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
1881	2025-05-23	Integrating artificial intelligence into orthopedics: Opportunities, challenges, and future directions 2025-Jul, Journal of hand and microsurgery IF:0.3Q4 DOI:10.1016/j.jham.2025.100257 PMID:40395968	综述	本文综述了人工智能在骨科中的应用、挑战及未来发展方向	全面评估了AI在骨科中的多种应用及其对患者护理的影响，同时指出了当前的技术挑战和未来研究方向	数据标准化和临床验证仍是主要挑战，且研究仅限于已发表的英文同行评审文章	评估人工智能在骨科中的应用及其对临床实践的影响	骨科领域的AI技术及其临床应用	医疗人工智能	骨科疾病	机器学习和深度学习	NA	文献数据	NA
1882	2025-05-23	Accelerating CEST MRI With Deep Learning-Based Frequency Selection and Parameter Estimation 2025-Jul, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70068 PMID:40396230	研究论文	提出了一种基于深度学习的频率选择和参数估计框架，以加速化学交换饱和转移（CEST）MRI扫描	整合了频率选择和参数估计的深度学习框架，利用通道剪枝技术识别最具信息量的频率偏移，同时保持参数图质量	未来研究需要扩展到患者群体，并解决B不均匀性和病变组织中异常信号变化等挑战	加速CEST MRI扫描时间，同时保持参数图质量	六名健康志愿者的CEST MRI数据	医学影像分析	NA	CEST MRI, 深度学习, 通道剪枝	深度学习网络	MRI图像	六名健康志愿者
1883	2025-05-23	Artificial intelligence (AI) in point-of-care testing 2025-Jun-15, Clinica chimica acta; international journal of clinical chemistry DOI:10.1016/j.cca.2025.120341 PMID:40324611	research paper	本文探讨了人工智能（AI）在即时检测（POCT）中的应用及其对现代医疗的变革性影响	AI技术（包括机器学习、深度学习和自然语言处理）显著提升了POCT的准确性和效率，例如卷积神经网络将疟疾检测的灵敏度提高到95%，预测分析在资源有限的环境中减少了20%的设备停机时间	数据隐私风险、算法不透明性以及低收入和中等收入国家的基础设施差距	探讨AI在POCT中的应用，以解决诊断准确性、工作流程效率和公平获取医疗资源等关键挑战	即时检测（POCT）技术及其在医疗诊断中的应用	machine learning	malaria, cardiovascular disease	machine learning, deep learning, natural language processing, predictive analytics	CNN	image, real-time data	NA
1884	2025-05-23	Automated Whole-Brain Focal Cortical Dysplasia Detection Using MR Fingerprinting With Deep Learning 2025-Jun-10, Neurology IF:7.7Q1 DOI:10.1212/WNL.0000000000213691 PMID:40378378	research paper	本研究开发了一种基于磁共振指纹（MRF）和深度学习（DL）的全脑局灶性皮质发育不良（FCD）检测框架	首次将MRF与深度学习结合用于全脑FCD检测，提供了一种快速可靠的定量成像技术	样本量较小（40名FCD患者和67名健康对照），且未提及模型在其他数据集上的泛化能力	开发一种自动化的全脑FCD检测方法，以提高临床MRI对FCD的检测能力	药物难治性局灶性癫痫患者和健康对照者	digital pathology	epilepsy	MRF, deep learning	no-new U-Net	MRI图像	40名FCD患者（平均年龄28.1岁，47.5%女性）和67名健康对照者
1885	2025-04-24	Corrigendum to: Pollen analysis using multispectral imaging flow cytometry and deep learning 2025-Jun, The New phytologist DOI:10.1111/nph.70163 PMID:40263692	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1886	2025-05-23	Diagnosis of carpal tunnel syndrome using deep learning with comparative guidance 2025-Jun, Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.clinph.2025.03.038 PMID:40300239	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的模型，用于通过比较分类方法对腕管综合征（CTS）进行稳健诊断	提出了基于余弦相似度的比较引导方法，使模型能够自动识别超声图像中异常回声纹理差异	样本量相对较小（152名参与者），且仅使用超声图像数据	开发一种能够自动识别CTS重要特征的深度学习模型	腕管综合征患者和健康个体的超声图像	数字病理学	腕管综合征	超声成像	深度学习模型（具体架构未提及）	超声图像	152名参与者（包括不同严重程度的CTS患者和健康个体）
1887	2025-05-23	Recent trends in diabetes mellitus diagnosis: an in-depth review of artificial intelligence-based techniques 2025-Jun, Diabetes research and clinical practice IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.diabres.2025.112221 PMID:40328407	综述	本文综述了人工智能（AI）在糖尿病诊断中的最新进展，重点关注机器学习和深度学习的应用	探讨了AI驱动诊断工具的最新突破方法及其在临床实践中的实际应用	讨论了模型可解释性、伦理考虑和实际实施中的挑战	提高糖尿病的诊断准确性并支持AI技术在临床实践中的整合	糖尿病	机器学习	糖尿病	机器学习和深度学习	NA	NA	NA
1888	2025-05-23	Parkinson's disease detection using inceptionV3: A Deep learning approach 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103333 PMID:40395929	研究论文	本研究使用深度学习算法对帕金森病患者绘制的螺旋图像进行分类，作为一种低成本诊断技术	利用四种CNN架构（DenseNet121、InceptionV3、VGG16和LeNet）进行螺旋图像分类，并通过迁移学习提高模型性能	未来研究可结合螺旋图像与其他生物标志物或更广泛的运动测量数据进行更全面的疾病评估	开发一种非侵入性、高效且自动化的帕金森病早期检测方法	帕金森病患者和健康个体绘制的螺旋图像	计算机视觉	帕金森病	深度学习	CNN（包括DenseNet121、InceptionV3、VGG16和LeNet）	图像	NA
1889	2025-05-23	Deep learning-based technique for investigating the behavior of MEMS systems with multiwalled carbon nanotubes and electrically actuated microbeams 2025-Jun, MethodsX IF:1.6Q2 DOI:10.1016/j.mex.2025.103337 PMID:40395931	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的模型，用于研究带有碳纳米管和电驱动微梁的MEMS系统的行为	开发了一种新颖的基于DNN的模型来解决MEMS中的非线性系统，特别是针对带有MWCNTs的振荡器	由于系统的刚度、参数敏感性和非线性，预测这些系统的行为具有挑战性	研究MEMS振荡器的非线性振动特性，特别是与纳米管和电驱动微梁相关的特性	双端固定的电驱动微梁和多壁碳纳米管（MWCNTs）	机器学习	NA	深度神经网络（DNN）	DNN	数值模拟数据	NA
1890	2025-05-23	Molecular insights fast-tracked: AI in biosynthetic pathway research 2025-May-22, Natural product reports IF:10.2Q1 DOI:10.1039/d4np00003j PMID:40130306	综述	本文探讨了人工智能在生物合成途径研究中的潜力，以加速分子洞察并应对相关挑战	综述了AI技术在生物合成途径研究中的应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术，并讨论了AI在途径发现、设计和优化中的具体应用	指出了当前AI在生物合成途径研究中的局限性，并强调了AI与实验方法协同的重要性	探讨AI如何加速生物合成途径研究，以开发具有药理学、农业和生物技术应用的生物活性天然产物	生物合成途径研究	机器学习	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理、网络分析、数据挖掘	NA	组学数据	NA
1891	2025-05-23	On factors that influence deep learning-based dose prediction of head and neck tumors 2025-May-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adcfeb PMID:40267938	研究论文	本研究探讨了影响基于深度学习的头颈部肿瘤剂量预测模型的关键因素	系统分析了输入和剂量网格分辨率、输入类型、损失函数、模型架构和噪声对模型性能的影响，并提出了优化建议	仅使用了两个数据集（一个公共数据集和一个内部临床数据集），可能限制了结果的普适性	评估深度学习模型在头颈部癌症放射治疗剂量预测中的准确性、鲁棒性和计算效率	头颈部肿瘤的放射治疗剂量预测	数字病理	头颈部癌症	深度学习	SwinUNETR	CT图像和剂量网格数据	两个数据集（OpenKBP公共数据集和内部临床数据集）
1892	2025-05-23	Quantum-Chemical Simulation of Multiresonance Thermally Activated Delayed Fluorescence Materials Based on B,N-Heteroarenes Using Graph Neural Networks 2025-May-22, The journal of physical chemistry. A DOI:10.1021/acs.jpca.5c01243 PMID:40338523	研究论文	本研究开发了一种基于B,N-杂芳烃的多共振热激活延迟荧光（MR-TADF）材料的简单分子设计方法，并利用图神经网络加速了MR-TADF发射体的搜索	提出了一种基于π扩展DABNA核心的简单分子设计方法，并开发了基于深度学习的加速搜索工具，用于预测MR-TADF发射体的能量值	NA	开发高效、窄带发射的MR-TADF材料，用于下一代电致发光器件	基于B,N-杂芳烃的MR-TADF材料	机器学习	NA	密度泛函理论，深度学习	图神经网络	化学分子数据	18种不同的环状系统修饰的化合物
1893	2025-05-23	Evaluating machine- and deep learning approaches for artifact detection in infant EEG: classifier performance, certainty, and training size effects 2025-May-22, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/add740 PMID:40354792	research paper	评估机器学习和深度学习在婴儿EEG伪迹检测中的性能、确定性及训练数据量影响	直接处理未经特征提取的婴儿EEG复杂噪声信号，比较RF、SVM和DL模型性能，并探讨分类器确定性与数据覆盖率的权衡	研究仅基于单一数据集（BRISE项目），且未探索其他潜在有效的特征提取方法或模型架构	开发自动化方法以减少婴儿EEG伪迹检测的主观性和工作量	294名婴儿（平均年龄8.34个月）的EEG数据，共66,851个时段	machine learning	NA	EEG信号处理	Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), deep learning (DL)	EEG信号	294名婴儿的66,851个EEG时段（45%标记为伪迹）
1894	2025-05-23	Whole-body CT-to-PET synthesis using a customized transformer-enhanced GAN 2025-May-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add8dd PMID:40367973	research paper	提出了一种基于深度学习的全身CT到PET图像合成方法，使用定制的transformer增强GAN模型	提出了一个结合残差块和全连接transformer残差块的CPGAN模型，能够同时捕捉局部特征和全局上下文信息，并设计了包含结构一致性的定制损失函数以提高合成PET图像的质量	CT图像本身无法直接反映代谢组织的生物信息	开发一种能够从CT图像合成高质量PET图像的深度学习方法，以减少对实际PET-CT扫描的依赖	全身CT和PET图像	digital pathology	tumors	深度学习	transformer-enhanced GAN (CPGAN)	3D和2D医学图像	102对3D CT和PET扫描，切片为27,240对2D图像（训练21,855对，验证2,810对，测试2,575对）
1895	2025-05-23	Recognizing artery segments on carotid ultrasonography using embedding concatenation of deep image and vision-language models 2025-May-22, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/add8db PMID:40367970	研究论文	本研究提出了一种自动分类模型，用于识别颈动脉超声图像中的不同动脉段，以提高颈动脉检查的量化准确性	结合了预训练的DenseNet201、视觉变换器和回声对比语言-图像预训练模型的嵌入特征，使用支持向量机分类器进行解剖结构识别	样本量相对较小（288名患者），且仅使用了B型超声图像	提高颈动脉超声检查的准确性和一致性	颈总动脉（CCA）、颈动脉球部、颈内动脉（ICA）和颈外动脉（ECA）	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	DenseNet201, 视觉变换器, 支持向量机	图像	288名患者的2943张B型超声图像（CCA: 1563; 球部: 611; ICA: 476; ECA: 293）
1896	2025-05-23	Data-Driven Detection of Nocturnal Pollen Fragmentation Triggered by High Humidity in an Urban Environment 2025-May-22, Environmental science & technology IF:10.8Q1 DOI:10.1021/acs.est.4c13905 PMID:40400486	研究论文	本文开发了一种数据驱动的方法，结合深度学习和自动机器学习，用于检测城市环境中的花粉碎片化现象及其触发气象条件	首次利用气象和在线BioPM光谱数据常规检测花粉碎片化，明确了湿度超过90%时触发碎片化的阈值，并发现这一现象主要发生在夜间	研究仅基于气象和光谱数据，未涉及其他可能影响花粉碎片化的环境因素	检测花粉碎片化现象并确定其触发气象条件，以评估其对公共健康的影响	城市环境中的生物颗粒物（BioPM），特别是花粉	环境科学	NA	深度学习、自动机器学习、可解释性方法	NA	气象数据、在线BioPM光谱数据	NA
1897	2025-05-23	Machine learning models for pharmacogenomic variant effect predictions - recent developments and future frontiers 2025-May-22, Pharmacogenomics IF:1.9Q3 DOI:10.1080/14622416.2025.2504863 PMID:40401639	综述	本文综述了机器学习在药物基因组变异效应预测中的最新进展和未来方向	探讨了新兴的深度学习方法如何利用进化保守性和生物物理特性，以及集成方法如何提高预测的准确性、稳健性和可解释性	未具体提及研究的局限性	提高药物基因组变异效应的预测能力，以支持精准医学的实施	药物基因组变异，特别是那些与药物处置和药物靶点相关的基因变异	机器学习	NA	机器学习（ML），深度学习	深度学习模型，集成模型	DNA序列，蛋白质序列	NA
1898	2025-05-23	Using Traditional and Deep Machine Learning to Predict Emergency Room Triage Levels 2025-May-22, Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology IF:1.4Q2 DOI:10.1089/cmb.2024.0632 PMID:40401726	研究论文	本研究开发了使用传统机器学习和深度学习方法预测急诊室分诊等级的方法	结合了土耳其语医疗文档处理和特定土耳其医疗系统特点的预测模型，以及BERT嵌入在神经网络模型中的显著性能提升	研究数据仅来自土耳其当地一家医院，可能影响模型的泛化能力	提高急诊室分诊的准确性和效率	急诊室患者的分类等级	自然语言处理	NA	Bag of Words, Word2Vec, BERT嵌入	逻辑回归, 随机森林, XGBoost, CNN, LSTM	结构化数据和非结构化文本数据	土耳其当地医院急诊科就诊患者数据集
1899	2025-05-23	Multimodal MRI radiomics enhances epilepsy prediction in pediatric low-grade glioma patients 2025-May-22, Journal of neuro-oncology IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s11060-025-05073-2 PMID:40402200	研究论文	提出了一种基于机器学习和深度学习的创新框架，利用多模态MRI影像组学预测儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	整合肿瘤和瘤周特征的多参数MRI影像组学方法，以及使用SGD分类器实现高预测性能	需要更多标准化术前评估数据以提高模型的泛化能力	快速、无创地术前评估儿童低级别胶质瘤患者的肿瘤相关癫痫	儿童低级别胶质瘤患者	数字病理学	儿童低级别胶质瘤	多参数MRI扫描	SGD分类器	MRI影像	NA
1900	2025-05-23	An X-ray bone age assessment method for hands and wrists of adolescents in Western China based on feature fusion deep learning models 2025-May-22, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-025-03497-z PMID:40402226	研究论文	本研究开发了一种基于特征融合深度学习模型的手腕X射线骨龄评估方法，用于中国西部青少年的骨骼成熟度评估	采用特征融合的深度学习模型（InceptionV3 + Bilinear + SE + Sex）进行骨龄分类，并在关键法律年龄边界（14.0、16.0和18.0岁）表现出高准确率	研究样本仅来自中国西部地区，可能限制了模型的泛化能力	开发一种自动化的骨龄评估方法，以辅助青少年刑事责任年龄的判定	中国西部11.00-23.99岁青少年的手腕X射线图像	计算机视觉	NA	深度学习	InceptionV3, InceptionV3 + SE + Sex, InceptionV3 + Bilinear, InceptionV3 + Bilinear + SE + Sex	X射线图像	688张手腕X射线图像