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
4881	2025-07-08	Hybrid simulation of breast CT for assessing microcalcification detectability 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22015 PMID:40621110	研究论文	开发了一种混合虚拟成像试验方法，用于评估乳腺CT中微钙化的可检测性	结合了射线追踪模拟投影图像与患者实际投影图像，并采用深度学习和人类观察者进行检测性能分析	未提及具体样本量或实验范围的局限性	评估乳腺CT成像系统在微钙化检测中的性能	乳腺CT扫描中的微钙化簇	数字病理学	乳腺癌	射线追踪、Feldkamp滤波反投影算法	DLMO (深度学习模型观察者)	图像	NA
4882	2025-07-08	From data to precision: The transformative role of AI and machine learning in modern orthopaedic practice 2025-Oct, Journal of clinical orthopaedics and trauma DOI:10.1016/j.jcot.2025.103101 PMID:40620692	综述	本文探讨了人工智能和机器学习在现代骨科实践中的变革性作用	介绍了AI/ML在骨科诊断、预测分析和手术规划中的创新应用，如术后风险分层的预测算法、患者特异性植入物设计的生成模型以及术中引导的计算机视觉系统	未来应用需解决伦理、监管和互操作性挑战，并促进工程师、临床医生和数据科学家之间的跨学科合作	探讨AI/ML在骨科手术中的整合及其对个性化护理、手术精度和结果预测的变革潜力	骨科手术中的AI/ML应用	机器学习	骨科疾病	深度学习架构、计算机视觉系统	生成模型、预测算法	临床数据、图像数据	NA
4883	2025-07-08	Mindset matters: exploring the link between mindsets, learning intentions, and performance in biomedical science students 2025-Sep-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00012.2025 PMID:40516929	研究论文	探讨生物医学科学学生的心态、学习意图与学术表现之间的关系	首次探索学生心态与学习意图之间的关系，并采用混合方法研究验证成长心态对学术表现的积极影响	样本仅限二年级生物医学科学学生，可能无法推广到其他年级或学科	研究心态对学习意图和学术表现的影响	256名二年级生物医学科学学生	教育心理学	NA	混合方法研究（定性与定量分析）	NA	问卷回答与学术成绩数据	256名二年级生物医学科学学生
4884	2025-07-08	An Explainable Connectome Convolutional Transformer for Multimodal Autism Spectrum Disorder Classification 2025-Aug, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500431 PMID:40621646	研究论文	提出了一种可解释的连接组卷积变换器（CCTF），用于多模态自闭症谱系障碍（ASD）分类	CCTF整合了功能性和结构性脑连接信息，采用连接组卷积嵌入模块和变换器编码器，提高了分类准确性和可解释性	多站点数据集成可能引入变异性，影响结果的准确性	开发一种自动化神经影像诊断工具，用于ASD分类	自闭症谱系障碍（ASD）患者	数字病理学	自闭症谱系障碍	fMRI和sMRI	Connectome Convolutional Transformer (CCTF)	神经影像数据	多站点ABIDE数据集
4885	2025-07-08	AIoptamer: Artificial Intelligence-Driven Aptamer Optimization Pipeline for Targeted Therapeutics in Healthcare 2025-Jul-07, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.5c00343 PMID:40531093	研究论文	介绍了一种名为AIoptamer的人工智能驱动的适配体优化流程，用于加速适配体的发现和设计	结合人工智能与先进的计算方法，提出了一种新的适配体优化流程，显著减少了传统实验试错策略的依赖	未提及具体的实验验证或实际应用效果	优化适配体的发现和设计过程，提高效率和可扩展性	DNA或RNA适配体及其与宿主分子的复合物	机器学习	NA	AI-based models, CHIMERA_NA, PredPRBA, PDA-Pred, molecular dynamics (MD) simulations	深度学习, 机器学习	序列数据, 结构数据	NA
4886	2025-07-08	Photon-counting micro-CT scanner for deep learning-enabled small animal perfusion imaging 2025-Jul-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade94b PMID:40578400	研究论文	介绍了一种用于小动物灌注成像的台式光子计数微CT扫描仪及其在深度学习中的应用	采用CdTe光子计数探测器，结合预训练的CNN进行降噪和灌注映射，提高了成像质量和分析效率	研究主要基于模型和小鼠实验，尚未在更广泛的动物模型或临床环境中验证	开发一种高分辨率、高通量的小动物灌注成像系统，用于临床前血管研究和疾病模型的时间分辨研究	小动物灌注成像	数字病理	NA	光子计数微CT扫描	CNN	图像	模型和小鼠实验
4887	2025-07-08	pyDOSEIA: A Python Package for Radiological Impact Assessment during Long-term or Accidental Atmospheric Releases 2025-Jul-07, Health physics IF:1.0Q4 DOI:10.1097/HP.0000000000002014 PMID:40622262	研究论文	介绍了一个名为pyDOSEIA的Python包，用于处理气象数据和评估放射性影响，特别是在核事故或放射性事故情境下	pyDOSEIA结合了高斯羽流模型，遵循IAEA和AERB指南，提供了全面的工具集来估算不同暴露途径的辐射剂量，并支持并行处理和大数据集分析	未明确提及具体局限性	开发一个用于放射性影响评估的工具包，以支持决策制定和应急准备	核事故或放射性事故情境下的辐射剂量估算	机器学习	NA	高斯羽流模型	NA	气象数据	NA
4888	2025-07-08	Usefulness of compressed sensing coronary magnetic resonance angiography with deep learning reconstruction 2025-Jul-07, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01830-5 PMID:40622613	研究论文	本研究评估了压缩感知和人工智能在非对比冠状动脉磁共振血管成像中的应用效果	结合压缩感知和深度学习重建技术，显著缩短成像时间并保持图像质量	样本量较小（仅20名志愿者），且未涉及患者群体	评估压缩感知和AI在冠状动脉磁共振血管成像中的实用性	20名健康志愿者	医学影像分析	心血管疾病	压缩感知（CS）、深度学习重建	深度学习（未指定具体模型）	磁共振影像	20名志愿者
4889	2025-07-08	Current Research and Development in the Field of Magnetic Resonance Contrast Media 2025-Jul-07, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001206 PMID:40622723	review	本文讨论了下一代高弛豫性钆基对比剂（GBCAs）的研究进展，包括安全性研究、MR技术的改进以及新型对比剂的开发	介绍了新一代钆基对比剂gadopiclenol和gadoquatrane可能取代现有标准（大环钆螯合物）的趋势，并重新探讨了锰基化合物的潜在应用	锰基化合物对临床成像的实际影响尚不明确	探讨磁共振对比剂领域的最新研究与发展	钆基对比剂和锰基化合物	医学影像	NA	磁共振成像（MRI）	NA	NA	NA
4890	2025-07-08	Trends and Innovations in Tools for Processing Chromatographic Data Using Mass Spectrometry Detection: A Systematic Review 2025-Jul-06, Critical reviews in analytical chemistry IF:4.2Q1 DOI:10.1080/10408347.2025.2528134 PMID:40618385	系统综述	本文系统综述了过去六年在色谱数据处理计算工具开发中的技术创新	强调机器学习、深度学习和多变量分辨率方法在峰检测、对齐和解卷积算法中的显著进展	存在注释数据和标准化需求等挑战	评估色谱数据处理计算工具的技术创新	色谱技术与质谱联用生成的数据	分析科学	NA	质谱检测(MS)	机器学习, 深度学习	色谱数据	33项研究
4891	2025-07-08	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Jul-06, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习放射组学列线图，用于预测胰腺癌患者的早期复发	结合放射组学和深度学习特征提取，构建了综合列线图模型，用于术前预测胰腺癌早期复发	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	提高胰腺癌患者术后早期复发的术前预测准确性	493例经组织学确认并接受切除术的胰腺癌患者	数字病理	胰腺癌	CT成像、放射组学分析、深度学习	随机森林(RF)、支持向量机(SVM)	CT图像	493例患者
4892	2025-07-08	Unveiling Quality of Life Factors for the Elderly: A Public Health Nursing Approach Enhanced by Advanced ML and DL Techniques 2025-Jul-06, Public health nursing (Boston, Mass.) DOI:10.1111/phn.70003 PMID:40619584	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习技术，开发了基于AI的预测模型，以识别影响老年人生活质量的关键因素	结合先进的ML和DL技术，为社区健康护士提供早期预测老年人生活质量关键因素的工具	样本量相对较小（500人），可能影响模型的泛化能力	开发AI预测模型以识别影响老年人生活质量的关键因素	老年人群体	机器学习	老年疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、集成模型、SMOTE方法	AdaBoost	结构化数据	500名老年人
4893	2025-07-08	Method for estimating real-scale 3D human body shape from an image based on 3D camera calibration and computer graphics-based reverse projection photogrammetry 2025-Jul-06, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70130 PMID:40619616	研究论文	提出了一种基于3D相机校准和计算机图形学反向投影摄影测量的方法，用于从图像中估计真实比例的3D人体形状	结合3D相机校准和CG反向投影摄影测量，无需先验知识即可从低分辨率安全摄像头图像中估计真实比例的3D人体形状	方法在非直立姿势下的分析仍存在挑战，且样本量仅为数百至数千次比较	开发一种从单张图像估计真实比例3D人体形状的方法	人体图像	计算机视觉	NA	反向投影摄影测量、3D相机校准	SMPL-X模型	图像	数百至数千次比较
4894	2025-07-08	Multi-Receptor Skin with Highly Sensitive Tele-Perception Somatosensory Flexible Electronics in Healthcare: Multimodal Sensing and AI-Powered Diagnostics 2025-Jul-06, Advanced healthcare materials IF:10.0Q1 DOI:10.1002/adhm.202502901 PMID:40619754	综述	本文系统回顾了柔性电子学领域的最新进展，重点讨论了多模态传感平台与人工智能算法的整合	强调了柔性基底、可拉伸互连和传感器架构的创新，以及AI在信号处理、特征提取和预测分析中的应用	当前技术挑战包括异构传感器集成、长期功能稳定性和体内生物相容性	推动柔性电子学在下一代医疗监测系统中的应用，促进精准医疗的发展	柔性电子设备及其在医疗监测中的应用	柔性电子学	NA	多模态传感、AI算法、深度学习、边缘计算	深度学习	电生理、生物物理和生化信号	NA
4895	2025-07-08	Efficient attention vision transformers for monocular depth estimation on resource-limited hardware 2025-Jul-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06112-8 PMID:40615443	research paper	该研究提出了一种高效的注意力视觉变换器，用于在资源有限的硬件上进行单目深度估计	利用高效注意力模块降低计算成本，并在编码器和解码器上独立应用优化，同时引入Pareto Frontier作为分析方法以获得质量和推理时间之间的最优权衡	未提及具体在哪些资源受限的硬件上进行了测试，以及在实际应用中的泛化能力	优化单目深度估计任务中的计算效率，以在资源有限的硬件上实现更快的推理速度	单目深度估计任务	computer vision	NA	efficient attention modules	Vision Transformers	image	NA
4896	2025-07-08	Deep Learning Multi Modal Melanoma Detection: Algorithm Development and Validation 2025-Jul-05, JMIR AI DOI:10.2196/66561 PMID:40619207	研究论文	本文提出了一种新颖的多模态深度学习技术，用于区分黑色素瘤和脂溢性角化病	结合患者图像数据和元数据，使用非线性最小二乘回归为每个模型指定理想权重，以提高整体模型准确性	未来实验可以利用文本数据（患者主观感受）使模型更贴近真实医院环境	开发一种多模态深度学习技术，以区分黑色素瘤和脂溢性角化病	黑色素瘤和脂溢性角化病患者	计算机视觉	黑色素瘤	深度学习	ResNet50, InceptionV3, VGG16	图像, 元数据	221例来自HAM10000数据集的测试数据
4897	2025-07-08	Artifact-robust Deep Learning-based Segmentation of 3D Phase-contrast MR Angiography: A Novel Data Augmentation Approach 2025-Jul-05, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.tn.2024-0211 PMID:40619248	研究论文	本研究提出了一种新颖的数据增强方法，用于改善受脉动伪影影响的3D相位对比磁共振血管成像（PC-MRA）图像的深度学习分割效果	通过在k空间幅度中添加周期性误差来模拟脉动伪影，从而增强数据	研究样本量较小，仅包含16名志愿者的数据	提高PC-MRA图像中血管分割的准确性，尤其是在脉动伪影影响下的图像	3D PC-MRA图像	数字病理	心血管疾病	深度学习	DL	图像	16名志愿者的PC-MRA数据集
4898	2025-07-08	Dual Structure Reinforces Interfacial Polarized MXene/PVDF-TrFE Piezoelectric Nanocomposite for Pressure Monitoring 2025-Jul-04, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-025-01839-5 PMID:40613833	研究论文	本文报道了一种双结构增强的MXene/PVDF-TrFE压电复合材料，通过界面极化和结构设计的耦合效应提升压电性能	通过分子动力学模拟、密度泛函理论计算和实验验证揭示了界面相互作用的细节，使PVDF-TrFE的净自发极化从0.56提高到31.41德拜，同时定向MXene分布和多孔结构不仅使压电响应提高了三倍，还在低压区域实现了八倍的灵敏度提升	NA	增强界面极化压电材料的性能并探索结构设计的新方法	MXene/PVDF-TrFE压电复合材料	材料科学	NA	分子动力学模拟、密度泛函理论计算、有限元模拟	深度学习算法	实验数据、模拟数据	NA
4899	2025-07-08	RSLpred2: An Integrated Web Server for the Annotation of Rice Proteome Subcellular Localization Using Deep Learning 2025-Jul-04, Rice (New York, N.Y.) DOI:10.1186/s12284-025-00767-7 PMID:40613991	研究论文	本文提出了RSLpred-2.0，一个基于深度学习的网络服务器，用于预测水稻蛋白质组的亚细胞定位	RSLpred-2.0是之前广泛使用的RSLpred-1.0工具的扩展，通过四个层次的预测提高了蛋白质亚细胞定位的准确性	未明确提及具体限制，但可能依赖于训练数据的质量和覆盖范围	开发一个快速准确预测水稻蛋白质亚细胞定位的计算工具	水稻蛋白质组	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量，但使用了5折交叉验证和独立数据集进行测试
4900	2025-07-08	DOLPHIN advances single-cell transcriptomics beyond gene level by leveraging exon and junction reads 2025-Jul-04, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61580-w PMID:40615408	research paper	本文介绍了一种名为DOLPHIN的深度学习方法，该方法通过利用外显子和连接读取数据，改进了单细胞转录组学的分析	DOLPHIN通过整合外显子水平和连接读取数据，将基因表示为图结构，并使用变分图自编码器改进细胞嵌入，从而在细胞聚类、生物标志物发现和选择性剪接检测方面表现出优越性能	NA	改进单细胞转录组学的分析，以更好地理解细胞动态和疾病机制	单细胞转录组数据	生物信息学	NA	单细胞测序	变分图自编码器	转录组数据	NA