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
381	2025-10-05	Self-supervised semantic segmentation of retinal pigment epithelium cells in flatmount fluorescent microscopy images 2023-04-03, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btad191 PMID:37067486	研究论文	开发了一种自监督语义分割方法用于视网膜色素上皮细胞的自动分割	提出自监督语义分割方法(S4)，结合重建损失、成对表示损失和形态学损失，并开发了新的图像增强算法AugCut	NA	解决视网膜色素上皮细胞分割中标注数据不足的问题	视网膜色素上皮细胞	计算机视觉	老年疾病	荧光显微镜成像	自监督学习	图像	大量荧光显微镜图像	NA	编码器-解码器架构	定性评估,定量评估	NA
382	2025-10-05	Non-Destructive Banana Ripeness Detection Using Shallow and Deep Learning: A Systematic Review 2023-Jan-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s23020738 PMID:36679535	系统综述	本文系统综述了使用浅层和深度学习技术进行香蕉成熟度无损检测的研究现状	首次系统比较了传统机器学习与深度学习在香蕉成熟度检测中的性能差异，并明确了不同方法适用的数据条件	现有研究存在数据集信息不足、数据可用性有限、过度依赖数据增强技术等问题	自动化香蕉成熟度检测以减少人工干预	香蕉果实	计算机视觉	NA	传感器相机成像	CNN, ANN, SVM	图像	从1548项研究中筛选出35项进行最终分析	NA	NA	准确率, 决定系数	NA
383	2025-10-05	Accelerated Diffusion-Weighted Imaging in 3 T Breast MRI Using a Deep Learning Reconstruction Algorithm With Superresolution Processing: A Prospective Comparative Study 2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000997 PMID:37428618	研究论文	本研究评估了采用深度学习重建算法结合超分辨率处理的扩散加权成像在3T乳腺MRI中的应用，与传统标准成像相比显著缩短了采集时间并改善了图像质量	首次在前瞻性临床研究中将深度学习重建算法与超分辨率处理相结合应用于乳腺DWI，实现了扫描时间减半的同时保持图像质量	单中心研究，样本量相对有限（65名参与者），需要更大规模的多中心研究验证	评估深度学习加速的扩散加权成像序列在乳腺MRI中的采集时间和图像质量	浸润性乳腺癌、良性病变和囊肿	医学影像分析	乳腺癌	扩散加权成像，深度学习重建，超分辨率处理	深度学习	医学影像	65名参与者（64名女性，平均年龄54±13岁）	NA	NA	信噪比，表观扩散系数，对比噪声比，对比度，病变显着性评分	NA
384	2025-10-05	Amplifying the Effects of Contrast Agents on Magnetic Resonance Images Using a Deep Learning Method Trained on Synthetic Data 2023-12-01, Investigative radiology IF:7.0Q1 DOI:10.1097/RLI.0000000000000998 PMID:37378418	研究论文	提出一种基于深度学习的磁共振图像对比度增强方法，通过合成数据训练AI模型来放大对比剂效果	使用物理模型生成合成数据训练深度学习网络，实现在标准剂量下获得更高对比度的磁共振图像	方法依赖于物理模型的准确性，且需要进一步验证在不同疾病类型和扫描仪间的泛化能力	开发一种能够增强磁共振图像对比度的AI方法，提高小脑病变的检测灵敏度	小鼠脑胶质瘤模型和1990例临床脑部疾病患者（包括胶质瘤、多发性硬化症和转移癌）	医学影像分析	脑部疾病	磁共振成像，钆基对比剂	神经网络	磁共振图像	临床研究包含1990例检查，临床前研究使用小鼠模型	NA	NA	峰值信噪比，结构相似性指数，对比噪声比，病变-脑比率，定性评分	NA
385	2025-10-05	Deep Learning-Facilitated Study of the Rate of Change in Photoreceptor Outer Segment Metrics in RPGR-Related X-Linked Retinitis Pigmentosa 2023-11-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.64.14.31 PMID:37988107	研究论文	本研究利用深度学习模型辅助测量三维光感受器外节指标，评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性的纵向变化	首次结合深度学习模型对RPGR相关X连锁视网膜色素变性进行三维光感受器外节指标的纵向变化分析	样本量较小（34例患者），回顾性研究设计	评估RPGR相关X连锁视网膜色素变性中光感受器外节指标的纵向变化及其相关因素	34名RPGR相关X连锁视网膜色素变性男性患者	数字病理学	视网膜色素变性	光谱域光学相干断层扫描	深度学习模型	三维光学相干断层扫描图像	34名男性患者，具有约2年或更长的随访期	NA	NA	线性混合效应模型P值	NA
386	2025-10-05	Machine Learning-Based Prediction of Abdominal Subcutaneous Fat Thickness During Pregnancy 2023-11, Metabolic syndrome and related disorders IF:1.3Q4 DOI:10.1089/met.2023.0043 PMID:37669001	研究论文	开发基于机器学习的孕期腹部皮下脂肪厚度预测模型	首次使用三种机器学习算法（深度学习、随机森林、支持向量机）预测孕妇不同孕期的腹部皮下脂肪厚度	样本量有限（354例），未说明模型验证方法	预测孕妇腹部皮下脂肪厚度以评估皮下注射安全性	孕妇腹部皮下脂肪厚度	机器学习	妊娠期糖尿病	NA	深度学习, 随机森林, 支持向量机	临床测量数据	354例孕妇	SPSS, RapidMiner	NA	NA	NA
387	2025-10-05	Deep learning for metabolic pathway design 2023-11, Metabolic engineering IF:6.8Q1 DOI:10.1016/j.ymben.2023.09.012 PMID:37734652	综述	本文评估了深度学习在代谢通路设计中的应用及其对生物基循环经济的推动作用	系统探讨了深度学习技术在代谢通路预测和酶发现领域的最新进展	未涉及具体实验验证和实际应用案例	评估数字策略在代谢通路设计和微生物细胞工厂开发中的应用	代谢通路设计工具和微生物细胞工厂	机器学习	NA	深度学习	NA	化学和代谢域数据	NA	NA	NA	NA	NA
388	2025-10-05	Design and implementation of a smart Internet of Things chest pain center based on deep learning 2023-10-10, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023840 PMID:38052586	研究论文	设计并实现了一个基于深度学习的智能物联网胸痛中心系统，通过院前应用、UWB定位和院内治疗实现智能化胸痛管理	结合物联网三层架构与BiLSTM-CRF算法，实现胸痛患者电子病历信息的自动提取和智能化管理	仅在一家医院（辽宁省人民医院）进行应用验证，缺乏多中心验证数据	解决传统胸痛中心数据输入不智能、处理时间长、错误率高的问题	胸痛患者及其电子医疗记录	自然语言处理	心血管疾病	物联网技术、UWB定位技术	BiLSTM, CRF	电子医疗记录文本数据	NA	NA	BiLSTM-CRF	NA	NA
389	2025-10-05	ECA-TFUnet: A U-shaped CNN-Transformer network with efficient channel attention for organ segmentation in anatomical sectional images of canines 2023-10-07, Mathematical biosciences and engineering : MBE DOI:10.3934/mbe.2023827 PMID:38052573	研究论文	提出一种结合CNN和Transformer的U型网络ECA-TFUnet，用于犬类解剖断面图像的器官分割	在U-Net网络的首个跳跃连接层集成Transformer模块以学习全局依赖关系，并引入高效通道注意力机制关注重要通道信息	未明确说明模型在复杂解剖结构或不同犬种间的泛化能力	开发自动器官分割方法以替代耗时的人工标注	犬类解剖断面图像中的器官	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, Transformer	图像	NA	NA	U-Net, Transformer, Efficient Channel Attention	IoU	NA
390	2025-10-05	Microbial carbon use efficiency promotes global soil carbon storage 2023-06, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06042-3 PMID:37225998	研究论文	本研究通过多方法整合分析发现微生物碳利用效率是全球土壤碳储存的主要决定因素	首次量化证明微生物碳利用效率对全球土壤碳储存的重要性是其他因素的四倍以上	微生物碳利用效率与环境依赖性的具体机制仍需进一步研究	探究微生物碳利用效率在土壤有机碳储存和持久性中的作用	全球土壤碳储存系统	环境科学	NA	数据同化,深度学习,荟萃分析	深度学习	全球尺度数据集	全球范围数据集	NA	微生物过程显式模型	相关性分析	NA
391	2025-10-05	Displacement of the Lamina Cribrosa With Acute Intraocular Pressure Increase in Brain-Dead Organ Donors 2023-12-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.64.15.19 PMID:38099735	研究论文	本研究通过光学相干断层扫描技术探究脑死亡器官捐献者眼压急性升高时视神经头深层组织的变形情况	首次在脑死亡器官捐献者中系统量化不同参考平面对筛板位移测量的影响，并发现筛板位移随年龄增长而减小的现象	样本量有限（26只眼），研究对象为脑死亡器官捐献者，可能不能完全代表健康人群的生理反应	研究急性眼压升高对视神经头深层组织变形的影响	脑死亡器官捐献者的眼睛	医学影像分析	眼科疾病	光谱域光学相干断层扫描	深度学习	医学影像	20名脑死亡器官捐献者的26只眼睛（年龄范围22-62岁，中位年龄43岁）	NA	NA	P值	NA
392	2025-10-05	Transfer learning enables predictions in network biology 2023-06, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06139-9 PMID:37258680	研究论文	本研究开发了名为Geneformer的基于注意力机制的深度学习模型，通过在大规模单细胞转录组数据上预训练，能够在网络生物学中实现数据有限情况下的精准预测	首次将迁移学习应用于网络生物学领域，开发了能够自监督学习网络层次结构的注意力模型，可在有限数据条件下进行上下文特异性预测	模型性能依赖于预训练数据的质量和规模，在特定疾病类型中的应用仍需进一步验证	解决网络生物学中数据稀缺条件下的基因网络预测问题，加速关键网络调控因子和治疗靶点的发现	基因网络、单细胞转录组数据、染色质和网络动力学	机器学习	心肌病	单细胞转录组测序	Transformer, 注意力机制	单细胞转录组数据	约3000万个单细胞转录组	NA	Transformer	预测准确率	NA
393	2025-10-05	A multimodal deep learning model to infer cell-type-specific functional gene networks 2023-Feb-14, BMC bioinformatics IF:2.9Q1 DOI:10.1186/s12859-023-05146-x PMID:36788477	研究论文	开发了一种多模态深度学习模型来预测人脑中细胞类型特异性功能基因网络	首次整合单核基因表达数据和全局蛋白质相互作用网络来构建细胞类型特异性功能基因网络	目前仅应用于人脑组织，尚未验证在其他组织中的适用性	预测细胞类型特异性功能基因网络以理解基因在特定细胞类型中的功能关系	人脑中的不同细胞类型及其功能基因网络	生物信息学	自闭症,阿尔茨海默病	单核RNA测序,蛋白质相互作用网络分析	多模态深度学习,CNN,boosting tree	基因表达数据,蛋白质相互作用数据	NA	NA	MDLCN,CNN	ROC曲线下面积,精确召回曲线下面积	NA
394	2025-10-05	A Two-Stage Automatic System for Detection of Interictal Epileptiform Discharges from Scalp Electroencephalograms 2023-11, eNeuro IF:2.7Q3 DOI:10.1523/ENEURO.0111-23.2023 PMID:37914407	研究论文	开发基于深度学习的自动系统，用于从头皮脑电图中检测发作间期癫痫样放电	提出结合时序卷积网络的IED检测器和新型双蒙太奇决策机制的两阶段自动检测系统	仅使用484份头皮脑电图记录，样本规模有限	开发性能可靠的自动IED检测系统以辅助临床脑电图解读	头皮脑电图中的发作间期癫痫样放电	医疗信号处理	癫痫	脑电图	深度神经网络	脑电图信号	484份头皮脑电图记录（406训练，78测试）	NA	时序卷积网络, 深度神经网络	AUPRC, 假阳性率, F1分数, kappa一致性分数	NA
395	2025-10-05	Atrial fibrillation detection with signal decomposition and dilated residual neural network 2023-Oct-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acfa61 PMID:37714186	研究论文	提出一种结合信号分解和扩张残差神经网络的心房颤动检测方法	提出基于R峰检测的时间掩模生成伪QRS复合波信号和伪T、P波信号的特征提取方法，并设计扩张残差神经网络处理分解后的信号	NA	通过深度学习方法提高穿戴设备心电图信号中心房颤动的检测性能	心电图信号	机器学习	心血管疾病	心电图信号分析	CNN	信号数据	PhysioNet/CinC 2017挑战赛数据集和MIT-BIH心房颤动数据库	NA	扩张残差神经网络	F1分数	NA
396	2025-10-05	Versatile recognition of graphene layers from optical images under controlled illumination through green channel correlation method 2023-Aug-17, Nanotechnology IF:2.9Q2 DOI:10.1088/1361-6528/ace979 PMID:37478831	研究论文	提出一种基于绿色通道相关性的方法，从光学图像中识别氧化基底上剥离石墨烯的层数	利用绿色通道相关性替代传统深度学习方法和显微分析，仅需少量训练图像即可实现石墨烯层数识别	需要在周围光线对样品影响最小的条件下工作，对非均匀光照条件的适应性有限	开发快速、低成本的非破坏性石墨烯层数识别方法	氧化基底上的剥离石墨烯样品	计算机视觉	NA	光学成像	NA	图像	少量训练图像配合数千张GitHub测试图像	NA	NA	NA	NA
397	2025-10-05	Standard-based personalized healthcare delivery for kidney illness using deep learning 2023-Aug-10, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ace09f PMID:37343580	研究论文	本研究使用深度学习技术分析标准化电子健康记录数据，用于诊断肾脏相关疾病	首次采用编码器-组合器-解码器(ECD)架构分析标准化医疗数据集，为肾脏疾病诊断提供新方法	模型性能需由医疗专业人士在实际医疗机构中进一步评估验证	通过深度学习技术改进肾脏疾病的诊断和个性化医疗服务	肾脏相关疾病患者	机器学习	肾脏疾病	深度学习	深度学习神经网络	电子健康记录	巴西公共卫生系统提供的ORBDA基准数据集部分数据	NA	编码器-组合器-解码器(ECD)	精确率,召回率,F1分数	NA
398	2025-10-05	BTCRSleep: a boundary temporal context refinement-based fully convolutional network for sleep staging with single-channel EEG 2023-07-13, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdb46 PMID:37267988	研究论文	提出一种基于边界时序上下文优化的全卷积网络BTCRSleep，用于单通道脑电信号的睡眠分期	引入边界时序上下文优化模块，捕获睡眠阶段转换时的脑电波特征，解决传统方法在跨时段脑电波特征提取中的边界信息丢失问题	NA	提高单通道脑电信号睡眠分期的性能	睡眠脑电信号	医疗人工智能	睡眠障碍	脑电图(EEG)	全卷积网络	单通道脑电信号	四个公共数据集：Sleep-EDF Expanded 2013版和2018版、Sleep Heart Health Study、CAP Sleep Database	NA	全卷积网络	准确率,kappa分数	NA
399	2025-10-05	CS-based multi-task learning network for arrhythmia reconstruction and classification using ECG signals 2023-07-05, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/acdfb5 PMID:37336244	研究论文	提出一种结合压缩感知与卷积神经网络的多任务网络CSML-Net，用于心电信号的压缩重建与心律失常分类	首次将压缩感知与深度学习结合，在压缩域同时实现心电信号重建和心律失常分类的多任务学习框架	仅在MIT-BIH心律失常数据集上进行验证，未在其他数据集测试泛化能力	解决长期ECG监测产生的大量数据对有限带宽和实时系统的挑战	心电图信号和心律失常分类	机器学习	心血管疾病	压缩感知技术	CNN	心电信号	MIT-BIH心律失常数据集	NA	多尺度特征模块的多任务网络	重建质量, 分类性能	NA
400	2025-10-06	A deep learning image analysis method for renal perfusion estimation in pseudo-continuous arterial spin labelling MRI 2023-12, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2023.09.007 PMID:37776961	研究论文	提出一种基于深度学习图像分析的肾脏灌注自动估计方法	使用无对比剂伪连续动脉自旋标记MRI图像进行肾脏移植评估和灌注估计	仅使用16名移植患者数据进行实验，样本量较小	开发肾脏灌注自动估计方法用于移植后评估	肾脏移植患者的肾脏组织	医学影像分析	肾脏疾病	伪连续动脉自旋标记(PCASL) MRI，T加权MRI	深度学习	MRI图像	16名移植患者	NA	NA	Dice相似系数	NA