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	2025-05-14	Effect of Deep Learning-Based Image Reconstruction on Lesion Conspicuity of Liver Metastases in Pre- and Post-contrast Enhanced Computed Tomography 2025-May-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01529-z PMID:40355690	research paper	本研究探讨了深度学习图像重建技术在提高肝脏转移瘤在增强CT前后显影清晰度方面的效用	比较了深度学习图像重建（DLIR-M和DLIR-H）与传统混合迭代重建（IR）方法在肝脏转移瘤显影清晰度上的差异	在增强前CT中，三位观察者对最优先选择的图像重建方法存在差异，DLIR并不总是优于混合IR	评估深度学习图像重建技术在肝脏转移瘤CT诊断中的应用效果	41名肝脏转移瘤患者的腹部CT图像	digital pathology	liver cancer	deep learning image reconstruction	NA	image	41名患者
862	2025-05-14	Deep Learning-Based Instance Appraisable Model (EDi Pain) for Pain Estimation via Facial Videos: A Retrospective Analysis and a Prospective Emergency Department Study 2025-May-12, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01534-2 PMID:40355693	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的实例可评估模型（EDi Pain），用于通过面部视频估计疼痛强度	提出了灵活的多元实例学习方法，解决了弱标签问题，并开发了专门的损失函数和采样策略	在前瞻性数据集上的Pearson相关系数较低（0.22），表明模型在某些情况下可能不够准确	开发一种自动化的疼痛评估系统，以提供更客观和动态的疼痛评估方法	面部视频片段	计算机视觉	NA	深度学习	EDi Pain（基于多元实例学习的深度学习模型）	视频	回顾性分析使用公共UNBC-McMaster数据集，前瞻性研究包括来自国立台湾大学医院的931名患者
863	2025-05-14	Inference-specific learning for improved medical image segmentation 2025-May-12, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17883 PMID:40356014	研究论文	本研究提出了一种推理特定学习策略，通过调整训练数据以更接近特定推理数据，从而提高深度学习网络在医学图像分割中的预测准确性	提出了一种不修改网络结构的推理特定学习策略，通过生成与推理数据更匹配的训练数据集来优化网络预测	未明确提及方法的计算复杂度或在实际临床环境中的适用性	通过缩小训练数据和推理数据之间的分布差异，提高深度学习网络在医学图像分割中的预测准确性	医学图像分割任务	数字病理	NA	深度学习	CNN	医学图像（CT）	腹部CT数据集30例，头颈部CT数据集42例，胰腺CT数据集210例
864	2025-05-14	Prognostic Value Of Deep Learning Based RCA PCAT and Plaque Volume Beyond CT-FFR In Patients With Stent Implantation 2025-May-12, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056335065250426150739 PMID:40357785	research paper	本研究探讨了基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积在冠状动脉CT血管造影（CTA）衍生的血流储备分数（CT-FFR）之外对经皮冠状动脉介入治疗（PCI）患者的预后价值	首次发现基于深度学习的RCA PCAT和斑块体积比CT-FFR更能预测PCI患者的主要不良心血管事件（MACE）	研究为回顾性设计，样本量较小（183例患者）	评估深度学习辅助的PCAT和斑块体积对PCI患者预后的预测价值	接受PCI治疗并进行了冠状动脉CTA检查的患者	digital pathology	cardiovascular disease	coronary computed tomography angiography (CTA), deep learning	deep learning	medical imaging	183例PCI患者
865	2025-05-14	Deep learning diagnosis of hepatic echinococcosis based on dual-modality plain CT and ultrasound images: a large-scale, multicenter, diagnostic study 2025-May-12, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002486 PMID:40358633	research paper	开发并验证了一种基于CT和超声的多模态深度学习诊断系统，用于提高肝包虫病、肝囊肿和肝脓肿的诊断准确性	首次结合CT和超声图像开发多模态深度学习系统，显著提高肝包虫病等疾病的诊断准确性，超越单模态方法和医生诊断	研究主要集中在中国新疆地区，可能在其他地区的泛化性有待验证	提高肝包虫病、肝囊肿和肝脓肿的诊断准确性，特别是在资源匮乏地区	肝包虫病、肝囊肿、肝脓肿及健康肝脏	digital pathology	hepatic echinococcosis	深度学习	EfficientNet3D, EfficientNet-B0	image	8979例病例，来自中国新疆8家医院，跨越18年
866	2025-05-14	AI-Driven Dental Caries Management Strategies: From Clinical Practice to Professional Education and Public Self Care 2025-May-11, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2025.04.007 PMID:40354695	研究论文	本文综述了人工智能在龋齿管理中的应用，包括从临床实践到专业教育和公众自我护理的各个方面	利用AI技术，特别是机器学习和深度学习，改进龋齿管理的效率，包括风险预测、图像分析、治疗计划制定和教育培训	未提及具体的技术实施细节或临床验证结果	概述AI在龋齿管理中的当前应用，促进个性化患者护理	龋齿患者、牙科专业人士及公众	数字病理	龋齿	机器学习、深度学习	NA	图像、行为数据	NA
867	2025-05-14	ReQuant: improved base modification calling by k-mer value imputation 2025-May-10, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf323 PMID:40347136	研究论文	本文提出了一种名为ReQuant的算法，通过k-mer值插补改进碱基修饰识别	ReQuant算法能够从有限的k-mer上下文训练数据中插补完整的修饰模型，无需覆盖所有可能的序列上下文	算法在未见的序列上下文中预测的准确性仍需进一步验证	改进纳米孔测序中碱基修饰的识别方法	DNA碱基修饰（如甲基化和葡萄糖基化）	生物信息学	NA	纳米孔测序	基于规则的插补算法	纳米孔电流数据	Lambda噬菌体R9数据和人类R10数据
868	2025-05-14	Pose estimation and tracking dataset for multi-animal behavior analysis on the China Space Station 2025-May-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05111-8 PMID:40348756	research paper	介绍了一个用于多动物行为分析的姿态估计与跟踪数据集，旨在支持中国空间站上的动物神经科学和行为学研究	提出了首个多任务、专家验证的多动物行为分析数据集，适用于复杂场景下的空间动物研究	空间动物图像数据有限，且缺乏公开可用的带有真实标注的数据集	推动AI技术在空间动物行为分析领域的创新，发现新的行为模式	模型生物如秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼	computer vision	NA	深度学习姿态估计与跟踪	deep learning	image	多种模型生物（秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼）
869	2025-05-14	Optimizing sustainable blended concrete mixes using deep learning and multi-objective optimization 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00943-1 PMID:40348782	研究论文	本文提出了一种结合深度神经网络和多目标优化的框架，用于设计环保混凝土配合比	结合深度神经网络与多目标粒子群优化算法，同时优化强度最大化、成本最小化和水泥减少三个竞争目标	未提及具体的数据集来源和样本多样性可能存在的限制	开发环保混凝土配合比设计方法，以提高强度、降低成本并减少环境影响	混凝土配合比设计	机器学习	NA	深度神经网络(DNNs)、多目标粒子群优化(MOPSO)、贝叶斯超参数调优	DNN	混凝土配合比参数和养护条件数据	未明确提及具体样本数量，但使用了广泛的数据集进行训练
870	2025-05-14	A deep learning framework for virtual continuous glucose monitoring and glucose prediction based on life-log data 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01367-7 PMID:40348812	研究论文	提出一种基于生活日志数据的深度学习框架，用于虚拟连续血糖监测和血糖预测	该框架不依赖先前的血糖测量数据，利用双向LSTM网络和双重注意力机制进行时间和特征重要性建模	研究仅涉及171名健康成年人，未涵盖糖尿病患者或其他特殊人群	开发一种不依赖连续血糖监测设备的血糖预测方法，以降低监测成本和负担	健康成年人的血糖水平和生活日志数据	机器学习	代谢性疾病	深度学习	双向LSTM网络（编码器-解码器架构）	生活日志数据（包括饮食摄入、体力活动指标和血糖测量）	171名健康成年人
871	2025-05-14	Multimodal anomaly detection in complex environments using video and audio fusion 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01146-4 PMID:40348836	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的视频图像数据异常检测与识别算法，旨在解决复杂环境中图像和视频处理领域的准确性、鲁棒性和实时处理要求等挑战	结合时空特征提取和噪声抑制的创新方法，通过改进的变分自编码器（VAE）结构提高处理性能，特别是在复杂环境中	未明确提及具体局限性，但可能包括对计算资源的需求或特定环境下的适应性	提高复杂环境中视频序列异常检测的准确性、鲁棒性和实时处理能力	视频图像数据	computer vision	NA	深度学习	改进的VAE结构、STADNet（时空异常检测网络）、3D卷积模块、时空注意力机制	视频和音频	UCSD Ped2数据集和Avenue数据集
872	2025-05-14	A new deep learning-based fast transcoding for internet of things applications 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-99533-4 PMID:40348899	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的新型快速转码算法，用于物联网中的低功耗视频通信	开发了一种新颖的轻量级深度学习网络作为分类器，采用自上而下的转码策略提高效率，在CU和PU级别上均能高效运行	BD-BR略有增加（CU级别1.33%，PU级别2.16%）	实现物联网中的低功耗视频通信	分布式视频编码(DVC)到高效视频编码(HEVC)的转码过程	计算机视觉	NA	深度学习	轻量级深度学习网络	视频	NA
873	2025-05-14	Research and application of deep learning object detection methods for forest fire smoke recognition 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-98086-w PMID:40348915	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的YOLOv11x算法在森林火灾烟雾识别中的应用效果，旨在提高早期火灾检测能力	使用YOLOv11x算法开发高效的火灾检测模型，并在多种复杂场景和外部条件下验证其性能	烟雾检测性能优于火焰检测，主要由于烟雾的视觉特征较为模糊和多变	提高森林火灾的早期检测能力，减少潜在损害	森林火灾烟雾和火焰	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11x	图像	两个公开的火灾图像数据集（WD和FFS），具体样本数量未提及
874	2025-05-14	Advances in photoactivated carbon-based nanostructured materials for targeted cancer therapy 2025-May-10, Advanced drug delivery reviews IF:15.2Q1 DOI:10.1016/j.addr.2025.115604 PMID:40354939	综述	本文综述了光激活碳基纳米结构材料在靶向癌症治疗中的关键创新	探讨了碳基纳米材料（CBNs）在光热、光化学和光声特性方面的卓越性能，以及其在靶向癌症治疗中的多功能性和适应性	当前面临的挑战包括材料的可重复性、制造通量、生物相容性以及长期试验效果和生物系统中的降解特性	探索光激活碳基纳米材料在靶向癌症治疗中的应用	碳基纳米材料（CBNs）及其衍生物	纳米医学	乳腺癌、肺癌、神经胶质瘤	光热疗法（PTT）、光动力疗法（PDT）、光化学内化（PCI）	随机森林、支持向量机、神经网络和深度学习	NA	NA
875	2025-05-14	Meta-tuning and fast optimization of machine learning models for dynamic methane prediction in anaerobic digestion 2025-May-10, Bioresource technology IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.biortech.2025.132654 PMID:40355002	研究论文	本研究评估了多种优化算法在调整数据准备和超参数优化管道中的应用，用于预测甲烷生产的机器学习和深度学习模型	研究展示了元调优在优化参数选择和模型精度上的优势，特别是在复杂场景如动态数据集上的循环神经网络	研究未提及样本的具体来源或多样性，可能影响结果的广泛适用性	评估和优化机器学习和深度学习模型在预测甲烷生产中的性能	甲烷生产预测模型	机器学习	NA	贝叶斯岭回归、循环神经网络	RNN	稳态和动态数据集	NA
876	2025-05-14	Ultrasound-based deep learning radiomics for enhanced axillary lymph node metastasis assessment: a multicenter study 2025-May-08, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyaf090 PMID:40349137	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的放射组学模型，用于评估乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移，并验证了其对放射科医生诊断准确性的提升效果	结合深度学习和手工放射组学特征，构建了临床-放射组学模型，显著提高了放射科医生的诊断准确性	研究样本来自6家医院，可能存在一定的选择偏倚	开发并验证一种非侵入性的超声特征模型，用于预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结转移	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	超声成像	深度学习放射组学模型	超声图像	866名乳腺癌患者
877	2025-05-14	FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study 2025-May-07, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.002 PMID:40345937	研究论文	开发并验证了一个名为FaceAge的深度学习系统，用于从面部照片估计生物年龄，以改善癌症患者的预后预测	首次开发了一个深度学习系统，通过面部照片估计生物年龄，并在多个癌症队列中验证其预后预测能力	需要在更大的队列中进行进一步验证，以确认这些发现在癌症患者中的适用性，并确定是否适用于其他疾病患者	开发并验证一个深度学习系统，用于从面部照片估计生物年龄，以改善癌症患者的预后预测	健康个体和癌症患者	计算机视觉	癌症	深度学习	深度学习模型	图像	训练集包括58,851名健康个体，验证集包括6,196名癌症患者和535名非癌症参考个体
878	2025-05-14	AI-driven glomerular morphology quantification: a novel pipeline for assessing basement membrane thickness and podocyte foot process effacement in kidney diseases 2025-May-07, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108842 PMID:40354728	研究论文	开发了一种基于深度学习的管道，用于自动量化肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比，以提高肾脏疾病诊断的一致性和效率	首次提出了一种AI驱动的管道，用于自动测量GBM厚度和%PFPE，减少了人为错误并提高了测量的一致性和效率	研究样本量相对较小（196张EM图像），且需要进一步验证和优化AI模型以提高其在更广泛肾病诊断中的适用性	开发一种自动化方法，以提高肾小球基底膜厚度和足细胞足突消失百分比测量的准确性和一致性	肾小球基底膜（GBM）和足细胞足突消失百分比（%PFPE）	数字病理学	肾脏疾病	电子显微镜（EM）图像分析	DeepLabV3+和U-Net	图像	196张EM图像（来自83名受试者的21种不同肾脏疾病）
879	2025-05-14	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-May-06, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	该研究通过结合微流控培养、生命周期阶段特异性图像分割和基于深度学习的视频帧插值算法FIEST，实现了对真核微生物整个生命周期的细胞分裂和细胞生长的直接连续观察	开发了一种新型细胞追踪算法FIEST，首次实现了对整个真核微生物生命周期的直接连续观察	研究仅针对特定微生物物种进行验证，尚未在其他微生物系统中广泛应用	研究真核微生物生命周期中细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期过程	计算机视觉	NA	微流控培养技术、深度学习视频帧插值	深度学习视频帧插值模型	显微图像视频数据	三个有性繁殖世代的微生物群体
880	2025-05-14	Using machine learning for personalized prediction of longitudinal coronavirus disease 2019 vaccine responses in transplant recipients 2025-May, American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons IF:8.9Q1 DOI:10.1016/j.ajt.2024.11.033 PMID:39643006	研究论文	本研究比较了深度学习架构在预测实体器官移植受者接种新冠疫苗12个月后的免疫反应中的应用	提出了一种结合胶囊网络与LSTM的新型模型routed LSTM，以减少对大数据集的需求	样本量相对较小（303名受试者），且仅来自加拿大	比较不同机器学习模型在预测移植受者新冠疫苗长期免疫反应方面的性能	实体器官移植受者	机器学习	COVID-19	深度学习	LSTM, 循环神经网络, routed LSTM, 逻辑回归, epsilon-支持向量回归, 随机森林回归器, 梯度提升回归器	临床数据、人口统计学数据、抗体测量数据	303名加拿大实体器官移植受者