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
3221	2025-04-05	Hypermetabolic pulmonary lesions detection and diagnosis based on PET/CT imaging and deep learning models 2025-Apr-04, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07215-0 PMID:40183951	研究论文	本研究开发并评估了基于PET/CT成像和深度学习模型的超代谢性肺部病变检测与分类方法	采用多维联合网络结合图像块和二维投影进行分类，性能优于传统放射组学方法	假阳性分割主要对应于邻近区域的可疑病变，特别是淋巴结	开发用于超代谢性肺部病变检测和分类的深度学习模型	超代谢性肺部病变（良性、肺癌、肺淋巴瘤和转移瘤）	数字病理学	肺癌	PET/CT成像	深度学习模型（多维联合网络）	医学影像（PET/CT）	647例（409男/238女），来自5个中心超过8年的数据
3222	2025-04-05	Interpretable multimodal deep learning model for predicting post-surgical international society of urological pathology grade in primary prostate cancer 2025-Apr-04, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07248-5 PMID:40183953	研究论文	开发了一种可解释的多模态深度学习模型，用于预测前列腺癌术后国际泌尿病理学会分级	整合了18F-PSMA-PET/CT成像特征与临床变量，构建了可解释的多模态融合模型，显著优于术前活检Gleason评分	研究为回顾性设计，样本量相对有限（222例患者）	提高前列腺癌病理分级的准确性，优化手术规划和个性化治疗策略	前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	18F-PSMA-PET/CT成像，深度迁移学习	多模态融合模型	医学影像（PET/CT），临床参数	222例前列腺癌患者（2020-2024年）
3223	2025-04-05	Using generative adversarial deep learning networks to synthesize cerebrovascular reactivity imaging from pre-acetazolamide arterial spin labeling in moyamoya disease 2025-Apr-04, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03605-1 PMID:40183965	研究论文	使用生成对抗网络（GANs）从基线动脉自旋标记（ASL）MRI合成脑血管反应性（CVR）图像，以替代需要乙酰唑胺（ACZ）挑战的传统方法	首次利用GANs从基线ASL MRI合成CVR图像，无需ACZ挑战，为临床提供了一种新的无创检测方法	合成CVR图像的质量和准确性仍需进一步验证，特别是在不同疾病和更大样本中的应用	开发一种无需ACZ挑战的CVR测量方法，以扩大其在临床中的应用	203例烟雾病患者的3248张ASL脑血流（CBF）图像	数字病理	烟雾病	动脉自旋标记（ASL）MRI	GAN（Pixel-to-Pixel GAN）	图像	203例烟雾病患者，共3248张ASL CBF图像（2640张用于训练，608张用于测试）
3224	2025-04-05	Hyaluronan network remodeling by ZEB1 and ITIH2 enhances the motility and invasiveness of cancer cells 2025-Apr-03, The Journal of clinical investigation IF:13.3Q1 DOI:10.1172/JCI180570 PMID:40178908	研究论文	研究透明质酸（HA）网络在肿瘤微环境中如何通过ZEB1和ITIH2调控癌细胞运动和侵袭	揭示了ZEB1通过调控ITIH2、HAS2和CD44重塑HA网络的新机制，并利用深度学习算法发现ITIH2抑制剂sincalide	研究主要基于体外实验和小鼠模型，尚未在临床环境中验证	探索HA网络在肺癌细胞运动和侵袭中的作用及其调控机制	肺癌细胞、癌症相关成纤维细胞	肿瘤生物学	肺癌	深度学习算法、共培养实验	深度学习药物-靶点相互作用算法	实验数据	小鼠模型和体外培养的肺癌细胞
3225	2025-04-05	Artificial Intelligence for the Detection of Patient-Ventilator Asynchrony 2025-Apr-03, Respiratory care IF:2.4Q2 DOI:10.1089/respcare.12540 PMID:40178919	综述	本文综述了人工智能在检测患者-呼吸机异步（PVA）中的应用及其潜力	展示了AI模型在PVA检测中的高准确性和跨人群、异步类型的适用性	需要进一步在不同临床环境和患者群体中进行模型验证	评估AI在PVA检测和量化中的应用及其效果	患者-呼吸机异步（PVA）	人工智能在医疗中的应用	呼吸系统疾病	机器学习和深度学习	ML和深度学习模型	呼吸数据	332名参与者，分析超过580万次呼吸
3226	2025-04-05	Towards Better Cephalometric Landmark Detection with Diffusion Data Generation 2025-Apr-03, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3557430 PMID:40178956	研究论文	本文提出了一种创新的数据生成方法，用于生成多样化的头颅X光图像及对应标注，以提高头颅标志点检测的准确性	开发了基于扩散模型的数据生成方法，无需人工干预即可生成多样化的头颅X光图像及标注，并引入了包含详细医学文本提示的数据集以控制生成样本的不同属性和风格	NA	提高头颅标志点检测的准确性，解决数据稀缺和标注成本高的问题	头颅X光图像及标志点	计算机视觉	正畸诊断	扩散模型	大规模视觉检测模型	图像	NA
3227	2025-04-05	Advancing Visual Perception Through VCANet-Crossover Osprey Algorithm: Integrating Visual Technologies 2025-Apr-03, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01467-w PMID:40180632	research paper	该研究提出了一种基于视觉核心适应网络和交叉鱼鹰算法的VCANet-COP模型，用于糖尿病视网膜病变的细微病变识别	VCANet-COP模型整合了稀疏自编码器和鱼鹰优化算法，模拟了人类视觉系统的多个处理区域，提高了病变检测的准确性和计算效率	虽然模型在多个数据集上表现优异，但未提及在临床实际应用中的验证情况	开发一种高效准确的自动化糖尿病视网膜病变筛查方法	糖尿病视网膜病变的细微病变识别	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	VCANet-COP (整合SAEs和OOA)	retinal fundus images	多个DR数据集（DR-Data, STARE, IDRiD, DRIVE, RFMID）
3228	2025-04-05	GCN-BBB: Deep Learning Blood-Brain Barrier (BBB) Permeability PharmacoAnalytics with Graph Convolutional Neural (GCN) Network 2025-Apr-03, The AAPS journal DOI:10.1208/s12248-025-01059-0 PMID:40180695	研究论文	本研究开发了一种基于图卷积神经网络（GCN）的深度学习模型，用于预测血脑屏障（BBB）渗透性	使用图卷积神经网络（GCN）结合小分子图表示，显著提高了BBB渗透性预测的准确性和召回率	研究仅使用了1924个分子数据，样本量相对较小	开发一种高效预测BBB渗透性的计算方法，以支持中枢神经系统靶向药物开发	小分子药物及其BBB渗透性	机器学习	神经系统疾病（如阿尔茨海默病、药物滥用）	图卷积神经网络（GCN）	GCN	分子结构图	1924个分子
3229	2025-04-05	Efficacy of a deep learning-based software for chest X-ray analysis in an emergency department 2025-Apr-03, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.007 PMID:40180796	研究论文	本研究评估了基于深度学习的计算机辅助检测系统在急诊科胸部X光片异常检测中的效果	在急诊科环境中评估深度学习辅助系统对胸部X光片异常检测的敏感性提升，即使放射科医生可获得临床信息	研究为回顾性设计，样本量相对有限（404例）	评估深度学习辅助系统在急诊科胸部X光片异常检测中的效能	急诊科出现呼吸道症状患者的胸部X光片	数字病理	肺部疾病	深度学习	CAD系统（具体架构未说明）	医学影像（胸部X光片）	404例连续胸部X光片（含103例异常影像）
3230	2025-04-05	A Tc1- and Th1-T-lymphocyte-rich tumor microenvironment is a hallmark of MSI colorectal cancer 2025-Apr-03, The Journal of pathology IF:5.6Q1 DOI:10.1002/path.6415 PMID:40181205	研究论文	本研究分析了微卫星不稳定（MSI）和微卫星稳定（MSS）结直肠癌中T细胞亚群的密度、组成、功能标志物表达及空间相互作用	首次详细描述了MSI结直肠癌中Tc1和Th1 T细胞富集的肿瘤微环境特征及其与MSS患者的差异	样本量相对有限（79例MSI和1,045例MSS），且仅针对结直肠癌	探究MSI和MSS结直肠癌中免疫肿瘤微环境的组成差异及其临床意义	79例MSI和1,045例MSS结直肠癌患者	数字病理学	结直肠癌	多重荧光免疫组化（BLEACH&STAIN）	CNN	图像	1,124例结直肠癌样本（79 MSI + 1,045 MSS）
3231	2025-04-05	Soft sensor modeling using deep learning with maximum relevance and minimum redundancy for quality prediction of industrial processes 2025-Apr, ISA transactions IF:6.3Q1 DOI:10.1016/j.isatra.2025.02.010 PMID:39961741	研究论文	提出了一种基于最大相关和最小冗余的表示学习方法（MRMRRL），用于工业过程的质量预测	结合了质量相关特征提取、隐藏特征冗余减少和信息补偿三个通道的优点，显著提升了性能	未提及具体的工业过程类型或应用范围的局限性	提高工业过程质量预测的准确性和效率	工业过程的质量预测	机器学习	NA	自动编码器（AE）、堆叠自动编码器（SAE）、核主成分分析（KPCA）	MRMRRL、SAE	工业过程数据	未提及具体样本数量
3232	2025-04-05	De novo design of transmembrane fluorescence-activating proteins 2025-Apr, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-08598-8 PMID:39972138	研究论文	本文介绍了通过结合深度学习和能量基础方法，设计能够紧密结合小分子的跨膜蛋白	首次实现了跨膜蛋白对小分子的高亲和力和特异性结合的设计	未提及设计的跨膜蛋白在其他类型小分子上的适用性	设计能够特异性结合小分子的跨膜蛋白	跨膜蛋白和小分子配体	蛋白质设计	NA	深度学习和能量基础方法	NA	蛋白质结构数据	在活细菌和真核细胞膜部分进行了测试
3233	2025-04-05	GAICN: Graph Attention Iterative Contraction Network for Bioluminescence Tomography 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3510837 PMID:40030505	研究论文	提出了一种新型的图注意力迭代收缩网络（GAICN）用于生物发光断层扫描（BLT），以提高重建性能、稳定性和泛化能力	设计了基于图注意力机制的可学习空间拓扑变换和迭代收缩激活函数，实现了网格中一阶邻近节点之间的非局部特征聚合和权重动态调整	未明确提及具体局限性	提高生物发光断层扫描的重建分辨率、速度和泛化能力	生物发光断层扫描中的光源分布	数字病理	肿瘤	深度学习	GAICN（图注意力迭代收缩网络）	三维生物发光数据	模拟和体内实验数据
3234	2025-04-05	Segmenting the Inferior Alveolar Canal in CBCTs Volumes: The ToothFairy Challenge 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523096 PMID:40030587	research paper	本文介绍了ToothFairy挑战赛的细节，该挑战赛旨在促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供了一个包含443个CBCT扫描的公共数据集	首次在下牙槽神经管分割领域进行了全面的比较评估，并发布了最大的公开数据集和开源代码库	数据集中的153个扫描有体素级注释，其余扫描可能缺乏详细注释	促进深度学习在CBCT扫描中下牙槽神经管分割领域的研究，并提供公共基准数据集	下牙槽神经管（IAC）在CBCT扫描中的分割	digital pathology	牙科疾病	CBCT扫描	深度学习算法	3D医学图像	443个CBCT扫描（其中153个有体素级注释）
3235	2025-04-05	Training-Free Image Style Alignment for Domain Shift on Handheld Ultrasound Devices 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3522071 PMID:40030591	research paper	提出了一种无需训练的图像风格对齐方法（TISA），用于解决手持超声设备数据的领域偏移问题	TISA无需源数据，能够在测试时转换图像风格并保留空间上下文，且避免了预训练模型的持续更新	未提及具体局限性	解决手持超声设备数据与标准设备数据之间的领域偏移问题，提升自动诊断能力	手持超声设备数据	computer vision	NA	图像风格对齐	NA	image	NA
3236	2025-04-05	Enhanced DTCMR With Cascaded Alignment and Adaptive Diffusion 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3523431 PMID:40030837	研究论文	提出了一种结合张量信息的深度学习框架，用于群组可变形配准，有效校正DTCMR成像中的帧间运动	引入了一种新的深度学习框架，结合张量信息进行群组可变形配准，通过级联配准分支和平行分支处理平面内和平面外运动，并生成伪帧以指导配准	方法在低信噪比帧上处理剧烈平面内运动和分离扩散对比度畸变的能力仍有待验证	提高扩散张量心血管磁共振（DTCMR）成像的准确性和临床适用性	心肌微结构的可视化	医学影像处理	心血管疾病	扩散张量心血管磁共振（DTCMR）	深度学习框架	磁共振图像	2012年至2023年的900多例病例数据
3237	2025-04-05	Amyloid-β Deposition Prediction With Large Language Model Driven and Task-Oriented Learning of Brain Functional Networks 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2024.3525022 PMID:40030867	研究论文	本文提出了一种基于大型语言模型和任务导向学习的大脑功能网络预测淀粉样蛋白沉积的新方法	1) 使用预训练的大型语言模型节点嵌入编码器提取任务相关特征；2) 任务导向的层次顺序功能连接网络学习模块增强大脑区域间复杂关联的表示；3) 任务特征一致性损失促进预测与真实淀粉样蛋白值的相似性	方法尚未在实际大规模早期阿尔茨海默病筛查中得到验证	开发一种基于功能连接网络的淀粉样蛋白沉积预测方法，以降低阿尔茨海默病早期筛查的成本和放射性	大脑功能连接网络和淀粉样蛋白沉积模式	数字病理学	阿尔茨海默病	fMRI, 大型语言模型	LLM驱动的深度学习框架	功能磁共振成像(fMRI)数据	NA
3238	2025-04-05	CTUSurv: A Cell-Aware Transformer-Based Network With Uncertainty for Survival Prediction Using Whole Slide Images 2025-Apr, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3526848 PMID:40031069	研究论文	提出了一种基于细胞感知的Transformer网络CTUSurv，用于全切片图像的生存预测，并结合不确定性估计框架	首次提出同时捕捉细胞间及细胞与微环境交互的生存预测模型，并引入区域级不确定性估计框架	未明确说明模型在计算资源需求方面的表现及临床部署可行性	提升全切片图像在生存预测中的准确性和可靠性	全切片图像中的细胞及微环境特征	数字病理学	癌症（未指定具体类型）	深度学习	Transformer	全切片图像（WSI）	四个数据集（未明确样本数量）
3239	2025-04-05	The current landscape of artificial intelligence in computational histopathology for cancer diagnosis 2025-Apr-01, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-02212-z PMID:40167870	综述	本文综述了2013年至2024年间人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断的关键方法和应用	涵盖了监督学习、无监督学习、弱监督学习和迁移学习等多种深度学习方法在组织病理学图像识别中的应用，并探讨了AI在识别基因突变和标准病理生物标志物方面的潜力	仅基于41项主要研究，可能未涵盖该领域所有最新进展	评估人工智能在计算组织病理学中用于癌症诊断和预后的应用现状	组织病理学图像	数字病理学	癌症	深度学习	NA	图像	41项主要研究
3240	2025-04-05	Deep Learning for Ocean Forecasting: A Comprehensive Review of Methods, Applications, and Datasets 2025-Apr-01, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3539990 PMID:40168238	综述	本文全面回顾了基于深度学习的海洋预报研究，包括模型架构、时空多尺度及可解释性，并探讨了结合理论驱动和数据驱动模型的混合架构的可行性	展示了深度学习如何从不断增加的海洋时空数据中挖掘模式和深度见解，为海洋预报领域的革新提供了新的可能性	讨论了当前研究的局限性，并展望了未来趋势	探讨深度学习在海洋预报中的应用及其对传统数值海洋预报的补充作用	海洋预报	机器学习	NA	深度学习	混合架构（理论驱动与数据驱动模型结合）	时空数据	NA