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
641	2025-05-13	Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy 2025-May-04, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110914 PMID:40328363	research paper	本研究开发了一种基于CT的多器官分割模型，用于描绘儿童上腹部肿瘤放疗中的风险器官，并评估了其在多个数据集中的鲁棒性	开发了一个适用于儿童上腹部肿瘤放疗的多器官自动分割模型，并在多个数据集中验证了其鲁棒性	0-2岁年龄组的性能最低，胃-肠和胰腺的DSC值低于0.90	开发并评估一种基于CT的多器官分割模型，用于儿童上腹部肿瘤放疗中的风险器官描绘	儿童上腹部肿瘤患者（肾肿瘤和神经母细胞瘤）的术后CT图像	digital pathology	pediatric cancer	CT imaging, deep learning-based auto-segmentation	deep learning model	CT images	189例儿科患者的术后CT图像（内部数据集）和189例覆盖胸腹区域的公共数据集
642	2025-05-13	Artificial intelligence (AI) in point-of-care testing 2025-May-03, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120341 PMID:40324611	review	本文探讨了人工智能（AI）在即时检测（POCT）中的整合应用及其对现代医疗的变革性影响	AI技术通过卷积神经网络、预测分析和便携式设备等，显著提升了疟疾检测的敏感性、设备运行效率和贫血筛查准确性，同时减少了抗生素滥用和诊断延迟	存在数据隐私风险、算法不透明性以及低收入和中等收入国家的基础设施差距等挑战	探讨AI在POCT中的应用，以解决诊断准确性、工作流程效率和公平获取医疗资源等关键问题	即时检测（POCT）设备和AI技术的整合应用	machine learning	malaria, anaemia, cardiovascular disease, dengue	machine learning, deep learning, natural language processing, predictive analytics, explainable AI, blockchain encryption	CNN	image, real-time data, genomic data, wearable data	NA
643	2025-05-13	CWBLS network and its application in portable spectral measurement 2025-May-03, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126329 PMID:40347777	研究论文	本文提出了一种名为D-CWBLS网络的新方法，用于解决便携式近红外光谱中由于低信噪比和低重复性数据导致的回归模型准确性和稳定性差的问题	D-CWBLS网络在BLS网络的基础上进行了三方面改进：扩展网络结构以纳入近红外特征光谱带数据、通过添加Dropout层加深网络以优化结构并消除冗余信息、结合优化的特征节点权重矩阵和增强节点权重矩阵以消除网络训练中的随机性不确定性	NA	提高便携式近红外光谱设备在户外使用中的回归模型准确性和稳定性	便携式近红外光谱数据	机器学习	NA	近红外光谱	D-CWBLS网络	光谱数据	NA
644	2025-05-13	Automated vertebrae identification and segmentation with structural uncertainty analysis in longitudinal CT scans of patients with multiple myeloma 2025-May-03, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112160 PMID:40349413	研究论文	本研究通过结构不确定性分析优化了多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的深度学习椎骨分割方法	提出了一种结合开源深度学习方法和后验结构不确定性分析的增强分割流程，自动纠正不一致或标记不确定区域供人工审查	研究依赖于回顾性数据，可能受到数据收集时间和范围的限制	优化多发性骨髓瘤患者纵向CT扫描中的椎骨分割准确性	474名多发性骨髓瘤患者的纵向CT扫描数据	数字病理	多发性骨髓瘤	CT扫描	Payer's方法（一种开源深度学习方法）	医学影像（CT扫描）	474名患者（训练集179名患者349次扫描，测试集295名患者671次扫描）
645	2025-05-13	Deep learning for early detection of chronic kidney disease stages in diabetes patients: A TabNet approach 2025-May-02, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103153 PMID:40347843	research paper	该研究开发了一种基于TabNet的深度学习模型，用于糖尿病患者的慢性肾病（CKD）分期早期检测	采用了一种新颖的迭代后向特征选择策略来确定CKD分期的关键预测因子，并应用了基于注意力的TabNet架构，同时对比了传统树集成方法和多层感知机	研究依赖于特定队列（CRIC研究）的数据，可能限制了模型的泛化能力	开发一个多类CKD分期预测模型，以改善糖尿病患者的早期肾病检测和临床决策	糖尿病患者的慢性肾病分期	machine learning	chronic kidney disease	deep learning, explainable AI (XAI)	TabNet, XGBoost, random forest, AdaBoost, multi-layer perceptron	longitudinal clinical data	来自慢性肾功能不全队列（CRIC）研究的数据
646	2025-05-13	Quantitative CT Scan Analysis in Rheumatoid Arthritis-Related Interstitial Lung Disease 2025-May, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2024.10.052 PMID:39528110	research paper	该研究探讨了深度学习基于CT影像的肺纤维化定量分析在评估类风湿关节炎相关间质性肺病（RA-ILD）疾病严重程度、预测死亡率和识别疾病进展中的效用	使用数据驱动的纹理分析（DTA）方法定量评估CT扫描，揭示了肺纤维化定量评分与肺功能和生存率之间的关联	研究样本量相对较小，验证队列仅包含50名患者，可能影响结果的普遍性	评估定量CT影像在RA-ILD中的临床应用价值，特别是在预测疾病进展和死亡率方面的作用	类风湿关节炎相关间质性肺病（RA-ILD）患者	digital pathology	rheumatoid arthritis-related interstitial lung disease	CT imaging, data-driven texture analysis (DTA)	deep learning	image	289名患者的主要队列和50名患者的验证队列
647	2025-05-13	Artificial Intelligence in Detecting and Segmenting Vertical Misfit of Prosthesis in Radiographic Images of Dental Implants: A Cross-Sectional Analysis 2025-May, Clinical oral implants research IF:4.8Q2 DOI:10.1111/clr.14406 PMID:39840554	研究论文	本研究评估了ResNet-50和U-Net模型在牙科种植体根尖周X光片中检测和分割垂直不匹配的能力	首次将ResNet-50和U-Net深度学习模型应用于牙科种植体垂直不匹配的检测和分割，并与临床医生的表现进行了比较	研究仅基于根尖周X光片，未考虑其他影像学检查方法	评估人工智能在牙科种植体垂直不匹配检测和分割中的性能	牙科种植体根尖周X光片	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	ResNet-50, U-Net	图像	638张根尖周X光片
648	2025-05-13	Interpretation of basal nuclei in brain dopamine transporter scans using a deep convolutional neural network 2025-May-01, Nuclear medicine communications IF:1.3Q3 DOI:10.1097/MNM.0000000000001963 PMID:39962871	research paper	使用深度卷积神经网络解释脑部多巴胺转运体扫描中的基底核	采用深度学习技术（特别是迁移学习）来辅助帕金森病的临床诊断，提高了图像解释的客观性和准确性	研究为回顾性研究，样本量有限（416例），且仅使用了三种预训练模型	通过深度学习技术促进帕金森病的临床诊断	临床不确定帕金森综合征患者的DAT SPECT扫描图像	digital pathology	Parkinson's disease	DAT SPECT, 99m Tc-TRODAT-1	CNN (Xception, InceptionV3, ResNet101)	image	416例临床不确定帕金森综合征患者
649	2025-05-13	GLEAM: A multimodal deep learning framework for chronic lower back pain detection using EEG and sEMG signals 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109928 PMID:40054171	研究论文	介绍了一种名为GLEAM的多模态深度学习框架，用于通过EEG和sEMG信号检测慢性下腰痛强度	开发了一种新型去噪GAN用于清理EEG和sEMG信号，设计并集成了新的ETLSTM架构作为GLEAM模型中的分类器，引入了GLEAM混合深度学习框架以实现稳健可靠的LBP强度评估	NA	诊断下腰痛强度，提供创新的诊断和治疗解决方案	下腰痛患者	机器学习	下腰痛	EEG和sEMG信号处理	GAN-Convolution-Transformer, ETLSTM	EEG和sEMG信号	NA
650	2025-05-13	Accurate phenotyping of luminal A breast cancer in magnetic resonance imaging: A new 3D CNN approach 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109903 PMID:40054167	research paper	本研究提出了一种基于3D CNN的新方法，用于在MRI中准确表型luminal A型乳腺癌	提出了一种基于定量医学成像生物标志物（QIB）的新3D CNN模型，用于诊断luminal A型乳腺癌，其性能优于现有方法	数据集中存在类别不平衡问题，采用了类别加权策略进行缓解	提高luminal A型乳腺癌的诊断准确性和效率，为患者制定个性化治疗方案	luminal A型乳腺癌和非luminal A型病变	digital pathology	breast cancer	MRI	3D CNN	3D volumetric MRI images	公共领域MRI乳腺癌数据集（Duke-Breast-Cancer-MRI）
651	2025-05-13	A multi-stage fusion deep learning framework merging local patterns with attention-driven contextual dependencies for cancer detection 2025-May, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109916 PMID:40054172	research paper	提出了一种多阶段融合深度学习框架，结合局部模式和注意力驱动的上下文依赖，用于癌症检测	提出了PADBSRNet模型和PADBSRNet-ViT混合方法，整合了多种注意力机制和特征融合策略，有效提取局部-全局上下文特征	未提及具体局限性	提高癌症诊断的速度和准确性	脑肿瘤、皮肤癌和肺癌	digital pathology	brain tumor, skin cancer, lung cancer	deep learning	PADBSRNet, ViT	image	Figshare Brain Tumor Dataset, IQ-OTH/NCCD Dataset, Skin Cancer: Malignant vs. Benign Dataset
652	2025-05-13	Artificial intelligence applied to epilepsy imaging: Current status and future perspectives 2025-May, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.03.006 PMID:40175210	review	本文综述了人工智能在癫痫影像学中的应用现状及未来展望	探讨了深度学习和机器学习在癫痫影像学中的多种应用，包括病灶检测、癫痫灶的侧向化和定位、术后结果预测以及癫痫患者与健康个体的自动区分	需要严格的数据监管措施以确保患者数据安全，且依赖大规模数据集	提升癫痫的诊断和治疗水平	癫痫影像学数据	数字病理	癫痫	深度学习（DL）和机器学习（ML）	NA	神经影像数据	NA
653	2025-05-13	Unlocking new frontiers in epilepsy through AI: From seizure prediction to personalized medicine 2025-May, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110327 PMID:40043598	review	本文探讨了人工智能在癫痫护理中的革命性作用，包括癫痫发作预测、诊断精确性提升以及个性化治疗	利用机器学习和深度学习技术改进癫痫监测、自动化EEG分析，并促进个性化治疗策略	模型准确性、可解释性以及在不同患者群体中的适用性仍存在挑战	研究人工智能在癫痫护理中的应用及其潜在影响	癫痫患者及其治疗管理	machine learning	epilepsy	machine learning, deep learning	NA	EEG数据	NA
654	2025-05-13	Artificial intelligence for the detection of interictal epileptiform discharges in EEG signals 2025-May, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2025.04.001 PMID:40221359	review	本文回顾了利用人工智能技术检测脑电图信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs）的各种方法，评估了它们的性能和局限性	探讨了从传统机器学习到深度学习技术在IED检测中的应用，并强调了AI工具在临床工作流程中的整合	需要公开代码、标准化数据集和指标，以优化临床实施	提高间歇性癫痫样放电（IEDs）检测的准确性和效率	脑电图（EEG）信号中的间歇性癫痫样放电（IEDs）	自然语言处理	癫痫	深度学习，传统机器学习	NA	EEG信号	NA
655	2025-05-13	Optimizing Deep Learning Models for Luminal and Nonluminal Breast Cancer Classification Using Multidimensional ROI in DCE-MRI-A Multicenter Study 2025-May, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70931 PMID:40347080	研究论文	本研究旨在通过多维深度迁移学习模型优化DCE-MRI中乳腺管腔型和非管腔型癌症的分类	首次探索了ROI维度（2D/2.5D/3D）、瘤周扩展水平（0-8 mm）和分割场景（仅ROI与原始ROI）的协同效应	研究样本来自特定医院，可能影响结果的普遍性	优化多维深度学习模型以区分乳腺管腔型和非管腔型癌症	426名原发性浸润性乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	DCE-MRI	深度迁移学习模型	图像	426名患者（训练队列108名，验证队列1 165名，验证队列2 153名）
656	2025-05-13	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	research paper	开发了一个自动化深度学习流程，用于评估左心室舒张功能	使用8个AI模型构建的工作流自动化评估LVDD，显著提高了与ASE指南的一致性	模型性能在不同医疗中心之间存在差异，且未说明具体使用了哪些AI模型类型	改进左心室舒张功能障碍（LVDD）的临床评估方法	来自两个学术医疗中心的超声心动图研究数据	digital pathology	cardiovascular disease	echocardiography	AI models (具体类型未说明)	medical imaging data	训练集：155,000例研究；验证集：Cedars-Sinai医学中心955例，斯坦福医疗中心1,572例
657	2025-05-13	MRI super-resolution reconstruction using efficient diffusion probabilistic model with residual shifting 2025-Apr-26, ArXiv PMID:40093364	研究论文	本研究提出了一种名为Res-SRDiff的新型扩散概率模型，通过残差偏移机制显著减少采样步骤，同时保持关键解剖细节，从而加速MRI超分辨率重建	引入了残差偏移机制到前向扩散过程中，显著减少了采样步骤（仅需4步），同时保持图像质量，计算时间大幅缩短至每片不到1秒	NA	提高MRI超分辨率重建的效率和准确性	超高场脑T1 MP2RAGE图和T2加权前列腺图像	医学影像处理	脑部疾病和前列腺疾病	扩散概率模型	Res-SRDiff（基于扩散的SR框架）	MRI图像	NA
658	2025-05-13	Evaluating the feasibility of 12-lead electrocardiogram reconstruction from limited leads using deep learning 2025-Apr-25, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00814-w PMID:40281134	研究论文	本研究开发了一种神经网络，用于从单导联和双导联心电图重建12导联心电图，并评估了数学准确性	使用生成对抗网络从有限导联重建12导联心电图，探索了AI在心电图重建中的应用	重建的心电图存在回归均值效应，不适合临床使用	评估从有限导联心电图重建12导联心电图的可行性	9514名来自PTB-XL队列的个体	机器学习	心血管疾病	心电图分析	GAN	心电图信号	9514名个体
659	2025-05-13	NMR Pure Shift Spectroscopy and Its Potential Applications in the Pharmaceutical Industry 2025-Apr-22, Chembiochem : a European journal of chemical biology IF:2.6Q3 DOI:10.1002/cbic.202401012 PMID:40263759	综述	本文综述了纯位移NMR技术及其在制药工业中的潜在应用	介绍了通过深度学习辅助获取最优纯位移谱的方法，并探讨了纯位移技术在制药工业中的潜在应用方向	未提及具体的技术实施难点或实验验证的局限性	促进纯位移NMR技术在制药工业中的发展和实际应用	纯位移NMR技术及其应用	核磁共振波谱学	NA	纯位移NMR技术、深度学习	NA	波谱数据	NA
660	2025-05-13	Automated cervix biometry, volumetry and normative models for 3D motion-corrected T2-weighted 0.55-3T fetal MRI during 2nd and 3rd trimesters 2025-Apr-17, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325947 PMID:40321262	research paper	该研究开发了一种用于孕妇宫颈3D T2加权图像自动多层分割和生物测量的深度学习流程	首次提出了用于孕妇宫颈MRI自动测量的深度学习流程，并生成了公开可用的3D群体平均图谱	研究仅评估了20个数据集，样本量相对较小	开发自动化方法来改进孕妇宫颈MRI测量	孕妇宫颈	digital pathology	NA	3D T2加权MRI	deep learning	3D MRI图像	20个评估数据集和270个正常妊娠案例