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
1061	2025-07-04	Neural networks to estimate multiple sclerosis disability and predict progression using routinely collected healthcare data 2025-Jul-03, Multiple sclerosis (Houndmills, Basingstoke, England) DOI:10.1177/13524585251347513 PMID:40607660	研究论文	本研究使用常规收集的医疗数据，通过神经网络算法估计多发性硬化症（MS）相关残疾并预测其进展	利用深度学习方法和混合模型（结合生存分析与神经网络预测）来估计和预测MS相关残疾，填补了行政数据集中EDSS不可用的空白	研究仅基于意大利坎帕尼亚地区的行政数据，可能限制了结果的普适性	利用常规医疗数据改进MS的监测、医疗规划和决策制定	多发性硬化症（MS）患者	机器学习	多发性硬化症	深度学习	神经网络与混合模型	行政医疗数据	2015-2021年意大利坎帕尼亚地区的MS患者数据
1062	2025-07-04	Developing Nationwide Estimates of Built Environment Quality Characteristics Using Street-View Imagery and Computer Vision 2025-Jul-03, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.5c00966 PMID:40607680	research paper	利用计算机视觉和街景图像评估美国城市建成环境质量特征	首次利用计算机视觉和街景图像在全国范围内评估建成环境质量，并明确处理了社会人口和时间偏差	对西班牙裔/拉丁裔和夏威夷原住民或太平洋岛民群体的准确性较低，季节性偏差调整不完全	评估建成环境质量特征以支持流行病学研究、城市规划策略和公共卫生干预	美国所有城市的建成环境质量	computer vision	NA	deep learning	CNN	image	72,516份调查问卷，覆盖1.2亿个街景位置
1063	2025-07-04	Deep Learning Discovers New Morphological Features while Predicting Genetic Alterations from Histopathology of Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul-03, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0691 PMID:40607934	research paper	该研究利用深度学习从甲状腺乳头状癌的组织病理学切片中预测基因变异，并发现新的形态学特征	使用Vision Transformer模型从常规组织病理学切片中预测基因变异，并识别出与基因变化相关的新形态学标准	研究为回顾性设计，需要进一步前瞻性验证	探索AI在预测甲状腺乳头状癌基因变异中的应用	甲状腺乳头状癌患者	digital pathology	thyroid cancer	AI-based histopathology analysis	Vision Transformer	image	662例（TCGA队列496例，Mainz队列166例）
1064	2025-07-04	Development of a deep learning-based automated diagnostic system (DLADS) for classifying mammographic lesions - a first large-scale multi-institutional clinical trial in Japan 2025-Jul-03, Breast cancer (Tokyo, Japan) DOI:10.1007/s12282-025-01741-3 PMID:40608200	research paper	开发了一个基于深度学习的自动化诊断系统（DLADS），用于分类乳腺X线摄影病变，并在日本进行了首次大规模多机构临床试验	首次为日本女性建立了乳腺X线摄影AI-CADx系统，并在大规模多机构临床试验中验证了其有效性	研究为回顾性设计，前瞻性研究尚未完成	建立并验证一个针对日本女性的乳腺X线摄影AI-CADx系统	日本女性的乳腺X线摄影图像	digital pathology	breast cancer	AI-CADx	SE-ResNet	image	20,638张乳腺X线摄影图像，来自11,450名日本女性
1065	2025-07-04	Dual-Mode Temperature-Pressure MXene Sensor for Enhanced Firefighter Safety and Deep Learning-Enhanced Smart Gloves 2025-Jul-02, ACS applied materials & interfaces IF:8.3Q1 DOI:10.1021/acsami.5c09442 PMID:40552641	研究论文	本研究开发了一种基于MXene的双模温度-压力传感器，用于增强消防员安全及深度学习增强的智能手套	利用MXene的优异热电性能、金属般导电性和阻燃性，结合柔性防火聚酰亚胺基底，开发出能同时准确检测温度和压力的多功能传感器	未明确提及样本量或具体应用场景中的长期稳定性测试	开发多功能可穿戴传感器，用于实时监测消防员健康状况及环境参数	消防员及其工作环境	机器学习	NA	深度学习算法	NA	传感器数据（温度、压力）	NA
1066	2025-07-04	Hybrid Transformer for Early Alzheimer's Detection: Integration of Handwriting-Based 2D Images and 1D Signal Features 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3585379 PMID:40601463	研究论文	提出了一种新型混合Transformer模型，用于通过手写数据早期检测阿尔茨海默病	首次将手写2D图像与1D动态信号特征结合，并应用Transformer模型进行阿尔茨海默病检测	仅在一个数据集(DARWIN)上进行了验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发更准确的阿尔茨海默病早期检测方法	阿尔茨海默病患者的手写数据	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	混合Transformer	图像和信号数据	DARWIN数据集中的Task 8('L' writing)样本
1067	2025-07-04	In Vivo Laparoscopic Image De-smoking Dataset, Evaluation, and Beyond 2025-Jul-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3584641 PMID:40601460	research paper	本文介绍了一种新颖的配对数据集，用于去除腹腔镜手术中的烟雾，并评估了现有去烟雾方法的有效性	提出了首个包含真实烟雾和烟雾自由手术场景的配对数据集，并开发了一种鲁棒的运动跟踪技术以补偿患者的不自主运动	现有去烟雾方法主要基于合成数据集和非参考图像增强指标，未能完全捕捉体内手术场景的复杂性	开发有效的算法去除腹腔镜手术中的烟雾	腹腔镜手术中的烟雾去除	digital pathology	prostate cancer	motion-tracking technique	NA	image	2000 smoky-to-smoke-free image pairs from 41 video sequences of 132 laparoscopic prostatectomy recordings, and 1000 image pairs from 68 video sequences of 45 cholecystectomy recordings
1068	2025-07-04	A novel few-shot learning framework for supervised diffeomorphic image registration network 2025-Jul-02, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3585199 PMID:40601459	研究论文	提出了一种新颖的小样本学习框架，用于监督微分同胚图像配准网络	通过随机微分同胚生成器（RDG）生成一系列微分同胚，仅需少量图像数据即可生成训练标签，有效解决了监督网络中物理网格折叠和标记训练数据稀缺的问题	未提及该方法在更广泛数据集上的泛化能力	解决医学图像配准中实时性需求和标记数据稀缺的问题	医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	监督小样本学习网络	图像	理论上仅需一张图像数据
1069	2025-07-04	Development of a tongue image-based machine learning tool for the diagnosis of colorectal cancer: a prospective multicentre clinical cohort study 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3585552 PMID:40601462	研究论文	开发了一种基于舌像的机器学习工具，用于辅助结直肠癌的诊断	结合传统舌诊与现代机器学习，利用创新的图像分割技术和特征提取方法，开发了一种非侵入性、经济高效的结直肠癌筛查工具	需要进一步的外部验证以确认其广泛适用性	开发一种辅助结直肠癌诊断的非侵入性工具	结直肠癌患者和非结直肠癌参与者的舌像	数字病理	结直肠癌	图像分割（SAM与Grounding DINO）、特征提取（手工特征与深度学习特征）	Swin-Transformer	图像	1,389张结直肠癌患者舌像和1,543张非结直肠癌参与者舌像（内部验证），119名结直肠癌患者和221名非结直肠癌参与者（外部验证）
1070	2025-07-04	An EEG-based seizure prediction model encoding brain network temporal dynamics 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584861 PMID:40601467	研究论文	本文提出了一种基于EEG的癫痫发作预测模型，通过编码脑网络的时间动态来提高预测性能	结合脑网络生理先验与深度学习进行EEG表征学习，提出了一种全新的癫痫发作预测策略	NA	提高癫痫发作预测的准确性和可靠性	癫痫患者的EEG数据	生物医学工程	癫痫	EEG	VAE (变分自编码器)	EEG信号	两个公开可用的EEG数据集和一个临床头皮EEG数据集
1071	2025-07-04	Robust Multi-contrast MRI Medical Image Translation via Knowledge Distillation and Adversarial Attack 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584721 PMID:40601468	研究论文	提出了一种结合知识蒸馏和对抗攻击的鲁棒多对比MRI医学图像翻译框架	通过设计教师模块作为配准网络以更好地学习噪声分布，并引入对抗攻击模块增强模型鲁棒性	未提及在临床环境中的实际应用效果验证	提升多对比MRI医学图像翻译的质量和鲁棒性	MRI医学图像	数字病理	NA	知识蒸馏、对抗攻击	GAN	医学图像	两个公开MRI数据集
1072	2025-07-04	Evaluation of Small-Molecule Binding Site Prediction Methods on Membrane-Embedded Protein Interfaces 2025-Jul-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00336 PMID:40601846	研究论文	评估小分子结合位点预测方法在膜嵌入蛋白界面的性能	首次系统评估了多种计算方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	所有方法在膜蛋白数据上的平均DCC和DVO值均低于可溶性蛋白数据集	评估计算预测方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	GPCR和离子通道配体复合物	计算生物学	NA	几何基方法(Fpocket, ConCavity)、能量探针法(FTSite)、机器学习方法(P2Rank, GRaSP)、深度学习方法(PUResNet, DeepPocket, PUResNetV2.0)	机器学习、深度学习	蛋白质结构数据	GPCR和离子通道配体复合物数据集(具体数量未提及)
1073	2025-07-04	Facial Emotion Recognition of 16 Distinct Emotions From Smartphone Videos: Comparative Study of Machine Learning and Human Performance 2025-Jul-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/68942 PMID:40601921	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动面部情绪识别模型，用于从智能手机视频中识别16种不同的情绪，并与人类表现进行比较	引入了包含16种治疗相关情绪的新型STREs WoZ数据集，并比较了机器学习模型与人类观察者在情绪识别任务中的表现	需要进一步研究以提高自动情绪识别模型在心理治疗应用中的实际使用性能	开发用于二元和多元情绪分类任务的自动面部情绪识别模型，并验证其性能	63名个体在非约束实验室环境中通过智能手机前置摄像头录制的14,412个面部视频	计算机视觉	NA	Facial Action Coding System, ResNet50, RNN-based architectures	RNN-convolution, RNN-attention, RNN-average	视频	14,412个面部视频（来自63名个体），测试集包含3,018个视频
1074	2025-07-04	Differential Diagnosis of Papillary Thyroid Carcinoma and Nodular Goiter With Papillary Hyperplasia Using Hyperspectral Imaging Technology 2025-Jul-02, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500200 PMID:40603107	研究论文	本研究利用高光谱成像技术结合深度学习，区分甲状腺乳头状癌和结节性甲状腺肿伴乳头状增生	首次将高光谱成像技术与带自注意力机制的一维卷积神经网络结合，用于区分PTC和NGPH	样本量相对较小（43例PTC和39例NGPH）	开发一种能够准确区分甲状腺乳头状癌和结节性甲状腺肿伴乳头状增生的方法	甲状腺乳头状癌(PTC)和结节性甲状腺肿伴乳头状增生(NGPH)的病理样本	数字病理	甲状腺癌	高光谱成像(HSI)	一维CNN带自注意力机制	高光谱图像	82例样本（43例PTC，39例NGPH）
1075	2025-07-04	Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul-02, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00679-1 PMID:40603582	研究论文	提出了一种名为MAARS的多模态AI方法，用于预测肥厚型心肌病患者的致死性心律失常事件	MAARS模型结合了电子健康记录、超声心动图和放射学报告以及对比增强心脏磁共振图像等多模态医疗数据，其基于transformer的神经网络架构是该模型的独特特点	虽然在内外部队列中表现良好，但模型性能仍需在更广泛的人群中进行验证	提高肥厚型心肌病患者致死性心律失常事件的预测准确性	肥厚型心肌病患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	transformer-based神经网络	多模态医疗数据（电子健康记录、影像报告、磁共振图像）	内部和外部队列（具体数量未提及）
1076	2025-07-04	Clinical value of the 70-kVp ultra-low-dose CT pulmonary angiography with deep learning image reconstruction 2025-Jul-02, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11764-1 PMID:40603771	研究论文	本研究评估了基于深度学习图像重建算法的低辐射剂量和低对比剂剂量的CT肺动脉造影（CTPA）的可行性	采用70 kVp超低剂量CTPA结合深度学习图像重建算法，显著降低辐射和对比剂剂量，同时保持图像质量	样本量较小（100名患者），且仅在一家机构进行，可能影响结果的普遍性	评估低辐射剂量和低对比剂剂量的CTPA在临床中的应用价值	100名连续患者（41名女性，平均年龄60.9岁，范围18-90岁）	数字病理	心血管疾病	CT肺动脉造影（CTPA）	深度学习图像重建（DLIR）	医学影像	100名患者（50名传统剂量组，50名低剂量组）
1077	2025-07-04	Development and validation of a deep learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis a multicenter study 2025-Jul-02, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002850 PMID:40607926	研究论文	开发并验证了一种深度学习超声放射组学模型，用于预测淋巴结结核的药物耐药性	结合集成机器学习和AdaBoost算法，开发了一种新的预测模型，并在多中心研究中验证了其高效诊断能力	研究样本量相对较小，且外部验证集来自有限的其他中心	预测淋巴结结核的药物耐药性	234名颈部淋巴结结核患者	数字病理	结核病	超声放射组学	集成机器学习与AdaBoost算法	超声图像	234名患者（来自一个中心的训练和内部验证队列，以及来自另外两个中心的外部测试集A和B）
1078	2025-07-04	Multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study 2025-Jul-02, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002821 PMID:40607969	研究论文	本研究旨在开发一种基于治疗前CT的多通道预测器，结合Transformer模型编码的深度学习特征，用于术前诊断非小细胞肺癌（NSCLC）患者接受新辅助免疫化疗后的主要病理反应（MPR）	创新点在于将多通道深度学习与Transformer编码器融合，提高了MPR诊断的准确性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚，且样本量相对有限	开发一种能够准确预测NSCLC患者新辅助免疫化疗后MPR的术前诊断方法	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	CT成像，深度学习	Transformer, GoogLeNet	图像	332名NSCLC患者（来自4个中心）
1079	2025-07-04	Preoperative discrimination of absence or presence of myometrial invasion in endometrial cancer with an MRI-based multimodal deep learning radiomics model 2025-Jul, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04766-y PMID:39747670	研究论文	本研究开发并验证了一种基于MRI的多模态深度学习放射组学模型，用于术前评估子宫内膜癌肌层浸润情况	整合临床特征与深度学习特征构建多模态模型，显著提高了术前评估准确性	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，且未在更广泛人群中验证模型普适性	提高子宫内膜癌术前肌层浸润评估的准确性	1139例子宫内膜癌患者	数字病理	子宫内膜癌	MRI成像	ResNet18与集成稀疏贝叶斯极限学习机	医学影像(T2加权成像)与临床数据	来自5个中心的1139例患者(年龄24-89岁)
1080	2025-07-04	Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset 2025-Jul, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3537868 PMID:40031386	研究论文	本研究通过光学相干断层扫描（OCT）技术，探索了耳蜗植入后纤维化的定量分析，旨在改善混合耳蜗植入物的效果	首次将计算机视觉技术应用于植入耳蜗纤维化的OCT数据集，开发了名为2D-OCT-UNET的改进UNET架构	研究基于豚鼠模型，结果向人类临床应用的转化需要进一步验证	研究耳蜗纤维化的形成机制，减少纤维化负担，提高混合耳蜗植入物的疗效	长期植入耳蜗的豚鼠模型	计算机视觉	听力损失	光学相干断层扫描（OCT）	改进的UNET架构（2D-OCT-UNET）	图像	未明确提及样本数量，但使用了长期植入耳蜗的豚鼠OCT图像数据集