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
1621	2025-05-04	Deep Learning-Based Techniques in Glioma Brain Tumor Segmentation Using Multi-Parametric MRI: A Review on Clinical Applications and Future Outlooks 2025-Mar, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29543 PMID:39074952	review	本文全面综述了深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的作用及其临床应用	探讨了从早期CNN模型到注意力机制和Transformer模型的最新进展，并提出了未来研究方向	讨论了数据质量、梯度消失和模型可解释性等挑战	研究深度学习在多参数MRI胶质瘤分割中的应用及其临床价值	胶质瘤的多参数MRI数据	digital pathology	glioma	multiparametric MRI	CNN, attention mechanisms, transformer models	MRI图像	NA
1622	2025-05-04	Clinical applications of deep learning in neuroinflammatory diseases: A scoping review 2025-Mar, Revue neurologique IF:2.8Q2 DOI:10.1016/j.neurol.2024.04.004 PMID:38772806	综述	本文综述了深度学习在神经炎症性疾病临床应用中的研究进展	提供了深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化应用中的全面概述，并量化分析了不同临床应用和数据模态的使用情况	研究存在努力分布不均的问题，某些领域如影像分割和计算机辅助诊断过度集中	理解深度学习技术在神经炎症性疾病临床转化中的应用现状	神经炎症性疾病	机器学习	神经炎症性疾病	深度学习	多种不同架构的模型	图像、文本、时间序列信号	148篇文献和5个商业算法
1623	2025-05-04	An in-depth review of AI-powered advancements in cancer drug discovery 2025-Mar, Biochimica et biophysica acta. Molecular basis of disease DOI:10.1016/j.bbadis.2025.167680 PMID:39837431	review	本文综述了人工智能在癌症药物发现中的最新进展及其在个性化治疗中的应用	探讨了AI技术如深度学习和高级数据分析在药物发现关键阶段的变革性作用，包括靶点识别、药物设计、临床试验优化和药物反应预测	面临大规模基因组数据管理和AI在医疗保健中部署的伦理问题等挑战	研究人工智能如何加速癌症药物发现过程并推动个性化治疗策略的发展	癌症药物发现过程中的AI技术应用	machine learning	cancer	deep learning, advanced data analytics	DrugnomeAI, PandaOmics, AlphaFold	genomic datasets	NA
1624	2025-05-04	Utilizing deep learning for automatic segmentation of the cochleae in temporal bone computed tomography 2025-Mar, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851241307333 PMID:39840644	研究论文	利用深度学习在颞骨计算机断层扫描中自动分割耳蜗	比较了三种深度学习模型（3D U-Net、UNETR和SegResNet）在耳蜗自动分割中的性能，并发现SegResNet表现最佳	样本量相对较小，仅包含231个样本，且仅测试了三种CT类型	评估深度学习在颞骨CT中自动分割耳蜗的实用性，以区分异常和正常图像	颞骨CT图像中的耳蜗	计算机视觉	NA	CT扫描	3D U-Net, UNETR, SegResNet	图像	231个样本（77个正常和154个异常）
1625	2025-05-04	Deep learning-based image classification reveals heterogeneous execution of cell death fates during viral infection 2025-Mar-01, Molecular biology of the cell IF:3.1Q3 DOI:10.1091/mbc.E24-10-0438 PMID:39841552	研究论文	本研究利用基于深度学习的图像分类技术，分析了单纯疱疹病毒1型（HSV-1）感染的单细胞中程序性细胞死亡（PCD）的异质性执行情况	采用深度学习图像分类技术揭示病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行，弥补了分子信号模糊时的细胞命运判定难题	研究仅针对HSV-1感染的细胞，未涵盖其他病毒或条件	探究病毒感染下细胞死亡命运的异质性执行机制	HSV-1感染的单个细胞	数字病理学	病毒感染	深度学习图像分类	CNN	图像	NA
1626	2025-05-04	Image quality assessment and white matter hyperintensity quantification in two accelerated high-resolution 3D FLAIR techniques: Wave-CAIPI and deep learning-based SPACE 2025-Mar, Clinical radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.crad.2024.106783 PMID:39842179	research paper	比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术（DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR）在脑部成像中的图像质量	首次比较了DL-SPACE和Wave-CAIPI FLAIR技术在图像质量、信噪比和对比噪声比方面的表现	研究为回顾性分析，样本量相对较小（123名参与者）	评估和比较两种加速高分辨率3D FLAIR技术的图像质量	脑部成像中的白质高信号（WMH）	数字病理	神经系统疾病	3D FLAIR成像技术	deep learning-reconstruction	医学影像	123名参与者
1627	2025-05-04	A novel hybrid ViT-LSTM model with explainable AI for brain stroke detection and classification in CT images: A case study of Rajshahi region 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109711 PMID:39847947	研究论文	提出了一种结合ViT和LSTM的混合模型，用于CT图像中脑卒中的检测和分类，并通过可解释AI方法提高预测的可靠性	首次将Vision Transformer (ViT)和LSTM结合用于脑卒中检测，并引入可解释AI方法增强模型的可信度	研究主要基于Rajshahi地区的数据，可能在其他地区的泛化性有待验证	开发自动化解决方案以提高脑卒中CT图像诊断的准确性和及时性	CT图像中的脑卒中特征	计算机视觉	脑卒中	深度学习	ViT-LSTM混合模型	CT图像	BrSCTHD-2023数据集（来源：Rajshahi Medical College Hospital）和Kaggle脑卒中数据集
1628	2025-05-04	Interpretable COVID-19 chest X-ray detection based on handcrafted feature analysis and sequential neural network 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109659 PMID:39847942	research paper	该研究提出两种新算法DC-GLM和CAMSGNeT，用于提高COVID-19胸部X光检测的可解释性和准确性	引入了动态共现灰度矩阵(DC-GLM)和上下文自适应多尺度Gabor网络(CAMSGNeT)，以增强纹理特征提取和模型可解释性	未提及具体的数据集规模限制或计算资源需求	开发更可解释、精确且资源高效的COVID-19胸部X光检测方法	COVID-19患者的胸部X光图像	digital pathology	COVID-19	DC-GLM, CAMSGNeT	sequential neural network	image	两个数据集（具体数量未提及）
1629	2025-05-04	A multimodal deep learning model for cervical pre-cancers and cancers prediction: Development and internal validation study 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109710 PMID:39847948	研究论文	开发并验证了一种基于深度学习的多模态模型，用于预测宫颈癌前病变和癌症	结合临床数据和阴道镜图像的多模态深度学习模型，在预测CIN2+状态方面表现优于单独使用图像或临床数据的模型及临床医生的阴道镜印象	需要外部验证研究以评估模型的泛化能力	开发一种能够提高宫颈癌筛查和诊断客观性和可重复性的深度学习模型	6356例LEEP锥切/锥活检病例（金标准诊断）	数字病理	宫颈癌	深度学习	多模态深度学习模型	临床数据和阴道镜图像	6356例病例
1630	2025-05-04	Structural and functional alterations in hypothalamic subregions in male patients with alcohol use disorder 2025-Mar-01, Drug and alcohol dependence IF:3.9Q1 DOI:10.1016/j.drugalcdep.2025.112554 PMID:39848134	研究论文	本研究探讨了酒精使用障碍（AUD）男性患者下丘脑亚区的结构和功能变化	首次使用深度学习算法对下丘脑进行亚区分割，并研究了AUD患者下丘脑亚区的体积和功能连接变化	样本量较小（24名患者和24名对照），且仅包括男性患者	研究酒精使用障碍对下丘脑亚区结构和功能的影响	男性酒精使用障碍患者和健康男性对照	神经影像学	酒精使用障碍	结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像	深度学习算法	MRI图像	24名男性AUD患者和24名健康男性对照
1631	2025-05-04	DenseSeg: joint learning for semantic segmentation and landmark detection using dense image-to-shape representation 2025-Mar, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03315-8 PMID:39849288	研究论文	提出了一种密集图像到形状表示方法，用于联合学习语义分割和标志点检测	通过密集图像到形状表示实现标志点检测和语义分割的联合学习，无需对标志点进行显式训练即可添加新标志点	在胸部X光设置中与基线方法性能相近，未显著超越	改进医学图像处理中的语义分割和标志点检测任务	胸部X光中的肺、心脏和锁骨，以及儿科手腕中的17种不同骨骼	计算机视觉	NA	全卷积架构	CNN	医学图像	两个医学数据集（胸部X光和儿科手腕图像）
1632	2025-05-04	Scanner-based real-time three-dimensional brain + body slice-to-volume reconstruction for T2-weighted 0.55-T low-field fetal magnetic resonance imaging 2025-Mar, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06165-x PMID:39853394	research paper	开发了一种基于深度学习的自动化流程，用于0.55-T低场胎儿MRI的T2加权三维脑部和身体重建，并通过Gadgetron框架直接集成到扫描过程中	首次将自动化SVR运动校正方法直接集成到0.55-T低场胎儿MRI扫描过程中，实现了实时三维重建	研究样本量较小（前瞻性测试12例），且仅针对0.55-T低场MRI	开发并集成自动化SVR运动校正方法，以改进低场胎儿MRI的三维重建	胎儿脑部和身体的T2加权MRI图像	数字病理	胎儿发育	MRI，深度学习	深度学习管道	MRI图像	前瞻性测试12例（22-40周孕龄），回顾性测试83个0.55-T数据集
1633	2025-05-04	Opportunistic AI for enhanced cardiovascular disease risk stratification using abdominal CT scans 2025-Mar, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102493 PMID:39854859	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的DL-CVDi评分，用于通过常规腹部CT扫描预测心血管疾病风险	利用常规腹部CT扫描中的机会性生物标志物，通过深度生存学习预测心血管疾病风险，提高了现有基线模型的预测一致性	未来研究需要在多民族队列中验证结果，并探索其在合并症患者中的效用	开发一种新型生物标志物，用于心血管疾病风险分层	心血管疾病风险预测	数字病理学	心血管疾病	CT扫描	深度学习	图像	NA
1634	2025-05-04	Monkeypox diagnosis based on probabilistic K-nearest neighbors (PKNN) algorithm 2025-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.109676 PMID:39855034	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的猴痘诊断新方法，称为有效猴痘诊断策略（EMDS），通过预处理和诊断两个阶段实现	引入了基于四分位距（IQR）的新方法来拒绝输入图像数据集中的异常，并提出了一种新的K-最近邻分类器实例——概率K-最近邻（PKNN）算法	NA	开发一种高效的人工智能方法来诊断猴痘	猴痘皮肤图像和病变数据集（MSID和MSLD）	计算机视觉	猴痘	GoogleNet预训练深度学习模型，Leopard Seal Optimization（LSO）特征选择	PKNN（概率K-最近邻算法）	图像	两个公开的猴痘数据集（MSID和MSLD）
1635	2025-05-04	[Deep learning algorithms for intelligent construction of a three-dimensional maxillofacial symmetry reference plane] 2025-Feb-18, Beijing da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Peking University. Health sciences PMID:39856515	研究论文	开发了一种基于动态图的深度学习算法MDGR-Net，用于智能配准三维颌面点云数据，为临床牙科应用中的数字设计与分析提供参考	提出了MDGR-Net关联方法，基于智能点云配准构建三维颌面对称参考平面，显著提高诊疗效率和效果，减少专家依赖	研究主要针对无明显畸形的患者，对于复杂畸形患者的适用性未明确说明	开发智能点云配准算法，构建三维颌面对称参考平面，提升临床牙科诊疗效率	400名无明显畸形的临床患者的三维颌面点云数据	计算机视觉	牙科疾病	深度学习	MDGR-Net	三维点云	400名患者，通过数据增强生成2000个数据集
1636	2025-05-04	Comparative Analysis of Recurrent Neural Networks with Conjoint Fingerprints for Skin Corrosion Prediction 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02062 PMID:39835935	研究论文	本研究旨在开发基于循环神经网络（RNNs）的深度学习模型，用于根据化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质以及这三种性质的联合指纹（称为联合指纹）对化合物的皮肤腐蚀性进行分类	采用联合指纹（MACCS键和物理化学描述符）的BiLSTM模型在外部测试中表现出色，准确率达84.3%，AUC为89.8%，马修斯相关系数为57.6%，优于现有皮肤腐蚀模型	未明确提及样本量或数据集的局限性	开发深度学习模型以替代动物测试，用于皮肤腐蚀性评估	化学化合物的皮肤腐蚀性	机器学习	NA	深度学习	RNN, LSTM, BiLSTM, GRU, BiGRU	化学语言符号、分子亚结构、物理化学性质	NA
1637	2025-05-04	Deciphering Protein Secondary Structures and Nucleic Acids in Cryo-EM Maps Using Deep Learning 2025-Feb-10, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01971 PMID:39838545	research paper	提出了一种基于深度学习的名为EMInfo的方法，用于在冷冻电镜密度图中检测蛋白质二级结构和核酸位置	开发了EMInfo这一深度学习工具，能够准确预测冷冻电镜图中的不同结构类别，填补了中分辨率冷冻电镜图结构建模的空白	仅在两套蛋白质-核酸复合物测试集上进行了评估，可能在其他类型生物分子上的表现有待验证	解决中分辨率冷冻电镜图结构建模中的蛋白质二级结构和核酸位置检测问题	冷冻电镜密度图中的蛋白质二级结构和核酸	computational biology	NA	cryo-EM	deep learning	image	两套蛋白质-核酸复合物测试集（包含中分辨率和高分辨率实验图谱）
1638	2025-05-04	A two-branch framework for blood pressure estimation using photoplethysmography signals with deep learning and clinical prior physiological knowledge 2025-Feb-07, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/adae50 PMID:39854841	研究论文	提出了一种结合深度学习和临床先验知识的双分支框架，用于通过光电容积图（PPG）信号无袖带估计血压	结合深度学习和临床先验知识，考虑不同时间段（早晨、下午和晚上）的血压变化，构建特定的收缩压和舒张压估计模型	NA	开发一种准确可靠的无创血压监测技术，用于连续健康监测和心血管疾病预防	光电容积图（PPG）信号	机器学习	心血管疾病	深度学习	MobileViTv2, Vgg19	PPG信号	HRSD数据集和MIMIC-IV数据集
1639	2025-05-04	Flexible Tail of Antimicrobial Peptide PGLa Facilitates Water Pore Formation in Membranes 2025-Feb-06, The journal of physical chemistry. B DOI:10.1021/acs.jpcb.4c06190 PMID:39847609	研究论文	本研究通过全原子模拟和深度学习算法，探讨了抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜相互作用导致膜变形和水孔形成的全过程	首次揭示了PGLa的C端尾部灵活性在肽插入和寡聚化过程中的重要性	研究仅针对特定组成的膜系统(DMPC/DMPG)，结果在其他膜系统中的普适性有待验证	阐明PGLa抗菌肽诱导膜水孔形成的分子机制	抗菌肽PGLa与阴离子细胞膜的相互作用	分子动力学模拟	细菌感染	全原子模拟，深度学习算法	深度学习关键中间体识别算法	分子动力学模拟数据	NA
1640	2025-05-04	Automated detection of traumatic bleeding in CT images using 3D U-Net# and multi-organ segmentation 2025-Feb-06, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/adae14 PMID:39854772	研究论文	提出了一种基于3D U-Net#和多器官分割的自动化方法，用于在CT图像中检测创伤性出血	结合了3D U-Net#模型和多器官分割技术，显著减少了假阳性率	假阳性率仍有76.2例/病例，处理时间较长（6.3±1.4分钟）	提高创伤性出血在CT图像中的自动化检测准确率	延迟期对比增强创伤CT图像	数字病理学	创伤	深度学习	3D U-Net#	CT图像	来自四个机构的延迟期对比增强创伤CT图像数据集