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
361	2025-07-19	optiGAN: a deep learning-based alternative to optical photon tracking in Python-based GATE (10+) 2025-Jul-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade2b5 PMID:40490001	研究论文	本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的optiGAN模型，用于加速GATE医学物理框架中的光学光子传输模拟，同时保持高建模精度	将GAN模型optiGAN集成到Python版的GATE 10中，作为传统光学蒙特卡洛模拟的高效替代方案，显著降低了计算成本	虽然optiGAN在模拟时间上减少了约50%，但仍有8%的模拟结果与蒙特卡洛方法存在差异	加速光学光子传输模拟，同时保持高建模精度，以支持医学成像和探测器设计的广泛应用	GATE医学物理模拟框架中的光学光子传输	医学物理	NA	GAN	GAN	模拟数据	NA
362	2025-07-19	Deep Learning Estimation of Small Airway Disease from Inspiratory Chest Computed Tomography: Clinical Validation, Repeatability, and Associations with Adverse Clinical Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease 2025-Jul, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1847OC PMID:40072247	研究论文	本研究开发了一种基于生成式AI的模型，用于从单一吸气CT扫描中评估小气道疾病，并与双容量参数响应映射进行比较	利用生成式AI从单一吸气CT扫描中估计小气道疾病，无需额外的呼气CT扫描	研究结果在COPDGene队列中的验证样本量相对较小（n=458）	评估AI模型在慢性阻塞性肺疾病（COPD）中小气道疾病估计的临床应用价值	COPD患者的小气道疾病评估	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	生成式AI模型	生成模型	CT图像	SPIROMICS研究中的2,513名参与者（开发集1,055人，验证集1,458人）和COPDGene研究中的458名患者
363	2025-07-19	Challenges for implementing generative artificial intelligence (GenAI) into clinical healthcare 2025-07, Internal medicine journal IF:1.8Q2 DOI:10.1111/imj.70035 PMID:40135733	review	本文探讨了生成式人工智能（GenAI）在医疗保健领域实施的潜力与挑战	综述了GenAI在医疗保健中的多功能能力及其潜在影响	未提及具体的技术实现细节或案例研究	探讨GenAI在临床医疗保健中的应用潜力与实施挑战	生成式人工智能（GenAI）技术及其在医疗保健中的应用	machine learning	NA	deep learning	GenAI	large and diverse datasets	NA
364	2025-07-19	Deep Learning-Powered Whole Slide Image Analysis in Cancer Pathology 2025-Jul, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104186 PMID:40306572	综述	本文综述了深度学习在全幻灯片图像(WSI)分析中的应用及其在癌症病理学中的临床价值	整合深度学习模型与WSI技术，探索超出病理学家视觉感知的形态学特征，用于自动化临床诊断、组织病理学分级评估、临床结果预测及新型形态学生物标志物发现	讨论了将基于深度学习的数字病理学转化为临床实践所面临的机遇与挑战	推进深度学习驱动的WSI分析在癌症护理临床任务中的应用	全幻灯片图像(WSI)及癌症病理学	数字病理学	癌症	全幻灯片成像技术	CNN, GCN, Transformer	图像	NA
365	2025-07-19	The use of machine learning in transarterial chemoembolisation/transarterial embolisation for patients with intermediate-stage hepatocellular carcinoma: a systematic review 2025-Jul, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02013-y PMID:40317437	系统综述	本文系统评估了机器学习在提高中晚期肝细胞癌患者经动脉化疗栓塞/经动脉栓塞治疗精准性和有效性中的应用	首次系统评价机器学习模型在中晚期肝细胞癌TACE/TAE治疗中的应用效果	研究异质性限制了结果的可比性，且所有纳入研究均来自中国	评估机器学习模型对提高TACE和TAE治疗中晚期肝细胞癌精准性和有效性的作用	中晚期肝细胞癌患者	机器学习	肝细胞癌	机器学习（包括深度学习和放射组学）	深度学习及其他ML模型	医学影像数据	7项研究共4017名患者
366	2025-07-19	Deep learning diagnosis of hepatic echinococcosis based on dual-modality plain CT and ultrasound images: a large-scale, multicenter, diagnostic study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002486 PMID:40358633	research paper	开发并验证了一种基于平扫CT和超声的多模态深度学习诊断系统，用于提高肝包虫病、肝囊肿和肝脓肿的诊断准确性	结合平扫CT和超声的多模态深度学习系统，显著提高了肝包虫病等肝脏疾病的诊断准确性，超越了单一模态方法和经验丰富的医生诊断	研究主要集中在中国新疆地区的八家医院，可能在其他地区的泛化性有待验证	提高资源匮乏地区肝包虫病等肝脏疾病的影像筛查准确性	肝包虫病、肝囊肿、肝脓肿及健康肝脏	digital pathology	hepatic echinococcosis	plain CT和超声成像	EfficientNet3D和EfficientNet-B0	image	8979例病例，来自中国新疆八家医院，跨越18年
367	2025-07-19	Deep learning-based radiomics and machine learning for prognostic assessment in IDH-wildtype glioblastoma after maximal safe surgical resection: a multicenter study 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002488 PMID:40391963	research paper	本研究构建并验证了一种基于放射组学和机器学习的模型，用于预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者在最大安全手术切除后的总生存期	结合深度学习分割网络和放射组学特征，开发了一种新的预测模型，并通过多中心数据验证其性能	研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚，且外部验证队列样本量相对较小	预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者手术后的总生存期	582名IDH野生型胶质母细胞瘤患者	digital pathology	glioblastoma	MRI, radiomics	ResNet, Step Cox[backward] + RSF	medical imaging	582名患者（训练队列301名，内部验证128名，外部验证153名）
368	2025-07-19	Predicting NSCLC surgical outcomes using deep learning on histopathological images: development and multi-omics validation of Sr-PPS model 2025-07-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002526 PMID:40440686	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的模型Sr-PPS，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者术后结果	利用先进的Res2Net深度学习架构开发了新型手术预后预测评分系统（Sr-PPS），并通过多组学验证揭示了其分子机制	研究样本量相对有限，且依赖于TCGA数据库的外部验证	开发可靠的预测工具以准确预测NSCLC患者的术后结果	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	深度学习	Res2Net	组织病理学图像和临床数据	337例Local-NSCLC患者用于模型开发，554例NSCLC患者（来自TCGA数据库）用于验证
369	2025-07-19	Comparison of an Attention-Based Multiple Instance Learning (MIL) With a Visual Transformer Model: Two Weakly Supervised Deep Learning (DL) Algorithms for the Detection of Histopathologic Lesions in the Rat Liver to Distinguish Normal From Abnormal 2025-Jul, Toxicologic pathology IF:1.4Q4 DOI:10.1177/01926233251339653 PMID:40444726	研究论文	比较基于注意力的多实例学习（MIL）与视觉Transformer模型在弱监督深度学习算法中检测大鼠肝脏组织病理学病变的效果	首次在弱监督框架下比较MIL和视觉Transformer模型在组织病理学病变检测中的表现，并展示了模型在肾脏WSIs上的迁移学习能力	研究仅基于大鼠肝脏和肾脏的WSIs，未涉及其他器官或物种	提高监管毒性研究中组织病理学评估的效率	大鼠肝脏和肾脏的WSIs	数字病理学	NA	弱监督深度学习	MIL, Transformer	WSIs	58项不同大鼠毒性研究的肝脏切片WSIs
370	2025-07-19	Artificial Intelligence in Obstetric and Gynecological MR Imaging 2025-Jul-01, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.rev.2024-0077 PMID:39477505	综述	本文回顾了人工智能在产科和妇科MRI影像中的重大进展和应用	从基础算法技术到深度学习和高级放射组学的AI发展历程，以及AI在特定疾病诊断中的应用	未提及具体的技术实施细节和数据集的具体规模	探索AI在产科和妇科MRI影像中的应用及其未来发展方向	子宫平滑肌肉瘤、子宫内膜癌、宫颈癌、卵巢肿瘤和胎盘植入等妇科疾病	数字病理学	妇科疾病	MRI、深度学习、放射组学	NA	MRI影像	NA
371	2025-07-19	Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00679-1 PMID:40603582	研究论文	本文提出了一种名为MAARS的多模态人工智能方法，用于预测肥厚型心肌病患者的致命性心律失常事件	MAARS利用基于transformer的神经网络分析多模态医疗数据，包括电子健康记录、超声心动图和放射学报告以及对比增强心脏磁共振图像，后者是该模型的独特特征	NA	提高肥厚型心肌病患者致命性心律失常事件的预测准确性	肥厚型心肌病患者	人工智能在医疗领域的应用	心血管疾病	深度学习	transformer-based神经网络	多模态医疗数据（电子健康记录、超声心动图、放射学报告、心脏磁共振图像）	内部和外部队列患者（具体数量未提及）
372	2025-07-19	Dynamic frame-by-frame motion correction for 18F-flurpiridaz PET-MPI using convolution neural network 2025-Jul-01, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.27.25330436 PMID:40630596	research paper	提出了一种基于深度学习的自动运动校正框架，用于18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像	使用3D ResNet架构实现自动帧间运动校正，减少人工干预和观察者间差异	研究仅基于32个临床站点的数据，可能需要更大规模验证	提高18F-flurpiridaz PET心肌血流定量分析的准确性和效率	18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像数据	digital pathology	cardiovascular disease	PET成像	3D ResNet	3D医学影像	来自32个临床站点的多中心数据（NCT01347710临床试验）
373	2025-07-19	Noise-aware system generative model (NASGM): positron emission tomography (PET) image simulation framework with observer validation studies 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17962 PMID:40660861	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的PET图像模拟方法NASGM，用于生成不同采集时间的PET图像	提出了一种新型的噪声感知系统生成模型（NASGM），采用双域鉴别器和基于Transformer的频率鉴别器结构，能够更好地模拟不同采集时间的PET图像	未提及在超出训练范围的时间帧上的泛化能力	开发一种计算高效的PET图像模拟框架，用于生成大量不同采集时间的模拟PET图像数据集	PET图像	医学影像处理	NA	深度学习生成模型	条件生成对抗网络（cGAN）	医学影像（PET/CT）	使用公共PET/CT数据集作为输入活动和衰减图
374	2025-07-19	Use of a deep learning neural network to generate bone suppressed images for markerless lung tumor tracking 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17949 PMID:40660921	研究论文	本研究使用U-net神经网络生成骨抑制图像，用于无标记肺部肿瘤追踪	提出了一种使用U-net神经网络生成合成双能减影（sDES）图像的方法，无需额外硬件或软件	研究样本量有限，仅包括20名肺癌患者和一个运动体模	比较合成双能减影（sDES）图像与真实双能减影（DES）图像在图像质量和追踪结果上的差异	运动体模和20名肺癌患者的X射线图像	数字病理	肺癌	双能减影（DES）和U-net神经网络	U-net	X射线图像	20名肺癌患者和1个运动体模，共7193张图像对
375	2025-07-19	An open-source deep learning framework for respiratory motion monitoring and volumetric imaging during radiation therapy 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.18015 PMID:40665474	研究论文	开发了一个名为Voxelmap的深度学习框架，用于实时图像引导放射治疗中的呼吸运动监测和体积成像	Voxelmap框架能够利用标准临床环境中已有的数据和资源实现3D呼吸运动估计和体积成像，且可适应其他成像模式如MRI-Linacs，与现有方法相比，它鼓励保持拓扑结构和可逆性的微分同胚映射	在某些网络架构下，目标质心误差较大，如网络B和C在基于X射线的肺癌患者数据中表现出较大的误差	开发一种经济实惠的实时图像引导放射治疗工具	呼吸运动监测和体积成像在放射治疗中的应用	数字病理	肺癌	深度学习	CNN	图像	使用XCAT和CoMBAT数字幻影以及SPARE Grand Challenge数据集提供合成和患者数据
376	2025-07-19	Automated Detection of Gibbon Calls From Passive Acoustic Monitoring Data Using Convolutional Neural Networks in the "Torch for R" Ecosystem 2025-Jul, Ecology and evolution IF:2.3Q2 DOI:10.1002/ece3.71678 PMID:40666685	研究论文	本文提出了一种使用R环境中的'Torch for R'生态系统和卷积神经网络（CNNs）从被动声学监测数据中自动检测长臂猿叫声的方法	首次在R编程环境中实现了基于深度学习的声学信号自动检测方法，并比较了六种CNN架构在两种长臂猿叫声检测上的性能	不同架构的性能表现依赖于物种和测试数据集，没有统一的最高性能模型	开发一种可在R环境中运行的自动声学信号检测方法，用于生态监测	两种长臂猿的叫声（北部灰长臂猿和南部黄颊冠长臂猿的雌性叫声）	机器学习	NA	被动声学监测（PAM）	CNN	音频	来自马来西亚丹浓谷保护区和柬埔寨Keo Seima野生动物保护区的两个自主录音单元网格的数据
377	2025-07-19	Spatially resolved subcellular protein-protein interactomics in drug-perturbed lung-cancer cultures and tissues 2025-Jul, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-024-01271-x PMID:39478233	研究论文	本文提出了一种利用连续邻近连接实验和免疫荧光技术，在非小细胞肺癌细胞培养物和组织中可视化蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）空间动态的方法	开发了一种能够同时分析多达47种蛋白质相互作用的方法，并结合图卷积网络预测单细胞处理状态	方法主要应用于非小细胞肺癌特定突变类型，可能不适用于其他癌症类型或突变	研究药物扰动下蛋白质相互作用的空间动态变化	非小细胞肺癌细胞培养物和组织	数字病理学	肺癌	连续邻近连接实验，免疫荧光	图卷积网络	图像	NA
378	2025-07-19	Deep Learning for the Early Diagnosis of Candidemia 2025-Jul, Infectious diseases and therapy IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s40121-025-01171-w PMID:40549343	研究论文	本文评估了深度学习模型在早期鉴别诊断念珠菌血症和细菌血症中的性能	利用深度学习模型从非特异性实验室特征中提取复杂模式，以早期诊断念珠菌血症	学习到的模式未能提升特异性标记物（如BDG和PCT）的诊断性能	探索深度学习在念珠菌血症早期诊断中的应用	念珠菌血症和细菌血症患者	机器学习	念珠菌血症	深度学习	深度学习模型	实验室特征数据	12,483例（念珠菌血症1,275例，细菌血症11,208例）
379	2025-07-19	Classification of Biscuit Quality With Deep Learning Algorithms 2025-Jul, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70379 PMID:40676924	研究论文	本研究旨在通过使用深度学习模型检测缺陷产品，减少饼干生产质量控制过程中的时间、成本和人为错误	采用深度学习模型（如EfficientNet、ResNet）进行饼干质量分类，并在工业食品生产中实现高效精确的质量控制	未提及数据集的具体规模或多样性，可能影响模型的泛化能力	减少饼干生产质量控制过程中的时间、成本和人为错误	饼干的质量分类（缺陷与无缺陷，以及多类别分类如过熟、纹理缺陷和不完整）	计算机视觉	NA	深度学习	EfficientNet, ResNet, XceptionNet, MobileNet	图像	两个数据集（一个用于二分类，一个用于多分类），具体样本数量未提及
380	2025-07-19	Phase-augmented deep learning for cell segmentation in wrapped quantitative phase images 2025-Jul-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.566950 PMID:40677815	研究论文	本文提出了一种相位增强的深度学习方法，用于在包裹的定量相位图像中进行细胞分割	方法的创新点在于数据增强策略，通过引入全局相位偏移使网络能够区分真实的形态特征和相位包裹伪影	NA	通过单细胞精度的定量研究，理解细胞粘附和脱离过程	细胞	数字病理学	NA	调制光学计算机相位显微镜(M-OCPM)	U-Net	相位图像	NA