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
4901	2025-04-08	Synthetic temporal bone CT generation from UTE-MRI using a cycleGAN-based deep learning model: advancing beyond CT-MR imaging fusion 2025-Jan, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10967-2 PMID:39026063	研究论文	本研究开发了一种基于CycleGAN的深度学习模型，用于从超短回波时间磁共振成像（MRI）扫描生成合成颞骨计算机断层扫描（CT）图像	使用CycleGAN模型从MRI生成合成CT图像，解决了MRI在颞骨解剖标志定位上的固有局限性	对于五个主要解剖结构的生成成功率较低（24%至83%）	开发一种深度学习模型，以生成合成颞骨CT图像，克服MRI在颞骨解剖标志定位上的局限性	颞骨MRI和CT图像	数字病理学	NA	点状编码时间减少与径向采集（PETRA）MRI	CycleGAN	图像	102名患者（训练数据集54名，验证数据集48名）
4902	2025-04-08	Deep learning-based 3D quantitative total tumor burden predicts early recurrence of BCLC A and B HCC after resection 2025-Jan, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10941-y PMID:39028376	研究论文	本研究评估了基于深度学习的自动化三维定量肿瘤负荷在MRI上预测肝细胞癌术后早期复发的潜力	首次使用深度学习辅助的自动化三维定量肿瘤负荷作为预测肝细胞癌术后早期复发的生物标志物，并改进了BCLC A和B期患者的亚分类	单中心回顾性研究，样本量有限（592例患者）	预测肝细胞癌（HCC）术后早期复发（ER）	接受切除术的BCLC A和B期肝细胞癌患者	数字病理学	肝细胞癌	MRI	深度学习	医学影像	592例患者（525例BCLC A期，67例BCLC B期）
4903	2025-04-08	The value of deep learning-based X-ray techniques in detecting and classifying K-L grades of knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis 2025-Jan, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10928-9 PMID:38997539	meta-analysis	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的X射线技术在检测和分类膝关节骨关节炎K-L分级中的价值	首次对深度学习在膝关节骨关节炎K-L分级中的敏感性进行了全面的荟萃分析	对于K-L1和K-L2分级的敏感性仍需提高，且需要更多研究数据支持临床实践	评估深度学习技术在膝关节骨关节炎X射线诊断中的敏感性和临床价值	膝关节骨关节炎的X射线图像	digital pathology	geriatric disease	deep learning	NA	image	62,158张X射线图像（包括22,388张K-L0，13,415张K-L1，15,597张K-L2，7,768张K-L3和2,990张K-L4）
4904	2025-04-08	Deep learning in pulmonary nodule detection and segmentation: a systematic review 2025-Jan, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-10907-0 PMID:38985185	系统性综述	本文系统性地综述了深度学习在肺结节检测和分割中的应用	填补了现有文献中的方法学空白和偏见，并强调了标准化数据处理和代码共享的重要性	仅包含九项符合纳入标准的研究，可能存在样本量不足的问题	比较使用深度学习技术的肺结节检测和分割方法	肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习	CNN	医学影像	九项研究，主要使用公共数据集如Lung Image Database Consortium Image Collection和Image Database Resource Initiative
4905	2025-04-08	P253 Next-generation phenotyping facilitates the identification of structural brain malformations in rare disorders through computational brain MRI analysis 2025, Genetics in medicine open DOI:10.1016/j.gimo.2025.103424 PMID:40191138	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的下一代表型分析（NGP）方法，用于检测脑部结构畸形及其相关疾病，为临床医生提供诊断支持	首次将NGP应用于脑部MRI数据，通过大规模脑部MRI图像数据集学习模式，识别结构性畸形	初步分析仅针对两种特定疾病，需要扩展到更广泛的遗传疾病谱	开发一种能够识别罕见疾病中脑部结构畸形的计算方法	罕见疾病中的脑部结构畸形	数字病理学	神经发育疾病	MRI	ResNet-50	图像	413张脑部MRI图像，涵盖56种不同疾病
4906	2025-04-08	MultiSC: a deep learning pipeline for analyzing multiomics single-cell data 2024-Sep-23, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae492 PMID:39376034	research paper	提出了一种名为MultiSC的深度学习流程，用于分析多组学单细胞数据	开发了一个新的流程MultiSC，利用多模态约束自编码器和基于矩阵分解的模型来整合多组学数据并预测转录因子调控的靶基因	未提及具体的数据处理或模型性能限制	解决多组学单细胞数据整合和分析工具缺乏的问题	多组学单细胞数据，包括基因表达、染色质可及性和转录因子蛋白表达	machine learning	NA	NEAT-seq	multimodal constraint autoencoder, matrix factorization-based model (scMF), multivariate linear regression models	multiomics single-cell data	未提及具体样本数量
4907	2025-04-08	Deep learning for intracranial aneurysm segmentation using CT angiography 2024-Jul-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad6372 PMID:39008990	研究论文	本研究采用两阶段深度学习方法，在计算机断层扫描血管造影图像中准确检测小动脉瘤（4-10毫米大小）	提出了一种轻量级且快速的头部区域选择（HRS）算法和自适应的3D nnU-Net网络，用于分割动脉瘤，并将推理时间减少了50%以上	未提及	准确检测和分割小动脉瘤	计算机断层扫描血管造影图像中的小动脉瘤	计算机视觉	心血管疾病	计算机断层扫描血管造影（CTA）	3D nnU-Net	图像	956名患者来自6家医院和一个公共数据集，使用6台不同制造商的CT扫描仪获取
4908	2025-04-08	Evaluation of enzyme activity predictions for variants of unknown significance in Arylsulfatase A 2024-Jun-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.16.594558 PMID:38798479	research paper	评估机器学习方法在预测未知意义变异（VUS）对芳基硫酸酯酶A（ARSA）基因功能影响方面的性能	一项由遗传学和编程训练营参与者开发的模型在预测性能上表现最佳，且深度学习方法的预测性能有显著提升	研究中仅使用了219个实验验证的错义VUS，样本量可能有限	评估机器学习方法在预测VUS功能影响方面的准确性及其在遗传和临床研究中的潜在应用	芳基硫酸酯酶A（ARSA）基因中的219个错义VUS	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	genetic variants	219个实验验证的错义VUS
4909	2025-04-08	Critical assessment of missense variant effect predictors on disease-relevant variant data 2024-Jun-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.06.597828 PMID:38895200	研究论文	评估错义变异效应预测工具在疾病相关变异数据上的性能	通过CAGI6挑战赛评估多种错义变异效应预测工具，包括临床遗传学社区常用工具和最新开发的深度学习方法，并探讨了不同临床和研究应用场景下的性能表现	评估数据集中可能存在标签不平衡问题，且某些预测工具在区分致病性变异和极罕见良性变异时性能下降	评估错义变异效应预测工具的临床和研究实用性，并为未来改进提供方向	错义变异效应预测工具	生物信息学	遗传病	深度学习	NA	基因组数据	来自疾病相关数据库的罕见错义变异数据集
4910	2025-04-08	Multimodal Autoencoder Predicts fNIRS Resting State From EEG Signals 2022-07, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-021-09538-3 PMID:34378155	研究论文	介绍了一种深度学习架构，用于评估来自40名癫痫患者的多模态脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（fNIRS）记录	首次展示了在静息状态下的人类癫痫大脑中，基于EEG频率振荡的功率谱幅度调制，从编码的神经数据（EEG）预测脑血流动力学（fNIRS）的可能性	研究仅限于癫痫患者，样本量为40人	研究EEG信号如何解码fNIRS信号，预测脑血流动力学	40名癫痫患者的EEG和fNIRS记录	机器学习	癫痫	功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）	LSTM和CNN集成的多模态序列到序列自编码器	EEG和fNIRS信号	40名癫痫患者
4911	2025-04-07	Analytical and experimental solutions for Fourier transform infrared microspectroscopy measurements of microparticles: A case study on Quercus pollen 2025-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343879 PMID:40187871	研究论文	本文通过比较12种不同的分析和实验方法，研究了傅里叶变换红外显微光谱（FTIR）在微粒子测量中的应用，特别是以四种栎属植物花粉为例	首次对12种不同的分析和实验方法进行了比较研究，探讨了它们在FTIR微粒子测量中的适用性	研究仅针对栎属植物花粉，可能不适用于其他类型的微粒子	比较不同预处理方法在FTIR微粒子测量中的效果，以确定最适合分类和化学表征的方法	四种栎属植物花粉	光谱分析	NA	FTIR显微光谱	EMSC, ME-EMSC, DCNN	光谱数据	四种栎属植物花粉的单个花粉粒
4912	2025-04-07	Measuring the severity of knee osteoarthritis with an aberration-free fast line scanning Raman imaging system 2025-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343900 PMID:40187878	研究论文	使用自主研发的无像差快速线扫描拉曼成像系统结合深度学习去噪和加速算法，实现膝关节骨关节炎的快速诊断和分级	结合无像差线扫描共聚焦拉曼成像设备和深度学习算法，显著提高成像速度和信噪比，实现早期骨关节炎的快速、无标记检测	实验样本仅限于骨关节炎患者的胫骨平台，未涉及其他关节或更大规模的临床验证	开发一种快速、准确的骨关节炎诊断和分级方法	膝关节骨关节炎患者的胫骨平台组织	数字病理	骨关节炎	拉曼成像、深度学习	深度学习算法	拉曼光谱数据	骨关节炎患者的胫骨平台组织样本（具体数量未明确说明）
4913	2025-04-07	Rapid and sensitive detection of pharmaceutical pollutants in aquaculture by aluminum foil substrate based SERS method combined with deep learning algorithm 2025-May-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343920 PMID:40187885	研究论文	开发了一种基于铝箔的SERS检测基底，并结合多层感知器（MLP）深度学习模型，用于快速识别水产养殖废水中的抗生素成分	结合铝箔基底SERS检测与深度学习算法，实现了高灵敏度和高准确性的复杂污染物检测与识别	未明确提及在实际复杂水体环境中的适用性验证	开发一种快速、高灵敏度的水产养殖废水中药残检测方法	水产养殖废水中的抗生素和消毒剂残留（氟罗沙星、左氧氟沙星、培氟沙星、磺胺嘧啶、亚甲蓝和孔雀石绿）	环境监测	NA	表面增强拉曼光谱（SERS）	多层感知器（MLP）	光谱数据	六种目标化合物（浓度范围1×10-8至6.9×10-8 mol/L）
4914	2025-04-07	Histopathology image classification based on semantic correlation clustering domain adaptation 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103110 PMID:40107119	研究论文	提出一种基于语义相关性聚类的无监督域适应方法，用于组织病理学图像分类	利用动物模型的组织病理学图像数据集实现人类全切片图像（WSI）的分类识别，通过多尺度融合特征和语义相关性聚类实现跨域知识迁移	依赖于动物模型数据集，可能无法完全覆盖人类WSI的多样性	提高组织病理学图像分类的准确性，减少对人类WSI标注的依赖	动物模型的组织病理学图像和人类全切片图像（WSI）	数字病理学	癌症	无监督域适应方法	深度学习模型	图像	NA
4915	2025-04-07	Deep learning method for malaria parasite evaluation from microscopic blood smear 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103114 PMID:40107120	系统性综述	本文系统综述了当前用于疟疾诊断中自动化分析疟原虫属的方法，特别关注计算机辅助方法	识别了三类最适合疟疾数字诊断的机器学习模型，并讨论了提高模型准确性的预处理和后处理技术	数据标准化和实际应用中的挑战仍未解决	评估自动化疟疾诊断方法的现状及其在提高诊断准确性和减少人为错误方面的潜力	疟原虫属的自动化分析方法和诊断模型	数字病理学	疟疾	深度学习、机器学习	ResNet、VGG、CNN、CADx	显微镜血液涂片图像	2020年至2024年间的同行评议和已发表研究
4916	2025-04-07	Open-source deep-learning models for segmentation of normal structures for prostatic and gynecological high-dose-rate brachytherapy: Comparison of architectures 2025-Apr-05, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70089 PMID:40186596	research paper	该研究比较了两种UNet衍生架构（UNet++和nnU-Net）在前列腺和妇科高剂量率（HDR）近距离放射治疗计划中自动分割风险器官（OARs）的性能	研究比较了两种UNet衍生架构在HDR近距离放射治疗计划中的性能，并选择了计算硬件需求较低的UNet++模型用于临床常规使用	研究仅针对前列腺和妇科HDR近距离放射治疗计划中的膀胱和直肠分割，未涵盖其他器官或治疗类型	实现和评估用于前列腺和妇科CT引导的HDR近距离放射治疗计划中的自动风险器官分割模型	前列腺和妇科HDR近距离放射治疗患者的CT扫描和分割文件	digital pathology	prostate cancer	CT扫描	UNet++, nnU-Net	image	1316 CT scans from 1105 patients for training, 100 CT scans from 62 patients for testing
4917	2025-04-07	A deep learning model for multiclass tooth segmentation on cone-beam computed tomography scans 2025-Apr-05, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.02.014 PMID:40186597	研究论文	开发并验证了一种深度学习算法，用于从锥形束计算机断层扫描中自动创建人类牙齿的三维表面模型	提出了一种用于多类牙齿分割的深度学习模型，验证了人工智能在牙科影像分析中的有效性	NA	开发自动化的牙齿分割技术以提高牙科影像分析的精确度	人类牙齿	计算机视觉	NA	锥形束计算机断层扫描	深度学习	医学影像	210例扫描（140例训练集，40例验证集，30例测试集）
4918	2025-04-07	Classification of ocular surface diseases: Deep learning for distinguishing ocular surface squamous neoplasia from pterygium 2025-Apr-05, Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie DOI:10.1007/s00417-025-06804-x PMID:40186633	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于区分眼表鳞状上皮瘤（OSSN）和翼状胬肉（PTG）的裂隙灯照片	首次使用深度学习模型自动分割和分类OSSN与PTG的裂隙灯照片，并展示了较高的准确率	样本量相对较小（162例患者），且未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发一种能够准确区分OSSN和PTG的深度学习模型	眼表鳞状上皮瘤（OSSN）和翼状胬肉（PTG）患者	计算机视觉	眼科疾病	深度学习	EfficientNet B7, GoogleNet	图像	162例患者（77例OSSN，85例PTG）
4919	2025-04-07	Deep learning-based denoising image reconstruction of body magnetic resonance imaging in children 2025-Apr-05, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06230-5 PMID:40186652	research paper	本研究评估了基于深度学习的去噪图像重建技术在儿童身体磁共振成像（MRI）中的应用效果	首次在儿童身体MRI中应用深度学习技术进行图像去噪和重建，显著提高了图像质量和扫描速度	非呼吸门控的T1加权图像显示出更明显的呼吸运动伪影	评估深度学习重建技术在儿童身体MRI中的图像质量	21名儿童（中位年龄7岁）的胸腹部MRI图像	digital pathology	NA	radial k-space sampling, PROPELLER序列	DL-based	MRI图像	21名儿童（年龄范围1.5-15.8岁）
4920	2025-04-07	A magnetic resonance image-based deep learning radiomics nomogram for hepatocyte cytokeratin 7 expression: application to predict cholestasis progression in children with pancreaticobiliary maljunction 2025-Apr-05, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06225-2 PMID:40186654	research paper	开发了一种基于磁共振图像的深度学习放射组学列线图，用于预测胰胆管合流异常儿童胆汁淤积进展	首次利用深度学习放射组学列线图非侵入性评估肝细胞CK7状态，并预测胆汁淤积进展	研究样本量较小（180例），且为回顾性研究	开发非侵入性方法评估胰胆管合流异常患者的肝细胞CK7状态及胆汁淤积进展	胰胆管合流异常儿童患者	digital pathology	pancreaticobiliary maljunction	MRI, immunohistochemical analysis	ResNet50	image	180例胰胆管合流异常患者（训练集144例，验证集36例）