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
121	2025-11-13	Investigation of scatter energy window width and count levels for deep learning-based attenuation map estimation in cardiac SPECT/CT imaging 2024-Nov-11, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ad8b09 PMID:39447603	研究论文	本研究评估了深度学习在心脏SPECT/CT成像中估计衰减图的性能，重点分析了散射能量窗宽度和计数水平的影响	首次全面分析了不同散射窗作为深度学习输入的影响，并评估了在降低计数水平下深度学习的性能表现	研究仅针对心脏SPECT成像，结果可能不适用于其他类型的SPECT成像	评估深度学习在心脏灌注SPECT成像中生成衰减图的效用，特别是在不同散射窗设置和降低计数水平条件下的表现	心脏SPECT/CT成像中的衰减图估计	医学影像分析	心血管疾病	SPECT/CT成像，深度学习	深度学习模型	SPECT影像数据	1517名受试者（386名测试，1131名训练和验证）	NA	NA	归一化均方误差（NMSE）	NA
122	2025-11-09	Predicting protein interactions of the kinase Lck critical to T cell modulation 2024-11-07, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.09.010 PMID:39368461	研究论文	使用深度学习预测激酶Lck与免疫相关蛋白的关键相互作用，揭示T细胞调控新机制	首次系统预测Lck激酶的蛋白质相互作用网络，发现其与棕榈酰转移酶的特异性靶向机制、与CD45磷酸酶的构象激活机制以及与LAG3免疫检查点的抑制机制	预测结果需要实验验证，筛选范围仅限于约1000个免疫相关蛋白	揭示激酶Lck在T细胞信号转导中的蛋白质相互作用网络	激酶Lck及其相互作用的蛋白质（包括棕榈酰转移酶、CD45磷酸酶、LAG3免疫检查点等）	计算生物学	免疫相关疾病	深度学习结构预测	深度学习	蛋白质序列和结构数据	约1000个免疫相关蛋白质	AF2Complex	AlphaFold2架构	结构建模质量评估	NA
123	2025-11-08	Liquid Biopsy-Based Detection and Response Prediction for Depression 2024-11-26, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.4c08233 PMID:39501510	研究论文	通过基于深度学习的血浆细胞外囊泡光谱分析开发抑郁症检测和治疗反应预测方法	首次将深度学习和拉曼光谱技术结合应用于细胞外囊泡分析，实现抑郁症的客观诊断和抗抑郁药物反应预测	样本来源仅限于血浆细胞外囊泡，需要进一步验证在其他人群和临床环境中的适用性	开发基于液体活检的抑郁症客观诊断和治疗反应预测方法	抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者的血浆细胞外囊泡	机器学习	抑郁症	拉曼光谱分析，细胞外囊泡分离	深度学习	光谱信号数据	未具体说明样本数量，包括抑郁症患者、健康个体和恐慌障碍患者	NA	NA	AUC	NA
124	2025-11-08	Classification of Multi-Parametric Body MRI Series Using Deep Learning 2024-11, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3448373 PMID:39178097	研究论文	开发基于深度学习的多参数体部MRI序列分类模型，用于准确识别8种不同的MRI序列类型	首次针对多参数体部MRI序列开发深度学习分类模型，比较多种网络架构性能，并系统评估不同训练数据量和外部数据集的表现	仅针对8种特定MRI序列类型，模型在外部数据集上性能有所下降	解决DICOM头文件信息错误问题，提高放射科医生阅片效率	多参数体部MRI序列	计算机视觉	NA	多参数磁共振成像(mpMRI)	CNN	医学影像	超过729项研究的多机构mpMRI数据，包含DLDS和CPTAC-UCEC外部数据集	NA	ResNet, EfficientNet, DenseNet-121	F1-score, 准确率	NA
125	2025-11-08	Vector field attention for deformable image registration 2024-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.6.064001 PMID:39513093	研究论文	提出一种用于可变形图像配准的向量场注意力框架，通过直接检索特征图中的位置对应关系来提高配准效率	引入无需可学习参数的注意力模块，能够直接从特征图中检索像素级对应关系，改进了现有网络设计	NA	开发更高效的可变形图像配准方法	固定图像和移动图像之间的空间对应关系	医学图像处理	NA	深度学习	注意力机制	医学图像	公共数据集和Learn2Reg挑战赛数据	NA	向量场注意力(VFA)	配准精度	NA
126	2025-11-03	A Comparison of CT-Based Pancreatic Segmentation Deep Learning Models 2024-11, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.06.015 PMID:38944630	研究论文	比较五种基于CT的胰腺分割深度学习模型在不同扫描和患者特征下的性能表现	首次系统评估五种高性能胰腺分割模型在不同临床特征下的分层性能，并识别影响分割准确性的关键因素	回顾性研究设计，部分患者性别和年龄数据缺失，仅评估了五种特定模型	评估和比较不同深度学习模型在CT胰腺分割任务中的性能表现	胰腺CT图像分割	计算机视觉	胰腺疾病	CT成像	深度学习模型	CT医学图像	352例CT扫描（30例女性，25例男性，297例性别未知；年龄58±7岁，327例年龄未知），训练数据规模从282到8448例扫描不等	NA	U-Net, Swin Transformer, nnUNet	Dice系数, Hausdorff距离, 平均表面距离	NA
127	2025-11-03	Cardiac MR Fingerprinting: Overview, Technical Developments, and Applications 2024-Nov, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.29206 PMID:38153855	综述	本文全面概述了心脏磁共振指纹技术(MRF)的发展现状、技术进展及其临床应用	系统总结了心脏MRF这一新兴多参数成像技术的完整技术框架，包括脉冲序列实现、字典生成、快速k空间采样和模式识别方法	证据等级为5级，技术效能处于第一阶段，表明该技术仍处于发展初期	探讨如何通过多参数MRI技术简化心脏磁共振检查流程，提高检查效率和可重复性	心脏磁共振成像技术及其在心血管疾病评估中的应用	医学影像	心血管疾病	磁共振指纹技术(MRF)、多参数MRI、同时多层采样、3D采样、运动校正算法	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
128	2025-11-03	Tricuspid valve flow measurement using a deep learning framework for automated valve-tracking 2D phase contrast 2024-Nov, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30163 PMID:38817154	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动瓣膜追踪二维相位对比方法，用于测量动态三尖瓣血流	首次将深度学习网络TVnet应用于自动追踪三尖瓣平面，实现了动态采集平面跟踪瓣膜运动的二维相位对比成像	样本量较小（9名健康受试者和2名患者），需要更大规模研究验证	解决心血管磁共振测量三尖瓣血流速度的临床挑战	三尖瓣血流和舒张功能	医学影像分析	心血管疾病	二维相位对比磁共振成像	深度学习网络	心脏长轴电影图像和相位对比图像	11名受试者（9名健康人，2名患者）	NA	TVnet	偏倚, 标准差, 组内相关系数	NA
129	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
130	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
131	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
132	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
133	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
134	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
135	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
136	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
137	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
138	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
139	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
140	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