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	2025-06-18	Vision Transformer-based Decision Support for Neurosurgical Intervention in Acute Traumatic Brain Injury: Automated Surgical Intervention Support Tool 2024-03, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.230088 PMID:38197796	research paper	开发了一种基于Vision Transformer的自动分诊工具ASIST-TBI，用于预测创伤性脑损伤患者是否需要神经外科手术干预	首次将Vision Transformer应用于创伤性脑损伤的神经外科手术干预预测，并展示了高准确度	研究数据来自单一创伤中心，可能影响模型的泛化能力	开发自动预测创伤性脑损伤患者是否需要神经外科手术干预的工具	创伤性脑损伤患者	digital pathology	traumatic brain injury	head CT scans	Vision Transformer	image	2806名患者用于训练验证，612名患者用于独立测试
122	2025-06-18	NnU-Net versus mesh growing algorithm as a tool for the robust and timely segmentation of neurosurgical 3D images in contrast-enhanced T1 MRI scans 2024-02-20, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05973-8 PMID:38376564	研究论文	本研究评估了nnU-Net在对比增强T1（T1CE）图像中分割大脑、皮肤、肿瘤和脑室的性能，并与已建立的网格生长算法（MGA）进行了对比	nnU-Net在分割任务中显著优于MGA，且速度更快，减少了对手动调整和迭代的需求	训练集规模较小，可能影响模型的泛化能力	评估nnU-Net在神经外科3D图像分割中的性能和效率	对比增强T1（T1CE）脑部扫描图像中的大脑、皮肤、肿瘤和脑室	数字病理	脑部疾病	对比增强T1 MRI扫描	nnU-Net	3D图像	67例用于训练，32例用于测试
123	2025-06-18	Applied deep learning in neurosurgery: identifying cerebrospinal fluid (CSF) shunt systems in hydrocephalus patients 2024-02-07, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-05940-3 PMID:38321344	研究论文	本研究评估了AI辅助脑脊液分流阀检测系统在神经外科中的可行性	开发了一个基于深度学习的系统，能够快速准确地自动识别不同型号的脑脊液分流阀	研究仅使用了2070张图像，样本量相对较小	评估AI辅助分流阀检测系统在临床中的可行性	脑积水患者的脑脊液分流系统	数字病理	脑积水	X射线和CT扫描	CNN	图像	2070张来自颅骨X射线或CT扫描的图像，涵盖10种不同的分流阀类型
124	2025-06-18	PPML-Omics: A privacy-preserving federated machine learning method protects patients' privacy in omic data 2024-02-02, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adh8601 PMID:38295178	研究论文	提出了一种保护患者隐私的联邦机器学习方法PPML-Omics，用于组学数据分析	设计了去中心化的差分隐私联邦学习算法，首次提供了数学上可证明的隐私保护能力	NA	解决组学数据分析中的患者隐私泄露问题	组学数据	机器学习	NA	三种测序技术	深度学习模型	组学数据	NA
125	2025-06-18	Body Composition, Coronary Microvascular Dysfunction, and Future Risk of Cardiovascular Events Including Heart Failure 2024-02, JACC. Cardiovascular imaging DOI:10.1016/j.jcmg.2023.07.014 PMID:37768241	研究论文	本研究使用深度学习模型分析身体成分，探讨冠状动脉微血管功能障碍（CMD）与骨骼肌（SM）、皮下脂肪组织（SAT）和内脏脂肪组织（VAT）的关系及其对不良心血管事件的影响	首次揭示了骨骼肌减少而非脂肪组织增加与冠状动脉微血管功能障碍及未来不良心血管事件（尤其是心力衰竭）的独立关联	研究样本主要为女性（71%），可能限制结果在男性人群中的普适性	探究身体成分与冠状动脉微血管功能障碍的关系及其对心血管预后的影响	400例接受冠状动脉疾病评估的患者	数字病理学	心血管疾病	心脏应激正电子发射断层扫描（PET）、腹部计算机断层扫描（CT）	深度学习模型	医学影像数据	400例患者（71%女性，50%非白人，50%肥胖）中位随访6年
126	2025-06-18	An automatic parathyroid recognition and segmentation model based on deep learning of near-infrared autofluorescence imaging 2024-02, Cancer medicine IF:2.9Q2 DOI:10.1002/cam4.7065 PMID:38457206	研究论文	该研究基于深度学习的近红外自发荧光成像技术，开发了一种自动识别和分割甲状旁腺的模型	利用AI模型自动识别和分割甲状旁腺，提高了识别率，并优于初级外科医生的识别能力	模型在召回率上表现一般（57.8%），可能影响其在实际应用中的全面性	建立一种新模型，帮助外科医生更好地识别和保护甲状旁腺	甲状旁腺的近红外自发荧光图像	数字病理	甲状旁腺疾病	近红外自发荧光成像（NIFI）	深度学习模型	图像	523张NIFI图像
127	2025-06-17	Abdominal Body Composition Reference Ranges and Association With Chronic Conditions in an Age- and Sex-Stratified Representative Sample of a Geographically Defined American Population 2024-04-01, The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences DOI:10.1093/gerona/glae055 PMID:38373180	research paper	该研究通过腹部CT扫描量化身体成分，并建立了与年龄和性别分层的一般人群相关的参考范围，同时探讨了这些指标与慢性疾病的关系	首次在一般人群中定义了基于CT的身体成分测量（如肥胖、肌肉减少症和骨丢失）的参考范围，并利用深度学习算法自动化分析	研究样本仅来自美国明尼苏达州南部和威斯康星州西部的27个县，可能无法完全代表其他地理或种族群体	建立基于CT的身体成分参考范围，并分析其与慢性疾病的关联	20至89岁的4,900名接受腹部CT检查的个体	digital pathology	geriatric disease	腹部CT扫描、深度学习算法	深度学习模型（未指定具体类型）	医学影像（CT图像）	4,649名具有地理代表性的个体
128	2025-06-17	Application of ChatGPT in Routine Diagnostic Pathology: Promises, Pitfalls, and Potential Future Directions 2024-Jan-01, Advances in anatomic pathology IF:5.1Q1 DOI:10.1097/PAP.0000000000000406 PMID:37501529	文献综述	本文综述了ChatGPT在常规诊断病理学中的应用现状、前景、潜在问题及未来发展方向	探讨了ChatGPT这一新兴自然语言处理技术在病理诊断领域的应用潜力及其面临的挑战	目前关于ChatGPT在病理学领域应用的研究数据仍较为有限	评估ChatGPT在诊断病理学中的应用价值	ChatGPT及其在病理诊断中的应用	数字病理学	NA	自然语言处理	大型语言模型(LLM)	文本	NA
129	2025-06-16	Silicon integrated photonic-electronic neuron for noise-resilient deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.532306 PMID:40514809	research paper	本文展示了一种光电混合乘积累加神经元（PEMAN）架构的光子段实验演示，采用硅光子芯片和高速电吸收调制器进行矩阵向量乘法	引入了一种新颖的激活函数斜率拉伸策略以减轻噪声影响，并展示了噪声感知深度学习技术的应用	实验验证仅限于特定噪声水平和计算速率下的性能评估	开发噪声鲁棒性强的深度学习架构，用于健康监测	光电混合神经元架构及其在心跳声音分类中的应用	machine learning	cardiovascular disease	silicon photonic chip, electro-absorption modulators	three-layer neural network	sound	1350 trainable parameters
130	2025-06-16	Ultra-fast and accurate force spectrum prediction and inverse design of light-driven microstructure by deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.537005 PMID:40514837	研究论文	利用深度学习预测和逆向设计光驱动微结构的光谱力和结构配置	使用深度神经网络（DNNs）替代传统计算方法，实现超快速且高精度的力谱预测和微结构逆向设计	研究仅针对由5×5方阵组成的微结构，未涉及更复杂或不同排列的结构	获得在不同频率光照射下能产生预定义力的微结构配置	由5×5方阵组成的微结构，每个位置为空或由介电球体占据	机器学习	NA	Mie散射-麦克斯韦应力张量方法	DNNs, 生成网络	模拟数据	NA
131	2025-06-16	Hyper-NLOS: hyperspectral passive non-line-of-sight imaging 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.532699 PMID:40514854	research paper	提出了一种基于高光谱融合的非视距成像技术HFN-Net，通过利用多光谱的高维特征和空间-光谱注意力机制，提升了图像的颜色保真度和结构细节	首次将高光谱特征和空间-光谱注意力机制引入非视距成像，解决了传统方法因稀疏和同质投影特征导致的图像重建不适定问题	未明确提及具体局限性，但可能受限于高光谱数据的获取和处理复杂度	提升被动非视距成像技术的性能，解决传统方法在图像重建中的不足	非视距成像技术及其在自动驾驶和搜救等领域的应用	computer vision	NA	hyperspectral imaging, deep learning	HFN-Net (hyperspectral full-color auto-encoder with spatial-spectral attention)	hyperspectral image	未明确提及具体样本数量，但开发了HS-NLOS数据集用于训练和评估
132	2025-06-16	Deep learning optimization for small object classification in lensfree holographic microscopy 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.527353 PMID:40514873	研究论文	本文探讨了在无透镜全息显微镜中应用浅层卷积神经网络进行小物体分类的性能优化	首次系统地研究了不同网络层和超参数对无透镜全息显微镜中小物体分类性能的影响，并发现激活层的选择对提高准确性最为关键	网络准确率约为83%，仍有提升空间，且研究仅针对特定类型的全息传感器	优化无透镜全息显微镜中的小物体分类性能	生物分子功能化的微米和纳米珠子	计算机视觉	NA	无透镜全息显微镜	CNN	图像	NA
133	2025-06-16	Intelligent classification of water bodies with different turbidity levels based on Gaofen-1 multispectral imagery 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.533540 PMID:40514862	研究论文	本文提出并验证了一种基于深度学习的智能浊度分类方法，用于高分辨率多光谱遥感影像中不同浊度水体的分类	提出自适应阈值水体提取方法以减少近岸水体提取误差，引入半自动语义标注方法降低人工标注成本，并采用模式滤波处理边缘噪声问题	NA	开发高效的大规模遥感水体浊度监测方法	不同浊度等级的水体	遥感图像处理	NA	深度学习	DeepLab V3+	多光谱遥感影像	NA
134	2025-06-16	Image segmentation of phase-modulated holographic data storage based on deep learning 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.536783 PMID:40514868	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的相位调制全息数据存储图像分割方法	通过基于图像特征的分割方法，显著减少了训练深度学习网络所需的原始样本对数量，降低了约54倍	未提及具体实验验证的样本规模或实际应用中的性能表现	提高相位调制全息数据存储的解码效率和准确性	相位调制全息数据存储中的衍射强度图像	计算机视觉	NA	深度学习	DL	图像	未明确提及具体样本数量
135	2025-06-16	Deep learning based measurement accuracy improvement of high dynamic range objects in fringe projection profilometry 2024-Sep-23, Optics express IF:3.2Q2 DOI:10.1364/OE.538247 PMID:40514923	research paper	本文提出了一种基于深度学习的方法，用于提高条纹投影轮廓术中高动态范围物体的测量精度	使用改进的UNet深度神经网络建立“多对一”映射关系，并采用π移位二进制条纹以获取更多饱和条纹信息，从而快速准确地解调高动态范围物体的相位	未明确提及具体局限性	解决高动态范围物体在条纹投影轮廓术中的相位解调问题，提高三维测量精度	高动态范围物体	computer vision	NA	条纹投影轮廓术(FPP)	改进的UNet	图像	NA
136	2025-06-16	Association of retinal image-based, deep learning cardiac BioAge with telomere length and cardiovascular biomarkers 2024-Jul-01, Optometry and vision science : official publication of the American Academy of Optometry IF:1.6Q3 DOI:10.1097/OPX.0000000000002158 PMID:38935034	research paper	该研究探讨了基于视网膜图像的深度学习心脏生物年龄模型与端粒长度及心血管生物标志物的关联	利用视网膜图像和深度学习模型非侵入性地预测心血管疾病风险，并验证其与端粒长度缩短的相关性	研究为横断面设计，无法确定因果关系，且样本仅来自UK Biobank数据库	验证深度学习心脏生物年龄模型与传统心血管风险标志物及端粒长度的关联	UK Biobank中具有端粒长度数据的个体	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning	DL cardiac BioAge model	retinal images	UK Biobank队列中具有端粒长度数据的个体（具体数量未明确说明）
137	2025-06-15	A Deep Learning Application of Capsule Endoscopic Gastric Structure Recognition Based on a Transformer Model 2024-Oct-01, Journal of clinical gastroenterology IF:2.8Q2 DOI:10.1097/MCG.0000000000001972 PMID:38457410	research paper	本研究开发了一种基于Transformer模型的深度学习应用，用于胶囊内窥镜胃部结构识别，以提高内窥镜图像识别的临床适用性	首次将Transformer模型应用于胶囊内窥镜胃部结构识别，并展示了与内窥镜医师相当的高诊断准确性	研究仅使用了单中心数据，可能影响模型的泛化能力	建立胶囊内窥镜胃部结构识别模型，提高深度学习在内窥镜图像识别中的临床应用	胶囊内窥镜视频中的15种上消化道结构	computer vision	gastric lesions	deep learning	Transformer	video	3343个无线胶囊内窥镜视频用于无监督预训练，2433个用于训练，118个用于验证
138	2025-06-15	MRGazer: decoding eye gaze points from functional magnetic resonance imaging in individual space 2024-Aug-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6185 PMID:38986464	research paper	提出了一种名为MRGazer的框架，用于从个体空间的功能磁共振成像(fMRI)数据中预测眼球注视点	MRGazer跳过了fMRI共配准步骤，简化了处理流程，实现了端到端的眼球注视回归	NA	开发一个高效、简单且准确的深度学习框架，用于从fMRI数据预测眼球运动	眼球运动和功能磁共振成像(fMRI)数据	machine learning	NA	fMRI	residual network	fMRI数据	NA
139	2025-06-15	Discrete Representation Learning for Multivariate Time Series 2024-Aug, Proceedings of the ... European Signal Processing Conference (EUSIPCO). EUSIPCO (Conference) DOI:10.23919/eusipco63174.2024.10715138 PMID:40510730	research paper	本文提出了一种基于高斯过程的多元时间序列离散表示学习方法	使用Gumbel-softmax重参数化技巧解决离散潜在变量在深度学习模型中的不可微问题，实现联合聚类和嵌入	NA	开发多元时间序列的离散表示学习方法以提高可解释性	多元时间序列数据	machine learning	NA	Gumbel-softmax reparameterization	Gaussian processes	multivariate time series	合成数据和真实fMRI数据
140	2025-06-15	Toward calibration-free motor imagery brain-computer interfaces: a VGG-based convolutional neural network and WGAN approach 2024-Jul-31, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6598 PMID:39029497	研究论文	本研究提出了一种基于VGG卷积神经网络和Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的无校准运动想象脑机接口方法，旨在提高跨被试运动想象脑电信号分类的准确性	采用WGAN生成合成频谱图像以扩充训练数据集，并结合改进的VGG-CNN分类器，实现了无需目标被试校准数据的跨被试分类	研究仅使用了公开的基准数据集进行验证，未在实际临床环境中测试	开发无需校准的运动想象脑机接口系统，提高跨被试分类性能	运动想象脑电信号	脑机接口	NA	EEG信号处理，深度学习	VGG-CNN, WGAN	EEG频谱图像	BCI competition IV-2B, IV-2A和IV-1基准数据集，采用留一被试交叉验证