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
321	2025-05-16	The role of deep learning in diagnostic imaging of spondyloarthropathies: a systematic review 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11261-x PMID:39658683	系统综述	本文系统评估了深度学习模型在脊柱关节病（SpA）影像诊断中的应用及其准确性	深度学习模型（尤其是CNN和U-Net）在SpA影像诊断中展现出高准确度，部分模型AUC高达0.98，与放射科专家水平相当	部分研究样本量较小，需更大数据集和进一步前瞻性及外部验证以提高AI模型的泛化能力	评估深度学习模型提升脊柱关节病影像诊断准确性的潜力	脊柱关节病（SpA）的MRI、CT和X射线影像	数字病理学	脊柱关节病	深度学习	CNN, U-Net	医学影像（MRI/CT/X-ray）	21项研究（具体样本量未明确说明）
322	2024-12-12	Evaluating deep learning and radiologist performance in volumetric prostate cancer analysis with biparametric MRI and histopathologically mapped slides 2025-Jun, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04734-6 PMID:39658736	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
323	2025-05-16	Evaluation of a deep learning prostate cancer detection system on biparametric MRI against radiological reading 2025-Jun, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11287-1 PMID:39699671	研究论文	本研究评估了一种基于双参数MRI的深度学习系统在检测临床显著性前列腺癌方面的性能，并与放射学解读进行了比较	开发了一个3D nnU-Net模型用于前列腺癌检测，在独立测试队列中表现优于放射科医生，特别是在中等和大尺寸病灶检测上	对小病灶的检测仍然具有挑战性	评估深度学习系统在前列腺癌检测中的性能	临床显著性前列腺癌(csPCa)，定义为Gleason Grade Group (GGG) ≥ 2	数字病理	前列腺癌	双参数MRI(bpMRI)	3D nnU-Net	医学影像	训练集4381例bpMRI病例(3800阳性，581阴性)，测试集328例来自PROSTATEx数据集
324	2025-05-16	GRU4ACE: Enhancing ACE inhibitory peptide prediction by integrating gated recurrent unit with multi-source feature embeddings 2025-Jun, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70026 PMID:40371738	研究论文	本研究介绍了一种名为GRU4ACE的创新深度学习框架，通过整合多源特征嵌入和门控循环单元(GRU)来预测ACE抑制肽	GRU4ACE框架首次整合了多源特征编码方法（包括序列信息、图形信息、语义信息和上下文信息）和GRU模型，显著提高了ACE抑制肽的预测性能	NA	提高ACE抑制肽的预测准确性，为新型抗高血压药物的开发提供指导	ACE抑制肽	自然语言处理	心血管疾病	自然语言处理(NLP)嵌入、预训练蛋白质语言模型(PLM)嵌入	GRU	文本	NA
325	2025-05-16	Deep-Diffeomorphic Networks for Conditional Brain Templates 2025-Jun-01, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70229 PMID:40372124	research paper	该论文提出了一种基于深度学习的拓扑保持框架，用于生成条件性脑模板，以提高神经影像分析的准确性	使用深度学习和微分同胚框架生成条件性脑模板，能够捕捉更丰富的临床和人口统计学变量组合	尽管方法在捕捉年龄依赖性解剖差异方面有一定效果，但在准确追踪所有脑结构体积变化方面仍需进一步改进	开发一种能够生成条件性脑模板的深度学习方法，以支持神经影像研究和个性化医疗	认知正常的参与者（来自阿尔茨海默病神经影像倡议ADNI）的脑部扫描数据	neuroimaging	阿尔茨海默病	深度学习	deep-diffeomorphic networks	脑部扫描图像	来自ADNI的认知正常参与者数据集
326	2025-05-16	MRI-derived deep learning models for predicting 1p/19q codeletion status in glioma patients: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies 2025-May-15, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-025-03631-z PMID:40369298	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于MRI的深度学习模型在预测胶质瘤患者1p/19q共缺失状态中的表现	首次对MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性进行了系统评价和荟萃分析	纳入研究的质量参差不齐，仅有两项研究质量较低，且存在显著的异质性	评估MRI衍生的深度学习模型在预测胶质瘤1p/19q共缺失状态中的诊断准确性	胶质瘤患者	digital pathology	glioma	MRI	DL	image	20项研究纳入系统综述，其中10项研究进行了荟萃分析
327	2025-05-16	Trends and Gaps in Public Perception of Genetic Testing for Dementia Risk: Unsupervised Deep Learning of Twitter Posts From 2010 to 2023 2025-May-15, Alzheimer disease and associated disorders DOI:10.1097/WAD.0000000000000667 PMID:40371554	研究论文	利用Twitter数据分析公众对痴呆症基因检测的看法	使用BERT模型和主题建模分析Twitter数据，揭示公众对痴呆症基因检测的认知趋势和误区	研究仅基于Twitter数据，可能无法全面代表所有公众观点	分析公众对痴呆症基因检测的认知和态度	2010年至2023年期间包含相关关键词的英文推文	自然语言处理	老年疾病	BERT模型, NER, 主题建模	BERT	文本	3045条原始/来源推文
328	2025-05-16	The Lack of Neurofeedback Training Regulation Guidance and Process Evaluation May be a Source of Controversy in Post-Traumatic Stress Disorder-Neurofeedback Research: A Systematic Review and Statistical Analysis 2025-May-15, Brain connectivity IF:2.4Q3 DOI:10.1089/brain.2024.0084 PMID:40371570	系统性综述	本文对创伤后应激障碍（PTSD）神经反馈（NF）研究进行了系统性综述和统计分析，探讨了现有研究的不足并提出了改进方向	首次对PTSD-NF研究进行了全面的统计分析和分类，提出了改进NF过程评估机制和调制指导的建议	研究仅纳入了31项原始研究，样本量较小（EEG-NF平均17.4人，fMRI-NF平均14.6人），且缺乏深度学习方法的运用	探讨PTSD-NF研究中存在的问题并提出改进方向	创伤后应激障碍（PTSD）患者	脑机接口	创伤后应激障碍	脑电图神经反馈（EEG-NF）和功能磁共振成像神经反馈（fMRI-NF）	传统统计方法和基础机器学习方法	神经信号数据	EEG-NF研究平均17.4人（SD 7.13），fMRI-NF研究平均14.6人（SD 6.37）
329	2025-05-16	Comparison of Manual Versus QuPath Software-based Immunohistochemical Scoring Using Oral Squamous Cell Carcinoma as a Model 2025-May-15, The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society DOI:10.1369/00221554251335698 PMID:40371713	研究论文	比较手动与QuPath软件在口腔鳞状细胞癌免疫组化评分中的应用	使用开源软件QuPath进行数字评估，并与手动评估进行比较，展示了高相关性	软件分析需要准确且耗时的样本注释，要求用户具备组织学知识和QuPath的深入培训	评估数字评估与手动评估在免疫组化分析中的可比性	口腔鳞状细胞癌患者的组织样本	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	免疫组化染色	NA	图像	309名患者的组织微阵列（TMA）
330	2025-05-16	Deep Learning-Assisted 3D Pressure Sensors for Control of Unmanned Aerial Vehicles 2025-May-15, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c03575 PMID:40371705	研究论文	本文介绍了一种利用多层微结构复合薄膜压阻传感阵列和深度学习技术的可穿戴智能手势识别控制系统，用于无人机的实时控制	结合了高灵敏度压阻传感阵列和CNN深度学习技术，实现了97.5%的手势识别准确率，并开发了直观的用户界面进行实时飞行高度和视频监控显示	未提及系统在复杂环境下的稳定性测试或长期使用可靠性评估	开发高精度实时手势识别系统以改善人机交互体验	人体手势动作识别与无人机控制	机器人与人机交互	NA	深度学习与压阻传感技术	CNN	压力传感数据与视频数据	未明确说明实验样本量
331	2025-05-16	De Novo Design of Highly Stable Binders Targeting Dihydrofolate Reductase in Klebsiella pneumoniae 2025-May-15, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26835 PMID:40371895	研究论文	本研究旨在设计针对肺炎克雷伯菌二氢叶酸还原酶（DHFR）的新型治疗性抑制剂，利用深度学习生物信息学技术设计具有细胞穿透特性的稳定肽	采用深度学习模型（OmegaFold、ProteinMPNN）设计全新抑制剂，并通过添加细胞穿透肽（CPP）基序增强递送效果	计算模型在预测体内行为方面存在局限性，需进一步体外和体内实验验证	设计针对肺炎克雷伯菌DHFR蛋白的新型治疗性抑制剂，以应对细菌耐药性问题	肺炎克雷伯菌的DHFR蛋白	生物信息学	细菌感染	深度学习、分子对接、分子动力学模拟	OmegaFold、ProteinMPNN	蛋白质序列	60个全新结合剂，生成7200个序列，最终筛选出10个序列
332	2025-05-16	Artificial Intelligence in Surgical Training and Applications to Otolaryngology: A Scoping Review 2025-May-15, The Laryngoscope DOI:10.1002/lary.32246 PMID:40371996	综述	本文探讨了人工智能在耳鼻喉科手术技能评估和教育中的应用进展	利用AI技术提供客观、数据驱动的手术技能评估，替代传统主观评估方法	纳入研究数量有限（34项），且AI评估准确率存在较大波动（60%-100%）	评估人工智能在手术技能评估中的应用潜力，特别是在耳鼻喉科教育领域	手术技能评估研究，包括基础手术任务和特定外科手术程序	计算机视觉	耳鼻喉科疾病	深度学习、机器学习、计算机视觉技术	NA	运动学数据、运动数据、力数据、手术视频	34项符合条件的研究
333	2025-05-16	Robust Odor Detection in Electronic Nose Using Transfer-Learning Powered Scentformer Model 2025-May-15, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c00630 PMID:40372408	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习架构的新型电子鼻Scentformer，用于自然气味检测，解决了当前电子鼻检测范围窄和泛化能力有限的问题	提出了一种名为Scentformer的新型电子鼻模型，采用自适应数据下采样方法，能够检测55种不同自然气味，分类准确率达99.94%，并利用迁移学习能力高效适应新气味	NA	开发一种能够广泛检测自然气味并具有高泛化能力的电子鼻系统	55种不同自然气味	机器学习	NA	深度学习	Scentformer	气味信号数据	NA
334	2025-05-16	Comparison of lumbar disc degeneration grading between deep learning model SpineNet and radiologist: a longitudinal study with a 14-year follow-up 2025-May-15, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08900-2 PMID:40372457	研究论文	比较深度学习模型SpineNet与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性	使用深度学习模型SpineNet进行腰椎间盘退变分级，并与放射科医生的视觉分级进行长期随访比较	样本量较小（19名男性志愿者），且仅针对男性进行研究	评估AI模型与放射科医生在腰椎间盘退变分级上的一致性	19名男性志愿者的腰椎间盘MRI数据	数字病理	腰椎间盘退变	MRI	CNN	图像	19名男性志愿者，基线年龄37岁，随访14年后51岁
335	2025-05-16	Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults 2025-May-15, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07515-z PMID:40372459	research paper	该研究通过深度学习从视频中估算峰值跳跃功率（vJP），并与真实跳跃功率（gJP）进行了比较，同时探讨了vJP与肌肉减少症、年龄和肌肉参数的关系	提出了一种基于深度学习的无标记监测峰值跳跃功率的方法，并验证了其在日常生活中的可行性	NA	探讨视频估算的峰值跳跃功率与肌肉减少症及身体机能的关系	成年人	computer vision	geriatric disease	deep learning	NA	video	NA
336	2025-05-16	Application of deep learning with fractal images to sparse-view CT 2025-May-15, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03378-1 PMID:40372595	研究论文	本研究探讨了使用分形图像进行预训练以提高稀疏视图CT图像质量的方法	利用非医学分形图像进行预训练，减少对医学图像数量的依赖，提高稀疏视图CT图像重建质量	研究仅使用了CHAOS数据集中的医学图像，可能无法涵盖所有临床场景	提高稀疏视图CT图像重建质量，减少对大量医学训练图像的依赖	稀疏视图CT图像	计算机视觉	NA	迭代函数系统(IFS)、滤波反投影(FBP)	FBPConvNet、WNet	图像	医学图像从5000减少到1000（减少80%）
337	2025-05-16	Predicting Ustekinumab Treatment Response in Crohn's Disease Using Pre-Treatment Biopsy Images 2025-May-14, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	本文开发了一种基于全切片图像（WSIs）和弱监督学习的人工智能模型，用于预测克罗恩病（CD）患者对乌司奴单抗（UST）的治疗反应	提出了一种新颖的聚类增强弱监督学习框架，通过结合局部组织学线索和全局组织背景，提高了预测性能	研究样本量相对较小，且仅针对UST治疗反应进行预测，未涵盖其他生物制剂	提高克罗恩病患者对乌司奴单抗治疗反应的预测准确性	克罗恩病患者	数字病理学	克罗恩病	全切片图像分析、弱监督学习	DenseNet、多示例学习（MIL）	图像	402例克罗恩病患者的组织样本
338	2025-05-16	AI-based metal artefact correction algorithm for radiotherapy patients with dental hardware in head and neck CT: Towards precise imaging 2025-May-14, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf038 PMID:40366748	research paper	研究AI-based金属伪影校正算法在头颈部CT中对放疗患者牙科硬件的临床效果	提出了一种基于深度学习的AI-MAC技术，首次在体内研究中展示了其在减少金属伪影同时保留器官可视化方面的能力	样本量较小（仅41例患者），且未探讨AI-MAC在不同类型牙科硬件上的泛化性能	评估AI-based金属伪影校正算法在头颈部CT中的临床效果	41例带有不可移除牙科硬件的头颈部放疗患者	digital pathology	head and neck cancer	CT imaging, deep learning	deep learning-based algorithm (AI-MAC)	CT images	41例患者
339	2025-05-16	phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning 2025-May-14, Systematic biology IF:6.1Q1 DOI:10.1093/sysbio/syaf036 PMID:40366771	research paper	介绍了一款名为phyddle的软件，用于通过深度学习探索系统发育模型	phyddle采用无似然深度学习方法来处理缺乏易处理似然函数的系统发育模型	未明确提及具体限制	开发一个软件工具，用于在缺乏易处理似然函数的情况下进行系统发育模型分析	系统发育树	machine learning	NA	deep learning	NA	phylogenetic datasets	NA
340	2025-05-16	PhenoLearn: A user-friendly Toolkit for Image Annotation and Deep Learning-Based Phenotyping for Biological Datasets 2025-May-14, Journal of evolutionary biology IF:2.1Q3 DOI:10.1093/jeb/voaf058 PMID:40366779	research paper	介绍了一个名为PhenoLearn的用户友好工具包，用于生物数据集的图像标注和基于深度学习的表型分析	开发了一个集成图形用户界面(GUIs)的工具包，使没有深度计算专业知识的生物学家也能轻松使用深度学习进行图像标注	未提及具体的技术限制或性能瓶颈	为生物学家提供一个易于使用的工具，以促进大规模表型性状分析	2D标本图像	digital pathology	NA	deep learning	NA	image	一个小演示数据集（具体数量未提及）