	2025-07-09	MIC: A deep learning tool for assigning ions and waters in cryo-EM and crystal structures 2025-Jul-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61315-x PMID:40615379	研究论文	介绍了一种名为MIC的深度学习工具，用于在冷冻电镜和晶体结构中分配离子和水分子	利用相互作用指纹表示化学环境，开发机器学习模型预测水和离子位点的身份，扩展了潜在位点身份集	未提及具体局限性	提高从实验数据中正确分类水和离子位点的准确性，以理解结构和功能并指导下游设计任务	冷冻电镜和晶体结构中的水和离子位点	机器学习	NA	冷冻电镜、X射线晶体学	深度学习模型	结构数据	多种生物分子例子
3079	2025-07-09	3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network 2025-Jul-04, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08453-6 PMID:40615521	研究论文	介绍了一种名为3BTRON的深度学习框架，用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像	提出了一种新的数据驱动方法，用于分析血脑屏障结构随年龄变化的情况	分析电子显微镜图像耗时且可能存在选择偏差	研究年龄对血脑屏障结构的影响	小鼠大脑的血脑屏障	数字病理学	老年疾病	电子显微镜(EM)	深度学习框架	图像	359个样本
3080	2025-07-09	Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy 2025-Jul-03, Discover nano DOI:10.1186/s11671-025-04291-x PMID:40608206	研究论文	本研究提出了一种基于稀疏编码的多帧超分辨率方法，用于提升同步辐射显微光谱成像的质量	该方法将位置偏移作为已知控制参数处理，提高了超分辨率精度，并针对纳米结构提取学习最优字典，即使在噪声和样本有限的情况下也能优化超分辨率过程	未明确提及具体局限性	旨在减少同步辐射显微光谱成像中的辐射损伤和样品退化，同时保持高空间分辨率	同步辐射显微光谱成像数据，特别是3D纳米级电子化学分析光谱(nano-ESCA)数据	计算机视觉	NA	稀疏编码，多帧超分辨率	稀疏编码	图像	有限样本的小型数据集