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
1441	2025-07-17	Efficient Visual Transformer by Learnable Token Merging 2025-Jul-15, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2025.3588186 PMID:40663671	研究论文	本文提出了一种新颖且紧凑的Transformer块——LTM-Transformer，通过可学习的令牌合并方案提升视觉Transformer的效率	提出LTM-Transformer，通过可学习的令牌合并方案减少FLOPs和推理时间，同时保持或提高预测精度	NA	提升视觉Transformer的计算效率和预测精度	视觉Transformer模型	计算机视觉	NA	NA	Transformer, LTM-Transformer	图像	NA
1442	2025-07-17	Bayesian Posterior Distribution Estimation of Kinetic Parameters in Dynamic Brain PET Using Generative Deep Learning Models 2025-Jul-15, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3588859 PMID:40663684	研究论文	本研究提出了一种基于改进的去噪扩散概率模型（iDDPM）的方法，用于估计动态PET中动力学参数的后验分布，以提高计算效率	利用深度学习的高计算效率，提出iDDPM方法替代传统的MCMC技术，显著减少计算时间（超过230倍），同时保持高精度（平均误差<0.67%）和精确性（标准差误差<7.23%）	研究仅基于[18F]MK6240研究进行评估，未在其他示踪剂或疾病模型中验证	开发一种高效准确的方法来估计动态PET中动力学参数的后验分布	动态PET图像中的动力学参数	医学影像分析	阿尔茨海默病	动态PET成像，贝叶斯推断	iDDPM, CVAE-DD, WGAN-GP	动态PET图像数据	NA
1443	2025-07-17	Robust Polyp Detection and Diagnosis through Compositional Prompt-Guided Diffusion Models 2025-Jul-15, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3589456 PMID:40663685	research paper	该论文提出了一种渐进式频谱扩散模型（PSDM），通过组合提示生成临床准确的合成图像，以增强结直肠息肉检测、分类和分割的泛化能力	提出PSDM模型，利用组合提示（包括分割掩码、边界框和结肠镜检查报告）生成合成图像，显著提升了模型在分布外数据上的表现	模型依赖于多中心数据集（如PolypGen），其收集成本高且耗时	提高结直肠息肉检测、分类和分割的泛化能力，特别是在分布外数据场景下	结直肠息肉	digital pathology	colorectal cancer	diffusion models	PSDM	image	PolypGen数据集
1444	2025-07-17	Motion artifacts and image quality in stroke MRI: associated factors and impact on AI and human diagnostic accuracy 2025-Jul-15, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11807-7 PMID:40664863	研究论文	评估疑似中风患者MRI中运动伪影的普遍性及其相关因素，并确定其对AI和放射科医生诊断准确性的影响	首次在疑似中风患者中系统评估运动伪影的普遍性及其对AI和人类诊断准确性的影响	研究为回顾性单中心设计，样本量相对有限	评估MRI运动伪影在卒中诊断中的影响	疑似中风患者的脑部MRI扫描	数字病理学	中风	MRI	深度学习工具	医学影像	775名疑似中风患者
1445	2025-07-17	Deep Learning for Osteoporosis Diagnosis Using Magnetic Resonance Images of Lumbar Vertebrae 2025-Jul-15, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01547-x PMID:40665016	研究论文	本研究利用腰椎的T1、STIR和T2 MRI序列以及骨密度（BMD）测量，通过深度学习技术进行骨质疏松症的诊断	提出了一种定制的卷积神经网络模型，在骨质疏松症分类上表现优于现有的深度学习模型，如GoogleNet、EfficientNet-B3等，并且发现T2加权MRI序列在诊断中最为有效	样本量相对较小，仅包含50名个体的1350张MRI图像	开发一种基于深度学习的骨质疏松症诊断方法，减少电离辐射的使用	腰椎的MRI图像和BMD测量数据	数字病理学	骨质疏松症	MRI成像	CNN	图像	50名个体的1350张MRI图像
1446	2025-07-17	Combined Study of Behavior and Spike Discharges Associated with Negative Emotions in Mice 2025-Jul-15, Neuroscience bulletin IF:5.9Q1 DOI:10.1007/s12264-025-01455-8 PMID:40665179	研究论文	本研究通过结合开放场行为测试和电生理记录，探索慢性压力诱导的负面情绪机制	提出了一种名为NeuroSync的新方法，结合行为测试和电生理记录，同步分析神经放电模式与行为反应	研究仅针对小鼠，结果可能不完全适用于人类	探索慢性压力诱导的负面情绪的神经机制	小鼠的中央杏仁核和下丘脑室旁核	神经科学	精神障碍	电生理记录、机器视觉技术、信号处理算法	深度学习和机器学习	视频和电生理数据	NA
1447	2025-07-17	18F-FDG PET-based liver segmentation using deep-learning 2025-Jul-15, Physical and engineering sciences in medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s13246-025-01595-1 PMID:40665198	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的18F-FDG PET图像肝脏分割方法	首次提出仅使用18F-FDG PET图像进行肝脏分割的深度学习方法，避免了传统CT或MRI图像的对齐问题和伪影	研究样本量相对较小（120例患者），且未在其他类型PET图像上验证方法通用性	开发不依赖CT/MRI的纯PET图像肝脏分割方法	120例接受18F-FDG PET检查的患者	数字病理	NA	18F-FDG PET成像	3D U-Net (nnUNet框架)	PET图像	120例患者（100例训练集，20例测试集）
1448	2025-07-17	From tissue architecture to clinical insights: Spatial transcriptomics in solid tumor studies 2025-Jul-14, Seminars in oncology IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.seminoncol.2025.152389 PMID:40664120	综述	本文深入分析了空间转录组学技术在实体肿瘤研究中的最新进展及其应用	空间转录组学技术保留了基因表达的空间背景，革新了对肿瘤结构和细胞间通讯的解析能力	在技术分辨率、数据处理、样本制备和临床标准化方面仍存在挑战	探讨空间转录组学技术在实体肿瘤研究中的应用及其对精准肿瘤学的潜在影响	实体肿瘤及其微环境	数字病理学	实体肿瘤	空间转录组学、单细胞多组学	深度学习	基因表达数据	NA
1449	2025-07-17	Multimodal Deep Learning Model Based on Ultrasound and Cytological Images Predicts Risk Stratification of cN0 Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul-14, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.043 PMID:40664556	研究论文	基于超声和细胞学图像的多模态深度学习模型预测cN0乳头状甲状腺癌的风险分层	整合术前超声和细胞学图像，开发并验证了一种用于术前非侵入性评估N0 PTC风险分层的多模态深度学习模型	研究为回顾性多中心研究，可能存在选择偏倚	术前准确评估cN0乳头状甲状腺癌的风险分层以辅助治疗决策	890名接受甲状腺切除术和淋巴结清扫的PTC患者	数字病理学	甲状腺癌	深度学习	多模态DL模型	图像（超声和细胞学图像）	890名PTC患者（训练和验证组），107名患者（测试组）
1450	2025-07-17	Deep Learning-Accelerated Prostate MRI: Improving Speed, Accuracy, and Sustainability 2025-Jul-14, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2025.06.022 PMID:40664559	research paper	评估深度学习增强的四倍并行采集技术（P4）在提升前列腺MR图像质量和扫描效率方面的效果	使用深度学习加速的四倍并行采集技术（P4）显著提升了图像质量和扫描效率，相比传统两倍并行采集技术（P2）	研究样本量较小（51名参与者），且研究时间较短（2024年1月至7月）	评估深度学习增强的并行采集技术在前列腺MRI中的应用效果	接受前列腺MRI检查的患者	digital pathology	prostate cancer	深度学习增强的四倍并行采集技术（P4）	深度学习（DL）	MRI图像	51名参与者（平均年龄69.4岁±10.5岁）
1451	2025-07-17	Artificial intelligence-based action recognition and skill assessment in robotic cardiac surgery simulation: a feasibility study 2025-Jul-13, Journal of robotic surgery IF:2.2Q2 DOI:10.1007/s11701-025-02563-3 PMID:40652436	研究论文	本研究开发了一种基于深度神经网络的系统，用于识别基本手术动作并根据视频数据评估外科医生的技能水平	结合CNN和LSTM网络处理手术视频数据，实现动作识别和技能评估的自动化	技能评估网络需要更多数据来提高准确性	开发AI系统用于机器人心脏手术模拟中的动作识别和技能评估	19名具有不同机器人手术经验的外科医生	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN+LSTM	视频	435个手术记录视频
1452	2025-07-17	Diagnosing pathologic myopia by identifying morphologic patterns using ultra widefield images with deep learning 2025-Jul-13, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01849-y PMID:40653573	研究论文	本研究通过深度学习识别超广角图像中的形态学模式来诊断病理性近视	提出了一种轻量级端到端框架RealMNet，用于识别临床显著的形态学模式，如后葡萄肿和近视性黄斑病变，并利用超广角图像提供更广阔的视网膜视野	NA	诊断病理性近视	超广角图像中的形态学模式	数字病理	近视	深度学习	RealMNet	图像	多源超广角近视数据集PSMM
1453	2025-07-17	Computational exploration of global venoms for antimicrobial discovery with Venomics artificial intelligence 2025-Jul-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-60051-6 PMID:40645962	研究论文	利用人工智能技术探索全球毒液数据库以发现新型抗菌药物	结合深度学习和大规模计算挖掘技术，从毒液蛋白质中识别出结构功能新颖的抗菌肽	实验验证仅针对部分候选肽进行，未全面评估所有预测结果	发现新型抗菌药物以应对抗生素耐药性问题	毒液蛋白质及其衍生的抗菌肽	人工智能在药物发现中的应用	细菌感染	深度学习	深度学习模型（未明确具体类型）	蛋白质序列数据	16,123种毒液蛋白质，生成40,626,260个毒液加密肽段，最终验证58个肽段
1454	2025-07-17	Highly adaptable deep-learning platform for automated detection and analysis of vesicle exocytosis 2025-Jul-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-61579-3 PMID:40651941	research paper	介绍了一个名为IVEA的ImageJ插件平台，用于自动检测和分析荧光标记的囊泡融合事件及其他突发性活动	IVEA平台结合深度学习技术，能够以比人工分析快约60倍的速度检测人类常遗漏的罕见事件，并且其多功能性可通过集成界面进一步扩展	未明确提及具体的技术限制或适用范围外的场景	开发一个高效、自动化的活细胞成像活动识别平台，以减少人工劳动并提高分析准确性	荧光标记的囊泡融合事件及其他突发性活动	digital pathology	NA	深度学习	NA	image	NA
1455	2025-07-17	Multimodal deep learning for cephalometric landmark detection and treatment prediction 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06229-w PMID:40651957	research paper	提出了一种名为DeepFuse的多模态深度学习框架，用于头影测量标志点检测和治疗结果预测	整合了侧位头影测量片、CBCT体积数据和数字牙科模型的多模态信息，采用注意力引导的融合机制和双任务解码器	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	提高正畸和颌面外科临床决策的准确性和效率	头影测量标志点检测和治疗结果预测	computer vision	NA	多模态深度学习	DeepFuse（包含模态特定编码器、注意力机制和双任务解码器）	图像（侧位头影测量片、CBCT体积数据、数字牙科模型）	三个临床数据集（未提具体样本量）
1456	2025-07-17	A crack detection and quantification method using matched filter and photograph reconstruction 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-08280-z PMID:40651987	research paper	提出了一种基于数字图像处理和无人机飞行参数的自动裂缝检测与量化方法	结合增强匹配滤波算法和形态学方法进行裂缝分割和骨架提取，并整合图像拍摄参数构建3D模型	依赖于无人机采集的图像质量，可能在高噪声或复杂背景下性能下降	开发一种高效、准确的桥梁裂缝检测与量化方法，以支持桥梁维护决策	桥梁裂缝	computer vision	NA	数字图像处理，无人机航拍	增强匹配滤波算法	图像	公共数据集和一座拱桥的实际应用
1457	2025-07-17	Accurate and real-time brain tumour detection and classification using optimized YOLOv5 architecture 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-07773-1 PMID:40651993	研究论文	本研究提出了一种结合FCNN和YOLOv5的框架模型，用于实时准确地检测和分类脑肿瘤	结合FCNN和YOLOv5架构，优化了脑肿瘤的检测和分类性能，平均准确率达到98.80%	未提及具体的数据集来源和样本多样性，可能影响模型的泛化能力	提高脑肿瘤的诊断准确率和实时性	脑肿瘤的MRI图像	数字病理学	脑肿瘤	MRI成像	FCNN和YOLOv5	图像	NA
1458	2025-07-17	A deep learning approach for heart disease detection using a modified multiclass attention mechanism with BiLSTM 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09594-8 PMID:40652020	研究论文	提出了一种基于改进的多类注意力机制和双向长短期记忆网络的深度学习模型，用于提高心脏疾病检测的准确性	引入了类感知注意力权重，动态调整对输入特征的关注度，针对特定心脏疾病类别优化特征表示，解决了传统方法中的误分类、特征重叠和噪声干扰问题	NA	提高心脏疾病诊断的准确性	心脏疾病患者的心电信号数据	机器学习	心血管疾病	改进的自适应带通滤波器(IABPF)和小波变换	改进的多类注意力机制与双向长短期记忆网络(M2AM with Deep BiLSTM)	心电信号数据	6000个样本，14个特征
1459	2025-07-17	Development and validation of a prognostic model for predicting survival and immunotherapy benefits in melanoma based on metabolism-relevant genes 2025-Jul-12, Discover oncology IF:2.8Q2 DOI:10.1007/s12672-025-03186-8 PMID:40652057	研究论文	开发并验证了一个基于代谢相关基因的预后模型，用于预测黑色素瘤患者的生存和免疫治疗效益	利用代谢相关基因对黑色素瘤患者进行分子亚型分类，并开发了一个新的预后模型，同时通过单细胞RNA测序和体外实验验证了特征基因的功能	研究主要基于生物信息学分析，虽然进行了体外实验验证，但缺乏体内实验和更大规模的临床验证	预测黑色素瘤患者的预后和免疫治疗反应	皮肤黑色素瘤(SKCM)患者	数字病理学	黑色素瘤	scRNA-seq, WB, qPCR, IHC, siRNA	LASSO和COX回归分析, ResNet50	基因表达数据, 病理图像	未明确提及具体样本数量，但涉及SKCM患者和细胞系
1460	2025-07-17	Deep learning algorithm for identifying osteopenia/osteoporosis using cervical radiography 2025-Jul-12, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11285-3 PMID:40652099	研究论文	本研究验证了一种深度学习算法在颈椎X光片上识别骨量减少/骨质疏松症的诊断效果，并与脊柱外科医生的诊断准确性进行了比较	开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于通过颈椎X光片检测骨量减少/骨质疏松症，其诊断准确性高于脊柱外科医生	样本量较小，测试数据集仅包含30个样本	验证深度学习算法在颈椎X光片上识别骨量减少/骨质疏松症的诊断效果	颈椎疾病患者，特别是退行性颈椎脊髓病患者	数字病理学	骨质疏松症	深度学习	CNN	图像	训练数据集200例，测试数据集30例