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
6241	2025-03-22	A Systematic Review of Advances in AI-Assisted Analysis of Fundus Fluorescein Angiography (FFA) Images: From Detection to Report Generation 2025-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01109-y PMID:39982648	综述	本文系统回顾了人工智能在眼底荧光血管造影（FFA）图像分析中的应用进展，从病变检测到报告生成	总结了AI在FFA图像分析中的关键突破，并探讨了其对眼科临床实践的潜在影响	需要进一步研究以提高模型透明度，并确保在不同人群中的稳健性能，数据隐私和技术基础设施仍是广泛临床应用的挑战	探讨人工智能在FFA图像分析中的应用及其对眼科临床实践的影响	眼底荧光血管造影（FFA）图像	计算机视觉	眼底疾病	深度学习，机器学习	NA	图像	23篇文章
6242	2025-03-22	PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein-Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors 2025-Mar-21, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26821 PMID:40116085	研究论文	本文介绍了一种新的基于结构的蛋白质-蛋白质复合物亲和力预测器PCANN，它结合了ESM-2语言模型和图注意力网络（GAT）来预测蛋白质结合界面的信息	PCANN预测器结合了ESM-2语言模型和图注意力网络（GAT），在预测蛋白质-蛋白质复合物亲和力方面表现优于现有的最佳公开预测器BindPPI	开发基于深度学习模型的预测器面临两个问题：实验数据量有限且数据准确性不高，缺乏内部一致性	开发一种新的基于结构的蛋白质-蛋白质复合物亲和力预测器	蛋白质-蛋白质复合物	自然语言处理	NA	ESM-2语言模型，图注意力网络（GAT）	神经网络	蛋白质结构数据	两个文献提取的数据集
6243	2025-03-22	Deep learning analysis of magnetic resonance imaging accurately detects early-stage perihilar cholangiocarcinoma in patients with primary sclerosing cholangitis 2025-Mar-20, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001314 PMID:40112296	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，通过分析磁共振成像（MRI）来检测原发性硬化性胆管炎（PSC）患者的早期肝门部胆管癌（pCCA），并与放射科专家的诊断性能进行比较	使用3D DenseNet-121模型分析MRI图像，显著提高了早期pCCA的检测灵敏度，尤其是在无肿块的情况下	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	开发一种深度学习模型，用于早期检测PSC患者的pCCA	原发性硬化性胆管炎（PSC）患者	数字病理	胆管癌	MRI	3D DenseNet-121	图像	398名患者（训练队列150名，测试队列248名）
6244	2025-03-22	Deep Learning Neural Network Based on PSO for Leukemia Cell Disease Diagnosis from Microscope Images 2025-Mar-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01474-x PMID:40113730	研究论文	本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的深度学习神经网络方法，用于从显微镜图像中诊断白血病细胞疾病	结合深度学习和PSO方法进行特征提取和优化，使用多种机器学习算法进行分析，提高了白血病细胞诊断的准确性	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高白血病细胞疾病的诊断准确性	显微镜图像中的白血病细胞	计算机视觉	白血病	深度学习，粒子群优化（PSO）	GoogLeNet, ResNet-50, 决策树（DT）, 支持向量机（SVM）, K近邻（K-NN）	图像	NA
6245	2025-03-22	Generative T2-weighted images as a substitute for true T2-weighted images on brain MRI in patients with acute stroke 2025-Mar-19, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.004 PMID:40113490	研究论文	本研究验证了一种从扩散加权（DW）图像生成T2加权图像的深度学习算法，并比较了其与真实T2加权图像在急性卒中患者中检测出血的性能	使用生成对抗网络（GAN）从DW图像生成T2*加权图像，并验证其在急性卒中患者中检测出血的性能	单中心回顾性研究，样本量有限，未涉及其他类型的卒中或不同时间点的影像数据	验证深度学习算法生成的T2*加权图像在急性卒中患者中检测出血的性能	急性卒中患者的MRI图像	医学影像分析	卒中	生成对抗网络（GAN）	GAN	MRI图像	939名患者（487名女性，452名男性），共1491组MRI图像
6246	2025-03-22	Safe-by-Design Strategies for Intranasal Drug Delivery Systems: Machine and Deep Learning Solutions to Differentiate Epithelial Tissues via Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy 2025-Mar-14, ACS pharmacology & translational science IF:4.9Q1 DOI:10.1021/acsptsci.4c00643 PMID:40109738	研究论文	本研究结合衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）与机器学习和深度学习技术，有效区分鼻至脑上皮组织，开发了鼻内药物递送系统的安全设计模型	首次将ATR-FTIR光谱与机器学习和深度学习技术结合，用于区分鼻至脑上皮组织，并开发了安全设计模型	研究基于离体猪组织实验，可能无法完全反映人体组织的复杂性	开发鼻内药物递送系统的安全设计模型，提高组织识别的精确性	嗅觉上皮（OE）、呼吸上皮（RE）和气管组织	机器学习	NA	ATR-FTIR光谱	前馈神经网络（FNN）、支持向量机（SVM）、去噪自编码器	光谱数据	离体猪组织样本
6247	2025-03-22	A Hybrid Energy-Based and AI-Based Screening Approach for the Discovery of Novel Inhibitors of AXL 2025-Mar-13, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00511 PMID:40110119	研究论文	本研究介绍了一种结合AI增强的图神经网络PLANET和几何深度学习算法DeepDock的高通量虚拟筛选方法，用于发现新型AXL抑制剂	结合AI增强的图神经网络和几何深度学习算法进行高通量虚拟筛选，发现新型AXL抑制剂	未提及具体局限性	开发新型AXL抑制剂以推进癌症治疗	AXL受体酪氨酸激酶及其抑制剂	机器学习	癌症	高通量虚拟筛选（HTVS）	图神经网络（PLANET）、几何深度学习算法（DeepDock）	化学数据库	未提及具体样本数量
6248	2025-03-22	An improved Artificial Protozoa Optimizer for CNN architecture optimization 2025-Mar-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107368 PMID:40112636	研究论文	本文提出了一种名为MAPOCNN的新型神经架构搜索方法，利用改进的人工原生动物优化器（APO）来优化卷积神经网络（CNN）的架构	引入了改进的人工原生动物优化器（MAPO），结合原生动物的趋光行为，以缓解早熟收敛的风险，从而探索更广泛的CNN架构并找到更优的解决方案	NA	优化卷积神经网络（CNN）的架构	卷积神经网络（CNN）	机器学习	NA	神经架构搜索（NAS）	CNN	图像	基准数据集（包括Rectangle和Mnist-random）
6249	2025-03-22	Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes 2025-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.28.640875 PMID:40093062	研究论文	本文提出了一种可扩展的结构相似性搜索策略，用于处理大量实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	利用蛋白质语言模型和深度神经网络架构将3D结构转换为固定长度的向量，实现高效的大规模比较	模型虽然能够预测单域结构之间的TM分数，但在处理多域结构时可能存在局限性	开发一种可扩展且高效的结构相似性搜索方法，以应对3D生物分子结构信息的快速增长	实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	生物信息学	NA	AI/DL方法	深度神经网络	3D结构数据	NA
6250	2025-03-22	Deep Huber quantile regression networks 2025-Mar-05, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107364 PMID:40112635	研究论文	本文介绍了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），该网络能够预测Huber分位数，并作为分位数回归神经网络（QRNN）和期望分位数回归神经网络（ERNN）的扩展	提出了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），能够预测更一般的Huber分位数，并嵌套了QRNN和ERNN作为极限情况	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习算法预测概率分布的更多功能（如分位数和期望分位数），以量化预测的不确定性	房屋价格预测，具体案例为澳大利亚墨尔本和美国波士顿的房价	机器学习	NA	深度学习	深度Huber分位数回归网络（DHQRN）	房价数据	未明确提及具体样本数量
6251	2025-03-22	Detection of Quality Deterioration of Packaged Raw Beef Based on Hyperspectral Technology 2025-Mar, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70022 PMID:40109275	研究论文	本研究探讨了结合高光谱成像技术、化学计量学和深度学习来检测聚乙烯包装生牛肉质量恶化的可行性，特别是针对关键脂质氧化指标丙二醛（MDA）含量的检测	结合高光谱成像技术、化学计量学和深度学习，探索了在包装膜干扰下检测牛肉质量恶化的新方法，并应用高斯滤波减少包装膜对光谱数据的干扰	模型在包装牛肉样本上的性能通常不如未包装牛肉样本	确保食品质量和安全，实时监测包装生牛肉在储存和运输过程中的关键质量指标	聚乙烯包装的生牛肉	计算机视觉	NA	高光谱成像技术（HSI）	最小二乘回归（PLSR）和秃鹫优化算法优化的回声神经网络（BES-ESN）	光谱和空间数据	短期储存的牛肉样本
6252	2025-03-21	Semi-supervised assisted multi-task learning for oral optical coherence tomography image segmentation and denoising 2025-Mar-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.545377 PMID:40109516	研究论文	本文介绍了一种名为高效分割去噪模型（ESDM）的多任务深度学习框架，旨在通过减少扫描时间和提高口腔上皮层分割质量来增强光学相干断层扫描（OCT）成像	ESDM结合了卷积层的局部特征提取能力和Transformer的长期信息处理优势，实现了比现有模型更好的去噪和分割性能	NA	提高OCT成像质量，减少扫描时间，并改善口腔上皮层的分割精度	口腔黏膜组织的OCT图像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	多任务深度学习框架（ESDM）	图像	NA
6253	2025-03-22	OAH-Net: a deep neural network for efficient and robust hologram reconstruction for off-axis digital holographic microscopy 2025-Mar-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.547292 PMID:40109528	研究论文	本文提出了一种名为OAH-Net的深度神经网络，用于高效且稳健的离轴数字全息显微镜全息图重建	结合深度学习与离轴全息物理原理，通过超大规模学习微调网络权重，显著提升重建速度并实现硬件测量误差范围内的相位和振幅图像重建	NA	解决离轴数字全息显微镜全息图重建过程中的瓶颈问题，实现高效实时的全息图分析	稀释的全血样本	计算机视觉	NA	离轴数字全息显微镜	深度神经网络（OAH-Net）	全息图	稀释的全血样本
6254	2025-03-22	Thermal imaging-based core peripheral temperature difference measurement for neonatal monitoring in the NICU 2025-Mar-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.549693 PMID:40109525	研究论文	本文提出了一种基于热红外成像的非接触式、全自动、连续测量新生儿核心-外周温度差（CPTD）的方法，用于新生儿重症监护室（NICU）的监测	首次在临床中使用热红外相机对NICU中的早产儿进行连续非接触式CPTD监测，结合深度学习模型自动解析新生儿身体部位并测量温度差	由于热红外相机的校准和环境因素的影响，新生儿皮肤绝对温度的准确测量较为困难	开发一种非接触式、全自动、连续测量新生儿核心-外周温度差的方法，以评估新生儿的血流动力学状态	早产儿	数字病理学	新生儿疾病	热红外成像	深度学习模型	热红外图像	40名早产儿
6255	2025-03-22	An ensemble learning model for detection of pulmonary hypertension using electrocardiogram, chest X-ray, and brain natriuretic peptide 2025-Mar, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae097 PMID:40110214	研究论文	本文旨在开发一种基于集成学习的人工智能模型，利用心电图（ECG）、胸部X光片（CXR）和脑钠肽（BNP）检测肺动脉高压（PH），以提高诊断准确性并促进进一步检查	本文的创新点在于结合了ECG、CXR和BNP三种数据，通过集成学习方法构建了一个多模态模型，显著提高了医生对PH的诊断准确性	本文的局限性在于样本来源仅限于七家机构，可能限制了模型的泛化能力	研究目标是开发一种能够准确检测肺动脉高压的人工智能模型	研究对象为肺动脉高压患者的心电图、胸部X光片和脑钠肽数据	数字病理学	心血管疾病	集成学习	卷积神经网络（CNN）、逻辑回归、ResNet18	心电图（ECG）、胸部X光片（CXR）、脑钠肽（BNP）	来自七家机构的心电图数据
6256	2025-03-22	Sudden cardiac arrest prediction via deep learning electrocardiogram analysis 2025-Mar, European heart journal. Digital health DOI:10.1093/ehjdh/ztae088 PMID:40110219	研究论文	本文探讨了利用深度学习分析心电图（ECG）预测心脏骤停（SCA）的潜力	首次将深度学习模型应用于ECG数据，以预测心脏骤停，并解释了年龄和性别对SCA的影响	基础模型的特异性仅为31%，不具备临床适用性	提高心脏骤停的预测准确性，为预防策略提供支持	心脏骤停患者及对照组的12导联ECG数据	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度卷积神经网络（CNN）	ECG数据	221名SCA患者和1046名对照者的ECG数据
6257	2025-03-22	Dynamic MRI with Locally Low-Rank Subspace Constraint: Towards 1-Second Temporal Resolution Aided by Deep Learning 2025-Feb-27, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-5448452/v1 PMID:40060040	研究论文	本文提出了一种结合局部低秩子空间约束和深度学习的动态MRI重建框架，旨在提高动态对比增强成像的时空分辨率	结合局部低秩子空间模型和神经网络，实现了从几秒到1秒的灵活时间分辨率，显著提高了图像质量	未明确提及具体样本量或临床验证结果	解决动态MRI中空间和时间分辨率平衡的挑战，提升动态对比增强成像的质量	高风险的乳腺癌患者，以及头颈部和脑部MRI应用	医学影像处理	乳腺癌	动态对比增强MRI（DCE-MRI）	神经网络	MRI图像	NA
6258	2025-03-22	AI and Neurology 2025-Feb-17, Neurological research and practice DOI:10.1186/s42466-025-00367-2 PMID:39956906	review	本文综述了人工智能在神经学领域的应用及其潜力，同时指出了相关的风险和挑战	总结了人工智能在神经学中的多种应用，并提出了需要关注的安全、伦理和公平性问题	需要将研究推进到前瞻性水平，并采用联邦学习以提高算法的普适性	探讨人工智能在神经学中的应用及其潜力	神经学领域，特别是急性与重症神经学、中风、癫痫和运动障碍	machine learning	NA	machine and deep learning	NA	NA	NA
6259	2025-03-22	Leveraging Artificial Intelligence in Breast Cancer Screening and Diagnosis 2025-Feb, Cureus DOI:10.7759/cureus.79177 PMID:40109789	评论	本文探讨了人工智能在乳腺癌筛查和诊断中的应用及其潜力	强调了人工智能在提高乳腺癌筛查和诊断准确性、效率和可及性方面的创新应用	数据可访问性、算法偏见、监管限制和临床整合等挑战阻碍了人工智能的广泛应用	探索人工智能在乳腺癌筛查和诊断中的演变角色及其改善全球乳腺癌结果的潜力	乳腺癌筛查和诊断	数字病理学	乳腺癌	机器学习（ML）和深度学习（DL）算法	NA	数字乳腺X线摄影（DM）、数字乳腺断层合成（DBT）、超声和磁共振成像（MRI）	NA
6260	2025-03-22	Current Status of Artificial Intelligence Use in Colonoscopy 2025, Digestion IF:3.0Q2 DOI:10.1159/000543345 PMID:39724867	研究论文	本文探讨了人工智能在结肠镜检查中的应用现状及其对结直肠癌筛查的影响	介绍了实时计算机辅助检测系统和用于组织病理学预测的计算机辅助诊断系统，这些系统有助于区分肿瘤性和非肿瘤性病变	存在霍桑效应和潜在过度诊断等偏差，需要大规模临床试验验证AI的长期效益	评估人工智能在提高结肠镜检查质量和结直肠癌筛查效果方面的潜力	结肠镜检查中的结直肠息肉检测和诊断	数字病理学	结直肠癌	深度学习	NA	医学影像	NA