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
421	2025-07-04	Enhancing HF-DL Model Validation for Liver Fibrosis Staging Through Sample Optimisation and Technical Integration 2025-Aug, Liver international : official journal of the International Association for the Study of the Liver IF:6.0Q1 DOI:10.1111/liv.70214 PMID:40607661	comments	本文对Zhang等人的研究进行了讨论，重点关注了基于高频超声图像的深度学习模型在慢性乙型肝炎患者肝纤维化分期分类中的表现	强调了样本优化和技术整合在提高深度学习模型验证效果方面的重要性	未提出具体的改进方案或实验验证	讨论和优化深度学习模型在肝纤维化分期分类中的应用	慢性乙型肝炎患者的肝纤维化分期	digital pathology	liver disease	high-frequency ultrasound, deep learning	deep learning model	ultrasound images	NA
422	2025-07-04	Deep learning on high-density EEG during a cognitive task distinguishes patients with Parkinson's disease from healthy controls 2025-Jul-03, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ade6a9 PMID:40541235	研究论文	本研究使用深度学习模型分析高密度脑电图（EEG）数据，通过认知任务区分帕金森病患者与健康对照组	首次在认知任务条件下使用高密度EEG数据训练深度学习模型，提高了帕金森病诊断的准确性	研究样本量未明确说明，且EEG生物标志物仍处于实验阶段	探索认知任务是否能提高基于EEG的帕金森病检测准确性	帕金森病患者与健康对照组	数字病理学	帕金森病	高密度EEG	深度学习模型	EEG信号	NA
423	2025-07-04	CBH-BDC Enhanced Δ-ML for Predicting the Accurate Standard Enthalpy of Formation 2025-Jul-03, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c03134 PMID:40556314	research paper	该论文提出了一种结合CBH-BDC和Δ-ML的方法，用于准确预测标准生成焓(Δ°)	引入CBH-BDC增强的Δ-ML方法，利用基于连接层次结构片段和BDC的有效且可解释的分子描述符，绕过高级量子计算实现Δ°的准确预测	BDC参数仅限于特定元素，高精度电子能量计算存在挑战	开发一种准确预测标准生成焓(Δ°)的方法	464种具有实验Δ°值的物种和QM9数据库中的120,416个稳定有机分子	计算化学	NA	CBH-BDC方法、Δ-ML方法、DFT、CCSD(T)	Δ-ML	分子描述符	464个实验验证物种和120,416个QM9数据库有机分子
424	2025-07-04	Contrast-enhanced image synthesis using latent diffusion model for precise online tumor delineation in MRI-guided adaptive radiotherapy for brain metastases 2025-Jul-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade845 PMID:40562071	研究论文	本研究开发了一种基于ControlNet耦合的潜在扩散模型（CTN-LDM）的方法，用于从在线T2加权或FLAIR图像生成高质量的合成T1CE图像，以提高脑转移瘤在线自适应放疗中的肿瘤勾画精度	结合了ControlNet耦合的潜在扩散模型、个性化迁移学习策略和去噪扩散隐式模型反演方法，显著提高了合成T1CE图像的质量和肿瘤勾画的准确性	研究仅针对大体积脑转移瘤，未涉及其他类型的肿瘤或小体积病灶	开发一种合成T1CE图像生成方法，以促进在线自适应脑转移瘤勾画的准确性	脑转移瘤患者	数字病理	脑转移瘤	MRI	ControlNet-coupled latent diffusion model (CTN-LDM)	MRI图像	未明确提及样本数量
425	2025-07-04	Self-supervised learning for low-dose CT image denoising method based on guided image filtering 2025-Jul-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade847 PMID:40562063	research paper	提出了一种基于引导图像滤波的自监督学习方法，用于低剂量CT图像去噪	利用引导图像滤波生成伪标签，无需配对数据即可训练网络进行去噪，并在解码器阶段嵌入注意力门机制以提升性能	未明确提及具体局限性	开发不依赖配对正常剂量CT数据的低剂量CT图像去噪方法	低剂量CT图像	computer vision	NA	引导图像滤波(GIF)，注意力门(AG)机制	残差网络	image	未明确提及样本数量
426	2025-07-04	Neural networks to estimate multiple sclerosis disability and predict progression using routinely collected healthcare data 2025-Jul-03, Multiple sclerosis (Houndmills, Basingstoke, England) DOI:10.1177/13524585251347513 PMID:40607660	研究论文	本研究使用常规收集的医疗数据，通过神经网络算法估计多发性硬化症（MS）相关残疾并预测其进展	利用深度学习方法和混合模型（结合生存分析与神经网络预测）来估计和预测MS相关残疾，填补了行政数据集中EDSS不可用的空白	研究仅基于意大利坎帕尼亚地区的行政数据，可能限制了结果的普适性	利用常规医疗数据改进MS的监测、医疗规划和决策制定	多发性硬化症（MS）患者	机器学习	多发性硬化症	深度学习	神经网络与混合模型	行政医疗数据	2015-2021年意大利坎帕尼亚地区的MS患者数据
427	2025-07-04	Developing Nationwide Estimates of Built Environment Quality Characteristics Using Street-View Imagery and Computer Vision 2025-Jul-03, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c00966 PMID:40607680	research paper	利用计算机视觉和街景图像评估美国城市建成环境质量特征	首次利用计算机视觉和街景图像在全国范围内评估建成环境质量，并明确处理了社会人口和时间偏差	对西班牙裔/拉丁裔和夏威夷原住民或太平洋岛民群体的准确性较低，季节性偏差调整不完全	评估建成环境质量特征以支持流行病学研究、城市规划策略和公共卫生干预	美国所有城市的建成环境质量	computer vision	NA	deep learning	CNN	image	72,516份调查问卷，覆盖1.2亿个街景位置
428	2025-07-04	Deep Learning Discovers New Morphological Features while Predicting Genetic Alterations from Histopathology of Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul-03, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0691 PMID:40607934	research paper	该研究利用深度学习从甲状腺乳头状癌的组织病理学切片中预测基因变异，并发现新的形态学特征	使用Vision Transformer模型从常规组织病理学切片中预测基因变异，并识别出与基因变化相关的新形态学标准	研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证	探索AI在预测甲状腺乳头状癌基因变异中的应用	甲状腺乳头状癌患者	digital pathology	thyroid cancer	AI-based histopathology analysis	Vision Transformer	image	662例（TCGA队列496例，Mainz队列166例）
429	2025-07-04	Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy 2025-Jul-03, Discover nano DOI:10.1186/s11671-025-04291-x PMID:40608206	研究论文	本研究提出了一种基于稀疏编码的多帧超分辨率方法，用于提升同步辐射显微光谱成像的质量	与忽视位置错配的深度学习方法不同，该方法将位置偏移作为已知控制参数处理，提高了超分辨率精度，并针对纳米结构提取学习了最优字典	方法在小样本和噪声数据上表现良好，但未讨论在大规模数据集上的适用性	提升同步辐射显微光谱成像的质量，减少辐射损伤和样品降解	同步辐射显微光谱图像	计算机视觉	NA	稀疏编码	NA	图像	小规模且含噪声的3D纳米电子能谱化学分析(nano-ESCA)数据集
430	2025-07-04	Development of a deep learning-based automated diagnostic system (DLADS) for classifying mammographic lesions - a first large-scale multi-institutional clinical trial in Japan 2025-Jul-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01741-3 PMID:40608200	research paper	开发了一个基于深度学习的自动化诊断系统（DLADS），用于分类乳腺X线摄影病变，并在日本进行了首次大规模多机构临床试验	首次为日本女性建立了乳腺X线摄影AI-CADx系统，并在大规模多机构临床试验中验证了其有效性	研究为回顾性设计，前瞻性研究尚未完成	建立并验证一个针对日本女性的乳腺X线摄影AI-CADx系统	日本女性的乳腺X线摄影图像	digital pathology	breast cancer	AI-CADx	SE-ResNet	image	20,638张乳腺X线摄影图像，来自11,450名日本女性
431	2025-07-04	A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research 2025-Jul-03, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01672 PMID:40608399	研究论文	本文通过大型语言模型构建了一个代谢组学研究的综合图谱，分析了超过80,000篇文献	使用PubMedBERT将摘要转化为768维嵌入，结合t-SNE降维和GPT-4o mini优化的神经主题模型，揭示了代谢组学领域的主题结构和趋势	研究依赖于文献数据，可能未涵盖最新的研究进展或未发表的数据	构建代谢组学研究的综合图谱，揭示研究趋势和关键领域	代谢组学领域的80,000多篇文献	自然语言处理	NA	PubMedBERT, t-SNE, GPT-4o mini, 神经主题模型	BERT, t-SNE, 神经主题模型	文本	超过80,000篇文献
432	2025-07-04	Deep Learning for Fluorescence Lifetime Predictions Enables High-Throughput In Vivo Imaging 2025-Jul-02, Journal of the American Chemical Society IF:14.4Q1 DOI:10.1021/jacs.5c03749 PMID:40515693	研究论文	本文介绍了一种名为FLIMngo的深度学习模型，用于从光子稀缺环境中量化荧光寿命成像显微镜(FLIM)数据	FLIMngo模型能够利用原始FLIM数据中的时间和空间信息，从每个像素少于50个光子的衰减曲线中准确预测荧光寿命，显著减少了数据采集时间	模型在模拟数据上进行了表征和基准测试，但在实际应用中的表现可能需要进一步验证	提高荧光寿命成像显微镜(FLIM)的数据采集效率，使其成为适用于活体样本分析的高通量工具	荧光寿命成像显微镜(FLIM)数据	数字病理学	NA	荧光寿命成像显微镜(FLIM)	深度学习模型(FLIMngo)	图像数据	NA
433	2025-07-04	Dual-Mode Temperature-Pressure MXene Sensor for Enhanced Firefighter Safety and Deep Learning-Enhanced Smart Gloves 2025-Jul-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c09442 PMID:40552641	研究论文	本研究开发了一种基于MXene的双模温度-压力传感器，用于增强消防员安全及深度学习增强的智能手套	利用MXene的优异热电性能、金属般导电性和阻燃性，结合柔性防火聚酰亚胺基底，开发出能同时准确检测温度和压力的多功能传感器	未明确提及样本量或具体应用场景中的长期稳定性测试	开发多功能可穿戴传感器，用于实时监测消防员健康状况及环境参数	消防员及其工作环境	机器学习	NA	深度学习算法	NA	传感器数据（温度、压力）	NA
434	2025-07-04	Hybrid Transformer for Early Alzheimer's Detection: Integration of Handwriting-Based 2D Images and 1D Signal Features 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3585379 PMID:40601463	研究论文	提出了一种新型混合Transformer模型，用于通过手写数据早期检测阿尔茨海默病	首次将手写2D图像与1D动态信号特征结合，并应用Transformer模型进行阿尔茨海默病检测	仅在一个数据集(DARWIN)上进行了验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发更准确的阿尔茨海默病早期检测方法	阿尔茨海默病患者的手写数据	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	混合Transformer	图像和信号数据	DARWIN数据集中的Task 8('L' writing)样本
435	2025-07-04	In Vivo Laparoscopic Image De-smoking Dataset, Evaluation, and Beyond 2025-Jul-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584641 PMID:40601460	research paper	本文介绍了一种新颖的配对数据集，用于去除腹腔镜手术中的烟雾，并评估了现有去烟雾方法的有效性	提出了首个包含真实烟雾和烟雾自由手术场景的配对数据集，并开发了一种鲁棒的运动跟踪技术以补偿患者的不自主运动	现有去烟雾方法主要基于合成数据集和非参考图像增强指标，未能完全捕捉体内手术场景的复杂性	开发有效的算法去除腹腔镜手术中的烟雾	腹腔镜手术中的烟雾去除	digital pathology	prostate cancer	motion-tracking technique	NA	image	2000 smoky-to-smoke-free image pairs from 41 video sequences of 132 laparoscopic prostatectomy recordings, and 1000 image pairs from 68 video sequences of 45 cholecystectomy recordings
436	2025-07-04	A novel few-shot learning framework for supervised diffeomorphic image registration network 2025-Jul-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585199 PMID:40601459	研究论文	提出了一种新颖的小样本学习框架，用于监督微分同胚图像配准网络	通过随机微分同胚生成器（RDG）生成一系列微分同胚，仅需少量图像数据即可生成训练标签，有效解决了监督网络中物理网格折叠和标记训练数据稀缺的问题	未提及该方法在更广泛数据集上的泛化能力	解决医学图像配准中实时性需求和标记数据稀缺的问题	医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	监督小样本学习网络	图像	理论上仅需一张图像数据
437	2025-07-04	Development of a tongue image-based machine learning tool for the diagnosis of colorectal cancer: a prospective multicentre clinical cohort study 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3585552 PMID:40601462	研究论文	开发了一种基于舌像的机器学习工具，用于辅助结直肠癌的诊断	结合传统舌诊与现代机器学习，利用创新的图像分割技术和特征提取方法，开发了一种非侵入性、经济高效的结直肠癌筛查工具	需要进一步的外部验证以确认其广泛适用性	开发一种辅助结直肠癌诊断的非侵入性工具	结直肠癌患者和非结直肠癌参与者的舌像	数字病理	结直肠癌	图像分割（SAM与Grounding DINO）、特征提取（手工特征与深度学习特征）	Swin-Transformer	图像	1,389张结直肠癌患者舌像和1,543张非结直肠癌参与者舌像（内部验证），119名结直肠癌患者和221名非结直肠癌参与者（外部验证）
438	2025-07-04	An EEG-based seizure prediction model encoding brain network temporal dynamics 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584861 PMID:40601467	研究论文	本文提出了一种基于EEG的癫痫发作预测模型，通过编码脑网络的时间动态来提高预测性能	结合脑网络生理先验与深度学习进行EEG表征学习，提出了一种全新的癫痫发作预测策略	NA	提高癫痫发作预测的准确性和可靠性	癫痫患者的EEG数据	生物医学工程	癫痫	EEG	VAE (变分自编码器)	EEG信号	两个公开可用的EEG数据集和一个临床头皮EEG数据集
439	2025-07-04	Robust Multi-contrast MRI Medical Image Translation via Knowledge Distillation and Adversarial Attack 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584721 PMID:40601468	研究论文	提出了一种结合知识蒸馏和对抗攻击的鲁棒多对比MRI医学图像翻译框架	通过设计教师模块作为配准网络以更好地学习噪声分布，并引入对抗攻击模块增强模型鲁棒性	未提及在临床环境中的实际应用效果验证	提升多对比MRI医学图像翻译的质量和鲁棒性	MRI医学图像	数字病理	NA	知识蒸馏、对抗攻击	GAN	医学图像	两个公开MRI数据集
440	2025-07-04	Evaluation of Small-Molecule Binding Site Prediction Methods on Membrane-Embedded Protein Interfaces 2025-Jul-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00336 PMID:40601846	研究论文	评估小分子结合位点预测方法在膜嵌入蛋白界面的性能	首次系统评估了多种计算方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	所有方法在膜蛋白数据上的平均DCC和DVO值均低于可溶性蛋白数据集	评估计算预测方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	GPCR和离子通道配体复合物	计算生物学	NA	几何基方法(Fpocket, ConCavity)、能量探针法(FTSite)、机器学习方法(P2Rank, GRaSP)、深度学习方法(PUResNet, DeepPocket, PUResNetV2.0)	机器学习、深度学习	蛋白质结构数据	GPCR和离子通道配体复合物数据集(具体数量未提及)