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
1301	2025-05-13	Deep Learning for Detecting Periapical Bone Rarefaction in Panoramic Radiographs: A Systematic Review and Critical Assessment 2025-May-12, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf044 PMID:40353850	系统性综述	评估深度学习模型在全景X光片中检测根尖周骨稀疏的可行性和性能	首次系统性评估深度学习模型在根尖周骨稀疏检测中的应用，并识别了当前研究中的分类空白和关键挑战	研究存在样本量小、数据多样性不足、报告指标不统一等问题，限制了模型的泛化能力和可比性	评估深度学习模型在牙科影像诊断中的应用潜力	全景X光片中的根尖周骨稀疏病变	数字病理	牙科疾病	深度学习	U-NET, YOLO	影像	12项研究（多数来自亚洲，占58.3%）
1302	2025-05-13	Development and evaluation of an early childhood caries prediction model: a deep learning-based hybrid statistical modelling approach 2025-May-12, European archives of paediatric dentistry : official journal of the European Academy of Paediatric Dentistry IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s40368-025-01046-1 PMID:40354021	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的混合统计模型，用于预测儿童早期龋齿（ECC）	结合了bootstrap方法、逻辑回归建模（LRM）和多层前馈神经网络（MLFFNN）的混合统计方法，提高了预测的准确性和可解释性	样本量较小（157对亲子），且研究设计为横断面研究，可能限制了结果的普遍性	开发并评估一种高准确性和可解释性的儿童早期龋齿预测模型	157对亲子	机器学习	儿童早期龋齿	bootstrap方法、逻辑回归建模（LRM）、多层前馈神经网络（MLFFNN）	混合统计模型（LRM + MLFFNN）	问卷调查数据	157对亲子
1303	2025-05-13	Enhancing segmentation accuracy of the common iliac vein in OLIF51 surgery in intraoperative endoscopic video through gamma correction: a deep learning approach 2025-May-11, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03388-z PMID:40349282	研究论文	本研究开发并评估了一种深度学习模型，用于在OLIF51手术中从术中内窥镜视频中分割髂总静脉，以减少血管损伤风险	采用U-Net++与ResNet18结合的结构，并应用伽马校正预处理以提高分割精度	需要进一步研究和模型优化以适应临床应用	提高OLIF51手术中髂总静脉的分割准确性以减少血管损伤风险	髂总静脉	计算机视觉	退行性腰骶椎疾病	深度学习	U-Net, U-Net++ with ResNet18	内窥镜视频图像	614张OLIF51手术内窥镜图像
1304	2025-05-13	Learning-based multi-material CBCT image reconstruction with ultra-slow kV switching 2025-May-11, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251331790 PMID:40350700	research paper	本研究开发了一种名为SkV-Net的深度神经网络，用于从超慢kV切换技术获取的超稀疏光谱CBCT投影中重建多种材料密度图像	提出了一种新型的深度神经网络SkV-Net，采用U-Net主干结构和多头轴向注意力模块，能够基于能量依赖性衰减特性自动输出基础材料图像	NA	为基于超慢kV切换方案的光谱CBCT成像系统提供一种多材料分解方法	光谱锥束CT（CBCT）成像	medical imaging	NA	deep learning, spectral cone-beam CT (CBCT) imaging, ultra-slow kV switching	U-Net with multi-head axial attention module (SkV-Net)	spectral CBCT projections	numerical simulations and experimental studies
1305	2025-05-13	Climate change prediction in Saudi Arabia using a CNN GRU LSTM hybrid deep learning model in al Qassim region 2025-May-10, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00607-0 PMID:40346151	研究论文	使用CNN-GRU-LSTM混合深度学习模型预测沙特阿拉伯Al-Qassim地区的气候变化趋势	提出了一种独特的CNN-GRU-LSTM混合深度学习架构，用于预测气候变化，并在所有四种气候情景中优于传统回归方法	研究仅针对沙特阿拉伯Al-Qassim地区，可能无法推广到其他地区	预测气候变化趋势，以指导环境政策和城市发展决策	Al-Qassim地区的气候数据	机器学习	NA	SMOGN（合成少数过采样技术回归与高斯噪声）	CNN-GRU-LSTM混合模型	气候数据（温度、露点温度、能见度距离、海平面气压）	数据集分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）
1306	2025-05-13	Scoping review of deep learning research illuminates artificial intelligence chasm in otolaryngology-head and neck surgery 2025-May-10, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01693-0 PMID:40346307	综述	本文通过范围综述分析了1996年至2023年间耳鼻咽喉头颈外科（OHNS）领域的深度学习研究，揭示了该领域人工智能（AI）技术的临床验证不足	首次全面评估了OHNS领域深度学习研究的现状，揭示了AI技术在该领域临床验证的严重缺失	仅分析了已发表的研究，可能未涵盖未发表或正在进行的研究	评估OHNS领域深度学习研究的现状和临床验证情况	1996-2023年间发表的OHNS领域深度学习研究	人工智能在医疗健康中的应用	耳鼻咽喉头颈外科疾病	深度学习	CNN	图像	444篇符合纳入标准的研究文章
1307	2025-05-13	Diagnostic report generation for macular diseases by natural language processing algorithms 2025-May-10, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2024-326064 PMID:40348396	研究论文	本研究探讨了基于规则和深度学习的自然语言处理算法在自动生成黄斑疾病诊断报告中的应用	开发了基于规则和深度学习的自然语言处理系统，用于自动生成黄斑疾病的诊断报告，并与初级眼科医生的报告进行了比较	研究仅针对四种黄斑疾病，且样本量相对有限	研究自动生成黄斑疾病诊断报告的自然语言处理算法	1303名患者的2261只眼睛的眼底彩色照片和光学相干断层扫描图像	自然语言处理	黄斑疾病	自然语言处理（NLP）	基于规则的NLP和基于深度学习的NLP	图像和文本	2261只眼睛（来自1303名患者）
1308	2025-05-13	Deep learning-based system for automatic identification of benign and malignant eyelid tumours 2025-May-10, The British journal of ophthalmology DOI:10.1136/bjo-2025-327127 PMID:40348397	研究论文	开发基于深度学习的系统，用于自动识别和分类眼睑良性和恶性肿瘤，以提高诊断准确性和效率	使用八种卷积神经网络模型对眼睑肿瘤进行分类，其中双路径Inception-v4网络表现出最高性能	需要更多广泛和多样化的数据集进行验证，并进一步集成到临床工作流程中	提高眼睑肿瘤的诊断准确性和效率	眼睑良性和恶性肿瘤	计算机视觉	眼睑肿瘤	深度学习	CNN（包括VGG16、ResNet50、Inception-v4、EfficientNet-V2-M及其变体）	图像	未明确提及具体样本数量，但数据集按8:2比例分为训练集和验证集
1309	2025-05-13	Advances in research on receptor heterogeneity in breast cancer liver metastasis 2025-May-09, Bioscience trends IF:5.7Q1 DOI:10.5582/bst.2025.01046 PMID:40240168	review	本文综述了乳腺癌肝转移中受体异质性的研究进展及其对治疗策略的影响	深入探讨了受体状态变化的分子机制，并提出了结合人工智能深度学习模型预测肝转移受体状态的新方向	未提及具体实验数据或样本量，可能缺乏实证支持	探讨乳腺癌肝转移中受体异质性对治疗策略和预后的影响	乳腺癌肝转移患者及其受体状态变化	digital pathology	breast cancer	NA	deep learning	NA	NA
1310	2025-05-13	How Deep is your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation 2025-May-09, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3568778 PMID:40343821	research paper	本文对电子健康记录（EHR）时间序列插补的深度学习方法进行了全面分析，探讨了架构和框架设计决策如何影响深度插补模型的高级特性和对复杂数据特征的偏好	揭示了深度插补模型在捕捉EHR中复杂时空依赖关系方面的不同能力，并指出模型效果取决于其综合偏好与医疗时间序列特征的匹配程度，挑战了关于模型复杂性的常见假设	当前深度插补方法与医疗需求之间存在关键差距，需要整合临床见解以实现更可靠的医疗应用插补方法	评估深度学习方法在医疗时间序列数据插补中的效果和适用性	电子健康记录（EHR）时间序列数据	machine learning	NA	deep learning	deep imputer models	time-series data	NA
1311	2025-05-11	Author Correction: Deep learning and genome-wide association meta-analyses of bone marrow adiposity in the UK Biobank 2025-May-09, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59574-9 PMID:40346038	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1312	2025-05-13	Multiparameter MRI-based model integrating radiomics and deep learning for preoperative staging of laryngeal squamous cell carcinoma 2025-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01270-1 PMID:40346120	研究论文	本研究建立了一个基于多参数MRI的模型，结合放射组学和深度学习，用于喉鳞状细胞癌的术前分期	结合放射组学和深度学习特征，构建了一个综合模型，显著提高了术前分期的准确性	研究仅基于两个中心的数据，可能存在一定的样本偏差	提高喉鳞状细胞癌术前分期的准确性，为临床决策提供指导	401例经组织学确认的喉鳞状细胞癌患者	数字病理	喉鳞状细胞癌	MRI	ResNet 18, 随机森林(RF)	MRI图像	401例患者（训练集：213例；内部测试集：91例；外部测试集：97例）
1313	2025-05-13	Addressing significant challenges for animal detection in camera trap images: a novel deep learning-based approach 2025-May-09, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-90249-z PMID:40346172	research paper	提出了一种新颖的两阶段深度学习框架，用于解决相机陷阱图像中动物检测的实际挑战	采用两阶段深度学习框架，结合全局模型和专家模型，显著提高了动物检测的准确性和适用性	模型在新地点的适用性可能仍受背景和物种相似性的影响	提高相机陷阱图像中动物检测的自动化水平和准确性	24种哺乳动物	computer vision	NA	deep learning, Transfer Learning	YOLOv5, agglomerative clustering	image	1.3 million images from 91 camera traps, 120,000 images for testing
1314	2025-05-13	Deep learning for Parkinson's disease classification using multimodal and multi-sequences PET/MR images 2025-May-09, EJNMMI research IF:3.1Q1 DOI:10.1186/s13550-025-01245-3 PMID:40346391	research paper	使用深度学习方法通过多模态和多序列PET/MR图像对帕金森病进行分类	提出了一种改进的18层ResNet18模型，结合多模态和多序列图像，提高了帕金森病(PD)和多系统萎缩(MSA)的分类准确率	研究为回顾性分析，样本量相对有限(206患者+38健康对照)，外部验证未进行	开发高性能辅助工具以准确诊断PD和MSA	帕金森病(PD)患者、多系统萎缩(MSA)患者和健康对照(NC)	digital pathology	geriatric disease	PET/MR成像	改进的ResNet18	多模态医学图像(PET/MR)	206名患者(PD/MSA)和38名健康对照
1315	2025-05-13	SMFF-DTA: using a sequential multi-feature fusion method with multiple attention mechanisms to predict drug-target binding affinity 2025-May-09, BMC biology IF:4.4Q1 DOI:10.1186/s12915-025-02222-x PMID:40346536	研究论文	提出了一种名为SMFF-DTA的序列多特征融合方法，用于高效准确地预测药物-靶标结合亲和力	采用序列方法表示药物和靶标的结构信息及理化性质，并引入多重注意力机制以紧密捕捉相互作用特征	未明确提及具体局限性	加速药物筛选过程，提高药物-靶标结合亲和力预测的准确性和效率	药物和靶标的结合亲和力	机器学习	NA	深度学习	多重注意力机制	1D序列数据	未明确提及具体样本量
1316	2025-05-13	Fully automated image quality assessment based on deep learning for carotid computed tomography angiography: A multicenter study 2025-May-09, 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.2025.104990 PMID:40347553	研究论文	开发并评估基于深度学习和多元逻辑回归算法的全自动模型，用于颈动脉CT血管造影图像质量评估	首次提出结合3D Res U-net和多元逻辑回归的全自动图像质量评估模型，并在多中心数据上验证其性能	研究为回顾性设计，未在前瞻性临床环境中验证模型性能	开发高效的颈动脉CTA图像质量评估工具	颈动脉CT血管造影图像	计算机视觉	心血管疾病	深度学习，多元逻辑回归	3D Res U-net	医学影像	840例颈动脉CTA图像（来自4家三甲医院）
1317	2025-05-13	Glycosyltransferases in human milk oligosaccharide synthesis: structural mechanisms and rational design 2025-May-09, Current opinion in biotechnology IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.copbio.2025.103315 PMID:40347686	综述	本文系统分析了糖基转移酶在人类乳寡糖合成中的结构机制和理性设计	综述了糖基转移酶的结构生物学及其在合成生物学中的应用，并探讨了深度学习算法在糖基转移酶改造和从头设计中的潜力	未提及具体的实验验证或应用实例	探讨糖基转移酶在人类乳寡糖合成中的结构机制和优化策略	糖基转移酶及其在人类乳寡糖合成中的应用	合成生物学	NA	结构生物学、深度学习	NA	结构数据	NA
1318	2025-05-13	AI Applications in Transfusion Medicine: Opportunities, Challenges, and Future Directions 2025-May-09, Acta haematologica IF:1.7Q3 DOI:10.1159/000546303 PMID:40349705	综述	本文探讨了人工智能在输血医学中的应用、挑战及未来发展方向	综述了AI在输血医学中多领域的应用潜力，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的整合	临床应用流程的变异性、算法透明度、公平获取以及数据隐私和偏见等伦理问题仍需解决	探索AI在输血医学中的应用及其对提升操作效率、患者安全和资源分配的潜力	输血医学中的各个领域，包括供体管理、血液产品质量优化、输血需求预测和出血风险评估等	医疗AI	NA	机器学习(ML)、深度学习、自然语言处理(NLP)、预测分析	NA	NA	NA
1319	2025-05-13	Cine Cardiac Magnetic Resonance Segmentation using Temporal-spatial Adaptation of Prompt-enabled Segment-Anything-Model: A Feasibility Study 2025-May-09, 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	该研究提出了一种基于Segment-Anything-Model (SAM)的cine心脏磁共振分割方法cineCMR-SAM，通过时空注意力机制和提示技术提高分割性能	首次将SAM基础模型适配到cine心脏磁共振分割任务，引入时空注意力机制和文本/框提示技术	研究样本量相对有限，仅评估了特定病理类型(主动脉瓣狭窄和HFpEF)的泛化能力	开发具有高泛化能力的心脏磁共振图像自动分割方法	心脏磁共振图像(左心室和心肌组织)	医学图像分析	心血管疾病	深度学习	SAM (Segment-Anything-Model) + 时空注意力机制	医学影像(cine CMR)	3个外部测试数据集(共229例：公共数据集136例+主动脉瓣狭窄40例+HFpEF53例)
1320	2025-05-13	Deep learning approach based on a patch residual for pediatric supracondylar subtle fracture detection 2025-May-08, Biomolecules & biomedicine DOI:10.17305/bb.2024.11341 PMID:39829118	研究论文	本文提出了一种基于多尺度补丁残差网络(MPR)的深度学习方法，用于自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折	结合CNN和多尺度生成对抗网络，利用健康样本学习正常骨骼分布，减少对标记骨折数据的依赖	标记的儿童肱骨髁上骨折样本稀缺且难以获取	开发一种自动检测和定位儿童肱骨髁上细微骨折的深度学习方法	儿童肱骨髁上骨折	数字病理	骨折	CNN, 生成对抗网络	MPR (多尺度补丁残差网络)	医学影像	来自两家不同医院的数据集，数据增强技术应用于训练和验证阶段