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
461	2025-04-24	A machine learning toolkit assisted approach for IMRT fluence map optimization: feasibility and advantages 2025-Apr-22, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adcaca PMID:40203852	研究论文	本研究提出了一种利用机器学习工具包辅助IMRT（调强放射治疗）通量图优化的新方法，展示了其在计划质量和效率上的优势	首次将机器学习工具包直接应用于治疗计划优化，实现了比传统优化方法更快的收敛速度和更强的鲁棒性	研究仅在前列腺和头颈部病例上进行了测试，未涉及其他癌症类型	探索机器学习在放射治疗计划优化中的新应用方式	IMRT治疗计划中的通量图优化	机器学习	前列腺癌,头颈癌	PyTorch的L-BFGS优化器	单层网络	剂量沉积矩阵	前列腺和头颈部病例（具体数量未明确说明）
462	2025-04-24	Deep Learning-Based Classification of CRISPR Loci Using Repeat Sequences 2025-Apr-22, ACS synthetic biology IF:3.7Q1 DOI:10.1021/acssynbio.5c00174 PMID:40261207	research paper	提出了一种基于深度学习的CRISPR位点分类方法CRISPRclassify-CNN-Att，仅利用重复序列进行分类	首次提出仅基于重复序列的CRISPR位点分类方法，结合CNN和自注意力机制，采用堆叠策略和迁移学习解决样本不平衡问题	对于样本量较少的亚型分类准确率仍有提升空间	开发不依赖cas基因的CRISPR-Cas系统分类方法	CRISPR位点的重复序列	machine learning	NA	deep learning	CNN with self-attention mechanism	sequence data	多个亚型的CRISPR位点样本（具体数量未提及）
463	2025-04-24	A CT-free deep-learning-based attenuation and scatter correction for copper-64 PET in different time-point scans 2025-Apr-22, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-025-00905-2 PMID:40261572	研究论文	本研究开发并评估了一种基于深度学习的全身64Cu PET成像中的衰减和散射校正模型	使用预训练的SwinUNETR模型通过迁移学习在小规模Cu-PET数据集上进行微调，实现了跨时间点的一致性校正	训练数据集规模有限（仅15例Cu-PET图像）	开发无需CT的深度学习PET衰减散射校正方法	铜-64标记的全身PET成像	医学影像分析	NA	深度学习/PET成像	swinUNETR	医学影像（PET-CT）	训练集15例Cu-PET+51例Ga-PSMA PET，测试集6例Cu-PET（含1h/12h/48h时间点各2例）
464	2025-04-24	Deep Learning to Localize Photoacoustic Sources in Three Dimensions: Theory and Implementation 2025-Apr-22, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3562313 PMID:40261767	研究论文	开发了一种基于深度学习的3D光声点源定位系统，用于手术工具尖端的定位和跟踪	提出了一种新颖的基于目标检测的3D光声点源定位系统，并推导了点源位置、声速和波形形状之间的理论关系	NA	实现手术和介入过程中工具尖端的三维定位和跟踪	手术工具尖端	计算机视觉	NA	光声成像	深度学习	图像	4000个模拟数据帧、993个幻影数据帧和1983个离体数据帧
465	2025-04-24	Modeling Chemical Reaction Networks Using Neural Ordinary Differential Equations 2025-Apr-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00296 PMID:40262040	research paper	该论文提出了一种结合动态建模与深度学习的神经常微分方程方法，用于建模化学反应网络	使用神经常微分方程揭示化学反应网络中隐藏的见解，帮助识别现有经验模型的不足并辅助设计未来的反应网络	NA	通过结合动态建模与深度学习，改进化学反应网络的建模方法	化学反应网络	machine learning	NA	神经常微分方程	neural ordinary differential equations	NA	NA
466	2025-04-24	Enhanced boundary-directed lightweight approach for digital pathological image analysis in critical oncological diagnostics 2025-Apr-22, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251325092 PMID:40262109	研究论文	提出一种轻量化的边界增强数字病理图像识别策略（LB-DPRS），用于恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的紧急诊断	优化Transformer模型的自注意力机制，创新性地实现边界分割增强策略，并引入行列注意力方法以稀疏注意力矩阵，降低计算负担	NA	提高恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）紧急诊断的准确性和效率	数字病理图像	数字病理学	骨肉瘤	深度学习	Transformer	图像	NA
467	2025-04-24	Deep learning-based intraoperative visual guidance model for ureter identification in laparoscopic sigmoidectomy 2025-Apr-22, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-11694-5 PMID:40263136	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左输尿管的性能	使用YOLO 8和11模型进行语义分割，实现了高精度的实时左输尿管识别	样本量有限、手术方法缺乏多样性、手术过程不完整以及缺乏外部验证	评估深度学习模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左输尿管的可行性	腹腔镜乙状结肠切除术中的左输尿管	计算机视觉	乙状结肠疾病	语义分割算法	YOLO 8和11	视频	86例腹腔镜乙状结肠切除术录像，1237张图像
468	2025-04-24	Applications of generative adversarial networks in the diagnosis, prognosis, and treatment of ophthalmic diseases 2025-Apr-22, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06830-9 PMID:40263170	综述	本文综述了生成对抗网络（GANs）在眼科疾病诊断、预后和治疗中的应用	GANs能够解决深度学习模型面临的小样本、不平衡数据集问题，并在个体化疾病管理中展现出预测潜力	GAN技术在临床中的主流应用仍依赖于更大规模的公共数据集进行广泛验证和必要的监管监督	探讨GANs在眼科领域的应用现状及面临的挑战	八种眼科疾病	数字病理学	眼科疾病	GANs	GAN	图像	NA
469	2025-04-24	Corrigendum to: Pollen analysis using multispectral imaging flow cytometry and deep learning 2025-Apr-22, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70163 PMID:40263692	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
470	2025-04-24	NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry 2025-Apr-22, Chembiochem : a European journal of chemical biology IF:2.6Q3 DOI:10.1002/cbic.202401012 PMID:40263759	review	本文综述了纯位移NMR技术及其在制药工业中的潜在应用	介绍了通过深度学习辅助获得最佳纯位移谱的方法，并探索了纯位移技术在制药工业中的新应用方向	NA	促进纯位移NMR技术在制药工业中的发展和实际应用	纯位移NMR技术及其在制药工业中的应用	NA	NA	NMR纯位移技术, 深度学习	NA	NMR谱数据	NA
471	2025-04-24	Transforming Medical Imaging: The Role of Artificial Intelligence Integration in PACS for Enhanced Diagnostic Accuracy and Workflow Efficiency 2025-Apr-22, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056370620250403030638 PMID:40265427	综述	本文探讨了人工智能（AI）在医学影像存档与通信系统（PACS）中的整合及其对医学影像、诊断流程和患者结果的影响	AI整合显著提升了诊断准确性和工作效率，特别是在早期肿瘤检测和异常识别方面，诊断时间减少了90%	数据隐私、法规遵从性和互操作性方面的挑战仍然存在，需要标准化框架和强大的安全协议	评估AI在PACS中的整合对医学影像、诊断流程和患者结果的影响	医学影像存档与通信系统（PACS）	医学影像	NA	深度学习、自然语言处理（NLP）	卷积神经网络（CNN）	医学影像	183项研究
472	2025-04-24	Evaluation of minor labial salivary gland focus score in Sjögren's disease using deep learning: a tool for more efficient diagnosis and future tissue biomarker discovery 2025-Apr-21, Journal of autoimmunity IF:7.9Q1 DOI:10.1016/j.jaut.2025.103418 PMID:40262321	research paper	该研究利用基于注意力的深度学习模型评估小唇唾液腺活检中的焦点评分，以提高干燥综合征的诊断效率和未来组织生物标志物的发现	首次将注意力机制深度学习模型应用于小唇唾液腺活检的焦点评分评估，克服了观察者间差异和报告遗漏的问题	研究仅使用了单一染色方法(H&E)的样本，且样本量相对有限(271例)	开发更可靠的自动化方法来评估干燥综合征的组织病理学特征	小唇唾液腺活检样本	digital pathology	Sjögren's disease	H&E染色	attention-based deep learning	whole slide images	271例小唇唾液腺活检样本(153例FS<1，118例FS≥1)
473	2025-04-24	Deep transfer learning-based decoder calibration for intracortical brain-machine interfaces 2025-Apr-21, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110231 PMID:40262392	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的解码器校准方法，用于解决脑机接口中神经信号非平稳性导致的频繁重新校准问题	首次将深度迁移学习应用于脑机接口解码器校准，提出结合领域对抗和主动学习策略的AL-DANN模型，显著减少新样本需求	方法仅在猴子实验数据上验证，尚未在人类临床应用中测试	减少脑机接口解码器重新校准所需时间和数据量	脑机接口系统中的神经信号解码器	脑机接口	NA	深度迁移学习	AL-DANN（主动学习领域对抗神经网络）	神经信号	三只猴子执行不同运动任务时记录的神经信号数据
474	2025-04-24	In vitro evaluation of multi-protein chimeric antigens in effectively clearing the blood stage of Plasmodium falciparum 2025-Apr-19, Vaccine IF:4.5Q2 DOI:10.1016/j.vaccine.2025.126952 PMID:40037124	研究论文	本文评估了多蛋白嵌合抗原在清除恶性疟原虫血液阶段的有效性	提出了一种结合多个抗原的策略，仅使用最具免疫优势的肽序列来应对多态性和冗余性	研究仅在体外环境中进行，尚未在体内验证	开发针对恶性疟原虫血液阶段的有效疫苗	恶性疟原虫的血液阶段	疫苗开发	疟疾	B细胞表位选择与拼接，Deep Learning方法	Deep Learning	实验数据	NA
475	2025-04-24	Brain tumour classification and survival prediction using a novel hybrid deep learning model using MRI image 2025-Apr-17, Network (Bristol, England) DOI:10.1080/0954898X.2025.2486206 PMID:40243150	research paper	该论文提出了一种名为Deep Residual PyramidNet (DRP_Net)的新型混合深度学习模型，用于脑肿瘤分类和生存预测	提出了一种结合Deep Residual Network (DRN)和PyramidNet的新型混合模型DRP_Net，用于脑肿瘤分类和生存预测	未明确提及具体局限性	开发一种自动化的脑肿瘤分类和生存预测方法	脑肿瘤患者的MRI图像	digital pathology	brain tumor	MRI, homomorphic filtering, Haar wavelet, Local Directional Number Pattern (LDNP)	DRP_Net (融合DRN和PyramidNet), Deep Recurrent Neural Network (DRNN)	image	来自BraTS数据集的MRI图像
476	2025-04-24	Combining Deep Data-driven and Physics-inspired Learning for Shear Wave Speed Estimation in Ultrasound Elastography 2025-Apr-16, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2025.3561599 PMID:40238602	research paper	该论文提出了一种结合深度数据驱动和物理启发学习的方法，用于超声弹性成像中的剪切波速度估计	提出了一种物理启发学习方法，利用无已知SWS值的真实数据进行自适应无监督损失函数训练，以减少伪影并提高鲁棒性	方法在真实世界数据上的表现仍需进一步验证，样本量较小（仅两个人类受试者）	提高剪切波速度估计的准确性和鲁棒性，用于临床组织表征	剪切波速度(SWS)估计	digital pathology	NA	超声弹性成像(SWE)	深度学习(DL)	超声图像	实验体模数据和两个人类受试者的活体肝脏数据
477	2025-04-24	Integrating generative AI with neurophysiological methods in psychiatric practice 2025-Apr-14, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104499 PMID:40262408	research paper	探讨生成式AI与神经生理学方法在精神病学实践中的整合潜力	提出生成式AI在精神病学中与神经科学和生理学方法的结合应用，包括促进翻译和适应性解释、优化实验准备、增强多模态数据分析以及通过实时通信、内容生成和数据合成改善临床应用	数据可靠性、隐私问题和资源限制等挑战和风险	探索生成式AI在精神病学实践中的应用潜力及其与神经生理学方法的协同效应	精神病学实践中的生成式AI和神经生理学方法	自然语言处理	精神疾病	生成式AI（如大型语言模型）	深度学习	多模态数据	NA
478	2025-04-24	Deep ensemble architecture with improved segmentation model for Alzheimer's disease detection 2025-Apr-12, Journal of medical engineering & technology DOI:10.1080/03091902.2025.2484691 PMID:40219912	research paper	提出一种新型深度集成架构用于阿尔茨海默病的分类，通过改进的分割模型和特征提取方法提高检测准确率	提出了一种结合LeNet、CNN和改进LSTM的En-LeCILSTM模型，以及改进的U-Net架构用于图像分割	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	提高阿尔茨海默病的检测准确率	阿尔茨海默病的诊断	digital pathology	geriatric disease	deep learning	En-LeCILSTM (结合LeNet, CNN, LSTM), U-Net	image	NA
479	2025-04-24	The genetic architecture of and evolutionary constraints on the human pelvic form 2025-04-11, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adq1521 PMID:40208988	研究论文	通过深度学习分析大量双能X射线吸收扫描数据，研究人类骨盆形态的遗传结构和进化限制	使用大规模数据集和深度学习技术识别与骨盆表型相关的遗传位点，揭示了骨盆形态与生殖功能、运动能力及疾病风险的关联	研究主要基于英国生物银行的数据，可能不适用于其他人群	探究人类骨盆形态的遗传基础和进化限制	人类骨盆形态	机器学习	NA	双能X射线吸收扫描，深度学习	深度学习	图像	31,115份双能X射线吸收扫描数据
480	2025-04-24	Seeing through multimode fibers using real-valued intensity transmission matrix with deep learning 2025-Apr-07, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.553949 PMID:40219515	研究论文	本文提出了一种结合实值强度传输矩阵（RVITM）和深度学习的方法，用于通过多模光纤（MMF）增强图像检索	结合RVITM算法和分层并行多尺度（HPM）-注意力U-Net，提高了图像质量，并减少了训练样本需求	方法在泛化能力上仍有提升空间，且依赖于MMF的特性表征	提高通过多模光纤传输图像的质量和效率	多模光纤（MMF）中的图像传输	计算机视觉	NA	深度学习，RVITM算法	HPM-attention U-Net	图像	NA