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
3281	2025-04-26	Challenges and Opportunities in the Clinical Translation of High-Resolution Spatial Transcriptomics 2025-Jan, Annual review of pathology DOI:10.1146/annurev-pathmechdis-111523-023417 PMID:39476415	综述	本文回顾了高分辨率空间转录组学技术在临床转化中的挑战与机遇	探讨了空间转录组学技术在亚细胞分辨率下数字化基因表达的创新潜力及其在个性化医疗中的应用	讨论了高分辨率空间转录组学技术在快速转化中面临的挑战	旨在推动空间转录组学技术在疾病机制研究和个性化治疗中的临床应用	常规收集和存档的临床样本	数字病理学	NA	空间转录组学技术	深度学习	基因表达数据	NA
3282	2025-04-26	Retinal OCT biomarkers and their association with cognitive function-clinical and AI approaches 2025-Jan, Die Ophthalmologie DOI:10.1007/s00347-024-01988-9 PMID:38381373	研究论文	探讨视网膜OCT生物标志物与认知功能之间的关联，并评估AI在医学图像分析中的应用	结合临床与AI方法，探索视网膜OCT生物标志物作为认知功能下降早期非侵入性标记的潜力	AI工具在医学应用中的黑箱性质及在开发数据集外的普遍表现不佳	评估视网膜OCT生物标志物在认知功能下降和神经退行性疾病早期检测中的有效性	视网膜OCT生物标志物与认知功能	数字病理学	神经退行性疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习(DL)	医学图像	NA
3283	2025-04-26	Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3552198 PMID:40126968	research paper	该论文提出了一种使用稀疏张量神经网络实现基于深度学习的3D超声定位显微镜（ULM）的方法，以降低内存需求并提高性能	首次将稀疏张量神经网络应用于3D ULM，显著降低了内存需求并提高了在高浓度微泡环境下的性能	稀疏化处理可能导致信息损失，且在2D情况下性能略有下降	开发更高效的3D超声定位显微镜技术，以缩短采集时间并提高成像质量	超声定位显微镜中的微泡轨迹检测	digital pathology	NA	超声定位显微镜（ULM）	稀疏张量神经网络	3D超声图像数据	NA
3284	2025-04-26	CRCL: Causal Representation Consistency Learning for Anomaly Detection in Surveillance Videos 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558089 PMID:40215152	research paper	提出了一种名为CRCL的因果表示一致性学习方法，用于监控视频中的异常检测	通过因果学习挖掘潜在的场景鲁棒因果变量，剥离深度表示中的场景偏差并学习因果视频正态性	在现实场景中可能无法应对标签无关的数据偏移（如场景变化），且对轻微异常的响应可能不足	改进监控视频中的异常检测方法	监控视频中的异常事件	computer vision	NA	causality learning, deep representation learning	CRCL (Causal Representation Consistency Learning)	video	在基准数据集上进行了大量实验
3285	2025-04-26	Depth prediction of urban waterlogging based on BiTCN-GRU modeling 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0321637 PMID:40267055	research paper	提出了一种基于BiTCN-GRU混合深度学习模型的城市内涝深度预测方法	结合双向时间卷积网络(BiTCN)和门控循环单元(GRU)提升预测性能，相比现有模型如GBDT、LSTM和TCN-LSTM具有更高精度	未明确说明模型在其他城市或区域的泛化能力	提高城市内涝深度的预测准确性，为防灾减灾提供科学依据	城市易涝区域的内涝深度	machine learning	NA	深度学习	BiTCN-GRU	时序数据	两个数据集（Minshan Road和Huaihe Road）
3286	2025-04-26	Opportunities and challenges with artificial intelligence in allergy and immunology: a bibliometric study 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1523902 PMID:40270494	研究论文	通过文献计量学方法系统评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状、趋势及未来热点	首次采用文献计量学方法全面分析AI在过敏和免疫学领域的研究格局，识别领先国家、主流研究主题及合作模式	存在技术限制、伦理问题及监管框架等潜在阻碍因素	评估人工智能在过敏和免疫学领域的应用现状与发展趋势	全球范围内AI在过敏和免疫学领域的3883篇研究文献	人工智能	过敏和免疫学疾病	文献计量分析	机器学习和深度学习	文献数据	3883篇文献，涉及21552位作者和1247种期刊
3287	2025-04-26	Construction and validation of a deep learning-based diagnostic model for segmentation and classification of diabetic foot 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1543192 PMID:40270716	研究论文	本研究利用深度学习模型对糖尿病足溃疡图像进行深入分析，实现伤口的自动分割和分类，探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用	比较了三种实例分割模型（Mask2former、Deeplabv3plus和Swin-Transformer）在糖尿病足溃疡识别中的性能，发现Mask2former表现最佳	样本量较小（671张图像），可能影响模型的泛化能力	探索人工智能在糖尿病足护理领域的应用，实现伤口自动分割和分类	糖尿病足溃疡图像	计算机视觉	糖尿病足	深度学习	Mask2former, Deeplabv3plus, Swin-Transformer	图像	671张糖尿病足溃疡图像
3288	2025-04-26	Evaluating the Accuracy of Deep Learning Models and Dental Postgraduate Students in Measuring Working Length on Intraoral Periapical X-rays: An In vitro Study 2025 Jan-Mar, Contemporary clinical dentistry IF:0.9Q3 DOI:10.4103/ccd.ccd_274_24 PMID:40270870	research paper	本研究评估并比较了深度学习模型与牙科研究生在测量根尖周X光片工作长度上的准确性	首次将深度学习模型应用于牙科根尖周X光片工作长度的测量，并与人类专家进行比较	研究样本仅包含单根牙的X光片，可能不适用于多根牙的情况	评估人工智能在牙科诊断影像中的准确性	单根牙的根尖周X光片	digital pathology	dental disease	deep learning	CNN	image	100张根尖周X光片
3289	2025-04-25	A short report on deep learning synergy for decentralized smart grid cybersecurity 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1557960 PMID:40270931	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3290	2025-04-26	AI-driven sleep apnea screening with overnight blood oxygen saturation: current practices and future directions 2025, Frontiers in digital health IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fdgth.2025.1510166 PMID:40271052	综述	本文综述了基于血氧饱和度(SpO)的睡眠呼吸暂停筛查的当前实践和未来方向	总结了SpO2信号在睡眠呼吸暂停筛查中的三种主要应用类别，并指出了该领域的两大研究空白	缺乏足够多样化的公开数据集，以及数据收集、信号预处理和模型基准测试的标准化协议缺失	评估基于SpO2信号的AI驱动睡眠呼吸暂停筛查方法的研究进展	已发表的关于SpO2信号用于睡眠呼吸暂停筛查的研究	机器学习	睡眠呼吸暂停	SpO2监测	machine learning/deep learning	血氧饱和度信号	31篇纳入全文综述的出版物(从835篇初筛结果中筛选)
3291	2025-04-26	Deep learning-based automatic segmentation of brain structures on MRI: A test-retest reproducibility analysis 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.04.007 PMID:40271109	研究论文	本研究评估了基于深度学习的MRI脑结构自动分割在不同扫描仪类型和磁场强度下的可重复性	首次系统比较了1.5T和3T MRI扫描仪在深度学习脑分割中的表现差异	未考虑更多品牌或型号的扫描仪差异，样本来源未明确说明	评估MRI脑结构自动分割在不同扫描条件下的可重复性	MRI扫描的脑结构图像	医学影像分析	脑部疾病	深度学习	NA	MRI图像	未明确说明具体样本数量
3292	2025-04-26	What makes human cortical pyramidal neurons functionally complex 2024-Dec-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628883 PMID:39763809	研究论文	提出功能性复杂性指数(FCI)来量化人类皮层锥体神经元的功能复杂性，并比较了人类与大鼠神经元的差异	首次提出基于深度学习的FCI框架来量化神经元功能复杂性，揭示了人类神经元在结构和生物物理特性上的独特优势	仅比较了人类和大鼠的皮层锥体神经元，未涉及其他物种或神经元类型	探究人类皮层神经元功能复杂性与其高级认知能力的关系	人类和大鼠的皮层锥体神经元	神经科学	NA	深度学习	深度学习框架	神经元形态和生理特性数据	人类和大鼠皮层不同层次的锥体神经元
3293	2025-04-26	Deep Power-Aware Tunable Weighting for Ultrasound Microvascular Imaging 2024-Dec, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3488729 PMID:39480714	研究论文	本文提出了一种深度功率感知可调加权方法（DPT），用于延迟求和（DAS）波束成形，以提高超声微血管成像（UMI）的质量	提出了一种结合卷积和Transformer的混合结构模型Yformer，能够准确估计噪声和信号功率，并通过可调噪声控制因子（NCF）提高不同UMI应用的质量	模型仅在私有大鼠脑数据集上进行训练，可能在其他数据集上的泛化能力有限	提高超声微血管成像（UMI）的图像质量	超声微血管成像（UMI）中的噪声和信号功率估计	医学影像处理	NA	深度学习（DL），延迟求和（DAS）波束成形	Yformer（结合CNN和Transformer的混合结构）	超声图像	包括公开模拟数据、公开大鼠脑数据、私有大鼠脑数据和私有大鼠肝脏数据
3294	2025-04-26	Impact of Emerging Deep Learning-Based MR Image Reconstruction Algorithms on Abdominal MRI Radiomic Features 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001648 PMID:39190703	研究论文	本研究评估了基于深度学习的MRI图像重建技术对腹部MRI影像组学特征的影响，并与传统重建技术进行比较	首次系统评估深度学习重建算法对不同器官/组织影像组学特征的影响差异	仅使用单一厂商(MRI)平台数据，样本量较小(17例)	评估深度学习重建算法对MRI影像组学特征的影响	腹部MRI图像及提取的影像组学特征	医学影像分析	NA	深度学习图像重建(MRI)	DL-based reconstruction(SmartSpeed系列)	MRI图像	17例儿科和成人受试者的腹部T2加权MRI图像
3295	2025-04-26	Generative Biomedical Event Extraction With Constrained Decoding Strategy 2024 Nov-Dec, IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3480088 PMID:39401115	研究论文	本文提出了一种基于预训练语言模型T5的生物医学事件生成模型，采用序列到序列的生成范式，并结合约束解码算法和课程学习算法	首次将生成式建模应用于生物医学事件提取任务，并引入约束解码算法和课程学习算法以提高模型性能	仅在Genia 2011和Genia 2013两个公开基准数据集上进行了评估，可能需要更多数据集验证泛化能力	改进生物医学事件提取方法，提高提取准确率	生物医学事件	自然语言处理	NA	约束解码算法，课程学习算法	T5	文本	Genia 2011和Genia 2013数据集
3296	2025-04-26	Dynamic Glucose Enhanced Imaging using Direct Water Saturation 2024-Oct-22, ArXiv PMID:39502884	research paper	该研究提出了一种利用直接水饱和曲线的交换性线宽增宽进行动态葡萄糖增强成像的新方法，以克服现有化学交换饱和转移或自旋锁定技术的局限性	提出利用直接水饱和曲线的交换性线宽增宽进行动态葡萄糖增强成像，相比现有方法具有更高的效应大小和对运动不敏感的优势	目前仅在4例脑肿瘤患者中进行了初步验证，样本量较小	开发一种新型的动态葡萄糖增强MRI成像技术，用于评估D-葡萄糖摄取情况	脑肿瘤患者的脑组织（灰质、白质、脑脊液和恶性肿瘤组织）	医学影像	脑肿瘤	动态Z谱采集、深度学习洛伦兹拟合	深度学习	MRI影像数据	4例脑肿瘤患者
3297	2025-04-26	Deep Learning-Based Estimation of Radiographic Position to Automatically Set Up the X-Ray Prime Factors 2024-Oct-14, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01256-x PMID:39402356	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的创新方法，通过拍摄X射线曝光前的照片自动估计放射学位置，以选择最佳的主要参数	首次使用深度学习从照片中自动估计放射学位置，以优化X射线主要参数的设置	大多数错误发生在患者姿势相似的放射学位置	优化X射线主要参数设置，减少曝光错误和不必要的辐射剂量	放射学位置和X射线主要参数	计算机视觉	NA	深度学习	ConvNeXt	图像	75名志愿者，66种放射学位置
3298	2025-04-26	Evaluating Performance of Different RNA Secondary Structure Prediction Programs Using Self-cleaving Ribozymes 2024-Sep-13, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzae043 PMID:39317944	研究论文	本文通过比较七种RNA二级结构预测工具在自切割核酶序列上的准确性，评估了不同RNA二级结构预测程序的性能	首次系统比较了包括深度学习方法在内的多种RNA二级结构预测工具在复杂RNA折叠问题上的表现	研究仅针对特定类别的自切割核酶序列进行测试，结果可能不适用于其他RNA类型	评估不同RNA二级结构预测程序的准确性和适用性	自切割核酶序列的RNA二级结构	生物信息学	NA	RNA二级结构预测算法	深度学习模型	RNA序列数据	数十个自切割核酶序列
3299	2025-04-26	Quantitative Three-Dimensional Imaging Analysis of HfO2 Nanoparticles in Single Cells via Deep Learning Aided X-ray Nano-Computed Tomography 2024-08-20, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c06953 PMID:39115329	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的X射线纳米计算机断层扫描方法，用于定量分析单细胞内HfO2纳米颗粒的三维分布	提出了一种模块化和自动化的深度学习方法，用于高灵敏度分析单细胞内的超小金属纳米颗粒，并构建了定位定量分析方法	方法可能仍受限于X射线纳米计算机断层扫描的时间消耗和需要专业知识	开发一种定量分析单细胞内纳米药物三维分布的方法，以理解药物作用机制	人乳腺癌细胞系(MCF-7)和HfO2纳米颗粒	数字病理学	乳腺癌	X射线纳米计算机断层扫描(Nano-CT)	深度学习	3D图像	未明确提及具体样本数量，但研究对象为单细胞和3D肿瘤球体
3300	2025-04-26	Sága, a Deep Learning Spectral Analysis Tool for Fungal Detection in Grains-A Case Study to Detect Fusarium in Winter Wheat 2024-08-13, Toxins IF:3.9Q1 DOI:10.3390/toxins16080354 PMID:39195764	研究论文	开发了一种名为Sága的深度学习光谱分析工具，用于检测谷物中的真菌感染，特别是冬小麦中的镰刀菌	结合成像光谱和深度学习技术，开发了用于现场检测小麦赤霉病的预测模型Sága，实现了高精度的感染区域检测	研究仅基于2021年的实验田数据，未涉及更广泛的地理区域和不同年份的数据验证	开发一种可靠的现场特异性镰刀菌感染早期预警模型，以确保食品和饲料安全	冬小麦中的镰刀菌感染	数字病理	植物病害	成像光谱	YOLOv5, DeepMAC, XGBoost	高光谱图像	实验田（52.5米×3米）和对照田（52.5米×3米）