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
1781	2025-07-15	A Vessel Bifurcation Landmark Pair Dataset for Abdominal CT Deformable Image Registration (DIR) Validation 2025-Jan-15, ArXiv PMID:39876932	research paper	该文章介绍了一种用于腹部CT可变形图像配准(DIR)验证的首创基准数据集，包含大量高精度的血管分叉标志点对	首次提供了腹部CT DIR验证的基准数据集，包含高精度的血管分叉标志点对，支持未来算法开发	数据集仅包含30名患者的腹部CT图像，可能不足以覆盖所有临床场景	开发一个用于验证腹部CT可变形图像配准算法的基准数据集	腹部CT图像和血管分叉标志点对	digital pathology	NA	deep learning, deformable image registration	deep learning model	CT image	30名患者的腹部CT图像，共1895个标志点对
1782	2025-07-15	Physical and mental health management for the older adult using XGBoost algorithm supported by new media technology: developing personalized health intervention plans using healthcare data from the CLHLS database 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1535056 PMID:40520309	研究论文	本研究提出了一种结合新媒体技术的综合数字健康管理平台，旨在为老年人提供个性化的身心健康管理方案	结合LDA主题建模、ResNet50图像特征提取和XGBoost算法，构建多模态健康风险评估模型，并整合区块链技术确保数据安全	研究基于CLHLS数据库数据，可能受限于该数据库的样本覆盖范围和数据类型	开发精准智能的老年人健康管理解决方案，提升慢性病预防和生活质量	中国老年人群体（基于CLHLS数据库）	数字健康	老年疾病	LDA主题建模、ResNet50图像特征提取、XGBoost算法、区块链技术	XGBoost、ResNet50、LDA	多模态数据（文本+图像）	中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)数据库数据（具体样本量未说明）
1783	2025-07-15	Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism 2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5104 PMID:38995055	研究论文	本研究揭示了人类异聚体铁蛋白自组装机制的随机性	通过独特设计的质粒合成特定H与L亚基比例的异聚体铁蛋白，结合高分辨率冷冻电镜分析和基于深度学习的氨基酸建模，揭示了异聚体铁蛋白自组装过程中的独特结构特征和H-L异源二聚体的显著偏好性	对铁蛋白微异质性在组织特异性适应过程中的生理意义仍需进一步研究	理解H和L亚基的结构复杂性如何影响它们与细胞机器的相互作用	异聚体铁蛋白	结构生物学	NA	高分辨率冷冻电镜分析、深度学习建模	深度学习	蛋白质结构数据	特定H与L亚基比例的异聚体铁蛋白样本
1784	2025-07-15	A week in the life of the human brain: stable states punctuated by chaotic transitions 2024-Jan-15, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2752903/v3 PMID:37034705	research paper	研究人类大脑在自然行为中的神经动力学，揭示大脑网络形成稳定状态及其与行为和生理的关系	利用深度学习与动态系统方法，首次揭示了大脑网络在自然行为中形成稳定状态并通过混沌过渡探索新状态的机制	研究样本量较小（20人），且仅基于颅内电极记录，可能无法完全代表所有人群	探索人类大脑在自然行为中的神经动力学及其与行为和生理的关系	20名人类受试者在自然行为（社交、使用数字设备、睡眠等）中的大脑活动	神经科学	NA	多电极颅内记录	深度学习	神经电生理数据	20名人类受试者，连续3-12天的记录
1785	2025-07-15	Review of Deep Learning Performance in Wireless Capsule Endoscopy Images for GI Disease Classification 2024, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.145950.2 PMID:39464781	review	本文综述了深度学习在无线胶囊内窥镜图像中用于胃肠道疾病分类的性能	总结了深度学习在无线胶囊内窥镜图像分析中的最新进展，包括迁移学习、注意力机制、多模态学习等	指出了当前深度学习方法在无线胶囊内窥镜图像分析中的挑战和局限性	探讨深度学习在无线胶囊内窥镜图像分析中的研究趋势和未来方向	无线胶囊内窥镜图像	digital pathology	gastrointestinal disease	deep learning	NA	image	NA
1786	2025-07-15	Utilisation of ChatGPT and other Artificial Intelligence tools among medical faculty in Uganda: a cross-sectional study 2024, MedEdPublish (2016) DOI:10.12688/mep.20554.3 PMID:39911314	研究论文	评估乌干达医学院教师对ChatGPT及其他AI工具的使用情况	首次在乌干达医学院教师中调查ChatGPT及其他AI工具的使用情况，揭示了年龄与AI工具使用之间的关系	研究仅限于乌干达四所公立大学的医学院教师，样本量较小（224人），可能无法代表更广泛的人群	评估医学院教师对AI工具的使用情况及其影响因素	乌干达四所公立大学的医学院教师	自然语言处理	NA	问卷调查	NA	调查数据	224名医学院教师
1787	2025-07-15	DeepCLEM: automated registration for correlative light and electron microscopy using deep learning 2020, F1000Research DOI:10.12688/f1000research.27158.3 PMID:37397873	研究论文	介绍了一种名为DeepCLEM的全自动CLEM配准工作流程，利用深度学习预测EM图像中的荧光信号，并与实验测量的染色质信号进行自动配准	提出了一种全自动的CLEM配准工作流程，无需手动操作或使用基准标记，通过深度学习预测荧光信号	虽然原则上可以适应其他成像模式和3D堆栈，但具体应用效果未在文中详细讨论	解决荧光图像与EM图像的高精度配准问题	荧光图像和EM图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA
1788	2025-07-14	Deep learning-based post-hoc noise reduction improves quarter-radiation-dose coronary CT angiography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112232 PMID:40505606	研究论文	评估深度学习后处理降噪技术对四分之一辐射剂量冠状动脉CT血管造影图像质量、CAD-RADS评估及诊断性能的影响	首次在外部数据集上验证深度学习降噪技术对低剂量冠状动脉CT血管造影的优化效果，显著提升图像质量与诊断一致性	仅纳入运动伪影完全消除的病例（40例），样本量有限且存在选择偏倚	提升低剂量冠状动脉CT血管造影的临床可用性	接受回顾性心电门控冠状动脉CT血管造影检查的患者（n=221筛选后40例）	医学影像分析	心血管疾病	深度学习降噪（DLNR）、迭代重建、剂量调制扫描	残差密集网络（Residual Dense Network）	CT影像	40例患者（71±7岁，24名男性）的双期相扫描数据
1789	2025-07-14	Automated sex and age estimation from orthopantomograms using deep learning: A comparison with human predictions 2025-Sep, Forensic science international IF:2.2Q1 DOI:10.1016/j.forsciint.2025.112531 PMID:40544576	research paper	开发了一种基于多任务深度学习的自动化方法，用于从正颌全景片中估计性别和年龄，并与人类预测进行比较	采用多任务学习方法和注意力分支，显著提高了性别和年龄估计的准确性和一致性	数据集仅包含2067张正颌全景片，可能不足以涵盖所有可能的变异情况	开发一种自动且稳健的方法，用于从正颌全景片中估计性别和年龄	正颌全景片	digital pathology	NA	deep learning	multi-task learning network with VGG backbone	image	2067张正颌全景片，性别和年龄分布均匀，年龄范围3至89岁
1790	2025-07-14	Multimodal deep learning for predicting unsuccessful recanalization in refractory large vessel occlusion 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112254 PMID:40544716	研究论文	本研究探索了一种多模态深度学习方法，整合干预前神经影像和临床数据，以预测急性缺血性卒中患者的血管内治疗结果	提出了一种结合血管分割、临床变量和影像数据的多模态模型，显著提高了预测性能	研究为单中心回顾性队列，样本量相对有限	预测急性缺血性卒中患者血管内治疗的结果	接受血管内治疗的前循环大血管闭塞患者	数字病理	心血管疾病	非对比CT、CTA、CT灌注	CNN、DAFT模块	影像、临床数据	599名患者（481名训练，118名测试）
1791	2025-07-14	Deep learning model using CT images for longitudinal prediction of benign and malignant ground-glass nodules 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112252 PMID:40544718	研究论文	开发并验证了一种基于CT图像的多时间序列深度学习模型，用于纵向预测良性和恶性肺磨玻璃结节	提出了一种基于transformer的深度学习框架，利用多时相CT图像进行磨玻璃结节的良恶性预测，并结合CT语义特征提升模型性能	研究仅基于两家医疗中心的数据，样本量和多样性可能存在限制	开发能够纵向预测肺磨玻璃结节良恶性的深度学习模型	肺磨玻璃结节（GGNs）	数字病理学	肺癌	CT成像	transformer	图像	486个GGNs（来自486名患者）
1792	2025-07-14	The value of a deep learning image reconstruction algorithm for assessing vertebral compression fractures using dual-energy computed tomography 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112244 PMID:40544715	研究论文	评估深度学习图像重建算法在双能计算机断层扫描中评估椎体压缩性骨折的价值	使用深度学习图像重建算法（DLIR）改进虚拟非羟基磷灰石（VNHAP）和虚拟单能图像（VMIs）的质量，并提高放射科医生检测急性椎体压缩性骨折（VCFs）的表现	研究样本量有限，仅包含103个椎体	评估DLIR在提高图像质量和放射科医生检测急性VCFs表现方面的价值	46个正常椎体、29个急性VCFs和28个慢性VCFs	数字病理	椎体压缩性骨折	双能计算机断层扫描（DECT）	深度学习图像重建算法（DLIR）	图像	103个椎体（46个正常椎体、29个急性VCFs和28个慢性VCFs）
1793	2025-07-14	Enhancing MRI efficiency in musculoskeletal examinations: Impact of optimized facility design and workflow optimization efforts 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112263 PMID:40582172	研究论文	评估优化设计的MRI设施与传统设施在工作流程效率上的差异	通过优化MRI设施设计和引入深度学习重建技术，显著提高了非对比增强肌肉骨骼检查的工作效率和患者吞吐量	研究为回顾性设计，可能受到未控制变量的影响	评估MRI设施优化设计对工作流程效率的影响	7164例非对比MRI检查（包括膝盖、肩部和踝关节）	医疗影像	肌肉骨骼疾病	MRI扫描和深度学习重建	DL-based重建	医疗影像数据	7164例非对比MRI检查（3951例膝盖、2246例肩部、967例踝关节）
1794	2025-07-14	Predicting brain metastases in EGFR-positive lung adenocarcinoma patients using pre-treatment CT lung imaging data 2025-Sep, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112265 PMID:40592110	研究论文	本研究旨在通过整合放射组学特征和深度学习特征，利用治疗前肺部CT图像数据，建立双特征融合模型，以实现对EGFR阳性肺腺癌患者两年内脑转移风险的早期预警	首次将新型视觉mamba网络应用于此背景，开发了结合放射组学和深度学习特征的特征级融合模型，显著提高了预测准确性	研究样本量相对较小（173例患者），且仅使用单模态CT图像数据	早期预警EGFR阳性肺腺癌患者的脑转移风险	EGFR阳性肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	CT成像	融合视觉mamba模型	图像	173例EGFR阳性肺腺癌患者（93例有脑转移，80例无脑转移）
1795	2025-07-14	Climate-driven projections of cyanobacterial harmful algal bloom expansion in coastal waters 2025-Aug-25, The Science of the total environment DOI:10.1016/j.scitotenv.2025.179940 PMID:40570389	研究论文	本研究通过整合GCMs输出与机器学习和深度学习模型，预测未来几十年阿曼沿海水域蓝藻有害藻华的扩展趋势	将蓝藻有害藻华的预测扩展到未来几十年，并利用机器学习和深度学习模型提高预测准确性	研究主要基于历史卫星数据和气候模型，可能未考虑所有影响藻华形成的因素	评估未来气候变化情景下蓝藻有害藻华的长期影响	阿曼沿海水域的蓝藻有害藻华	环境科学	NA	卫星遥感、机器学习和深度学习模型	Random Forest、Extreme Gradient Boosting、GRU、LSTM	卫星图像	957张卫星图像（2000-2020年）
1796	2025-07-14	Identification of STAT3 phosphorylation inhibitors using generative deep learning, virtual screening, molecular dynamics simulations, and biological evaluation for non-small cell lung cancer therapy 2025-Aug, Molecular diversity IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s11030-024-11067-5 PMID:39715975	研究论文	本研究利用生成深度学习、虚拟筛选、分子动力学模拟和生物学评估，针对非小细胞肺癌治疗开发STAT3磷酸化抑制剂	采用生成模型结合虚拟筛选和分子动力学模拟，发现新型STAT3磷酸化抑制剂HG110和HG106，其结合亲和力和稳定性优于已知抑制剂	研究主要基于计算模拟和体外细胞实验，尚未进行体内动物模型验证	开发针对非小细胞肺癌治疗的STAT3磷酸化抑制剂	STAT3磷酸化抑制剂及其在非小细胞肺癌治疗中的应用	机器学习	肺癌	生成深度学习、虚拟筛选、分子动力学模拟	生成模型	化学化合物数据	使用包含STAT3抑制剂的综合数据集进行模型训练，并在H441细胞系中进行验证
1797	2025-07-14	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-Aug, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	综述	本文综述了重症患者鼻肠管放置技术和肠内营养管理的最新进展	介绍了多种新技术如POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置等在鼻胃管放置和肠内营养管理中的应用	属于叙述性研究，缺乏系统性评价或荟萃分析	探讨重症患者肠内营养管理的技术进步	重症患者	重症医学	危重病	POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置、阻抗传感器、虚拟现实	深度学习算法	医疗影像数据、电子健康记录	NA
1798	2025-07-14	SASWISE-UE: Segmentation and synthesis with interpretable scalable ensembles for uncertainty estimation 2025-Aug, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110258 PMID:40460564	research paper	本文介绍了一种高效的子模型集成框架，旨在提高医学深度学习模型的可解释性，从而增强其临床适用性	通过生成不确定性图，该框架使最终用户能够评估模型输出的可靠性，并提出了一种从单一训练良好的检查点生成多样化模型的策略	NA	提高医学深度学习模型的可解释性和临床适用性	CT身体分割和MR-CT合成数据集	digital pathology	NA	深度学习模型集成	U-Net, UNETR	医学影像	NA
1799	2025-07-14	Selection, visualization, and explanation of deep features from resting-state fMRI for Alzheimer's disease diagnosis 2025-Aug, Psychiatry research. Neuroimaging DOI:10.1016/j.pscychresns.2025.112005 PMID:40494176	研究论文	本研究通过可视化静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）的深度特征，区分认知正常者和不同阶段阿尔茨海默病患者	提出了一种可视化深度特征的方法，识别出能够有效区分阿尔茨海默病的特定深度特征子集，称为“信息性深度特征”	脑萎缩和图像强度的相似模式对深度特征的可视化提出了挑战	提高深度学习模型在阿尔茨海默病诊断中的可解释性	静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据	数字病理学	阿尔茨海默病	rs-fMRI	深度学习模型	图像	来自ADNI数据库的rs-fMRI数据
1800	2025-07-14	O-GEST: Overground gait events detector using b-spline-based geometric models for marker-based and markerless analysis 2025-Aug, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2025.112803 PMID:40516373	research paper	本文介绍了一种名为O-GEST的自动算法，用于基于运动学数据的步态事件检测，适用于标记和无标记分析	O-GEST利用B样条几何模型表示足部标志点的水平轨迹，结合步态依赖的阈值和最优系数，检测健康与病理步态的事件并计算时空参数	尽管O-GEST在无测力板环境下表现良好，但其在更广泛的病理步态或不同运动模式下的普适性仍需进一步验证	开发一种高精度的步态事件检测算法，以在无测力板环境下可靠评估正常和病理步态	390名受试者，包括健康人、单侧髋关节骨关节炎患者、中风幸存者、帕金森病患者和脑瘫儿童	生物医学工程	神经肌肉疾病、骨关节炎、中风、帕金森病、脑瘫	B样条几何建模、运动学分析	几何模型算法	运动学数据	390名受试者（200名健康人，100名单侧髋关节骨关节炎患者，50名中风幸存者，26名帕金森病患者，14名脑瘫儿童）