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
181	2025-12-24	Enhancing breast ultrasound segmentation through fine-tuning and optimization techniques: Sharp attention UNet 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0289195 PMID:38091358	研究论文	本文通过比较图像预处理、优化技术和微调不同UNet分割模型的效果，提出了一种结合Sharp UNet和Attention UNet的新型模型Sharp Attention UNet，以提升乳腺超声图像分割性能	设计了一种新型模型Sharp Attention UNet，结合了Sharp UNet和Attention UNet的优点，并在乳腺超声图像分割中取得了优于其他模型的性能	NA	提升乳腺超声图像分割的准确性，特别是在良恶性肿块分割和无肿块区域识别方面	乳腺超声图像	计算机视觉	乳腺癌	深度学习	CNN	图像	NA	NA	UNet, Sharp UNet, Attention UNet, Sharp Attention UNet	Dice系数, 特异性, 敏感性, F1分数	NA
182	2025-12-24	A comprehensive framework for advanced protein classification and function prediction using synergistic approaches: Integrating bispectral analysis, machine learning, and deep learning 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0295805 PMID:38096313	研究论文	提出了一种结合双谱分析、机器学习和深度学习的新型框架，用于蛋白质分类和功能预测	首次将双谱特征与深度学习技术结合用于蛋白质序列分析，并采用多种CNN拓扑结构进行特征提取和选择	未具体说明所使用蛋白质数据集的详细规模和多样性，也未讨论方法在计算资源消耗方面的表现	开发更高效准确的蛋白质家族识别方法，以改进蛋白质功能预测和分类	蛋白质序列	机器学习	NA	双谱分析	CNN, 机器学习算法	序列数据	多个蛋白质数据集（未指定具体数量）	NA	多种拓扑结构的卷积神经网络	分类质量指标（未具体说明）	NA
183	2025-12-24	Diagnosis of COVID-19 with simultaneous accurate prediction of cardiac abnormalities from chest computed tomographic images 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0290494 PMID:38096254	研究论文	本研究开发了一种基于胸部CT图像的深度学习模型，用于同时诊断COVID-19并预测相关心血管异常	首次将迁移学习与CNN结合，实现从同一CT图像中区分COVID-19与其他肺炎，并自动预测COVID-19患者的心血管疾病风险，准确率分别达到99.2%和97.97%	未明确说明样本来源的多样性或模型在外部验证集上的泛化能力	开发一种双重筛查诊断工具，通过胸部CT图像诊断COVID-19并预测其相关心血管并发症	COVID-19患者、其他肺炎患者及健康个体的胸部CT图像	计算机视觉	COVID-19	胸部计算机断层扫描（CT）成像	CNN	图像	NA	NA	NA	准确率	NA
184	2025-12-24	A study of deep active learning methods to reduce labelling efforts in biomedical relation extraction 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0292356 PMID:38100453	研究论文	本研究探讨了深度主动学习方法在减少生物医学关系提取任务中标注工作量的应用	首次系统性地在七个生物医学关系提取数据集上对六种主动学习策略进行基准测试，并评估其学习曲线下面积及中间结果	研究仅基于PubMedBERT模型进行实验，未扩展到其他基础模型；且主动学习策略的泛化能力在不同数据集间可能存在差异	通过主动学习策略减少生物医学关系提取任务中的标注需求，提高数据标注效率	生物医学关系提取任务中的标注数据	自然语言处理	NA	主动学习	BERT	文本	七个生物医学关系提取数据集	PyTorch, Transformers	PubMedBERT	F1分数, 准确率, 精确率, 召回率, 学习曲线下面积	NA
185	2025-12-24	Positional relationship between ball and fingers for accurate baseball pitching 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0290042 PMID:38113282	研究论文	本研究探讨了棒球投球中球与手指位置关系对释放角变异性的影响	首次详细研究了手指位置与释放角变异性之间的关系，并采用基于深度学习的自动图像识别技术精确获取手指位置	NA	研究棒球投球准确性，特别是减少释放角变异性以提高投球位置一致性	棒球投手的手指与球的位置关系	计算机视觉	NA	深度学习自动图像识别技术	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
186	2025-12-23	Label-free deep learning-based species classification of bacteria imaged by phase-contrast microscopy 2023-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1011181 PMID:37956197	研究论文	本文提出了一种基于无标记深度学习的细菌物种分类方法，利用相差延时显微镜对四种与人类健康相关的细菌进行活体分类，无需固定或染色	结合相差延时显微镜与深度学习，实现对活体细菌的无标记物种分类，并支持并行抗生素敏感性测试	研究仅涵盖四种细菌物种，未来需扩展至更多物种和临床相关分离株以验证临床适用性	开发一种无标记、基于深度学习的细菌物种分类技术，以改善病原体检测和公共健康保障	四种与人类健康相关的细菌物种	计算机视觉	NA	相差延时显微镜	CNN, Vision Transformer	图像	未明确指定样本数量，涉及四种细菌物种	NA	NA	类平均准确率	NA
187	2025-12-23	AimSeg: A machine-learning-aided tool for axon, inner tongue and myelin segmentation 2023-11, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1010845 PMID:37976310	研究论文	本文介绍了AimSeg，一种用于轴突、内舌和髓鞘分割的生物图像分析工具，旨在自动化或辅助分析电子显微镜图像中的髓鞘结构	开发了首个能够同时分割轴突、内舌和髓鞘的机器学习辅助工具，并特别关注了传统分析中常被忽略的非致密髓鞘（内舌）的量化	工具性能依赖于在特定再髓鞘化组织上训练的机器学习分类器，可能在其他条件或组织类型上的泛化能力有限	开发一个自动化或用户辅助的工具，以高效、准确地从电子显微镜图像中分割和量化轴突、内舌及髓鞘结构，支持髓鞘形成、退化和再生的研究	中枢和周围神经系统的轴突及其包裹的髓鞘，特别是髓鞘的内舌（非致密部分）	数字病理学	NA	透射电子显微镜（TEM）成像	机器学习分类器	电子显微镜图像	NA	ilastik, Fiji	NA	NA	NA
188	2025-12-23	Deep learning for the prediction of clinical outcomes in internet-delivered CBT for depression and anxiety 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0272685 PMID:38011176	研究论文	本研究开发了一个深度学习框架，利用大规模、高维度的客户报告心理健康症状和平台交互时间序列数据，预测互联网认知行为疗法（iCBT）的临床结果	提出了一个基于深度循环神经网络（RNN）的动态预测模型，能够仅使用过去的临床测量数据，在三个或更多评估周期后以超过87%的准确率和0.89的AUROC预测可靠改善，优于所有基准模型	未明确说明模型在处理数据缺失或噪声方面的具体限制，也未提及模型在长期随访或不同人口统计学群体中的泛化能力	开发一个先进的深度学习框架，用于预测互联网认知行为疗法（iCBT）中抑郁和焦虑的临床结果，以支持及时决策和治疗调整	来自SilverCloud Health数字平台的45,876名匿名客户，这些客户接受抑郁和焦虑的心理治疗	自然语言处理	抑郁和焦虑	互联网认知行为疗法（iCBT）	RNN	时间序列数据	45,876名客户	NA	循环神经网络	准确率, 敏感性, 特异性, AUROC	NA
189	2025-12-23	A deep learning method for drug-target affinity prediction based on sequence interaction information mining 2023, PeerJ IF:2.3Q2 DOI:10.7717/peerj.16625 PMID:38099302	研究论文	本文提出了一种基于序列交互信息挖掘的深度学习方法来预测药物-靶点亲和力	提出了一种名为KC-DTA的新方法，通过k-mers分析和笛卡尔积计算捕获靶点序列中的相互作用和进化信息，并将分子表示为图结构，结合CNN和GNN提取特征进行亲和力预测	未明确提及具体限制，可能包括对特定数据集或计算资源的依赖	预测药物-靶点亲和力，以加速计算机辅助药物发现过程	药物分子和靶点蛋白质序列	机器学习	NA	深度学习，k-mers分析，笛卡尔积计算	CNN, GNN	序列数据，图数据	NA	NA	NA	多种评估指标（具体未列明）	NA
190	2025-12-21	SEResUTer: a deep learning approach for accurate ECG signal delineation and atrial fibrillation detection 2023-12-15, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad02da PMID:37827168	研究论文	本研究提出了一种名为SEResUTer的深度学习模型，用于心电信号波形精确描绘和心房颤动检测	在U-Net架构基础上，结合ResNet模块和Transformer编码器替代传统卷积块，并提出新的掩码策略处理不完整的专家标注	NA	实现心电信号波形精确描绘和心房颤动自动检测	心电信号波形（P波、QRS波、T波）和心房颤动	数字病理	心血管疾病	心电信号分析	深度学习模型	心电信号数据	QT数据库（QTDB）、卢巴切夫斯基大学心电图数据库（LUDB）、中国生理信号挑战赛2021（CPSC2021）和2018（CPSC2018）数据集	NA	U-Net, ResNet, Transformer	F1分数, 灵敏度（SE）, 阳性预测率	NA
191	2025-12-21	Photoplethysmography-based cuffless blood pressure estimation: an image encoding and fusion approach 2023-12-15, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0426 PMID:38099538	研究论文	本文提出了一种基于图像编码与融合（BP-IEF）的无袖带血压估计方法，通过将光电容积脉搏波（PPG）转换为二维图像编码，利用深度学习模型进行血压预测	首次从二维图像角度对PPG信号进行编码，并设计了一个端到端的图像编码与融合框架，突破了传统一维PPG方法的局限	方法仅在UCI数据库上进行了评估，未在更广泛或临床环境中验证，且未详细讨论模型对不同人群的泛化能力	开发一种基于PPG的无袖带血压估计方法，以提升移动医疗中的血压监测技术	光电容积脉搏波（PPG）信号	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波（PPG）技术	CNN, 全连接网络	图像编码（由PPG信号转换而来）	UCI数据库中的样本（具体数量未在摘要中说明）	NA	混合架构（编码器部分基于三种知名神经网络，解码器包含卷积层和全连接层）	均方根误差, 平均绝对误差	NA
192	2025-12-21	Physiological sensor data cleaning with autoencoders 2023-12-15, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad10c7 PMID:38029439	研究论文	提出一种基于深度学习的生理传感器数据清洗框架，利用扩张卷积和自编码器提升信号质量	首次将扩张卷积与自编码器结合用于生理信号清洗，通过半监督学习利用大量未标注数据，并增强模型可解释性	模型调优仍有改进空间，未具体说明数据采集设备和环境条件	开发高精度生理传感器数据清洗方法，支持远程患者监测和临床试验决策	光电容积脉搏波等生理传感器信号	机器学习	NA	传感器信号采集	自编码器, CNN	时序信号数据	NA	NA	扩张卷积网络	准确率, 假阳性率, 假阴性率	NA
193	2025-12-21	Deep learning based uncertainty prediction of deformable image registration for contour propagation and dose accumulation in online adaptive radiotherapy 2023-12-13, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0282 PMID:37820691	研究论文	本文开发了基于深度学习的可变形图像配准不确定性预测方法，以促进其在在线自适应放疗中的临床应用	首次提出深度学习方法来预测可变形图像配准过程的不确定性，并能够将不确定性传播到临床可用的指标中	方法在肺癌患者数据上进行了验证，但未在其他癌症类型或更大样本量中进行广泛测试	开发可变形图像配准的不确定性预测方法，以支持在线自适应放疗中的轮廓传播和剂量累积	肺癌患者的医学图像数据，包括可变形向量场和手动标注的解剖标志点	数字病理	肺癌	可变形图像配准	神经网络	医学图像	5名肺癌患者的数据，以及DIRLAB数据集中的手动标注标志点	NA	监督和无监督神经网络	轮廓不确定性小于3%，剂量体积直方图	NA
194	2025-12-21	Learnable PM diffusion coefficients and reformative coordinate attention network for low dose CT denoising 2023-12-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/aced33 PMID:37536336	研究论文	本文提出了一种基于编码器-解码器结构的低剂量CT去噪网络，结合可学习的PM扩散系数和坐标注意力机制，以平衡噪声抑制与边缘结构保留	提出了一种新颖的边缘特征提取方法，将Perona-Malik模型的各向异性图像处理思想融入神经网络，并设计了多尺度改进坐标注意力模块，增强了网络的可解释性和临床应用价值	未明确提及具体的数据集规模或计算资源限制，可能在实际应用中存在泛化性挑战	解决低剂量CT图像去噪任务中噪声抑制与边缘结构保留之间的平衡问题	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	编码器-解码器结构	定量和定性评估	NA
195	2025-12-21	Volumetric feature points integration with bio-structure-informed guidance for deformable multi-modal CT image registration 2023-12-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad03d2 PMID:37844603	研究论文	本文提出了一种基于体积特征点集成与生物结构引导的可变形多模态CT图像配准方法	通过结合体素特征点和生物结构特征点共同指导训练过程，提高了配准精度，相比其他深度学习方法精度提升了6%	未明确说明方法在处理其他模态或低对比度器官时的泛化能力	解决医学图像配准中的挑战，特别是在图像引导放射治疗（IGRT）中的CT-CBCT配准问题	配对的CT-CBCT数据集	医学图像处理	NA	深度学习	NA	CT图像, CBCT图像	NA	NA	NA	精度	NA
196	2025-12-21	MB-DECTNet: a model-based unrolling network for accurate 3D dual-energy CT reconstruction from clinically acquired helical scans 2023-12-08, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad00fb PMID:37802071	研究论文	本研究提出了一种基于模型展开的深度学习网络MB-DECTNet，用于从临床螺旋扫描中实现精确的三维双能CT重建，显著加速了传统统计迭代重建过程	将双能CT统计迭代重建整合到端到端可训练的深度学习模型展开网络中，在保持模型算法无偏估计特性的同时，学习迭代算法的捷径，实现计算加速	未明确说明模型在不同扫描参数或患者群体中的泛化能力，以及临床验证的广泛性	加速三维双能CT统计迭代重建，同时保持亚百分比或接近亚百分比的精度，使其更符合临床时间要求	临床获取的螺旋扫描双能CT数据	医学影像重建	NA	双能CT成像	深度学习模型展开网络	三维CT图像数据	NA	NA	MB-DECTNet（包含多个堆叠的更新块，每个块有数据一致性层和空间混合层）	偏差，平均绝对误差	NA
197	2025-12-21	Deep learning-based multi-stage postoperative type-b aortic dissection segmentation using global-local fusion learning 2023-11-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acfec7 PMID:37774717	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的多阶段分割框架，用于术后B型主动脉夹层的分割，通过全局-局部融合学习机制提升分割精度	设计了全局-局部融合学习机制，通过补偿裁剪图像缺失的上下文特征，改善了血栓和分支血管的分割效果	未明确提及具体局限性，但可能受限于数据集规模和多样性	构建一个深度学习分割框架，用于术后B型主动脉夹层的快速准确分割，以支持患者特异性三维形态学和血流动力学分析	术后B型主动脉夹层患者的CT图像，包括真腔、假腔、血栓和分支血管	数字病理学	心血管疾病	CT成像	深度学习	医学图像	133名患者的306张随访图像	NA	NA	Dice相似系数	NA
198	2025-12-21	Radiation-induced acoustic signal denoising using a supervised deep learning framework for imaging and therapy monitoring 2023-11-29, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad0283 PMID:37820684	研究论文	本文提出了一种基于监督深度学习的通用深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），用于去噪辐射诱导声学信号，以显著减少平均所需的帧数，从而降低成像剂量并提高实时治疗监测的频率	开发了一种通用的深度初始卷积神经网络（GDI-CNN），该网络在每个初始块中采用多扩张卷积，能够编码和解码具有不同时间特征的信号，从而泛化处理不同辐射源产生的声学信号去噪	未明确提及具体局限性，但可能包括对训练数据质量和多样性的依赖，以及在实际临床环境中的泛化能力验证	提高辐射诱导声学成像的信号质量，减少所需平均帧数，以降低辐射剂量并增强实时治疗监测的实用性	辐射诱导声学信号，包括X射线诱导声学、质子声学和电声学信号	医学影像处理	NA	辐射诱导声学成像	CNN	声学信号	使用实验数据进行评估，具体样本数量未明确说明	NA	GDI-CNN（通用深度初始卷积神经网络）	均方误差, 峰值信噪比, 结构相似性	NA
199	2025-12-21	MAG-Res2Net: a novel deep learning network for human activity recognition 2023-11-28, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab8 PMID:37939391	研究论文	本文提出了一种名为MAG-Res2Net的新型深度学习网络，用于解决人类活动识别任务中的特征提取挑战	结合了Borderline-SMOTE数据上采样算法、基于度量学习的损失函数组合算法和Lion优化算法，提升了模型对多样化人类活动数据的处理能力	未明确说明模型在更复杂或噪声更大的现实场景中的泛化能力	开发一种能够有效处理人类活动多样性并提升识别性能的深度学习模型	人类活动识别	机器学习	NA	深度学习	CNN	传感器数据	三个公共数据集（UCI-HAR、WISDM、CSL-SHARE）	未明确说明	Res2Net	准确率, F1-macro, F1-weighted	NA
200	2025-12-21	Deep learning with fetal ECG recognition 2023-11-27, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ad0ab7 PMID:37939396	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的胎儿心电图识别新方法，通过开发跨域一致卷积神经网络来自动识别多通道心电图数据中的胎儿心电信号	开发了一种跨域一致卷积神经网络（CDC-Net），用于解决独立成分分析结果的不确定性，实现胎儿心电信号的自动识别	NA	提出一种新的胎儿心电图识别方法，以改进胎儿心电监测的自动化水平	胎儿心电信号	机器学习	心血管疾病	独立成分分析	CNN	信号数据	来自两个数据库的信号数据	NA	CDC-Net	精确率, 召回率, F1分数	NA