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
301	2025-06-17	A multi-modal dental dataset for semi-supervised deep learning image segmentation 2025-Jan-20, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-04306-9 PMID:39833232	research paper	本文介绍了一个用于半监督深度学习图像分割的多模态牙科数据集STS-Tooth，包含二维和三维牙科影像数据	首个结合牙科全景X射线(PXI)和锥形束计算机断层扫描(CBCT)的多模态数据集，也是目前最大的牙齿分割数据集	未提及数据集的多样性或可能存在的标注偏差	解决公开牙科影像数据稀缺问题，推动牙齿分割技术的发展	牙齿分割任务	digital pathology	dental disease	deep learning	semi-supervised learning	image	STS-2D-Tooth包含4,000张图像和900个标注掩膜；STS-3D-Tooth包含148,400个未标注扫描和8,800个标注掩膜
302	2025-06-17	A novel dataset for nuclei and tissue segmentation in melanoma with baseline nuclei segmentation and tissue segmentation benchmarks 2025-Jan-06, GigaScience IF:11.8Q1 DOI:10.1093/gigascience/giaf011 PMID:39970004	research paper	该研究创建了一个名为PUMA的数据集，用于开发黑色素瘤特异性细胞核和组织分割模型，并评估了几种最先进的深度学习模型的性能	PUMA数据集是首个可用于开发黑色素瘤特异性细胞核和组织分割模型的数据集，并展示了如何通过启发式后处理进一步提高模型性能	当前深度学习模型在公开可访问性或性能方面存在不足，且手动TIL评估易受观察者间变异性的影响	开发能够一致性地评估TILs和其他免疫细胞亚群的深度学习模型，以提高预后和预测价值	黑色素瘤组织中的细胞核和组织	digital pathology	melanoma	deep learning	Hover-NeXt	image	155个原发性和155个转移性黑色素瘤的H&E染色区域
303	2025-06-17	Automatic pituitary adenoma segmentation and identification of cavernous sinus invasion via multitask learning 2025-Jan, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106756 PMID:39689622	research paper	本研究开发了一种多任务深度学习模型，用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵袭识别	提出了一种结合分割和分类任务的多任务多轴注意力UNet框架（MTMAU-Net），在分割和分类任务中均表现优于单任务模型和Knosp分级系统	研究样本主要来自两个机构，可能影响模型的泛化能力	开发一种深度学习模型，用于垂体大腺瘤分割和海绵窦侵袭识别	垂体大腺瘤患者	digital pathology	pituitary adenoma	deep learning	MTMAU-Net	image	926例垂体大腺瘤患者（816例来自机构1用于模型训练，110例来自机构2用于模型验证）
304	2025-06-17	[Evaluation of Low-contrast Detectability of Different Reconstruction Algorithms and Noise Reduction Intensities in the Upper Abdominal Pseudo-human Phantom] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1507 PMID:40518302	research paper	研究比较了不同重建算法和降噪强度在上腹部伪人体模中的低对比度检测性能	首次在腹部CT检查中比较了FBP、混合IR和基于深度学习的重建方法（DLR for body, DLR for body sharp）的低对比度检测性能	研究使用的是伪人体模而非真实患者数据，且仅评估了低频噪声抑制的局限性	评估重建算法和降噪强度对腹部CT低对比度检测性能的影响	上腹部伪人体模	医学影像	NA	CT扫描	DLR（基于深度学习的重建方法）	医学影像	四种辐射剂量条件和三种降噪强度下的伪人体模数据
305	2025-06-17	Abdominal Body Composition Reference Ranges and Association With Chronic Conditions in an Age- and Sex-Stratified Representative Sample of a Geographically Defined American Population 2024-04-01, The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences DOI:10.1093/gerona/glae055 PMID:38373180	research paper	该研究通过腹部CT扫描量化身体成分，并建立了与年龄和性别分层的一般人群相关的参考范围，同时探讨了这些指标与慢性疾病的关系	首次在一般人群中定义了基于CT的身体成分测量（如肥胖、肌肉减少症和骨丢失）的参考范围，并利用深度学习算法自动化分析	研究样本仅来自美国明尼苏达州南部和威斯康星州西部的27个县，可能无法完全代表其他地理或种族群体	建立基于CT的身体成分参考范围，并分析其与慢性疾病的关联	20至89岁的4,900名接受腹部CT检查的个体	digital pathology	geriatric disease	腹部CT扫描、深度学习算法	深度学习模型（未指定具体类型）	医学影像（CT图像）	4,649名具有地理代表性的个体
306	2025-06-17	Application of ChatGPT in Routine Diagnostic Pathology: Promises, Pitfalls, and Potential Future Directions 2024-Jan-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000406 PMID:37501529	文献综述	本文综述了ChatGPT在常规诊断病理学中的应用现状、前景、潜在问题及未来发展方向	探讨了ChatGPT这一新兴自然语言处理技术在病理诊断领域的应用潜力及其面临的挑战	目前关于ChatGPT在病理学领域应用的研究数据仍较为有限	评估ChatGPT在诊断病理学中的应用价值	ChatGPT及其在病理诊断中的应用	数字病理学	NA	自然语言处理	大型语言模型(LLM)	文本	NA
307	2025-06-16	Detection of ninhydrin-glyphosate in groundwater via the colour chart-assisted digital camera method 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126253 PMID:40273772	研究论文	本研究介绍了一种新颖的一次性多标准色卡应用，通过三种仪器（颜色可见分光光度计、数码单反相机和移动相机）分析地下水样品中的草甘膦含量	首次将一次性多标准色卡应用于三种不同仪器进行草甘膦检测，并探索了通过人眼模型颜色空间分析数据的方法	数码单反相机存在离子干扰导致浓度高估，而颜色可见分光光度计受磷酸盐和硝酸盐影响	开发一种实时监测地下水草甘膦含量的经济高效、用户友好的即时检测技术	地下水样品中的草甘膦	环境监测	NA	颜色可见分光光度计、数码相机分析	NA	图像、光谱数据	75 mL 地下水样品（浓度范围50-500 ng/mL）
308	2025-06-16	Automatic deep learning segmentation of mandibular periodontal bone topography on cone-beam computed tomography images 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105813 PMID:40373868	research paper	本研究评估了一种基于多阶段分割残差网络（SegResNet）的深度学习模型在自动分割III期和IV期牙周炎患者锥形束计算机断层扫描（CBCT）图像中的性能	提出了一种基于SegResNet的深度学习模型，用于自动分割牙周炎患者的CBCT图像，相比半自动方法减少了47倍的分割时间	模型在牙周区域颊侧的一致性较低，需提高其稳健性以增强整体可靠性和一致性	评估深度学习模型在牙周炎患者CBCT图像分割中的性能和准确性	III期和IV期牙周炎患者的CBCT图像	digital pathology	periodontitis	CBCT	SegResNet	image	70例CBCT扫描用于训练和验证，10例独立CBCT扫描用于测试
309	2025-06-16	Fully automated evaluation of condylar remodeling after orthognathic surgery in skeletal class II patients using deep learning and landmarks 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105819 PMID:40389149	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习和解剖标志的全自动方法，用于评估骨骼II类患者正颌手术后的髁突重塑	结合解剖标志引导的分割与配准，实现了髁突重塑评估的全自动化流程，效率提升150倍	研究样本量未明确说明，且方法在极端重塑情况下的适用性有待验证	开发高效准确的正颌手术预后评估工具	骨骼II类正颌手术患者的髁突结构	数字病理	颞下颌关节紊乱	CT成像、ICP配准算法	V-Net	3D医学影像	NA
310	2025-06-16	Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis 2025-Aug, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842 PMID:40414275	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的口腔内扫描三维牙冠分割的准确性和时间效率	首次通过荟萃分析量化了深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效率，并比较了不同牙齿类型的分割效果	纳入研究存在数据选择和指标测试的异质性，且目前算法尚不能精确分割牙龈边界	评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效率	口腔内扫描图像中的牙冠分割	数字病理	牙科疾病	深度学习图像分割	深度学习（未指定具体模型）	三维口腔内扫描图像	44项符合纳入标准的研究（来自1220篇初步检索文献）
311	2025-06-16	Artificial intelligence revolution in drug discovery: A paradigm shift in pharmaceutical innovation 2025-Jul-25, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.125789 PMID:40451590	综述	本文探讨了人工智能在药物发现中的革命性作用及其对制药创新的影响	利用AI技术（如ML、DL和NLP）优化药物开发的多个阶段，包括靶点识别、先导化合物优化和新药设计	数据可及性有限、多样化数据集的整合、AI模型的可解释性以及伦理问题	探讨人工智能如何改变药物发现过程，提高效率并降低成本	药物发现过程中的各个阶段，如靶点识别、先导化合物优化和新药设计	人工智能在制药领域的应用	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）	AlphaFold、AtomNet	化学和生物数据	NA
312	2025-06-16	Deep learning model for low-dose CT late iodine enhancement imaging and extracellular volume quantification 2025-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11288-0 PMID:39704803	研究论文	开发并验证了用于降噪晚期碘增强（LIE）图像并实现准确细胞外体积（ECV）量化的深度学习模型	提出了两种深度学习模型（RDN和cGAN）用于降噪LIE图像，并显著提高了图像质量和ECV量化准确性	研究为回顾性设计，样本量相对有限（423例患者）	开发能够降噪LIE图像并准确量化ECV的深度学习模型	胸部不适患者的心肌灌注CT+血管造影CT+LIE图像	医学影像分析	心血管疾病	CT成像	RDN（残差密集网络）和cGAN（条件生成对抗网络）	医学影像	423例患者（182例训练集，48例调参集，92例内部验证集，101例外部验证集）
313	2025-06-16	Generalizability, robustness, and correction bias of segmentations of thoracic organs at risk in CT images 2025-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11321-2 PMID:39738559	research paper	评估和比较两种先进的深度学习方法在CT图像中分割四个胸部风险器官（食管、气管、心脏和主动脉）的性能	比较多器官分割方法和多个单器官模型融合方法，评估其对抗扰动的鲁棒性和外部数据集的泛化能力，并探讨专家校正引入的潜在偏差	专家校正可能引入偏差，需要手动标注的测试集来评估方法性能	提高放射治疗计划中胸部风险器官分割的效率和准确性	胸部风险器官（食管、气管、心脏和主动脉）	digital pathology	NA	CT成像	nnU-Net	image	NA
314	2025-06-16	Deep learning-based image domain reconstruction enhances image quality and pulmonary nodule detection in ultralow-dose CT with adaptive statistical iterative reconstruction-V 2025-Jul, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11317-y PMID:39792163	research paper	该研究评估了基于深度学习的图像域重建在超低剂量CT（ULDCT）中的应用，以提升图像质量和肺结节检测能力	首次在超低剂量CT中应用深度学习图像重建（DLIR）技术，显著提升了图像质量和结节检测率	研究仅针对肺结节检测，未涉及其他肺部病变的检测效果	评估深度学习图像重建技术在超低剂量CT中的性能	210名接受肺癌筛查的患者	digital pathology	lung cancer	deep learning image reconstruction (DLIR), adaptive statistical iterative reconstruction-V (ASiR-V)	deep learning	image	210名患者的463个肺结节
315	2025-06-16	Deep learning-based time-of-flight (ToF) enhancement of non-ToF PET scans for different radiotracers 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07119-z PMID:39964543	research paper	本文评估了一种基于深度学习的飞行时间（DLToF）模型，用于提升非飞行时间PET图像的质量，针对不同示踪剂	开发了三种不同强度的DLToF模型（低、中、高），适用于多种示踪剂，并在多个国际站点进行验证	研究仅基于GE Discovery MI（DMI）飞行时间扫描仪的数据，可能不适用于其他设备	提升非飞行时间PET图像的质量，使其接近飞行时间PET图像的水平	PET图像，特别是使用不同示踪剂的非飞行时间PET图像	digital pathology	NA	深度学习，3D残差U-NET模型	3D residual U-NET	image	309个训练数据集和33个验证数据集，测试集包含60个DMI数据集（4种示踪剂，每种15次检查）
316	2025-06-16	Artificial intelligence-powered coronary artery disease diagnosis from SPECT myocardial perfusion imaging: a comprehensive deep learning study 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07145-x PMID:39976703	研究论文	本研究利用深度学习方法开发了基于SPECT心肌灌注成像的冠状动脉疾病诊断模型	采用了13种不同的深度学习模型和4种输入类型，结合数据增强和半监督学习策略，显著提升了CAD诊断性能	模型仅在LAD区域表现出良好性能，对其他冠状动脉区域的适用性有限	开发基于深度学习的冠状动脉疾病自动诊断系统	940名接受SPECT-MPI检查的患者（其中281名有ICA数据）	数字病理	心血管疾病	SPECT-MPI, 侵入性冠状动脉造影(ICA)	DenseNet201, ResNet152V2, InceptionResNetV2等13种深度学习模型	医学影像（SPECT-MPI极坐标图）	940例患者（281例有ICA数据）
317	2025-06-16	Unraveling the neural dynamics of mathematical interference in english reading: A novel approach with deep learning and fNIRS data 2025-Jul, Brain research bulletin IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.brainresbull.2025.111398 PMID:40409600	研究论文	本研究通过结合fNIRS、深度学习和数据挖掘技术，探讨了英语学习中的数学认知干扰机制	提出了一种名为AC-LSTM的新型深度学习模型，结合了Transformer和LSTM架构，用于识别英语学习过程中的数学认知残留	NA	探究英语学习与数学认知之间的神经机制	英语学习过程中的数学认知干扰	教育神经科学	NA	fNIRS, 深度学习, 数据挖掘	AC-LSTM (结合Transformer和LSTM架构)	fNIRS数据	NA
318	2025-06-16	Intergenerational inequity from hydrological drought in a warming world 2025-Jul, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125988 PMID:40449421	research paper	该研究量化了全球变暖背景下不同世代面临的水文干旱风险，揭示了气候变化导致的代际不平等问题	首次构建了干旱模拟的级联模型链，量化了2020年和1960年出生人群的终身干旱暴露差异	研究基于SSP5-85情景和5个GCM输出，结果可能受限于气候模型的不确定性	评估全球变暖对不同世代水文干旱暴露的影响	全球4091个流域的水文干旱演变	气候变化	NA	混合陆地模型、深度学习和多模型集成	深度学习模型	气候模型输出和水文数据	4091个流域
319	2025-06-16	Formation mechanism analysis and the prediction for compound flood arising from rainstorm and tide using explainable artificial intelligence 2025-Jul, Journal of environmental management IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.jenvman.2025.125858 PMID:40450943	research paper	该研究提出了一种可解释人工智能框架，用于分析暴雨和潮汐引发的复合洪水形成机制并进行预测	结合LSTM网络和多头注意力机制作为城市洪水模拟的替代模型，并利用SHAP方法解释模型决策过程，揭示复合洪水场景中的关键驱动因素及其相互作用	模型性能略低于基于物理的模型	提高洪水模拟的准确性和透明度，分析复合洪水的形成机制	沿海城市暴雨和潮汐引发的复合洪水	machine learning	NA	XAI, SHAP	LSTM, MHA	NA	NA
320	2025-06-16	Approaches for Measuring and Predicting Fouling During Thermal Processing of Dairy Solutions 2025-Jul, Comprehensive reviews in food science and food safety IF:12.0Q1 DOI:10.1111/1541-4337.70209 PMID:40511546	综述	本文综述了乳制品热处理过程中污垢测量和预测的当前方法，强调了科学原理、技术成熟度和工业适用性	与现有主要关注污垢量化的综述不同，本文突出了向预测驱动方法的转变，以控制和最小化污垢	讨论了各种测量和预测方法在灵敏度、可扩展性和工业稳健性方面的局限性	改善乳制品热处理过程中的污垢管理，优化清洁计划，提高工艺效率	乳制品热处理过程中的污垢	食品工程	NA	声学、光谱学和电化学传感器、深度学习、计算流体动力学和量纲分析技术	深度学习	过程数据	NA