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
241	2025-10-06	Calibration-free estimation of field dependent aberrations for single molecule localization microscopy across large fields of view 2024-Dec-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.11.627909 PMID:39713420	研究论文	提出一种无需校准即可直接从单分子数据估计场相关像差的模型方法，用于提升单分子定位显微镜的图像质量	首次将节点像差理论引入全矢量点扩散函数模型，无需珠校准测量即可从原始帧数据直接估计场相关像差	未明确说明方法对特定样本类型或成像条件的适用性限制	解决单分子定位显微镜中场相关像差对定位精度的影响问题	微管和核孔复合物的2D和3D定位数据	计算显微成像	NA	单分子定位显微镜(SMLM)	基于模型的估计方法	2D和3D显微镜图像数据	视野范围达180μm的微管和核孔复合物样本	NA	基于节点像差理论的矢量PSF模型	与基于样条拟合和深度学习的方法进行比较	计算效率高，可在几分钟内处理完整2D或3D数据集
242	2025-10-06	Predicting patients' sentiments about medications using artificial intelligence techniques 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83222-9 PMID:39738528	研究论文	本研究开发人工智能模型预测患者对药物的情感倾向	首次实现结果可解释性技术，并开发了基于临床领域预训练词嵌入的深度集成模型	NA	通过情感分析为临床医生提供患者治疗反馈的洞察	药物相关评论文本数据	自然语言处理	NA	情感分析	机器学习,深度学习	文本	大型药物评论数据集	NA	Word2Vec,集成学习模型	准确率,F1分数	NA
243	2025-10-06	Descriptive overview of AI applications in x-ray imaging and radiotherapy 2024-12-27, Journal of radiological protection : official journal of the Society for Radiological Protection IF:1.4Q3 DOI:10.1088/1361-6498/ad9f71 PMID:39681008	综述	本文概述了人工智能在X射线成像和放射治疗中的应用现状与发展前景	系统总结了AI在医疗辐射领域的应用全景，特别强调了深度学习在CT重建和自适应放疗中的创新应用	部分AI方法尚未准备好常规临床应用，主要由于验证挑战、患者群体多样性和临床环境可靠性问题	探讨人工智能在优化放射剂量、改善放疗效果方面的应用价值	X射线成像和放射治疗中的AI技术应用	医学影像分析	NA	深度学习	深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
244	2025-10-06	Cultivation strategies of English thinking ability in the environment of Internet of Things 2024-Dec-15, Heliyon IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e39515 PMID:39687130	研究论文	本研究通过设计LSNN推荐模型，在物联网环境下解决英语思维培养不足的问题	通过在CNN中增加调整层设计LSNN推荐模型，有效缓解数据稀疏性问题	NA	拓宽英语学习者视野，加强英语思维能力培养	英语学习者	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, LSNN	推荐数据	NA	NA	卷积神经网络，局部相似卷积神经网络	平均绝对误差(MAE)	NA
245	2025-10-06	Other possible perspectives for solving the negative outcome penalty paradox in the application of artificial intelligence in clinical diagnostics 2024-12-23, Journal of medical ethics IF:3.3Q1 DOI:10.1136/jme-2024-109968 PMID:38871400	评论	探讨解决人工智能在临床诊断应用中负面结果惩罚悖论的其他可能视角	提出三种新视角（改变公众认知、重新设计临床实践流程、引入更多利益相关者）来解决AI临床诊断中的负面结果惩罚悖论	NA	探讨如何更有效地将人工智能整合到临床实践中，解决负面结果惩罚悖论	人工智能在临床诊断中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
246	2025-10-06	[Development of a Deep Learning-Based System for Supporting Medical Decision-Making in PI-RADS Score Determination] 2024-Dec, Urologiia (Moscow, Russia : 1999) PMID:40377545	研究论文	开发基于深度学习的计算机辅助诊断系统，用于支持PI-RADS评分确定中的医疗决策	首次将3D U-Net架构应用于多参数MRI图像（T2W、DWI、DCE）处理，旨在最小化PI-RADS分级中的人为误差	敏感性较低（60%），分割精度有待提升，需要更大数据集和更先进的深度学习技术进行改进	开发能够支持医疗决策的计算机辅助诊断系统，减少前列腺癌诊断中的观察者间差异	前列腺癌患者和良性病变患者	医学影像分析	前列腺癌	多参数MRI（T2W、DWI、DCE）	深度学习	医学影像	136名患者（108例前列腺癌，28例良性病变）	Python	3D U-Net	准确率, 敏感性, 特异性, Dice相似系数, AUC	NA
247	2025-10-06	Deep Learning in Ultrasound Localization Microscopy: Applications and Perspectives 2024-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3462299 PMID:39288061	综述	本文全面综述了深度学习在超声定位显微镜中的多样化应用及其未来发展前景	首次系统梳理了基于稀疏微泡分布的深度学习在ULM中的应用，重点分析了微泡定位优化的多种网络架构和问题建模方法	当前方法仍存在计算复杂度高、对高浓度微泡适应性有限等挑战	探索深度学习技术在超声定位显微镜中的创新应用以提升成像性能	超声定位显微镜成像中的微泡信号和血管结构	医学影像分析	心血管疾病	超声定位显微镜	深度学习	超声图像	NA	NA	NA	图像质量，处理时间	NA
248	2025-10-06	VoxelMorph-Based Deep Learning Motion Correction for Ultrasound Localization Microscopy of Spinal Cord 2024-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3463188 PMID:39292568	研究论文	提出基于VoxelMorph的深度学习运动校正方法，用于改善脊髓超声定位显微镜成像质量	首次将VoxelMorph深度学习框架应用于脊髓超声定位显微镜的运动校正，有效补偿刚性和非刚性运动	未明确说明样本数量和研究人群特征	提高脊髓血管超声定位显微镜成像的分辨率和微血管重建质量	脊髓血管微循环系统	医学影像分析	脊髓损伤	超声定位显微镜(ULM)	深度学习	超声图像序列	NA	VoxelMorph	VoxelMorph	平均绝对误差	NA
249	2025-10-06	Deep Power-Aware Tunable Weighting for Ultrasound Microvascular Imaging 2024-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3488729 PMID:39480714	研究论文	提出一种基于深度学习的功率感知可调加权方法，用于改善超声微血管成像质量	提出Yformer混合架构结合卷积和Transformer，引入可调噪声控制因子实现像素级加权，在保持低计算成本的同时提升成像质量	模型仅使用大鼠脑部数据集训练，在其他器官上的泛化能力需进一步验证	开发一种深度学习后滤波方法以提升超声微血管成像质量	超声微血管成像，包括超快功率多普勒成像和超声定位显微镜	医学影像处理	血管疾病	超声平面波传输，延迟求和波束成形	CNN, Transformer	超声图像	四个不同数据集：公共模拟数据、公共大鼠脑部数据、私有大鼠脑部数据、私有大鼠肝脏数据	NA	Yformer（卷积与Transformer混合架构）	结构相似性指数	NA
250	2025-10-06	ULM-MbCNRT: In Vivo Ultrafast Ultrasound Localization Microscopy by Combining Multibranch CNN and Recursive Transformer 2024-12, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3388102 PMID:38607709	研究论文	提出结合多分支CNN和递归Transformer的深度学习框架ULM-MbCNRT，实现从少量超声帧生成超分辨率图像的快速超声定位显微成像	首次将多分支CNN与递归Transformer结合用于超声定位显微成像，显著减少数据采集时间和计算时间	NA	开发快速超声定位显微成像方法，突破成像质量、采集时间和处理速度之间的权衡限制	微血管成像	医学影像处理	NA	超声定位显微镜(ULM)	CNN, Transformer	超声图像	数值模拟和体内实验	NA	多分支CNN, 递归Transformer	空间分辨率, 数据采集时间减少倍数, 计算时间减少倍数	NA
251	2025-06-03	Uncertainty Quantification for Conditional Treatment Effect Estimation under Dynamic Treatment Regimes 2024-Dec, Proceedings of machine learning research PMID:40443560	research paper	该研究提出了一种在动态治疗策略下估计条件治疗效果时量化深度学习模型中不确定性的方法	首次提出并比较了在机器学习模型中量化g-computation不确定性的多种方法，以改进动态治疗策略下的条件治疗效果估计	研究使用了模拟数据集和单一真实世界数据集（脓毒症数据），可能限制了结果的普遍性	改进动态治疗策略下条件治疗效果的估计，并量化模型不确定性	动态治疗策略下的治疗效果	machine learning	sepsis	variational dropout, deep ensembles	deep learning	clinical data	两个模拟数据集和一个真实世界脓毒症数据集	NA	NA	NA	NA
252	2025-10-06	High resolution kinematic approach for quantifying impaired mobility of dystrophic zebrafish larvae 2024-Dec-09, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.05.627004 PMID:39713379	研究论文	本研究开发了一种基于高速摄像和深度学习的高分辨率运动学方法，用于量化营养不良斑马鱼幼虫的运动障碍	首次将无标记运动捕捉技术应用于斑马鱼幼虫逃逸反应游泳的节段化建模，提供了比传统方法更高分辨率和更低变异性的运动功能评估	方法主要针对斑马鱼幼虫模型，在其他物种或发育阶段的适用性需要进一步验证	开发精确评估杜氏肌营养不良斑马鱼模型运动障碍的新方法	营养不良素缺陷型斑马鱼幼虫和野生型斑马鱼幼虫	计算机视觉	杜氏肌营养不良	高速摄像技术	深度学习	视频	NA	NA	NA	分类准确率	NA
253	2025-05-31	Using deep learning to classify developmental differences in reaching and placing movements in children with and without autism spectrum disorder 2024-12-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81652-z PMID:39632922	研究论文	本研究利用深度学习技术分析自闭症谱系障碍（ASD）儿童与正常发育儿童在伸手和放置动作中的运动学差异，探索潜在的生物标志物	结合上肢运动学和深度学习方法，首次提出利用运动学特征和MLP模型对ASD儿童进行分类，准确率达78.1%	样本量较小（41名学龄儿童），且需要在更年幼儿童群体中进一步验证特异性	探索可用于ASD诊断的客观生物标志物，改善ASD的早期识别	学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）	机器学习	自闭症谱系障碍	惯性测量单元（IMU）	MLP（多层感知器）	运动学数据	41名学龄儿童（ASD组26名，典型发育组15名）	NA	NA	NA	NA
254	2025-05-31	PLMC: Language Model of Protein Sequences Enhances Protein Crystallization Prediction 2024-Dec, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-024-00639-6 PMID:39155325	研究论文	提出了一种名为PLMC的新型深度学习框架，通过利用预训练的蛋白质语言模型，改进了多阶段蛋白质结晶倾向的预测	PLMC框架整合了蛋白质语言嵌入和手工制作的特征集，显著提高了蛋白质结晶倾向的预测准确性	未明确提及研究的局限性	改进蛋白质结晶倾向的预测，以指导实验设计	蛋白质序列及其结晶倾向	机器学习	NA	深度学习，蛋白质语言模型	PLMC	蛋白质序列数据	未明确提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
255	2025-05-31	Addressing Class Imbalance with Latent Diffusion-based Data Augmentation for Improving Disease Classification in Pediatric Chest X-rays 2024-Dec, Proceedings. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine DOI:10.1109/bibm62325.2024.10822172 PMID:40134830	研究论文	本研究探讨了使用潜在扩散模型（LDM）进行数据增强以解决儿科胸部X光片疾病分类中的类别不平衡问题	首次将文本引导的图像到图像LDM应用于合成疾病阳性的胸部X光片，并通过数据增强显著改善了分类性能	研究仅针对两种特定的肺部疾病（肺炎和支气管肺炎）进行了验证，未涵盖更广泛的疾病谱	解决医学图像分类中的类别不平衡问题，提高深度学习模型的泛化能力	儿科胸部X光片（CXRs）	数字病理	肺炎和支气管肺炎	潜在扩散模型（LDM）	Inception-V3和LDM	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及类别不平衡的数据集	NA	NA	NA	NA
256	2025-10-07	The Role of Artificial Intelligence in Predicting Optic Neuritis Subtypes From Ocular Fundus Photographs 2024-Dec-01, Journal of neuro-ophthalmology : the official journal of the North American Neuro-Ophthalmology Society IF:2.0Q2 DOI:10.1097/WNO.0000000000002229 PMID:39808513	研究论文	本研究开发了一种基于眼底照片的深度学习AI算法，用于预测视神经炎亚型	首次使用深度学习算法从眼底照片中区分多发性硬化相关视神经炎与其他亚型	回顾性研究，样本量有限，需要更大数据集验证	开发AI算法辅助视神经炎亚型的早期诊断和鉴别	视神经炎患者	医学影像分析	视神经炎	眼底摄影	深度学习	图像	321名患者的1,599张眼底照片（MS ON: 262名患者/1,114张照片；非MS ON: 59名患者/485张照片）	NA	NA	AUC, 准确率, 灵敏度, 特异性	NA
257	2025-10-07	Mining and rational design of psychrophilic catalases using metagenomics and deep learning models 2024-Dec, Applied microbiology and biotechnology IF:3.9Q2 DOI:10.1007/s00253-023-12926-1 PMID:38175233	研究论文	本研究通过宏基因组学和深度学习模型挖掘并理性设计嗜冷过氧化氢酶	结合宏基因组测序与深度学习模型Preoptem预测酶的最适温度，并通过定点突变扩展酶的最适温度范围	未明确说明样本采集的具体地理来源和土壤类型，突变体数量有限	挖掘新型嗜冷过氧化氢酶并优化其温度适应性	土壤样本中的过氧化氢酶基因及其编码蛋白	生物信息学	NA	宏基因组测序，定点突变，分子进化分析	深度学习	基因组序列，蛋白质序列	从土壤样本中挖掘到多个推定的过氧化氢酶基因	NA	Preoptem	序列相似性，最适温度范围，比活性	NA
258	2025-10-07	Learning a Hand Model From Dynamic Movements Using High-Density EMG and Convolutional Neural Networks 2024-12, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2024.3432800 PMID:39042539	研究论文	提出一种基于高密度表面肌电信号和卷积神经网络的深度学习方法来解码前臂肌肉电生理活动为手部运动	首次使用全带宽EMG信号和卷积神经网络构建手部运动模型，在潜在空间中发现编码手部解剖结构的神经嵌入	研究仅包含13名健康参与者，运动速度仅限于慢速和舒适速度	开发能够从肌电信号解码手部运动的深度学习模型	人类手部运动和前臂肌肉电生理活动	机器学习	NA	高密度表面肌电信号采集	CNN	EMG信号，运动学和动力学数据	13名健康参与者，覆盖22个手部自由度的抓握和单个手指运动	NA	卷积神经网络	运动学和动力学连续估计精度	NA
259	2025-10-07	Improved noise reduction in photon-counting detector CT using prior knowledge-aware iterative denoising neural network 2024-Dec, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.) DOI:10.1117/1.JMI.11.S1.S12804 PMID:38799270	研究论文	开发了一种先验知识感知迭代去噪神经网络，用于降低光子计数探测器CT中高分辨率虚拟单能图像中的噪声	提出利用低噪声虚拟单能图像作为先验输入，并通过迭代构建精炼训练数据集来提升神经网络去噪性能	研究仅包含10例患者数据，样本量有限	降低光子计数探测器CT中高分辨率虚拟单能图像的噪声	光子计数探测器CT扫描的虚拟单能图像	医学影像处理	心血管疾病	CT血管造影	神经网络	医学影像	10例患者冠状动脉CT血管造影检查	NA	PKAID-Net	图像噪声、空间细节保留、定量准确性	NA
260	2025-05-23	A novel deep learning model for obstructive sleep apnea diagnosis: hybrid CNN-Transformer approach for radar-based detection of apnea-hypopnea events 2024-12-11, Sleep IF:5.3Q1 DOI:10.1093/sleep/zsae184 PMID:39115132	研究论文	本研究开发了一种基于雷达数据的深度学习模型，用于检测阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）中的呼吸暂停-低通气事件	采用混合CNN-Transformer架构，结合雷达数据进行OSA诊断，为传统多导睡眠图（PSG）提供了一种成本效益高且易于获取的替代方案	研究为单中心前瞻性队列研究，样本量相对较小（开发集54人，测试集35人）	开发并验证一种用于阻塞性睡眠呼吸暂停诊断的深度学习模型	疑似睡眠呼吸障碍的参与者	数字病理	阻塞性睡眠呼吸暂停	雷达数据采集	混合CNN-Transformer架构	雷达信号数据	开发集54人，测试集35人	NA	NA	NA	NA