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	2025-06-13	Single-Cell Sequencing-Guided Annotation of Rare Tumor Cells for Deep Learning-Based Cytopathologic Diagnosis of Early Lung Cancer 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202416921 PMID:40231585	研究论文	该研究利用单细胞DNA测序技术指导罕见肿瘤细胞的注释，开发了一种基于深度学习的细胞病理学诊断模型，用于早期肺癌的诊断	使用单细胞DNA测序作为客观真实标签生成无偏、准确注释的数据集，开发了能够区分BAL液中肿瘤细胞与良性细胞的深度学习模型，显著提高了肺癌诊断的敏感性	研究依赖于单细胞DNA测序技术，可能受到技术限制和成本影响；样本量相对有限，尤其是外部验证队列	提高支气管肺泡灌洗液细胞学检查在肺癌诊断中的敏感性和准确性	支气管肺泡灌洗液中的脱落肿瘤细胞和良性细胞	数字病理学	肺癌	单细胞DNA测序（scDNA-Seq）	深度学习模型（DL）	图像	训练集包含580个ETCs和1106个良性细胞，发现队列156例，验证队列158例，外部验证队列141例
102	2025-06-13	Using deep learning generated CBCT contours for online dose assessment of prostate SABR treatments 2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70098 PMID:40265325	研究论文	本研究利用深度学习生成的CBCT轮廓评估前列腺SABR治疗中的在线剂量，以指导个性化决策树的开发	首次使用深度学习生成的CBCT轮廓进行每日剂量评估，并与计划剂量体积指标进行比较	研究为回顾性分析，样本量较小（40名患者），且未考虑所有可能的临床变量	评估当前中心使用的决策树在视觉评估患者摆位时的效果，并开发更精确的自动化工具	前列腺SABR治疗患者的CBCT扫描数据	数字病理	前列腺癌	深度学习，CBCT	NA	医学影像（CBCT扫描）	40名前列腺SABR患者的200次治疗前CBCT扫描
103	2025-06-13	Deep learning-based post hoc denoising for 3D volume-rendered cardiac CT in mitral valve prolapse 2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03403-z PMID:40266552	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的后处理去噪技术如何提升心脏CT在二尖瓣脱垂三维体积渲染成像中的质量	首次将残差密集网络应用于心脏CT图像的去噪处理，显著提升了三维体积渲染图像的质量和诊断效率	研究样本量较小（50例患者），且为回顾性研究	评估去噪处理对二尖瓣脱垂三维体积渲染图像质量和诊断性能的影响	接受二尖瓣修复手术患者的心脏CT图像	数字病理学	心血管疾病	心脏CT扫描	残差密集网络	医学影像	50例患者（中位年龄64岁，男性30例）
104	2025-06-13	Validating Emotion Analysis on Social Media Text for Detecting Psychological Distress: A Cross-Sectional Survey 2025-06, Issues in mental health nursing IF:1.7Q3 DOI:10.1080/01612840.2025.2488328 PMID:40266789	研究论文	本研究探讨了社交媒体文本中自我报告的心理困扰与情绪之间的关系，使用基于深度学习的情绪分析模型	使用KoBERT模型对社交媒体文本进行情绪分析，验证了情绪表达与心理困扰之间的强关联	样本量较小（87名参与者），且仅限于Instagram和Threads平台的数据	验证情绪分析作为通过社交媒体早期检测和监测心理困扰的工具的有效性	社交媒体用户及其文本帖子	自然语言处理	心理健康	深度学习	KoBERT	文本	87名参与者和2,610个句子
105	2025-06-13	Unsupervised non-small cell lung cancer tumor segmentation using cycled generative adversarial network with similarity-based discriminator 2025-Jun, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70107 PMID:40266997	research paper	该研究提出了一种无监督的非小细胞肺癌肿瘤分割方法smic-GAN，利用基于相似性的生成对抗网络和循环策略进行训练，无需人工标注数据	提出了一种新型无监督肿瘤分割网络smic-GAN，通过相似性驱动的生成对抗网络和循环训练策略，实现了不依赖人工标注数据的肿瘤分割	虽然性能接近有监督方法，但与最佳有监督方法相比仍有一定差距	开发不依赖人工标注数据的自动肿瘤分割方法	非小细胞肺癌患者的CT扫描图像	digital pathology	lung cancer	CT扫描	GAN（生成对抗网络）	医学影像（CT图像）	609例肺癌患者的CT扫描（504训练，35验证，70测试）
106	2025-06-13	Fast and automatic coronary artery segmentation using nnU-Net for non-contrast enhanced magnetic resonance coronary angiography 2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03408-8 PMID:40287548	研究论文	本文提出了一种基于nnU-Net的自配置深度学习方法，用于自动化分割非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA）图像中的冠状动脉	使用nnU-Net模型自动化分割MRCA图像中的冠状动脉，提供了一种非侵入性的冠状动脉疾病筛查工具	MRCA图像的空间分辨率低且冠状动脉与周围组织的对比度不足	开发一种快速自动的冠状动脉分割方法，以增强冠状动脉疾病的早期检测	非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA）图像	数字病理学	心血管疾病	非对比增强磁共振冠状动脉造影（MRCA）	nnU-Net	图像	134名受试者的MRCA数据用于训练，114名受试者的数据用于测试
107	2025-06-13	Deep learning based automated left atrial segmentation and flow quantification of real time phase contrast MRI in patients with atrial fibrillation 2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03407-9 PMID:40301204	研究论文	开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的全自动左心房（LA）血流定量方法，用于心房颤动（AF）患者的实时相位对比MRI数据分析	首次将CNN应用于AF患者的LA血流定量，实现了与半手动分析相当的高精度，并对心率变异性具有鲁棒性	样本量相对较小（44名AF患者），且仅在特定患者群体（AF）中验证	开发自动化工具以简化AF患者的心脏MRI血流定量分析流程	心房颤动患者的左心房血流动力学	数字病理学	心血管疾病	实时2D相位对比MRI（RTPC MRI）	CNN	医学影像	44名AF患者，共15,307个半手动标注的RTPC LA轮廓
108	2025-06-13	Thorax-encompassing multi-modality PET/CT deep learning model for resected lung cancer prognostication: A retrospective, multicenter study 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17862 PMID:40317503	研究论文	本研究开发了一个结合FDG PET和CT影像以及临床、手术和病理信息的深度学习模型，用于预测非小细胞肺癌患者的无复发生存期并分层风险	首次使用多模态影像结合临床、手术和病理数据预测非小细胞肺癌术后无复发生存期，并优于传统分期方法	回顾性研究设计，样本量相对有限（本地机构305例，外部验证195例）	开发优于传统分期方法的预后预测模型，帮助识别可能受益于额外治疗的高风险患者	手术切除的非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	FDG PET和CT成像	深度学习模型(DLM)	医学影像（PET/CT）、临床数据、病理数据	本地机构305例（训练225例，验证45例，测试35例），外部验证195例
109	2025-06-13	A General Framework for Augmenting Lossy Compressors With Topological Guarantees 2025-Jun, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3567054 PMID:40333107	research paper	提出一个通用框架，用于在压缩数据时保留拓扑描述符	引入了一种通用框架，能够增强任何有损压缩器以在压缩过程中保留数据的拓扑结构	未提及具体的数据类型或应用场景的限制	提升科学数据压缩过程中拓扑描述符的保留能力	科学数据中的拓扑描述符（如轮廓树）	数据压缩与可视化	NA	自定义变精度编码方案	NA	体积数据	NA
110	2025-06-13	Cine cardiac magnetic resonance segmentation using temporal-spatial adaptation of prompt-enabled segment-anything-model: a feasibility study 2025 Summer, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101909 PMID:40350082	研究论文	提出一种基于segment-anything-model (SAM)的cine心血管磁共振(CMR)分割方法cineCMR-SAM，通过时空注意力机制和提示技术提高分割准确性	首次将SAM基础模型适配到cine CMR分割任务，引入时空注意力机制和文本/框提示技术	仅评估了特定病理类型的数据集(主动脉瓣狭窄和HFpEF)，未覆盖所有心脏疾病	开发具有高泛化能力的cine CMR自动分割方法	心血管磁共振图像	医学图像分析	心血管疾病	深度学习	SAM基础模型+时空注意力机制	磁共振图像序列	3个外部测试数据集(公共多中心数据集136例，主动脉瓣狭窄40例，HFpEF 53例)
111	2025-06-13	Non-Invasive Tumor Budding Evaluation and Correlation with Treatment Response in Bladder Cancer: A Multi-Center Cohort Study 2025-Jun, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202416161 PMID:40391846	研究论文	本研究通过多中心队列研究，探讨了膀胱癌中肿瘤萌芽状态与新辅助化疗免疫治疗反应及疾病预后的相关性，并开发了一种基于CT图像的非侵入性深度学习模型来评估肿瘤萌芽状态	开发了一种非侵入性的深度学习模型，用于预测膀胱癌患者的肿瘤萌芽状态，并首次将其与新辅助化疗免疫治疗的反应和预后相关联	研究样本主要来自特定时间段内的患者，可能无法完全代表所有膀胱癌患者群体	探索肿瘤萌芽状态与新辅助化疗免疫治疗反应及预后的关系，并开发预测模型	2322名经病理诊断为膀胱癌的患者	数字病理	膀胱癌	深度学习	深度学习模型	CT图像	2322名膀胱癌患者
112	2025-06-13	A simulated annealing-based Bayesian network structure optimization framework for late morbidity prediction with a large prospective dataset 2025-Jun, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17881 PMID:40400111	研究论文	本文提出了一种基于模拟退火的贝叶斯网络结构优化框架，用于预测宫颈癌患者的晚期发病率	开发了一种结合信息理论度量、预测性能度量和复杂度度量的模拟退火优化方法，能够生成逻辑清晰、可解释性强的贝叶斯网络	研究仅针对宫颈癌患者的晚期中度至重度膀胱炎进行预测，未涉及其他疾病或并发症	开发一种可定制的优化方法，用于自动生成逻辑清晰、可解释的贝叶斯网络，以预测宫颈癌患者的晚期发病率	宫颈癌患者的晚期中度至重度膀胱炎（CTCAEv.3）	机器学习	宫颈癌	模拟退火优化方法	贝叶斯网络	临床数据	1153名宫颈癌患者（来自EMBRACE I数据集）
113	2025-06-13	An overview of artificial intelligence and machine learning in shoulder surgery 2025-Jun, Clinics in shoulder and elbow IF:1.8Q2 DOI:10.5397/cise.2025.00185 PMID:40405638	综述	本文综述了人工智能和机器学习在肩部手术中的应用及其对临床实践的变革	探讨了机器学习在肩关节置换术和肩袖撕裂治疗中的创新应用，包括预测术后结果、并发症及植入物选择	面临数据变异性、模型可解释性及临床工作流程整合等挑战	研究机器学习在肩部手术中的应用及其对临床实践的影响	肩关节置换术和肩袖撕裂的治疗	机器学习	肩部疾病	机器学习算法（如XGBoost、神经网络、生成对抗网络）	监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习模型	医学影像数据（如磁共振成像、超声）	NA
114	2025-06-13	Molecular insights into the unique activation and allosteric modulation mechanisms of the human mas-related G-protein-coupled receptor X1 2025-Jun, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144815 PMID:40451369	research paper	该研究通过高斯加速分子动力学（GaMD）和深度学习技术，揭示了人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1）的独特激活和变构调节机制	首次获得了未结合受体的稳定非活性构象，揭示了MRGPRX1在缺乏W切换开关和其他保守基序的情况下从非活性状态转变为活性状态的微妙结构和动态变化，并阐明了ML382通过短程和长程途径增强肽激动剂BAM与MRGPRX1结合亲和力的分子基础	NA	研究MRGPRX1的激活和变构调节机制，以促进镇痛和止痒药物的合理设计	人类mas相关G蛋白偶联受体X1（MRGPRX1）	分子动力学模拟与深度学习	疼痛和瘙痒相关疾病	高斯加速分子动力学（GaMD）、神经关系推理（NRI）深度学习、结合自由能计算	NRI	分子动力学模拟数据	NA
115	2025-06-13	A Deep Learning-Based Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: Pilot Results for Evaluating Thyroid Malignancy in Pediatric Cohorts 2025-Jun, Thyroid : official journal of the American Thyroid Association IF:5.8Q1 DOI:10.1089/thy.2024.0627 PMID:40454939	research paper	该研究评估了一种基于深度学习的AI模型在儿童甲状腺结节诊断中的适用性	首次将原本基于成人数据训练的AI-Thyroid模型应用于儿科甲状腺结节的诊断，并比较了不同年龄段的表现差异	样本量相对较小（128名儿童），且模型最初是基于成人数据训练的	评估深度学习模型在儿童甲状腺结节恶性风险评估中的表现	儿童甲状腺结节患者	digital pathology	thyroid cancer	ultrasonography (US)	DL	image	128名儿童（平均年龄15.5±2.4岁，103名女孩），共156个结节
116	2025-06-13	TIGPR: A multi-view ground penetrating radar detection data for damage assessment of transportation infrastructure 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111665 PMID:40496733	research paper	介绍了一个名为TIGPR的高质量地面穿透雷达(GPR)图像数据集，用于交通基础设施损坏的检测和评估	提供了多样化的交通基础设施损坏数据，支持深度学习在无损检测和自动化评估中的应用	数据采集地点有限，可能无法涵盖所有环境条件下的基础设施损坏情况	推动智能损坏检测技术的发展，支持交通基础设施监测的机器学习模型开发	道路、桥梁、隧道和机场等交通基础设施的结构性损坏	computer vision	NA	2D和3D GPR系统(IDS-FastWave, MALA GX750, GeoScope 3D-Radar)	NA	image	覆盖贵州、金华和南京等地的高速公路、市政道路和桥梁结构
117	2025-06-13	UrduSER: A comprehensive dataset for speech emotion recognition in Urdu language 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111627 PMID:40496743	research paper	该文章介绍了一个名为UrduSER的综合数据集，用于乌尔都语语音情感识别研究	开发了一个全面的乌尔都语语音情感识别数据集，填补了现有数据集的不足，包括情感种类少、样本量小和对话内容重复等问题	数据集虽然全面，但仍可能受限于演员表演的真实性和乌尔都语方言的多样性	推动乌尔都语语音情感识别技术的研究和应用	乌尔都语语音信号及其对应的情感状态	自然语言处理	NA	语音信号分析	NA	语音	3500个语音信号，来自10名专业演员，每种情感500个样本
118	2025-06-13	Ripen banana dataset: A comprehensive resource for carbide detection and ripening stage analysis to enhance food quality and agricultural efficiency 2025-Jun, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111659 PMID:40496751	research paper	介绍了一个名为'Ripen Banana'的数据集，用于碳化物检测和香蕉成熟阶段分析，以提升食品质量和农业效率	新开发的香蕉数据集包含碳化和非碳化两类香蕉图像，覆盖从生到熟的各个阶段，为农业实践和计算机视觉技术提供了新资源	数据集仅来自孟加拉国Sirajganj地区，可能不具有全球代表性	提升食品质量和农业效率，支持数据驱动的食品检测和香蕉成熟系统	香蕉的成熟阶段和碳化处理	computer vision	NA	图像采集和增强	machine learning和deep learning模型	image	1404张原始图像和6410张增强图像，总计7814张图像
119	2025-06-13	Meet the engineer using deep learning to restore Renaissance art 2025-Jun, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/d41586-025-01776-8 PMID:40500324	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
120	2025-06-13	Artificial Intelligence in Aesthetic Medicine: Applications, Challenges, and Future Directions 2025-Jun, Journal of cosmetic dermatology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jocd.70241 PMID:40501296	review	本文探讨了人工智能在美容医学中的应用、挑战及未来发展方向	分析了AI在面部分析、机器人辅助手术、预测患者结果建模和个性化治疗计划中的创新应用，并探讨了伦理问题和监管挑战	存在训练数据偏见、AI决策缺乏透明度、监管审批不一致等问题，过度依赖AI可能削弱美容医学中以人为中心的方法	评估AI在美容医学中的应用及其伦理和监管挑战	美容医学中的AI技术应用	machine learning	NA	machine learning, deep learning, computer vision	NA	image, patient data	NA