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	2025-05-29	Reply to Commentary on "Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Aesthetic Plastic Surgery: A Qualitative Systematic Review" 2025-May-27, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-025-04938-1 PMID:40425882	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
102	2025-06-04	MAVSD: A Multi-Angle View Segmentation Dataset for Detection of Solidago Canadensis L 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05199-y PMID:40413199	research paper	介绍了一个名为MAVSD的多角度视图分割数据集，专门用于检测全球重要的入侵植物加拿大一枝黄花	提出了一个多角度、高分辨率的数据集MAVSD，通过多角度训练将mIoU提高了11%	未提及具体的数据集样本来源和覆盖的地理范围	提升入侵植物加拿大一枝黄花的自动检测和监测能力	加拿大一枝黄花及其周围环境	computer vision	NA	无人机拍摄的高分辨率图像	state-of-the-art segmentation models	image	NA
103	2025-06-04	A Comprehensive Video Dataset for Surgical Laparoscopic Action Analysis 2025-May-24, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05093-7 PMID:40413211	研究论文	本文介绍了一个用于手术腹腔镜动作分析的综合性视频数据集SLAM，并验证了其在腹腔镜手术动作识别中的有效性	开发了SLAM数据集，解决了现有公开数据集规模小、同质性高和标注质量不一致的问题	未提及具体的数据集使用限制或潜在偏差	促进腹腔镜手术动作识别和人工智能驱动手术的发展	腹腔镜手术视频数据	计算机视觉	NA	深度学习	ViViT	视频	4,097个视频片段
104	2025-06-04	iPSC-RPE patch restores photoreceptors and regenerates choriocapillaris in a pig retinal degeneration model 2025-May-22, JCI insight IF:6.3Q1 DOI:10.1172/jci.insight.179246 PMID:40401519	research paper	该研究开发了一种iPSC衍生的RPE补片，用于治疗干性年龄相关性黄斑变性，并在猪视网膜变性模型中验证了其恢复光感受器和再生脉络膜毛细血管的能力	使用可生物降解的PLGA支架培养iPSC-RPE细胞，开发了一种临床兼容的制造工艺，并通过深度学习算法验证了移植效果	研究仅在猪模型中进行，尚未进行人体试验	开发并验证一种治疗干性年龄相关性黄斑变性的新方法	激光诱导的猪视网膜变性模型	再生医学	年龄相关性黄斑变性	iPSC技术、光学相干断层扫描(OCT)、自适应光学成像、OCT-血管成像	深度学习算法	图像	猪模型
105	2025-06-04	Artificial intelligence and the electrocardiogram: A modern renaissance 2025-May-20, European journal of internal medicine IF:5.9Q1 DOI:10.1016/j.ejim.2025.04.036 PMID:40413058	research paper	探讨人工智能（AI）与心电图（ECG）结合在心血管医学中的变革性进展及其潜力	AI驱动的ECG解释在结构和电性心脏病领域展示了突破性能力，深度学习技术识别了人眼不可见的微妙ECG模式	面临高质量训练数据需求、算法普适性、模型训练偏见、监管和伦理标准等挑战，解释性、医生技能退化、法律责任及缺乏高质量研究证明患者结果改善也是关键障碍	提升心血管疾病的诊断准确性和预测能力，实现个性化患者护理	心电图（ECG）技术及其在心血管疾病中的应用	machine learning	cardiovascular disease	deep learning	NA	ECG数据	NA
106	2025-06-04	Deep learning MRI-based radiomic models for predicting recurrence in locally advanced nasopharyngeal carcinoma after neoadjuvant chemoradiotherapy: a multi-center study 2025-May-15, Clinical & experimental metastasis IF:4.2Q2 DOI:10.1007/s10585-025-10349-y PMID:40369240	研究论文	本研究利用基于深度学习的MRI放射组学模型预测局部晚期鼻咽癌患者在新辅助放化疗后的复发情况	结合传统放射组学特征和深度学习放射组学特征，构建了预测模型，并在多中心数据上验证了其性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（328例患者）	验证基于深度学习的MRI放射组学模型在预测局部晚期鼻咽癌患者复发中的临床价值	局部晚期鼻咽癌（LA-NPC）患者	数字病理	鼻咽癌	MRI（T1WI+C和T2WI序列）	随机森林（RF）	医学影像	328例患者（来自四家医院），其中训练集229例，验证集99例
107	2025-06-04	Development of an Automated Tool for the Estimation of Histological Remission in Ulcerative Colitis Using Single-Wavelength Endoscopy Technology 2025-May-08, Journal of Crohn's & colitis DOI:10.1093/ecco-jcc/jjae180 PMID:39602814	研究论文	开发了一种基于单波长内窥镜技术的自动化工具，用于评估溃疡性结肠炎的组织学缓解	利用单波长内窥镜（SWE）技术提高毛细血管可见性，开发了计算机辅助诊断（CAD）系统，显著提高了组织学缓解的诊断准确性	研究样本量相对较小（112名患者），且仅使用了特定品牌的内窥镜系统（FUJIFILM）	评估基于白光内窥镜（WLE）或单波长内窥镜（SWE）的计算机辅助诊断系统在溃疡性结肠炎组织学活动评估中的准确性	溃疡性结肠炎患者的内窥镜图像	数字病理学	溃疡性结肠炎	单波长内窥镜（SWE）技术	深度学习模型	图像	112名患者的6926组WLE和SWE图像帧
108	2025-06-04	Classifying Obsessive-Compulsive Disorder from Resting-State EEG using Convolutional Neural Networks: A Pilot Study 2025-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.06.25327094 PMID:40385410	research paper	该研究探索使用卷积神经网络（CNN）对静息态脑电图（EEG）数据进行分类，以区分强迫症（OCD）患者和健康对照组	首次将CNN应用于最小处理的EEG时频表示，显著提高了强迫症的分类准确率，并发现教育水平作为补充特征可进一步提升性能	样本量较小（仅20名参与者），且参与者均为未服药患者，可能限制结果的泛化性	开发一种基于深度学习的强迫症诊断方法	强迫症患者和健康对照组的静息态EEG数据	machine learning	psychiatric disorder	EEG, Morlet wavelets	CNN, SVM	EEG time-frequency representations	20名未服药参与者（10名OCD患者，10名健康对照组）
109	2025-06-04	Significance of Image Reconstruction Parameters for Future Lung Cancer Risk Prediction Using Low-Dose Chest Computed Tomography and the Open-Access Sybil Algorithm 2025-May-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000001131 PMID:39437009	research paper	研究图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法在低剂量胸部CT扫描中预测肺癌风险性能的影响	首次评估了不同图像重建参数和CT扫描仪制造商对Sybil算法性能的影响，证明了该算法在不同成像设置下的稳健性	研究仅基于美国国家肺癌筛查试验的部分参与者数据，可能无法完全代表其他人群	评估Sybil算法在不同图像重建参数和CT扫描仪下的预测性能	低剂量胸部CT扫描图像	digital pathology	lung cancer	low-dose computed tomography (LDCT)	deep learning-based algorithm (Sybil)	image	1049对标准与骨重建滤波器图像，1961对标准与肺重建滤波器图像，1288对2mm与5mm轴向切片厚度图像
110	2025-06-04	Deep Learning-based Aligned Strain from Cine Cardiac MRI for Detection of Fibrotic Myocardial Tissue in Patients with Duchenne Muscular Dystrophy 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240303 PMID:40008976	研究论文	开发一种基于深度学习的模型，从非对比心脏MRI中获取对齐应变值，并评估这些值在预测杜氏肌营养不良症患者心肌纤维化中的性能	提出了一种新的对齐应变技术，能够基于运动检测心肌功能障碍，提高了心肌纤维化检测的特异性和准确性	研究为回顾性研究，样本量较小（139名患者），且仅在单一中心进行	开发并评估一种深度学习模型，用于预测杜氏肌营养不良症患者的心肌纤维化	139名杜氏肌营养不良症男性患者	数字病理学	杜氏肌营养不良症	心脏MRI	CNN	图像	139名患者
111	2025-06-04	Evolving biomaterials design from trial and error to intelligent innovation 2025-05-01, Acta biomaterialia IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.actbio.2025.03.013 PMID:40081552	综述	本文系统概述了生物材料设计技术的发展，探讨了人工智能与高通量筛选技术的结合，并展望了AI驱动的生物材料设计在未来潜力	探讨了人工智能在生物材料设计中的应用，预测材料特性并优化设计流程，标志着生物材料设计进入新时代	NA	总结生物材料设计技术的演变，展望AI驱动的生物材料设计未来发展方向	生物材料设计技术	生物材料	NA	高通量筛选(HTS), 机器学习(ML), 深度学习	NA	NA	NA
112	2025-06-04	Deep learning method for malaria parasite evaluation from microscopic blood smear 2025-May, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103114 PMID:40107120	系统综述	本文系统回顾了当前用于疟疾诊断中疟原虫属自动分析的方法，特别关注计算机辅助方法	识别了三类最适合疟疾数字诊断的机器学习模型，并讨论了提高模型准确性的预处理和后处理技术	数据标准化和实际应用中的挑战仍未解决	评估疟疾自动诊断方法，提高诊断准确性并减少人为错误	疟原虫属	数字病理学	疟疾	深度学习、机器学习	ResNet、VGG、CNN、CADx	图像	NA
113	2025-06-04	Automatic Quantification of Serial PET/CT Images for Pediatric Hodgkin Lymphoma Using a Longitudinally Aware Segmentation Network 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240229 PMID:39969278	研究论文	开发了一种纵向感知分割网络（LAS-Net），用于量化儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像	LAS-Net引入了纵向交叉注意力机制，允许PET1的相关特征为PET2的分析提供信息	外部测试队列的性能略有下降	量化儿童霍奇金淋巴瘤患者的系列PET/CT图像	儿童霍奇金淋巴瘤患者的PET/CT图像	数字病理	霍奇金淋巴瘤	PET/CT	CNN	图像	297名儿童患者（内部数据集200名，外部测试数据集97名）
114	2025-06-04	Anatomy-derived 3D Aortic Hemodynamics Using Fluid Physics-informed Deep Learning 2025-May, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240714 PMID:40326877	研究论文	使用流体物理信息深度学习方法从解剖学输入中预测主动脉血流动力学	提出了一种基于流体物理信息的循环生成对抗网络（FPI-CycleGAN），能够直接从解剖学输入中快速准确地预测主动脉血流动力学，替代传统的4D流MRI	研究仅针对特定类型的主动脉瓣（BAV和TAV）进行验证，未涵盖所有可能的解剖变异	评估生成式人工智能方法在量化主动脉血流动力学中的可行性和准确性	主动脉血流动力学	数字病理学	心血管疾病	4D流MRI, 对比增强MR血管造影	FPI-CycleGAN	3D图像	1765名患者（1242名BAV患者和523名TAV患者），外加60名患者的外部测试集
115	2025-06-04	Quantitative dynamics of neural uncertainty in sensory processing and decision-making during discriminative learning 2025-May, Experimental & molecular medicine DOI:10.1038/s12276-025-01456-7 PMID:40335633	研究论文	该研究使用深度学习方法量化了在振动频率辨别任务中初级体感皮层前肢区（fS1）神经活动的不确定性，并引入了一个transformer模型来解码随时间不一致的神经数据	引入transformer模型解码随时间不一致的神经数据，揭示了fS1不仅编码振动刺激的不确定性，还编码决策过程中的不确定性	研究仅关注初级体感皮层前肢区（fS1），未涉及其他脑区	量化神经活动中的不确定性及其在感觉处理和决策中的作用	初级体感皮层前肢区（fS1）的神经活动	机器学习	NA	深度学习	transformer	神经数据	NA
116	2025-06-04	Large-scale information retrieval and correction of noisy pharmacogenomic datasets through residual thresholded deep matrix factorization 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf226 PMID:40420482	研究论文	本文提出了一种名为残差阈值深度矩阵分解（RT-DMF）的鲁棒且可扩展的深度学习框架，用于校正和填补药物敏感性数据中的噪声	RT-DMF通过深度矩阵分解（DMF）和迭代残差阈值程序，有效识别并保留治疗相关信号，提高了药物敏感性数据的准确性和完整性	未明确提及具体的数据集规模或实验条件的限制	解决药物敏感性数据中的噪声问题，提高数据的准确性和下游分析的可靠性	药物敏感性数据集，特别是分子特征化的癌细胞系（CCLs）中的药物敏感性数据	机器学习	癌症	深度矩阵分解（DMF），迭代残差阈值	RT-DMF	药物敏感性数据矩阵	未明确提及具体样本数量，但涉及大规模药物敏感性数据集
117	2025-06-04	Pathomics in Gastrointestinal Tumors: Research Progress and Clinical Applications 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.85060 PMID:40452669	综述	本文综述了病理组学在胃肠道肿瘤中的研究进展及其临床应用	介绍了病理组学作为一种新型工具，结合高分辨率数字切片扫描技术和深度学习算法，用于胃肠道肿瘤的精确诊断和治疗	当前面临的挑战包括技术应用的局限性和未来发展方向的不确定性	探讨病理组学在胃肠道肿瘤诊断和治疗中的应用	胃肠道肿瘤	数字病理学	胃肠道肿瘤	高分辨率数字切片扫描技术、机器学习和深度学习	深度学习算法	全切片图像	NA
118	2025-06-04	Cyber-physical security of biochips: A perspective 2025-May, Biomicrofluidics IF:2.6Q2 DOI:10.1063/5.0252554 PMID:40454326	perspective	本文探讨了微流控生物芯片（MBs）面临的安全威胁及相应的防护措施	提出了针对微流控生物芯片的多层次安全防护框架，包括结构、材料、样本和知识产权层面的防护技术	NA	提高微流控生物芯片在诊断、医疗和生物医学研究中的安全性和可靠性	微流控生物芯片及其安全威胁	生物医学工程	NA	深度学习异常检测、机械响应染料、光谱水印、分子条形码、数字水印、物理不可克隆功能、指纹识别和混淆方案	深度学习	NA	NA
119	2025-06-04	Automatic determination of the resection plane for shoulder arthroplasty in arthritic humeri: a deep learning model 2025-Apr-22, Journal of shoulder and elbow surgery IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jse.2025.03.010 PMID:40274011	research paper	开发了一种深度学习模型，用于自动确定关节炎肱骨的肩关节置换术切除平面	首次提出自动化方法识别关节炎肱骨的切除平面，解决了传统方法因骨赘和畸形导致参考标志模糊的问题	样本量较小（62个3D模型），且仅在特定类型关节炎病例中验证	提高肩关节置换术术前规划的自动化水平和准确性	关节炎和非关节炎患者的肱骨3D模型	digital pathology	osteoarthritis	computed tomography扫描	deep learning	3D模型	62个肱骨3D模型（80%训练，20%测试）
120	2025-06-04	Fluorescence images of skin lesions and automated diagnosis using convolutional neural networks 2025-Apr, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104462 PMID:39736369	研究论文	本文探讨了使用卷积神经网络（CNN）对皮肤病变的荧光图像进行自动诊断的方法	首次使用智能手机采集的荧光图像进行皮肤病变分类，并创建了新的数据集FLUO-SC	缺乏公开的荧光图像数据集，样本量相对较小（1,563张图像）	探索荧光图像在皮肤癌自动诊断中的应用潜力	皮肤病变（特别是皮肤癌）	数字病理学	皮肤癌	荧光宽场成像	CNN	图像	1,563张荧光图像