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
1921	2025-07-12	Artificial Intelligence in Computed Tomography Image Reconstruction: A Review of Recent Advances 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001734 PMID:40008975	综述	本文回顾了人工智能在计算机断层扫描图像重建中的最新进展	探讨了AI技术在低剂量、稀疏视图和有限角度等挑战性条件下提升CT图像重建质量的潜力	未提及具体AI算法的性能比较或实际临床应用的限制	回顾AI在CT图像重建领域的最新进展	计算机断层扫描(CT)图像重建算法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
1922	2025-07-12	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Jul, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的应用，包括病原体检测、抗菌药物耐药性预测和诊断成像等方面的进展	全面回顾了AI在临床微生物学中的多种应用，并提出了未来发展的关键方向，如可解释AI和联邦学习框架	需要解决数据异质性、模型可解释性和伦理问题，并进行更严格的临床验证	探讨人工智能在临床微生物学中的应用及其潜在影响	病原体检测、抗菌药物耐药性(AMR)预测、诊断成像	人工智能在医疗领域的应用	传染病	机器学习(ML)、深度学习(DL)、卷积神经网络(CNNs)	CNN	图像、文本	NA
1923	2025-07-12	Artificial Intelligent-Enhanced Metabolite Profiling for Intraoperative IDH1 Genotyping in Glioma Using an Orthogonally Responsive SERS Probe 2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503360 PMID:40171868	研究论文	本文提出了一种利用人工智能增强的代谢物分析技术，通过正交响应SERS探针在神经胶质瘤手术中实时检测IDH1基因型的新方法	开发了一种新型SERS探针可同时检测两种氧化还原相关代谢物，并结合深度学习算法显著提高了检测速度和准确性	研究样本量较小（31例患者），需要更大规模的临床验证	优化神经胶质瘤手术决策和术后个性化治疗方案	神经胶质瘤患者的IDH1基因型	数字病理	神经胶质瘤	表面增强拉曼散射(SERS)	深度学习	拉曼光谱	31例神经胶质瘤患者
1924	2025-07-12	Deep Learning-accelerated MRI in Body and Chest 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001762 PMID:40360272	研究论文	本文探讨了深度学习重建（DLR）在加速MRI成像中的应用及其在保持图像质量方面的优势	提出了基于深度学习重建（DLR）的MRI加速方法，显著减少采集时间同时保持或提升图像质量	存在病灶检测率略有下降、心脏运动相关信号丢失、区域SNR变化以及ADC测量变异性等问题	研究深度学习重建（DLR）在加速MRI成像中的应用及其对图像质量的影响	腹部、盆腔和胸部的MRI成像，重点关注肝脏和前列腺	医学影像	NA	深度学习重建（DLR）	监督学习模型，包括变分网络	MRI图像	NA
1925	2025-07-12	Application of Hyperspectral Imaging and Machine Learning for Differential Diagnosis of Hashimoto's Thyroiditis and Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500123 PMID:40364460	research paper	本研究利用高光谱成像和机器学习技术，对桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌进行鉴别诊断	首次应用高光谱成像结合深度学习模型，揭示甲状腺疾病在400-500nm波段的特征光谱差异	样本量有限，模型泛化能力有待进一步验证	开发基于高光谱成像的甲状腺疾病精准诊断方法	桥本甲状腺炎(HT)和甲状腺乳头状癌(PTC)患者样本	digital pathology	thyroid disease	hyperspectral imaging (HSI), Savitzky-Golay smoothing	adaptive spectral feature selection network	hyperspectral image	未明确说明样本数量
1926	2025-07-12	Development of 3D Intelligent Quantitative Phase Microscope for Sickle Cells Screening 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400512 PMID:40364484	研究论文	开发了一种用于镰状细胞筛查的3D智能定量相位显微镜系统	结合干涉测量方法和深度学习UNET模型，实现镰状细胞的自动语义分割和分类	系统稳健性有待提高，需要进一步的临床验证	开发一种快速、可靠的镰状细胞病筛查工具	镰状细胞和健康红细胞	数字病理学	镰状细胞病	干涉测量方法	UNET, Gradient boosting	3D相位图像	NA
1927	2025-07-12	Hyperspectral Imaging for Rapid Detection of Common Infected Bacteria Based on Fluorescence Effect 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500164 PMID:40444593	research paper	该研究提出了一种结合荧光高光谱成像（FHSI）和深度学习算法的非侵入性方法，用于快速检测伤口感染中的常见细菌	结合FHSI技术和深度学习算法，开发了Spatial-Spectral Multi-Scale Attention Network (SSMA-Net)用于处理复杂的空间和光谱数据	研究仅针对八种细菌进行了测试，可能无法涵盖所有可能的感染细菌	开发一种快速、非侵入性的细菌检测方法，以改进临床诊断	伤口感染中的常见细菌	digital pathology	bacterial infection	fluorescence hyperspectral imaging (FHSI)	SSMA-Net	image	八种细菌的培养板荧光数据
1928	2025-07-12	Hyperspectral Imaging for Predicting Bladder Cancer Grading: A Novel Diagnostic Approach 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500161 PMID:40456708	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多模态融合模型RVCK-net，结合高光谱成像和病理图像，用于膀胱癌的精确分级	提出了一种新型的多模态融合模型RVCK-net，整合高光谱成像和病理图像，利用空间和光谱信息及自适应融合机制，显著提高了膀胱癌分级的准确性和诊断一致性	NA	提高膀胱癌分级的准确性和诊断一致性，以指导个性化治疗和改善患者预后	膀胱癌	数字病理	膀胱癌	高光谱成像(HSI)	RVCK-net	图像	NA
1929	2025-07-12	A fully open AI foundation model applied to chest radiography 2025-Jul, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09079-8 PMID:40500447	research paper	开发了一个名为Ark的基础模型，用于胸部X光片的自动解读，以克服现有深度学习模型的局限性	Ark模型通过循环积累和重用来自多个数据集的异构专家标签知识，扩展了诊断范围，适应新的诊断需求，并能从少量样本中学习罕见病症	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在极端罕见病例或新型疾病上的表现仍需验证	开发一个开放的基础模型，用于医学影像的自动解读，以提升诊断的准确性、适应性和扩展性	胸部X光片及其相关的胸部疾病诊断	digital pathology	lung cancer	深度学习	foundation model	image	多个公共数据集（大小不一）的样本
1930	2025-07-12	Enhancing the Accuracy of Skin Lesion Diagnosis Using Hyperspectral Imaging and Deep Learning 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500182 PMID:40505653	研究论文	本研究提出了一种结合高光谱成像(HSI)和深度学习的新诊断方法，用于区分皮炎、光化性角化病(AK)和脂溢性角化病(SK)	结合高光谱成像和深度学习技术进行皮肤病变诊断，显著提高了诊断准确率	样本量较小(60例)，未来需要关注可扩展性、成本效益优化以及与现有诊断平台的无缝集成	提高皮肤病变诊断的准确性和效率	皮炎、光化性角化病(AK)和脂溢性角化病(SK)三种皮肤病变	数字病理	皮肤病	高光谱成像(HSI), Savitzky-Golay滤波, 一阶导数光谱分析	深度学习	高光谱图像	60例术中临床标本
1931	2025-07-12	nuTCRacker: Predicting the Recognition of HLA-I-Peptide Complexes by αβTCRs for Unseen Peptides 2025-Jul, European journal of immunology IF:4.5Q2 DOI:10.1002/eji.202451607 PMID:40629982	research paper	提出了一种名为nuTCRacker的新型深度学习方法，用于预测αβTCR对未见过的抗原肽的识别能力	nuTCRacker能够对训练数据集中未出现的抗原肽进行准确预测，AUC > 0.7的预测占评估肽段的三分之一	对于未见过的肽段，预测的准确性依赖于训练数据集中是否包含相似的HLA I类分子、相似的肽段以及相似的αβTCR	提高对T细胞受体（αβTCR）识别抗原肽能力的预测，以促进靶向细胞介导的免疫疗法的发展	αβTCR和HLA-I-肽复合物	machine learning	cancer	deep learning	NA	biological sequence data	大型数据集来自公共资源，小型数据集为癌症相关的αβTCR肽段
1932	2025-07-12	SetBERT: the deep learning platform for contextualized embeddings and explainable predictions from high-throughput sequencing 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf370 PMID:40563247	research paper	介绍SetBERT，一种用于处理高通量测序数据的深度学习平台，能够生成上下文嵌入并提供可解释的预测	SetBERT通过利用序列间的相互作用，显著提高了分类准确性，并能自主解释其预测结果	未明确提及具体局限性	开发一种能够处理高通量测序数据并理解微生物群落功能关系的深度学习模型	高通量测序数据中的微生物群落	machine learning	NA	高通量测序(HTS)	SetBERT	DNA序列数据	NA
1933	2025-07-12	miR-143 and miR-145 in Colorectal Cancer: A Digital Pathology Approach on Expressions and Protein Correlations 2025-Jul, APMIS : acta pathologica, microbiologica, et immunologica Scandinavica IF:2.2Q3 DOI:10.1111/apm.70051 PMID:40642870	研究论文	本研究采用数字病理学方法重新评估了结直肠癌中miR-143和miR-145的表达及其与已验证蛋白靶标的关联	首次在结直肠癌的肿瘤微环境中原位验证miR-143和miR-145的表达及其与蛋白靶标的关系，结果与之前组织匀浆分析和实验模型的结果形成对比	仅分析了100例临床样本，未发现miRNA表达变异性与临床病理参数之间的显著关联	验证结直肠癌中miR-143和miR-145的表达模式及其与蛋白靶标的关系	100例结直肠癌患者的临床样本	数字病理学	结直肠癌	原位杂交、免疫组织化学、基于深度学习的上皮分割	深度学习	图像	100例结直肠癌患者样本
1934	2025-07-12	Understanding the Impact of Seasonal Weather Dynamics on Rice Disease Occurrence Using Neural Networks: A Case Study of Panicle Blast and Grain Rot 2025-Jun-30, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-01-25-0004-FI PMID:40586730	研究论文	本研究利用神经网络分析季节性天气动态对水稻穗瘟和谷腐病发生的影响	提出了一种仅依赖气象数据的数据驱动方法，揭示了气象条件与病害发生之间的隐藏关系	模型在测试集上的准确率最高仅为68.0%，仍有提升空间	探索季节性天气动态对水稻病害发生的影响	水稻穗瘟病(PB)和谷腐病(GR)	机器学习	水稻病害	LSTM模型	LSTM	时间序列气象数据	180天的气象数据(包含7个气象变量)
1935	2025-07-12	Artificial Intelligence in cancer epigenomics: a review on advances in pan-cancer detection and precision medicine 2025-Jun-14, Epigenetics & chromatin IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s13072-025-00595-5 PMID:40517231	综述	本文综述了人工智能在癌症表观基因组学中的应用，特别是在泛癌检测和精准医学中的进展	探讨了AI与DNA甲基化分析的协同作用，推动了精准肿瘤学的发展，并展望了AI与表观基因组学在癌症诊断和治疗中的未来	早期癌症检测的敏感性有限，许多AI算法的黑箱性质，以及需要在多样化人群中进行验证以确保公平实施	推动精准肿瘤学的发展，提高癌症早期检测和分类的准确性	DNA甲基化作为癌症生物标志物的应用	数字病理学	癌症	DNA甲基化分析	深度学习网络和图模型	DNA甲基化数据	NA
1936	2025-06-16	Commentary on "Photodiagnosis with deep learning: A GAN and autoencoder-based approach for diabetic retinopathy detection" by Gencer et al., 2025 2025-Jun-13, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104666 PMID:40516582	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1937	2025-07-12	Deep convolutional neural networks for early detection of interproximal caries using bitewing radiographs: A systematic review 2025-Jun, Evidence-based dentistry DOI:10.1038/s41432-025-01134-7 PMID:40114013	系统性综述	本文系统性综述了使用深度卷积神经网络（DCNN）通过咬翼片X光片早期检测邻面龋齿的研究	突出了YOLOv8在检测邻面龋齿方面相较于其他深度CNN模型的优势	纳入的研究中仅有40%在参考标准领域具有低偏倚风险	评估深度卷积神经网络在咬翼片X光片中检测邻面龋齿的准确性和应用效果	咬翼片X光片中的邻面龋齿	数字病理	龋齿	深度卷积神经网络（DCNN）	CNN, YOLOv8	图像	样本量从112到3,989名参与者不等
1938	2025-07-12	Analysis of influenza-like illness trends in Saudi Arabia: a comparative study of statistical and deep learning techniques 2025-Jun, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0080 PMID:40501115	研究论文	比较Holt-Winters统计方法和LSTM深度学习模型在预测沙特阿拉伯季节性流感样疾病(ILI)发病率中的表现	首次在中东流行病学模型中整合特定区域的外生变量，并比较统计与深度学习方法的预测性能	在发病率波动较大时期存在显著未解释的变异性，Holt-Winters模型表现中等	开发和评估流感样疾病(ILI)发病率预测模型	沙特阿拉伯2017-2022年的每周ILI病例数据	机器学习	流感	时间序列分析	Holt-Winters, LSTM	时间序列数据	2017-2022年的每周ILI病例数据
1939	2025-07-12	Artificial Intelligence in Biliopancreatic Disorders: Applications in Cross-Sectional Imaging and Endoscopy 2025-Apr-29, Gastroenterology IF:25.7Q1 DOI:10.1053/j.gastro.2025.04.011 PMID:40311821	综述	本文探讨了人工智能在胆胰疾病诊断和管理中的变革潜力	利用深度学习和卷积神经网络等尖端技术，AI在胃肠病学领域，尤其是内窥镜手术中取得了显著进展	早期研究结果尚需进一步验证，未来方向有待探索	总结AI在胆胰疾病中的应用现状，为未来研究方向铺路	胆胰疾病	数字病理学	胆胰疾病	深度学习、卷积神经网络	CNN	图像	NA
1940	2025-07-12	Machine Listening for OSA Diagnosis: A Bayesian Meta-Analysis 2025-Apr-11, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.04.006 PMID:40220991	meta-analysis	通过贝叶斯元分析评估机器学习在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性	首次使用贝叶斯元分析方法评估基于音频记录的机器学习模型在OSA诊断中的表现，并优化了诊断参数	研究仅基于现有文献，未进行新的实验验证	评估和优化机器学习在OSA诊断中的准确性	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者	machine learning	阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）	Bayesian bivariate meta-analysis, meta-regression	deep learning, traditional machine learning	audio recordings	训练集4,864名参与者，测试集2,370名参与者