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
2041	2025-02-25	CEUS in prediction of early recurrence of hepatocellular carcinoma after curative resection and to stratify the risk of early recurrence: a retrospective observational study 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04252-5 PMID:38557770	研究论文	本研究探讨了术前对比增强超声（CEUS）在预测肝细胞癌（HCC）根治性切除术后早期复发（ER）中的作用，并分层了ER的风险	首次使用CEUS结合DL放射组学复发评分来预测HCC的早期复发，并基于预测因子数量对患者进行风险分层	研究为回顾性观察研究，可能存在选择偏差	预测肝细胞癌根治性切除术后的早期复发并分层风险	556名在2011年1月至2018年12月期间接受根治性切除术的HCC患者	数字病理	肝细胞癌	对比增强超声（CEUS）	深度学习（DL）	图像	556名HCC患者	NA	NA	NA	NA
2042	2025-02-25	Deep learning-based image reconstruction for the multi-arterial phase images: improvement of the image quality to assess the small hypervascular hepatic tumor on gadoxetic acid-enhanced liver MRI 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04236-5 PMID:38512517	研究论文	本文评估了基于深度学习的图像重建技术在多动脉期磁共振成像（MA-MRI）中对小血管性肝肿瘤图像质量的提升效果	首次将深度学习技术应用于多动脉期磁共振成像的图像重建，显著提高了图像质量	研究样本量较小，且为回顾性研究，可能影响结果的普遍性	评估深度学习图像重建技术在多动脉期磁共振成像中的应用效果	55名患有小血管性肝肿瘤的成年患者	计算机视觉	肝肿瘤	深度学习图像重建	深度学习模型	图像	55名成年患者	NA	NA	NA	NA
2043	2025-10-07	Noninvasive diagnosis of liver cirrhosis: qualitative and quantitative imaging biomarkers 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04225-8 PMID:38372765	综述	总结用于无创诊断肝硬化的定性和定量影像学生物标志物，以及评估肝功能与预后的方法	系统整合传统影像特征与新兴的影像组学和深度学习技术，提出多模态生物标志物联合诊断策略	部分定量影像技术（如MR弹性成像）临床应用受限，新兴技术尚未完全进入临床实践	探索无创诊断肝硬化的影像学生物标志物及其临床应用价值	慢性肝病患者及肝硬化患者	数字病理	肝硬化	超声、CT、MRI、弹性成像技术、影像组学	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	诊断敏感性、诊断准确性	NA
2044	2025-02-25	Detection of urinary tract stones on submillisievert abdominopelvic CT imaging with deep-learning image reconstruction algorithm (DLIR) 2024-06, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04223-w PMID:38470506	研究论文	本研究评估了使用深度学习图像重建算法（DLIR）在亚毫西弗腹部盆腔CT成像中检测尿路结石的诊断性能和图像质量	首次在亚毫西弗腹部盆腔CT成像中应用深度学习图像重建算法（DLIR），并评估其在尿路结石检测中的诊断性能和图像质量	样本量较小，仅57名患者参与研究	评估亚毫西弗腹部盆腔CT成像在尿路结石检测中的诊断性能和图像质量	57名疑似尿路结石患者	数字病理	尿路结石	CT成像	深度学习图像重建算法（DLIR）	图像	57名患者，共检测到266颗结石	NA	NA	NA	NA
2045	2025-10-07	A DEEP LEARNING FRAMEWORK TO CHARACTERIZE NOISY LABELS IN EPILEPTOGENIC ZONE LOCALIZATION USING FUNCTIONAL CONNECTIVITY 2024-May, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging DOI:10.1109/isbi56570.2024.10635583 PMID:39464200	研究论文	开发了一个深度学习框架来表征癫痫灶定位中噪声标签的特性	提出了一个数学框架来表征噪声标签，并采用多任务深度学习同时识别噪声标签概率和每个ROI的定位预测	临床数据集中可靠的癫痫灶标签稀缺，且术后切除区域通常大于实际癫痫灶组织	改善药物难治性局灶性癫痫患者中癫痫灶的定位准确性	药物难治性局灶性癫痫患者	医学影像分析	癫痫	静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)	深度学习	功能磁共振成像数据	模拟数据集(来自人类连接组计划)和临床癫痫数据集	NA	多任务深度学习框架	定位性能	NA
2046	2025-10-07	High Resolution Multi-delay Arterial Spin Labeling with Transformer based Denoising for Pediatric Perfusion MRI 2024-Mar-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.03.04.24303727 PMID:38496517	研究论文	提出一种基于Transformer的高分辨率多延迟动脉自旋标记去噪方法，用于儿科灌注MRI成像	首次将Transformer深度学习模型应用于多延迟动脉自旋标记图像去噪，并采用k-space加权图像平均去噪图像作为训练参考	研究样本仅限于21名8-17岁正常发育儿童，未包含异常发育群体	开发有效的多延迟动脉自旋标记图像去噪方法，提高儿科灌注MRI的成像质量	儿科脑灌注成像，重点关注脑血流量和动脉通过时间的测量	医学影像处理	儿科神经发育疾病	多延迟动脉自旋标记，k-space加权图像平均	Transformer	MRI灌注图像	21名8-17岁正常发育儿童	NA	Transformer	信噪比，偏差，重测重复性	NA
2047	2025-10-07	Deep learning performance on MRI prostate gland segmentation: evaluation of two commercially available algorithms compared with an expert radiologist 2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015002 PMID:38404754	研究论文	评估两种商业深度学习算法与放射科专家在前列腺MRI腺体分割任务中的性能对比	在真实临床多中心环境中验证商业AI算法性能，未进行内部训练直接测试	样本量相对有限（123例患者），仅评估两种商业算法	验证商业AI算法在前列腺MRI分割中的临床实用性	前列腺腺体	医学影像分析	前列腺癌	MRI	深度学习算法	MRI图像	123例患者，来自7家医院，8台扫描仪（1.5T和3T）	NA	NA	Dice相似系数	NA
2048	2025-10-07	Cough2COVID-19 detection using an enhanced multi layer ensemble deep learning framework and CoughFeatureRanker 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76639-9 PMID:39448760	研究论文	提出基于咳嗽音频信号的COVID-19检测框架Cough2COVID-19，采用多层集成深度学习方法和特征选择算法	开发了多层集成深度学习框架和CoughFeatureRanker特征选择算法，首次实现从15个咳嗽音频特征中自动选择最具判别性的特征用于COVID-19检测	NA	开发低成本、非侵入式且易于获取的COVID-19检测方法	咳嗽音频信号	机器学习	COVID-19	音频信号分析	集成深度学习	音频	NA	NA	多层集成深度学习框架	特异性, 灵敏度, 准确率, AUC	NA
2049	2025-10-07	Deep learning improves physician accuracy in the comprehensive detection of abnormalities on chest X-rays 2024-10-24, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76608-2 PMID:39448764	研究论文	开发了一种FDA批准的AI系统，通过深度学习算法辅助医生全面检测和定位胸部X光片异常	FDA批准的AI系统能显著提高医生检测胸部X光片异常的准确性，特别是使非放射科医生达到放射科医生的诊断水平	NA	评估AI系统在辅助医生检测胸部X光片异常方面的效果	胸部X光片异常检测	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	深度学习算法	医学影像	大型数据集和公开可用数据	NA	NA	AUC	NA
2050	2025-10-07	Generating multi-pathological and multi-modal images and labels for brain MRI 2024-Oct, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2024.103278 PMID:39059240	研究论文	提出一种两阶段生成模型，能够生成脑部MRI的多病理多模态图像及对应的语义标签图	首次结合潜在扩散模型和VAE-GAN生成配对的2D/3D语义标签图和多模态图像，支持多种分割任务	未明确说明生成图像的质量评估标准和计算资源需求	开发能够生成配对图像和分割标签的生成模型，用于下游监督分割任务	脑部MRI图像及其语义分割标签	医学影像分析	脑部疾病	MRI	潜在扩散模型, VAE-GAN	2D/3D医学图像, 分割标签	NA	NA	潜在扩散模型, VAE-GAN	分割性能	NA
2051	2025-10-07	Automated vessel-specific coronary artery calcification quantification with deep learning in a large multi-centre registry 2024-Jun-28, European heart journal. Cardiovascular Imaging DOI:10.1093/ehjci/jeae045 PMID:38376471	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化血管特异性冠状动脉钙化量化方法，并在大型多中心注册研究中验证了其准确性和预后价值	首次在大型多中心注册研究中验证深度学习模型在门控CT和非门控衰减校正CT上自动量化血管特异性冠状动脉钙化的能力	研究仅基于观察性数据，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习模型在自动量化血管特异性冠状动脉钙化方面的准确性和预后意义	冠状动脉及其主要分支（左主干/左前降支、左回旋支、右冠状动脉）	数字病理	心血管疾病	心电图门控计算机断层扫描、衰减校正计算机断层扫描	深度学习	CT图像	训练集3000例门控CT，测试集2094例门控CT和5969例非门控AC CT	NA	NA	Cohen's Kappa系数, 风险比, 置信区间	NA
2052	2025-10-07	Quantifying the spatial patterns of retinal ganglion cell loss and progression in optic neuropathy by applying a deep learning variational autoencoder approach to optical coherence tomography 2024, Frontiers in ophthalmology DOI:10.3389/fopht.2024.1497848 PMID:39963427	研究论文	本研究提出一种增强型变分自编码器方法，用于量化视网膜神经节细胞损失的空间模式并追踪其在视神经病变中的进展	开发了包含编码器、显示解码器和增强解码器的bVAE架构，能够分解GCL厚度图为显示潜变量和增强潜变量，首次实现对视神经损伤空间模式的动态追踪和病因分类	仅使用光学相干断层扫描数据，未来需要整合其他影像模态提升诊断能力	开发深度学习模型以可视化和量化视神经病变中视网膜神经节细胞变薄的空间模式	822名受试者的10,701个OCT黄斑扫描数据	计算机视觉	视神经病变	光学相干断层扫描	变分自编码器,XGBoost	医学影像	10,701个OCT扫描来自822名受试者	NA	增强型变分自编码器	RMSE,SSIM,AUC	NA
2053	2025-10-07	Adaptive spatial-channel feature fusion and self-calibrated convolution for early maize seedlings counting in UAV images 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1496801 PMID:39980762	研究论文	提出基于DINO的RC-Dino深度学习方法，通过自适应空间特征融合和自校准卷积提升无人机图像中早期玉米幼苗计数精度	提出新型自校准卷积层RSCconv和自适应空间特征融合模块ASCFF，增强特征表示能力和判别能力	未明确说明方法在其他作物或复杂环境下的泛化能力	提高无人机图像中早期玉米幼苗计数的准确性和鲁棒性	早期玉米幼苗	计算机视觉	NA	无人机成像技术	基于DINO的目标检测模型	无人机图像	1,233张标注图像，包含83,404个个体标注	PyTorch（基于DINO实现推断）	DINO, Faster R-CNN, RetinaNet, YOLOX, Deformable DETR	平均精度(AP), 召回率(Recall), 决定系数(R²)	NA
2054	2025-10-07	Efficient and accurate identification of maize rust disease using deep learning model 2024, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2024.1490026 PMID:39980760	研究论文	开发了一种基于深度学习的玉米锈病识别模型，能够高效准确地区分普通玉米锈病和南方玉米锈病	在YOLOv8s主干网络中集成SimAM模块和BiFPN进行尺度融合，并使用DWConv实现简化检测	NA	实现玉米锈病的准确识别和分类，支持田间大规模锈病爆发的有效检测和管理	玉米锈病图像	计算机视觉	植物病害	深度学习	CNN	图像	NA	NA	YOLOv8s, SimAM, BiFPN, DWConv	准确率, 平均准确率, 召回率, F1值, 帧率	移动手机部署
2055	2025-10-07	Augmenting cybersecurity through attention based stacked autoencoder with optimization algorithm for detection and mitigation of attacks on IoT assisted networks 2024-Dec-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81162-y PMID:39730515	研究论文	提出一种基于注意力机制堆叠自编码器和鹈鹕优化算法的网络安全方法，用于物联网辅助网络中的攻击检测与缓解	结合注意力机制堆叠自编码器和鹈鹕优化算法进行攻击检测，并采用灰雁优化算法进行特征选择	NA	识别和缓解物联网辅助网络中的网络安全攻击行为	物联网网络中的网络安全攻击	机器学习	NA	深度学习	自编码器	网络数据	NA	NA	注意力机制堆叠自编码器	准确率	NA
2056	2025-10-07	A Novel Deep Learning-based Artificial Intelligence System for Interpreting Urolithiasis in Computed Tomography 2024-Dec, European urology focus IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.euf.2024.07.003 PMID:38997836	研究论文	开发基于深度学习的人工智能系统，用于在CT图像中检测尿路结石并实时计算结石参数	首个使用YOLOv4架构实现尿路结石实时检测和参数计算的AI系统，显著提升诊断速度	训练数据未包含输尿管膀胱连接处结石，不规则结石检测存在遗漏	开发用于尿路结石CT图像分析的AI诊断系统	接受结石手术患者的CT图像	计算机视觉	尿路结石	CT成像	CNN	医学图像	39,433张CT图像（训练集），5,736张验证图像，100例外部验证患者	YOLOv4	YOLOv4	准确率	NVIDIA RTX 4900 GPU
2057	2025-10-07	Intelligent ultrafast total-body PET for sedation-free pediatric [18F]FDG imaging 2024-Jul, European journal of nuclear medicine and molecular imaging IF:8.6Q1 DOI:10.1007/s00259-024-06649-2 PMID:38383744	研究论文	开发基于深度学习的全身PET图像增强技术，实现无镇静儿科快速成像	首次将可变形3D U-Net应用于全身PET快速成像质量增强，显著缩短儿科患者扫描时间	样本量相对有限（245名成人训练，16名儿童测试，5名儿童前瞻性验证）	开发无需镇静的儿科PET快速成像技术	儿科患者全身PET成像	医学影像分析	儿科疾病	全身PET成像，[18F]FDG示踪剂	深度学习	3D医学影像	245名成人训练，16名儿童回顾性测试，5名儿童前瞻性验证	NA	可变形3D U-Net	PSNR, SSIM, SUVmean误差, SUVmax误差	NA
2058	2025-10-07	Inference of Developmental Hierarchy and Functional States of Exhausted T Cells from Epigenetic Profiles with Deep Learning 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00261 PMID:38545680	研究论文	本研究开发了基于深度学习的DeepEpiTEX计算框架，通过表观遗传数据推断TME中耗竭T细胞的发育层次和功能状态	首次提出基于深度神经网络从表观遗传数据推断耗竭T细胞发育层次和功能状态的计算框架	NA	开发计算工具以准确评估肿瘤微环境中T细胞耗竭的异质性	耗竭T细胞	机器学习	癌症	DNA甲基化测序, microRNA表达分析, 长链非编码RNA表达分析	深度神经网络	表观遗传数据	TCGA泛癌队列中的30种实体癌类型	NA	NA	生存分析	NA
2059	2025-10-07	Structure-Based Protein Assembly Simulations Including Various Binding Sites and Conformations 2024-04-22, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c00212 PMID:38602938	研究论文	本文介绍了一种快速计算结构模型GoCa，用于模拟大型多蛋白复合物的组装过程	该模型区分亚基内和亚基间相互作用，允许包含耦合折叠和结合，自动处理相同亚基的排列，并支持定义多个最小能量结构	模型基于已知的天然结构，可能无法完全捕捉未知结构的组装过程	研究多蛋白复合物的组装过程	多蛋白复合物	计算生物学	NA	结构模拟	结构基础模型	蛋白质结构数据	多个多蛋白复合物	NA	GoCa	NA	NA
2060	2025-02-21	Deep learning enhanced transmembranous electromyography in the diagnosis of sleep apnea 2024-Dec-31, BMC neuroscience IF:2.4Q3 DOI:10.1186/s12868-024-00913-9 PMID:39741274	研究论文	本文探讨了使用深度学习增强的跨膜肌电图（tmEMG）在睡眠呼吸暂停诊断中的应用	本文创新性地使用带有注意力机制的深度学习模型（transformer）来建模tmEMG数据，以区分来自对照组、神经源性患者和睡眠呼吸暂停患者的肌电信号	研究数据集相对较小，可能影响模型的泛化能力	研究目的是通过深度学习技术提高睡眠呼吸暂停的诊断准确性	研究对象包括健康对照组、中度至重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者和肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者	机器学习	睡眠呼吸暂停	跨膜肌电图（tmEMG）	transformer	肌电信号	177例经口肌电图记录，包括6名健康对照、5名中度至重度OSA患者和5名ALS患者	NA	NA	NA	NA