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
721	2025-07-16	A PET/CT-based 3D deep learning model for predicting spread through air spaces in stage I lung adenocarcinoma 2025-Aug, Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12094-025-03870-9 PMID:39994163	研究论文	本研究评估了一种基于18F-FDG PET/CT的三维深度学习模型，用于预测临床I期肺腺癌患者术前的气腔扩散状态	开发了一种融合PET和CT数据的3D深度学习模型，用于预测肺腺癌的气腔扩散状态，并展示了其在辅助医生诊断中的潜力	需要进行前瞻性验证	预测临床I期肺腺癌患者术前的气腔扩散状态	162名I期肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	18F-FDG PET/CT	3D ResNet50	医学影像	162名患者
722	2025-07-16	Deep Learning in Echocardiography for Enhanced Detection of Left Ventricular Function and Wall Motion Abnormalities 2025-Aug, Ultrasound in medicine & biology.. DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.03.015 PMID:40316488	系统综述	本文系统综述了深度学习在超声心动图中用于增强左心室功能和壁运动异常检测的应用	探讨了深度卷积神经网络（DCNNs）在提高超声心动图诊断精确度中的作用	数据多样性、图像质量以及深度学习模型的计算需求限制了其更广泛的临床应用	评估深度学习技术在超声心动图中心血管异常检测中的应用	超声心动图数据	数字病理	心血管疾病	深度学习	DCNNs	图像	29项研究
723	2025-07-16	Deep learning dosiomics in grade 4 radiation-induced lymphopenia prediction in radiotherapy for esophageal cancer: a multi-center study 2025-Aug, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110995 PMID:40550423	research paper	本研究探讨了深度学习与剂量组学特征及其与剂量体积直方图参数和临床因素结合预测食管癌放疗患者4级放射性淋巴细胞减少症的可行性和准确性	结合了深度学习剂量组学特征、剂量体积直方图参数和临床因素构建预测模型，并在多中心数据集中验证了其有效性	研究为回顾性设计，可能受到数据质量和选择偏倚的影响	预测食管癌患者放疗后4级放射性淋巴细胞减少症的发生	545名接受放疗的食管癌患者	digital pathology	esophageal cancer	深度学习剂量组学分析	深度学习模型	医学影像数据和临床数据	545名患者（来自5个医疗中心）
724	2025-07-16	Transformative potential of artificial intelligence in US CDC HIV interventions: balancing innovation with health privacy 2025-Aug-01, AIDS (London, England) DOI:10.1097/QAD.0000000000004220 PMID:40643081	评论	本文探讨了人工智能（AI）在美国CDC HIV干预中的变革潜力，强调了创新与健康隐私之间的平衡	提出AI在HIV预防和治疗中的创新应用，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和生成式AI（Gen AI）等技术，以优化HIV护理策略和预防干预	需要解决AI应用中的偏见、伦理标准（包括健康隐私标准）的维护以及AI幻觉等风险	探索AI在HIV预防和治疗中的潜在应用，以推动更公平的健康结果	美国CDC的HIV预防公共健康策略及相关数据集	机器学习	HIV	机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（Gen AI）	NA	复杂HIV相关数据集	NA
725	2025-07-16	Generation of synthetic tomographic images from biplanar X-ray: a narrative review of history, methods, and the state of the art 2025-Aug, Journal of neurosurgical sciences IF:1.3Q3 DOI:10.23736/S0390-5616.25.06506-3 PMID:40662246	review	本文综述了基于深度学习的策略，用于从双平面或多平面2D X射线数据生成合成3D CT样图像	强调了深度学习技术在合成CT重建中的潜在优势，并介绍了CNN、GAN和CDP等最新方法	讨论了当前传统CT成像的局限性以及深度学习技术在3D重建中面临的挑战	探索从2D X射线数据生成合成3D CT图像的替代技术	双平面或多平面2D X射线数据	digital pathology	NA	deep learning	CNN, GAN, CDP	X-ray图像	NA
726	2025-07-16	Deep quantum Monte Carlo approach for polaritonic chemistry 2025-Jul-21, The Journal of chemical physics IF:3.1Q1 DOI:10.1063/5.0272805 PMID:40662707	研究论文	本文介绍了一种深度学习变分量子蒙特卡洛方法，用于解决光学腔中分子电子和光子薛定谔方程	将典型的电子神经网络波函数ansätze扩展到描述联合费米子和玻色子系统，即电子-光子系统，在量子蒙特卡洛框架中	仅应用于氢分子在腔中的情况，尚未扩展到更复杂的分子系统	控制物质性质，如化学反应性，通过将其限制在光学腔中	氢分子在光学腔中的电子和光子系统	量子化学	NA	深度学习变分量子蒙特卡洛方法	神经网络波函数ansätze	量子化学数据	氢分子
727	2025-07-16	MS2MP: A Deep Learning Framework for Metabolic Pathway Prediction from MS/MS-Based Untargeted Metabolomics 2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.4c06875 PMID:40583780	研究论文	提出了一种名为MS2MP的深度学习框架，用于直接从非靶向串联质谱（MS）预测KEGG代谢通路，无需先前的代谢物注释	首次开发出能够直接从MS光谱预测代谢通路的计算工具，通过图神经网络架构学习光谱特征与代谢通路之间的复杂关系	未明确提及具体限制，但可能依赖于训练数据的质量和覆盖范围	提高非靶向代谢组学数据的通路富集分析效率	代谢通路预测	机器学习	NA	串联质谱（MS/MS）	图神经网络（GNN）	质谱数据	33,221个实验性MS光谱
728	2025-07-16	Mapping the Conformational Heterogeneity Intrinsic to the Protein Native Ensemble 2025-Jul-15, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.5c00201 PMID:40615361	综述	本文回顾了在AlphaFold时代，如何通过实验和计算技术描绘蛋白质在不同分辨率水平下的构象景观	强调了单一结构无法完全捕捉蛋白质的真实情况，提出了整合多探针实验和物理基础模型的方法来理解序列-集合-功能的关系	未提及具体的技术限制或数据不足的问题	探讨蛋白质构象异质性及其对功能理解的重要性	蛋白质的构象景观和功能	结构生物学	NA	实验和计算技术	NA	结构数据	NA
729	2025-07-16	Deep learning-based contour propagation in magnetic resonance imaging-guided radiotherapy of lung cancer patients 2025-Jul-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade8d0 PMID:40570891	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的轮廓传播方法，用于磁共振成像引导的肺癌患者放疗中器官风险和肿瘤体积的快速准确分割	采用混合Transformer-卷积神经网络TransMorph模型进行可变形图像配准，实现了不同场强下MRI图像的高效准确分割	研究样本主要来自特定场强(0.35T)的MR-Linac设备，在更广泛设备上的适用性有待验证	提高磁共振成像引导放疗中器官风险和肿瘤体积轮廓传播的效率和准确性	肺癌患者的MRI图像	数字病理	肺癌	MRI	TransMorph(混合Transformer-CNN)	医学图像	172名肺癌患者(140名内部数据，18名外部中央型肺癌，14名III期肺癌)，共490对计划图像和分次图像
730	2025-07-16	Dose-aware denoising diffusion model for low-dose CT 2025-Jul-15, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade8cc PMID:40570896	研究论文	本文提出了一种新型剂量感知扩散模型，用于低剂量CT图像去噪，旨在解决现有扩散基深度学习方法在泛化性和不确定性方面的问题	引入了一种基于物理的前向过程，具有连续时间步长，能够灵活表示不同的噪声水平，并包含了一个计算高效的噪声校准模块	未明确提及具体局限性，但可能包括对不同数据集的泛化能力仍需进一步验证	开发一种能够有效减少CT图像噪声同时保持结构保真度并适用于不同剂量水平的去噪方法	低剂量CT图像	数字病理	NA	扩散模型	扩散模型	图像	Mayo Clinic数据集
731	2025-07-16	MSCMLCIDTI: Drug-Target Interaction Prediction Based on Multiscale Feature Extraction and Deep Interactive Attention Fusion Mechanisms 2025-Jul-15, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70170 PMID:40660331	research paper	提出了一种基于多尺度特征提取和深度交互注意力融合机制的药物-靶标相互作用预测模型MSCMLCIDTI	采用多尺度卷积块提取药物化合物和氨基酸序列的结构指纹，结合门控注意力获取多维特征，并通过多层注意力交互机制建模药物亚结构与蛋白质片段间的复杂关系	未提及具体的数据集规模限制或模型计算复杂度问题	提升药物-靶标相互作用预测的准确性以加速药物发现	药物化合物与生物靶标（蛋白质）的相互作用	machine learning	NA	多尺度特征提取、注意力机制	MSCMLCIDTI（基于CNN与注意力机制的混合模型）	药物分子结构数据、蛋白质氨基酸序列数据	四个公开基准数据集（未说明具体样本量）
732	2025-07-16	VAULT-OCT: Vault Accuracy Using Deep Learning Technology - An AI Model for Predicting Implantable Collamer Lens Postoperative Vault with AS-OCT 2025-Jul-15, Journal of cataract and refractive surgery IF:2.6Q1 DOI:10.1097/j.jcrs.0000000000001743 PMID:40660493	研究论文	开发了一个基于深度学习的模型VAULT-OCT，用于预测植入式Collamer晶体（ICL）术后拱高	首次利用术前AS-OCT图像结合深度学习技术预测ICL术后拱高	研究为回顾性设计，样本量相对有限（324只眼）	提高ICL植入术后拱高预测的准确性	接受ICL植入术的患者（162例患者的324只眼）	数字病理	眼科疾病	光学相干断层扫描（OCT）	神经网络	图像	162例患者的324只眼
733	2025-07-16	Collaborative Internal Cavity Effect and Interfacial Modulation Mechanism for Boosting Deep Learning-Powered Immunochromatographic Pathogen Detection 2025-Jul-15, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c03367 PMID:40662476	研究论文	本文提出了一种深度学习增强的免疫测定方法，通过利用空心碳纳米球（h-CNSs）的内部空腔效应和界面抗体定向调节，实现了病原体的超灵敏检测	结合空心碳纳米球的内部空腔效应和界面抗体定向调节，显著提高了光吸收和光热转换效率，并通过深度学习进一步提升了检测准确率	未明确提及具体局限性	开发一种高灵敏度的病原体检测方法	病原体	数字病理学	NA	免疫色谱分析（ICA）	CNN	图像	加标牛奶和生菜样本
734	2025-07-16	Enhanced detection of Argulus and epizootic ulcerative syndrome in fish aquaculture through an improved deep learning model 2025-Jul-15, Journal of aquatic animal health IF:1.5Q2 DOI:10.1093/jahafs/vsaf001 PMID:40662570	研究论文	本文开发了一种改进的YOLOV5模型，用于检测水产养殖中感染流行性溃疡综合症和鱼虱的鱼类	改进的YOLOV5模型在迁移学习中使用预训练模型处理二值图像，并集成到Raspberry Pi板上，相比简单YOLOV5模型更有效	NA	检测水产养殖中感染流行性溃疡综合症和鱼虱的鱼类，以预防疾病传播	水产养殖中的鱼类	计算机视觉	流行性溃疡综合症	深度学习	YOLOV5	图像	NA
735	2025-07-16	A Geometric Deep Learning Model for Real-Time Prediction of Knee Joint Biomechanics Under Meniscal Extrusion 2025-Jul-15, Annals of biomedical engineering IF:3.0Q3 DOI:10.1007/s10439-025-03798-9 PMID:40663282	研究论文	本研究提出了一种几何深度学习模型，用于实时预测膝关节在半月板突出情况下的生物力学响应	该模型利用几何深度学习和AI算法，显著减少了计算时间，同时保持了高预测精度，能够实时或近实时进行生物力学评估	模型基于有限元分析数据训练，可能受限于训练数据的质量和多样性	开发一种快速准确的膝关节生物力学预测方法，以支持临床决策和个性化康复策略	膝关节软组织，特别是半月板突出情况下的生物力学响应	生物力学	骨关节炎	几何深度学习(GDL), 有限元分析(FEA)	GDL	生物力学数据	NA
736	2025-07-16	AI-Driven Smart Sportswear for Real-Time Fitness Monitoring Using Textile Strain Sensors 2025-Jul-14, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3588051 PMID:40658556	研究论文	本文提出了一种基于AI的智能运动服装系统，用于实时监测健身活动中的呼吸-力量协调和肌肉激活对称性	通过集成石墨烯应变传感器和深度学习框架，系统能够实时分类运动执行质量，并区分呼吸不规律和肌肉不对称用力	现有解决方案在无缝和非侵入性同时捕捉呼吸-力量协调和肌肉激活对称性方面存在不足	开发下一代AI驱动的智能运动服装，应用于健身优化、伤害预防和适应性康复训练	健身和康复训练中的运动执行质量	可穿戴技术	NA	深度学习	1D ResNet-18	传感器数据	六种运动条件下的分类准确率达到92.1%
737	2025-07-16	Region Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation with Noisy Labels 2025-Jul-14, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589058 PMID:40658577	研究论文	提出一种针对带有噪声标签的CT图像分割的区域不确定性估计框架	提出样本分层训练策略和边界引导的区域不确定性估计模块，有效减少噪声标注的影响	实验仅在CT数据集上进行，未验证在其他医学影像模态（如MRI）上的泛化性	降低医学图像标注成本并提升噪声标签下的分割鲁棒性	CT图像中的器官和组织分割	数字病理	NA	CT图像分割	深度学习基础模型（如SAM）	3D医学图像	多个CT数据集（未明确数量）
738	2025-07-16	Mining Global and Local Semantics from Unlabeled Spectra for Spectral Classification 2025-Jul-14, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3588122 PMID:40658574	研究论文	提出了一种名为GLSM的新方法，通过自监督学习从未标记的光谱中捕获全局和局部语义信息，以减少对大量标注数据的依赖	提出了一种结合全局和局部语义挖掘的自监督学习方法，能够从未标记的光谱中提取特征，减少对标注数据的依赖	方法在实验数据集上表现良好，但在更广泛的光谱类型和复杂场景下的适用性尚未验证	提高振动光谱识别的准确性，减少对大量标注数据的依赖	振动光谱数据	机器学习	NA	自监督学习	GLSM	光谱数据	三个数据集
739	2025-07-16	Closed-loop transcranial ultrasound stimulation based on deep learning effectively suppresses epileptic seizures in mice 2025-Jul-14, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3589089 PMID:40658582	研究论文	本研究设计并实现了一种基于深度学习的闭环经颅超声刺激系统，用于实时检测和干预青霉素诱导的癫痫小鼠海马区的癫痫信号	首次将深度学习应用于闭环经颅超声刺激系统，实现了对癫痫信号的实时识别和动态响应	研究仅在青霉素诱导的癫痫小鼠模型中进行，尚未在人类或其他癫痫模型中进行验证	开发一种能够动态响应癫痫发作的闭环经颅超声刺激系统	青霉素诱导的癫痫小鼠	神经调控技术	癫痫	经颅超声刺激	深度学习网络模型	神经信号	青霉素诱导的癫痫小鼠
740	2025-07-16	Deep Learning Applications in Lymphoma Imaging 2025-Jul-14, Acta haematologica IF:1.7Q3 DOI:10.1159/000547427 PMID:40659002	综述	本文综述了深度学习在淋巴瘤影像学中的应用及其在临床实践中的整合	探讨了深度学习模型（如CNN）在淋巴瘤影像学中的自动化检测、分割和分类方面的应用	获取高质量注释数据集的挑战、训练数据中的偏差问题以及模型性能的一致性	提高淋巴瘤影像诊断的自动化水平，改善患者治疗效果	淋巴瘤影像数据	数字病理学	淋巴瘤	深度学习	CNN	影像数据（PET/CT, CT, MRI）	NA