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
101	2025-10-06	deepbet: Fast brain extraction of T1-weighted MRI using Convolutional Neural Networks 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108845 PMID:39002314	研究论文	开发了一种基于卷积神经网络的快速脑部提取工具deepbet，用于T1加权MRI数据的脑部分割	使用包含7837张T1加权MR图像的大规模多数据集组合，实现了跨数据集验证的最先进性能，并在计算效率上比现有方法快约10倍	主要针对成人T1加权MRI图像，对其他类型MRI或不同年龄群体的适用性未充分验证	开发快速、高精度的脑部提取工具以改进神经影像预处理流程	T1加权磁共振成像(MRI)数据中的脑部组织	医学影像分析	神经影像分析	T1加权磁共振成像	CNN	医学影像	7837张T1加权MR图像，来自191个不同的OpenNeuro数据集	NA	UNet	Dice分数	低端硬件（处理单张图像约2秒）
102	2025-10-06	Improving brain atrophy quantification with deep learning from automated labels using tissue similarity priors 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108811 PMID:38991315	研究论文	提出一种基于深度学习的脑萎缩量化流程，通过组织相似性正则化改进自动标签的准确性	利用短时间间隔扫描的组织体积相似性先验知识，通过加权损失项实现组织相似性正则化	依赖于参考分割方法生成的训练目标，可能继承其固有偏差	改进基于MRI的脑萎缩量化方法，提高神经退行性疾病诊断和预后的准确性	健康对照者和阿尔茨海默病患者的脑部MRI扫描	医学影像分析	阿尔茨海默病	T1加权磁共振成像	深度学习	MRI图像	MIRIAD和ADNI1两个数据集，包含健康对照者和阿尔茨海默病患者	NA	NA	Cohen's d效应量	NA
103	2025-10-06	Optimized efficient attention-based network for facial expressions analysis in neurological health care 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108822 PMID:38986286	研究论文	提出一种基于卷积块注意力模块的轻量级深度学习网络，用于神经疾病患者的面部表情分析	首次将高效轻量化的卷积块注意力模块应用于真实神经疾病患者的面部表情分析，模型仅占3MB存储空间	模型准确率为73.2%，仍有提升空间，且仅在特定神经疾病数据集上验证	开发自动面部表情分析系统辅助神经疾病诊断和治疗	阿尔茨海默症和帕金森病等神经疾病患者	计算机视觉	神经疾病	面部表情分析	CNN,注意力机制	面部图像	真实神经疾病患者数据	NA	卷积块注意力模块(CBAM)	准确率	资源受限的移动医疗设备
104	2025-10-06	Unveiling the evolution of policies for enhancing protein structure predictions: A comprehensive analysis 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108815 PMID:38986287	综述	本文全面分析了蛋白质结构预测的政策演变和技术发展历程	系统梳理了蛋白质结构预测从模板建模到无模板策略的转变，并介绍了革命性的端到端全原子扩散技术	预测效果仍受限于输入特征质量，且当前准确度尚未完全满足结构知识的应用需求	探讨提高蛋白质结构预测准确性的有效策略和技术发展	蛋白质结构预测方法和技术	计算生物学	NA	多重序列比对(MSA), 蛋白质语言建模, 深度学习	扩散模型	蛋白质序列数据, 结构数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
105	2025-10-06	Evaluation of Cellpose segmentation with sequential thresholding for instance segmentation of cytoplasms within autofluorescence images 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108846 PMID:38976959	研究论文	本文提出并评估了一种用于自发荧光图像中细胞质实例分割的方法，结合Cellpose分割和细胞质后处理算法	开发了细胞质后处理算法(CPPA)，结合深度学习分割和强度阈值处理，实现了自发荧光图像中细胞质的精确实例分割	仅在三种细胞类型（静止T细胞、活化T细胞和MCF7细胞）的五张NAD(P)H图像上测试，样本量有限	开发准确的细胞质实例分割方法，用于单细胞代谢分析	静止T细胞、活化T细胞和MCF7细胞的NAD(P)H自发荧光图像	数字病理	NA	自发荧光成像，NAD(P)H成像	深度学习分割模型	图像	5张NAD(P)H图像，包含三种细胞类型	Cellpose	Cellpose	F-measure	NA
106	2025-10-06	VmmScore: An umami peptide prediction and receptor matching program based on a deep learning approach 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108814 PMID:38944902	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的鲜味肽预测及受体匹配程序VmmScore	结合机器学习优化的分子对接评分系统，实现了鲜味肽的高效预测和受体匹配	仅对日本鲈鱼来源的肽进行了实验验证，需要扩展到更多物种	开发计算策略识别肽类物质的最佳鲜味受体	具有生理和医学意义的肽类物质，特别是鲜味肽	机器学习	NA	分子对接，虚拟筛选	深度学习，机器学习	肽序列数据，分子对接数据	日本鲈鱼来源的肽类物质，实验验证了3种肽	NA	Mlp4Umami预测模块，mm-Score评分系统	NA	NA
107	2025-10-06	A transformer-based unified multimodal framework for Alzheimer's disease assessment 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108979 PMID:39098237	研究论文	提出基于Transformer的统一多模态框架AD-Transformer，用于阿尔茨海默病评估	首次将Transformer架构应用于阿尔茨海默病多模态数据融合，实现图像与非图像数据的统一表征学习	仅使用ADNI数据库数据，未在其他独立数据集验证泛化能力	开发统一的深度学习框架用于阿尔茨海默病诊断和轻度认知障碍转化预测	阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者	医学影像分析	阿尔茨海默病	结构磁共振成像	Transformer	图像,临床数据,遗传数据	1651名受试者	NA	Transformer,Patch-CNN	AUC	NA
108	2025-10-06	Action tremor features discovery for essential tremor and Parkinson's disease with explainable multilayer BiLSTM 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108957 PMID:39098236	研究论文	提出一种可解释的多层双向长短期记忆网络，用于区分帕金森病和特发性震颤的动作震颤特征	结合可解释人工智能与多层BiLSTM网络，能够量化震颤特征在分类中的贡献并发现关键区分区域	NA	开发能够区分帕金森病和特发性震颤动作震颤特征的可解释深度学习模型	帕金森病患者、特发性震颤患者和正常人的饮水动作震颤数据	医疗人工智能	帕金森病,特发性震颤	动作震颤分析	BiLSTM	时间序列震颤数据	NA	NA	多层双向长短期记忆网络	相关性分析	NA
109	2025-10-06	Brain-GCN-Net: Graph-Convolutional Neural Network for brain tumor identification 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108971 PMID:39106672	研究论文	提出一种融合图卷积神经网络和卷积神经网络的深度学习模型用于脑肿瘤识别	首次将图神经网络与卷积神经网络融合，同时捕捉医学图像的空间特征和区域间关系依赖	仅在公开数据集上进行验证，尚未在临床环境中测试	改进脑肿瘤检测和分类性能	脑肿瘤MRI图像	计算机视觉	脑肿瘤	MRI	GNN, CNN	图像	10847张MRI图像	NA	Brain-GCN-Net	准确率	NA
110	2025-10-06	Contrastive learning based method for X-ray and CT registration under surgical equipment occlusion 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108946 PMID:39106676	研究论文	提出一种基于对比学习的X射线与CT配准方法，解决手术设备遮挡导致的配准精度下降问题	将遮挡与未遮挡X射线作为正样本进行对比学习，结合Transformer残差连接增强长序列映射能力，自适应检索全局有效特征	NA	提升手术导航中3D/2D配准在设备遮挡情况下的精度	包含手术设备的遮挡X射线图像	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer	X射线图像，CT图像	NA	NA	ResTrans（Transformer残差连接）	平均目标配准误差（mTRE），运行时间	NA
111	2025-10-06	Discovery of potential antidiabetic peptides using deep learning 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109013 PMID:39137670	研究论文	本研究利用深度学习技术开发了抗糖尿病肽预测模型并生成新候选肽	构建了单通道CNN和三通道神经网络(CNN+RNN+Bi-LSTM)模型，使用SeqGAN生成新候选ADPs，在独立测试集上达到90.48%的准确率	数据量有限，肽功能复杂性高，传统实验方法耗时昂贵	开发抗糖尿病肽的发现和预测方法	抗糖尿病肽(ADPs)和非抗糖尿病肽	机器学习	糖尿病	深度学习，进化尺度模型(ESM-2)	CNN, RNN, Bi-LSTM, SeqGAN	肽序列数据	来自BioDADPep数据库的ADPs和数千个来自抗癌、抗菌、抗病毒肽数据集的非ADPs	NA	CNN, RNN, Bi-LSTM, 三通道神经网络	准确率	NA
112	2025-10-06	Advancing breast ultrasound diagnostics through hybrid deep learning models 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108962 PMID:39142222	研究论文	提出一种名为EfficientKNN的混合深度学习模型，用于乳腺癌超声图像分类	将EfficientNetB3的特征提取能力与k-NN算法的简洁有效性相结合，通过PCA降维和优化k-NN分类器实现创新	未明确说明数据集的具体规模和来源，PCA为选择性使用可能影响结果一致性	提高乳腺癌超声图像的分类准确率，改善医学诊断效果	乳腺超声图像（良性、恶性和正常类别）	计算机视觉	乳腺癌	医学影像分析	混合深度学习模型	医学图像	包含良性、恶性和正常类别的精选数据集（具体数量未明确）	TensorFlow, Keras	EfficientNetB3, k-NN	准确率, 精确率, F1分数	使用早停法防止过拟合，学习率0.00045，批次大小32，最多120轮训练
113	2025-10-06	Semantic segmentation in skin surface microscopic images with artifacts removal 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108975 PMID:39153395	研究论文	本研究提出通过分析皮肤表面显微图像中的常见伪影来提升深度学习模型在皮肤病变分割中的性能	除了常见的毛发检测与去除方法外，首次引入暗角检测与去除技术用于皮肤病变分割	NA	研究伪影去除对皮肤病变分割性能的影响	皮肤表面显微图像中的皮肤病变区域	计算机视觉	皮肤病变	皮肤表面显微成像技术（皮肤镜检）	深度学习模型	图像	PH2、ISIC 2017和ISIC 2018三个公开数据集	NA	NA	Dice系数	NA
114	2025-10-06	A cross-temporal multimodal fusion system based on deep learning for orthodontic monitoring 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109025 PMID:39159544	研究论文	开发基于深度学习的跨时间多模态图像融合系统，用于无额外辐射的正畸监测	首个基于深度学习的跨时间多模态融合系统，结合CBCT和口内扫描数据，实现无额外辐射的持续风险监测	未明确说明样本数据的具体来源和规模限制	开发无额外辐射的正畸监测系统，提升正畸医生风险监测能力	牙齿和颌骨的三维关系	计算机视觉	错颌畸形	锥形束计算机断层扫描(CBCT), 口内扫描(IOS)	深度学习	医学图像, 点云数据	NA	NA	动态核先验模型, 分辨率恢复模型, 密集点云优化分割网络	Dice系数, 平均距离误差(ADE)	NA
115	2025-10-06	scEMB: Learning context representation of genes based on large-scale single-cell transcriptomics 2024-Sep-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.24.614685 PMID:39386549	研究论文	开发基于Transformer的深度学习模型scEMB，用于从大规模单细胞转录组数据中学习基因的上下文表示	提出创新的分箱策略整合多平台数据，同时保留基因表达层次和细胞类型特异性	NA	从大规模单细胞转录组数据中揭示复杂的基因-基因关系	单细胞转录组数据中的基因表达模式	机器学习	阿尔茨海默病	单细胞转录组测序	Transformer	单细胞转录组数据	超过3000万个单细胞转录组	NA	Transformer	相关性分析，基因扰动效应预测	NA
116	2025-10-06	Application of artificial intelligence in drug design: A review 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108810 PMID:38991316	综述	本文综述了人工智能在药物设计领域的应用及其对制药行业的变革性影响	系统总结了AI技术如何通过机器学习与深度学习模型解决传统药物开发效率低、成本高的问题	NA	探讨人工智能技术在药物设计中的应用价值与方法	药物化合物与制药流程	机器学习	NA	机器学习, 深度学习	NA	药物化合物数据	NA	NA	NA	NA	NA
117	2025-10-06	DP-SSLoRA: A privacy-preserving medical classification model combining differential privacy with self-supervised low-rank adaptation 2024-09, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108792 PMID:38964242	研究论文	提出结合差分隐私与自监督低秩适应的隐私保护医学分类模型DP-SSLoRA	首次将差分隐私与自监督低秩适应相结合，通过自监督预训练获取增强表征，并利用低秩分解减轻差分隐私噪声影响	仅在三组胸部X光数据集上验证，未涉及其他医学影像模态	开发隐私保护的医学图像分类模型，平衡隐私保护与模型效用	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	差分隐私，自监督学习，低秩适应	深度学习	医学图像	三个真实胸部X光数据集：RSNA、Covid-QU-mini、Chest X-ray 15k	NA	低秩适应架构	AUC	NA
118	2025-10-06	Real-world application of a 3D deep learning model for detecting and localizing cerebral microbleeds 2024-09-26, Acta neurochirurgica IF:1.9Q2 DOI:10.1007/s00701-024-06267-9 PMID:39325068	研究论文	本研究验证了一种3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能	开发了能够同时检测脑微出血并精确定位其解剖位置的3D深度学习模型，并在真实临床场景中验证其辅助诊断价值	样本量较小（33例患者），人群多样性不足，需要更大规模研究验证临床实用性	验证3D深度学习模型在真实临床环境中检测和定位脑微出血的性能	神经外科门诊患者，包括21例有脑微出血患者（共116个病灶）和12例无脑微出血患者	医学影像分析	脑血管疾病	磁敏感加权成像	3D深度学习模型	3D医学影像	33例患者（21例有CMBs，12例无CMBs），共116个脑微出血病灶	NA	NA	灵敏度, 假阳性数	NA
119	2025-10-06	Vocal Call Locator Benchmark (VCL) for localizing rodent vocalizations from multi-channel audio 2024-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.20.613758 PMID:39345431	研究论文	本文提出了首个用于啮齿动物声音源定位的大规模基准数据集VCL，包含多通道音频和同步视频记录	创建了生物声学领域首个公开的声音源定位基准数据集，填补了该领域缺乏系统评估工具的空白	目前仅限于啮齿动物声音定位，未涵盖其他动物物种	开发用于生物声学研究的声音源定位基准和方法	啮齿动物的社交发声定位	生物声学	NA	多通道音频记录，同步视频采集	深度学习声音源定位模型	多通道音频，视频	767,295个带有标注真实声源的声音样本，涵盖9种条件	NA	NA	声音源定位性能评估指标	NA
120	2025-10-06	Emerging research trends in artificial intelligence for cancer diagnostic systems: A comprehensive review 2024-Sep-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e36743 PMID:39263113	综述	本文对人工智能在癌症诊断系统中的最新研究趋势进行了全面综述	重点突出了可解释人工智能在癌症诊断中的新兴应用，包括交互式可视化模型决策和特征重要性分析等特定技术	NA	评估现代机器学习技术在癌症诊断中的应用，指导研究人员、临床医生和政策制定者开发高效可解释的癌症诊断系统	癌症诊断系统	机器学习	癌症	机器学习	监督学习,无监督学习,深度学习,联邦学习	影像数据,基因组数据,临床记录	NA	NA	NA	NA	NA