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
961	2025-09-09	A Deep Learning-Based Clinical Classification System for the Differential Diagnosis of Hip Prosthesis Failures Using Radiographs: A Multicenter Study 2025-Jun-18, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.24.01601 PMID:40531980	研究论文	开发基于深度学习的临床分类系统Hip-Net，用于髋关节假体失败的多病因鉴别诊断	采用双通道集成4个深度学习模型，并生成空间解析的疾病概率图以提升可解释性	研究仅基于亚洲人群数据，外部泛化性需进一步验证	提高髋关节假体失败的放射学诊断准确性与效率	髋关节假体失败患者	计算机视觉	骨科疾病	深度学习	CNN集成模型	X光影像	1,454名患者的2,908张双视角X光片
962	2025-09-09	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	研究论文	开发自动化深度学习流程用于评估左心室舒张功能	提出包含8个人工智能模型的工作流，基于超过15.5万项研究训练，实现LVDD评估自动化	模型性能在不同医疗中心存在差异（kappa系数0.27-0.52），仍需进一步验证	开发自动化工具以减少左心室舒张功能障碍评估的主观差异性	左心室舒张功能障碍（LVDD）患者	数字病理	心血管疾病	超声心动图，人工智能模型	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（超声心动图）和文本报告	训练集：超过15.5万项研究；验证集：Cedars-Sinai 955例，Stanford 1,572例
963	2025-09-09	Raman spectral unmixing via multimodal time-frequency transformations and deep learning 2025-Apr-21, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.555722 PMID:40797931	研究论文	提出一种结合多模态时频变换和深度学习的光谱解混方法，用于分离混合拉曼光谱中不同组织的信号	首次引入多模态频率和时频变换提取混合光谱特征，并采用注意力U-Net模型进行多模态融合预测	NA	开发拉曼光谱解混技术以提高体内生物检测的准确性	患有骨关节炎的犬类膝关节组织	机器学习	骨关节炎	拉曼光谱	注意力U-net	光谱数据	NA
964	2025-09-09	Quantifying knee-adjacent subcutaneous fat in the entire OAI baseline dataset - Associations with cartilage MRI T2, thickness and pain, independent of BMI 2025-Apr, Osteoarthritis and cartilage IF:7.2Q1 DOI:10.1016/j.joca.2025.01.001 PMID:39864732	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的工具来自动分割膝关节邻近皮下脂肪厚度，并评估其与软骨厚度、MRI T2弛豫时间、膝关节疼痛和肌力的关联，独立于BMI	首次在整个OAI基线数据集中量化膝关节邻近皮下脂肪，并使用深度学习算法自动分割，评估其与多种膝关节骨关节炎相关指标的独立关联	横断面研究设计，无法确定因果关系	开发自动分割工具并评估膝关节邻近皮下脂肪与骨关节炎相关指标的关联	骨关节炎倡议队列的4796名参与者的右膝关节	数字病理学	骨关节炎	3.0T磁共振成像，深度学习算法	深度学习	MRI图像	4796名OAI队列参与者的右膝关节MRI图像
965	2025-09-09	Deep learning modelling of structural brain MRI in chronic head and neck pain after mild traumatic brain injury 2025-Mar-12, Pain IF:5.9Q1 DOI:10.1097/j.pain.0000000000003587 PMID:40084983	研究论文	本研究利用深度学习模型分析轻度创伤性脑损伤后早期脑部MRI结构数据，以预测慢性头颈部疼痛的发生风险	首次使用预训练的3D ResNet-18深度学习模型对伤后72小时内的脑部结构MRI进行早期预测分类，识别高风险个体	模型平均准确率仅0.59，AUC仅0.56，性能有待提升，样本量有限（128例）	开发基于早期脑部MRI的预测模型，识别mTBI后慢性疼痛高风险患者	227名车辆碰撞后轻度创伤性脑损伤患者，其中128例提供伤后72小时内MRI数据	医学影像分析	创伤性脑损伤	T1加权磁共振成像	3D ResNet-18	三维脑部MRI图像	128例患者伤后72小时内的脑部MRI扫描数据
966	2025-09-09	DCT-UNet: a UNet architecture for diffuse correlation tomography 2025-Mar-10, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.544401 PMID:40798593	研究论文	提出一种基于UNet架构的深度学习模型DCT-UNet，用于解决漫射相关断层成像中的血流指数重建问题	首次将深度学习框架应用于DCT图像重建，采用可变形卷积、门控单元和组聚合桥模块等创新结构，有效克服传统方法的病态问题	研究为初步尝试，主要基于计算机模拟和体模实验，尚未进行大规模临床验证	开发一种准确且鲁棒的DCT血流成像重建方法	组织血流成像	医学影像处理	NA	漫射相关断层成像(DCT)	UNet架构的卷积神经网络	光学信号和血流断层图像	多种血流异常配置的计算机模拟和体模实验
967	2025-09-09	Automated lensless blood sample identification through scattering media using deep learning architectures 2025-Feb-10, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.546326 PMID:40797768	研究论文	提出一种基于深度学习与无透镜成像技术的便携式系统，用于通过散射介质非侵入式自动识别涂片全血样本中的红细胞类型	首次将无透镜设备与深度学习结合，实现在不同厚度散射介质下对血样的非侵入式高精度分类，并验证了系统对散射层厚度变化的鲁棒性	实验仅在控制条件下验证，未涉及临床多样本验证；散射层厚度变化范围仍有限	开发非侵入式自动血样识别系统，突破传统显微成像对散射介质的限制	涂片全血样本中的红细胞	计算机视觉	NA	局部二值模式（LBP）变换，激光二极管成像	CNN（包括AlexNet、VGG-16、SqueezeNet），PCA+SVM	图像	实验设置中全血样本置于不同厚度散射层间（具体数量未明确说明）
968	2025-09-09	A deep learning and digital archaeology approach for mosquito repellent discovery 2025-Jan-22, Chemical senses IF:2.8Q2 DOI:10.1093/chemse/bjaf021 PMID:40598906	研究论文	提出一种结合深度学习和数字考古学方法的高通量筛选技术，用于发现新型驱蚊分子	首次将图神经网络(GNN)应用于驱蚊剂发现，并利用历史数据数字化构建大规模训练集	NA	开发高效计算筛选方法以发现新型驱蚊分子，解决虫媒疾病防控问题	蚊子驱避剂分子、多种病媒昆虫及人类志愿者	机器学习	虫媒传染病	图神经网络(GNN)、化学信息学模型、行为学实验、触角叶神经记录	GNN (图神经网络)	分子结构数据、驱避性测量数据、神经响应数据	约19,000个驱避性测量数据点，317个候选分子测试，多种病媒昆虫和人类志愿者试验
969	2025-09-09	Changes in Self-Directed Learning Among Doctor of Physical Therapy Students Across Didactic Curriculum: A Mixed-Methods Analysis 2025-Jan-07, Journal, physical therapy education DOI:10.1097/JTE.0000000000000382 PMID:39763033	研究论文	本研究采用混合方法分析物理治疗博士（DPT）学生在教学课程中自我导向学习（SDL）的变化	首次在DPT教育中追踪SDL的纵向变化，并将定量数据与定性主题结合，验证Master Adaptive Learning框架的适用性	样本量有限（50人定量，14人定性），且仅来自单一中西部DPT项目，结果可能缺乏普适性	探究传统DPT课程中学生自我导向学习能力的变化轨迹	物理治疗博士（DPT）学生	教育研究	NA	混合研究方法（Motivated Strategies of Learning Questionnaire问卷和Short Grit量表定量测量，焦点小组访谈定性分析）	NA	问卷数据、访谈文本	50名学生参与定量部分，14名学生参与定性部分
970	2025-09-09	ASAS-NANP symposium: mathematical modeling in animal nutrition: synthetic database generation for non-normal multivariate distributions: a rank-based method with application to ruminant methane emissions 2025-Jan-04, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skaf136 PMID:40319357	研究论文	提出一种基于秩的方法生成非正态多元分布的合成数据库，用于反刍动物甲烷排放预测	开发了一种新的基于秩的合成数据生成方法，在保持变量相关性和分布矩方面优于copula方法	可能在合成数据库的子集中引入未知的人工关系	解决动物科学中数据稀缺问题，提高预测模型的准确性和可靠性	反刍动物甲烷排放数据	机器学习	NA	合成数据生成，随机森林回归，多元线性回归	RF, LM	数值数据	生成两个合成数据库（正态和非正态分布）
971	2025-09-09	DeepLigType: Predicting Ligand Types of Protein-Ligand Binding Sites Using a Deep Learning Model 2025 Jan-Feb, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBB.2024.3493820 PMID:39509302	研究论文	提出DeepLigType深度学习模型，用于预测蛋白质-配体结合位点的配体类型	首次使用CBAM-ResNet深度学习架构对配体类型进行五分类预测，并创建了新颖的LigType5数据集	仅针对五种特定配体类型进行分类，未涵盖所有可能的配体类别	开发计算方法来预测蛋白质结合位点的配体类型，以辅助药物发现	蛋白质-配体结合位点及其对应的配体类型	生物信息学	NA	深度学习，卷积注意力模块	CBAM-ResNet	蛋白质结构数据	基于PDBbind和scPDB数据集构建的LigType5数据集
972	2025-09-09	Automatic analysis of three-dimensional cardiac tagged magnetic resonance images using neural networks trained on synthetic data 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101869 PMID:40021091	研究论文	提出一种基于神经网络和合成数据训练的深度学习方法，用于自动分析三维心脏标记磁共振图像中的位移	首次开发专门针对三维心脏标记MR图像位移分析的深度学习网络，并使用合成数据进行训练	NA	开发快速准确的三维心脏运动量化分析方法	左心室运动位移和应变测量	医学图像分析	心血管疾病	磁共振成像	神经网络	三维图像	合成数据集、外部验证人类数据集和猪体内研究数据
973	2025-09-09	Characteristics of left ventricular dysfunction in repaired tetralogy of Fallot: A multi-institutional deep learning analysis of regional strain and dyssynchrony 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101886 PMID:40122390	研究论文	使用深度学习算法分析修复性法洛四联症患者左心室功能障碍的区域应变和不同步模式	首次应用全自动深度学习合成应变（DLSS）算法对多中心rTOF患者队列进行左心室区域应变和不同步的自动化测量与聚类分析	回顾性研究设计，样本量相对有限（198例患者），需多中心验证	表征修复性法洛四联症患者左心室功能障碍的特征模式	修复性法洛四联症患者（198例）和健康对照（21例）	数字病理	心血管疾病	心血管磁共振成像（CMR），稳态自由进动电影MRI（SSFP）	深度学习算法（DLSS）	医学影像	198例rTOF患者和21例健康对照
974	2025-09-09	Automatic flow planning for fetal cardiovascular magnetic resonance imaging 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101888 PMID:40180124	研究论文	开发基于深度学习的胎儿心血管磁共振成像自动流规划系统OWL，实现实时二维相位对比血流成像	首次实现胎儿心血管磁共振的实时自动规划，通过两级深度学习网络定位胎儿身体和心脏关键点	前瞻性案例中仅6/7成功实施，规划质量略低于手动规划（2.73/4 vs 3.0/4）	通过自动化技术扩大胎儿血流成像的可及性，减少对专业中心的依赖	胎儿（孕周36+3-39+3周）	医学影像分析	胎儿心血管疾病	二维相位对比血流成像，心血管磁共振（CMR）	深度学习网络	磁共振影像	训练数据：167个胎儿数据集（身体定位）+71个（心脏标志点检测）；测试数据：10个回顾性数据集+7个前瞻性胎儿样本
975	2025-09-09	The Potential Diagnostic Application of Artificial Intelligence in Breast Cancer 2025, Current pharmaceutical design IF:2.6Q2 DOI:10.2174/0113816128369168250311172823 PMID:40207818	综述	本文探讨人工智能在乳腺癌病理学中的潜在诊断应用，包括风险评估、早期检测及影像数据分析	AI平台可预测乳腺癌风险并在临床诊断前三年前识别肿瘤，深度学习技术达到与放射科专家相当的准确性	需要高质量数据集并解决临床工作流程整合的挑战	提升乳腺癌诊断和治疗策略	乳腺癌患者及病理学数据	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN	组织病理学和乳腺X线影像数据	NA
976	2025-09-09	Cine cardiac magnetic resonance segmentation using temporal-spatial adaptation of prompt-enabled segment-anything-model: a feasibility study 2025, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101909 PMID:40350082	研究论文	提出一种基于Segment Anything Model (SAM)的时序空间自适应方法，用于心脏电影磁共振图像分割	首次将基础分割模型SAM适配于心脏电影CMR分割，引入时序空间注意力机制和文本/框提示功能	NA	开发具有高泛化性能的心脏电影磁共振图像自动分割方法	心脏电影磁共振图像	医学图像分析	心血管疾病	深度学习，磁共振成像	Segment Anything Model (SAM) with temporal-spatial attention	医学图像	公共测试数据集136例，内部数据集93例（主动脉狭窄40例，HFpEF 53例）
977	2025-09-09	Decoding the Variable Velocity of Lower-Limb Stepping Movements From EEG 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3603635 PMID:40875414	研究论文	本研究通过脑电图解码健康参与者下肢步进运动的三维速度，比较线性回归和深度学习方法的性能	首次使用CNN-LSTM深度学习框架解码真实步行任务中下肢运动的三维速度，并发现皮层同步模式随运动情境变化	样本量较小（仅9名健康参与者），结果可能无法推广到患者群体	开发脑机接口控制的外骨骼用于神经康复，通过EEG准确解码下肢运动	健康人类参与者的下肢步进运动	脑机接口	NA	脑电图（EEG）记录和分析	CNN和LSTM结合的深度学习框架，以及线性回归（LR）	脑电信号（EEG）	9名健康参与者（分为两组：G1有5人，G2有4人）
978	2025-09-09	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	研究伽马波段双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口分类性能的增强作用	首次将伽马波段双耳节拍作为低成本、非侵入性神经调控方法应用于P300-BCI性能优化，并发现非周期性参数变化与BCI性能改善显著相关	研究仅涉及30名健康参与者，未在临床患者群体中验证效果	探索双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口性能的优化作用	健康人类参与者	脑机接口	NA	脑电图(EEG)、不规则重采样自动频谱分析(IRASA)	机器学习分类器和深度学习模型	脑电信号	30名健康参与者
979	2025-09-09	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	提出一种新型物理信息贝叶斯融合后处理器，用于提升基于表面肌电信号的步态相位识别性能	首次将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，抑制非生理性过渡并促进自然步态进展	NA	提升下肢假肢和外骨骼的肌电控制安全性、可靠性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号(sEMG)与步态周期五相位	生物医学信号处理	运动功能障碍	表面肌电信号采集与处理	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	时间序列信号	40名受试者的SIAT-LLMD数据集
980	2025-09-09	Hyperspectral anomaly detection leveraging spatial attention and right-shifted spectral energy 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0330640 PMID:40906778	研究论文	提出一种基于图注意力网络和β小波图神经网络的高光谱图像异常检测新算法	结合空间注意力机制和右移光谱能量特征，首次将β小波作为局部带通滤波器用于光谱异常检测，无需拉普拉斯矩阵分解	NA	提升高光谱图像异常检测的精度和效率	高光谱图像像素	计算机视觉	NA	图神经网络，小波分析，KNN	GAN-BWGNN	高光谱图像	6个真实高光谱数据集和1个模拟数据集