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
1381	2025-08-31	An optimized siamese neural network with deep linear graph attention model for gynaecological abdominal pelvic masses classification 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04633-w PMID:39446167	研究论文	提出一种优化的孪生神经网络结合深度线性图注意力模型，用于妇科腹部盆腔肿块分类	引入SCINN-DLGN模型，结合语义感知结构保持中值形态滤波和EfficientNet-based U-Net框架，实现高精度分类	NA	开发高效准确的盆腔肿块分类方法以辅助卵巢癌诊断	盆腔肿块MRI图像	计算机视觉	妇科肿瘤	深度学习，图像处理	Siamese neural network, deep linear graph attention, EfficientNet-based U-Net	MRI图像	实时MRI盆腔肿块数据集（具体数量未说明）
1382	2025-08-31	Advancements in early detection of pancreatic cancer: the role of artificial intelligence and novel imaging techniques 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04644-7 PMID:39467913	综述	本文综述了人工智能和新型成像技术在胰腺癌早期检测中的进展	重点关注深度学习在胰腺导管腺癌早期检测中的应用及成像生物标志物开发	NA	改善胰腺导管腺癌的风险分层和早期检测方法	胰腺导管腺癌（PDA）患者	医学影像分析	胰腺癌	新型成像技术	深度学习	医学影像	NA
1383	2025-08-31	Artificial intelligence in abdominal and pelvic ultrasound imaging: current applications 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04640-x PMID:39487919	综述	本文综述了人工智能在腹部和盆腔超声成像中的当前应用现状	系统总结了AI在腹部盆腔超声多器官检测、妇科、肝胆系统及肌肉骨骼等领域的应用分布与方法学趋势	研究偏倚风险较高，因多数应用缺乏前瞻性多中心验证或FDA批准	概述人工智能技术在腹部和盆腔超声成像中的最新应用进展	腹部和盆腔器官的超声影像	医学影像分析	多器官疾病（妇科、肝胆、肌肉骨骼等）	深度学习、机器学习、自然语言处理、机器人技术	NA	超声影像	57篇纳入文献（涵盖128项初步研究），17种FDA批准的AI超声设备
1384	2025-08-31	REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae421 PMID:39420472	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于高效采集啮齿类动物行为数据	提供了首个用户友好、开源且支持多摄像头同步控制的啮齿动物行为数据采集解决方案	NA	解决多摄像头同步采集啮齿类动物行为数据的技术瓶颈	啮齿类动物（小鼠）行为	行为分析	NA	多摄像头同步采集，DeepLabCut行为分析	NA	视频	NA
1385	2025-08-31	Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae412 PMID:39445422	研究论文	使用深度卷积-循环模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质	结合多尺度卷积和LSTM层，首次证明任务态动态功能连接比静息态具有更高预测力，并发现智力构建在大脑中呈空间均匀分布	预测性能受混淆变量（如年龄、运动等）校正影响显著，且未发现特定皮层网络的显著相关性	从神经影像数据预测认知能力评分，探索智力的神经基础	874名人类连接组计划受试者的神经影像和行为数据	机器学习	NA	功能磁共振成像，多波段重建算法，多元线性回归	CNN, LSTM	神经影像数据	874名受试者
1386	2025-08-31	Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae427 PMID:39475113	研究论文	本研究利用EEG和深度学习探究听觉线索在调节运动节律中的作用，重点关注手指敲击任务中的神经机制	首次结合单试次EEG数据与深度学习方法区分节律协调模式，并揭示听觉输入对运动时序的关键调制作用	在去除听觉成分后，阶段区分变得不确定，突显了在缺乏听觉刺激时隔离运动激活的挑战	探究基于动作的时序神经机制，特别是听觉线索如何调制运动节律行为	12名健康参与者	机器学习	NA	脑电图（EEG）	深度学习	脑电信号	12名健康参与者完成节律性手指敲击任务
1387	2025-08-31	Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging 2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.31.605907 PMID:39131321	研究论文	本文提出并验证了长轴向范围双螺旋点扩散函数用于哺乳动物细胞全细胞三维超分辨率成像的方法	开发了长轴向范围DH-PSF实现无拼接的全细胞3D超分辨率成像，并结合深度学习算法定位密集发射体	NA	简化厚样本（如全哺乳动物细胞）的三维超分辨率成像的实验和分析流程	荧光微球、U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1	显微成像	NA	单分子定位显微镜（SMLM）、DNA-PAINT成像、深度学习算法	深度学习	图像	荧光微球和U-2 OS细胞
1388	2025-08-31	In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763 PMID:37689178	综述	本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共晶设计中的应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法	整合并评估了机器学习、深度学习及网络推荐系统在药物共晶设计中的最新进展，同时探讨了晶体结构预测的替代方案	NA	评估计算共晶设计领域的最新技术进展，特别是机器学习相关方法的应用	药物共晶体及其理化性质	药物发现	NA	机器学习、深度学习、网络推荐系统、晶体结构预测	NA	晶体结构数据	NA
1389	2025-08-31	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络整合频率模块以提升图像重建质量	首次在深度学习中引入频率保真度概念，设计三个频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）及频率损失函数，解决现有方法忽视频率分布导致的偏差问题	NA	提升光学相干断层扫描图像的超分辨率重建能力，改善形态结构解析精度	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	条件生成对抗网络（cGAN）	图像	大规模冠状动脉OCT数据集（具体数量未注明），另包含鱼类角膜和大鼠视网膜图像验证
1390	2025-08-31	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	介绍REVEALS，一个用于通过多摄像头采集啮齿类动物行为数据的开源图形用户界面软件	开发了用户友好、开源的多摄像头控制GUI，支持同步录制并简化数据采集流程，兼容深度学习分析流程	NA	提供有效、经济且易用的多摄像头行为数据采集方法，以支持大脑功能与疾病研究	啮齿类动物（小鼠）的行为数据	行为分析	神经疾病	多摄像头视频采集，DeepLabCut姿态估计	深度学习算法（如DeepLabCut）	视频	NA
1391	2025-08-30	An automatic patient-specific quality assurance with a novel DVH scoring algorithm for volumetric modulated arc therapy of cervical cancer 2025-Nov, Applied radiation and isotopes : including data, instrumentation and methods for use in agriculture, industry and medicine IF:1.6Q3 DOI:10.1016/j.apradiso.2025.112030 PMID:40628009	研究论文	开发了一种基于新型DVH评分算法的自动患者特异性质量保证方法，用于宫颈癌容积旋转调强放疗	提出了一种新型权重基DVH评分（WDS）算法，结合U型跳跃连接网络（T-Net）自动预测和分类PSQA结果	NA	预测和自动分类容积旋转调强放疗（VMAT）的患者特异性质量保证（PSQA）结果	宫颈癌患者	医学物理	宫颈癌	容积旋转调强放疗（VMAT），深度学习	U-Net类网络（T-Net），随机森林（RF），支持向量机（SVM）	CT图像，计划剂量分布	200例宫颈癌患者（109例Infinity加速器，91例Synergy加速器）
1392	2025-08-30	Discovery of milk-derived antimicrobial peptides in human milk by DeepMAMP based on peptidomics technology and deep learning method 2025-Nov-01, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.145174 PMID:40561758	研究论文	本研究结合肽组学技术和深度学习方法，开发了DeepMAMP模型用于预测人乳中的抗菌肽	提出了新型MAMPs预测模型DeepMAMP，融合LightGBM、LSTM和注意力机制，准确率达81.4%	NA	开发高通量靶向方法准确预测人乳源抗菌肽（HMAMPs）	人乳中的乳源抗菌肽（MAMPs/HMAMPs）	机器学习	NA	肽组学技术	LightGBM, LSTM, attention mechanism	肽序列数据	预测311种潜在HMAMPs，实验验证6种（其中5种确认有效）
1393	2025-08-30	A Novel Two-step Classification Approach for Differentiating Bone Metastases From Benign Bone Lesions in SPECT/CT Imaging 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.010 PMID:40610298	研究论文	提出并验证了一种新颖的两步深度学习框架，用于SPECT/CT成像中骨转移瘤的自动检测、分割和分类，以区分恶性和良性病变	开发了结合多尺度注意力融合模块和三重注意力机制的分割模型BL-Seg，并采用基于放射组学的集成学习分类器整合代谢和纹理特征	NA	改进骨转移瘤的早期诊断并促进个性化治疗规划	SPECT/CT图像中的骨转移瘤和良性骨病变	数字病理	骨转移瘤	SPECT/CT成像，放射组学分析	深度学习分割模型，集成学习分类器	医学图像	来自同一机构的SPECT/CT病例数据集，分为训练集和测试集
1394	2025-08-30	Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043 PMID:40664556	研究论文	开发并验证一种基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型，用于术前无创评估cN0甲状腺乳头状癌的风险分层	首次整合超声和细胞学图像构建多模态深度学习模型，用于术前非侵入性风险分层预测	回顾性多中心研究，样本量相对有限（总样本997例），外部验证需进一步扩展	术前准确评估cN0甲状腺乳头状癌风险分层以辅助治疗决策	cN0甲状腺乳头状癌患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习	多模态深度学习模型	超声图像、细胞学图像	890例训练验证患者（来自5个医疗中心），107例测试患者（来自1个医疗中心）
1395	2025-08-30	From Faster Frames to Flawless Focus: Deep Learning HASTE in Postoperative Single Sequence MRI 2025-Sep, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.05.039 PMID:40562676	研究论文	本研究评估深度学习加速的HASTE序列在术后腹部MRI中检测积液的应用效果	提出深度学习加速的HASTE序列(HASTE-DL)，相比传统序列扫描时间减少46%且图像质量显著提升	回顾性研究，样本量有限(76例患者)，需进一步多中心验证	评估深度学习加速MRI序列在术后积液检测中的可行性	腹部手术后疑似感染灶的76例患者(平均年龄65±11.69岁)	医学影像分析	术后并发症	深度学习加速MRI序列(HASTE-DL)，3-T MRI扫描	深度学习	MRI图像	76例患者
1396	2025-08-30	Deep Learning Models Connecting Images and Text: A Primer for Radiologists 2025-09, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240103 PMID:40811083	综述	介绍连接图像与文本的深度学习模型及其在放射学中的潜在应用	系统分类并总结了图像-文本连接模型的最新进展，包括自监督学习、零样本学习和基于Transformer的架构	NA	为放射科医生提供图像-文本连接深度学习模型的入门指南	放射学工作流程和医学图像报告	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	图像、文本	NA
1397	2025-06-13	Reassessment of deep learning-based surgical phase recognition in laparoscopic cholecystectomy 2025-Aug-31, Annals of hepato-biliary-pancreatic surgery IF:1.1Q3 DOI:10.14701/ahbps.25-059 PMID:40499925	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1398	2025-08-30	Deep Learning-Based Generation of DSC MRI Parameter Maps Using Dynamic Contrast-Enhanced MRI Data 2025-Aug-28, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8768 PMID:40194853	研究论文	开发基于深度学习的方法，从动态对比增强MRI数据合成DSC MRI衍生的参数图	使用条件生成对抗网络(cGAN)首次实现从DCE MRI数据生成DSC参数图，避免重复使用钆对比剂	NA	通过深度学习减少MRI扫描中对比剂的使用剂量	脑肿瘤患者及无脑肿瘤的对照组参与者	医学影像分析	脑肿瘤	DSC MRI, DCE MRI	cGAN (conditional Generative Adversarial Network)	MRI影像数据	64名参与者（包括脑肿瘤患者和对照组）
1399	2025-08-30	Advancing Aqueous Solubility Prediction: A Machine Learning Approach for Organic Compounds Using a Curated Data Set 2025-Aug-25, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02399 PMID:40783839	研究论文	本研究利用整合自四个来源的精选数据集，开发了一种用于预测有机化合物水溶性的机器学习模型	通过结合多种化学描述符、指纹和功能基团，采用机器学习和深度学习模型，在高度多样化的数据集上实现了优于现有方法的预测精度（R²=0.92，MAE=0.40）	NA	提高有机化合物水溶性的预测准确性，以支持从药物开发到材料科学的应用	有机化合物	机器学习	NA	机器学习和深度学习	多种ML和DL模型	化学描述符、指纹和功能基团数据	1282种独特有机化合物（来自Huuskonen数据集）
1400	2025-08-30	The diagnostic performance of ultrasound features for biliary atresia: a systematic review and updated meta-analysis 2025-Aug-18, Pediatric surgery international IF:1.5Q3 DOI:10.1007/s00383-025-06118-3 PMID:40824323	系统综述与荟萃分析	评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能，特别关注囊性胆道闭锁的鉴别	首次专门针对囊性胆道闭锁与伴有黄疸和肝门囊肿婴儿的鉴别诊断准确性进行荟萃分析	超声引导PTCC的临床应用受技术复杂性和患者要求限制，胆囊异常相关特征的未检出比例变异较大	系统评估超声特征在胆道闭锁诊断中的性能	胆道闭锁患者和婴儿胆汁淤积症患者	医学影像诊断	胆道闭锁	超声检查、荟萃分析、人工智能	深度学习	医学影像数据	基于多数据库检索的文献数据（具体样本量未明确说明）