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
6701	2025-03-06	A Novel Pipeline for Adrenal Gland Segmentation: Integration of a Hybrid Post-Processing Technique with Deep Learning 2025-Mar-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01449-y PMID:40038136	研究论文	本文提出了一种新的肾上腺分割流程，通过集成先进的预处理技术和强大的后处理框架，显著提高了左右肾上腺的分割精度	该研究创新性地结合了测试时间增强（TTA）和针对未连接区域的定向移除技术，显著提升了分割的准确性和鲁棒性	NA	提高CT图像中肾上腺的分割精度，以增强计算机辅助诊断和手术规划	CT图像中的左右肾上腺	医学图像分割	NA	测试时间增强（TTA），未连接区域定向移除	2D UNet, VGG16, ResNet34, InceptionV3	CT图像	AMOS数据集
6702	2025-03-06	Spatiotemporal Profiling Defines Persistence and Resistance Dynamics during Targeted Treatment of Melanoma 2025-Mar-03, Cancer research IF:12.5Q1 DOI:10.1158/0008-5472.CAN-24-0690 PMID:39700408	研究论文	本研究通过空间转录组学在患者来源的异种移植模型中捕捉了治疗期间的克隆谱系演化，揭示了BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中的持久性和耐药性动态	利用空间转录组学和深度学习技术，揭示了黑色素瘤在治疗期间的克隆谱系演化和耐药机制，并识别了潜在的治疗易感时间窗口	研究依赖于患者来源的异种移植模型，可能无法完全反映人类肿瘤的复杂性	研究BRAF突变黑色素瘤在靶向治疗中的持久性和耐药性动态，以识别防止治疗失败的策略	BRAF突变黑色素瘤细胞	数字病理学	黑色素瘤	空间转录组学，深度学习	深度学习模型	转录组数据，组织病理学图像	患者来源的异种移植模型
6703	2025-03-06	A Feature Fusion Attention-based Deep Learning Algorithm for Mammographic Architectural Distortion Classification 2025-Mar-03, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3547263 PMID:40031706	研究论文	本文提出了一种基于特征融合和注意力机制的深度学习算法，用于乳腺X线摄影中结构扭曲的分类	结合了Vision Transformer (ViT)注意力网络和VGG-16，提高了结构扭曲检测的准确性和效率	未提及具体局限性	提高乳腺X线摄影中结构扭曲检测的准确性和效率	乳腺X线摄影中的结构扭曲	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	Vision Transformer (ViT) + VGG-16	图像	PINUM和DDSM数据集
6704	2025-03-06	Deep Point Cloud Edge Reconstruction Via Surface Patch Segmentation 2025-Mar-03, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3547411 PMID:40031714	研究论文	本文提出了一种通过表面补丁分割进行点云边缘重建的新方法，旨在解决现有方法在边缘点稀疏和非均匀分布情况下的拟合误差问题	引入了一种新颖的两阶段框架，通过表面补丁分割来精确和完整地重建边缘，并提出了PCER-Net网络同时进行表面补丁分割、边缘点检测和法线预测	虽然方法在实验中表现出色，但未提及在实际应用中的计算效率和资源消耗情况	解决点云数据参数化边缘重建中的拟合误差问题，提高重建精度和完整性	点云数据	计算机视觉	NA	深度学习	PCER-Net	点云数据	包括CAD和日常模型（家具）的多样化补丁-边缘数据集
6705	2025-03-06	PICASO Set Operator for Computational Nephropathology 2025-Mar-03, Kidney360 IF:3.2Q1 DOI:10.34067/KID.0000000668 PMID:40029711	研究论文	本文介绍了一种名为PICASO的新型排列不变集合操作符，用于动态聚合病理学特征，并在两种肾病场景中进行了应用	PICASO是一种基于Transformer的集合操作符，能够动态聚合实例集合中的特征，显著提升了肾病病理诊断的性能	研究仅在两种肾病场景中进行了验证，尚未在其他病理学领域进行广泛测试	通过引入PICASO集合操作符，提升肾病病理诊断的准确性和性能	IgA肾病中的活动性新月体病变检测和肾移植中的抗体介导排斥反应（AMR）分类	数字病理学	肾病	深度学习	Transformer	图像	IgA肾病数据集包含6206个PAS染色的肾小球图像（5792个无活动性新月体，414个有活动性新月体），AMR分类数据集包含1655个PAS染色的肾小球图像（769个AMR，886个非AMR）
6706	2025-03-06	GNINA 1.3: the next increment in molecular docking with deep learning 2025-Mar-02, Journal of cheminformatics IF:7.1Q1 DOI:10.1186/s13321-025-00973-x PMID:40025560	研究论文	本文介绍了开源分子对接软件GNINA的1.3版本，该版本更新了深度学习框架并引入了新的功能	GNINA 1.3更新了深度学习框架至PyTorch，提高了计算效率，并引入了知识蒸馏的CNN评分函数，支持共价对接	未明确提及具体限制	提高分子对接的计算效率和准确性，支持共价对接	分子对接软件GNINA	计算机辅助药物设计	NA	分子对接，深度学习	CNN	分子结构数据	使用CrossDocked2020 v1.3数据集进行训练
6707	2025-03-06	Magnetic resonance image denoising for Rician noise using a novel hybrid transformer-CNN network (HTC-net) and self-supervised pretraining 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17562 PMID:39641989	研究论文	本文提出了一种结合Transformer和卷积神经网络（CNN）的混合网络（HTC-net）及自监督预训练策略，用于提高磁共振图像（MRI）的去噪性能	提出了一种新的混合Transformer-CNN网络（HTC-net），结合自监督预训练策略，有效利用长程信息并减少对配对MRI图像的需求	样本量有限，特别是配对的有噪和无噪MRI图像的数量限制了去噪性能	开发一种有效的深度学习方法，通过利用长程信息和预训练来提高MRI图像的去噪性能	磁共振图像（MRI）	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer-CNN混合网络（HTC-net）	图像	肺部HP 129Xe MRI数据集（1059张图像）和IXI数据集（5000张图像）
6708	2025-03-06	Learning soft tissue deformation from incremental simulations 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17554 PMID:39642013	研究论文	本研究探讨了使用时空增量建模进行面部软组织生物力学模拟的方法	提出了结合时空特征的增量学习方法，显著减少了模拟时间，并提高了模拟精度	研究仅基于17名接受正颌手术的受试者数据，样本量较小	加速面部软组织生物力学模拟，以支持正颌手术的临床规划	面部软组织	生物力学模拟	NA	有限元方法（FEM）和深度学习（DL）	图神经网络（GNN）	模拟数据	17名接受正颌手术的受试者
6709	2025-03-06	A dual-decoder banded convolutional attention network for bone segmentation in ultrasound images 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17545 PMID:39651711	研究论文	本文提出了一种双解码器带状卷积注意力网络（BCA-Net），用于超声图像中的骨骼分割，旨在提高计算机辅助骨科手术（CAOS）中骨骼结构提取的精确性和效率	提出了一种新的双解码器带状卷积注意力网络（BCA-Net），利用多尺度带状卷积核和任务一致性损失，显著提高了骨骼分割的准确性和效率	研究依赖于特定数据集（1623组超声图像），可能限制了模型的泛化能力	系统研究骨骼超声图像的特征提取和分割方法，提出一种创新的卷积神经网络以满足CAOS中精确和高效的骨骼结构提取需求	超声图像中的骨骼结构	计算机视觉	骨科疾病	卷积神经网络（CNN）	BCA-Net	图像	1623组超声图像
6710	2025-03-06	Establishment of cancer cell radiosensitivity database linked to multi-layer omics data 2025-Mar, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.16334 PMID:39668120	研究论文	本文旨在建立一个与多层组学数据相关联的癌细胞放射敏感性数据库，以探索癌症放射敏感性	通过深度学习筛选大量文献，建立了一个包含285个细胞系的放射敏感性数据库，并与多层组学数据相关联	数据库的建立依赖于文献数据，可能存在数据质量和一致性的问题	探索癌症放射敏感性，并建立一个与多层组学数据相关联的放射敏感性数据库	癌细胞系	数字病理学	癌症	深度学习	NA	文献数据、组学数据	285个细胞系，来自28种癌症类型
6711	2025-03-06	Deep learning detected histological differences between invasive and non-invasive areas of early esophageal cancer 2025-Mar, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.16426 PMID:39692707	研究论文	本研究利用深度学习技术探索早期食管癌中浸润区与非浸润区的组织学差异	首次使用AI模型（CLAM）分析早期食管癌的浸润区与非浸润区的组织学差异，并发现浸润区血管数量和大小显著增加	样本量较小（75例），且仅针对食管鳞状细胞癌（ESCC）进行研究，未涵盖其他类型的食管癌	探索早期食管癌中浸润区与非浸润区的形态学差异，以揭示浸润机制	75例食管鳞状细胞癌（ESCC）患者的组织样本	数字病理学	食管癌	内镜黏膜下剥离术（ESD）	CLAM（聚类约束注意力多实例学习模型）	图像	75例食管鳞状细胞癌（ESCC）患者的组织样本
6712	2025-03-06	Deep denoising approach to improve shear wave phase velocity map reconstruction in ultrasound elastography 2025-Mar, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17581 PMID:39714072	研究论文	本研究开发了一种深度学习方法来去噪超声剪切波弹性成像中的剪切波场，以改进剪切波相速度图像的重建	提出了一种基于深度学习的去噪方法，通过将粒子速度数据转换为时频表示，并使用编码器和解码器卷积块的神经网络来提取信号，显著提高了高噪声场景下的信噪比	研究主要基于模拟和实验数据，尚未在临床环境中进行大规模验证	改进超声剪切波弹性成像中的剪切波相速度图像重建	模拟体模和离体山羊肝组织数据	医学影像处理	NA	深度学习	卷积神经网络（CNN）	超声图像	185,570个样本，其中80%用于训练，20%用于验证
6713	2025-03-06	Artificial intelligence-based tissue segmentation and cell identification in multiplex-stained histological endometriosis sections 2025-Mar-01, Human reproduction (Oxford, England) DOI:10.1093/humrep/deae267 PMID:39724530	研究论文	本文探讨了如何通过人工智能技术对多重染色子宫内膜异位症切片进行组织分割和细胞识别，以理解组织组成	结合机器学习组织分析软件和深度学习算法，实现了对子宫内膜异位症切片的自动化组织分割和细胞识别	研究样本数量有限，未来需要增加样本量以细化亚型特异性差异，并应包含胶原丰富的无细胞区域的量化	实现子宫内膜异位症切片的自动化组织分割和细胞识别，以理解组织组成	子宫内膜异位症组织切片	数字病理学	子宫内膜异位症	多重免疫荧光染色	机器学习、深度学习	图像	8名不同亚型患者的子宫内膜异位症组织样本
6714	2025-03-06	Natural language processing of electronic health records for early detection of cognitive decline: a systematic review 2025-Mar-01, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01527-z PMID:40025194	系统综述	本文系统评估了自然语言处理（NLP）方法在电子健康记录临床笔记中检测认知障碍的应用	本文首次系统性地评估了NLP在电子健康记录中检测认知障碍的性能，并比较了不同算法（规则基础、传统机器学习和深度学习）的效果	主要挑战包括电子健康记录数据捕获不完整、临床文档实践不一致以及外部验证有限	评估NLP在电子健康记录中检测认知障碍的有效性	电子健康记录中的临床笔记	自然语言处理	认知障碍	自然语言处理（NLP）	规则基础算法、传统机器学习、深度学习	文本	1,064,530份临床笔记
6715	2025-03-06	Automatic Calculation of Cervical Spine Parameters Using Deep Learning: Development and Validation on an External Dataset 2025-Mar, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682231205352 PMID:37811580	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于从颈椎侧位X光片中自动计算重要的脊柱参数	开发了一种能够从不同机构获取的图像中进行准确预测的深度学习模型，展示了其鲁棒性和高度泛化能力	研究仅使用了两个数据集进行训练和验证，样本量相对较小，可能影响模型的广泛适用性	开发并验证一种深度学习模型，用于自动计算颈椎侧位X光片中的脊柱参数	颈椎侧位X光片	计算机视觉	颈椎疾病	深度学习	深度学习模型	图像	1498张图像用于训练，79张图像用于外部验证
6716	2025-03-06	Predicting Progression in Adolescent Idiopathic Scoliosis at the First Visit by Integrating 2D Imaging and 1D Clinical Information 2025-Mar, Global spine journal IF:2.6Q1 DOI:10.1177/21925682231211273 PMID:37903546	研究论文	本研究旨在通过整合患者首次就诊时的1D临床信息和2D影像数据，预测青少年特发性脊柱侧弯（AIS）的进展	首次提出了一种多维输入模型，结合了1D临床数据和2D影像数据，用于预测AIS的进展，并采用了改进的CapsuleNet架构	研究样本量相对较小，且仅限于接受支具治疗的患者	预测青少年特发性脊柱侧弯（AIS）的进展，以辅助临床医生个性化治疗	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者	数字病理	脊柱侧弯	深度学习	CapsuleNet	1D临床数据和2D影像数据	463名AIS患者
6717	2025-03-06	Urban fabric decoded: High-precision building material identification via deep learning and remote sensing 2025-Mar, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2025.100538 PMID:40034611	研究论文	本文介绍了一种利用深度学习和遥感技术进行高精度建筑材料识别的新框架	该框架结合了最新的传感技术和深度学习，能够利用遥感数据和Google街景图像识别屋顶和外墙材料，展示了模型在不同地理环境和建筑风格中的可扩展性和适应性	模型的训练和验证主要基于丹麦城市的数据，可能在其他地区的适用性需要进一步验证	旨在通过高精度建筑材料识别为城市环境中的碳减排、建筑改造和循环经济策略提供信息	丹麦城市（如欧登塞、哥本哈根、奥胡斯和奥尔堡）的建筑材料	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	遥感数据和Google街景图像	丹麦多个城市的建筑数据集
6718	2025-03-06	Learning Ordinal-Hierarchical Constraints for Deep Learning Classifiers 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3360641 PMID:38347692	研究论文	本文提出了两种新的序数-层次深度学习模型（HCLM和HOBD），用于同时学习层次和序数约束，以提高泛化性能	提出了两种新的深度学习模型（HCLM和HOBD），能够同时学习层次和序数约束，填补了现有深度学习模型在这方面的空白	NA	提高深度学习分类器在具有序数结构的层次分类问题中的泛化性能	具有序数结构的层次分类问题	机器学习	NA	深度学习	HCLM, HOBD	NA	四个实际应用案例数据集（涉及工业、生物医学、计算机视觉和金融领域）
6719	2025-03-06	PointWavelet: Learning in Spectral Domain for 3-D Point Cloud Analysis 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3363244 PMID:38393837	研究论文	本文提出了一种名为PointWavelet的新方法，通过在谱域中探索局部图来改进3D点云分析	引入可学习的图小波变换，避免耗时的谱分解，显著加速训练过程	NA	改进3D点云分类和分割的深度学习方法	3D点云数据	计算机视觉	NA	图小波变换	CNN	3D点云	四个流行的点云数据集：ModelNet40、ScanObjectNN、ShapeNet-Part和S3DIS
6720	2025-03-06	Scalable Moment Propagation and Analysis of Variational Distributions for Practical Bayesian Deep Learning 2025-Mar, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3367363 PMID:38412086	研究论文	本文提出了一种基于矩传播（MP）的快速可靠的贝叶斯深度学习方法，通过引入扩展的批量归一化层来训练深度学习模型，并探讨了不同变分分布的处理方法	提出了一种基于矩传播的贝叶斯深度学习方法，通过扩展的批量归一化层来训练深度学习模型，并研究了不同变分分布的处理方法	MP方法在深度模型中的适用性尚未充分探索，且设计良好校准的MP模型仍然具有挑战性	实现快速且可靠的贝叶斯深度学习方法，以处理预测不确定性	深度学习模型及其预测不确定性	机器学习	NA	矩传播（MP），变分推断（VI），蒙特卡罗采样（MC）	贝叶斯深度学习模型	NA	NA