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
761	2025-06-11	Improving realism in abdominal ultrasound simulation combining a segmentation-guided loss and polar coordinates training 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17801 PMID:40159565	研究论文	提出了一种结合分割引导损失和极坐标训练的新框架，以提高腹部超声模拟的真实性和解剖一致性	通过分割引导损失和极坐标训练减少GAN生成的幻觉，提高解剖准确性和图像真实性	未提及具体局限性	提高腹部超声模拟的真实性和解剖一致性	腹部超声图像	医学图像处理	NA	GAN, Unet	CycleGAN, UVCGANv2, UNSB	图像	617张真实腹部超声图像和971张人工模拟扫描图像
762	2025-06-11	Uncertainty quantification for CT dosimetry based on 10 281 subjects using automatic image segmentation and fast Monte Carlo calculations 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17796 PMID:40167139	研究论文	本文提出了一种结合自动图像分割和GPU加速蒙特卡罗模拟的新方法，用于重建10281名接受CT检查的个体的患者特异性器官剂量	结合深度学习分割工具和GPU加速蒙特卡罗模拟，处理大规模患者特异性器官剂量数据集	研究仅基于单一中国医院的数据，可能不具有普遍代表性	量化并理解CT剂量不确定性，改进CT剂量测定方法	10281名接受CT检查的个体（6419名男性和3862名女性）	数字病理	NA	深度学习自动分割、GPU加速蒙特卡罗模拟	DeepContour	CT图像	10281名个体（6419名男性和3862名女性）
763	2025-06-11	Towards real-time conformal palliative treatment of spine metastases: A deep learning approach for Hounsfield Unit recovery of cone beam CT images 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17838 PMID:40257079	research paper	本研究开发了一个两阶段深度学习模型，用于从锥束CT（CBCT）扫描快速生成合成CT（sCT）图像，旨在实现脊柱转移瘤患者的实时姑息放疗治疗	采用两阶段生成对抗网络（GAN）方法，首阶段减少CBCT图像中的条纹伪影，第二阶段生成sCT图像，显著提高了HU准确性和剂量学一致性	研究仅基于220名患者的数据进行训练和验证，样本量可能不足以覆盖所有临床情况	开发一种能够从CBCT扫描快速生成sCT图像的模型，以实现脊柱转移瘤患者的实时姑息放疗治疗	脊柱转移瘤患者	digital pathology	spinal metastases	deep learning, cone-beam CT, synthetic CT generation	conditional GAN, cycle-consistent GAN	CT images	220名患者的CBCT和计划CT图像，其中33名患者用于独立测试
764	2025-06-11	A novel dose calculation system implemented in image domain 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17903 PMID:40400114	研究论文	提出了一种名为DeepBEVdose的新型图像域剂量计算系统，用于从计算机断层扫描图像和辐射场注量图中自动计算剂量分布	引入了新颖的束眼视图计算方案，替代了传统无法去除的射线追踪过程，使用通用的二维卷积神经网络进行精确剂量计算	仅在鼻咽和肺部两种肿瘤部位的数据集上进行了验证	提高放射治疗中剂量计算的准确性和效率	计算机断层扫描图像和辐射场注量图	数字病理	癌症	深度学习	CNN	图像	多机构获取的数据集，包含鼻咽和肺部两种肿瘤部位
765	2025-06-11	Artificial Intelligence for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: From Diagnosis to Treatment 2025-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting DOI:10.1200/EDBK-25-472464 PMID:40489724	综述	本文综述了人工智能在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）从诊断到治疗全过程中的应用进展	整合复杂的放射学、病理学和分子数据，为个性化HNSCC管理提供可操作的信息见解	临床转化仍存在障碍，需进一步发展可解释模型、前瞻性试验并无缝集成到临床工作流程中	改善HNSCC的个性化管理	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	深度学习	多模态AI模型	影像学、组织病理学和电子健康记录	NA
766	2025-06-11	Future Applications of Cardiothoracic CT 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240085 PMID:40492912	review	本文综述了光子计数CT（PCCT）、直立CT和人工智能（AI）在心胸CT成像和诊断中的潜在应用	探讨了PCCT、直立CT和AI在心胸CT中的创新应用，包括降低辐射剂量、提高空间分辨率和改进影像解读方式	NA	探讨心胸CT技术的未来发展方向和应用前景	心胸CT技术及其临床应用	digital pathology	cardiovascular disease	PCCT, upright CT, AI, four-dimensional CT	deep learning	image	NA
767	2025-06-11	Chemical space visual navigation in the era of deep learning and Big Data 2025-May-31, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2025.104392 PMID:40456508	review	该综述探讨了在药物化学大数据时代下，化学空间可视化导航算法和工具的最新进展	讨论了化学空间可视化方法如何应对大数据挑战，并探索了非传统应用如QSAR/QSPR模型视觉验证、交互式生成方法及化学空间地图作为数字艺术的用途	NA	应对药物化学大数据分析挑战，开发化学空间可视化工具	化学空间可视化算法和工具	machine learning	NA	QSAR/QSPR	NA	化学结构数据	NA
768	2025-06-11	Sparsity-Driven Parallel Imaging Consistency for Improved Self-Supervised MRI Reconstruction 2025-May-30, ArXiv PMID:40492248	研究论文	提出一种通过精心设计的扰动训练物理驱动深度学习网络的新方法，以提高自监督MRI重建的质量	在传统自监督学习的k空间掩蔽基础上，引入了一种新的稀疏域一致性项，评估模型准确预测添加扰动的能力，从而实现更可靠且无伪影的重建	未明确说明方法在极端高加速率下的表现或对其他解剖部位的适用性	改进快速MRI扫描的自监督重建质量	MRI图像重建	医学影像处理	NA	自监督学习	PD-DL（物理驱动深度学习网络）	MRI k空间数据	fastMRI膝盖和大脑数据集
769	2025-06-11	"Perfusion Assessment of Healthy and Injured Hands Using Video-Based Deep Learning Models" 2025-May-28, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000012225 PMID:40489745	研究论文	本研究提出了一种基于视频的深度学习方法，用于评估健康及受伤手部的灌注情况	使用非接触式视频技术和深度学习模型（ResNet-18）进行灌注分类，为现场分诊提供技术支持	在医院环境中，由于光线、手部姿势和伤情等不可控因素，分类性能下降	开发一种技术以改进现场灌注评估，优化创伤分诊	健康对照者和急性创伤患者的手部灌注情况	计算机视觉	创伤	成像光电容积描记术（iPPG）	ResNet-18	视频	48名对照者（其中14名接受止血带诱导缺血评估）和15名急性创伤患者
770	2025-06-11	Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography 2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.27.25328446 PMID:40492092	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，利用光学相干断层扫描（OCT）对地理萎缩（GA）亚型进行分类	使用三种深度学习架构（ResNet50、MobileNetV2和Vision Transformer）进行GA亚型分类，并比较两种实验方法（全B扫描和选择性B扫描）的效果	样本量相对较小（104名患者），且为回顾性研究	开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型	地理萎缩（GA）患者的光学相干断层扫描（OCT）数据	数字病理学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	光学相干断层扫描（OCT）	ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16)	图像	455个OCT体积（来自104名患者），包括258个中央GA、74个非中央GA和123个无GA样本
771	2025-06-11	Leveraging Social Media Data to Understand the Impact of COVID-19 on Residents' Dietary Behaviors: Observational Study 2025-May-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/51638 PMID:40409748	研究论文	利用社交媒体数据研究COVID-19对居民饮食行为的影响	结合Twitter图片和文本数据，使用深度学习技术分析疫情对饮食行为的影响，并探讨情绪变化与饮食模式的关系	研究仅基于Twitter数据，可能无法代表所有人群的饮食行为	探讨COVID-19对饮食行为的影响及其长期健康后果	Twitter用户发布的饮食相关图片和文本	自然语言处理	COVID-19	迁移学习、情感分析	ResNet-101	图像、文本	约200,000条推文（2019-2021年）
772	2025-06-11	Multiple deep learning models based on MRI images in discriminating glioblastoma from solitary brain metastases: a multicentre study 2025-May-19, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01703-3 PMID:40389875	研究论文	本研究开发了一种基于多中心和多序列MRI图像的深度学习模型，用于术前准确鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤	结合多中心和多序列MRI图像，比较不同深度学习模型的性能，发现3D ResNet-18模型在识别两种肿瘤方面效果最佳	样本量相对较小，且仅来自两个医疗中心，可能影响模型的泛化能力	开发一种准确的术前鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤的深度学习模型	236例经病理证实的胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤和脑转移瘤	MRI	3D ResNet-18, 3D Vision Transformer (3D Vit), 3D DenseNet, 3D VGG	图像	236例患者（训练集197例，测试集39例），外加48例外部测试集
773	2025-06-11	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-May-16, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	研究论文	本文综述了重症患者鼻肠管放置和肠内喂养管理的技术进步	介绍了多种新技术，如POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置、阻抗传感器和虚拟现实，用于鼻胃管的适当放置和胃排空评估	NA	探讨重症患者鼻肠管放置和肠内喂养管理的技术进步	重症患者	医疗技术	重症疾病	POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置、阻抗传感器、虚拟现实、深度学习算法、电阻抗	深度学习算法	医学影像、传感器数据	NA
774	2025-06-11	Meet the author: Hae Kyung Im 2025-May-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100880 PMID:40373740	研究论文	介绍Hae Kyung Im的研究团队及其在基因组数据分析和健康研究中的应用	开发了scPrediXcan方法，结合深度学习和单细胞数据，改进转录组范围关联研究分析	NA	开发定量计算和统计方法，用于基因组数据分析和健康研究	基因组数据	机器学习	复杂疾病	单细胞数据	深度学习	基因组数据	NA
775	2025-06-11	Single-cell and spatial transcriptomics reveals an anti-tumor neutrophil subgroup in microwave thermochemotherapy-treated lip cancer 2025-05-13, International journal of oral science IF:10.8Q1 DOI:10.1038/s41368-025-00366-8 PMID:40360503	research paper	该研究利用单细胞转录组学和空间转录组学揭示了微波热化疗（MTC）治疗唇鳞状细胞癌（LSCC）中抗肿瘤中性粒细胞亚群（N1-TANs）的关键作用及其分子机制	发现了MTC治疗后大量浸润的抗肿瘤活性中性粒细胞（N1-TANs），阐明了其通过IL1B-IL1R通路激活T&NK细胞和成纤维细胞的机制，并构建了预测预后的N1-TANs标志物MX2	未明确说明样本量大小及临床验证队列的规模	探究微波热化疗治疗唇鳞状细胞癌的免疫调节机制	唇鳞状细胞癌（LSCC）肿瘤微环境中的免疫细胞和成纤维细胞	digital pathology	lip cancer	scRNA-seq, ST, 深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	单细胞转录组数据、空间转录组数据、H&E染色图像	NA
776	2025-06-11	SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275 PMID:40341364	research paper	该研究提出了一种自监督框架SimSon，用于学习SMILES表示以进行分子属性预测	通过对比学习利用未标记的SMILES数据预训练模型，增强了模型的泛化能力和鲁棒性	未提及具体的数据短缺程度和化学空间泛化的具体挑战	加速药物发现和逆合成，提高分子属性预测的准确性	分子属性预测	机器学习	NA	对比学习	SimSon	SMILES数据	未提及具体样本数量
777	2025-06-11	Unraveling the three-dimensional genome structure using machine learning 2025-May, BMB reports IF:2.9Q3 PMID:40058875	review	本文综述了利用机器学习技术解析三维基因组结构的研究进展	探讨了机器学习特别是深度学习在染色体结构特征检测和分析中的应用	Hi-C数据的局限性以及当前方法在解决这些局限性方面的不足	研究染色体组织结构的识别和分析方法	染色质相互作用和基因组结构	machine learning	NA	Hi-C sequencing	deep learning	genomic data	NA
778	2025-06-11	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	research paper	本文介绍了MULTICOM4系统，通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，提升蛋白质复合物结构预测的准确性	整合了基于transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合内部技术如蛋白质复合物化学计量比预测、多样化的多序列比对生成等	未提及具体局限性	提升多链蛋白质复合物（多聚体）结构的预测准确性	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	多序列比对（MSA）、深度学习模型质量评估	AlphaFold2、AlphaFold3	蛋白质序列和结构数据	在CASP16评估中进行了盲测
779	2025-06-11	[Nobel Prize in physics 2024 : John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. From Hopfield and Hinton to AlphaFold: The 2024 Nobel Prize honors the pioneers of deep learning] 2025-Mar, Medecine sciences : M/S DOI:10.1051/medsci/2025036 PMID:40117553	comments	本文回顾了2024年诺贝尔物理学奖得主John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的职业生涯，并强调了他们在人工神经网络领域的开创性贡献	NA	NA	回顾两位研究者的职业生涯及其在人工神经网络领域的贡献	John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究工作	machine learning	NA	人工神经网络	NA	NA	NA
780	2025-06-11	Editorial Commentary: Imaging Results in Data Usefully Analyzed by Artificial Intelligence Machine Learning 2025-Feb-26, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2025.02.024 PMID:40021066	评论	本文讨论了人工智能机器学习在医学影像分析中的应用及其优势	提出了一个有效的三步方法（检测器、注意力模块和可解释性）来优化医学影像分析，并强调了深度学习在减少观察者间变异性和提高诊断准确性方面的潜力	需要外部验证以确定模型在单一机构之外的泛化能力	探讨人工智能机器学习在医学影像分析中的应用及其临床价值	医学影像数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA