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
521	2025-10-06	Pulmonary nodules segmentation based on domain adaptation 2023-07-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace498 PMID:37406634	研究论文	提出一种基于背景掩码对抗域适应的肺结节分割方法	结合背景掩码生成和梯度反转层传播的对抗域适应框架，增强对目标域数据的分割能力	未明确说明样本规模和数据来源的具体限制	解决医学图像分割中的域偏移问题并提高分割精度	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	CT成像	对抗域适应网络	医学图像	NA	NA	ADAB（基于背景掩码的对抗域适应网络）	分割精度	NA
522	2025-10-06	Unsupervised deep learning-based displacement estimation for vascular elasticity imaging applications 2023-07-24, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace0f0 PMID:37348487	研究论文	提出一种基于无监督深度学习的血管弹性成像位移估计方法	首次将无监督深度学习应用于血管位移估计，能够提供高时空分辨率的动脉壁位移数据	NA	改进血管弹性成像技术中的位移估计质量	动脉壁位移和脉搏波传播	医学影像分析	心血管疾病	超声弹性成像	深度学习	超声RF信号，B模式图像	体模实验和人类颈总动脉测试	NA	NA	信噪比，对比噪声比，平均相对误差，决定系数	NA
523	2025-10-06	Low-count PET image reconstruction based on truncated inverse radon layer and U-shaped network 2023-07-19, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace240 PMID:37369236	研究论文	提出一种基于截断逆拉东层和U型网络的低计数PET图像重建方法	结合截断逆拉东层实现域变换和U型网络进行图像增强，能够直接从低计数正弦图重建PET图像	NA	解决低剂量PET图像重建中传统迭代重建方法耗时长、信噪比低的问题	正电子发射断层扫描(PET)图像	计算机视觉	肿瘤检测	正电子发射断层扫描(PET)	CNN	图像, 正弦图	模拟数据和真实数据	NA	U-Net	结构相似性, 峰值信噪比	NA
524	2025-10-06	A simulation study of 1D U-Net-based inter-crystal scatter event recovery of PET detectors 2023-07-10, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ace1d1 PMID:37364572	研究论文	本研究提出一种基于1D U-Net的卷积神经网络，用于预测PET探测器中的晶体间散射事件首次相互作用位置	首次将1D U-Net结构应用于PET晶体间散射恢复问题，相比传统方法和全连接网络方法具有更好的稳定性和更少的网络参数	基于模拟数据训练，尚未在真实临床数据上验证	解决正电子发射断层扫描中晶体间散射导致的首次相互作用位置确定问题	PET探测器中的晶体间散射事件	医学影像处理	NA	GATE蒙特卡洛模拟	CNN	模拟数据	NA	NA	1D U-Net	准确率, 灵敏度, 对比噪声比, 空间分辨率	NA
525	2025-10-06	HyperTDP-Net: A Hyper-densely Connected Compression-and-Decomposition Network Based on Trident Dilated Perception for PET and MRI Image Fusion 2023-07-05, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/acdec3 PMID:37321243	研究论文	提出一种基于三叉戟扩张感知的超密集连接压缩分解网络，用于PET和MRI医学图像融合	构建双残差超密集模块充分利用中间层信息，建立三叉戟扩张感知模块精确定位特征位置，并提出包含结构相似性损失和梯度损失的内容感知损失函数	NA	提高医学图像融合质量，生成包含更全面多模态特征的融合图像	PET和MRI医学图像	计算机视觉	NA	医学图像融合	CNN	医学图像	来自哈佛医学院发布的多模态医学图像数据集	NA	超密集连接网络,残差网络	结构相似性,梯度保持,边缘信息保持,纹理细节保持	NA
526	2025-10-06	A deep learning analysis of stroke onset time prediction and comparison to DWI-FLAIR mismatch 2023, NeuroImage. Clinical DOI:10.1016/j.nicl.2023.103544 PMID:38000188	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，用于预测缺血性卒中发病时间，并与DWI-FLAIR不匹配评估方法进行比较	使用未处理的DWI和共配准FLAIR影像数据训练深度学习模型，在人类评估者难以判定的病例中通过模型评估提高了准确性和评估者间一致性	NA	改进卒中发病时间预测的准确性和可用性，支持临床决策	缺血性卒中患者	医学影像分析	卒中	DWI, FLAIR	CNN	医学影像	NA	NA	Group Convolutional Neural Networks	准确性, 评估者间一致性	NA
527	2025-10-06	The 2022 n2c2/UW shared task on extracting social determinants of health 2023-07-19, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocad012 PMID:36795066	研究论文	介绍2022年n2c2/UW共享任务，专注于从临床文本中提取健康社会决定因素信息	首次系统性地探索健康社会决定因素(SDOH)的临床文本信息提取，包含三个子任务评估信息提取、泛化性和学习迁移能力	提取性能因SDOH类型而异，对物质使用和无家可归等风险因素的提取效果较差	推进自然语言处理信息提取技术在健康社会决定因素和临床信息领域的应用	临床文本中的健康社会决定因素事件，包括酒精、药物、烟草、就业和生活状况等	自然语言处理	NA	自然语言处理	预训练语言模型,序列到序列模型	文本	使用Social History Annotated Corpus (SHAC)语料库，15个团队参与	NA	预训练语言模型	F1分数	NA
528	2025-10-06	SIMPLEX: Multiple phase-cycled bSSFP quantitative magnetization transfer imaging with physic-guided simulation learning of neural network 2023-12-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120449 PMID:37951485	研究论文	提出一种基于物理引导模拟学习的神经网络方法SIMPLEX，用于改进多相位循环bSSFP的定量磁化转移成像参数提取	利用MR信号模型生成训练样本，无需昂贵的数据标注，网络仅使用模拟数据训练即可直接应用于体内数据	方法仅通过模拟和体内数据验证，尚未在更大规模临床数据集中测试	改进多相位循环bSSFP定量磁化转移成像的参数拟合质量	定量磁化转移成像参数（交换率、池分数）以及T1、T2和ΔB图	医学影像分析	NA	定量磁化转移成像，多相位循环bSSFP序列	神经网络	磁共振成像数据	模拟数据和体内数据	NA	NA	均方误差，量化质量	NA
529	2025-10-06	Deep learning based source imaging provides strong sublobar localization of epileptogenic zone from MEG interictal spikes 2023-11-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120366 PMID:37716593	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的电磁源成像框架，用于从MEG间歇性棘波中精确定位癫痫灶	结合中尺度神经元建模和深度学习，直接学习MEG数据中的传感器-源映射关系，提供超越传统物理源模型的替代方法	研究样本量相对有限（29名患者），且依赖于计算机模拟和临床验证的准确性	开发更准确和稳健的癫痫灶定位方法，提升MEG源定位和成像能力	29名药物抵抗性局灶性癫痫患者	医学影像分析	癫痫	脑磁图（MEG），颅内脑电图（iEEG），磁共振成像（MRI）	深度学习	脑磁图数据，MRI数据	29名药物抵抗性局灶性癫痫患者	NA	基于神经质量模型的深度学习架构	空间离散度，脑叶一致性，敏感性，特异性，定位误差	NA
530	2025-10-06	Weighted entropy deep features on hybrid RNN with LSTM for glucose level and diabetes prediction 2023 Oct-Dec, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2022.2149263 PMID:36448678	研究论文	提出一种结合加权熵深度特征和混合RNN-LSTM的糖尿病预测及血糖水平分类方法	使用改进的逃逸能量哈里斯鹰优化算法调整权重提取加权熵深度特征，并开发R-LSTM混合模型进行血糖预测	仅在两个基准数据集上验证，未在更多多样化人群数据上进行评估	开发高效的糖尿病预测和血糖水平分类系统	糖尿病患者血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习	CNN, RNN, LSTM, 模糊分类器	血糖数据	两个基准数据集	NA	混合RNN-LSTM (R-LSTM), 卷积神经网络	SMAPE	NA
531	2025-10-06	Automated diagnosis and management of follicular thyroid nodules based on the devised small-dataset interpretable foreground optimization network deep learning: a multicenter diagnostic study 2023-09-01, International journal of surgery (London, England) DOI:10.1097/JS9.0000000000000506 PMID:37204464	研究论文	开发基于小数据集可解释前景优化网络深度学习的滤泡性甲状腺结节自动诊断系统	针对小数据集设计可解释前景优化网络，并首次系统评估结节边缘纹理信息对滤泡性甲状腺癌预测的影响	样本量相对有限（总样本503例），外部验证仅包含71例患者	开发可靠的术前滤泡性甲状腺癌检测系统，减少侵入性诊断需求	滤泡性甲状腺结节患者	数字病理	甲状腺癌	超声成像	深度学习	超声图像	训练和内部验证队列432例（来自瑞金医院），外部验证队列71例（来自四个临床中心）	NA	FThyNet（可解释前景优化网络）	AUC, 准确率	NA
532	2025-10-06	Deep learning prediction of hospital readmissions for asthma and COPD 2023-Dec-13, Respiratory research IF:4.7Q1 DOI:10.1186/s12931-023-02628-7 PMID:38093373	研究论文	本研究使用电子健康记录数据和深度学习模型预测哮喘和COPD患者的再入院风险	比较了四种机器学习方法和一种深度学习方法在预测哮喘和COPD再入院方面的性能，发现多层感知器表现最佳	研究为观察性研究，时间跨度为2012-2017年，可能存在数据局限性	识别严重哮喘和COPD加重的电子健康记录特征，并评估机器学习模型预测再入院的性能	因哮喘和COPD加重住院的患者	机器学习	哮喘和慢性阻塞性肺疾病	电子健康记录数据分析	多层感知器, 机器学习模型	电子健康记录数据	5794名患者（哮喘1893人，COPD 3901人），其中2682名患者子集用于模型分析	NA	多层感知器	灵敏度, 特异性	NA
533	2025-10-06	Deep Learning Algorithms to Detect Murmurs Associated With Structural Heart Disease 2023-10-17, Journal of the American Heart Association IF:5.0Q1 DOI:10.1161/JAHA.123.030377 PMID:37830333	研究论文	本研究开发并验证了基于深度学习的算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	使用FDA批准的深度学习算法，在超过15,000例心音记录上训练，并在真实临床环境中验证，显著优于临床医生的诊断一致性	验证数据集规模相对有限（2375条记录，615名受试者），需要在更广泛人群中进一步验证	提高结构性心脏病的听诊检测准确性，减少漏诊	心脏杂音和结构性心脏病患者	医疗人工智能	结构性心脏病	心脏听诊，超声心动图	深度学习	心音记录	训练集：>15,000条心音记录；验证集：2375条记录来自615名受试者	NA	NA	灵敏度，特异性，准确率	NA
534	2025-10-06	In silico co-crystal design: Assessment of the latest advances 2023-11, Drug discovery today IF:6.5Q1 DOI:10.1016/j.drudis.2023.103763 PMID:37689178	综述	本文综述了机器学习、深度学习和基于网络的推荐方法在药物共结晶领域的应用进展	系统评估了机器学习在药物共晶体设计中的最新应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法的价值	NA	评估机器学习方法在药物共晶体设计中的最新进展	药物共晶体	机器学习	NA	机器学习，深度学习，网络推荐方法，晶体结构预测	NA	晶体结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
535	2025-10-06	Frequency-aware optical coherence tomography image super-resolution via conditional generative adversarial neural network 2023-Oct-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.494557 PMID:37854579	研究论文	提出一种频率感知的光学相干断层扫描图像超分辨率框架，通过条件生成对抗网络提升医学图像质量	首次将频率保真度引入OCT图像超分辨率重建，提出三个关键频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）和频率损失函数	未明确说明在更广泛医学图像数据集上的性能表现	开发能够保持频率保真度的光学相干断层扫描图像超分辨率方法	冠状动脉OCT图像、鱼类角膜图像和大鼠视网膜图像	计算机视觉	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	cGAN（条件生成对抗网络）	医学图像	大规模冠状动脉OCT数据集，具体数量未明确说明	NA	条件生成对抗网络（cGAN）	定量研究指标（具体指标未明确说明）	NA
536	2025-10-06	REVEALS: An Open Source Multi Camera GUI For Rodent Behavior Acquisition 2023-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.08.22.554365 PMID:37662188	研究论文	开发了一个名为REVEALS的开源多摄像头图形用户界面，用于获取啮齿类动物行为数据	提供了用户友好的多摄像头同时录制控制功能，简化数据采集流程，可作为独立开源框架使用和修改	NA	开发有效的、经济实惠且易于使用的啮齿类动物行为数据采集方法	啮齿类动物（小鼠）行为数据	计算机视觉	NA	多摄像头视频采集，深度学习姿态估计	NA	视频	NA	Python, DeepLabCut, MoSeq	NA	稳定性，可靠性，准确性	常用USB3摄像头
537	2025-10-06	Considerations on brain age predictions from repeatedly sampled data across time 2023-10, Brain and behavior IF:2.6Q3 DOI:10.1002/brb3.3219 PMID:37587620	研究论文	本研究探讨基于重复采样时间序列数据的脑年龄预测表现及其在临床应用中的考量	首次使用密集采样的纵向MRI数据分析同一受试者不同时间点的脑年龄预测表现，并验证数据采集参数对预测结果的影响	样本量较小（仅4名受试者），年龄范围有限可能未包含成熟效应，扫描质量影响结论不明确	验证脑年龄预测模型在纵向数据中的表现及其临床应用可靠性	人类大脑MRI数据	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型	医学影像（MRI）	4名受试者的密集采样纵向数据+两个横断面验证数据集	NA	预训练深度学习模型	相关性分析	NA
538	2025-10-06	Advanced photon counting CT imaging pipeline for cardiac phenotyping of apolipoprotein E mouse models 2023, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0291733 PMID:37796905	研究论文	开发基于光子计数CT的成像流程用于载脂蛋白E小鼠模型的心脏表型分析	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习心脏分割的综合成像流程，能够分离钙化斑块和碘增强血液	研究仅限于小鼠模型，样本量为123只，需要进一步验证在人类中的适用性	开发成像流程全面评估不同APOE基因型小鼠的心脏结构和功能	123只按APOE基因型(APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除)、性别、人类NOS2因子和饮食分组的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT、对比增强活体成像、固有心脏门控、光谱分解	深度学习	CT图像	123只小鼠	NA	NA	Dice系数	NA
539	2025-10-06	Inferring Metabolic States from Single Cell Transcriptomic Data via Geometric Deep Learning 2023-Dec-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.05.570153 PMID:38105974	研究论文	提出一种基于几何深度学习的GEFMAP方法，利用单细胞转录组数据预测代谢网络中的反应通量	首次利用几何深度学习从单细胞转录组数据推断代谢状态，通过代谢网络的天然图结构学习细胞生物学目标并估计质量平衡的相对通量率	代谢组化学异质性导致测量困难，单细胞分辨率代谢组学技术落后于其他多组学模态	从单细胞转录组数据推断细胞代谢状态	单细胞转录组数据和代谢网络	计算生物学, 生物信息学	NA	scRNAseq, 几何深度学习	几何深度学习	基因表达数据, 转录组数据	NA	NA	GEFMAP	NA	NA
540	2025-10-06	Federated Transfer Learning for Low-dose PET Denoising: A Pilot Study with Simulated Heterogeneous Data 2023-Mar, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2022.3194408 PMID:37789946	研究论文	提出一种联邦迁移学习框架用于解决低剂量PET图像去噪问题	首次将联邦迁移学习应用于处理不同机构间低剂量PET协议差异导致的领域偏移问题	研究基于模拟数据，尚未在真实临床数据上验证	开发能够在保护数据隐私前提下利用异构低剂量PET数据进行去噪的方法	低剂量正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像处理	NA	正电子发射断层扫描(PET)	深度学习	医学影像	模拟多机构数据	NA	NA	NA	NA