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	2025-11-03	A deep learning-based approach for unbiased kinematic analysis in CNS injury 2024-Nov, Experimental neurology IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.expneurol.2024.114944 PMID:39242068	研究论文	开发基于深度学习的无标记运动学分析系统用于中枢神经系统损伤研究	开发了两种基于深度学习的无标记运动学分析范式（MotorBox和MotoRater），消除了研究者偏见和变异性	NA	改进脊髓损伤后功能评估方法，提高临床转化成功率	小鼠运动功能	计算机视觉	脊髓损伤	深度学习	深度学习算法	视频	NA	DeepLabCut	NA	运动指标、步态指标	NA
82	2025-11-03	BOATMAP: Bayesian Optimization Active Targeting for Monomorphic Arrhythmia Pace-mapping 2024-Nov, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.109201 PMID:39342676	研究论文	提出一种名为BOATMAP的新型主动学习方法，通过12导联心电图逐步定位心室激活起源	将传统机器学习方法的输入输出关系反转，使用高斯过程作为代理模型，提供可解释的临床指导	仅在仿真环境中测试，尚未在真实临床环境中验证	开发能够精确定位心室激活起源的算法，指导心室心动过速消融治疗	心室激活起源定位	机器学习	心血管疾病	12导联心电图，起搏标测	高斯过程	心电图信号	多种心脏几何形状和组织特性的仿真环境	NA	高斯过程回归	定位精度	NA
83	2025-11-03	Joint self-supervised and supervised contrastive learning for multimodal MRI data: Towards predicting abnormal neurodevelopment 2024-11, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2024.102993 PMID:39369634	研究论文	提出一种联合自监督和监督对比学习方法，用于从多模态MRI数据中学习鲁棒潜在特征表示，以预测异常神经发育	开发了联合自监督和监督对比学习的新方法，能够将异质多模态特征投影到共享公共空间，融合不同模态间的互补和相似信息	NA	预测异常神经发育	多模态MRI数据（结构、扩散张量、功能磁共振成像）	医学影像分析	神经发育异常	磁共振成像（MRI）	对比学习	多模态医学影像	两个独立数据集	NA	对比学习网络	NA	NA
84	2025-11-03	A Deep Learning System to Predict Epithelial Dysplasia in Oral Leukoplakia 2024-Nov, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345241272048 PMID:39382109	研究论文	开发基于深度学习的系统通过口腔照片预测口腔白斑的上皮异常增生概率	首次使用深度学习模型通过非侵入性口腔照片预测口腔白斑的上皮异常增生，为临床决策提供支持	研究基于回顾性数据，需要进一步前瞻性验证	开发能够预测口腔白斑上皮异常增生的智能诊断系统	口腔白斑患者的口腔照片图像	医学影像分析	口腔癌前病变	深度学习	CNN	图像	2,073张口腔白斑图像	NA	EfficientNet-B2	Brier分数, AUC, 平衡准确率	NA
85	2025-11-03	A Survey on Hyperlink Prediction 2024-Nov, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3286280 PMID:37363843	综述	本文系统综述了超图中的超链接预测方法，并通过基准研究比较了不同类别方法的性能	首次对超链接预测领域进行系统全面的综述，并采用链接预测的经典分类法将现有方法分为四类	NA	系统梳理和比较超链接预测方法，为相关研究提供参考	超图中的超链接预测方法	机器学习	NA	NA	深度学习	超图数据	NA	NA	NA	NA	NA
86	2025-11-03	Deep learning-based Fast Volumetric Image Generation for Image-guided Proton Radiotherapy 2024-Nov, IEEE transactions on radiation and plasma medical sciences IF:4.6Q1 DOI:10.1109/trpms.2024.3439585 PMID:40385936	研究论文	开发基于深度学习的快速体积图像生成框架，用于图像引导质子放疗中的肺癌治疗	提出结合正交kV X射线投影采集和深度学习的新型体积图像重建框架，专门针对FLASH超高剂量率放射治疗场景	研究仅基于30例肺癌患者数据，样本量相对有限；仅评估了肺部靶区	开发快速体积图像重建方法以提高图像引导质子放疗的精准度	肺癌患者	医学影像分析	肺癌	kV X射线投影，四维计算机断层扫描	深度学习	X射线投影图像，CT图像	30例肺癌患者，每人包含十个呼吸时相的四维CT数据集	NA	NA	平均绝对误差，峰值信噪比，结构相似性指数，水等效厚度误差	NA
87	2025-10-19	Exploring the uncertainty principle in neural networks through binary classification 2024-Nov-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79028-4 PMID:39551816	研究论文	通过不确定性原理探索神经网络在准确性与鲁棒性之间的内在权衡关系	首次将量子力学中的不确定性原理引入神经网络分析，为理解模型脆弱性提供理论框架	研究主要基于理论分析，缺乏大规模实验验证	揭示神经网络准确性与对抗攻击鲁棒性之间的内在矛盾关系	神经网络模型	机器学习	NA	理论分析	神经网络	NA	NA	NA	NA	准确率, 鲁棒性	NA
88	2025-10-06	A medical image classification method based on self-regularized adversarial learning 2024-Nov, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17320 PMID:39078069	研究论文	提出一种基于自正则化对抗学习的医学图像分类框架GAN-DL，通过对抗网络提供补充正则化来提升分类性能	创新性地将GAN模型作为补充正则化项来支持分类任务，无需额外数据标注即可自动生成正则化损失函数	未明确说明计算资源需求和模型训练时间，在两个数据集上的验证需要扩展到更多医学影像类型	开发一种能够应对医学图像小样本、类别不平衡和质量变异等挑战的分类方法	COVID-19胸部X光图像和口咽鳞状细胞癌PET图像	计算机视觉	COVID-19, 口咽鳞状细胞癌	医学影像分析	GAN, CNN	图像	COVID-19数据集13,958张胸部X光图像，OPSCC数据集3,255张PET图像	NA	特征提取网络(F-Net), 分类器, 重建网络(R-Net), 判别器网络(D-Net)	精确率, 敏感度, 特异度, F1分数	NA
89	2025-10-05	Automated segmentation of soft X-ray tomography: native cellular structure with sub-micron resolution at high throughput for whole-cell quantitative imaging in yeast 2024-Nov-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.31.621371 PMID:39554159	研究论文	开发基于深度学习的自动分割流程用于软X射线断层扫描数据中细胞结构的分割和标记	首次将深度学习自动分割应用于软X射线断层扫描，实现高通量全细胞定量成像分析	需要手动迭代优化来提高分割精度	实现酵母细胞亚微米分辨率下的高通量全细胞定量成像分析	三种酵母菌株（野生型、VPH1-GFP和另一菌株）的细胞结构	计算机视觉	NA	软X射线断层扫描(SXT)	深度学习	3D断层扫描图像	数百个细胞，涵盖三种酵母菌株	NA	NA	分割精度	NA
90	2025-10-05	Rapid response to fast viral evolution using AlphaFold 3-assisted topological deep learning 2024-Nov-19, ArXiv PMID:39606716	研究论文	提出一种AlphaFold 3辅助的多任务拓扑拉普拉斯策略，用于快速预测病毒突变对蛋白质相互作用和结合自由能的影响	首次将AlphaFold 3与拓扑深度学习结合，通过拓扑数据分析提取蛋白质相互作用的几何特征，实现无需实验结构的深度突变扫描预测	与实验结构相比，性能存在轻微下降（PCC平均降低1.1%，RMSE平均增加9.3%）	开发高效计算方法以快速响应SARS-CoV-2等病毒的快速进化	SARS-CoV-2刺突蛋白受体结合域与人类ACE2复合物	机器学习	传染病	深度突变扫描，蛋白质-蛋白质相互作用分析	拓扑深度学习，多任务学习	蛋白质三维结构，突变数据	4个实验DMS数据集，包括SARS-CoV-2 HK.3变体数据	NA	多任务拓扑拉普拉斯	皮尔逊相关系数，均方根误差	NA
91	2025-10-05	Deep learning for genomic selection of aquatic animals 2024-Nov, Marine life science & technology IF:5.8Q1 DOI:10.1007/s42995-024-00252-y PMID:39620094	综述	本文综述深度学习在水生动物基因组选择中的应用现状与潜力	系统总结了深度学习在表型获取、基因分型和基因组育种值预测中的创新应用	当前应用仍局限于部分水产物种，需要扩展到更多物种	探讨深度学习在水生动物基因组选择中的应用前景	水生动物	机器学习	NA	下一代测序(NGS)	CNN, DNN, Autoencoder	基因组数据	NA	NA	深度神经网络, 卷积神经网络, 自编码器	准确率	NA
92	2025-10-05	Impact of Emerging Deep Learning-Based MR Image Reconstruction Algorithms on Abdominal MRI Radiomic Features 2024 Nov-Dec 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001648 PMID:39190703	研究论文	评估深度学习MR图像重建算法对腹部MRI影像组学特征的影响	首次系统比较传统重建技术与两种深度学习重建技术对多器官影像组学特征的影响	仅使用单一厂商（Philips）平台，样本量较小（17例），SmartSpeed-SuperRes尚未获FDA批准	评估深度学习重建算法对MRI影像组学特征的影响	17例儿科和成人患者的腹部T2加权MR图像	医学影像分析	腹部疾病	MR成像，深度学习图像重建	深度学习重建模型	MR图像	17例受试者（儿科和成人）	NA	SmartSpeed, SmartSpeed-SuperRes	Pearson相关系数, 组内相关系数, ANOVA分析	NA
93	2025-10-05	CT synthesis with deep learning for MR-only radiotherapy planning: a review 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00430-y PMID:39465111	综述	本文综述了基于深度学习的MR-to-CT合成方法在仅使用MRI的放疗计划中的应用	系统分类并比较了四类深度学习模型在MR-to-CT合成任务中的表现	NA	评估深度学习模型在仅使用MRI的放疗计划中合成CT图像的潜力	MR-to-CT合成方法	医学影像	肿瘤放疗	深度学习	CNN, GAN, Transformer, 扩散模型	医学影像	NA	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络, Transformer, 扩散模型	NA	NA
94	2025-10-05	Spatial resolution enhancement using deep learning improves chest disease diagnosis based on thick slice CT 2024-Nov-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01338-8 PMID:39580609	研究论文	开发深度学习模型通过厚层CT生成合成薄层CT以提升胸部疾病诊断准确性	提出卷积-Transformer混合编解码架构的深度学习模型，首次实现跨区域多中心验证的厚层CT到薄层CT合成	研究仅针对社区获得性肺炎和肺结节检测，未涵盖其他胸部疾病	提升厚层CT的空间分辨率以改善胸部疾病诊断	胸部CT图像	计算机视觉	肺部疾病	CT成像	深度学习	医学影像	单中心1576名参与者，跨区域三中心1228名参与者	NA	卷积-Transformer混合编解码器	诊断准确率, 敏感性	NA
95	2025-10-05	Advancements in biliopancreatic endoscopy - A comprehensive review of artificial intelligence in EUS and ERCP 2024-11, Revista espanola de enfermedades digestivas IF:2.7Q2 DOI:10.17235/reed.2024.10456/2024 PMID:38832589	综述	本文全面回顾了人工智能在胆胰内镜（EUS和ERCP）领域的最新研究进展和应用现状	系统梳理了AI在胆胰内镜领域的技术进展、主要应用场景及伦理考量，为该领域的未来发展提供指导	作为叙述性综述，未进行系统性文献检索和定量分析	总结人工智能在胆胰内镜检查中的研究现状和发展方向	胆胰内镜检查技术，包括超声内镜（EUS）和经内镜逆行胰胆管造影（ERCP）	医学人工智能	胆胰疾病	深度学习	深度学习模型	内镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
96	2025-10-05	Generative AI in orthopedics: an explainable deep few-shot image augmentation pipeline for plain knee radiographs and Kellgren-Lawrence grading 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae246 PMID:39311859	研究论文	提出一种用于膝关节X光片生成和Kellgren-Lawrence分级的可解释深度少样本图像增强流程	首次提出深度少样本图像增强流程，能够在训练样本有限的情况下生成高质量合成膝关节X光片	训练数据集规模受限	解决骨科医学图像分析中大规模标准化标注数据缺乏的问题	膝关节X光片和Kellgren-Lawrence分级	医学图像分析	骨关节炎	深度少样本图像生成	生成模型	X光图像	86,000张合成膝关节X光片	NA	NA	Frechet Inception Distance, Cohen's Kappa, 准确率	NA
97	2025-10-05	Impact of wearable device data and multi-scale entropy analysis on improving hospital readmission prediction 2024-11-01, Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA IF:4.7Q1 DOI:10.1093/jamia/ocae242 PMID:39301656	研究论文	本研究通过可穿戴设备数据和多尺度熵分析改进医院再入院预测模型	首次将多尺度熵分析应用于可穿戴设备时间序列数据，结合LSTM深度学习模型预测90天内非计划再入院	回顾性研究设计，需要前瞻性研究验证结果，样本量相对有限	提高医院非计划再入院的预测准确性	612名拥有可穿戴设备数据的出院患者	机器学习	老年疾病	可穿戴设备监测，多尺度熵分析	FNN, LSTM	时间序列数据，人口统计学数据，实验室数据	612名患者，来自35家医疗机构	NA	前馈神经网络，长短期记忆网络	ROC曲线下面积	NA
98	2025-10-05	Using artificial intelligence to study atherosclerosis from computed tomography imaging: A state-of-the-art review of the current literature 2024-11, Atherosclerosis IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.atherosclerosis.2024.117580 PMID:38852022	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描成像中研究动脉粥样硬化的最新文献进展	介绍了基于深度学习的斑块分析新方法及新兴的放射转录组学技术，并提及国际大型ORFAN研究平台	讨论了当前AI方法的局限性及需要解决的挑战	开发AI风险评估工具以检测易损动脉粥样硬化斑块并指导治疗策略	冠状动脉炎症、冠状动脉斑块及相关风险	医学影像分析	心血管疾病	计算机断层扫描(CT)	CNN	CT图像	NA	NA	卷积神经网络	NA	NA
99	2025-10-06	Self-supervised learning for CT image denoising and reconstruction: a review 2024-Nov, Biomedical engineering letters IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s13534-024-00424-w PMID:39465103	综述	本文综述了自监督学习在CT图像去噪和重建中的应用方法	重点关注无需干净/噪声参考即可学习CT图像的自监督学习方法	NA	回顾自监督学习在CT图像去噪和重建中的理论与方法演进	CT图像	医学影像	NA	CT成像	深度学习	CT图像	NA	NA	NA	NA	NA
100	2025-10-06	Automated surgical skill assessment in colorectal surgery using a deep learning-based surgical phase recognition model 2024-11, Surgical endoscopy DOI:10.1007/s00464-024-11208-9 PMID:39214877	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的结直肠手术阶段识别模型，用于自动评估外科手术技能	首次将手术阶段识别模型应用于结直肠手术技能评估，通过分析手术阶段参数实现自动化技能分级	样本量相对有限，仅针对腹腔镜乙状结肠切除术进行评估	验证使用手术阶段识别模型评估外科手术技能的可行性	结直肠外科手术视频和不同技能水平的外科医生	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	深度学习模型	手术视频	85个手术视频（专家组26个、中间组32个、新手组27个），总计1272个视频片段	NA	NA	p值统计显著性	NA