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
621	2025-06-04	Estimating motor symptom presence and severity in Parkinson's disease from wrist accelerometer time series using ROCKET and InceptionTime 2025-May-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04263-2 PMID:40450120	研究论文	该研究探讨了使用ROCKET和InceptionTime模型从手腕加速度计时间序列数据中估计帕金森病患者的运动症状存在和严重程度	首次将InceptionTime和ROCKET模型应用于帕金森病运动症状监测，并比较了它们在处理复杂运动模式和小数据集方面的性能	在检测运动障碍方面遇到挑战，且数据集规模较小	开发更有效的帕金森病运动症状监测方法	帕金森病患者的腕部运动数据	机器学习	帕金森病	时间序列分类	InceptionTime, ROCKET, 多层感知机	时间序列数据	NA
622	2025-06-04	Development and validation of an integrated residual-recurrent neural network model for automated heart murmur detection in pediatric populations 2025-May-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04746-2 PMID:40450176	研究论文	开发并验证了一种集成的残差-循环神经网络模型，用于自动检测儿科人群中的心脏杂音	结合了传统机器学习和深度学习技术，提出了一种创新的AI方法，以提高儿科人群心脏杂音的检测效果	研究样本量有限（500名儿科参与者），且未提及模型在不同年龄段或不同疾病阶段的泛化能力	改善儿科心脏疾病的早期检测策略	儿科人群的心脏杂音检测	机器学习	心血管疾病	心脏听诊	Residual-Recurrent Neural Networks	心脏声音记录	500名儿科参与者
623	2025-06-04	Detecting cyber attacks in vehicle networks using improved LSTM based optimization methodology 2025-May-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04643-8 PMID:40450183	研究论文	本文提出了一种基于改进LSTM和优化方法的深度学习框架，用于检测车辆网络中的网络攻击	采用改进的长短期记忆网络(ILSTM)结合鳄鱼优化算法(COA)进行参数优化，显著提高了检测准确率和性能指标	仅使用UNSW-NB15数据集进行验证，未在其他车辆网络数据集上测试	开发一种高效准确的车辆网络入侵检测系统	车辆网络中的网络攻击	机器学习	NA	离散傅里叶变换(DFT)，最大-最小归一化	改进的长短期记忆网络(ILSTM)	网络流量数据	UNSW-NB15数据集
624	2025-06-04	Introducing societal issues in an upper level STEM course increases student engagement and knowledge transfer 2025-May-31, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.029 PMID:40456506	research paper	该研究探讨了在高级STEM课程中引入社会问题如何提高学生的参与度和知识迁移能力	提出了一个三步框架，将生殖权利等社会正义问题融入发育生物学课程，并通过博客作业维持学生的参与度	研究仅针对一门高级发育生物学课程，样本可能不具有广泛代表性	探索通过社会问题连接STEM课程内容以提升学生学习效果的方法	高级发育生物学课程中的学生	STEM教育	NA	教育框架设计（包含内容学习、教材章节写作和公众科普展览三个步骤）	NA	学生参与度数据、跨学科思维评估	一门高级发育生物学课程的学生群体（具体人数未说明）
625	2025-06-04	Chemical space visual navigation in the era of deep learning and Big Data 2025-May-31, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104392 PMID:40456508	review	探讨深度学习和大数据时代下化学空间可视化导航的最新进展	综述了化学空间可视化导航算法和工具的最新进展，并探讨了这些方法如何应对大数据挑战以及非常规应用	未提及具体实验验证或实际应用案例的局限性	分析大数据时代下化学空间可视化导航的方法和工具	化学空间的可视化导航工具和算法	machine learning	NA	QSAR/QSPR模型	NA	分子结构数据	NA
626	2025-06-04	Deep learning based motion correction in ultrasound microvessel imaging approach improves thyroid nodule classification 2025-May-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02728-y PMID:40447670	研究论文	提出一种基于深度学习的运动校正技术，用于改善超声定量高清微血管成像中的甲状腺结节分类	引入深度学习技术校正超声图像中的帧间运动伪影，提高甲状腺结节分类的准确性	研究未提及是否在其他类型运动伪影或更大规模数据集上验证方法的普适性	改善甲状腺结节的超声分类准确性	甲状腺结节	数字病理	甲状腺疾病	定量高清微血管成像(qHDMI)	深度学习	超声图像	根据运动量分为低运动和高运动病例的数据集
627	2025-06-04	Using Deep learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings from Echocardiography Videos 2025-May-30, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016 PMID:40451472	研究论文	使用深度学习从超声心动图视频预测心血管磁共振成像结果	首次尝试利用深度学习从超声心动图视频中预测CMR特有的组织特征，如LGE、T1和T2映射及ECV	模型无法可靠检测LGE、异常T1、T2或ECV的存在，表明这些组织特征的信号可能未包含在超声视频中	评估深度学习模型应用于超声心动图以检测CMR特定参数（包括LGE存在及异常T1、T2或ECV）的性能	成人患者的心血管磁共振成像和超声心动图研究	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	1,453名成人患者（平均年龄56±18岁，42%女性），包含2,556对超声心动图研究
628	2025-06-04	InterpolAI: deep learning-based optical flow interpolation and restoration of biomedical images for improved 3D tissue mapping 2025-May-28, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02712-4 PMID:40437217	research paper	提出了一种基于深度学习的生物医学图像光学流插值和修复方法InterpolAI，用于改善3D组织映射	InterpolAI通过利用光学流AI模型在图像堆栈中合成插值图像，优于线性插值和最先进的基于光学流的方法XVFI，保留了微观解剖特征和细胞计数，以及图像对比度、方差和亮度	NA	提高生物医学图像的分辨率、通量和质量，以实现更好的3D成像	生物医学图像	digital pathology	NA	optical flow-based AI model	deep learning	image	跨越多模态、物种、染色技术和像素分辨率的验证
629	2025-06-04	A vessel bifurcation landmark pair dataset for abdominal CT deformable image registration (DIR) validation 2025-May-28, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17907 PMID:40437735	research paper	介绍了一种用于腹部CT可变形图像配准(DIR)验证的首个血管分叉标志点对数据集	首次提供了腹部CT DIR验证的基准数据集，包含大量高精度的血管分叉标志点对	数据集的样本量相对较小(30例患者)，且主要关注腹部区域	为腹部CT可变形图像配准算法开发提供质量保证基准	腹部CT图像中的血管分叉标志点	digital pathology	NA	CT成像	deep learning	CT图像	30例患者的腹部CT图像对，共1895个标志点对
630	2025-06-04	A deep learning model for accurate segmentation of the Drosophila melanogaster brain from Micro-CT imaging 2025-May-28, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.027 PMID:40447251	research paper	开发了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	利用预训练神经网络和仅1-3张Micro-CT图像训练出准确的3D深度学习模型，并能适应不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型	需要依赖预训练神经网络，且训练数据量较少	开发一种能够自动分割果蝇大脑的深度学习模型，以提高Micro-CT图像分析的效率	成年果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	computer vision	NA	Micro-CT成像	3D深度学习模型（基于预训练神经网络）	3D Micro-CT图像	1-3张成年果蝇大脑的Micro-CT图像
631	2025-06-04	Artificial Intelligence in the Diagnosis and Prognostication of the Musculoskeletal Patient 2025-May-28, HSS journal : the musculoskeletal journal of Hospital for Special Surgery IF:1.6Q2 DOI:10.1177/15563316251339660 PMID:40454292	review	本文探讨了人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用	介绍了计算机视觉算法和患者特异性多模态预测模型，并提出了一个简单的框架来讨论AI模型开发的局限性	讨论了AI模型开发的局限性	探讨人工智能在肌肉骨骼疾病诊断和预后中的应用	肌肉骨骼疾病患者	computer vision	musculoskeletal diseases	machine learning, deep learning	generative AI	multimodal data	NA
632	2025-06-04	Deep learning for predicting invasive recurrence of ductal carcinoma in situ: leveraging histopathology images and clinical features 2025-May-28, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105750 PMID:40440915	研究论文	利用深度学习模型结合组织病理学图像和临床特征预测导管原位癌（DCIS）的侵袭性复发风险	首次开发了基于全切片图像（WSIs）和临床病理数据的端到端深度学习模型，用于DCIS患者的风险分层	外部验证受限于数据集规模小、病例数少（22/94）、WSI质量以及缺乏标注良好的数据集	识别低风险DCIS患者以减少过度治疗	原发性纯DCIS患者（荷兰多中心数据集n=558，英国Sloane数据集n=94）	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN（未明确说明但基于图像分析推测）	图像（WSIs）、临床数据	荷兰数据集558例，英国数据集94例
633	2025-05-29	Reply to Commentary on "Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Aesthetic Plastic Surgery: A Qualitative Systematic Review" 2025-May-27, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-04938-1 PMID:40425882	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
634	2025-06-04	MAVSD: A Multi-Angle View Segmentation Dataset for Detection of Solidago Canadensis L 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05199-y PMID:40413199	research paper	介绍了一个名为MAVSD的多角度视图分割数据集，专门用于检测全球重要的入侵植物加拿大一枝黄花	提出了一个多角度、高分辨率的数据集MAVSD，通过多角度训练将mIoU提高了11%	未提及具体的数据集样本来源和覆盖的地理范围	提升入侵植物加拿大一枝黄花的自动检测和监测能力	加拿大一枝黄花及其周围环境	computer vision	NA	无人机拍摄的高分辨率图像	state-of-the-art segmentation models	image	NA
635	2025-06-04	A Comprehensive Video Dataset for Surgical Laparoscopic Action Analysis 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05093-7 PMID:40413211	研究论文	本文介绍了一个用于手术腹腔镜动作分析的综合性视频数据集SLAM，并验证了其在腹腔镜手术动作识别中的有效性	开发了SLAM数据集，解决了现有公开数据集规模小、同质性高和标注质量不一致的问题	未提及具体的数据集使用限制或潜在偏差	促进腹腔镜手术动作识别和人工智能驱动手术的发展	腹腔镜手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	ViViT	视频	4,097个视频片段
636	2025-06-04	Artificial intelligence and the electrocardiogram: A modern renaissance 2025-May-20, European journal of internal medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.ejim.2025.04.036 PMID:40413058	research paper	探讨人工智能（AI）与心电图（ECG）结合在心血管医学中的变革性进展及其潜力	AI驱动的ECG解释在结构和电性心脏病领域展示了突破性能力，深度学习技术识别了人眼不可见的微妙ECG模式	面临高质量训练数据需求、算法普适性、模型训练偏见、监管和伦理标准等挑战，解释性、医生技能退化、法律责任及缺乏高质量研究证明患者结果改善也是关键障碍	提升心血管疾病的诊断准确性和预测能力，实现个性化患者护理	心电图（ECG）技术及其在心血管疾病中的应用	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	NA	ECG数据	NA
637	2025-06-04	Deep learning MRI-based radiomic models for predicting recurrence in locally advanced nasopharyngeal carcinoma after neoadjuvant chemoradiotherapy: a multi-center study 2025-May-15, Clinical & experimental metastasis IF:4.2Q2 DOI:10.1007/s10585-025-10349-y PMID:40369240	研究论文	本研究利用基于深度学习的MRI放射组学模型预测局部晚期鼻咽癌患者在新辅助放化疗后的复发情况	结合传统放射组学特征和深度学习放射组学特征，构建了预测模型，并在多中心数据上验证了其性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（328例患者）	验证基于深度学习的MRI放射组学模型在预测局部晚期鼻咽癌患者复发中的临床价值	局部晚期鼻咽癌（LA-NPC）患者	数字病理	鼻咽癌	MRI（T1WI+C和T2WI序列）	随机森林（RF）	医学影像	328例患者（来自四家医院），其中训练集229例，验证集99例
638	2025-06-04	Development of an Automated Tool for the Estimation of Histological Remission in Ulcerative Colitis Using Single-Wavelength Endoscopy Technology 2025-May-08, Journal of Crohn's & colitis DOI:10.1093/ecco-jcc/jjae180 PMID:39602814	研究论文	开发了一种基于单波长内窥镜技术的自动化工具，用于评估溃疡性结肠炎的组织学缓解	利用单波长内窥镜（SWE）技术提高毛细血管可见性，开发了计算机辅助诊断（CAD）系统，显著提高了组织学缓解的诊断准确性	研究样本量相对较小（112名患者），且仅使用了特定品牌的内窥镜系统（FUJIFILM）	评估基于白光内窥镜（WLE）或单波长内窥镜（SWE）的计算机辅助诊断系统在溃疡性结肠炎组织学活动评估中的准确性	溃疡性结肠炎患者的内窥镜图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	单波长内窥镜（SWE）技术	深度学习模型	图像	112名患者的6926组WLE和SWE图像帧
639	2025-06-04	Evolving biomaterials design from trial and error to intelligent innovation 2025-05-01, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.03.013 PMID:40081552	综述	本文系统概述了生物材料设计技术的发展，探讨了人工智能与高通量筛选技术的结合，并展望了AI驱动的生物材料设计在未来潜力	探讨了人工智能在生物材料设计中的应用，预测材料特性并优化设计流程，标志着生物材料设计进入新时代	NA	总结生物材料设计技术的演变，展望AI驱动的生物材料设计未来发展方向	生物材料设计技术	生物材料	NA	高通量筛选(HTS), 机器学习(ML), 深度学习	NA	NA	NA
640	2025-06-04	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	系统综述	本文系统回顾了当前用于疟疾诊断中疟原虫属自动分析的方法，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	评估疟疾自动诊断方法，提高诊断准确性并减少人为错误	疟原虫属	数字病理学	疟疾	深度学习、机器学习	ResNet、VGG、CNN、CADx	图像	NA