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
8081	2025-10-05	Estimation of 3D Ground Reaction Force and 2D Center of Pressure Using Deep Learning and Load Cells Across Various Gait Conditions 2025-May-26, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25113357 PMID:40968943	研究论文	提出一种使用鞋内三轴载荷传感器和深度学习模型估计三维地面反作用力和二维压力中心的方法	使用最小传感器配置在多种步态条件下实现精确的GRF和CoP估计，性能优于或相当于先前研究	内外侧方向分量精度较低，斜坡条件下垂直GRF误差相对较高	开发适用于真实环境的地面反作用力和压力中心估计系统	健康年轻成年人的步态数据	机器学习	NA	载荷传感器测量	FCNN, CNN, LSTM, Transformer	传感器数据	40名健康年轻成年人	NA	全连接神经网络, 卷积神经网络, 序列到序列LSTM, Transformer	均方根误差	NA
8082	2025-10-05	LivecellX: A Scalable Deep Learning Framework for Single-Cell Object-Oriented Analysis in Live-Cell Imaging 2025-May-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.23.639532 PMID:40060645	研究论文	介绍LivecellX——一个基于深度学习的可扩展框架，用于活细胞成像中的单细胞定向分析	提出了分割校正新任务，开发了创新的评估指标和机器学习技术，并设计了轨迹级校正算法	NA	解决活细胞成像中细胞分割和追踪的准确性问题	活细胞成像中的单细胞动态	计算机视觉	NA	活细胞成像	CNN	图像	来自两种不同类型显微镜的新型成像数据集	PyTorch, TensorFlow	CS-Net	分割精度，轨迹分析准确性	并行计算
8083	2025-10-05	Explainable deep learning for identifying cancer driver genes based on the Cancer Dependency Map 2025-May-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.28.651122 PMID:40654945	研究论文	开发可解释深度学习模型识别癌症驱动基因并分析突变模式	结合生物信息学知识构建监督学习模型xNNDriver和无监督可解释自编码器xAEDriver，同时识别单个驱动基因和多重驱动变异模式	未明确说明模型验证的具体数据集规模和外部验证结果	识别癌症驱动基因和突变模式，理解肿瘤进展机制	癌症细胞系和肿瘤样本中的驱动基因与突变	生物信息学	癌症	基因组依赖图谱分析	深度学习, 自编码器	基因组突变数据, 依赖评分数据	NA	NA	自编码器	NA	NA
8084	2025-10-05	Mapping individualized multi-scale hierarchical brain functional networks from fMRI by self-supervised deep learning 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.04.07.647618 PMID:40291726	研究论文	提出一种自监督深度学习框架，从fMRI数据中映射个体化的多尺度分层脑功能网络	首次通过自监督深度学习同时计算多尺度功能网络并量化其跨尺度层次结构	方法依赖于fMRI数据质量，在外部验证队列数量有限	表征个体化多尺度脑功能网络的层次组织结构	人脑功能网络	机器学习	神经精神疾病	fMRI	深度学习	神经影像数据	人类连接组计划数据集及两个外部队列	NA	自监督深度学习框架	功能网络同质性，与生物表型关联性	NA
8085	2025-10-05	Sli2Vol+: Segmenting 3D Medical Images Based on an Object Estimation Guided Correspondence Flow Network 2025 Feb-Mar, IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision. IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision DOI:10.1109/wacv61041.2025.00357 PMID:41001582	研究论文	提出一种基于目标估计引导对应流网络的自监督框架，用于仅需单张标注切片即可完成3D医学图像分割	开发了目标估计引导对应流网络，通过生成伪标签学习可靠切片间对应关系，有效减少重建误差传播并处理切片间不连续性	依赖单张标注切片的质量，在复杂解剖结构或严重病理情况下性能可能受限	降低3D医学图像分割的标注负担，提高自监督分割方法的准确性和鲁棒性	3D医学图像中的各种解剖结构	医学图像分析	多器官疾病	自监督学习	深度学习	3D医学图像	多个不同数据集，每个训练和测试体积仅需单张标注切片	PyTorch	Object Estimation Guided Correspondence Flow Network	分割准确性，泛化能力评估	NA
8086	2025-10-05	Fine-grained Prototype Network for MRI Sequence Classification 2025, Current medical imaging IF:1.1Q3 DOI:10.2174/0115734056361649250717162910 PMID:40754881	研究论文	提出一种用于MRI序列分类的细粒度原型网络SequencesNet	结合CNN和改进视觉Transformer的特征提取网络，添加特征选择模块和原型分类模块以捕捉细粒度差异	计算复杂度较高，模型泛化能力有待提升	解决MRI序列分类中类间差异细微而类内差异显著的问题	腹部MRI序列图像	医学影像分析	腹部疾病	磁共振成像	CNN, Transformer	医学图像	公共腹部MRI序列分类数据集和私有数据集	NA	改进的视觉Transformer，3DResNet18，TransFG	准确率，召回率，精确率	NA
8087	2025-10-05	Gamma-Band Binaural Beats Neuromodulation Enhances P300 Classification in an Auditory Brain-Computer Interface Paradigm 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604016 PMID:40880336	研究论文	本研究探讨伽马波段双耳节拍神经调控对听觉P300脑机接口分类性能的增强作用	首次系统评估伽马波段双耳节拍作为低成本神经调控方法对听觉P300-BCI的优化效果，并发现非周期参数变化与BCI性能改善的关联	仅纳入健康受试者，未验证临床患者群体的适用性	开发实用型神经调控方法以增强听觉脑机接口性能	30名健康参与者	脑机接口	NA	脑电图, 双耳节拍刺激	机器学习分类器, 深度学习模型	脑电图信号	30名健康参与者	NA	NA	分类准确率	NA
8088	2025-10-05	Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography 2025, IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society IF:4.8Q1 DOI:10.1109/TNSRE.2025.3604618 PMID:40889304	研究论文	本研究提出了一种新颖的物理信息贝叶斯融合后处理器，用于改进基于表面肌电信号的步态相位识别	将生物力学序列约束嵌入分类器的后验概率输出，以抑制不稳定的转换并促进自然步态进展	NA	提高肌电控制在下肢辅助设备中的安全性、可靠性和实时性能	下肢肌肉表面肌电信号和步态周期相位	机器学习	NA	表面肌电信号采集	SVM, ANN, KNN, CNN-LSTM混合模型	表面肌电信号	40名受试者(SIAT-LLMD数据集)	NA	CNN-LSTM混合架构	准确率, 转换检测差异, 不稳定性指数	NA
8089	2025-10-05	EfficientNetSwift: A Lightweight and Precise Deep Learning Model for Detecting Oral Squamous Cell Carcinoma Using Pathological Images 2025 Jan-Dec, Technology in cancer research & treatment IF:2.7Q3 DOI:10.1177/15330338251380966 PMID:41004387	研究论文	开发基于改进轻量级EfficientNetSwift的深度学习模型，用于口腔鳞状细胞癌病理图像的自动检测	提出改进的轻量级EfficientNetSwift模型，在保持高精度的同时显著减少参数数量	NA	开发人工智能方法实现口腔鳞状细胞癌的自动化检测	口腔鳞状细胞癌病理图像	数字病理学	口腔鳞状细胞癌	深度学习	CNN, Transformer	病理图像	NA	NA	EfficientNetSwift, ResNet, MobileNet, VIT, Swin Transformer	准确率, AUC	NA
8090	2025-10-05	CAAFE-ResNet: A ResNet With Channel Attention-Augmented Feature Extraction for Prognostic Assessment in Rectal Cancer 2025 Jan-Dec, IET systems biology IF:1.9Q3 DOI:10.1049/syb2.70030 PMID:40867076	研究论文	提出一种基于ResNet18的通道注意力增强特征提取模型CAAFE-ResNet18，用于直肠癌MRI图像的预后评估	设计了创新的特征提取与补充模块CAAFE，结合多尺度空洞卷积并行架构和通道注意力机制，实现多层次信息融合、空间特征增强和通道特征优化	NA	通过深度学习模型早期识别直肠癌治疗完全响应和非响应患者	局部晚期直肠癌患者的MRI图像	计算机视觉	直肠癌	磁共振成像	CNN	图像	NA	NA	ResNet18*, CAAFE	NA	NA
8091	2025-10-05	FaithfulNet: An explainable deep learning framework for autism diagnosis using structural MRI 2025-Nov-01, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149904 PMID:40882812	研究论文	开发可解释深度学习框架FaithfulNet用于基于结构MRI的自闭症诊断	提出新型忠实视觉解释方法Faith_CAM，结合梯度类激活图和SHAP梯度解释器	使用公开数据集，缺乏外部验证和临床前瞻性研究	开发可解释AI框架用于自闭症诊断和记忆功能区损伤评估	自闭症患者的结构MRI数据	医学影像分析	自闭症	结构磁共振成像(sMRI)	深度学习	医学影像	ABIDE-II公共数据库中的sMRI数据	NA	FaithfulNet	准确率,AUC	NA
8092	2025-10-05	Comparison of organ volumes and standardized uptake values in [18F]FDG-PET/CT images using MOOSE and TotalSegmentator to segment CT images 2025-Oct, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.70025 PMID:40993940	研究论文	比较两种深度学习算法MOOSE和TotalSegmentator在[18F]FDG-PET/CT图像中分割33个解剖结构的体积和标准化摄取值差异	首次系统比较两种开源深度学习分割工具在PET/CT图像分析中的互换性	仅针对转移性乳腺癌患者的基线扫描，未评估其他疾病类型或随访数据	评估两种深度学习分割算法在器官体积和SUV值测量中的一致性	315名转移性乳腺癌女性的[18F]FDG-PET/CT基线图像	医学影像分析	乳腺癌	[18F]FDG-PET/CT成像	深度学习	CT图像,PET图像	315名患者	MOOSE v.3.0.14, TotalSegmentator v.2.0.5	NA	相对差异	NA
8093	2025-10-05	[Advances in the application of artificial intelligence for pulmonary function assessment based on chest imaging in thoracic surgery] 2025-Sep-27, Zhonghua wai ke za zhi [Chinese journal of surgery] DOI:10.3760/cma.j.cn112139-20250309-00116 PMID:41015474	综述	探讨人工智能在基于胸部影像的胸外科肺功能评估中的应用进展	首次系统总结AI技术在多模态胸部影像（X射线、CT、MRI）肺功能评估中的创新应用，包括肺通气定量分析、弥散功能评估等新方向	面临数据标准化不足、模型可解释性有限、缺乏术后并发症预测模型等临床转化挑战	提升胸外科围术期肺功能评估的精准决策能力	胸外科患者的胸部影像数据及肺功能指标	医学影像分析	肺部疾病	多模态影像分析（X射线、CT、MRI）	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	FEV1预测精度, DLCO评估准确率, TLC测量一致性	NA
8094	2025-10-05	Exploring learning transferability in deep segmentation of colorectal cancer liver metastases 2025-Sep-26, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111076 PMID:41014675	研究论文	本研究探索深度学习模型在结直肠癌肝转移分割任务中的知识迁移能力	首次系统研究在肝转移瘤分割任务中不同迁移学习方案的效果，并通过尺度特异性评估揭示领域特定预训练的优势	研究仅针对肝转移瘤数据集，未涵盖其他类型肝脏病变	评估深度学习模型在医学图像分割中的迁移学习能力	结直肠癌肝转移病灶	医学图像分割	结直肠癌肝转移	深度学习	Transformer	医学图像	NA	NA	Transformer	尺度特异性评估指标	NA
8095	2025-10-05	[Research and prospects of deep learning in the field of temporomandibular disorders] 2025-Sep-26, Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology DOI:10.3760/cma.j.cn112144-20250507-00171 PMID:41015467	综述	回顾深度学习在颞下颌关节紊乱病诊疗中的应用现状，讨论面临的挑战并展望未来发展	首次系统总结深度学习技术在颞下颌关节紊乱病诊疗领域的研究进展与前景	NA	探讨深度学习技术在颞下颌关节紊乱病诊疗中的应用潜力与发展方向	颞下颌关节紊乱病患者	医学人工智能	颞下颌关节紊乱病	深度学习	NA	医学影像数据	NA	NA	NA	NA	NA
8096	2025-10-05	An open deep learning-based framework and model for tooth instance segmentation in dental CBCT 2025-Sep-25, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-025-06578-w PMID:40996470	研究论文	开发了一个基于深度学习的开源框架和模型OralSeg，用于牙科CBCT图像中的牙齿实例分割	构建了密集标注的牙科CBCT数据集，结合Swin Transformer和空间Mamba模块进行多尺度残差特征融合，并部署为一键式工具	NA	解决当前牙科CBCT分割工具在准确性、可访问性和解剖覆盖范围方面的不足	牙科CBCT图像中的牙齿实例分割	计算机视觉	牙科疾病	CBCT成像	深度学习	医学图像	NA	3D Slicer平台	UNetR, Swin Transformer, 空间Mamba模块	Dice相似系数	NA
8097	2025-10-05	Segmentation-model-based framework to detect aortic dissection on non-contrast CT images: a retrospective study 2025-Sep-25, Insights into imaging IF:4.1Q1 DOI:10.1186/s13244-025-02098-z PMID:40996604	研究论文	开发基于分割模型的深度学习框架，用于在非增强CT图像上自动检测主动脉夹层并可视化其形态和范围	首次在非增强CT图像上使用分割模型检测主动脉夹层，并利用假腔体积作为诊断指标	回顾性研究，样本量有限，仅包含两个医疗中心的数据	开发自动化的主动脉夹层检测和可视化方法	接受主动脉CTA检查的患者	数字病理	心血管疾病	CT扫描	深度学习分割模型	医学影像	701名患者（中心1：545例，中心2：156例）	NA	分割模型	Dice系数, ICC, AUC, 灵敏度, 特异性, 阴性预测值	NA
8098	2025-10-05	Attention-Enhanced CNNs and transformers for accurate monkeypox and skin disease detection 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-12216-y PMID:40998853	研究论文	提出一种注意力增强的深度学习架构，用于从皮肤病变图像中准确检测猴痘和其他皮肤病	基于EfficientNetB7架构并增强坐标注意力机制，显著提升特征提取能力和分类准确率，在猴痘检测任务中达到前所未有的性能	未明确说明模型在真实临床环境中的部署挑战和计算资源需求	开发高精度的AI诊断工具用于猴痘和皮肤病的自动检测	皮肤病变图像	计算机视觉	猴痘, 皮肤病	图像分析	CNN, Transformer	图像	Monkeypox Skin Lesion Dataset (MSLD v2.0)数据集	NA	EfficientNetB7, Xception, Swin Transformer, ResNet-50, MobileNetV2	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC	NA
8099	2025-10-05	Automated segmentation of brain metastases in magnetic resonance imaging using deep learning in radiotherapy 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15630-4 PMID:40998856	研究论文	本研究提出基于深度学习的脑转移瘤自动分割方法BUC-Net，用于放疗中的磁共振影像分析	提出结合级联策略和瓶颈模块的BUC-Net架构，在脑转移瘤分割任务中表现优于传统U-Net模型	回顾性研究，样本量有限（158例患者），需要进一步前瞻性验证	开发自动分割脑转移瘤的深度学习模型以提升放疗规划效率	脑转移瘤患者的磁共振影像	医学影像分析	脑转移瘤	磁共振成像	CNN	医学影像	158例符合条件的脑转移瘤患者	NA	U-Net	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均表面距离, 精确率-召回率曲线, 受试者工作特征曲线, 相对体积差异	NA
8100	2025-10-05	Multimodal text guided network for chest CT pneumonia classification 2025-Sep-25, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-14165-y PMID:40998864	研究论文	提出一种多模态文本引导网络用于胸部CT肺炎分类，通过融合CT序列和文本报告信息提升分类性能	设计了序列图池化网络编码CT序列，提出模态转移模块生成模拟文本特征，并采用跨模态注意力和对比学习增强特征学习	仅使用自建肺炎CT序列数据集，未在公共数据集上验证	开发自动肺炎诊断系统，解决CT序列分类中空间上下文信息丢失和多模态信息融合不足的问题	胸部CT序列和对应的文本报告	医学影像分析	肺炎	CT成像	图神经网络,注意力机制	CT序列图像,文本报告	自建肺炎CT序列数据集	NA	序列图池化网络,跨模态注意力,模态转移模块	分类性能指标	NA