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
1081	2025-07-02	Comparison of clinical, radiomics, deep learning, and fusion models for predicting early recurrence in locally advanced rectal cancer based on multiparametric MRI: a multicenter study 2025-Aug, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112173 PMID:40403678	研究论文	本研究比较了临床、放射组学、深度学习和融合模型在基于多参数MRI预测局部晚期直肠癌早期复发的效果	首次比较了四种模型（临床、放射组学、深度学习和两种融合模型）在预测局部晚期直肠癌早期复发中的表现，并发现基于决策的晚期融合模型表现最佳	研究为回顾性设计，可能存在选择偏差	预测局部晚期直肠癌的早期复发以优化临床决策	337名局部晚期直肠癌患者	数字病理学	直肠癌	多参数MRI（T2WI, DWI, T1WI, CET1WI）	XGBoost, 深度学习模型, 特征融合模型, 决策融合模型	MRI图像	337名患者（来自四个中心）
1082	2025-07-02	Artificial Intelligence in Pediatric Endocrinology 2025-Aug, Advances in pediatrics DOI:10.1016/j.yapd.2024.12.003 PMID:40582750	review	本文探讨了人工智能在儿科内分泌学中的应用及其对医疗服务的提升	介绍了AI技术如何通过人机协作提升医疗服务的安全性和质量	未具体提及AI在儿科内分泌学中的实际应用案例或效果评估	探讨人工智能技术在儿科内分泌学中的应用潜力	儿科内分泌学领域的医疗服务	machine learning	NA	machine learning, deep learning, natural language processing, robotics, speech processing	NA	NA	NA
1083	2025-07-02	Machine learning techniques to predict diabetic ketoacidosis and HbA1c above 7% among individuals with type 1 diabetes - A large multi-centre study in Australia and New Zealand 2025-Jul, Nutrition, metabolism, and cardiovascular diseases : NMCD DOI:10.1016/j.numecd.2025.103861 PMID:39939258	research paper	该研究利用机器学习技术预测1型糖尿病患者的糖尿病酮症酸中毒(DKA)和HbA1c高于7%的风险	在大型多中心临床数据集上应用多种机器学习模型，特别是深度学习模型在预测DKA方面表现出色	研究仅基于澳大利亚和新西兰的数据，可能不适用于其他人群	开发预测1型糖尿病患者不良结局风险的机器学习模型	1型糖尿病患者	machine learning	diabetes	机器学习	Deep Learning, Support Vector Machine	临床数据	13761名1型糖尿病患者
1084	2025-07-02	Accelerated Multi-b-Value DWI Using Deep Learning Reconstruction: Image Quality Improvement and Microvascular Invasion Prediction in BCLC Stage A Hepatocellular Carcinoma 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.01.043 PMID:39955255	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的加速多b值DWI在缩短采集时间、提高图像质量及预测BCLC A期肝细胞癌微血管侵犯方面的效果	首次将深度学习重建技术应用于多b值DWI，在保持预测性能的同时显著缩短52.86%的采集时间并提升图像质量	研究样本量有限（118例患者），且仅针对BCLC A期HCC患者	评估深度学习加速多b值DWI在肝细胞癌微血管侵犯预测中的临床应用价值	BCLC A期肝细胞癌患者（118例，其中48例MVI阳性）	医学影像分析	肝细胞癌	多b值DWI（Mb-DWI）、深度学习重建	深度学习模型（文中未明确具体架构）	MRI影像数据	118例接受肝脏MRI检查的患者
1085	2025-07-02	A Preoperative CT-based Multiparameter Deep Learning and Radiomic Model with Extracellular Volume Parameter Images Can Predict the Tumor Budding Grade in Rectal Cancer Patients 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.028 PMID:40055057	research paper	研究开发了一种基于CT的多参数深度学习和放射组学模型（DLRM），用于预测直肠癌患者的术前肿瘤萌芽（TB）分级	结合深度学习和手工制作的放射组学特征，构建了一个多参数预测模型，用于非侵入性评估直肠癌患者的TB分级	研究样本量较小（135例患者），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	预测直肠癌患者的术前肿瘤萌芽（TB）分级，以支持临床治疗决策	直肠癌患者	digital pathology	rectal cancer	CT-based extracellular volume (ECV) parameter imaging	DLRM (Deep Learning-Radiomic Model)	CT images	135例经组织学确认的直肠癌患者（85例Bd1+2组，50例Bd3组）
1086	2025-07-02	Dual-Modality Virtual Biopsy System Integrating MRI and MG for Noninvasive Predicting HER2 Status in Breast Cancer 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.039 PMID:40068996	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的决策视觉生物标志物系统（DM-VBS），用于通过MRI和MG的放射组学和深度学习特征预测乳腺癌HER2状态	整合MRI和MG的双模态虚拟活检系统，首次结合放射组学和深度学习特征预测HER2状态	未明确说明模型在临床实际应用中的可行性验证	开发非侵入性预测乳腺癌HER2状态的智能诊断系统	乳腺癌患者	数字病理	乳腺癌	MRI、MG、放射组学分析、深度学习	XGBoost	医学影像（MRI和MG图像）	550例患者（分为训练集、内部验证集和外部验证集）
1087	2025-07-02	Automated Fast Prediction of Bone Mineral Density From Low-dose Computed Tomography 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.041 PMID:40082126	研究论文	本研究探讨了利用深度学习基于低剂量CT扫描建立体积骨密度预测和骨质疏松分类系统的可行性	首次利用深度学习从低剂量CT扫描中自动预测体积骨密度并进行骨质疏松分类	研究样本量相对较小（551名受试者），且仅针对腰椎区域进行评估	开发基于低剂量CT的自动化骨密度预测和骨质疏松诊断系统	接受低剂量CT和QCT检查的551名受试者	数字病理	骨质疏松	低剂量CT扫描	U-net	医学影像	551名同时接受LDCT和QCT检查的受试者
1088	2025-07-02	Magnetic resonance image generation using enhanced TransUNet in temporomandibular disorder patients 2025-Jul-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf017 PMID:40104864	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer的深度学习模型，用于从质子密度加权图像生成T2加权图像，以减少颞下颌关节紊乱病患者的MRI扫描时间	提出了一种结合TransUNet架构和生成对抗网络的模型，并集成了椎间盘分割解码器以提高图像质量	研究仅针对颞下颌关节紊乱病患者，样本量相对有限（178名患者）	开发深度学习模型以减少MRI扫描时间并保持高图像质量	颞下颌关节紊乱病患者的MRI图像	数字病理学	颞下颌关节紊乱病	MRI	TransUNet, GAN	图像	178名患者的7226张图像
1089	2025-07-02	Deep Learning and Radiomics Discrimination of Coronary Chronic Total Occlusion and Subtotal Occlusion using CTA 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.03.011 PMID:40164533	研究论文	本研究利用深度学习和放射组学技术，通过冠状动脉CT血管成像（CCTA）区分冠状动脉慢性完全闭塞（CTO）和次全闭塞（STO）病变	开发了基于CCTA的深度学习和放射组学模型，其性能优于传统方法	研究为回顾性设计，可能受到选择偏倚的影响	区分冠状动脉CTO和STO病变，优化治疗策略	冠状动脉慢性完全闭塞和次全闭塞病变	数字病理学	心血管疾病	冠状动脉CT血管成像（CCTA）	深度学习模型和放射组学模型	医学影像	581名参与者（共600个病变，包括403个CTO和197个STO病变）
1090	2025-07-02	Radiation and contrast dose reduction in coronary CT angiography for slender patients with 70 kV tube voltage and deep learning image reconstruction 2025-Jul-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqaf077 PMID:40205479	research paper	评估70 kV管电压与深度学习图像重建（DLIR）结合在瘦弱患者冠状动脉CT血管造影（CCTA）中减少辐射和对比剂剂量的潜力	首次在瘦弱患者中结合70 kV管电压和DLIR技术，显著减少辐射和对比剂剂量同时提高图像质量	研究仅针对BMI≤25 kg/m2的瘦弱患者，结果可能不适用于其他人群	探索在CCTA中降低辐射和对比剂剂量的方法	60名接受CCTA检查的瘦弱患者（BMI≤25 kg/m2）	digital pathology	cardiovascular disease	coronary computed tomography angiography (CCTA), deep learning image reconstruction (DLIR)	DLIR (deep learning image reconstruction)	medical imaging	60名患者（分为两组）
1091	2025-07-02	A Deep Learning Approach for Nerve Injury Classification in Brachial Plexopathies Using Magnetic Resonance Neurography with Modified Hiking Optimization Algorithm 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.04.004 PMID:40300994	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和改进的Hiking优化算法的AI框架，用于基于磁共振神经成像的臂丛神经病变神经损伤分类	结合MobileNetV4特征提取和改进的Hiking优化算法（MHOA）进行特征选择，提高了神经损伤分类的准确性	研究样本量较小（39名患者），可能影响模型的泛化能力	提高臂丛神经病变中神经损伤分类的准确性	臂丛神经病变患者的磁共振神经成像数据	数字病理学	臂丛神经病变	磁共振神经成像（MRN）	MobileNetV4	医学影像	39名臂丛神经病变患者
1092	2025-07-02	Deep Learning-enhanced Opportunistic Osteoporosis Screening in Ultralow-Voltage (80 kV) Chest CT: A Preliminary Study 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.062 PMID:40318972	研究论文	探讨深度学习增强的全自动骨密度测量在超低电压80 kV胸部CT扫描中用于骨质疏松筛查的可行性	首次在超低电压80 kV胸部CT扫描中应用深度学习技术进行全自动骨密度测量，为肺癌筛查中的骨质疏松筛查提供了新方法	研究样本量相对有限（987例），且仅使用了六台CT扫描仪的数据	评估深度学习在超低电压胸部CT扫描中自动测量骨密度的准确性和可行性	987名接受80 kV胸部CT和120 kV腰椎CT扫描的患者	数字病理	骨质疏松	定量CT（QCT）	3D VB-Net, SCN, DenseNet, ResNet	CT图像	987名患者（训练集561例，验证集177例，测试集1和2分别为112例和137例）
1093	2025-07-02	Video-estimated peak jump power using deep learning is associated with sarcopenia and low physical performance in adults 2025-Jul, Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA IF:4.2Q1 DOI:10.1007/s00198-025-07515-z PMID:40372459	research paper	该研究探讨了通过深度学习从视频中估计的峰值跳跃功率（vJP）与真实跳跃功率（gJP）的一致性，并分析了vJP与肌肉减少症、年龄及肌肉参数的关系	提出了一种无标记监测峰值跳跃功率的新方法，并验证了其在日常生活中的可行性	研究仅提供了概念验证，未涉及大规模实际应用验证	探索视频估计峰值跳跃功率在肌肉减少症和低体能成人中的关联性	成人群体	machine learning	geriatric disease	deep learning	NA	video	NA
1094	2025-07-02	Data-Driven Detection of Nocturnal Pollen Fragmentation Triggered by High Humidity in an Urban Environment 2025-Jul-01, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c13905 PMID:40400486	研究论文	本文开发了一种数据驱动的方法，结合深度学习和机器学习，用于检测城市环境中高湿度触发的花粉碎片化现象	首次利用气象和在线BioPM光谱数据常规检测花粉碎片化，并确定了湿度触发碎片化的阈值	研究结果基于特定城市环境，可能不适用于其他地区	检测花粉碎片化现象并确定其气象触发阈值	城市环境中的生物颗粒物（BioPM），特别是花粉	机器学习	NA	深度学习，自动机器学习，可解释方法	NA	气象数据，在线BioPM光谱数据	NA
1095	2025-07-02	Deep Learning Image Reconstruction (DLIR) Algorithm to Maintain High Image Quality and Diagnostic Accuracy in Quadruple-low CT Angiography of Children with Pulmonary Sequestration: A Case Control Study 2025-Jul, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.005 PMID:40410108	研究论文	本研究评估了在儿童肺隔离症的四重低剂量CT血管造影中使用深度学习图像重建算法的效果	首次在儿童肺隔离症的四重低剂量CT血管造影中应用深度学习图像重建算法，并验证其诊断准确性	样本量较小(53例)，且仅针对儿童肺隔离症患者	评估四重低剂量CT血管造影在儿童肺隔离症诊断中的准确性	疑似肺隔离症的儿童患者	数字病理学	肺隔离症	CT血管造影(CTA)	深度学习图像重建(DLIR)	医学影像	106名儿童患者(53例实验组，53例对照组)
1096	2025-07-02	Artificial intelligence for early gastric cancer boundary recognition in NBI and nF-NBI endoscopic images 2025-Jul, Scandinavian journal of gastroenterology IF:1.6Q3 DOI:10.1080/00365521.2025.2509818 PMID:40452611	研究论文	本研究开发了基于深度学习的模型，用于在窄带成像（NBI）和近聚焦NBI（NF-NBI）图像中识别早期胃癌边界	提出了三种卷积神经网络（CNN1-CNN3）生成的六个深度学习模型，用于早期胃癌边界检测，性能与资深内镜医师相当	研究仅基于特定数据集（NBI和NF-NBI图像），未涉及其他类型的医学影像	开发深度学习模型以提高早期胃癌边界识别的准确性	早期胃癌患者的NBI和NF-NBI图像	数字病理学	胃癌	NBI, NF-NBI	CNN	图像	1215张NBI图像和1646张NF-NBI图像
1097	2025-07-02	Contribution of Labrum and Cartilage to Joint Surface in Different Hip Deformities: An Automatic Deep Learning-Based 3-Dimensional Magnetic Resonance Imaging Analysis 2025-Jul, The American journal of sports medicine DOI:10.1177/03635465251339758 PMID:40481726	研究论文	本研究利用基于深度学习的自动3D MRI分析方法，探讨了不同髋关节畸形中唇部和软骨对关节面的贡献差异	首次采用深度学习自动3D分割技术分析髋关节畸形中唇部对关节面的贡献，并确定了影响该贡献的放射学参数	研究样本量相对较小(100个髋关节)，且为回顾性研究设计	确定不同髋关节畸形中唇部对关节面贡献的差异及其影响因素	98名患者(100个髋关节)的MRI影像数据	数字病理学	髋关节畸形	3D磁共振成像(3D MRI)	深度学习	MRI影像	98名患者(100个髋关节)
1098	2025-07-02	Phase seeding may provide a gateway to structure solution by deep learning 2025-Jul-01, Acta crystallographica. Section A, Foundations and advances DOI:10.1107/S2053273325004814 PMID:40492410	研究论文	本文提出了一种将人工智能与传统晶体学方法相结合的相位播种方法，以改进结构解析	通过将连续相位问题转化为分类任务，减少了AI训练的计算负担，并展示了如何利用AI生成的相位种子增强传统晶体学方法	方法主要针对大型复杂非中心对称晶体，可能不适用于所有晶体类型	改进晶体结构解析方法，特别是针对大型复杂非中心对称晶体	晶体结构解析	机器学习	NA	AI辅助晶体学方法	NA	晶体学数据	NA
1099	2025-07-02	Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models 2025-Jul-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00682 PMID:40492579	研究论文	本研究通过mRNA展示技术和高通量机器学习模型评估了YcaO环脱水酶LynD的底物范围	利用mRNA展示技术构建了比以往更大的底物库，并开发了深度学习模型来预测LynD的底物处理能力	研究主要关注LynD酶，未全面覆盖所有YcaO家族成员	探索YcaO环脱水酶LynD的底物范围和选择性，以促进新抑制剂和治疗药物的开发	YcaO环脱水酶LynD及其底物	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习模型	肽序列数据	高通量肽库（具体数量未说明）
1100	2025-07-02	Accurate Diagnosis of Colorectal Cancer Using a Combination of Lectin-Induced Recombinase Polymerase Amplification and CRISPR/Cas12a Assay on a Point-of-Care Testing Platform with Deep Learning Assistant 2025-Jul-01, Analytical chemistry IF:6.7Q1 DOI:10.1021/acs.analchem.5c00468 PMID:40511702	研究论文	开发了一种结合凝集素诱导重组酶聚合酶扩增和CRISPR/Cas12a检测的方法，用于结直肠癌的准确诊断	结合LI-RPA-CRISPR/Cas12a和深度学习模型，实现了高灵敏度和高准确度的结直肠癌诊断	样本量相对较小，仅100例临床样本	开发一种快速、灵敏且用户友好的结直肠癌诊断平台	结直肠癌患者和小鼠模型	数字病理学	结直肠癌	LI-RPA-CRISPR/Cas12a检测	LSTM	血液样本	100例临床样本和小鼠模型