深度学习在生物医药领域中的应用

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
101	2025-05-11	[Cardiac magnetic resonance image segmentation based on lightweight network and knowledge distillation strategy] 2024-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202312015 PMID:40000210	research paper	提出了一种轻量化的扩张并行卷积U-Net（DPU-Net）及多尺度适应向量知识蒸馏（MAVKD）训练策略，用于心脏磁共振图像分割	采用独特的卷积通道变化方式减少参数数量，结合残差块和扩张卷积缓解梯度爆炸和空间信息丢失问题，并利用知识蒸馏策略提升分割精度	未提及模型在更广泛数据集上的泛化能力或临床实际应用效果	降低心脏MRI图像分割深度学习网络的参数量和浮点运算量，同时保持或提高分割精度	心脏磁共振图像	digital pathology	cardiovascular disease	MRI	DPU-Net（基于U-Net改进的轻量化网络）	image	ACDC公共数据集（具体样本量未说明）
102	2025-05-11	[Research progress on endoscopic image diagnosis of gastric tumors based on deep learning] 2024-Dec-25, Sheng wu yi xue gong cheng xue za zhi = Journal of biomedical engineering = Shengwu yixue gongchengxue zazhi DOI:10.7507/1001-5515.202404004 PMID:40000222	review	本文综述了深度学习在胃肿瘤内镜图像分类、目标检测和分割中的应用，并总结了相关的计算机辅助诊断系统和多模态算法	总结了深度学习在胃肿瘤内镜诊断中的应用，并展望了未来研究方向	未提及具体的数据集或实验结果的局限性	促进深度学习方法在胃肿瘤内镜诊断中的临床应用	胃肿瘤内镜图像	digital pathology	gastric cancer	deep learning	NA	image	NA
103	2025-05-11	Multi-label material and human risk factors recognition model for construction site safety management 2024-Dec, Journal of safety research IF:3.9Q2 DOI:10.1016/j.jsr.2024.10.002 PMID:39998535	研究论文	提出了一种基于深度学习的多标签风险因素识别框架，用于自动识别建筑工地上的材料和人为风险因素	结合材料和人为风险因素为单一标签，并通过可视化解释模型的决策基础以提高性能	模型在视觉模糊和涉及透视时倾向于关注附近物体，导致性能下降	开发并优化深度学习模型，以自动且同时识别和分类建筑工地上的多种材料和人为风险因素	建筑工地上的材料和人为风险因素	计算机视觉	NA	深度学习	多标签识别模型	图像	14,605个实例，涵盖八种材料和人为风险因素
104	2025-05-10	Unsupervised inter-domain transformation for virtually stained high-resolution mid-infrared photoacoustic microscopy using explainable deep learning 2024-12-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-55262-2 PMID:39738110	research paper	本文提出了一种基于可解释深度学习的无监督跨域变换方法，将低分辨率无标记中红外光声显微镜图像转换为类似共聚焦荧光显微镜的高分辨率虚拟染色图像	采用无监督生成对抗网络并结合显著性约束，提高了变换过程的稳定性和可靠性，实现了无标记高分辨率双工细胞成像	NA	提升中红外光声显微镜图像的分辨率，使其达到共聚焦荧光显微镜的水平	人类心脏成纤维细胞的细胞核和丝状肌动蛋白	digital pathology	cardiovascular disease	mid-infrared photoacoustic microscopy	GAN	image	cultured human cardiac fibroblasts
105	2025-05-10	The Theranostic Genome 2024-12-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-024-55291-x PMID:39738156	研究论文	本文介绍了Theranostic Genome的概念，即人类基因组中可用于结合治疗和诊断应用的部分，并利用深度学习技术识别癌症中的治疗诊断靶点和化合物	提出了Theranostic Genome的新概念，并开发了一个结合AI和人类智慧的混合流程，用于识别癌症中的治疗诊断靶点和化合物	NA	克服治疗诊断药物开发中的瓶颈，促进新型靶向治疗诊断药物的开发	人类癌症中的基因和治疗诊断化合物	精准医学	癌症	深度学习，RNAseq	深度学习模型	基因表达数据	超过17,000个人类组织样本
106	2025-05-10	Artificial intelligence model for perigastric blood vessel recognition during laparoscopic radical gastrectomy with D2 lymphadenectomy in locally advanced gastric cancer 2024-Dec-30, BJS open IF:3.5Q1 DOI:10.1093/bjsopen/zrae158 PMID:39963943	研究论文	开发了一种基于深度学习的实时胃周血管识别模型，用于辅助局部晚期胃癌腹腔镜根治术中的D2淋巴结清扫	首次将DeepLabv3+模型应用于胃周血管实时识别，为腹腔镜手术提供AI辅助决策支持	在出血或手术烟雾等复杂场景下识别性能下降，肥胖患者数据表现良好但未说明具体样本量	提高局部晚期胃癌手术安全性，减少术中意外出血	腹腔镜胃癌根治术视频中的胃周血管	数字病理	胃癌	深度学习	DeepLabv3+	手术视频图像	116个手术视频的2460张图像
107	2025-05-09	ASAP-DTA: Predicting drug-target binding affinity with adaptive structure aware networks 2024-Dec, Journal of bioinformatics and computational biology IF:0.9Q4 DOI:10.1142/S0219720024500288 PMID:39961610	research paper	提出了一种基于图深度学习的药物-靶标结合亲和力预测模型ASAP-DTA，利用自适应结构感知池化进行图处理	整合了自注意力机制与增强的图神经网络，通过聚类相邻节点并按注意力分数加权形成最终分子表示，显著改进了图特征提取	未提及模型在更大规模或更复杂数据集上的表现	高效预测药物-靶标结合亲和力，减少药物再利用的资源浪费	药物-靶标结合亲和力	machine learning	NA	graph-based deep learning	graph neural network with self-attention mechanism	2D molecular graph	multiple benchmark datasets including KIBA dataset
108	2025-05-04	Enhanced Disc Herniation Classification Using Grey Wolf Optimization Based on Hybrid Feature Extraction and Deep Learning Methods 2024-Dec-26, Tomography (Ann Arbor, Mich.) DOI:10.3390/tomography11010001 PMID:39852681	research paper	该研究提出了一种基于灰狼优化、混合特征提取和深度学习方法增强的椎间盘突出分类方法	结合灰狼优化算法与混合特征提取及深度学习方法，提升椎间盘突出分类性能	NA	提高椎间盘突出的分类准确性	腰椎间盘突出病例	digital pathology	geriatric disease	deep learning	NA	image	NA
109	2025-05-04	Deep learning segmentation model for quantification of infarct size in pigs with myocardial ischemia/reperfusion 2024-12, Basic research in cardiology IF:7.5Q1 DOI:10.1007/s00395-024-01081-x PMID:39348000	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的分割模型，用于自动化量化心肌缺血/再灌注猪模型中的梗死面积	首次将动态U-Net架构应用于心肌梗死面积的自动化量化，显著提高了处理效率	在鼠心脏实验数据上的模型性能较低(DSC: 0.66)，表明模型跨物种泛化能力有待提高	开发自动化心肌梗死面积量化方法以替代传统手工测量	猪和鼠的心肌缺血/再灌注模型	数字病理	心血管疾病	TTC染色	动态U-Net	图像	390个猪心脏实验(3869张图像)和27个鼠心脏实验
110	2025-05-04	Development of a Deep Learning System for Intraoperative Identification of Cancer Metastases 2024-Dec-01, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006294 PMID:38577794	研究论文	开发并测试了一种用于术中识别腹膜表面转移癌的深度学习手术引导系统原型	开发了一种深度学习手术引导系统原型，能够在术中识别腹膜表面转移癌，相比肿瘤外科医生提高了识别准确率	需要进一步的多机构临床环境验证和开发	提高术中腹膜表面转移癌的识别准确率	腹膜表面转移癌	数字病理	胃肠道腺癌	深度学习	深度学习系统	图像	132名患者的4287个可见腹膜表面病变图像和365个活检腹膜表面病变的3650个图像块
111	2025-05-03	Psoriasis severity assessment: Optimizing diagnostic models with deep learning 2024-Dec, Narra J DOI:10.52225/narra.v4i3.1512 PMID:39816098	research paper	本研究评估了深度学习模型在银屑病严重程度自动分类中的应用	使用五种改进的深度卷积神经网络（DCNN）进行银屑病严重程度分类，并确定ResNet50为最优模型	需要进一步的临床验证和模型优化	优化银屑病严重程度的诊断模型	银屑病临床图像	computer vision	psoriasis	deep learning	ResNet50, VGGNet19, MobileNetV3, MnasNet, EfficientNetB0	image	1,546张临床图像（1,082张用于训练，463张用于验证和测试）
112	2025-05-02	Performance Improvement with Reduced Number of Channels in Motor Imagery BCI System 2024-Dec-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010120 PMID:39796911	研究论文	本研究探讨了在运动想象脑机接口系统中减少通道数量以提高灵活性、便携性和计算效率的方法	结合EOG通道和少量EEG通道比单独使用大量EEG通道更有效，挑战了EOG仅引入眼相关噪声的传统观点	在7类运动想象任务中准确率相对较低（61%）	提高运动想象脑机接口系统的实用性和性能	运动想象EEG信号分类	脑机接口	NA	深度学习	1D卷积块和深度可分离卷积	EEG和EOG信号	两个数据集：BCI Competition IV Dataset IIa（4类MI）和Weibo数据集（7类MI）
113	2025-05-02	Cross-Shaped Heat Tensor Network for Morphometric Analysis Using Zebrafish Larvae Feature Keypoints 2024-Dec-28, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010132 PMID:39796924	research paper	提出了一种基于深度学习的特征端点检测方法，用于定量确定斑马鱼幼体的表型和器官特征	引入了交叉形热张量网络（CSHT-Net），通过新颖的关键点训练方法和组合卷积块特征提取器，解决了基于热图方法仅关注关键点局部区域的问题，并增强了模型学习连续带状特征的能力	NA	开发一种非破坏性的斑马鱼幼体形态计量分析方法，用于识别异常和诊断疾病	斑马鱼幼体	computer vision	NA	deep learning	CSHT-Net	image	4389张斑马鱼幼体的明场显微照片
114	2025-05-02	Porter 6: Protein Secondary Structure Prediction by Leveraging Pre-Trained Language Models (PLMs) 2024-Dec-27, International journal of molecular sciences IF:4.9Q2 DOI:10.3390/ijms26010130 PMID:39795988	研究论文	利用预训练语言模型（PLMs）进行蛋白质二级结构预测的研究	提出了Porter 6模型，结合CBRNN和蛋白质语言模型ESM-2，显著提升了预测准确率	未提及具体局限性	提高蛋白质二级结构预测的准确性和计算效率	蛋白质二级结构	自然语言处理	NA	预训练语言模型（PLMs），包括ProtTrans和ESM-2	CBRNN	蛋白质序列数据	大规模独立测试集（2022年和2024年测试集）
115	2025-05-02	Comparative Analysis of Edge Detection Operators Using a Threshold Estimation Approach on Medical Noisy Images with Different Complexities 2024-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010087 PMID:39796878	研究论文	本文通过提出的阈值估计方法，比较分析了噪声对不同复杂度医学图像边缘检测的影响	提出了一种创新的边缘检测方法，考虑了不同噪声类型和浓度，并在多种复杂度的医学图像上进行了评估	研究仅针对特定类型的医学图像（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描），可能不适用于其他类型的医学图像	评估噪声对医学图像边缘检测的影响，并提出一种有效的阈值估计方法	医学图像（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描）	计算机视觉	脑肿瘤、肺部疾病	网格搜索（GS）方法和随机搜索（RS9）	Canny算子、Laplace算子、AlexNet、ResNet、VGGNet、MobileNetv2、Inceptionv3	图像	三个不同的数据集（视网膜图像、脑肿瘤分割和肺部CT扫描）
116	2025-05-02	Deep Learning Unravels Differences Between Kinematic and Kinetic Gait Cycle Time Series from Two Control Samples of Healthy Children Assessed in Two Different Gait Laboratories 2024-Dec-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010110 PMID:39796901	research paper	研究利用深度学习比较两个不同步态实验室评估的健康儿童步态周期时间序列的差异	使用基于ResNet的深度学习模型成功识别数据来源实验室，并探索减少实验室间差异的预处理方法	研究仅涉及两个实验室的数据，可能无法完全代表所有实验室的差异	比较不同实验室评估的健康儿童步态周期时间序列差异，并提高机器学习模型在临床环境中的可转移性	两组健康儿童的步态周期时间序列数据	machine learning	NA	步态分析协议	ResNet	时间序列数据	两组健康儿童的步态数据
117	2025-05-02	DDGemb: predicting protein stability change upon single- and multi-point variations with embeddings and deep learning 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf019 PMID:39799516	research paper	介绍了一种名为DDGemb的新方法，结合蛋白质语言模型嵌入和transformer架构，预测蛋白质在单点和多点变异时的ΔΔG值	DDGemb是首个结合蛋白质语言模型嵌入和transformer架构来预测蛋白质在单点和多点变异时稳定性变化的方法	NA	开发一种计算方法来预测蛋白质在单点和多点变异时的稳定性变化，以辅助功能性蛋白质设计和疾病变异研究	蛋白质在单点和多点变异时的稳定性变化	生物信息学	NA	蛋白质语言模型嵌入和transformer架构	transformer	蛋白质序列数据	来源于文献的高质量数据集和可用的基准测试数据集
118	2025-05-02	EnrichRBP: an automated and interpretable computational platform for predicting and analysing RNA-binding protein events 2024-Dec-26, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf018 PMID:39804669	research paper	介绍了一个名为EnrichRBP的自动化、可解释的计算平台，用于预测和分析RNA结合蛋白事件	EnrichRBP是一个集成了70种深度学习算法的网络服务，支持特征表示、选择、模型训练、比较、优化和评估，并提供了全面的可视化和模型可解释性	NA	预测RNA结合蛋白（RBPs）以理解转录后调控机制	RNA结合蛋白（RBPs）与RNA的相互作用	natural language processing	NA	深度学习、机器学习	多种深度学习算法	RNA序列数据	NA
119	2025-05-02	Prior-FOVNet: A Multimodal Deep Learning Framework for Megavoltage Computed Tomography Truncation Artifact Correction and Field-of-View Extension 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010039 PMID:39796828	research paper	提出了一种名为Prior-FOVNet的多模态深度学习框架，用于校正兆伏级计算机断层扫描（MVCT）的截断伪影并扩展视野	利用从同一患者的千伏级计算机断层扫描（KVCT）中学到的材料和形状先验，结合对比学习生成对抗网络（TransNet）和基于Swin Transformer的图像修复网络，实现了截断伪影校正和视野扩展	未提及具体局限性	提高MVCT在自适应放射治疗中的可靠性和临床适用性	兆伏级计算机断层扫描（MVCT）图像	digital pathology	NA	GAN, Swin Transformer	TransNet, Swin Transformer-based image inpainting network	image	模拟和真实患者数据
120	2025-05-02	Real-Time PPG-Based Biometric Identification: Advancing Security with 2D Gram Matrices and Deep Learning Models 2024-Dec-25, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25010040 PMID:39796830	research paper	本研究探讨了基于光电容积描记（PPG）信号的生物识别技术，通过二维Gram矩阵转换和深度学习模型提高安全性	采用PPG信号结合Gram矩阵转换和EfficientNetV2 B0与LSTM网络，实现了99%的准确率，并在实时识别场景中验证了其有效性	样本量较小，仅包含40名受试者	提升生物识别系统的安全性和抗欺骗能力	PPG信号	machine learning	NA	PPG信号采集	EfficientNetV2 B0与LSTM网络	PPG信号	40名受试者