深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
7361	2025-10-06	A Deep Learning Approach for Nerve Injury Classification in Brachial Plexopathies Using Magnetic Resonance Neurography with Modified Hiking Optimization Algorithm 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.004 PMID:40300994	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习和改进型远足优化算法的AI框架，用于基于磁共振神经成像的臂丛神经病变神经损伤分类	首次将改进型远足优化算法与综合学习技术相结合，并应用于臂丛神经病变的神经损伤分类	样本量较小（仅39名患者），需要更大规模的研究验证	提高臂丛神经病变中神经损伤分类的准确性	臂丛神经病变患者的磁共振神经成像数据	医学影像分析	神经损伤	磁共振神经成像	CNN	医学影像	39名确诊臂丛神经病变患者	TensorFlow, PyTorch	MobileNetV4	准确率, 敏感性, 特异性	NA
7362	2025-10-06	Deep Learning-enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in Ultralow-Voltage (80 kV) Chest CT: A Preliminary Study 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.062 PMID:40318972	研究论文	本研究探索利用深度学习在超低电压80 kV胸部CT扫描中实现全自动骨密度测量，用于机会性骨质疏松筛查	首次将深度学习应用于超低电压80 kV胸部CT的骨密度自动测量，为肺癌筛查中的骨质疏松机会性筛查提供新方法	初步研究，样本量相对有限（987例患者），需要更大规模验证	探索深度学习增强的骨密度测量在超低电压胸部CT中的可行性	987名接受80 kV胸部CT和120 kV腰椎CT的患者	医学影像分析	骨质疏松症	定量CT（QCT）	CNN	CT影像	987名患者，分为训练集561例、验证集177例、测试集1（112例）和测试集2（137例）	NA	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	R2, 平均误差, 95%一致性界限, AUC	NA
7363	2025-10-06	Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults 2025-Jul, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07515-z PMID:40372459	研究论文	本研究开发了基于深度学习的视频估计峰值跳跃功率方法，并验证其与肌少症和身体机能的相关性	首次使用无标记视频分析方法估计峰值跳跃功率，为日常生活空间中的肌肉功能监测提供了概念验证	仅提供了概念验证，需要进一步研究验证其在日常环境中的实际可行性	开发基于视频分析的肌肉功能评估方法并验证其临床相关性	成年人群体	计算机视觉	肌少症	深度学习	深度学习模型	视频数据	NA	NA	NA	一致性分析	NA
7364	2025-10-06	Data-Driven Detection of Nocturnal Pollen Fragmentation Triggered by High Humidity in an Urban Environment 2025-Jul-01, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c13905 PMID:40400486	研究论文	开发了一种数据驱动方法，首次利用气象和生物颗粒物光谱数据常规检测城市环境中高湿度触发的夜间花粉破碎现象	首次实现了仅使用气象和在线BioPM光谱数据常规检测花粉破碎的能力，明确了相对湿度超过90%的触发阈值	方法基于特定城市环境数据，在其他地区的适用性需要进一步验证	检测花粉破碎现象并识别触发其发生的气象阈值	城市环境中的生物颗粒物（BioPM）特别是花粉	机器学习	NA	光谱数据分析	深度学习	气象数据，光谱数据	NA	自动机器学习	NA	NA	NA
7365	2025-10-06	Deep Learning Image Reconstruction (DLIR) Algorithm to Maintain High Image Quality and Diagnostic Accuracy in Quadruple-low CT Angiography of Children with Pulmonary Sequestration: A Case Control Study 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.005 PMID:40410108	研究论文	评估深度学习图像重建算法在儿童肺隔离症四低CT血管成像中维持图像质量和诊断准确性的能力	首次在儿童肺隔离症诊断中应用四低CTA方案（低管电压、低辐射剂量、低对比剂剂量、低注射流率）结合深度学习图像重建技术	样本量有限（53例患者），缺乏多中心验证	验证四低CTA方案在儿童肺隔离症诊断中的可行性和准确性	疑似肺隔离症的儿童患者（年龄1.25±1.02岁至1.50±1.36岁）	医学影像	肺隔离症	CT血管成像，深度学习图像重建	深度学习	医学影像	106例儿童患者（53例实验组，53例对照组）	NA	DLIR	对比噪声比，边缘上升距离，敏感性，特异性，主观图像质量评分	NA
7366	2025-10-06	Artificial intelligence for early gastric cancer boundary recognition in NBI and nF-NBI endoscopic images 2025-Jul, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2509818 PMID:40452611	研究论文	开发基于深度学习的模型用于窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像中早期胃癌边界的自动识别	首次针对NBI和NF-NBI两种内镜成像模式开发专门的深度学习模型进行早期胃癌边界识别，并与不同资历内镜医师进行性能对比	样本量相对有限（1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像），未进行外部验证	开发用于早期胃癌边界检测的深度学习模型，辅助内镜黏膜下剥离术的完全切除	早期胃癌患者的窄带成像和近聚焦窄带成像内镜图像	计算机视觉	胃癌	窄带成像，近聚焦窄带成像，内镜检查	CNN	图像	1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像	NA	CNN1, CNN2, CNN3	准确率, Dice系数, 召回率	NA
7367	2025-10-06	Contribution of Labrum and Cartilage to Joint Surface in Different Hip Deformities: An Automatic Deep Learning-Based 3-Dimensional Magnetic Resonance Imaging Analysis 2025-Jul, The American journal of sports medicine DOI:10.1177/03635465251339758 PMID:40481726	研究论文	使用基于深度学习的自动3D MRI分析方法研究不同髋关节畸形中盂唇和软骨对关节面的贡献差异	首次采用深度学习自动3D分割方法量化不同髋关节畸形中盂唇对关节面的贡献，并确定影响盂唇贡献的影像学参数	回顾性研究设计，样本量相对较小（100个髋关节），证据等级为4级	确定不同髋关节畸形中盂唇对关节面贡献的差异及影响因素	98名有症状的髋关节畸形患者（100个髋关节）	医学影像分析	髋关节畸形	3D磁共振成像，直接髋关节磁共振关节造影	深度学习	3D磁共振图像	98名患者（100个髋关节），平均年龄30±9岁，64%为女性	NA	NA	R2值（拟合优度）	NA
7368	2025-10-06	Phase seeding may provide a gateway to structure solution by deep learning 2025-Jul-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325004814 PMID:40492410	研究论文	本文介绍了一种将人工智能与传统晶体学方法相结合的相位播种策略	通过将连续相位问题转化为分类任务，提出了一种混合方法，显著降低了AI训练的计算负担	NA	改进晶体结构解析方法，特别是针对大型复杂非中心对称晶体	晶体学中的相位问题	机器学习	NA	晶体学相位解析	NA	相位数据	NA	NA	NA	NA	NA
7369	2025-10-06	Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models 2025-Jul-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00682 PMID:40492579	研究论文	本研究利用mRNA展示技术结合深度学习模型评估环脱水酶LynD的底物范围	首次将mRNA展示高通量技术与深度学习模型相结合，系统研究YcaO酶家族底物特异性	研究主要关注LynD酶，对其他YcaO家族成员的普适性需要进一步验证	探究环脱水酶LynD的底物特异性并开发预测模型	YcaO酶家族中的环脱水酶LynD及其肽底物	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习	肽序列数据	远超以往可能的大规模LynD底物库	NA	NA	预测准确性	NA
7370	2025-10-06	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的即时诊断平台，用于结直肠癌的精准诊断	首次将凝集素诱导的外泌体聚集与RPA-CRISPR/Cas12a检测结合，并集成LSTM深度学习模型实现智能手机数据分析	样本量相对有限（100例临床样本），需要在更大规模人群中验证	开发一种快速、灵敏、用户友好的结直肠癌即时诊断方法	结直肠癌患者血液样本中的外泌体	数字病理	结直肠癌	凝集素诱导重组酶聚合酶扩增，CRISPR/Cas12a检测，液体活检	LSTM	智能手机采集的检测数据	100例临床样本和SW480结直肠癌亚型小鼠模型	深度学习框架（具体未指明）	LSTM	准确率	智能手机平台，自制便携式等温扩增设备
7371	2025-10-06	Sensitivity-Enhanced Pure Shift Spectroscopy Empowered by Deep Learning and PSYCHE 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01899 PMID:40526402	研究论文	提出了一种结合深度学习和PSYCHE技术的灵敏度增强纯位移谱方法	首次将60°翻转角应用于PSYCHE实验并通过深度神经网络去除重耦合伪影	适用于半定量分析但未提及对绝对定量分析的适用性	提高核磁共振谱的灵敏度和分辨率	质子核磁共振谱	机器学习	NA	PSYCHE纯位移方法，核磁共振谱	深度神经网络	光谱数据	NA	NA	NA	准确性	NA
7372	2025-10-06	Efficient Denoising of Shot-Noise in Mass Spectrometry Images by PCA-Assisted Self-Supervised Deep Learning 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00825 PMID:40528349	研究论文	提出一种结合主成分分析和自监督深度学习的质谱成像去噪方法PCA-n2v	通过PCA预处理步骤优化Noise2Void算法，在质谱成像去噪中表现优于直接N2V实现和其他先进技术	在极低信噪比图像中可能出现渗漏伪影	提高质谱成像数据质量，减少散粒噪声影响	质谱成像数据	计算机视觉	NA	质谱成像	自监督深度学习	质谱成像数据	NA	NA	Noise2Void	NA	NA
7373	2025-10-06	Deep Learning-Assisted Nanocavity Sensor for Amphiphilic Biomarker Analysis 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c01102 PMID:40532101	研究论文	本文开发了一种结合纳米腔传感器与深度学习技术的两亲性生物标志物检测平台	首次将银纳米立方体-金镜纳米腔与支撑脂质双层集成，并采用深度学习语义分割方法计算荧光增强因子	NA	开发高灵敏度、快速检测的两亲性生物标志物传感平台	两亲性生物标志物	生物传感	癌症, 感染性疾病	荧光增强检测, 微流控技术	深度学习	荧光图像	NA	NA	语义分割	荧光增强因子, 检测灵敏度	NA
7374	2025-07-02	Comment on "Deep Learning for Staging Periodontitis Using Panoramic Radiographs" 2025-Jul-01, Oral diseases IF:2.9Q1 DOI:10.1111/odi.15347 PMID:40589414	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7375	2025-10-06	Automatic Multiclass Tissue Segmentation Using Deep Learning in Brain MR Images of Tumor Patients 2025-Jun-30, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001750 PMID:40576335	研究论文	开发基于深度学习的自动多类别脑组织分割方法，用于脑肿瘤患者的MR图像分析	提出基于深度残差U-Net框架的卷积神经网络，专门针对包含病变的脑组织分割问题，在脑肿瘤患者数据上表现优于传统方法	仅在1251例BraTS'21数据和100例本地医院数据上验证，样本来源相对有限	开发快速自动的脑组织分割方法，包括肿瘤病变的精确分割	脑肿瘤患者的MR图像	计算机视觉	脑肿瘤	MR成像	CNN	医学图像	1251例BraTS'21数据集患者和100例本地医院患者	NA	深度残差U-Net	Dice相似系数, 体积相似度	NA
7376	2025-10-06	Unstained Blood Smear Analysis: A Review of Rule-Based, Machine Learning, and Deep Learning Techniques 2025-Jun-30, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500121 PMID:40583517	综述	本文系统回顾了基于规则、机器学习和深度学习方法在未染色血涂片细胞分割与分类中的应用	首次全面比较了三种不同技术路线在未染色血细胞分析中的性能表现，并指出了临床转化的关键挑战	NA	分析未染色血细胞图像的分割与分类技术现状与发展方向	未染色血涂片中的血细胞	数字病理学	血液疾病	生物光子学成像技术	基于规则方法, 机器学习, 深度学习	未染色血细胞图像	NA	NA	NA	NA	NA
7377	2025-10-06	A Deep Learning-Based De-Artifact Diffusion Model for Removing Motion Artifacts in Knee MRI 2025-Jun-30, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70027 PMID:40583513	研究论文	构建基于深度学习的去伪影扩散模型，用于去除膝关节MRI中的运动伪影	首次将条件扩散模型应用于膝关节MRI运动伪影去除，并使用真实世界数据进行模型构建	研究为回顾性设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	开发有效的深度学习模型去除膝关节MRI运动伪影	膝关节MRI图像	医学影像处理	膝关节疾病	MRI成像技术	条件扩散模型	医学图像	模型构建：90名患者（1997张2D切片）；内部测试：25名患者（795张切片）；外部测试：39名患者（813张切片）	NA	条件扩散模型	RMSE, PSNR, SSIM, 主观评分	NA
7378	2025-10-06	Leveraging Representation Learning for Bi-parametric Prostate MRI to Disambiguate PI-RADS 3 and Improve Biopsy Decision Strategies 2025-Jun-30, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001218 PMID:40586610	研究论文	本研究开发了一种基于PI-RADS指导表示学习的深度学习模型，用于区分前列腺双参数MRI中的PI-RADS 3分类并改善活检决策策略	采用PI-RADS指导的表示学习方法，利用放射科医生确信的风险评估病例训练模型，能够为中等风险的PI-RADS 3评估提供额外信息	研究为单机构回顾性研究，需要多中心前瞻性验证	通过深度学习模型区分PI-RADS 3分类，检测临床显著前列腺癌，避免不必要的良性活检	前列腺癌患者的前列腺双参数MRI图像	医学影像分析	前列腺癌	双参数前列腺MRI（T2加权和扩散加权成像）	深度学习表示学习模型	医学影像	28,263次MR检查（来自21,938名男性），其中6,352次后续活检	NA	表示学习模型	AUC, 敏感性, NPV, 活检收益率	NA
7379	2025-10-06	Radiation Dose Reduction and Image Quality Improvement of UHR CT of the Neck by Novel Deep-learning Image Reconstruction 2025-Jun-30, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01532-5 PMID:40586788	研究论文	评估结合新型深度学习重建算法的剂量降低超高清CT在头颈部成像中对图像质量和辐射暴露的影响	首次将新型深度学习重建算法(DL-2)与体重适应性剂量降低协议相结合用于头颈部超高清CT成像	回顾性研究设计，样本量相对有限(共128例患者)	评估深度学习重建算法在头颈部CT成像中降低辐射剂量同时提升图像质量的性能	头颈部CT图像	医学影像处理	头颈部疾病	超高清CT成像，深度学习图像重建	深度学习	CT图像	128例患者(98例采用体重适应性协议，30例采用标准剂量)	NA	Clear-IQ引擎，自适应迭代剂量降低	信噪比，对比噪声比，诊断可接受性，图像噪声	NA
7380	2025-10-06	Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles 2025-Jun-30, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3583974 PMID:40587343	研究论文	提出一种结合视觉Transformer和扩散模型的集成学习方法LaDiNE，用于提升医学图像分类的鲁棒性和可靠性	首次将视觉Transformer的鲁棒特征提取与扩散模型的密度估计能力结合，同时解决噪声扰动、对抗攻击和分辨率退化等多种挑战	仅在结核病胸片和黑色素瘤皮肤癌数据集上验证，未测试其他医学图像类型	提升医学图像分类模型在未知协变量偏移下的鲁棒性和可靠性	医学图像分类任务	计算机视觉	结核病, 黑色素瘤皮肤癌	扩散模型, 集成学习	Vision Transformer, 扩散模型	医学图像	结核病胸片和黑色素瘤皮肤癌数据集	NA	Transformer编码器块, 扩散模型	预测准确率, 置信度校准	NA