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
861	2025-09-05	Artificial Intelligence in Sincalide-Stimulated Cholescintigraphy: A Pilot Study 2025-Oct-01, Clinical nuclear medicine IF:9.6Q1 DOI:10.1097/RLU.0000000000005967 PMID:40359029	研究论文	本研究探索了基于U-Net深度学习模型的人工智能应用，用于胆囊放射性自动追踪和胆囊喷射分数计算	首次在核医学实践中开发了集成实时图像处理和器官功能计算的人工智能驱动工作流程	AI在患者运动或低计数活动情况下容易出错，且样本量较小（仅20例检查）	开发人工智能驱动的实时胆囊追踪和功能评估方法	胆囊显像检查中的胆囊区域	医学影像分析	胆囊功能性疾病	sincalide-stimulated cholescintigraphy (SSC)	U-Net	医学影像	20例SSC检查（10例简单病例和10例挑战性病例）
862	2025-09-05	A modular deep learning surrogate model for simulating harmful algal blooms in complex process-based systems 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124059 PMID:40591990	研究论文	本研究开发了一种模块化深度学习代理模型，用于高效模拟有害藻华（HABs）的动态过程	通过结合代理模型生成数据与概率参数优化，显著提升预测精度并大幅降低计算时间，同时模块化结构支持针对性更新和近实时预测	研究基于特定湖泊（韩国大青湖）数据，在其他水体的普适性需进一步验证	解决过程模型（PBMs）计算成本高和参数校准难的问题，提升有害藻华模拟效率	淡水生态系统中的有害藻华现象，重点关注水动力、水质和浮游植物动态过程	环境模拟与生态预测	NA	深度学习代理模型，概率参数优化，时间维度约减	模块化深度学习结构（FLOW-WAQ-BLOOM序列）	环境观测数据（水文、水质、藻类数据）	2022年校准期和2023年验证期的韩国大青湖观测数据
863	2025-09-05	Comparison of image quality of 40 keV virtual monoenergetic images of vertebral arteries using DLIR and ASIR-V algorithms under a dual-low scanning protocol 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112276 PMID:40639023	研究论文	比较DLIR和ASIR-V算法在双低扫描协议下重建40 keV虚拟单能图像对椎动脉图像质量的影响	首次在双低扫描协议（同时降低辐射剂量和造影剂剂量）下系统比较DLIR和ASIR-V算法对椎动脉40 keV虚拟单能图像质量的提升效果	样本量较小（88例患者），未评估不同病理状态下算法的表现差异	评估两种图像重建算法在低剂量CT扫描中的图像质量性能	人类椎动脉血管影像	医学影像处理	脑血管疾病	双能CT血管成像（DE-CTA），虚拟单能成像（VMI）	深度学习图像重建（DLIR），自适应统计迭代重建（ASIR-V）	CT影像数据	88例患者（实验组44例，对照组44例）
864	2025-09-05	From tissue architecture to clinical insights: Spatial transcriptomics in solid tumor studies 2025-Oct, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152389 PMID:40664120	综述	本文深入探讨空间转录组学技术在实体瘤研究中的进展与应用	整合空间转录组学与单细胞多组学及先进计算算法，揭示肿瘤分子景观并识别新型生物标志物	技术分辨率、数据处理、样本制备和临床标准化方面仍存在挑战	推动空间转录组学在精准肿瘤学中的应用，优化癌症生物标志物研究	实体瘤及其微环境中的细胞空间组织	数字病理学	实体瘤	空间转录组学（包括基于成像和测序的平台）	深度学习	空间基因表达数据	NA
865	2025-09-05	Predicting ADC map quality from T2-weighted MRI: A deep learning approach for early quality assessment to assist point-of-care 2025-Oct, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112317 PMID:40690835	研究论文	提出一种基于深度学习的创新方法，利用T2加权MRI图像早期预测前列腺ADC图质量，以辅助实时干预	首次使用仅T2加权图像通过神经网络预测ADC图质量，无需依赖传统技术参数标准化方法	研究基于回顾性多中心数据，需要前瞻性验证临床适用性	开发早期影像质量评估方法以提高前列腺癌诊断准确性	前列腺MRI图像，特别是ADC图和T2加权图像	医学影像分析	前列腺癌	深度学习，MRI成像	神经网络	医学图像	486名患者的多中心数据集，涵盖62家外部诊所和内部影像数据
866	2025-09-05	MobileYOLO-Cyano: An enhanced deep learning approach for precise classification of cyanobacterial genera in water quality monitoring 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124081 PMID:40578097	研究论文	提出一种名为MobileYOLO-Cyano的深度学习模型，用于精确分类水质监测中的蓝藻属	整合YOLOv8与MobileNetV4，优化无锚检测框架，并引入新设计的AdaptiveChannelHead模块以增强特征提取和属级分类	NA	开发高精度蓝藻属分类方法以支持水质评估与管理	九个具有产生多种蓝藻毒素潜力的蓝藻属	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv8, MobileNetV4	图像	包含九个蓝藻属的数据集
867	2025-09-05	Revealing two decades of chlorophyll-a dynamics in arid oligotrophic lakes of Xinjiang, China using a deep recurrent approach 2025-Oct-01, Water research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.watres.2025.124058 PMID:40578106	研究论文	利用深度学习模型分析新疆贫营养湖泊二十年叶绿素a动态变化	首次将遥感波段作为动态序列处理，采用循环神经网络框架，突破了传统算法对贫营养湖泊的局限性	研究仅针对面积大于100km²的湖泊，且依赖MODIS遥感数据	揭示新疆干旱区贫营养湖泊水质长期变化规律	新疆地区大型贫营养湖泊	遥感与环境监测	NA	MODIS遥感成像、深度学习建模	RNN（循环神经网络）	遥感影像序列	新疆地区面积大于100km²的湖泊，2002-2023年共二十年MODIS数据
868	2025-09-05	Brain Tumor Detection Based on Hybrid Convolutional Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Using MRI Image 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70124 PMID:40903832	研究论文	提出一种结合卷积神经网络和自适应神经模糊推理系统的混合模型Conv-ANFIS，用于从MRI图像中检测脑肿瘤	设计Conv-ANFIS混合模型，整合CNN和ANFIS优势，并采用NLM滤波去噪和SCAN网络分割，提升检测精度和泛化能力	未提及模型在不同医疗机构MRI设备间的泛化性能验证或临床部署挑战	提高脑肿瘤在MRI图像中的检测准确性和鲁棒性	脑部MRI图像及其中的肿瘤区域	计算机视觉	脑肿瘤	MRI成像、非局部均值滤波、深度学习分割	CNN、ANFIS、SCAN	图像	NA
869	2025-09-05	Rician Likelihood Loss for Quantitative MRI With Self-Supervised Deep Learning 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70136 PMID:40904047	研究论文	提出一种用于定量MRI自监督深度学习的Rician似然损失函数，以解决低信噪比下参数估计偏差问题	首次将Rician分布特性融入自监督学习损失函数，开发了稳定的负对数Rician似然损失数值近似方法	在低信噪比下精度有所降低，性能随信噪比变化	提高定量MRI参数估计的准确性和鲁棒性	MRI magnitude信号和IVIM模型参数	医学影像分析	NA	自监督深度学习，IVIM模型	深度学习网络	MRI影像数据	模拟数据和真实数据（具体数量未说明）
870	2025-09-05	Detecting the Undetected: Machine Learning in Early Disease Diagnosis 2025-Oct, Basic & clinical pharmacology & toxicology IF:2.7Q3 DOI:10.1111/bcpt.70104 PMID:40905080	综述	本文综述了机器学习在早期疾病诊断中的应用及其挑战与未来方向	综合探讨了从传统机器学习到深度学习、强化学习及量子机器学习在早期疾病检测中的前沿应用与跨学科协作框架	NA	推动机器学习技术在早期疾病诊断领域的转化应用	疾病早期生物标志物	机器学习	多疾病领域（癌症、心血管疾病、神经系统疾病、传染性疾病）	机器学习与深度学习技术	SVM, 决策树, 随机森林, K-means, 分层聚类, PCA, CNN, RNN, Transformer, 强化学习	多模态医疗数据	NA
871	2025-09-05	Energy-efficient human-like trajectory planning for wheeled robots in unstructured environments based on the RCSM-PL network 2025-Sep-19, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113296 PMID:40894869	研究论文	提出一种基于深度学习的人形轨迹规划方法，用于提升轮式机器人在非结构化环境中的能源效率	结合多维注意力CNN和改进LSTM网络，融合功率、速度和角速度约束，实现类人操作行为学习和高效轨迹预测	NA	解决轮式机器人在城市巡检和非结构化环境中能耗过高的问题	轮式机器人	机器学习和计算机视觉	NA	深度学习，卷积神经网络(CNN)，长短期记忆网络(LSTM)	CNN with multi-dimensional attention, improved LSTM	驾驶场景图像，雷达地图	NA
872	2025-09-05	Advancements in deep learning for image-guided tumor ablation therapies: a comprehensive review 2025-Sep-04, Progress in biomedical engineering (Bristol, England) DOI:10.1088/2516-1091/adfeab PMID:40845893	综述	本文全面回顾了深度学习在图像引导肿瘤消融治疗各阶段的应用与潜力	系统总结了深度学习在术前、术中、术后全流程中的创新应用，包括图像分割增强、实时手术规划和复发监测	NA	探讨深度学习如何提升图像引导肿瘤消融治疗的精准度和疗效	图像引导肿瘤消融治疗流程及深度学习技术	计算机视觉	肿瘤	深度学习	NA	医学影像（超声、CT、MRI）	NA
873	2025-09-05	Influence of Additional Gaussian Noises on Mixed Quantum-Classical Nonadiabatic Dynamics Simulations of Photoisomerization of cis-Azobenzene 2025-Sep-04, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01986 PMID:40863108	研究论文	研究高斯噪声对混合量子-经典非绝热动力学模拟中顺式偶氮苯光异构化过程的影响	首次系统研究量子计算和深度学习产生的固有噪声对非绝热动力学模拟稳定性的影响，并提出分支校正表面跳跃方法对噪声具有较低敏感性	研究仅针对顺式偶氮苯体系，噪声影响可能因分子体系和计算方法而异	探究附加噪声对非绝热动力学模拟结果的影响	顺式偶氮苯分子的光异构化过程	计算化学	NA	表面跳跃动力学、Ehrenfest平均场动力学、量子计算、深度学习	FSSH（最少切换表面跳跃）、分支校正平均场方法	量子化学计算数据、动力学模拟数据	基于单一分子体系（顺式偶氮苯）的多次动力学模拟
874	2025-09-05	Deep learning predicts osteogenic differentiation stages of human mesenchymal stem cells from phase-contrast microscopy images 2025-Sep-04, Dental materials journal IF:1.9Q4 DOI:10.4012/dmj.2025-015 PMID:40903238	研究论文	本研究构建并验证了能够仅通过相位对比显微镜图像预测间充质干细胞成骨分化阶段的深度学习模型	首次使用深度学习从相位对比显微镜图像中非侵入性地识别成骨分化阶段，无需染色或标记	模型整体准确率约70%，可能存在误分类情况	开发基于形态学特征的成骨分化阶段自动识别方法	人源永生化间充质干细胞系UE7T-13	计算机视觉	NA	相位对比显微镜成像	ResNet-50, DenseNet-121	图像	在分化第0、1、5、10和14天采集的图像数据
875	2025-09-05	Letter to the editor: comment on "Association of peripheral immune markers with brain age and dementia risk estimated using deep learning method" 2025-Sep-04, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000003411 PMID:40905852	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
876	2025-09-05	Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer 2025-Sep-04, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01677-0 PMID:40906037	研究论文	本研究利用深度学习分析全玻片图像预测肌层浸润性膀胱癌的化疗耐药性和运动性亚型	首次将全玻片图像分析与转录组衍生的CrM亚型预测相结合，提出SAM-to-DNT比率作为关键组织学指标	样本量有限（仅152名患者），且依赖TCGA单一数据集	开发基于深度学习的低成本方法替代分子分析预测膀胱癌亚型	肌层浸润性膀胱癌（MIBC）患者组织样本	数字病理学	膀胱癌	全玻片图像分析，转录组分类	DenseNet169, Random Forest	病理图像	152名TCGA-BLCA患者的192个全玻片图像
877	2025-09-05	From detection to decision: Can deep learning-based CADx meet the challenge of incidental pulmonary nodules? 2025-Sep-04, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11935-0 PMID:40906185	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
878	2025-09-05	Multi-task deep learning for automatic image segmentation and treatment response assessment in metastatic ovarian cancer 2025-Sep-03, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03484-0 PMID:40900399	研究论文	提出一种多任务深度学习模型，用于自动分割转移性卵巢癌图像并评估治疗反应	首次展示多任务深度学习在复杂多部位HGSOC患者主要疾病负担中评估化疗诱导肿瘤变化的可行性	NA	评估新辅助化疗后的治疗反应并实现病灶自动分割	高级别浆液性卵巢癌患者的CE-CT扫描图像	数字病理学	卵巢癌	对比增强计算机断层扫描	U-Net	医学图像	99名患者198张CE-CT图像用于训练，49名患者98张扫描用于独立验证
879	2025-09-05	A deep learning-clinical nomogram hybrid for predicting sentinel lymph node metastasis in melanoma 2025-Sep-03, Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology : JEADV IF:8.4Q1 DOI:10.1111/jdv.70000 PMID:40900446	研究论文	开发结合深度学习和临床列线图的混合模型MISSLE，用于预测黑色素瘤前哨淋巴结转移	首次将聚类约束注意力多示例学习（CLAM）模型与临床列线图整合，实现组织病理学图像与临床数据的协同预测	单中心研究且样本主要来自日本人群，泛化性有限	预测侵袭性黑色素瘤患者的前哨淋巴结转移状态，辅助临床决策	78例侵袭性皮肤黑色素瘤患者（43例SLNM阳性，35例阴性）	数字病理学	黑色素瘤	CLAM（聚类约束注意力多示例学习），H&E染色全玻片图像分析	ResNet50trunc, CLAM, 逻辑回归, SVM, 梯度提升	组织病理学图像，临床数据	78例病例（训练集60例，测试集18例）
880	2025-09-05	Development of A Fully Automated Dental Age Estimation Framework from Panoramic Radiographs Using Tooth-Level Information with an Attention-Weighting Module 2025-Sep-03, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf063 PMID:40900631	研究论文	开发了一种基于全景X光片和注意力加权模块的全自动牙龄估计框架	引入了两阶段流程（定向牙齿检测和基于深度学习的回归）以及注意力加权模块来聚合单颗牙齿的预测，提高了估计准确性和可解释性	NA	为法医领域开发全自动且可解释的牙龄估计方法	8至23岁个体的牙齿全景X光片	计算机视觉	NA	YOLO11-OBB模型，深度学习回归，注意力机制	DenseNet-121	图像（X光片）	1639张全景X光片