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	Generative artificial intelligence enables the generation of bone scintigraphy images and improves generalization of deep learning models in data-constrained environments 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07091-8 PMID:39878897	research paper	本研究探讨了使用生成式人工智能技术创建合成骨扫描图像，以提高小规模数据集的多样性，从而改善深度学习模型的训练效果和泛化能力	利用生成式AI技术生成高质量的合成骨扫描图像，并通过增加合成数据来提升模型性能，特别是在数据受限的环境下	研究仅基于单一中心的真实数据进行生成模型的训练，可能限制了生成数据的多样性和泛化能力	解决医学影像中深度学习模型因数据有限而表现不佳的问题，通过生成合成数据提升模型性能	骨扫描图像，特别是显示骨转移和心脏淀粉样变性的异常摄取模式	digital pathology	bone metastases, cardiac amyloidosis	generative AI, deep learning	GAN	image	9,170 patients for training, 7,472 scans from 6,448 patients for testing
102	2025-05-29	An explainable transformer model integrating PET and tabular data for histologic grading and prognosis of follicular lymphoma: a multi-institutional digital biopsy study 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07090-9 PMID:39883138	research paper	开发了一种可解释的多模态融合Transformer模型，用于非侵入性识别滤泡性淋巴瘤(FL)的分级和预后	首次将3D PET肿瘤图像与表格数据结合，开发了可解释的多模态融合Transformer模型，并引入了Grad-CAM和SHAP分析增强临床可解释性	研究为回顾性设计，需要前瞻性研究进一步验证模型性能	开发深度学习模型作为数字活检工具，用于FL分级和预后评估	513名FL患者	digital pathology	follicular lymphoma	PET成像	Transformer	3D图像和表格数据	513名来自5个独立医疗中心的FL患者
103	2025-05-29	Artificial intelligence-based cardiac transthyretin amyloidosis detection and scoring in scintigraphy imaging: multi-tracer, multi-scanner, and multi-center development and evaluation study 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07117-1 PMID:39907796	research paper	本研究开发了一种基于深度学习的全自动流程，用于在全身闪烁扫描图像中检测和评分转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病（ATTR-CM）	使用多示踪剂、多扫描仪和多中心数据集开发全自动检测和评分系统，提高了ATTR-CM的诊断准确性和及时性	研究依赖于多中心数据，可能存在数据异质性问题，且部分数据集未标注	开发自动检测和评分ATTR-CM的工具，以提升诊断效率	全身闪烁扫描图像中的ATTR-CM检测和评分	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	CNN	image	共涉及3747名患者（93名用于模型开发，216名用于检测和评分，41、53、129名用于外部验证，3215名用于回顾性评估）
104	2025-05-29	Optimizing MR-based attenuation correction in hybrid PET/MR using deep learning: validation with a flatbed insert and consistent patient positioning 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07086-5 PMID:39912939	研究论文	本研究利用平板插入物和手臂下定位在PET/CT扫描中实现精确的MR-CT匹配，以评估MR-based衰减校正（MRAC）的准确性	使用平板插入物和手臂下定位解决PET/MR中MRAC验证的挑战，并开发基于深度学习的框架生成合成CT图像	在骨丰富区域（如脊柱和肝脏）的再现性较低	优化PET/MR中的MR-based衰减校正（MRAC）方法	21名患者	医学影像处理	NA	PET/CT, PET/MR, 深度学习	深度学习框架	医学影像（PET/CT, PET/MR）	21名患者（验证数据集），300名患者（训练数据集）
105	2025-05-29	Robust whole-body PET image denoising using 3D diffusion models: evaluation across various scanners, tracers, and dose levels 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07122-4 PMID:39912940	研究论文	本研究提出并验证了一种基于3D Denoising Diffusion Probabilistic Model (3D DDPM)的全身体PET图像去噪方法，该方法能够有效处理不同扫描仪、示踪剂和剂量水平的多样性	首次将3D DDPM应用于全身体PET图像去噪，并验证其在多种临床条件下的鲁棒性和普适性	研究主要基于Biograph Vision Quadra PET/CT扫描仪的高质量数据进行训练，可能对其他扫描仪的适应性有待进一步验证	开发一种能够适应不同临床设置的全身体PET图像去噪方法	全身体PET图像	医学影像处理	癌症	3D Denoising Diffusion Probabilistic Model (3D DDPM)	3D DDPM, 3D UNet, 3D GAN	3D PET图像	四种扫描仪、四种示踪剂类型和六种剂量水平的数据集
106	2025-05-29	Evaluation of deep learning-based scatter correction on a long-axial field-of-view PET scanner 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07120-6 PMID:39918764	研究论文	评估基于深度学习的散射校正方法在长轴视野PET扫描仪上的性能	提出了一种基于U-Net架构的深度学习散射估计方法，相比传统的单散射模拟方法，在长轴视野PET系统中表现出更高的准确性和鲁棒性	方法在[18F]-PSMA数据集上的表现虽然一致，但未使用该类型数据进行训练	评估深度学习散射估计方法在长轴视野全身PET扫描仪上的性能	长轴视野PET系统的散射校正	医学影像处理	NA	PET成像，蒙特卡洛模拟	CNN U-Net	PET影像数据	7个[18F]-FDG和[18F]-PSMA临床数据集
107	2025-05-29	Eliminating the second CT scan of dual-tracer total-body PET/CT via deep learning-based image synthesis and registration 2025-Jun, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-025-07113-5 PMID:39932542	研究论文	本研究开发并验证了一种深度学习框架，旨在消除双示踪剂全身PET/CT成像中的第二次CT扫描	结合了注册生成对抗网络（RegGAN）和非刚性配准技术，首次实现了将第一次扫描的衰减校正CT（ACCT）图像转换为第二次扫描的伪ACCT图像	研究仅基于247名患者的回顾性数据，未进行前瞻性验证	开发一种减少双示踪剂全身PET/CT成像中CT辐射剂量的方法	接受双示踪剂全身PET/CT成像的患者	医学影像分析	NA	深度学习、PET/CT成像	RegGAN（注册生成对抗网络）	医学影像（CT和PET图像）	247名患者（167名接受[68Ga]Ga-DOTATATE/[18F]FDG，50名接受[68Ga]Ga-PSMA-11/[18F]FDG，30名接受[68Ga]Ga-FAPI-04/[18F]FDG）
108	2025-05-29	Skin Cancer Detection Using Deep Learning Approaches 2025-Jun, Cancer biotherapy & radiopharmaceuticals DOI:10.1089/cbr.2024.0161 PMID:40151158	review	该综述探讨了多种深度学习方法在皮肤病变识别和分类中的应用	评估了不同深度学习方法在皮肤癌检测中的表现，特别是CNN在视觉病变识别中的高准确性和GAN在训练增强中的潜力	现有数据集存在肤色多样性不足、计算需求高、病变表示不均等问题，可能影响模型的效率、包容性和泛化能力	通过深度学习方法提高皮肤癌的早期检测效率和准确性	皮肤病变图像	computer vision	skin cancer	deep learning	CNN, GAN, ANN, KNN	image	NA
109	2025-05-29	Deep learning-based intraoperative visual guidance model for ureter identification in laparoscopic sigmoidectomy 2025-Jun, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-025-11694-5 PMID:40263136	研究论文	本研究评估了一种基于深度学习的计算机视觉模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的性能	开发了基于语义分割算法的深度学习模型，用于腹腔镜手术中输尿管的实时识别，并实现了高精度的实时操作	样本量有限，手术方法缺乏多样性，手术过程不完整，且缺乏外部验证	评估深度学习模型在腹腔镜乙状结肠切除术中实时识别左侧输尿管的可行性	腹腔镜乙状结肠切除术中的左侧输尿管	计算机视觉	NA	语义分割算法	YOLO 8 和 YOLO 11	视频	86 例腹腔镜乙状结肠切除术录像，1237 张手动标注的图像
110	2025-05-29	A magnetic resonance imaging (MRI)-based deep learning radiomics model predicts recurrence-free survival in lung cancer patients after surgical resection of brain metastases 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106920 PMID:40300277	研究论文	开发并验证了一种基于MRI的深度学习放射组学模型（DLRM），用于预测肺癌患者脑转移（BrMs）手术切除后的无复发生存期（RFS）	整合了临床和形态学MRI预测因子、手工特征和深度学习特征，构建了一个新的DLRM模型，用于预测RFS	研究为回顾性设计，样本量相对较小（215例患者），且仅基于五个中心的数据	预测肺癌患者脑转移手术切除后的无复发生存期	肺癌患者（215例）	数字病理学	肺癌	MRI	深度学习放射组学模型（DLRM）	图像	215例肺癌患者（167例训练集，48例外部测试集）
111	2025-05-29	Deep learning for liver lesion segmentation and classification on staging CT scans of colorectal cancer patients: a multi-site technical validation study 2025-Jun, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2025.106914 PMID:40327945	research paper	该研究验证了一种基于深度学习的肝脏病灶检测和分类模型在结直肠癌患者分期CT扫描中的应用	该模型在肝脏病灶检测和分割方面表现出色，尤其是对于亚厘米级病灶，且作为结直肠癌分期筛查工具具有潜力	分类准确性中等，特异性较低	验证深度学习模型在结直肠癌患者分期CT扫描中肝脏病灶检测和分类的性能	结直肠癌患者的肝脏病灶	digital pathology	colorectal cancer	CT扫描	UNet	image	220例结直肠癌分期CT扫描（2014-2019年）
112	2025-05-29	Evaluating anti-VEGF responses in diabetic macular edema: A systematic review with AI-powered treatment insights 2025-Jun-01, Indian journal of ophthalmology IF:2.1Q2 DOI:10.4103/IJO.IJO_1810_24 PMID:40434455	综述	本文探讨了深度学习和机器学习算法在评估糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗反应中的应用	利用AI技术区分对抗VEGF治疗有反应和无反应的患者，并评估多种机器学习算法的效果	研究基于2016至2023年间发表的50篇相关论文，可能存在发表偏倚	评估AI算法在分析糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗反应中的有效性	糖尿病黄斑水肿患者	数字病理学	糖尿病黄斑水肿	深度学习, 机器学习	LDA, ResNet-50, CNN with attention, QDA, RF, SVM	医学图像, 临床数据	50篇相关论文
113	2025-05-29	DeepMBEnzy: An AI-Driven Database of Mycotoxin Biotransformation Enzymes 2025-May-28, Journal of agricultural and food chemistry IF:5.7Q1 DOI:10.1021/acs.jafc.5c02477 PMID:40378051	研究论文	开发了一个名为DeepMBEnzy的AI驱动数据库，用于预测和存档霉菌毒素生物转化酶	通过微调预训练模型并使用冷蛋白数据分割方法，开发了EPP-MB模型，用于预测霉菌毒素生物转化酶，并构建了DeepMBEnzy数据库	目前仅识别了少数霉菌毒素生物转化酶，且模型的验证准确率为79%，仍有提升空间	促进霉菌毒素解毒研究和应用中的酶候选物的探索和利用	霉菌毒素及其生物转化酶	机器学习	NA	深度学习	预训练模型微调	蛋白质数据	超过4000种霉菌毒素
114	2025-05-29	Data augmentation using masked principal component representation for deep learning-based SSVEP-BCIs 2025-May-28, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/add9d1 PMID:40378852	研究论文	本研究提出了一种基于主成分表示掩码的数据增强方法（MPCR），用于提升基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率	提出了一种新的组件级数据增强方法MPCR，通过主成分表示和随机掩码策略引入随机扰动，同时保留EEG信号的主要内在结构	未明确提及具体局限性，但暗示当前信号级数据增强方法可能导致EEG信号显著失真	提升基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）中深度学习模型的分类准确率	稳态视觉诱发电位（SSVEP）和脑电图（EEG）信号	脑机接口（BCI）	NA	主成分分析（PCA）和随机掩码策略	深度学习模型（未指定具体类型）	脑电图（EEG）信号	两个广泛使用的公共数据集（未明确样本数量）
115	2025-05-29	Human and Deep Learning Predictions of Peripheral Lung Cancer Using a 1.3 mm Video Endoscopic Probe 2025-May-28, Respirology (Carlton, Vic.) DOI:10.1111/resp.70057 PMID:40433758	研究论文	本研究评估了不同经验水平的医生和人工智能在Iriscope外周内窥镜检查中预测小外周肺结节恶性性质的能力	首次结合1.3毫米视频内窥探头Iriscope与深度学习模型，比较人类医生与AI对小外周肺结节的诊断能力	样本量较小（61例患者），且深度学习模型的表现未超越资深医生	评估Iriscope外周内窥镜技术结合AI在诊断小外周肺结节恶性性质中的应用价值	外周肺结节（PPNs）患者	数字病理学	肺癌	r-EBUS支气管镜检查结合Iriscope视频内窥镜技术	深度学习模型（未指定具体类型）	内窥镜视频图像	61例患有小外周肺结节（中位大小15毫米）的患者
116	2025-05-29	Soft Bioelectronic Interfaces for Continuous Peripheral Neural Signal Recording and Robust Cross-Subject Decoding 2025-May-28, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202414732 PMID:40433949	研究论文	本研究开发了一种低阻抗、柔软的导电聚合物电极，用于连续可靠地记录外周神经信号，并结合手工和深度学习特征改进了解码模型的泛化能力	引入低阻抗柔软导电聚合物电极，结合手工和深度学习特征以及参数共享和适应训练策略，显著提高了解码模型的跨主体泛化能力	研究仅在小动物模型中进行，尚未在人类身上验证	推进神经科学研究，开发神经系统疾病的治疗方法，创建可靠的人机接口	外周神经组织和神经活动信号	生物电子接口	神经系统疾病	神经信号记录和解码技术	神经网络模型	神经生理信号	清醒动物模型
117	2025-05-29	Brain stimulation outcome prediction in Major Depressive Disorder by deep learning models using EEG representations 2025-May-28, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2511222 PMID:40434017	research paper	该研究利用深度学习模型基于脑电图（EEG）表征预测重度抑郁症（MDD）患者对重复经颅磁刺激（rTMS）治疗的反应	开发了一种基于三种预训练卷积神经网络（DenseNet121、EfficientNetB0和Xception）的深度混合神经网络，用于从三种EEG表征中预测治疗效果，其中使用原始EEG图像序列的分类准确率最高达到94.7%	研究样本量较小（83名患者），且未提及模型在其他独立数据集上的验证情况	开发个体化治疗选择框架，以节省MDD患者的治疗时间和成本，并避免可能的副作用	83名接受rTMS治疗的MDD患者	digital pathology	geriatric disease	EEG, rTMS	CNN (DenseNet121, EfficientNetB0, Xception)	EEG信号（包括小波变换图像、电极间连接矩阵和原始EEG信号）	83名MDD患者
118	2025-05-29	Estimating Total Lung Volume from Pixel-Level Thickness Maps of Chest Radiographs Using Deep Learning 2025-May-28, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240484 PMID:40434310	research paper	使用深度学习模型从胸部X光片的像素级厚度图中估计总肺容积	利用U-Net深度学习模型生成肺厚度图，从合成和真实的胸部X光片中估计总肺容积	研究仅基于有限的公开数据集和72名参与者的数据，可能无法完全代表所有人群	从胸部X光片中准确估计总肺容积	胸部X光片和CT扫描数据	digital pathology	chronic obstructive pulmonary disease	deep learning, forward projection of CT scans	U-Net	image	5,959 chest CT scans from public datasets and 72 participants with corresponding chest radiographs
119	2025-05-29	Spatio-Temporal Calcium Signaling Patterns Underlying Opposing Effects of Histamine and TAS2R agonists in Airway Smooth Muscle 2025-May-28, American journal of physiology. Lung cellular and molecular physiology DOI:10.1152/ajplung.00058.2025 PMID:40434402	研究论文	本研究通过单细胞显微镜和基于深度学习的图像分割技术，探究了组胺和苦味受体激动剂在气道平滑肌细胞中钙信号时空动态的差异	揭示了苦味受体激动剂通过独特的钙离子区室化机制引起气道平滑肌松弛的新机制	研究仅关注了钙信号通路，可能忽略了其他潜在的调控机制	比较组胺和苦味受体激动剂对气道平滑肌钙信号和离子通道动态的不同影响	气道平滑肌细胞	细胞生物学	哮喘	单细胞显微镜成像、深度学习图像分割	ASM离子通道动力学模型	图像数据	NA
120	2025-05-29	Toward diffusion MRI in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer 2025-May-28, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02759-5 PMID:40434720	research paper	本文探讨了扩散磁共振成像（dMRI）在增强胰腺癌诊断和治疗中的潜力	结合扩散加权成像（DWI）、扩散张量成像（DTI）、体素内不相干运动（IVIM）和扩散峰度成像（DKI）等扩散技术，以及新兴的AI分析，提供了对组织微观结构的洞察	存在标准化协议和稳健数据分析流程的挑战	探索dMRI在胰腺癌诊断和治疗中的应用	胰腺癌	数字病理	胰腺癌	dMRI, DWI, DTI, IVIM, DKI	deep learning	MRI图像	NA