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	2025-07-26	Continuous noninvasive blood pressure estimation using tissue blood flow measured by diffuse correlation spectroscopy 2025-Sep, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0266243 PMID:40697813	研究论文	本研究提出了一种利用扩散相关光谱（DCS）测量组织血流（BF）并通过深度学习模型（BFBP）实现连续无创血压监测的新方法	首次将DCS测量的组织血流与深度学习模型结合，实现连续无创血压估计	样本量较小（12名受试者），需进一步扩大验证	开发一种连续无创血压监测技术	人体血压和组织血流	生物医学工程	心血管疾病	扩散相关光谱（DCS）	深度学习（BFBP模型）	光学信号和血压数据	12名受试者
322	2025-07-26	Research on the potential of the deep learning-based "decomposition-optimization-reconstruction" method in runoff prediction for typical climate- and human-regulated basins in northern China 2025-Sep, Journal of contaminant hydrology IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.jconhyd.2025.104655 PMID:40561564	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的'分解-优化-重构'方法，用于中国北方典型气候和人类调节流域的径流预测	结合变分模态分解(VMD)和鲸鱼优化算法(WOA)优化双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)，构建VMD-WOA-BiLSTM组合模型，显著提高了径流预测的准确性	模型在上游径流预测表现优于下游，且在不同季节的预测性能存在差异，可能与径流的季节性特征及模型固有预测能力有关	提高中国北方气候和人类活动影响流域的径流预测精度	中国北方典型气候和人类调节流域，特别是半干旱地区的海拉尔河流域和大黑河流域	机器学习	NA	变分模态分解(VMD), 鲸鱼优化算法(WOA)	双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)	径流时间序列数据	海拉尔河流域和大黑河流域的径流数据
323	2025-07-26	Impact of prompting on large language model performance: ChatGPT-4 performance on the 2023 hand surgery self-assessment examination 2025-Sep, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2025.100326 PMID:40708759	研究论文	本研究评估了ChatGPT-4在2023年手外科自我评估考试中的表现，并探讨了提示工程对其性能的影响	首次评估GPT-4在手外科专业考试中的表现，并测试了通过提示工程（提供历史考试数据）能否提升模型性能	研究样本仅限于手外科领域的单一考试，视频类问题被排除在外，且提示前后的性能提升未达到统计学显著性	评估大型语言模型在专业医学考试中的应用潜力	ChatGPT-4模型在手外科自我评估考试中的表现	自然语言处理	NA	提示工程（prompt engineering）	GPT-4	文本和图像	2023年手外科自我评估考试的全部文本和图像问题（视频问题除外）以及2014-2020年的5个历史考试数据集
324	2025-07-26	Diffraction-informed deep learning for molecular-specific holograms of breast cancer cells 2025-Sep, APL bioengineering IF:6.6Q1 DOI:10.1063/5.0246495 PMID:40708806	研究论文	本文介绍了一种名为HoloNet的新型深度学习架构，专门设计用于直接分析细胞诊断中的衍射图像	HoloNet能够捕捉多尺度特征，在识别复杂全息图中明确定义区域方面优于传统卷积神经网络，并成功应用于乳腺癌细胞类型的分类和分子标记强度的量化	NA	解决透镜自由数字在线全息术(LDIH)产生的衍射图像复杂性对人类解释的挑战和计算重建耗时的问题	乳腺癌细胞	数字病理学	乳腺癌	透镜自由数字在线全息术(LDIH)	HoloNet(深度学习架构)	衍射图像(全息图)	NA
325	2025-07-26	Enhancing Diagnostic Accuracy of Fresh Vertebral Compression Fractures With Deep Learning Models 2025-Aug-15, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000005156 PMID:39468863	研究论文	本研究开发了一种基于X射线图像的深度学习模型，用于准确诊断新鲜的胸腰椎压缩性骨折	利用深度学习模型结合X射线作为MRI的替代方案，提高了诊断新鲜椎体压缩性骨折的准确性	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚，且样本量相对有限	开发并验证基于X射线图像的深度学习模型，以提高新鲜胸腰椎压缩性骨折的诊断准确性	疑似胸腰椎压缩性骨折的X射线图像	数字病理	骨科疾病	深度学习	EfficientNet, MobileNet, MnasNet	图像	2224名患者的3025张侧位X射线图像
326	2025-07-26	Risk score stratification of cutaneous melanoma patients based on whole slide images analysis by deep learning 2025-Aug, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.20538 PMID:39853986	研究论文	开发了一种基于深度学习的弱监督方法SmartProg-MEL，用于从HE染色的全切片图像中预测I至III期黑色素瘤患者的生存结果	利用HE染色的肿瘤组织中的形态学信息，开发了SmartProg-MEL模型，用于预测黑色素瘤患者的5年总生存期和风险分层，其性能优于现有的临床病理因素	模型在外部验证队列中的性能略低于发现队列，且样本量相对较小	改善原发性皮肤黑色素瘤的风险分层，以更好地指导辅助治疗	I至III期皮肤黑色素瘤患者	数字病理学	黑色素瘤	深度学习	深度神经网络	图像	发现队列342例，外部验证队列IHP-MEL-2 161例，TCGA队列63例
327	2025-07-26	Detecting wing fractures in chickens using deep learning, photographs and computed tomography scanning 2025-Aug, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105264 PMID:40398294	研究论文	本研究评估了使用深度学习模型结合CT扫描和照片检测鸡翅膀骨折和软组织损伤的适用性	首次将深度学习应用于鸡翅膀骨折和挫伤的自动化检测，结合CT扫描和照片数据	模型对挫伤的检测准确率(82%)相对较低，样本量有限(306个CT扫描和285张照片)	开发自动化技术以更客观地监测家禽福利	鸡翅膀的骨折和软组织损伤	计算机视觉	NA	CT扫描和摄影	3D ResNet34和2D EfficientNetV2_s	图像(CT扫描和照片)	306个CT扫描和285张照片
328	2025-07-26	Tailoring task arithmetic to address bias in models trained on multi-institutional datasets 2025-Aug, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2025.104858 PMID:40494422	研究论文	该研究提出两种模型无关的方法TAPER和DAPPER，通过任务向量算术减少多机构数据集中模型对来源的识别能力，从而缓解来源混淆导致的偏差	首次将任务向量算术方法应用于解决NLP模型中的来源混淆偏差问题，并提出两种新的模型无关方法TAPER和DAPPER	仅在三个数据集上进行了评估，需要更多实验验证方法的普适性	解决多机构数据训练中深度学习模型对数据来源的识别导致的预测偏差问题	自然语言处理中的深度学习模型(RoBERTa和Llama-2)	自然语言处理	NA	任务向量算术	RoBERTa, Llama-2	文本	三个数据集(未具体说明样本数量)
329	2025-07-26	Artificial Intelligence Solutions to Improve Emergency Department Wait Times: Living Systematic Review 2025-Aug, The Journal of emergency medicine IF:1.2Q3 DOI:10.1016/j.jemermed.2025.05.031 PMID:40664005	review	本文通过系统综述评估人工智能（AI）在改善急诊科（ED）等待时间方面的应用潜力	首次系统评估AI在优化急诊科流程和减少等待时间方面的应用，并识别现有研究的空白	缺乏真实急诊科环境中的AI实施研究，且多数研究未纳入急诊科专家参与	评估AI建模策略在急诊科流程优化中的应用效果	急诊科等待时间优化相关的AI研究	machine learning	NA	回归分析、传统单模型机器学习、神经网络/深度学习、自然语言处理、集成方法	regression-based methods, traditional single-model machine learning, neural networks/deep learning, NLP, ensemble methods	定量观察数据	16项符合纳入标准的定量观察研究（共筛选17,569项研究）
330	2025-07-26	HCCD: A handwritten camera-captured dataset for document enhancement under varied degradation conditions 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111849 PMID:40697364	research paper	该研究介绍了手写相机捕获数据集（HCCD），用于支持真实场景下的文档增强和识别任务	HCCD数据集不同于现有数据集，它包含实时相机捕获的手写文档，展示了多种自然退化情况，如运动模糊、阴影伪影和不均匀光照	数据集仅包含罗马字母手写文档，可能不适用于其他书写系统的文档增强研究	解决智能手机相机捕获的退化手写文档增强问题	手写文档	computer vision	NA	computer vision-based imaging techniques	deep learning	image	多个贡献者提供的不同手写风格的文档
331	2025-07-26	Artificial intelligence-augmented ultrasound diagnosis of follicular-patterned thyroid neoplasms: a multicenter retrospective study 2025-Aug, EClinicalMedicine IF:9.6Q1 DOI:10.1016/j.eclinm.2025.103351 PMID:40697959	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的超声诊断系统，用于术前区分甲状腺滤泡性肿瘤的良恶性	开发了一种名为OverLoCK的新型深度学习模型，用于提高甲状腺滤泡性肿瘤的诊断准确性	需要进一步的前瞻性研究来验证模型在真实临床环境中的表现	提高甲状腺滤泡性肿瘤的术前诊断准确性，减少不必要的手术干预	甲状腺滤泡性肿瘤患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	OverLoCK (Overview-first-Look-Closely-next ConvNet with Context-Mixing Dynamic Kernels)	超声图像	3817名患者（9393张超声图像）
332	2025-07-26	Enhancing Brain Metastases Detection and Segmentation in Black-Blood MRI Using Deep Learning and Segment Anything Model (SAM) 2025-Aug, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2024.0198 PMID:40709680	research paper	该研究探讨了深度学习和Segment Anything Model (SAM)在黑血磁共振图像(BB MRI)中检测和分割脑转移瘤(BMs)的效果和准确性	结合生成对抗网络(GAN)改进的U-Net模型，并首次将SAM作为后处理步骤应用于脑转移瘤的分割，显著提升了分割精度	样本量较小(仅50例患者)，且未进行多中心验证	提高黑血MRI中脑转移瘤的检测和分割精度	脑转移瘤患者的黑血磁共振图像	digital pathology	brain metastases	MRI	U-Net, GAN, SAM	MRI图像	50例患者(40例训练，10例测试)
333	2025-07-26	Deep Learning-Based Landmark Detection Model for Multiple Foot Deformity Classification: A Dual-Center Study 2025-Aug, Yonsei medical journal IF:2.6Q1 DOI:10.3349/ymj.2024.0246 PMID:40709679	研究论文	介绍了一种基于热图嵌套热图（HIH）的深度学习模型，用于通过负重足部X光片自动诊断足部畸形	提出HIH模型，在足部畸形诊断中表现出优于基线模型FlatNet的性能，包括更高的准确性、敏感性和特异性	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发自动化诊断足部畸形的方法，解决人工诊断劳动密集和结果可变的问题	负重足部X光片（前后位和侧位图像）	数字病理	足部畸形	深度学习	HIH（热图嵌套热图模型）	医学影像（X光片）	训练集：806名患者的3097张图像；验证集：196名患者的747张图像；外部验证集：270名患者的1056张图像
334	2025-07-26	Exploring the social life of urban spaces through AI 2025-Jul-29, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2424662122 PMID:40705424	research paper	通过AI技术分析纽约、波士顿和费城四个城市公共空间30年间行人行为的变化	利用计算机视觉和深度学习技术自动化分析历史视频数据，替代传统的手动视频分析方法	研究仅涵盖三个美国城市的四个公共空间，可能无法代表其他地区的情况	探究城市公共空间中行人行为随时间的变化及其社会意义	纽约、波士顿和费城的四个城市公共空间中的行人	computer vision	NA	computer vision, deep learning	NA	video	1979-80和2008-10两个时期的视频数据（具体样本量未提及）
335	2025-07-26	Letter to the Editor: "Development and Validation of a Deep Learning Ultrasound Radiomics Model for Predicting Drug Resistance in Lymph Node Tuberculosis a Multicenter Study" 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003118 PMID:40705514	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
336	2025-07-26	Letter to the editor: multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003109 PMID:40705510	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
337	2025-07-26	Comments on "deep learning for kidney trauma detection: CT image algorithm performance and external validation. - experimental study" 2025-Jul-25, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002703 PMID:40705511	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
338	2025-07-26	Advances and challenges in AI-assisted MRI for lumbar disc degeneration detection and classification 2025-Jul-25, 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/s00586-025-09179-z PMID:40707791	综述	本文综述了AI在MRI辅助腰椎间盘退变检测和分类中的进展与挑战	全面概述了AI在腰椎间盘退变MRI检测和分级中的应用，包括机器学习和深度学习技术，并讨论了其临床价值、当前局限性和未来方向	泛化性、数据不平衡、可解释性和监管整合方面仍存在挑战	提高腰椎间盘退变的诊断效率和一致性	腰椎间盘退变的MRI图像	数字病理学	腰椎间盘退变	MRI	CNN, SpineNet, ResNet, U-Net, transformers, 多任务学习	图像	NA
339	2025-07-26	Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG during Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation 2025-Jul-25, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70028 PMID:40709543	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，利用24小时动态心电图监测中的窦性心律数据预测隐匿性心房颤动	首次使用ConvNeXt和LSTM两阶段深度学习模型，通过短时窦性心律心电图预测隐匿性房颤	第二阶段分析中较长时间段可能导致房颤相关特征稀释，特异性有所下降	开发AI模型预测隐匿性心房颤动	接受24小时动态心电图监测的患者	数字病理学	心血管疾病	动态心电图监测	ConvNeXt + LSTM	心电图信号	934名患者（640名房颤组，294名对照组），368,550段60秒心电图数据
340	2025-07-26	Deep Learning for Autonomous Surgical Guidance Using 3-Dimensional Images From Forward-Viewing Endoscopic Optical Coherence Tomography 2025-Jul-25, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500181 PMID:40709742	research paper	开发了一种用于分析体积光学相干断层扫描（OCT）图像的三维卷积神经网络（3D-CNN），以增强经皮肾造瘘术中的内窥镜引导	3D-CNN在实时手术引导应用中表现出较低的推理延迟，显著优于2D-CNN和其他先进的体积架构	研究仅使用了10个猪肾脏的数据集，样本量较小	增强OCT引导下的手术干预中的计算机辅助诊断	体积OCT图像	computer vision	NA	光学相干断层扫描（OCT）	3D-CNN, 3D-ViT, 3D-DenseNet121, M3T	3D图像	10个猪肾脏