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
1241	2025-07-04	Development of a tongue image-based machine learning tool for the diagnosis of colorectal cancer: a prospective multicentre clinical cohort study 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3585552 PMID:40601462	研究论文	开发了一种基于舌像的机器学习工具，用于辅助结直肠癌的诊断	结合传统舌诊与现代机器学习，利用创新的图像分割技术和特征提取方法，开发了一种非侵入性、经济高效的结直肠癌筛查工具	需要进一步的外部验证以确认其广泛适用性	开发一种辅助结直肠癌诊断的非侵入性工具	结直肠癌患者和非结直肠癌参与者的舌像	数字病理	结直肠癌	图像分割（SAM与Grounding DINO）、特征提取（手工特征与深度学习特征）	Swin-Transformer	图像	1,389张结直肠癌患者舌像和1,543张非结直肠癌参与者舌像（内部验证），119名结直肠癌患者和221名非结直肠癌参与者（外部验证）
1242	2025-07-04	An EEG-based seizure prediction model encoding brain network temporal dynamics 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584861 PMID:40601467	研究论文	本文提出了一种基于EEG的癫痫发作预测模型，通过编码脑网络的时间动态来提高预测性能	结合脑网络生理先验与深度学习进行EEG表征学习，提出了一种全新的癫痫发作预测策略	NA	提高癫痫发作预测的准确性和可靠性	癫痫患者的EEG数据	生物医学工程	癫痫	EEG	VAE (变分自编码器)	EEG信号	两个公开可用的EEG数据集和一个临床头皮EEG数据集
1243	2025-07-04	Robust Multi-contrast MRI Medical Image Translation via Knowledge Distillation and Adversarial Attack 2025-Jul-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3584721 PMID:40601468	研究论文	提出了一种结合知识蒸馏和对抗攻击的鲁棒多对比MRI医学图像翻译框架	通过设计教师模块作为配准网络以更好地学习噪声分布，并引入对抗攻击模块增强模型鲁棒性	未提及在临床环境中的实际应用效果验证	提升多对比MRI医学图像翻译的质量和鲁棒性	MRI医学图像	数字病理	NA	知识蒸馏、对抗攻击	GAN	医学图像	两个公开MRI数据集
1244	2025-07-04	Evaluation of Small-Molecule Binding Site Prediction Methods on Membrane-Embedded Protein Interfaces 2025-Jul-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00336 PMID:40601846	研究论文	评估小分子结合位点预测方法在膜嵌入蛋白界面的性能	首次系统评估了多种计算方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	所有方法在膜蛋白数据上的平均DCC和DVO值均低于可溶性蛋白数据集	评估计算预测方法在膜蛋白膜内区域配体结合位点预测中的性能	GPCR和离子通道配体复合物	计算生物学	NA	几何基方法(Fpocket, ConCavity)、能量探针法(FTSite)、机器学习方法(P2Rank, GRaSP)、深度学习方法(PUResNet, DeepPocket, PUResNetV2.0)	机器学习、深度学习	蛋白质结构数据	GPCR和离子通道配体复合物数据集(具体数量未提及)
1245	2025-07-04	Facial Emotion Recognition of 16 Distinct Emotions From Smartphone Videos: Comparative Study of Machine Learning and Human Performance 2025-Jul-02, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/68942 PMID:40601921	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动面部情绪识别模型，用于从智能手机视频中识别16种不同的情绪，并与人类表现进行比较	引入了包含16种治疗相关情绪的新型STREs WoZ数据集，并比较了机器学习模型与人类观察者在情绪识别任务中的表现	需要进一步研究以提高自动情绪识别模型在心理治疗应用中的实际使用性能	开发用于二元和多元情绪分类任务的自动面部情绪识别模型，并验证其性能	63名个体在非约束实验室环境中通过智能手机前置摄像头录制的14,412个面部视频	计算机视觉	NA	Facial Action Coding System, ResNet50, RNN-based architectures	RNN-convolution, RNN-attention, RNN-average	视频	14,412个面部视频（来自63名个体），测试集包含3,018个视频
1246	2025-07-04	Differential Diagnosis of Papillary Thyroid Carcinoma and Nodular Goiter With Papillary Hyperplasia Using Hyperspectral Imaging Technology 2025-Jul-02, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500200 PMID:40603107	研究论文	本研究利用高光谱成像技术结合深度学习，区分甲状腺乳头状癌和结节性甲状腺肿伴乳头状增生	首次将高光谱成像技术与带自注意力机制的一维卷积神经网络结合，用于区分PTC和NGPH	样本量相对较小（43例PTC和39例NGPH）	开发一种能够准确区分甲状腺乳头状癌和结节性甲状腺肿伴乳头状增生的方法	甲状腺乳头状癌(PTC)和结节性甲状腺肿伴乳头状增生(NGPH)的病理样本	数字病理	甲状腺癌	高光谱成像(HSI)	一维CNN带自注意力机制	高光谱图像	82例样本（43例PTC，39例NGPH）
1247	2025-07-04	Multimodal AI to forecast arrhythmic death in hypertrophic cardiomyopathy 2025-Jul-02, Nature cardiovascular research IF:9.4Q1 DOI:10.1038/s44161-025-00679-1 PMID:40603582	研究论文	提出了一种名为MAARS的多模态AI方法，用于预测肥厚型心肌病患者的致死性心律失常事件	MAARS模型结合了电子健康记录、超声心动图和放射学报告以及对比增强心脏磁共振图像等多模态医疗数据，其基于transformer的神经网络架构是该模型的独特特点	虽然在内外部队列中表现良好，但模型性能仍需在更广泛的人群中进行验证	提高肥厚型心肌病患者致死性心律失常事件的预测准确性	肥厚型心肌病患者	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	transformer-based神经网络	多模态医疗数据（电子健康记录、影像报告、磁共振图像）	内部和外部队列（具体数量未提及）
1248	2025-07-04	Clinical value of the 70-kVp ultra-low-dose CT pulmonary angiography with deep learning image reconstruction 2025-Jul-02, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11764-1 PMID:40603771	研究论文	本研究评估了基于深度学习图像重建算法的低辐射剂量和低对比剂剂量的CT肺动脉造影（CTPA）的可行性	采用70 kVp超低剂量CTPA结合深度学习图像重建算法，显著降低辐射和对比剂剂量，同时保持图像质量	样本量较小（100名患者），且仅在一家机构进行，可能影响结果的普遍性	评估低辐射剂量和低对比剂剂量的CTPA在临床中的应用价值	100名连续患者（41名女性，平均年龄60.9岁，范围18-90岁）	数字病理	心血管疾病	CT肺动脉造影（CTPA）	深度学习图像重建（DLIR）	医学影像	100名患者（50名传统剂量组，50名低剂量组）
1249	2025-07-04	Development and validation of a deep learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis a multicenter study 2025-Jul-02, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002850 PMID:40607926	研究论文	开发并验证了一种深度学习超声放射组学模型，用于预测淋巴结结核的药物耐药性	结合集成机器学习和AdaBoost算法，开发了一种新的预测模型，并在多中心研究中验证了其高效诊断能力	研究样本量相对较小，且外部验证集来自有限的其他中心	预测淋巴结结核的药物耐药性	234名颈部淋巴结结核患者	数字病理	结核病	超声放射组学	集成机器学习与AdaBoost算法	超声图像	234名患者（来自一个中心的训练和内部验证队列，以及来自另外两个中心的外部测试集A和B）
1250	2025-07-04	Multichannel deep learning prediction of major pathological response after neoadjuvant immunochemotherapy in lung cancer: a multicenter diagnostic study 2025-Jul-02, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000002821 PMID:40607969	研究论文	本研究旨在开发一种基于治疗前CT的多通道预测器，结合Transformer模型编码的深度学习特征，用于术前诊断非小细胞肺癌（NSCLC）患者接受新辅助免疫化疗后的主要病理反应（MPR）	创新点在于将多通道深度学习与Transformer编码器融合，提高了MPR诊断的准确性	研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚，且样本量相对有限	开发一种能够准确预测NSCLC患者新辅助免疫化疗后MPR的术前诊断方法	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理学	肺癌	CT成像，深度学习	Transformer, GoogLeNet	图像	332名NSCLC患者（来自4个中心）
1251	2025-07-04	Preoperative discrimination of absence or presence of myometrial invasion in endometrial cancer with an MRI-based multimodal deep learning radiomics model 2025-Jul, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04766-y PMID:39747670	研究论文	本研究开发并验证了一种基于MRI的多模态深度学习放射组学模型，用于术前评估子宫内膜癌肌层浸润情况	整合临床特征与深度学习特征构建多模态模型，显著提高了术前评估准确性	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，且未在更广泛人群中验证模型普适性	提高子宫内膜癌术前肌层浸润评估的准确性	1139例子宫内膜癌患者	数字病理	子宫内膜癌	MRI成像	ResNet18与集成稀疏贝叶斯极限学习机	医学影像(T2加权成像)与临床数据	来自5个中心的1139例患者(年龄24-89岁)
1252	2025-07-04	Towards Investigating Residual Hearing Loss: Quantification of Fibrosis in a Novel Cochlear OCT Dataset 2025-Jul, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3537868 PMID:40031386	研究论文	本研究通过光学相干断层扫描（OCT）技术，探索了耳蜗植入后纤维化的定量分析，旨在改善混合耳蜗植入物的效果	首次将计算机视觉技术应用于植入耳蜗纤维化的OCT数据集，开发了名为2D-OCT-UNET的改进UNET架构	研究基于豚鼠模型，结果向人类临床应用的转化需要进一步验证	研究耳蜗纤维化的形成机制，减少纤维化负担，提高混合耳蜗植入物的疗效	长期植入耳蜗的豚鼠模型	计算机视觉	听力损失	光学相干断层扫描（OCT）	改进的UNET架构（2D-OCT-UNET）	图像	未明确提及样本数量，但使用了长期植入耳蜗的豚鼠OCT图像数据集
1253	2025-07-04	Deep learning-based segmentation of the trigeminal nerve and surrounding vasculature in trigeminal neuralgia 2025-Jul-01, Journal of neurosurgery IF:3.5Q1 DOI:10.3171/2024.10.JNS241060 PMID:40053933	研究论文	本研究应用深度学习模型对三叉神经痛患者的MRI图像进行三叉神经及周围血管的分割，以量化神经和血管的解剖特征	首次使用基于U-Net的深度学习模型对三叉神经及周围血管进行自动分割，并开发了定量评估三叉神经痛的客观指标	研究样本量较小（仅50例患者），且为单中心回顾性研究	开发一种自动分割三叉神经及周围血管的方法，为三叉神经痛的术前评估提供定量指标	三叉神经痛患者的MRI图像	数字病理学	三叉神经痛	MRI	U-Net（SE-ResNet50为主干网络）	图像	50例三叉神经痛患者的术前高分辨率MRI数据
1254	2025-07-04	A Contrast-Enhanced Ultrasound Cine-Based Deep Learning Model for Predicting the Response of Advanced Hepatocellular Carcinoma to Hepatic Arterial Infusion Chemotherapy Combined With Systemic Therapies 2025-Jul, Cancer science IF:4.5Q1 DOI:10.1111/cas.70089 PMID:40302359	研究论文	本研究开发了一种基于对比增强超声视频的深度学习模型，用于预测晚期肝细胞癌对肝动脉灌注化疗联合系统疗法的治疗反应	创新性地结合了时空注意力模块以增强动态特征提取能力	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚	预测晚期肝细胞癌患者对联合治疗方案的疗效反应	晚期肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强超声(CEUS)	AE-3DNet, 3DNet	视频	326名患者(内部验证队列243名，外部验证队列83名)
1255	2025-07-04	Enhanced Maize Leaf Disease Detection and Classification Using an Integrated CNN-ViT Model 2025-Jul, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70513 PMID:40599357	研究论文	本文提出了一种结合CNN和ViT的混合深度学习框架，用于增强玉米叶部病害的检测和分类	通过结合CNN的局部特征提取能力和ViT的长距离上下文依赖捕捉能力，提出了一种新颖的混合模型，显著提高了分类性能	模型在CD&S数据集上的表现略低于主数据集，可能存在一定的泛化限制	开发一种高精度的自动化玉米叶部病害检测方法	玉米叶部病害图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN-ViT混合模型	图像	来自Mendeley、Kaggle和CD&S数据集的玉米病害图像
1256	2025-07-04	Python-driven impedance profiling on peptide-functionalized biosensor for detection of HIV gp41 envelope protein 2025-Jul, 3 Biotech IF:2.6Q3 DOI:10.1007/s13205-025-04400-8 PMID:40599495	研究论文	本研究提出了一种无标记阻抗生物传感器，用于检测HIV包膜蛋白gp41，使用抗菌肽作为生物识别受体	首次使用抗菌肽作为生物识别受体，结合Python驱动的深度学习算法进行阻抗数据分析	未提及在复杂生物样本中的实际应用效果	开发一种快速、灵敏且可重复的HIV早期诊断平台	HIV包膜蛋白gp41	生物传感器	HIV感染	电化学阻抗谱(EIS)、扫描电子显微镜、Python深度学习算法	深度学习回归模型	阻抗数据	NA
1257	2025-07-04	Artificial Intelligence in Obstetric and Gynecological MR Imaging 2025-Jul-01, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.rev.2024-0077 PMID:39477505	综述	本文回顾了人工智能在产科和妇科MRI中的重大进展和应用	从基础算法技术到深度学习策略和高级放射组学的AI发展历程，以及AI在特定疾病诊断中的应用	未提及具体AI模型的性能比较或临床验证的详细结果	探索AI在产科和妇科MRI中的应用及其对精准医疗的潜在贡献	产科和妇科MRI影像	数字病理学	子宫平滑肌肉瘤、子宫内膜癌、宫颈癌、卵巢肿瘤、胎盘植入	MRI、深度学习、放射组学	NA	影像	多机构广泛数据集
1258	2025-07-04	Comparison of Deep Learning Models for fast and accurate dose map prediction in Microbeam Radiation Therapy 2025-Jul-01, Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB) DOI:10.1016/j.ejmp.2025.105012 PMID:40602228	研究论文	比较两种深度学习模型在微束放射治疗中快速准确预测剂量图的性能	首次在微束放射治疗中比较基于图卷积网络和3D U-Net的深度学习模型	研究仅基于大鼠的临床前数据，未涉及人体数据	比较不同深度学习模型在微束放射治疗剂量预测中的性能	微束放射治疗中的剂量分布	数字病理	NA	深度学习	Graph-Convolutional-Network, 3D U-Net	3D剂量图	用于MRT临床前研究的大鼠数据
1259	2025-07-04	The role of data partitioning on the performance of EEG-based deep learning models in supervised cross-subject analysis: A preliminary study 2025-Jul-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110608 PMID:40602315	研究论文	本文深入研究了数据分区和交叉验证在评估EEG深度学习模型中的作用，并提供了避免数据泄漏的指南	首次全面比较了五种交叉验证设置对EEG深度学习模型性能的影响，并提出了基于主题的交叉验证策略的重要性	研究仅限于三种特定的分类任务和四种架构，可能不适用于所有EEG深度学习场景	评估数据分区和交叉验证对EEG深度学习模型性能的影响	EEG数据	机器学习	帕金森病,阿尔茨海默病	EEG	ShallowConvNet, EEGNet, DeepConvNet, Temporal-based ResNet	EEG信号	超过100,000个训练模型
1260	2025-07-04	The artificial intelligence challenge in rare disease diagnosis: A case study on collagen VI muscular dystrophy 2025-Jul-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110610 PMID:40602312	研究论文	本文探讨了人工智能技术在罕见疾病诊断中的应用，特别是针对胶原VI型先天性肌营养不良症的共聚焦显微镜图像分析	展示了即使在训练数据有限的情况下，通过适当的数据管理和训练程序，也能成功开发出高精度的分类器	研究仅针对一种罕见疾病，结论的普适性需要进一步验证	探索人工智能技术在罕见疾病诊断中的应用潜力	胶原VI型先天性肌营养不良症的共聚焦显微镜图像	数字病理学	胶原VI型先天性肌营养不良症	共聚焦显微镜	经典机器学习和现代深度学习技术	图像	有限数量的训练数据