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
121	2025-09-07	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	提出一种基于对抗域适应与背景掩码的肺结节分割方法，用于解决医学图像中的域偏移和复杂背景问题	结合背景掩码生成和梯度反转层传播的对抗域适应框架，增强目标网络对分割边缘的敏感性	NA	提升医学图像分割精度，特别是肺结节的自动分割	CT图像中的肺结节	计算机视觉	肺癌	深度学习，对抗域适应	对抗神经网络	医学图像（CT）	NA
122	2025-09-07	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位移估计方法，用于提升血管弹性成像的质量	首次将无监督深度学习（原用于图像配准）应用于血管壁位移估计，实现高时空分辨率的弹性成像	NA	改进血管弹性成像技术，通过精确位移估计评估动脉壁硬度	动脉血管壁（包括仿体实验和人类颈总动脉）	医学影像分析	心血管疾病	超声弹性成像，脉冲波速度（PWV）测量	无监督深度学习网络	超声RF信号和B模式图像	仿体实验及人类颈总动脉测试（具体样本量未明确说明）
123	2025-09-07	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	提出一种基于深度学习的方法，用于从低计数正弦图直接重建PET图像	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图像	NA	改进低剂量PET图像重建质量并减少计算时间	PET图像重建	医学影像处理	肿瘤检测	深度学习	U-shaped network	图像	模拟数据和真实数据
124	2025-09-07	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一维U-Net卷积神经网络的方法，用于预测正电子发射断层扫描中伽马光子的首次相互作用位置，以解决晶体间散射事件恢复问题	首次将一维U-Net结构应用于晶体间散射恢复问题，相比全连接网络方法参数更少、稳定性更高，且具有更好的通用性和计算速度	NA	提高PET系统图像重建的空间分辨率，通过准确预测伽马光子的首次相互作用位置来解决晶体间散射问题	正电子发射断层扫描(PET)探测器中的晶体间散射事件	医学影像分析	NA	GATE蒙特卡洛模拟，深度学习	1D U-Net CNN	模拟数据	基于GATE蒙特卡洛模拟收集的数据集
125	2025-09-07	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（HyperTDP-Net），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，并采用结构相似性和梯度损失组成的新内容感知损失函数	NA	提升多模态医学图像融合质量，生成包含更全面特征信息的融合图像	PET和MRI医学图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN, HyperTDP-Net	医学图像	源自哈佛医学院发布的多模态医学图像数据集
126	2025-09-05	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	使用深度学习模型预测缺血性卒中发病时间，并与DWI-FLAIR不匹配技术进行比较	首次采用组卷积神经网络分析未处理的DWI和FLAIR影像数据，并通过未标记数据预训练提升模型性能，在人类难以判定的病例中增强诊断准确性	研究未明确说明样本量规模及模型在多样化临床环境中的泛化能力	改进卒中发病时间预测精度，提升DWI-FLAIR不匹配概念的临床应用可及性	缺血性卒中患者的神经影像数据（DWI和FLAIR序列）	医学影像分析	脑血管疾病	深度学习，医学影像处理	Group CNN（组卷积神经网络）	医学影像（DWI和FLAIR）	NA
127	2025-09-03	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神经网络学习的定量磁化转移成像方法SIMPLEX，用于改进多相位循环bSSFP数据的参数拟合	利用MR信号模型生成训练样本，无需真实标注数据，首次将仿真学习直接应用于体内数据定量分析	方法尚未在大规模临床数据集中验证，泛化能力需进一步评估	改进多相位循环bSSFP定量磁化转移成像的参数拟合精度与鲁棒性	磁共振成像信号与定量磁化转移参数	医学影像分析	NA	定量磁化转移成像（qMT），多相位循环平衡稳态自由进动（bSSFP）	神经网络	磁共振成像数据	仿真数据与体内实验数据（具体数量未明确说明）
128	2025-09-03	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	本研究提出了一种基于深度学习的脑电磁源成像框架，用于从MEG间歇性棘波中高精度定位癫痫灶	结合介观神经元建模与深度学习，直接从MEG数据学习传感器-源映射关系，突破了传统等效物理源模型的限制	模型训练依赖于神经网络模型生成的数据，且个性化模型需患者MRI几何信息	提高癫痫致病区的定位精度，支持临床决策	药物抵抗性局灶性癫痫患者	脑机接口与神经影像	癫痫	MEG, 深度学习, 颅内脑电图	DL-based ESI	脑磁图信号	29例接受颅内脑电图评估或手术切除的药物抵抗性癫痫患者
129	2025-09-03	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的深度学习模型，用于血糖水平分类和糖尿病预测	采用改进的逃逸能量哈里斯鹰优化算法调整权重，并设计混合R-LSTM模型进行参数优化	未明确说明模型在不同人群和数据集上的泛化能力评估细节	开发高效的糖尿病预测和血糖水平分类系统	糖尿病患者的血糖数据	机器学习	糖尿病	深度学习优化算法	CNN, RNN, LSTM, 混合R-LSTM, 改进模糊分类器	血糖水平数据	使用两个基准数据集，具体样本量未明确说明
130	2025-09-03	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	基于开发的小数据集可解释前景优化网络深度学习模型，实现滤泡性甲状腺结节的自动化诊断与管理	提出FThyNet深度学习模型，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），外部验证仅来自四个中心	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	深度学习	CNN（基于超声图像的深度学习模型）	图像（术前超声图像）	训练与内部验证队列432例（瑞金医院），外部验证队列71例（四个临床中心）
131	2025-09-02	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	本研究利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	首次比较多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，并发现多层感知机具有最佳预测效果	研究为观察性设计，可能存在未测量的混杂因素	识别哮喘和COPD严重急性发作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急性发作住院的患者	机器学习	呼吸系统疾病	电子健康记录分析	多层感知机(MLP)和四种ML模型	结构化医疗数据	5,794名患者（1,893名哮喘，3,901名COPD），其中2,682名患者用于模型分析
132	2025-09-02	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	本研究评估了一种基于深度学习的心音分析算法，用于检测与结构性心脏病相关的心脏杂音	开发了FDA批准的深度学习算法套件，在超过15,000条心音记录上训练，能够区分收缩期和舒张期杂音	NA	通过机器学习改进心脏听诊，提高结构性心脏病的检测准确性	心脏杂音和结构性心脏病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	深度学习算法	音频（心音记录）	615名独特受试者的2375条心音记录
133	2025-08-31	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晶设计中的应用，并比较了晶体结构预测作为替代方法	整合并评估了机器学习、深度学习及网络推荐系统在药物共晶设计中的最新进展，同时探讨了晶体结构预测的替代方案	NA	评估计算共晶设计领域的最新技术进展，特别是机器学习相关方法的应用	药物共晶体及其理化性质	药物发现	NA	机器学习、深度学习、网络推荐系统、晶体结构预测	NA	晶体结构数据	NA
134	2025-08-31	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整合频率模块以提升图像重建质量	首次在深度学习中引入频率保真度概念，设计三个频率模块（频率变换、频率跳跃连接、频率对齐）及频率损失函数，解决现有方法忽视频率分布导致的偏差问题	NA	提升光学相干断层扫描图像的超分辨率重建能力，改善形态结构解析精度	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）	条件生成对抗网络（cGAN）	图像	大规模冠状动脉OCT数据集（具体数量未注明），另包含鱼类角膜和大鼠视网膜图像验证
135	2025-08-31	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	介绍REVEALS，一个用于通过多摄像头采集啮齿类动物行为数据的开源图形用户界面软件	开发了用户友好、开源的多摄像头控制GUI，支持同步录制并简化数据采集流程，兼容深度学习分析流程	NA	提供有效、经济且易用的多摄像头行为数据采集方法，以支持大脑功能与疾病研究	啮齿类动物（小鼠）的行为数据	行为分析	神经疾病	多摄像头视频采集，DeepLabCut姿态估计	深度学习算法（如DeepLabCut）	视频	NA
136	2025-08-30	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	本文探讨了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验证	首次利用密集纵向采样数据评估同一个体在不同时间点的脑年龄预测稳定性，并验证数据采集参数（如场强）对预测结果的影响	样本量较小（仅4名个体），年龄范围有限可能导致成熟效应未被观察到，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可靠性及其在临床场景中的应用潜力	人类脑部MRI数据，包括4名个体的密集采样数据和两个横断面验证数据集	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI），T1加权成像	深度学习模型（预训练）	图像	4名个体的密集纵向数据 + 两个横断面数据集（未明确数量）
137	2025-08-30	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	开发了一种基于光子计数CT的成像流程，用于全面评估不同APOE基因型小鼠模型的心脏结构和功能	结合光子计数CT、光谱分解和深度学习分割技术，实现了对小鼠心脏表型的综合评估，并揭示了基因型、饮食和性别对心脏参数的交互影响	研究局限于小鼠模型，结果向人类转化需进一步验证	评估APOE基因型对心血管表型的影响并开发先进成像方法	123只不同APOE基因型（APOE2、APOE3、APOE4、APOE敲除）、性别、人类NOS2因子和饮食条件的小鼠	医学影像	心血管疾病	光子计数CT（PCCT）、光谱迭代重建、光谱分解、深度学习分割	深度学习	CT影像	123只小鼠
138	2025-08-29	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	提出基于几何深度学习的GEFMAP方法，利用单细胞转录组数据推断细胞代谢状态	首次将几何深度学习应用于代谢网络图结构，从单细胞转录组数据预测全局代谢通量和代谢途径	NA	解决单细胞代谢组学测量技术滞后问题，通过计算模型预测细胞代谢状态	单细胞转录组数据	计算生物学	NA	scRNAseq, 几何深度学习	几何深度学习模型	基因表达数据	NA
139	2025-08-29	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，用于处理模拟异构数据的低剂量PET图像去噪	首次将联邦迁移学习应用于低剂量PET去噪，解决了不同机构间数据分布差异大的问题	基于模拟数据的研究，尚未在真实临床数据上验证	开发一种能够利用异构低剂量PET数据进行去噪的隐私保护方法	低剂量PET图像数据	医学图像处理	NA	深度学习，联邦学习，迁移学习	深度学习模型	医学图像	模拟多机构数据
140	2025-08-11	Automated In Vivo High-Resolution Imaging to Detect Human Papillomavirus-Associated Anal Precancer in Persons Living With HIV 2023-02-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2 DOI:10.14309/ctg.0000000000000558 PMID:36729506	研究论文	本文探讨了使用高分辨率显微内窥镜(HRME)结合机器学习算法自动诊断肛门癌前病变的潜力	开发了一种新型的多任务深度学习网络(MTN)，用于实时分析HRME图像，自动诊断肛门上皮内瘤变2级及以上(AIN 2+)	研究样本量较小(77名HIV感染者)，且特异性相对较低(0.60)	改进肛门癌筛查程序，提高AIN 2+检测的效率和准确性	HIV感染者的肛门鳞状上皮细胞	数字病理	肛门癌	高分辨率显微内窥镜(HRME)，荧光显微镜	多任务深度学习网络(MTN)	图像	77名HIV感染者