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	2025-08-30	Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks 2024-06, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3373703 PMID:38507374	研究论文	提出一种利用对抗攻击预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的框架	采用单步梯度对抗攻击寻找输入空间中的对抗进展方向，通过决策边界距离预测疾病转化	可用数据集规模不足以训练复杂模型	预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化	阿尔茨海默病患者数据	机器学习	阿尔茨海默病	对抗攻击	浅层神经网络	医疗数据	两个公开数据集
1122	2025-08-30	Identifying Diabetic Retinopathy in the Human Eye: A Hybrid Approach Based on a Computer-Aided Diagnosis System Combined with Deep Learning 2024-02-05, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10020017 PMID:38393285	研究论文	提出一种结合计算机辅助诊断系统和深度学习的混合方法，用于识别人类眼中的糖尿病视网膜病变	采用混合建模策略结合CNN分析和SHAP模型推导，针对类别不平衡问题进行了详细对比研究	存在数据集不平衡、标注错误、样本图像不足和性能评估指标不当等问题	开发自动检测糖尿病视网膜病变的深度学习分类模型	糖尿病视网膜病变患者眼部医学图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	深度学习	CNN, SHAP	医学图像	三个基准数据集
1123	2025-08-30	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本文探讨了基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的验证	首次利用密集纵向采样数据评估同一个体在不同时间点的脑年龄预测稳定性，并验证数据采集参数（如场强）对预测结果的影响	样本量较小（仅4名个体），年龄范围有限可能导致成熟效应未被观察到，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的可靠性及其在临床场景中的应用潜力	人类脑部MRI数据，包括4名个体的密集采样数据和两个横断面验证数据集	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型（预训练）	图像	4名个体的密集纵向数据 + 两个横断面数据集（未明确数量）
1124	2025-08-30	Advanced photon counting CT imaging pipeline for cardiac phenotyping of apolipoprotein E mouse models 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291733 PMID:37796905	研究论文	开发了一种基于光子计数CT的成像流程，用于全面评估不同APOE基因型小鼠模型的心脏结构和功能	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习分割技术，实现了对小鼠心脏表型的综合评估，并揭示了基因型、饮食和性别对心脏参数的交互影响	研究局限于小鼠模型，结果向人类转化需进一步验证	评估APOE基因型对心血管表型的影响并开发先进成像方法	123只不同APOE基因型（APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除）、性别、人类NOS2因子和饮食条件的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT（PCCT）、光谱迭代重建、光谱分解、深度学习分割	深度学习	CT影像	123只小鼠
1125	2025-08-30	Implementing Artificial Intelligence and Digital Health in Resource-Limited Settings? Top 10 Lessons We Learned in Congenital Heart Defects and Cardiology 2020-05, Omics : a journal of integrative biology IF:2.2Q3 DOI:10.1089/omi.2019.0142 PMID:31592719	专家评论	总结在资源有限地区实施人工智能和数字健康技术用于先天性心脏病诊疗的十大经验教训	首次系统梳理资源有限环境下AI与数字健康在先天性心脏病领域的应用经验	NA	探讨人工智能和数字健康技术在资源有限地区先天性心脏病精准风险预测与诊断中的应用	先天性心脏病患者及心血管疾病诊疗体系	数字病理学	心血管疾病	机器学习、自然语言处理、深度学习、数字传感器	神经网络	医疗健康数据	NA
1126	2025-08-29	Artificial intelligence in nutrition and ageing research - A primer on the benefits 2025-Sep, Maturitas IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.maturitas.2025.108662 PMID:40645039	综述	本文综述了人工智能在营养与老龄化研究中的应用及其潜在益处	展示了AI在自动化膳食评估、饮食行为分析及研究流程整合中的创新应用	面临数据质量、伦理问题和模型可解释性等挑战	探讨AI如何改善老年人群的健康护理成果	老年人群	自然语言处理	老年疾病	机器学习、自然语言处理、深度学习	NA	文本、图像	基于大型数据集
1127	2025-08-29	Innovations in clinical PET image reconstruction: advances in Bayesian penalized likelihood algorithm and deep learning 2025-Sep, Annals of nuclear medicine IF:2.5Q2 DOI:10.1007/s12149-025-02088-7 PMID:40681770	综述	本文综述了临床PET图像重建中的贝叶斯惩罚似然算法和深度学习方法的技术原理与临床性能	总结了混合深度学习和迭代重建的创新方法（如uAI HYPER DPR），并对比了传统BPL算法与新兴深度学习技术的进展	NA	探讨先进PET图像重建技术以提升图像质量和定量准确性	PET图像重建算法及其临床应用	医学影像处理	NA	贝叶斯惩罚似然算法、深度学习、卷积神经网络	CNN	医学影像（PET图像）	NA
1128	2025-08-29	Towards trustworthy artificial intelligence in musculoskeletal medicine: A narrative review on uncertainty quantification 2025-Sep, Knee surgery, sports traumatology, arthroscopy : official journal of the ESSKA DOI:10.1002/ksa.12737 PMID:40719310	综述	本文通过叙述性综述探讨不确定性量化在肌肉骨骼医学人工智能中的重要性及其方法分类	提出了肌肉骨骼影像中不确定性量化的系统分类法，并强调其在提升临床可信度和应用安全性的作用	NA	推动可信人工智能在肌肉骨骼医学领域的临床整合	肌肉骨骼医学影像深度学习模型	数字病理	肌肉骨骼疾病	不确定性量化方法	深度学习模型	医学影像	NA
1129	2025-08-29	Improving Clinically Significant Prostate Cancer Detection with a Multimodal Machine Learning Approach: A Large-Scale Multicenter Study 2025-Sep, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240507 PMID:40815224	研究论文	开发并验证一种结合临床和影像特征的多模态机器学习模型，用于预测临床显著性前列腺癌	整合双参数MRI影像组学、临床指标及PI-RADS评分，构建具有时间泛化能力的预测模型，显著优于单一PI-RADS评估	在某一医疗中心表现略差，且模型性能受影像序列和设备厂商影响	提升临床显著性前列腺癌的检测准确性并减少不必要的活检	男性前列腺癌疑似患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI（bpMRI）、影像组学分析	深度学习算法（未指定具体网络结构）	医学影像（MRI）、临床数据	回顾性数据集7157例患者，前瞻性验证集1629例患者
1130	2025-08-29	A Deep Learning Model for Chemical Shieldings in Molecular Organic Solids Including Anisotropy 2025-Aug-28, The journal of physical chemistry letters IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acs.jpclett.5c01819 PMID:40825152	研究论文	提出一种深度学习模型ShiftML3，用于预测分子有机固体中的化学屏蔽，包括各向异性	在提高各向同性化学屏蔽预测精度的同时，首次实现全屏蔽张量的预测，且预测误差接近DFT参考计算水平	NA	开发高精度、高效的化学屏蔽预测方法，替代计算密集的ab initio计算	分子有机固体中的核磁共振化学屏蔽	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	化学屏蔽数据	实验基准数据集（具体数量未说明）
1131	2025-08-29	Prediction of influenza-like illness incidence using meteorological factors in Kunming : deep learning model study 2025-Aug-16, BMC public health IF:3.5Q1 DOI:10.1186/s12889-025-23710-3 PMID:40818971	研究论文	使用气象因素和深度学习模型预测昆明地区流感样疾病发病率	将气象数据作为特征输入LSTM模型，并引入Kernel Attention Network增强非线性学习能力	NA	评估气象因素结合LSTM模型提高流感样疾病发病率预测准确性的潜力	昆明地区流感样疾病发病数据和气象数据	机器学习	呼吸道传染病	Pearson相关分析，深度学习建模	LSTM，注意力机制叠加LSTM，KAN	时间序列数据	2017年11月至2022年1月的发病和气象数据
1132	2025-08-29	A Large-Scale Image Repository for Automated Pavement Distress Analysis and Degradation Trend Prediction 2025-Aug-14, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05748-5 PMID:40813387	研究论文	构建大规模路面病害图像数据集，用于自动检测和长期退化趋势预测	首个包含长期路面病害追踪的大规模数据集，支持动态监测和维护策略优化	NA	开发自动化路面病害分析及退化趋势预测技术	路面图像及病害	计算机视觉	NA	深度学习	目标检测算法	图像	51012张路面识别图像 + 8928张长期追踪图像
1133	2025-08-29	A dataset of high-resolution plantar pressures for gait analysis across varying footwear and walking speeds 2025-Aug-13, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05792-1 PMID:40804054	研究论文	介绍UNB StepUP-P150数据集，包含150名参与者的高分辨率足底压力数据，用于步态分析与识别	提供了首个大规模公开可用的高分辨率足底压力数据集，包含多种步行速度和鞋履条件下的数据	NA	推动基于足底压力的步态分析与识别研究	人类步行时的足底压力模式	生物识别与生物力学	NA	足底压力传感技术	NA	压力传感器数据	150名参与者，超过200,000个脚步数据
1134	2025-08-29	Anatomy-aware, label-informed approach improves image registration for challenging datasets 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669599 PMID:40832189	研究论文	提出一种基于标签信息的图像配准方法，用于改善具有显著形态差异的生物医学图像（如小鼠胚胎）的配准精度	开发了结合解剖结构标签的配准函数，通过区域对应关系引导配准，解决了传统方法在形态变异较大数据集上的失败问题	NA	提升图像配准在形态表型显著差异数据集中的准确性和可行性	敲除型小鼠胚胎与野生型模板图像的配准	医学图像分析	发育异常	图像配准技术	NA	医学图像（神经影像及生物医学图像）	E15.5阶段小鼠胚胎（具体数量未明确说明）
1135	2025-08-29	Hybrid Neural Networks for Precise Hydronephrosis Classification Using Deep Learning 2025-Aug-07, Urology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.urology.2025.08.005 PMID:40783131	研究论文	提出一种基于深度学习的混合神经网络框架，用于肾脏超声图像中肾脏和液体的自动分割与肾积水分类	整合DenseNet201、FPN和SelfONN层，实现多尺度特征提取并提升空间精度	模型优化和可解释性AI尚未完全整合，需未来工作改进	提升肾积水的诊断准确性和评估一致性	肾脏超声图像中的肾脏和液体区域	计算机视觉	肾积水	深度学习	DenseNet201, FPN, SelfONN	图像	1731张肾脏超声图像
1136	2025-08-29	Ensemble of Handcrafted and Learned Features for Colorectal Cancer Classification 2025-Aug-04, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01633-0 PMID:40760266	研究论文	提出一种结合手工特征和深度学习特征的集成方法用于结直肠癌分类	首次将手工纹理描述符与CNN深度学习特征集成，形成互补的鲁棒特征空间	需要标注数据集且模型可解释性有限	提升结直肠癌自动分类的准确性和鲁棒性	结直肠癌组织病理图像	数字病理	结直肠癌	图像特征提取与集成学习	CNN与手工特征集成	医学图像	NA
1137	2025-08-29	Comparison of neural networks for classification of urinary tract dilation from renal ultrasounds: evaluation of agreement with expert categorization 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06311-5 PMID:40613839	研究论文	比较不同深度学习模型在婴儿肾脏超声图像中自动分类尿路扩张的性能	首次系统评估多种深度学习模型在婴儿尿路扩张分类任务中的表现，并与专家标注进行一致性验证	研究局限于单一机构数据，样本量相对有限（约1000个肾脏图像），且仅使用3个月以下婴儿数据	开发自动化工具辅助临床医生对婴儿尿路扩张进行客观分类	3个月以下婴儿的肾脏超声图像	计算机视觉	泌尿系统疾病	深度学习，交叉验证	深度学习模型（具体架构未说明）	超声图像	979个肾脏超声图像（492右肾，487左肾），来自490名婴儿（680男孩，299女孩）
1138	2025-08-29	Accelerated brain magnetic resonance imaging with deep learning reconstruction: a comparative study on image quality in pediatric neuroimaging 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06314-2 PMID:40650736	研究论文	本研究比较了深度学习重建加速脑部MRI在儿童神经影像中的图像质量，与传统MRI方法进行对比	首次在儿科人群中系统评估深度学习重建加速MRI的临床可行性，并证明其能在减少43%扫描时间的同时提升图像质量	回顾性研究设计，样本量相对有限（116名参与者），未评估长期临床影响	评估深度学习重建加速脑部MRI在儿童神经影像中的临床应用可行性	116名儿科参与者（平均年龄7.9±5.4岁）的脑部MRI数据	医学影像分析	神经系统疾病	深度学习重建（DLR），磁共振成像（MRI）	深度学习重建模型	医学影像（MRI图像）	116名儿科患者
1139	2025-08-29	Feasibility study of fully automatic measurement of adenoid size on lateral neck and head radiographs using deep learning 2025-Aug, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06332-0 PMID:40658209	研究论文	开发并验证基于深度学习的全自动系统，用于在头颈部侧位X光片上测量腺样体大小	首次实现基于深度学习的全自动腺样体测量系统，采用RTMDet和RTMPose网络进行关键点检测，替代传统人工测量方法	回顾性研究，样本仅来自两个中心，可能存在选择偏差	开发客观可靠的腺样体大小自动测量系统以提高临床诊断效率	头颈部侧位X光片中的腺样体组织	计算机视觉	耳鼻喉疾病	深度学习，X光成像	RTMDet, RTMPose	医学影像	711张头颈部侧位X光片
1140	2025-08-29	Base-resolution binding profile prediction of proteins on RNAs with deep learning 2025-Jul-19, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf748 PMID:40794872	研究论文	提出一种基于深度学习的iDeepB方法，用于在碱基分辨率下预测蛋白质在RNA上的结合谱	整合细胞系特异性基因表达谱，构建表达感知基准数据集，并采用多头注意力混合深度网络	NA	准确预测跨细胞系中蛋白质与RNA的结合核苷酸及结合强度	RNA结合蛋白及其与RNA的相互作用	机器学习	NA	eCLIP-seq, RNA-seq	混合深度网络与多头注意力机制	基因组测序数据	NA