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
1401	2025-05-29	Using deep learning for estimation of time-since-injury in pediatric accidental fractures 2025-May, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06223-4 PMID:40258953	研究论文	使用深度学习模型评估儿童意外长骨骨折的受伤时间	首次应用深度学习模型对儿童长骨骨折的受伤时间进行准确估计，提高了骨折时间评估的精确度	研究数据仅来自一家儿童医院，可能缺乏地域多样性	提高儿童意外长骨骨折受伤时间的评估准确性	6岁以下儿童的长骨骨折影像	数字病理学	骨折	深度学习	深度学习模型	影像	来自399名患者的2,328张X光片
1402	2025-05-29	Evaluating and mitigating bias in AI-based medical text generation 2025-May, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00789-7 PMID:40269315	research paper	该研究评估并减轻了基于AI的医学文本生成中的偏见问题	提出了一个算法，针对服务不足的群体进行选择性优化以减少偏见	研究主要集中在医学文本生成领域，未涉及其他AI应用领域	评估和减轻AI在医学文本生成中的偏见	不同种族、性别和年龄组的医学文本生成	natural language processing	NA	deep learning	NA	text	多个数据集和模态
1403	2025-05-29	Optimizing Deep Learning Models for Luminal and Nonluminal Breast Cancer Classification Using Multidimensional ROI in DCE-MRI-A Multicenter Study 2025-May, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.70931 PMID:40347080	research paper	本研究通过多维ROI在DCE-MRI中的应用，优化深度学习模型以区分乳腺癌症的luminal和非luminal亚型	首次探索了ROI维度（2D/2.5D/3D）、瘤周扩展水平（0-8 mm）和分割场景（仅ROI vs. ROI原始）的协同效应	研究为回顾性设计，可能受到数据收集偏差的影响	优化深度学习模型以区分乳腺癌症的分子亚型	426名原发性浸润性乳腺癌患者	digital pathology	breast cancer	DCE-MRI	deep transfer learning models	image	426名患者（训练队列108名，验证队列1 165名，验证队列2 153名）
1404	2025-05-29	DNA data storage for biomedical images using HELIX 2025-May, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00793-x PMID:40360759	research paper	提出了一种名为HELIX的基于DNA的生物医学图像存储系统，该系统针对生物医学图像特性设计了图像压缩算法和纠错编码算法	HELIX系统针对生物医学图像特性定制了图像压缩算法，并引入了无需索引的纠错编码算法，提高了存储密度和解码速度	目前仅进行了体外实验，存储的生物医学图像类型和数量有限	开发适用于生物医学图像的DNA数据存储系统	生物医学图像	数字病理	NA	DNA数据存储	深度学习	图像	两张时空基因组学图像
1405	2025-05-29	Pesticide Residue Detection Using Grating Spectroscope and GWO-CNN-BiLSTM Method 2025-May, Journal of food science IF:3.2Q2 DOI:10.1111/1750-3841.70282 PMID:40433911	research paper	本研究开发了一种便携式检测设备，结合光栅光谱仪和智能手机，用于准确检测菠菜中的噻虫嗪残留	采用ResNet50模型结合SE注意力机制提取关键特征，并通过GWO算法优化的CNN-BiLSTM混合模型提高检测精度	未提及该方法在其他类型农药残留检测中的适用性	提高农药残留检测的准确性，保障食品安全和公共健康	菠菜中的噻虫嗪残留	machine learning	NA	光栅光谱仪、图像处理技术、深度学习	ResNet50、CNN、BiLSTM、GWO	image	NA
1406	2025-05-29	Pixels to Prognosis: Using Deep Learning to Rethink Cardiac Risk Prediction from CT Angiography 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.250260 PMID:40434277	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1407	2025-05-29	Clinical Implementation of Sixfold-Accelerated Deep Learning Super-Resolution Knee MRI in Under 5 Minutes: Arthroscopy-Validated Diagnostic Performance 2025-Apr-23, AJR. American journal of roentgenology DOI:10.2214/AJR.25.32878 PMID:40266704	研究论文	本研究验证了采用深度学习超分辨率图像重建技术的六倍加速膝关节MRI在5分钟内完成的临床效果，并与关节镜手术结果进行对比	首次将六倍加速（三倍并行成像+两倍同步多层加速）结合深度学习超分辨率重建技术应用于膝关节MRI，并在5分钟内完成扫描	研究为回顾性设计，样本量相对有限（124例患者）	验证加速膝关节MRI在临床诊断中的效能	膝关节疼痛的成年患者	数字病理学	骨科疾病	深度学习超分辨率图像重建、并行成像(PI)、同步多层加速(SMS)	DL（深度学习）	MRI图像	124例成年患者（79男，45女），平均年龄46±17岁
1408	2025-05-29	Multimodal convolutional neural network-based algorithm for real-time detection and differentiation of malignant and inflammatory biliary strictures in cholangioscopy: a proof-of-concept study (with video) 2025-Apr, Gastrointestinal endoscopy IF:6.7Q1 DOI:10.1016/j.gie.2024.09.001 PMID:39265745	研究论文	开发了一种基于多模态卷积神经网络(CNN)的算法，用于实时检测和区分胆道镜检查中的恶性和炎症性胆道狭窄	结合临床元数据改进仅基于图像的模型，提高了CNN在胆道狭窄评估中的诊断准确性	样本量相对较小(111名患者)，需要进一步验证	开发计算机辅助检测(CADe)和诊断(CADx)系统，用于胆道癌的识别	胆道镜检查视频中的恶性和炎症性胆道组织	数字病理学	胆道癌	深度学习	CNN	视频和图像	111名患者的15,158帧静止图像和完整视频
1409	2025-05-29	Convolutional Neural Networks for Segmentation of Pleural Mesothelioma: Analysis of Probability Map Thresholds (CALGB 30901, Alliance) 2025-Apr, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-024-01092-z PMID:39266911	research paper	评估概率图阈值对卷积神经网络（CNN）生成的胸膜间皮瘤（PM）肿瘤分割的影响	分析了不同概率阈值下CNN生成的肿瘤分割与放射科医生提供的参考标准之间的差异，强调了在评估深度学习肿瘤分割时需同时考虑肿瘤体积和空间重叠	CNN在特定疾病表现（如严重胸腔积液或胸膜裂隙疾病）中存在不足，且未找到适用于肿瘤体积和DSC的最佳单一输出阈值	评估CNN在胸膜间皮瘤肿瘤分割中的性能	胸膜间皮瘤（PM）患者的CT扫描图像	digital pathology	pleural mesothelioma	CT扫描	VGG16/U-Net CNN	image	48名PM患者的186次CT扫描
1410	2025-05-29	Optimization of sparse-view CT reconstruction based on convolutional neural network 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17636 PMID:39894762	research paper	本研究提出了一种基于U-Net的稀疏视图CT重建图像改进网络（SRII-Net），旨在优化稀疏视图CT重建图像的质量并增强网络的解释性和泛化能力	引入了复制路径和残差图像输出块以提升网络性能，建立了多种网络连接结构以分析各层对伪影去除的贡献，并通过多数据集训练增强网络对不同采样视图的优化能力	研究未涉及临床实际应用效果的验证，且数据集的多样性和规模可能仍有提升空间	提高稀疏视图CT重建图像的质量，增强深度学习优化方法的解释性和泛化能力	稀疏视图CT重建图像	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	多个不同采样视图的重建图像数据集
1411	2025-05-29	Chemically Engineered Peptide Efficiently Blocks Malaria Parasite Entry into Red Blood Cells 2025-04-01, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00465 PMID:40062812	研究论文	通过化学肽工程设计的环肽能高效抑制疟原虫侵入红细胞	通过残基插入、骨架环化和引入额外二硫键，设计出具有20倍增强受体亲和力的环肽	研究仅进行了体外实验，尚未进行体内验证	设计肽类抑制剂以干扰疾病相关的蛋白质-蛋白质相互作用	疟原虫侵入红细胞的过程	生物医学工程	疟疾	化学肽工程、表面等离子共振、体外寄生虫生长抑制实验	ColabFold-AlphaFold2	蛋白质结构数据	NA
1412	2025-05-29	Fine-Tuned Deep Transfer Learning Models for Large Screenings of Safer Drugs Targeting Class A GPCRs 2025-03-18, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00832 PMID:40056143	研究论文	本文提出了一种基于深度迁移学习的模型，用于大规模筛选针对A类GPCRs的更安全药物	通过迁移学习和神经网络结合目标序列的自然语言处理及受体突变对信号传导的影响，开发了两个微调模型，用于预测低效激动剂或偏向激动剂	高质量数据的有限可用性是模型开发的主要挑战	预测更安全的化合物，以促进药物开发	A类G蛋白偶联受体（GPCRs）及其配体	机器学习	NA	自然语言处理	神经网络	序列数据	所有A类GPCRs的受体序列和配体数据集
1413	2025-05-29	Enhanced electroencephalogram signal classification: A hybrid convolutional neural network with attention-based feature selection 2025-Mar-15, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149484 PMID:39904453	research paper	提出了一种基于深度学习的混合卷积神经网络与注意力特征选择方法，用于提高运动想象脑电图信号的分类准确率	结合离散小波变换和共同平均参考进行降噪，使用CNN提取时域特征，并通过talking-heads注意力增强关键特征序列，最后利用TCN提取时空特征	未提及模型在其他数据集上的泛化能力或计算复杂度分析	提高运动想象脑电图信号的分类准确率以增强脑机接口的意图识别能力	运动想象脑电图（MI-EEG）信号	machine learning	NA	离散小波变换, 共同平均参考	CNN, TCN, talking-heads注意力机制	脑电图信号	基于BCI Competition IV-2a数据集（未提具体样本量）
1414	2025-05-29	Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Methods for Tuberculosis Detection: Systematic Review 2025-Mar-07, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/69068 PMID:40053773	系统综述	本文对基于人工智能的结核病检测方法进行了全面评估，总结了当前的研究现状和性能表现	首次系统性地评估了不同数据模态和参考标准下AI在结核病检测中的表现，并指出了未来研究方向	仅1项研究进行了领域转移分析，缺乏对真实世界场景的充分模拟	评估AI算法在结核病检测中的诊断性能	基于AI的结核病检测方法	数字病理	结核病	深度学习	CNN (包括VGG-16, ResNet-50, DenseNet-121)	放射影像、分子/生化、生理数据	152项研究(来自1146条记录)
1415	2025-05-29	Continuous nursing symptom management in cancer chemotherapy patients using deep learning 2025-Mar-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-92762-7 PMID:40055437	research paper	评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果，旨在提高其生活质量	使用深度学习平台进行化疗患者的症状管理，显著减少焦虑和抑郁，并提高生活质量	非随机对照试验设计可能影响结果的普遍性	评估深度学习平台在化疗患者症状管理中的效果	144名化疗患者，分为干预组（72人）和对照组（72人）	digital pathology	cancer	deep learning	NA	NA	144名化疗患者
1416	2025-05-29	High resolution multi-delay arterial spin labeling with self-supervised deep learning denoising for pediatric choroid plexus perfusion MRI 2025-Mar, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121070 PMID:39889809	research paper	本研究提出了一种高分辨率多延迟动脉自旋标记（MD-ASL）协议，结合基于Transformer的自监督深度学习去噪模型，用于儿童脉络丛（CP）灌注MRI成像	首次在儿科人群中应用高分辨率MD-ASL技术，并开发了基于Transformer的深度学习去噪模型，使用k空间加权图像平均（KWIA）去噪图像作为训练参考	研究样本量较小（21名儿童），且仅包括8至17岁的典型发育儿童	开发一种适用于儿童脉络丛灌注成像的高分辨率MD-ASL协议和去噪方法	儿童脉络丛（CP）和灰质的灌注参数	医学影像处理	NA	多延迟动脉自旋标记（MD-ASL），k空间加权图像平均（KWIA）	Transformer	MRI图像	21名8至17岁的典型发育儿童
1417	2025-05-29	Prognostic models for unplanned intensive care unit readmission risk prediction: A systematic review and meta-analysis based on HSROC model 2025-Mar, Nursing in critical care IF:3.0Q1 DOI:10.1111/nicc.13306 PMID:39995380	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了重症监护病房（ICU）非计划再入院风险预测模型的性能	比较了机器学习模型与评分系统的性能，并指出深度学习模型具有更高的敏感性	所有研究存在高偏倚风险，且机器学习模型忽略了临床记录	识别ICU非计划再入院的预后模型并比较不同模型的性能	ICU再入院预测模型	机器学习	重症监护	HSROC模型	机器学习模型、深度学习模型、评分系统	结构化临床数据	67项研究，包含335个模型和67个评分系统
1418	2025-05-29	Skin cancer detection using dermoscopic images with convolutional neural network 2025-Mar-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91446-6 PMID:40021731	research paper	该研究提出了一种基于深度学习的FCDS-CNN架构，用于皮肤病变检测，旨在提高黑色素瘤数据集的分类准确性和数据质量	引入了FCDS-CNN架构，结合数据增强和类别加权技术，解决了医学图像数据集中的类别不平衡问题	虽然FCDS-CNN在皮肤病变分类上表现出色，但其在更广泛的医学图像分析中的通用性尚未验证	提高皮肤恶性黑色素瘤的早期检测准确率，支持皮肤科医生的早期筛查过程	皮肤恶性黑色素瘤的皮肤镜图像	digital pathology	skin cancer	data augmentation, class weighting	FCDS-CNN	image	10015张皮肤病变图像，涵盖七个类别
1419	2025-05-29	DER-GCN: Dialog and Event Relation-Aware Graph Convolutional Neural Network for Multimodal Dialog Emotion Recognition 2025-03, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2024.3367940 PMID:38437139	研究论文	提出了一种新型的对话和事件关系感知图卷积神经网络（DER-GCN），用于多模态对话情感识别	首次同时建模说话者间的对话关系和潜在事件关系信息，并引入自监督掩码图自编码器（SMGAE）和多信息Transformer（MIT）来提升特征融合能力	未明确说明模型在跨语言或跨文化场景下的适用性	提升多模态对话情感识别的准确性	多模态对话数据（文本、视频、音频）	自然语言处理	NA	图卷积神经网络（GCN）、自监督学习、对比学习	DER-GCN（基于GCN的混合模型）	多模态数据（文本、视频、音频）	两个基准数据集（IEMOCAP和MELD）
1420	2025-05-29	MRI-based Deep Learning Algorithm for Assisting Clinically Significant Prostate Cancer Detection: A Bicenter Prospective Study 2025-Mar, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.232788 PMID:40067105	研究论文	本研究比较了商业深度学习算法（DLA）和放射科医生的临床报告在前列腺癌检测中的诊断性能	前瞻性验证了深度学习算法在前列腺MRI中的临床应用，并探讨了其与放射科医生诊断结果的结合效果	研究仅在两所医院进行，样本量相对有限（205名男性患者）	评估深度学习算法在临床显著前列腺癌（csPCa）检测中的诊断性能	疑似前列腺癌并计划进行活检的患者	数字病理	前列腺癌	双参数MRI	深度学习算法（DLA）	MRI图像	205名男性患者（中位年龄68岁），共评估259个病灶