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
61	2025-08-31	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络整合频率模块以提升图像重建质量	首次在深度学习中引入频率保真度概念，设计三个频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）及频率损失函数，解决现有方法忽视频率分布导致的偏差问题	NA	提升光学相干断层扫描图像的超分辨率重建能力，改善形态结构解析精度	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	条件生成对抗网络（cGAN）	图像	大规模冠状动脉OCT数据集（具体数量未注明），另包含鱼类角膜和大鼠视网膜图像验证
62	2025-08-31	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	介绍REVEALS，一个用于通过多摄像头采集啮齿类动物行为数据的开源图形用户界面软件	开发了用户友好、开源的多摄像头控制GUI，支持同步录制并简化数据采集流程，兼容深度学习分析流程	NA	提供有效、经济且易用的多摄像头行为数据采集方法，以支持大脑功能与疾病研究	啮齿类动物（小鼠）的行为数据	行为分析	神经疾病	多摄像头视频采集，DeepLabCut姿态估计	深度学习算法（如DeepLabCut）	视频	NA
63	2025-08-30	Deep learning estimations of the production cross sections of 77Br medical radionuclide 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112003 PMID:40517722	研究论文	使用深度学习算法改进并预测溴-77医用放射性核素的生产截面	利用深度学习更准确地预测核反应截面，相比传统TALYS代码更符合实验值	NA	预测溴-77放射性核素的生产截面以支持其医学应用	溴-77放射性核素及其通过不同核反应（如Se(p,n)Br等）的生产截面	机器学习	NA	深度学习，人工神经网络	深度学习算法	数值数据（核反应截面）	来自EXFOR核反应数据库的实验截面数据
64	2025-08-30	Combining deep learning algorithm and a-star algorithm to increase the accuracy of tracking lost gamma source 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112001 PMID:40532512	研究论文	提出一种结合深度学习与A-star算法的混合方法ACR，用于自动定位和追踪丢失的伽马源	首次将CNN、RNN与A-star算法融合，无需重新训练即可适应多种障碍物环境，显著提升搜索精度	基于模拟数据（MCNP代码生成），未提及真实环境验证或算法计算效率分析	开发高精度自动搜索算法以定位丢失的放射性伽马源	模拟房间中的丢失伽马源及其辐射剂量率数据	机器学习和路径规划	NA	Monte Carlo N-Particle (MCNP) 模拟、深度学习	CNN、RNN、A-star算法	辐射剂量率序列数据	81个网格的模拟辐射数据（每个网格5个连续测量点）
65	2025-08-30	Deep learning-based automatic dose optimization for brachytherapy 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.111988 PMID:40532513	研究论文	本研究探索基于深度学习的近距离放疗剂量预测最佳数据处理方法，并利用逆向剂量优化算法提升治疗计划质量	首次系统比较不同剂量归一化方法在3D U-Net模型中的表现，并验证逆向优化算法对深度学习预测结果的提升效果	研究仅基于186例宫颈癌患者数据，样本量有限，且未进行外部验证	优化近距离放疗的剂量预测与治疗计划质量	宫颈癌患者的近距离放疗剂量分布	医学影像分析	宫颈癌	深度学习剂量预测，逆向剂量优化	3D U-Net	3D剂量分布数据	186例宫颈癌患者（训练集150例，验证集18例，测试集18例）
66	2025-08-30	Synergistic analysis based on chemometrics and deep learning: An innovative Kolmogorov-Arnold neural network (CKAN) model combined with ternary hybrid SERS substrate (Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO) for highly sensitive detection of trace quinolone antibiotics in milk 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145193 PMID:40544590	研究论文	提出一种基于三元复合SERS基底和深度学习模型的牛奶中痕量喹诺酮类抗生素高灵敏检测方法	创新性地结合化学计量学算法与深度学习的CKAN模型，并设计三元杂交SERS基底(Au@mSiO₂(YSN)-Fe₃O₄@MoS₂-rGO)增强电磁场效应	NA	实现牛奶中痕量喹诺酮类抗生素的定性与定量分析	牛奶中的恩诺沙星(ENR)、依诺沙星(ENO)和诺氟沙星(NOR)	分析化学与深度学习交叉	NA	表面增强拉曼光谱(SERS)、有限时域差分(FDTD)模拟	Kolmogorov-Arnold神经网络(CKAN)	光谱数据	NA
67	2025-08-30	DeepNSI: Element identification in experimental photoneutron spectra for illicit material detection 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112014 PMID:40580656	研究论文	提出深度学习框架DeepNSI，用于从光诱导中子谱中识别元素组成，应用于违禁材料检测	结合模拟和实验光中子谱的混合数据集训练元素特异性卷积神经网络集成，并引入蒙特卡洛Dropout提供预测不确定性	NNLS系数受核截面影响，不能直接解释为浓度值	开发用于光子探测系统与光中子谱分析的可解释元素分析工具	光诱导中子谱，特别是氮和氧等轻元素	机器学习	NA	光中子谱分析，蒙特卡洛模拟	CNN集成	光谱数据	包含有机化合物和屏蔽材料复杂配置的真实数据
68	2025-08-30	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	研究论文	开发了一种基于新型DVH评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗	提出了一种新型权重基DVH评分（WDS）算法，结合U型跳跃连接网络（T-Net）自动预测和分类PSQA结果	NA	预测和自动分类容积旋转调强放疗（VMAT）的患者特异性质量保证（PSQA）结果	宫颈癌患者	医学物理	宫颈癌	容积旋转调强放疗（VMAT），深度学习	U-Net类网络（T-Net），随机森林（RF），支持向量机（SVM）	CT图像，计划剂量分布	200例宫颈癌患者（109例Infinity加速器，91例Synergy加速器）
69	2025-08-30	DHR-Net: Dynamic Harmonized registration network for multimodal medical images 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112031 PMID:40633305	研究论文	提出一种基于动态协调注册框架的端到端多模态医学图像配准方法DHR-Net	采用级联两阶段架构和基于噪声对比估计的损失函数，引入动态温度调节机制以增强解剖一致性和高频细节保留	NA	解决多模态医学图像配准中解剖一致性不足和形变场优化不稳定的问题	心脏多模态医学图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	医学图像	M&M心脏数据集（具体数量未说明）
70	2025-08-30	Deep neural network predictions for excitation functions of 165Ho(α,xn) reactions 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112075 PMID:40749638	研究论文	本研究使用深度神经网络预测Ho(α,xn)反应的激发函数，并与传统核反应模型及实验数据进行比较	首次将多种激活函数(ReLU, ELU, LeakyReLU, SiLU, Mish, PReLU)的深度神经网络应用于核反应截面预测，显著提升了与实验数据的一致性	NA	提高核反应截面预测的准确性，为核医学、反应堆技术和核天体物理学提供更可靠的数据	165Ho(α,xn)反应系列（包括Ho(α,n)Tm, Ho(α,2n)Tm, Ho(α,3n)Tm, Ho(α,4n)Tm）	机器学习	NA	深度神经网络，TALYS核反应代码，TENDL-2023评估核数据库	DNN (深度神经网络)	数值数据（核反应截面数据）	基于EXFOR实验数据库的核反应数据
71	2025-08-30	Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174 PMID:40561758	研究论文	本研究结合肽组学技术和深度学习方法，开发了DeepMAMP模型用于预测人乳中的抗菌肽	提出了新型MAMPs预测模型DeepMAMP，融合LightGBM、LSTM和注意力机制，准确率达81.4%	NA	开发高通量靶向方法准确预测人乳源抗菌肽（HMAMPs）	人乳中的乳源抗菌肽（MAMPs/HMAMPs）	机器学习	NA	肽组学技术	LightGBM, LSTM, attention mechanism	肽序列数据	预测311种潜在HMAMPs，实验验证6种（其中5种确认有效）
72	2025-08-30	Interpretable deep learning unlocks high-fidelity prediction for medical radioisotope production 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112110 PMID:40825264	研究论文	提出一种基于贝叶斯优化深度神经网络的框架，用于高精度预测医学放射性同位素生产的核反应截面	首次将SHAP可解释性分析与深度神经网络结合，阐明弹丸能量和核结构特征对截面预测的影响	模型训练依赖于IAEA数据库的评估数据，可能存在数据稀疏性限制	优化基于回旋加速器的放射性同位素生产策略，推动核医学发展	Sc、In、I和Tm等临床关键放射性同位素的(p,2n)反应截面	机器学习	NA	贝叶斯优化、SHAP分析	深度神经网络	核反应截面数据	基于IAEA数据库的评估数据（具体数量未明确说明）
73	2025-08-30	Hyperspectral-driven PSO-SVM model and optimized CNN-LSTM-Attention fusion network for qualitative and quantitative non-destructive detection of adulteration in strong-aroma Baijiu 2025-Oct-30, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145197 PMID:40541145	研究论文	结合高光谱成像与深度学习实现白酒掺假的定性与定量无损检测	提出新型融合网络GLSNet（Ghost-LSTM-缩放点积注意力机制），在定量预测中显著优于传统方法，并将推理效率提升3.55倍	NA	开发快速准确的白酒掺假检测方法以支持质量控制和市场监管	浓香型白酒的真伪及掺假样本	计算机视觉	NA	高光谱成像	PSO-SVM, CNN, LSTM, 注意力机制融合网络	高光谱图像	NA
74	2025-08-30	Deep learning for automatic ICD coding: Review, opportunities and challenges 2025-Oct, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103187 PMID:40664094	综述	本文全面回顾了深度学习在自动ICD编码中的应用进展、机遇与挑战	从模型年份、设计动机、深度神经网络及辅助数据角度系统总结分析，揭示新兴发展趋势	仅涵盖2017至2023年5个数据库的53篇文献，可能存在发表偏倚	提升医疗编码分配的效率与准确性，支持医疗数据统计、质量控制和计费等任务	临床文本中的疾病国际分类（ICD）编码	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer, PLM, 注意力机制	文本（电子健康记录）	基于53篇已发表文献的综述
75	2025-08-30	Application of deep learning for detection of nasal bone fracture on X-ray nasal bone lateral view 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf028 PMID:40234238	研究论文	本研究评估深度学习模型在X射线鼻骨侧位片上检测鼻骨骨折的效果	首次系统比较多种深度学习模型（包括VGG16、Swin Transformer等）在鼻骨骨折X射线影像检测中的性能	研究为回顾性观察研究，样本均来自单一放射中心，可能存在选择偏倚	评估深度学习在X射线鼻骨侧位片上检测鼻骨骨折的效能	2968张创伤患者的X射线鼻骨侧位片影像	计算机视觉	创伤骨科	高斯滤波、Canny边缘检测、GLCM、HOG、LBP特征提取	CNN, VGG16, VGG19, MobileNet, Xception, ResNet50V2, InceptionV3, Swin Transformer	X射线影像	2968张X射线鼻骨侧位片
76	2025-08-30	Automatic detection of mandibular fractures on CT scan using deep learning 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf031 PMID:40238181	研究论文	本研究利用深度学习方法在CT扫描中自动检测和分类下颌骨骨折	结合nnU-Net分割框架和3D-ResNet分类模型，实现像素级骨折定位和三类型严重程度分类	回顾性单中心研究，样本量有限（459例患者）	探索人工智能在医学影像中自动检测和分类下颌骨骨折的应用	下颌骨骨折患者的CT扫描影像	计算机视觉	颌面外科疾病	CT扫描，深度学习	nnU-Net，3D-ResNet	医学影像（CT）	459例患者（2020-2023年四川大学华西口腔医院数据）
77	2025-08-30	Super-resolution deep learning reconstruction to evaluate lumbar spinal stenosis status on magnetic resonance myelography 2025-Sep, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01787-5 PMID:40266548	研究论文	本研究评估超分辨率深度学习重建（SR-DLR）在磁共振脊髓造影中对腰椎管狭窄状态的诊断价值	首次将超分辨率深度学习重建技术应用于MR脊髓造影，并与传统重建方法进行对比评估	回顾性研究，样本量较小（40例），未评估临床结局相关性	探究SR-DLR在腰椎MR脊髓造影中对腰椎管狭窄评估的改善效果	40例腰椎管狭窄患者（16男24女，平均年龄59.4±31.8岁）的MR脊髓造影数据	医学影像分析	腰椎管狭窄	磁共振脊髓造影，超分辨率深度学习重建（SR-DLR）	深度学习重建模型	医学影像	40例患者MR影像数据
78	2025-08-30	Improvement of image quality of diffusion-weighted imaging (DWI) with deep learning reconstruction of the pancreas: comparison with respiratory-gated conventional DWI 2025-Sep, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01790-w PMID:40285832	研究论文	评估深度学习重建在改善胰腺扩散加权成像质量方面的效果	首次比较了呼吸门控常规DWI、深度学习重建的呼吸门控DWI及屏气DWI在胰腺成像中的表现	样本量有限（仅27例有实体病变），且未提及外部验证或泛化能力评估	提升胰腺扩散加权成像的图像质量	疑似胰腺疾病患者（117例，其中27例有实体病变）	医学影像	胰腺疾病	磁共振成像（MRI）、扩散加权成像（DWI）、深度学习重建	深度学习（未指定具体网络结构）	医学影像	117例患者，其中27例有实体胰腺病变
79	2025-08-30	Brain tissue biomarker impact bone age in central precocious puberty more than hormones: a quantitative synthetic magnetic resonance study 2025-Sep, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01792-8 PMID:40314875	研究论文	通过定量合成磁共振技术探究脑组织成分体积生物标志物对中枢性性早熟患儿骨龄发育的影响	首次揭示髓鞘含量（MyC）与TW3腕骨评分显著正相关，且影响大于激素水平	回顾性研究设计，样本量有限（n=168），未涵盖所有潜在影响因素	比较脑组织成分与激素对中枢性性早熟患儿骨龄发育的影响程度	84名中枢性性早熟患儿与84名对照儿童	医学影像分析	儿科内分泌疾病	合成磁共振成像（SyMRI），深度学习模型，X射线骨龄评估	深度学习模型（具体类型未明确说明）	磁共振影像，X射线影像，激素检测数据	168名儿童（84例病例+84例对照）
80	2025-08-30	Deep learning for detecting periapical bone rarefaction in panoramic radiographs: a systematic review and critical assessment 2025-Sep-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf044 PMID:40353850	系统综述	评估深度学习模型在全景X光片中检测根尖周骨稀疏的应用与性能	首次针对该主题进行系统性批判性综合，关注表现复杂且被既往技术研究忽视的病变类型	纳入研究存在中度至高度偏倚风险，数据报告不统一阻碍了模型间透明比较甚至计划中的荟萃分析	评估基于深度学习的根尖周骨稀疏检测模型在牙科实践中的可行性和性能	根尖周骨稀疏病变	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	U-NET, YOLO	图像	12项符合纳入标准的研究（主要来自亚洲地区，占58.3%）