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
801	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)
802	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
803	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
804	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
805	2025-06-14	Efficient polyp detection algorithm based on deep learning 2025-Jun, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2503297 PMID:40358097	research paper	提出了一种基于YOLOv10的轻量高效结肠息肉检测模型EP-YOLO，通过引入GBottleneck模块、轻量级GHead检测头和小目标检测层等改进，提高了检测精度和效率	引入GBottleneck模块减少参数并加速推理，设计轻量级GHead检测头和小目标检测层增强小目标识别能力，提出SE_SPPF模块提高息肉注意力并抑制背景噪声干扰，使用Wise-IoU损失函数优化梯度分布	未提及模型在更广泛临床环境中的泛化性能验证	开发高效的结肠息肉检测算法以降低结直肠癌发病率	结肠息肉	computer vision	colorectal cancer	deep learning	YOLOv10-based EP-YOLO	image	LDPolypVideo (7,681张图像), Kvasir-SEG (1,000张图像), CVC-ClinicDB (612张图像)
806	2025-06-14	A Deep Learning-Based Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: Pilot Results for Evaluating Thyroid Malignancy in Pediatric Cohorts 2025-Jun, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0627 PMID:40454939	research paper	研究探讨了基于深度学习的AI模型在儿童甲状腺结节诊断中的适用性	首次将原本基于成人数据训练的AI-Thyroid模型应用于儿童甲状腺结节的诊断	样本量较小（128例），且为回顾性研究	评估深度学习模型在儿童甲状腺结节恶性风险评估中的性能	儿童甲状腺结节患者	digital pathology	thyroid cancer	ultrasonography	DL	image	128名儿童患者（156个结节）
807	2025-06-14	Deep learning reconstruction in biparametric prostate MRI: Impact on qualitative and radiomics analyses 2025-Jun, Research in diagnostic and interventional imaging DOI:10.1016/j.redii.2025.100059 PMID:40503095	research paper	评估深度学习重建（DLR）算法在前列腺MRI定性和放射组学分析中的影响	首次评估商业DLR算法在前列腺MRI中对放射组学特征的影响	单中心回顾性研究，样本量较小（25例患者）	评估DLR算法对前列腺MRI图像质量和放射组学分析的影响	前列腺MRI图像	digital pathology	prostate cancer	MRI, 放射组学分析	DLR（深度学习重建算法）	医学影像	25例患者的前列腺MRI数据
808	2025-06-14	CDAFormer: Hybrid Transformer-based contrastive domain adaptation framework for unsupervised hyperspectral change detection 2025-May-31, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107633 PMID:40505164	研究论文	提出了一种基于混合Transformer的对比域适应框架CDAFormer，用于无监督高光谱变化检测	通过分别对齐两个域的变化和未变化差异特征，利用先验信息在无标注训练样本情况下提升检测性能	未明确提及具体局限性	解决高光谱图像变化检测中数据分布差异和标注数据获取困难的问题	高光谱图像（HSI）	计算机视觉	NA	对比域适应	Transformer	高光谱图像	广泛使用的数据集（未明确数量）
809	2025-06-14	Methylomes Reveal Recent Evolutionary Changes in Populations of Two Plant Species 2025-May-30, Genome biology and evolution IF:3.2Q2 DOI:10.1093/gbe/evaf101 PMID:40408446	研究论文	通过比较拟南芥和二穗短柄草的CG甲基组和基因组，研究DNA甲基化变异在种群遗传过程和人口历史推断中的应用	开发了一种基于深度学习的创新方法，仅利用甲基化变异数据推断人口历史，并揭示了单核苷酸多态性无法识别的近期种群扩张	甲基化变异在拟南芥中识别种群分化的效果不如单核苷酸多态性	研究DNA甲基化变异在种群遗传过程和人口历史推断中的应用	拟南芥和二穗短柄草	基因组学	NA	甲基化测序	深度学习	基因组数据	两种植物物种的种群样本
810	2025-06-14	Deep Learning-Assisted Microscopic Polarization Inspection of Micro-Nano Damage Precursors: Automatic, Non-Destructive Metrology for Additive Manufacturing Devices 2025-May-29, Nanomaterials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/nano15110821 PMID:40497869	研究论文	提出了一种创新的微观偏振YOLOv11-LSF智能检测框架，用于增材制造设备微纳米损伤前驱体的自动无损检测	通过三重技术创新（多尺度感知模块、跨级局部网络VoV-GSCSP模块、结合物理特征的损伤前驱体模拟策略），突破了现有技术瓶颈	未明确提及具体局限性	解决增材制造质量监测系统中的智能转型挑战	增材制造设备中的微纳米损伤前驱体	智能制造	NA	微观偏振检测、深度学习	YOLOv11-LSF	图像	虚拟与真实集成的训练样本库（具体数量未提及）
811	2025-06-14	Deep learning detection of acute and sub-acute lesion activity from single-timepoint conventional brain MRI in multiple sclerosis 2025-May-28, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103619 PMID:40505211	研究论文	该研究开发了一种深度学习模型，用于从单时间点常规脑MRI中检测多发性硬化症(MS)的急性和亚急性病变活动	首次提出从过去24周的单时间点常规脑MRI量化近期急性病变活动的临床相关任务，并证明2D-UNet在该任务上的优越性能	研究仅针对复发缓解型MS患者，未涉及其他类型的MS	开发能够从单时间点MRI预测MS患者近期急性病变活动的深度学习模型	多发性硬化症患者的脑部MRI数据	数字病理学	多发性硬化症	深度学习	2D-UNet	MRI图像	独立复发缓解型MS患者队列
812	2025-06-14	Progress in the application of fludeoxyglucose positron emission tomography computed tomography in biliary tract cancer 2025-May-27, World journal of hepatology IF:2.5Q2 DOI:10.4254/wjh.v17.i5.105446 PMID:40501462	综述	本文综述了过去十年特别是近三年来18F-FDG PET/CT在胆道癌（BTC）中的应用进展	重点介绍了近三年未被充分总结和认可的研究进展，包括从定性研究向定量研究的转变，以及利用18F-FDG PET/CT代谢信息预测ICC基因表达的突破	NA	评估18F-FDG PET/CT在胆道癌临床分期、治疗评估和预后预测中的应用价值	胆道癌（包括肝内胆管癌、肝门部胆管癌、远端胆管癌和胆囊癌）	数字病理学	胆道癌	18F-FDG PET/CT、PET/磁共振成像	深度学习	影像	NA
813	2025-06-14	Auto-segmentation of cerebral cavernous malformations using a convolutional neural network 2025-May-26, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01738-6 PMID:40420000	research paper	本文提出了一种使用卷积神经网络（CNN）自动分割脑海绵状血管畸形（CCMs）的深度学习模型	采用Mask R-CNN和3D CNN（DeepMedic）结合的方法，实现了CCMs的自动分割，并开发了用户友好的图形界面	模型仅基于T2W图像进行分割，可能在其他类型的MRI图像上表现不同	开发自动分割脑海绵状血管畸形（CCMs）的深度学习模型，以辅助临床分析	脑海绵状血管畸形（CCMs）	digital pathology	cerebral cavernous malformations	MRI	Mask R-CNN, DeepMedic (3D CNN)	image	199 Gamma Knife (GK) exams (171单CCM病例，28多CCM病例)
814	2025-06-14	[Clinical value of medical imaging artificial intelligence in the diagnosis and treatment of peritoneal metastasis in gastrointestinal cancers] 2025-May-25, Zhonghua wei chang wai ke za zhi = Chinese journal of gastrointestinal surgery DOI:10.3760/cma.j.cn441530-20250301-00075 PMID:40404364	综述	本文总结了医学影像人工智能在胃肠道癌症腹膜转移诊断和治疗中的代表性进展和应用前景	通过影像组学和深度学习技术深入分析医学影像中的肿瘤异质性和微环境特征，构建高精度预测模型	未提及具体研究样本量或数据集的局限性	探讨医学影像人工智能在胃肠道癌症腹膜转移诊断和治疗中的临床应用价值	胃肠道癌症患者的腹膜转移	数字病理学	胃肠道癌症	影像组学、深度学习	NA	医学影像	NA
815	2025-06-14	Automated Detection of Micro-Scale Porosity Defects in Reflective Metal Parts via Deep Learning and Polarization Imaging 2025-May-25, Nanomaterials (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/nano15110795 PMID:40497844	研究论文	本研究提出了一种结合偏振成像和深度学习的增强SCK-YOLOV5框架，用于高反射金属材料精密增材制造中的微米级孔隙缺陷检测	首次在YOLO框架中引入SNWD损失函数，结合SIOU角度损失和NWD分布感知特性，显著提高了小金属微纳缺陷的智能识别能力	NA	提高高反射金属材料精密增材制造中微米级缺陷的自动检测能力	高反射金属材料表面的微米级孔隙缺陷	计算机视觉	NA	偏振成像预处理、深度学习	SCK-YOLOV5（改进的YOLOv5框架）	图像	NA
816	2025-06-14	Utilizing Deep Learning to Identify Electron-Dense Deposits in Renal Biopsy Electron Microscopy Images 2025-May-19, American journal of nephrology IF:4.3Q1 DOI:10.1159/000546131 PMID:40388893	研究论文	本研究开发了一个基于深度学习的平台，用于自动分类肾脏活检电子显微镜图像中电子致密沉积物的位置	利用深度学习技术自动分类电子显微镜图像中的电子致密沉积物位置，提高了诊断效率和一致性	深度学习模型在评估沉积物存在和位置时的准确性低于电子显微镜病理学家，但高于综合肾脏病理学家	开发一个自动分类电子显微镜图像中电子致密沉积物位置的平台	肾脏活检电子显微镜图像中的电子致密沉积物	数字病理学	肾脏疾病	电子显微镜	ResNet18	图像	1,039例肾脏活检的4,303张电子显微镜图像
817	2025-06-14	Study on Liver Sinusoidal Endothelial Cell Fenestrations Based on Cellular Omics-Structure Integration Technology and Its Application in Metabolic Diseases 2025-May-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.16.653525 PMID:40475559	研究论文	本研究开发了一种新的细胞组学-结构整合（COSI）技术平台，用于解决传统技术在单细胞水平上同时获取基因表达谱和超分辨率细胞结构信息的局限性	开发了COSI技术平台，首次实现了单细胞水平上基因表达谱与超分辨率细胞结构信息的同步获取与分析	NA	研究肝脏窦内皮细胞窗孔形成的机制及其在代谢疾病中的应用	肝脏窦内皮细胞	细胞生物学	代谢疾病	单细胞转录组学、超分辨率荧光显微镜、电子显微镜、深度学习分辨率增强	深度学习	基因表达数据、超分辨率图像数据	NA
818	2025-06-14	Deep learning MRI-based radiomic models for predicting recurrence in locally advanced nasopharyngeal carcinoma after neoadjuvant chemoradiotherapy: a multi-center study 2025-May-15, Clinical & experimental metastasis IF:4.2Q2 DOI:10.1007/s10585-025-10349-y PMID:40369240	研究论文	本研究基于深度学习的MRI影像组学模型，用于预测局部晚期鼻咽癌患者在新辅助放化疗后的复发情况	结合传统影像组学特征和深度学习提取的深度影像组学特征，构建预测模型，并在多中心数据上验证其性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（328例患者）	验证基于深度学习的MRI影像组学模型在预测局部晚期鼻咽癌复发中的临床价值	局部晚期鼻咽癌（LA-NPC）患者	数字病理	鼻咽癌	MRI（T1WI+C和T2WI序列）	Random forest (RF), LASSO, 五种机器学习分类器	医学影像	328例鼻咽癌患者（来自四家医院），分为训练集（229例）和验证集（99例）
819	2025-06-14	CMV2U-Net: A U-shaped network with edge-weighted features for detecting and localizing image splicing 2025-May, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70033 PMID:40177991	research paper	提出了一种名为CMV2U-Net的边缘加权U形网络，用于检测和定位图像拼接	设计了一个特征提取模块，可以同时处理两路输入图像，并采用分层融合方法和通道注意力机制来防止浅层特征的数据丢失	未明确提及具体局限性	提高图像拼接伪造检测和定位的准确性和鲁棒性	图像拼接伪造	computer vision	NA	deep learning	U-Net	image	多个公共数据集（未明确提及具体数量）
820	2025-06-14	Fast MRI Techniques of the Liver and Pancreaticobiliary Tract: Overview and Application 2025-May, Journal of the Korean Society of Radiology DOI:10.3348/jksr.2025.0004 PMID:40502472	review	本文综述了肝脏和胰胆管MRI中的快速成像技术及其应用	探讨了压缩感知和深度学习重建在加速MRI扫描中的应用及其潜力	压缩感知重建时间长且参数优化复杂，深度学习重建需要进一步测试模型稳定性、泛化能力和输出图像保真度	研究肝脏和胰胆管MRI中减少呼吸运动伪影和加速扫描时间的技术	肝脏和胰胆管MRI图像	医学影像	肝脏和胰胆管疾病	并行成像、压缩感知、深度学习重建	CNN	MRI图像	NA