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
3201	2025-08-31	Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging 2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.31.605907 PMID:39131321	研究论文	本文提出并验证了长轴向范围双螺旋点扩散函数用于哺乳动物细胞全细胞三维超分辨率成像的方法	开发了长轴向范围DH-PSF实现无拼接的全细胞3D超分辨率成像，并结合深度学习算法定位密集发射体	NA	简化厚样本（如全哺乳动物细胞）的三维超分辨率成像的实验和分析流程	荧光微球、U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1	显微成像	NA	单分子定位显微镜（SMLM）、DNA-PAINT成像、深度学习算法	深度学习	图像	荧光微球和U-2 OS细胞
3202	2025-08-31	In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763 PMID:37689178	综述	本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共晶设计中的应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法	整合并评估了机器学习、深度学习及网络推荐系统在药物共晶设计中的最新进展，同时探讨了晶体结构预测的替代方案	NA	评估计算共晶设计领域的最新技术进展，特别是机器学习相关方法的应用	药物共晶体及其理化性质	药物发现	NA	机器学习、深度学习、网络推荐系统、晶体结构预测	NA	晶体结构数据	NA
3203	2025-08-31	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络整合频率模块以提升图像重建质量	首次在深度学习中引入频率保真度概念，设计三个频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）及频率损失函数，解决现有方法忽视频率分布导致的偏差问题	NA	提升光学相干断层扫描图像的超分辨率重建能力，改善形态结构解析精度	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	条件生成对抗网络（cGAN）	图像	大规模冠状动脉OCT数据集（具体数量未注明），另包含鱼类角膜和大鼠视网膜图像验证
3204	2025-08-31	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	介绍REVEALS，一个用于通过多摄像头采集啮齿类动物行为数据的开源图形用户界面软件	开发了用户友好、开源的多摄像头控制GUI，支持同步录制并简化数据采集流程，兼容深度学习分析流程	NA	提供有效、经济且易用的多摄像头行为数据采集方法，以支持大脑功能与疾病研究	啮齿类动物（小鼠）的行为数据	行为分析	神经疾病	多摄像头视频采集，DeepLabCut姿态估计	深度学习算法（如DeepLabCut）	视频	NA
3205	2025-08-30	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	研究论文	开发了一种基于新型DVH评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗	提出了一种新型权重基DVH评分（WDS）算法，结合U型跳跃连接网络（T-Net）自动预测和分类PSQA结果	NA	预测和自动分类容积旋转调强放疗（VMAT）的患者特异性质量保证（PSQA）结果	宫颈癌患者	医学物理	宫颈癌	容积旋转调强放疗（VMAT），深度学习	U-Net类网络（T-Net），随机森林（RF），支持向量机（SVM）	CT图像，计划剂量分布	200例宫颈癌患者（109例Infinity加速器，91例Synergy加速器）
3206	2025-08-30	Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174 PMID:40561758	研究论文	本研究结合肽组学技术和深度学习方法，开发了DeepMAMP模型用于预测人乳中的抗菌肽	提出了新型MAMPs预测模型DeepMAMP，融合LightGBM、LSTM和注意力机制，准确率达81.4%	NA	开发高通量靶向方法准确预测人乳源抗菌肽（HMAMPs）	人乳中的乳源抗菌肽（MAMPs/HMAMPs）	机器学习	NA	肽组学技术	LightGBM, LSTM, attention mechanism	肽序列数据	预测311种潜在HMAMPs，实验验证6种（其中5种确认有效）
3207	2025-08-30	A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010 PMID:40610298	研究论文	提出并验证了一种新颖的两步深度学习框架，用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类，以区分恶性和良性病变	开发了结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg，并采用基于放射组学的集成学习分类器整合代谢和纹理特征	NA	改进骨转移瘤的早期诊断并促进个性化治疗规划	SPECT/CT图像中的骨转移瘤和良性骨病变	数字病理	骨转移瘤	SPECT/CT成像，放射组学分析	深度学习分割模型，集成学习分类器	医学图像	来自同一机构的SPECT/CT病例数据集，分为训练集和测试集
3208	2025-08-30	Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043 PMID:40664556	研究论文	开发并验证一种基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型，用于术前无创评估cN0甲状腺乳头状癌的风险分层	首次整合超声和细胞学图像构建多模态深度学习模型，用于术前非侵入性风险分层预测	回顾性多中心研究，样本量相对有限（总样本997例），外部验证需进一步扩展	术前准确评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层以辅助治疗决策	cN0甲状腺乳头状癌患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	多模态深度学习模型	超声图像、细胞学图像	890例训练验证患者（来自5个医疗中心），107例测试患者（来自1个医疗中心）
3209	2025-08-30	From Faster Frames to Flawless Focus: Deep Learning HASTE in Postoperative Single Sequence MRI 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.039 PMID:40562676	研究论文	本研究评估深度学习加速的HASTE序列在术后腹部MRI中检测积液的应用效果	提出深度学习加速的HASTE序列(HASTE-DL)，相比传统序列扫描时间减少46%且图像质量显著提升	回顾性研究，样本量有限(76例患者)，需进一步多中心验证	评估深度学习加速MRI序列在术后积液检测中的可行性	腹部手术后疑似感染灶的76例患者(平均年龄65±11.69岁)	医学影像分析	术后并发症	深度学习加速MRI序列(HASTE-DL)，3-T MRI扫描	深度学习	MRI图像	76例患者
3210	2025-08-30	Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists 2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240103 PMID:40811083	综述	介绍连接图像与文本的深度学习模型及其在放射学中的潜在应用	系统分类并总结了图像-文本连接模型的最新进展，包括自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构	NA	为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的入门指南	放射学工作流程和医学图像报告	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像、文本	NA
3211	2025-08-30	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	开发基于深度学习的方法，从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图	使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图，避免重复使用钆对比剂	NA	通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN (conditional Generative Adversarial Network)	MRI影像数据	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）
3212	2025-08-30	Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399 PMID:40783839	研究论文	本研究利用整合自四个来源的精选数据集，开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型	通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团，采用机器学习和深度学习模型，在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度（R²=0.92，MAE=0.40）	NA	提高有机化合物水溶性的预测准确性，以支持从药物开发到材料科学的应用	有机化合物	机器学习	NA	机器学习和深度学习	多种ML和DL模型	化学描述符、指纹和功能基团数据	1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集）
3213	2025-08-30	The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis 2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00383-025-06118-3 PMID:40824323	系统综述与荟萃分析	评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能，特别关注囊性胆道闭锁的鉴别	首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析	超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制，胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大	系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能	胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者	医学影像诊断	胆道闭锁	超声检查、荟萃分析、人工智能	深度学习	医学影像数据	基于多数据库检索的文献数据（具体样本量未明确说明）
3214	2025-08-30	Performance Evaluation of Deep Learning for the Detection and Segmentation of Thyroid Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Aug-14, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/73516 PMID:40811738	系统综述与荟萃分析	评估深度学习算法在甲状腺结节检测与分割中的诊断性能并进行系统综述与荟萃分析	首次通过系统评价和荟萃分析综合评估深度学习模型在甲状腺结节诊断中的性能，并对比临床医生诊断准确性	研究方法设计欠佳、数据集图像质量不一致、外部验证不足可能引入偏倚	评估深度学习算法诊断甲状腺结节恶性的性能，分析影响诊断效果的关键因素	甲状腺结节（TNs）的医学影像	医学影像分析	甲状腺癌	深度学习（DL）	深度学习算法	医学影像	41项符合条件的研究（分割任务14项，检测任务27项）
3215	2025-08-30	18F-FDG PET/CT-based deep radiomic models for enhancing chemotherapy response prediction in breast cancer 2025-Aug-11, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02982-0 PMID:40790010	研究论文	本研究开发了基于18F-FDG PET/CT的深度放射组学模型，用于提升乳腺癌化疗反应的早期预测精度	结合SENet深度学习模型从PET/CT图像中提取深度特征，并与传统放射组学特征融合，显著提高了化疗反应预测的准确性	研究样本量较小（60例患者），且为回顾性数据，可能存在选择偏差	提升乳腺癌患者化疗反应的早期预测能力，以优化个性化治疗策略	60例乳腺癌患者的18F-FDG PET/CT影像数据和临床记录	医学影像分析	乳腺癌	18F-FDG PET/CT成像，放射组学特征提取，深度学习	XGBoost, RF, LR, SVM, SENet	医学影像（PET/CT）	60例乳腺癌患者
3216	2025-08-30	Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0208 PMID:40736409	研究论文	评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在SMwI图像上识别黑质致密部1区异常的诊断性能影响	首次采用YOLOX目标检测和SparseInst分割模型的AI系统，并量化分析AI对不同经验放射科医生的差异化提升效果	回顾性研究设计，样本量有限（139例扫描），且仅使用单一厂商的AI软件版本	探究AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病相关影像学标志物的性能提升作用	59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI磁共振影像	计算机视觉	帕金森病	深度学习，磁共振成像（SMwI）	YOLOX, SparseInst	医学影像	139例SMwI扫描（59例患者+80例健康对照）
3217	2025-08-30	Antimicrobial Peptides Design Using Deep Learning and Rational Modifications: Activity in Bacteria, Candida albicans, and Cancer Cells 2025-Jul-11, Current microbiology IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s00284-025-04346-3 PMID:40643674	研究论文	利用深度学习和理性修饰设计抗菌肽，并在细菌、白色念珠菌和癌细胞中验证其活性	结合两种深度学习算法生成肽序列，并通过生物信息学和AI工具预测活性后进行理性修饰优化	仅对12种肽进行了体外实验验证，样本规模有限	开发高效低毒的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题	细菌（四种菌种）、白色念珠菌和乳腺癌细胞系（MCF-7）	机器学习	NA	深度学习、生物信息学分析	深度学习算法（未指定具体类型）	序列数据	26种计算机生成肽中12种进行合成和体外测试
3218	2025-08-30	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	提出一种名为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，以识别衰老引起的结构变化	开发了首个基于深度学习的自动化工具3BTRON，能够从电子显微镜图像中识别衰老相关的血脑屏障结构变化，并揭示对预测贡献最大的空间特征	模型在未见数据上的敏感性为77.8%，特异性为80.0%，识别精度仍有提升空间，且研究仅基于小鼠模型	开发自动化工具分析血脑屏障在衰老过程中的结构变化	年轻和年老小鼠大脑三个不同脑区的血脑屏障	计算机视觉	老年疾病	电子显微镜成像	深度学习框架（具体结构未说明）	图像	359个小鼠大脑样本
3219	2025-08-30	Report on the quantitative intra-voxel incoherent motion diffusion MRI reconstruction grand challenge 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17998 PMID:40665555	研究报告	报告2024年定量体素内不相干运动扩散MRI重建挑战赛的结果，旨在评估和推进从扩散MRI数据提取定量组织参数的算法	通过大规模挑战赛形式系统评估传统优化和深度学习方法在IVIM-dMRI重建中的性能，并采用基于真实数字体模的模拟k空间数据	基于模拟数据的方法虽然提供了受控环境，但需要未来研究解决真实世界的复杂性以确保临床适用性	提高扩散MRI中定量组织参数估计的准确性和鲁棒性，推动更广泛的临床采用	扩散MRI数据，特别是IVIM模型参数（灌注分数、伪扩散系数和真扩散系数）	医学影像	NA	扩散MRI（dMRI），体素内不相干运动（IVIM）模型	U-Net，深度学习（DL）方法	MRI图像数据，k空间数据	42个团队参与，7个进入最终阶段，使用基于VICTRE数字体模的模拟数据
3220	2025-08-30	Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children 2025-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.13149 PMID:40445617	研究论文	开发一种机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化，实现全医院统一风险评估	提出首个跨医院单元（急诊、病房、ICU）的统一儿科风险评估模型，优于现有单元专用工具	回顾性研究，可能存在数据偏差；深度学习模型未显示性能提升	通过机器学习早期预测住院儿童关键事件（机械通气、血管活性药物使用或死亡）	18岁以下住院儿童	机器学习	儿科疾病	极端梯度提升机（XGB），深度学习	XGBoost, 深度学习模型	临床数据（年龄、生命体征、实验室结果、合并症等）	135,621名患者来自3家三级医院