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
6521	2025-04-18	Left-handed conformations of glycyl residues may confer protection against protein aggregation 2025-Apr-17, The FEBS journal DOI:10.1111/febs.70092 PMID:40243345	research paper	该研究探讨了甘氨酸残基的左旋构象在防止蛋白质聚集中的作用及其进化意义	揭示了左旋构象甘氨酸残基在疾病变异位点的过度表现及其在进化中的保守性，以及其通过影响自由能来破坏天然折叠的机制	研究主要基于已知的疾病和良性变异位点，可能未涵盖所有相关情况	研究甘氨酸残基的左旋构象对蛋白质稳定性和聚集的影响及其在疾病变异中的作用	甘氨酸残基及其在蛋白质中的构象	生物信息学	蛋白质聚集相关疾病	构象分析、深度学习	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	1104个疾病变异位点和343个良性变异位点
6522	2025-04-18	DWI of the rectum with deep learning reconstruction: comparison of PROPELLER, reduced FOV, and conventional DWI 2025-Apr-17, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-04950-8 PMID:40244478	研究论文	比较PROPELLER、rFOV和传统DWI结合深度学习重建在评估直肠肿瘤中的图像质量和诊断性能	首次结合深度学习重建技术比较三种DWI技术在直肠肿瘤评估中的表现	样本量较小(38例患者)，且对诊断准确性的影响不显著	评估不同DWI技术结合DLR在直肠肿瘤诊断中的表现	直肠肿瘤患者	医学影像分析	直肠癌	PROPELLER-DWI, rFOV-DWI, cDWI, 深度学习重建(DLR)	深度学习	MRI影像	38例患者共42次MRI检查
6523	2025-04-18	Empowering natural product science with AI: leveraging multimodal data and knowledge graphs 2025-Apr-16, Natural product reports IF:10.2Q1 DOI:10.1039/d4np00008k PMID:39148455	观点文章	探讨如何利用AI和多模态数据及知识图谱推动天然产物科学的发展	提出通过构建知识图谱整合多模态、非标准化的天然产物数据，以开发能模拟科学家决策的AI模型	天然产物数据存在多模态、不平衡、非标准化且分散的问题，限制了现有深度学习架构的应用	推动AI在天然产物科学中的应用，模拟科学家的决策过程	天然产物数据及知识图谱	机器学习	NA	知识图谱构建	深度学习架构	多模态数据	NA
6524	2025-04-18	A deep learning approach for quantifying CT perfusion parameters in stroke 2025-Apr-16, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adc9b6 PMID:40194529	research paper	本文提出了一种基于Transformer的网络，用于从CT灌注图像中准确估计生理参数，以提高缺血性中风的诊断和治疗效果	使用Transformer网络学习CTP图像的体素级时间特征，估计局部动脉输入函数和流量缩放的残留函数，显著提高了参数估计的准确性	研究主要基于模拟数据和ISLES18数据集，需要在更广泛的患者数据中进行验证	开发一种从CT灌注图像中准确估计生理参数的方法，以改进缺血性中风的诊断和治疗	CT灌注图像中的局部动脉输入函数和流量缩放的残留函数	digital pathology	cardiovascular disease	CT perfusion imaging	Transformer	image	ISLES18数据集和模拟数据
6525	2025-04-18	Automatic Detection of Mandibular Fractures on CT scan Using Deep Learning 2025-Apr-16, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf031 PMID:40238181	research paper	本研究探讨了人工智能（AI），特别是深度学习在利用CT扫描检测和分类下颌骨骨折中的应用	使用nnU-Net分割框架和3D-ResNet进行下颌骨骨折的像素级精确定位和分类，显著提高了诊断准确率	研究数据仅来自单一医疗机构，可能影响模型的泛化能力	提高下颌骨骨折的自动检测和分类准确率，辅助临床诊断	459例患者的CT扫描数据	digital pathology	mandibular fracture	CT scan	nnU-Net, 3D-ResNet	image	459例患者
6526	2025-04-18	Clinical Neuroimaging Over the Last Decade: Achievements and What Lies Ahead 2025-Apr-16, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001192 PMID:40239043	review	回顾过去十年临床神经影像学的显著进展，包括技术进步和科学发现	整合了光子计数计算机断层扫描、高低场磁共振成像系统等影像技术的进步，以及深度学习等先进数据分析方法的应用	未提及具体研究的样本量或数据规模，可能缺乏定量分析	总结临床神经影像学领域的进展和未来方向	临床神经影像学技术和应用	digital pathology	NA	photon-counting computed tomography, low-field and high-field magnetic resonance imaging, deep learning	NA	image	NA
6527	2025-04-18	Deep learning and conventional hip MRI for the detection of labral and cartilage abnormalities using arthroscopy as standard of reference 2025-Apr-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11546-9 PMID:40240555	research paper	评估高分辨率深度学习髋关节MRI与传统压缩感知MRI在检测髋关节唇和软骨异常方面的性能	使用高分辨率深度学习MRI（CSAI）与传统压缩感知MRI（CS）进行比较，以髋关节镜检查为金标准	软骨评估的整体诊断性能仍然不理想，尤其是在某些髋关节区域的敏感性较低	比较深度学习MRI与传统MRI在髋关节唇和软骨异常检测中的性能	32名股骨髋臼撞击综合征患者	digital pathology	geriatric disease	MRI, deep learning	deep learning	image	32名患者（24名男性，平均年龄37.5岁）
6528	2025-04-18	Synthetic electroretinogram signal generation using a conditional generative adversarial network 2025-Apr-16, Documenta ophthalmologica. Advances in ophthalmology DOI:10.1007/s10633-025-10019-0 PMID:40240677	研究论文	使用条件生成对抗网络生成合成视网膜电图信号以支持分类模型	利用条件生成对抗网络生成合成视网膜电图信号，以解决异质性或罕见人群中数据不足的问题	研究仅基于公开可用的数据集，样本量相对较小	提高视网膜电图信号在分类模型中的性能	自闭症谱系障碍患者和对照组	机器学习	自闭症谱系障碍	条件生成对抗网络	GAN, Time Series Transformer, Visual Transformer	时间序列数据, 图像数据	560例自闭症谱系障碍患者和498例对照组，共18名自闭症谱系障碍患者和31名对照组
6529	2025-04-18	SlicesMapi: An Interactive Three-Dimensional Registration Method for Serial Histological Brain Slices 2025-Apr-16, Neuroinformatics IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s12021-025-09724-7 PMID:40240690	research paper	提出了一种名为SlicesMapi的交互式三维配准方法，用于脑切片序列的配准	通过采用相邻切片和参考图谱切片的双重约束，在3D和2D空间中校正线性和非线性变形，并保证全分辨率图像的配准精度	未提及具体局限性	提高脑切片图像到3D标准脑空间的配准精度、计算效率和适用性	脑切片图像	digital pathology	NA	3D registration	NA	image	未提及具体样本数量
6530	2025-04-18	Deep learning-based hippocampus asymmetry assessment for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Apr-16, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17831 PMID:40241310	research paper	本文提出了一种基于深度学习的海马体不对称性定量评估方法DeepHAA，用于阿尔茨海默病的诊断	通过深度学习模型提取MRI图像中海马体结构的特征表示，并利用交叉注意力机制进行特征融合，提出了一种基于多模态嵌入距离的定量评估方法	实验数据集规模相对较小（199名受试者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证结果	开发定量评估海马体不对称性的方法以辅助阿尔茨海默病诊断	MRI图像中的左右海马体结构	digital pathology	geriatric disease	MRI扫描	深度学习模型（具体未说明，含交叉注意力机制）	医学影像（MRI）	199名受试者（53名正常认知NC，71名轻度认知障碍MCI，33名阿尔茨海默病AD）
6531	2025-04-18	Physical twinning for joint encoding-decoding optimization in computational optics: a review 2025-Apr-15, Light, science & applications DOI:10.1038/s41377-025-01810-4 PMID:40229266	综述	本文综述了计算光学中通过物理孪生技术实现编码-解码联合优化的最新进展	提出了一种端到端的联合优化技术，将光学编码数字化孪生到神经网络层，从而与解码过程同步优化	从优化的编码参数到实际调制元件的反向物理孪生面临诸如位深度、数值范围和稳定性等方面的挑战	探索计算光学中编码-解码联合优化的技术，以提升成像和传感能力	光学调制元件	计算光学	NA	深度学习	神经网络	光学数据	NA
6532	2025-04-18	Applied research on innovation and development of blue calico of Chinese intangible cultural heritage based on artificial intelligence 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96587-2 PMID:40229316	研究论文	本文提出了一种基于增强循环一致性生成对抗网络的风格迁移方法，旨在促进传统蓝印花布图案的创新设计	在生成器网络结构中引入Ghost卷积模块和SRM注意力模块，以减少模型参数和计算成本，同时增强网络的特征提取能力	未提及具体的数据集规模或实验对比的基线模型	探索蓝印花布这一中国非物质文化遗产的创新发展和数字化保护	传统蓝印花布图案	计算机视觉	NA	生成对抗网络（GAN）	CycleGAN（增强版）	图像	未明确提及
6533	2025-04-18	ALL diagnosis: can efficiency and transparency coexist? An explainble deep learning approach 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97297-5 PMID:40229347	research paper	该研究提出了一种结合EfficientNet-B7架构和可解释人工智能（XAI）方法的新型诊断框架，用于急性淋巴细胞白血病（ALL）的早期和准确诊断	结合EfficientNet-B7架构与XAI方法，提高诊断性能、计算效率和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或模型在其他数据集上的泛化能力	优化急性淋巴细胞白血病的诊断方法，提高诊断准确性和临床适用性	急性淋巴细胞白血病（ALL）患者	digital pathology	leukemia	Deep learning, XAI (Grad-CAM, CAM, LIME, IG)	EfficientNet-B7	image	Taleqani Hospital数据集、C-NMC-19和Multi-Cancer数据集
6534	2025-04-18	Accelerated diffusion tensor imaging with self-supervision and fine-tuning 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96459-9 PMID:40229411	研究论文	提出一种自监督深度学习与微调（SSDLFT）框架，以减少扩散张量成像（DTI）训练数据需求	SSDLFT框架通过自监督预训练和有限高质量数据的微调，减少了对大型高质量数据集的依赖	需要进一步验证在更广泛临床数据集上的适用性	提高扩散张量成像（DTI）的效率和临床可用性	人脑微观结构的评估	医学影像分析	神经系统疾病	扩散张量成像（DTI）	深度学习（DL）	医学影像数据	使用Human Connectome Project数据
6535	2025-04-18	A hybrid learning network with progressive resizing and PCA for diagnosis of cervical cancer on WSI slides 2025-Apr-14, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97719-4 PMID:40229435	research paper	本文提出了一种结合渐进式调整大小和PCA的混合学习网络，用于WSI玻片的宫颈癌诊断	结合渐进式调整大小和PCA的混合学习网络，以及使用多数投票方法整合SVM和RF模型的预测结果	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	提高宫颈癌在WSI玻片上的诊断准确性和可靠性	宫颈癌的WSI玻片	digital pathology	cervical cancer	transfer learning, fine-tuning, PCA	ResNet-152, VGG-16, SVM, RF	image	SIPaKMeD和LBC数据集，具体样本数量未提及
6536	2025-04-18	Transformer-based deep learning for accurate detection of multiple base modifications using single molecule real-time sequencing 2025-Apr-14, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08009-8 PMID:40229481	research paper	该研究开发了一种基于CNN和Transformer混合模型的HK模型2，用于通过单分子实时测序准确检测多种碱基修饰	将CNN与Transformer结合，提高了5mC检测的AUC值，并扩展了检测其他碱基修饰的能力	NA	提高单分子实时测序在碱基修饰检测中的准确性和应用范围	5mC、5hmC、6mA等碱基修饰	machine learning	hepatocellular carcinoma	single molecule real-time sequencing	CNN和Transformer混合模型	DNA测序数据	NA
6537	2025-04-18	Deep learning for video-based assessment of endotracheal intubation skills 2025-Apr-14, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00776-z PMID:40229550	研究论文	本研究介绍了一种基于视频分析的评估气管插管技能的系统	采用2D卷积自编码器和1D卷积模型结合跨视角注意力模块，能够识别视频中的复杂模式并准确评估技能水平	NA	提高医疗人员气管插管技能的评估效率和准确性	医疗人员的气管插管技能	计算机视觉	NA	视频分析	2D卷积自编码器(AE)和1D卷积模型	视频	分两个阶段收集的数据，包括专家和新手的比较以及新手在时间压力下的表现
6538	2025-04-18	DCATNet: polyp segmentation with deformable convolution and contextual-aware attention network 2025-Apr-14, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01661-w PMID:40229681	研究论文	提出了一种名为DCATNet的新型深度学习架构，专门用于息肉分割，通过结合可变形卷积和上下文感知注意力网络提高分割准确性	DCATNet结合了ResNetV2-50编码器、Transformer、几何注意力模块(GAM)、上下文注意力门(CAG)和多尺度特征提取(MSFE)块，显著提升了息肉分割的精度和泛化能力	未提及具体计算资源需求或模型在实时应用中的性能表现	解决医学图像中息肉分割的挑战，提高分割准确性	医学图像中的息肉	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	U-shaped网络（ResNetV2-50 + Transformer）	医学图像	五个公共数据集（包括Kvasir-SEG和CVC-ClinicDB）
6539	2025-04-18	Computer-aided diagnosis of Haematologic disorders detection based on spatial feature learning networks using blood cell images 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-85815-4 PMID:40221445	研究论文	提出了一种基于空间特征学习网络的计算机辅助诊断方法，用于通过血细胞图像检测血液疾病	结合改进的LeNet-5模型和CNN-BiGRU-A方法，并利用POA算法优化超参数，提高了血液疾病的检测和分类准确率	实验仅在基准数据库上进行，未涉及实际临床环境中的多样本验证	提高血液疾病的检测和分类准确率	血细胞图像	数字病理学	血液疾病	深度学习	改进的LeNet-5, CNN-BiGRU-A	图像	基准数据库中的血细胞图像
6540	2025-04-18	Spatial pattern and heterogeneity of green view index in mountainous cities: a case study of Yuzhong district, Chongqing, China 2025-Apr-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97946-9 PMID:40221555	研究论文	本研究利用深度学习算法和地理加权回归等方法，探讨了重庆渝中区绿色视野指数（GVI）的空间异质性及其影响因素	结合深度学习算法和地理加权回归（GWR）及最优参数地理探测器（OPGD）分析GVI的空间异质性及其影响因素	研究仅针对重庆渝中区，结果可能不适用于其他山地城市	评估城市街道绿化的空间异质性及其影响因素	重庆渝中区的街道绿化	地理信息系统	NA	深度学习算法、地理加权回归（GWR）、最优参数地理探测器（OPGD）	NA	街景图像、地形数据	重庆渝中区的街道数据