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	2025-06-14	Automated phenotypic analysis and classification of drug-treated cardiomyocytes via synergized time-lapse holographic imaging and deep learning 2025-Jun-04, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108890 PMID:40505199	研究论文	通过结合时间序列全息成像和深度学习，实现药物处理心肌细胞的自动表型分析和分类	开发了一个集成平台，结合全息图像跟踪和深度学习，用于单细胞水平的心肌细胞动态分析和自动分类	NA	预测心血管风险，研究药物浓度对单细胞收缩动力学的影响，并实现基于细胞运动行为的自动分类	人类诱导多能干细胞衍生的心肌细胞（CM）	数字病理学	心血管疾病	时间序列全息成像，Farneback光流法	深度全卷积网络，深度迁移学习模型	图像	NA
62	2025-06-14	Fruit Freshness Classification and Detection Based on the ResNet-101 Network and Non-Local Attention Mechanism 2025-Jun-04, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14111987 PMID:40509513	research paper	提出了一种基于ResNet-101网络和非局部注意力机制的水果新鲜度分类方法	通过将非局部注意力模块嵌入ResNet-101，捕捉水果表面的细微特征变化，增强模型在复杂背景下识别腐烂区域和颜色变化的能力	NA	提高水果新鲜度检测的准确性和稳定性，适用于智能农业和智能物流的实时监测任务	水果	computer vision	NA	deep learning	ResNet-101, Non-local Attention mechanism	image	NA
63	2025-06-14	BaSbBS4: a record-high-performance birefringent crystal identified by a target-driven closed-loop strategy 2025-Jun-04, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01983d PMID:40510313	research paper	本文开发了一种目标驱动的闭环框架，用于高效发现潜在的双折射材料，并成功识别出一批优异的红外双折射晶体	提出了一种结合功能基团和晶体结构筛选、深度学习辅助高通量光学性质计算、目标实验和机理研究的闭环框架，实现了潜在双折射材料的高效发现	NA	探索具有大双折射和宽带隙的红外双折射材料，以满足高功率光电子应用的需求	红外双折射晶体，特别是含有平面[BS]和/或立体化学活性孤对电子(SCALP)基团([SbS], [SnS])的晶体	材料科学	NA	深度学习辅助高通量光学性质计算	NA	晶体结构数据、光学性质数据	一批红外双折射晶体（六种具有巨大双折射(Δ > 1.0)，三种同时具有大双折射(Δ > 0.5)和宽带隙( > 3.5 eV)）
64	2025-06-14	Enhancing Lesion Detection in Inflammatory Myelopathies: A Deep Learning-Reconstructed Double Inversion Recovery MRI Approach 2025-Jun-03, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8582 PMID:39542724	research paper	本研究评估了深度学习重建的双反转恢复MRI在炎症性脊髓病中增强病变检测的效果	首次评估了深度学习重建的3D双反转恢复成像在炎症性脊髓病中的应用，并展示了其在减少采集时间和提高图像质量方面的优势	研究样本量相对较小（149名参与者），且未对不同亚型的炎症性脊髓病进行分层分析	比较传统T2WI、标准DIR和DL重建DIR在炎症性脊髓病患者中的采集时间、图像质量、诊断信心和病变检测率	被诊断为炎症性脊髓病的患者	digital pathology	inflammatory myelopathies	MRI, deep learning-based reconstruction	DL	image	149名参与者（平均年龄40.6岁，71名女性）
65	2025-06-14	GM-VGG-Net: A Gray Matter-Based Deep Learning Network for Autism Classification 2025-Jun-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111425 PMID:40506998	研究论文	开发了一种基于灰质的深度学习网络GM-VGG-Net，用于自闭症谱系障碍（ASD）的分类	首次单独使用灰质（GM）组织结合VGG网络进行ASD诊断	样本量相对较小，未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发高效的深度学习网络用于ASD的识别	自闭症谱系障碍（ASD）患者和正常对照组的脑部结构MRI扫描	数字病理学	自闭症谱系障碍	结构磁共振成像（MRI）	VGG-Net	MRI图像	272个MRI T1图像（132个正常对照，140个ASD患者）
66	2025-06-14	Automated Detection of the Kyphosis Angle Using a Deep Learning Approach: A Cross-Sectional Study on Young Adults 2025-Jun-03, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111422 PMID:40506996	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动测量胸椎后凸角度的决策支持系统，旨在避免人体暴露于辐射并减少测量时间	使用卷积神经网络(CNN)自动识别T1和T12点进行图像分割，从而计算后凸角度	研究仅针对健康年轻成年人，未涉及其他年龄段或患有特定疾病的人群	开发自动测量胸椎后凸角度的系统，避免辐射暴露并提高测量效率	健康年轻成年人的胸椎后凸角度	计算机视觉	NA	图像分割	CNN	图像	未明确说明样本数量，仅提及研究对象为健康年轻成年人
67	2025-06-14	Nondestructive Detection of Rice Milling Quality Using Hyperspectral Imaging with Machine and Deep Learning Regression 2025-Jun-03, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14111977 PMID:40509505	研究论文	本研究利用高光谱成像技术结合机器学习和深度学习回归模型，无损检测稻米碾磨质量	结合高光谱成像与多任务学习模型，提高了稻米碾磨质量预测的准确性	研究仅针对两个稻米品种，可能无法代表所有稻米品种的碾磨质量	开发一种无损检测稻米碾磨质量的方法	稻米碾磨质量（糙米率、精米率和整精米率）	计算机视觉	NA	高光谱成像	PLSR, SVR, CNN, BPNN	图像	两个稻米品种（Xiushui121和Zhehujing26）
68	2025-06-14	Effective Identification of Variety and Origin of Chenpi Using Hyperspectral Imaging Assisted with Chemometric Models 2025-Jun-03, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14111979 PMID:40509507	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的方法，用于快速准确识别陈皮的品种和地理来源	首次将高光谱成像与深度学习结合用于陈皮品种和地理来源的无损检测	研究仅涵盖中国13个主要产区的15个陈皮品种，样本来源和数量有限	开发一种快速、无损且经济高效的陈皮质量评估和来源追溯方法	陈皮（柑橘皮）的品种和地理来源	计算机视觉	NA	高光谱成像(HSI)	CNN, PLS-DA, SVM, MLP	高光谱图像	15个陈皮品种，来自中国13个主要产区
69	2025-06-14	Three-Dimensional Choroidal Contour Mapping in Healthy and Diseased Eyes 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.16 PMID:40488701	研究论文	通过三维脉络膜轮廓映射技术，定量评估健康眼和病变眼的脉络膜曲率，包括脉络膜内边界(CIB)和脉络膜外边界(COB)	采用结合深度学习和三维平滑方法的混合技术进行脉络膜层分割，首次在CSCR和AMD患者中定量比较了脉络膜曲率	样本量相对较小(97眼)，且为回顾性研究	比较健康眼与病变眼(中央性浆液性脉络膜视网膜病变和干性年龄相关性黄斑变性)的脉络膜曲率差异	97例患者的97只眼(35只健康眼，32只CSCR眼，30只干性AMD眼)	数字病理学	年龄相关性黄斑变性和中央性浆液性脉络膜视网膜病变	深度学习结合三维平滑的混合分割方法	深度学习	医学影像	97只眼(35健康/32CSCR/30干性AMD)
70	2025-06-14	Retinal Vessel Geometry and Retinal Abnormalities in Cerebral Autosomal Dominant Arteriopathy With Subcortical Infarcts and Leukoencephalopathy 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.17 PMID:40488700	研究论文	研究CADASIL患者视网膜血管几何形态及视网膜异常	使用基于深度学习的自动化视网膜血管几何评估程序，首次系统评估CADASIL患者的视网膜血管几何参数	样本量较小（35例患者），且为回顾性研究	探讨CADASIL对视网膜血管的影响	35名CADASIL患者和35名正常对照者的视网膜	数字病理学	脑常染色体显性动脉病伴皮质下梗死和白质脑病（CADASIL）	深度学习模型	深度学习模型（未明确具体类型）	眼底图像	35名CADASIL患者和35名正常对照者
71	2025-06-14	ECG Signal Analysis for Detection and Diagnosis of Post-Traumatic Stress Disorder: Leveraging Deep Learning and Machine Learning Techniques 2025-Jun-02, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15111414 PMID:40506986	研究论文	本研究开发并评估了一种基于人工智能的分类系统，利用心电图（ECG）信号检测创伤后应激障碍（PTSD）	利用连续小波变换（CWT）将原始ECG信号转换为时频图像，并使用深度学习模型（如AlexNet、GoogLeNet和ResNet50）进行分类，同时与传统机器学习方法进行性能比较	未提及样本的具体来源和多样性，可能影响模型的泛化能力	开发一种基于ECG信号的PTSD检测方法	创伤后应激障碍（PTSD）患者	机器学习	创伤后应激障碍	连续小波变换（CWT）	CNN（AlexNet、GoogLeNet、ResNet50）	ECG信号	NA
72	2025-06-14	Automatic Design Framework of Dielectric Elastomer Actuators: Neural Network-Based Real-Time Simulation, Genetic Algorithm-Based Electrode Optimization, and Experimental Verification 2025-Jun, Soft robotics IF:6.4Q1 DOI:10.1089/soro.2024.0063 PMID:39610306	研究论文	提出了一种基于深度学习的自动设计框架，用于快速生成高维分布式电极图案的介电弹性体致动器（DEAs）	结合神经网络和遗传算法，实现了DEAs电极图案的自动优化设计，显著提高了设计效率和性能	高维设计空间可能对深度学习模型的准确性和通用性带来挑战	优化介电弹性体致动器（DEAs）的设计过程，提高其性能和设计效率	介电弹性体致动器（DEAs）	机器学习	NA	深度学习、遗传算法、有限元模型	神经网络	模拟数据、实验数据	一系列案例研究（包括最大位移、特定位移、解决方案的多重性、多自由度驱动和复杂驱动）
73	2025-06-14	From pixels to patients: the evolution and future of deep learning in cancer diagnostics 2025-Jun, Trends in molecular medicine IF:12.8Q1 DOI:10.1016/j.molmed.2024.11.009 PMID:39665958	opinion article	本文探讨了深度学习在癌症诊断中的演变和未来，从基于像素的图像分析转向更全面的以患者为中心的护理	强调了需要能够处理复杂临床任务的领域特定人工智能系统，并倡导开发能够整合多种数据源的多模态大型语言模型	NA	探讨深度学习在癌症诊断中的演变和未来，以及其对医学影像解释和多模态数据整合的影响	深度学习在癌症诊断中的应用	digital pathology	cancer	deep learning, multimodal data integration	large language models	image, multimodal data	NA
74	2025-06-14	A review of artificial intelligence in brachytherapy 2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70034 PMID:40014044	review	本文综述了人工智能在近距离放射治疗中的应用，重点关注机器学习和深度学习	系统性地将AI在近距离放射治疗中的应用分为七大类，并详细总结了模型、数据规模和结果	讨论了当前AI应用的局限性、挑战和伦理问题	探索AI如何使近距离放射治疗更加个性化、高效和有效	近距离放射治疗的临床工作流程	digital pathology	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
75	2025-06-14	Diagnosis and Post-Treatment Follow-Up Evaluation of Melasma Using Optical Coherence Tomography and Deep Learning 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.70006 PMID:40084480	研究论文	本研究结合光学相干断层扫描（OCT）和深度学习技术，用于黄褐斑的诊断和治疗后随访评估	提出了一种便携式OCT系统与改进的VGG16神经网络结合的空间注意力机制模型，用于黄褐斑的诊断和治疗评估	NA	开发一种结合OCT和深度学习的技术，用于黄褐斑的临床诊断和治疗评估	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织	数字病理	黄褐斑	光学相干断层扫描（OCT）	VGG16神经网络（带空间注意力机制）	图像	健康志愿者和黄褐斑患者的皮肤组织数据集
76	2025-06-14	Histogram matching-enhanced adversarial learning for unsupervised domain adaptation in medical image segmentation 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17757 PMID:40102198	research paper	提出了一种基于直方图匹配增强对抗学习的无监督域适应方法（HMeAL-UDA），用于医学图像分割，并提供了模型预测的全面不确定性估计	结合直方图匹配策略减少跨模态图像风格偏差，采用对抗学习对齐多模态特征，并通过MC dropout量化模型预测置信度	未明确说明方法在极端域偏移情况下的鲁棒性，且训练过程可能仍存在一定复杂性	开发简单有效的无监督域适应方法，解决医学图像分割中的跨模态域偏移问题	腹部多器官（肝脏等）的MRI和CT图像	digital pathology	NA	adversarial learning, Monte Carlo dropout	HMeAL-UDA	medical image (MRI/CT)	30 MRI scans (20公共+10内部) + 30 CT scans (BTCV), 240 CT + 60 MRI (AMOS)
77	2025-06-14	Thorax-encompassing multi-modality PET/CT deep learning model for resected lung cancer prognostication: A retrospective, multicenter study 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17862 PMID:40317503	研究论文	本研究开发了一种结合FDG PET和CT成像以及临床、手术和病理信息的深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的无复发生存期（RFS）并优于传统分期方法	首次使用多模态成像结合临床、手术和病理数据预测NSCLC患者术后的RFS，并在风险分层上优于传统分期方法	研究为回顾性分析，样本量相对有限（本地机构305例，外部验证195例）	开发优于传统分期的预后模型以识别可能受益于额外治疗的高风险NSCLC患者	接受手术切除的NSCLC患者	数字病理	肺癌	FDG PET和CT成像	深度学习模型（DLM）	医学影像（PET/CT）与临床数据	本地机构305例（训练225例，验证45例，测试35例），外部验证195例
78	2025-06-14	A General Framework for Augmenting Lossy Compressors With Topological Guarantees 2025-Jun, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054 PMID:40333107	research paper	提出了一种通用框架，用于增强有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构	引入了一个通用框架，通过量化调整并使用自定义可变精度编码方案来保存轮廓树，从而保证数据的拓扑结构	未提及具体压缩效率或计算开销的量化分析	在科学数据压缩中保留拓扑描述符	科学数据（如材料科学和气候模拟中的体积数据）	数据压缩与可视化	NA	可变精度编码	SZ3, TTHRESH, ZFP, Neurcomp	体积数据	NA
79	2025-06-14	A Novel Diffusion Irradiation Method to Monitor Thermal Effects on Deep Subcutaneous Vessels Using Laser Speckle Contrast Imaging 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500089 PMID:40357992	研究论文	本研究通过新型扩散照射方法，利用激光散斑对比成像监测激光手术中深层皮下血管的热效应	结合激光散斑对比成像与深度学习去噪技术，提出监测深层皮下血管激光诱导效应的新策略	实验仅在大鼠模型中进行，尚未在人体验证	研究激光手术中皮肤上层对光传播和热扩散的影响，优化血管皮肤病治疗策略	大鼠背部窗口模型中的深层皮下血管	数字病理学	血管皮肤病	激光散斑对比成像(LSCI)，深度学习去噪	深度学习	图像	20只Sprague Dawley大鼠
80	2025-06-14	Multimodal Diagnostic Approach for Osteosarcoma and Bone Callus Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-Jun, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500087 PMID:40357996	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像和深度学习的多模态诊断方法J-CAN，用于快速准确区分骨肉瘤和骨痂	提出J-CAN框架，整合高光谱成像和H&E染色病理学，通过自注意力机制增强特征选择，提高分类性能	未提及样本来源的多样性或模型在其他数据集上的泛化能力	提高骨肉瘤与骨痂的区分准确率，解决传统组织病理学评估的局限性	骨肉瘤和骨痂样本	数字病理学	骨肉瘤	高光谱成像（HSI）	MobileNetV2, 1D-CNN, 自注意力机制	高光谱图像和H&E染色病理图像	NA