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
101	2025-05-11	Spatial and Temporal Changes in Choroid Morphology Associated With Long-Duration Spaceflight 2025-May-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.5.17 PMID:40332907	研究论文	本研究利用深度学习技术分析长期太空飞行中宇航员脉络膜的形态变化	扩展了深度学习在OCT图像脉络膜分割中的应用，首次量化了微重力环境下脉络膜的脉动和拓扑变化	样本量较小(12名宇航员)，且仅6名有飞行中影像数据	探究长期太空飞行中脉络膜形态变化与太空飞行相关神经眼综合征(SANS)的关系	长期太空飞行的宇航员	数字病理学	太空飞行相关神经眼综合征	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习模型	OCT视频和体积数据	12名平均年龄47±9岁的宇航员(其中6名有飞行中数据)
102	2025-05-11	The long journey of artificial intelligence in medicine: an overview 2025-May, Clinical and experimental rheumatology IF:3.4Q2 DOI:10.55563/clinexprheumatol/oamfed PMID:40338059	综述	本文概述了人工智能在医学领域的漫长发展历程及其重要里程碑	全面回顾了AI从哲学和数学起源到现代医学应用的演变过程，突出了关键技术的发展节点	未具体说明当前AI在医学应用中面临的具体技术或伦理挑战细节	梳理人工智能技术在医学领域的发展历史和应用前景	人工智能技术的发展历程及其医学应用	人工智能	NA	机器学习、神经网络、深度学习、大语言模型	NA	健康大数据	NA
103	2025-05-11	Rapid point-of-care pathogen sensing in the post-pandemic era 2025-May, Trends in biotechnology IF:14.3Q1 DOI:10.1016/j.tibtech.2024.10.003 PMID:39521626	review	本文综述了后疫情时代快速准确诊断病毒或细菌病原体的即时检测技术进展	重点介绍了利用表面增强拉曼散射(SERS)技术的生物传感器在病原体感染标志物快速敏感诊断中的革命性应用，以及深度学习在复杂信号快速解析中的整合	NA	探讨后疫情时代即时检测(POC)诊断技术的发展现状与趋势	病毒或细菌病原体的快速诊断技术	生物医学工程	传染病	表面增强拉曼散射(SERS), 深度学习	深度学习算法	生物标志物信号	NA
104	2025-05-11	Systematic review of computational techniques, dataset utilization, and feature extraction in electrocardiographic imaging 2025-May, Medical & biological engineering & computing IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s11517-024-03264-z PMID:39779645	综述	分析ECG成像（ECGI）重建中的计算技术，重点关注数据集识别、问题解决和特征提取	揭示了传统方法与先进技术（如混合技术和深度学习）在ECGI中的使用趋势，并强调了数据利用和计算技术整合的重要性	仅限于2010年至2023年发表的英文同行评审论文，且排除了未描述计算技术的研究	分析ECGI重建中的计算技术，以提升心脏诊断和治疗的精确性	ECG成像（ECGI）重建技术	数字病理学	心血管疾病	边界元法、Tikhonov方法、深度学习	NA	ECG数据	99篇论文
105	2025-05-11	Current and future deep learning algorithms for tandem mass spectrometry (MS/MS)-based small molecule structure elucidation 2025-May, Rapid communications in mass spectrometry : RCM IF:1.8Q2 DOI:10.1002/rcm.9120 PMID:33955607	research paper	探讨当前和未来深度学习算法在基于串联质谱（MS/MS）的小分子结构解析中的应用	提出新的深度学习架构，通过多任务学习和特征工程解决现有方法在计算复杂性、数据预处理信息丢失和分子指纹覆盖不足方面的问题	深度学习框架的性能和普遍适用性需要与经典机器学习框架进行公平评估	开发强大的深度学习模型以实现从小分子串联质谱数据中自动解析结构	小分子结构解析	machine learning	NA	tandem mass spectrometry (MS/MS)	graph convolutional networks, multitask learning	mass spectral data	NA
106	2025-05-11	INFERYS rescoring: Boosting peptide identifications and scoring confidence of database search results 2025-May, Rapid communications in mass spectrometry : RCM IF:1.8Q2 DOI:10.1002/rcm.9128 PMID:34015160	research paper	介绍了一种名为INFERYS™重评分的处理工作流程，用于基于强度的重评分Sequest HT搜索引擎结果	利用深度学习准确预测肽段碎片离子强度，并基于这些预测计算额外的基于强度的分数，克服了传统数据库搜索引擎忽略肽段碎片离子强度的缺点	NA	提升数据库搜索结果中肽段鉴定的数量和评分置信度	肽段谱图匹配和蛋白质鉴定	proteomics	NA	tandem mass spectrometry, deep learning	deep learning platform INFERYS	tandem mass spectra	HeLa标准样本和免疫肽组数据集
107	2025-05-11	External Validation of a Novel Landmark-Based Deep Learning Automated Tibial Slope Measurement Algorithm Applied on Short Radiographs Obtained in Patients With ACL Injuries 2025-May, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251333607 PMID:40342354	research paper	外部验证一种基于标志点的深度学习自动测量胫骨斜率算法，应用于ACL损伤患者的短放射影像	开发并验证了一种新的深度学习模型，用于自动测量胫骨斜率，消除了人为误差并提高了效率	与金标准手动测量相比，模型在报告胫骨斜率方面需要进一步改进	验证深度学习模型在胫骨斜率测量中的可靠性，并与人类测量性能进行比较	接受前十字韧带手术患者的膝关节侧位放射影像	digital pathology	ACL injuries	deep learning	CNN	image	289 radiographs
108	2025-05-11	Deep learning segmentation of periarterial and perivenous capillary-free zones in optical coherence tomography angiography 2025-May, Journal of biomedical optics IF:3.0Q2 DOI:10.1117/1.JBO.30.5.056005 PMID:40342523	研究论文	本研究开发并评估了深度学习模型，用于光学相干断层扫描血管成像（OCTA）中动脉周围和静脉周围无毛细血管区（CFZs）的精确分割，以改善糖尿病视网膜病变（DR）的早期检测和监测	使用包括CNN和ViT在内的深度学习模型进行CFZ的自动化分割，并首次将定量特征作为DR的潜在生物标志物进行评估	研究样本仅包括健康对照组、无DR的糖尿病患者和轻度DR患者，未涵盖DR的所有阶段	开发自动化CFZ分割方法，以改善糖尿病视网膜病变的早期检测和监测	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）图像中的动脉周围和静脉周围无毛细血管区（CFZs）	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描血管成像（OCTA）	UNet, UNet++, TransUNet, Segformer	图像	健康对照组、无DR的糖尿病患者和轻度DR患者的OCTA图像
109	2025-05-11	Deep Learning Assisted Outer Volume Removal for Highly-Accelerated Real-Time Dynamic MRI 2025-May-01, ArXiv PMID:40342862	研究论文	提出了一种新型外体积去除（OVR）方法，用于高加速实时动态MRI中的伪影减少	利用深度学习模型识别并去除时间交错欠采样模式中的伪周期性伪影，提出了一种无需修改采集过程的实用解决方案	未明确提及样本量或具体临床应用的限制	提高实时电影MRI在高加速率下的图像质量	心脏运动的功能评估	医学影像处理	心血管疾病	实时动态MRI，深度学习	PD-DL（物理驱动深度学习）	MRI影像数据	NA
110	2025-05-11	Lung disease classification in chest X-ray images using optimal cross stage partial bidirectional long short term memory 2025-May, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241304987 PMID:40343884	研究论文	本研究提出了一种深度学习模型OCBiNet，用于胸部X光图像中的肺部疾病分类	提出了结合交叉阶段部分连接的双向长短期记忆网络(OCBiNet)以及改进的母优化算法(ImMO)来提高分类准确性和收敛速度	未提及模型在临床环境中的实际应用验证	提高肺部疾病分类的准确性和效率	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	OCBiNet (基于BiLSTM和CSP连接的混合模型)	医学影像(X光图像)	未明确说明样本数量
111	2025-05-11	Assessing Algorithmic Fairness With a Multimodal Artificial Intelligence Model in Men of African and Non-African Origin on NRG Oncology Prostate Cancer Phase III Trials 2025-May, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00284 PMID:40344545	research paper	评估多模态人工智能模型在前列腺癌三期临床试验中对非洲和非非洲裔男性的算法公平性	使用多模态AI深度学习系统结合数字组织病理学和临床数据，评估算法在不同种族亚组中的普适性	研究中存在种族信息缺失的病例（0.5%）	评估AI工具在临床决策中的公平性，避免因偏见加剧医疗不平等	非洲裔和非非洲裔前列腺癌患者	digital pathology	prostate cancer	multimodal AI deep learning	MMAI (Multimodal Artificial Intelligence)	digital histopathology and clinical data	5,708名患者（包括948名非洲裔和4,731名非非洲裔）
112	2025-05-11	Automated Deep Learning Pipeline for Characterizing Left Ventricular Diastolic Function 2025-Apr-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.29.25326683 PMID:40343044	research paper	开发了一个自动化深度学习流程，用于评估左心室舒张功能	使用8个AI模型构建的工作流程，自动化评估左心室舒张功能障碍（LVDD），显著提高了与ASE指南的一致性	模型性能在不同医疗中心之间存在差异，且在斯坦福医疗中心的队列中一致性较低	自动化评估左心室舒张功能障碍（LVDD），减少人工评估的变异性和劳动强度	左心室舒张功能障碍（LVDD）患者	digital pathology	cardiovascular disease	AI模型	深度学习模型	超声心动图数据	155,000项研究用于训练，955项研究（Cedars-Sinai医疗中心）和1,572项研究（斯坦福医疗中心）用于验证
113	2025-05-11	Low-cost video-based air quality estimation system using structured deep learning with selective state space modeling 2025-Apr-26, Environment international IF:10.3Q1 DOI:10.1016/j.envint.2025.109496 PMID:40344874	research paper	提出了一种基于视频的低成本空气质量估计系统，结合结构化深度学习和选择性状态空间建模	首次将选择性状态空间模型（SSM）与选择性扫描机制和混合预测器（HP）结合，用于视频空气质量估计，有效捕捉时空特征并实现多污染物输出	研究仅基于巴基斯坦拉合尔地区的数据，可能在其他地区的泛化能力有限	开发一种高效、低成本的空气质量预测模型，用于实时污染控制	室外空气质量（PM、PM、AQI）	computer vision	NA	深度学习	AQP-Mamba（基于SSM的模型）	视频	13,176个视频，来自巴基斯坦拉合尔的6个监测站
114	2025-05-11	Impact of CT reconstruction algorithms on pericoronary and epicardial adipose tissue attenuation 2025-Apr-23, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112132 PMID:40344712	research paper	研究CT重建算法对心周脂肪组织和心外膜脂肪组织定量的影响，并探讨通过脂肪阈值调整校正这些影响的可行性	比较了不同强度的ASIR-V和DLIR算法对脂肪组织定量的影响，并提出了脂肪阈值调整的校正方法	研究为回顾性分析，样本量有限（134例患者），且仅基于特定时间段的数据	评估不同CT重建算法对心周脂肪组织和心外膜脂肪组织定量的影响，并探索校正方法	134例接受冠状动脉CT血管造影（CCTA）的患者	医学影像处理	心血管疾病	冠状动脉CT血管造影（CCTA），自适应统计迭代重建（ASIR-V），深度学习图像重建（DLIR）	NA	医学影像数据	134例患者
115	2025-05-11	Automated cervix biometry, volumetry and normative models for 3D motion-corrected T2-weighted 0.55-3T fetal MRI during 2nd and 3rd trimesters 2025-Apr-17, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.16.25325947 PMID:40321262	research paper	该研究开发了一种深度学习流程，用于自动进行孕妇宫颈的多层分割和生物测量，基于3D T2加权图像	首次提出用于孕妇宫颈MRI自动多层分割和生物测量的深度学习流程，并公开了3D人口平均图谱	研究样本量相对较小（20个数据集用于评估），且仅评估了0.55T和3T的MRI采集	开发自动化方法以改进孕妇宫颈的MRI测量，减少手动编辑需求和分析时间	孕妇宫颈的3D T2加权MRI图像	digital pathology	NA	MRI, deep learning	deep learning pipeline	3D T2w MRI图像	20个数据集用于评估，270个正常足月案例用于生成图谱
116	2025-05-11	Dissecting the genetic complexity of myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome via deep learning-powered genome analysis 2025-Apr-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.15.25325899 PMID:40321247	研究论文	本研究通过深度学习框架HEAL2对肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征(ME/CFS)进行全基因组分析，揭示了该疾病的遗传基础和潜在治疗靶点	开发了新型深度学习框架HEAL2，不仅能基于个人罕见变异预测ME/CFS，还将遗传风险与多种ME/CFS相关症状联系起来	NA	解析ME/CFS的遗传复杂性并开发基于遗传的诊断工具	肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征(ME/CFS)患者	机器学习	肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征	全基因组分析、转录组分析、网络分析、多组学数据分析	深度学习(HEAL2)	基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据	NA
117	2025-05-11	PanEcho: Complete AI-enabled echocardiography interpretation with multi-task deep learning 2025-Apr-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.11.16.24317431 PMID:40321248	研究论文	开发并评估了一个名为PanEcho的人工智能系统，用于自动化超声心动图的解释	提出了一个多任务深度学习AI系统PanEcho，能够自动化解释超声心动图，并在多种诊断分类和参数估计任务中表现出高准确性	研究基于回顾性数据，需要在更多前瞻性研究中验证其性能	开发并验证一个能够自动化解释超声心动图的AI系统	超声心动图视频	数字病理	心血管疾病	多任务深度学习	深度学习模型	视频	1.2百万个超声心动图视频，来自24,405名患者的32,265次TTE研究
118	2025-05-11	Boosting Reservoir Computing with Brain-inspired Adaptive Dynamics 2025-Apr-16, ArXiv PMID:40321946	research paper	该研究通过引入大脑启发的自适应动态机制，提升储层计算的性能与鲁棒性	提出了一种自适应的兴奋-抑制平衡机制，减少了超参数调优的需求，并在记忆容量和时间序列预测等任务中性能提升高达130%	NA	提升储层计算的性能与鲁棒性，同时深化对神经计算的理解	储层计算机（RCs）	machine learning	NA	NA	reservoir computing	time series	NA
119	2025-05-11	Radiomics for lung cancer diagnosis, management, and future prospects 2025-Apr-11, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106926 PMID:40344812	综述	本文综述了放射组学在肺癌诊断和管理中的作用，探讨了从手工放射组学到深度学习技术的各种方法及其应用	强调了放射组学在提高诊断准确性、预测治疗反应和个性化患者护理方面的潜力，并探讨了未来发展方向，如大型语言模型、可解释AI和超分辨率成像技术的整合	未具体提及研究的局限性	探讨放射组学在肺癌诊断和管理中的应用及其未来前景	肺癌患者	数字病理学	肺癌	放射组学、深度学习	AI模型	医学影像	NA
120	2025-05-11	Transfer learning and data augmentation for glucose concentration prediction from colorimetric biosensor images 2025-Apr-08, Mikrochimica acta DOI:10.1007/s00604-025-07136-7 PMID:40199789	研究论文	介绍了一种深度学习算法，用于通过比色纸传感器图像准确预测葡萄糖浓度	采用迁移学习和数据增强技术，简化了预测过程，无需单独的特征提取	需要大量训练数据，尽管数据增强技术试图缓解这一问题	开发一种基于深度学习的葡萄糖浓度预测方法	比色纸传感器图像	计算机视觉	NA	迁移学习, 数据增强	ResNet50, ResNet101, GoogLeNet, VGG-19	图像	五种不同葡萄糖浓度的比色纸传感器图像数据集