深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
21	2025-10-06	Feasibility analysis on simultaneous electron density and attenuation coefficient reconstruction 2021-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.15251 PMID:34564848	研究论文	提出一种结合深度学习的交替迭代重建方法，用于同时重建康普顿散射断层成像中的电子密度和衰减系数	利用散射图像与衰减图像之间的结构相似性，将深度学习模型融入交替迭代重建方案中	仅在模拟数据集上进行测试，尚未在真实临床数据上验证	开发联合散射和衰减图像重建的新方法	人体组织模拟的2D幻影图像和基于真实CT图像的模拟数据集	医学影像	肿瘤	康普顿散射断层成像，单视图CT成像	深度学习	CT图像，模拟数据	生成的2D幻影图像数据集和真实CT图像模拟数据集	NA	NA	结构相似性指数	NA
22	2025-10-06	On Interpretability of Artificial Neural Networks: A Survey 2021-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2021.3066428 PMID:35573928	综述	本文对人工神经网络可解释性研究进行了系统性综述，提出了可解释性分类法并探讨了在医学等领域的应用	提出了简单而全面的可解释性分类法，系统梳理了神经网络可解释性研究进展，并探讨了与模糊逻辑和脑科学的未来研究方向	NA	提高深度神经网络的可解释性，促进其在关键任务领域的应用	人工深度神经网络(DNNs)及其可解释性方法	机器学习	NA	NA	DNN	文本,图像,视频,图数据	NA	NA	NA	NA	NA
23	2025-10-06	When the ventral visual stream is not enough: A deep learning account of medial temporal lobe involvement in perception 2021-09-01, Neuron IF:14.7Q1 DOI:10.1016/j.neuron.2021.06.018 PMID:34265252	研究论文	通过深度学习框架研究内侧颞叶在视觉感知中的作用，解决了关于嗅周皮层参与感知的长期争议	建立了一个近似腹侧视觉流功能的深度学习框架，将病变研究、电生理记录和行为结果置于统一的计算框架中	模型仅近似腹侧视觉流功能而缺乏嗅周皮层，可能无法完全模拟完整大脑的视觉行为	研究内侧颞叶特别是嗅周皮层在视觉感知中的作用机制	人类参与者、猕猴电生理记录、已发表的视觉辨别实验数据	计算神经科学	NA	深度学习、电生理记录	深度学习模型	行为数据、电生理记录	30个已发表视觉辨别实验、新的行为实验参与者	NA	NA	行为表现对比	NA
24	2025-10-06	Quantitative analysis of metastatic breast cancer in mice using deep learning on cryo-image data 2021-09-01, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-96838-y PMID:34471169	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于自动分析小鼠转移性乳腺癌的冷冻成像数据	提出结合多尺度CNN特征与手工特征的三步式转移灶分割算法，显著减少人工干预时间	需要专家使用MATLAB软件进行半自动校正，算法泛化性需进一步验证	开发自动化方法定量分析小鼠模型中转移性乳腺癌的分布和大小	携带4T1乳腺癌细胞的小鼠模型	计算机视觉	乳腺癌	冷冻成像技术	CNN, 随机森林	3D彩色解剖图像和荧光图像	4只癌症小鼠	MATLAB	卷积神经网络	灵敏度, 特异度, AUC	NA
25	2025-10-06	Cine Cardiac MRI Motion Artifact Reduction Using a Recurrent Neural Network 2021-08, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2021.3073381 PMID:33856986	研究论文	提出一种新型循环生成对抗网络模型用于减少心脏电影MRI运动伪影	首次将双向卷积长短期记忆网络与多尺度卷积结合用于心脏MRI运动伪影减少，能够处理长程时序特征并同时捕获局部和全局特征	NA	开发深度学习技术以减少心脏电影MRI扫描时间和运动伪影	心脏电影磁共振成像序列	医学影像处理	心血管疾病	心脏磁共振成像	GAN, RNN	医学影像	NA	NA	循环生成对抗网络, 双向ConvLSTM	图像质量	NA
26	2025-10-06	Semi-Automated Extraction of Lens Fragments via a Surgical Robot Using Semantic Segmentation of OCT Images with Deep Learning - Experimental Results in ex vivo Animal Model 2021-Jul, IEEE robotics and automation letters IF:4.6Q2 DOI:10.1109/LRA.2021.3072574 PMID:34621980	研究论文	本研究开发了一种基于OCT图像语义分割的机器人系统，用于半自动提取猪眼晶状体碎片	首次将深度学习语义分割技术与眼科手术机器人结合，实现眼内结构的自动识别和晶状体碎片的半自动提取	研究仅在离体猪眼模型中进行验证，样本量有限，尚未进行在体实验	验证使用OCT引导机器人系统提取晶状体碎片的可行性	猪眼晶状体碎片	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描(OCT)	CNN	OCT图像	训练集10只猪眼，验证集8只猪眼，测试集10只猪眼，系统演示7只猪眼	NA	NA	平均交并比(mIoU)	NA
27	2025-10-06	Preoperative identification of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma by XGBoost and deep learning 2021-Mar, Journal of cancer research and clinical oncology IF:2.7Q3 DOI:10.1007/s00432-020-03366-9 PMID:32852634	研究论文	本研究开发了基于XGBoost和深度学习的模型，用于术前预测肝细胞癌的微血管侵犯	结合放射组学特征、影像学特征和临床变量构建XGBoost模型，并开发3D-CNN模型进行MVI预测	需要进一步验证，样本量相对有限（405例患者）	术前预测肝细胞癌的微血管侵犯状态	肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	CT影像分析，放射组学特征提取	XGBoost, 3D-CNN	CT图像	405例患者（220例MVI阳性，185例MVI阴性）	NA	3D卷积神经网络	AUROC, 置信区间, 无复发生存期	NA
28	2025-10-06	Deep Learning Model to Predict Serious Infection Among Children With Central Venous Lines 2021, Frontiers in pediatrics IF:2.1Q2 DOI:10.3389/fped.2021.726870 PMID:34604142	研究论文	开发深度学习模型预测带中心静脉导管儿童发生疑似严重感染的风险	首次将深度学习应用于预测儿童中心静脉导管相关血流感染，相比传统疾病严重程度评分PELOD-2显著提升预测性能	单中心回顾性研究，未在外部数据集验证	预测儿科患者中心静脉导管相关的疑似严重感染	带中心静脉导管的住院儿童患者	医疗人工智能	儿科感染性疾病	电子病历数据挖掘	深度学习	临床特征数据（人口统计学、实验室结果、生命体征、导管特征、用药记录）	27,137例患者就诊记录，748,380个48小时时间窗口	NA	NA	AUC, 阳性预测值	NA
29	2025-10-06	Deep Learning Approaches to Surrogates for Solving the Diffusion Equation for Mechanistic Real-World Simulations 2021, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2021.667828 PMID:34248661	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的替代模型，用于快速求解稳态扩散方程的近似解	使用卷积神经网络作为偏微分方程的替代求解器，相比直接计算可获得约1000倍的加速，并提出使用回退训练策略来改善训练收敛性	遇到过拟合、场值映射错误以及导致近似解出现较大绝对误差和相对误差的几何条件等问题	为机械现实世界模拟中的扩散方程求解开发快速计算方法	二维方形域中两个等直径圆形恒定值源在随机位置的扩散场	机器学习	糖尿病视网膜病变	NA	CNN	数值模拟数据	通过直接计算生成数万次训练数据	NA	卷积神经网络	损失函数, 绝对误差, 相对误差	NA
30	2025-10-06	A combined microfluidic deep learning approach for lung cancer cell high throughput screening toward automatic cancer screening applications 2021-05-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-021-89352-8 PMID:33963232	研究论文	结合微流控技术与深度学习开发肺癌细胞自动筛查系统	首次将微流控芯片技术与深度学习ResNet18模型结合用于肺癌细胞系的高通量分类	仅使用实验室培养的细胞系数据，未涉及临床患者样本	开发可靠的计算机辅助诊断系统实现肺癌细胞自动分类	五类非小细胞肺癌细胞系和正常支气管上皮细胞系	计算机视觉	肺癌	微流控芯片技术、荧光显微镜成像	CNN	荧光显微镜图像	六种细胞系图像数据	NA	ResNet18	准确率, F1分数	NA
31	2025-10-06	Automated detection and segmentation of thoracic lymph nodes from CT using 3D foveal fully convolutional neural networks 2021-04-13, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-021-00599-z PMID:33849483	研究论文	开发基于3D foveal全卷积神经网络的自动化工具，用于胸部CT扫描中淋巴结的检测和分割	首次采用基于3D foveal patches的全卷积神经网络进行淋巴结的自动3D检测和分割	对小尺寸淋巴结（短轴直径5-10mm）的检测率较低（62.2%），测试数据集规模较小（15个CT扫描）	开发自动检测和分割胸部淋巴结的工具，辅助临床诊断和影像组学研究	胸部CT扫描中的淋巴结	计算机视觉	肺癌	CT扫描	CNN	3D医学图像	训练集：89个增强CT扫描，4275个淋巴结；测试集：15个增强CT扫描	NA	3D Foveal Fully Convolutional Neural Network	检测率，假阳性率	NA
32	2025-10-06	Crossing the 'Cookie Theft' Corpus Chasm: Applying what BERT Learns from Outside Data to the ADReSS Challenge Dementia Detection Task 2021-Apr, Frontiers in computer science IF:2.4Q3 DOI:10.3389/fcomp.2021.642517 PMID:40535703	研究论文	本研究通过整合外部Wisconsin Longitudinal Study语料库数据，提升BERT模型在ADReSS挑战赛中痴呆检测任务的性能	创建了包含1366个Cookie Theft任务转录的新语料库，将可用训练数据增加一个数量级，并探索了使用推断认知状态选择规范数据的方法	WLS语料库的元数据不包含痴呆诊断，需要通过认知测试结果推断参与者的认知状态	提高深度学习模型在阿尔茨海默病检测任务中的性能	阿尔茨海默病患者和健康对照者的自发言语样本	自然语言处理	阿尔茨海默病	语音转录分析，认知测试推断	BERT	文本（语音转录）	DementiaBank语料库加上1366个WLS转录样本	NA	BERT	NA	NA
33	2025-10-06	Real-time recognition of spraying area for UAV sprayers using a deep learning approach 2021, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0249436 PMID:33793634	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的无人机喷雾器喷洒区域实时识别系统	采用深度学习技术实现无人机喷雾器喷洒区域的实时识别，提高了农业喷洒的精确性	研究仅针对香菜农田，未验证在其他作物上的适用性	开发准确的实时喷洒区域识别系统以提升无人机喷雾器的作业效率	无人机喷雾器的喷洒区域识别	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习分类器	图像	从无人机采集的香菜农田图像	NA	NA	F1分数, 计算时间	NA
34	2025-10-06	Active learning to classify macromolecular structures in situ for less supervision in cryo-electron tomography 2021-Aug-25, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btab123 PMID:33620460	研究论文	提出一种混合主动学习框架，用于冷冻电子断层扫描中的亚断层图分类，以减少标注需求	结合不确定性采样、判别器和子集采样策略，同时满足主动学习中的区分性和代表性准则	在真实数据上的性能相比全监督方法平均有3%的准确率下降	减少冷冻电子断层扫描中生物大分子结构分类的标注负担	冷冻电子断层扫描中的亚断层图	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	深度学习	3D图像数据	模拟数据和真实数据	NA	NA	准确率	NA
35	2025-10-06	QSM reconstruction challenge 2.0: Design and report of results 2021-09, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.28754 PMID:33783037	研究论文	报告第二届定量磁化率成像重建挑战赛的设计方案与结果分析	采用两阶段挑战赛设计，首次在合成脑数据中系统评估不同QSM偶极反演算法的准确性	基于合成数据评估，未来需在包含背景场和偶极不相容相位贡献的更真实场景中验证	测试定量磁化率成像重建算法在模拟脑数据中的准确性	合成多回波梯度回波图像数据	医学影像分析	脑部疾病	定量磁化率成像，多回波梯度回波成像	迭代方法，深度学习，直接反演方法	磁共振图像	两个真实头模生成的合成数据集	NA	基于总变分的算法	八个数值指标，视觉评分	NA
36	2025-06-08	AFCM-LSMA: New intelligent model based on Lévy slime mould algorithm and adaptive fuzzy C-means for identification of COVID-19 infection from chest X-ray images 2021-Aug, Advanced engineering informatics IF:8.0Q1 DOI:10.1016/j.aei.2021.101317 PMID:40477230	研究论文	提出了一种基于Lévy黏菌算法和自适应模糊C均值的新型智能模型AFCM-LSMA，用于从胸部X光图像中识别COVID-19感染	结合自适应模糊C均值(AFCM)和改进的基于Lévy分布的黏菌算法(SMA)，提出了一种新的优化模型AFCM-LSMA，用于COVID-19的快速诊断	NA	开发一个稳健的模型，从胸部X光图像中提取COVID-19的高级特征，以帮助快速诊断	胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	Lévy黏菌算法，自适应模糊C均值	AFCM-LSMA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
37	2025-06-08	Scientific production and thematic breakthroughs in smart learning environments: a bibliometric analysis 2021, Smart learning environments IF:6.7Q1 DOI:10.1186/s40561-020-00145-4 PMID:40477293	研究论文	本文通过文献计量学方法分析了智能学习环境领域的研究趋势、学者生产力和主题焦点	提供了智能学习环境领域的全面概览，包括研究热点、主题焦点和未来方向	仅基于Scopus数据库的1081篇同行评议文章，可能未涵盖所有相关研究	分析智能学习环境领域的研究趋势、学者生产力和主题焦点	智能学习环境领域的科学出版物	教育技术	NA	文献计量分析	NA	文本	1081篇同行评议文章	NA	NA	NA	NA
38	2025-06-08	Deep Learning and Particle Swarm Optimisation-Based Techniques for Visually Impaired Humans' Text Recognition and Identification 2021, Augmented human research DOI:10.1007/s41133-021-00051-5 PMID:40477829	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和粒子群优化的方法，用于视觉障碍者的文本识别与识别	结合深度神经网络和粒子群优化技术，用于复杂退化图像中的文本识别	未提及具体样本量或实际应用中的性能表现	开发一种能够帮助视觉障碍者在自然场景中识别文本的系统	视觉障碍者	计算机视觉	NA	梯度图像方法、对比度图像方法、自适应图像映射、笔画宽度变换、Gabor变换	深度神经网络、粒子群优化	图像	使用IIIT5K数据集进行开发	NA	NA	NA	NA
39	2025-10-06	Deep learning assisted COVID-19 detection using full CT-scans 2021-Jun, Internet of things (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.iot.2021.100377 PMID:38620521	研究论文	本研究提出一种基于深度学习技术的自动化COVID-19检测方法，使用完整胸部CT扫描图像	采用残差网络结合跳跃连接结构，通过预处理技术提升检测精度，并设计为可在边缘设备部署的轻量化方案	NA	开发自动化COVID-19诊断系统以加速检测过程并降低计算资源需求	COVID-19患者的完整胸部CT扫描图像	计算机视觉	COVID-19	CT扫描	CNN	医学影像	NA	NA	ResNet	准确率	企业级GPU
40	2025-10-06	A Comparison of Deep Learning Models for Detecting COVID-19 in Chest X-ray Images 2021, IFAC-PapersOnLine DOI:10.1016/j.ifacol.2021.10.282 PMID:38620947	研究论文	比较四种深度学习模型在胸部X光图像中检测COVID-19的性能	通过45次不同实验系统比较了四种深度学习架构在COVID-19检测中的表现	仅进行二元分类，未涉及疾病严重程度分级或多类别分类	评估不同深度学习模型在COVID-19胸部X光图像诊断中的性能	COVID-19患者的胸部X光图像	计算机视觉	COVID-19	深度学习，迁移学习	CNN	医学图像	NA	NA	CNN with 4 convolutional blocks, VGG-19, Inception, MobileNet	准确率	NA