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
201	2025-12-23	A Novel Improvement of Feature Selection for Dynamic Hand Gesture Identification Based on Double Machine Learning 2025-02-13, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25041126 PMID:40006355	研究论文	本文提出了一种基于双重机器学习的新方法，用于动态手势识别中的特征选择，以提高模型性能和可解释性	引入因果机器学习概念，通过双重机器学习方法选择与手势结果具有因果关系的变量，而非仅依赖相关性	未明确说明方法在更广泛数据集或实际应用场景中的泛化能力	探索因果机器学习在特征选择中的应用，以提升手势识别模型的效率和可靠性	动态手势识别问题中的变量选择	机器学习	NA	双重机器学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
202	2025-12-23	Training Generalized Segmentation Networks with Real and Synthetic Cryo-ET data 2025-Feb-05, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.31.635598 PMID:39975172	研究论文	本文开发了CryoTomoSim软件，通过结合真实和合成数据训练通用分割网络，用于冷冻电子断层扫描图像中的细胞特征分割	开发了开源的CryoTomoSim软件包，通过模拟分子拥挤和多样性的合成数据集训练分割网络，并采用协同训练方法构建了跨生命领域的通用分割网络NeuralSeg	仅基于合成数据训练的网络的准确性有限，需要真实细胞数据进行最准确和可泛化的训练	解决冷冻电子断层扫描图像分割中真实训练数据不足的问题，并构建通用分割网络	冷冻电子断层扫描图像中的大分子复合物和细胞特征，特别是神经元生长锥的细胞骨架分布	计算机视觉	NA	冷冻电子断层扫描	U-Net	图像	超过100张来自神经元生长锥的断层扫描图	NA	U-Net	NA	NA
203	2025-12-20	Capsule network-based deep learning for early and accurate diabetic retinopathy detection 2025-Feb-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-024-03391-4 PMID:39966199	研究论文	本研究提出了一种基于UNet++和胶囊网络的混合深度学习模型，用于青光眼的早期和准确检测	结合UNet++进行语义分割以精确勾勒视盘和视杯，并利用胶囊网络捕获层次结构，相比传统卷积神经网络对青光眼变化更敏感	未明确说明样本量或数据集的详细局限性，仅提及AI在眼科医疗中的革命性应用	实现青光眼的早期和准确检测，以预防失明	视网膜图像，特别是视盘和视杯的形态特征	计算机视觉	青光眼	深度学习，图像预处理（直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化）	CNN, CapsNet	图像	NA	NA	UNet++, CapsNet	准确度	NA
204	2025-12-20	Enhancing diabetic retinopathy diagnosis: automatic segmentation of hyperreflective foci in OCT via deep learning 2025-Feb-18, International ophthalmology IF:1.4Q3 DOI:10.1007/s10792-025-03439-z PMID:39966317	研究论文	本文提出了一种基于KiU-Net的深度学习模型，用于在糖尿病视网膜病变患者的OCT图像中自动分割高反射病灶	结合Kite-Net分支和三层U-Net分支，并设计交叉注意力块来整合细节和语义信息，显著减少了模型参数并提升了分割性能	未明确提及模型在更大规模或多样化数据集上的泛化能力，以及临床部署中的实际挑战	开发一种能够精确识别和分割糖尿病视网膜病变患者OCT图像中高反射病灶的自动分割算法	糖尿病视网膜病变患者的OCT图像中的高反射病灶	数字病理学	糖尿病视网膜病变	光学相干断层扫描	深度学习	图像	NA	NA	KiU-Net, Kite-Net, U-Net	灵敏度, Dice相似系数, 精确率, 召回率	NA
205	2025-12-19	phyddle: software for exploring phylogenetic models with deep learning 2025-Feb-28, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.08.06.606717 PMID:39149349	研究论文	介绍用于通过深度学习探索系统发育模型的软件phyddle	开发了基于流水线的软件，可在缺乏易处理似然函数的系统发育模型中使用无似然深度学习进行推断	NA	开发一种软件工具，使研究人员能够使用深度学习进行系统发育建模和推断	系统发育树	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	系统发育树数据	NA	NA	NA	准确性, 覆盖率测试	NA
206	2025-12-19	RVDLAHA: An RISC-V DLA Hardware Architecture for On-Device Real-Time Seizure Detection and Personalization in Wearable Applications 2025-02, IEEE transactions on biomedical circuits and systems IF:3.8Q2 DOI:10.1109/TBCAS.2024.3442250 PMID:39137083	研究论文	本文提出了一种用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化硬件架构及算法	提出了支持实时癫痫检测与个性化算法的RISC-V深度学习加速器硬件架构及专用编译器	实验仅在实验室大鼠中进行，尚未在人类患者中进行临床验证	开发用于可穿戴设备的实时癫痫发作检测与个性化治疗系统	癫痫患者的脑电信号（通过动物实验验证）	机器学习	癫痫	脑电信号处理，硬件加速	CNN	时间序列信号（脑电信号）	实验室大鼠的脑电数据（具体数量未明确说明）	自定义硬件架构	CNN（具体架构未说明）	准确率	Xilinx PYNQ-Z2 FPGA平台，运行频率1MHz，功耗0.107W
207	2025-12-18	Spatial Transcriptomics of the Respiratory System 2025-02, Annual review of physiology IF:15.7Q1 DOI:10.1146/annurev-physiol-022724-105144 PMID:39353142	综述	本文综述了呼吸系统空间转录组学的最新技术进展，包括常用分析流程及其优缺点，并展望了机器学习和人工智能在解读空间数据方面的应用前景	系统梳理了新兴空间解析基因表达技术与计算工具（特别是机器学习和深度学习）的结合应用，展示了其在呼吸系统研究中的转化潜力	作为综述文章，未提出原创性实验方法或模型，主要总结现有技术	探讨如何利用空间转录组学技术理解呼吸系统中细胞类型在三维空间中的相互作用及其在健康和疾病状态下的功能	呼吸系统（肺部和气道）的细胞类型及其空间组织	数字病理学	肺癌	空间转录组学	机器学习, 深度学习	空间基因表达数据	NA	NA	NA	NA	NA
208	2025-12-17	CellSAM: A Foundation Model for Cell Segmentation 2025-Feb-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.11.17.567630 PMID:38045277	研究论文	本文提出了一种名为CellSAM的通用细胞分割基础模型，该模型通过结合目标检测器和提示工程方法，能够在多种细胞成像数据上实现跨域泛化	基于Segment Anything Model (SAM)开发了一种提示工程方法，并结合自动细胞检测器CellFinder，构建了一个能够跨多种成像模态和细胞类型进行零样本和少样本学习的通用细胞分割模型	未明确提及模型在极端成像条件或高度异质性细胞样本上的性能限制	开发一个能够泛化到不同细胞成像数据的通用细胞分割模型	哺乳动物细胞、酵母和细菌的成像数据	数字病理学	NA	细胞成像	基础模型	图像	NA	NA	Segment Anything Model (SAM), CellFinder	人类水平性能	NA
209	2025-12-10	Leveraging a Vision-Language Model with Natural Text Supervision for MRI Retrieval, Captioning, Classification, and Visual Question Answering 2025-Feb-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.15.638446 PMID:40027630	研究论文	本文提出了一种基于向量检索和对比学习的框架，利用自然语言监督学习视觉脑MRI概念，并应用于MRI检索、描述、分类和视觉问答等多个任务	通过自然语言监督联合嵌入学习，识别阿尔茨海默病中影响大脑的因素，并开发了一个能够执行多种任务的模型框架	未提及具体的数据隐私保护措施或服务托管透明度细节，且模型可能受限于训练数据的质量和领域相关性	开发一个基于自然语言监督的多任务框架，用于脑MRI的检索、描述、分类和视觉问答	脑MRI图像及其相关自然语言描述	计算机视觉	阿尔茨海默病	自然语言监督，对比学习，向量检索	Transformer	图像，文本	NA	NA	Transformer	NA	NA
210	2025-12-10	Lightweight Source-Free Domain Adaptation Based on Adaptive Euclidean Alignment for Brain-Computer Interfaces 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3463737 PMID:39292591	研究论文	本文提出了一种基于自适应欧几里得对齐的轻量级无源域适应方法，用于脑机接口中的跨被试识别	将欧几里得对齐扩展为自适应欧几里得对齐，通过学习投影矩阵对齐目标被试与源被试的分布，从而消除域漂移问题并提升模型性能	NA	在保护被试隐私的前提下，提升脑机接口中跨被试脑电信号分类的性能	脑电信号	脑机接口	NA	脑电图	深度学习模型	脑电信号	四个数据集（两个运动想象数据集、一个事件相关电位数据集、一个稳态视觉诱发电位数据集）	NA	EEGNet, Shallow ConvNet, Deep ConvNet, MSFBCNN	准确率	NA
211	2025-12-10	A Dual-Branch Cross-Modality-Attention Network for Thyroid Nodule Diagnosis Based on Ultrasound Images and Contrast-Enhanced Ultrasound Videos 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3472609 PMID:39356606	研究论文	本文提出了一种基于超声图像和超声造影视频的双分支跨模态注意力网络，用于甲状腺结节的诊断	提出了一种新颖的双分支网络，通过跨模态注意力机制（UAC-T和CAU-T）整合超声图像和超声造影视频的信息，模仿放射科医生的诊断方式，将诊断分解为结节分割和分类两个相关任务	未明确提及	提高甲状腺结节的诊断准确性	甲状腺结节	计算机视觉	甲状腺结节	超声造影	Transformer	图像, 视频	未明确提及	未明确提及	双分支跨模态注意力网络	准确率, 特异性, 敏感性	未明确提及
212	2025-12-10	Highlighted Diffusion Model as Plug-In Priors for Polyp Segmentation 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3485767 PMID:39446534	研究论文	本文提出了一种名为HDM+的两阶段息肉分割框架，通过引入高亮扩散模型作为先验知识来提升结肠镜图像中息肉分割的准确性	提出了一种两阶段框架HDM+，首次将高亮扩散模型作为插件式先验知识用于息肉分割，通过训练高亮真实数据来缩小领域差距并提高效率	未明确说明模型的计算效率具体提升程度，也未讨论在更广泛临床场景中的泛化能力	解决结肠镜图像中息肉自动分割的准确性问题，特别是针对息肉大小、形状、颜色多变以及隐藏息肉对比度低等挑战	结肠镜图像中的息肉区域	计算机视觉	结直肠癌	扩散模型	扩散模型, U-Net	图像	在六个息肉分割基准数据集上进行了广泛实验（具体样本数量未在摘要中说明）	未明确说明	U-Net	未在摘要中明确列出具体指标	未在摘要中说明
213	2025-12-10	CellCircLoc: Deep Neural Network for Predicting and Explaining Cell Line-Specific CircRNA Subcellular Localization 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3491732 PMID:39495689	研究论文	提出了一种基于序列的深度学习模型CellCircLoc，用于预测和解释不同细胞系中环状RNA的亚细胞定位	首次开发了考虑细胞系特异性的环状RNA亚细胞定位预测模型，结合了CNN、Transformer和BiLSTM，并引入了注意力卷积机制以捕获核苷酸重要性	未在摘要中明确说明	开发细胞系特异性的环状RNA亚细胞定位预测模型	环状RNA	自然语言处理	NA	深度学习	CNN, Transformer, BiLSTM	序列数据	未在摘要中明确说明	NA	CNN, Transformer, BiLSTM	未在摘要中明确说明	NA
214	2025-12-10	M-NET: Transforming Single Nucleotide Variations Into Patient Feature Images for the Prediction of Prostate Cancer Metastasis and Identification of Significant Pathways 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3493618 PMID:39509309	研究论文	本文提出了一种名为M-NET的新型生物信息深度学习框架，用于基于单核苷酸变异预测前列腺癌转移，并通过将变异转化为患者特征图像来优化卷积神经网络拟合	开发了将单核苷酸变异转化为适合卷积神经网络的图像表示的新方法，并识别了与转移状态相关的重要通路	NA	预测前列腺癌转移并识别相关重要通路	前列腺癌患者	数字病理学	前列腺癌	单核苷酸变异分析	CNN	图像	NA	NA	M-NET	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC, PR曲线下面积	NA
215	2025-12-10	Attention-Based Q-Space Deep Learning Generalized for Accelerated Diffusion Magnetic Resonance Imaging 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487755 PMID:39471111	研究论文	提出一种基于注意力的q空间深度学习模型，用于加速扩散磁共振成像，支持可变q空间采样策略	引入注意力机制和Transformer编码器，将不同扫描策略的dMRI数据映射到共同特征空间，实现可变q空间采样策略下的重建	未明确说明模型在极端稀疏采样或噪声环境下的鲁棒性，以及计算效率的具体评估	加速扩散磁共振成像采集，通过深度学习重建定量扩散参数	扩散磁共振成像数据，特别是q空间采样信号	医学影像处理	NA	扩散磁共振成像	Transformer, 多层感知机	扩散加权信号数据	Human Connectome Project数据集及两个独立数据集，具体样本数未明确	NA	Transformer编码器, 多层感知机	重建精度	NA
216	2025-12-10	A Multimodal Consistency-Based Self-Supervised Contrastive Learning Framework for Automated Sleep Staging in Patients With Disorders of Consciousness 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3487657 PMID:39471113	研究论文	本文提出了一种基于多模态一致性的自监督对比学习框架MultiConsSleepNet，用于意识障碍患者的自动睡眠分期	提出了一种结合多模态一致性特征提取与自监督对比学习的网络，旨在探索脑电图和眼电图的通用表征，并提取模态内和模态间特征的一致性，以缓解模型对标注数据的依赖并提升对意识障碍患者的泛化能力	未明确说明模型在更大规模或更多样化数据集上的泛化性能，以及在实际临床环境中的部署挑战	开发一种能够利用有限标注数据和大量未标注数据的自动睡眠分期方法，特别针对意识障碍患者	意识障碍患者的睡眠数据	机器学习	意识障碍	脑电图, 眼电图	深度学习网络	多模态生理信号	三个公开数据集和一个自采集数据集	未明确说明	MultiConsSleepNet	未明确说明	NA
217	2025-12-10	Advancing Sleep Disorder Diagnostics: A Transformer-Based EEG Model for Sleep Stage Classification and OSA Prediction 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3512616 PMID:40030422	研究论文	本研究开发了一种基于Transformer和条件随机场的序列网络，用于睡眠阶段分类和阻塞性睡眠呼吸暂停预测	将自注意力机制和条件随机场整合到多核卷积神经网络和Transformer编码器中，以增强单通道脑电图数据的特征提取和时序依赖性建模	未明确提及样本量或数据集的详细限制，可能依赖于特定数据源	提高睡眠阶段分类的准确性并探索睡眠阶段与阻塞性睡眠呼吸暂停严重程度之间的关系	单通道脑电图记录和睡眠阶段序列	机器学习	阻塞性睡眠呼吸暂停	脑电图	CNN, Transformer, CRF	脑电图信号	NA	NA	多核CNN, Transformer编码器	准确率	NA
218	2025-12-10	Autoencoder-Based Detection of Insulin Pump Faults in Type 1 Diabetes Treatment 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3518233 PMID:40030700	研究论文	本文提出了一种结合LSTM自编码器和随机森林的新方法，用于检测1型糖尿病治疗中的胰岛素泵故障	首次将LSTM自编码器与随机森林结合，用于胰岛素泵故障检测，提高了故障识别准确性	研究基于模拟数据，可能无法完全反映真实世界情况；故障发生率低，算法验证面临挑战	开发准确算法以检测胰岛素泵故障，提升1型糖尿病治疗设备的安全性和可靠性	1型糖尿病患者使用的胰岛素泵系统	机器学习	1型糖尿病	连续血糖监测传感器，自动化胰岛素输送系统	LSTM, 随机森林	模拟生理数据	100名受试者，模拟90天数据	NA	LSTM自编码器	故障检测率，误报率	NA
219	2025-12-10	PFPRNet: A Phase-Wise Feature Pyramid With Retention Network for Polyp Segmentation 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3500026 PMID:40030242	研究论文	本文提出了一种名为PFPRNet的新型息肉分割方法，通过相位特征金字塔与保留网络提升分割性能	设计了相位特征金字塔与保留解码器，结合增强感知模块和低层保留模块，以更高效地建模全局注意力并整合多尺度特征	NA	提升结肠息肉图像的分割准确性和模型泛化能力	结肠息肉图像	计算机视觉	结直肠癌	深度学习	Transformer, CNN	图像	NA	NA	PFPRNet, Transformer-based Encoder	NA	NA
220	2025-12-10	CT-Less Whole-Body Bone Segmentation of PET Images Using a Multimodal Deep Learning Network 2025-02, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2024.3501386 PMID:40030243	研究论文	本文提出了一种无需CT图像的多模态融合网络（MMF-Net），用于PET图像的全身体骨分割，以克服基于CT方法在骨癌成像中的局限性	引入三种PET模态图像（示踪剂活性、衰减图和合成衰减图）作为训练数据，设计多编码器结构和多模态融合模块，结合SE归一化和深度监督提升分割性能	研究仅基于130个全身PET图像数据集，样本规模有限，且未在更广泛的多中心数据上验证泛化能力	开发一种无需CT图像的自动化全身体骨分割方法，以改善骨癌诊断和分期中的肿瘤分析准确性	全身PET图像，用于骨癌成像中的骨分割	医学影像分析	骨癌	PET成像，多模态深度学习	深度学习网络	PET图像	130个全身PET图像数据集	NA	多模态融合网络（MMF-Net），多编码器结构	NA	NA