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
1021	2025-07-03	Near-term prediction of sustained ventricular arrhythmias applying artificial intelligence to single-lead ambulatory electrocardiogram 2025-Jun-02, European heart journal IF:37.6Q1 DOI:10.1093/eurheartj/ehaf073 PMID:40157386	研究论文	利用深度学习模型通过单导联动态心电图预测短期内持续室性心律失常的风险	开发了一种新型深度学习模型，能够通过单导联动态心电图准确识别短期内室性心律失常风险，并揭示了早期去极化模式作为潜在预测因子	研究为回顾性设计，可能受到数据选择偏差的影响	开发一种能够准确预测短期内持续室性心律失常的AI模型	247254份来自六个国家的14天动态心电图记录	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	心电图数据	247254份动态心电图记录（开发集183177份，内部验证集43580份，外部验证集20497份）
1022	2025-07-03	Deep learning-driven imaging of cell division and cell growth across an entire eukaryotic life cycle 2025-Jun-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E25-01-0009 PMID:40327364	研究论文	本文介绍了一种结合微流控培养、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细胞追踪算法FIEST，用于直接和连续研究真核微生物的完整生命周期	提出了一种新的细胞追踪算法FIEST，能够连续研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的定量成像	研究仅针对特定微生物，可能不适用于所有真核微生物	研究真核微生物的完整生命周期，包括细胞分裂和生长的动态过程	真核微生物的生命周期	计算机视觉	NA	微流控培养、深度学习视频帧插值	深度学习	图像	三个有性繁殖世代的微生物
1023	2025-07-03	A Data-Centric Approach to Deep Learning for Brain Metastasis Analysis at MRI 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.242416 PMID:40552999	研究论文	本研究开发了一种基于数据中心的深度学习方法，用于MRI中脑转移瘤的检测、分割和纵向追踪	采用数据中心的方法改进深度学习模型，提高了对小病灶的检测能力并增强了模型的泛化性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏差	开发一个可泛化的深度学习系统，用于MRI中各种大小脑转移瘤的检测、分割和追踪	脑转移瘤患者和非脑转移瘤癌症患者的MRI扫描数据	数字病理	脑转移瘤	MRI	改进的nnU-Net框架	MRI图像	1623名患者的1985次扫描，包含5552个脑转移瘤
1024	2025-07-03	Spatiotemporal predictions of toxic urban plumes using deep learning 2025-Jun, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf198 PMID:40583909	研究论文	本文提出了一种名为ST-GasNet的深度学习模型，用于快速预测城市中有毒烟羽的时空演变	ST-GasNet模型受烟羽扩散数学方程的启发，能够从有限的时间序列数据中学习时空依赖性，并在测试数据上达到至少90%的预测准确率	模型依赖于高分辨率大涡模拟模型生成的数据，可能在实际应用中受到数据获取的限制	开发一种快速预测城市有毒烟羽时空演变的替代方法，以应对紧急响应情况	城市中有毒烟羽的时空演变	机器学习	NA	深度学习	ST-GasNet	时间序列数据	由高分辨率大涡模拟模型生成的地面有毒烟羽时间序列数据
1025	2025-07-03	Human Embryo Quality Assessment with Deep Learning Models 2025-Jun, Journal of obstetrics and gynaecology of India DOI:10.1007/s13224-025-02109-5 PMID:40584797	研究论文	本研究探讨了深度学习模型在人类胚胎质量评估中的应用，旨在通过客观和可重复的评估提高辅助生殖技术的成功率	首次将深度学习模型（特别是EfficientNetV2）应用于胚胎质量评估，实现了高准确性和一致性，超越了传统主观视觉评估方法	研究仅使用了来自单一医院的数据集，可能影响模型的泛化能力	开发一种客观、可重复的胚胎质量评估方法，以提高辅助生殖技术的成功率	人类胚胎图像	计算机视觉	生殖健康	深度学习	CNN（包括VGG-19、ResNet-50、InceptionV3和EfficientNetV2）	图像	来自胡志明市Hung Vuong医院的数据集（具体样本数量未提及）
1026	2025-07-03	Racial disparities in continuous glucose monitoring-based 60-min glucose predictions among people with type 1 diabetes 2025-Jun, PLOS digital health DOI:10.1371/journal.pdig.0000918 PMID:40587474	研究论文	本研究评估了基于连续血糖监测（CGM）的60分钟血糖预测模型在白人和黑人1型糖尿病患者中的算法公平性	揭示了训练数据种族比例对模型性能的影响，并展示了迁移学习在减少预测偏差方面的潜在价值	样本量相对较小（共205名参与者），且仅比较了白人和黑人两个种族群体	评估糖尿病技术中机器学习模型的算法公平性	1型糖尿病患者	机器学习	糖尿病	连续血糖监测（CGM）	LSTM	时间序列数据	205名参与者（101名白人和104名黑人）
1027	2025-07-03	Deep operator network models for predicting post-burn contraction 2025-May-19, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106558 PMID:40592205	研究论文	本研究探讨了使用深度算子网络作为有限元模拟的替代模型，用于预测烧伤后伤口收缩	首次将深度算子网络应用于烧伤后伤口收缩的预测，通过结合初始伤口形状信息和应用正弦增强来强化边界条件	研究仅基于三种初始伤口形状进行训练，可能限制了模型的泛化能力	开发一种快速准确的预测烧伤后伤口收缩的方法，以辅助医疗治疗规划	烧伤后伤口收缩的预测	机器学习	烧伤	深度算子网络	神经算子	模拟数据	基于三种初始伤口形状的训练集和测试集
1028	2025-07-03	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	研究论文	介绍了一个用于中国空间站多动物行为分析的姿态估计与跟踪数据集	提出了首个多任务、专家验证的复杂场景下多动物行为分析数据集，并提供了深度学习模型的评估代码	太空动物图像数据有限，且缺乏公开可用的带真实标注的数据集	推动太空动物行为分析领域AI技术的创新	模型生物如秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	多种模型生物（秀丽隐杆线虫、果蝇和斑马鱼）
1029	2025-07-03	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-May-08, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2024.11341 PMID:39829118	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多尺度补丁残差网络（MPR），用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	结合CNN和多尺度生成对抗网络，利用健康样本学习正常骨骼分布，减少对标记骨折数据的依赖	标记的儿童肱骨髁上骨折样本稀缺且难以获取	自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	儿童肱骨髁上骨折	数字病理学	骨折	深度学习	CNN, GAN	医学影像	来自两家不同医院的数据集，应用了数据增强技术
1030	2025-07-03	iGTP: learning interpretable cellular embedding for inferring biological mechanisms underlying single-cell transcriptomics 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf296 PMID:40551620	研究论文	本文提出了一种名为iGTP的新型可解释生成转录程序框架，用于从单细胞转录组数据中推断生物学机制	iGTP框架能够建模转录程序空间和蛋白质-蛋白质相互作用的重要性，提供生物意义明确的潜在空间表示	NA	开发可解释的深度学习模型，用于从单细胞转录组数据中推断生物学机制	单细胞转录组数据	生物信息学	NA	单细胞转录组测序	变分自编码器(VAE), 图神经网络(GNN), 潜在扩散模型	基因表达数据	NA
1031	2025-07-03	Artificial Intelligence Tools in Dentistry: A Systematic Review on Their Application and Outcomes 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.85062 PMID:40585609	系统综述	本文系统综述了人工智能在牙科中的应用及其效果	深入探讨了AI在牙科诊断准确性、治疗规划和操作效率方面的具体影响	仅涵盖了2019年至2024年的文献，可能未包含最新的研究进展	研究人工智能技术在牙科实践中的整合及其效果	牙科领域的AI应用	数字病理	牙科疾病	深度学习	NA	图像	39篇全文文章，初始342篇文章
1032	2025-07-03	Establishment and Reliability of an Automatic Measurement Method of Pectus Excavatum Indices Using a Deep Learning Model 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.84976 PMID:40585612	研究论文	本研究通过比较基于U-Net的自动分割与手动测量，评估了漏斗胸（PE）指数评估的一致性和准确性，旨在减少观察者间的变异并标准化PE严重性评估的临床工作流程	利用U-Net架构开发自动测量模型，显著减少观察者依赖性变异，提高临床工作效率	需要多中心验证以支持更广泛的放射学应用	评估漏斗胸指数评估的一致性和准确性，减少观察者间的变异并标准化临床工作流程	漏斗胸（PE）患者	数字病理	漏斗胸	深度学习	U-Net	CT扫描图像	550例胸部CT扫描（来自94名患者）用于训练，164例独立扫描用于验证
1033	2025-07-03	Predicting the hypoxic volume of head and neck tumors from fluorodeoxyglucose positron emission tomography images using artificial intelligence 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100769 PMID:40584457	研究论文	使用人工智能从氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描图像预测头颈部肿瘤的缺氧体积	提出了一种基于生成对抗网络的AI模型，能够从常规获取的18F-FDG PET图像合成类似18F-FMISO的图像，以预测肿瘤或转移淋巴结的缺氧体积	需要在更大的机构和多机构队列中进行测试以确立普适性	预测头颈部肿瘤的缺氧体积，以辅助放疗剂量选择	头颈部癌患者	数字病理	头颈部肿瘤	18F-FDG PET/CT和18F-FMISO动态PET/CT	基于pix2pix架构的生成对抗网络	图像	134名头颈部癌患者（训练=84，验证=13，测试=21，额外测试=16）
1034	2025-07-03	PhysioEx: a new Python library for explainable sleep staging through deep learning 2025-Feb-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adaf73 PMID:39874654	研究论文	介绍了一个名为PhysioEx的Python库，用于通过深度学习和可解释AI进行睡眠分期分析	PhysioEx是一个新颖的Python库，结合了深度学习和可解释AI技术，提供了标准化的睡眠分期分析流程，并支持多种配置和自定义数据集	未明确提及具体限制，但可能依赖于特定数据集（如Sleep Heart Health Study数据集）的预训练模型	开发一个标准化且易于访问的平台，用于睡眠分期分析，结合深度学习和可解释AI技术	睡眠分期的生理信号数据	机器学习	睡眠障碍	深度学习（DL）、可解释AI（XAI）	预训练模型（具体类型未明确提及）	生理信号数据（如EEG、EOG、EMG）	基于Sleep Heart Health Study数据集的预训练模型，具体样本量未提及
1035	2025-07-03	A two-branch framework for blood pressure estimation using photoplethysmography signals with deep learning and clinical prior physiological knowledge 2025-Feb-07, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adae50 PMID:39854841	研究论文	提出了一种结合深度学习和临床先验知识的双分支框架，用于通过光电容积描记（PPG）信号无袖带估计血压	结合深度学习和临床先验知识，考虑不同时间段（早晨、下午和晚上）的血压变化，构建特定的收缩压和舒张压估计模型	NA	开发一种准确可靠的无创血压监测技术，适用于连续健康监测和心血管疾病预防	光电容积描记（PPG）信号	数字病理	心血管疾病	PPG信号处理	MobileViTv2, Vgg19	信号数据	人类静息状态PPG和血压数据集（HRSD）和MIMIC-IV数据集
1036	2025-07-03	ECG signal generation using feature disentanglement auto-encoder 2025-Jan-30, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adab4f PMID:39820006	研究论文	提出一种特征解缠自动编码器（FDAE）用于生成心电图（ECG）信号，以解决罕见类别样本生成困难的问题	设计了一种新型的自动编码器结构，通过对比学习框架解缠ECG数据中的生成因子，并引入分类器和判别器提升生成信号的真实性	未明确提及模型在更复杂或噪声更大的ECG数据上的表现	提升ECG信号生成能力，特别是针对罕见心脏事件的样本生成	心电图（ECG）信号	机器学习	心血管疾病	对比学习、特征解缠	自动编码器（FDAE）	ECG信号数据	MIT-BIH心律失常数据库和Icentia11K数据集
1037	2025-07-03	A systematic review of automated prediction of sudden cardiac death using ECG signals 2025-Jan-23, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad9ce5 PMID:39657316	综述	本文系统回顾了2011至2023年间利用ECG信号自动预测心源性猝死（SCD）的研究进展	全面分析了机器学习和深度学习模型在SCD预测中的应用，并指出当前技术的局限性和未来研究方向	大多数预测模型基于小规模数据库，且主要依赖ECG和HRV信号，忽略了其他生理信号的潜在贡献	探索自动预测心源性猝死的方法，以提高预测准确性和实时临床应用可能性	心源性猝死（SCD）患者	机器学习	心血管疾病	ECG和HRV信号分析	K近邻、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、卷积神经网络	ECG信号	使用公开数据库如MIT-BIH SCD Holter和Normal Sinus Rhythm，包含大量24小时SCD患者记录
1038	2025-07-03	Deep learning generalization for diabetic retinopathy staging from fundus images 2025-Jan-22, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ada86a PMID:39788077	research paper	本文提出了一种名为DRStageNet的深度学习模型，用于从眼底图像中准确分期糖尿病视网膜病变，并解决模型在不同目标域中的泛化问题	使用六个公共和独立数据集，结合多源域微调策略，显著提升了模型在目标域中的泛化性能	错误分析显示60%的错误源于标签错误，表明数据标注质量可能影响模型性能	开发一个能够准确分期糖尿病视网膜病变并具有良好泛化能力的深度学习模型	糖尿病视网膜病变患者的眼底图像	digital pathology	diabetic retinopathy	deep learning	ViT	image	91,984张眼底图像
1039	2025-07-03	Computer vision analysis of luteal color Doppler ultrasonography for early and automated pregnancy diagnosis in Bos taurus beef cows 2025-Jan-04, Journal of animal science IF:2.7Q1 DOI:10.1093/jas/skaf166 PMID:40355396	研究论文	本研究评估了应用监督深度学习算法在肉牛中使用黄体彩色多普勒超声进行早期和实时妊娠诊断的适用性	首次将深度学习算法应用于黄体彩色多普勒超声图像，实现比行业标准方法更早的妊娠诊断	研究仅基于390头牛的样本，可能需要更大样本量验证模型的泛化能力	开发早期和自动化的牛妊娠诊断方法	肉牛（Bos taurus beef cows）	计算机视觉	NA	彩色多普勒超声	CNN（VGG19, Xception, ResNet50）	超声视频	390头母牛，提取20546帧有效图像（D20:10533帧，D22:10413帧）
1040	2025-07-03	Donor-specific digital twin for living donor liver transplant recovery 2025, Biology methods & protocols IF:2.5Q3 DOI:10.1093/biomethods/bpaf037 PMID:40486178	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的个性化数字孪生模型，用于预测活体肝移植供体的肝脏恢复轨迹	结合基因表达数据和数学模型，开发了可解释的个性化数字孪生模型，用于预测供体特异性恢复轨迹	样本量较小（12名供体），需要更大规模的验证	提高活体肝移植手术的安全性和供体恢复效果	活体肝移植供体的肝脏恢复过程	数字病理学	肝脏疾病	基因表达分析，深度学习	数字孪生模型，微分方程模型	基因表达数据	12名供体，跟踪一年