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	2025-07-03	Clinical validation of AI assisted animal ultrasound models for diagnosis of early liver trauma 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91900-5 PMID:40596647	research paper	本研究开发了一种AI辅助超声模型，用于早期肝创伤识别，并在巴马小型猪和北京患者数据上进行了验证	该研究结合动物和临床数据开发了一种深度学习模型，其性能优于初级超声医师，并与高级超声医师相当	模型在外部测试中的表现略低于高级超声医师	开发AI辅助工具用于早期肝创伤诊断	巴马小型猪和北京患者	digital pathology	liver trauma	ultrasound	deep learning	image	巴马小型猪和北京患者数据
62	2025-07-03	A deep learning and digital archaeology approach for mosquito repellent discovery 2025-Jul-02, Chemical senses IF:2.8Q2 DOI:10.1093/chemse/bjaf021 PMID:40598906	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和数字考古学的方法，用于发现新型驱蚊分子	使用图神经网络（GNN）映射分子结构与驱蚊效果的关系，并通过行为实验验证预测结果	NA	发现更有效、更安全的新型驱蚊分子	蚊子驱避分子	机器学习	虫媒传染病	GNN	图神经网络	分子结构数据	约19,000个驱蚊效果测量数据，317个候选分子
63	2025-07-03	AI in Learning Anatomy and Restoring Central Incisors: A Comparative Study 2025-Jul-02, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251344548 PMID:40598953	研究论文	本研究比较了不同AI方法在学习和重建中切牙解剖结构中的表现	首次比较了PCA和DeepSDF在牙齿解剖学学习和重建中的表现，并评估了其可解释性	DeepSDF模型的可解释性存在不足，且未考虑影响微笑设计的更广泛因素	比较不同AI方法在牙齿解剖学学习和重建中的表现	上颌中切牙的解剖结构	数字病理	牙科创伤	PCA, DeepSDF	DeepSDF	3D扫描数据(STL文件)	来自3所大学的成熟恒上颌中切牙STL文件
64	2025-07-03	EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions 2025-Jul-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00773 PMID:40600339	研究论文	本文提出了一种名为EquiCPI的SE(3)-等变几何深度学习框架，用于结构感知的化合物-蛋白质相互作用预测	结合第一性原理结构建模与SE(3)-等变神经网络，通过原子点云的SE(3)-等变消息传递保留旋转、平移和反射对称性，同时通过球谐函数的张量积层次编码局部相互作用模式	未明确提及具体限制	提高化合物-蛋白质相互作用的预测准确性	化合物-蛋白质相互作用	计算药物发现	NA	几何深度学习、SE(3)-等变神经网络	SE(3)-equivariant neural networks	3D原子坐标	BindingDB（亲和力预测）和DUD-E（虚拟筛选）数据集
65	2025-07-03	Deep learning-enhanced development of innovative antioxidant liposomal drug delivery systems from natural herbs 2025-Jul-02, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh00699f PMID:40600624	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双阶段BERT框架，用于从天然草药中筛选抗氧化化合物，并结合脂质体递送系统增强其生物利用度和抗氧化效果	采用BERT框架显著提高了抗氧化化合物的筛选准确率（约20%），并将筛选出的化合物成功整合到脂质体递送系统中，验证了其在减轻氧化应激损伤方面的效果	研究仅针对肾脏急性缺血/再灌注模型验证了抗氧化效果，未涉及其他器官或慢性氧化应激模型	开发一种结合深度学习和脂质体递送技术的抗氧化药物研发平台	天然草药中的抗氧化化合物及其脂质体递送系统	机器学习	氧化应激相关疾病	BERT框架、分子对接模拟	BERT	化合物数据	587种实验确认的抗氧化剂和983种非活性化合物，以及2882种天然草药化合物
66	2025-07-03	Leveraging protein language models for cross-variant CRISPR/Cas9 sgRNA activity prediction 2025-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf385 PMID:40600900	研究论文	本研究提出了一种基于蛋白质语言模型的深度学习模型PLM-CRISPR，用于跨变体CRISPR/Cas9 sgRNA活性预测	利用蛋白质语言模型捕捉Cas9蛋白变体表示，结合跨变体训练策略和动态特征融合机制，提高了预测模型的泛化能力和性能	未明确提及具体局限性，但可能依赖于蛋白质语言模型的性能和可用数据	优化CRISPR/Cas9基因编辑系统中sgRNA活性的预测，提高基因组修饰的效率和准确性	CRISPR/Cas9系统中的sgRNA和Cas9蛋白变体	机器学习	NA	蛋白质语言模型	深度学习模型	序列数据	涵盖7种Cas9蛋白变体的数据集
67	2025-07-03	Discovery of novel cathepsin K inhibitors for osteoporosis treatment using a deep learning-based strategy 2025-Jul-02, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2527686 PMID:40600916	研究论文	本研究利用深度学习和实验方法相结合的策略，发现新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗	开发了基于深度学习的预测模型来识别组织蛋白酶K抑制剂，并发现了槲皮素、γ-亚麻酸和异硫氰酸苄酯等有潜力的候选药物	目前尚未进行临床试验验证这些抑制剂的安全性和有效性	发现新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗	组织蛋白酶K(CTSK)及其抑制剂	机器学习	骨质疏松症	深度学习预测模型(Chemprop)、酶动力学研究、分子对接、分子动力学模拟、RANKL诱导的破骨细胞生成实验	深度学习模型	化学分子数据	前100个预测分子进行实验验证，最终确定6种化合物
68	2025-07-03	[AI-based applications in medical image computing] 2025-Jul-02, Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz DOI:10.1007/s00103-025-04093-7 PMID:40600998	review	本文综述了人工智能在医学图像计算中的应用及其对现代诊断和治疗的促进作用	探讨了深度学习在医学图像分析中的最新进展，包括分割、配准和图像合成等应用	未提及具体AI模型的性能比较或实际临床应用中的具体限制	研究人工智能在医学图像处理中的应用及其对临床工作流程和患者护理的改进	医学图像数据，包括CT、MRI和PET等不同成像模态的图像	digital pathology	NA	deep learning	deep neural networks	image	NA
69	2025-07-03	PROTEUS: A Physically Realistic Contrast-Enhanced Ultrasound Simulator-Part I: Numerical Methods 2025-Jul, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3427850 PMID:39008399	研究论文	本文介绍了一种物理真实的对比增强超声模拟器PROTEUS，包括其数值方法和四个相互连接的模块	开发了PROTEUS模拟器，能够模拟超声波与组织和微泡的物理相互作用，为对比增强超声领域提供可定制的研究框架	未提及具体临床应用验证或实际数据对比结果	开发一个能够模拟超声波与组织和微泡物理相互作用的工具，以促进对比增强超声成像领域的研究	超声对比剂（UCAs）和血管结构	医学影像	NA	对比增强超声成像	NA	射频数据（RF data）	NA
70	2025-07-03	Deep Learning MRI Models for the Differential Diagnosis of Tumefactive Demyelination versus IDH Wild-Type Glioblastoma 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8645 PMID:39788628	research paper	该研究利用深度学习模型基于MRI图像区分肿瘤性脱髓鞘与IDH野生型胶质母细胞瘤	首次应用3D DenseNet121架构结合T1C和T2 MRI图像进行鉴别诊断，提出分层阈值优化策略	模型在跨机构、人群和技术平台的泛化能力需进一步验证，未纳入其他肿瘤病因如CNS淋巴瘤和脑转移瘤	开发非侵入性MRI深度学习模型以准确鉴别脑部肿瘤与非肿瘤性病变	肿瘤性脱髓鞘患者(144例)和IDH野生型胶质母细胞瘤患者(455例)	digital pathology	brain tumor	MRI (T1C and T2 weighted)	3D DenseNet121	medical image	599例患者(144例肿瘤性脱髓鞘+455例IDHwt GBM)
71	2025-07-03	Application of Deep Learning Accelerated Image Reconstruction in T2-Weighted Turbo Spin-Echo Imaging of the Brain at 7T 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8662 PMID:39832954	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建技术在7T脑部T2加权涡轮自旋回波成像中的应用	使用在7T数据上训练的深度神经网络进行图像重建，显著提高了图像质量	研究样本量较小，仅包含30名患者	解决7T MRI成像时间长和运动敏感性的问题	7T脑部MRI图像	医学影像	NA	深度学习加速图像重建	深度神经网络	MRI图像	30名临床7T脑部MRI患者
72	2025-07-03	Deep learning image enhancement algorithms in PET/CT imaging: a phantom and sarcoma patient radiomic evaluation 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07149-7 PMID:40014074	研究论文	本研究使用放射组学特征比较了两种制造商开发的深度学习图像增强算法与'金标准'图像重建技术在体模数据和肉瘤患者数据集中的表现	首次使用放射组学特征对商业化的深度学习图像增强算法进行定量评估	研究样本量较小（N=20），且仅针对肉瘤患者	评估深度学习图像增强算法在PET/CT成像中的性能	体模数据和肉瘤患者的PET/CT图像	数字病理	肉瘤	PET/CT成像	深度学习算法	医学影像	20例肉瘤患者数据和体模数据
73	2025-07-03	Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset 2025-Jul, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3537868 PMID:40031386	research paper	该研究通过光学相干断层扫描（OCT）图像数据集，利用计算机视觉技术量化豚鼠耳蜗植入后纤维化的程度	首次将计算机视觉技术应用于植入耳蜗纤维化的OCT数据集，并开发了改进的UNET架构（2D-OCT-UNET）以提高识别效果	研究仅基于豚鼠模型，尚未在人类患者中进行验证	研究耳蜗纤维化的形成，以减少纤维化负担并改善耳蜗植入患者的治疗效果	长期植入耳蜗的豚鼠	computer vision	hearing loss	optical coherence tomography (OCT)	UNET (modified as 2D-OCT-UNET)	image	豚鼠OCT图像数据集
74	2025-07-03	Deep learning-based segmentation of the trigeminal nerve and surrounding vasculature in trigeminal neuralgia 2025-Jul-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.10.JNS241060 PMID:40053933	研究论文	本研究应用深度学习模型对三叉神经痛患者的MRI图像进行三叉神经及周围血管的分割，以量化神经和血管的解剖特征	首次评估了六种基于U-Net的神经网络在三叉神经及周围血管分割中的性能，并开发了定量和客观的影像学评估指标	研究样本量较小（50例患者），且为回顾性研究	开发用于三叉神经痛术前MRI评估的自动化分割工具	三叉神经痛患者的三叉神经及周围血管	数字病理学	三叉神经痛	MRI	U-Net（SE-ResNet50等六种编码器骨干网络）	图像	50例三叉神经痛患者的术前高分辨率MRI数据
75	2025-07-03	Impact of deep learning denoising on kinetic modelling for low-dose dynamic PET: application to single- and dual-tracer imaging protocols 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07182-6 PMID:40069458	研究论文	探讨深度学习去噪技术在低剂量动态PET成像中对动力学建模的影响，应用于单/双示踪剂成像协议	首次将基于静态[18F]FDG PET图像训练的深度学习去噪模型应用于动态[18F]FDG和[18F]FGln PET成像，显著降低剂量需求	在极低剂量(4 MBq)下对乳腺病灶中[18F]FGln的定量准确性有所下降	提升低剂量动态PET成像的定量分析准确性	动态PET成像数据（[18F]FDG和[18F]FGln示踪剂）	医学影像分析	NA	深度学习去噪(DL-DN), 动态PET成像	深度学习框架	PET影像数据	16例[18F]FDG PET研究数据（来自PennPET Explorer）
76	2025-07-03	Deep Learning Estimation of Small Airway Disease from Inspiratory Chest Computed Tomography: Clinical Validation, Repeatability, and Associations with Adverse Clinical Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease 2025-Jul, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1847OC PMID:40072247	研究论文	本研究开发了一种基于生成式AI的模型，用于从吸气胸部CT扫描中估计小气道疾病（fSAD），并与双容量参数响应映射fSAD进行比较	利用生成式AI模型从单一吸气CT扫描中估计fSAD，无需额外的呼气CT扫描	研究结果在COPDGene队列中的验证样本量相对较小（n=458）	评估AI模型在估计小气道疾病（fSAD）方面的性能及其临床关联	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	生成式AI模型	生成模型	CT图像	2,513名SPIROMICS研究参与者和458名COPDGene研究参与者
77	2025-07-03	CT-free attenuation and Monte-Carlo based scatter correction-guided quantitative 90Y-SPECT imaging for improved dose calculation using deep learning 2025-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07191-5 PMID:40080141	研究论文	本研究旨在开发深度学习模型，用于在定量90Y SPECT成像中进行无CT的衰减和基于蒙特卡洛的散射校正，以改进剂量计算	使用改进的3D shifted-window UNet Transformer (Swin UNETR)架构训练三种深度学习模型，分别用于衰减校正、散射校正和联合校正，提高了90Y SPECT成像的剂量计算准确性	研究依赖于特定患者群体的数据，且需要更大规模的数据集进行训练以提高模型的泛化能力	改进90Y SPECT成像中的剂量计算准确性	190名接受90Y选择性内放射治疗（SIRT）的患者数据	医学影像处理	癌症	深度学习、蒙特卡洛模拟	3D shifted-window UNet Transformer (Swin UNETR)	SPECT图像	190名患者
78	2025-07-03	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Jul, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的应用、进展和整合挑战	全面回顾了AI在病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像中的应用，并探讨了未来发展方向	需要解决数据异质性、模型可解释性和伦理问题，并进行更稳健的验证	探讨人工智能如何提升临床微生物学诊断效率和准确性	病原体检测、抗菌素耐药性(AMR)评估和诊断成像	临床微生物学	传染病	机器学习(ML)、深度学习(DL)、卷积神经网络(CNNs)	CNN	诊断图像、RT-PCR数据、菌落计数数据	NA
79	2025-07-03	Enhanced boundary-directed lightweight approach for digital pathological image analysis in critical oncological diagnostics 2025-Jul, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251325092 PMID:40262109	研究论文	本研究提出了一种轻量化的边界增强数字病理图像识别策略（LB-DPRS），用于恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的紧急诊断	优化了Transformer模型的自注意力机制，创新性地实施了边界分割增强策略，并引入了行列注意力方法来稀疏化注意力矩阵，从而提高了识别精度和速度	研究主要针对恶性骨肿瘤（如骨肉瘤），可能不适用于其他类型的癌症诊断	为恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的紧急诊断提供高效的计算支持	恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的病理图像	数字病理学	骨肉瘤	Transformer模型，边界分割增强策略，行列注意力方法	Transformer	图像	NA
80	2025-07-03	A Contrast-Enhanced Ultrasound Cine-Based Deep Learning Model for Predicting the Response of Advanced Hepatocellular Carcinoma to Hepatic Arterial Infusion Chemotherapy Combined With Systemic Therapies 2025-Jul, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.70089 PMID:40302359	research paper	本研究开发了一种基于对比增强超声视频的深度学习模型，用于预测晚期肝细胞癌对肝动脉灌注化疗联合系统疗法的反应	创新性地整合了时空注意力模块以增强动态特征提取能力	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	预测晚期肝细胞癌患者对联合治疗方案的疗效反应	晚期肝细胞癌患者	digital pathology	liver cancer	contrast-enhanced ultrasound (CEUS)	AE-3DNet, 3DNet	video	326名患者（内部验证队列243名，外部验证队列83名）