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
1121	2025-07-09	Deep learning-based electroencephalic decoding of the phase-lagged transcranial alternating current stimulation 2025, Frontiers in human neuroscience IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fnhum.2025.1545726 PMID:40621214	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的脑电图解码技术，用于识别跨频率耦合交流电刺激（CFC-tACS）的相位滞后类型	首次使用修改后的EEGNet模型解码CFC-tACS的相位滞后类型，并揭示了顶叶区β波段活动在解码中的重要作用	样本量较小（仅21名健康受试者），且仅测试了45°和180°两种相位滞后条件	开发一种能够解码非侵入性脑刺激相位类型的方法，以促进脑机接口-神经调控闭环系统的发展	21名健康个体的任务相关脑电信号	脑机接口	NA	CFC-tACS（跨频率耦合交流电刺激）	修改后的EEGNet	脑电图（EEG）信号	21名健康个体
1122	2025-07-09	An Artificial Intelligence Pipeline for Hepatocellular Carcinoma: From Data to Treatment Recommendations 2025, International journal of general medicine IF:2.1Q2 DOI:10.2147/IJGM.S529322 PMID:40621598	research paper	本文介绍了一个用于肝细胞癌（HCC）的人工智能（AI）流程，从数据处理到治疗建议	提出了一个统一的AI流程，整合多模态数据（如影像、基因组和临床记录），应用于肿瘤检测、早期诊断、个性化治疗规划、药物开发及患者管理	面临数据质量、标准化和隐私等挑战	通过AI技术改善HCC的诊断、治疗和研究，提高患者预后和管理策略的有效性	肝细胞癌（HCC）患者	digital pathology	liver cancer	machine learning, deep learning, virtual screening, molecular modeling	NA	imaging, genomic, clinical records	NA
1123	2025-07-09	BoKDiff: best-of-K diffusion alignment for target-specific 3D molecule generation 2025, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbaf137 PMID:40621602	研究论文	介绍了一种名为BoKDiff的领域适应框架，用于基于目标蛋白3D结构的药物设计，通过结合多目标优化和Best-of-K对齐来增强配体生成	首次将Best-of-K对齐和Best-of-N采样策略整合到基于结构的药物设计中，提高了配体生成的多样性和质量	蛋白质-配体数据有限，对齐问题可能影响模型效果	提高基于目标蛋白3D结构的配体生成质量和实用性	配体分子	药物设计	NA	扩散模型，几何深度学习	DecompDiff	3D分子结构数据	CrossDocked2020数据集
1124	2025-07-09	Correction: Deep learning radiomics based on multimodal imaging for distinguishing benign and malignant breast tumours 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1635819 PMID:40625355	correction	对一篇基于多模态成像的深度学习放射组学区分乳腺肿瘤良恶性的文章进行更正	NA	NA	NA	NA	digital pathology	breast cancer	NA	deep learning	multimodal imaging	NA
1125	2025-07-08	JuryFusionNet: a Condorcet's jury theorem-based CNN ensemble for enhanced monkeypox detection from skin lesion images 2025-Dec, Health information science and systems IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s13755-025-00355-5 PMID:40620825	研究论文	本文提出了一种基于Condorcet陪审团定理的CNN集成方法JuryFusionNet，用于从皮肤病变图像中增强猴痘检测	利用Condorcet陪审团定理(CDJT)融合CNN模型，提高准确率的同时降低计算复杂度，无需元学习器	需要验证在更大规模和多中心数据集上的泛化能力	提高猴痘皮肤病变图像的自动检测准确率	猴痘皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘	迁移学习(TL)，挤压激励(SE)模块	CNN集成(DenseNet169, DenseNet201, MobileNet, ResNet50V2)	图像	MSID数据集770张图像(4类)，MSLD数据集3192个样本(2类)
1126	2025-07-08	Hybrid simulation of breast CT for assessing microcalcification detectability 2025-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.12.S2.S22015 PMID:40621110	研究论文	开发了一种混合虚拟成像试验方法，用于评估乳腺CT中微钙化的可检测性	结合了射线追踪模拟投影图像与患者实际投影图像，并采用深度学习和人类观察者进行检测性能分析	未提及具体样本量或实验范围的局限性	评估乳腺CT成像系统在微钙化检测中的性能	乳腺CT扫描中的微钙化簇	数字病理学	乳腺癌	射线追踪、Feldkamp滤波反投影算法	DLMO (深度学习模型观察者)	图像	NA
1127	2025-07-08	From data to precision: The transformative role of AI and machine learning in modern orthopaedic practice 2025-Oct, Journal of clinical orthopaedics and trauma DOI:10.1016/j.jcot.2025.103101 PMID:40620692	综述	本文探讨了人工智能和机器学习在现代骨科实践中的变革性作用	介绍了AI/ML在骨科诊断、预测分析和手术规划中的创新应用，如术后风险分层的预测算法、患者特异性植入物设计的生成模型以及术中引导的计算机视觉系统	未来应用需解决伦理、监管和互操作性挑战，并促进工程师、临床医生和数据科学家之间的跨学科合作	探讨AI/ML在骨科手术中的整合及其对个性化护理、手术精度和结果预测的变革潜力	骨科手术中的AI/ML应用	机器学习	骨科疾病	深度学习架构、计算机视觉系统	生成模型、预测算法	临床数据、图像数据	NA
1128	2025-07-08	Mindset matters: exploring the link between mindsets, learning intentions, and performance in biomedical science students 2025-Sep-01, Advances in physiology education IF:1.7Q4 DOI:10.1152/advan.00012.2025 PMID:40516929	研究论文	探讨生物医学科学学生的心态、学习意图与学术表现之间的关系	首次探索学生心态与学习意图之间的关系，并采用混合方法研究验证成长心态对学术表现的积极影响	样本仅限二年级生物医学科学学生，可能无法推广到其他年级或学科	研究心态对学习意图和学术表现的影响	256名二年级生物医学科学学生	教育心理学	NA	混合方法研究（定性与定量分析）	NA	问卷回答与学术成绩数据	256名二年级生物医学科学学生
1129	2025-07-08	An Explainable Connectome Convolutional Transformer for Multimodal Autism Spectrum Disorder Classification 2025-Aug, International journal of neural systems IF:6.6Q1 DOI:10.1142/S0129065725500431 PMID:40621646	研究论文	提出了一种可解释的连接组卷积变换器（CCTF），用于多模态自闭症谱系障碍（ASD）分类	CCTF整合了功能性和结构性脑连接信息，采用连接组卷积嵌入模块和变换器编码器，提高了分类准确性和可解释性	多站点数据集成可能引入变异性，影响结果的准确性	开发一种自动化神经影像诊断工具，用于ASD分类	自闭症谱系障碍（ASD）患者	数字病理学	自闭症谱系障碍	fMRI和sMRI	Connectome Convolutional Transformer (CCTF)	神经影像数据	多站点ABIDE数据集
1130	2025-07-08	AIoptamer: Artificial Intelligence-Driven Aptamer Optimization Pipeline for Targeted Therapeutics in Healthcare 2025-Jul-07, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.5c00343 PMID:40531093	研究论文	介绍了一种名为AIoptamer的人工智能驱动的适配体优化流程，用于加速适配体的发现和设计	结合人工智能与先进的计算方法，提出了一种新的适配体优化流程，显著减少了传统实验试错策略的依赖	未提及具体的实验验证或实际应用效果	优化适配体的发现和设计过程，提高效率和可扩展性	DNA或RNA适配体及其与宿主分子的复合物	机器学习	NA	AI-based models, CHIMERA_NA, PredPRBA, PDA-Pred, molecular dynamics (MD) simulations	深度学习, 机器学习	序列数据, 结构数据	NA
1131	2025-07-08	Photon-counting micro-CT scanner for deep learning-enabled small animal perfusion imaging 2025-Jul-07, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ade94b PMID:40578400	研究论文	介绍了一种用于小动物灌注成像的台式光子计数微CT扫描仪及其在深度学习中的应用	采用CdTe光子计数探测器，结合预训练的CNN进行降噪和灌注映射，提高了成像质量和分析效率	研究主要基于模型和小鼠实验，尚未在更广泛的动物模型或临床环境中验证	开发一种高分辨率、高通量的小动物灌注成像系统，用于临床前血管研究和疾病模型的时间分辨研究	小动物灌注成像	数字病理	NA	光子计数微CT扫描	CNN	图像	模型和小鼠实验
1132	2025-07-08	Deep learning based time-dependent reliability analysis of an underactuated lower-limb robot exoskeleton for gait rehabilitation 2025-Jul-07, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part H, Journal of engineering in medicine DOI:10.1177/09544119251349362 PMID:40621669	研究论文	本研究评估了一种用于步态康复的欠驱动可穿戴下肢外骨骼的可靠性，采用深度学习框架结合LSTM进行时间依赖性可靠性分析	使用LSTM增强的深度神经网络算法预测关节位移和末端执行器轨迹的时间依赖性可靠性，并结合条件概率方法完成系统可靠性评估	研究仅基于仿真运行，未涉及实际临床环境下的测试	评估下肢机器人外骨骼在步态康复中的时间依赖性可靠性	欠驱动可穿戴下肢外骨骼	机器人学	步态障碍	深度学习、LSTM、计算机辅助设计(CAD)	LSTM、深度神经网络	仿真数据	超过200次仿真运行
1133	2025-07-08	pyDOSEIA: A Python Package for Radiological Impact Assessment during Long-term or Accidental Atmospheric Releases 2025-Jul-07, Health physics IF:1.0Q4 DOI:10.1097/HP.0000000000002014 PMID:40622262	研究论文	介绍了一个名为pyDOSEIA的Python包，用于处理气象数据和评估放射性影响，特别是在核事故或放射性事故情境下	pyDOSEIA结合了高斯羽流模型，遵循IAEA和AERB指南，提供了全面的工具集来估算不同暴露途径的辐射剂量，并支持并行处理和大数据集分析	未明确提及具体局限性	开发一个用于放射性影响评估的工具包，以支持决策制定和应急准备	核事故或放射性事故情境下的辐射剂量估算	机器学习	NA	高斯羽流模型	NA	气象数据	NA
1134	2025-07-08	Usefulness of compressed sensing coronary magnetic resonance angiography with deep learning reconstruction 2025-Jul-07, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01830-5 PMID:40622613	研究论文	本研究评估了压缩感知和人工智能在非对比冠状动脉磁共振血管成像中的应用效果	结合压缩感知和深度学习重建技术，显著缩短成像时间并保持图像质量	样本量较小（仅20名志愿者），且未涉及患者群体	评估压缩感知和AI在冠状动脉磁共振血管成像中的实用性	20名健康志愿者	医学影像分析	心血管疾病	压缩感知（CS）、深度学习重建	深度学习（未指定具体模型）	磁共振影像	20名志愿者
1135	2025-07-08	Current Research and Development in the Field of Magnetic Resonance Contrast Media 2025-Jul-07, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001206 PMID:40622723	review	本文讨论了下一代高弛豫性钆基对比剂（GBCAs）的研究进展，包括安全性研究、MR技术的改进以及新型对比剂的开发	介绍了新一代钆基对比剂gadopiclenol和gadoquatrane可能取代现有标准（大环钆螯合物）的趋势，并重新探讨了锰基化合物的潜在应用	锰基化合物对临床成像的实际影响尚不明确	探讨磁共振对比剂领域的最新研究与发展	钆基对比剂和锰基化合物	医学影像	NA	磁共振成像（MRI）	NA	NA	NA
1136	2025-07-08	Trends and Innovations in Tools for Processing Chromatographic Data Using Mass Spectrometry Detection: A Systematic Review 2025-Jul-06, Critical reviews in analytical chemistry IF:4.2Q1 DOI:10.1080/10408347.2025.2528134 PMID:40618385	系统综述	本文系统综述了过去六年在色谱数据处理计算工具开发中的技术创新	强调机器学习、深度学习和多变量分辨率方法在峰检测、对齐和解卷积算法中的显著进展	存在注释数据和标准化需求等挑战	评估色谱数据处理计算工具的技术创新	色谱技术与质谱联用生成的数据	分析科学	NA	质谱检测(MS)	机器学习, 深度学习	色谱数据	33项研究
1137	2025-07-08	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Jul-06, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习放射组学列线图，用于预测胰腺癌患者的早期复发	结合放射组学和深度学习特征提取，构建了综合列线图模型，用于术前预测胰腺癌早期复发	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	提高胰腺癌患者术后早期复发的术前预测准确性	493例经组织学确认并接受切除术的胰腺癌患者	数字病理	胰腺癌	CT成像、放射组学分析、深度学习	随机森林(RF)、支持向量机(SVM)	CT图像	493例患者
1138	2025-07-08	Unveiling Quality of Life Factors for the Elderly: A Public Health Nursing Approach Enhanced by Advanced ML and DL Techniques 2025-Jul-06, Public health nursing (Boston, Mass.) DOI:10.1111/phn.70003 PMID:40619584	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习技术，开发了基于AI的预测模型，以识别影响老年人生活质量的关键因素	结合先进的ML和DL技术，为社区健康护士提供早期预测老年人生活质量关键因素的工具	样本量相对较小（500人），可能影响模型的泛化能力	开发AI预测模型以识别影响老年人生活质量的关键因素	老年人群体	机器学习	老年疾病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、集成模型、SMOTE方法	AdaBoost	结构化数据	500名老年人
1139	2025-07-08	Artificial Intelligence-Assisted Standard Plane Detection in Hip Ultrasound for Developmental Dysplasia of the Hip: A Novel Real-Time Deep Learning Approach 2025-Jul-06, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jor.70020 PMID:40619593	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的实时髋关节超声标准平面检测软件AI-SPS，用于发育性髋关节发育不良（DDH）的筛查	提出了一种实时深度学习方法AI-SPS，用于髋关节超声标准平面的自动检测，提高了DDH筛查的一致性和准确性	研究样本量相对较小，仅使用了45个临床超声视频的2737帧图像进行训练和验证	开发一种能够实时检测髋关节超声标准平面的人工智能软件，以提高DDH筛查的准确性和一致性	发育性髋关节发育不良（DDH）患者的髋关节超声图像	计算机视觉	发育性髋关节发育不良	超声检查	SSD-MobileNet V2, YOLOv11n	图像	2737帧标注图像（来自45个临床超声视频），外加934帧独立验证图像
1140	2025-07-08	Method for estimating real-scale 3D human body shape from an image based on 3D camera calibration and computer graphics-based reverse projection photogrammetry 2025-Jul-06, Journal of forensic sciences IF:1.5Q2 DOI:10.1111/1556-4029.70130 PMID:40619616	研究论文	提出了一种基于3D相机校准和计算机图形学反向投影摄影测量的方法，用于从图像中估计真实比例的3D人体形状	结合3D相机校准和CG反向投影摄影测量，无需先验知识即可从低分辨率安全摄像头图像中估计真实比例的3D人体形状	方法在非直立姿势下的分析仍存在挑战，且样本量仅为数百至数千次比较	开发一种从单张图像估计真实比例3D人体形状的方法	人体图像	计算机视觉	NA	反向投影摄影测量、3D相机校准	SMPL-X模型	图像	数百至数千次比较