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
1561	2025-06-07	Comparison of Sarcopenia Assessment in Liver Transplant Recipients by Computed Tomography Freehand Region-of-Interest versus an Automated Deep Learning System 2025-Jun, Clinical transplantation IF:1.9Q3 DOI:10.1111/ctr.70201 PMID:40465826	research paper	本研究比较了在肝移植受者中通过CT手动ROI和自动化深度学习系统评估肌肉减少症的两种方法	首次直接比较了手动ROI和深度学习系统在肌肉减少症评估中的表现，并分析了它们与住院时间的关联	样本量较小（50人），且为单中心研究	比较两种肌肉减少症评估方法在预测肝移植患者临床结局方面的效果	肝移植受者	digital pathology	liver disease	computed tomography (CT)	deep learning	medical image	50名肝移植受者
1562	2025-06-07	Ultrasound measurement of relative tongue size and its correlation with tongue mobility for healthy individuals 2025-Jun-01, JASA express letters IF:1.2Q3 DOI:10.1121/10.0036838 PMID:40478168	研究论文	本研究介绍了一种基于超声的测量相对舌大小的方法，称为uRTS，作为MRI方法的成本效益替代方案	提出了一种新的基于超声的测量方法uRTS，并使用深度学习提取舌轮廓，验证了其与MRI测量结果的高度相关性	样本量较小（仅10名说话者），可能影响结果的普遍性	评估相对舌大小与舌运动速度之间的关系，开发更经济的测量方法	健康个体的舌头	医学影像分析	NA	超声测量，深度学习	深度学习（未指定具体模型）	超声影像	10名说话者
1563	2025-06-07	A generalist deep-learning volume segmentation tool for volume electron microscopy of biological samples 2025-May-29, Journal of structural biology IF:3.0Q3 DOI:10.1016/j.jsb.2025.108214 PMID:40449855	研究论文	介绍了一种名为VST的深度学习软件工具，用于处理体积电子显微镜图像堆栈数据的体积图像分割	VST实现了数据预处理、数据增强和网络构建的自动化，并适应特定数据集，同时支持基于语义分割的实例分割	NA	开发一种通用的深度学习工具，用于体积电子显微镜图像的分割	体积电子显微镜图像堆栈数据	数字病理学	NA	体积电子显微镜	深度学习	图像	多种树脂包埋样本的透射电子显微镜和扫描电子显微镜数据集
1564	2025-06-07	Guided multi-objective generative AI to enhance structure-based drug design 2025-May-29, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc01778e PMID:40463429	研究论文	本文介绍了一种名为IDOLpro的新型生成化学AI，结合扩散模型与多目标优化，用于基于结构的药物设计	IDOLpro首次结合扩散模型与多目标优化，能够生成满足多种理化性质的分子，并在结合亲和力和合成可及性上优于现有方法	未明确提及具体局限性	开发一种能够优化多种理化性质的生成化学AI，以加速药物发现过程	药物分子设计与生成	药物发现	NA	扩散模型与多目标优化	扩散模型	化学分子数据	两个基准测试集
1565	2025-06-07	A segmentation network based on CNNs for identifying laryngeal structures in video laryngoscope images 2025-May-29, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102573 PMID:40472423	研究论文	本文提出了一种基于CNN的分割网络MPE-UNet，用于从视频喉镜图像中精确分割喉部结构，以辅助临床医生更准确高效地进行气管插管	MPE-UNet在经典U-Net架构基础上，改进了多尺度特征提取模块，引入了金字塔融合注意力模块和即插即用注意力机制模块，提升了模型处理复杂喉部图像的能力	NA	提高视频喉镜图像中喉部结构的识别精度，辅助气管插管手术	视频喉镜图像中的喉部结构	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, U-Net	图像	NA
1566	2025-06-07	Mitigating medical dataset bias by learning adaptive agreement from a biased council 2025-May-28, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103629 PMID:40472465	research paper	提出了一种名为Ada-ABC的去偏框架，用于解决医学图像分类中的数据集偏差问题，无需依赖显式的偏差标签	Ada-ABC通过构建一个偏置委员会来学习数据集偏差，并训练一个去偏模型在偏置委员会的指导下自适应地学习目标特征	偏置标签通常是未知的，识别偏差可能费力且依赖于事后解释	解决医学图像分类中的数据集偏差问题，提高模型的准确性、可靠性和公平性	医学图像数据集	digital pathology	NA	generalized cross entropy loss	multiple classifiers	image	四个数据集中的七个不同偏差场景
1567	2025-06-07	A generative adversarial network-based accurate masked face recognition model using dual scale adaptive efficient attention network 2025-May-21, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-02144-2 PMID:40399389	research paper	本文提出了一种基于生成对抗网络的双尺度自适应高效注意力网络模型，用于精确识别戴口罩的人脸	结合GAN和DS-AEAN网络，通过生成无口罩人脸和有口罩人脸的两种特征集，提高戴口罩人脸的识别准确率	未提及模型在极端光照条件或部分遮挡情况下的表现	开发一个可靠的戴口罩人脸识别系统，用于安全验证目的	戴口罩和无口罩的人脸图像	computer vision	NA	GAN, DS-AEAN, EAOA	GAN, Dual Scale Adaptive Efficient Attention Network	image	未明确说明具体样本数量，但使用了标准数据集中的图像
1568	2025-06-07	Beyond episodic early warning systems: a continuous clinical alert system for early detection of in-hospital deterioration 2025-May-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.20.25327940 PMID:40475141	research paper	开发了一种基于可穿戴设备的深度学习模型，用于早期检测住院患者的病情恶化	使用仅9个输入的可穿戴设备数据，开发了一种RNN模型，能够比传统早期预警系统更早识别病情恶化	数据缺失率为4-8%，且排除了SpO2数据	减少住院患者病情恶化的延迟识别，提高临床警报系统的效率	888名成人非ICU住院患者	machine learning	geriatric disease	wearable biosensors	RNN	biosensor data	888 adult non-ICU inpatient visits in four hospitals
1569	2025-06-07	Advanced feature fusion of radiomics and deep learning for accurate detection of wrist fractures on X-ray images 2025-May-20, BMC musculoskeletal disorders IF:2.2Q3 DOI:10.1186/s12891-025-08733-6 PMID:40394557	研究论文	本研究开发了一种结合放射组学和深度学习特征的混合诊断框架，用于X射线图像中腕部骨折的准确检测和分类	提出了一种结合放射组学和深度学习特征的混合框架，显著提高了腕部骨折的诊断性能	研究仅基于三个医疗中心的数据，可能存在样本选择偏差	开发一个准确且可重复的腕部骨折检测和分类系统	腕部和前臂骨折的X射线图像	计算机视觉	骨折	放射组学特征提取和深度学习	autoencoder, XGBoost, CatBoost, Random Forest, Voting Classifier	X射线图像	3,537张X射线图像（1,871例骨折和1,666例非骨折）
1570	2025-06-07	Improved Breast Cancer Detection with Artificial Intelligence in a Real-World Digital Breast Tomosynthesis Screening Program 2025-May-09, Clinical breast cancer IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.clbc.2025.05.007 PMID:40473527	研究论文	本研究比较了在数字乳腺断层合成（DBT）筛查项目中实施人工智能（AI）检测系统前后放射科医生的乳腺癌筛查性能	在真实世界的DBT筛查项目中实施AI检测系统，显著提高了癌症检测率（CDR），降低了异常解释率（AIR），并显著提高了阳性预测值（PPV1和PPV3）	研究为回顾性设计，且仅涉及4名放射科医生和有限的临床站点	评估AI检测系统在DBT筛查中对放射科医生性能的影响	数字乳腺断层合成（DBT）筛查中的乳腺癌检测	数字病理	乳腺癌	深度学习AI支持系统	深度学习	图像	前AI时期10,322例标准DBT解释，后AI时期6,407例DBT解释
1571	2025-06-07	Detecting Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy From the Electrocardiogram Using Deep Learning 2025-May-06, JACC. Clinical electrophysiology DOI:10.1016/j.jacep.2025.04.003 PMID:40471767	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1572	2025-06-07	Deep Learning-based Anatomy-Aware Morph Model for Registration of Prostate Whole-Mount Histopathology to MRI 2025-May, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.240336 PMID:40445100	研究论文	开发并评估了一种基于深度学习的创新方法，用于配准前列腺术前MRI和全切片组织病理学（WMHP）图像	提出了一种结合注意力机制和卷积神经网络的混合模型（Anatomy-Aware Morph模型），用于多模态前列腺图像配准，显著优于现有VoxelMorph方法	研究为回顾性设计，样本量相对有限（315例患者）	实现前列腺术前MRI与术后病理图像的精准配准，辅助前列腺癌病灶映射	前列腺MRI和全切片组织病理学图像	数字病理	前列腺癌	深度学习图像配准	混合注意力机制与CNN（Anatomy-Aware Morph模型）	医学影像（MRI与病理切片图像）	315例患者（270训练集/45测试集），含160张测试图像
1573	2025-06-07	Deep Learning-Based Automated Detection of Oral Leukoplakia in Clinical Imaging 2025-May, Cureus DOI:10.7759/cureus.83368 PMID:40462818	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的系统，用于自动识别口腔白斑（OLK），以解决临床实践中的诊断挑战	使用19种CNN架构进行比较分析，并选择经过微调的EfficientNetB0作为最优模型，通过CAM可视化决策区域，实现了高精度和可解释性	数据集仅包含446张经组织病理学确认的口腔白斑病例图像和1,041张正常口腔黏膜图像，样本量相对有限	开发并验证一种基于深度学习的系统，用于自动识别口腔白斑，以解决临床实践中的诊断挑战	口腔白斑（OLK）的临床图像	计算机视觉	口腔癌	深度学习	CNN, EfficientNetB0	图像	446张口腔白斑病例图像和1,041张正常口腔黏膜图像
1574	2025-06-07	Trials and tribulations: Developing an artificial intelligence for screening malaria parasite from peripheral blood smears 2025 May-Jun, Medical journal, Armed Forces India DOI:10.1016/j.mjafi.2023.10.007 PMID:40463611	研究论文	本研究旨在开发一种人工智能技术，用于自动化检测外周血涂片中的疟原虫	首次尝试开发一个完整模块，用于从自动化显微摄影/全切片图像中筛查疟原虫	模型A、B和C的性能在敏感性或特异性方面存在不足	开发人工智能技术以自动化疟原虫检测过程	外周血涂片中的疟原虫	数字病理学	疟疾	深度学习方法	DCNN, Inception V3, Watershed Transform	图像	352张Leishman-Giemsa染色的外周血涂片图像
1575	2025-06-07	Revolutionizing the diagnosis of dental caries using artificial intelligence-based methods 2025-May, Journal of conservative dentistry and endodontics DOI:10.4103/JCDE.JCDE_172_25 PMID:40463673	review	本文综述了人工智能在龋齿诊断中的应用及其潜力	探讨了AI如何通过机器学习和深度学习技术改进龋齿诊断的精确性和效率	讨论了当前AI在牙科诊断中面临的挑战和限制	探索人工智能在龋齿早期诊断和病变检测中的应用	龋齿诊断的影像数据和临床记录	digital pathology	dental caries	machine learning, deep learning	NA	image, clinical records	NA
1576	2025-06-07	Hybrid optimization enabled DenseNet for autism spectrum disorders using MRI image 2025-Apr, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2024.108335 PMID:39793514	research paper	该研究提出了一种结合JSTO优化算法的DenseNet模型，用于通过MRI图像检测自闭症谱系障碍（ASD）	引入了新型的Jaya Sewing Training Optimization (JSTO)算法，结合Jaya算法和Sewing Training-Based Optimization (STBO)，用于特征选择和模型训练	研究仅基于Abide 1数据集进行验证，未在其他数据集上测试模型的泛化能力	开发一种高效的自闭症谱系障碍早期检测方法	自闭症患者的MRI脑部图像	digital pathology	autism spectrum disorder	MRI	DenseNet	image	基于Abide 1数据集（具体样本数量未提及）
1577	2025-06-07	Multi-region nomogram for predicting central lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma using multimodal imaging: A multicenter study 2025-Apr, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108608 PMID:39827707	研究论文	本研究通过整合基于超声图像的深度学习特征、基于CT图像的脂肪放射组学特征及临床特征，构建了一个多模态多区域列线图（MMRN）用于预测甲状腺乳头状癌（PTC）的中央淋巴结转移（CLNM）	首次结合深度学习特征、脂肪放射组学特征和临床特征构建多模态多区域列线图，用于预测PTC的CLNM	研究仅基于两个独立中心的数据，样本量相对有限	预测甲状腺乳头状癌（PTC）的中央淋巴结转移（CLNM）	661名通过甲状腺切除术诊断为PTC的患者	数字病理	甲状腺癌	深度学习、放射组学特征提取、LASSO回归	Resnet50	超声图像、CT图像	661名患者，分为主要队列、内部测试队列和外部测试队列
1578	2025-06-07	Deep learning model for detecting high-grade dysplasia in colorectal adenomas 2025-Apr, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100441 PMID:40463412	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于区分结直肠腺瘤中的低级别异型增生（LGD）和高级别异型增生（HGD）	首次使用深度学习模型对结直肠腺瘤的异型增生程度进行准确分类	样本量相对较小，可能影响模型的泛化能力	提高结直肠腺瘤异型增生程度的自动诊断准确性	结直肠腺瘤组织切片	数字病理学	结直肠癌	深度学习	ResNet34	病理图像	200张组织切片（71例HGD，129例LGD）
1579	2025-06-07	Efficient merging and validation of deep learning-based nuclei segmentations in H&E slides from multiple models 2025-Apr, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100443 PMID:40463413	研究论文	本研究提出了一种整合多种深度学习模型进行H&E切片中细胞核分割的新方法，以提高细胞类型定量的准确性	提出了一种新颖的整合多种深度学习模型的方法，用于细胞核分割，相比单一模型和人工病理学检查，提高了细胞类型比例的准确性和基因表达变异的解释能力	深度学习模型在分割特定细胞类型方面仍存在局限性，且某些模型在特定任务上可能比其他模型更有效	开发一种高效整合多种深度学习模型的方法，以改进H&E切片中细胞核分割和细胞类型定量	471例正常前列腺样本的H&E切片	数字病理学	前列腺癌	深度学习	多种深度学习模型	图像	471例正常前列腺样本
1580	2025-06-07	Burnout crisis in Chinese radiology: will artificial intelligence help? 2025-Mar, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-024-11206-4 PMID:39567429	research paper	评估人工智能（AI）软件使用与中国医院放射科职业倦怠之间的相关性	首次量化研究AI软件使用与放射科人员职业倦怠的关系，并发现AI使用时长与倦怠程度呈显著负相关	研究设计为横断面研究，无法确定因果关系	探讨AI在减轻放射科人员职业倦怠方面的作用	中国68家公立医院的放射科医生和技术人员	digital pathology	NA	问卷调查（MBI-HSS量表和AI使用问卷）	NA	survey data	522名放射科工作人员