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	2025-10-06	Automatically Detecting Pancreatic Cysts in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease on MRI Using Deep Learning 2024-07-16, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10070087 PMID:39058059	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动检测方法，用于在ADPKD患者的腹部MRI中识别胰腺囊肿	首次将nnU-Net架构应用于ADPKD患者胰腺囊肿的自动检测，并比较了不同配置和损失函数的模型性能	模型敏感性较低（内部/外部验证分别为20%/24%），标注一致性较差（训练数据标注一致性仅52%）	开发自动化工具辅助放射科医生检测ADPKD患者的胰腺囊肿	146名患有胰腺囊肿的ADPKD患者	数字病理	常染色体显性多囊肾病	MRI	深度学习	医学影像	254次扫描（146名训练患者），103名测试患者（40内部+40外部+23重测）	nnU-Net	nnU-Net	Dice系数, 特异性, 敏感性, 重现性	NA
382	2025-10-06	Computed Tomography Effective Dose and Image Quality in Deep Learning Image Reconstruction in Intensive Care Patients Compared to Iterative Algorithms 2024-06-07, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10060069 PMID:38921946	研究论文	比较深度学习图像重建算法与传统迭代算法在重症监护患者CT扫描中的有效剂量和图像质量	首次在重症监护患者中系统比较深度学习图像重建算法与多种传统迭代重建算法的辐射剂量和图像质量表现	单中心研究，样本量相对有限（83例患者），未包含所有类型的CT重建算法	评估深度学习图像重建算法在降低CT有效剂量和改善图像质量方面的效果	重症监护病房患者	医学影像	重症监护	CT扫描，深度学习图像重建	CNN	CT图像	83例患者（平均年龄59±15岁，56名男性）	NA	NA	有效剂量，噪声水平，信噪比	NA
383	2025-10-06	Impact of Deep Learning Denoising Algorithm on Diffusion Tensor Imaging of the Growth Plate on Different Spatial Resolutions 2024-04-02, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography10040039 PMID:38668397	研究论文	评估深度学习去噪算法在不同空间分辨率下对生长板扩散张量成像的影响	首次在相同患者扫描中比较深度学习去噪算法在两种不同体素尺寸（空间分辨率）下的表现	样本量未明确说明，仅使用单一厂商提供的商业深度学习模型	评估深度学习去噪算法在不同空间分辨率DTI扫描中的效果	儿童膝关节生长板的扩散张量成像	医学影像分析	儿科骨骼发育	扩散张量成像（DTI），脂肪抑制单次激发自旋回波平面序列	深度学习去噪模型	医学影像数据	NA	NA	NA	Wilcoxon符号秩检验，Bland-Altman图，束数量，束体积，束长度，分数各向异性（FA）	GE Signa Premier 3T MRI设备
384	2025-10-06	A 3D convolutional neural network to classify subjects as Alzheimer's disease, frontotemporal dementia or healthy controls using brain 18F-FDG PET 2024-03, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120530 PMID:38311126	研究论文	本研究开发并验证了一种基于脑部18F-FDG PET图像的3D卷积神经网络，用于区分阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和认知正常受试者	这是首个基于[18F]-FDG PET扫描使用深度学习模型区分AD和FTD，并以极高准确度识别认知正常受试者的研究	研究数据来源于特定数据库，需要进一步验证在其他中心数据上的泛化能力	开发用于神经退行性疾病分类的深度学习模型	阿尔茨海默病、额颞叶痴呆和认知正常受试者	医学影像分析	神经退行性疾病	18F-FDG PET脑部成像	CNN	3D医学影像	591个受试者（199 AD, 192 FTD, 200 CN）	NA	3D VGG16-like	准确率, ROC曲线下面积, kappa系数	NA
385	2025-10-06	Network response of brain microvasculature to neuronal stimulation 2024-02-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120512 PMID:38199427	研究论文	本研究通过三维双光子荧光显微镜和深度学习技术，揭示了大脑微血管网络对神经元激活的差异化血流动力学响应	首次在500×500×500 μm皮层体积内系统绘制脑血管网络对邻近神经元激活的反应图谱，并基于深度学习实现微血管网络的自动分割和分层分析	研究局限于特定皮层区域，采样范围相对有限，可能无法完全代表全脑的神经血管耦合特性	理解神经血管耦合在微血管网络层面的工作机制	小鼠皮层微血管网络和锥体神经元	数字病理学	NA	双光子荧光显微镜，光遗传学激活，功能磁共振成像	深度学习	三维显微镜图像	约30个高分辨率3纳升fMRI体素对应的皮层体积	NA	NA	NA	NA
386	2025-10-06	Spatial-temporal convolutional attention for discovering and characterizing functional brain networks in task fMRI 2024-02-15, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120519 PMID:38280690	研究论文	提出一种基于空间-时间卷积注意力的深度学习模型，用于发现和表征任务fMRI中的动态功能脑网络	首次将空间注意力机制与卷积自编码器结合，以自监督方式建模功能脑网络的动态特性	仅在HCP任务运动行为数据集上验证，未在其他任务或数据集上测试泛化能力	开发能够准确表征动态功能脑网络的新方法	人类大脑功能网络	医学影像分析	NA	功能磁共振成像(fMRI)	卷积自编码器,注意力机制	功能磁共振影像数据	HCP任务运动行为数据集	NA	空间-时间卷积注意力(STCA)	空间相似度	NA
387	2025-10-06	Self-supervised multimodal learning for group inferences from MRI data: Discovering disorder-relevant brain regions and multimodal links 2024-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120485 PMID:38110045	研究论文	提出一种自监督多模态学习框架，从多模态神经影像数据中提取表征以增强群体推断并发现与脑部疾病相关的脑区及多模态关联	将Deep InfoMax（DIM）自监督方法扩展到多模态神经影像数据，无需预训练标签即可识别疾病相关脑区和探索多模态链接	未明确说明样本量的具体数值和多样性限制	开发无需标签数据的自监督多模态学习框架，用于脑部疾病预测和脑区发现	多模态神经影像数据（MRI）和阿尔茨海默症表型谱系	医学影像分析	阿尔茨海默症	MRI神经影像技术	自监督学习	多模态神经影像数据	NA	Deep InfoMax（DIM）	DIM	分类性能，联合信息捕获能力，可解释性	无解码器策略节省计算资源
388	2025-10-06	Accuracy of TrUE-Net in comparison to established white matter hyperintensity segmentation methods: An independent validation study 2024-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120494 PMID:38086495	研究论文	本研究对TrUE-Net与六种已建立的白质高信号分割方法进行了独立验证比较	首次对新型深度学习模型TrUE-Net进行严格的独立验证，并在全局和区域水平评估其检测WMH负担与年龄关系的能力	使用半手动分割作为参考标准可能存在一定主观性	验证TrUE-Net在白质高信号自动分割中的准确性和可靠性	白质高信号区域	医学影像分析	老年疾病	深度学习分割	深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	TrUE-Net	假阳性率	NA
389	2025-10-06	BASE: Brain Age Standardized Evaluation 2024-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120469 PMID:38065279	研究论文	提出脑年龄标准化评估框架(BASE)，用于标准化评估基于深度学习的脑年龄预测模型	首次提出包含标准化数据集、评估协议和统计框架的脑年龄预测综合评估体系	仅针对T1加权磁共振图像数据，未涵盖其他脑影像模态	解决脑年龄预测研究中数据集、评估方法和指标不一致导致的比较困难问题	脑年龄预测模型	医学影像分析	脑部疾病	T1加权磁共振成像(T1w MRI)	深度学习神经网络	磁共振图像	包含多中心、新未见站点、重测和纵向数据的标准化T1w MRI数据集	NA	NA	准确性、鲁棒性、可重复性、一致性	NA
390	2025-10-06	Electrophysiological brain imaging based on simulation-driven deep learning in the context of epilepsy 2024-01, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.120490 PMID:38103624	研究论文	提出一种基于仿真驱动深度学习的电生理源成像方法，用于癫痫背景下的脑源定位和电活动重建	结合仿真驱动深度学习，采用患者特异性头模型和神经质量模型生成训练数据，创新性地融合时序卷积网络和多尺度策略捕获空间特征，并利用LSTM提取时序依赖关系	仅在3名耐药性部分性癫痫患者的真实数据上验证，样本量有限	解决癫痫背景下脑电信号源成像的逆问题，精确定位癫痫脑区并重建其电活动	癫痫患者的脑电信号和脑源活动	医学影像分析	癫痫	高分辨率256通道头皮脑电图	TCN, LSTM	脑电信号	3名耐药性部分性癫痫患者的真实脑电数据，以及多种场景的仿真数据	NA	时序卷积网络，长短期记忆网络	偶极子定位误差，归一化汉明距离	NA
391	2025-10-06	CT reconstruction using diffusion posterior sampling conditioned on a nonlinear measurement model 2024-Jul, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.4.043504 PMID:39220597	研究论文	提出一种结合非线性测量模型的扩散后验采样方法用于CT重建	首次在扩散后验采样中集成非线性CT物理模型，突破了现有方法依赖线性近似的限制	仅通过模拟研究进行验证，尚未在真实临床数据上测试	开发能够处理非线性CT物理模型的高质量图像重建方法	CT图像重建	医学影像重建	NA	扩散模型，贝叶斯推理	扩散模型	CT投影数据，图像	NA	NA	无条件扩散模型	图像质量评估	NA
392	2025-10-06	Crucial rhythms and subnetworks for emotion processing extracted by an interpretable deep learning framework from EEG networks 2024-12-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae477 PMID:39707986	研究论文	提出一种结合注意力机制和领域对抗策略的深度学习框架，从EEG脑网络中提取可解释特征用于情绪识别	首次将注意力机制与领域对抗策略结合，从脑网络中提取判别性和可解释性特征，并揭示情绪处理的关键节律和子网络结构	方法仅在特定EEG数据集上验证，需要进一步在不同人群和实验条件下测试	开发可解释的深度学习方法来识别情绪状态并揭示情绪处理的神经机制	EEG脑网络和情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)	深度学习,注意力机制,领域对抗网络	EEG脑网络数据	SEED数据集和实验室记录的EEG数据	NA	注意力机制,领域对抗模块	分类准确率	NA
393	2025-10-06	A systematic review of deep learning-based denoising for low-dose computed tomography from a perceptual quality perspective 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00419-7 PMID:39465112	系统综述	从感知质量角度系统综述深度学习在低剂量CT去噪中的应用	专注于从感知质量角度分析LDCT去噪方法，强调平衡感知质量与诊断质量的重要性	当前基准测试存在显著局限性，感知质量评估具有主观性	改善低剂量CT图像的感知质量，生成临床实践中偏好的诊断质量图像	低剂量CT图像	计算机视觉	NA	低剂量计算机断层扫描(LDCT)	GAN	医学图像	NA	NA	NA	PSNR, SSIM	NA
394	2025-10-06	Predicting peritumoral glioblastoma infiltration and subsequent recurrence using deep-learning-based analysis of multi-parametric magnetic resonance imaging 2024-Sep, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.5.054001 PMID:39220048	研究论文	开发基于深度学习的多参数磁共振成像分析方法，用于预测胶质母细胞瘤的瘤周浸润和后续复发	结合专家知识和训练数据增强自动生成训练样本，无需专家绘制感兴趣区域即可预测肿瘤浸润	需要多机构数据验证，模型性能在不同机构间存在差异	预测胶质母细胞瘤的瘤周浸润范围和后续复发模式	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	多参数磁共振成像	深度学习	医学影像	229名患者来自多机构联盟	NA	NA	体素水平比值比	NA
395	2025-10-06	REVEALS: an open-source multi-camera GUI for rodent behavior acquisition 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae421 PMID:39420472	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	提供了首个用户友好、经济实惠且可访问的多摄像头啮齿类动物行为采集解决方案	NA	开发用于啮齿类动物行为数据采集的多摄像头软件工具	啮齿类动物行为	计算机视觉	NA	多摄像头视频采集	NA	视频	NA	DeepLabCut, MoSeq	NA	稳定性, 可靠性, 准确性	USB3摄像头
396	2025-10-06	Individual cognitive traits can be predicted from task-based dynamic functional connectivity with a deep convolutional-recurrent model 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae412 PMID:39445422	研究论文	本研究使用深度学习模型从任务态动态功能连接中预测个体认知特质	结合多尺度卷积和长短时记忆层构建深度模型，首次证明任务态动态功能连接比静息态具有更高预测能力	无法确定特定皮层网络在智力预测中的显著相关性，模型解释性有限	从神经影像数据预测个体认知能力和人类特质	874名人类连接组计划受试者的神经影像和行为数据	机器学习	NA	功能磁共振成像	CNN, LSTM	神经影像数据	874名受试者	NA	多尺度卷积神经网络, 长短时记忆网络	方差解释率	NA
397	2025-10-06	Investigating the role of auditory cues in modulating motor timing: insights from EEG and deep learning 2024-10-03, Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) DOI:10.1093/cercor/bhae427 PMID:39475113	研究论文	本研究通过脑电图和深度学习探究听觉线索在调节运动计时中的作用	首次结合深度学习方法对单试次脑电图数据进行分类，揭示听觉线索在运动计时中的关键作用	在移除听觉成分后，不同阶段的区分变得不确定，难以在无听觉刺激时分离运动激活	探究基于动作计时的神经机制，特别是听觉线索如何调节运动计时行为	12名健康参与者	机器学习	NA	脑电图	深度学习	脑电图信号	12名健康参与者	NA	NA	分类准确率, 平均异步准确率	NA
398	2025-10-06	Long axial-range double-helix point spread functions for 3D volumetric super-resolution imaging 2024-Aug-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.31.605907 PMID:39131321	研究论文	本文提出使用长轴向范围双螺旋点扩散函数实现哺乳动物细胞的三维超分辨率成像，无需图像拼接	开发长轴向范围双螺旋点扩散函数，结合深度学习算法实现稠密发射体定位，简化三维超分辨率成像流程	未明确说明该方法在其他细胞类型或组织样本中的适用性	开发简化三维超分辨率成像的实验和分析流程	荧光珠和U-2 OS细胞中的核纤层蛋白lamin B1	计算显微成像	NA	单分子定位显微镜(SMLM)、DNA-PAINT成像	深度学习	荧光显微图像	荧光珠和U-2 OS细胞	NA	NA	定位精度、分辨率、成像速度	NA
399	2025-10-06	RNA language models predict mutations that improve RNA function 2024-12-05, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-54812-y PMID:39638800	研究论文	本文开发了GARNET数据库和基于GPT的RNA生成模型，用于预测能提高RNA功能的突变	创建了首个将RNA序列与生物表型（最适生长温度）关联的数据库，并开发了序列和结构感知的RNA生成模型	RNA结构预测仍受限于高质量参考数据的缺乏	理解RNA序列、结构和功能之间的联系，预测能提高RNA热稳定性的突变	结构化RNA，特别是核糖体RNA	自然语言处理	NA	RNA测序，深度学习	GPT	RNA序列数据，结构数据	基于基因组分类数据库（GTDB）参考生物的RNA序列	NA	GPT-like模型	NA	NA
400	2025-10-06	Artificial intelligence-assisted grading for tear trough deformity 2024-10, Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS DOI:10.1016/j.bjps.2024.07.048 PMID:39151284	研究论文	本研究开发了一种基于智能手机摄影和人工智能深度学习技术的泪沟畸形数字图像分级模型	首次证明可通过智能手机内置摄像头结合AI深度学习程序对泪沟畸形进行分类	训练模型敏感度56%、测试模型敏感度49.3%相对较低，样本量有限(504患者983张照片)	建立可靠精确的泪沟畸形数字图像分级模型，辅助外科医生临床决策	泪沟畸形患者的面部照片	计算机视觉	面部整形	智能手机摄影，深度学习	深度学习	图像	504名患者，983张照片	MAIA™医疗AI助手软件	NA	敏感度, 特异度, F1分数, AUROC, 混淆矩阵, 热力图	NA