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
10961	2025-03-05	Refining Pseudo Labeling via Multi-Granularity Confidence Alignment for Unsupervised Cross Domain Object Detection 2025-Jan-01, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2024.3522807 PMID:40030753	研究论文	本文提出了一种名为多粒度置信度对齐均值教师（MGCAMT）的新框架，用于无监督跨域目标检测，通过同时缓解类别、实例和图像级别的置信度错位来优化伪标签，从而提升教师-学生学习的性能	提出了多粒度置信度对齐均值教师（MGCAMT）框架，通过分类置信度对齐（CCA）、任务置信度对齐（TCA）和图像聚焦置信度对齐（FCA）三个模块，解决了伪标签中的置信度错位问题，从而优化了无监督跨域目标检测的性能	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定数据集或场景的依赖，以及计算复杂度较高的问题	解决无监督跨域目标检测中的伪标签置信度错位问题，提升目标检测模型的泛化能力	无监督跨域目标检测中的伪标签生成与优化	计算机视觉	NA	均值教师（Mean Teacher）、证据深度学习（EDL）	MGCAMT（多粒度置信度对齐均值教师）	图像	未明确提及具体样本数量，但涉及多个场景的实验
10962	2025-03-04	Emotional stimulated speech-based assisted early diagnosis of depressive disorders using personality-enhanced deep learning 2025-May-01, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2025.01.136 PMID:39914753	研究论文	本研究结合精神病学理论，收集抑郁症语音识别数据，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	结合精神病学理论，开发了一种基于深度学习的多任务注意力时序卷积网络模型（TCN-MTA），用于抑郁症的早期诊断	本研究的样本量虽然高于通过G-Power 3.1计算的最小样本量，但样本量仍然较小	开发一种可行的抑郁症识别方法，用于抑郁症的早期诊断	24名重度抑郁症患者（MDDs）和36名健康对照组（HCs）	自然语言处理	抑郁症	语音识别	Bi-LSTM, TCN-MTA	语音数据	24名重度抑郁症患者和36名健康对照组
10963	2025-03-04	A comparative analysis of deep learning and chemometric approaches for spectral data modeling 2025-Apr-15, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343766 PMID:40024653	研究论文	本研究对五种不同的光谱数据分析建模方法进行了全面比较，包括PLS结合经典化学计量学预处理、iPLS结合经典预处理或小波变换、LASSO结合小波变换以及CNN结合光谱预处理	提供了预处理方法和模型组合的详尽比较，发现在低数据量环境下无法预先确定最优的预处理和模型组合	研究仅限于低维案例研究，可能无法推广到高维数据	比较不同建模方法在光谱数据分析中的性能	啤酒数据集和废润滑油数据集	机器学习	NA	PLS, iPLS, LASSO, CNN, 小波变换	PLS, iPLS, LASSO, CNN	光谱数据	啤酒数据集40个训练样本，废润滑油数据集273个训练样本
10964	2025-03-04	Contrastive learning in brain imaging 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102500 PMID:39889467	研究论文	本文探讨了对比学习在脑成像中的应用及其作为一种无需数据标注的深度学习技术的潜力	对比学习通过将数据映射到潜在空间，并假设同类样本在潜在空间中应彼此接近，不同类样本应彼此远离，从而在无需标注的情况下学习数据的代表性特征	未明确提及具体的研究限制	研究对比学习在医学图像处理和分析中的应用	脑成像数据	医学影像	NA	对比学习	深度学习	图像	NA
10965	2025-03-04	Feature-targeted deep learning framework for pulmonary tumorous Cone-beam CT (CBCT) enhancement with multi-task customized perceptual loss and feature-guided CycleGAN 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2024.102487 PMID:39891955	研究论文	本文提出了一种针对肺部肿瘤的锥形束CT（CBCT）增强的深度学习框架，通过多任务定制感知损失和特征引导的CycleGAN生成高质量的肺部成像	提出了一种新的特征导向深度学习框架，结合多任务学习特征选择网络（MTFS-Net）和特征引导的CycleGAN，有效抑制伪影并保留关键肿瘤信息	未提及具体局限性	提高肺部CBCT图像质量，以支持肺癌治疗的进一步分析	肺癌患者的CBCT图像	计算机视觉	肺癌	深度学习	CycleGAN	图像	多机构数据集
10966	2025-03-04	Assessing the prognostic impact of body composition phenotypes on surgical outcomes and survival in patients with spinal metastasis: a deep learning approach to preoperative CT analysis 2025-Mar-01, Journal of neurosurgery. Spine DOI:10.3171/2024.8.SPINE24722 PMID:39705691	研究论文	本研究通过深度学习分析术前CT扫描，评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	首次使用深度学习管道分析术前CT扫描，识别肌肉和脂肪含量及组成，并将患者分为四种体成分表型组，揭示了体成分表型与手术结果及生存率的关系	样本量相对较小（102例），且为回顾性研究，可能存在选择偏倚	评估体成分表型对脊柱转移瘤手术患者预后和5年生存率的影响	接受脊柱转移瘤手术的患者	数字病理学	脊柱转移瘤	深度学习	深度学习管道	CT图像	102例患者
10967	2025-03-04	Ethical and security challenges in AI for forensic genetics: From bias to adversarial attacks 2025-Mar, Forensic science international. Genetics DOI:10.1016/j.fsigen.2025.103225 PMID:39874746	研究论文	本文探讨了人工智能在法医遗传学中应用的伦理和安全挑战，特别是偏见和对抗性攻击问题	通过模拟场景展示了AI方法在生物地理祖先预测和亲缘关系推断中的潜在误导性，强调了伦理和安全挑战	研究主要基于模拟场景，可能无法完全反映真实世界的复杂性	评估AI在法医遗传学中的应用，特别是其潜在的偏见和对抗性攻击问题	法医遗传学中的AI模型	法医遗传学	NA	深度学习, 机器学习	NA	模拟数据	NA
10968	2025-03-04	Can artificial intelligence be the future solution to the enormous challenges and suffering caused by Schizophrenia? 2025-Feb-28, Schizophrenia (Heidelberg, Germany) DOI:10.1038/s41537-025-00583-4 PMID:40021674	研究论文	本研究评估了人工智能（AI）在精神分裂症（SZ）的诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨了AI在未来医学创新中的应用方向	通过整合多维生物标志物和患者的语言行为数据，AI提供了更客观和精确的诊断标准，并帮助制定个性化治疗计划，改善治疗效果	AI在SZ管理中的角色必须作为辅助工具，临床判断和医护人员的关怀仍然至关重要	评估AI在精神分裂症诊断、治疗和预后评估中的潜力，并探讨其未来应用方向	精神分裂症患者	机器学习	精神分裂症	机器学习和深度学习	NA	多维生物标志物和语言行为数据	NA
10969	2025-03-04	Ligand-receptor interactions combined with histopathology for improved prognostic modeling in HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma 2025-Feb-28, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-025-00844-6 PMID:40021759	研究论文	本文通过结合配体-受体相互作用和组织病理学，改进了HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型	结合BulkSignalR识别配体-受体相互作用，利用随机森林生存分析和LASSO惩罚Cox回归开发预后模型，并通过深度学习组织形态学分析进一步改进风险分层	研究样本仅限于TCGA-HNSC队列，可能无法完全代表所有HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者	改进HPV阴性头颈部鳞状细胞癌的预后模型，识别治疗靶点	HPV阴性头颈部鳞状细胞癌患者	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	BulkSignalR, 随机森林生存分析, LASSO惩罚Cox回归, 深度学习	随机森林, LASSO回归, 深度学习模型	多组学数据, HE染色全片图像	395例HPV阴性TCGA-HNSC队列患者
10970	2025-03-04	A computational spectrometer for the visible, near, and mid-infrared enabled by a single-spinning film encoder 2025-Feb-28, Communications engineering DOI:10.1038/s44172-025-00379-5 PMID:40021937	研究论文	本文提出了一种结合单旋转薄膜编码器（SSFE）和深度学习重建算法的计算光谱仪，覆盖可见光到中红外波长范围	通过粒子群优化（PSO）实现低相关性和高复杂度的光谱响应，展示了在可见光、近红外和中红外波长范围内的单峰和双峰分辨率	NA	开发一种低成本、原位、快速光谱分析的计算光谱仪	光谱仪的光谱响应和化学化合物的分类	机器学习和光学工程	NA	粒子群优化（PSO）和深度学习	深度学习算法	光谱数据	220种化学化合物
10971	2025-03-04	Improved Microbubble Tracking for Super-Resolution Ultrasound Localization Microscopy using a Bi-Directional Long Short-term Memory Neural Network 2025-Feb-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.10.637352 PMID:39990416	研究论文	本文提出了一种基于双向长短期记忆神经网络的深度学习微泡配对和跟踪方法，用于超分辨率超声定位显微镜	该方法整合了多参数微泡特征，以实现更稳健和准确的微泡配对和跟踪	方法在模拟数据集、组织模拟流动模型以及小鼠和大鼠脑部进行了验证，但未提及在人类临床数据上的应用	提高超分辨率超声定位显微镜中微泡跟踪的准确性和鲁棒性	微泡（MBs）	医学影像	NA	超分辨率超声定位显微镜（ULM）	双向长短期记忆神经网络（Bi-Directional LSTM）	超声图像	模拟数据集、组织模拟流动模型、小鼠和大鼠脑部
10972	2025-03-04	Validation of ten federated learning strategies for multi-contrast image-to-image MRI data synthesis from heterogeneous sources 2025-Feb-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.09.637305 PMID:39990397	研究论文	本文验证了十种联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的应用，特别是在处理来自不同机构的异质数据时	提出了一种新的聚合策略FedBAdam，结合了两种最先进方法的优势，通过引入动量并跳过批量归一化层来优化模型参数	研究主要关注脑部扫描，未涉及其他类型的医学影像数据	验证联邦学习策略在多对比度MRI图像合成中的有效性，特别是在处理异质数据时的性能	健康和肿瘤性脑部扫描数据	医学影像	脑部肿瘤	联邦学习（FL）	深度学习模型	MRI图像	来自五个不同机构的脑部扫描数据
10973	2025-03-04	Assessing Genotype-Phenotype Correlations with Deep Learning in Colorectal Cancer: A Multi-Centric Study 2025-Feb-08, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.02.04.25321660 PMID:39973981	研究论文	本研究利用深度学习技术从结直肠癌的H&E切片中预测多种遗传生物标志物，并在多中心数据集中验证了模型的性能	开发了一种多目标Transformer模型，能够从病理切片中预测多种遗传改变，超越了传统的单目标模型	模型的预测能力主要与微卫星不稳定性（MSI）表型相关，其他生物标志物的预测能力有限	评估深度学习在结直肠癌中预测基因型-表型相关性的能力	结直肠癌患者的H&E切片	数字病理学	结直肠癌	深度学习	Transformer	图像	1,376名患者（主要数据集）和536名患者（验证数据集）
10974	2025-03-04	Assessment of the stability of intracranial aneurysms using a deep learning model based on computed tomography angiography 2025-Feb, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-024-01939-z PMID:39666223	研究论文	本研究旨在构建一个基于深度学习的模型，通过计算机断层扫描血管造影（CTA）图像识别不稳定的颅内动脉瘤	创新点在于结合临床、形态学和深度学习特征，构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，用于预测颅内动脉瘤的稳定性	研究的局限性在于样本量相对较小，且外部验证集的样本来自单一医院，可能影响模型的泛化能力	研究目的是评估颅内动脉瘤的稳定性，以支持临床决策	研究对象为1041名患者的1227个颅内动脉瘤	计算机视觉	颅内动脉瘤	计算机断层扫描血管造影（CTA）	卷积神经网络（CNN）	图像	1041名患者的1227个颅内动脉瘤，其中833名患者的991个动脉瘤用于训练，208名患者的236个动脉瘤用于内部验证，197名患者的229个动脉瘤用于外部验证
10975	2025-03-04	A case for the use of deep learning algorithms for individual and population level assessments of mental health disorders: Predicting depression among China's elderly 2025-Jan-15, Journal of affective disorders IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jad.2024.09.147 PMID:39321977	研究论文	本研究利用机器学习方法分析中国老年人群的抑郁风险因素，从整体和个体层面预测抑郁	使用机器学习算法在大规模代表性老年数据库中预测抑郁风险因素，提供个体层面的可靠诊断可能性	需要进一步研究结合专业临床输入以推进该领域	预测中国老年人群的抑郁风险因素，支持临床医生识别影响患者抑郁的最重要因素	中国老年人群	机器学习	老年疾病	机器学习算法	NA	调查数据	来自中国健康与养老追踪调查（CHARLS）第四波的参与者
10976	2025-03-03	COS-DeformDeep: Adaptive 2T2D spectral feature extraction method for improving the component identification performance in mixtures based on handheld Raman technology 2025-Apr-08, Analytica chimica acta IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.aca.2025.343773 PMID:40021327	研究论文	提出了一种名为COS-DeformDeep的新方法，用于增强和提取手持拉曼光谱混合物成分识别中的光谱特征	结合同步双迹二维相关光谱（2T2D-COS）和可变形卷积（DCNs），提高了深度学习模型在相关峰区域几何变形适应性，从而增强了2T2D-COS中的光谱特征提取能力	NA	提高手持拉曼光谱技术在混合物成分识别中的性能	乙醇、双丙酮醇和组氨酸三种物质，体积重量比范围为2%到20%	光谱分析	NA	拉曼光谱	可变形卷积（DCNs）	光谱数据	三个混合物数据集
10977	2025-03-03	A three-dimensional marine plastic litter real-time detection embedded system based on deep learning 2025-Apr, Marine pollution bulletin IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.marpolbul.2025.117603 PMID:39889545	研究论文	本文介绍了一种基于深度学习的三维海洋塑料垃圾实时检测嵌入式系统（3D-MPLRD），旨在解决海洋塑料污染问题	该系统结合了图像质量评估与增强技术，以应对水下恶劣环境对图像质量的影响，并通过压缩和量化YOLOv5模型，使其适用于嵌入式设备	未提及具体的数据集规模或实验环境的多样性限制	开发实时清理海洋塑料垃圾的智能系统	海洋塑料垃圾	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv5	图像	未提及具体样本数量
10978	2024-12-21	Predicting Intracerebral Hemorrhage Outcomes Using Deep Learning Models to Extract Head CT Imaging Features 2025-Mar, Academic radiology IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.acra.2024.12.019 PMID:39701844	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
10979	2025-03-03	Bidirectional f-Divergence-Based Deep Generative Method for Imputing Missing Values in Time-Series Data 2025-Mar, Stats IF:0.9Q3 DOI:10.3390/stats8010007 PMID:39911165	研究论文	本文提出了一种基于f-散度的双向生成对抗网络tf-BiGAIN，用于高维时间序列数据中的缺失值填补	tf-BiGAIN引入了两个关键创新点：使用f-散度作为目标函数以增强模型的灵活性和适应性，以及使用双向门控循环单元以利用前后时间信息	NA	解决高维时间序列数据中缺失值填补的挑战	高维时间序列数据	机器学习	NA	生成对抗网络	tf-BiGAIN	时间序列数据	两个真实世界的时间序列数据集
10980	2025-03-03	A hybrid multi model artificial intelligence approach for glaucoma screening using fundus images 2025-Feb-27, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01473-w PMID:40016437	研究论文	本文提出了一种基于人工智能的混合多模型方法，用于通过眼底图像进行青光眼筛查	使用六个轻量级深度学习模型（总大小：110 MB）分析眼底图像，以识别早期结构变化，如视盘凹陷、出血和神经纤维层缺陷	在真实世界测试中，独立二元青光眼分类模型的灵敏度下降至0.5652，而完整AI-GS网络的灵敏度保持在0.8053	开发一种高效且准确的人工智能方法，用于青光眼的早期筛查	眼底图像	计算机视觉	青光眼	深度学习	混合多模型	图像	NA