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
7361	2025-03-06	Deep Learning-Powered CT-Less Multitracer Organ Segmentation From PET Images: A Solution for Unreliable CT Segmentation in PET/CT Imaging 2025-Apr-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005685 PMID:39883026	研究论文	本研究开发了一种不依赖CT图像的PET器官分割框架，利用深度学习模型对两种常用PET示踪剂进行多器官分割	提出了一种不依赖CT图像的PET器官分割方法，解决了PET/CT成像中CT分割不可靠的问题	研究中排除了PET和CT图像不匹配的病例，可能影响模型的泛化能力	开发一种不依赖CT图像的PET器官分割框架，以解决PET/CT成像中CT分割不可靠的问题	2062例PET/CT图像，包括18 F-FDG和68 Ga-PSMA两种示踪剂	数字病理学	NA	深度学习	nnU-Net	PET/CT图像	2062例PET/CT图像
7362	2025-03-06	Research on the development of image-based Deep Learning (DL) model for serum quality recognition 2025-Mar-06, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2024-1219 PMID:40042089	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7363	2025-03-06	Predicting inflammatory response of biomimetic nanofibre scaffolds for tissue regeneration using machine learning and graph theory 2025-Mar-05, Journal of materials chemistry. B DOI:10.1039/d4tb02494j PMID:39869000	研究论文	本文探讨了使用机器学习和图论预测仿生纳米纤维支架在组织再生中的炎症反应	结合机器学习和图论分析纳米纤维支架的复杂组织结构，以预测细胞相互作用并优化组织工程流程	研究中仅使用了15种纳米纤维支架家族，样本量有限，可能影响模型的泛化能力	预测仿生纳米纤维支架的炎症反应，以优化支架设计并促进组织再生	纳米纤维支架及其对巨噬细胞炎症反应的影响	机器学习	NA	机器学习、图论、扫描电子显微镜（SEM）	随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）	图像（SEM图像）	15种纳米纤维支架家族
7364	2025-03-06	Dual-type deep learning-based image reconstruction for advanced denoising and super-resolution processing in head and neck T2-weighted imaging 2025-Mar-05, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01756-y PMID:40038217	研究论文	本文评估了基于双类型深度学习的图像重建在头颈部脂肪抑制T2加权成像中的去噪和超分辨率处理效果	采用双类型深度学习进行图像重建，结合去噪和超分辨率处理，显著提高了图像质量并缩短了扫描时间	研究样本量较小（43例患者），且未涉及其他类型的成像技术对比	评估深度学习重建方法在头颈部T2加权成像中的效果	头颈部脂肪抑制T2加权成像	计算机视觉	头颈部病变	深度学习图像重建	深度学习模型	图像	43例患者
7365	2025-03-06	High-Adhesive Hydrogel-Based Strain Sensor in the Clinical Diagnosis of Anterior Talofibular Ligament Sprain 2025-Mar-05, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03472 PMID:40042081	研究论文	本文提出了一种基于高粘性水凝胶的应变传感器，用于临床诊断前距腓韧带扭伤	该传感器由明胶、纤维素纳米纤维和交联聚丙烯酸接枝的琥珀酰亚胺酯制成，具有优异的贴合性和拉伸性，能够牢固地粘附在皮肤上，准确评估前距腓韧带扭伤的严重程度	尽管传感器具有高粘性和高拉伸强度，但其在实际临床应用中的长期稳定性和生物相容性仍需进一步验证	开发一种能够准确评估前距腓韧带扭伤严重程度的高粘性水凝胶应变传感器	前距腓韧带扭伤患者	数字病理学	运动损伤	深度学习模型	深度学习模型	传感器数据	未提及具体样本数量
7366	2025-03-06	Evaluating fusion models for predicting occult lymph node metastasis in tongue squamous cell carcinoma 2025-Mar-05, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11473-9 PMID:40042648	研究论文	本研究评估并比较了多种预测模型在预测舌鳞状细胞癌患者隐匿性淋巴结转移中的有效性	提出了基于决策的晚期融合模型，整合了2D深度学习、常规放射组学、肿瘤内异质性放射组学和临床数据，取得了最佳预测效果	研究为回顾性诊断实验，样本量相对有限，且仅来自三个医疗中心	评估和比较不同预测模型在预测舌鳞状细胞癌患者隐匿性淋巴结转移中的有效性	舌鳞状细胞癌患者	数字病理学	舌鳞状细胞癌	对比增强磁共振成像（CEMRI）	2D深度学习、常规放射组学、肿瘤内异质性放射组学、晚期融合模型	图像、临床数据	268名患者，分为训练集（107名）、内部测试集（53名）和两个外部测试集（63名和45名）
7367	2025-03-06	Artificial intelligence for the detection of airway nodules in chest CT scans 2025-Mar-05, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11468-6 PMID:40042650	研究论文	本文开发并评估了一种基于深度学习的AI系统，用于检测和定位胸部CT扫描中的气道结节	开发了一种能够检测大多数气道结节的AI系统，包括具有非常细微特征的结节，且具有可接受的假阳性率	研究仅在单一学术医院进行，样本量相对较小，且未进行外部验证	开发并评估一种AI系统，用于检测胸部CT扫描中的气道结节	2004年至2020年间接受胸部或胸腹部CT扫描的患者	计算机视觉	肺癌	深度学习	NA	图像	160名有气道结节的患者和160名无气道结节的患者
7368	2025-03-06	Deep learning framework for interpretable quality control of echocardiography video 2025-Mar-04, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17722 PMID:40038091	研究论文	本文介绍了一种用于超声心动图视频自动质量控制的深度学习框架，旨在实时监测关键成像参数，减少手动质量控制过程的变异性	提出了一种多任务网络，结合了CNN、Bi-LSTM和面向对象检测头，用于心脏周期完整性、解剖结构、深度、心脏轴角度和增益的分析，并生成易于解释的综合评分	研究仅基于1331个超声心动图视频进行训练和测试，样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种自动化系统，用于超声心动图视频的质量控制，以提高临床评估的效率和一致性	超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN, Bi-LSTM	视频	1331个超声心动图视频
7369	2025-03-06	Predicting Cardiac Magnetic Resonance-Derived Ejection Fraction from Echocardiogram Via Deep Learning Approach in Tetralogy of Fallot 2025-Mar-04, Pediatric cardiology IF:1.5Q2 DOI:10.1007/s00246-025-03802-y PMID:40038120	研究论文	本研究通过深度学习技术预测法洛四联症患者的心脏磁共振成像（CMR）衍生的射血分数（LVEF），使用超声心动图视频作为输入	利用EchoNet-Dynamic模型，通过迁移学习方法，以CMR衍生的LVEF为基准，预测法洛四联症患者的LVEF，提供了一种比传统方法更准确的评估方法	研究仅针对法洛四联症患者，且模型在不同视图（PSAX和A4C）下的预测性能存在差异	通过深度学习技术改进法洛四联症患者的心脏功能评估	法洛四联症患者的超声心动图视频	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	NA
7370	2025-03-06	Landscape of 2D Deep Learning Segmentation Networks Applied to CT Scan from Lung Cancer Patients: A Systematic Review 2025-Mar-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01458-x PMID:40038137	系统综述	本文综述了2D深度学习网络在肺癌CT分割中的应用现状和前景，总结了研究进展、关键概念和存在的不足	强调了卷积神经网络，特别是UNet在肺癌CT分析中的重要性，并提倡结合2D/3D建模方法	研究存在类别不平衡（67%）、交叉验证使用不足（21%）和模型稳定性评估不足（3%）等问题，88%的研究未处理缺失数据，仅34%讨论了泛化性问题	探讨深度学习在肺癌CT分割中的应用，以改善诊断、治疗和患者生存率	肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	UNet及其变体	CT图像	124项研究符合纳入标准并进行了分析，主要使用LIDC-LIDR数据集
7371	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
7372	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
7373	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
7374	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
7375	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）
7376	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
7377	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）
7378	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
7379	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
7380	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