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
921	2025-07-01	Super-resolution deep learning reconstruction for improved quality of myocardial CT late enhancement 2025-Jul, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01760-2 PMID:40072715	research paper	本研究探讨了超分辨率深度学习图像重建（SR-DLR）在心肌CT晚期增强（CT-LE）图像质量提升中的应用	首次将超分辨率深度学习图像重建技术应用于心肌CT晚期增强图像，显著降低了图像噪声并提高了图像质量	研究样本量较小（仅30例患者），且为回顾性研究	评估SR-DLR技术在心肌CT晚期增强图像质量改善方面的效果	心肌CT晚期增强图像	digital pathology	cardiovascular disease	超分辨率深度学习图像重建（SR-DLR）	深度学习模型（未明确具体类型）	医学影像（CT图像）	30例接受心肌CT晚期增强检查的患者
922	2025-07-01	Machine learning in neuroimaging and computational pathophysiology of Parkinson's disease: A comprehensive review and meta-analysis 2025-Jul, Asian journal of psychiatry IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ajp.2025.104537 PMID:40424835	综述与荟萃分析	本文全面回顾并荟萃分析了机器学习和深度学习在帕金森病神经影像学和计算病理生理学中的应用	提出了Meta-Park模型用于帕金森病诊断，训练、测试和验证准确率分别达到97.67%、95%和94.04%	需要更广泛和多样化的数据集以及改进模型的可及性	通过机器学习和深度学习技术改进帕金森病的诊断和治疗	帕金森病患者	机器学习	帕金森病	MRI、语音和手写数据集分析	Meta-Park模型	MRI图像、语音和手写数据	NA
923	2025-07-01	A two-step automatic identification of contrast phases for abdominal CT images based on residual networks 2025-Jun-27, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-01995-7 PMID:40579615	研究论文	基于残差网络的两步法自动识别腹部CT图像的对比阶段	提出了一种基于ResNet的两步法模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比阶段，显著优于传统的一步法策略	研究依赖于回顾性收集的数据集，可能无法涵盖所有临床场景	开发一种深度学习模型，用于自动准确识别腹部CT图像的对比阶段	腹部对比增强CT扫描图像	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet	图像	内部数据集1175例，外部测试数据集215例
924	2025-07-01	Advancing atomic electron tomography with neural networks 2025-Jun-19, Applied microscopy DOI:10.1186/s42649-025-00113-7 PMID:40533670	综述	本文综述了神经网络在原子电子断层扫描（AET）中的应用进展	整合深度学习特别是卷积神经网络（CNN）到AET工作流程中，以提高重建保真度	重建伪影由几何限制和电子剂量约束引起，可能阻碍可靠的原子结构确定	提高三维原子结构的准确测定，以理解和控制纳米材料的特性	纳米材料的三维原子结构	计算机视觉	NA	原子电子断层扫描（AET）	CNN	图像	NA
925	2025-07-01	Enhanced AlexNet with Gabor and Local Binary Pattern Features for Improved Facial Emotion Recognition 2025-Jun-19, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123832 PMID:40573719	研究论文	本文提出了一种结合Gabor和局部二值模式特征的增强AlexNet模型，用于提高面部情绪识别的准确性和适应性	通过整合Gabor和LBP特征提取技术到改进的AlexNet架构中，显著提升了面部情绪识别的性能	研究未提及模型在极端光照或遮挡条件下的表现	提高面部情绪识别的准确性和适应性，特别是在硬件资源有限的环境中	面部情绪识别	计算机视觉	NA	Gabor和局部二值模式(LBP)特征提取	改进的AlexNet	图像	使用了FER2013和RAF-DB两个基准数据集进行验证
926	2025-07-01	Dental caries detection in children using intraoral scans and deep learning 2025-Jun-15, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105906 PMID:40527440	研究论文	本研究旨在利用深度学习和儿童口腔内扫描数据自动检测龋齿，并评估模型预测与牙科医生评估在3D模型上的一致性	首次使用Attention U-Net模型对儿童口腔内扫描数据进行龋齿检测，并比较模型与牙科医生在不同龋齿程度下的一致性	模型对于早期和中等程度龋损的检测性能有限，需要进一步改进模型准确性和泛化能力	开发基于AI的儿童龋齿自动检测方法	儿童口腔内扫描数据	数字病理	龋齿	深度学习	Attention U-Net	3D扫描数据	第一队列332颗龋齿牙齿（训练192，验证63，测试77），第二独立队列119颗龋齿牙齿用于外部验证
927	2025-07-01	The diagnostic value of artificial intelligence in oral squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis 2025-Jun-13, Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery DOI:10.1016/j.jormas.2025.102429 PMID:40518015	meta-analysis	通过系统综述和荟萃分析评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的性能	首次通过系统综述和荟萃分析全面评估AI在OSCC诊断中的表现，并比较深度学习和传统机器学习方法的性能差异	研究间存在显著异质性（I² > 97%），需要标准化方法和外部验证	评估人工智能在口腔鳞状细胞癌诊断中的准确性和临床应用价值	口腔鳞状细胞癌（OSCC）的诊断	数字病理	口腔鳞状细胞癌	AI诊断系统	深度学习和传统机器学习	医学影像和病理数据	24项研究共18,574份样本
928	2025-07-01	A Deep Learning Approach to Measure Visual Function in Zebrafish 2025-Jun-09, Biology DOI:10.3390/biology14060663 PMID:40563916	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于测量斑马鱼的视觉功能，特别是在低对比度或无色素疾病模型中的应用	使用ResNet-50在DeepLabCut框架中构建深度学习管道，实现对斑马鱼眼动的稳健量化，不受对比度或色素变化的限制	研究仅针对5天大的斑马鱼幼虫在控制条件下进行，尚未在其他发育阶段或更复杂的行为测试中验证	开发一种更灵活、准确的视觉行为分析方法，以支持人类神经和眼部疾病研究及药物毒性测试	野生型和白化突变斑马鱼幼虫	计算机视觉	眼部疾病	DeepLabCut框架，ResNet-50模型	CNN	视频	野生型和白化突变斑马鱼幼虫（具体数量未明确说明）
929	2025-07-01	Evaluation of a Deep Learning and XAI based Facial Phenotyping Tool for Genetic Syndromes: A Clinical User Study 2025-Jun-09, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.08.25328588 PMID:40568665	研究论文	评估基于深度学习和XAI的面部表型工具在遗传综合征诊断中的临床应用效果	首次通过临床用户研究探讨XAI在遗传综合征诊断中对医生表现、信心和信任的实际影响	样本量较小（31名医学遗传学家），且仅针对特定遗传综合征的面部表型分析	评估AI和XAI在遗传综合征面部表型诊断中的辅助效果	31名医学遗传学家和18张已知遗传综合征患者及正常人的面部图像	数字病理学	遗传综合征	深度学习和可解释人工智能（XAI）	深度学习模型（具体类型未说明）	图像	31名医学遗传学家参与实验，使用18张面部图像
930	2025-07-01	Comprehensive molecular impact mapping of common and rare variants at GWAS loci 2025-Jun-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.05.658079 PMID:40501721	研究论文	本文介绍了一种名为DNACipher的深度学习模型，能够预测遗传变异在多种生物环境中的分子效应，并提出了DNACipher Deep Variant Impact Mapping (DVIM)方法，用于识别GWAS位点中具有分子效应的变异	DNACipher模型能够预测未直接测量的生物环境中的变异效应，且预测的上下文数量是Enformer的7倍以上，DVIM方法显著提高了GWAS位点变异的精细定位效率	模型的预测依赖于输入的196 kb基因组序列，且仅针对38,582种细胞类型-测定组合进行了验证	开发一种能够广泛预测遗传变异分子效应的深度学习模型，并应用于GWAS位点的变异精细定位	遗传变异及其在多种生物环境中的分子效应	机器学习	1型糖尿病	深度学习、单核ATAC-seq、荧光素酶测定	DNACipher	基因组序列	38,582种细胞类型-测定组合
931	2025-07-01	AI-based pelvic floor surface electromyography reference ranges and high-precision pelvic floor dysfunction diagnosis 2025-Jun-05, EBioMedicine IF:9.7Q1 DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105755 PMID:40479842	研究论文	本研究基于人工智能技术，建立了多维度的盆底表面肌电数据库，并开发了AI-Diagnostician-PFD诊断模型，用于准确诊断盆底功能障碍	通过AI技术建立了更合理的sEMG参数参考范围，并开发了诊断性能优于传统方法的AI-Diagnostician-PFD模型	研究样本虽然来自多个中心，但可能仍存在某些人群或条件的代表性不足	建立盆底表面肌电的多维数据库，并通过AI技术实现盆底功能障碍的准确诊断	1605名来自中国21个中心的参与者	数字病理学	盆底功能障碍	表面肌电图(sEMG)	AI-Diagnostician-PFD模型	肌电信号数据	1605名参与者，来自21个中心
932	2025-07-01	Regional Brain Aging Disparity Index: Region-Specific Brain Aging State Index for Neurodegenerative Diseases and Chronic Disease Specificity 2025-Jun-03, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12060607 PMID:40564423	研究论文	本研究提出了一种基于Shapley值解释的新型脑区水平老化评估范式，旨在克服传统脑龄预测模型的可解释性限制	创新性地开发了一个计算框架，通过新颖的多阶段计算策略高效近似Shapley值，显著降低了复杂度，从而实现对深度学习模型的可解释分析	NA	克服传统脑龄预测模型的局限性，提供区域特异性脑老化状态评估	脑区水平的老化评估	数字病理学	神经退行性疾病	深度学习	深度学习模型	神经影像数据	UK Biobank数据
933	2025-07-01	Deep convolutional neural networks for early detection of interproximal caries using bitewing radiographs: A systematic review 2025-Jun, Evidence-based dentistry DOI:10.1038/s41432-025-01134-7 PMID:40114013	系统性综述	本文系统性综述了使用深度卷积神经网络（DCNN）在咬翼X光片中检测邻面龋的研究	强调了YOLOv8在检测邻面龋方面相较于其他深度CNN模型的优势	纳入的研究中仅有40%在参考标准领域具有低偏倚风险	评估深度卷积神经网络在咬翼X光片中早期检测邻面龋的效果	咬翼X光片中的邻面龋病变	数字病理学	龋齿	深度卷积神经网络（DCNN）	CNN, YOLOv8	图像	112至3,989名参与者
934	2025-07-01	Non-Invasive Tumor Budding Evaluation and Correlation with Treatment Response in Bladder Cancer: A Multi-Center Cohort Study 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202416161 PMID:40391846	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的非侵入性方法，用于评估膀胱癌患者的肿瘤出芽状态，并探讨其与新辅助化疗免疫治疗反应及疾病预后的相关性	首次利用深度学习模型非侵入性地评估膀胱癌患者的肿瘤出芽状态，并验证其与治疗反应和预后的相关性	研究样本量虽大，但未提及模型在其他种族或地区患者中的适用性	探索肿瘤出芽状态与新辅助化疗免疫治疗反应及膀胱癌预后的关系	2322例经病理确诊的膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	CT成像	深度学习模型	图像	2322例患者（2014年1月1日至2023年12月31日收集的多中心队列）
935	2025-07-01	SubgroupTE: Advancing Treatment Effect Estimation with Subgroup Identification 2025-Jun, ACM transactions on intelligent systems and technology IF:7.2Q1 DOI:10.1145/3718097 PMID:40575765	研究论文	提出了一种名为SubgroupTE的新型治疗效果估计模型，通过子群识别提高治疗效果估计的精确性	SubgroupTE模型首次将子群识别整合到治疗效果估计中，并采用基于EM的训练过程优化估计和子群划分网络	模型在合成和半合成数据集上表现良好，但在真实世界数据中的泛化能力仍需进一步验证	提高治疗效果估计的精确性，并提供有针对性的治疗建议	患者群体，特别是阿片类药物使用障碍(OUD)患者	机器学习	阿片类药物使用障碍	期望最大化(EM)算法	SubgroupTE	合成数据、半合成数据和真实世界数据	未明确说明具体样本量，但涉及合成、半合成数据集和真实世界OUD患者数据
936	2025-07-01	Using Deep Learning to Predict Cardiovascular Magnetic Resonance Findings From Echocardiographic Videos 2025-May-30, Journal of the American Society of Echocardiography : official publication of the American Society of Echocardiography IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.echo.2025.05.016 PMID:40451472	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在超声心动图视频中预测心血管磁共振（CMR）特定参数（如LGE存在及异常T1、T2或ECV）的性能	首次尝试使用深度学习从超声心动图视频中预测CMR特有的组织特征参数	模型无法可靠检测LGE存在及异常T1、T2或ECV，表明这些组织特征信号可能不存在于超声视频中	评估深度学习模型在超声心动图中检测CMR特定参数的性能	成人患者的心血管磁共振和超声心动图研究数据	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	视频	1,453名成年患者（2,556对超声心动图研究）
937	2025-07-01	IECata: interpretable bilinear attention network and evidential deep learning improve the catalytic efficiency prediction of enzymes 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf283 PMID:40548541	研究论文	本文提出了一种名为IECata的酶催化效率预测模型，该模型通过引入可解释的双线性注意力机制和证据深度学习，提高了预测的准确性和可解释性	结合证据深度学习提供不确定性估计，并利用双线性注意力机制解释酶催化反应中的关键残基和底物原子	可用的kcat/Km数据集规模有限，可能影响深度学习模型的进一步发展	提高酶催化效率（kcat/Km）的预测准确性，并提供可靠的不确定性估计和可解释性	酶催化效率（kcat/Km）	机器学习	NA	证据深度学习，双线性注意力机制	IECata	酶催化效率数据	11,815个kcat/Km条目（来自BRENDA和SABIO-RK数据库）和806个条目（来自文献的外部测试数据集）
938	2025-07-01	2D Hole-Arrayed Double-Anode Structure Exciting Surface Plasmon Polaritons for Enhancing Outcoupling Efficiency of Organic Light-Emitting Diodes on Silicon Wafers (OLEDoS) 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10366 PMID:40321593	研究论文	研究通过二维孔阵列双阳极结构激发表面等离子体激元，以提高硅基有机发光二极管(OLEDoS)的出光效率	提出了一种新型二维孔阵列双阳极结构，通过优化设计参数显著提升OLED的出光效率，并利用多种模型预测出光增强因子	未提及实际大规模生产中的可行性和成本问题	提高有机发光二极管的出光效率	硅基有机发光二极管(OLEDoS)	光电器件	NA	有限差分时域(FDTD)方法	线性回归、XGB Regressor、MLP	光学模拟数据	NA
939	2025-07-01	HIPPIE: A Multimodal Deep Learning Model for Electrophysiological Classification of Neurons 2025-Mar-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.14.642461 PMID:40161713	研究论文	介绍了一种名为HIPPIE的多模态深度学习模型，用于神经元电生理分类	结合自监督预训练和监督微调，利用条件卷积联合自编码器学习波形和放电动态的鲁棒表示	未提及具体样本量和实验条件的详细限制	解决电生理记录中神经元分类的噪声、技术变异性和批次效应问题	小鼠记录和脑切片中的神经元	机器学习	NA	自监督学习、监督学习	条件卷积联合自编码器	电生理记录数据	未明确提及具体样本量
940	2025-07-01	Comparison of the impact of rectal susceptibility artifacts in prostate magnetic resonance imaging on subjective evaluation and deep learning: a two-center retrospective study 2025-Feb-25, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01602-7 PMID:40000986	研究论文	比较直肠磁敏感伪影对前列腺癌诊断中主观评估和深度学习的影响	首次比较了直肠磁敏感伪影对放射科医生和深度学习模型在前列腺癌诊断中的影响	研究为回顾性设计，且仅包含两个医疗中心的数据	评估直肠磁敏感伪影对前列腺癌诊断准确性的影响	1052名临床疑似前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	MRI	DL	医学影像	1052名患者