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
741	2025-07-02	Classification of knee osteoarthritis severity using markerless motion capture and long short-term memory fully convolutional network 2025-Jun-28, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110647 PMID:40582166	研究论文	本研究探索了无标记运动捕捉与深度学习结合，基于步态运动学对膝骨关节炎严重程度进行分类，提供了一种传统评估方法的替代方案	创新点在于结合无标记运动捕捉技术和LSTM全卷积网络模型，用于膝骨关节炎严重程度的自动分类	模型在跨个体泛化能力上存在挑战，早期和中等严重程度组由于步态特征重叠导致分类错误率较高	开发一种自动化的膝骨关节炎严重程度分类方法	膝骨关节炎患者的步态数据	机器学习	膝骨关节炎	无标记运动捕捉	LSTM全卷积网络	运动捕捉数据	未明确提及具体样本数量
742	2025-07-02	Evaluation of meibomian gland dysfunction with deep learning model considering different datasets and gland morphology 2025-Jun-28, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110679 PMID:40582168	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的框架，通过整合图像嵌入与睑板腺属性，实现自动睑板腺评分预测	结合图像嵌入与睑板腺形态学特征（如面积、长度、厚度和弯曲度）进行自动评分，提高了评估的准确性和效率	研究依赖于特定数据集，可能在不同设备或人群中的泛化能力有限	开发一种自动评估睑板腺功能障碍（MGD）的深度学习方法	睑板腺图像和临床测试数据	数字病理	干眼病	深度学习	DL-based框架	图像	两个数据集：BCH（261张图像，145名患者）和MGD-1K（1000张图像，320名患者）
743	2025-07-02	Radio DINO: A foundation model for advanced radiomics and AI-driven medical imaging analysis 2025-Jun-28, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110583 PMID:40582167	研究论文	本文介绍了Radio DINO，一种基于自监督学习技术的深度学习基础模型，用于医学影像分析	开发了Radio DINO以捕获丰富的语义嵌入，无需手动干预；在MedMNISTv2数据集上展示了超越现有模型的性能；通过可视化增强了模型的可解释性	未提及具体的局限性	提升医学影像分析的自动化和性能，使高级放射组学工具更易于获取	医学影像数据	医学影像分析	NA	自监督学习（SSL）	DINO和DINOV2	医学影像	RadImageNet数据集和MedMNISTv2数据集
744	2025-07-02	The British-Israeli Project for Algorithm-Based Management of Age-related Macular Degeneration: Deep Learning Integration for Real- World Data Management and Analysis 2025-Jun-28, Ophthalmologica. Journal international d'ophtalmologie. International journal of ophthalmology. Zeitschrift fur Augenheilkunde DOI:10.1159/000547161 PMID:40582342	研究论文	描述了一个结合临床和光学相干断层扫描(OCT)成像数据的综合数据集开发，通过深度学习算法对两个大型真实世界数据集中的新生血管性年龄相关性黄斑变性(nAMD)眼睛进行自动化、客观和全面的OCT扫描量化	应用深度学习算法对大规模真实世界nAMD患者的临床和OCT数据进行自动化分析，为个性化决策和优化治疗效果提供基础	研究为回顾性设计，两个中心的治疗标准和基线视力存在显著差异	开发并验证一个集成临床和OCT数据的自动化分析系统，以改善nAMD的管理和治疗效果	4,265名nAMD患者的5,207只眼睛	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	OCT扫描	深度学习算法(NOATM)	临床数据和图像数据	5,207只眼睛(来自4,265名患者)，包含134,340次视力测量、79,457次OCT扫描和73,218次抗VEGF注射记录
745	2025-07-02	Deep Learning-Based Automated Detection of the Middle Cerebral Artery in Transcranial Doppler Ultrasound Examinations 2025-Jun-28, Ultrasound in medicine & biology.. DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.05.028 PMID:40582894	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级实时方法，用于自动识别经颅多普勒彩色多普勒图像中的大脑中动脉	首次将YOLOv10和RT-DETR两种先进的物体检测模型应用于实时MCA检测，并实现了在移动平台上的部署	样本量相对较小（41名受试者），且仅针对MCA检测	开发自动化MCA检测方法以降低经颅多普勒超声检查对操作者专业知识的依赖	经颅多普勒彩色多普勒图像中的大脑中动脉	计算机视觉	脑血管疾病	TCD彩色多普勒超声	YOLOv10, RT-DETR	视频	41名受试者（31名健康个体和10名卒中患者），365个视频，61,611帧图像
746	2025-07-02	Novel Artificial Intelligence-Driven Infant Meningitis Screening From High-Resolution Ultrasound Imaging 2025-Jun-28, Ultrasound in medicine & biology.. DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.04.009 PMID:40582896	research paper	开发了一种基于高分辨率超声成像的人工智能驱动的婴儿脑膜炎筛查方法	使用三阶段深度学习框架结合可解释人工智能（XAI）方法，提高了筛查的准确性和可解释性	样本量较小，仅涉及30名婴儿，且研究集中在西班牙的三家大学医院	开发一种非侵入性、准确的婴儿脑膜炎诊断方法	30名疑似脑膜炎且囟门未闭的婴儿	digital pathology	meningitis	Neosonics ultrasound technology	deep learning	image	30名婴儿（6例病例和10例对照），共781张图像
747	2025-07-02	Classifying Kidney Disease Using a Dense Layers Deep Learning Model 2025-Jun-28, SLAS technology IF:2.5Q3 DOI:10.1016/j.slast.2025.100324 PMID:40588036	research paper	该研究提出了一种基于密集层深度学习模型的肾脏疾病分类方法	使用优化的密集层深度神经网络架构，实现了高准确率（99%）和强鲁棒性（ROC AUC 0.9821）	研究使用了公开数据集，但未说明样本量大小及具体数据来源	开发自动检测慢性肾脏疾病（CKD）的深度学习系统	慢性肾脏疾病（CKD）患者数据	digital pathology	kidney disease	deep learning	Dense-layered Deep Neural Networks	structured data（24个独立字段）	NA（未明确说明样本量）
748	2025-07-02	Machine Learning Based Multi-Class Classification and Grading of Squamous Cell Carcinoma in Optical Microscopy 2025-Jun-27, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.70016 PMID:40579786	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习模型对鳞状细胞癌（SCC）的组织病理学图像进行高效分析	结合机器学习进行特征分析和可解释的深度学习模型，实现了更高准确性和效率的SCC分级	未提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力	开发自动化的鳞状细胞癌分级方法以减少对人工病理的依赖	鳞状细胞癌的组织病理学图像	数字病理	鳞状细胞癌	离散小波变换、灰度共生矩阵和直方图特征提取	支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、KNN、神经网络、CNN	图像	未明确提及样本数量
749	2025-07-02	SER inspired deep learning approach to detect cardiac arrhythmias in electrocardiogram signals using Temporal Convolutional Network and graph neural network 2025-Jun-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110536 PMID:40580615	研究论文	提出一种结合时间卷积网络和图卷积网络的深度学习方法，用于心电图信号中的心律失常检测	利用图信号处理构建心电图信号的循环图，增强数据表示并提高分类准确性	未提及具体的数据噪声处理方法和模型在不同人群中的泛化能力	提高心电图信号中心律失常的自动检测准确性和效率	心电图信号	机器学习	心血管疾病	时间卷积网络(TCN)和图卷积网络(GCN)	TCN和GCN	心电图信号	Chapman和Shaoxing 12导联心电图数据库，11种心律类别合并为4个超类
750	2025-07-02	A comprehensive hybrid model: Combining bioinspired optimization and deep learning for Alzheimer's disease identification 2025-Jun-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110654 PMID:40580613	研究论文	本文提出了一种结合生物启发优化和深度学习的混合模型，用于阿尔茨海默病的识别	提出了一种新的混合技术，结合了灰狼优化（GWO）和哈里斯鹰优化（HHO）方法，用于大脑子区域的分割，并通过深度学习技术进行分类	未提及具体的数据集规模或多样性限制	探索一种新的混合技术，用于分割大脑区域以辅助阿尔茨海默病的诊断	阿尔茨海默病患者和正常对照者的大脑图像数据	数字病理学	阿尔茨海默病	Gray Wolf Optimization (GWO), Harris Hawk Optimization (HHO), 深度学习	混合模型（GWO + HHO + DL）	图像	NA
751	2025-07-02	Data-driven trends in critical care informatics: a bibliometric analysis of global collaborations using the MIMIC database (2004-2024) 2025-Jun-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110670 PMID:40580617	研究论文	对MIMIC数据库相关研究进行文献计量分析，揭示全球合作趋势和主题演变	首次对MIMIC数据库相关研究进行全面文献计量分析，揭示研究动态和全球合作模式	研究基于单一数据库(MIMIC)，且中国国际合作率较低	分析MIMIC相关研究的主题演变、全球趋势和新兴领域	2769篇MIMIC相关出版物	医疗信息学	重症监护	文献计量分析	NA	文献数据	2769篇出版物
752	2025-07-02	D2-RD-UNet: A dual-stage dual-class framework with connectivity correction for hepatic vessels segmentation 2025-Jun-27, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110530 PMID:40580621	研究论文	提出了一种名为D2-RD-UNet的双阶段双类别框架，用于肝血管分割，并引入了连通性校正算法以提高分割准确性	首次提出了基于中心线的多类别血管连通性校正算法和基于半径的分支算法，用于评估血管重建的局部准确性	需要大量标注数据，且在处理极端解剖变异时可能仍有局限性	提高肝血管分割的准确性和临床适用性	肝血管和门静脉	数字病理	肝病	CT扫描	D-RD-UNet	3D和4D图像数据	385例CT扫描（AIMS-HPV-385数据集）和20例CT扫描（3D-IRCADb-01数据集）
753	2025-07-02	A systematic framework enhancing molecular screening efficiency in drug discovery via scaffold-driven fuzzy similarity and adaptive spectral clustering 2025-Jun-27, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108559 PMID:40582252	研究论文	提出了一种创新的分子筛选和聚类方法，以提高药物发现中的分子筛选效率	引入了分子骨架概念和模糊分子相似性分类方法，以及自适应高斯核函数来动态调整数据集特性	实验数据仅来源于公开的PubChem数据库，可能无法涵盖所有药物发现场景	提高药物发现中的分子筛选效率和生物活性预测准确性	药物分子，特别是以1-萘酚为目标分子的案例研究	药物发现	NA	模糊逻辑成员函数，自适应高斯核函数，谱聚类	NA	分子数据	实验数据来源于PubChem数据库，具体样本量未明确说明
754	2025-07-02	Machine learning to identify hypoxic-ischemic brain injury on early head CT after pediatric cardiac arrest 2025-Jun-27, Resuscitation IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.resuscitation.2025.110693 PMID:40582483	研究论文	使用深度学习模型在儿童院外心脏骤停后早期CT扫描中检测缺氧缺血性脑损伤（HIBI）	深度学习模型能够检测出放射科医生视觉上无法识别的HIBI	样本量较小（117例OHCA病例），且模型在预测不良结局时的AUC较低（0.69±0.06）	开发深度学习模型以早期检测儿童心脏骤停后的HIBI	儿童院外心脏骤停（OHCA）病例及其年龄匹配的对照组	数字病理学	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	CT图像	117例OHCA病例及年龄匹配的对照组
755	2025-07-02	Identification and validation of synergistic drug strategies targeting macrophage polarization in triple-negative breast cancer via single-cell transcriptomics and deep learning 2025-Jun-26, Translational oncology IF:4.5Q1 DOI:10.1016/j.tranon.2025.102457 PMID:40580873	research paper	该研究通过单细胞转录组学和深度学习，识别并验证了针对三阴性乳腺癌中巨噬细胞极化的协同药物策略	开发了一个基于巨噬细胞分化的分类器（MMDCSS），并发现非那雄胺可作为ZBTB20调节剂逆转肿瘤诱导的M2巨噬细胞极化	研究样本量较小，仅包括24名TNBC患者	探索针对三阴性乳腺癌中巨噬细胞极化的新型治疗策略	三阴性乳腺癌（TNBC）患者的肿瘤微环境（TME）和巨噬细胞极化	digital pathology	breast cancer	scRNA-seq, machine-learning, pseudo-time trajectory mapping	deep learning	transcriptomics data	24名TNBC患者
756	2025-07-02	Design and Optimization of an automatic deep learning-based cerebral reperfusion scoring (TICI) using thrombus localization 2025-Jun-26, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2025.101366 PMID:40581292	研究论文	本文设计和优化了一种基于深度学习的自动脑灌注评分（TICI）系统，利用血栓定位技术	开发了一种基于CNN的人工智能模型，用于自动分类TICI评分，并探索了血栓定位对模型性能的影响	三分类模型（TICI 0,1或2a vs 2b vs 2c或3）的性能不足，自动血栓检测模块未能提升模型表现	创建并优化基于AI的DSA TICI评分分类模型，以减少评估变异性	接受机械取栓术患者的数字减影血管造影（DSA）数据	数字病理学	脑血管疾病	数字减影血管造影（DSA）	CNN	医学影像	422名患者，2492个血栓标注，1609个DSA序列
757	2025-07-02	Predicting rat lumbar vertebral failure patterns as synthetic μCT images using a deep convolutional generative adversarial network 2025-Jun-26, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107116 PMID:40582223	研究论文	本研究开发了一种生成式深度学习模型，用于通过创建大鼠腰椎骨折的合成3D μCT图像来预测骨折模式	使用3D条件生成对抗网络（cGAN）预测大鼠腰椎骨折模式，并生成合成3D μCT图像	训练数据集较小（64张μCT图像），验证集仅有8张图像	开发生成式深度学习模型以预测生物结构的损伤行为	大鼠腰椎椎体	计算机视觉	骨科疾病	3D μCT成像	cGAN	3D图像	64张训练μCT图像和8张验证图像
758	2025-07-02	Artificial Intelligence in Cognitive Decline Diagnosis: Evaluating Cutting-Edge Techniques and Modalities 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250670 PMID:40588878	综述	本文通过范围综述探讨了人工智能在认知衰退早期诊断中的潜力	整合临床数据和脑电图与深度学习方法，提高诊断准确性，并探索自然语言处理模型在早期认知衰退检测中的应用	综述范围局限于2020年至2025年的文献，且75%的研究依赖MRI数据	评估人工智能在认知衰退早期诊断中的技术和模式	认知衰退（CD）患者	数字病理学	老年疾病	MRI, EEG, 深度学习, 自然语言处理	深度学习模型, NLP模型	医学影像（MRI）, 电生理信号（EEG）, 文本数据	涵盖2020-2025年同行评审文献中的多项研究
759	2025-07-02	Fog-Enabled Modular Deep Learning Platform for Textual Data Mining in Healthcare for Pathology Detection in Burkina Faso 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250696 PMID:40588904	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的医疗诊断支持平台架构，适用于布基纳法索的病理检测	结合诊断和治疗指南与通过OCR从手写处方和电子健康记录中提取的文本数据构建模型，并比较了雾计算和云计算两种架构	研究基于模拟验证，未涉及实际临床应用的详细测试	开发适用于布基纳法索医疗系统的深度学习诊断支持平台	手写处方和电子健康记录中的文本数据	自然语言处理	NA	OCR, 深度学习	NA	文本	NA
760	2025-07-02	Smart Wearable Analytics for Cycling: AI-Based Physical Exertion Prediction 2025-Jun-26, Studies in health technology and informatics DOI:10.3233/SHTI250714 PMID:40588921	research paper	评估深度学习在骑行运动中体力消耗预测的应用，特别是基于LSTM与多头注意力机制的模型	采用LSTM结合多头注意力机制的模型进行体力消耗预测，并通过MRMR和UFR方法进行特征选择	样本量较小，仅27名健康参与者，且未涉及不同健康状况的人群	预测骑行运动中的体力消耗水平	27名健康骑行者的生理数据	machine learning	NA	LSTM, Multi-Head Attention, MRMR, UFR	LSTM with Multi-Head Attention	生理数据（心率、血氧饱和度、踏频、HRV特征）	27名健康参与者