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
161	2025-10-07	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	开发基于深度学习的自动分割模型用于猪心肌缺血/再灌注实验中梗死面积的量化	首次将动态U-Net架构应用于猪心肌梗死面积的自动量化，相比传统手工方法将处理时间从90分钟缩短至20秒	在鼠类心脏数据上的性能表现较差（DSC: 0.66），模型泛化能力有待进一步验证	开发自动化深度学习分割模型以替代传统手工TTC染色方法进行梗死面积量化	猪和鼠的心脏组织切片图像	计算机视觉	心血管疾病	TTC染色，深度学习分割	CNN	图像	猪实验390个（图像3869张），鼠实验27个	NA	动态U-Net	Dice相似系数，像素精度，平均精度	NA
162	2025-10-07	Deep learning-based prediction of chemical accumulation in a pathogenic mycobacterium 2024-Dec-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.15.628588 PMID:39764009	研究论文	利用深度学习模型预测化学药物在致病分枝杆菌中的积累情况	首次使用深度学习模型而非传统化学性质来预测药物在分枝杆菌中的积累，能够准确预测未包含在原始药物库中的多样化化合物	研究仅针对单一病原体（鸟分枝杆菌复合群），未验证模型在其他细菌中的适用性	开发能够预测药物在细菌细胞内积累水平的计算方法，以改善抗生素设计	1528种已批准药物在鸟分枝杆菌复合群中的积累情况	机器学习	分枝杆菌感染	液相色谱-质谱联用	深度学习	化学药物积累测量数据	1528种已批准药物	NA	NA	准确率	NA
163	2025-10-07	ODD-Net: a hybrid deep learning architecture for image dehazing 2024-Dec-23, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82558-6 PMID:39715769	研究论文	提出一种名为ODD-Net的混合深度学习架构用于图像去雾	提出包含大气光估计网络(A-Net)和传输图估计网络(T-Net)的混合架构，结合膨胀卷积、批归一化和多尺度卷积等创新技术	需要大量数据集和计算资源	解决户外图像因雾霾导致的能见度和对比度下降问题	雾霾图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	ODD-Net, A-Net, T-Net	质量指标	NA
164	2025-04-12	Deep Learning Model for Predicting Neurodevelopmental Outcome in Very Preterm Infants Using Cerebral Ultrasound 2024-Dec, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2024.09.003 PMID:40206534	研究论文	开发深度学习模型，结合新生儿颅脑超声和临床变量，预测极早产儿3岁时的神经发育障碍	首次将CNN模型应用于颅脑超声和临床变量的结合，以预测极早产儿的神经发育障碍	研究为回顾性设计，且仅在单一地区进行，可能影响模型的泛化能力	预测极早产儿3岁时的神经发育障碍	极早产儿（胎龄220-306周）	数字病理	神经发育障碍	颅脑超声（CUS）	CNN, elastic net (EN)	图像, 临床数据	619名极早产儿，包含4184张颅脑超声图像	NA	NA	NA	NA
165	2025-10-07	Preoperative Ultrasound Radomics to Predict Posthepatectomy Liver Failure in Patients With Hepatocellular Carcinoma 2024-Dec, Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jum.16559 PMID:39177192	研究论文	开发基于双模态超声特征和临床指标的深度学习模型预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭风险	提出融合双模态超声图像和临床指标的深度学习模型PHLF-Net，采用渐进式训练策略和多中心验证	研究仅针对乙型肝炎相关肝细胞癌患者，样本量相对有限	预测肝细胞癌患者肝切除术后肝功能衰竭风险	532例接受肝切除术的肝细胞癌患者	医学影像分析	肝细胞癌	二维剪切波弹性成像，B超成像	深度学习	超声图像，临床数据	532例患者（来自5家医院），其中147例发生PHLF	NA	ResNet50	AUC	NA
166	2025-10-07	State-of-the-Art Deep Learning CT Reconstruction Algorithms in Abdominal Imaging 2024-12, Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc IF:5.2Q1 DOI:10.1148/rg.240095 PMID:39612283	综述	探讨深度学习重建算法在腹部CT成像中的技术原理、临床应用及发展前景	系统梳理了能够替代传统滤波反投影或迭代重建的深度学习CT重建算法，在低辐射剂量下保持图像纹理和诊断性能	文中提到会概述当前DLR算法的局限性，但未在摘要中具体说明	研究深度学习重建算法在腹部CT成像中的应用价值和技术发展	腹部CT图像	医学影像	腹部疾病	CT成像	深度神经网络	CT图像	NA	NA	NA	图像质量、诊断性能、重建速度	NA
167	2025-03-28	Bone density measurement in patients with spinal metastatic tumors using chest quantitative CT deep learning model 2024-Dec, Journal of bone oncology IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.jbo.2024.100641 PMID:40134559	研究论文	本研究开发了一种基于3DResUNet架构的深度学习模型，用于从定量计算机断层扫描（QCT）中预测脊柱转移瘤患者的椎体体积骨密度（vBMD）	使用3DResUNet架构的深度学习模型首次应用于脊柱转移瘤患者的vBMD预测，提高了骨质疏松筛查的能力	研究样本量有限（749例），且仅针对脊柱转移瘤患者，可能不适用于其他人群	开发一种深度学习模型，用于预测脊柱转移瘤患者的椎体体积骨密度（vBMD），以增强骨质疏松筛查能力	脊柱转移瘤患者	数字病理学	脊柱转移瘤	定量计算机断层扫描（QCT）	3DResUNet	医学影像	749例脊柱转移瘤患者（训练集599例，测试集150例）	NA	NA	NA	NA
168	2025-03-27	Research on multi-label recognition of tongue features in stroke patients based on deep learning 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84002-1 PMID:39739087	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动识别中风患者舌象特征的方法，以提高舌象特征自动提取和识别的准确性	设计了一个标签引导的多标签舌象识别模型，能够学习特征之间的相关性并进行分类，自动识别舌形、舌色和舌苔等关键特征	模型性能依赖于舌象图像的质量和数据增强的效果，且未提及模型在不同年龄段或不同中风类型患者中的泛化能力	提高中风患者康复阶段舌象特征的自动提取和识别准确性，为中风康复过程的实时评估和诊断提供技术支持	中风患者的舌象图像	计算机视觉	中风	图像处理和机器学习技术	深度学习模型（与resnet和densenet进行比较）	图像	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
169	2025-10-07	Deep learning on CT scans to predict checkpoint inhibitor treatment outcomes in advanced melanoma 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81188-2 PMID:39738216	研究论文	本研究首次利用深度学习分析晚期黑色素瘤患者的CT影像，预测免疫检查点抑制剂治疗结果	首次探索基于CT影像的深度学习模型预测晚期黑色素瘤免疫治疗疗效	深度学习模型未能显著超越已知临床预测因子，样本量有限且为回顾性研究	开发基于CT影像的深度学习模型预测免疫检查点抑制剂治疗反应	晚期黑色素瘤成年患者	计算机视觉	黑色素瘤	CT成像	深度学习模型	CT影像	730名患者，2722个病灶	NA	NA	AUROC	NA
170	2025-10-07	Attention-guided convolutional network for bias-mitigated and interpretable oral lesion classification 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81724-0 PMID:39738228	研究论文	提出一种用于口腔病变分类的注意力引导卷积网络，专注于准确性、可解释性和减少数据集偏差	整合分类流、引导流和解剖部位预测流三个组件，通过注意力机制与临床相关区域对齐，提高模型可解释性和抗偏差能力	数据来源于单一口腔病理诊所，时间跨度较长(1999-2021)，可能存在选择偏差	开发能够准确分类口腔病变并减少数据集偏差的深度学习模型	口腔病变图像	计算机视觉	口腔癌	数字图像分析	CNN	图像	1079名患者的2765张口腔内数字图像，包含16种病变类型	NA	注意力引导卷积网络	准确率, 平衡准确率, AUC	NA
171	2025-10-07	Optimizing VGG16 deep learning model with enhanced hunger games search for logo classification 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82022-5 PMID:39738231	研究论文	提出一种基于VGG16模型并通过增强型饥饿游戏搜索算法优化超参数的深度学习架构EHGS-VGG16，用于logo图像分类	将增强型饥饿游戏搜索算法与VGG16模型结合进行超参数优化，在标准HGS算法基础上引入了局部最优和局部逃逸机制来提升探索能力	标准HGS算法存在种群多样性受限和易陷入局部最优的问题	提升logo图像分类的准确率	logo图像	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	Flickr-27 logo分类数据集	NA	VGG16, ResNet50V2, InceptionV3, DenseNet121, EfficientNetB0, MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率	NA
172	2025-10-07	DeepGOMeta for functional insights into microbial communities using deep learning-based protein function prediction 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82956-w PMID:39738309	研究论文	本研究开发了DeepGOMeta深度学习模型，用于微生物群落中蛋白质功能的预测	提出了专门针对微生物数据的蛋白质功能预测深度学习模型，克服了传统方法对同源性和序列相似性的依赖	模型主要针对微生物数据训练，在其他类型生物数据上的适用性需要进一步验证	开发能够从复杂微生物样本中获取功能见解的蛋白质功能预测方法	微生物群落中的蛋白质功能预测	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	蛋白质序列数据，基因本体论注释数据	NA	NA	DeepGOMeta	NA	NA
173	2025-10-07	A lung nodule segmentation model based on the transformer with multiple thresholds and coordinate attention 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82877-8 PMID:39738386	研究论文	提出一种基于Transformer和多阈值坐标注意力的肺结节分割模型MCAT-Net	构建多阈值特征分离模块捕获边缘纹理特征，引入坐标注意力机制增强空间信息感知，结合Transformer捕获长程依赖关系	NA	提高肺结节分割的准确性以辅助肺癌早期检测	肺结节医学图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	Transformer, CNN	医学图像	LIDC-IDRI和LNDb数据集	NA	MCAT-Net, Transformer, 编码器-解码器结构	Dice相似系数, 灵敏度	NA
174	2025-10-07	IoT based intelligent pest management system for precision agriculture 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83012-3 PMID:39738391	研究论文	本文提出了一种基于物联网的智能害虫管理系统，用于精准农业中的害虫检测和分类	开发了配备嵌入式计算的智能昆虫陷阱原型，结合多种图像特征训练的CNN分类器，在真实田间环境中实现害虫自动识别	数据集仅包含东方果实蝇图像，在单一作物（番石榴园）中采集，样本多样性有限	开发智能害虫管理系统以提升作物保护能力和农业生产效率	东方果实蝇及其他昆虫	计算机视觉	农业害虫	图像采集，物联网技术	CNN	图像	1000+张在番石榴园不同光照条件下采集的图像，分为果实蝇和非果实蝇两类	NA	CNN	准确率，精确率，召回率，F1分数，特异性，FNR，mAP	嵌入式计算设备
175	2025-10-07	A deep learning-based ADRPPA algorithm for the prediction of diabetic retinopathy progression 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82884-9 PMID:39738461	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的糖尿病视网膜病变进展预测算法（ADRPPA），利用纵向视网膜图像数据预测疾病进展	首次结合DR严重程度分级和微动脉瘤量化评分，利用纵向数据预测非参考性DR向参考性DR的进展	回顾性研究设计，数据集来源有限，模型在独立验证集上的表现需要进一步验证	开发能够预测糖尿病视网膜病变进展的人工智能算法	糖尿病视网膜病变患者的视网膜眼底图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	视网膜眼底成像	CNN	图像	EyePACS数据集：12,768张图像（6,384只眼睛）；e-ophtha数据集：148张图像	NA	ResNeXt, Mask-RCNN	AUC, 召回率, 精确率, F1分数	NA
176	2025-10-07	Classification of cervical cancer using Dense CapsNet with Seg-UNet and denoising autoencoders 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82489-2 PMID:39738568	研究论文	提出一种结合Seg-UNet分割、去噪自编码器特征提取和Dense CapsNet分类的宫颈癌分类系统	首次将四种深度学习方法集成于宫颈癌分类流程，通过m-GAN数据增强和Seg-UNet分割解决细胞分组难题	未说明模型在数据分布严重不平衡时的泛化能力，未与其他先进方法进行充分对比	提升宫颈癌多类别分类的准确性和鲁棒性	宫颈涂片图像数据	计算机视觉	宫颈癌	Pap smear	GAN, Autoencoder, CapsNet, UNet	医学图像	SIPaKMeD数据集	NA	Seg-UNet, Denoising Autoencoder, Dense CapsNet, m-GAN	准确率	NA
177	2025-10-07	Automatic ovarian follicle detection using object detection models 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82904-8 PMID:39738599	研究论文	本研究开发了基于深度学习的目标检测模型来自动检测卵巢组织切片中的卵泡结构	首次将单阶段目标检测模型YOLO和RetinaNet应用于卵巢卵泡检测，并采用迁移学习、数据增强和焦点损失函数解决类别不平衡问题	仅使用1000张图像的小规模数据集进行训练和验证	开发自动化的卵巢卵泡检测方法以替代人工计数	卵巢组织切片中的窦卵泡和黄体	计算机视觉	生殖系统疾病	组织学切片成像	目标检测模型	图像	1000张卵巢组织切片图像	NA	YOLO, RetinaNet	平均精度均值(mAP)	NA
178	2025-10-07	Dental bur detection system based on asymmetric double convolution and adaptive feature fusion 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-83241-6 PMID:39738621	研究论文	提出基于非对称双卷积和自适应特征融合的牙科车针检测系统YOLO-DB	设计轻量级非对称双卷积模块(LADC)减少冗余特征干扰，结合SlimNeck与BiFPN-Concat的新型融合网络实现高效特征融合	NA	提升微小尺寸牙科车针的检测精度和计数效率	牙科车针（牙科医疗器械）	计算机视觉	NA	深度学习	YOLO	图像	NA	NA	YOLO-DB, LADC, SlimNeck, BiFPN-Concat	mAP@0.5, mAP@0.5:0.95, 帧率, 参数量, 计算量, 计数准确率	NA
179	2025-10-07	Peptidomics and Machine Learning-based Evaluation of Noncoding RNA-Derived Micropeptides in Breast Cancer: Expression Patterns and Functional/Therapeutic Insights 2024-12, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2024.102150 PMID:39393531	研究论文	通过肽组学和机器学习方法评估非编码RNA来源的微肽在乳腺癌中的表达模式及功能/治疗潜力	首次大规模整合肽组学数据和多种机器学习工具系统评估ncRNA来源微肽在乳腺癌亚型中的表达特征和功能潜力	研究基于预测性微肽数据集，需要实验验证确认其生物学功能	深入探索非编码RNA来源微肽在乳腺癌亚型中的表达模式及其在疾病中的作用机制	乳腺癌组织和不同分子亚型肿瘤样本	机器学习	乳腺癌	高通量质谱分析，肽组学	机器学习，深度学习	质谱数据，肽序列数据	16,349个预测微肽序列，58个在乳腺组织中表达的肽段	AntiCP 2.0, MULocDeep, PEPstrMOD, Peptipedia, PreAIP	NA	差异表达分析，功能预测，理化特征评估	NA
180	2025-03-25	Deep learning models reveal the link between dynamic brain connectivity patterns and states of consciousness 2024-12-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-76695-1 PMID:39738114	研究论文	该研究利用深度学习模型探索动态脑功能连接模式与意识状态之间的关系	使用低维变分自编码器(VAE)研究脑动力学，扩展了潜在空间表征和建模方法，并提出了可解释的脑计算模型	未明确说明样本量或数据收集的具体限制	解码脑活动中的意识状态，研究动态脑功能连接与意识的关系	人脑动态功能连接模式	神经科学	意识障碍	静息态fMRI，变分自编码器(VAE)	VAE	fMRI图像数据	NA	NA	NA	NA	NA