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
1421	2025-04-11	Accelerated Spine MRI with Deep Learning Based Image Reconstruction: A Prospective Comparison with Standard MRI 2025-Apr, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.004 PMID:39580249	研究论文	本研究评估了基于深度学习的MRI重建在图像采集时间、整体图像质量和诊断可互换性方面与标准MRI的比较	首次前瞻性比较了深度学习重建MRI与标准MRI在脊柱成像中的性能，证实了深度学习在减少扫描时间和提高图像质量方面的优势	研究样本量相对有限(200名参与者)，且仅针对脊柱不适患者	评估深度学习重建MRI在脊柱成像中的临床应用价值	脊柱不适患者	医学影像分析	脊柱疾病	深度学习图像重建	DL(深度学习模型)	MRI图像	200名参与者(107名男性患者，平均年龄46.56±17.07岁)
1422	2025-04-11	Oral Microbe Community and Pyramid Scene Parsing Network-based Periodontitis Risk Prediction 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.10.019 PMID:39613556	研究论文	本研究结合Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)深度学习模型与牙菌斑微生物数据，开发了一种用于预测牙周炎风险的评分系统	首次将PSPNet深度学习模型与口腔微生物数据结合，用于牙周炎风险的早期预测	样本量相对有限，且数据来源于单一数据库	开发一种可靠、高效且非侵入性的牙周炎早期筛查方法	90名健康对照者和514名牙周炎患者的牙菌斑样本	数字病理	牙周炎	微生物分析	PSPNet	微生物数据	604个牙菌斑样本（90健康对照+514牙周炎患者）
1423	2025-04-11	Radiomics Model Based on Contrast-enhanced CT Intratumoral and Peritumoral Features for Predicting Lymphovascular Invasion in Hypopharyngeal Squamous Cell Carcinoma 2025-Apr, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.017 PMID:39643470	研究论文	基于增强CT肿瘤内和肿瘤周围特征的影像组学模型预测下咽鳞状细胞癌淋巴血管侵犯状态	结合肿瘤内和肿瘤周围的影像组学特征，构建深度学习模型和Nomogram模型，显著提高了对淋巴血管侵犯状态的预测效率	样本量相对较小（166例患者），且仅基于单一医疗中心的回顾性数据	预测下咽鳞状细胞癌（HSCC）患者的淋巴血管侵犯（LVI）状态	166例经病理确认的HSCC患者，其中47例LVI阳性	数字病理学	下咽鳞状细胞癌	增强CT（CECT）影像组学分析	深度学习模型、Nomogram模型	医学影像	166例HSCC患者（47例LVI阳性）
1424	2025-04-11	Feasibility of Sub-milliSievert Low-dose Computed Tomography with Deep Learning Image Reconstruction in Evaluating Pulmonary Subsolid Nodules: A Prospective Intra-individual Comparison Study 2025-Apr, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.11.042 PMID:39674695	研究论文	评估使用深度学习图像重建（DLIR）的低剂量计算机断层扫描（LDCT）在评估肺亚实性结节中的可行性	首次全面评估了DLIR在亚毫西弗LDCT中对肺亚实性结节的评估效果，展示了DLIR-H在降低剂量同时保持图像质量的优势	研究样本量相对较小（102名患者），且仅在单一机构进行	评估低剂量CT结合深度学习图像重建技术在肺亚实性结节诊断中的可行性	肺亚实性结节	数字病理	肺癌	计算机断层扫描（CT）、深度学习图像重建（DLIR）	DLIR（深度学习图像重建）	医学影像	102名患者，358个亚实性结节
1425	2025-04-11	Applications of Artificial Intelligence in Dental Medicine: A Critical Review 2025-Apr, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2024.11.009 PMID:39843259	综述	本文批判性地回顾了人工智能在牙科医学中的应用，探讨了当前研究的关键观点、挑战和局限性	全面评估了AI在牙科各专科的应用现状，并系统分析了阻碍AI技术临床整合的方法学与伦理问题	存在数据质量不一致、偏倚风险、透明度不足和临床验证有限等缺陷	评估人工智能技术在牙科医学领域的应用潜力与实施障碍	牙科医学中的人工智能应用研究	人工智能	牙科疾病	机器学习与深度学习	NA	多模态数据（可能包含影像、文本等）	NA（文献综述类研究）
1426	2025-02-20	Deep Learning with Multiphase CTA and CTP Images for Predicting Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke Patients 2025-Apr, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.02.014 PMID:39966075	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1427	2025-04-11	Reproducible image-based profiling with Pycytominer 2025-Apr, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02611-8 PMID:40032995	research paper	介绍了一个名为Pycytominer的用户友好、开源的Python包，用于处理高通量显微镜图像分析中产生的单细胞特征数据	开发了Pycytominer这一工具，用于图像分析后的单细胞特征数据处理，支持下游应用	未提及具体的技术限制或应用范围的局限性	开发一个工具以处理和优化高通量显微镜图像分析产生的单细胞特征数据	高通量显微镜图像分析产生的单细胞特征数据	digital pathology	NA	high-throughput microscopy	NA	image	NA
1428	2025-04-11	Cannabidiol-Rich Cannabis sativa L. Extract Alleviates LPS-Induced Neuroinflammation Behavioral Alterations, and Astrocytic Bioenergetic Impairment in Male Mice 2025-Apr, Journal of neuroscience research IF:2.9Q2 DOI:10.1002/jnr.70035 PMID:40195769	研究论文	本研究探讨了富含大麻二酚(CBD)的大麻提取物在脂多糖(LPS)诱导的神经炎症小鼠模型中的神经保护潜力	相比合成CBD，大麻提取物在缓解LPS诱导的焦虑样行为、认知缺陷和运动障碍方面表现出更优的疗效，并通过计算模型揭示了Delta-9-THC诱导的CB1受体构象变化增强了CBD结合	研究仅使用雄性小鼠，且需要进一步的临床探索	探索大麻提取物在神经炎症和相关神经退行性疾病中的治疗潜力	LPS诱导的神经炎症小鼠模型	神经科学	神经退行性疾病	定量逆转录聚合酶链反应(QRt-PCR)、细胞外通量测定、深度学习计算推断	深度学习	行为测试数据、生化指标、基因表达数据	未明确提及样本数量，仅说明使用雄性小鼠
1429	2025-04-11	Deep Learning Applications in Imaging of Acute Ischemic Stroke: A Systematic Review and Narrative Summary 2025-Apr, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240775 PMID:40197098	系统性综述	本文系统综述了深度学习在急性缺血性卒中（AIS）影像学中的应用，并总结了当前技术的现状和发展机会	全面评估了深度学习在AIS影像学中的多种应用，包括自动检测大血管闭塞和测量Alberta卒中项目早期CT评分，并突出了公共AIS数据集的重要性	需要标准化协议和测试集、更大的公共数据集以及在真实世界环境中的性能验证	评估深度学习在成人AIS患者影像学中的应用，提供技术现状的全面概述并识别发展机会	急性缺血性卒中（AIS）的影像学数据	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN, transformers	影像	380项研究（其中68项进行了详细数据提取）
1430	2025-04-11	CBD: Coffee Beans Dataset 2025-Apr, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111434 PMID:40201542	research paper	介绍了一个名为CBD的高质量咖啡豆数据集，用于支持机器学习和深度学习模型在咖啡豆分类和分级中的应用	提供了包含450张高分辨率图像的咖啡豆数据集，涵盖9种不同的咖啡豆等级，旨在解决咖啡质量评估中的关键挑战	数据集的样本来源仅限于印度喀拉拉邦的Wayanad地区，可能无法代表全球咖啡豆的多样性	开发先进的咖啡豆分类技术，提高咖啡质量评估和分类准确性	咖啡豆	computer vision	NA	NA	EfficientNet-B0	image	450张高分辨率图像，涵盖9种咖啡豆等级，每类50张
1431	2025-04-01	Author Correction: Deep learning based decision-making and outcome prediction for adolescent idiopathic scoliosis patients with posterior surgery 2025-Mar-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95425-9 PMID:40155745	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1432	2025-04-11	AI-Derived Blood Biomarkers for Ovarian Cancer Diagnosis: Systematic Review and Meta-Analysis 2025-Mar-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/67922 PMID:40126546	meta-analysis	本文通过系统回顾和荟萃分析评估了AI衍生的血液生物标志物在卵巢癌诊断中的研究质量和有效性	首次对AI在卵巢癌血液生物标志物诊断中的性能进行全面评估，并比较了不同AI算法和样本类型的诊断效果	纳入研究数量有限（40项），且部分研究缺乏外部验证	评估AI衍生的血液生物标志物在卵巢癌诊断中的有效性	卵巢癌患者	machine learning	ovarian cancer	AI算法（包括机器学习和深度学习）	NA	血液样本（血清和血浆）	40项研究
1433	2025-04-11	Explainable AI for Intraoperative Motor-Evoked Potential Muscle Classification in Neurosurgery: Bicentric Retrospective Study 2025-Mar-24, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/63937 PMID:40127441	research paper	本研究开发了一种可解释的人工智能（XAI）方法，用于神经外科手术中运动诱发电位（MEP）肌肉分类，以提高患者安全	结合机器学习与可解释AI技术（SHAP值和Grad-CAM），识别MEP信号中影响肌肉分类的关键特征	研究仅基于两个医疗中心的数据，样本量可能不足以代表所有情况	开发肌肉识别预测模型，探索MEP信号的关键特征以提高手术安全性	来自两个医疗中心的151例手术的36,992个MEP信号和58例手术的24,298个MEP信号	digital pathology	neurosurgical procedures	machine learning, deep learning, XAI	RF, CNN	time-series, feature-engineered, time-frequency representations	36,992 MEPs from 151 surgeries (training/validation), 24,298 MEPs from 58 surgeries (testing)
1434	2025-04-11	Three-photon population imaging of subcortical brain regions 2025-Mar-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.21.644611 PMID:40166349	research paper	本文介绍了一种名为LIFT的三光子显微镜技术，用于深层脑区的大规模细胞活动成像	开发了具有大视场（>3 mm）的LIFT显微镜，结合高数值孔径优化采样和深度学习去噪技术，实现了深层脑区的大规模细胞活动成像	NA	开发一种能够记录深层神经回路中大量细胞活动的成像技术，以更好地理解大脑功能	小鼠和老鼠大脑中的CA1区域、周围白质和邻近皮层深层	神经科学成像技术	NA	三光子成像技术	深度学习去噪	钙成像数据	从小鼠大脑中超过1500个细胞和老鼠皮层1.2毫米深度处获取数据
1435	2025-04-11	A review of urban heat island mapping approaches with a special emphasis on the Indian region 2025-Mar-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13810-3 PMID:40055272	review	本文综述了全球城市热岛（UHI）测绘方法，特别关注印度地区及基于AI的方法	特别关注印度地区及AI方法在城市热岛测绘中的应用	未提及具体数据样本量及模型性能比较	探讨城市热岛测绘方法，以提高生活质量	城市热岛现象及其测绘技术	machine learning	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
1436	2025-04-11	Multimodal deep learning for predicting in-hospital mortality in heart failure patients using longitudinal chest X-rays and electronic health records 2025-Mar, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03322-z PMID:39786626	研究论文	本研究利用多模态深度学习技术，结合纵向胸部X光片和电子健康记录数据，预测心力衰竭患者的院内死亡率	提出了一种基于空间和时间解耦Transformer的新型多模态深度学习网络（MN-STDT），首次将纵向胸部X光片与结构化电子健康记录数据结合用于心力衰竭死亡率预测	研究数据仅来自特定数据库（MIMIC-IV和MIMIC-CXR），可能限制模型的泛化能力	提高心力衰竭患者院内全因死亡率的预测精度	心力衰竭患者	数字病理学	心血管疾病	深度学习	MN-STDT（基于Transformer的多模态网络）	图像（胸部X光片）和结构化电子健康记录	MIMIC-IV和MIMIC-CXR数据集中的样本
1437	2025-04-11	Automated stenosis estimation of coronary angiographies using end-to-end learning 2025-Mar, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03324-x PMID:39789341	研究论文	开发了一种深度学习模型，用于自动评估冠状动脉造影中的狭窄程度	相比之前的工作，该方法性能提升，包含所有16个节段，不排除血运重建患者，进行了外部测试，且步骤更简单	NA	提高冠状动脉狭窄评估的准确性和效率	冠状动脉造影的cine循环	数字病理学	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	19,414名患者的332,582个cine循环，其中13,480名患者用于模型开发，5,056名用于内部测试，608名用于外部测试
1438	2025-04-11	Application of deep learning in automated localization and interpretation of coronary artery calcification in oncological PET/CT scans 2025-Mar, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03327-8 PMID:39804436	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能方法，用于从非门控、自由呼吸的低剂量CT图像中自动检测冠状动脉钙化	首次利用DLA-3D模型在非门控PET/CT图像中实现冠状动脉钙化的自动检测	研究样本量相对有限（677例PET/CT扫描），且仅来自单一医疗中心	开发AI方法改进癌症患者冠状动脉钙化的自动检测和解释	癌症患者的非门控PET/CT扫描图像	数字病理学	心血管疾病	PET/CT扫描	DLA-3D	医学影像	677例PET/CT扫描（训练集88%，测试集12%）
1439	2025-04-11	Critical assessment of missense variant effect predictors on disease-relevant variant data 2025-Mar, Human genetics IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s00439-025-02732-2 PMID:40113603	研究论文	评估错义变异效应预测工具在疾病相关变异数据上的表现	比较了CAGI 6 Annotate-All-Missense挑战中的预测工具、临床遗传学常用工具及新开发的深度学习方法，揭示了当前方法相对于旧工具的显著进步	预测工具在区分致病性变异与极罕见良性变异时性能下降，且可能继承基因水平标签不平衡的问题	评估错义变异效应预测工具的临床和研究实用性，并指导未来改进	错义变异效应预测工具	生物信息学	NA	深度学习	NA	基因变异数据	NA
1440	2025-04-11	Anticancer drug response prediction integrating multi-omics pathway-based difference features and multiple deep learning techniques 2025-Mar, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1012905 PMID:40163555	研究论文	本研究提出了一种名为PASO的深度学习模型，用于预测细胞系对抗癌药物的敏感性，整合了多组学路径差异特征和多种深度学习技术	PASO模型创新性地结合了transformer编码器、多尺度卷积网络和注意力机制，利用细胞系的多组学数据和药物分子的SMILES表示进行药物敏感性预测	NA	开发一个能够准确预测个体患者对抗癌药物反应的模型，以支持精准医疗	细胞系的多组学数据和药物分子的SMILES表示	机器学习	肺癌	多组学数据分析（基因表达、基因突变、基因拷贝数变异）	PASO（整合transformer encoder、多尺度CNN和注意力机制）	多组学数据、药物SMILES表示	NA