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
2241	2025-10-07	CT image super-resolution under the guidance of deep gradient information 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241289225 PMID:39973779	研究论文	提出一种基于生成对抗学习的CT图像超分辨率网络，通过梯度分支提供梯度信息指导以改善重建质量	提出包含梯度分支和超分辨率分支的双分支网络架构，通过融合梯度图像特征和结合梯度损失函数来提升细节纹理重建效果	NA	解决CT图像超分辨率重建中的结构失真和细节模糊问题	CT图像	计算机视觉	NA	CT成像	GAN, CNN	医学图像	NA	NA	生成对抗网络	结构相似性指数	NA
2242	2025-10-07	A study on CT detection image generation based on decompound synthesize method 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241296249 PMID:39973778	研究论文	提出一种基于分解合成方法的CT检测图像生成算法，用于解决核石墨组件缺陷检测中的小样本和类别不平衡问题	提出新型分解合成方法(DSM)，将图像生成过程分解为模型转换、背景生成和缺陷合成三个步骤，并采用Contour-CycleGAN模型生成逼真的合成CT图像	缺陷样本仍然依赖于现有缺陷库，生成算法的优化和模型结构的改进仍需进一步研究	解决核反应堆组件CT图像缺陷检测中的小样本和类别不平衡问题	高温气冷堆核石墨和碳组件的CT重建图像	计算机视觉	NA	螺旋计算机断层扫描(CT)、正向投影、图像重建	GAN	CT图像、STL文件、体素数据	有限的实际CT重建图像和稀疏分布的缺陷样本	NA	CycleGAN, Contour-CycleGAN	检测准确率	NA
2243	2025-10-07	Quantitative analysis of deep learning reconstruction in CT angiography: Enhancing CNR and reducing dose 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241301696 PMID:39973777	研究论文	本研究通过深度学习重建技术AiCE与传统滤波反投影在CT血管成像中的定量比较，评估了图像质量提升和辐射剂量降低效果	首次在变浓度对比剂和变扫描参数条件下系统比较深度学习重建与传统方法在血管成像中的性能差异	研究基于体模实验，尚未进行临床验证	评估深度学习重建技术在CT血管成像中的图像质量改善和剂量降低潜力	CT血管成像的体模数据	医学影像分析	血管疾病	CT血管成像，深度学习图像重建	深度学习重建模型	CT影像数据	8种不同碘浓度的体模设置	AiCE深度学习重建引擎	智能清晰图像引擎	均方根误差，对比噪声比，剂量降低百分比	320排探测器CT扫描仪
2244	2025-10-07	Radiomics and deep learning features of pericoronary adipose tissue on non-contrast computerized tomography for predicting non-calcified plaques 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241292476 PMID:39973776	研究论文	本研究结合影像组学和深度学习技术，基于非对比CT扫描的冠状动脉周围脂肪组织特征预测非钙化斑块	首次将影像组学与深度学习特征相结合，基于非对比CT的冠状动脉周围脂肪组织预测非钙化斑块	样本量相对有限（353例患者），需要外部验证集进一步验证模型泛化能力	评估基于非对比CT的冠状动脉周围脂肪组织特征在预测非钙化斑块中的价值	353例患者的临床和影像数据	医学影像分析	心血管疾病	非对比计算机断层扫描（CT）	机器学习模型	CT影像	353例患者	Scikit-learn	随机森林（RF）, XGBoost	AUC, 敏感度, 特异度, 准确度	NA
2245	2025-10-07	Enhancing brain tumor classification by integrating radiomics and deep learning features: A comprehensive study utilizing ensemble methods on MRI scans 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241299996 PMID:39973780	研究论文	本研究通过整合影像组学特征和深度学习特征，利用集成学习方法提升脑肿瘤MRI分类性能	首次将影像组学特征与3D CNN深度学习特征相结合，并系统比较多种集成学习方法在脑肿瘤分类中的效果	仅使用T1加权对比增强MRI序列，未包含其他MRI序列；样本来源单一，泛化能力有待进一步验证	评估结合影像组学特征和深度学习特征在脑肿瘤分类中的有效性	胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤三类脑肿瘤	医学影像分析	脑肿瘤	MRI成像	CNN, SVM, DT, RF, AdaBoost, Bagging, KNN, MLP	医学影像	3064个T1加权对比增强脑部MRI扫描	Pyradiomics, 未指定深度学习框架	3D CNN	准确率, AUC, 敏感度, 特异度	NA
2246	2025-10-07	MRI classification and discrimination of spinal schwannoma and meningioma based on deep learning 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241289745 PMID:39973782	研究论文	本研究基于深度学习构建MRI分类模型，用于自动区分脊髓神经鞘瘤和脑膜瘤	通过引入选择性卷积核模块改进原始CNN模型，增强网络对肿瘤特征的关注，有效提升网络性能	回顾性研究，样本量较小（74例患者），来自单一医疗机构	促进脊髓肿瘤早期诊断并减轻临床医生压力	经病理证实的脊髓神经鞘瘤和脑膜瘤患者	计算机视觉	脊髓肿瘤	磁共振成像	CNN	图像	74例患者（2015-2020年）	PyTorch	ResNet34-SKConv	准确率, 特异性, F1分数	NA
2247	2025-10-07	Three-dimensional semi-supervised lumbar vertebrae region of interest segmentation based on MAE pre-training 2025-Jan, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996241301685 PMID:39973800	研究论文	提出一种基于MAE预训练的三维半监督腰椎感兴趣区域分割方法	改进了原始MAE预训练网络的掩码策略，提出管状掩码MAE预训练方法，并结合伪标签生成的半监督学习	在有限标注数据条件下进行实验，可能对数据稀缺场景的泛化能力有待进一步验证	实现腰椎感兴趣区域的自动分割以辅助临床骨密度评估	腰椎三维医学图像	计算机视觉	骨科疾病	医学图像分割	MAE, 半监督学习	三维医学图像	NA	NA	MAE, UNetr	Dice系数, Hausdorff距离	NA
2248	2025-10-07	The classification of absence seizures using power-to-power cross-frequency coupling analysis with a deep learning network 2025, Frontiers in neuroinformatics IF:2.5Q3 DOI:10.3389/fninf.2025.1513661 PMID:39995596	研究论文	本研究提出了一种基于功率-功率跨频率耦合分析和堆叠稀疏自编码器的失神发作自动分类方法	首次将功率-功率跨频率耦合分析应用于癫痫发作分类研究，并结合深度学习方法进行自动分类	样本量相对较小（仅12名患者），仅针对失神发作类型进行研究	开发基于脑电图信号的失神发作自动分类方法	失神发作患者的脑电图信号	机器学习	癫痫	脑电图信号分析，跨频率耦合分析	SSAE（堆叠稀疏自编码器）	脑电图信号	12名患者的94次失神发作记录及背景活动片段	EEGLAB	堆叠稀疏自编码器	灵敏度，特异性，准确率	NA
2249	2025-10-07	Contrast quality control for segmentation task based on deep learning models-Application to stroke lesion in CT imaging 2025, Frontiers in neurology IF:2.7Q3 DOI:10.3389/fneur.2025.1434334 PMID:39995787	研究论文	提出一种基于深度学习模型的对比度质量控制方法，用于CT影像中卒中病灶分割任务	首次将Fisher比率用于评估医学影像对比度质量，并确定分割模型学习失效的临界对比度阈值	方法目前仅应用于CT影像中的卒中病灶分割，尚未验证在其他任务中的适用性	解决CT影像中亚急性卒中病灶分割因图像对比度不足导致的挑战	CT脑部影像中的卒中病灶	医学影像分析	卒中	CT成像	深度学习分割模型	CT影像	NA	NA	NA	Fisher比率	NA
2250	2025-10-07	Deep Learning for Predicting Biomolecular Binding Sites of Proteins 2025, Research (Washington, D.C.) DOI:10.34133/research.0615 PMID:39995900	综述	本文综述了深度学习在预测蛋白质生物分子结合位点方面的应用与发展趋势	提出了结合序列和结构信息的多模态混合模型，以及几何深度学习在结合位点预测中的创新应用	计算需求大，动态建模困难，结构方法需要高质量结构数据	开发计算高效且灵活的模型，以捕捉真实世界生物分子相互作用的复杂性	蛋白质生物分子结合位点	机器学习	NA	深度学习	几何深度学习，混合模型	序列数据，结构数据	NA	NA	NA	预测准确性	NA
2251	2025-10-07	Identifying relevant EEG channels for subject-independent emotion recognition using attention network layers 2025, Frontiers in psychiatry IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fpsyt.2025.1494369 PMID:39995952	研究论文	本研究使用注意力机制识别跨被试情感识别中相关的EEG通道	首次将注意力网络层应用于识别跨被试情感识别中一致相关的EEG通道	仅在三个特定数据集上验证，未考虑更多样化的实验条件	提升跨被试情感识别模型的性能	人类情感状态	脑机接口	NA	脑电图(EEG)	深度学习,注意力机制	EEG信号	三个独立数据集(SEED, SEED-IV, SEED-V)	NA	注意力网络	准确率	NA
2252	2025-10-07	Exploring artificial intelligence in orthopaedics: A collaborative survey from the ISAKOS Young Professional Task Force 2025-Jan, Journal of experimental orthopaedics IF:2.0Q2 DOI:10.1002/jeo2.70181 PMID:39996084	调查论文	通过国际调查分析人工智能在骨科领域的应用现状、挑战和未来发展方向	首次由ISAKOS青年专业人员工作组开展的全球性骨科AI应用调查，揭示了骨科医生对AI技术的认知差异和应用障碍	样本量相对有限（211名骨科医生），男性比例偏高（92.9%），可能存在选择偏差	建立骨科人工智能应用的学术讨论基础，阐明关键模式、挑战和未来发展方向	骨科医生群体	医学人工智能	骨科疾病	问卷调查	NA	问卷调查数据	211名骨科医生	NA	NA	百分比统计	NA
2253	2025-02-26	Automatic Segmentation of the Cisternal Segment of Trigeminal Nerve on MRI Using Deep Learning 2025, International journal of biomedical imaging IF:3.3Q2 DOI:10.1155/ijbi/6694599 PMID:39989710	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的U-Net模型，用于自动分割三叉神经池段，以提高三叉神经相关疾病的诊断和治疗效率	首次提出了一种全自动的三叉神经池段分割方法，使用U-Net模型在解剖MRI图像上进行分割	NA	提高三叉神经池段分割的准确性和效率，以辅助三叉神经相关疾病的诊断和治疗	三叉神经池段	计算机视觉	三叉神经痛	深度学习	U-Net	MRI图像	健康对照图像和三叉神经痛患者数据集	NA	NA	NA	NA
2254	2025-02-26	Algorithmic emergence? Epistemic in/justice in AI-directed transformations of healthcare 2025, Frontiers in sociology IF:2.0Q2 DOI:10.3389/fsoc.2025.1520810 PMID:39990252	研究论文	本文探讨了人工智能（AI）在医疗保健和公共卫生领域集成所带来的认识论、社会政治和技术影响，特别是深度学习和生成式AI技术	本文创新性地分析了AI与循证医学（EBM）的社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响，并提出了如何在这些纠缠中嵌入参与式参与	本文主要关注AI在医疗领域的应用，可能未全面覆盖AI在其他领域的影响	研究AI在医疗保健和公共卫生领域的集成及其对医疗组织、治理和角色的影响	医疗保健和公共卫生领域	机器学习	NA	深度学习, 生成式AI	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2255	2025-02-26	Exploring the role of artificial intelligence in chemotherapy development, cancer diagnosis, and treatment: present achievements and future outlook 2025, Frontiers in oncology IF:3.5Q2 DOI:10.3389/fonc.2025.1475893 PMID:39990683	综述	本文探讨了人工智能在化疗开发、癌症诊断和治疗中的作用，总结了当前进展并指出了领域中的关键缺口	本文综合了人工智能在癌症诊断、化疗创新和治疗反应中的最新应用，强调了其在优化诊断准确性、个性化治疗计划和改善治疗效果方面的潜力	尽管人工智能在肿瘤学中展现出巨大潜力，但其预测准确性仍存在争议，特别是在机器学习和深度学习技术方面	探讨人工智能在预测化疗开发、癌症诊断和治疗反应结果中的作用	固体肿瘤和血液肿瘤	机器学习	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2256	2025-02-26	Deep learning and hyperspectral features for seedling stage identification of barnyard grass in paddy field 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1507442 PMID:39990719	研究论文	本文提出了一种名为DeepBGS的高光谱特征解析框架，用于在水稻田中识别稗草幼苗	首次将深度卷积网络与双层LSTM模块结合，用于高光谱数据的特征提取，实现了在2-3叶期准确区分稗草和水稻的高精度识别	未提及样本的具体数量及多样性，可能影响模型的泛化能力	探索高光谱成像技术在早期识别稗草幼苗中的可行性，并开发先进的早期检测系统	稗草和水稻的幼苗	计算机视觉	NA	高光谱成像技术	CNN, LSTM	高光谱图像	NA	NA	NA	NA	NA
2257	2025-02-25	Computational microscopy with coherent diffractive imaging and ptychography 2025-Jan, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08278-z PMID:39780004	综述	本文回顾了相干衍射成像（CDI）和ptychography在计算显微镜领域的创新进展，这些技术统一了显微镜和晶体学，克服了它们的局限性	CDI和ptychography技术在长度尺度上实现了九个数量级的成像能力，从亚埃分辨率的材料原子结构到厘米级组织的定量相位成像	NA	探讨计算显微镜技术在材料科学、生物学等领域的应用及其未来发展	晶体缺陷、非晶材料、高温超导体中的氧空位、磁性、量子、能源材料、纳米材料、集成电路和生物样本	计算显微镜	NA	相干衍射成像（CDI）、ptychography、第四代同步辐射、X射线自由电子激光、高次谐波产生、电子显微镜、光学显微镜、深度学习	NA	图像	NA	NA	NA	NA	NA
2258	2025-10-07	TimeFlies: an snRNA-seq aging clock for the fruit fly head sheds light on sex-biased aging 2025-Jan-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.25.625273 PMID:39896546	研究论文	开发了一种基于单细胞RNA测序的果蝇头部衰老时钟TimeFlies，用于研究性别差异对衰老的影响	首个基于全基因组基因表达谱的泛细胞类型单细胞转录组衰老时钟，能够识别新的生物标志物并揭示性别特异性衰老机制	研究仅限于果蝇头部组织，尚未在其他物种或组织中验证	开发单细胞转录组衰老时钟并研究衰老中的性别差异	果蝇头部细胞	生物信息学	衰老相关疾病	单细胞RNA测序	深度学习	基因表达数据	NA	NA	NA	生存概率	NA
2259	2025-10-07	Classification of Major Depressive Disorder Using Vertex-Wise Brain Sulcal Depth, Curvature, and Thickness with a Deep and a Shallow Learning Model 2025-Jan-24, ArXiv PMID:39975425	研究论文	本研究使用深度学习和浅层学习模型，基于顶点水平的脑沟深度、曲率和厚度特征对重度抑郁症进行分类	首次在ENIGMA-MDD大型多中心数据集上集成顶点水平的多种皮层形态特征，并比较DenseNet和SVM在MDD分类中的表现	两种分类器在未见过的站点上都表现出接近随机水平的性能，表明当前特征和分类器组合无法有效区分MDD患者和健康对照	开发基于脑形态学特征的MDD自动诊断方法	重度抑郁症患者和健康对照参与者	医学影像分析	重度抑郁症	神经影像分析	DenseNet, SVM	脑结构MRI影像	7,012名参与者（2,772名MDD患者，4,240名健康对照），来自30个站点	NA	DenseNet	平衡准确度	NA
2260	2025-10-07	"Sadness smile" curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception 2025-Jan, Journal of thermal biology IF:2.9Q1 DOI:10.1016/j.jtherbio.2024.104025 PMID:39689668	研究论文	通过分析社交媒体中的人脸表情数据评估热舒适感知，提出'悲伤微笑'曲线模型	首次提出'悲伤微笑'曲线概念，利用社交媒体人脸表情数据替代传统气象因素评估热舒适感知	数据来源局限于社交媒体，可能受拍摄环境和自愿者偏差影响	开发基于人脸表情分析的热舒适感知评估方法	来自49个城市82个公园的志愿者面部照片	计算机视觉	NA	深度学习面部表情分析	CNN	图像	8314张面部照片	NA	ResNet	R值	NA