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
41	2025-06-15	Towards prehospital risk stratification using deep learning for ECG interpretation in suspected acute coronary syndrome 2025-Jun-06, BMJ health & care informatics IF:4.1Q2 DOI:10.1136/bmjhci-2024-101292 PMID:40480678	研究论文	本研究开发并验证了一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于疑似非ST段抬高急性冠脉综合征（NSTE-ACS）患者的风险分层，并与现有的院前诊断工具进行比较	首次将CNN应用于院前ECG解读，用于NSTE-ACS的风险分层，并展示了AI与临床风险评分结合可提高诊断性能	研究人群中心肌梗死患病率较高，可能影响诊断性能的评估	开发并验证AI模型用于院前NSTE-ACS的风险分层	疑似NSTE-ACS患者	数字病理学	心血管疾病	ECG解读	CNN	ECG数据	5645名疑似NSTE-ACS患者（外部验证队列754名）
42	2025-06-15	Exploring Generative Pre-Trained Transformer-4-Vision for Nystagmus Classification: Development and Validation of a Pupil-Tracking Process 2025-Jun-06, JMIR formative research IF:2.0Q4 DOI:10.2196/70070 PMID:40478723	研究论文	本研究开发并验证了一种基于GPT-4V模型的眼球震颤分类方法，通过瞳孔追踪过程提高分类的准确性和效率	首次将GPT-4V模型应用于眼球震颤分类，提出了一种结合瞳孔追踪轨迹数据的新型分类方法	模型在垂直和扭转性眼球震颤分类上准确率较低，数据集规模有待扩大	评估GPT-4V模型在眼球震颤分类中的应用效果	眼球震颤视频记录的瞳孔运动轨迹	计算机视觉	眩晕相关疾病	瞳孔追踪技术	GPT-4V	视频和图像	涉及六种眼球震颤类型（右水平、左水平、向上、向下、右扭转、左扭转）
43	2025-06-15	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jun-04, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	research paper	本文开发了一种目标驱动的闭环框架，用于高效发现潜在的双折射材料，并成功识别出一批优异的红外双折射晶体	提出了一种结合功能基团和晶体结构筛选、深度学习辅助高通量光学性质计算、针对性实验和机理研究的目标驱动闭环框架	NA	探索具有大双折射率和宽带隙的红外双折射材料，以满足高功率光电子应用的需求	红外双折射晶体，特别是含有平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子（SCALP）基团（[SbS], [SnS]）的晶体	材料科学	NA	深度学习辅助高通量光学性质计算	NA	晶体结构数据、光学性质数据	一批含有[BS]和/或SCALP基团的红外双折射晶体（六种具有巨大双折射率Δ > 1.0，三种同时具有大双折射率Δ > 0.5和宽带隙 > 3.5 eV）
44	2025-06-15	Relation equivariant graph neural networks to explore the mosaic-like tissue architecture of kidney diseases on spatially resolved transcriptomics 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303 PMID:40358510	research paper	提出了一种名为REGNN的关系等变图神经网络框架，用于分析肾脏疾病中空间分辨转录组数据的异质性组织结构	REGNN框架整合了等变性和位置编码，增强了空间关系的表达，并采用图自编码器和图自监督学习策略处理标记数据有限的问题	框架在高度异质性的肾脏组织结构上的性能尚未在其他平台上验证	探索肾脏疾病中空间基因表达分布模式及其与病理机制的关系	慢性肾脏病（CKD）和急性肾损伤（AKI）患者的肾脏组织	digital pathology	kidney disease	spatially resolved transcriptomics (SRT)	REGNN (Relation Equivariant Graph Neural Networks)	spatial gene expression data	不同肾脏疾病条件下的异质性样本
45	2025-06-15	Three-Dimensional Choroidal Contour Mapping in Healthy and Diseased Eyes 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.16 PMID:40488701	研究论文	本研究通过定量评估脉络膜曲率，包括脉络膜内边界(CIB)和脉络膜外边界(COB)，比较了健康眼与患病眼的差异	采用基于深度学习和三维平滑方法的混合技术进行脉络膜层分割，首次在CSCR和干性AMD患者中定量比较了脉络膜曲率	样本量相对较小(97眼)，且为回顾性研究	定量研究脉络膜曲率特征及其在眼部疾病中的变化	97例患者的眼睛(35健康眼，32例CSCR，30例干性AMD)	数字病理	年龄相关性黄斑变性	深度学习，三维平滑方法	深度学习	图像	97眼(35健康眼，32例CSCR，30例干性AMD)
46	2025-06-15	Retinal Vessel Geometry and Retinal Abnormalities in Cerebral Autosomal Dominant Arteriopathy With Subcortical Infarcts and Leukoencephalopathy 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.17 PMID:40488700	研究论文	研究CADASIL患者的视网膜血管几何形态和视网膜异常	使用基于深度学习模型的自动化视网膜血管几何评估程序，首次系统评估CADASIL患者的视网膜血管几何参数	样本量较小（35例患者和35例对照），且为回顾性研究	探讨CADASIL患者的视网膜血管几何形态和视网膜异常	35例CADASIL患者和35例正常对照	数字病理学	脑常染色体显性遗传动脉病伴皮质下梗死和白质脑病（CADASIL）	深度学习	深度学习模型	图像	35例CADASIL患者和35例正常对照
47	2025-06-15	From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics 2025-Jun, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009 PMID:39665958	评论	本文探讨了深度学习在癌症诊断中的演变和未来，从基于像素的图像分析转向更全面、以患者为中心的护理	强调了开发能够整合多种数据源的多模态大型语言模型，以提升癌症诊断的精确性和效率	未提及具体的技术实现细节或实验验证	探索深度学习在癌症诊断中的最新进展及其对医学影像解释和多模态数据整合的影响	深度学习模型及其在癌症诊断中的应用	数字病理学	癌症	NA	大型语言模型	多模态数据	NA
48	2025-06-15	DiffMC-Gen: A Dual Denoising Diffusion Model for Multi-Conditional Molecular Generation 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202417726 PMID:40170290	研究论文	本研究提出了一种名为DiffMC-Gen的双重去噪扩散模型，用于多条件分子生成，旨在优化候选化合物的多种物理化学性质	DiffMC-Gen整合了离散和连续特征以增强对3D分子结构的感知能力，并采用多目标优化策略同时优化目标分子的多种性质	NA	精确高效地设计具有多种物理化学性质的潜在药物分子	药物分子	机器学习	NA	去噪扩散模型	DiffMC-Gen	分子结构数据	针对三种目标蛋白（LRRK2、HPK1和GLP-1受体）生成的分子
49	2025-06-15	Integrative Multi-Omics and Routine Blood Analysis Using Deep Learning: Cost-Effective Early Prediction of Chronic Disease Risks 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412775 PMID:40171841	研究论文	本研究通过整合多组学数据和常规血液分析，利用深度学习模型Omicsformer进行慢性非传染性疾病（NCDs）的早期预测	开发了名为Omicsformer的深度学习模型，能够从常规血液样本中识别多种疾病的潜在风险，并构建了一个简单的NCDs风险预测系统	研究样本主要来自高海拔地区的亚健康个体，可能限制了结果的普遍适用性	探索疾病发生的多组学关联，并验证其在大型电子健康记录中的预测价值	160名高海拔地区的亚健康个体及20年临床患者数据	机器学习	慢性非传染性疾病（包括癌症、心血管疾病和精神疾病等）	多组学分析、深度学习	Omicsformer（基于Transformer的深度学习模型）	多组学数据、常规血液检测数据	160名亚健康个体+20年临床患者数据
50	2025-06-15	Parametric-MAA: fast, object-centric avoidance of metal artifacts for intraoperative CBCT 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03348-7 PMID:40186717	研究论文	提出了一种新的参数化金属伪影避免（P-MAA）方法，用于快速优化CBCT成像中的轨迹，以减少金属伪影	通过深度学习模型检测关键点，将临床相关对象建模为椭球体，实现了计算效率高的轨迹评分方法	未提及具体局限性，但暗示传统方法因关注无关对象和计算需求高而在临床实践中失败	解决CBCT成像中金属伪影的问题，提高图像质量	骨科和创伤应用中的植入物周围临床相关区域	医学影像	骨科疾病	深度学习，CBCT成像	深度学习模型	图像	使用模拟和真实数据进行训练，并在真实临床病例上进行验证
51	2025-06-15	Stable distance regression via spatial-frequency state space model for robot-assisted endomicroscopy 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03353-w PMID:40220066	研究论文	本文提出了一种基于空间频率状态空间模型的稳定距离回归方法，用于机器人辅助的共聚焦激光内窥镜成像	提出了空间频率双向结构化状态空间模型(SF-BiS4D)，通过双向处理图像序列并在频率和空间域分析数据，同时引入了引导轨迹规划策略和分层引导微调方法	NA	实现共聚焦激光内窥镜(pCLE)探头与组织之间距离的自动回归，以支持精确的机器人组织扫描	共聚焦激光内窥镜(pCLE)探头与组织之间的距离	计算机视觉	NA	共聚焦激光内窥镜(pCLE)	SF-BiS4D(空间频率双向结构化状态空间模型)	图像序列	使用了pCLE回归数据集(PRD)进行评估
52	2025-06-15	Video-based multi-target multi-camera tracking for postoperative phase recognition 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03344-x PMID:40220065	研究论文	本文提出了一种新颖的多目标多摄像头跟踪（MTMCT）架构，用于术后阶段识别、位置跟踪和自动时间戳生成	将当前的研究范围从手术室扩展到术后工作流程，提出了一种新的MTMCT架构，嵌入医学领域特定知识以提高性能	研究基于19个模拟术后患者流程的数据集，可能需要更多真实场景数据验证	通过深度学习支持外科医生和医疗专业人员，提升术后工作流程的自动化和效率	术后患者及其床位	计算机视觉	NA	多目标多摄像头跟踪（MTMCT）	自定义MTMCT架构	视频	19个模拟术后患者流程
53	2025-06-15	Single-Cell Sequencing-Guided Annotation of Rare Tumor Cells for Deep Learning-Based Cytopathologic Diagnosis of Early Lung Cancer 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202416921 PMID:40231585	research paper	该研究利用单细胞DNA测序技术标注罕见肿瘤细胞，开发了一种基于深度学习的细胞病理学诊断模型，用于早期肺癌的诊断	利用单细胞DNA测序技术作为客观标准标注罕见肿瘤细胞，构建了无偏且准确标注的数据集，并开发了高性能的深度学习模型	虽然模型性能优于传统细胞学方法，但敏感性仍有提升空间，且需要进一步的外部验证	提高支气管肺泡灌洗液细胞学检查在肺癌诊断中的敏感性和准确性	支气管肺泡灌洗液中的脱落肿瘤细胞和良性细胞	digital pathology	lung cancer	scDNA-Seq	DL	image	训练数据集包含580个ETCs和1106个良性细胞，发现队列156例，验证队列158例，外部验证队列141例
54	2025-06-15	Automated Deep Learning Phenotyping of Tricuspid Regurgitation in Echocardiography 2025-Jun-01, JAMA cardiology IF:14.8Q1 DOI:10.1001/jamacardio.2025.0498 PMID:40238103	research paper	开发了一个深度学习计算机视觉工作流程，用于识别彩色多普勒超声心动图视频并表征三尖瓣反流（TR）的严重程度	提出了一个自动化深度学习流程，用于识别和评估三尖瓣反流的严重程度，具有卓越的性能	研究仅基于特定医疗中心的数据，未考虑其他临床或人口统计学特征的排除标准	设计和评估一个深度学习计算机视觉工作流程，用于识别和评估三尖瓣反流的严重程度	彩色多普勒超声心动图视频	computer vision	cardiovascular disease	deep learning computer vision	deep learning	video	47,312项研究（2,079,898个视频）来自Cedars-Sinai医疗中心（2011-2021年），测试集包括2,462项研究（108,138个视频）和5,549项研究（278,377个视频）来自Stanford Healthcare
55	2025-06-15	Early operative difficulty assessment in laparoscopic cholecystectomy via snapshot-centric video analysis 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03372-7 PMID:40257703	研究论文	该研究提出了一种通过视频分析早期评估腹腔镜胆囊切除术手术难度的方法	提出了SurgPrOD深度学习模型和新颖的以快照为中心的注意力模块(SCA)，用于从全局和局部时间分辨率分析手术视频	仅使用了CholeScore数据集进行验证，可能需要更多数据来证明模型的泛化能力	早期评估腹腔镜胆囊切除术的手术难度，以改善手术室规划和手术结果	腹腔镜胆囊切除术的手术视频	计算机视觉	胆囊疾病	深度学习视频分析	SurgPrOD (基于CNN和注意力机制)	视频	CholeScore数据集中的手术视频样本
56	2025-06-15	ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03369-2 PMID:40299263	research paper	提出了一种名为ConsisTNet的时空模型，用于提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性	ConsisTNet利用连续帧的时空特征，通过半监督策略和标签传播生成伪标签，显著提高了预测的时空一致性	未提及具体的数据集规模或多样性限制	提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性和准确性	内窥镜垂体手术中的关键解剖结构	computer vision	pituitary disease	deep learning, semi-supervised learning, label propagation	ConsisTNet (spatio-temporal model)	video	NA
57	2025-06-15	Deep learning based automated left atrial segmentation and flow quantification of real time phase contrast MRI in patients with atrial fibrillation 2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03407-9 PMID:40301204	research paper	该研究开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的全自动左心房（LA）血流定量方法，用于心房颤动（AF）患者的实时2D相位对比（RTPC）MRI数据分析	首次将CNN应用于全自动左心房血流定量，展示了与半手动分析的良好一致性，并对心跳变异性具有鲁棒性	研究样本量较小（44名AF患者），且仅针对左心房血流定量	开发自动化工具以减少心房颤动患者MRI血流定量分析的时间成本	心房颤动患者的左心房血流	digital pathology	cardiovascular disease	real time 2D phase contrast (RTPC) MRI	CNN	MRI图像	44名AF患者，共15,307个半手动标注的RTPC LA轮廓
58	2025-05-01	BiaPy: accessible deep learning on bioimages 2025-Jun, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02699-y PMID:40301624	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
59	2025-06-15	Automatic ultrasound image alignment for diagnosis of pediatric distal forearm fractures 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03361-w PMID:40314702	研究论文	开发了一种自动对齐超声图像的方法，用于诊断儿童远端前臂骨折	提出了一种全自动的超声图像对齐流程，减少对X射线的依赖，降低辐射暴露和疼痛，更适合儿童诊断	数据集规模有限，未来需要扩大数据集以提高诊断准确性和可靠性	开发一种自动对齐超声图像的方法，用于儿童远端前臂骨折的诊断	儿童远端前臂骨折的超声图像	数字病理	骨折	深度学习	深度学习模型	图像	未明确提及具体样本数量
60	2025-06-15	A multi-model deep learning approach for the identification of coronary artery calcifications within 2D coronary angiography images 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03382-5 PMID:40341465	研究论文	本文提出了一种基于多模型深度学习的冠状动脉钙化识别方法，用于辅助临床医生在2D冠状动脉造影图像中识别冠状动脉钙化	首次提出了一种结合ResNet-18分类主干和U-Net解码器架构的临床决策支持系统，用于自动识别2D冠状动脉造影图像中的钙化区域	样本量较小（14名患者的44幅图像），未来可探索使用多个辅助任务进一步提高分割性能	开发一种辅助临床医生识别2D冠状动脉造影图像中冠状动脉钙化的自动化方法	2D冠状动脉造影图像中的冠状动脉钙化区域	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	ResNet-18, U-Net	图像	14名患者的44幅2D冠状动脉造影图像