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
341	2025-08-04	Automated detection and numbering of primary and permanent teeth in digital impressions of children using artificial intelligence 2025-Jul-12, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105976 PMID:40659080	研究论文	本研究开发并评估了一种自动方法，用于在儿童数字印模中分割和标记乳牙和恒牙	结合大上下文预测进行牙齿标记和高分辨率预测进行牙齿分割的深度学习模型	对于不寻常的牙齿状况或模糊的牙齿萌出模式会出现错误	开发一种自动方法，用于在儿童混合牙列的数字印模中区分乳牙和恒牙	儿童乳牙或混合牙列的数字印模	数字病理	NA	深度学习	CNN	3D数字印模	来自351名患者的716个数字印模
342	2025-08-04	The Role of Artificial Intelligence in Heart Failure Diagnostics, Risk Prediction, and Therapeutic Strategies: A Comprehensive Review 2025-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.87130 PMID:40747166	综述	本文全面回顾了人工智能在心力衰竭诊断、风险预测和治疗策略中的应用	探讨了AI如何通过改进风险评估、患者自我管理和诊断来提升心力衰竭患者的生活质量，并展示了AI在心脏成像系统和远程监测技术中的集成应用	实施成本高、数据隐私问题以及算法偏见等伦理考虑	研究人工智能在心力衰竭管理中的应用及其对患者预后的影响	心力衰竭患者	机器学习	心血管疾病	神经网络、深度学习算法、规则型AI系统	CNN, LSTM	结构化健康记录、心脏成像数据	NA
343	2025-08-04	Real-time guidance and automated measurements using deep learning to improve echocardiographic assessment of left ventricular size and function 2025-Jul, European heart journal. Imaging methods and practice DOI:10.1093/ehjimp/qyaf094 PMID:40747448	研究论文	本研究评估了基于深度学习的实时引导和自动测量对左心室大小和功能测量可重复性的影响	结合实时深度学习引导与自动测量，显著提高了左心室大小和功能测量的可重复性	未显著改善射血分数的可重复性，未来研究需评估其临床效果	提高超声心动图对左心室大小和功能评估的可重复性	46名患者（24名乳腺癌患者和22名普通心脏病患者）	数字病理学	心血管疾病	深度学习	DL	图像	46名患者，共52次纳入和208次超声心动图检查
344	2025-08-04	Three-Dimensional Choroidal Vessel Analysis in Asymmetric Bilateral Age-Related Macular Degeneration: A Comparison of Active Neovascular AMD and Dry AMD Fellow Eyes 2025-Jul-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.9.64 PMID:40719538	研究论文	本研究使用创新的三维算法评估了双侧年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的脉络膜血管系统，比较了新生血管性AMD和干性AMD眼的差异	采用创新的三维深度学习算法对脉络膜血管系统进行分割和分析，首次在不对称双侧AMD患者中比较了两种AMD亚型的脉络膜血管特征	样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究设计	比较双侧不对称AMD患者中新生血管性AMD眼和干性AMD眼的脉络膜血管特征差异	30例双侧不对称AMD患者（共60只眼）	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	扫频光学相干断层扫描（swept-source OCT）	深度学习算法	三维图像数据	30例患者（60只眼），平均年龄78.63±8.01岁
345	2025-08-04	Leveraging Transfer Learning and Attention Mechanisms for a Computed Tomography Lung Cancer Classification Model 2025-Jun, Cureus DOI:10.7759/cureus.87071 PMID:40746804	研究论文	开发并评估了一种结合ResNet50V2和SE块的深度学习模型，用于从CT图像中自动分类肺癌亚型	将SE块与ResNet50V2结合，增强了通道特征重校准，提高了分类准确性	需要外部验证，模型可解释性有待提高，未来需探索如Vision Transformers等新兴架构	提高肺癌亚型分类的准确性和效率，辅助放射科医生进行诊断决策	肺癌CT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	ResNet50V2 + SE块	图像	1000张匿名肺部CT图像
346	2025-08-04	AI Opportunistic Coronary Calcium Screening at Veterans Affairs Hospitals 2025-May-16, NEJM AI DOI:10.1056/aioa2400937 PMID:40746702	research paper	开发了一种名为AI-CAC的深度学习算法，用于在非对比、非门控CT扫描上自动量化冠状动脉钙化（CAC）	利用来自98个医疗中心的影像数据，捕捉了成像协议、扫描仪和患者的广泛异质性，并在795名患者中与非门控扫描进行了对比	研究主要基于退伍军人事务部医疗系统的数据，可能不适用于其他人群	开发并验证一种深度学习算法，用于在非门控CT扫描上自动量化冠状动脉钙化	冠状动脉钙化（CAC）	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	CNN	image	795名患者和8052例低剂量CT扫描
347	2025-08-04	Improving synergistic drug combination prediction with signature-based gene expression features in oncology 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1614758 PMID:40746727	研究论文	本文提出了一种基于药物抗性特征（DRS）的新方法，用于改进肿瘤学中协同药物组合的预测	整合药物抗性特征（DRS）作为生物信息学表示，提供更全面的药物组合预测框架	未明确提及具体局限性	改进协同药物组合的预测方法	药物组合及其在肿瘤治疗中的协同效应	机器学习	癌症	机器学习（LASSO、随机森林、AdaBoost、XGBoost）和深度学习模型SynergyX	LASSO、随机森林、AdaBoost、XGBoost、SynergyX	基因表达数据	多个独立数据集（ALMANAC、O'Neil、OncologyScreen、DrugCombDB）
348	2025-08-04	Deep learning-based classification of multiple fundus diseases using ultra-widefield images 2025, Frontiers in cell and developmental biology IF:4.6Q1 DOI:10.3389/fcell.2025.1630667 PMID:40746855	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的混合模型，用于利用超广角眼底图像分类多种眼底疾病，以提高诊断效率和准确性	结合DenseNet121特征提取器和XGBoost分类器，利用Grad-CAM可视化模型决策过程，显著提高了多种眼底疾病的分类准确率	研究为回顾性研究，可能受到数据收集时间和范围的限制	开发辅助临床决策的自动化诊断工具，提高眼科疾病诊断效率	超广角眼底图像，涵盖16种眼底疾病	计算机视觉	眼底疾病	深度学习	DenseNet121 + XGBoost	图像	10,612张超广角眼底图像
349	2025-08-04	Relationship between personality and sleep: a dual validation study combining empirical and big data-driven approaches 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1596269 PMID:40747256	研究论文	本研究结合实证和大数据驱动的方法，探讨人格特质与睡眠问题及自报睡眠质量之间的关系	利用深度学习模型分析微博数据，揭示人格特质与睡眠质量之间的复杂关系	研究主要基于微博数据，可能无法完全代表所有人群的睡眠和人格特征	探究人格特质与睡眠问题及自报睡眠质量之间的关系	微博用户及其发布的帖子	自然语言处理	NA	深度学习	基于FFM的深度学习模型	文本	336名活跃用户和15,251名用户的4,860,000条微博帖子
350	2025-08-04	Enhancing Deep Learning-Based Subabdominal MR Image Segmentation During Rectal Cancer Treatment: Exploiting Multiscale Feature Pyramid Network and Bidirectional Cross-Attention Mechanism 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/7560099 PMID:40747370	研究论文	该研究提出了一种基于多尺度特征金字塔网络和双向交叉注意力机制的新方法，用于直肠癌治疗期间的腹部MR图像分割	使用扩张卷积和多尺度特征金字塔网络减少语义差距，并引入双向交叉注意力机制以保留空间信息	NA	解决U-Net在直肠癌治疗期间腹部MR图像分割中的错位和语义差距问题	腹部MR图像	计算机视觉	直肠癌	MR图像分割	U-Net	图像	NA
351	2025-08-04	Artificial intelligence for diagnosing bladder pathophysiology: An updated review and future prospects 2025, Bladder (San Francisco, Calif.) DOI:10.14440/bladder.2024.0054 PMID:40747464	综述	本文全面回顾了人工智能在膀胱病理生理学诊断中的应用，并探讨了未来的发展前景	总结了AI在膀胱病理生理学诊断中的最新进展，并提出了未来发展的方向	数据质量、算法可解释性及临床整合是当前面临的主要挑战	探讨人工智能在膀胱病理生理学诊断中的整合与应用	膀胱病理生理学相关疾病，包括膀胱癌、间质性膀胱炎、膀胱过度活动症等	数字病理学	膀胱癌	机器学习和深度学习	NA	NA	NA
352	2025-08-04	CLGB-Net: fusion network for identifying local and global information of lesions in digital mammography images 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1600057 PMID:40746601	research paper	提出了一种名为CLGB-Net的深度学习模型，用于数字乳腺X线图像中病灶的局部和全局信息融合识别	整合了ResNet-50、Swin Transformer、FPN和CAM四种网络架构，实现了局部特征与全局上下文信息的高效融合	未提及模型在跨设备或跨中心数据上的泛化能力	提高乳腺癌早期筛查的准确性和鲁棒性	数字乳腺X线图像中的病灶	digital pathology	breast cancer	deep learning	CLGB-Net (融合ResNet-50、Swin Transformer、FPN、CAM)	image	3552例样本（包含正常、良性和恶性病例）
353	2025-08-04	Multimodal AI Combining Clinical and Imaging Inputs Improves Prostate Cancer Detection 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001102 PMID:39074400	研究论文	本研究探讨了结合临床参数和基于MRI的深度学习来提高临床显著性前列腺癌的诊断准确性	整合了临床参数和MRI深度学习的多模态AI方法，提高了前列腺癌检测的准确性	研究中未发现结合病变体积能提高诊断效果	提高临床显著性前列腺癌的诊断准确性	临床显著性前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	MRI, 深度学习	多模态AI, 早期融合和晚期融合方法	MRI图像, 临床参数	932例双参数前列腺MRI检查，来自2个机构
354	2025-08-04	Accelerated High-Resolution Deep Learning Reconstruction Turbo Spin Echo MRI of the Knee at 7 T 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001095 PMID:38960863	研究论文	本研究比较了7T涡轮自旋回波（TSE）膝关节图像在不同并行成像加速因子下，通过深度学习（DL）和传统算法重建的图像质量	使用深度学习算法显著提高了4倍加速并行成像的高分辨率TSE图像质量	研究仅涉及健康志愿者，样本量较小（23人）	评估深度学习重建算法在加速7T膝关节MRI中的技术潜力	健康志愿者的膝关节MRI图像	医学影像	NA	7T涡轮自旋回波（TSE）MRI，并行成像加速	深度学习（DL）	MRI图像	23名健康志愿者（15男，8女）
355	2025-08-04	Deep Learning Reconstructed New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-A Prospective Comparison With Conventional 3 T MRI 2024-Dec-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001093 PMID:38857414	research paper	本研究比较了深度学习重建的0.55 T MRI与传统3 T MRI在膝关节疼痛患者中的图像质量、结构异常识别及分级以及读者信心水平	使用新型商业化的深度学习重建算法对0.55 T MRI图像进行重建，并与传统3 T MRI进行对比	样本量较小（26名患者），且仅针对膝关节疼痛患者进行研究	比较深度学习重建的0.55 T MRI与传统3 T MRI在膝关节检查中的表现	26名膝关节疼痛患者	digital pathology	knee pain	MRI	deep learning	image	26名患者（52次MRI检查）
356	2025-08-04	Inflammatory Knee Synovitis: Evaluation of an Accelerated FLAIR Sequence Compared With Standard Contrast-Enhanced Imaging 2024-Aug-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001065 PMID:38329824	研究论文	本研究评估了深度学习加速的FLAIR序列与标准对比增强成像在炎症性膝关节滑膜炎诊断中的价值和准确性	使用深度学习加速的非对比FLAIR FS序列进行炎症性膝关节滑膜炎的评估，其效果与传统的对比增强T1加权FS成像相当	研究样本量较小（55名患者），且为回顾性研究	评估深度学习加速的FLAIR序列在炎症性膝关节滑膜炎诊断中的效果	疑似膝关节滑膜炎的患者	医学影像	膝关节滑膜炎	深度学习加速的FLAIR序列和对比增强T1加权FS序列	深度学习	医学影像数据	55名患者（平均年龄52±17岁，28名女性）
357	2025-08-04	FHIR-GPT Enhances Health Interoperability with Large Language Models 2024-Aug, NEJM AI DOI:10.1056/aics2300301 PMID:40746832	研究论文	本研究开发了FHIR-GPT，利用大型语言模型（LLMs）将临床叙述转换为FHIR资源，显著提高了健康数据的互操作性	首次利用大型语言模型（LLMs）直接转换临床文本为FHIR资源，相比现有方法显著提升了转换准确率	研究仅针对FHIR药物声明转换，未涵盖其他类型的FHIR资源	提升健康数据的互操作性，支持表型分析、临床试验和公共卫生监测	临床叙述文本	自然语言处理	NA	大型语言模型（LLMs）	GPT	文本	3671段临床文本片段
358	2025-08-04	Deep Learning Classification of Usual Interstitial Pneumonia Predicts Outcomes 2024-05-01, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202307-1191OC PMID:38207093	研究论文	本研究开发了一种基于多示例学习（MIL）的可解释深度学习算法，用于从CT图像中预测普通型间质性肺炎（UIP），并在独立队列中验证其性能	使用MIL方法开发了一种可解释的深度学习算法，显著提高了UIP的诊断准确性，并验证了其与患者生存率和肺功能下降的关联	研究依赖于回顾性数据，且部分队列样本量较小	提高普通型间质性肺炎（UIP）的非侵入性诊断准确性	CT图像和UIP患者	数字病理学	间质性肺病	CT成像	MIL（多示例学习）	图像	训练集2,143例，测试集包括三个独立队列（127例、239例和979例）
359	2025-08-04	New-Generation 0.55 T MRI of the Knee-Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI 2024-Apr-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001016 PMID:37747455	研究论文	本研究比较了0.55 T和3 T膝关节MRI在急性创伤和膝关节疼痛患者中的检测率和读者信心	使用新一代0.55 T MRI结合深度学习图像重建算法，与3 T MRI进行比较	0.55 T MRI在低级别软骨和半月板病变的准确性和读者信心方面表现有限	比较0.55 T和3 T膝关节MRI在检测和评估关节病变方面的性能	25名疑似膝关节内部紊乱的有症状患者	医学影像	膝关节疾病	深度学习图像重建算法（Deep Resolve Gain和Deep Resolve Sharp）	NA	MRI图像	25名患者（11名女性，中位年龄38岁）
360	2025-08-04	A comprehensive review of protein-centric predictors for biomolecular interactions: from proteins to nucleic acids and beyond 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae162 PMID:38739759	review	本文全面回顾了160多种蛋白质-配体相互作用预测器，涵盖蛋白质-蛋白质、蛋白质-核酸、蛋白质-肽及蛋白质-其他配体（核苷酸、血红素、离子）的相互作用	对蛋白质-配体相互作用预测器进行了全面分析，包括输入、特征概况、模型和可用性等多个重要方面，并指出深度学习方法、基于序列的预训练模型和基于结构的方法是新趋势	未提及具体预测器的性能比较或实际应用中的局限性	理解和预测蛋白质与各种配体的相互作用，以促进分子机制的研究和新药开发	蛋白质与核酸、肽及其他配体的相互作用	生物信息学	NA	深度学习、基于序列的预训练模型、基于结构的方法	NA	蛋白质序列、结构数据	超过160种蛋白质-配体相互作用预测器