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
81	2025-10-06	Unsupervised denoising of photoacoustic images based on the Noise2Noise network 2024-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.529253 PMID:39346987	研究论文	本研究基于Noise2Noise网络实现无监督深度学习方法来改善线性阵列光声成像质量	开发了从单组光声图像生成噪声对的方法，无需干净参考图像即可实现有效去噪	未明确说明方法在极端噪声条件下的性能表现	提高线性阵列光声成像质量，增强深层血管结构可视化	光声图像中的噪声和血管结构	计算机视觉	NA	光声成像	Noise2Noise网络	图像	NA	NA	Noise2Noise	信噪比	NA
82	2025-10-06	Probabilistic volumetric speckle suppression in OCT using deep learning 2024-Aug-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.523716 PMID:39346991	研究论文	提出基于条件生成对抗网络的深度学习框架，用于光学相干断层扫描数据的体积散斑抑制	利用OCT数据的体积特性，采用部分体积作为输入实现无伪影散斑抑制；使用体积非局部均值散斑抑制方法生成训练数据	训练数据仅包含三个OCT体积，可能限制模型泛化能力	开发高效的OCT体积散斑抑制方法	光学相干断层扫描数据	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描	cGAN	体积图像数据	三个OCT体积	NA	条件生成对抗网络	散斑抑制效果、分辨率保持、处理速度	NA
83	2025-10-06	ARID3C Acts as a Regulator of Monocyte-to-Macrophage Differentiation Interacting with NPM1 2024-08-02, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00509 PMID:38231884	研究论文	本研究揭示了ARID3C通过与NPM1相互作用调控单核细胞向巨噬细胞分化的分子机制	首次发现ARID3C与NPM1的相互作用机制及其在单核细胞向巨噬细胞分化中的转录调控功能	NA	阐明ARID3C的细胞定位和生物学功能	ARID3C蛋白及其与NPM1的相互作用	生物医学	NA	LC-MS/MS, 深度学习, AlphaFold2预测	深度学习模型	蛋白质相互作用数据, 基因表达数据	NA	AlphaFold2	NA	NA	NA
84	2025-10-06	Unveiling the stochastic nature of human heteropolymer ferritin self-assembly mechanism 2024-Aug, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.5104 PMID:38995055	研究论文	本研究通过合成特定H/L亚基比例的异聚体铁蛋白，结合冷冻电镜和深度学习建模揭示了其自组装机制中的随机性特征	首次发现铁蛋白自组装过程通过多种随机路径进行，并揭示了H-L异源二聚体形成的显著偏好性	未明确说明研究样本的具体数量和实验重复次数	揭示异聚体铁蛋白的自组装机制及其结构与功能关系	铁蛋白异聚体（含特定H/L亚基比例）	结构生物学	NA	冷冻电子显微镜，深度学习氨基酸建模，质粒工程	深度学习模型	冷冻电镜图像，蛋白质结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
85	2025-10-06	Interpretable representation learning for 3D multi-piece intracellular structures using point clouds 2024-Aug-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.07.25.605164 PMID:39091871	研究论文	提出一种基于点云和3D旋转不变自编码器的表示学习框架，用于量化细胞内多片段结构的形态特征	采用点云和3D旋转不变自编码器，开发了适用于复杂多片段形态的表示学习方法，能够无监督发现亚结构聚类	NA	开发客观、鲁棒且可泛化的细胞内多片段结构量化方法	具有点状形态（如DNA复制焦点）和多态性形态（如核仁）的细胞内结构	计算机视觉	NA	3D点云分析	自编码器	3D点云，图像数据	多个细胞内结构数据集，包括具有预定义组织规则的合成数据集	CytoDL, Python	3D旋转不变自编码器	效率，生成能力，表示表达能力	NA
86	2025-10-06	deepAFT: A nonlinear accelerated failure time model with artificial neural network 2024-08-30, Statistics in medicine IF:1.8Q1 DOI:10.1002/sim.10152 PMID:38894557	研究论文	提出基于深度人工神经网络的非线性加速失效时间模型deepAFT方法用于生存分析	首次将深度人工神经网络应用于加速失效时间模型框架，能够处理各种非线性形式的协变量效应	未明确说明模型计算复杂度和训练时间要求	开发更准确和灵活的非线性生存分析模型	生存结果数据与解释变量之间的关系建模	机器学习	淋巴瘤	生存分析	人工神经网络	生存数据	NA	NA	深度人工神经网络	预测准确度	NA
87	2025-10-06	BIDSAlign: a library for automatic merging and preprocessing of multiple EEG repositories 2024-08-20, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6a8c PMID:39094617	研究论文	介绍了一个名为BIDSAlign的标准化库，用于自动合并和预处理多个EEG数据集	开发了能够同时处理BIDS和非BIDS格式EEG数据集的标准化库，提供统一的数据处理流程和可视化功能	NA	解决数据驱动的脑电图数据分析中的挑战，为深度学习架构提供有效的训练数据	多源异构EEG数据集	生物医学工程	神经系统疾病	脑电图(EEG)	NA	EEG信号数据	NA	NA	NA	NA	NA
88	2025-10-06	Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty and convolutional neural network based motor imagery EEG classification 2024-08-14, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6cf5 PMID:39116892	研究论文	提出一种结合Wasserstein生成对抗网络与卷积神经网络的运动想象脑电信号分类方法	采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络进行数据增强，并设计简洁高效的深度学习分类模型	NA	提高运动想象脑电信号的解码性能	运动想象脑电信号	机器学习	NA	连续小波变换	GAN, CNN	时频图	BCI Competition IV 2a和2b数据集及实际采集数据集	NA	Wasserstein GAN with gradient penalty, CNN	准确率, Kappa值	NA
89	2025-10-06	MRGazer: decoding eye gaze points from functional magnetic resonance imaging in individual space 2024-08-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ad6185 PMID:38986464	研究论文	提出一种名为MRGazer的深度学习框架，直接从个体空间的功能磁共振成像数据预测眼球注视点	跳过fMRI共配准步骤，在个体空间中直接处理数据，简化处理流程并实现端到端的眼球注视回归	NA	从功能磁共振成像数据解码眼球注视点	眼球运动和注视点	医学影像分析	NA	功能磁共振成像	残差网络	功能磁共振成像数据	NA	NA	残差网络	欧几里得误差	NA
90	2025-10-06	A preliminary study of super-resolution deep learning reconstruction with cardiac option for evaluation of endovascular-treated intracranial aneurysms 2024-Aug-01, The British journal of radiology DOI:10.1093/bjr/tqae117 PMID:38917414	研究论文	本研究评估了带心脏选项的超分辨率深度学习重建技术在颅内动脉瘤血管内治疗随访中的图像质量	首次将带心脏选项的超分辨率深度学习重建技术应用于颅内动脉瘤血管内治疗后的图像评估，并与传统重建方法进行比较	单中心回顾性研究，样本量较小（50例患者），缺乏多中心验证	评估SR-DLR技术在颅内动脉瘤血管内治疗后随访成像中的临床应用价值	接受支架辅助弹簧圈栓塞、弹簧圈栓塞和血流导向支架置入治疗的颅内动脉瘤患者	医学影像分析	颅内动脉瘤	CT血管成像，深度学习图像重建	深度学习重建模型	医学影像数据	50例患者（平均年龄59岁，44-81岁，13名男性）	NA	超分辨率深度学习重建	图像噪声，信噪比，对比噪声比，半高全宽，主观视觉评分	NA
91	2025-10-06	Semantic contrast with uncertainty-aware pseudo label for lumbar semi-supervised classification 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108754 PMID:38878404	研究论文	提出一种结合语义对比和不确定性感知伪标签的半监督学习方法用于腰椎疾病分类	将语义对比学习和不确定性感知伪标签整合到半监督学习中，通过语义对比约束标记与未标记图像间语义一致性，并利用KL散度优化预测置信度与不确定性生成伪标签	未提及模型在跨中心数据或不同MRI设备上的泛化能力验证	开发高效的半监督学习算法以减少腰椎间盘突出症诊断中对大量标注数据的依赖	腰椎MRI图像	计算机视觉	腰椎间盘突出症	磁共振成像	半监督学习	医学图像	仅使用40个标注样本达到优于200个标注样本基线的性能	NA	SeCoFixMatch	准确率	NA
92	2025-10-06	HiRENet: Novel convolutional neural network architecture using Hilbert-transformed and raw electroencephalogram (EEG) for subject-independent emotion classification 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108788 PMID:38941902	研究论文	提出了一种名为HiRENet的新型卷积神经网络架构，使用希尔伯特变换和原始脑电图进行独立于受试者的情绪分类	首次将希尔伯特变换后的EEG相位信息与原始EEG幅值信息同时作为CNN输入，更全面地反映大脑区域间的功能连接	使用实验室自建的EEG数据库，样本来源和规模可能有限	开发基于深度学习的脑电图解码方法，提高情绪分类性能	人类情绪状态	机器学习	NA	脑电图(EEG)，希尔伯特变换	CNN	脑电图信号	NA	NA	ShallowFBCSPNet, ResCNN	准确率	NA
93	2025-10-06	Skin-CAD: Explainable deep learning classification of skin cancer from dermoscopic images by feature selection of dual high-level CNNs features and transfer learning 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108798 PMID:38925085	研究论文	提出一种名为Skin-CAD的可解释深度学习系统，用于皮肤癌的dermoscopic图像分类	采用双高层CNN特征选择和迁移学习，结合四种不同拓扑结构的CNN，通过PCA降维和特征选择优化分类流程，并利用LIME方法提供可视化解释	未明确说明模型在临床环境中的实际部署验证和跨设备泛化能力	开发可解释的计算机辅助诊断系统，实现皮肤癌的精确分类	皮肤癌dermoscopic图像	计算机视觉	皮肤癌	dermoscopic成像	CNN	图像	使用两个基准数据集：Skin Cancer: Malignant vs. Benign和HAM10000数据集	NA	四种不同拓扑结构的CNN	准确率	NA
94	2025-10-06	AI-Driven localization of all impacted teeth and prediction of winter angulation for third molars on panoramic radiographs: Clinical user interface design 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108755 PMID:38897151	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8深度学习模型的AI系统，用于在全景X光片上定位所有阻生牙并预测第三磨牙的Winter角度分类	首次将YOLOv8深度学习算法应用于全景X光片中所有阻生牙的检测和第三磨牙Winter分类，并设计了临床用户界面	样本量相对有限（1197张全景X光片用于阻生牙检测，1000张用于Winter分类），需要更多数据验证泛化能力	开发人工智能模型来自动检测阻生牙并对第三磨牙进行Winter角度分类	全景X光片中的阻生牙齿，特别是第三磨牙	计算机视觉	牙科疾病	全景X光成像	CNN	医学图像	1197张全景X光片用于阻生牙检测，1000张用于Winter分类	YOLOv8	YOLOv8	精确率, 召回率, mAP, F1分数	NA
95	2025-10-06	Automatic Segmentation and Alignment of Uterine Shapes from 3D Ultrasound Data 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108794 PMID:38941903	研究论文	开发了一种从3D超声数据自动分割和对齐子宫形状的系统	首次结合深度学习分割和几何对齐技术处理子宫3D超声数据，并创建了公开数据集	研究主要基于正常子宫形状，对异常形状的适用性需进一步验证	建立正常子宫形状标准，促进与不孕和反复流产相关的子宫形状异常研究	女性子宫	数字病理	妇科疾病	3D阴道超声	深度学习	3D超声图像	来自多个医疗中心的3D超声图像综合数据集	NA	nnU-Net	Dice相似系数, 平移误差, 旋转误差	NA
96	2025-10-06	Lesion-aware cross-phase attention network for renal tumor subtype classification on multi-phase CT scans 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108746 PMID:38878403	研究论文	提出一种基于多期相CT扫描的病灶感知跨期相注意力网络，用于肾肿瘤亚型分类	首次引入3D跨期相病灶感知注意力机制和多尺度注意力方案，显式建模CT期相间的时间依赖性	仅使用收集的数据集进行验证，未提及外部验证结果	通过多期相CT扫描实现肾肿瘤五种主要病理亚型的准确分类	肾肿瘤患者的肾脏病灶	计算机视觉	肾癌	多期相CT扫描	深度学习	3D医学图像	收集的肾癌患者多期相CT扫描数据集	NA	LACPANet（病灶感知跨期相注意力网络）	诊断准确率	NA
97	2025-10-06	State-of-art technologies, challenges, and emerging trends of computer vision in dental images 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108800 PMID:38917534	综述	本文综述了计算机视觉在牙科影像中的最新技术、挑战和新兴趋势	系统总结了牙科影像分析从传统图像处理到机器学习再到深度学习的完整技术演进路径	作为综述文章，未提出新的原创算法或模型	探讨计算机视觉技术在牙科影像分析中的应用现状和发展前景	牙科影像数据（X射线、CT扫描、彩色图像等）	计算机视觉	牙科疾病	X射线成像、CT扫描、彩色成像	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
98	2025-10-06	Developing and validating a knowledge-based AI assessment system for learning clinical core medical knowledge in otolaryngology 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108765 PMID:38897143	研究论文	开发并验证基于知识的人工智能评估系统，用于耳鼻喉科临床核心医学知识学习	提出多专家知识聚合自适应评估方案，结合知识库AI方法和自适应测试机制	样本规模有限，需在更多机构和场景中进行大规模验证	开发耳鼻喉科临床核心医学知识的自适应评估系统	医学培训生（研究生、本科生）和耳鼻喉科住院医师	自然语言处理	NA	知识库AI方法，知识聚合技术	NA	医学知识数据，评估分数数据	实验组30人（22名培训生+8名住院医师），对照组24名培训生	NA	NA	CCMK-OTO评分，技术接受度问卷评分	NA
99	2025-10-06	Dual-channel end-to-end network with prior knowledge embedding for improving spatial resolution of magnetic particle imaging 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108783 PMID:38909446	研究论文	提出一种嵌入先验知识的双通道端到端网络，用于提高磁粒子成像的空间分辨率	将磁粒子成像点扩散函数与深度学习范式无缝集成，通过双通道网络结构有效建立低梯度与高梯度图像间的潜在映射	NA	在不牺牲信噪比的前提下提高磁粒子成像的空间分辨率	磁粒子成像系统	医学影像处理	NA	磁粒子成像	深度学习	医学影像	模拟、体模和体内实验数据	NA	双通道端到端网络	半高全宽，图像重建精度	NA
100	2025-10-06	Deep learning-based automated detection and segmentation of bone and traumatic bone marrow lesions from MRI following an acute ACL tear 2024-08, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108791 PMID:38905892	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的自动化方法，用于从急性ACL撕裂患者的MRI中检测和分割骨骼及创伤性骨髓病变	首次将3D U-Net与多任务学习相结合，同时分割骨骼和骨髓病变，并开发了后处理算法提高分割精度	训练和测试数据来自不同研究，虽然成像协议相似但可能存在群体差异	开发自动化工具以替代劳动密集型的手动评估，改进创伤性骨髓病变的诊断效率	急性完全性ACL撕裂患者的膝关节MRI图像	医学影像分析	骨科创伤	T2脂肪抑制快速自旋回波MRI序列	3D U-Net	3D MRI图像	来自多个研究的ACL撕裂患者数据集，采用五折交叉验证	NA	3D U-Net	Dice相似系数, 精确度	NA