深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
9721	2025-10-06	Improving realism in abdominal ultrasound simulation combining a segmentation-guided loss and polar coordinates training 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17801 PMID:40159565	研究论文	提出一种结合分割引导损失和极坐标训练的腹部超声模拟方法，以提高图像真实感和解剖一致性	引入分割引导损失和极坐标训练来减少GAN在超声模拟中的幻觉，提高解剖准确性和真实感	仅针对腹部超声图像进行验证，未涉及其他器官或超声模式	提高基于物理模拟的腹部超声图像的真实感和解剖一致性	腹部超声图像	医学图像处理	腹部疾病	超声成像	GAN, CycleGAN	图像	617张真实腹部超声图像和971张模拟扫描图像	PyTorch	U-Net, CycleGAN	FID, KID, χ²直方图距离, 用户研究准确率	NA
9722	2025-10-06	Uncertainty quantification for CT dosimetry based on 10 281 subjects using automatic image segmentation and fast Monte Carlo calculations 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17796 PMID:40167139	研究论文	本研究结合自动图像分割和GPU加速蒙特卡罗模拟，对10281名受试者的CT器官剂量进行不确定性量化分析	首次将深度学习自动分割与GPU加速蒙特卡罗模拟相结合，处理超大规模患者特异性器官剂量数据集	研究仅基于单家医院数据，未涉及多中心验证	量化CT剂量学中的个体间变异性不确定性	10281名接受CT检查的个体（6419名男性，3862名女性）	医学影像分析	NA	CT扫描，蒙特卡罗模拟，深度学习分割	深度学习	CT图像，健康指标数据	10281名受试者	DeepContour	NA	相对误差，统计相关性分析	NVIDIA RTX 3080 GPU
9723	2025-10-06	Towards real-time conformal palliative treatment of spine metastases: A deep learning approach for Hounsfield Unit recovery of cone beam CT images 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17838 PMID:40257079	研究论文	开发了一种用于从锥束CT图像生成合成CT的两阶段深度学习模型，旨在实现脊柱转移瘤的实时适形姑息治疗	提出两阶段生成对抗网络方法，无需先验CT知识即可在整个脊柱区域生成高质量合成CT图像	研究样本量相对有限（220名患者），且专门针对脊柱转移瘤患者	实现基于机载成像的实时姑息放疗治疗规划，消除对CT模拟的依赖	脊柱转移瘤患者	医学影像分析	脊柱转移瘤	锥束CT, 扇形束CT	GAN, CycleGAN	CT图像	220名患者的CBCT和计划CT图像，其中33名患者用于独立测试	NA	条件生成对抗网络, 循环一致生成对抗网络	平均绝对误差, 平均误差, 剂量差异, gamma通过率	NA
9724	2025-10-06	Unsupervised non-small cell lung cancer tumor segmentation using cycled generative adversarial network with similarity-based discriminator 2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70107 PMID:40266997	研究论文	提出一种基于相似性判别器的循环生成对抗网络smic-GAN，用于非小细胞肺癌肿瘤的无监督分割	采用相似性驱动的生成对抗网络结合循环训练策略，无需任何人工标注即可实现肿瘤分割	NA	开发无需人工标注的肺癌肿瘤自动分割方法	非小细胞肺癌患者的CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	CT扫描	GAN	医学图像	609例肺癌患者CT扫描（504训练，35验证，70测试）	NA	smic-GAN, cycle-GAN	Dice相似系数, 阳性预测值, 敏感度, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
9725	2025-06-11	A novel dose calculation system implemented in image domain 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17903 PMID:40400114	研究论文	提出了一种名为DeepBEVdose的新型图像域剂量计算系统，用于从计算机断层扫描图像和辐射场注量图中自动计算剂量分布	引入了新颖的束眼视图计算方案，替代了传统无法去除的射线追踪过程，使用通用的二维卷积神经网络进行精确剂量计算	仅在鼻咽和肺部两种肿瘤部位的数据集上进行了验证	提高放射治疗中剂量计算的准确性和效率	计算机断层扫描图像和辐射场注量图	数字病理	癌症	深度学习	CNN	图像	多机构获取的数据集，包含鼻咽和肺部两种肿瘤部位	NA	NA	NA	NA
9726	2025-06-11	Artificial Intelligence for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: From Diagnosis to Treatment 2025-Jun, American Society of Clinical Oncology educational book. American Society of Clinical Oncology. Annual Meeting DOI:10.1200/EDBK-25-472464 PMID:40489724	综述	本文综述了人工智能在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）从诊断到治疗全过程中的应用进展	整合复杂的放射学、病理学和分子数据，为个性化HNSCC管理提供可操作的信息见解	临床转化仍存在障碍，需进一步发展可解释模型、前瞻性试验并无缝集成到临床工作流程中	改善HNSCC的个性化管理	头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	深度学习	多模态AI模型	影像学、组织病理学和电子健康记录	NA	NA	NA	NA	NA
9727	2025-06-11	"Perfusion Assessment of Healthy and Injured Hands Using Video-Based Deep Learning Models" 2025-May-28, Plastic and reconstructive surgery IF:3.2Q1 DOI:10.1097/PRS.0000000000012225 PMID:40489745	研究论文	本研究提出了一种基于视频的深度学习方法，用于评估健康及受伤手部的灌注情况	使用非接触式视频技术和深度学习模型（ResNet-18）进行灌注分类，为现场分诊提供技术支持	在医院环境中，由于光线、手部姿势和伤情等不可控因素，分类性能下降	开发一种技术以改进现场灌注评估，优化创伤分诊	健康对照者和急性创伤患者的手部灌注情况	计算机视觉	创伤	成像光电容积描记术（iPPG）	ResNet-18	视频	48名对照者（其中14名接受止血带诱导缺血评估）和15名急性创伤患者	NA	NA	NA	NA
9728	2025-10-06	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	本研究开发基于深度学习的MRI影像组学模型，用于预测局部晚期鼻咽癌新辅助放化疗后的复发风险	首次结合传统影像组学特征与深度学习特征构建多中心预测模型，并比较不同序列和模型组合的预测性能	回顾性研究设计，样本量相对有限，需要进一步前瞻性验证	验证基于深度学习的MRI影像组学模型预测局部晚期鼻咽癌复发的临床价值	328例来自四家医院的局部晚期鼻咽癌患者	医学影像分析	鼻咽癌	MRI影像组学分析	机器学习分类器	医学影像数据	328例患者（训练集229例，验证集99例）	NA	LASSO, Random Forest	AUC, 准确率, 敏感性, 特异性	NA
9729	2025-10-06	Meet the author: Hae Kyung Im 2025-May-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100880 PMID:40373740	研究论文	开发了一种整合深度学习和单细胞数据的细胞类型特异性转录组范围关联研究方法	将深度学习方法与单细胞数据整合到细胞类型特异性转录组范围关联研究框架中	NA	改进转录组范围关联研究分析，更好理解复杂疾病基因组学	基因组数据	机器学习	复杂疾病	单细胞数据，转录组范围关联研究	深度学习	基因组数据，单细胞数据	NA	NA	NA	NA	NA
9730	2025-10-06	Single-cell and spatial transcriptomics reveals an anti-tumor neutrophil subgroup in microwave thermochemotherapy-treated lip cancer 2025-05-13, International journal of oral science IF:10.8Q1 DOI:10.1038/s41368-025-00366-8 PMID:40360503	研究论文	本研究通过单细胞和空间转录组学揭示了微波热化疗治疗唇癌中具有抗肿瘤活性的中性粒细胞亚群及其作用机制	首次发现微波热化疗能诱导具有抗肿瘤活性的MNDA TANs（N1表型）大量浸润，并构建了预测预后的MX2生物标志物	研究样本量有限，需要更大规模的临床验证	探究微波热化疗治疗唇鳞状细胞癌的分子机制和免疫微环境变化	唇鳞状细胞癌患者肿瘤组织	数字病理学	唇癌	单细胞转录组测序, 空间转录组学, 苏木精-伊红染色	深度学习	基因表达数据, 病理图像	NA	NA	NA	预后相关性分析	NA
9731	2025-10-06	SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275 PMID:40341364	研究论文	提出一种名为SimSon的自监督对比学习框架，用于学习SMILES分子表示并预测分子性质	使用随机化SMILES通过对比学习来增强模型的泛化能力和鲁棒性，能够捕捉分子级别的全局语义上下文	NA	解决分子性质预测中标记数据短缺和泛化能力不足的问题	SMILES分子表示	生物信息学, 化学信息学	NA	对比学习	自监督学习模型	SMILES分子数据	NA	NA	对比学习框架	NA	NA
9732	2025-10-06	Unraveling the three-dimensional genome structure using machine learning 2025-May, BMB reports IF:2.9Q3 PMID:40058875	综述	本文综述了基于机器学习方法解析三维基因组结构的研究进展	系统总结了机器学习在染色体构象研究中的应用，包括从DNA序列预测相互作用、识别染色质层次结构以及提升Hi-C数据分辨率	NA	探讨机器学习方法在三维基因组结构分析中的应用	染色质相互作用和三维基因组结构	机器学习	NA	高通量染色体构象捕获测序	深度学习	基因组序列数据，Hi-C数据	NA	NA	NA	NA	NA
9733	2025-10-06	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	研究论文	开发MULTICOM4系统通过整合AlphaFold2、AlphaFold3和内部技术改进蛋白质复合物结构预测	整合基于Transformer的AlphaFold2、基于扩散模型的AlphaFold3，并结合蛋白质复合物化学计量比预测、多样化多序列比对生成、建模异常处理和深度学习模型质量评估等内部技术	NA	提高蛋白质复合物结构预测的准确性	多链蛋白质复合物（多聚体）	计算生物学	NA	多序列比对(MSA)、深度学习模型质量评估	Transformer, 扩散模型	蛋白质序列和结构数据	CASP16评估数据集	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	TM-score, DockQ score	NA
9734	2025-10-06	[Nobel Prize in physics 2024 : John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. From Hopfield and Hinton to AlphaFold: The 2024 Nobel Prize honors the pioneers of deep learning] 2025-Mar, Medecine sciences : M/S DOI:10.1051/medsci/2025036 PMID:40117553	评论	回顾2024年诺贝尔物理学奖得主John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的职业生涯及其在人工神经网络领域的开创性贡献	NA	NA	追溯两位诺贝尔奖得主的科研历程并强调他们对深度学习的先驱性贡献	John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究工作	机器学习	NA	人工神经网络	NA	图像	NA	NA	Hopfield网络	NA	NA
9735	2025-10-06	Deep Learning-Based Blood Abnormalities Detection as a Tool for VEXAS Syndrome Screening 2025-Feb, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14368 PMID:39275905	研究论文	开发基于深度学习的血液异常检测工具用于VEXAS综合征筛查	首次利用深度学习自动检测外周血多形核粒细胞中的异常特征来筛查VEXAS综合征	样本量相对有限（VEXAS患者仅25例），需多中心验证	开发VEXAS综合征的自动化筛查工具	外周血多形核粒细胞图像	数字病理学	血液系统疾病	外周血涂片图像分析	CNN	图像	9514张标注的多形核粒细胞图像，来自64名患者（25例VEXAS，14例骨髓增生异常，25例血细胞减少）	NA	卷积神经网络	AUC, F1-score, 敏感性, 特异性	NA
9736	2025-10-06	Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): A Neuron to Neighbourhood Collaborative Research Program on Executive Dysfunction and Functional Outcomes in Outpatients Seeking Treatment for Addiction 2024-Oct-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.30.24312806 PMID:39252904	研究论文	介绍认知功能障碍在成瘾性疾病中的综合性研究项目，旨在探索执行功能与成瘾治疗结果的关系	采用从神经元到社区的多学科协作研究方法，整合临床、临床前和健康服务研究，应用全人建模和深度学习识别患者亚型	样本量相对有限（目标N=400），研究周期为一年，可能无法完全捕捉长期恢复过程	填补对物质使用障碍中执行功能的理解空白，改善成瘾患者的健康结局	寻求成瘾治疗的18-60岁成年人，啮齿类动物模型	数字病理	成瘾性疾病	重复经颅磁刺激，药理学治疗，血液生物标志物分析，脑回路研究	深度学习，聚类分析	多模态数据（临床、生物标志物、脑成像、行为数据）	目标400名18-60岁寻求成瘾治疗的成年人	NA	NA	NA	NA
9737	2025-10-06	Antiviral Peptide-Generative Pre-Trained Transformer (AVP-GPT): A Deep Learning-Powered Model for Antiviral Peptide Design with High-Throughput Discovery and Exceptional Potency 2024-10-25, Viruses DOI:10.3390/v16111673 PMID:39599788	研究论文	提出一种基于Transformer的深度学习模型AVP-GPT，用于高效设计抗病毒肽	首次将Transformer语言模型与多模态架构结合用于抗病毒肽设计，生成效率比传统方法显著提升	目前主要针对呼吸道病毒验证，尚未扩展到其他病毒类型	开发高效抗病毒肽设计方法以加速抗病毒药物发现	呼吸道合胞病毒(RSV)、甲型流感病毒(INFVA)等呼吸道病毒	自然语言处理	呼吸道病毒感染	深度学习	Transformer	肽序列数据	生成10,000个独特肽序列	NA	GPT, Transformer	困惑度, AUC	GPU系统
9738	2025-10-06	A Review of Artificial Intelligence in Brachytherapy 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398213	综述	本文全面回顾了人工智能在近距离放射治疗中的应用现状与发展前景	系统地将AI在近距离放疗中的应用分为七个主要类别，并按癌症类型或具体任务进行细分，提供了详细的模型、数据规模和结果总结	作为综述文章，主要基于现有文献分析，未开展原始实验研究	探讨人工智能如何优化近距离放射治疗的临床工作流程	近距离放射治疗中的人工智能应用	医学人工智能	癌症治疗	机器学习、深度学习	NA	医学影像、治疗计划数据、临床结果数据	NA	NA	NA	NA	NA
9739	2025-10-06	Protocol for performing deep learning-based fundus fluorescein angiography image analysis with classification and segmentation tasks 2024-09-20, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2024.103134 PMID:38900632	研究论文	提出基于深度学习的眼底荧光血管造影图像分析协议，包含分类和分割任务	开发了从诊断到缺血性视网膜疾病治疗建议的完整流程协议	NA	建立眼底荧光血管造影图像的深度学习分析流程	眼底荧光血管造影图像	计算机视觉	缺血性视网膜疾病	眼底荧光血管造影	深度学习	图像	NA	Python	NA	NA	NA
9740	2025-10-06	Decision support system based on ensemble models in distinguishing epilepsy types 2025-Sep, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110470 PMID:40382997	研究论文	基于集成人工智能模型开发癫痫类型分类决策支持系统	结合多种AI模型构建集成学习系统，并采用SMOTE数据增强和Optuna超参数优化技术	回顾性研究，样本量相对有限（575例患者）	基于EEG结果区分不同类型的癫痫活动	575名癫痫患者的脑电图数据和临床特征	机器学习	癫痫	脑电图(EEG)	MLP, Random Forest, SVM, XGBoost	临床数据和EEG信号	575名患者	Optuna	多层感知器(MLP), 随机森林, 支持向量机, XGBoost	准确率, 召回率, F1分数	NA