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	2025-05-07	Multiscale deep learning radiomics for predicting recurrence-free survival in pancreatic cancer: A multicenter study 2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110770 PMID:39894259	研究论文	本研究开发并验证了一种多尺度深度学习放射组学列线图，用于预测胰腺导管腺癌患者的无复发生存期	结合手工放射组学和深度学习特征，构建多尺度列线图，显著优于AJCC分期系统	研究样本来自四家医院，可能存在选择偏倚；外部验证集的样本量相对较小	预测胰腺导管腺癌患者的无复发生存期，以改善术前临床决策	469名胰腺导管腺癌患者	数字病理学	胰腺癌	放射组学分析，深度学习	多尺度深度学习模型	医学影像	469名患者（来自四家医院）
62	2025-05-07	Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17636 PMID:39894762	research paper	该研究提出了一种基于U-Net的稀疏视图CT重建图像改进网络（SRII-Net），旨在优化稀疏视图CT重建图像的质量并提高网络的解释性和泛化能力	在网络中添加了复制路径和残差图像输出块，设计了多种网络连接结构以分析各层对伪影去除的贡献，并通过多数据集训练提升网络对不同采样视图的优化能力	研究未明确提及网络在极端稀疏视图条件下的表现，也未讨论在实际临床环境中的适用性	提高稀疏视图CT重建图像的质量，增强深度学习方法的解释性和泛化能力	稀疏视图CT重建图像	digital pathology	NA	CT扫描	U-Net	image	多个数据集，包含不同采样视图的重建图像
63	2025-05-07	Age and gender-related changes in choroidal thickness: Insights from deep learning analysis of swept-source OCT images 2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104511 PMID:39900214	research paper	通过深度学习分析扫频源OCT图像，研究年龄和性别对脉络膜厚度及其组成部分的影响	利用深度学习算法自动测量脉络膜厚度，揭示了年龄和性别对脉络膜厚度变化的特异性影响	研究排除了有眼部病理和系统性疾病的参与者，可能限制了结果的普遍性	探究年龄和性别对脉络膜厚度变化的影响	262名参与者（136名女性和126名男性）的扫频源OCT图像	digital pathology	age-related macular degeneration, high myopia, diabetes mellitus	swept-source optical coherence tomography (SS-OCT)	deep learning algorithms	image	262 participants (136 females and 126 males)
64	2025-05-07	Revisiting therapeutic options against resistant klebsiella pneumoniae infection: Phage therapy is key 2025-Apr, Microbiological research IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.micres.2025.128083 PMID:39904002	综述	本文回顾了针对耐药肺炎克雷伯菌感染的治疗选择，重点探讨了噬菌体疗法的关键作用	强调了噬菌体疗法在应对耐药肺炎克雷伯菌感染中的潜力，并探讨了基因工程和人工智能在优化该疗法中的应用	指出了噬菌体疗法在临床广泛应用中的关键限制	探讨新型治疗策略以应对耐药肺炎克雷伯菌感染的全球威胁	耐药肺炎克雷伯菌及其感染	传染病学	肺炎克雷伯菌感染	噬菌体疗法、基因工程、人工智能和深度学习	NA	NA	NA
65	2025-05-07	The prediction of RNA-small-molecule ligand binding affinity based on geometric deep learning 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108367 PMID:39904171	研究论文	提出了一种基于几何深度学习的RNA-小分子配体结合亲和力预测方法RLASIF	首次利用分子表面的几何和化学特征创建RNA-配体相互作用指纹来表征结合亲和力	未明确提及样本量以外的具体限制	预测RNA-小分子配体的结合亲和力	RNA和小分子配体	机器学习	NA	几何深度学习	RLASIF	分子表面几何和化学特征	来自PDBbind NL2020的十个不同测试集
66	2025-05-07	Utilising artificial intelligence in developing education of health sciences higher education: An umbrella review of reviews 2025-Apr, Nurse education today IF:3.6Q1 DOI:10.1016/j.nedt.2025.106600 PMID:39904286	综述	本文通过综述综述的方式，综合了当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据	识别了人工智能在健康科学教育中的五个关键领域：机器人技术、机器学习和深度学习、大数据、沉浸式技术以及自然语言处理	仅分析了2019年至2023年间发表的七篇综述，可能未涵盖所有相关研究	综合当前关于人工智能在健康科学教育中应用的证据	健康科学高等教育	自然语言处理	NA	NA	机器学习和深度学习	NA	201篇综述
67	2025-05-07	Online and Cross-User Finger Movement Pattern Recognition by Decoding Neural Drive Information from Surface Electromyogram 2025-Apr, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500145 PMID:39907499	研究论文	提出了一种结合神经解码方法和无监督域适应学习的肌电识别新方法，用于识别手指运动模式	采用微观特征提取神经驱动信息并结合无监督域适应学习，提高了跨用户场景下的识别准确率	研究样本量较小（15名受试者），且仅针对手指伸肌	解决肌电控制系统在跨用户场景下的性能下降问题	手指运动模式	神经接口与控制	NA	表面肌电图（SEMG）分解	深度学习模型	SEMG信号	15名受试者的手指伸肌SEMG信号
68	2025-05-07	Adjacent point aided vertebral landmark detection and Cobb angle measurement for automated AIS diagnosis 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102496 PMID:39908630	研究论文	提出了一种新的脊柱关键点检测框架，用于自动化青少年特发性脊柱侧弯（AIS）的诊断	设计了LAD-Net深度学习架构，结合脊柱刚性结构信息，通过ACIC和CFOF模块有效校正错误检测的标志点	未提及具体样本量及跨中心验证结果	提高基于脊柱X光图像的参数测量和诊断准确性	青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者的脊柱X光图像	计算机视觉	青少年特发性脊柱侧弯	深度学习	LAD-Net（基于CNN的变体）	X光图像	NA
69	2025-05-07	Fast In Vivo Two-Photon Fluorescence Imaging via Lateral and Axial Resolution Restoration With Self-Supervised Learning 2025-Apr, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400489 PMID:39909559	research paper	提出了一种基于自监督学习的横向和轴向分辨率恢复（LARR）深度学习框架，用于解决双光子荧光（TPF）成像中分辨率与速度之间的矛盾	开发了LARR框架，通过自监督训练方案计算恢复稀疏采样的TPF图像，实现4倍轴向和16倍横向分辨率增强，显著提升成像速度和分辨率	未提及具体临床应用验证或大规模样本测试结果	解决双光子荧光成像中高分辨率与高速度之间的矛盾	双光子荧光（TPF）成像系统	生物医学成像	NA	双光子荧光成像（TPF）	自监督学习框架（LARR）	图像	未明确说明具体样本数量
70	2025-05-07	Antimicrobial resistance recommendations via electronic health records with graph representation and patient population modeling 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108616 PMID:39913994	research paper	提出了一种基于电子健康记录（EHR）的深度学习框架，用于生成抗菌素耐药性（AMR）推荐	采用深度图神经网络建模医疗事件间的相关性，结合患者群体建模解决罕见AMR标签不平衡问题，并采用多任务学习策略同时推荐多种AMR	研究仅针对尿路感染患者，可能不适用于其他类型的感染	利用EHR数据改进抗菌素耐药性（AMR）的识别和推荐	尿路感染患者	machine learning	urinary tract infection	deep learning, graph neural network	GNN	electronic health records (EHRs)	超过110,000名尿路感染患者
71	2025-05-07	Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108634 PMID:39913993	研究论文	探讨在医学深度学习中使用领域内预训练模型相对于跨领域预训练模型的优势	研究发现领域内预训练（如CT图像）在相同领域的下游任务中表现更优，揭示了预训练数据与任务领域匹配的重要性	研究结果仅适用于CT图像领域，对其他医学影像模态不适用	比较领域内预训练与跨领域预训练在医学深度学习中的效果差异	CT图像数据集（RadNet-12M、RadNet-1.28M、LiTS 2017）	计算机视觉	NA	自监督对比学习	深度学习模型（未指定具体架构）	医学影像（CT图像）	超过12百万/1.28百万CT图像切片（来自90,663次扫描）
72	2025-05-07	Protein ligand structure prediction: From empirical to deep learning approaches 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102998 PMID:39914050	综述	本文综述了蛋白质-配体结构预测方法，从传统经验方法到基于深度学习的方法	提供了对经验方法和基于深度学习方法的关键组成部分的统一视角，并讨论了未来基于深度学习方法的挑战和机遇	未提及具体实验验证或实际应用案例	探讨蛋白质-配体结构预测方法的发展及其在药物发现中的应用	蛋白质-配体复合物的三维结构和结合能	机器学习	NA	深度学习	DL-based models	蛋白质-配体复合物数据	NA
73	2025-05-07	Meta-learning guidance for robust medical image synthesis: Addressing the real-world misalignment and corruptions 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102506 PMID:39914125	研究论文	本文提出了一种基于元学习的医学图像合成方法，旨在解决真实世界中的图像错位和损坏问题	提出了三种关键创新：元学习启发的重加权方案、基于非局部特征的损失函数以及联合训练图像合成网络和基于空间变换器（STN）的配准网络	方法在更具挑战性的数据集上的适用性尚未验证	提高医学图像合成在存在错位和损坏数据情况下的鲁棒性	医学图像	数字病理	NA	深度学习	STN	图像	公共数据集和受控合成场景
74	2025-05-07	Personalized auto-segmentation for magnetic resonance imaging-guided adaptive radiotherapy of large brain metastases 2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110773 PMID:39914742	研究论文	本研究开发了一种两阶段的个性化深度学习自动分割（DLAS）模型，用于辅助大型脑转移瘤（BMs）的在线勾画	提出了一种个性化的深度学习自动分割模型，显著提高了大型脑转移瘤在磁共振引导自适应放疗（MRgART）中的勾画准确性和效率	研究样本量相对较小，仅包含20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像	优化磁共振引导自适应放疗（MRgART）的工作流程，提高大型脑转移瘤的治疗效果	大型脑转移瘤（BMs）	数字病理	脑转移瘤	磁共振成像（MRI）	深度学习自动分割（DLAS）模型	图像	177个脑转移瘤的多序列图像用于基础模型训练，20个大型脑转移瘤的741张日常在线MR图像用于个性化模型开发
75	2025-03-23	Correction for Quach et al., Deep learning-driven bacterial cytological profiling to determine antimicrobial mechanisms in Mycobacterium tuberculosis 2025-Apr, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2504475122 PMID:40117323	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
76	2025-05-07	Differential diagnosis of multiple system atrophy with predominant parkinsonism and Parkinson's disease using neural networks (part II) 2025-Mar-15, Journal of the neurological sciences IF:3.6Q2 DOI:10.1016/j.jns.2025.123411 PMID:39893881	研究论文	使用神经网络区分多系统萎缩伴帕金森症和帕金森病的深度学习研究	采用基于体素的形态测量数据作为输入变量，利用神经网络区分MSA-P和PD，展示了在临床应用中足够的实用性	研究未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	区分多系统萎缩伴帕金森症(MSA-P)和帕金森病(PD)	帕金森病(PD)和多系统萎缩伴帕金森症(MSA-P)患者	数字病理学	帕金森病	基于体素的形态测量	NN	图像	NA
77	2025-05-07	Deep learning assisted prediction of osteogenic capability of orthopedic implant surfaces based on early cell morphology 2025-Mar-15, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.01.059 PMID:39894326	研究论文	本研究开发了一种基于早期细胞形态和深度学习的骨科植入物表面成骨能力预测方法	提出了Orthopedic Implants-Osteogenic Differentiation Network (OIODNet)，利用早期细胞形态图像和碱性磷酸酶(ALP)活性值来高效预测植入物表面的成骨能力	NA	开发高效筛选骨科植入物表面成骨能力的方法	钛及其合金植入物表面	数字病理	骨科疾病	深度学习	OIODNet	图像	NA
78	2025-05-07	ERNIE-ac4C: A Novel Deep Learning Model for Effectively Predicting N4-acetylcytidine Sites 2025-Mar-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.168978 PMID:39900287	research paper	提出了一种新的深度学习模型ERNIE-ac4C，用于有效预测N4-乙酰胞苷（ac4C）位点	结合ERNIE-RNA语言模型和二维卷积神经网络（CNN），利用序列特征和注意力图特征的融合来预测ac4C修饰位点	未提及具体局限性	提高ac4C修饰位点的预测准确性和效率	N4-乙酰胞苷（ac4C）修饰位点	machine learning	NA	deep learning	ERNIE-RNA, CNN	RNA序列数据	NA
79	2025-05-07	DOGpred: A Novel Deep Learning Framework for Accurate Identification of Human O-linked Threonine Glycosylation Sites 2025-Mar-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.168977 PMID:39900285	研究论文	开发了一种名为DOGpred的深度学习框架，用于准确识别人体O-连接苏氨酸糖基化位点	提出了一种结合CNN和RNN的深度学习框架，通过注意力机制融合特征，显著提高了预测性能	未提及模型在跨物种或其他类型糖基化位点预测中的泛化能力	开发计算工具预测O-连接苏氨酸糖基化位点，以补充实验方法并促进疾病研究	人体蛋白质的O-连接苏氨酸糖基化位点	生物信息学	NA	深度学习	CNN, RNN	蛋白质序列特征	未明确提及具体样本数量
80	2025-05-07	Enhanced electroencephalogram signal classification: A hybrid convolutional neural network with attention-based feature selection 2025-Mar-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149484 PMID:39904453	研究论文	提出了一种基于深度学习的混合卷积神经网络与注意力机制的特征选择方法，用于提高运动想象脑电图信号的分类准确性	结合离散小波变换和共同平均参考进行降噪，使用CNN提取时域特征，并通过talking-heads注意力机制增强关键特征序列，最后利用TCN提取时空特征进行分类	未提及模型在其他数据集上的泛化能力或计算复杂度	提高运动想象脑电图信号的分类准确性，以促进脑机接口的实现	运动想象脑电图信号	机器学习	NA	离散小波变换, 共同平均参考	CNN, TCN, talking-heads注意力机制	脑电图信号	基于BCI Competition IV-2a数据集